2P2R for Floods: จัดการน้ำท่วมด้วยข้อมูล
การบริหารจัดการน้ำท่วม โดยใช้ Framework 2P2R (Predict, Prepare, Response, Recovery)
Predict (พยากรณ์) → Prepare (เตรียมการ) → Response (ตอบสนอง) → Recovery (ฟื้นฟู)
1) Predict – พยากรณ์น้ำท่วมล่วงหน้า
1.1 Time-Series Forecasting
ใช้ข้อมูล historical + real-time เพื่อทำนาย
- ระดับน้ำแม่น้ำ/คลอง (6–72 ชั่วโมงล่วงหน้า)
- ปริมาณฝน (rainfall forecasting)
- ปริมาณน้ำไหลบ่า (runoff)
โมเดลที่ใช้: LSTM, Prophet, XGBoost, Temporal Fusion Transformer, Hybrid physics + ML
1.2 Flood Risk Mapping (GIS + Geospatial)
วิเคราะห์พื้นที่เสี่ยงด้วย
- DEM (Digital Elevation Model) / ความสูงภูมิประเทศ
- Land use, impervious surface (คอนกรีต, ถนน)
- Drainage network (ท่อระบายน้ำ, คลอง, ประตูระบายน้ำ)
- Historical flood footprint
Tools: QGIS, ArcGIS, Google Earth Engine, GISTDA satellite
1.3 Satellite & Remote Sensing Analytics
- ใช้ภาพ Sentinel-1 (Radar) ตรวจน้ำท่วมแม้มีเมฆ
- ใช้ Sentinel-2/Landsat แยกผืนน้ำด้วย segmentation models
AI Techniques: UNet, DeepLab, Vision Transformers (SegFormer)
2) Prepare – เตรียมพร้อมก่อนเกิดเหตุ
2.1 Scenario Simulation
ตอบคำถาม “ถ้าฝน 200 mm จะท่วมแค่ไหน?”
- Hydrological models + ML
- Predict flooded area, depth, duration
2.2 Infrastructure Planning ด้วยข้อมูล
- วิเคราะห์ bottleneck ของท่อระบายน้ำ
- Drainage capacity vs expected rainfall
- เลือกพื้นที่วาง water storage / retention ponds
- วิเคราะห์ผลกระทบเชิงเศรษฐกิจจากการท่วมซ้ำ
2.3 Resource Optimization
- วางแผน sandbags, เครื่องสูบน้ำ, ทีมช่าง
- Predict คน–อุปกรณ์ที่ต้องใช้ในแต่ละเขต
- Prioritize: เขตเสี่ยงสูง vs เขตชุมชนเปราะบาง
3) Response – ติดตามและตอบสนองแบบเรียลไทม์
3.1 Real-time Monitoring
- IoT sensors: ระดับน้ำคลอง, ความสูงน้ำฝน
- CCTV + Computer Vision ตรวจจับน้ำล้นถนน
- Crowdsourcing: ประชาชนรายงานน้ำท่วมผ่าน App
Tech: Kafka streaming, Edge AI, YOLO/Segmentation
3.2 Early Warning System
- Alert ชุมชนผ่าน LINE OA, SMS, App
- Predictive alerts เช่น“อีก 1 ชั่วโมงคลอง ร.1 มีโอกาสล้น 70%”
3.3 Response Optimization
ใช้ data ทำให้ “ช่วยได้เร็วและตรงจุด”
- Route optimization ส่งรถสูบน้ำ/ทีมกู้ภัย
- Mapping จุดท่วมที่กระทบการจราจร
- Dynamic traffic re-routing
4) Recovery – ฟื้นฟูและเรียนรู้หลังน้ำลด
4.1 Damage Assessment using AI
วิเคราะห์ความเสียหายจากภาพ Satellite/โดรน
- Area under water
- เส้นทางถูกตัดขาด
- สิ่งปลูกสร้างเสียหาย
AI: Semantic segmentation, Change detection models
4.2 Loss Estimation & Insurance Analytics
- ประเมินผลกระทบเศรษฐกิจ
- AI ช่วยอ่าน claim + ตรวจสอบภาพทรัพย์สิน
- วัดเวลาฟื้นตัวของชุมชน
4.3 Post-mortem Analytics
- วิเคราะห์ response time
- จุดไหนน้ำท่วมซ้ำซาก → ระบุ root cause
- ปรับปรุง model ให้รอบหน้าแม่นขึ้น
5) บริบทของประเทศไทย
พื้นที่เสี่ยงน้ำท่วมหลักในไทย
- กรุงเทพฯ: drainage capacity ต่ำ, เขตลุ่มต่ำ
- ปริมณฑล: น้ำหลากจากเจ้าพระยา + คลองธรรมชาติ
- ภาคเหนือ/อีสาน: น้ำป่าไหลหลาก
- ภาคใต้: มรสุมตะวันออกเฉียงเหนือ
หน่วยงานที่มีข้อมูล
- TMD (ข้อมูลฝน)
- RID (ประตูน้ำ/เขื่อน)
- BMA Smart Drainage
- GISTDA satellite
- DTAC/TRUE mobility data
ตัวอย่างที่ทำได้จริง
- Dashboard “predict น้ำท่วม 24–48 ชั่วโมงล่วงหน้า”
- Real-time alert ผ่าน Cell broadcast/ LINE ให้ประชาชน
- Mapping จุดเสี่ยงท่อแคบ–คลองตัน
- CCTV + Computer Vision ตรวจระดับน้ำถนนแบบอัตโนมัติ
