จากข้อมูลฝนคาดการณ์สู่การแจ้งเตือนน้ำท่วมได้เร็วขึ้น ด้วย WRF แบบจำลองคาดการณ์น้ำท่วม
Technology
ประเทศไทยมีภูมิอากาศแบบร้อนชื้นและได้รับอิทธิพลจากลมมรสุม ทำให้แต่ละปีมีปริมาณฝนตกจำนวนมากส่งผลให้เกิดน้ำหลากและอุทกภัย โดยเฉพาะในเขตลุ่มต่ำที่มีระบบระบายน้ำไม่เพียงพอ การรับมือกับน้ำท่วมจึงกลายเป็นปัญหาใหญ่ที่ต้องเร่งหาทางแก้ไข
วันนี้ เบดร็อค อนาไลติกส์ ได้นำงานวิจัยจาก ผศ.ดร. ภวิสร ชื่นชุ่ม และ นาย ขวัญชัย แพโคกสูง ที่ปรึกษาโครงการพัฒนาแบบจำลองคาดการณ์น้ำท่วม ร่วมกับ เบดร็อค อนาไลติกส์ และพื้นที่เทศบาลนครยะลา มาเป็นแนวทางให้ผู้ที่สนใจได้นำไปประยุกต์ใช้ในการคาดการณ์และแจ้งเตือนน้ำท่วมได้ล่วงหน้ามากขึ้น เพิ่มโอกาสในการป้องกันความเสียหายและรับมือกับอุทกภัยได้ดีขึ้น
การรับมือน้ำท่วม ไม่ใช่แค่ใช้สิ่งก่อสร้าง แต่ต้องวางแผนอื่นควบคู่ด้วย
แนวทางการป้องกันอุทกภัยในปัจจุบันประกอบไปด้วย 2 มาตรการหลักที่ควรจะวางมาตรการควบคู่กันไป ได้แก่
1. มาตรการเชิงโครงสร้าง (Structural Measures) คือการสร้างสิ่งก่อสร้างเพื่อควบคุมและบริหารจัดการน้ำ เช่น เขื่อน อ่างเก็บน้ำ พนังกั้นน้ำ คลองระบายน้ำ และระบบสูบน้ำ วิธีนี้สามารถควบคุมปริมาณน้ำได้โดยตรงและตรงเป้าหมาย แต่ต้องใช้เวลาก่อสร้างนาน ต้นทุนสูง และอาจส่งผลต่อระบบนิเวศ
2. มาตรการที่ไม่ใช้โครงสร้าง (Non-Structural Measures) คือการบริหารจัดการโดยไม่ต้องพึ่งพาสิ่งปลูกสร้าง เช่น ระบบเตือนภัยล่วงหน้า (Early Warning System) ซึ่งจะช่วยแจ้งเตือนให้หน่วยงานเตรียมพร้อมรับมือและบริหารจัดการได้อย่างมีประสิทธิภาพ ใช้ต้นทุนต่ำ ปรับเปลี่ยนแผนได้รวดเร็ว แต่จะต้องอาศัยข้อมูลระดับน้ำและอัตราการไหลแบบเรียลไทม์จากสถานีวัดน้ำต้นน้ำ มาวิเคราะห์เพื่อคาดการณ์ว่าพื้นที่ปลายน้ำจะมีความเสี่ยงน้ำท่วมเมื่อไร ปริมาณน้ำจะมากน้อยแค่ไหน ทำให้ระยะเวลาในการแจ้งเตือนล่วงหน้าน้อยเกินไปที่จะรับมือได้อย่างมีประสิทธิภาพ เพื่อแก้ไขข้อจำกัดและขยายระยะเวลาแจ้งเตือน การนำ “ข้อมูลฝนคาดการณ์” มาใช้ประกอบจะช่วยให้คาดการณ์สถานการณ์ล่วงหน้าได้แม่นยำยิ่งขึ้น และขยายเวลาในการแจ้งเตือนให้มากขึ้นกว่าเดิม
ข้อมูลฝนคาดการณ์ ปัจจัยสำคัญในการแจ้งเตือนน้ำท่วมที่รวดเร็ว
ระบบเตือนภัยน้ำท่วมที่มีประสิทธิภาพ ไม่ใช่แค่การแจ้งเตือนแบบนาทีต่อนาที แต่ต้องสามารถคาดการณ์ล่วงหน้าได้นานพอที่จะเตรียมการรับมือน้ำท่วมได้ดี การมี “ข้อมูลฝนคาดการณ์" ที่หมายถึงข้อมูลล่วงหน้าเกี่ยวกับปริมาณฝนที่จะตกในอนาคต นำไปสู่การแจ้งเตือนน้ำท่วมที่แม่นยำ มีเวลาตอบสนองมากขึ้น และบริหารจัดการน้ำท่วมได้อย่างมีประสิทธิภาพ
รู้จัก WRF แบบจำลองคาดการณ์น้ำท่วมที่ทั่วโลกนิยมใช้
ข้อมูลฝนคาดการณ์ถือเป็นปัจจัยสำคัญที่กำหนดระยะเวลาในการแจ้งเตือนน้ำท่วม ปัจจุบันหลายประเทศเลือกใช้แบบจำลองคณิตศาสตร์ที่ชื่อว่า Weather Research and Forecasting (WRF) ซึ่งเป็นเครื่องมือพยากรณ์สภาพอากาศระยะสั้นและระยะกลาง โดยอาศัยข้อมูลทางอุตุนิยมวิทยา เช่น อุณหภูมิ ความชื้น กระแสลม ความกดอากาศ และข้อมูลจากดาวเทียม เพื่อจำลองสภาพอากาศในอนาคตที่ละเอียดทั้งเชิงพื้นที่และเวลา ช่วยให้การคาดการณ์ฝนแม่นยำขึ้น และหลายประเทศก็นำ WRF มาประยุกต์ใช้ในการคาดการณ์และบริหารจัดการน้ำท่วม เช่น
- สหรัฐอเมริกา: มีศูนย์พยากรณ์สภาพอากาศแห่งชาติ (National Weather Service – NWS) ที่ใช้แบบจำลองเชิงตัวเลขในการคาดการณ์ฝน เพื่อสนับสนุนการตัดสินใจด้านการบริหารจัดการทรัพยากรน้ำและการเตือนภัยพิบัติ
- ญี่ปุ่น: มีหน่วยงานอุตุนิยมวิทยา (Japan Meteorological Agency – JMA) ที่ใช้แบบจำลองพยากรณ์ฝนร่วมกับข้อมูลจากเรดาร์ฝน เพื่อตรวจจับและคาดการณ์ปริมาณฝนที่อาจตกลงในพื้นที่เสี่ยงน้ำท่วม
- ยุโรป: มีองค์กร European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) ที่ใช้แบบจำลองทางคณิตศาสตร์ เพื่อคาดการณ์ฝนและสภาพอากาศล่วงหน้า
- ไทย: มีหลายหน่วยงานที่ใช้ WRF ไม่ว่าจะเป็น สถาบันสารสนเทศทรัพยากรน้ำ (HAII) ที่ใช้แบบจำลองทางคณิตศาสตร์และข้อมูลจากดาวเทียม เพื่อคาดการณ์ปริมาณฝนและระดับน้ำในลุ่มน้ำต่าง ๆ รวมทั้งพยากรณ์ฝนและบริหารจัดการข้อมูลน้ำในประเทศไทย เช่นเดียวกับกรมอุตุนิยมวิทยา (TMD) ที่ใช้แบบจำลอง WRF และข้อมูลจากเรดาร์อุตุนิยมวิทยา เพื่อเตือนภัยน้ำท่วมและปรับแผนการบริหารจัดการน้ำได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยเปิดให้ดาวน์โหลดข้อมูลได้ฟรีผ่านทาง https://hpc.tmd.go.th/pubData
WRF แบบจำลองคาดการณ์น้ำท่วม เป็นอีกเครื่องมือที่หลายประเทศ รวมถึงไทย นำมาใช้เพื่อจำลองสภาพอากาศล่วงหน้า ทั้งเชิงพื้นที่และเวลา ส่งผลให้คาดการณ์ฝนได้อย่างแม่นยำ นำไปสู่การแจ้งเตือนน้ำท่วมจากนาทีสุดท้าย เป็นล่วงหน้าได้หลายชั่วโมง
ขอบคุณภาพประกอบ
https://cmblockage.cmfightflood.com/pdf/flood-structures.pdf