GIS และ Climate Modelling
ประเด็น “GIS และ Climate Modelling” นี้มีความสำคัญในฐานะเป็นแนวคิดบูรณาการระหว่าง ภูมิสารสนเทศศาสตร์ กับ แบบจำลองภูมิอากาศ (Climate Models) ซึ่งช่วยให้การทำความเข้าใจ สังเกตการณ์ และคาดการณ์การเปลี่ยนแปลงภูมิอากาศมีประสิทธิภาพและแม่นยำมากขึ้น โดยสามารถแจกแจงสาระสำคัญได้เป็นหัวข้อดังต่อไปนี้:
1. ความหมายของ Climate Modelling
Climate Modelling คือ กระบวนการใช้แบบจำลองเชิงคณิตศาสตร์และฟิสิกส์เพื่ออธิบายระบบภูมิอากาศของโลก โดยใช้สมการที่อธิบายการแลกเปลี่ยนพลังงาน ความชื้น มวล และโมเมนตัมระหว่างชั้นบรรยากาศ มหาสมุทร พื้นดิน และน้ำแข็งในขั้วโลก (IPCC, 2021)
แบบจำลองภูมิอากาศแบ่งเป็นระดับต่าง ๆ:
- Global Climate Models (GCMs): แบบจำลองระดับโลก
- Regional Climate Models (RCMs): แบบจำลองที่มีความละเอียดสูงขึ้นในระดับภูมิภาค
- Earth System Models (ESMs): รวมองค์ประกอบชีวภาพ เช่น พืช พื้นดิน และคาร์บอนไซเคิล
2. บทบาทของ GIS ใน Climate Modelling
2.1 การจัดการข้อมูลภูมิอากาศเชิงพื้นที่และเวลา
GIS มีบทบาทสำคัญในการรวบรวมและบริหารจัดการข้อมูลภูมิอากาศที่มีลักษณะเชิงพื้นที่และเชิงเวลา ดังนี้:
- จัดเก็บข้อมูลจากเซ็นเซอร์และภาพถ่ายดาวเทียม: การใช้ข้อมูลจากแหล่งดาวเทียม เช่น MODIS, Landsat, Sentinel และ TRMM ช่วยให้สามารถติดตามปรากฏการณ์ภูมิอากาศ เช่น การเปลี่ยนแปลงของเมฆ ความเข้มรังสีดวงอาทิตย์ การเคลื่อนที่ของพายุ หรือการเปลี่ยนแปลงของพืชพรรณได้แบบ real-time หรือ near real-time นอกจากนี้ยังสามารถประยุกต์ใช้ Remote Sensing ในการประเมินดัชนีภูมิอากาศ เช่น NDVI, LST หรือ SPI ได้อย่างแม่นยำ
- จัดการข้อมูลภูมิอากาศเชิงเวลา (time-series): ข้อมูลภูมิอากาศมีลักษณะเป็นข้อมูลต่อเนื่องตามช่วงเวลา เช่น ข้อมูลฝนรายวัน รายเดือน หรืออุณหภูมิย้อนหลัง 30 ปีขึ้นไป GIS สามารถวิเคราะห์ความแปรปรวนของข้อมูลเหล่านี้ เช่น แนวโน้มระยะยาว (trend analysis), ความถี่ของเหตุการณ์สุดขั้ว (extreme events) หรือการคำนวณ seasonal anomaly เพื่อใช้ในการประเมินผลกระทบของ climate change ได้อย่างเป็นระบบ
- สร้างฐานข้อมูลพื้นที่เชิงลึก (spatially explicit databases): GIS สนับสนุนการจัดการชั้นข้อมูลทางพื้นที่ เช่น แบบจำลองความสูงภูมิประเทศ (Digital Elevation Model: DEM), การใช้ประโยชน์ที่ดิน (Land Use/Land Cover), และโครงสร้างเมือง (Urban Footprint) ซึ่งสามารถนำมาผนวกกับข้อมูลภูมิอากาศเพื่อจำลองกระบวนการที่สัมพันธ์กัน เช่น การไหลของน้ำฝนในพื้นที่ลาดชัน หรือการสะสมความร้อนในเมือง (Urban Heat Island) ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
2.2 การวิเคราะห์และแสดงผลภาพ
- ซ้อนทับชั้นข้อมูล (multi-layer overlays) เพื่อสร้างแบบจำลองการเปลี่ยนแปลงภูมิอากาศ (climate change models) ที่มีความซับซ้อนมากขึ้น โดยการนำชั้นข้อมูลต่าง ๆ เช่น อุณหภูมิพื้นผิว (LST), ความชื้นในดิน, การใช้ประโยชน์ที่ดิน, แบบจำลองระดับน้ำทะเล, และคาร์บอนฟลักซ์ มาผนวกรวมกันผ่านการวิเคราะห์เชิงพื้นที่ เพื่อระบุความสัมพันธ์ระหว่างปัจจัยด้านสิ่งแวดล้อมที่เปลี่ยนแปลงกับผลกระทบของ climate change ทั้งในระดับท้องถิ่นและระดับโลก การซ้อนทับชั้นข้อมูลดังกล่าวมีประโยชน์อย่างยิ่งในการตรวจสอบพื้นที่เปราะบาง วิเคราะห์แนวโน้มทางภูมิอากาศ และช่วยเสริมความแม่นยำของแบบจำลองภูมิอากาศเชิงพื้นที่
- วิเคราะห์แนวโน้มทางสถิติของข้อมูล เช่น การเปลี่ยนแปลงค่าเฉลี่ยอุณหภูมิในแต่ละทศวรรษ ซึ่งเป็นกระบวนการสำคัญในแบบจำลองการเปลี่ยนแปลงภูมิอากาศ (climate change models) เนื่องจากสามารถใช้ตรวจสอบการเพิ่มขึ้นของอุณหภูมิพื้นผิวโลกในระยะยาว อันเป็นดัชนีหลักที่บ่งชี้ถึงผลกระทบของการสะสมก๊าซเรือนกระจก การวิเคราะห์ดังกล่าวยังช่วยในการสอบเทียบแบบจำลอง (model calibration) และตรวจสอบความถูกต้องของแบบจำลองภูมิอากาศโดยเปรียบเทียบกับข้อมูลย้อนหลังที่ได้จากการสังเกตจริง (observational records)
- การทำ spatial interpolation และ downscaling จากข้อมูล GCM ไปสู่ระดับพื้นที่ เป็นกระบวนการที่สำคัญในการสร้างแบบจำลองการเปลี่ยนแปลงภูมิอากาศ (climate change model) ที่สามารถสะท้อนลักษณะเฉพาะของแต่ละพื้นที่ได้อย่างแม่นยำ โดย GCMs มักมีความละเอียดเชิงพื้นที่ในระดับหลายร้อยกิโลเมตร ซึ่งไม่เพียงพอสำหรับการประเมินผลกระทบในระดับท้องถิ่น การทำ downscaling ผ่านเทคนิคทางสถิติหรือแบบจำลองเชิงพลศาสตร์ (dynamical/statistical downscaling) ช่วยให้สามารถแปลงผลลัพธ์จาก GCM ให้กลายเป็นข้อมูลที่ใช้ได้จริงในระดับจังหวัด ตำบล หรือแม้แต่พื้นที่เกษตรรายแปลง เมื่อข้อมูลถูกปรับลดระดับความละเอียดแล้ว GIS จะนำข้อมูลเหล่านี้ไปวิเคราะห์ร่วมกับข้อมูลทางภูมิประเทศ การใช้ที่ดิน และประชากร เพื่อจำลองและประเมินผลกระทบจาก climate change อย่างครอบคลุมและชัดเจนมากขึ้น
3. ประโยชน์หลักของการใช้ GIS ใน Climate Modelling
3.1 การพยากรณ์แนวโน้มภูมิอากาศในอนาคต
- การรวมข้อมูลจาก GCM/RCM กับ GIS ทำให้สามารถจำลองสภาพภูมิอากาศในปี 2050, 2100 ตาม IPCC Representative Concentration Pathways (RCPs) หรือ Shared Socioeconomic Pathways (SSPs)
🌀 ตัวอย่าง:
จำลองอุณหภูมิในภูมิภาคเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ภายใต้ RCP 8.5 ด้วยข้อมูลจาก CMIP6 ซึ่งเป็นชุดข้อมูลที่ได้จาก Global Climate Models (GCMs) ที่ใช้ในการจำลองผลกระทบจากการเปลี่ยนแปลงภูมิอากาศในระดับโลก โดยนำผลลัพธ์ของแบบจำลองดังกล่าวมาทำ downscaling ให้สอดคล้องกับระดับภูมิภาค แล้ววิเคราะห์ผ่านระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ (GIS) เพื่อระบุพื้นที่เสี่ยงจากคลื่นความร้อนในบริบทเชิงพื้นที่ ผลการวิเคราะห์ช่วยให้สามารถระบุ hotspot ของผลกระทบจาก climate change ได้อย่างชัดเจน ทั้งในเชิงความถี่ ความรุนแรง และความเปราะบางของพื้นที่เป้าหมาย ซึ่งมีความสำคัญต่อการวางแผนเชิงนโยบาย การจัดสรรทรัพยากร และการออกแบบมาตรการปรับตัวต่อสภาพภูมิอากาศ
3.2 การวิเคราะห์ความเปราะบางเชิงพื้นที่ (Vulnerability Mapping)
GIS ช่วยวิเคราะห์:
- พื้นที่เสี่ยงจาก น้ำท่วมชายฝั่ง โดยใช้ elevation model + sea-level rise data ซึ่งสามารถจำลองระดับน้ำทะเลที่เพิ่มสูงขึ้นในอนาคตจากแบบจำลองภูมิอากาศ เช่น RCP หรือ SSP scenarios เพื่อประเมินผลกระทบต่อพื้นที่ลุ่มต่ำและโครงสร้างพื้นฐานชายฝั่ง การวิเคราะห์ร่วมกับ DEM ทำให้สามารถกำหนดพื้นที่เสี่ยงได้อย่างแม่นยำในระดับเซลล์หรือพิกเซล
- พื้นที่ที่เผชิญความเสี่ยงจาก ภัยแล้ง โดยผนวกข้อมูล NDVI + precipitation index ซึ่งใช้เป็นตัวแปรป้อนให้กับ climate change model ในการวิเคราะห์ความถี่และความรุนแรงของภัยแล้ง โดยเฉพาะภายใต้สถานการณ์การเปลี่ยนแปลงของรูปแบบฝนตามแบบจำลอง เช่น CMIP6 ทำให้สามารถประเมินการเปลี่ยนแปลงของ productivity ทางการเกษตรและความเปราะบางของระบบนิเวศ
- พื้นที่ที่จำเป็นต้องมีการวางแผนการใช้ที่ดินแบบ climate-smart โดยอ้างอิงผลการจำลองการเปลี่ยนแปลงอุณหภูมิ ปริมาณน้ำฝน และความเสี่ยงจากภัยพิบัติในอนาคต ซึ่ง GIS สามารถรวมชั้นข้อมูลจาก climate model เข้ากับข้อมูลการใช้ที่ดินในปัจจุบัน เพื่อเสนอแนะแนวทาง zoning หรือแนวปฏิบัติในการปรับตัวที่สอดคล้องกับบริบทของการเปลี่ยนแปลงภูมิอากาศ
3.3 การสนับสนุนเชิงนโยบาย (Policy Support)
- สร้างแผนที่เชิงหลักฐาน (evidence-based maps) สำหรับการวางผังเมืองที่ยืดหยุ่นต่อสภาพภูมิอากาศ โดยอ้างอิงจากผลลัพธ์ของแบบจำลองภูมิอากาศ (climate change models) ที่คาดการณ์อุณหภูมิ ปริมาณน้ำฝน ความถี่ของเหตุการณ์สุดขั้ว และระดับน้ำทะเลในอนาคต แผนที่เหล่านี้สามารถใช้เป็นเครื่องมือสนับสนุนการตัดสินใจเชิงนโยบาย โดยเฉพาะในด้านการเตรียมความพร้อมของโครงสร้างพื้นฐานเมืองต่อผลกระทบจาก climate change
- ใช้ใน EIA/SEA เพื่อประเมินผลกระทบโครงการขนาดใหญ่ โดยการผนวกข้อมูลจากแบบจำลองภูมิอากาศเข้าในการวิเคราะห์ผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมในระยะยาว เช่น ผลกระทบต่อระบบน้ำ ผืนป่า และความหลากหลายทางชีวภาพภายใต้สภาพอากาศที่เปลี่ยนแปลง
- กำหนด zoning สำหรับการปกป้องป่าไม้ แหล่งน้ำ หรือพื้นที่ความหลากหลายทางชีวภาพ โดยใช้แบบจำลองภูมิอากาศเพื่อคาดการณ์พื้นที่ที่มีความเปราะบางสูงในอนาคต ซึ่งช่วยให้สามารถวางนโยบายเชิงพื้นที่ที่สอดคล้องกับสภาพภูมิอากาศที่กำลังเปลี่ยนแปลง
4. กรณีศึกษาและตัวอย่างงานวิจัย
| โครงการ | รายละเอียด | ขอบเขต |
|---|---|---|
| NASA POWER Project | ให้บริการข้อมูลรังสีแสงอาทิตย์, อุณหภูมิ, ความชื้น ในรูปแบบ raster | ทั่วโลก |
| Regional Climate Downscaling with GIS (Deblauwe et al., 2020) | ใช้ RCM ร่วมกับ GIS เพื่อศึกษาการเปลี่ยนแปลงสภาพป่าในแอฟริกากลาง | ภูมิภาค |
| Urban Heat Island in Bangkok (Chakraborty & Lee, 2019) | วิเคราะห์พื้นที่เมืองที่มีอุณหภูมิสูงผิดปกติด้วย Landsat + GIS | เมือง |
5. แนวโน้มการประยุกต์ GIS กับ Climate Modelling ในอนาคต
- การใช้ Machine Learning + GIS ในการเรียนรู้แบบจำลองภูมิอากาศจากภาพถ่ายดาวเทียม โดยการฝึกอัลกอริธึมให้สามารถตรวจจับแนวโน้มการเปลี่ยนแปลง เช่น การแผ่รังสีพื้นผิว ความแห้งแล้ง หรือความเปลี่ยนแปลงของพืชพรรณ จากข้อมูล time-series ของดาวเทียม เพื่อสร้างหรือปรับปรุงพารามิเตอร์ใน climate change models ให้มีความแม่นยำยิ่งขึ้น ทั้งยังช่วยในการคัดเลือกตัวแปรสำคัญที่ส่งผลต่อการเปลี่ยนแปลงของระบบภูมิอากาศ
- การใช้ Cloud GIS เช่น Google Earth Engine เพื่อทำ climate analysis แบบ real-time ด้วยข้อมูลเชิงพื้นที่และเชิงเวลา เช่น LST, NDVI, precipitation และการคาดการณ์ระดับ CO₂ ซึ่งสามารถนำเข้าแบบจำลอง climate change และจำลองสถานการณ์หลากหลายรูปแบบได้อย่างรวดเร็วและปรับตัวตามบริบทเฉพาะของพื้นที่
- การสร้าง Web GIS Climate Portals ให้ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียเข้าถึงข้อมูลภูมิอากาศเชิงพื้นที่ พร้อมทั้งข้อมูลจาก climate change models ที่ผ่านการวิเคราะห์แล้วในรูปแบบ interactive maps หรือ dashboard เพื่อสนับสนุนการวางแผนเชิงนโยบาย การเตรียมการรับมือภัยพิบัติ และการเสริมสร้างความตระหนักรู้ของสาธารณชนต่อผลกระทบของ climate change
6. บทสรุปเชิงวิชาการ
GIS เป็นเครื่องมือสำคัญในการประยุกต์ใช้ Climate Modelling ทั้งในด้านข้อมูล การวิเคราะห์ และการสื่อสารผลลัพธ์ โดยสามารถสนับสนุน การคาดการณ์ (forecasting), การวางแผนเชิงพื้นที่ (spatial planning) และ การกำหนดนโยบาย (policy-making) อย่างเป็นระบบ โดยเฉพาะภายใต้สถานการณ์โลกร้อนที่เร่งรัดให้ต้องตัดสินใจอย่างชาญฉลาดและยั่งยืนมากขึ้น