✅ KEY POINTS

 

* ระบบพยากรณ์อากาศทั่วโลกกำลังเปลี่ยนผ่านสู่การใช้เทคโนโลยี AI ร่วมกับแบบจำลองเชิงฟิสิกส์ เพื่อเพิ่มความเร็วและความแม่นยำในการคาดการณ์

 

* ศูนย์พยากรณ์อากาศชั้นนำอย่างยุโรป (ECMWF) และสหรัฐฯ (NOAA) ใช้ระบบแบบผสมผสาน (Hybrid) ที่รวมจุดแข็งของ AI และแบบจำลองดั้งเดิม ซึ่งให้ผลลัพธ์โดยรวมดีกว่าการใช้ระบบใดระบบหนึ่งเพียงอย่างเดียว

 

* ความแม่นยำของแต่ละระบบไม่สามารถสรุปเป็นตัวเลขเดียวได้ เนื่องจากมีการใช้เกณฑ์ประเมินที่แตกต่างกันสำหรับสภาพอากาศแต่ละประเภท เช่น อุณหภูมิ เส้นทางพายุ หรือปริมาณฝน

 

ระบบพยากรณ์อากาศทั่วโลกกำลังเปลี่ยนผ่านจากการเพิ่มกำลังซูเปอร์คอมพิวเตอร์เพียงอย่างเดียว ไปสู่การใช้ปัญญาประดิษฐ์ หรือ AI ร่วมกับแบบจำลองฟิสิกส์และข้อมูลตรวจวัด เพื่อสร้างผลพยากรณ์ให้เร็วขึ้น เพิ่มรายละเอียดเชิงพื้นที่ และประเมินความเป็นไปได้ของสภาพอากาศหลายสถานการณ์

 

อย่างไรก็ตาม ความแม่นยำของแต่ละระบบไม่สามารถสรุปด้วยตัวเลขเดียว การพยากรณ์อุณหภูมิ เส้นทางพายุ และฝนหนักเฉพาะพื้นที่ใช้เกณฑ์ประเมินต่างกัน ผลทดสอบจึงต้องพิจารณาควบคู่กับตัวแปร พื้นที่ ช่วงเวลาทดสอบ และระยะพยากรณ์ล่วงหน้า

 

✅ ยุโรปใช้แบบจำลองฟิสิกส์คู่ AI

 

ศูนย์พยากรณ์อากาศระยะกลางแห่งยุโรป หรือ ECMWF เป็นองค์การระหว่างรัฐบาลที่ได้รับการสนับสนุนจากประเทศสมาชิกและประเทศร่วมมือรวม 35 ประเทศ มีสำนักงานใหญ่ในเมืองเรดิง สหราชอาณาจักร และศูนย์คอมพิวเตอร์ในเมืองโบโลญญา อิตาลี จึงเป็นโครงสร้างความร่วมมือระหว่างประเทศ ไม่ใช่ระบบของประเทศใดประเทศหนึ่ง

 

ECMWF ใช้แบบจำลองฟิสิกส์ Integrated Forecasting System หรือ IFS ควบคู่กับ Artificial Intelligence Forecasting System หรือ AIFS โดย AIFS แบบ ensemble สร้างผลพยากรณ์ 51 สมาชิก หรือชุดผลคาดการณ์ที่แตกต่างกันเล็กน้อย เพื่อสะท้อนความไม่แน่นอน แทนการพิจารณาผลพยากรณ์เพียงชุดเดียว

 

ในประกาศเปิดใช้ AIFS ENS รุ่นแรกเมื่อวันที่ 1 กรกฎาคม 2025 ECMWF ระบุว่าระบบสร้างผลพยากรณ์เร็วกว่าแบบจำลองฟิสิกส์มากกว่า 10 เท่า และมีผลประเมินเหนือกว่าในหลายเกณฑ์ รวมถึงอุณหภูมิพื้นผิว โดยบางเกณฑ์ดีขึ้นสูงสุด 20% อย่างไรก็ตาม ตัวเลขดังกล่าวไม่ได้หมายถึงอัตราพยากรณ์ถูกเพิ่มขึ้น 20 จุดเปอร์เซ็นต์ และไม่ครอบคลุมทุกตัวแปรหรือทุกพื้นที่ ระบบยังอาศัยกระบวนการผสานข้อมูลตามหลักฟิสิกส์เพื่อสร้างข้อมูลตั้งต้น

 

ล่าสุด วันที่ 12 พฤษภาคม 2026 ECMWF อัปเกรด IFS เป็น Cycle 50r1 และ AIFS เป็นรุ่น 2 โดย IFS ปรับปรุงการจำลองฝนจากเมฆฝนฟ้าคะนอง รวมถึงการเชื่อมข้อมูลบรรยากาศ มหาสมุทร และน้ำแข็งทะเล ส่วน AIFS เพิ่มการพยากรณ์คลื่นและพื้นที่ปกคลุมด้วยหิมะ ศูนย์ฯ รายงานว่า AIFS Single รุ่น 2 มีผลประเมินการพยากรณ์สองด้านนี้ดีขึ้นเมื่อเทียบกับ IFS Cycle 50r1

 

 

ด้านโครงสร้างพื้นฐาน ECMWF ประกาศในเดือนมกราคม 2020 ว่าทำสัญญากับ Atos มูลค่ากว่า 80 ล้านยูโร ระยะเวลา 4 ปี สำหรับจัดหาซูเปอร์คอมพิวเตอร์ BullSequana XH2000 ตัวเลขนี้เป็นมูลค่าสัญญาคอมพิวเตอร์ ไม่ใช่งบพัฒนา AIFS โดยเฉพาะ

 

✅ สหรัฐฯ ผสานระบบ AI กับแบบจำลองฟิสิกส์

 

องค์การบริหารมหาสมุทรและชั้นบรรยากาศแห่งชาติสหรัฐฯ หรือ NOAA เริ่มใช้ระบบ AIGFS, AIGEFS และ HGEFS เชิงปฏิบัติการวันที่ 17 ธันวาคม 2025 ครอบคลุมทั้งแบบจำลอง AI ที่ให้ผลพยากรณ์ชุดเดียว แบบ ensemble และระบบผสมระหว่าง AI กับแบบจำลองฟิสิกส์

 

AIGFS และ AIGEFS พยากรณ์ล่วงหน้าได้ถึง 16 วัน โดยออกรอบวันละ 4 ครั้ง ส่วน HGEFS รวม 31 สมาชิกจากระบบ AI AIGEFS กับ 31 สมาชิกจากระบบฟิสิกส์ GEFS เป็นผลพยากรณ์รวม 62 สมาชิก ครอบคลุมล่วงหน้าถึง 10 วัน จุดเด่นคือใช้ผลจากสองแนวทางช่วยประเมินความไม่แน่นอนของสภาพอากาศ

 

ด้านความแม่นยำ NOAA/NCEP รายงานว่า AIGEFS เพิ่มระยะพยากรณ์ที่คงระดับทักษะได้ประมาณ 1 วันเมื่อเทียบกับ GEFS ขณะที่ HGEFS มีผลประเมินโดยรวมดีกว่าการใช้ระบบ AI หรือแบบจำลองฟิสิกส์เพียงแนวทางเดียว ผลดังกล่าวเป็นการประเมินของหน่วยงานผู้พัฒนา ไม่ใช่คะแนนจัดอันดับอิสระที่ใช้เทียบกับทุกประเทศได้โดยตรง

 

ด้านการลงทุน GDIT ประกาศในเดือนกุมภาพันธ์ 2020 ว่าได้รับสัญญาให้บริการทรัพยากรซูเปอร์คอมพิวเตอร์แก่ NOAA/NWS ภายใต้โครงการ WCOSS มูลค่ารวมประมาณการ 505 ล้านดอลลาร์สหรัฐ ครอบคลุมระยะเวลาหลัก 8 ปี และสิทธิขยายอีก 2 ปี เป็นมูลค่าบริการโครงสร้างพื้นฐาน ไม่ใช่งบพัฒนาแบบจำลอง AI เหล่านี้โดยเฉพาะ

 

✅ WeatherNext 3 เพิ่มรอบพยากรณ์ทุกชั่วโมง

 

ฝั่งภาคเอกชน Google DeepMind และ Google Research เปิดตัว WeatherNext 3 วันที่ 3 กันยายน 2026 โดยนำข้อมูลดาวเทียมค้างฟ้าที่อัปเดตต่อเนื่องมาประกอบกับข้อมูลวิเคราะห์บรรยากาศ เพื่อสร้างรอบพยากรณ์ใหม่ทุกชั่วโมง

 

ระบบพยากรณ์อุณหภูมิใกล้พื้นผิวและอุณหภูมิจุดน้ำค้าง ซึ่งใช้บ่งชี้ความชื้นในอากาศ ได้บนกริดประมาณ 5 กิโลเมตร ขณะที่ตัวแปรพื้นผิวอื่นมีความละเอียดประมาณ 10 กิโลเมตร และตัวแปรบรรยากาศประมาณ 25 กิโลเมตร จึงไม่ได้ให้ความละเอียด 5 กิโลเมตรกับทุกตัวแปร

 

WeatherNext 3 ยังเพิ่มการพยากรณ์ลมที่ระดับความสูง 100 เมตร เมฆ และรังสีจากดวงอาทิตย์ ซึ่งใช้ประกอบการวางแผนผลิตไฟฟ้าจากพลังงานลมและแสงอาทิตย์ได้

 

ด้านการพยากรณ์ฝน Google รายงานว่าคะแนนประเมินเชิงความน่าจะเป็น CRPS ดีขึ้นสูงสุด 60% เมื่อใช้ข้อมูลดาวเทียม IMERG ตรวจสอบ และดีขึ้น 10% เมื่อใช้ข้อมูลเครื่องวัดฝนตรวจสอบในช่วงระยะพยากรณ์ต้น โดยเป็นผลเปรียบเทียบกับระบบฐานตามการทดสอบของผู้พัฒนา ตัวเลขเหล่านี้ไม่ใช่อัตราพยากรณ์ถูก ทั้งนี้ CRPS เป็นคะแนนที่ค่ายิ่งต่ำยิ่งดี

 

Google อ้างถึงผลประเมินแบบเรียลไทม์ของ Brightband ด้วย แต่เอกสารวิธีประเมินของ Brightband ระบุว่า ยังไม่รวมคะแนนฝนของ WeatherNext 3 เพราะข้อมูลฝนมีเป้าหมายการฝึกและความละเอียดต่างจากระบบอื่น จึงยังไม่ควรใช้ผลดังกล่าวสรุปว่าระบบนี้แม่นยำที่สุดด้านฝน 

 

✅ สหราชอาณาจักรเปิดเกณฑ์วัดอุณหภูมิและลม

 

Met Office พัฒนาซูเปอร์คอมพิวเตอร์บนคลาวด์ร่วมกับ Microsoft และเข้าสู่การใช้งานระบบใหม่ในปี 2025 เพื่อรองรับการพยากรณ์ประจำวัน งานวิจัยภูมิอากาศ และการพัฒนาแบบจำลองที่ละเอียดขึ้น

 

จุดเด่นด้านการตรวจสอบคือการเปิดเผยผลประเมินพร้อมเกณฑ์ตัดสิน ในฤดูใบไม้ผลิปี 2026 ซึ่งตรวจเทียบข้อมูลจากประมาณ 120 จุดทั่วสหราชอาณาจักร การพยากรณ์อุณหภูมิสูงสุดล่วงหน้า 1 วันคลาดเคลื่อนไม่เกิน 2 องศาเซลเซียสใน 95% ของกรณี และลดเหลือ 77% เมื่อล่วงหน้า 5 วัน

 

ส่วนอุณหภูมิต่ำสุดผ่านเกณฑ์เดียวกัน 86% สำหรับล่วงหน้า 1 วัน และ 59% สำหรับ 5 วัน ขณะที่ความเร็วลมล่วงหน้า 1 วันคลาดเคลื่อนไม่เกิน 5 นอตใน 90% ของกรณี ตัวเลขนี้สะท้อนผลพยากรณ์ของ Met Office ในช่วงที่ประเมิน ไม่ใช่คะแนนของซูเปอร์คอมพิวเตอร์หรือ AI เพียงองค์ประกอบเดียว

 

รัฐบาลประกาศกรอบลงทุนในปี 2020 สูงสุด 1.2 พันล้านปอนด์ โดยมูลค่าสัญญาขีดความสามารถซูเปอร์คอมพิวเตอร์ที่คาดไว้คือ 854 ล้านปอนด์ เงินส่วนอื่นครอบคลุมเครือข่ายตรวจวัด การนำขีดความสามารถไปใช้ และค่าใช้จ่ายสำนักงานโครงการ

 

✅ อินเดียเน้นมรสุม พายุ และฝนหนัก

 

อินเดียเปิดใช้ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ Arka และ Arunika ในเดือนกันยายน 2024 ภายใต้โครงการลงทุน 850 โครรูปี หรือ 8,500 ล้านรูปี พร้อมระบบประมวลผล AI และการเรียนรู้ของเครื่องแยกเฉพาะ เพื่อพัฒนาแบบจำลองอากาศและภูมิอากาศ รวมถึงแบบจำลองระดับภูมิภาคที่ละเอียดถึง 1 กิโลเมตรหรือต่ำกว่าในบางพื้นที่ตามเป้าหมายการพัฒนา

 

ระบบของกรมอุตุนิยมวิทยาอินเดีย หรือ IMD ครอบคลุมตั้งแต่การพยากรณ์อากาศรุนแรงระยะใกล้ถึง 6 ชั่วโมง การพยากรณ์ระยะสั้นถึงกลาง 7 วัน ไปจนถึงแนวโน้มรายเดือนและฤดูกาล เพื่อสนับสนุนการเตือนภัย เกษตรกรรม และการบริหารจัดการน้ำ

 

ผลประเมินปี 2025 ระบุว่าอัตราตรวจพบฝนหนัก หรือ Probability of Detection อยู่ที่ 0.85 หมายถึงตรวจพบเหตุการณ์จริงได้ประมาณ 85% ภายใต้เกณฑ์ประเมินนั้น 

 

สำหรับเส้นทางพายุหมุนเขตร้อน ความคลาดเคลื่อนเฉลี่ยปี 2025 อยู่ที่ 80 กิโลเมตรเมื่อล่วงหน้า 24 ชั่วโมง และ 204 กิโลเมตรเมื่อล่วงหน้า 72 ชั่วโมง สูงกว่าค่าเฉลี่ยช่วงปี 2020–2024 ที่อยู่ที่ 72 และ 154 กิโลเมตรตามลำดับ แม้ความคลาดเคลื่อนด้านความรุนแรงพายุลดลง ผลพยากรณ์จึงไม่ได้ดีขึ้นพร้อมกันทุกด้าน และยังไม่สามารถระบุว่าการเปลี่ยนแปลงทั้งหมดเกิดจากซูเปอร์คอมพิวเตอร์รุ่นใหม่

 

✅ ญี่ปุ่นเพิ่มรายละเอียดกริด 1 กิโลเมตร

 

สำนักงานอุตุนิยมวิทยาญี่ปุ่น หรือ JMA มุ่งพัฒนาการคาดการณ์ฝนหนักที่เกิดเป็นแนวยาว ซึ่งอาจทำให้ฝนตกซ้ำในพื้นที่เดิมและเพิ่มความเสี่ยงน้ำท่วม โดยปี 2024 ขยายช่วงพยากรณ์ของแบบจำลองท้องถิ่นจาก 10 เป็น 18 ชั่วโมงในรอบที่กำหนด

 

ต่อมา วันที่ 17 มีนาคม 2026 JMA เพิ่มความละเอียดเชิงพื้นที่ของแบบจำลองท้องถิ่น โดยลดระยะห่างกริดจาก 2 เป็น 1 กิโลเมตร และเริ่มใช้ระบบพยากรณ์ท้องถิ่นแบบ Ensemble วันที่ 18 มีนาคม เพื่อประเมินความเป็นไปได้ของฝนหนักจากผลคาดการณ์หลายชุด

 

แบบจำลองท้องถิ่นอัปเดตทุกชั่วโมง พยากรณ์ถึง 18 ชั่วโมงวันละ 8 รอบ และถึง 10 ชั่วโมงในรอบอื่น กริดที่ละเอียดขึ้นช่วยให้ระบบแทนรายละเอียดพื้นที่และปรากฏการณ์อากาศได้มากขึ้น แต่ไม่ได้รับประกันว่าจะพยากรณ์ตำแหน่งฝนถูกต้องภายในระยะ 1 กิโลเมตร ทั้ง JMA ระบุว่ายังมีข้อจำกัดในการจำลองเมฆฝนฟ้าคะนองแต่ละก้อน

 

ประกาศอัปเกรดที่ตรวจสอบไม่ได้ให้คะแนนความแม่นยำรวมสำหรับจัดอันดับเทียบกับประเทศอื่น ขณะที่ประกาศเปิดใช้ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ปี 2024 ไม่ระบุมูลค่าจัดหาระบบรวม

 

ที่มา ฐานเศรษฐกิจ

วันที่ 30 กันยายน 2569