อินเดียกับเทคโนโลยีการจัดการทรัพยากรน้ำ

อินเดียกับเทคโนโลยีการจัดการทรัพยากรน้ำ

เพลง Bhagirathi (ภาคีรถี) 

• ชื่อเพลงนี้มีทั้งความหมายแคบและความหมายกว้าง ความหมายแคบคือชื่อแม่น้ำสายหนึ่งที่เป็นสาขาของแม่น้ำคงคาในส่วนของมลรัฐอุตตรขัณฑ์ ก่อนที่จะไหลไปรวมกับแม่น้ำอลักนันทา (Alaknandā) ส่วนความหมายกว้าง หมายถึงแม่น้ำคงคาทั้งสาย ซึ่งมีอีกชื่อหนึ่งว่า “ภาคีรถี” ตามไวยากรณ์สันสกฤตหมายความว่า “สืบเนื่องมาจากภคีรถ” สาเหตุที่ได้ชื่อดังกล่าวก็เพราะกษัตริย์ยุคดึกดำบรรพ์ที่ทรงพระนามว่าภคีรถ (Bhagīratha) ทรงบำเพ็ญตบะเพื่อให้สายน้ำศักดิ์สิทธิ์แห่งแม่น้ำคงคาไหลลงมาจากสวรรค์สู่โลกมนุษย์
• ในภาษาสันสกฤต เวลาที่ผู้ใดหรือสิ่งใดสืบเชื้อสายหรือกำเนิดจากผู้ใด จะมีวิธีแปลงสระที่เรียกว่า พฤทธิ (vrddhi) คือแทรกเสียงอาลงไปในสระตัวหน้า เราจะเจอบ่อย ๆ ในคำที่รู้จักกันดี เช่น ภารตะ (Bhārata) หมายถึงสืบเนื่องจากกษัตริย์นามว่าภรต (Bharata) นิกายไศวะ (Śaiva) สืบเนื่องจากพระศิวะ (Śiva) (อา+อิ = ไอ) ถ้าเป็นหญิงก็มักเติมสระอีไปท้ายชื่อด้วย เช่น นางเทราปที (Draupadī) สืบเชื้อสายมาจากพระราชาทรุปัท (Drupada) (อา+อุ = เอา) ดังนั้นแม่น้ำคงคาลงมาสู่โลกด้วยเหตุจากภคีรถ จึงได้ชื่อว่า “ภาคีรถี” นั่นเอง
• เพลงภาคีรถี ออกเผยแพร่ในปี ค.ศ. 2022 ประพันธ์โดย ศานตนุ โมอิตรา (Shantanu Moitra) ขับร้องโดย เกาศิกี จักรพรรตี (Kaushiki Chakraborty) เดี่ยวไวโอลินโดย อัมบี สุพราหมัณยัม (Ambi Subramaniam) บรรเลงกลองธาก (Dhak) คู่กับกลองบังกลาโธล (Bangla Dhol) โดย สุทีปโต จักรพรรตี (Sudipto Chakraborty) และ มฤคนาภี ฉัตโตปาธยาย (Mriganabhi Chattopadhyay)

การจัดการน้ำที่ยืดหยุ่นต่อความเปลี่ยนแปลงของภูมิอากาศ หรือ Climate Resilient Water Management (นาที 4.55)

• เดือนกันยายนที่ผ่านมาค่อนข้างโหดร้ายสำหรับหลายคน เพราะช่วงปลายเดือนมีฝนเทกระหน่ำจนน้ำท่วมหลายแห่งในกรุงเทพมหานคร ขณะที่เราอัดรายการอยู่นี้เชื่อว่าสถานการณ์คงดีขึ้นมากแล้ว แต่อาจจะยังมีบางจุดที่น้ำยังไม่แห้งสนิท เราทั้งสองขอส่งกำลังใจให้ทุกท่านที่ประสบความเดือดร้อนและทรัพย์สินเสียหายจากเหตุการณ์น้ำท่วม และขอให้ทุกสิ่งคลี่คลายโดยเร็ววัน
• สำหรับทางอินเดีย เดือนกันยายนก็มีเหตุการณ์สำคัญเกี่ยวกับน้ำ กล่าวคือ กรุงนิวเดลีเป็นเจ้าภาพงานสัปดาห์น้ำสากลอินเดียประจำปี 2026 (India International Water Week 2026) ครั้งที่ 9 ณ ศูนย์แสดงสินค้าภารัตมัณฑปัม (Bharat Mandapam Exhibition Hall) หนึ่งในศูนย์แสดงสินค้าที่ใหญ่ที่สุดในอินเดีย กำหนดจัดงานคือระหว่างวันที่ 22–26 กันยายน 2026
• งานปีนี้ใช้หัวข้อหลักว่า Climate Resilient Water Management หรือแปลเอาใจความได้ว่า “การจัดการน้ำที่ยืดหยุ่นต่อความเปลี่ยนแปลงของภูมิอากาศ” งานจัดโดยกระทรวงทรัพยากรน้ำของอินเดีย หรือ Ministry of Jal Shakti และมีรัฐบาล หน่วยงานวิชาการ นักวิจัย ภาคธุรกิจ องค์กรระหว่างประเทศ และผู้เชี่ยวชาญจากหลายประเทศเข้าร่วม
• สิ่งที่น่าสนใจมากคือ ในงานนี้อินเดียเปิดตัวแนวทางสำคัญ 2 อย่างพร้อมกัน (1) กรอบการจัดการแม่น้ำในเมืองอย่างยั่งยืน (Sustainable Urban River Management) หรือ SURM Framework และ (2) การจัดการตะกอนในอ่างเก็บน้ำด้วยปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่อง (AI/ML-driven Integrated Reservoir Sediment Management) อันหลังนี่แหละที่เป็นตัวชูโรงในเรื่องของเรา เพราะมันคือการเอา AI และ Machine Learning มาช่วยจัดการตะกอนในอ่างเก็บน้ำ 

ก่อนจะพูดถึง AI ต้องเข้าใจก่อนว่า “ตะกอนในอ่างเก็บน้ำ” คืออะไร

• ลองจินตนาการง่าย ๆ เอาแก้วน้ำใบหนึ่งไปตั้งไว้กลางฝน น้ำฝนไม่ได้ตกลงมาเป็นน้ำบริสุทธิ์จากสวรรค์ มันไหลผ่านดิน หิน ทราย ใบไม้ และสิ่งต่าง ๆ แม่น้ำก็เหมือนกัน น้ำที่ไหลจากภูเขาลงมาสู่ที่ราบพาเอาดินทราย เศษหิน และอินทรียวัตถุไหลมาด้วย เมื่อแม่น้ำไหลลงมาถึงอ่างเก็บน้ำ ซึ่งน้ำไหลช้าลงมาก วัสดุเหล่านี้บางส่วนก็จะตกลงไปสะสมที่ก้นอ่าง เรียกว่า การตกตะกอน (sedimentation)
• ลองนึกเสียว่าอ่างเก็บน้ำเป็นแก้วใบนี้ วันแรก ๆ แก้วสามารถบรรจุน้ำได้อย่างเต็มเปี่ยม แต่ถ้าทุกปีมีทรายและดินตกลงไปทีละนิดทีละหน่อย พื้นที่สำหรับเก็บน้ำก็ย่อมจะค่อย ๆ ลดลง นี่แหละคือปัญหาที่อ่างเก็บน้ำทั่วโลกต้องเผชิญ
• ปัญหาคือเราไม่ได้สร้างเขื่อนหรืออ่างเก็บน้ำแล้วจบ เขื่อนที่สร้างเสร็จไม่ได้แปลว่าจะคงสภาพเดิมไปตลอดชั่วกัลปาวสาน เขื่อนย่อมมีอายุการใช้งานในโลกจริง เมื่อสภาพภูมิอากาศเปลี่ยน รูปแบบฝนเปลี่ยน การใช้ที่ดินต้นน้ำเปลี่ยน การกัดเซาะเปลี่ยน ปริมาณตะกอนที่ไหลลงมาก็ย่อมเปลี่ยนตาม และตัวเขื่อนเองก็ต้องรับมือกับสิ่งเหล่านี้ตลอดเวลา
• อินเดียจึงกำลังพยายามเปลี่ยนจากการบริหารแบบ “ดูระดับน้ำ แล้วค่อยตัดสินใจ” ไปเป็น “ดูข้อมูลทั้งหมด แล้วพยายามคาดการณ์ว่าจะเกิดอะไรขึ้น” นี่แหละคือแก่นของข่าวนี้ รัฐบาลอินเดียระบุชัดว่าแนวคิดสำคัญของงานปีนี้คือการเปลี่ยนจาก “reactive water management” ไปสู่ “predictive and technology-enabled water management” หรือการจัดการน้ำเชิงคาดการณ์ที่ใช้เทคโนโลยีเข้าช่วย

แล้ว AI จะทำอะไรกับตะกอน

• ข้อมูลสาธารณะที่ออกมายังไม่ได้ระบุว่า “AI ตัวนี้จะสั่งเครื่องจักรไปขุดตะกอนเอง” สิ่งที่เปิดตัวคือการจัดการตะกอนในอ่างเก็บน้ำด้วยปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่อง พูดง่าย ๆ คือการนำข้อมูลจำนวนมากมาวิเคราะห์ด้วย AI/ML เพื่อให้ผู้จัดการทรัพยากรน้ำเข้าใจพฤติกรรมของตะกอนและความเสี่ยงของอ่างเก็บน้ำดีขึ้น
• คำว่า AI ในเรื่องนี้ไม่ได้หมายความว่าเราส่งหุ่นยนต์ลงไปนั่งตักทรายจากก้นอ่าง แต่เป็นเรื่องของการเก็บข้อมูลปริมาณมหาศาล จากนั้นหาความสัมพันธ์ สร้างแบบจำลอง ช่วยคาดการณ์ แล้วจึงช่วยให้มนุษย์ตัดสินใจได้ง่ายขึ้น นี่คือบทบาทที่ใช้กับ AI ได้เหมาะมาก
• สมมติว่าเรามีข้อมูลของเขื่อนแห่งหนึ่งย้อนหลังสัก 20 ปี เรารู้ว่าปีไหนฝนตกเท่าไร ฝนตกตรงไหน น้ำไหลเข้าเขื่อนเท่าไร น้ำไหลออกเท่าไร ระดับน้ำขึ้นลงอย่างไร ตะกอนสะสมมากน้อยแค่ไหน พื้นที่ต้นน้ำเปลี่ยนไปอย่างไร มีน้ำท่วมใหญ่ปีไหน ปีไหนแล้ง ฤดูไหนมีตะกอนเข้ามามาก เรื่องเท่าที่กล่าวมามนุษย์สามารถวิเคราะห์ได้ แต่ถ้าข้อมูลมีจำนวนมหาศาลและความสัมพันธ์ซับซ้อนขึ้นเรื่อย ๆ เครื่องมือ Machine Learning ก็อาจช่วยค้นหารูปแบบที่มนุษย์มองได้ยาก
• เช่น “เมื่อฝนมีรูปแบบ A บวกกับพื้นที่ต้นน้ำมีสภาพ B บวกกับระดับน้ำอยู่ระดับ C มีแนวโน้มว่าตะกอนจะเพิ่มขึ้นอย่างมากในช่วงเวลาถัดไป” มันไม่ได้แปลว่า AI “รู้อนาคต” ทว่ามันคือการสร้างแบบจำลองจากข้อมูลในอดีตและข้อมูลปัจจุบัน ซึ่ง AI เก่งกว่ามนุษย์ในการมองหารูปแบบจากข้อมูลจำนวนมหาศาล จำต้องเสริมด้วยว่า ผลลัพธ์ก็ยังขึ้นกับคุณภาพของข้อมูลและแบบจำลอง ถ้าข้อมูลไม่ดี AI ก็อาจให้ผลที่ไม่ดีถ้าสถานการณ์ในอนาคตแตกต่างจากอดีตอย่างมาก แบบจำลองก็อาจผิดได้ ดังนั้น AI จึงไม่ได้เข้ามาแทนวิศวกรหรือผู้จัดการเขื่อน แต่เป็นเพียงเครื่องมือช่วยตัดสินใจ

แล้วทำไมในชั่วโมงนี้ เรื่องนี้ถึงสำคัญนัก 

• เพราะอินเดียกำลังเผชิญโจทย์หลายอย่างพร้อมกัน ข่าวของรัฐบาลอินเดียพูดถึงทั้งการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ การขยายตัวของสังคมเมือง การเจริญเติบโตของประชากร ความต้องการน้ำจากภาคเกษตรและภาคอุตสาหกรรม น้ำใต้ดินและในเมือง ตลอดจนน้ำท่วมและภัยแล้ง ซึ่งสิ่งเหล่านี้มิได้เกิดแยกกันเป็นเรื่อง ๆ มันเกิดขึ้นพร้อมกันอย่างแยกไม่ขาด
• ตัวอย่างเช่น เมืองขยายตัวก็จะเกิดความต้องการน้ำมากขึ้น อุตสาหกรรมเพิ่มก็ต้องการน้ำมากขึ้น การทำเกษตรกรรมก็ต้องการน้ำมหาศาล ทว่าในขณะเดียวกัน ฝนอาจไม่ได้ตกในรูปแบบเดิม บางพื้นที่ฝนตกหนักในเวลาสั้น ๆ บางพื้นที่ขาดน้ำเป็นเวลานาน ดังนั้นปัญหาจึงไม่ใช่แค่ “อินเดียมีน้ำพอไหม” แต่เป็น “น้ำอยู่ที่ไหน เมื่อไหร่ และเราจะบริหารมันอย่างไร” อันนี้เป็นคำถามที่ลึกกว่าเยอะ
• รัฐบาลอินเดียยกตัวเลขที่น่าสนใจมากในพิธีเปิดงานประชุม รองประธานาธิบดีอินเดีย ศรี ซี.พี. ราธกฤษณัน ประธานพิธีเปิด ได้กล่าวสุนทรพจน์โดยให้ข้อมูลว่า อินเดียมีประชากรราว 18% ของประชากรโลก แต่มีพื้นที่ประมาณ 2.4% ของพื้นที่โลก และมีทรัพยากรน้ำจืดประมาณ 4% ของโลก ซึ่งจากตัวเลขตรงนี้เราสามารถตีความได้ว่าจำนวนประชากรของอินเดียซึ่งมีเกือบหนึ่งในห้าของโลกนั้น เกินกว่าปริมาณของน้ำจืดที่คิดได้เป็นเพียงหนึ่งในยี่สิบห้าของโลกไปมากทีเดียว

ในงานเดียวกันนี้ อินเดียได้เปิดตัวกรอบการจัดการแม่น้ำในเมืองอย่างยั่งยืน หรือ SURM ด้วย

• เป้าหมายคือการมองแม่น้ำในเมืองแบบเป็นระบบมากขึ้น เพราะแม่น้ำในเมืองไม่ได้มีปัญหาแค่ “น้ำในแม่น้ำ” มันเกี่ยวกับน้ำเสียและน้ำทิ้ง การขยายเมือง การใช้ที่ดิน การรุกล้ำพื้นที่ ระบบระบายน้ำ ความต้องการใช้น้ำ และระบบนิเวศ ดังนั้นถ้าเรามัวแต่คิดว่า “แม่น้ำสกปรก ก็แค่เอาเครื่องไปดูดขยะ” มันแก้ไม่หมด เพราะขยะหาย แต่ระบบน้ำเสียยังปล่อยลงมา หรือขุดคลอง แต่เมืองยังสร้างสิ่งก่อสร้างขวางทางน้ำ หรือทำเขื่อน แต่ต้นน้ำถูกทำลายจนมีตะกอนลงมามากขึ้น นี่คือเหตุผลที่ทำไมคำว่าการจัดการเชิงบูรณาการ (integrated management) จึงสำคัญนัก
• เวลาเราดูแผนที่ เรามักเห็นแม่น้ำเป็นแค่เส้น แต่ในโลกจริง แม่น้ำคือระบบ จากภูเขาสู่ป่า สู่พื้นที่การเกษตร สู่ตัวเมือง จนออกสู่ทะเล ทั้งหมดล้วนแต่เชื่อมต่อกัน ถ้าเราทำอะไรกับต้นน้ำ ผลอาจปรากฏปลายน้ำในอีกหลายปี ดังนั้นการจัดการน้ำแบบแยกหน่วยงานอาจมีข้อจำกัด รัฐบาลอินเดียเองจึงพูดถึงการทำงานข้ามภาคส่วนและข้ามรัฐ เพราะปัญหาน้ำไม่ได้หยุดตรงเส้นเขตการปกครอง
• ประเด็น AI ได้รับความสนใจต่อเนื่องตลอดงาน มีช่วงเกี่ยวกับเทคโนโลยีดิจิทัล, AI และนวัตกรรม และอีกช่วงหนึ่งพูดถึง AI, Machine Learning และการตรวจจับระยะไกล (Remote Sensing) สำหรับความมั่นคงทางน้ำ รวมถึงการทำแบบจำลองน้ำท่วมบริเวณจุดบรรจบของแม่น้ำ
• ตรงนี้มีคำว่าการตรวจจับระยะไกลหรือ Remote Sensing ท่านผู้ฟังอาจสงสัยว่าคืออะไร อธิบายได้ง่าย ๆ ด้วยการยกตัวอย่าง เช่น สมมติอยากรู้ว่า “พื้นที่ต้นน้ำเปลี่ยนไปอย่างไร” ไม่จำเป็นต้องส่งเจ้าหน้าที่เดินขึ้นเขาทุกตารางกิโลเมตร เพราะดาวเทียมสามารถถ่ายภาพพื้นที่เหล่านั้นได้ เราสามารถดูว่าป่าเพิ่มหรือลด พื้นที่เกษตรเพิ่มขึ้นหรือไม่ เมืองขยายตัวอย่างไร แหล่งน้ำเปลี่ยนไปอย่างไร พื้นที่ใดได้รับผลกระทบจากน้ำท่วมบ้าง เมื่อเอาข้อมูลเหล่านี้มารวมกับข้อมูลฝนและน้ำเราจึงได้ภาพที่ละเอียดกว่าเดิม และเมื่อเอา Machine Learning เข้ามาช่วย ก็สามารถสร้างแบบจำลองที่ซับซ้อนขึ้นได้นั่นเอง

นอกจากนี้อินเดียกำลังคิดเรื่องการจัดการน้ำเสียอีกด้วย

• อีกประเด็นที่ผมว่าดีมากในการประชุมครั้งนี้คือ “greywater” หรือภาษาไทยเรียกว่า “น้ำทิ้ง” ซึ่งเป็นน้ำที่ผ่านการใช้งาน แต่ยังไม่ปนเปื้อนถึงระดับ “blackwater” ที่เรียกว่า “น้ำโสโครก” ตัวอย่างของน้ำทิ้งก็เช่นน้ำที่เกิดจากการล้างมือ อาบน้ำ ล้างรถ เป็นต้น ในงานนี้มีการพูดถึงการจัดการ greywater แบบกระจายตัวและการนำน้ำกลับมาใช้ใหม่ โดยเน้นว่าการจัดการน้ำเสียแบบนี้ไม่มีสูตรเดียวที่ใช้ได้ทุกพื้นที่ ต้องปรับให้เหมาะกับสภาพท้องถิ่นและความต้องการของชุมชน
• นี่นำไปสู่แนวคิดสำคัญ กล่าวคือน้ำที่เราใช้แล้ว ไม่จำเป็นต้องกลายเป็นน้ำที่หมดประโยชน์ น้ำบางประเภทสามารถผ่านการบำบัดแล้วนำกลับมาใช้ในกิจกรรมที่ไม่ต้องการน้ำดื่ม เช่นใช้รดต้นไม้ ใช้งานซักล้างบางประเภท งานอุตสาหกรรมบางอย่าง หรือการใช้งานอื่น ๆ ที่เหมาะสม แนวคิดนี้คือการใช้ซ้ำ (reuse) ซึ่งสำคัญมากในประเทศที่มีแรงกดดันด้านน้ำ

ในสุนทรพจน์เปิดงาน รองประธานาธิบดีราธกฤษณันพูดถึงภูมิปัญญาดั้งเดิมของอินเดียในการจัดการน้ำ และเสนอว่าสิ่งที่สังคมอินเดียสะสมมาหลายศตวรรษอาจมีบทเรียนสำหรับปัญหาปัจจุบัน 

• ลองตั้งคำถามว่า คนโบราณไม่มีดาวเทียม ไม่มี Machine Learning แล้วเขาจัดการน้ำอย่างไร คำตอบคือเขาต้องสังเกตธรรมชาติ ดูฝนและดูระดับน้ำ สร้างสระ สร้างคลอง สร้างระบบกระจายน้ำ อาศัยภูมิประเทศ และสะสมความรู้จากประสบการณ์หลายชั่วอายุคน
• วันนี้เรามีเครื่องมือใหม่ มีดาวเทียม เซนเซอร์ ฐานข้อมูล และมี AI ช่วยวิเคราะห์ แต่โจทย์พื้นฐานยังเหมือนเดิม กล่าวคือ จะทำอย่างไรให้น้ำที่มีอยู่อย่างจำกัดเพียงพอกับคนและธรรมชาติ การมี AI ไม่ได้แปลว่าปัญหาน้ำจะหายไป เพราะ AI ไม่สามารถสร้างฝน หยุดยั้งการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ สร้างแม่น้ำใหม่ เปลี่ยนกฎหมายโดยกำหนดให้ทุกคนประหยัดน้ำ และแก้ความขัดแย้งเรื่องการแบ่งน้ำโดยอัตโนมัติ

AI เป็นเครื่องมือที่ล้ำสมัยก็จริง แต่การตัดสินใจยังเป็นเรื่องของมนุษย์

• รัฐบาลอินเดียเองวางเรื่องนี้ไว้ในกรอบที่ใหญ่กว่าเทคโนโลยี คือการร่วมมือระหว่างรัฐ หน่วยงาน นักวิจัย ชุมชน ภาคเอกชน และผู้ใช้น้ำ ดังนั้น ข้อมูลสามารถช่วยให้เราเห็นปัญหาชัดขึ้น แต่ไม่ได้ทำให้คำถามทางสังคมหายไป 
• AI อาจบอกว่า ทางเลือก A ใช้น้ำน้อยกว่า B แต่สังคมยังต้องคุยกันว่า เราจะเลือก A หรือ B และใครต้องรับต้นทุน นี่แหละคือเหตุผลที่งานนี้มีทั้งวิศวกร นักวิจัย นักนโยบาย ชุมชน และผู้ประกอบการ ไม่ใช่มีแต่โปรแกรมเมอร์

ประเด็นปิดท้ายที่น่าสนใจคือ น้ำมีบทบาทต่อความสัมพันธ์ระหว่างมลรัฐอย่างมิอาจหลีกเลี่ยงได้

• เราต่างทราบดีว่า อินเดียเป็นประเทศสหพันธรัฐขนาดใหญ่มาก ประกอบไปด้วยหลายมลรัฐ และแม่น้ำไม่ได้สนใจว่าเส้นแบ่งมลรัฐอยู่ตรงไหน น้ำจึงเกี่ยวข้องกับความร่วมมือระหว่างมลรัฐอย่างไม่อาจแยกขาดจากกันได้เลย
• ในงานประชุมครั้งนี้มีการพูดถึงความร่วมมือระหว่างรัฐและการจัดการทรัพยากรร่วมกันด้วย นี่สามารถอธิบายได้ง่าย ๆ ว่า “ถ้ารัฐต้นน้ำทำอย่างหนึ่ง รัฐปลายน้ำอาจได้รับผล” ดังนั้นต่อให้มี AI ที่ทำนายข้อมูลต่าง ๆ ได้แม่นยำมาก ก็ยังคงต้องมีมนุษย์คุยกับมนุษย์อยู่ดี

💡 รายการปกิณกะอินเดีย วันเสาร์ 10.30 น. Chula Radio [3 ต.ค.69]

ผู้ดำเนินรายการ: รศ.สุรัตน์ โหราชัยกุล ภาควิชาความสัมพันธ์ระหว่างประเทศ คณะรัฐศาสตร์ และศูนย์อินเดียศึกษา สถาบันเอเชียศึกษา จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย และ ณัฐ วัชรคิรินทร์ นักวิชาการอิสระ