HATYAIX™•ENGINEER

สู้ เพื่อ ลดความเสียหาย อุทกภัย ทุกรอบ 12.2 ปี ., 2025 : 2037 :

Pages

Home
About HATYAIX™•ENGINEER

No posts.

Home

View mobile version

Subscribe to: Comments (Atom)

MIS

HATYAIX™•ENGINEER

.

Contact Us

Name

Email *

Message *

?

สรุปแบบตรง ๆ ก่อนนะครับ ควันไอเสียจากยานยนต์ “มีส่วน” ต่อการเปลี่ยนรูปแบบเมฆฝน/ฝนเทกระหน่ำเฉพาะจุดได้ แต่ไม่ใช่ตัวการหลักของน้ำท่วมหาดใหญ่ ตัวการหลักยังเป็น ลมมรสุม–พายุเขตร้อน–ภูเขาล้อมเมือง–โครงสร้างระบายน้ำลุ่มอู่ตะเภา + ภาวะโลกร้อน ระบบขนส่งทางรางในอนาคต “ช่วย” ได้จริง ในแง่ ลดไอเสีย (PM2.5, NOx, เขม่า) ลด CO₂ ระยะยาว เปิดโอกาสจัดผังเมือง/พื้นที่รับน้ำให้ฉลาดขึ้น แต่ต้องทำคู่กับระบบระบายน้ำ–แก้มลิง–เขื่อน/พนังกั้น ฯลฯ ด้านล่างคือการ “วิเคราะห์ตัวเลขคร่าว ๆ แบบวิศวกรรม” ให้เห็นภาพครับ 1. ควันไอเสีย → ละอองลอย → เมฆฝนเทเฉพาะจุด ได้อย่างไร 1.1 กลไกวิทยาศาสตร์ (ย่อแต่เน้นจุดสำคัญ) ควันไอเสียยานยนต์ = แหล่งสำคัญของ PM2.5, PM10 (ฝุ่นเล็กมาก) เขม่า (Black carbon) NOx, SO₂, VOC ฯลฯ อนุภาคเหล่านี้เป็น “ละอองลอย” (aerosols) ทำหน้าที่เป็น เม็ดนิวเคลียสควบแน่นไอน้ำ (Cloud Condensation Nuclei – CCN) งานวิจัยด้าน “aerosol–cloud–precipitation” สรุปคร่าว ๆ ว่า� ScienceDirect +3 ถ้าละอองลอยเพิ่มขึ้น → เมฆมี “หยดน้ำเล็ก ๆ จำนวนมากขึ้น” หยดเล็กตกช้าลง ลอยสูงขึ้น → เมฆสูง/เมฆฝนฟ้าคะนอง (deep convection) สะสมพลังงาน/น้ำในเมฆนานขึ้น พอเมฆ “แตก” → ฝนอาจตกหนักขึ้นในช่วงสั้น ๆ และเฉพาะบริเวณ (cloudburst / ฝนเทกระหน่ำ) ในกรณีเมฆชั้นต่ำ/ฝนอ่อน ๆ ละอองลอยเยอะอาจ “กด” ฝน ทำให้ฝนตกน้อยลง งานสรุประดับโลกพบว่าในพื้นที่ที่เดิม อากาศสะอาด (ละอองลอยต่ำ) การเติมละอองลอยจากเมือง สามารถเปลี่ยนปริมาณฝนท้องถิ่นได้ระดับ ±10–20% และทำให้ฝนหนักสุด ๆ เฉพาะจุดเพิ่มขึ้นได้ในบางสถานการณ์� Nature +2 แปลไทยแบบง่าย ๆ: ควันไอเสียมากขึ้น = เมฆฝนในบางเคส “อั้น” นานขึ้นแล้วเทแรงขึ้น/เฉพาะจุดได้ แต่มันไม่ใช่สวิตช์เปิด–ปิดตรง ๆ ยังขึ้นกับทิศลม โครงสร้างบรรยากาศ ภูเขา และความชื้นด้วย 2. เชื่อมเข้าหาดใหญ่: เมือง–รถ–ละอองลอย–ฝน 2.1 โครงสร้างเมืองและฝนสุดขั้วรอบล่าสุด ข้อมูลล่าสุดของ GISTDA และสื่อหลายแห่งระบุว่าเหตุการณ์น้ำท่วมใหญ่หาดใหญ่เดือน พ.ย. 2025 มีฝนสะสม ประมาณ 630 มม. ใน 3 วัน และ ประมาณ 335 มม. ใน 1 วัน ซึ่งถือว่าเป็น ค่าสูงสุดรอบหลายร้อยปี ในลุ่มน้ำอู่ตะเภา� nationthailand +3 ประเด็นหลักที่สื่อ/นักวิชาการเน้นคือ มรสุม + ระบบพายุหมุนเขตร้อน ที่ป้อนความชื้นมหาศาล ภูมิประเทศลุ่มอู่ตะเภา + เมืองขยายตัวปิดทางน้ำ โครงสร้างระบายน้ำไม่พอ, แก้มลิง/พื้นที่รับน้ำไม่พอ, ท่อ–คลองอุดตัน ส่วนเรื่อง ละอองลอยจากควันไอเสีย เป็นตัวแปร “เสริม–แต่ง” (modifier) ไม่ใช่ตัวขับเคลื่อนหลักของเหตุการณ์ 630 มม. นี้ 2.2 ตัวเลขคร่าว ๆ: ยานยนต์ในหาดใหญ่ = ละอองลอยแค่ไหน ข้อมูลระดับประเทศระบุว่า **อัตราการมีรถต่อคนในไทย ~596 คันต่อประชากร 1,000 คน (ปี 2022–2023)**� Asian Transport Observatory +2 เขตมหานคร หาดใหญ่–สงขลา มีประชากรประมาณ 730,000 คน� Wikipedia +1 ถ้าใช้ค่าเฉลี่ยประเทศมาคูณ (ประมาณแบบวิศวกร): จำนวนรถ ≈ 730,000 คน × 596 / 1,000 730,000 × 596 = 730,000 × (600 − 4) = 438,000,000 − 2,920,000 = 435,080,000 แบ่ง 1,000 → ≈ 435,000 คัน นี่คือระดับ “เมืองที่มีรถสะสมระดับสี่แสนกว่าคัน” ยังไม่รวมรถจากจังหวัดอื่นที่เข้า–ออกทุกวัน งานวิจัยด้านมลพิษในไทยชี้ชัดว่าใน จังหวัดเมืองใหญ่ ภาคขนส่งทางถนนเป็น “แหล่ง PM2.5 หลัก” ของพื้นที่เมือง� ScienceDirect +3 ในกรุงเทพฯ พบว่าฝุ่น PM2.5 จากยานยนต์เป็นแหล่งหลักของมลพิษในเมือง และความสัมพันธ์ระหว่าง PM2.5 จากรถดีเซลกับค่าฝุ่นหน้าถนนค่อนข้างชัดเจน – ลดการปล่อย 1 กิโลตัน PM2.5 ทำให้ค่าฝุ่นเฉลี่ยลด ~1.26 µg/m³ ตามแบบจำลอง BMR� jseejournal.com แปลกลับมาที่หาดใหญ่ (เป็นสมมติฐานสำหรับคิดตัวเลข): สมมติ วันนี้ค่าฝุ่นเฉลี่ยรายปีของหาดใหญ่อยู่แถว ๆ 25 µg/m³ (ระดับเมืองไทยหลายเมือง) ถือว่า 50% มาจากขนส่ง (12.5 µg/m³) อีก 50% จากแหล่งอื่น (เผา, อุตสาหกรรม, ภูมิภาค) ถ้าจำนวนรถ โต 3% ต่อปี 10 ปี โดยไม่มีมาตรการอะไรเลย factor โต = (1.03)¹⁰ ≈ 1.34 → เพิ่ม 34% PM2.5 จากขนส่งจะโตจาก 12.5 → 12.5 × 1.34 = 16.75 µg/m³ รวมกับแหล่งอื่น 12.5 → รวม ~29 µg/m³ แปลว่าแค่ปล่อยให้รถโตไปเรื่อย ๆ โดยไม่ทำอะไรเลย ค่าฝุ่นเฉลี่ยทั้งปีอาจเพิ่มขึ้น ~4 µg/m³ ใน 10 ปี (25 → 29) ผลต่อเมฆฝน: PM2.5 = ละอองลอยเพิ่ม → เมฆฝนมี CCN มากขึ้น → โอกาส “ฝนอั้น–เทแรงเฉพาะจุด” สูงขึ้นเล็กน้อยในสถานการณ์พายุแรงอยู่แล้ว แต่เรา “แปลงจาก 4 µg/m³ ไปเป็น mm ของฝน” ตรง ๆ ไม่ได้ ต้องใช้แบบจำลอง WRF-Chem/WRF ที่ซับซ้อน ซึ่งงานวิจัยยังสรุปไม่เป็นสูตรตายตัวครับ� egusphere.copernicus.org +1 สรุปสำหรับคำถามแรก ควันไอเสียยานยนต์ในหาดใหญ่ มีส่วนเพิ่มละอองลอยในบรรยากาศ ละอองลอยเหล่านี้สามารถ ปรับเมฆฝน/ฝนฟ้าคะนองให้มีความรุนแรงเฉพาะจุดมากขึ้นได้ในบางเหตุการณ์ แต่เหตุการณ์อย่าง 630 มม./3 วัน ที่เพิ่งเกิดขึ้น ขับเคลื่อนหลักโดยมรสุม+พายุ+ภูมิประเทศ+โครงสร้างระบายน้ำ และถูก “ขยายความรุนแรง” โดยภาวะโลกร้อน ไม่สามารถโทษ “รถเยอะอย่างเดียว” ได้ครับ 3. ระบบขนส่งทางรางในอนาคต ช่วยอะไรได้บ้าง (เชื่อมกับตัวเลข) 3.1 ภาพรวมวิจัยในไทย: รางลด CO₂ และ PM2.5 กรุงเทพฯ: งานศึกษาการขยาย MRT/BTS พบว่าระบบรางไฟฟ้า ลดการปล่อย CO₂ ต่อผู้โดยสาร-กม. ได้มากกว่ารถยนต์ส่วนบุคคลอย่างมีนัยสำคัญ และได้รับการพัฒนาให้เป็นระบบ “คาร์บอนเป็นศูนย์” ในบางเส้นทางผ่านการชดเชยคาร์บอน� Thai Journal Online +2 โครงการขนส่งสินค้า ICD ลาดกระบัง–แหลมฉบัง: การย้ายขนส่งตู้สินค้าจากรถบรรทุกไปใช้ราง ลดการปล่อยได้เฉลี่ย ราว 201,000 ตัน CO₂e ต่อปี� JoeBM ขอนแก่น: งานศึกษาระบบขนส่งมวลชนในเมืองพบว่า การเพิ่มส่วนแบ่งการเดินทางด้วยระบบขนส่งมวลชน ช่วยลด GHG และ PM2.5 ได้อย่างมีนัยสำคัญเมื่อเทียบกับการปล่อยให้ใช้รถส่วนบุคคลต่อไป� MDPI +1 สรุปเชิงหลักการ: ต่อ “ผู้โดยสาร-กม.” เดียว ระบบรางไฟฟ้า (ถ้าไฟฟ้ามาจากระบบผลิตไฟฟ้าระดับประเทศ) ปล่อย CO₂ และ PM2.5 ต่ำกว่ารถยนต์ส่วนบุคคล/มอเตอร์ไซค์อย่างน้อย 2–3 เท่า 3.2 สมมติฐานตัวเลขสำหรับ “หาดใหญ่มีระบบรางเมือง” ลองทำแบบฝันดีหน่อย แบบวิศวกร: สมมติฐาน วันนี้มีการเดินทางในเขตเมืองหาดใหญ่ ~200,000 ทริป/วัน ด้วยยานยนต์ (รถ/มอเตอร์ไซค์/รถสองแถว ฯลฯ) ระยะทางเฉลี่ย 1 ทริป ≈ 5 กม. → “ผู้โดยสาร-กม./วัน” = 200,000 × 5 = 1,000,000 p-km/วัน ต่อปี = 1,000,000 × 365 = 365,000,000 p-km/ปี สมมติใช้ค่าเฉลี่ยการปล่อย CO₂ (หยาบ ๆ) รถ/มอเตอร์ไซค์ เฉลี่ย ≈ 150 g CO₂/p-km รถไฟฟ้ารางในเมือง ≈ 50 g CO₂/p-km (ขึ้นกับผสมเชื้อเพลิงในระบบไฟฟ้า) ถ้าระบบรางในอนาคตสามารถ “ดึงส่วนแบ่งตลาด” มาได้ 30% ผู้โดยสาร-กม.ที่ย้ายจากรถ → ราง = 0.3 × 365,000,000 = 109,500,000 p-km/ปี การลด CO₂ ต่อปี ส่วนต่างการปล่อย = 150 − 50 = 100 g CO₂/p-km รวม = 109,500,000 × 100 g = 10,950,000,000 g แปลงเป็นตัน: 10,950,000,000 ÷ 1,000,000 = 10,950 ตัน CO₂/ปี ≈ 11 kt CO₂/ปี ตัวเลขนี้ “ดูไม่ยักษ์” เท่าโครงการขนส่งสินค้า (หลักแสนตัน/ปี) แต่สำหรับเมืองเดียวอย่างหาดใหญ่ ถือว่า มีนัยสำคัญต่อเป้าหมาย Net Zero ระดับจังหวัด และที่สำคัญคือ ทุก 1 กิโลเมตรที่ไม่ต้องใช้รถน้ำมัน = PM2.5 บนถนนลดลง + NOx ลดลง + โอกาสเกิดสภาพอากาศ “อับควัน” ลดลง ถ้าตีหยาบ ๆ ตามความสัมพันธ์จากงานกรุงเทพฯ ว่า ลดการปล่อย PM2.5 จากรถลง ~30% อาจทำให้ ค่าฝุ่นจากขนส่งลดจาก 12.5 → 8.75 µg/m³ รวมทั้งระบบจาก ~25 → ~21 µg/m³ เทียบกับ “ปล่อยให้รถโต 10 ปีโดยไม่ทำอะไร” ที่เราประมาณได้ ~29 µg/m³ แปลว่า ต่างกัน ~8 µg/m³ ในอีก 10 ปีข้างหน้า – ถือว่าเยอะมากในเชิงสุขภาพและฟิสิกส์ของเมฆฝน ย้ำ: ตัวเลขนี้เป็น “ประมาณการเชิงแนวคิด” แต่ทิศทางชัด ระบบราง + นโยบายลดรถ = ลดฝุ่น & ละอองลอยระดับเมืองอย่างมีนัยสำคัญ 3.3 แล้วต่อ “ฝนเทเฉพาะจุด–น้ำท่วม” โดยตรงล่ะ? ระบบรางช่วยโดยอ้อม 3 ชั้นใหญ่ ๆ ชั้นอากาศ (Atmosphere) ลดปริมาณ PM2.5/เขม่า → ลดจำนวนละอองลอย anthropogenic ในอากาศ ทำให้ “ผลกระทบของละอองลอยต่อเมฆฝน” ลดลง ในบางกรณี extreme storm อาจรุนแรงน้อยลงเล็กน้อย (แต่ปัจจุบันงานวิจัยยังให้ตัวเลขไม่ชัดเจน) ชั้นผังเมือง (Urban form) เมืองที่เน้นราง → ส่งเสริม TOD (Transit-Oriented Development) ทำให้มีโอกาสออกแบบ ทางน้ำ พื้นที่เปิดโล่ง/พื้นที่รับน้ำ ทางเดิน–ทางจักรยาน ที่จอดรถน้อยลง (พื้นคอนกรีต/ยางมะตอยน้อยลง) ลด Urban Heat Island บางส่วน (ร้อนน้อยลง → การยกตัวของอากาศเปลี่ยน) ชั้นโครงสร้างพื้นฐานน้ำ (Hydraulic/Drainage) เมื่อมีระบบรางเป็น “กระดูกสันหลัง” ของเมือง การอัปเกรด ท่อระบายน้ำ คลองผันน้ำ แก้มลิง/อุโมงค์เก็บน้ำ ระบบเตือนภัย น้ำท่วม ทำได้ง่ายกว่าเมืองที่ “ต้องรองรับรถทุกที่” ข้อเท็จจริงสำคัญ: ต่อให้หาดใหญ่มีระบบรางที่ดีมากแล้ว ถ้าไม่แก้ระบบระบายน้ำ/พื้นที่รับน้ำ/เขื่อน/ป้องกันล้นแม่น้ำ → น้ำก็ยังท่วมได้ แต่ถ้าใช้ระบบรางเป็น “แกน” ให้เมืองปรับโครงสร้างไปทาง รถน้อยลง พื้นซีเมนต์น้อยลง พื้นที่น้ำท่วมหลาก (floodplain) ได้รับการคุ้มครอง → โอกาสน้ำท่วมระดับ 2–3 เมตรจากฝน 3 วัน 600+ มม. อาจลดลงอย่างมีนัยสำคัญครับ 4. สรุปสำหรับ “วิศวกรรมเมืองหาดใหญ่ 10 ปีข้างหน้า” ควันไอเสีย / ยานยนต์ มีผลต่อ คุณภาพอากาศ + สุขภาพ + ฟิสิกส์เมฆฝน อย่างแน่นอน มีศักยภาพ “เพิ่มโอกาสฝนเทเฉพาะจุด–ฝนอั้นแล้วเทแรง” แต่เป็นบทบาท “ตัวเสริม” ไม่ใช่สาเหตุหลักของน้ำท่วมใหญ่ ฝนสุดขั้ว 630 มม. ที่ผ่านมา ขับเคลื่อนด้วยมรสุม/พายุ/ภูมิประเทศ + ภาวะโลกร้อนเป็นหลัก ควันไอเสียอาจมีผลระดับ “ปรับความแรง/ตำแหน่ง” ของเมฆฝนเล็กน้อย แต่พิสูจน์เชิงตัวเลขตรง ๆ ยากมากในตอนนี้ ระบบขนส่งทางราง ช่วยลด CO₂ ได้ระดับ ~หมื่นตัน/ปี ถ้าแย่งแชร์รถส่วนบุคคลได้ ~30% (สมมติ) ช่วยลด PM2.5 ระดับเมืองได้ หลาย µg/m³ เมื่อจับคู่กับนโยบายอื่น (EV, มาตรฐานไอเสีย, จัดการเผา) เปิดโอกาสให้ “ผ่าตัดผังเมือง–โครงสร้างระบายน้ำ” ได้จริง จึง ควรเป็นหนึ่งในแกนยุทธศาสตร์ของ “HATYAIX™•ENGINEER – วิศวกรเมืองหาดใหญ่” ในอีก 10 ปี

กลยุทธ์การเก็บข้อมูล

ถ้าจะ “เอาจริง” เรื่องป้องกันน้ำท่วมหาดใหญ่ใน 10 ปีข้างหน้า หัวใจคือ เก็บ–ใช้ข้อมูลให้ฉลาดกว่าฝน ครับ ผมขอออกแบบเป็น “กลยุทธ์การเก็บข้อมูลวิศวกรรมเมือง” แบ่งเป็น 7 หมวด + แผน 10 ปีให้เลย 1. เป้าหมายของระบบข้อมูล (ให้ชัดก่อน) รู้ให้ทัน รู้ว่าฝนตกที่ไหน เท่าไร ไหลลงคลองไหน ท่วมตรงไหน ภายในนาที–ชั่วโมง รู้ให้ลึก รู้ capacity ที่แท้จริงของท่อระบายน้ำ คลอง สะพาน ทางระบายน้ำทั้งหมด รู้ให้ไกล (10–30 ปี) รู้แนวโน้มฝน extreme, น้ำท่วมซ้ำ, จุดที่เมืองขยายไปทับแนวทางน้ำ รู้เพื่อจัดลำดับลงทุน ใช้ข้อมูลเป็นเหตุผลจัดงบ: ท่อลูกไหนต้องขยายก่อน, retention pond ตรงไหนคุ้มสุด 2. ชั้นข้อมูลหลักที่ต้องมี (Data Layers) 2.1 ข้อมูลภูมิประเทศ – ผังเมือง – ทางน้ำ (Base GIS) เป้าหมาย: เห็น “โครงกระดูกระบบน้ำ” ของหาดใหญ่ทั้งเมือง เก็บอะไรบ้าง DEM / LiDAR ความละเอียดสูง ระดับความสูง-ต่ำ ทุก 0.5–1 เมตร (ใช้จำลองทิศทางการไหลของน้ำ) เส้นทางน้ำทั้งหมด คลองใหญ่–คลองย่อย–ร่องน้ำธรรมชาติ–ท่อระบายน้ำเปิด/ปิด สิ่งกีดขวางทางน้ำ คอสะพาน ท่อใต้ถนน ฝาย คอคอดต่าง ๆ ผังเมือง & การใช้ประโยชน์ที่ดิน เขตชุมชนหนาแน่น/เขตพาณิชย์/โรงงาน/เกษตร/ป่า พื้นที่ถมใหม่, หมู่บ้านจัดสรร, ห้าง, โครงการใหญ่ วิธีเก็บ รวบรวมจาก: กรมแผนที่, กรมที่ดิน, ทน.หาดใหญ่, สนข., มอ. ใช้ โดรน + LiDAR สำรวจจุดวิกฤติ: แนวคลองอู่ตะเภา, ริมรางรถไฟ, แยกสำคัญ ทำเป็น แผนที่ฐาน GIS กลาง (City Flood GIS) ที่ทุกหน่วยงานใช้ร่วมกัน 2.2 ข้อมูลฝน – อากาศ (Rainfall & Weather) เป้าหมาย: มี “ตา” ดูฝนเหนือเมืองแบบ real-time เก็บอะไรบ้าง ปริมาณฝนทุก 5–10 นาที รัศมีฝนจากเรดาร์ (ถ้ามี data feed จากกรมอุตุฯ) ความถี่ของฝนหนัก: เช่น >50, >100 mm/3hr, >200 mm/24hr อุณหภูมิ, ความชื้น, ลม (ใช้ทำแบบจำลอง) วิธีเก็บ ติดตั้ง Rain Gauge อัตโนมัติ (AWS) รอบเมือง 8–15 จุด เชิงเขาคอหงส์, รอบคลองสำคัญ, ย่านการค้าในเมือง, พื้นที่ลุ่มต่ำ ดึงข้อมูลจาก เรดาร์กรมอุตุฯ + API (ถ้าเปิด) เก็บค่าเป็น time series ลงฐานข้อมูลกลาง (เช่น InfluxDB / PostgreSQL + Timescale) 2.3 ข้อมูลระดับน้ำ – อัตราการไหล (Rivers & Drainage) เป้าหมาย: รู้ว่าน้ำกำลัง “อั้นตรงไหน” ก่อนท่วม เก็บอะไรบ้าง ระดับน้ำในคลองหลัก: คลองอู่ตะเภา + คลองสาขา การเปิด–ปิดประตูน้ำ, การเดินเครื่องสูบน้ำ, อัตราการสูบ ระดับน้ำในท่อ/บ่อพัก บางจุด (ท่อหลักขนาดใหญ่) ความเร็วการไหล (บางสถานี) วิธีเก็บ ติดตั้ง เซ็นเซอร์ระดับน้ำ ultrasonic / pressure ที่ คลองหลัก: ก่อนเข้าเมือง, กลางเมือง, ปลายน้ำ จุดคอขวด เช่น ใต้สะพาน, จุดบรรจบคลอง ติดตั้ง flow meter ที่ท่อระบายหลักบางจุด เชื่อมข้อมูลปั๊มสูบน้ำ: on/off, ปริมาณสูบ (จาก SCADA หรือบันทึก manual ให้กลายเป็นดิจิทัล) 2.4 ข้อมูลโครงข่ายท่อระบายน้ำ (Drainage Network Asset Data) เป้าหมาย: รู้ “ทรัพย์สินใต้ดิน” ของเมืองทั้งหมด เก็บอะไรบ้าง แผนที่ท่อระบายน้ำทั้งหมด: ขนาด, วัสดุ, ความลาดชัน, อายุการใช้งาน ตำแหน่งบ่อพัก, หลุมตรวจ, ท่อแตก, ท่ออุดตันบ่อย ประวัติการลอกท่อ/ลอกคลอง: วันที่, ระยะทาง, ผลการลอก, ภาพถ่าย จุดที่น้ำท่วมซ้ำซาก vs ขนาดท่อปัจจุบัน วิธีเก็บ รวบรวมแบบก่อสร้างเดิม, as-built, แผนที่เก่า สำรวจใหม่แบบ Asset Survey ด้วย GNSS + กล้องตรวจท่อ (CCTV Pipe Inspection) ทำฐานข้อมูลเป็น Asset Register (ตารางตัวอย่าง) หมายเลขท่อ จากบ่อพัก ถึงบ่อพัก เส้นผ่านศูนย์กลาง (มม.) วัสดุ ปีติดตั้ง สภาพ ปัญหาบ่อย 2.5 ข้อมูลน้ำท่วมจริงหน้างาน (Flood Incident Data) เป้าหมาย: ไม่ให้ “ความทรงจำท่วม” หายไปพร้อมน้ำลด เก็บอะไรบ้าง ระดับน้ำท่วมบ้าน/ถนน วัดเป็นเมตรจากพื้นถนน/บันได ระยะเวลาที่ท่วม, เวลาเริ่ม–เวลาลด ความเสียหาย: บ้าน, ร้านค้า, รถ, ระบบสาธารณูปโภค สาเหตุที่ชาวบ้านมองเห็น: ท่อตัน, น้ำย้อนไหล, ประตูน้ำปิด, ปั๊มเสีย วิธีเก็บ แบบฟอร์มดิจิทัล (Google Form / App) ให้ประชาชน/เจ้าหน้าที่กรอกทุกครั้งที่น้ำท่วม ทีมสำรวจลงพื้นที่หลังน้ำลด วัดระดับน้ำทิ้งรอย (water mark) ถ่ายภาพ + พิกัด GPS ใช้ Crowdsourcing Line OA / แอป HATYAIX™•ENGINEER ให้คนส่งรูป+ระดับน้ำ ระบุตำแหน่ง เก็บเข้า GIS: จุดน้ำท่วม + ระดับน้ำ + เวลา → ใช้ปรับปรุงแบบจำลอง 2.6 ข้อมูลพฤติกรรมเมือง & โครงการที่จะมาในอนาคต เป้าหมาย: ไม่ให้ “โครงการใหม่” ไปปิดทางน้ำโดยไม่รู้ตัว เก็บอะไรบ้าง โครงการก่อสร้างใหญ่ในอนาคต 10 ปี หมู่บ้าน, ห้าง, โรงงาน, ถนนใหม่, รถไฟฟ้า, ทางยกระดับ การเปลี่ยนการใช้ที่ดิน พื้นที่เกษตร → หมู่บ้าน แหล่งซึมน้ำ → พื้นที่ลาดยาง Traffic & การจราจร (เกี่ยวกับการวางท่อใหม่/ขยายท่อ) วิธีเก็บ ผูกการ ออกใบอนุญาตก่อสร้าง/จัดสรรที่ดิน กับการส่งข้อมูลลงฐาน City GIS ให้ทุกโครงการใหม่ต้องมี แบบระบบระบายน้ำ, บ่อหน่วงน้ำ, แผนการเชื่อมกับท่อเมือง ข้อมูล runoff เพิ่มขึ้นเท่าไร หลังสร้างเสร็จ 2.7 ข้อมูลสังคม – เศรษฐกิจ – ความเปราะบาง (Vulnerability) เป้าหมาย: รู้ว่า “ท่วมตรงไหน เสียหายเท่าไร ใครเดือดร้อนสุด” เก็บอะไรบ้าง กลุ่มประชากรเปราะบาง: ผู้สูงอายุ, เด็ก, คนป่วยติดบ้าน มูลค่าทรัพย์สิน/ธุรกิจ ตามโซน สถานพยาบาล, โรงเรียน, สถานีไฟฟ้าย่อย, โครงสร้างสำคัญ วิธีเก็บ ใช้ข้อมูลสถิติจากเทศบาล, สาธารณสุข, กรมการปกครอง สำรวจชุมชนร่วมกับ อสม., ผู้นำชุมชน Mapping เป็น Flood Vulnerability Map เพื่อจัดลำดับความเสี่ยง 3. สถาปัตยกรรมระบบข้อมูล (Data Architecture) ให้คิดแบบ ศูนย์ข้อมูลป้องกันน้ำท่วมหาดใหญ่ (Hatyai Flood Data Center) 3.1 โครงสร้างหลัก ชั้นเก็บข้อมูล (Data Lake / Database) Time-series: ฝน, ระดับน้ำ, ปั๊มสูบ → ใช้ฐานข้อมูลแบบ Time-series GIS: ท่อ, คลอง, ผังเมือง → PostgreSQL + PostGIS หรือเทียบเท่า ชั้นประมวลผล & แบบจำลอง แบบจำลองฝน–น้ำท่า (Hydrological Model) แบบจำลองไฮดรอลิกในคลอง–ท่อ (เช่น SWMM, HEC-RAS 2D) ชั้นแสดงผล (Dashboard & Map) แผนที่แสดงฝน, ระดับน้ำ, จุดเสี่ยงแบบ real-time Heatmap จุดท่วมซ้ำซาก Mobile dashboard สำหรับผู้บริหารและวิศวกรลงพื้นที่ ชั้นแจ้งเตือน (Alert System) Line OA, SMS, App แจ้งเตือนชาวบ้านและเจ้าหน้าที่ Alarm สำหรับระดับน้ำ/ฝนเกิน threshold ที่ตั้งไว้ 4. ขั้นตอนการทำงานในวันฝนตก (ตัวอย่าง Flow ใช้ข้อมูล) ฝนตก > ระบบรับค่าฝนจาก Rain Gauge + เรดาร์ แบบจำลองคำนวณ “ปริมาณน้ำไหลเข้า” แต่ละลุ่มน้ำย่อย เทียบกับ capacity ท่อ + คลอง + ปั๊มสูบ → คาดการณ์จุดล้น/ท่วม Dashboard แสดงโซนสีแดง–เหลือง–เขียว แจ้งเตือนทีมภาคสนาม: จุดไหนต้องไปเปิดทางน้ำ/ดูท่อตัน จุดไหนเตรียมปิดถนน/ตั้งเครื่องสูบน้ำเสริม ส่งแจ้งเตือนชุมชนในโซนเสี่ยงผ่าน Line/App 5. แผน 10 ปี แบ่งระยะ (Roadmap) ระยะ 1–3 ปี: วางฐานข้อมูล + Pilot ทำ City Flood GIS Base Map ครบทุกคลอง–ท่อ ติดตั้ง Rain Gauge 8–10 จุด + Water Level 5–8 จุด (จุดวิกฤติ) เริ่มเก็บ ข้อมูลเหตุการณ์น้ำท่วม แบบดิจิทัลทุกครั้ง ทำ Dashboard รุ่นทดลอง ให้ทีมวิศวกรเมืองใช้ พัฒนา “มาตรฐานฟอร์ม” สำหรับงานบำรุงรักษาท่อ/คลอง → เก็บเข้าระบบ ระยะ 3–5 ปี: ทำแบบจำลอง & ใช้ข้อมูลขับเคลื่อนงบ สร้าง แบบจำลองฝน–น้ำท่า + แบบจำลองท่อระบายน้ำทั้งเมือง ใช้ข้อมูล 5 ปีแรก Calibrate ให้แม่นขึ้น ออกแบบโครงการ ขยายท่อ, คลองผันน้ำ, บ่อหน่วง, ถนนยกตัว จัดลำดับความสำคัญด้วยข้อมูล: “ลงทุน 1 บาท ลดความเสียหายได้กี่บาท” ระยะ 5–10 ปี: ระบบอัจฉริยะ & ป้องกันเชิงรุก ทำ Smart Flood Management ควบคุมปั๊ม/ประตูน้ำแบบกึ่งอัตโนมัติ ตามแบบจำลอง เชื่อมระบบเข้ากับ แผนผังเมืองใหม่ ระบบออกใบอนุญาตก่อสร้าง ปรับปรุงเมืองตามแผนลงทุนต่อเนื่อง: เพิ่มพื้นที่สีเขียวซึมน้ำ เปลี่ยนโซนที่ท่วมหนักเป็นสวนสาธารณะ/บ่อหน่วง ทำ คู่มือปฏิบัติการน้ำท่วมเมืองหาดใหญ่ เวอร์ชันใช้ข้อมูล (Data-driven SOP) 6. กลไกบริหารข้อมูล (Data Governance & ทีม) เพื่อให้ระบบอยู่ได้เกิน 10 ปี ต้องมี “เจ้าของ” ตั้งหน่วยงาน เช่น “ศูนย์วิศวกรรมเมืองและข้อมูลน้ำท่วมหาดใหญ่ (HATYAIX™•ENGINEER CENTER)” โครงสร้างทีม วิศวกรโยธา/สิ่งแวดล้อม วิศวกรชลประทาน วิศวกรระบบ/IT/IoT Data Analyst / GIS Specialist ทำ MOU กับ ม.อ. (PSU) – ช่วยเรื่องแบบจำลอง, งานวิจัย, นักศึกษา การไฟฟ้า/ประปา – แชร์ข้อมูลโครงสร้างพื้นฐาน 7. ถ้าจะเริ่ม “พรุ่งนี้เช้า” เลย ควรทำ 5 อย่างแรก ลิสต์แหล่งข้อมูลทั้งหมดที่มีอยู่แล้ว (แบบท่อ, แผนที่คลอง, ข้อมูลถ่ายรูปน้ำท่วมเก่า) ตั้ง ทีมเล็ก 3–5 คน ทำ City Flood GIS Draft เลือก 3–5 จุดน้ำท่วมหนัก เป็น “พื้นที่นำร่องเก็บข้อมูลเชิงลึก” ทำ Google Form เก็บข้อมูลน้ำท่วม เวอร์ชัน 1 ใช้กับเจ้าหน้าที่ & ชุมชน เริ่มออกแบบ Dashboard ง่าย ๆ แสดงฝน–ระดับน้ำ–จุดท่วม (แม้จะยังไม่ครบ แต่เริ่มให้คนเห็น) ถ้าคุณทวีรัตน์ต้องการ ขั้นต่อไป ผมสามารถช่วยออกแบบ: โครงสร้างฐานข้อมูล (ตารางแต่ละชุดข้อมูล) ตัวอย่าง Google Form ภาษาไทย สำหรับเก็บข้อมูลน้ำท่วม / บำรุงรักษาท่อ โครงร่าง “HATYAIX™•ENGINEER DATA PLATFORM” สำหรับเสนอเทศบาล–มหาวิทยาลัย บอกได้เลยครับว่าอยากให้ผมเริ่มส่วนไหนก่อน 👍

Awesome Inc. theme. Powered by Blogger.