ระบบภูมิสารสนเทศ (GIS) กับการวิเคราะห์ความหลากหลายทางชีวภาพและคาร์บอนฟุตพริ้นท์
ระบบภูมิสารสนเทศ (GIS) กับการวิเคราะห์ความหลากหลายทางชีวภาพและคาร์บอนฟุตพริ้นท์ GIS กับ Biodiversity และ Habitat Change
การเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศนับเป็นหนึ่งในปัจจัยสำคัญที่ส่งผลกระทบต่อระบบนิเวศทั่วโลก ไม่ว่าจะเป็นการละลายของธารน้ำแข็ง การเพิ่มขึ้นของระดับน้ำทะเล หรือการเปลี่ยนแปลงรูปแบบของความหลากหลายทางชีวภาพ ผลกระทบเหล่านี้จำเป็นต้องอาศัยเครื่องมือทางเทคโนโลยีที่มีประสิทธิภาพในการติดตาม วิเคราะห์ และเสนอแนวทางจัดการ หนึ่งในเครื่องมือหลักที่ได้รับการยอมรับในระดับสากล คือ ระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ (Geographic Information Systems: GIS) ซึ่งสามารถวิเคราะห์ข้อมูลเชิงพื้นที่ร่วมกับตัวแปรสิ่งแวดล้อมเพื่อสร้างความเข้าใจอย่างเป็นระบบ
1. ความสำคัญของความหลากหลายทางชีวภาพในบริบทของการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ
ความหลากหลายทางชีวภาพ (Biodiversity) เป็นพื้นฐานของระบบนิเวศที่สมดุลและยั่งยืน การเปลี่ยนแปลงของอุณหภูมิและปริมาณน้ำฝนส่งผลให้สัตว์ป่าและพืชพรรณต้องปรับตัว ย้ายถิ่นฐาน หรือสูญพันธุ์ การศึกษาความหลากหลายทางชีวภาพในมิติทางพื้นที่และเวลา จึงจำเป็นต้องอาศัยเครื่องมือที่สามารถแสดงการเปลี่ยนแปลงเชิงพื้นที่อย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่ง GIS สามารถสนับสนุนได้ในหลายมิติ
2. GIS ในการติดตามการเปลี่ยนแปลงถิ่นที่อยู่อาศัยของสิ่งมีชีวิต
การเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศเป็นปัจจัยสำคัญที่ส่งผลกระทบต่อการกระจายของชนิดพันธุ์และความเหมาะสมของถิ่นที่อยู่อาศัย (habitat suitability) ทั่วโลก โดยเฉพาะอย่างยิ่งในเขตชีวนิเวศที่มีความเปราะบาง เช่น พื้นที่ภูเขาสูง เขตหนาว และพื้นที่ชายฝั่ง ซึ่งมีความไวต่อการเปลี่ยนแปลงของอุณหภูมิและความชื้นในระดับสูง
ในบริบทนี้ ระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ (Geographic Information Systems: GIS) มีบทบาทสำคัญในฐานะเครื่องมือในการรวบรวม วิเคราะห์ และแสดงผลข้อมูลเชิงพื้นที่ที่เกี่ยวข้องกับการกระจายของสิ่งมีชีวิตในแต่ละช่วงเวลา เพื่อให้สามารถติดตามการเปลี่ยนแปลงและคาดการณ์แนวโน้มในอนาคตได้อย่างมีประสิทธิภาพ
1. ข้อมูลเชิงพื้นที่และเชิงสิ่งแวดล้อมที่ใช้ในการวิเคราะห์
การประยุกต์ใช้ GIS เพื่อศึกษาการเปลี่ยนแปลงถิ่นที่อยู่อาศัยของสิ่งมีชีวิต อาศัยข้อมูลหลากหลายประเภท ได้แก่:
- ข้อมูลพิกัดการพบเห็นชนิดพันธุ์ (species occurrence records) จากแหล่งข้อมูลภาคสนามหรือฐานข้อมูลสาธารณะ เช่น Global Biodiversity Information Facility (GBIF)
- ข้อมูลสิ่งแวดล้อม (environmental layers) เช่น อุณหภูมิเฉลี่ยรายปี ปริมาณน้ำฝน ความสูงจากระดับน้ำทะเล และการใช้ที่ดิน
- ข้อมูลภูมิอากาศในอนาคต จากแบบจำลองการเปลี่ยนแปลงภูมิอากาศโลก เช่น Coupled Model Intercomparison Project Phase 6 (CMIP6) ภายใต้สถานการณ์ Representative Concentration Pathways (RCPs) หรือ Shared Socioeconomic Pathways (SSPs)
2. การสร้างแบบจำลองการกระจายของชนิดพันธุ์ (Species Distribution Modeling: SDM)
เมื่อข้อมูลถูกนำเข้าสู่ระบบ GIS นักวิจัยสามารถใช้ เทคนิคการจำลองการกระจายของชนิดพันธุ์ (SDM) เพื่อวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างการกระจายของสิ่งมีชีวิตกับตัวแปรสิ่งแวดล้อม โดยแบบจำลองยอดนิยม เช่น:
- MaxEnt (Maximum Entropy Modeling): สำหรับข้อมูลการพบเห็นชนิดพันธุ์แบบ presence-only
- BIOCLIM และ DOMAIN: สำหรับการวิเคราะห์การทับซ้อนของช่วงค่าของตัวแปรสิ่งแวดล้อม
- Random Forest, Boosted Regression Trees: สำหรับการเรียนรู้แบบ machine learning ที่สามารถรองรับความไม่เชิงเส้นของข้อมูล
การใช้ SDM ภายใต้สถานการณ์ภูมิอากาศในอนาคตช่วยให้สามารถสร้าง แผนที่ความเหมาะสมของถิ่นที่อยู่อาศัย (Habitat Suitability Maps) สำหรับแต่ละช่วงเวลา เช่น ค.ศ. 2030, 2050 และ 2100 ซึ่งสามารถเปรียบเทียบเพื่อวิเคราะห์แนวโน้มการย้ายถิ่นฐานของสัตว์ป่าหรือความเสี่ยงต่อการสูญพันธุ์
3. การวิเคราะห์ถิ่นที่อยู่อาศัยในบริบทเชิงพื้นที่
GIS ช่วยให้สามารถวิเคราะห์ความเปลี่ยนแปลงในลักษณะเชิงพื้นที่ได้อย่างชัดเจน ตัวอย่างเช่น:
- 3.1 การวิเคราะห์ระยะทางการเคลื่อนย้ายถิ่นฐาน (Dispersal Distance Analysis)
- สิ่งมีชีวิตหลายชนิดต้องปรับเปลี่ยนถิ่นที่อยู่อาศัยไปยังบริเวณที่มีสภาพแวดล้อมเหมาะสมมากขึ้น เช่น พื้นที่ที่เย็นกว่า หรือมีความชื้นสูงกว่าเดิม การวิเคราะห์ระยะทางระหว่างจุดที่อยู่อาศัยในปัจจุบันและพื้นที่ที่เหมาะสมในอนาคต (projected suitable habitat) มีความสำคัญต่อการประเมินความเป็นไปได้ในการเคลื่อนย้ายของชนิดพันธุ์นั้น
- GIS สามารถคำนวณระยะทางทางตรง (Euclidean Distance) หรือระยะทางจริงตามภูมิประเทศ (Cost-weighted Distance) ซึ่งคำนึงถึงอุปสรรคทางธรรมชาติ เช่น ภูเขา แม่น้ำ หรือถนน ตลอดจนการใช้เครื่องมือเชิงวิเคราะห์ เช่น “Path Distance” หรือ “Accumulated Cost” เพื่อตรวจสอบว่าเส้นทางใดที่มีความเป็นไปได้สูงสุดสำหรับการเคลื่อนย้ายของสัตว์ป่า
- 3.2 การทับซ้อนกับพื้นที่คุ้มครอง (Protected Areas Overlay)
- ในเชิงการอนุรักษ์ การวิเคราะห์การทับซ้อนของถิ่นที่อยู่อาศัยที่เหมาะสมกับเขตพื้นที่คุ้มครอง เช่น อุทยานแห่งชาติ เขตสงวนชีวมณฑล หรือป่าชุมชน เป็นกระบวนการสำคัญในการประเมินว่าชนิดพันธุ์ดังกล่าวจะได้รับการคุ้มครองในอนาคตหรือไม่
- GIS ช่วยให้สามารถนำข้อมูลขอบเขตของพื้นที่คุ้มครอง (จากฐานข้อมูลเช่น WDPA หรือ IUCN) มาวิเคราะห์ร่วมกับแบบจำลองการกระจายของชนิดพันธุ์ (SDM) เพื่อคำนวณ เปอร์เซ็นต์พื้นที่คุ้มครอง ที่สามารถรองรับถิ่นที่อยู่อาศัยใหม่ได้ หากพบว่าพื้นที่ดังกล่าวอยู่นอกขอบเขตของพื้นที่คุ้มครองเดิม ก็สามารถเสนอแนวทางการขยายขอบเขตหรือจัดตั้งพื้นที่ใหม่ได้
- 3.3 การวิเคราะห์ความเชื่อมโยงเชิงภูมิประเทศ (Landscape Connectivity Analysis)
- ความเชื่อมโยงของภูมิประเทศ (landscape connectivity) เป็นปัจจัยสำคัญที่ส่งผลต่อความสามารถของสิ่งมีชีวิตในการเคลื่อนย้ายถิ่นที่อยู่ โดยเฉพาะในภูมิประเทศที่มีการแยกตัว (fragmentation) จากกิจกรรมของมนุษย์ เช่น การขยายตัวของเมืองหรือการตัดถนน
- GIS สามารถใช้แบบจำลองเชิงเครือข่าย (network modeling) เพื่อวิเคราะห์ความเชื่อมโยงของพื้นที่ เช่น:
- Least-cost path analysis: คำนวณเส้นทางที่ใช้พลังงานน้อยที่สุดในการเคลื่อนย้ายระหว่างพื้นที่สองแห่ง โดยพิจารณาจากค่า “resistance” ของแต่ละประเภทของที่ดิน เช่น ป่าไม้ (low resistance) กับพื้นที่เมือง (high resistance)
- Corridor modeling: ใช้ข้อมูลจาก least-cost paths หลายเส้นทางเพื่อสร้าง “โครงข่ายเชิงพื้นที่” (ecological corridors) ที่ช่วยในการรักษาการเคลื่อนย้ายของสิ่งมีชีวิต
- Circuit theory models เช่น โปรแกรม Circuitscape ซึ่งใช้หลักฟิสิกส์ไฟฟ้าเพื่อระบุเส้นทางที่มีแนวโน้มในการถ่ายเทชีวภาพได้ดีที่สุดในภูมิประเทศที่ซับซ้อน
- การวิเคราะห์ลักษณะเชิงโครงข่ายเหล่านี้ช่วยในการออกแบบโครงสร้างพื้นฐานสีเขียว (green infrastructure) เช่น ทางเชื่อมเชิงนิเวศ (wildlife overpasses) และพื้นที่กันชนเชิงยุทธศาสตร์
4. ประโยชน์เชิงนโยบายและการวางแผนอนุรักษ์
ผลการวิเคราะห์จาก GIS และ SDM มีบทบาทสำคัญในการ:
ให้ข้อมูลกับนักวางแผนนโยบายสิ่งแวดล้อมและหน่วยงานด้านอนุรักษ์ เพื่อการจัดสรรทรัพยากรอย่างเหมาะสมสนับสนุนการกำหนดเขตอนุรักษ์ใหม่หรือพื้นที่กันชน
ระบุ “Climate Refugia” หรือพื้นที่ที่ยังมีสภาพแวดล้อมเหมาะสมในระยะยาว
จัดลำดับความสำคัญในการอนุรักษ์ (Conservation Prioritization) บนพื้นฐานของความเสี่ยงเชิงพื้นที่และเวลา
3. การวางแผนอนุรักษ์โดยใช้ GIS (Conservation Planning through GIS)
การวางแผนอนุรักษ์ทรัพยากรธรรมชาติและความหลากหลายทางชีวภาพในยุคของการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศจำเป็นต้องอาศัยข้อมูลเชิงพื้นที่ที่แม่นยำ และแนวทางการตัดสินใจที่อยู่บนพื้นฐานของหลักฐานเชิงวิทยาศาสตร์ ระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ (GIS) จึงกลายเป็นเครื่องมือเชิงกลยุทธ์ในการกำหนดพื้นที่อนุรักษ์อย่างเป็นระบบ โดยสามารถผสานข้อมูลสิ่งแวดล้อม ชนิดพันธุ์ และปัจจัยเชิงสังคม-เศรษฐกิจเข้าด้วยกัน เพื่อสร้างแบบจำลองและการวิเคราะห์พื้นที่ที่มีศักยภาพต่อการอนุรักษ์ในระยะยาว
3.1 การระบุพื้นที่หลบภัยจากภูมิอากาศ (Climate Refugia Identification)
Climate refugia หมายถึง พื้นที่ที่ยังคงมีสภาพแวดล้อมที่เหมาะสมต่อการดำรงอยู่ของชนิดพันธุ์ แม้ภาวะโลกร้อนจะทำให้พื้นที่โดยรอบเปลี่ยนแปลงไปอย่างรุนแรง โดยทั่วไปมักเป็นพื้นที่ที่มี microclimate หลากหลาย เช่น หุบเขา ลุ่มน้ำ หรือพื้นที่ที่มีลักษณะภูมิประเทศพิเศษที่ทำให้เกิดการควบคุมอุณหภูมิและความชื้น
GIS ช่วยในการวิเคราะห์ climate refugia โดยการใช้ข้อมูลภูมิอากาศย้อนหลังและคาดการณ์ในอนาคต ร่วมกับแบบจำลองการกระจายของชนิดพันธุ์ (SDM) และข้อมูลด้านความสูง ภูมิสัณฐาน และ land cover เพื่อระบุจุดที่ยังคงมีความเหมาะสมในระดับสูงตลอดช่วงเวลา (temporal stability of suitability)
การวางแผนปกป้อง climate refugia มีความสำคัญต่อการรักษาความต่อเนื่องของความหลากหลายทางพันธุกรรม และช่วยให้สิ่งมีชีวิตสามารถดำรงอยู่หรือปรับตัวได้ในระยะยาวโดยไม่จำเป็นต้องอพยพ
3.2 การวิเคราะห์ความเหมาะสมของพื้นที่เพื่อการอนุรักษ์ (Habitat Suitability and Site Selection)
เพื่อวางแผนอนุรักษ์ให้มีประสิทธิภาพสูงสุด จำเป็นต้องมีการวิเคราะห์ความเหมาะสมของพื้นที่ (suitability analysis) ที่สามารถรองรับการดำรงอยู่ของชนิดพันธุ์หรือระบบนิเวศเป้าหมาย โดยใช้ข้อมูลหลายปัจจัย ได้แก่:
- ความเหมาะสมของถิ่นที่อยู่อาศัย (Habitat quality)
- ความเชื่อมโยงเชิงภูมิประเทศ (Connectivity)
- ความเสี่ยงจากกิจกรรมของมนุษย์ (Human disturbance)
- ต้นทุนในการอนุรักษ์ (Management cost)
การประเมินเหล่านี้สามารถดำเนินการได้โดยอาศัย การวิเคราะห์การตัดสินใจแบบหลายเกณฑ์ (Multi-Criteria Decision Analysis: MCDA) ซึ่งเป็นกระบวนการที่ผสาน GIS เข้ากับเทคนิคทางการตัดสินใจ เช่น:
- Weighted Overlay: การให้น้ำหนักกับแต่ละปัจจัยตามความสำคัญ แล้วรวมเป็นแผนที่ความเหมาะสม
- Analytic Hierarchy Process (AHP): การจัดลำดับความสำคัญของปัจจัยอย่างมีระบบ โดยใช้การเปรียบเทียบเป็นคู่ (pairwise comparison)
- Fuzzy Logic: การจัดการกับความไม่แน่นอนของข้อมูลและความต่อเนื่องของค่าความเหมาะสมในพื้นที่
ผลลัพธ์คือ “แผนที่ความเหมาะสมเชิงพื้นที่” (spatial suitability maps) ที่ใช้ในการเลือกพื้นที่อนุรักษ์อย่างมีเหตุผลและโปร่งใส
3.3 การกำหนดขอบเขตและเขตกันชน (Reserve Design and Buffer Zones)
หลังจากได้พื้นที่เป้าหมายจากการวิเคราะห์ความเหมาะสม ขั้นตอนต่อไปคือการออกแบบเขตอนุรักษ์ให้สามารถปกป้องสิ่งมีชีวิตและระบบนิเวศได้อย่างครอบคลุม โดยต้องคำนึงถึง:
- ขนาด (Size): เพื่อรองรับความต้องการของประชากรในระยะยาว
- รูปทรง (Shape): ที่ลด edge effect และเพิ่มพื้นที่ภายใน
- เขตกันชน (Buffer Zone): พื้นที่รอบนอกเพื่อรองรับแรงกดดันจากกิจกรรมของมนุษย์
GIS สามารถช่วยจำลองการจัดวางขอบเขตพื้นที่ (reserve configuration) ผ่านเครื่องมือ spatial modeling และ network analysis เพื่อเชื่อมต่อพื้นที่อนุรักษ์หลายแห่งเข้าด้วยกันแบบ “metapopulation” ช่วยลดการแยกตัวของประชากรสัตว์และเพิ่มความยืดหยุ่นต่อการเปลี่ยนแปลงในอนาคต
3.4 การวางแผนแบบมีส่วนร่วมและเชิงระบบ (Participatory and Systematic Conservation Planning)
นอกจากการใช้ข้อมูลทางชีวภาพและสิ่งแวดล้อมแล้ว GIS ยังสามารถบูรณาการข้อมูลทางสังคมและเศรษฐกิจ เช่น การใช้ที่ดินของชุมชน ความขัดแย้งเชิงพื้นที่ หรือสิทธิในทรัพยากร ผ่านกระบวนการวางแผนแบบมีส่วนร่วม (Participatory GIS) เพื่อให้การอนุรักษ์เกิดผลในทางปฏิบัติ
แนวทาง Systematic Conservation Planning (SCP) ซึ่งประกอบด้วยขั้นตอนการประเมินเป้าหมาย การจัดลำดับพื้นที่ การวิเคราะห์ต้นทุน และการจัดทำแผนที่เชิงกลยุทธ์ เป็นตัวอย่างหนึ่งที่สามารถขับเคลื่อนผ่าน GIS ได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยมีเครื่องมือช่วยเช่น Marxan, Zonation และ ConsNet
4. คาร์บอนฟุตพริ้นท์และแผนที่การปล่อยคาร์บอนด้วย GIS
(Carbon Footprint Mapping through Geographic Information Systems)
การปล่อยก๊าซเรือนกระจก (Greenhouse Gas Emissions: GHGs) นับเป็นปัจจัยหลักที่ขับเคลื่อนการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ โดยเฉพาะก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์ (CO₂) ซึ่งเป็นผลผลิตจากกิจกรรมของมนุษย์ในหลายภาคส่วน เช่น อุตสาหกรรม การคมนาคม การเกษตร และการใช้ที่ดิน แนวคิด “คาร์บอนฟุตพริ้นท์” (Carbon Footprint) ได้ถูกนำมาใช้เพื่อ วัด ปริมาณ และแสดงผล ของก๊าซเรือนกระจกที่ถูกปล่อยออกมาในระดับกิจกรรม พื้นที่ หรือองค์กร โดยคำนวณจากหน่วยของปริมาณคาร์บอนไดออกไซด์เทียบเท่า (CO₂e)
การประยุกต์ใช้ ระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ (GIS) ในการจัดทำแผนที่คาร์บอนฟุตพริ้นท์ ถือเป็นกลยุทธ์สำคัญในการ วิเคราะห์เชิงพื้นที่ของแหล่งกำเนิดการปล่อยคาร์บอน เพื่อสนับสนุนการตัดสินใจเชิงนโยบาย การจัดการทรัพยากรธรรมชาติ และการลดผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม
4.1 การรวบรวมข้อมูลกิจกรรมที่ปล่อยคาร์บอน
(Spatial Data Acquisition for Emission Sources)
ขั้นตอนแรกของการวิเคราะห์คาร์บอนฟุตพริ้นท์คือ การรวบรวมข้อมูลกิจกรรมหลักที่ปล่อยก๊าซเรือนกระจก ซึ่งสามารถจำแนกได้เป็น 3 หมวดหมู่ตามกรอบของ IPCC (2006 Guidelines) ได้แก่:
- ภาคอุตสาหกรรมและพลังงาน: ปริมาณการใช้เชื้อเพลิง การผลิตไฟฟ้า การปล่อยคาร์บอนจากโรงงาน
- ภาคการขนส่ง: จำนวนยานพาหนะ เส้นทางจราจร ปริมาณเชื้อเพลิงที่ใช้
- การใช้ที่ดินและการเปลี่ยนแปลงการใช้ที่ดิน (LULUCF): การตัดไม้ทำลายป่า การเกษตรเชิงเดี่ยว การขยายเมือง
ข้อมูลเหล่านี้สามารถได้มาจาก แหล่งข้อมูลสถิติระดับท้องถิ่น เช่น กรมพัฒนาพลังงานทดแทนฯ, กรมควบคุมมลพิษ หรือ ข้อมูลเชิงพื้นที่ เช่น ภาพถ่ายดาวเทียม ภาพถ่ายทางอากาศ และฐานข้อมูลภูมิสารสนเทศ
GIS ทำหน้าที่เป็นแพลตฟอร์มในการนำเข้าข้อมูลเชิงตาราง (attribute data) และข้อมูลเชิงพื้นที่ (spatial data) มาผสานกันเพื่อวิเคราะห์แหล่งกำเนิดและกระจายตัวของการปล่อยคาร์บอนในระดับพื้นที่ย่อย เช่น ระดับจังหวัด เขตเทศบาล หรือระดับลุ่มน้ำ
4.2 การใช้แบบจำลองเชิงพื้นที่เพื่อวิเคราะห์การปล่อยคาร์บอน
(Spatial Modeling for Carbon Emission Estimation)
เพื่อให้ได้ค่าคาร์บอนฟุตพริ้นท์ในระดับพื้นที่ จำเป็นต้องอาศัย แบบจำลองเชิงพื้นที่ (spatial models) ที่สามารถเชื่อมโยงปริมาณการปล่อยคาร์บอนกับกิจกรรมบนพื้นที่จริง โดยแบบจำลองที่ได้รับความนิยมและเชื่อถือในระดับนานาชาติ ได้แก่:
- InVEST (Integrated Valuation of Ecosystem Services and Tradeoffs): ใช้สำหรับประเมินบริการระบบนิเวศ รวมถึงโมดูล “Carbon Storage and Sequestration” ที่สามารถประเมินคาร์บอนสะสมและคาร์บอนที่ถูกปล่อยจากการเปลี่ยนแปลงการใช้ที่ดิน
- LEAP (Long-range Energy Alternatives Planning System): ใช้จำลองการใช้พลังงานและการปล่อย GHGs ภายใต้สถานการณ์ทางเศรษฐกิจและพลังงานในอนาคต
- FARSITE และ FLAMBE: สำหรับจำลองการปล่อยคาร์บอนจากไฟป่าในพื้นที่ป่าธรรมชาติ
แบบจำลองเหล่านี้สามารถเชื่อมต่อกับ GIS เพื่อสร้างแผนที่ผลลัพธ์ในลักษณะ dynamic spatial simulation ซึ่งสามารถคาดการณ์การปล่อยคาร์บอนภายใต้เงื่อนไขต่าง ๆ เช่น นโยบายการปลูกป่า การเปลี่ยนแปลงกิจกรรมภาคเกษตร หรือการใช้พลังงานหมุนเวียน
4.3 การนำเสนอผลลัพธ์ในรูปแบบแผนที่เชิงธีม (Thematic Carbon Maps)
ผลการวิเคราะห์จากแบบจำลองสามารถแสดงผลในรูปแบบ แผนที่เชิงธีม (Thematic Maps) ที่สื่อถึงระดับการปล่อยคาร์บอนในแต่ละพื้นที่ เช่น:
- แผนที่การปล่อย CO₂ รายตำบล/เทศบาล
- แผนที่ hotspot ของการปล่อยคาร์บอนจากภาคการเกษตร
- แผนที่เปรียบเทียบพื้นที่คาร์บอนสะสม vs คาร์บอนสูญเสีย
แผนที่เหล่านี้สามารถนำไปใช้ในการ:
- ระบุพื้นที่เป้าหมายสำหรับนโยบายลดคาร์บอน (เช่น การส่งเสริมพลังงานสะอาดในพื้นที่ปล่อยสูง)
- ติดตามผลการดำเนินงานด้าน climate mitigation ของภาคเอกชนหรือท้องถิ่น
- สนับสนุนการจัดทำรายงานคาร์บอนฟุตพริ้นท์ระดับองค์กรหรือเมือง (Urban Carbon Accounting)
การแสดงผลแบบ interactive ผ่าน Web GIS หรือ Dashboard ยังช่วยให้หน่วยงานที่เกี่ยวข้องสามารถเข้าถึงข้อมูลแบบ real-time และใช้ในการสื่อสารสาธารณะได้อย่างมีประสิทธิภาพ
5. บทบาทของการรับรู้ระยะไกล (Remote Sensing) ในการสนับสนุน GIS
(Remote Sensing as a Supportive Tool for GIS-based Environmental Monitoring)
ระบบการรับรู้ระยะไกล (Remote Sensing: RS) คือ เทคโนโลยีที่ใช้ตรวจวัดและเก็บรวบรวมข้อมูลจากระยะไกล โดยไม่ต้องสัมผัสกับพื้นผิวโลกโดยตรง ผ่านเซนเซอร์ที่ติดตั้งบนดาวเทียมหรืออากาศยาน ซึ่งสามารถบันทึกค่าพลังงานแม่เหล็กไฟฟ้าที่สะท้อนหรือแผ่ออกมาจากวัตถุต่าง ๆ บนพื้นผิวโลก
การผสานข้อมูลจาก Remote Sensing เข้ากับระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ (GIS) ช่วยขยายขอบเขตการวิเคราะห์เชิงพื้นที่ให้ครอบคลุมทั้งเชิงพื้นที่ (spatial dimension) และเชิงเวลา (temporal dimension) ส่งผลให้สามารถติดตามการเปลี่ยนแปลงของภูมิทัศน์ สิ่งแวดล้อม และระบบนิเวศได้อย่างต่อเนื่อง ครอบคลุม และมีประสิทธิภาพสูง
5.1 การใช้ดัชนีพืชพรรณเพื่อประเมินชีวมวล
(Vegetation Indices for Biomass and Productivity Monitoring)
หนึ่งในตัวชี้วัดที่สำคัญจากข้อมูลดาวเทียม คือ ดัชนีพืชพรรณ (Vegetation Indices) ซึ่งใช้สะท้อนระดับความเขียวหรือความหนาแน่นของพืชพรรณ โดยมีการใช้งานอย่างแพร่หลายในด้านการเกษตร ป่าไม้ และการติดตามการเปลี่ยนแปลงของชีวมวล ตัวอย่างดัชนีที่นิยมใช้ได้แก่:
- NDVI (Normalized Difference Vegetation Index): เป็นตัวชี้วัดที่ใช้ค่า reflectance ในย่านแสงสีแดง (Red) และอินฟราเรดใกล้ (NIR) เพื่อตรวจสอบสุขภาพของพืช โดย NDVI มีค่าอยู่ระหว่าง -1 ถึง +1 ซึ่งค่าที่ใกล้ +1 บ่งชี้ถึงพืชพรรณที่เขียวชอุ่มและมีชีวมวลสูง
- EVI (Enhanced Vegetation Index): เป็นดัชนีที่พัฒนาต่อจาก NDVI โดยมีความสามารถในการลดผลกระทบจากเมฆและค่าการสะท้อนจากพื้นดิน เหมาะสำหรับพื้นที่ที่มีความหนาแน่นของพืชสูง เช่น ป่าดิบชื้น
การนำดัชนีเหล่านี้ไปวิเคราะห์ในระบบ GIS สามารถใช้ประเมิน แนวโน้มการเปลี่ยนแปลงของชีวมวลพืช (Vegetation Dynamics) และการดูดซับคาร์บอนของระบบนิเวศพืชในช่วงเวลาต่าง ๆ ได้อย่างแม่นยำ
5.2 การแปลภาพถ่ายดาวเทียมเพื่อตรวจสอบการใช้ที่ดินและภัยสิ่งแวดล้อม
(Remote Sensing for Land Use and Environmental Change Detection)
ภาพถ่ายจากดาวเทียมสามารถนำมาใช้ในการ จำแนกการใช้ที่ดินและลักษณะการปกคลุมดิน (Land Use and Land Cover: LULC) ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ผ่านการวิเคราะห์เชิงแยกประเภทภาพ (image classification) ทั้งในแบบ:
- Supervised classification: เช่น Maximum Likelihood Classification (MLC), Support Vector Machine (SVM)
- Unsupervised classification: เช่น ISODATA หรือ K-means
GIS มีบทบาทในการจัดเก็บและแสดงผลการจำแนกประเภท เพื่อใช้ในการติดตาม:
- การบุกรุกพื้นที่ป่าไม้ (Deforestation Detection): เช่น ตรวจสอบการแปลงพื้นที่ป่าธรรมชาติเป็นพื้นที่เกษตรกรรม
- การเกิดไฟป่า (Wildfire Monitoring): ด้วยการวิเคราะห์ค่าความร้อน (thermal anomalies) จากภาพ MODIS หรือ VIIRS
- การขยายตัวของเมือง (Urban Sprawl): โดยการเปรียบเทียบ LULC ต่างช่วงเวลาหรือการตรวจสอบ impervious surfaces
5.3 การวิเคราะห์แบบหลายช่วงเวลา (Multi-Temporal Remote Sensing Analysis)
Remote Sensing สนับสนุนการวิเคราะห์ แบบหลายช่วงเวลา (multi-temporal analysis) ซึ่งสามารถติดตามแนวโน้มการเปลี่ยนแปลงในระยะยาว โดยอาศัยข้อมูลจากดาวเทียมที่มี series ยาว เช่น:
- Landsat Series (TM, ETM+, OLI): มีข้อมูลย้อนหลังมากกว่า 40 ปี
- MODIS (Terra/Aqua): ให้ข้อมูลรายวัน เหมาะสำหรับการวิเคราะห์ seasonal dynamics
- Sentinel-2 (MSI): มีความละเอียดสูงและครอบคลุมหลายย่านคลื่น
การวิเคราะห์แบบ multi-temporal นี้มีประโยชน์ในการ:
- ติดตามผลกระทบจากโลกร้อนต่อการเปลี่ยนแปลงชีวมวลพืช (Vegetation Phenology)
- ประเมินการฟื้นฟูของพื้นที่หลังเกิดไฟป่า หรือภัยพิบัติธรรมชาติ
- สร้างแผนที่แนวโน้มการเปลี่ยนแปลงของคาร์บอนที่กักเก็บในระบบนิเวศ
5.4 การคำนวณคาร์บอนที่ถูกกักเก็บ (Carbon Stock Estimation)
การประเมินปริมาณ คาร์บอนที่กักเก็บ (Carbon Sequestration) เป็นประเด็นสำคัญในบริบทของการลดโลกร้อน โดยข้อมูลจาก Remote Sensing และ GIS สามารถนำไปสู่การ:
- ประเมินปริมาณคาร์บอนในชีวมวลเหนือพื้นดิน (Above-ground Biomass: AGB): ผ่านความสัมพันธ์ระหว่างดัชนีพืชพรรณกับค่าชีวมวลจากข้อมูลภาคสนาม
- สร้างแบบจำลอง Biomass Mapping: โดยใช้ข้อมูลเชิงพื้นที่ เช่น slope, soil, elevation ร่วมกับดัชนี NDVI
- ติดตามการเปลี่ยนแปลงของคาร์บอนจากการเปลี่ยนแปลงการใช้ที่ดิน: เช่น จากป่าธรรมชาติเป็นพื้นที่เกษตรกรรมหรือชุมชน
ข้อมูลเหล่านี้มีความจำเป็นต่อ การรายงานในกรอบของ UNFCCC, REDD+ และ Carbon Market Mechanisms ซึ่งต้องการข้อมูลพื้นที่และการเปลี่ยนแปลงของคาร์บอนที่มีความน่าเชื่อถือ
6. การบูรณาการเทคโนโลยีเพื่อการวิเคราะห์ผลกระทบด้านสิ่งแวดล้อม
(Integrated Technologies for Environmental Impact Assessment)
การประเมินผลกระทบด้านสิ่งแวดล้อมในยุคปัจจุบันไม่สามารถอาศัยข้อมูลจากแหล่งเดียวได้ เนื่องจากลักษณะของระบบนิเวศเป็นระบบที่ซับซ้อน (complex systems) และมีการเปลี่ยนแปลงอย่างพลวัตภายใต้ปัจจัยที่หลากหลาย ทั้งทางธรรมชาติและกิจกรรมของมนุษย์ ดังนั้นการวิเคราะห์เชิงองค์รวม (holistic analysis) จึงต้องอาศัยการบูรณาการ เทคโนโลยีด้านภูมิสารสนเทศ (GIS), การรับรู้ระยะไกล (Remote Sensing), ฐานข้อมูลภูมิอากาศ และแบบจำลองทางนิเวศวิทยา (Ecological Modeling) เข้าด้วยกัน
การบูรณาการดังกล่าวช่วยให้เกิด การคาดการณ์ผลกระทบเชิงพื้นที่และเชิงเวลา ซึ่งสามารถใช้วางแผนการจัดการเชิงรุก (proactive planning) เพื่อลดความสูญเสียด้านสิ่งแวดล้อมในอนาคต
6.1 การใช้แบบจำลองพืชพรรณโลกพลวัต (Dynamic Global Vegetation Models: DGVMs)
DGVMs เป็นแบบจำลองทางนิเวศที่พัฒนาขึ้นเพื่อคาดการณ์การตอบสนองของพืชพรรณทั่วโลกต่อการเปลี่ยนแปลงของภูมิอากาศและบรรยากาศ ตัวอย่างแบบจำลอง ได้แก่ LPJ (Lund–Potsdam–Jena), ORCHIDEE และ CLM-DGVM ซึ่งสามารถจำลอง:
- การเจริญเติบโตของพืชตามเขตชีวนิเวศ (biomes)
- การดูดซับและปล่อยคาร์บอน (carbon fluxes)
- ปฏิสัมพันธ์ระหว่างชีวมวลกับน้ำและพลังงาน
เมื่อนำแบบจำลองเหล่านี้มาเชื่อมกับข้อมูล GIS และ Remote Sensing เช่น NDVI, EVI หรือ LULC จาก Sentinel-2 และ MODIS จะสามารถจำลองการเปลี่ยนแปลงของโครงสร้างพืชพรรณในอนาคต และประเมินศักยภาพในการกักเก็บคาร์บอนของพื้นที่ต่าง ๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
6.2 แบบจำลองแบบฐานตัวแทน (Agent-Based Models: ABMs) สำหรับชนิดพันธุ์เฉพาะ
Agent-Based Models (ABMs) เป็นแบบจำลองที่เน้นพฤติกรรมของสิ่งมีชีวิตแต่ละหน่วย (individual organisms) หรือ “ตัวแทน” (agents) ภายใต้กฎการตัดสินใจเฉพาะราย โดยคำนึงถึงปฏิสัมพันธ์ระหว่างสิ่งมีชีวิตกับสภาพแวดล้อม รวมถึงการตอบสนองต่อแรงกดดันภายนอก เช่น ภูมิอากาศ หรือการใช้ที่ดิน
ABMs เหมาะอย่างยิ่งสำหรับชนิดพันธุ์ที่มีลักษณะการเคลื่อนย้ายถิ่นฐาน การเลือกถิ่นที่อยู่ หรือการอยู่รวมกลุ่ม เช่น:
- การจำลองเส้นทางการเคลื่อนย้ายของเสือโคร่งในผืนป่าตะวันตก
- พฤติกรรมของนกอพยพต่อการเปลี่ยนแปลงของพื้นที่ชุ่มน้ำ
- การแพร่กระจายของชนิดพันธุ์รุกราน (invasive species) เช่น ไมยราบยักษ์ หรือผักตบชวา
การรวม ABMs เข้ากับ GIS และข้อมูล RS ช่วยให้สามารถจำลองผลลัพธ์เชิงพื้นที่ของพฤติกรรมสัตว์ เช่น ถิ่นที่อยู่อาศัยที่เหมาะสมในอนาคต, แนวเส้นทาง corridor, หรือ โอกาสการอยู่รอดภายใต้สถานการณ์ภูมิอากาศต่าง ๆ
6.3 การประยุกต์ใช้ Geospatial Machine Learning
ในช่วงหลังมานี้ เทคโนโลยี Machine Learning (ML) ได้ถูกนำมาใช้ในงานภูมิสารสนเทศมากขึ้น โดยเฉพาะในการวิเคราะห์ข้อมูลที่มีความซับซ้อนสูงและความสัมพันธ์ที่ไม่เป็นเชิงเส้น เช่น:
- การคาดการณ์การเปลี่ยนแปลงของการใช้ที่ดิน (LULC prediction)
- การประเมินระดับความเสี่ยงต่อภัยพิบัติ (e.g. flood susceptibility mapping)
- การจำแนกชนิดพืชหรือป่าไม้จากภาพถ่ายดาวเทียม (vegetation classification)
อัลกอริธึมที่นิยมใช้ เช่น Random Forest (RF), Support Vector Machines (SVM), Artificial Neural Networks (ANNs) เมื่อนำมารวมกับ GIS และ RS สามารถสร้างแบบจำลองเชิงพยากรณ์ที่มีความแม่นยำสูง และใช้เพื่อวางแผนนโยบายหรือเตือนภัยล่วงหน้าได้อย่างมีประสิทธิภาพ
ตัวอย่างการใช้งาน ได้แก่:
- การพยากรณ์ hotspot ของการตัดไม้ทำลายป่าในลุ่มน้ำโขง
- การคาดการณ์พื้นที่เสี่ยงต่อการเกิดไฟป่าในภาคเหนือของไทย
- การสร้างแผนที่ความเสี่ยงจากการสูญเสียความหลากหลายทางชีวภาพ
6.4 การวางแผนอนุรักษ์เชิงรุก (Proactive Conservation Planning)
การบูรณาการเทคโนโลยีทั้งหมดข้างต้นนำไปสู่การ วางแผนอนุรักษ์เชิงรุก (proactive conservation) ซึ่งแตกต่างจากแนวทางแบบปฏิกิริยา (reactive) ที่รอให้เกิดปัญหาก่อนจึงดำเนินการ การวางแผนเชิงรุกอาศัยการคาดการณ์ผลกระทบในอนาคตและออกแบบมาตรการล่วงหน้า เช่น:
- การสร้างเขตอนุรักษ์ในพื้นที่คาดว่าจะเป็น climate refugia ในอนาคต
- การสร้างโครงข่าย corridor เพื่อรองรับการเคลื่อนย้ายของสัตว์ป่า
- การออกแบบการฟื้นฟูป่าไม้ในพื้นที่ที่มีศักยภาพในการกักเก็บคาร์บอนสูง
แนวทางนี้ต้องอาศัย ข้อมูลที่แม่นยำ แบบจำลองที่ยืดหยุ่น และระบบสนับสนุนการตัดสินใจ (Decision Support Systems) ที่สามารถรองรับความไม่แน่นอนของสภาพแวดล้อมในอนาคตได้อย่างมีประสิทธิภาพ
สรุป
การเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศในศตวรรษที่ 21 ได้ก่อให้เกิดผลกระทบในวงกว้างต่อระบบนิเวศ ความหลากหลายทางชีวภาพ และความสมดุลของทรัพยากรธรรมชาติ การตอบสนองต่อปัญหาเหล่านี้จำเป็นต้องอาศัยเครื่องมือและแนวทางทางวิทยาศาสตร์ที่สามารถวิเคราะห์และคาดการณ์การเปลี่ยนแปลงเชิงพื้นที่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ (GIS) จึงมีบทบาทสำคัญในฐานะ เครื่องมือบูรณาการข้อมูลเชิงพื้นที่ร่วมกับระบบการรับรู้ระยะไกล (Remote Sensing) และแบบจำลองทางนิเวศวิทยา เพื่อการจัดการและวางแผนอนุรักษ์สิ่งแวดล้อมอย่างครอบคลุม
- GIS กับความหลากหลายทางชีวภาพ:
GIS ช่วยให้สามารถวิเคราะห์และติดตามการเปลี่ยนแปลงของความหลากหลายทางชีวภาพภายใต้แรงกดดันจากการเปลี่ยนแปลงสภาพอากาศ โดยเฉพาะการวิเคราะห์การกระจายของชนิดพันธุ์ และความเหมาะสมของถิ่นที่อยู่อาศัย - การติดตามถิ่นที่อยู่อาศัยของสิ่งมีชีวิต:
GIS ร่วมกับแบบจำลองการกระจายของชนิดพันธุ์ (SDM) เช่น MaxEnt และข้อมูลภูมิอากาศจาก CMIP6 ช่วยให้สามารถคาดการณ์แนวโน้มการเปลี่ยนแปลงของถิ่นอาศัย และระบุพื้นที่เสี่ยงหรือเหมาะสมในอนาคต - การวิเคราะห์เชิงพื้นที่ของถิ่นอาศัย:
การใช้ GIS ช่วยวิเคราะห์ระยะทางการเคลื่อนย้ายของสัตว์ป่า การทับซ้อนกับพื้นที่อนุรักษ์ และการออกแบบเส้นทางเชื่อมโยงทางนิเวศ (corridor) ผ่านการวิเคราะห์ least-cost path และ circuit theory - การวางแผนอนุรักษ์:
GIS สนับสนุนการกำหนดพื้นที่อนุรักษ์และเขตกันชน โดยอาศัยการระบุ climate refugia และการประเมินความเหมาะสมของพื้นที่ด้วยเทคนิค Multi-Criteria Decision Analysis (MCDA) เช่น AHP หรือ Weighted Overlay - คาร์บอนฟุตพริ้นท์และการทำแผนที่:
การใช้ GIS ควบคู่กับแบบจำลอง InVEST และ LEAP ช่วยสร้างแผนที่การปล่อยคาร์บอน (Carbon Footprint Maps) ที่สามารถระบุพื้นที่ปล่อยสูงและแนะนำมาตรการลดการปล่อยก๊าซเรือนกระจกได้อย่างเป็นระบบ - บทบาทของ Remote Sensing:
การใช้ดัชนีพืชพรรณ (NDVI, EVI) จากข้อมูลดาวเทียม เช่น Sentinel-2, MODIS และ Landsat สนับสนุนการประเมินชีวมวล การวิเคราะห์ LULC การตรวจสอบไฟป่า และการติดตามการเปลี่ยนแปลงทางนิเวศแบบหลายช่วงเวลา (multi-temporal analysis) - การบูรณาการเทคโนโลยี:
การผนวกรวม GIS, Remote Sensing, ฐานข้อมูลภูมิอากาศ และแบบจำลองเชิงนิเวศ เช่น DGVMs, Agent-Based Models และ Geospatial Machine Learning ช่วยให้สามารถวิเคราะห์ระบบนิเวศอย่างเป็นองค์รวม และนำไปสู่การวางแผนอนุรักษ์เชิงรุกที่รองรับความไม่แน่นอนในอนาคตได้อย่างมีประสิทธิภาพ
ข้อเสนอแนะเชิงวิชาการ
เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการประเมินและวางแผนอนุรักษ์สิ่งแวดล้อมในอนาคต ควรมีการพัฒนาฐานข้อมูลแบบเปิด (open-access geospatial platforms) ที่รวมข้อมูล RS, GIS และแบบจำลองต่าง ๆ เข้าด้วยกัน พร้อมทั้งส่งเสริมการมีส่วนร่วมของชุมชนท้องถิ่นผ่านเครื่องมือ participatory GIS เพื่อให้เกิดการจัดการทรัพยากรที่ครอบคลุมและยั่งยืนในระดับพื้นที่