30/06/2026
ระบบคาดการณ์พื้นที่น้ำท่วมของ GISTDA เป็นอีกหนึ่งเครื่องมือสำคัญที่ช่วยให้ประชาชนและหน่วยงานสามารถเตรียมรับมือและป้องกันอุทกภัยที่อาจจะเกิดขึ้น ด้วยข้อมูลเชิงลึกทั้งระดับความลึก ทิศทางการไหล และพื้นที่เสี่ยงน้ำท่วม
ข้อมูลเหล่านี้สอดคล้องกับ “โครงการการศึกษาจัดทำกรอบการดำเนินงานและแผนบริหารจัดการภัยพิบัติ เพื่อลดผลกระทบต่อโครงสร้างพื้นฐานด้านคมนาคมอย่างยั่งยืน” ที่มุ่งเน้นการใช้ข้อมูล เทคโนโลยี และการจัดทำกรอบการดำเนินงานเพื่อป้องกัน ลดความเสียหาย และเพิ่มความปลอดภัยให้กับระบบคมนาคมในพื้นที่เสี่ยงภัยอย่างยั่งยืน
“ระบบคาดการณ์พื้นที่น้ำท่วม” ฟีเจอร์ใหม่ในแพลตฟอร์ม Disaster
ให้ “ข้อมูลเชิงลึก” ในการรับมือก่อนมวลน้ำจะมาถึง................................................................................................................
บทเรียนจากเหตุการณ์วิกฤตน้ำท่วมใหญ่ทั้งในพื้นที่ เชียงราย เชียงใหม่ รวมถึงที่หาดใหญ่ในปีที่ผ่านมา สะท้อนให้เห็นว่า “ประชาชนยังขาดข้อมูลเชิงลึกสำหรับการตั้งรับ” ไม่ว่าจะเป็นระดับความลึกของน้ำที่ชัดเจน หรือความเร็วที่น้ำจะมาถึง ทำให้ประชาชนผู้เสี่ยงภัย แม้จะ “ ยกของหนีน้ำไว้บนโต๊ะ แต่สุดท้ายน้ำท่วมมิดชั้นหนึ่ง " สิ่งเหล่านี้ตอกย้ำว่าการแจ้งเตือนแบบเดิม ๆ ไม่เพียงพออีกต่อไป!
สำนักงานพัฒนาเทคโนโลยีอวกาศและภูมิสารสนเทศ (องค์การมหาชน) หรือ GISTDA จึงพัฒนา "ระบบคาดการณ์พื้นที่น้ำท่วมในเมืองจากแบบจำลอง" ขึ้น โดยเป็นฟีเจอร์ใหม่ของแพลตฟอร์มภัยพิบัติหรือ Disaster เพื่อให้ข้อมูลเชิงลึกกับประชาชน และเปลี่ยนจากการรายงานสิ่งที่เกิดขึ้นแล้ว ให้เป็นการคาดการณ์ล่วงหน้าเพื่อเตรียมพร้อมรับมืออย่างมีประสิทธิภาพ
ฝ่ายจัดการภัยธรรมชาติ GISTDA ได้มีการยกระดับการรับมือภัยพิบัติผ่านการพัฒนา "แพลตฟอร์มภัยพิบัติ" (https://disaster.gistda.or.th ) เพื่อเป็นศูนย์กลางการนำเสนอข้อมูลภัยพิบัติแบบครบวงจร ทั้งน้ำท่วม ภัยแล้ง ไฟป่า และมลพิษทางอากาศ โดยเป็นเครื่องมือสนับสนุนให้กับหน่วยงานภาครัฐที่เกี่ยวข้อง รวมถึงประชาชน ให้สามารถมองเห็นภาพรวมของสถานการณ์ได้อย่างแม่นยำและทันสถานการณ์ ซึ่งถือเป็นหัวใจสำคัญในการวางแผนป้องกันและบรรเทาสาธารณภัยระดับประเทศ
ทั้งนี้จากเหตุการณ์น้ำท่วมที่จังหวัดเชียงรายและเชียงใหม่ ในปี 2568 ซึ่งแม้จะมีการแจ้งเตือนเรื่องน้ำท่วมที่ระบุได้เป็นรายตำบล แต่ก็ยังไม่มีการระบุขอบเขตพิกัดพื้นที่เสี่ยงที่ชัดเจน หรือความรุนแรงในแต่ละพื้นที่ ทำให้ประชาชนและหน่วยงานในพื้นที่ ขาดข้อมูลเชิงลึกในการตั้งรับ เช่น ไม่รู้ว่าในจุดที่อาศัยอยู่ น้ำจะท่วมสูงแค่ไหน หรือน้ำจะมาเร็วเพียงใด ทำให้เตรียมรับมือไม่ทันต่อสถานการณ์จริง ประกอบกับข้อจำกัดของเทคโนโลยีดาวเทียมระบบเรดาร์ที่ใช้กันอยู่ในปัจจุบันไม่สามารถตรวจจับน้ำท่วมในเขตเมืองที่มีอาคารหนาแน่นได้ เนื่องจากสัญญาณเรดาร์จะสะท้อนอาคารกลับมาแทนที่จะเป็นผิวน้ำ เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการรับมือน้ำท่วมและลดข้อจำกัดของเทคโนโลยีดังกล่าว GISTDA จึงได้พัฒนา “ แบบจำลองคาดการณ์พื้นที่น้ำท่วมในเมือง” ขึ้น และได้นำมาทดสอบใช้งานจริงในเหตุการณ์น้ำท่วมใหญ่ที่อำเภอหาดใหญ่ จังหวัดสงขลา ในช่วงปลายปี 2568 ที่ผ่านมา
สำหรับเทคโนโลยีเบื้องหลังการทำงานของระบบดังกล่าว คือการ "การพัฒนาแบบจำลองสภาพการไหล" และ “การพัฒนาระบบแสดงผลข้อมูลน้ำท่วม 3 มิติ” ซึ่งข้อมูลสำคัญที่ใช้ในพัฒนาแบบจำลอง จะประกอบไปด้วย ข้อมูลระดับความสูงประเทศเชิงเลข (DEM) ที่เป็นปัจจัยสำคัญในการทำให้แบบจำลองรู้ว่าพื้นที่ใดสูงหรือต่ำเพื่อกำหนดทิศทางการไหลของน้ำ เครือข่ายลำน้ำ ข้อมูลด้านอุทกวิทยา ระดับน้ำ อัตราการไหลในลำน้ำ จากสถานีตรวจวัดน้ำท่าที่กำหนดให้เป็น Key Station ของแต่ละพื้นที่ และข้อมูลพื้นที่น้ำท่วมจากภาพถ่ายดาวเทียม
“แบบจำลองที่พัฒนาขึ้นมีความแตกต่างจากแนวทางการคาดการณ์ทั่วไป โดยใช้ข้อมูลระดับน้ำจริงจากลำน้ำที่สถานีวัดน้ำสำคัญ (Key Station) เป็นข้อมูลตั้งต้นในการจำลองสถานการณ์และคาดการณ์ล่วงหน้า แทนการพึ่งพาข้อมูลคาดการณ์ปริมาณฝนเพียงอย่างเดียว ซึ่งอาจมีความไม่แน่นอนและความคลาดเคลื่อนสูงในบางพื้นที่ ส่งผลให้ผลการคาดการณ์มีความสอดคล้องกับสภาพการไหลของน้ำที่เกิดขึ้นจริงมากยิ่งขึ้น
สำหรับพื้นที่เมืองที่มีลักษณะภูมิประเทศและโครงสร้างพื้นฐานซับซ้อน GISTDA ได้นำเทคโนโลยีอากาศยานไร้คนขับ (UAV) มาใช้สำรวจข้อมูลภูมิประเทศความละเอียดสูง เพื่อจัดทำแบบจำลองระดับความสูงเชิงพื้นที่ (High-Resolution DEM) ที่สามารถสะท้อนเส้นทางการไหลของน้ำในพื้นที่เมืองได้อย่างละเอียด รวมถึงการไหลผ่านถนน ซอย และพื้นที่ชุมชน ทำให้การวิเคราะห์พื้นที่เสี่ยงและการคาดการณ์ผลกระทบมีความแม่นยำมากยิ่งขึ้น
นอกจากนี้ ยังมีการใช้ข้อมูลภาพถ่ายดาวเทียมเชิงแสง (Optical Satellite) ในการตรวจสอบและประเมินความถูกต้องของผลการจำลอง เมื่อสภาพอากาศเอื้ออำนวยและสามารถมองเห็นพื้นผิวโลกได้ชัดเจน โดยเปรียบเทียบพื้นที่น้ำท่วมที่ตรวจพบจากภาพถ่ายดาวเทียมกับผลลัพธ์จากแบบจำลอง เพื่อยืนยันตำแหน่ง ขอบเขต และลักษณะการกระจายตัวของน้ำท่วม อันเป็นการช่วยเพิ่มความน่าเชื่อถือและความแม่นยำของระบบคาดการณ์อุทกภัยสำหรับการบริหารจัดการสถานการณ์และการตัดสินใจเชิงพื้นที่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ”
...ความโดดเด่นของระบบ คือ สามารถแสดงผลในรูปแบบแผนที่ดิจิทัล 3 มิติ ที่ช่วยให้ผู้เสี่ยงภัยเห็นภาพจำลองความลึกของน้ำซ้อนทับบนอาคารและบ้านเรือนจริง ประชาชนสามารถประเมินได้ทันทีว่า "น้ำจะท่วมสูงถึงระดับไหนในบ้านของตนเอง" ทำให้ตัดสินใจอพยพหรือยกของหนีน้ำได้อย่างถูกต้อง ปัจจุบัน GISTDA ได้ทดสอบใช้งานระบบดังกล่าวในพื้นที่จังหวัดเชียงใหม่ และจังหวัดนครศรีธรรมราช...
ระบบนี้ยังมีฟีเจอร์ที่ตอบโจทย์การบริหารจัดการแบบมืออาชีพ เช่น การวิเคราะห์ผลกระทบเชิงพื้นที่ ซึ่งสามารถซ้อนทับข้อมูลความหนาแน่นของประชากรและพื้นที่เกษตรกรรมเพื่อประเมินความเสียหาย มีข้อมูลน้ำท่วมซ้ำซากที่แสดงสถิติย้อนหลัง 12 ปี เพื่อใช้ในการวางแผนผังเมืองและการป้องกันระยะยาว และมีรูปแบบการให้บริการ ทั้งแผนที่บนหน้าเว็บ ไฟล์สำหรับการนำไปใช้งานต่อ รายงานสรุปความเสียหายรายตำบล/อำเภอในรูปแบบ PDF และมีข้อมูลระบบ API ที่ช่วยให้หน่วยงานต่าง ๆ สามารถเชื่อมต่อข้อมูลไปใช้ในระบบของตนเองได้ทันที
“ ความสำเร็จจากการใช้งานจริง เห็นได้ชัดจากเหตุการณ์น้ำท่วมใหญ่ที่ หาดใหญ่ ในช่วงปีที่ผ่านมา ซึ่ง GISTDA ได้นำข้อมูลจากแบบจำลองนี้ไปจัดทำแผนที่ระดับความลึกของน้ำในตัวเมืองหาดใหญ่ เพื่อประกอบการตัดสินใจของหน่วยงานในพื้นที่ แม้ระบบในขณะนั้นจะยังอยู่ในช่วงพัฒนาแต่ก็สามารถพิสูจน์ถึงประสิทธิภาพในการใช้งานจริงได้เป็นอย่างดี ”
สำหรับทิศทางในอนาคต GISTDA จะพัฒนาเพิ่มเติมทั้งเรื่องการขยายพื้นที่ให้ครอบคลุม "พื้นที่เสี่ยงที่จะมีน้ำท่วมและเกิดผลกระทบสูง” ซึ่งมีกว่า 100 ชุมชน และการพัฒนาด้านคุณภาพของแบบจำลอง โดยมุ่งเน้นการปรับปรุงข้อมูล DEM ให้มีความละเอียดสูงขึ้นในทุกเมืองสำคัญ เพื่อให้แบบจำลองสามารถคาดการณ์ได้ถูกต้อง แม่นยำมากขึ้น
ปีนี้.. แม้สถานการณ์วิกฤตน้ำท่วมจะยังไม่เกิดขึ้น แต่ท่ามกลางวิกฤตการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศที่รุนแรงมากขึ้นทุกปี “ระบบคาดการณ์พื้นที่น้ำท่วมจากแบบจำลอง” บนแพลตฟอร์มภัยพิบัติ จึงไม่ได้เป็นเพียง “เครื่องมือแสดงผล” แต่ยังเป็นนวัตกรรมที่จะช่วยเปลี่ยนวิถีการบริหารจัดการน้ำจากการรับมือตามสถานการณ์ ไปสู่การบริหารจัดการเชิงรุก ซึ่งหากประเทศไทยมีระบบคาดการณ์ระดับน้ำล่วงหน้าที่แม่นยำ จะช่วยให้เราสามารถวางแผนรับมือได้อย่างเหมาะสมก่อนที่มวลน้ำจะมาถึง.
-----------------------------------------------------------------------
Flood Area Prediction System: A New Feature of GISTDA's Disaster Platform for Flood Depth Information and Preparedness
The lessons learned from the major flooding crises in Chiang Rai, Chiang Mai, and Hat Yai over the last year have highlighted a critical issue in the information available to the public. Many people lacked access to detailed data on flood depth and the rate at which floodwaters were rising. As a result, some residents moved their belongings onto tables in an attempt to protect them, only to find that the water eventually submerged the entire first floor. These incidents underscore a critical reality — traditional warning systems alone are no longer sufficient.
The Geo-informatics and Space Technology Development Agency (Public Organization), or GISTDA, has developed a flood area prediction model system. This is a new feature of the disaster platform to show depth data to people and transform post-event disaster reporting into predictive flood forecasting , helping people prepare and cope more efficiently.
The Natural Disaster Management Division, GISTDA, has enhanced disaster management by developing the disaster platform (https://disaster.gistda.or.th) as a centralized disaster information platform , including flooding, drought, and air pollution. It is a tool that supports relevant government agencies, and people can view the overall situation efficiently and in an up-to-date manner. It serves as an important decision-support platform for national disaster prevention and mitigation.
During the major flooding events in Chiang Rai and Chiang Mai in 2025, Even though flood warnings were issued at the sub-district level, they did not identify the boundaries of risk areas or potential damage in other areas. As a result, people and local government agencies did not have access to flood-depth data to make informed decisions, such as how high the water level would be at a specific location or how quickly the water level would rise. As a result, preparedness and emergency response efforts were unable to keep pace with the rapidly changing situation. with the actual situation. Due to the limitations of current SAR satellite observations, flooding in urban areas with many buildings cannot be effectively detected. Radar signals are reflected by buildings instead of the water surface. For more efficient coping and to reduce the limitations mentioned above, GISTDA has developed a flood area prediction model system and will conduct a pilot test in flood-prone areas of Hat Yai District, Songkhla Province, in late 2025.
The background technology of the process mentioned above is the development of a flow condition model and a 3D flood representation system. Multiple geospatial datasets are integrated to develop the model, together with the Digital Elevation Model (DEM) — a significant factor in identifying high and low areas to define water flow. River networks, hydrological data, water levels, and flow rates in rivers are collected from designated streamflow monitoring stations in each area, along with flood area data from satellite imagery.
The model is developed differently from conventional forecasting methods. It utilizes real-time water levels from key hydrological stations as primary data for simulation and forecasting — instead of relying only on rainfall prediction. This may reduce the high levels of uncertainty and error that occur in some areas, resulting in forecasts that more closely align with actual water flow conditions.
Urban areas have complex geography and infrastructure. GISTDA utilizes drone technology (UAV) to conduct high-resolution topographic surveys in greater detail and generate a high-resolution DEM capable of accurately representing overland flow paths water flow routes in urban areas, including flows through roads, alleys, and other urban features, making risk area analysis and damage prediction more accurate.
GISTDA also utilizes optical satellite imagery to validate the model when weather conditions are favorable, and the Earth’s surface can be clearly observed. It compares flood areas detected from satellite imagery with the results from the model to confirm the location, boundaries, and distribution of flooding. This helps improve the accuracy and efficiency of flood prediction for management systems and spatial planning.
One of the key features of the system is that it can display a 3D map, allowing users to visualize simulated flood depths together with realistic 3D building models. Users can estimate how high floodwaters may reach at their location, enabling them to make more appropriate decisions on evacuation or moving belongings to safety during floods. GISTDA is currently testing this system in Chiang Mai and Nakhon Si Thammarat provinces.
This system has features to meet the needs of professional users, such as spatial impact analysis, which can overlay population density data and agricultural areas for damage assessment. Historical flood records covering the past 12 years and can be utilized for city planning and long-term prevention. The system also provides various service formats, including web-based maps, downloadable files for further use, damage reports at the sub-district and district levels in PDF format, and API services to help other agencies connect and integrate the data into their own systems.
The effectiveness of this approach was clearly demonstrated during the major flooding in Hat Yai last year. GISTDA used this model data to create a water-depth map in Hat Yai to support decision-making by local government agencies. Even though the system was still under development at that time, it proved to be very effective in real-world use.
In the future, GISTDA will continue to expand the system to cover major flood-prone areas across Thailand. It will cover more than 100 communities and further improve the quality of the model and high-resolution DEM data in major cities, enabling more accurate and efficient flood prediction.
Although no major flooding has occurred so far this year, the impacts of climate change are becoming more severe each year. The flood area prediction model system on the Disaster Platform is not only a solution for today; it is also an innovation that will help transform water management from reactive to proactive. With an accurate water-level forecasting system, authorities can better prepare before floodwaters arrive.
#ภูมิสารสนเทศ #เทคโนโลยีอวกาศ #เทคโนโลยี #ระบบคาดการณ์พื้นที่น้ำท่วม
