อินเดียวิกฤติ อุตสาหกรรมทำพิษ น้ำเสียทะลัก 'บทเรียนสู่การใช้ AI กอบกู้สายน้ำในไทย'

มลพิษทางน้ำในแม่น้ำสายสำคัญของอินเดียรุนแรงถึงขีดสุด ทั้งคงคา ยมุนา และโจจารี กำลังเผชิญกับการล่มสลายเชิงหน้าที่ หลักๆ มาจากโรงงานฟอกหนังและสิ่งทอที่ปล่อยน้ำเสียปนสารพิษออกสู่แม่น้ำโดยไม่ผ่านการบำบัด ภัยคุกคามนี้ไม่ใช่แค่ปัญหาสิ่งแวดล้อม แต่กระทบต่อการอยู่รอดของมนุษย์ การเกษตร และเศรษฐกิจท้องถิ่น อินเดียกำลังทดลองใช้ AIและภาพถ่ายดาวเทียมเพื่อเปลี่ยน "ข้อมูล" ให้เป็น "การบังคับใช้กฎหมาย" อย่างชาญฉลาด บทเรียนนี้สำคัญอย่างยิ่งต่อการบริหารจัดการแม่น้ำในประเทศไทย

สายน้ำแห่งชีวิต...กำลังจะตาย

แม่น้ำในประเทศอินเดียเป็นแหล่งน้ำสำคัญสำหรับประชากรจำนวนมาก ทั้งเพื่อการดื่มและการเกษตร ทว่า ปัจจุบัน แม่น้ำหลายสายกำลังเข้าสู่ภาวะวิกฤติ โดยเฉพาะอย่างยิ่งแม่น้ำ ยมุนา (Yamuna) ซึ่งเป็นสาขาใหญ่ของแม่น้ำคงคา และแม่น้ำ คงคา (Ganga) เอง รวมถึงแม่น้ำ สัพรมติ (Sabarmati) และ โจจารี (Jojari) ที่กำลังเผชิญกับภาวะเสื่อมโทรมอย่างหนัก และอาจล่มสลายลงในทศวรรษหน้า

อินเดียมีประชากรถึง 18 % ของโลก แต่มีทรัพยากรน้ำจืดหมุนเวียนเพียง 4 % เท่านั้น ความไม่สมดุลนี้ยิ่งเพิ่มความเสี่ยงจากการเสื่อมโทรมของแม่น้ำ

อุตสาหกรรมฟอกหนังและสิ่งทอคือตัวการใหญ่

ผู้ร้ายหลักในการทำลายแม่น้ำคือ อุตสาหกรรมสิ่งทอและฟอกหนัง ซึ่งใช้ปริมาณน้ำมหาศาล และสร้างของเสียที่ยากต่อการกำจัด น้ำเสียจากโรงงานเหล่านี้มักปนเปื้อนสารเคมีอันตราย เช่น โครเมียม สีย้อม และเกลือ ซึ่งระบบบำบัดน้ำเสียทั่วไปไม่สามารถกำจัดได้

• ผลกระทบต่อสุขภาพและเศรษฐกิจ: การศึกษาใกล้โรงงานฟอกหนังในเมืองกานปูร์ (Kanpur) พบปริมาณโครเมียมในน้ำบาดาลสูงเกินกว่าเกณฑ์ความปลอดภัยมาก ซึ่งเชื่อมโยงโดยตรงกับความเสี่ยงด้านสุขภาพที่ร้ายแรง

• ผืนดินที่ตายแล้ว: ในรัฐราชสถาน ชาวนาเล่าว่าพื้นที่เกษตรกรรมของพวกเขาใกล้แม่น้ำโจจารีกลายเป็นดินที่ไม่สามารถปลูกอะไรได้อีกต่อไป ถูกปกคลุมด้วยน้ำสีดำตลอดทั้งปี ทำให้หลายครอบครัวต้องละทิ้งอาชีพเกษตรกรรมที่สืบทอดกันมาและต้องอพยพไปหาเลี้ยงชีพอื่นแทน

แม่น้ำสามารถฟื้นตัวได้ในระยะเวลาหลายสิบปี แต่ชุมชน การเกษตร และระบบประปาไม่สามารถทนต่อมลพิษในระยะยาวได้

จากข้อมูลสู่ "ความชาญฉลาด" ด้วย AI

อินเดียได้เริ่มติดตั้งระบบเฝ้าระวังน้ำทิ้งต่อเนื่อง (Continuous Effluent Monitoring Systems) แต่การบังคับใช้กฎหมายมักล่าช้าหลายสัปดาห์หรือหลายเดือนหลังการละเมิดเกิดขึ้น ทำให้ความเสียหายเกิดขึ้นไปแล้ว

นักวิจัยกำลังมองหาวิธีการใหม่ๆ โดยใช้ ปัญญาประดิษฐ์ (AI) และ ภาพถ่ายดาวเทียม เพื่อเปลี่ยนระบบจากการเฝ้าระวังแบบตั้งรับ (Passive Sensors) ไปสู่ ความชาญฉลาดเชิงรุก (Active Intelligence)

AI สามารถช่วยได้อย่างไร?

• ตรวจจับทันที: ตรวจจับการเปลี่ยนแปลงกะทันหันของค่า pH หรือมาตรวัดอื่นๆ ได้แบบเรียลไทม์
• คาดการณ์ล่วงหน้า: คาดการณ์ความล้มเหลวของอุปกรณ์ในโรงบำบัดก่อนที่จะมีการปล่อยน้ำเสียที่ผิดกฎหมาย
• ระบุผู้กระทำผิด: ค้นหาจุดที่น่าสงสัยในการปล่อยน้ำเสียที่ผิดกฎหมาย โดยเชื่อมโยงภาพถ่ายดาวเทียม ข้อมูลการไหลของน้ำ และประวัติ
• จัดลำดับความสำคัญ: จัดลำดับความสำคัญในการตรวจสอบพื้นที่ที่มีแนวโน้มจะเกิดปัญหามากที่สุด

บทเรียนสำหรับประเทศไทย

ประเทศไทยมีแม่น้ำสายหลักและลำน้ำสาขาที่สำคัญหลายสาย และยังคงประสบปัญหาคุณภาพน้ำเสื่อมโทรมจากแหล่งกำเนิดมลพิษต่างๆ เช่นกัน ข้อมูลจาก กรมควบคุมมลพิษ (คพ.) กระทรวงทรัพยากรธรรมชาติและสิ่งแวดล้อม ได้ทำการเฝ้าระวังและรายงานสถานการณ์คุณภาพสิ่งแวดล้อมของแม่น้ำสายหลักในประเทศไทยอย่างต่อเนื่อง โดยในปี พ.ศ. 2567 พบว่า แม่น้ำหลายสายยังคงมีปัญหาด้านคุณภาพน้ำ

แหล่งข้อมูลอ้างอิงของไทย

• แม่น้ำเจ้าพระยาและท่าจีน: ข้อมูลจาก คพ. ชี้ว่า คุณภาพน้ำบริเวณแม่น้ำเจ้าพระยาและแม่น้ำท่าจีนในหลายช่วง โดยเฉพาะพื้นที่ชุมชนและเขตอุตสาหกรรม ยังคงอยู่ในระดับเสื่อมโทรม โดยมีค่าออกซิเจนละลายน้ำ (DO) ต่ำ และปริมาณของแข็งแขวนลอย (SS) สูงกว่าเกณฑ์
• แม่น้ำสายอื่นๆ: แม่น้ำในพื้นที่ที่มีการเกษตรและอุตสาหกรรมหนาแน่น เช่น แม่น้ำบางปะกง แม่น้ำแม่กลอง และแม่น้ำในภาคตะวันออกเฉียงเหนือบางสาย ก็ยังคงมีปัญหาด้านคุณภาพน้ำเช่นกัน ซึ่งสอดคล้องกับกรณีในอินเดียที่การเติบโตของเมืองและอุตสาหกรรมส่งผลกระทบต่อระบบนิเวศของแม่น้ำอย่างรุนแรง

การนำ AI มาใช้ในการบริหารจัดการน้ำในไทย

การประยุกต์ใช้เทคโนโลยีขั้นสูง เช่น AI และภาพถ่ายดาวเทียมแบบเรียลไทม์ ดังที่อินเดียกำลังริเริ่ม เป็นแนวทางสำคัญที่ประเทศไทยสามารถนำมาพิจารณาเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการเฝ้าระวังและบังคับใช้กฎหมายด้านมลพิษทางน้ำ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในพื้นที่เศรษฐกิจสำคัญอย่าง ระเบียงเศรษฐกิจภาคตะวันออก (EEC) และเขตอุตสาหกรรมตามแนวแม่น้ำสายหลัก เพื่อให้ "นวัตกรรม เทคโนโลยี และความรับผิดชอบ" สามารถนำมาซึ่งการอยู่ร่วมกันระหว่างภาคอุตสาหกรรมกับสุขภาพของแม่น้ำในระยะยาวได้