กรณีศึกษาปัญหาน้ำท่วม เมื่อข้อมูลสำคัญต่อการวางแผน

เมื่อสภาพภูมิอากาศของโลกเปลี่ยน อุณหภูมิสูงขึ้น ส่งผลให้สภาพอากาศแปรปรวนอย่างหนัก 2-3 ปีที่ผ่านมาจึงมีภัยพิบัติเกิดขึ้นมากมาย รวมถึงมีแนวโน้มทวีความรุนแรงขึ้น ไม่ว่าจะเป็น ไฟป่า, คลื่นความร้อน เอลนีโญ หรือพายุในมหาสมุทรที่รุนแรงกว่าที่เคยมีมา รวมถึงอุทกภัยที่เกิดขึ้นบ่อยครั้งขึ้นในหลายประเทศทั่วโลก

ทำไมสถานการณ์น้ำท่วมจึงเลวร้ายขึ้น แม้หลายหน่วยงานจะพยายามหาทางรับมือและแก้ไข แต่ก็ดูเหมือนว่าปัญหาอุทกภัยในหลายพื้นที่จะขยายวงกว้างขึ้นเรื่อยๆ 

ข้อมูลไม่ถูกต้อง ส่งผลต่อการบริหาร

เพราะข้อมูลคือสิ่งสำคัญในการบริหารจัดการความเสี่ยง การนำข้อมูลที่มีมาวิเคราะห์จึงไม่เพียงก่อให้เกิดประโยชน์ในการศึกษา แต่ข้อมูลที่อัปเดตเสมอยังนำมาซึ่งการกำหนดนโยบายและวางแผนรับมืออย่างเหมาะสม เช่นกรณีศึกษาหนึ่งในสหรัฐอเมริกา ที่รัฐแคลิฟอเนียร์ แม้จะมีข้อมูลและโมเดลการบริหารจัดการสภาพอากาศในพื้นที่ แต่ก็ไม่ตอบโจทย์นัก กลายเป็นว่าข้อมูลจากการอภิปรายของ Los Angeles County เรื่องสภาพอากาศที่เปลี่ยนแปลงกลับให้ประโยชน์มากกว่า เนื่องจากเป็นข้อมูลอัปเดต

จะเห็นได้ว่าข้อมูลความเสี่ยงอุทกภัยสำคัญต่อการบริหารความเสี่ยง ตั้งแต่ระดับชุมชนไปจนถึงการบริหารเมือง หากข้อมูลที่มีอยู่ไม่ถูกต้องและเก่าเกินไปก็จะส่งผลต่อการบริหารจัดการความเสี่ยง รวมถึงมีผลต่อการตัดสินใจของผู้บริหาร ทั้งนี้เอกสารการวิจัยของนักวิจัยจาก University of California, Irvine และ University of Miami  เตือนว่า ข้อมูลจากโมเดลความเสี่ยงของอุทกภัยในระดับประเทศอาจไม่แม่นยำ เพราะข้อมูลในระดับท้องถิ่นตามหัวเมืองต่างๆ ไม่ละเอียดมากพอ อาจนำไปสู่การออกมาตรการรับมือที่ไม่เหมาะสมกับสภาพอากาศที่เปลี่ยนแปลงไป 

นักวิจัยยังพบว่า ข้อมูลมี่มีอยู่จากโมเดลการบริหารจัดการแบบเดิมนั้นไม่ละเอียดมากพอจะอธิบายถึงทุกปัจจัยที่มีผลต่อการเกิดน้ำท่วม เช่น เขื่อน สถานีสูบน้ำ และท่อระบายน้ำ โดยเฉพาะข้อมูลในระดับท้องถิ่นที่ไม่ได้มีความละเอียดมากพอ 

นักวิจัยจึงนำเสนอ PRIMo หรือ Parallel Raster Inundation Model แบบจำลองพื้นฐานทางภูมิศาสตร์ ที่สามารถแก้ปัญหาโครงสร้างพื้นฐานด้านการระบายน้ำ และกระบวนการระบายน้ำที่มีความละเอียด แก้สมการฉายภาพระดับน้ำแบบสองมิติ โดยใช้วิธีแบบ Finite Volume หรือ วิธีจำกัดปริมาณ เป็นวิธีการแสดงและประเมินสมการเชิงอนุพันธ์บางส่วนในรูปแบบของสมการพีชคณิต ผสมผสาน Grid ความละเอียดสูงระดับภูมิประเทศเพื่อความแม่นยำเชิงพื้นที่ กับ Grid ความละเอียดต่ำ เพื่อการคำนวณเวลาให้มีประสิทธิภาพ หากอยากศึกษาเพิ่มเติมแบบละเอียดสามารถอ่านต่อได้ที่ National-Scale Flood Hazard Data Unfit for Urban Risk Management

ขณะที่ตัวแทนจาก First Street ผู้พัฒนา Climate Tech ทำแพลตฟอร์มด้านภัยพิบัติ รวมไปถึงเครื่องมือทำแผนที่ของรัฐบาลกลาง กลับเห็นตรงกันข้ามว่า ข้อมูลไม่จำเป็นจะต้องละเอียด แต่ควรใช้ข้อมูลที่แตกต่างกัน เช่นการสร้างแบบจำลองที่หลากหลาย 

ข้อแนะนำจากนักวิจัย 

นักวิจัยยังได้ให้ข้อแนะนำสำหรับการบริหารจัดการอุทกภัยไว้ว่า การบริหารเมืองจะต้องไม่พึ่งพาข้อมูลเพียงชุดเดียวในการตัดสินใจ แต่ควรศึกษาข้อมูลให้ครอบคลุม เช่น 

• เขตควบคุมน้ำท่วมต้องเปรียบเทียบข้อมูลกับแผนที่ที่มีอยู่อย่างละเอียด

• ข้อมูลที่มีการประเมินค่าความเสี่ยงไว้ต้องสมเหตุสมผล

• เจ้าหน้าที่ผู้เชี่ยวชาญด้านสภาพอากาศที่ทำงานอยู่ในหน่วยงานรัฐบาล ต้องมีความเชี่ยวชาญ มากพอในการพิจารณาความเสี่ยงจากแผนที่ทางภูมิศาสตร์ในแต่ละพื้นที่ 

• การมีส่วนร่วมกับชุมชนเป็นเรื่องสำคัญ ต้องมีการเก็บข้อมูลจากภาคส่วนนี้ ต้องวางแผนในเรื่องของกลยุทธ์และการจัดสรรเงินทุน

นอกจากนี้ยังแนะนำว่า ควรมีการฟื้นฟูธรรมชาติ และกำหนดมาตรฐานการก่อสร้างอาคารให้สูงขึ้น และแม้ว่านี่จะเป็นคำแนะนำที่นักวิจัยเสนอให้กับหน่วยงานรัฐบาลของสหรัฐฯ แต่ก็สามารถปรับใช้กับสถานการณ์ในหลายประเทศได้

และเพื่อให้การวางแผน หรือการกำหนดกลยุทธ์เป็นไปอย่างมีเป็นรูปธรรม การมีเครื่องมือและเทคโนโลยีที่เหมาะสมยังช่วยเสริมประสิทธิภาพการบริหารจัดการให้ดีขึ้นได้ ดังในบทความ เมื่อเทคโนโลยีเข้ามามีบทบาท ช่วยน้ำท่วม 

ที่มา : National-Scale Flood Hazard Data Unfit for Urban Risk Management, Smart Cities Drive