น้ำท่วมซอยบ้าน! AI ‘ชลเนตร’ แจ้งเตือนล่วงหน้า

สถานการณ์น้ำท่วมขังในเขตเมือง โดยเฉพาะในพื้นที่กรุงเทพมหานคร ถือเป็นปัญหาที่ส่งผลกระทบต่อชีวิตประจำวันและทรัพย์สินของผู้คนจำนวนมาก การแจ้งเตือนภัยแบบดั้งเดิมอาจไม่ละเอียดเพียงพอต่อการรับมือในระดับชุมชน ด้วยเหตุนี้ แนวคิดเกี่ยวกับระบบ น้ำท่วมซอยบ้าน! AI ‘ชลเนตร’ แจ้งเตือนล่วงหน้า จึงกลายเป็นเทคโนโลยีที่น่าจับตามองในฐานะเครื่องมือสำคัญที่จะช่วยให้การพยากรณ์และการเตือนภัยมีความแม่นยำและทันท่วงทีมากขึ้น

ภาพรวมของเทคโนโลยีเตือนภัยน้ำท่วมด้วย AI

ปัญหาน้ำท่วมในพื้นที่กรุงเทพมหานครและปริมณฑลเป็นปรากฏการณ์ที่เกิดขึ้นซ้ำๆ โดยเฉพาะในช่วงฤดูฝน ซึ่งสร้างความเสียหายทางเศรษฐกิจและส่งผลกระทบต่อคุณภาพชีวิตของประชาชน การพัฒนาระบบเตือนภัยที่มีประสิทธิภาพจึงมีความสำคัญอย่างยิ่ง ในช่วงหลายปีที่ผ่านมา เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) ได้เข้ามามีบทบาทสำคัญในการปฏิวัติระบบการจัดการภัยพิบัติ รวมถึงการพยากรณ์น้ำท่วม

• ความแม่นยำระดับซอย: ระบบ AI สามารถวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึกในพื้นที่ขนาดเล็ก (Hyperlocal) ทำให้การแจ้งเตือนเจาะจงไปยังซอยหรือชุมชนที่ได้รับผลกระทบโดยตรง แทนการแจ้งเตือนภาพรวมในระดับเขตหรือจังหวัด
• การวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์: AI ประมวลผลข้อมูลจากหลายแหล่งที่มาพร้อมกัน เช่น ปริมาณน้ำฝน ระดับน้ำในคลอง สถานะเครื่องสูบน้ำ และภาพจากกล้อง CCTV เพื่อสร้างแบบจำลองสถานการณ์น้ำท่วมที่เป็นปัจจุบันที่สุด
• การพยากรณ์ล่วงหน้า: หัวใจสำคัญของระบบคือความสามารถในการคาดการณ์เหตุการณ์ล่วงหน้า ช่วยให้ประชาชนและหน่วยงานที่เกี่ยวข้องมีเวลาเตรียมตัวรับมือ ลดความสูญเสียต่อชีวิตและทรัพย์สิน
• การเรียนรู้และพัฒนาอย่างต่อเนื่อง: แบบจำลอง AI สามารถเรียนรู้จากข้อมูลเหตุการณ์น้ำท่วมในอดีต เพื่อปรับปรุงความแม่นยำในการพยากรณ์ครั้งต่อไปให้ดียิ่งขึ้น

แนวคิดของ AI ‘ชลเนตร’ สะท้อนให้เห็นถึงการนำศักยภาพของเทคโนโลยี AI มาประยุกต์ใช้เพื่อแก้ปัญหาที่ซับซ้อนและใกล้ตัวคนเมือง โดยเปลี่ยนจากการรับมือสถานการณ์ (Reactive) ไปสู่การป้องกันและเตรียมความพร้อมเชิงรุก (Proactive) ซึ่งเป็นทิศทางการพัฒนาระบบเตือนภัยที่ทั่วโลกกำลังมุ่งไป

เจาะลึกแนวคิด AI ‘ชลเนตร’: ระบบเตือนภัยน้ำท่วมแห่งอนาคตสำหรับคนกรุง

ระบบ น้ำท่วมซอยบ้าน! AI ‘ชลเนตร’ แจ้งเตือนล่วงหน้า เป็นแนวคิดที่ผสานเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์เข้ากับการจัดการน้ำในเมืองอย่างเป็นรูปธรรม โดยมีเป้าหมายเพื่อยกระดับการเตือนภัยให้เข้าถึงและเป็นประโยชน์ต่อประชาชนในระดับครัวเรือน การทำความเข้าใจองค์ประกอบและหลักการทำงานของระบบนี้ จะช่วยให้เห็นภาพอนาคตของการรับมือน้ำท่วมในเมืองใหญ่ได้ชัดเจนยิ่งขึ้น

‘ชลเนตร’ คืออะไร?

แม้ว่าในปัจจุบัน ‘ชลเนตร’ จะยังเป็นชื่อที่บ่งบอกถึงแนวคิดของระบบ AI ที่พัฒนาขึ้นเพื่อการเตือนภัยน้ำท่วมในระดับท้องถิ่น แต่ชื่อนี้สะท้อนถึงวัตถุประสงค์หลักได้อย่างชัดเจน คำว่า “ชล” หมายถึง น้ำ และ “เนตร” หมายถึง ดวงตา ดังนั้น ‘ชลเนตร’ จึงเปรียบเสมือน “ดวงตาที่จับจ้องสถานการณ์น้ำ” โดยใช้เทคโนโลยี AI เป็นสมองในการวิเคราะห์และประมวลผล

หัวใจของระบบนี้คือการสร้างแบบจำลองดิจิทัลของเครือข่ายการระบายน้ำในเมือง (Digital Twin) ที่สามารถจำลองสถานการณ์น้ำท่วมได้เสมือนจริง โดยอาศัยข้อมูลที่หลากหลายและเป็นปัจจุบันที่สุด เพื่อคาดการณ์ว่าเมื่อฝนตกหนักในปริมาณที่กำหนด พื้นที่ใดจะได้รับผลกระทบก่อน-หลัง และระดับน้ำจะสูงเท่าใด ซึ่งข้อมูลเหล่านี้มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการวางแผนอพยพ การเคลื่อนย้ายทรัพย์สิน และการบริหารจัดการจราจร

หลักการทำงานเบื้องหลังปัญญาประดิษฐ์เตือนภัย

ความอัจฉริยะของระบบเตือนภัยน้ำท่วมด้วย AI มาจากการทำงานร่วมกันขององค์ประกอบต่างๆ อย่างเป็นระบบ ตั้งแต่การรวบรวมข้อมูลไปจนถึงการส่งคำเตือนไปยังประชาชน โดยมีขั้นตอนหลักดังนี้

1. การรวบรวมข้อมูลแบบเรียลไทม์ (Real-time Data Collection)
ระบบจะดึงข้อมูลจากแหล่งต่างๆ ทั่วกรุงเทพฯ แบบอัตโนมัติและต่อเนื่อง ซึ่งประกอบด้วย:

• ข้อมูลสภาพอากาศ: พยากรณ์อากาศจากกรมอุตุนิยมวิทยา ข้อมูลจากเรดาร์ตรวจจับกลุ่มฝน และปริมาณน้ำฝนที่วัดได้จากสถานีวัดน้ำฝนทั่วกรุง
• ข้อมูลด้านชลศาสตร์: ระดับน้ำในแม่น้ำเจ้าพระยาและในคลองสายหลักต่างๆ อัตราการไหลของน้ำ และระดับน้ำทะเลหนุน
• ข้อมูลโครงสร้างพื้นฐาน: สถานะการทำงานของสถานีสูบน้ำ ประตูระบายน้ำ และอุโมงค์ระบายน้ำ ว่าเปิด-ปิด หรือทำงานด้วยกำลังเท่าใด
• ข้อมูลจากเซ็นเซอร์และกล้อง CCTV: AI สามารถวิเคราะห์ภาพจากกล้อง CCTV ที่ติดตั้งตามจุดเสี่ยง เพื่อประเมินระดับน้ำบนพื้นผิวถนนได้โดยอัตโนมัติ รวมถึงข้อมูลจากเซ็นเซอร์วัดระดับน้ำที่ติดตั้งเพิ่มเติมในพื้นที่ลุ่มต่ำ

2. การวิเคราะห์และพยากรณ์ด้วย AI (AI Analysis and Prediction)
ข้อมูลทั้งหมดที่รวบรวมได้จะถูกส่งไปยังศูนย์กลางประมวลผล ที่ซึ่งแบบจำลอง Machine Learning ทำหน้าที่วิเคราะห์ความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนของข้อมูลเหล่านี้ อัลกอริทึมจะเรียนรู้จากข้อมูลเหตุการณ์น้ำท่วมในอดีตเพื่อสร้างรูปแบบการพยากรณ์ (Predictive Model) ที่สามารถคาดการณ์สิ่งที่จะเกิดขึ้นในอนาคตอันใกล้ เช่น:

ในอีก 1 ชั่วโมงข้างหน้า หากฝนยังคงตกด้วยความเข้มเท่านี้ ซอยสุขุมวิท 39 จะเริ่มมีน้ำท่วมขังสูง 15 เซนติเมตร และจะเพิ่มเป็น 30 เซนติเมตรในอีก 2 ชั่วโมงถัดไป

3. การแจ้งเตือนที่แม่นยำและเฉพาะเจาะจง (Targeted Alert System)
เมื่อ AI ประมวลผลและคาดการณ์พื้นที่เสี่ยงได้แล้ว ระบบจะส่งการแจ้งเตือนไปยังประชาชนในพื้นที่นั้นๆ ผ่านช่องทางต่างๆ เช่น แอปพลิเคชันของ กทม., LINE Alert, หรือข้อความ SMS โดยระบุข้อมูลที่ชัดเจนและนำไปปฏิบัติได้จริง เช่น พื้นที่ที่คาดว่าจะเกิดน้ำท่วม ระดับความรุนแรง และระยะเวลาที่คาดการณ์ เพื่อให้ประชาชนสามารถเตรียมตัวได้อย่างเหมาะสม

กรณีศึกษา: เทคโนโลยี AI เตือนน้ำท่วมที่ใช้จริงทั่วโลก

แนวคิดของ AI ‘ชลเนตร’ ไม่ใช่เรื่องใหม่ในเวทีโลก แต่เป็นการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีที่ได้รับการพิสูจน์แล้วว่ามีประสิทธิภาพในหลายประเทศ การศึกษากรณีตัวอย่างจากระบบที่ใช้งานจริงจะช่วยให้เห็นถึงศักยภาพและแนวทางการพัฒนาที่เป็นไปได้สำหรับประเทศไทย

Google Flood Hub: การพยากรณ์ล่วงหน้าระยะยาว

Google Flood Hub เป็นหนึ่งในโครงการที่ใช้ AI เพื่อพยากรณ์น้ำท่วมในระดับโลก โดยมุ่งเน้นไปที่การเตือนภัยน้ำท่วมในแม่น้ำสายหลัก (Riverine Floods) ระบบนี้ทำงานโดยการรวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ ทั่วโลก ทั้งข้อมูลทางอุทกศาสตร์ในอดีต การอ่านค่าระดับน้ำแบบเรียลไทม์ และภาพถ่ายดาวเทียม

จากนั้น AI จะสร้างแบบจำลองที่สามารถคาดการณ์ระดับน้ำในแม่น้ำล่วงหน้าได้นานถึง 7 วัน และแสดงผลเป็นภาพแผนที่ที่เข้าใจง่ายบนแพลตฟอร์มของ Google ทำให้หน่วยงานรัฐบาลและองค์กรช่วยเหลือสามารถวางแผนรับมือและอพยพประชาชนในพื้นที่เสี่ยงได้อย่างทันท่วงที ปัจจุบัน Google Flood Hub ได้ขยายการให้บริการครอบคลุมหลายประเทศทั่วโลก ซึ่งพิสูจน์ให้เห็นว่าเทคโนโลยี AI สามารถนำมาใช้พยากรณ์ภัยพิบัติในสเกลขนาดใหญ่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

Weathernews จากญี่ปุ่น: ความแม่นยำระดับไฮเปอร์โลคอล

บริษัท Weathernews ในประเทศญี่ปุ่น เป็นตัวอย่างที่ชัดเจนของการใช้ AI สำหรับการเตือนภัยน้ำท่วมฉับพลันในเขตเมือง (Urban Flash Floods) ซึ่งมีลักษณะใกล้เคียงกับแนวคิดของ ‘ชลเนตร’ มากที่สุด ระบบของ Weathernews เน้นการพยากรณ์อากาศแบบไฮเปอร์โลคอล คือการพยากรณ์แบบละเอียดในพื้นที่จำกัด และสามารถแจ้งเตือนภัยฝนตกหนักหรือน้ำท่วมฉับพลันได้ล่วงหน้าถึง 3 ชั่วโมง

ความสำเร็จของระบบนี้อยู่ที่การใช้ข้อมูลที่หลากหลายและมีความละเอียดสูง ทั้งจากเครือข่ายเรดาร์ตรวจอากาศของตนเอง ข้อมูลจากสถานีตรวจวัดภาคพื้นดินจำนวนมาก และข้อมูลรายงานจากผู้ใช้งานผ่านแอปพลิเคชัน AI จะนำข้อมูลทั้งหมดมาวิเคราะห์เพื่อหาแนวโน้มและแจ้งเตือนไปยังองค์กรและชุมชนในพื้นที่เสี่ยง ทำให้สามารถเตรียมการป้องกันได้อย่างรวดเร็ว เช่น การปิดถนน หรือการเตรียมกระสอบทราย ซึ่งช่วยลดความเสียหายได้อย่างมากในประเทศที่เผชิญกับภัยธรรมชาติบ่อยครั้งอย่างญี่ปุ่น

ผลกระทบและประโยชน์ของระบบแจ้งเตือนน้ำท่วมอัจฉริยะ

การนำเทคโนโลยี AI มาใช้ในระบบเตือนภัยน้ำท่วมไม่ได้เป็นเพียงการยกระดับทางเทคโนโลยี แต่ยังส่งผลกระทบเชิงบวกในวงกว้างต่อทุกภาคส่วนของสังคม ตั้งแต่ระดับปัจเจกบุคคลไปจนถึงระดับมหภาคของเมือง

สำหรับประชาชนและครัวเรือน

ประโยชน์ที่เห็นได้ชัดเจนที่สุดคือการเพิ่มความปลอดภัยในชีวิตและทรัพย์สินของประชาชน การแจ้งเตือนที่แม่นยำและรวดเร็วช่วยให้ผู้คนมีเวลามากขึ้นในการเตรียมตัว:

• การป้องกันทรัพย์สิน: มีเวลาเพียงพอในการเคลื่อนย้ายรถยนต์ขึ้นที่สูง ยกของใช้ไฟฟ้าและเฟอร์นิเจอร์ขึ้นชั้นบน หรือนำกระสอบทรายมากั้นทางน้ำ ซึ่งช่วยลดความเสียหายทางการเงินได้อย่างมหาศาล
• การวางแผนการเดินทาง: ผู้คนสามารถวางแผนหลีกเลี่ยงเส้นทางที่คาดว่าจะถูกน้ำท่วม ลดปัญหารถติดและรถเสียกลางทาง
• ความปลอดภัยส่วนบุคคล: ลดความเสี่ยงในการเดินทางฝ่าน้ำท่วม ซึ่งอาจเกิดอุบัติเหตุหรืออันตรายจากไฟฟ้าดูด/รั่วได้

สำหรับภาคธุรกิจและเศรษฐกิจ

น้ำท่วมแต่ละครั้งสร้างความเสียหายทางเศรษฐกิจอย่างประเมินค่าได้ยาก ระบบเตือนภัยอัจฉริยะสามารถช่วยบรรเทาผลกระทบเหล่านี้ได้:

• การป้องกันสินค้าคงคลัง: ร้านค้าและโรงงานสามารถป้องกันสต็อกสินค้าและเครื่องจักรราคาแพงจากความเสียหายได้
• ความต่อเนื่องทางธุรกิจ: ช่วยให้ธุรกิจสามารถวางแผนการดำเนินงานล่วงหน้า เช่น การให้พนักงานทำงานจากที่บ้าน หรือการปรับเปลี่ยนเส้นทางการขนส่งสินค้า เพื่อให้ธุรกิจหยุดชะงักน้อยที่สุด
• ลดต้นทุนการประกันภัย: ในระยะยาว หากความเสียหายจากน้ำท่วมลดลง อาจส่งผลให้เบี้ยประกันภัยทรัพย์สินในพื้นที่นั้นๆ ลดลงตามไปด้วย

สำหรับหน่วยงานภาครัฐ

หน่วยงานที่รับผิดชอบด้านการจัดการน้ำและการบรรเทาสาธารณภัยจะได้รับประโยชน์อย่างสูงจากข้อมูลเชิงลึกที่ได้จากระบบ AI:

• การบริหารจัดการทรัพยากรอย่างมีประสิทธิภาพ: สามารถส่งเจ้าหน้าที่ เครื่องสูบน้ำ หรือรถช่วยเหลือไปยังพื้นที่ที่ต้องการความช่วยเหลือเร่งด่วนที่สุดได้อย่างตรงจุด
• การตัดสินใจบนฐานข้อมูล (Data-Driven Decision Making): ข้อมูลจากระบบช่วยให้ผู้บริหารสามารถตัดสินใจเปิด-ปิดประตูระบายน้ำหรือเดินเครื่องสูบน้ำได้อย่างเหมาะสมและทันท่วงที
• การวางผังเมืองในระยะยาว: ข้อมูลน้ำท่วมที่ถูกบันทึกไว้อย่างละเอียด สามารถนำไปใช้วิเคราะห์หาจุดอ่อนของระบบระบายน้ำและวางแผนปรับปรุงโครงสร้างพื้นฐานของเมืองในอนาคตได้อย่างแม่นยำ

ความท้าทายและอนาคตของ AI เตือนภัยน้ำท่วมในประเทศไทย

แม้ว่าศักยภาพของระบบ AI เตือนภัยน้ำท่วมอย่าง ‘ชลเนตร’ จะมีมหาศาล แต่การพัฒนาและนำมาใช้งานจริงในบริบทของประเทศไทยยังคงมีความท้าทายหลายประการที่ต้องพิจารณาควบคู่ไปกับการมองภาพอนาคตของเทคโนโลยีนี้

ความท้าทายในการพัฒนาและนำไปใช้

1. การบูรณาการข้อมูล (Data Integration): กรุงเทพมหานครมีหน่วยงานหลายแห่งที่ดูแลข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับน้ำ ซึ่งข้อมูลอาจถูกจัดเก็บในรูปแบบที่แตกต่างกันและอยู่บนระบบที่แยกจากกัน ความท้าทายสำคัญคือการสร้างแพลตฟอร์มกลางที่สามารถรวบรวมและเชื่อมโยงข้อมูลทั้งหมดให้เป็นหนึ่งเดียวเพื่อให้ AI นำไปวิเคราะห์ได้อย่างสมบูรณ์

2. คุณภาพและความครอบคลุมของข้อมูล: ความแม่นยำของ AI ขึ้นอยู่กับคุณภาพของข้อมูลที่ป้อนเข้าไป การติดตั้งเซ็นเซอร์วัดระดับน้ำและปริมาณฝนให้ครอบคลุมทุกพื้นที่ รวมถึงการปรับปรุงระบบกล้อง CCTV ให้มีคุณภาพสูงและอยู่ในตำแหน่งที่เหมาะสม เป็นการลงทุนในโครงสร้างพื้นฐานที่จำเป็น

3. การพัฒนาและดูแลรักษาระบบ: การสร้างแบบจำลอง AI ที่มีความแม่นยำสำหรับสภาพแวดล้อมที่ซับซ้อนของกรุงเทพฯ ต้องอาศัยผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูล (Data Scientist) และวิศวกร AI จำนวนมาก นอกจากนี้ ระบบยังต้องการการดูแลรักษาและปรับปรุงแบบจำลองอย่างสม่ำเสมอเพื่อให้ทันต่อการเปลี่ยนแปลงของเมือง

4. การยอมรับและการเข้าถึงของประชาชน: ต่อให้ระบบมีความแม่นยำเพียงใด แต่หากประชาชนไม่เชื่อถือหรือไม่สามารถเข้าถึงการแจ้งเตือนได้ ระบบก็จะไม่เกิดประโยชน์สูงสุด การสร้างความตระหนักรู้และพัฒนาช่องทางการสื่อสารที่เข้าถึงคนทุกกลุ่มจึงเป็นสิ่งสำคัญ

ก้าวต่อไปของเทคโนโลยีพยากรณ์น้ำท่วม

ในอนาคต เทคโนโลยีการพยากรณ์น้ำท่วมด้วย AI สามารถพัฒนาไปได้อีกไกล โดยอาจมีการผสมผสานกับนวัตกรรมอื่นๆ เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพให้สูงขึ้นไปอีกระดับ:

• การบูรณาการกับระบบเมืองอัจฉริยะ (Smart City): ระบบเตือนภัยสามารถเชื่อมต่อกับระบบควบคุมสัญญาณไฟจราจรเพื่อจัดการเส้นทางอพยพ หรือเชื่อมต่อกับระบบขนส่งมวลชนเพื่อแจ้งปรับเปลี่ยนเส้นทางบริการ
• การใช้โดรนและภาพถ่ายดาวเทียม: การใช้โดรนบินสำรวจพื้นที่น้ำท่วมแบบเรียลไทม์เพื่อส่งภาพกลับมาให้ AI วิเคราะห์ จะช่วยให้เห็นภาพรวมของสถานการณ์และประเมินความเสียหายได้อย่างรวดเร็ว
• การแจ้งเตือนส่วนบุคคลแบบเจาะจง: ในอนาคต ระบบอาจสามารถแจ้งเตือนไปยังบ้านแต่ละหลังได้โดยตรง โดยพิจารณาจากระดับความสูงของพื้นที่ตั้งของบ้าน และให้คำแนะนำที่เฉพาะเจาะจงสำหรับครัวเรือนนั้นๆ
• การพยากรณ์เชิงป้องกัน: AI อาจพัฒนาไปถึงขั้นที่สามารถพยากรณ์ความเสี่ยงของท่อระบายน้ำอุดตันล่วงหน้า โดยวิเคราะห์จากข้อมูลอัตราการไหลของน้ำและปริมาณขยะ เพื่อให้หน่วยงานสามารถเข้าไปแก้ไขได้ก่อนที่จะเกิดปัญหาน้ำท่วม

บทสรุป: AI ‘ชลเนตร’ กับก้าวสำคัญของการรับมือน้ำท่วมเมือง

แนวคิดของระบบ น้ำท่วมซอยบ้าน! AI ‘ชลเนตร’ แจ้งเตือนล่วงหน้า แสดงให้เห็นถึงการเปลี่ยนแปลงกระบวนทัศน์ในการจัดการปัญหาน้ำท่วมในเขตเมือง จากเดิมที่เป็นการแก้ไขปัญหาเมื่อเกิดขึ้นแล้ว ไปสู่การใช้ข้อมูลและเทคโนโลยีขั้นสูงเพื่อคาดการณ์และเตรียมความพร้อมล่วงหน้า การนำปัญญาประดิษฐ์มาวิเคราะห์ข้อมูลที่ซับซ้อนจากหลากหลายแหล่งที่มา ช่วยให้การเตือนภัยมีความแม่นยำ รวดเร็ว และเจาะจงในระดับที่ไม่เคยทำได้มาก่อน

แม้การพัฒนาระบบให้เกิดขึ้นจริงจะยังมีความท้าทายอยู่บ้าง แต่ประโยชน์ที่จะเกิดขึ้นต่อประชาชน ภาคธุรกิจ และการบริหารจัดการเมืองนั้นมีมูลค่ามหาศาล การลดความเสียหายต่อทรัพย์สิน การเพิ่มความปลอดภัยในชีวิต และการสร้างเมืองที่สามารถรับมือกับความเปลี่ยนแปลงของสภาพภูมิอากาศได้อย่างยืดหยุ่น คือเป้าหมายสูงสุดของเทคโนโลยีนี้

ท้ายที่สุด การติดตามข่าวสารและทำความเข้าใจเกี่ยวกับเทคโนโลยีเตือนภัยน้ำท่วมด้วย AI จะช่วยให้ทุกคนสามารถปรับตัวและเตรียมพร้อมใช้ประโยชน์จากนวัตกรรมเหล่านี้ เพื่อรับมือกับความท้าทายของภัยธรรมชาติได้อย่างมีประสิทธิภาพและมั่นคงยิ่งขึ้นในอนาคต