ทุกครั้งที่โลกต้องเผชิญกับปรากฏการณ์ “เอลนีโญ” ความกังวลที่เกิดขึ้นตามมาคือความแห้งแล้งจากปริมาณฝนที่ลดลง และอุณหภูมิที่สูงขึ้นกว่าปกติ แต่ยังมีอีกผลกระทบหนึ่งที่ยังไม่ค่อยได้รับการพูดถึงคือ เอลนีโญ เกี่ยวข้องกับสถานการณ์ฝุ่น PM2.5 ด้วยเช่นกัน
ในงานวิจัย “การคาดการณ์ PM2.5 ล่วงหน้า จากสถานการณ์เอลนีโญและลานีญา” โดยทีมนักวิจัยนักอุตุนิยมวิทยา ผ่านการศึกษาที่รวบรวมข้อมูลหลายชุด อาทิ ข้อมูลฝน ข้อมูล ความสูงของชั้นบรรยากาศชั้นล่างสุด (Planetary Boundary Layer Height, PBLH) ทั้งรายวันและรายเดือน ย้อนหลัง 40 ปี ปรากฏการณ์เอลนีโญ-ลานีญา ย้อนหลัง 70 ปี ข้อมูล PM2.5 ย้อนหลัง 14 ปี ค่าจุดความร้อน ฯลฯ ได้อธิบายถึงความสัมพันธ์นี้อย่างชัดเจน
การเข้าใจปรากฏการณ์ธรรมชาติ
ไม่ใช่แค่ความรู้เชิงทฤษฎี แต่สามารถเปลี่ยนเป็น
“เครื่องมือในการคาดการณ์และป้องกันภัยได้”
ดร.ชลัมภ์ อุ่นอารีย์ ผู้อำนวยการศูนย์ภูมิอากาศ กรมอุตุนิยมวิทยา หนึ่งในทีมวิจัยที่ทำงานด้านการพยากรณ์ภูมิอากาศมาอย่างต่อเนื่อง ผู้เคยร่วมงานกับองค์การบริหารสมุทรศาสตร์และบรรยากาศแห่งชาติ (NOAA) อุตุนิยมวิทยาในเยอรมนี (DWD) และออสเตรเลีย (BoM) ชี้ให้เห็นถึงความสำคัญของการพยากรณ์ ก่อนพาเราไปทำความรู้จักกับปรากฏการณ์ ENSO วัฏจักรการเปลี่ยนแปลงของอุณหภูมิผิวน้ำทะเลในแปซิฟิก 3 ระยะ ที่มีผลต่อสภาพอากาศทั่วโลก และถูกนำมาใช้พยากรณ์สถานการณ์ฝุ่น PM2.5 เพื่อประโยชน์ในการคาดการณ์และรับมือล่วงหน้า
ปัจจัยทางอุตุนิยมวิทยา บ่งชี้การสะสมมลพิษ
งานวิจัยชิ้นนี้ เกิดจากการทำงานร่วมกับกรมควบคุมมลพิษ ซึ่งเดิมใช้แบบจำลองทางอากาศในการพยากรณ์สถานการณ์ล่วงหน้า 7 วัน ในการรับมือกับสถานการณ์เฉพาะหน้า แต่เพื่อตอบโจทย์การวางแผนระยะยาว จำเป็นต้องใช้การพยากรณ์ที่ไกลขึ้น จึงต้องหาเครื่องมืออื่น และเครื่องมือที่ว่านั้นคือ “ปรากฏการณ์ธรรมชาติ” ที่มีอิทธิพลและส่งผลกระทบต่อความผันแปรของลักษณะอากาศและภูมิอากาศ เช่น ฤดูกาล มรสุม โดยปรากฏการณ์เอลนีโญ-ลานีญา เป็นหนึ่งในกลไกทางธรรมชาติที่สำคัญ
แต่ก่อนจะไปถึงคำอธิบายของปรากฏการณ์ ดร.ชลัมภ์ชวนให้เราทำความเข้าใจถึงความสัมพันธ์ระหว่างภูมิอากาศ กับ PM2.5 เสียก่อน เขาค่อย ๆ คลี่ให้ภาพความสัมพันธ์นี้อย่างเป็นขั้นเป็นตอน ผ่านปัจจัยทั้ง 4 ที่ส่งผลต่อความเข้มข้นของ PM2.5 ได้แก่ ภูมิประเทศ กระแสลม แหล่งกำเนิด และเพดานอากาศ
“พื้นที่ที่เกิดมลพิษหนาแน่นส่วนใหญ่กระจุกตัวอยู่ในประเทศไทยตอนบน ที่เป็นที่ราบสูง ภูเขา และแอ่งที่ราบ กระแสลมจากทะเลเมื่อพัดเข้าสู่แผ่นดินจะถูกลดทอนความเร็วลงจากสิ่งกีดขวาง การพัดพามลพิษออกไปจึงลดลง เทียบกับตอนกลางของประเทศตั้งแต่เพชรบุรีลงมา มีลักษณะเป็นคาบสมุทร ขนาบด้วยอ่าวไทยและทะเลอันดามัน กระแสลมจากมหาสมุทรทำหน้าที่เสมือนระบบระบายอากาศตามธรรมชาติ
“ผลที่ตามมาคือ ต่อให้มี “แหล่งกำเนิด” มลพิษเท่ากัน พื้นที่ที่มีลมแรงและไหลเวียนดีจะมีความเข้มข้นของมลพิษต่ำกว่า เพราะมลพิษถูกเจือจางและพัดกระจายออกไปได้ ขณะที่พื้นที่ซึ่งลมอ่อนและการไหลเวียนอากาศจำกัด จะเอื้อต่อการสะสมของมลพิษมากกว่า” คำอธิบายนี้ชี้ให้เห็นว่า “ภูมิประเทศ” และ “กระแสลม” เป็นสองปัจจัยตั้งต้นที่กำหนดความรุนแรงของสถานการณ์ฝุ่น
ท้ายที่สุด ปัจจัยสำคัญที่ทำให้สถานการณ์ฝุ่นรุนแรง คือ “เพดานอากาศ” ซึ่งเป็นสภาวะที่อากาศชั้นบนกดทับอากาศชั้นล่าง ทำให้มลพิษไม่สามารถลอยตัวขึ้นและกระจายออกไปได้
“เปรียบได้กับการลดขนาดของห้องโดยที่ปริมาณมลพิษยังเท่าเดิม เมื่อปริมาตรอากาศลดลง ความหนาแน่นของมลพิษย่อมเพิ่มขึ้น สภาวะเช่นนี้พบได้ชัดในพื้นที่ลักษณะเป็นหุบเขา ซึ่งเอื้อต่อการกักเก็บอากาศ รวมถึงในเขตเมืองที่มีความแตกต่างของอุณหภูมิระหว่างพื้นที่ จนก่อให้เกิดลักษณะคล้าย “หุบ” ที่ดักจับมลพิษไว้ แม้อากาศพยายามจะไหลขึ้น แต่เพดานอากาศที่มีความเป็นหุบทำให้มลพิษสะสมหนาแน่น”
อย่างไรก็ตาม ฝุ่น PM2.5 เกิดขึ้นทั้งจากปรากฏการณ์ตามธรรมชาติที่มีวัฏจักรตามฤดูกาล และผลจากกิจกรรมของมนุษย์ หากฝุ่นเกิดตามธรรมชาติ การคาดการณ์สามารถทำได้แม่นยำ แต่เมื่อมีมนุษย์เข้ามาเกี่ยวข้อง ทั้งปัจจัยเรื่องเศรษฐกิจ การเมือง และพฤติกรรมที่ไม่แน่นอน ล้วนเป็นตัวแปรที่ยากต่อการคาดการณ์
ความท้าทายจึงอยู่ที่การแยกแยะว่าองค์ประกอบใดของ PM2.5 เป็นวัฏจักร และองค์ประกอบใดเป็นความไม่แน่นอนที่เกิดจากมนุษย์ เพราะในบางกรณี เช่น ไฟป่าในฤดูแล้ง หรือการเผาเพื่อเตรียมพื้นที่การเกษตร แม้จะเป็นกิจกรรมของมนุษย์ แต่ก็ยังเชื่อมโยงกับฤดูกาลและนำมาวิเคราะห์ในเชิงวัฏจักรได้ แต่ในอีกด้านหนึ่ง ยังมีแหล่งกำเนิดมลพิษที่เกิดขึ้นโดยไม่ยึดโยงกับฤดูกาล ซึ่งต้องอาศัยการวิเคราะห์แยกออกมาเป็นอีกชั้นหนึ่ง
เอลนีโญ-ลานีญา สองปรากฏการณ์ที่ให้ผลลัพธ์ฝุ่นต่างขั้ว
แม้ปัจจัยทั้ง 4 ที่เอ่ยมาข้างต้น คือสิ่งสำคัญในการบ่งชี้การระบายอากาศที่มีผลต่อการสะสมหรือกระจายมลพิษให้เจือจาง แต่เมื่อมองในระดับที่ใหญ่ขึ้น ก็ยังมีปรากฏการณ์ธรรมชาติอย่างเอลนีโญและลานีญาเข้ามาเป็นตัวแปร ผ่านกลไกการยกตัวและจมตัวของอากาศขนาดใหญ่ในชั้นบรรยากาศ แม้ปรากฏการณ์นี้จะเกิดขึ้นในทะเลแปซิฟิก ที่ห่างไกลจากประเทศไทยเกือบ 10,000 กิโลเมตรก็ตาม
“ENSO” คือวัฏจักรการเปลี่ยนแปลงของอุณหภูมิผิวน้ำทะเลในแปซิฟิก 3 ระยะ ที่มีผลต่อสภาพอากาศทั่วโลก ประกอบด้วยเอลนีโญ (El Niño) ลมสินค้าอ่อนกำลัง อุณหภูมิผิวน้ำทะเลของมหาสมุทรแปซิฟิกอุ่นกว่าปกติ ลานีญา (La Niña) ลมสินค้ากำลังแรง อุณหภูมิผิวน้ำทะเลเย็นลง และนูทรัล (Neutral) ที่อุณหภูมิผิวน้ำทะเลและลมสินค้ามีค่าใกล้เคียงค่าเฉลี่ยปกติ
“ในกรณีของเอลนีโญ อากาศบริเวณประเทศไทยมีแนวโน้มจมตัวมากขึ้น ส่งผลให้เพดานอากาศถูกกดให้ต่ำลง สภาพอากาศแห้ง และปริมาณฝนลดลง เมื่อเอลนีโญเกิดพร้อมกับช่วงเวลาที่มีการปล่อยมลพิษสูง เช่น ฤดูหนาวที่มลพิษหนาแน่นจากเพดานอากาศต่ำอยู่แล้ว ก็จะทำให้ความเข้มข้นของมลพิษยิ่งทวีคูณ
“ในทางตรงกันข้าม ลานีญาทำให้เกิดการยกตัวของอากาศมากขึ้น อากาศเบาบาง ประกอบกับมีเมฆฝนช่วยชะล้างมลพิษ และยังมีลมสินค้าที่มีความแรงพัดเอามลพิษที่กระจุกตัวกระจายความเข้มข้นออกไปอีก ก็เป็นคุณประโยชน์ที่เกิดจากปรากฏการณ์นี้”
ปรากฏการณ์เอลนีโญซึ่งเป็นตัวแปรสำคัญที่ส่งผลต่อเพดานอากาศและความเข้มข้นของมลพิษ จึงถูกนำมาใช้เป็นเครื่องมือในการพยากรณ์ โดยแบบจำลองของการวิจัยนี้ใช้ข้อมูลย้อนหลัง 30 -40 ปีมาวิเคราะห์ร่วมกัน แม้ข้อมูลแต่ละปีจะมีรายละเอียดแตกต่างกัน แต่ก็ใช้เทคนิคทางคณิตศาสตร์มาจำแนกและจัดกลุ่ม จนได้แพทเทิร์นของเพดานอากาศในแต่ละเดือน เมื่อนำไปจับคู่กับอุณหภูมิน้ำทะเลย้อนหลังในช่วงเวลาเดียวกัน จะได้ชุดความสัมพันธ์ที่บอกได้ว่า หากน้ำทะเลมีลักษณะแบบหนึ่ง เพดานอากาศมีแนวโน้มจะเป็นอีกแบบหนึ่ง และสามารถคาดการณ์ถึงแนวโน้มการสะสมของมลพิษในช่วงเวลาเดียวกัน
อีกหนึ่งความตระหนกที่มาจากการรับรู้ผ่านสื่อในช่วงเวลานี้ คือมากกว่าเอลนีโญ ปีนี้โลกเราจะเผชิญกับ “ซูเปอร์เอลนีโญ” ที่มีความรุนแรงยิ่งกว่า ดร.ชลัมภ์ให้ความเห็นต่อเรื่องนี้ว่า
ปรากฏการณ์เอลนีโญ–ลานีญาเป็นปรากฏการณ์ภูมิอากาศในระดับโลก การประเมินผลกระทบจึงมักพิจารณาในภาพรวมมากกว่าการชี้เฉพาะประเทศใดประเทศหนึ่ง อย่างไรก็ตาม ปรากฏการณ์นี้มีความเปลี่ยนแปลงค่อนข้างรวดเร็ว จำเป็นต้องติดตามสถานการณ์อย่างต่อเนื่องในระดับรายเดือน และมีการปรับปรุงผลการคาดการณ์อยู่เสมอ จากการติดตามข้อมูลจะเห็นพัฒนาการของปรากฏการณ์อย่างต่อเนื่อง โดยระดับความรุนแรงที่เคยคาดการณ์ไว้อาจมีการปรับลดลงได้ตามสภาพแวดล้อมที่เปลี่ยนแปลง ดังนั้นจึงไม่ควรกังวลจนเกินไปในระยะต้น ทั้งนี้ ข้อมูลล่าสุด ณ เดือนมีนาคม จากหลายแบบจำลองภูมิอากาศบ่งชี้ว่า ปรากฏการณ์เอลนีโญมีแนวโน้มพัฒนาไปสู่ระดับความรุนแรงประมาณ +1.5 ซึ่งจัดอยู่ในระดับปานกลางถึงรุนแรง
อย่างไรก็ตาม สิ่งที่ทำให้การประเมินสถานการณ์ซับซ้อนยิ่งขึ้น คือการที่วิธีคำนวณดัชนีเอลนีโญเองยังอยู่ระหว่างการถกเถียงในแวดวงวิทยาศาสตร์ ระหว่างดัชนีแบบดั้งเดิมอย่าง Oceanic Niño Index (ONI) กับวิธีคำนวณแบบใหม่ที่พยายามรวมผลของภาวะโลกร้อนเข้าไปด้วย Relative Oceanic Niño Index (RONI) ซึ่งยังไม่ได้รับการยอมรับร่วมกันกับหน่วยงานอุตุนิยมวิทยาอีกหลายหน่วยงาน ดังนั้นการหยิบคำว่า “ซูเปอร์เอลนีโญ” มาใช้โดยไม่เข้าใจที่มา อาจทำให้เกิดการตีความที่เกินจริงได้
การคาดการณ์อย่างเป็นเหตุเป็นผล เป็นข้อมูลที่ใช้ในการวางแผนเพื่อรับมือกับสิ่งที่จะเกิดขึ้น ให้ได้รับผลกระทบน้อยที่สุด
เห็นได้ชัดว่า เอลนีโญจะทำให้ตัวช่วยตามธรรมชาติหลายอย่างลดลงพร้อมกัน ไม่ว่าปริมาณฝนที่น้อยลง กระแสลมที่อ่อนกำลัง เพดานอากาศที่มีแนวโน้มถูกกดต่ำ การระบายอากาศที่ไม่ดีพอและเอื้อต่อการสะสมมลพิษ และยิ่งหากเกิดการเผาในช่วงเวลาเดียวกัน ความเข้มข้นของฝุ่น PM2.5 จะยิ่งเพิ่มขึ้นกว่าปกติ แน่นอนว่าภาพรวมเหล่านี้มีประโยชน์ต่อการรับมือ แต่เพื่อความชัดเจนแม่นยำ ดร.ชลัมภ์ชี้ว่า การประเมินสถานการณ์ยังต้องรอเวลา
“ปรากฏการณ์ทางธรรมชาติเป็นสิ่งที่เกิดขึ้นเป็นปกติของระบบภูมิอากาศโลก ซึ่งอาจส่งผลกระทบต่อการดำรงชีวิตของเรา อย่างไรก็ตาม ระดับความรุนแรงและผลกระทบของแต่ละเหตุการณ์อาจมีความแตกต่างกันไป และสามารถเปลี่ยนแปลงได้ตามเวลา ในสถานการณ์ปัจจุบัน ยังไม่มีเหตุผลให้เกิดความตระหนก แต่สิ่งสำคัญคือการติดตามและประเมินสถานการณ์อย่างต่อเนื่อง โดยอาศัยข้อมูลทางวิทยาศาสตร์ เพื่อให้สามารถการคาดการณ์ได้อย่างเหมาะสม ขณะเดียวกัน การเตรียมความพร้อมในทุกระดับ และการรับมือภัยพิบัติ เป็นสิ่งจำเป็น เพื่อให้สามารถรองรับสถานการณ์ที่อาจเกิดขึ้นได้ ไม่ว่าจะมีความรุนแรงมากหรือน้อยก็ตาม”
เมื่อมองในเชิงการนำผลลัพธ์ของวิจัยนี้ไปใช้งานจริง ดร.ชลัมภ์มองว่า สามารถนำไปต่อยอดจากระบบพยากรณ์ระดับฤดูกาลที่ใช้อยู่ โดยเพิ่มตัวแปรอย่างเพดานอากาศ ซึ่งมีผลต่อการสะสมของมลพิษ เข้าไปพิจารณาร่วมกับข้อมูลเดิม เช่น ปริมาณฝน อุณหภูมิ กระแสลม แหล่งกำเนิดมลพิษ เมื่อรวมข้อมูลเหล่านี้เข้าด้วยกัน จะช่วยให้เห็นภาพชัดขึ้นว่า ช่วงเวลาไหนอากาศเอื้อต่อการสะสมของมลพิษ ซึ่งมีประโยชน์ต่อการวางมาตรการเพื่อรับมือ
แต่ทั้งนี้ทั้งนั้น การนำไปใช้ในระบบจริง ยังต้องพิจารณาร่วมกับหน่วยงานที่เกี่ยวข้อง ถึงการนำไปใช้ในการเตือนภัยหรือเฝ้าระวัง รวมถึงการสื่อสารที่เหมาะสมต่อไป
