มจธ. เปิดสูตรปลูกต้นไม้ 3 ชั้น ดัก PM2.5 สูงสุด 40.5% ใช้ AI ปั้น “เกราะสีเขียว” ปกป้องคนกรุง

ปัญหา PM2.5 ในกรุงเทพฯ เป็นความท้าทายของการออกแบบและบริหารเมือง โดยจากข้อมูลพบว่าแหล่งกำเนิด PM2.5 มาจากรถยนต์ดีเซล 46% การเผาชีวมวล 22% อนุภาคทุติยภูมิ 14% รถยนต์เบนซิน 11% และแหล่งอื่นอีก 7% ทำให้บทบาทของ “ต้นไม้” จากพื้นที่เพื่อความร่มรื่นและความสวยงาม สู่ “พื้นที่สีเขียวลดฝุ่น” ด้วยการผสานองค์ความรู้ด้านพืชและกระบวนการพืชบำบัด เข้ากับเทคโนโลยี AI ระบบเซ็นเซอร์ และซอฟต์แวร์จำลองสามมิติ เพื่อช่วยหาคำตอบว่า ควรปลูกต้นไม้ชนิดใด และจัดวางอย่างไร จึงจะสร้าง “กำแพงสีเขียว” ที่ช่วยดักจับฝุ่นในเมืองได้อย่างมีประสิทธิภาพสูงสุด

จึงเป็นที่มาให้ รศ.ดร.ชัยรัตน์ ตรีทรัพย์สุนทร อาจารย์ประจำหลักสูตรวิทยาศาสตร์ชีวภาพเชิงบูรณาการและนวัตกรรม คณะทรัพยากรชีวภาพและเทคโนโลยี และหัวหน้าห้องปฏิบัติการ Remediation (RMT) สถาบันพัฒนาและฝึกอบรมโรงงานต้นแบบ มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าธนบุรี (มจธ.) และทีมวิจัย ได้พัฒนา “โปรแกรมจัดสวนลดฝุ่น” เพื่อช่วยพยากรณ์ประสิทธิภาพของสวนลดฝุ่น โดยภายในโปรแกรมประกอบด้วยพันธุ์พืชไทย 73 ชนิด แบ่งเป็น ไม้ประดับ 51 ชนิด ไม้ยืนต้น 13 ชนิด และไม้พุ่ม 9 ชนิด โดยต้นไม้แต่ละชนิดมีประสิทธิภาพในการลดฝุ่นได้แตกต่างกัน โดยประสิทธิภาพขึ้นอยู่กับลักษณะของใบ ทั้งความหนาแน่นของปากใบ ขนบนใบ ความขรุขระของพื้นผิว และชั้นไข พืชที่มีศักยภาพสูง ได้แก่ กัลปพฤกษ์ นีออน โมก รวมถึงเฟิร์นข้าหลวง เฟิร์นใบมะขาม พลูด่าง กลุ่มคล้า และกวักมรกต นอกจากนี้ยังพบว่าความชื้นบนใบในช่วงกลางคืนทำหน้าที่คล้ายกาวธรรมชาติ ช่วยให้ฝุ่นเกาะติดได้ดีขึ้น โดยในบางสภาวะ สามารถเพิ่มประสิทธิภาพการดักจับฝุ่นได้ อย่างไรก็ตามเมื่อพืชเผชิญฝุ่นสะสมและความเครียดต่อเนื่อง ประสิทธิภาพดังกล่าวก็สามารถลดลงได้

“ต้นไม้เครียดมากเวลาโดนฝุ่นสะสมเยอะๆ โดยจะตอบสนองด้วยการปิดปากใบเพื่อกักเก็บน้ำ และบางครั้งก็สับสนจนคิดว่าตอนกลางวันเป็นกลางคืน เมื่อเครียดถึงจุดหนึ่งก็จะสลัดใบทิ้งและหยุดทำหน้าที่ทันที เพราะฉะนั้นงานวิจัยของเราไม่ได้หยุดแค่ว่า ‘ต้นอะไรดักฝุ่นได้ดี’ แต่ต้องหาคำตอบต่อว่าจะทำอย่างไรให้พืชรักษาประสิทธิภาพในการดักฝุ่นได้อย่างต่อเนื่องภายใต้สภาพแวดล้อมจริงของเมือง” รศ.ดร.ชัยรัตน์ กล่าว

จุดเปลี่ยนสำคัญของงานวิจัยเกิดขึ้นเมื่อทีมพบว่า การเลือกชนิดต้นไม้เพียงอย่างเดียวยังไม่เพียงพอ เพราะ “รูปแบบการปลูกและการจัดวางต้นไม้” มีผลโดยตรงต่อประสิทธิภาพการดักฝุ่น จึงพัฒนาการจัดวางพืชแบบหลายระดับ (Multi-Tiered Planting Configuration) โดยผสมไม้คลุมดิน ไม้พุ่ม และไม้ยืนต้นเรือนยอดสูง เพื่อรับและชะลอการเคลื่อนที่ของอากาศในระดับต่างๆ ผลการศึกษาพบว่า การปลูกแบบ 3 ระดับ (3-Tier Configuration) โดยระยะแต่ละระดับมีความเหมาะสม สามารถลดฝุ่นได้สูงสุด 40.5% ในช่วงฤดูฝุ่น เพิ่มความชื้นสัมพัทธ์ประมาณ 9.9% และช่วยลดความเร็วของลมปั่นป่วน ทำให้ฝุ่นมีโอกาสตกตะกอนหรือถูกดักจับบนพืชมากขึ้น ขณะที่การจัดวางพืชแบบชั้นเดียวหรือแนวกั้นบางรูปแบบให้ผลประมาณ 6–8.2% สะท้อนว่า การรับมือ PM2.5 ในเมืองไม่ใช่เพียงเรื่องของ “จำนวนต้นไม้” แต่ “การออกแบบพื้นที่สีเขียว” ก็มีความสำคัญไม่แพ้กัน

ทีมวิจัยต่อยอดองค์ความรู้ด้านพืชด้วยการพัฒนา Predictive Multi-Layer Green Space Design Simulator ซอฟต์แวร์จำลองพื้นที่สีเขียวหลายชั้นในสภาพแวดล้อมสามมิติ ซึ่งรวบรวมฐานข้อมูลประสิทธิภาพการลดฝุ่นของพืช 73 ชนิด ผสมผสานการคำนวณการเคลื่อนที่ของอากาศและฝุ่น ตามทิศทางลมและความเข้มข้นฝุ่นเริ่มต้นที่ปรับค่าได้ โดยผู้ใช้สามารถเลือกชนิดพืช ความหนาแน่น ชั้นเรือนยอด ทิศทางลม และรูปแบบสวนก่อนนำไปปลูกจริงได้อย่างอิสระ โดยโปรแกรมจะพยากรณ์ประสิทธิภาพในการลดฝุ่นให้แบบอัตโนมัติ โดยใช้สมการจากผลการวิจัยจริงจากห้องปฏิบัติการโดยขณะนี้โปรแกรมมีความพร้อมในการใช้งานจริงและเผยแพร่เป็นสาธารณประโยชน์

นอกจากนี้ควบคู่กับการใช้ AI วิเคราะห์ข้อมูลคุณภาพอากาศจากเซ็นเซอร์ 70 จุดทั่วกรุงเทพฯ ต่อเนื่อง 4 ปี (2021-2024) พบว่าสวนใน กทม. เช่น สวนเบญจกิติและสวนลุมพินี มีค่า PM2.5 เฉลี่ย 20.40 ไมโครกรัมต่อลูกบาศก์เมตร เทียบกับพื้นที่ริมถนน 26.81 ไมโครกรัมต่อลูกบาศก์เมตร สะท้อนศักยภาพของพื้นที่สีเขียวในการเป็นส่วนหนึ่งของโครงสร้างพื้นฐานด้านคุณภาพอากาศของเมือง

“การใช้ข้อมูลและ AI ทำให้เราไม่ได้ออกแบบพื้นที่สีเขียวจากความรู้สึกเพียงว่า ตรงไหนควรปลูกต้นอะไรให้สวย แต่สามารถวิเคราะห์ได้ว่า หากฝุ่นมาจากทิศนี้ ลมพัดแบบนี้ และอาคารมีรูปแบบเช่นนี้ ควรใช้พืชชนิดใด ปลูกหนาแน่นเท่าไร และจัดชั้นเรือนยอดอย่างไร เพื่อช่วยลดการแพร่กระจายของฝุ่นไปยังพื้นที่ที่คนใช้งานมากที่สุด เทคโนโลยีจึงช่วยยืนยันว่าพื้นที่สีเขียวไม่ใช่เพียงเรื่องความสวยงาม แต่สามารถออกแบบให้เป็นโครงสร้างพื้นฐานด้านสิ่งแวดล้อมของเมืองได้” รศ.ดร.ชัยรัตน์ กล่าว

ปัจจุบันผลการวิจัยได้เข้าสู่การทดสอบในพื้นที่จริง ผ่านความร่วมมือระหว่าง มจธ. กรุงเทพมหานคร สำนักสิ่งแวดล้อม และสำนักงานเขตดินแดง โดยนำร่องบริเวณถนนรัชดาภิเษกฝั่งฟอร์จูนทาวน์ เพื่อสำรวจสภาพกายภาพและนำข้อมูลพืชมาประกอบการออกแบบพื้นที่สีเขียวด้วย AI ให้สัมพันธ์กับทิศทางลม แหล่งกำเนิดมลพิษ และรูปแบบอาคาร หากแนวทางดังกล่าวสามารถขยายผลได้ พื้นที่ที่ประชาชนมีโอกาสสัมผัสฝุ่นสูง ไม่ว่าจะเป็นริมถนน โรงเรียน โรงพยาบาล ป้ายรถโดยสาร หรือทางเท้า อาจถูกออกแบบให้มีแนวพืชที่ทำหน้าที่ลดการแพร่กระจายของฝุ่นอย่างเป็นระบบ

“สิ่งที่เราอยากเห็นคือเครือข่าย ‘Clean Zones’ กระจายอยู่ทั่วเมือง โดยแต่ละพื้นที่ถูกออกแบบตามบริบทของตัวเอง เพราะโจทย์ไม่ใช่แค่การเพิ่มจำนวนต้นไม้ แต่คือการทำให้พื้นที่สีเขียวมีหน้าที่ชัดเจน แนวทางนี้ไม่ได้เข้ามาแทนการควบคุมมลพิษที่ต้นทาง แต่เป็นอีกชั้นของการป้องกันที่จะช่วยลดการสัมผัสฝุ่นของประชาชน และทำให้ต้นไม้สามารถยกระดับจากองค์ประกอบทางภูมิทัศน์ไปเป็น ‘โครงสร้างพื้นฐานสีเขียว’ ของเมืองได้” รศ.ดร.ชัยรัตน์ กล่าว

การพัฒนาพื้นที่สีเขียว จากเดิมที่วัดความสำเร็จด้วย “จำนวนต้นไม้” ไปสู่การคำนึงถึง “ประสิทธิภาพของต้นไม้” และผลลัพธ์ที่เกิดขึ้นกับคนเมือง การผสานธรรมชาติเข้ากับวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีจึงอาจเป็นอีกเครื่องมือสำคัญในการออกแบบเมืองยุคใหม่ เพื่อให้พื้นที่สีเขียวไม่ได้เพียงสร้างร่มเงาและความสวยงาม แต่มีบทบาทในการรับมือมลพิษและสร้างสภาพแวดล้อมที่เอื้อต่อสุขภาพของประชาชนในระยะยาว

ส่งข่าวได้ที่  email : saowaporn12345@gmail.com    และ  bat_mamsao@yahoo.com