เผยแพร่	วันพุธที่ 29 ธันวาคม พ.ศ.2564

เมื่อเร็วๆ นี้ นักวิจัย แผนงานวิจัยเข็มมุ่งด้านการบริหารจัดการน้ำ สนับสนุนโดย สำนักงานการวิจัยแห่งชาติ (วช.) กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม (อว.) จัดบรรยายพิเศษ “การติดตามภัยแล้งและการจัดการน้ำ กรณีศึกษาประเทศไทยและไต้หวัน” ในการวิจัยพัฒนาดัชนีน้ำฝนและน้ำท่ามาตรฐาน เพื่อใช้ติดตามสถานะภัยแล้ง และพัฒนาเทคนิคการพยากรณ์ฝนรายฤดู โดยพัฒนาการพยากรณ์ดัชนีภัยแล้ง เพื่อเตรียมวางแผนจัดการน้ำล่วงหน้า จากกรณีศึกษาประเทศไทยและไต้หวัน ซึ่งต่างประสบปัญหาภัยแล้งอยู่บ่อยครั้ง อันเกิดจากปริมาณน้ำฝนน้อยกว่าปกติ เกิดภัยแล้งด้านอุตุนิยมวิทยา กระทบต่อปริมาณน้ำท่าและน้ำเพื่อการเกษตรตามมา สร้างความเสียหายต่อระบบเศรษฐกิจและสังคม

นายจรูญ เลาหเลิศชัย จากกรมอุตุนิยมวิทยา ภายใต้แผนงานวิจัยเข็มมุ่งด้านการบริหารจัดการน้ำ วช.ได้นำเสนอการพยากรณ์ความแปรปรวนของปริมาณฝนภายในฤดูกาลและระหว่างปี ภายใต้โครงการ Subseasonal to Seasonal Prediction (S2S) ของกรมอุตุนิยมวิทยา ในลักษณะของ Outlook ล่วงหน้า 1-4 สัปดาห์ และการพยากรณ์รายฤดูกาล ล่วงหน้า 1-3 เดือน ซึ่งจะช่วยสนับสนุนการบริหารจัดการน้ำได้ แสดงให้เห็นการเปลี่ยนแปลงของอุณหภูมิผิวน้ำในมหาสมุทร ทั้งในแนวผิวน้ำและแนวดิ่ง ซึ่งจะส่งผลให้เกิดลมและความชื้น พัดเข้าสู่แผ่นดิน ก่อให้เกิดพื้นที่ ฝนมาก และฝนน้อย ตามทิศทาง ความเร็วและความแรงลม ความชื้นในบรรยากาศ

ข้อมูลจากแบบจำลอง JAMSTEC ชี้ให้เห็นปรากฏการณ์ลานินาชนิด canonical ยังดำรงอยู่จนถึงช่วงเดือนมกราคม-เมษายน และหลังจากนั้นจะเข้าสภาวะปกติ ปริมาณฝนสะสมในเดือนมกราคม- กุมภาพันธ์ ปี 2565 จะมีค่าปกติ และเดือนมีนาคม-พฤษภาคม ปริมาณฝนสะสมจะมีฝนมากกว่าค่าเฉลี่ยเล็กน้อยถึงปานกลาง

ขณะที่ ผศ.ดร.ชัยวัฒน์ เอกวัฒน์พานิชย์ จากคณะวิศวกรรมศาสตร์ แห่งมหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าธนบุรี เปิดเผย การใช้ดัชนีน้ำฝนและน้ำท่ามาตรฐานสำหรับวิเคราะห์สถานการณ์ภัยแล้งในปี 2557-2558 ในลุ่มน้ำเจ้าพระยาของประเทศไทย โดยค่าของดัชนีภัยแล้ง ชี้ให้เห็นว่า ช่วงกรกฎาคม-ธันวาคม ภัยแล้งมีระดับความรุนแรงเพิ่มขึ้น สอดคล้องกับสถานการณ์ที่เกิดขึ้นในช่วงดังกล่าว

สำหรับการบริหารเขื่อนนั้น หากมีการนำ Deep learning มาใช้พยากรณ์ปริมาณน้ำไหลเข้าเขื่อน ก็จะช่วยสนับสนุนการคาดการณ์สถานการณ์ภัยแล้งและบริหารจัดการเขื่อนได้มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น จากตัวอย่างผลงานวิจัยแสดงเทียบสภาวะแล้ง กรณีคิดเฉพาะฝนและกรณีคิดทั้งฝนและน้ำท่าเทียบกัน จะเห็นผลการคิดน้ำท่าเพิ่ม ทำให้วิเคราะห์สภาวะแล้ง ได้ใกล้สภาพความเป็นจริงมากกว่า

ด้าน Prof. KS.Cheng จาก Bioenvironmental Systems Engineering Department, National. Taiwan University ได้นำเสนอเทคนิคการคำนวณดัชนีน้ำฝนมาตรฐาน (Standardized Precipitation Index: SPI) ด้วยวิธีดัดแปลง ซึ่งจะไม่กำหนดช่วงระยะเวลาของฝนสะสมที่นำมาคำนวณดัชนีน้ำฝนมาตรฐานเป็นค่าคงที่ แต่จะผันแปรช่วงเวลาของฝนสะสมไปตามความต่อเนื่องของภัยแล้งที่เกิดขึ้น จากกรณีศึกษาในประเทศไต้หวันพบว่า เทคนิคการใช้ช่วงเวลาผันแปรช่วยลดข้อจำกัดเรื่องความจำของข้อมูล (Data memory) ในช่วงใดช่วงหนึ่งได้ จึงให้ค่าดัชนีน้ำฝนมาตรฐานที่มีความถูกต้องและให้ผลใกล้เคียงกับสภาพเหตุการณ์ภัยแล้งที่เกิดขึ้นจริงมากกว่าวิธีดั้งเดิม ซึ่งสามารถแสดงภาพโอกาสการเกิดสภาวะแล้งในพื้นที่ในระดับแล้งต่างๆ ได้ตามพื้นที่รับน้ำและพื้นที่ให้บริการรับน้ำได้

จากการจัดบรรยายในครั้งนี้ นับเป็นการนำเสนอการวิจัยพัฒนาเทคนิคการวิเคราะห์สภาวะแล้ง จากนักวิจัยของประเทศไทยและไต้หวัน เพื่อให้สามารถวางแผนการบริหารจัดการน้ำ โดยอาศัยความเข้าใจเกี่ยวกับสาเหตุ ลักษณะการเกิด การพัฒนาระดับความรุนแรง จึงจะสามารถวางแผนป้องกันและบรรเทาผลกระทบจากภัยแล้งได้ดียิ่งขึ้น