การวิเคราะห์เหตุการณ์สภาพอากาศสุดขั้วด้วยระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ (GIS)
การวิเคราะห์เหตุการณ์สภาพอากาศสุดขั้วด้วยระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ (GIS)
Extreme Weather Event Analysis with GIS
บทนำ
เหตุการณ์สภาพอากาศสุดขั้ว (Extreme Weather Events) เช่น พายุเฮอริเคน น้ำท่วม ไฟป่า และพายุหมุน (tornadoes) มีแนวโน้มเกิดขึ้นบ่อยครั้งและรุนแรงมากขึ้นในช่วงไม่กี่ทศวรรษที่ผ่านมา อันเป็นผลโดยตรงจากการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ (climate change) ซึ่งทำให้ระบบอุตุนิยมวิทยาในภูมิภาคต่าง ๆ ทั่วโลกเกิดความไม่แน่นอนและรุนแรงมากขึ้น
เหตุการณ์เหล่านี้ส่งผลกระทบทั้งด้านมนุษย์ เศรษฐกิจ และสิ่งแวดล้อม การเตรียมความพร้อม การคาดการณ์ และการวางแผนการรับมือภัยพิบัติ จึงมีความจำเป็นอย่างยิ่ง และ ระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ (GIS) ได้กลายเป็นเครื่องมือที่มีบทบาทสำคัญในทุกขั้นตอนของการจัดการภัยพิบัติ ตั้งแต่การวิเคราะห์ข้อมูลในอดีต การติดตามสถานการณ์แบบเรียลไทม์ การระบุพื้นที่เสี่ยง ไปจนถึงการฟื้นฟูหลังภัยพิบัติ
บทบาทสำคัญของ GIS ในการวิเคราะห์เหตุการณ์สภาพอากาศสุดขั้ว
1. การทำแผนที่ข้อมูลภัยพิบัติในอดีต (Mapping Historical Disaster Data)
หนึ่งในพื้นฐานของการวิเคราะห์เหตุการณ์สภาพอากาศสุดขั้วคือ การศึกษาประวัติของภัยพิบัติที่เคยเกิดขึ้นในอดีต เพื่อทำความเข้าใจแนวโน้ม ความถี่ ความรุนแรง และพื้นที่ที่ได้รับผลกระทบ
ระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ (GIS) เป็นเครื่องมือสำคัญในการ รวบรวม วิเคราะห์ และแสดงผลข้อมูลเชิงพื้นที่ของภัยพิบัติในอดีต ซึ่งเป็นรากฐานในการวางแผนรับมือภัยในอนาคตอย่างเป็นระบบและมีหลักฐานเชิงประจักษ์
1.1. การรวบรวมและแปลงข้อมูลภัยพิบัติให้เป็นข้อมูลเชิงพื้นที่
- ข้อมูลดิบที่เกี่ยวข้องกับภัยพิบัติในอดีต เช่น ปีที่เกิดพายุ จุดเริ่มต้นของไฟป่า ขอบเขตของน้ำท่วม หรือสถิติความเสียหาย มักอยู่ในรูปแบบตาราง รายงาน หรือเอกสาร
- GIS ช่วยแปลงข้อมูลเหล่านี้ให้กลายเป็น ชั้นข้อมูลเชิงพื้นที่ (spatial layers) เช่น shapefile หรือ raster ที่สามารถแสดงตำแหน่งบนแผนที่ได้
- ข้อมูลเหล่านี้อาจมาจากแหล่งต่าง ๆ เช่น ฐานข้อมูล EM-DAT, NASA Disasters Program, กรมป้องกันและบรรเทาสาธารณภัย (ปภ.) หรือข้อมูลจากการสำรวจด้วยภาพถ่ายดาวเทียม (e.g., Landsat, Sentinel)
1.2. การสร้างแบบจำลองความเสี่ยงในอนาคต (Future Risk Modeling)
หลังจากได้ข้อมูลเชิงพื้นที่ของภัยในอดีต GIS สามารถนำมาสร้างแบบจำลองเพื่อประเมิน “โอกาสในการเกิดซ้ำ (recurrence probability)” และ “ความเสี่ยงเชิงพื้นที่ (spatial risk)” ในอนาคต ดังนี้:
● Hotspot Analysis (การวิเคราะห์พื้นที่ร้อน)
- ใช้เทคนิคเชิงสถิติเชิงพื้นที่ เช่น Getis-Ord Gi หรือ Kernel Density Estimation (KDE)* เพื่อระบุ “จุดร้อน” ที่มีความถี่ของการเกิดภัยสูงกว่าค่าเฉลี่ย
- ตัวอย่าง: การวิเคราะห์พื้นที่ที่เกิดไฟป่ามากกว่า 3 ครั้งในรอบ 10 ปี หรือพื้นที่ที่พายุพัดผ่านซ้ำในรัศมีเดียวกันบ่อยครั้ง
- ผลลัพธ์ช่วยให้สามารถ จัดลำดับความสำคัญของการเฝ้าระวังและวางแผนเชิงป้องกัน ได้อย่างมีเป้าหมาย
● Time-Series Mapping (การทำแผนที่ตามลำดับเวลา)
- เทคนิคนี้ใช้ GIS สร้างแผนที่หลายช่วงเวลา (temporal maps) เพื่อแสดง พัฒนาการของภัยพิบัติในช่วงเวลาต่าง ๆ เช่น แผนที่น้ำท่วมรายปี หรือไฟป่ารายเดือน
- เมื่อเชื่อมโยงกับเทคนิค animation หรือ interactive dashboards จะทำให้เห็นแนวโน้มการเปลี่ยนแปลง เช่น การขยายขอบเขตของไฟป่าในช่วงฤดูแล้ง หรือการเปลี่ยนตำแหน่งของจุดเสี่ยงน้ำท่วมตามพฤติกรรมของการใช้ที่ดิน
- ใช้เพื่อ คาดการณ์การเปลี่ยนแปลงภัยพิบัติในอนาคต หากแนวโน้มยังคงดำเนินต่อไป เช่น การเร่งตัวของเหตุการณ์ หรือการขยายขอบเขตความเสี่ยง
1.3. การบูรณาการกับข้อมูลเชิงสภาพแวดล้อมและมนุษย์
นอกเหนือจากข้อมูลภัยพิบัติเฉพาะด้านแล้ว GIS ยังสามารถเชื่อมโยงกับข้อมูลอื่นเพื่อเพิ่มมิติของการวิเคราะห์ ได้แก่:
- ข้อมูลประชากร (Population Density): เพื่อประเมินความเสี่ยงต่อชีวิตและทรัพย์สิน
- ข้อมูลการใช้ที่ดิน (Land Use): เช่น พื้นที่เกษตรกรรม เมือง ป่าไม้ ซึ่งมีผลต่อการเกิดและการขยายของภัย
- ข้อมูลโครงสร้างพื้นฐาน (Infrastructure): เช่น ถนน เขื่อน ระบบระบายน้ำ ที่อาจถูกกระทบจากภัย
ผลการวิเคราะห์แบบบูรณาการนี้สามารถนำไปใช้เพื่อจัดทำ “แผนที่ความเสี่ยงเชิงองค์รวม (Integrated Risk Maps)” ซึ่งครอบคลุมทั้งมิติทางกายภาพ มนุษย์ และโครงสร้างพื้นฐาน
2. การระบุพื้นที่เสี่ยงภัยสูง (Identifying High-Risk Zones)
หนึ่งในศักยภาพหลักของระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ (GIS) ในการวิเคราะห์เหตุการณ์สภาพอากาศสุดขั้ว คือ ความสามารถในการ จัดทำแผนที่พื้นที่เสี่ยง (Hazard Maps) โดยอิงจากการบูรณาการข้อมูลจากหลายแหล่ง ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลภูมิประเทศ อุตุนิยมวิทยา ชนิดพืชพรรณ หรือสถิติภัยในอดีต เพื่อระบุพื้นที่ที่มีความเปราะบางและมีแนวโน้มจะได้รับผลกระทบหากเกิดภัยพิบัติขึ้น
2.1. การทำแผนที่น้ำท่วม (Flood Hazard Mapping)
GIS มีบทบาทสำคัญในการ ประเมินความเสี่ยงน้ำท่วมเชิงพื้นที่ (Flood Susceptibility Mapping) ผ่านการวิเคราะห์ข้อมูลดังต่อไปนี้:
- ข้อมูลภูมิประเทศ (Digital Elevation Model: DEM): ใช้ในการวิเคราะห์ระดับความสูง ลาดชัน ทิศทางการไหลของน้ำ และการสะสมของน้ำ (flow accumulation) ซึ่งเป็นพื้นฐานของการจำลองการท่วม
- ข้อมูลปริมาณฝนเฉลี่ยรายปีและรายเดือน: จากสถานีตรวจวัด หรือข้อมูลเชิงกริด เช่น CHIRPS, GPM หรือ TRMM เพื่อใช้ในแบบจำลอง runoff
- ข้อมูลระบบระบายน้ำ (Drainage Networks): เช่น ลำน้ำสายหลัก ท่อระบายน้ำ และพื้นที่รับน้ำ เพื่อประเมินความสามารถในการระบายน้ำออกจากพื้นที่
GIS นำข้อมูลเหล่านี้มาสร้าง แบบจำลองแผนที่น้ำท่วม เช่น:
- Flood Inundation Models: แบบจำลองการกระจายตัวของน้ำท่วมในพื้นที่ราบ
- Flood Depth Maps: แสดงระดับความลึกของน้ำท่วมในแต่ละจุด
- Flood Return Period Maps: วิเคราะห์โอกาสการเกิดน้ำท่วมซ้ำ (เช่น 5 ปี, 25 ปี, 100 ปี)
ผลลัพธ์เหล่านี้มีประโยชน์ต่อการวางแผนการใช้ที่ดิน กำหนดเขตปลอดภัย และการเตือนภัยล่วงหน้า
2.2. การวิเคราะห์พื้นที่เสี่ยงไฟป่า (Wildfire Risk Analysis)
ไฟป่าเป็นภัยที่มีลักษณะเฉพาะคือ การเกิดขึ้นอย่างรวดเร็วและลุกลามในวงกว้าง ซึ่งขึ้นอยู่กับสภาพแวดล้อมทางธรรมชาติและมนุษย์ GIS ช่วยในการวิเคราะห์ความเสี่ยงไฟป่าผ่านปัจจัยต่อไปนี้:
- ชนิดพืชพรรณ (Vegetation Type): พืชที่มีความแห้ง เช่น หญ้าแห้ง สน มักติดไฟได้ง่าย ข้อมูลจากภาพถ่ายดาวเทียม เช่น Sentinel-2 และ NDVI ช่วยแยกชนิดพืชพรรณได้อย่างแม่นยำ
- ดัชนีความแห้ง (Dryness Index): เช่น NDWI หรือ Vegetation Condition Index (VCI) ใช้ในการประเมินความชื้นของพืชพรรณในช่วงเวลานั้น ๆ
- ข้อมูลทิศทางและความเร็วลม: มีผลต่อการลุกลามของไฟ เช่น พื้นที่ที่อยู่เหนือลมมีความเสี่ยงสูง
- ประวัติการเกิดไฟป่า (Historical Burned Areas): ใช้สำหรับตรวจสอบความถี่และแนวโน้มของไฟป่าในอดีต
GIS จะสร้างแผนที่เชิงประเมิน เช่น:
- Wildfire Susceptibility Map: แสดงโซนที่มีความเสี่ยงสูง
- Fire Spread Simulation: แบบจำลองการลุกลามของไฟตามทิศทางลมและลักษณะภูมิประเทศ
2.3. การจำแนกพื้นที่เสี่ยงภัยแผ่นดินไหวในประเทศไทย (Earthquake Hazard Mapping in Thailand)
แม้ว่าแผ่นดินไหวจะไม่เกิดขึ้นบ่อยครั้งในประเทศไทยเท่ากับบางประเทศในแถบวงแหวนไฟแปซิฟิก (Pacific Ring of Fire) แต่ประเทศไทยยังคงมีแนวรอยเลื่อนทางธรณีวิทยาที่มีศักยภาพในการเกิดแผ่นดินไหวระดับปานกลางถึงรุนแรงได้ โดยเฉพาะบริเวณภาคเหนือ ภาคตะวันตก และพื้นที่ใกล้รอยเลื่อนมีพลัง เช่น รอยเลื่อนแม่จัน รอยเลื่อนเมย รอยเลื่อนแม่ฮ่องสอน และรอยเลื่อนบริเวณชายแดนไทย-พม่า
ระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ (GIS) จึงมีบทบาทสำคัญในการ รวบรวม วิเคราะห์ และจัดทำแผนที่ความเสี่ยงภัยแผ่นดินไหว (Earthquake Hazard Zonation) โดยการบูรณาการข้อมูลหลากหลายประเภท ได้แก่:
● ข้อมูลรอยเลื่อนมีพลัง (Active Fault Data)
- ข้อมูลตำแหน่งและลักษณะของรอยเลื่อนที่มีศักยภาพก่อแผ่นดินไหว สามารถได้จากกรมทรัพยากรธรณี และแหล่งข้อมูลระหว่างประเทศ เช่น USGS
- GIS ใช้ข้อมูลนี้สร้าง แผนที่แนวรอยเลื่อน (Fault Line Maps) และ โซนระยะกระทบ (Buffer Zones) รอบแนวรอยเลื่อนเพื่อประเมินความเสี่ยงของพื้นที่ที่อยู่ใกล้
● ข้อมูลความรุนแรงของแผ่นดินไหวในอดีต (Historical Seismicity)
- ข้อมูลเหตุการณ์แผ่นดินไหวย้อนหลัง (magnitude, epicenter, depth) จาก Thai Meteorological Department (TMD) หรือกรมอุตุนิยมวิทยา
- GIS ใช้สำหรับสร้าง Seismic Intensity Maps เพื่อระบุพื้นที่ที่เคยได้รับแรงสั่นสะเทือนรุนแรง และนำมาใช้เป็นฐานข้อมูลเชิงประวัติศาสตร์สำหรับแบบจำลองความเสี่ยงในอนาคต
● ข้อมูลธรณีวิทยาและดิน (Geological and Soil Data)
- ลักษณะของชั้นดินและโครงสร้างธรณี เช่น ดินอ่อน ดินตะกอน หรือหินแข็ง มีผลต่อการขยายตัวของคลื่นแผ่นดินไหว (seismic wave amplification)
- GIS สามารถวิเคราะห์ความเสี่ยงในพื้นที่ที่มีดินอ่อน เช่น ลุ่มน้ำเจ้าพระยา ซึ่งมีแนวโน้มได้รับผลกระทบจากแรงสั่นสะเทือนมากกว่าพื้นที่หินแข็ง
● ข้อมูลโครงสร้างพื้นฐานและประชากร (Infrastructure and Population Data)
- GIS ใช้ในการวิเคราะห์ความเสี่ยงเชิงระบบ (systemic vulnerability) โดยระบุตำแหน่งของ โรงเรียน โรงพยาบาล อาคารสูง เขื่อน หรือโรงงานอุตสาหกรรม ที่อยู่ในบริเวณเสี่ยง
- รวมถึง การวิเคราะห์ความหนาแน่นประชากร (population density) เพื่อประเมินผลกระทบต่อมนุษย์หากเกิดแผ่นดินไหวในบริเวณดังกล่าว
● การจัดทำแผนที่เสี่ยงภัยแผ่นดินไหว (Earthquake Hazard Maps)
เมื่อบูรณาการข้อมูลข้างต้นในระบบ GIS จะสามารถสร้างแผนที่ประเภทต่าง ๆ เพื่อใช้ในการบริหารจัดการความเสี่ยง ได้แก่:
- แผนที่เขตเสี่ยงภัย (Hazard Zonation Map): แสดงระดับความเสี่ยงในแต่ละพื้นที่ เช่น ต่ำ ปานกลาง สูง
- แผนที่ความเปราะบาง (Vulnerability Map): บ่งชี้ความเสี่ยงของโครงสร้างพื้นฐานและประชากร
- แผนที่การอพยพ (Evacuation Planning Map): วางแผนเส้นทางปลอดภัยและจุดรวมพลในเขตเมือง
ผลลัพธ์จากการวิเคราะห์จะกลายเป็น “แผนที่ความเปราะบาง (Vulnerability Maps)” ที่ช่วยให้หน่วยงานสามารถวางแผนใช้ที่ดิน กำหนดเขตปลอดภัย หรือวางแนวทางอพยพล่วงหน้าได้อย่างแม่นยำ
3. การสนับสนุนการวางแผนและตอบสนองเหตุการณ์ฉุกเฉิน (Supporting Emergency Response Planning)
ในช่วงที่เกิดภัยพิบัติ ความรวดเร็วและความแม่นยำในการตอบสนอง เป็นหัวใจของการลดผลกระทบต่อชีวิตและทรัพย์สิน GIS สนับสนุนกระบวนการนี้ได้ในหลายมิติ:
● การติดตามเหตุการณ์แบบเรียลไทม์ (Real-time Tracking)
- ใช้ข้อมูลจาก ดาวเทียมตรวจสอบสภาพอากาศ (เช่น Himawari, GOES) หรือเซนเซอร์ภาคพื้นดินเพื่อติดตามการเคลื่อนตัวของพายุ หรือการลุกลามของไฟป่า
- แสดงผลในแผนที่แบบ interactive dashboard ที่ช่วยให้เจ้าหน้าที่รับมือภัยสามารถตัดสินใจได้ทันต่อสถานการณ์
● การกระจายทรัพยากร (Resource Distribution)
- GIS ช่วยระบุตำแหน่งของ โรงพยาบาล ศูนย์พักพิง และเส้นทางอพยพ เพื่อนำไปใช้วางแผนการเคลื่อนย้ายประชาชนและจัดส่งสิ่งของจำเป็น
- ใช้ network analysis เพื่อคำนวณเส้นทางที่สั้นที่สุด ปลอดภัยที่สุด หรือที่ยังไม่ถูกตัดขาด
● การประเมินความเสียหาย (Damage Assessment)
- หลังเหตุการณ์ผ่านพ้น GIS จะใช้ข้อมูลจากภาพถ่ายทางอากาศหรือดาวเทียมเปรียบเทียบภาพก่อนและหลังภัยพิบัติเพื่อประเมิน ขอบเขตความเสียหาย
- การวิเคราะห์นี้สำคัญต่อการขอรับการสนับสนุนจากรัฐบาลหรือองค์การระหว่างประเทศ เช่น การประเมินความเสียหายเพื่อยื่นขอความช่วยเหลือด้านการเงิน หรือประกันภัย
สรุป
GIS เป็นเครื่องมือสำคัญในการวิเคราะห์และจัดการกับเหตุการณ์สภาพอากาศสุดขั้วอย่างครอบคลุม ตั้งแต่การศึกษาข้อมูลในอดีต การระบุพื้นที่เสี่ยง การเตือนภัย การประสานงานตอบสนองฉุกเฉิน ไปจนถึงการฟื้นฟูหลังภัยพิบัติ ความสามารถในการรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลเชิงพื้นที่จากหลายแหล่ง ช่วยให้สามารถวางแผนและตอบสนองต่อภัยพิบัติได้อย่างมีประสิทธิภาพ รวดเร็ว และแม่นยำมากขึ้น
การบูรณาการ GIS เข้ากับ ข้อมูลจาก Remote Sensing, โมเดลสภาพอากาศ และระบบเตือนภัยล่วงหน้า (Early Warning Systems) จะเป็นกลไกสำคัญในการสร้าง ความยืดหยุ่นของชุมชน (community resilience) ต่อภัยพิบัติในยุคของการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศอย่างรวดเร็วและรุนแรง