นักวิชาการจี้รื้อระบบเตือนภัย ‘ตายก่อนเตือน' แนะเปิดรับข้อมูลนอกระบบ รับมือภัยพิบัติ

สถานการณ์น้ำท่วมในพื้นที่กรุงเทพมหานครช่วงวันที่ 25–26 กันยายน 2569 สะท้อนช่องว่างของระบบเตือนภัย หลังประชาชนหลายพื้นที่ โดยเฉพาะรัชดา–ลาดพร้าว ระบุว่าได้รับข้อความ Cell Broadcast หลังน้ำเริ่มท่วมแล้ว ขณะที่ภาครัฐชี้ว่าปัญหาไม่ได้เกิดจากระบบส่งข้อความโดยตรง แต่เกี่ยวข้องกับขั้นตอนประเมินสถานการณ์ การยืนยันพื้นที่ และการประสานงานระหว่างกรุงเทพมหานครกับกรมป้องกันและบรรเทาสาธารณภัย (ปภ.)

สำหรับระบบ Cell Broadcast แม้สามารถกระจายข้อความไปยังโทรศัพท์ในพื้นที่เป้าหมายได้อย่างรวดเร็ว แต่ก่อนถึงขั้นตอนส่งข้อความต้องผ่านการประเมินภัย ยืนยันพื้นที่ จัดทำข้อความ และอนุมัติคำสั่ง ส่งผลให้หากกระบวนการก่อนการแจ้งเตือนล่าช้า ประชาชนก็จะได้รับคำเตือนช้าเช่นกัน

ตายก่อนเตือน ต้องรื้อระบบ

รองศาสตราจารย์ ดร.อัทธ์ พิศาลวานิช คณะเศรษฐศาสตร์ มหาวิทยาลัยรังสิต และผู้เชี่ยวชาญด้านเศรษฐกิจและการค้าระหว่างประเทศและอาเซียน เปิดเผยกับ “ฐานเศรษฐกิจ” ว่า บทเรียนสำคัญจากเหตุการณ์ครั้งนี้คือระบบ Cell Broadcast ต้องทำหน้าที่เป็น Early Warning หรือ “เตือนก่อนตาย ไม่ใช่ตายก่อนเตือน” เพราะหัวใจของการเตือนภัยคือการทำให้ประชาชนมีเวลาเตรียมตัวก่อนสถานการณ์จะรุนแรง

ดร.อัทธ์มองว่า การอ้างว่าพื้นที่ต่างจังหวัดไม่ส่งข้อมูล หรือจำเป็นต้องรอผู้บังคับบัญชาสั่งการ ไม่ควรเป็นข้อจำกัดของระบบเตือนภัย เนื่องจากเมื่อมีสัญญาณความเสี่ยง หน่วยงานรัฐควรสามารถประเมินสถานการณ์และส่งต่อข้อมูลให้ประชาชนได้ทันเวลา

ในมุมมองความบกพร่องครั้งนี้สะท้อนถึงการประเมินสถานการณ์ที่ไม่ทันต่อความรุนแรงของฝนและน้ำ โดยมีความมั่นใจว่าฝนจะไม่ตกต่อเนื่องยาวนาน จนทำให้ไม่ได้เตรียมรับมือกับสถานการณ์ที่มีความรุนแรงสูง ซึ่ง ดร.อัทธ์ประเมินว่าความรุนแรงอยู่ในระดับประมาณ 70–80% ของเหตุการณ์ปี 2554

ดังนั้น ระบบเตือนภัยจำเป็นต้องเปลี่ยนจากการรอให้สถานการณ์ชัดเจนแล้วจึงแจ้งเตือน เป็นการใช้ข้อมูลและการคาดการณ์เพื่อเตือนล่วงหน้า แม้ยังมีความไม่แน่นอนบางส่วน เพราะการเตือนเร็วเปิดโอกาสให้ประชาชน ภาคธุรกิจ และหน่วยงานในพื้นที่เตรียมตัวและลดความเสียหายได้มากกว่า

เชื่อมข้อมูลภูมิอากาศถึงพื้นที่

ดร.อัทธ์เสนอว่า รัฐควรยกระดับการบูรณาการข้อมูล โดยเฉพาะข้อมูลจากหน่วยงานที่มีความเชี่ยวชาญด้านสภาพภูมิอากาศ และต้องเปิดรับข้อมูลจากผู้เชี่ยวชาญภายนอกระบบราชการมากขึ้น ไม่ควรมองว่าการส่งข้อมูลหรือการคาดการณ์จากภาคประชาชนและผู้เชี่ยวชาญเป็นการก้าวก่ายการทำงานของภาครัฐ

กรณีข้อมูลการพยากรณ์จาก “เพจดินฟ้าอากาศ” เป็นตัวอย่างที่ควรถูกนำมาศึกษาและแลกเปลี่ยนข้อมูล โดย ดร.อัทธ์เห็นว่า กรมอุตุนิยมวิทยาควรเข้าไปศึกษาแนวทางการติดตามข้อมูล วิธีการวิเคราะห์ และแหล่งข้อมูลสภาพภูมิอากาศที่เพจดังกล่าวนำมาใช้ เพื่อดูว่าสามารถนำองค์ความรู้หรือเทคโนโลยีบางส่วนมาปรับใช้กับระบบของภาครัฐได้หรือไม่

ทั้งนี้ ไม่ควรจำกัดการรับรู้ข้อมูลอยู่เฉพาะเครื่องมือหรือระบบของหน่วยงานรัฐ เพราะเทคโนโลยีและวิธีวิเคราะห์ข้อมูลมีการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว โดยเฉพาะคนรุ่นใหม่ที่อาจมีแนวคิดและวิธีประมวลผลข้อมูลรูปแบบใหม่ ซึ่งอาจช่วยเพิ่มความแม่นยำในการคาดการณ์ได้

ดร.อัทธ์มองว่า ความเชื่อมั่นของประชาชนต่อแหล่งข้อมูลการพยากรณ์กำลังเปลี่ยนแปลง เมื่อประชาชนพบว่าข้อมูลจากแหล่งภายนอกสามารถคาดการณ์ฝนตกหนักต่อเนื่องได้ จึงเป็นบทเรียนให้ภาครัฐต้องเปิดพื้นที่แลกเปลี่ยนข้อมูลมากขึ้น แทนที่จะปิดกั้นข้อมูลที่อยู่นอกระบบราชการ

ในระยะสั้น การแจ้งเตือนจึงไม่ควรจบเพียงข้อความว่าให้ประชาชนยกของขึ้นที่สูงหรืออพยพ แต่ต้องระบุข้อมูลที่นำไปใช้ได้จริง เช่น จุดศูนย์อพยพที่ปลอดภัยและจุดจอดรถที่ปลอดภัย ล่วงหน้าอย่างน้อย 1 วัน เพื่อให้ประชาชนมีเวลานำทรัพย์สินและยานพาหนะออกจากพื้นที่เสี่ยง

พร้อมกันนั้นควรจัดตั้งศูนย์อพยพและพักพิงแบบกระจายตัว โดยประสานสถานศึกษา มหาวิทยาลัย ห้างสรรพสินค้า และโรงแรมในพื้นที่ เพื่อไม่ให้ประชาชนต้องเดินทางไกลหรือฝ่ากระแสน้ำไปยังศูนย์พักพิงเพียงจุดเดียว

วางระบบอาหาร–อพยพ ลดแรงกระแทกเศรษฐกิจ

นอกจากการเตือนภัยและอพยพแล้ว ดร.อัทธ์เสนอให้รัฐเตรียมระบบโลจิสติกส์อาหารและ “ครัวกลาง” รวมถึงจุดกระจายเสบียง เพื่อรองรับกรณีสินค้าจากโมเดิร์นเทรดและร้านสะดวกซื้อไม่เพียงพอ โดยต้องบูรณาการระหว่างกระทรวงมหาดไทย กระทรวงคมนาคม กระทรวงพาณิชย์ และกระทรวงสาธารณสุข

อีกด้านคือการจัดระบบขนส่งกลุ่มเปราะบาง โดยเฉพาะผู้สูงอายุและผู้ป่วย เพื่อให้สามารถเคลื่อนย้ายออกจากพื้นที่เสี่ยงได้อย่างเป็นระบบ ไม่ต้องรอจนสถานการณ์รุนแรงแล้วจึงเริ่มดำเนินการ

สำหรับผลกระทบทางเศรษฐกิจ ดร.อัทธ์ประเมินจากการคาดการณ์ว่าจะมีพื้นที่ประสบภัย 48 จังหวัดว่า ความเสียหายรวมทุกกิจกรรมการผลิตอยู่ในกรอบ 16,000–33,000 ล้านบาท โดยมีค่ากลางประมาณ 25,000 ล้านบาท และหากสถานการณ์ยืดเยื้อ ค่าความเสียหายในระดับสูงอาจขยับขึ้นถึง 33,000 ล้านบาท

เมื่อจำแนกภาคเศรษฐกิจที่ได้รับผลกระทบมากที่สุด 3 อันดับ ได้แก่ ภาคอุตสาหกรรม ภาคเกษตรกรรม และภาคค้าส่ง–ค้าปลีก รวมถึงภัตตาคารและร้านอาหาร แต่รูปแบบความเสียหายแตกต่างกันตามพื้นที่

ในต่างจังหวัด ภาคอุตสาหกรรมทั้ง SMEs และผู้ประกอบการรายใหญ่ได้รับผลกระทบจากน้ำท่วม การสั่งปิดโรงงาน การขาดแคลนวัตถุดิบ และปัญหาพนักงานเดินทางมาทำงานไม่ได้ ขณะที่ภาคเกษตรได้รับผลกระทบจากการไม่สามารถเก็บเกี่ยวผลผลิต

ส่วนกรุงเทพฯ ภาคค้าส่ง–ค้าปลีกและธุรกิจร้านอาหารได้รับผลกระทบมาก เนื่องจากวัตถุดิบจากภาคกลางไม่สามารถขนส่งเข้ามาได้ ขณะที่พนักงานและลูกค้าได้รับผลกระทบจากน้ำท่วมจนร้านค้าต้องปิดให้บริการ นอกจากนี้ยังมีผลต่อภาคการเงินและประกันภัย รวมถึงภาคบริหารราชการจากปัญหาการเดินทาง

อย่างไรก็ตาม เหตุการณ์ครั้งนี้เกิดคาบเกี่ยวกับช่วงวันเสาร์–อาทิตย์และวันหยุดราชการพิเศษรวม 4 วัน ซึ่งช่วยลดผลกระทบต่อกิจกรรมทางเศรษฐกิจบางส่วน หากเกิดขึ้นในช่วงวันทำงานปกติ ความเสียหายอาจสูงกว่านี้

บทเรียนสำคัญจึงอยู่ที่การยกระดับระบบเตือนภัยจากการ “แจ้งเมื่อเกิดเหตุ” เป็นการ “เตือนล่วงหน้า” โดยต้องเชื่อมข้อมูลสภาพภูมิอากาศ ข้อมูลพื้นที่ และข้อมูลจากผู้เชี่ยวชาญหลายแหล่งเข้าสู่กระบวนการตัดสินใจเดียวกัน พร้อมกำหนดแผนอพยพ ระบบอาหาร และการช่วยเหลือกลุ่มเปราะบางให้พร้อมก่อนเกิดเหตุ

ทั้งนี้ท้ายที่สุดแล้ว ประสิทธิภาพของระบบเตือนภัยไม่ได้วัดเพียงว่าข้อความถูกส่งถึงโทรศัพท์เร็วแค่ไหน แต่ต้องวัดจากว่า ประชาชนได้รับข้อมูลเร็วพอที่จะเอาชีวิต ทรัพย์สิน และกิจกรรมทางเศรษฐกิจออกจากแนวภัยได้หรือไม่