"ပထမ ၇၂ နာရီ အရေးပေါ် အသက်ရှင်ရေးအိတ် (72-Hour Emergency Kit / Grab Bag)" ပြင်ဆင်ထားဘို့ သတိပေးထုတ်ပြန်တဲ့ နိုင်ငံထဲမှာ ထိုင်းနိုင်ငံလဲ ပါလာတော့ မြန်မာနိုင်ငံသားတွေစိတ်ထဲမှာ သို့လောသို့လော တွေးတာတွေ များလာကြတယ်။ ဘာဖြစ်တော့မလိုလို ညာဖြစ်တော့မလိုလို တွေးရင်တွေးသလောက်ကျယ်ပြန့်ပါတယ် -

💡 တကယ်တန်း - "ရာသီဥတု ဖောက်ပြန်မှုကြောင့် ဘေးအန္တရာယ်များ ပိုမိုပြင်းထန်/ခန့်မှန်းရခက်လာခြင်း (Extreme Weather Shifts): မကြာသေးမီနှစ်များအတွင်း ရာသီဥတု ပြောင်းလဲမှုကြောင့် မကြုံစဖူး မိုးသည်းထန်စွာ ရွာသွန်းခြင်း၊ တိုင်ဖွန်းမုန်တိုင်းကြီးများ မကြာခဏ ဝင်ရောက်ခြင်းနှင့် ရုတ်တရက် မြေပြိုခြင်းများ ပိုများလာရာ နိုင်ငံကြီးများက ပြည်သူများအား "ဘေးမကျရောက်မီ ကြိုတင်ပြင်ဆင်မှု (Preparedness)" အလေ့အထ စွဲမြဲလာစေရန် တွန်းအားပေး နှိုးဆော်နေရခြင်း ဖြစ်သည်" လို့ တွေ့ရပါတယ်။

🔶 ထိုင်းနိုင်ငံ ဘေးအန္တရာယ် ကာကွယ်ရေးနှင့် လျှော့ပါးရေး ဌာန (DDPM) အပါအဝင် အမေရိကန် (FEMA)၊ ဂျပန်၊ ဥရောပနိုင်ငံများ စသည့် ကမ္ဘာတစ်ဝန်းရှိ သဘာဝဘေး စီမံခန့်ခွဲရေး အဖွဲ့အစည်းများက "ပထမ ၇၂ နာရီ အရေးပေါ် အသက်ရှင်ရေးအိတ် (72-Hour Emergency Kit / Grab Bag)" ပြင်ဆင်ထားရန် အလေးထား တိုက်တွန်းထုတ်ပြန်ရသည့် အဓိက အကြောင်းရင်း ၆ ချက် ရှိပါသည်-

📌 ကူညီကယ်ဆယ်ရေး ရောက်ရှိရန် အချိန်လိုအပ်ခြင်း (Response Lag): ငလျင်၊ ရေကြီးမှု သို့မဟုတ် မုန်တိုင်းကဲ့သို့ ဘေးဆိုးကြီးများ ကျရောက်ချိန်တွင် လမ်းတံတား ပျက်စီးခြင်း၊ သစ်ပင်/ဓာတ်တိုင် ပြိုလဲခြင်းနှင့် ရေနစ်မြုပ်ခြင်းတို့ကြောင့် ကယ်ဆယ်ရေးအဖွဲ့များ အခင်းဖြစ်နေရာသို့ ချက်ချင်း မရောက်ရှိနိုင်ပါ။ အစိုးရနှင့် ပရဟိတအဖွဲ့များ အခြေအနေကို စစ်ဆေးပြီး အကူအညီများ အပြည့်အဝ စတင်ဖြန့်ကြက်နိုင်ရန် အနည်းဆုံး ၄၈ နာရီမှ ၇၂ နာရီအထိ ကြာမြင့်လေ့ရှိသည်။

📌 အခြေခံ အဆောက်အအုံများ ရုတ်တရက် ပြတ်တောက်သွားခြင်း (Critical Infrastructure Failure): ဘေးအန္တရာယ် ကြီးကြီးမားမား ဖြစ်ပွားပါက ရေပိုက်လိုင်း၊ လျှပ်စစ်ဓာတ်အားလိုင်း၊ တယ်လီဖုန်းနှင့် အင်တာနက်လိုင်းများ ချက်ချင်း ပြတ်တောက်သွားတတ်သည်။ ကုန်တိုက်များ၊ စတိုးဆိုင်များနှင့် ဆေးဆိုင်များ ပိတ်ထားရုံမက အလိုအလျောက် ငွေထုတ်စက် (ATM) များနှင့် ဒစ်ဂျစ်တယ်ငွေပေးချေစနစ်များ သုံးမရတော့သဖြင့် ကိုယ်ပိုင် အသင့်သုံးပစ္စည်း မရှိပါက ချက်ချင်း ဒုက္ခကြုံရနိုင်သည်။

📌 အသက်ရှင်သန်နိုင်စွမ်းကို ထိန်းသိမ်းရန် (The Rule of Threes): သဘာဝဘေး အရေးပေါ်ပညာရပ်တွင် လူတစ်ဦးသည် အမိုးအကာမဲ့ ပြင်းထန်သော ရာသီဥတုဒဏ်ကို ၃ နာရီ၊ ရေမသောက်ဘဲ ၃ ရက် (၇၂ နာရီ)၊ အစားအစာမစားဘဲ ၃ ပတ်သာ အသက်ဆက်ရှင်နိုင်သည်ဟု သတ်မှတ်ထားသည်။ ထို့ကြောင့် ရေ၊ မရှိမဖြစ်ဆေးဝါးနှင့် အနွေးထည်/အဝတ်အစားတို့ကို ပထမ ၃ ရက်စာ အသင့်စုဆောင်းထားရန် တိုက်တွန်းခြင်း ဖြစ်သည်။

📌 ကယ်ဆယ်ရေး ဝန်ထုပ်ဝန်ပိုးကို လျှော့ချပေးခြင်း (Triage & Resource Allocation): ပြည်သူအများစုက ၇၂ နာရီစာ ကိုယ်ပိုင် ရပ်တည်နိုင်ပါက အရေးပေါ် ကယ်ဆယ်ရေးအဖွဲ့များသည် ဆေးရုံတက်နေရသူများ၊ သက်ကြီးရွယ်အိုများ၊ ကလေးသူငယ်များနှင့် ပြင်းထန်ဒဏ်ရာရသူများကဲ့သို့ အဆိုးရွားဆုံး အန္တရာယ်နှင့် ရင်ဆိုင်နေရသူများကို ဦးစားပေး ကယ်တင်နိုင်မည် ဖြစ်သည်။

📌 ချက်ချင်း အိမ်စွန့်ခွာရသည့် အခြေအနေအတွက် အသင့်ဖြစ်စေရန် (Immediate Evacuation): ရုတ်တရက် ရေတက်လာခြင်း၊ တောမီးကူးစက်လာခြင်း သို့မဟုတ် အဆောက်အအုံ ပြိုကျလုနီး အခြေအနေများတွင် ပစ္စည်းလိုက်လံသိမ်းဆည်းရန် အချိန်မရှိပါ။ အရေးကြီး စာရွက်စာတမ်း (မှတ်ပုံတင်၊ အိမ်ထောင်စုစာရင်း၊ ဆေးမှတ်တမ်း) နှင့် လိုအပ်သော ပစ္စည်းများကို တစ်အိတ်တည်းတွင် အသင့်ထည့်ထားခြင်းဖြင့် စက္ကန့်ပိုင်းအတွင်း ဆွဲယူကာ လွတ်ရာသို့ ပြေးနိုင်သည်။

📌 ရာသီဥတု ဖောက်ပြန်မှုကြောင့် ဘေးအန္တရာယ်များ ပိုမိုပြင်းထန်/ခန့်မှန်းရခက်လာခြင်း (Extreme Weather Shifts): မကြာသေးမီနှစ်များအတွင်း ရာသီဥတု ပြောင်းလဲမှုကြောင့် မကြုံစဖူး မိုးသည်းထန်စွာ ရွာသွန်းခြင်း၊ တိုင်ဖွန်းမုန်တိုင်းကြီးများ မကြာခဏ ဝင်ရောက်ခြင်းနှင့် ရုတ်တရက် မြေပြိုခြင်းများ ပိုများလာရာ နိုင်ငံကြီးများက ပြည်သူများအား "ဘေးမကျရောက်မီ ကြိုတင်ပြင်ဆင်မှု (Preparedness)" အလေ့အထ စွဲမြဲလာစေရန် တွန်းအားပေး နှိုးဆော်နေရခြင်း ဖြစ်သည်။
======
မြန်မာနိုင်ငံတွင် မကြာခဏ ကြုံတွေ့ရလေ့ရှိသော ရေကြီးရေလျှံမှု၊ ဆိုင်ကလုန်းမုန်တိုင်း၊ မြေပြိုမှု၊ ငလျင်နှင့် လျှပ်စစ်/ဆက်သွယ်ရေး ပြတ်တောက်မှု စသည့် မြေပြင်အခြေအနေများနှင့် ကိုက်ညီစေရန်အတွက် ၇၂ နာရီ အရေးပေါ်အိတ် (Grab Bag/Go-Bag) တွင် ထည့်သွင်းရမည့် မရှိမဖြစ် ပစ္စည်းများကို ကဏ္ဍ ၆ ခု ခွဲခြားဖော်ပြထားပါသည်။

၁။ သောက်သုံးရေနှင့် အာဟာရ (၃ ရက်စာ)

🔶 သောက်ရေသန့်ဗူးများ: လူတစ်ဦးလျှင် အနည်းဆုံး တစ်ရက် ၂ လီတာမှ ၃ လီတာနှုန်း (အိတ်ထဲတွင် အလွယ်တကူ သယ်နိုင်ရန် ၁ လီတာဗူး ၂-၃ ဗူး ထည့်ထားပါ)။

🔶 ရေသန့်ဆေးပြား (Water Purification Tablets): ရေကြီးချိန်တွင် သောက်သုံးရေ ပြတ်လပ်ပါက အနီးအနားရှိရေကို သန့်စင်သောက်သုံးနိုင်ရန်။

🔶 ချက်ပြုတ်ရန် မလိုသော အစားအစာများ:

📍 ဘီစကွတ်/ပေါင်မုန့်ခြောက်၊ စွမ်းအင်တက်စေသော Energy bar များ။

📍 ငါးသေတ္တာ၊ အသင့်စား အသားဘူး၊ ပဲဘူးများ (လက်ဖြင့် လွယ်ကူစွာ ဖွင့်နိုင်သော အဖုံးပါသည့် ဗူးများ ဖြစ်ရမည်)။

📍 ထန်းလျက်ခဲ၊ သကြားလုံး သို့မဟုတ် ဓာတ်ဆားထုတ် (ခွန်အားလျင်မြန်စွာ ရစေရန်)။

၂။ ဆေးဝါးနှင့် ရှေးဦးသူနာပြုပစ္စည်းများ (First Aid & Medicines)

🔶 နာတာရှည်ရောဂါသုံး ပုံမှန်သောက်ဆေးများ: သွေးတိုး၊ ဆီးချို၊ နှလုံး သို့မဟုတ် ပန်းနာရင်ကျပ် စသည့် မိသားစုဝင်များ နေ့စဉ်သောက်သုံးရသော ဆေးဝါးများ အနည်းဆုံး ၁ ပတ်စာ (ပလတ်စတစ်အိတ်ဖြင့် လေလုံအောင် ထုပ်ထားရန်)။

🔶 အခြေခံ အရေးပေါ်ဆေးဝါးများ:

📍 ပါရာစီတမော (အဖျားပျောက်ဆေး/အကိုက်အခဲပျောက်ဆေး)။

📍 ဝမ်းပိတ်ဆေး၊ ပိုးသတ်ဆေးနှင့် ဓာတ်ဆားထုပ် (ORX) — ရေကြီးရေလျှံချိန်တွင် ဝမ်းပျက်ဝမ်းလျှော အဖြစ်အများဆုံးဖြစ်သဖြင့် မဖြစ်မနေ လိုအပ်ပါသည်။

📍 ခြင်ပြေးလိမ်းဆေး သို့မဟုတ် ခြင်ဆေးခွေ (သွေးလွန်တုပ်ကွေးနှင့် ငှက်ဖျား ကာကွယ်ရန်)။

🔶 ရှေးဦးသူနာပြုပစ္စည်းများ: ပတ်တီး၊ ပလာစတာ၊ ဂွမ်း၊ အိုင်အိုဒင်း/အရက်ပြန်၊ ကတ်ကြေးအသေး။

၃။ ဆက်သွယ်ရေး၊ အလင်းရောင်နှင့် စွမ်းအင်

🔶 ဓာတ်မီး / ခေါင်းစွပ်ဓာတ်မီး (Headlamp): ဓာတ်ခဲအပိုများ သို့မဟုတ် Hand-crank (လက်လှည့်) ဓာတ်မီး။

🔶 ပါဝါဘဏ် (Power Bank): အားအပြည့်သွင်းထားသော အနည်းဆုံး 10,000–20,000 mAh ပါဝါဘဏ်နှင့် အားသွင်းကြိုးများ (ဖြစ်နိုင်ပါက အသေးစား ဆိုလာပြားပါသည့် ပါဝါဘဏ် ပိုသင့်တော်သည်)။

🔶 ခရာ (Whistle): အပျက်အစီးများကြား ပိတ်မိချိန် သို့မဟုတ် ရေဘေးသင့်ချိန်တွင် အော်ဟစ်စရာမလိုဘဲ အသံပြတ်သားစွာ ကယ်ဆယ်ရေးအဖွဲ့ထံ အချက်ပြနိုင်ရန်။

🔶 FM ရေဒီယိုအသေး (ဓာတ်ခဲသုံး): ဖုန်းလိုင်းနှင့် အင်တာနက် ပြတ်တောက်သွားချိန်တွင် မိုးလေဝသနှင့် အစိုးရ သတင်းထုတ်ပြန်ချက်များကို နားထောင်နိုင်ရန်။

🔶 ဖုန်းကတ် (SIM Card) အပို: ပြည်တွင်းတွင် လိုင်းမိနိုင်ခြေ မတူညီသော မိုဘိုင်းအော်ပရေတာ ၂ ခု၏ ဆင်းမ်ကတ်များ ဆောင်ထားခြင်း။

၄။ အရေးကြီး စာရွက်စာတမ်းများနှင့် ငွေသား

🔶 ရေစိုခံ ဇစ်ပိတ်အိတ် (Ziploc Bag) ဖြင့် သိမ်းဆည်းရမည့် စာရွက်စာတမ်းများ:

📍 နိုင်ငံသားစိစစ်ရေးကတ်ပြား (မှတ်ပုံတင်)၊ အိမ်ထောင်စုစာရင်း (မူရင်း သို့မဟုတ် မိတ္တူ)။

📍 မွေးစာရင်း၊ ပိုင်ဆိုင်မှု စာချုပ်စာတမ်းများ၊ ဘဏ်စာအုပ်မိတ္တူ။

📍 အရေးကြီး ဆေးမှတ်တမ်းများနှင့် ကာကွယ်ဆေးထိုးလက်မှတ်များ။

📍 အဆိုပါ စာရွက်စာတမ်းများကို Flash Drive (USB) ထဲတွင် ဓာတ်ပုံရိုက်၍ သိမ်းဆည်းထားခြင်း။

🔶 လက်ငင်း ငွေသား (Cash): ဘဏ်နှင့် ATM စက်များ၊ ဒစ်ဂျစ်တယ်ငွေပေးချေစနစ် (KPay/WavePay) များ သုံးမရနိုင်သဖြင့် ကျပ်ငွေ အကြွေနှင့် အနုတ်ငွေစက္ကူများကို အသင့်ဆောင်ထားရန်။

🔶 အရေးပေါ် ဆက်သွယ်ရမည့် ဖုန်းနံပါတ် စာရင်း: ဖုန်းအားကုန်သွားပါက ကြည့်ရှုနိုင်ရန် ဆွေမျိုးသားချင်းများနှင့် ဒေသတွင်း အရေးပေါ်ကယ်ဆယ်ရေး ဖုန်းနံပါတ်များကို စာရွက်ပေါ်တွင် ရေးမှတ်ထားခြင်း။

၅။ တစ်ကိုယ်ရေ သန့်ရှင်းရေးနှင့် အဝတ်အထည်

🔶 မိုးကာအင်္ကျီ / ပေါ့ပါးသော မိုးကာစ: လေမိုးပြင်းထန်ချိန်တွင် အအေးဒဏ်နှင့် မိုးဒဏ် ကာကွယ်ရန်။

🔶 ပေါ့ပါးပြီး အခြောက်မြန်သော အဝတ်အစား: တစ်ကိုယ်လုံးလဲရန် အဝတ်အစား အနည်းဆုံး ၁ စုံ (ရှည်ရှည်ဝေးဝေး လျှောက်ရနိုင်သဖြင့် ခြေအိတ်အပို၊ အတွင်းခံများ အပါအဝင်)။

🔶 သန့်ရှင်းရေးသုံးပစ္စည်းများ: ဆပ်ပြာ၊ သွားတိုက်ဆေး/သွားတိုက်တံ၊ တစ်ရှူးအစို (Wet wipes) နှင့် အမျိုးသမီးလစဉ်သုံး ပစ္စည်းများ။

🔶 နှာခေါင်းစည်း (Masks): ဖုန်မှုန့်၊ ပြာနှင့် ကူးစက်ရောဂါများ ကာကွယ်ရန် N95 သို့မဟုတ် သာမန် Surgical mask များ။

၆။ အထွေထွေ အထောက်အကူပြု ကိရိယာများ

🔶 ဘက်စုံသုံး ဓားမြှောင် (Multi-tool / Swiss Army Knife): ဘူးဖွင့်ရန်၊ ကြိုးဖြတ်ရန်နှင့် အရေးပေါ် ပြုပြင်မှုများအတွက်။

🔶 မီးခြစ် သို့မဟုတ် မီးခတ်ကျောက် (ရေစိုခံအောင် ထုပ်ထားရန်):

🔶 အမှိုက်အိတ်အမည်း အကြီးစား (Heavy-duty Trash Bags): ရေစိုခံအလွှာအဖြစ် ခင်းအိပ်ရန်၊ မိုးကာအဖြစ်သုံးရန် သို့မဟုတ် ပစ္စည်းများ ရေမစိုစေရန် ထုပ်ပိုးရာတွင် အလွန်အသုံးဝင်သည်။

🔶 ဖယောင်းတိုင်နှင့် ချည်ကြိုးခွေအသေး။

ထားသိုပြင်ဆင်နည်း အကြံပြုချက်

🔶 အထက်ပါ ပစ္စည်းများကို သယ်ဆောင်ရလွယ်ကူပြီး ရေစိုခံနိုင်သော ကျောပိုးအိတ် (Backpack) ထဲတွင် ထည့်ထားပါ။

🔶 အိတ်ကို အိမ်တံခါးဝ၊ အိပ်ခန်းဝကဲ့သို့ အရေးပေါ်အချိန်တွင် အလွယ်တကူ ဆွဲယူပြေးနိုင်သည့် နေရာတွင် ထားရှိပါ။

🔶 အိတ်အတွင်းရှိ အစားအစာ၊ ရေနှင့် ဆေးဝါးများ၏ သက်တမ်း (Expiry Date) ကို ၆ လ တစ်ကြိမ် စစ်ဆေးပြီး အသစ်လဲလှယ်ပေးပါ။

၇၂ နာရီ (သို့မဟုတ် ရက်အနည်းငယ်စာ) အရေးပေါ် အသက်ရှင်ရေးအိတ်နှင့် ပစ္စည်းများ ကြိုတင်ပြင်ဆင်ထားရန် အစိုးရနှင့် တရားဝင် ဘေးအန္တရာယ် စီမံခန့်ခွဲရေးဌာနများက တရားဝင် လမ်းညွှန်ထုတ်ပြန်ထားသည့် ထင်ရှားသော နိုင်ငံများ

သစ်ပင်၊ သစ်တောများ၏ အလင်းမှီစုဖွဲ့မှု နှင့် အားကောင်းသော အယ်လ်နီညိုကာလအတွင်း စိုက်ပျိုးသီးနှံများအပေါ် သက်ရောက်မှုများ

မြန်မာနိုင်ငံအတွက် အရေးကြီးဆုံး သင်ခန်းစာမှာ အယ်လ်နီညိုကြောင့် မိုးခေါင်နိုင်ခြေကိုသာ ကြိုတင်ခန့်မှန်းခြင်းမဟုတ်ဘဲ မိုးခေါင်မှုကြောင့် အပင်များ၏ အလင်းမှီစုဖွဲ့မှု (Photosynthesis) မည်သို့လျော့ကျနိုင်သည်၊ ထိုလျော့ကျမှုက သီးနှံထုတ်လုပ်မှုကို မည်သို့ထိခိုက်နိုင်သည်ဆိုသည့် ဖြစ်စဉ်တစ်ခုလုံးကို နားလည်သုံးသပ်ရန် လိုအပ်ခြင်းဖြစ်သည်။

သစ်တောဂေဟစနစ်၊ ရာသီဥတုပြောင်းလဲမှုနှင့် စိုက်ပျိုးရေးထုတ်လုပ်မှုတို့အကြား ဆက်နွှယ်မှုကို သိပ္ပံနည်းကျ လေ့လာသုံးသပ်ခြင်း

၁။ နိဒါန်း

ကမ္ဘာပေါ်ရှိ သစ်ပင်များ၊ သစ်တောများနှင့် စိုက်ပျိုးသီးနှံများ ရှင်သန်ကြီးထွားနိုင်ခြင်း၏ အခြေခံအကျဆုံး ဇီဝဖြစ်စဉ်တစ်ခုမှာ အလင်းမှီစုဖွဲ့မှု (Photosynthesis) ဖြစ်သည်။ အလင်းမှီစုဖွဲ့မှုသည် အပင်များအတွက် အစာထုတ်လုပ်ပေးသော ဖြစ်စဉ်တစ်ခုသာမက ကမ္ဘာ့လေထုအတွင်း ကာဗွန်ဒိုင်အောက်ဆိုဒ် (CO₂) ပမာဏကို ထိန်းညှိပေးခြင်း၊ အောက်ဆီဂျင်ထုတ်လွှတ်ပေးခြင်းနှင့် ကမ္ဘာ့ကာဗွန်လည်ပတ်မှုစနစ် (Global Carbon Cycle) ကို ထိန်းသိမ်းပေးခြင်းတို့တွင်လည်း အလွန်အရေးပါသည်။

သစ်တောများသည် ကမ္ဘာ့ရာသီဥတုစနစ်၏ အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်ပြီး လေထုအပူချိန်၊ ရေငွေ့ပမာဏ၊ မိုးရွာသွန်းမှုနှင့် မြေဆီလွှာအစိုဓာတ်တို့အပေါ် အပြန်အလှန်သက်ရောက်မှုရှိနေသည်။

သို့ရာတွင် ကမ္ဘာ့ရာသီဥတုစနစ်၌ အယ်လ်နီညို (El Niño) ကဲ့သို့သော ကြီးမားသည့် ရာသီဥတုပြောင်းလဲမှုဖြစ်စဉ်များ ဖြစ်ပေါ်လာသည့်အခါ အပင်များ၏ အလင်းမှီစုဖွဲ့မှုလုပ်ငန်းစဉ်သည်လည်း ပုံမှန်အခြေအနေမှ ပြောင်းလဲသွားနိုင်သည်။

အထူးသဖြင့် အားကောင်းသော အယ်လ်နီညို (Strong El Niño) နှင့် အားအလွန်ကောင်းသော အယ်လ်နီညို (Very Strong El Niño) ကာလများတွင် အချို့ဒေသများ၌ အပူချိန်မြင့်တက်ခြင်း၊ မိုးရွာသွန်းမှုလျော့နည်းခြင်း၊ မိုးခေါင်ခြင်းနှင့် မြေဆီလွှာအစိုဓာတ်ဆုံးရှုံးခြင်းတို့ ဖြစ်ပေါ်လာနိုင်သည်။

ထိုသို့သော အခြေအနေများသည် သစ်ပင်များ၏ အလင်းမှီစုဖွဲ့မှုနှုန်းကို လျော့ကျစေပြီး သစ်တောများ၏ ကာဗွန်စုပ်ယူနိုင်စွမ်းကို အားနည်းစေနိုင်သည်။ ထို့အပြင် စိုက်ပျိုးသီးနှံများ၏ ကြီးထွားဖွံ့ဖြိုးမှု၊ ပန်းပွင့်ခြင်း၊ အသီးတင်ခြင်းနှင့် အထွက်နှုန်းတို့ကိုလည်း ထိခိုက်စေနိုင်သည်။

ဤနေရာတွင် အရေးကြီးသည့်အချက်မှာ အယ်လ်နီညိုဖြစ်ပေါ်လာတိုင်း နေရာတိုင်း၌ အလင်းမှီစုဖွဲ့မှုလျော့ကျမည်ဟု မဆိုနိုင်ခြင်း ဖြစ်သည်။ သက်ရောက်မှုသည် ဒေသအလိုက် မိုးရွာသွန်းမှု၊ အပူချိန်၊ မြေဆီလွှာအစိုဓာတ်၊ စိုက်ပျိုးသီးနှံအမျိုးအစားနှင့် ရေရရှိနိုင်မှုတို့အပေါ် မူတည်သည်။

မြန်မာနိုင်ငံကဲ့သို့ မုတ်သုံရာသီဥတုကို အဓိကမှီခိုနေရသော စိုက်ပျိုးရေးနိုင်ငံများတွင်မူ အယ်လ်နီညိုနှင့်ဆက်စပ်သည့် အပူချိန်မြင့်တက်မှုနှင့် မိုးခေါင်မှုအန္တရာယ်တို့ကို အထူးအလေးထား လေ့လာသင့်သည်။

၂။ အလင်းမှီစုဖွဲ့မှု (Photosynthesis) ဆိုသည်မှာ အဘယ်နည်း။

အလင်းမှီစုဖွဲ့မှုဆိုသည်မှာ အစိမ်းရောင်အပင်များက နေရောင်ခြည်မှရရှိသော စွမ်းအင်ကို အသုံးပြုပြီး လေထုအတွင်းရှိ ကာဗွန်ဒိုင်အောက်ဆိုဒ် (CO₂) နှင့် မြေဆီလွှာမှ စုပ်ယူရရှိသော ရေ (H₂O) တို့ကို သကြားဓာတ်အဖြစ် ပြောင်းလဲထုတ်လုပ်သည့် ဇီဝဓာတုဖြစ်စဉ်တစ်ခုဖြစ်သည်။

အဆိုပါဖြစ်စဉ်ကို အပင်၏ အရွက်များအတွင်းရှိ ကလိုရိုပလတ်စ် (Chloroplasts) ဟုခေါ်သော ဆဲလ်အစိတ်အပိုင်းများတွင် အဓိကဆောင်ရွက်သည်။

ကလိုရိုပလတ်စ်အတွင်း၌ နေရောင်ခြည်ကို စုပ်ယူနိုင်သော ကလိုရိုဖီးလ် (Chlorophyll) ဟုခေါ်သည့် အစိမ်းရောင်ခြယ်ပစ္စည်း ပါဝင်သည်။

အလင်းမှီစုဖွဲ့မှု၏ အခြေခံဓာတုညီမျှခြင်းမှာ—

6CO₂ + 6H₂O + Light Energy → C₆H₁₂O₆ + 6O₂ …. ဖြစ်သည်။

ဤညီမျှခြင်းအရ အပင်များသည် ကာဗွန်ဒိုင်အောက်ဆိုဒ်နှင့် ရေတို့ကို နေရောင်ခြည်စွမ်းအင်အသုံးပြု၍ သကြားဓာတ်နှင့် အောက်ဆီဂျင်အဖြစ် ပြောင်းလဲပေးသည်။

ဤသည်မှာ အလင်းမှီစုဖွဲ့မှု၏ စုစုပေါင်းရလဒ်ကို ရိုးရှင်းစွာဖော်ပြထားခြင်းဖြစ်ပြီး အမှန်တကယ်တွင် ဓာတုတုံ့ပြန်မှုအဆင့်များစွာ ပါဝင်သည်။

ထုတ်လုပ်ရရှိသော သကြားဓာတ်ကို အပင်များက အောက်ပါလုပ်ငန်းများအတွက် အသုံးပြုကြသည်။

အရွက်၊ ပင်စည်နှင့် အမြစ်များ ကြီးထွားဖွံ့ဖြိုးစေခြင်း။
ပန်းပွင့်ခြင်းနှင့် အသီးတင်ခြင်း။
အစေ့များအတွင်း ကစီဓာတ်နှင့် အခြားအာဟာရများ စုဆောင်းခြင်း။
ဆဲလ်များ၏ အသက်ရှူခြင်း (Cellular Respiration) အတွက် စွမ်းအင်ရရှိစေခြင်း။
အပင်၏ ရောဂါဒဏ်နှင့် ပတ်ဝန်းကျင်ဖိစီးမှုများကို ခံနိုင်ရည်ရှိစေရန် လိုအပ်သော ဇီဝပစ္စည်းများ ထုတ်လုပ်ခြင်း။

ထို့ကြောင့် အလင်းမှီစုဖွဲ့မှုသည် အပင်တစ်ပင်၏ ရှင်သန်ကြီးထွားမှုမှ စိုက်ပျိုးသီးနှံအထွက်နှုန်းအထိ အခြေခံအကျဆုံး ဇီဝဖြစ်စဉ်တစ်ခုဖြစ်သည်။

၃။ သစ်တောများ၏ အလင်းမှီစုဖွဲ့မှုနှင့် ကမ္ဘာ့ရာသီဥတုအကြား ဆက်နွှယ်မှု

သစ်တောများသည် အလင်းမှီစုဖွဲ့မှုမှတစ်ဆင့် လေထုအတွင်းရှိ CO₂ ကို စုပ်ယူပြီး ကာဗွန်ကို သစ်သား၊ အရွက်၊ အမြစ်နှင့် အခြားဇီဝပစ္စည်းများအတွင်း သိမ်းဆည်းထားနိုင်သည်။

ဤဖြစ်စဉ်ကို Carbon Sequestration ဟုခေါ်သည်။

သို့သော် သစ်တောတစ်ခု၏ အမှန်တကယ် ကာဗွန်စုပ်ယူသိုလှောင်နိုင်စွမ်းကို အလင်းမှီစုဖွဲ့မှုတစ်ခုတည်းဖြင့် မဆုံးဖြတ်နိုင်ပါ။ အပင်များ၏ အသက်ရှူခြင်း၊ မြေဆီလွှာရှိ အဏုဇီဝများ၏ ဇီဝပစ္စည်းပြိုကွဲမှုနှင့် သစ်တောမီးလောင်မှုတို့ကြောင့် လေထုသို့ ပြန်လည်ထုတ်လွှတ်သော ကာဗွန်ပမာဏကိုလည်း ထည့်သွင်း၍ တွက်ချက်ရသည်။

အပင်များ၏ အလင်းမှီစုဖွဲ့မှုဖြင့် စုစုပေါင်းစုပ်ယူထားသော ကာဗွန်ပမာဏကို Gross Primary Productivity (GPP) ဟုခေါ်သည်။

အပင်များ၏ အသက်ရှူခြင်းကြောင့် ပြန်လည်ထုတ်လွှတ်သော ကာဗွန်ပမာဏကို နုတ်ယူပြီး ကျန်ရှိသော ဇီဝထုတ်လုပ်မှုကို Net Primary Productivity (NPP) ဟုခေါ်သည်။

အယ်လ်နီညိုကာလအတွင်း အပူချိန်မြင့်တက်မှုနှင့် မိုးခေါင်မှုကြောင့် GPP လျော့ကျလာနိုင်သကဲ့သို့ အပင်များ၏ အသက်ရှူမှုနှင့် မြေဆီလွှာမှ ကာဗွန်ထုတ်လွှတ်မှုတို့လည်း ပြောင်းလဲနိုင်သည်။

ထို့ကြောင့် သစ်တောတစ်ခုသည် ပုံမှန်နှစ်များတွင် ကာဗွန်စုပ်ယူသိုလှောင်သည့် Carbon Sink အဖြစ် ဆောင်ရွက်နေသော်လည်း ပြင်းထန်သော မိုးခေါင်မှုနှင့် သစ်တောမီးလောင်မှုတို့ ဖြစ်ပေါ်သည့်နှစ်များတွင် ကာဗွန်စုပ်ယူနိုင်စွမ်း သိသိသာသာကျဆင်းနိုင်သည်။ အချို့အခြေအနေများတွင် ကာဗွန်အသားတင်ထုတ်လွှတ်သည့် Carbon Source အဖြစ်ပင် ပြောင်းလဲနိုင်သည်။

သစ်တောများသည် ရေငွေ့ပျံထုတ်လွှတ်မှု (Transpiration) မှတစ်ဆင့် လေထုအတွင်းသို့ ရေငွေ့များ ဖြည့်တင်းပေးသည်။ ထိုရေငွေ့များသည် လေထုစိုထိုင်းဆ၊ တိမ်ဖြစ်ပေါ်မှုနှင့် ဒေသတွင်း မိုးရွာသွန်းမှုဖြစ်စဉ်များကို အထောက်အကူပြုနိုင်သည်။

ထို့ကြောင့် သစ်တောများ၏ အလင်းမှီစုဖွဲ့မှု၊ ရေငွေ့ပျံထုတ်လွှတ်မှုနှင့် ကမ္ဘာ့ရာသီဥတုစနစ်တို့သည် အပြန်အလှန်ဆက်နွှယ်နေကြသည်။

၄။ အားကောင်းသော အယ်လ်နီညိုကာလအတွင်း အလင်းမှီစုဖွဲ့မှု အဘယ်ကြောင့် လျော့ကျနိုင်သနည်း။

အယ်လ်နီညိုသည် အပူပိုင်းပစိဖိတ်သမုဒ္ဒရာ၏ အလယ်ပိုင်းနှင့် အရှေ့ပိုင်းတို့တွင် ပင်လယ်ရေမျက်နှာပြင်အပူချိန် ပုံမှန်ထက်မြင့်တက်လာခြင်းနှင့်အတူ လေထုလည်ပတ်မှုစနစ် ပြောင်းလဲလာသော ENSO ဖြစ်စဉ်၏ အဆင့်တစ်ခုဖြစ်သည်။

အဆိုပါဖြစ်စဉ်ကြောင့် Walker Circulation၊ အပူပိုင်းဒေသရှိ လေထုအပေါ်တက်စီးဆင်းမှု၊ တိမ်ဖြစ်ပေါ်မှုနှင့် မိုးရွာသွန်းမှုတို့၏ တည်နေရာနှင့် ပြင်းအားများ ပြောင်းလဲနိုင်သည်။

အချို့သော အယ်လ်နီညိုနှစ်များတွင် အရှေ့တောင်အာရှဒေသ၌ မိုးရွာသွန်းမှုလျော့နည်းပြီး အပူချိန်မြင့်တက်မှုများ ဖြစ်ပေါ်နိုင်သည်။

ဤအခြေအနေများသည် အပင်များ၏ အလင်းမှီစုဖွဲ့မှုကို အဓိကနည်းလမ်းငါးမျိုးဖြင့် ထိခိုက်စေနိုင်သည်။

၄.၁။ မြေဆီလွှာအစိုဓာတ်လျော့နည်းခြင်း (Soil Moisture Deficit)

မိုးရွာသွန်းမှုလျော့နည်းလာသည့်အခါ မြေဆီလွှာအတွင်းရှိ ရေသိုလှောင်မှုပမာဏသည် တဖြည်းဖြည်းလျော့ကျလာသည်။

အထူးသဖြင့် မိုးရေကို အဓိကအားထားသော စိုက်ပျိုးမြေများတွင် အပင်အမြစ်များက လိုအပ်သောရေကို လုံလောက်စွာမစုပ်ယူနိုင်တော့ပေ။

အပင်အတွင်း ရေဓာတ်လျော့နည်းလာသည့်အခါ အပင်ဆဲလ်များ၏ တင်းအား (Turgor Pressure) ကျဆင်းလာပြီး အရွက်နှင့် ပင်စည်ကြီးထွားမှု နှေးကွေးလာသည်။

အရွက်အသစ်များ ထွက်ပေါ်မှုလျော့နည်းခြင်း၊ အရွက်အရွယ်အစားသေးငယ်လာခြင်းနှင့် အရွက်များစောစီးစွာ အိုမင်းလာခြင်းတို့ ဖြစ်ပေါ်နိုင်သည်။

ဤအခြေအနေကြောင့် အပင်တစ်ပင်လုံးက နေရောင်ခြည်စွမ်းအင်ကို အသုံးပြု၍ အစာထုတ်လုပ်နိုင်သော စုစုပေါင်းအရွက်ဧရိယာ လျော့နည်းလာသည်။

ထို့ကြောင့် မြေဆီလွှာအစိုဓာတ်လျော့ကျခြင်းသည် အလင်းမှီစုဖွဲ့မှုကို တိုက်ရိုက်နှင့် သွယ်ဝိုက်သောနည်းလမ်းနှစ်မျိုးစလုံးဖြင့် ထိခိုက်စေသည်။

၄.၂။ အရွက်ပေါက်ငယ်များ ပိတ်သွားခြင်း (Stomatal Closure)

ဤဖြစ်စဉ်သည် မိုးခေါင်မှုကြောင့် အလင်းမှီစုဖွဲ့မှုလျော့ကျရသည့် အရေးအကြီးဆုံး ဇီဝကမ္မဆိုင်ရာ အကြောင်းရင်းများအနက် တစ်ခုဖြစ်သည်။

အပင်အရွက်များ၏ မျက်နှာပြင်တွင် Stomata ဟုခေါ်သော အလွန်သေးငယ်သည့် ပေါက်ငယ်များရှိသည်။

အဆိုပါပေါက်ငယ်များမှတစ်ဆင့် အပင်များသည် လေထုအတွင်းရှိ CO₂ ကို စုပ်ယူပြီး အောက်ဆီဂျင်နှင့် ရေငွေ့များကို ထုတ်လွှတ်ကြသည်။

ပုံမှန်အခြေအနေတွင် အရွက်ပေါက်ငယ်များ ဖွင့်ထားခြင်းကြောင့် CO₂ သည် အရွက်အတွင်းသို့ ဝင်ရောက်နိုင်ပြီး အလင်းမှီစုဖွဲ့မှု ပုံမှန်ဆောင်ရွက်နိုင်သည်။

သို့သော် မြေဆီလွှာအစိုဓာတ်လျော့နည်းလာသောအခါ အပင်သည် ရေဆုံးရှုံးမှုကို လျှော့ချရန် ကြိုးပမ်းလာသည်။

အပင်အတွင်းရှိ Abscisic Acid (ABA) ဟုခေါ်သော ဟော်မုန်း၏ အချက်ပြမှုသည် အရွက်ပေါက်ငယ်များ ပိတ်စေရန် အရေးပါသော အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်သည်။

အရွက်ပေါက်ငယ်များ ပိတ်လာသောအခါ ရေငွေ့ဆုံးရှုံးမှုလျော့နည်းသော်လည်း လေထုအတွင်းရှိ CO₂ ဝင်ရောက်နိုင်မှုလည်း လျော့နည်းသွားသည်။

ထို့ကြောင့် အလင်းမှီစုဖွဲ့မှုအတွက် လိုအပ်သော ကာဗွန်ရရှိမှု နည်းပါးလာပြီး သကြားဓာတ်ထုတ်လုပ်မှု လျော့ကျလာသည်။

ဤသည်မှာ အပင်များက ရေကိုချွေတာရန် ဆောင်ရွက်သော သဘာဝကာကွယ်ရေးစနစ်ဖြစ်သော်လည်း အကျိုးဆက်အနေဖြင့် ကြီးထွားမှုနှင့် ထုတ်လုပ်နိုင်စွမ်းကို လျော့ကျစေသည်။

အရေးကြီးသည့်အချက်မှာ အပင်သည် ရေဆုံးရှုံးမှုကို ကာကွယ်ရန် အရွက်ပေါက်ငယ်များ ပိတ်လိုက်ခြင်းကြောင့် ၎င်း၏အစာထုတ်လုပ်နိုင်စွမ်းကိုပါ လျှော့ချလိုက်ရခြင်းဖြစ်သည်။ PubMed Central (PMC)

၄.၃။ အပူချိန်မြင့်တက်ခြင်းနှင့် အပူဖိစီးမှု (Heat Stress)

အပင်များ၏ အလင်းမှီစုဖွဲ့မှုသည် အပူချိန်အပေါ် များစွာမူတည်သည်။

အပင်အမျိုးအစားတစ်ခုချင်းစီတွင် အလင်းမှီစုဖွဲ့မှု အကောင်းဆုံးဆောင်ရွက်နိုင်သည့် အပူချိန်အပိုင်းအခြား ရှိကြသည်။

အပူချိန်သည် ထိုအပိုင်းအခြားအတွင်းရှိပါက အလင်းမှီစုဖွဲ့မှု ကောင်းမွန်နိုင်သော်လည်း အလွန်မြင့်တက်လာပါက ဇီဝဓာတုဖြစ်စဉ်များကို ထိခိုက်စေနိုင်သည်။

အထူးသဖြင့် အလင်းမှီစုဖွဲ့မှုတွင် CO₂ ကို ကာဗွန်ဒြပ်ပေါင်းအဖြစ် ဖမ်းယူပေးသော Rubisco အင်ဇိုင်းနှင့် ၎င်း၏လုပ်ဆောင်မှုကို ထိန်းညှိပေးသော Rubisco Activase တို့သည် အပူချိန်မြင့်မားမှုကြောင့် ထိခိုက်နိုင်သည်။

ထို့အပြင် C3 အပင်များတွင် အပူချိန်မြင့်လာသောအခါ Photorespiration ဟုခေါ်သော ဖြစ်စဉ် ပိုမိုများပြားလာနိုင်သည်။

Photorespiration သည် အလင်းမှီစုဖွဲ့မှုဖြင့် ရရှိမည့် အသားတင်ကာဗွန်စုဆောင်းမှုကို လျော့ကျစေသော ဖြစ်စဉ်တစ်ခုဖြစ်သည်။

စပါး၊ ဂျုံနှင့် ပဲမျိုးစုံကဲ့သို့သော C3 သီးနှံများသည် အပူချိန်မြင့်တက်မှုနှင့် Photorespiration တိုးလာမှုတို့ကြောင့် ထိခိုက်နိုင်သည်။

ပြောင်းနှင့် ကြံကဲ့သို့သော C4 အပင်များသည် Photorespiration ကို လျှော့ချနိုင်သော CO₂ စုစည်းမှုစနစ်ရှိသဖြင့် ပူပြင်းသောအခြေအနေအချို့တွင် C3 အပင်များထက် အလင်းမှီစုဖွဲ့မှုဆိုင်ရာ အားသာချက်ရှိသည်။

သို့သော် C4 အပင်များသည်လည်း ပြင်းထန်သော မိုးခေါင်မှုနှင့် အပူဖိစီးမှုကို အကန့်အသတ်မရှိ ခံနိုင်ရည်ရှိသည်ဟု မဆိုနိုင်ပါ။

အပူချိန်မြင့်မားမှုသည် ပန်းပွင့်ခြင်း၊ ဝတ်မှုန်ရှင်သန်နိုင်မှုနှင့် အသီးတင်ခြင်းတို့ကိုလည်း သီးခြားထိခိုက်စေနိုင်သည်။ PubMed

၄.၄။ လေထုခြောက်သွေ့မှုနှင့် Vapor Pressure Deficit (VPD) မြင့်တက်ခြင်း

အယ်လ်နီညိုကာလအတွင်း အချို့ဒေသများ၌ အပူချိန်မြင့်တက်လာပြီး လေထု၏ ရေငွေ့လိုအပ်ချက် တိုးလာနိုင်သည်။

ဤအခြေအနေကို လေထုအတွင်း ရေငွေ့ဖိအားကွာခြားချက်ဖြစ်သော Vapor Pressure Deficit (VPD) ဖြင့် ဖော်ပြနိုင်သည်။

VPD သည် လက်ရှိအပူချိန်၌ လေထုက အများဆုံးထိန်းထားနိုင်သော ရေငွေ့ဖိအားနှင့် အမှန်တကယ်ရှိနေသော ရေငွေ့ဖိအားတို့အကြား ကွာခြားချက်ဖြစ်သည်။

VPD မြင့်မားလာခြင်းသည် လေထုက အပင်မှ ရေငွေ့ကို ပိုမိုဆွဲယူနိုင်သော အခြေအနေဖြစ်လာကြောင်း ဖော်ပြသည်။

ထို့ကြောင့် မြေဆီလွှာတွင် ရေအနည်းငယ်ကျန်ရှိနေသော်လည်း အပင်များသည် ရေဆုံးရှုံးမှုကို လျှော့ချရန် အရွက်ပေါက်ငယ်များကို ပိတ်လာနိုင်သည်။

ဤအခြေအနေသည် CO₂ စုပ်ယူမှုကို လျော့နည်းစေပြီး အလင်းမှီစုဖွဲ့မှုကို အားနည်းစေသည်။

တစ်ဖက်တွင် အရွက်ပေါက်ငယ်များပိတ်ခြင်းကြောင့် ရေငွေ့ပျံထုတ်လွှတ်မှု လျော့ကျသွားပြီး အရွက်များ၏ အငွေ့ပျံအအေးပေးမှု (Evaporative Cooling) လည်း လျော့နည်းသွားနိုင်သည်။

ထိုအခါ အရွက်အပူချိန်သည် ပတ်ဝန်းကျင်လေထုအပူချိန်ထက် ပိုမိုမြင့်တက်လာနိုင်ပြီး အပူဖိစီးမှု ပိုမိုပြင်းထန်လာနိုင်သည်။

ဤဖြစ်စဉ်သည် အပူချိန်မြင့်တက်မှု၊ ရေဆုံးရှုံးမှုနှင့် အလင်းမှီစုဖွဲ့မှုလျော့ကျမှုတို့ အပြန်အလှန်အားဖြည့်နေသည့် ဆိုးကျိုးဆက်စပ်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။

၄.၅။ ကလိုရိုဖီးလ်နှင့် အလင်းမှီစုဖွဲ့မှုစနစ် ထိခိုက်ခြင်း

မိုးခေါင်မှုနှင့် အပူဖိစီးမှုသည် အချိန်ကြာမြင့်လာပါက အပင်များ၏ Chlorophyll ပမာဏနှင့် Chloroplast အတွင်းရှိ အလင်းစွမ်းအင်ပြောင်းလဲမှုစနစ်ကိုပါ ထိခိုက်စေနိုင်သည်။

အထူးသဖြင့် Photosystem II (PSII) ၏ လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်း လျော့နည်းလာနိုင်သည်။

ထို့အပြင် အပင်ဆဲလ်များအတွင်း Reactive Oxygen Species (ROS) ဟုခေါ်သော ဓာတ်ပြုလွယ်သည့် အောက်ဆီဂျင်ဒြပ်ပေါင်းများ ပုံမှန်ထက်များပြားလာနိုင်သည်။

ROS များကို အပင်၏ သဘာဝကာကွယ်ရေးစနစ်က လုံလောက်စွာ မထိန်းချုပ်နိုင်သောအခါ Oxidative Stress ဖြစ်ပေါ်လာပြီး ဆဲလ်အမြှေးပါးများ၊ ပရိုတင်းများနှင့် အလင်းမှီစုဖွဲ့မှုဆိုင်ရာ အစိတ်အပိုင်းများ ထိခိုက်နိုင်သည်။

ဤအဆင့်သို့ရောက်ရှိလာပါက အလင်းမှီစုဖွဲ့မှုလျော့ကျခြင်းသည် CO₂ ဝင်ရောက်မှုနည်းပါးခြင်းတစ်ခုတည်းကြောင့် မဟုတ်တော့ဘဲ အပင်၏ အတွင်းပိုင်းဇီဝဓာတုစနစ်များ ထိခိုက်လာခြင်းကြောင့်လည်း ဖြစ်လာသည်။

ထို့ကြောင့် မိုးခေါင်မှုအလွန်ပြင်းထန်ခဲ့သော အပင်များသည် မိုးပြန်ရွာပြီးနောက်တွင်ပင် အလင်းမှီစုဖွဲ့မှုနှုန်း ချက်ချင်းပုံမှန်ပြန်မဖြစ်နိုင်ပါ။ PubMed Central (PMC)

၅။ အလင်းမှီစုဖွဲ့မှုလျော့ကျခြင်းမှ စိုက်ပျိုးသီးနှံအထွက်နှုန်းကျဆင်းခြင်းအထိ ဖြစ်ပေါ်ပုံ

အလင်းမှီစုဖွဲ့မှုလျော့ကျခြင်းသည် အပင်၏ အရွက်များတွင်သာ ဖြစ်ပေါ်သော ပြောင်းလဲမှုမဟုတ်ဘဲ စိုက်ပျိုးသီးနှံတစ်ပင်လုံး၏ ထုတ်လုပ်မှုစနစ်ကို ထိခိုက်စေသည်။

ဖြစ်စဉ်ကို အဆင့်ဆင့်သုံးသပ်ကြည့်ပါက အောက်ပါအတိုင်းဖြစ်သည်။

ပထမအဆင့် — ရာသီဥတုဖိစီးမှုဖြစ်ပေါ်ခြင်း

အယ်လ်နီညိုနှင့်ဆက်စပ်သော မိုးရွာသွန်းမှုလျော့နည်းခြင်း၊ အပူချိန်မြင့်တက်ခြင်းနှင့် VPD မြင့်မားခြင်းတို့ကြောင့် စိုက်ပျိုးမြေများတွင် ရေဓာတ်ဖိစီးမှု ဖြစ်ပေါ်လာသည်။

ဒုတိယအဆင့် — အပင်၏ ရေထိန်းသိမ်းရေးတုံ့ပြန်မှု

အပင်များသည် ရေဆုံးရှုံးမှုကို ကာကွယ်ရန် Stomata များကို ပိတ်လာသည်။

တတိယအဆင့် — CO₂ စုပ်ယူမှုလျော့ကျခြင်း

Stomata များပိတ်လာခြင်းကြောင့် အရွက်အတွင်းသို့ CO₂ ဝင်ရောက်နိုင်မှု လျော့နည်းလာသည်။

စတုတ္ထအဆင့် — အလင်းမှီစုဖွဲ့မှုနှုန်းကျဆင်းခြင်း

CO₂ ရရှိမှုနည်းပါးခြင်းနှင့် အပူဖိစီးမှုကြောင့် အလင်းမှီစုဖွဲ့မှုနှုန်း လျော့ကျလာပြီး သကြားဓာတ်ထုတ်လုပ်မှု နည်းပါးလာသည်။

ပဉ္စမအဆင့် — အပင်ကြီးထွားမှုနှေးကွေးခြင်း

အစာထုတ်လုပ်မှုနည်းပါးလာသောအခါ အမြစ်၊ ပင်စည်နှင့် အရွက်များ ကြီးထွားမှု နှေးကွေးလာသည်။

ဆဋ္ဌမအဆင့် — ပန်းပွင့်ခြင်းနှင့် အသီးတင်ခြင်း ထိခိုက်ခြင်း

အပင်များတွင် အစာနှင့် ရေဓာတ်မလုံလောက်မှုများ ဖြစ်ပေါ်လာသောအခါ ပန်းပွင့်မှုနှင့် အသီးတင်မှုတို့ ထိခိုက်နိုင်သည်။

ထို့အပြင် အပူဖိစီးမှုသည် ဝတ်မှုန်ဖွဲ့စည်းခြင်းနှင့် မျိုးအောင်ခြင်းတို့ကို တိုက်ရိုက်ထိခိုက်စေနိုင်သည်။

သတ္တမအဆင့် — သီးနှံအထွက်နှုန်းကျဆင်းခြင်း

အလင်းမှီစုဖွဲ့မှုမှ ထုတ်လုပ်ရရှိသော အာဟာရပမာဏလျော့နည်းလာခြင်းနှင့် မျိုးပွားမှုဆိုင်ရာ ထိခိုက်မှုတို့ကြောင့် စပါးစေ့၊ ပြောင်းစေ့၊ ပဲစေ့နှင့် အသီးများ၏ အရေအတွက်၊ အရွယ်အစား သို့မဟုတ် အလေးချိန် လျော့နည်းလာနိုင်သည်။

ဤအဆင့်ဆင့်ဆက်နွှယ်မှုကို အောက်ပါအတိုင်း အကျဉ်းချုပ်ဖော်ပြနိုင်သည်။

El Niño → Rainfall Deficit / Heat Stress → Soil Moisture Deficit & High VPD → Stomatal Closure → Reduced CO₂ Uptake → Reduced Photosynthesis → Lower Biomass Production → Reduced Crop Yield

သို့သော် အထွက်နှုန်းကျဆင်းမှုအားလုံးသည် အလင်းမှီစုဖွဲ့မှုလျော့ကျခြင်းတစ်ခုတည်းကြောင့် မဟုတ်ကြောင်း သတိပြုရမည်။ အပူချိန်မြင့်တက်မှုကြောင့် မျိုးအောင်မှုထိခိုက်ခြင်း၊ ရေဓာတ်မလုံလောက်မှုကြောင့် ဆဲလ်ကြီးထွားမှုရပ်တန့်ခြင်းနှင့် အာဟာရဓာတ်စုပ်ယူမှုလျော့နည်းခြင်းတို့သည်လည်း သီးခြားအရေးပါသော အကြောင်းရင်းများဖြစ်ကြသည်။

၆။ မြန်မာနိုင်ငံ၏ အဓိကစိုက်ပျိုးသီးနှံများအပေါ် သက်ရောက်မှု

မြန်မာနိုင်ငံသည် မုတ်သုံမိုးရွာသွန်းမှုအပေါ် များစွာမှီခိုနေရသော စိုက်ပျိုးရေးနိုင်ငံတစ်ခုဖြစ်သည်။

ထို့ကြောင့် အယ်လ်နီညိုကာလအတွင်း မိုးရွာသွန်းမှုပုံစံပြောင်းလဲခြင်းနှင့် အပူချိန်မြင့်တက်ခြင်းတို့သည် သီးနှံအမျိုးအစားအလိုက် မတူညီသော သက်ရောက်မှုများ ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်သည်။

၆.၁။ စပါးစိုက်ပျိုးရေးအပေါ် သက်ရောက်မှု

စပါးသည် C3 အပင်အမျိုးအစားဖြစ်ပြီး ရေဓာတ်ရရှိမှု၊ အပူချိန်နှင့် အလင်းမှီစုဖွဲ့မှုတို့အပေါ် များစွာမူတည်သည်။

အယ်လ်နီညိုနှင့်ဆက်စပ်သော မိုးခေါင်မှုကြောင့် စပါးခင်းများတွင် ရေမလုံလောက်ပါက Stomata များပိတ်လာပြီး CO₂ စုပ်ယူမှုလျော့နည်းနိုင်သည်။

ထိုအခါ စပါးရွက်များ၏ အလင်းမှီစုဖွဲ့မှုနှုန်းကျဆင်းလာပြီး စပါးပင်၏ ကြီးထွားမှုနှင့် အစာထုတ်လုပ်မှု လျော့နည်းလာနိုင်သည်။

အထူးသဖြင့် စပါးနှံထွက်ခြင်း၊ ပန်းပွင့်ခြင်းနှင့် စပါးစေ့ဖြည့်တင်းခြင်းကာလများတွင် ရေဓာတ်ဖိစီးမှုနှင့် အပူဖိစီးမှု ဖြစ်ပေါ်ပါက အထွက်နှုန်းကို ပိုမိုပြင်းထန်စွာ ထိခိုက်စေနိုင်သည်။

ပန်းပွင့်ချိန်တွင် အပူချိန်အလွန်မြင့်မားပါက ဝတ်မှုန်ရှင်သန်နိုင်မှုနှင့် မျိုးအောင်မှုတို့ ထိခိုက်နိုင်ပြီး စပါးစေ့မအောင်ခြင်းများ ဖြစ်ပေါ်နိုင်သည်။

ထို့ကြောင့် စပါးအထွက်နှုန်းကျဆင်းမှုသည် အလင်းမှီစုဖွဲ့မှုလျော့ကျခြင်းနှင့် မျိုးပွားမှုဆိုင်ရာ အပူဖိစီးမှုတို့ ပေါင်းစပ်သက်ရောက်ခြင်းကြောင့် ဖြစ်ပေါ်နိုင်သည်။

၆.၂။ ပဲမျိုးစုံစိုက်ပျိုးရေးအပေါ် သက်ရောက်မှု

မြန်မာနိုင်ငံတွင် ပဲတီစိမ်း၊ မတ်ပဲ၊ ပဲစင်းငုံနှင့် အခြားပဲမျိုးစုံကို မိုးရာသီနှင့် မိုးလွန်ကာလများတွင် စိုက်ပျိုးကြသည်။

ပဲမျိုးစုံသည်လည်း အလင်းမှီစုဖွဲ့မှုအပေါ် အဓိကမှီခိုသော C3 အပင်များဖြစ်သည်။

မိုးခေါင်မှုကြောင့် မြေဆီလွှာအစိုဓာတ်လျော့နည်းလာပါက အပင်၏ အစာထုတ်လုပ်မှုကျဆင်းလာပြီး ပန်းပွင့်မှုနှင့် အသီးတင်မှု ထိခိုက်နိုင်သည်။

ထို့အပြင် ပဲမျိုးစုံ၏ အမြစ်များတွင် နေထိုင်သော Rhizobium ကဲ့သို့သော ဘက်တီးရီးယားများက နိုက်ထရိုဂျင်ဖမ်းယူပေးသည့် Biological Nitrogen Fixation ဖြစ်စဉ်သည်လည်း ပြင်းထန်သော မိုးခေါင်မှုကြောင့် အားနည်းလာနိုင်သည်။

ထို့ကြောင့် အလင်းမှီစုဖွဲ့မှုလျော့ကျခြင်းနှင့် နိုက်ထရိုဂျင်ရရှိမှုကျဆင်းခြင်းတို့ ပေါင်းစပ်လာပါက ပဲမျိုးစုံ၏ ကြီးထွားမှုနှင့် အထွက်နှုန်းကို ထိခိုက်စေနိုင်သည်။

၆.၃။ ပြောင်းနှင့် ကြံစိုက်ပျိုးရေးအပေါ် သက်ရောက်မှု

ပြောင်းနှင့် ကြံသည် C4 အပင်များဖြစ်သည်။

C4 အပင်များသည် CO₂ ကို စုစည်းအသုံးပြုနိုင်သော ဇီဝဓာတုစနစ်ရှိသဖြင့် အပူချိန်မြင့်မားသော ပတ်ဝန်းကျင်အချို့တွင် အလင်းမှီစုဖွဲ့မှုကို ထိရောက်စွာ ဆောင်ရွက်နိုင်ကြသည်။

သို့သော် ရေဓာတ်အလွန်အမင်းလျော့နည်းလာပါက ပြောင်းနှင့် ကြံတို့တွင်လည်း Stomata များပိတ်လာပြီး အလင်းမှီစုဖွဲ့မှု လျော့ကျနိုင်သည်။

အထူးသဖြင့် ပြောင်းပင်များတွင် ပန်းပွင့်ချိန်နှင့် စေ့ဖြည့်တင်းချိန်၌ ရေဓာတ်ဖိစီးမှု ဖြစ်ပေါ်ပါက အထွက်နှုန်းကို ပြင်းထန်စွာ ထိခိုက်စေနိုင်သည်။

ကြံစိုက်ခင်းများတွင်မူ ရေဓာတ်မလုံလောက်ခြင်းကြောင့် ပင်စည်ကြီးထွားမှုနှင့် ဇီဝဒြပ်ထုတ်လုပ်မှု လျော့နည်းနိုင်ပြီး ကြံအထွက်နှုန်းနှင့် သကြားထုတ်လုပ်နိုင်မှုတို့ကို ထိခိုက်စေနိုင်သည်။

၆.၄။ နှစ်ရှည်သီးနှံများနှင့် သစ်သီးပင်များအပေါ် သက်ရောက်မှု

သရက်၊ ထောပတ်၊ ရော်ဘာ၊ ကော်ဖီနှင့် အခြားနှစ်ရှည်သီးနှံများတွင်လည်း အယ်လ်နီညိုနှင့်ဆက်စပ်သော မိုးခေါင်မှုသည် အရေးပါသော သက်ရောက်မှုရှိနိုင်သည်။

နှစ်ရှည်သီးနှံများသည် အမြစ်နက်ရှိုင်းမှုကြောင့် ရေဓာတ်ဖိစီးမှုကို အချို့အခြေအနေများတွင် ပိုမိုခံနိုင်ရည်ရှိသော်လည်း မိုးခေါင်မှုကြာရှည်လာပါက အလင်းမှီစုဖွဲ့မှုလျော့နည်းနိုင်သည်။

သစ်သီးပင်များတွင် ပန်းပွင့်ခြင်းနှင့် အသီးတင်ခြင်းတို့သည် ရာသီအလိုက် ရေဓာတ်နှင့် အပူချိန်ပြောင်းလဲမှုအပေါ် မူတည်သည်။

အချို့သစ်သီးပင်များအတွက် သင့်တော်သော ခြောက်သွေ့ကာလတစ်ခုသည် ပန်းပွင့်မှုကို အားပေးနိုင်သော်လည်း ပြင်းထန်သော မိုးခေါင်မှုသည် အသီးတင်ခြင်းနှင့် အသီးကြီးထွားခြင်းတို့ကို ထိခိုက်စေနိုင်သည်။

ထို့ကြောင့် နှစ်ရှည်သီးနှံများအပေါ် သက်ရောက်မှုကို သီးနှံအမျိုးအစားနှင့် ကြီးထွားမှုအဆင့်အလိုက် ခွဲခြားလေ့လာရန် လိုအပ်သည်။

၇။ သစ်တောများ၏ အလင်းမှီစုဖွဲ့မှုလျော့ကျခြင်းနှင့် ဒေသတွင်း ရာသီဥတုအပေါ် သက်ရောက်မှု

သစ်တောများသည် ကာဗွန်စုပ်ယူသိုလှောင်ပေးသည့် အခန်းကဏ္ဍသာမက မြေပြင်နှင့် လေထုအကြား ရေ၊ အပူနှင့် စွမ်းအင်ဖလှယ်မှုကို ထိန်းညှိပေးသည့် အရေးပါသော ဂေဟစနစ်တစ်ခုလည်းဖြစ်သည်။

ပုံမှန်အခြေအနေတွင် သစ်ပင်များသည် အမြစ်မှရေကို စုပ်ယူပြီး အရွက်များမှတစ်ဆင့် လေထုအတွင်းသို့ ရေငွေ့ထုတ်လွှတ်ကြသည်။

ဤဖြစ်စဉ်သည် မြေပြင်မှ အပူစွမ်းအင်အချို့ကို ရေငွေ့ပျံခြင်းအတွက် အသုံးပြုစေသဖြင့် ပတ်ဝန်းကျင်အပူချိန်ကို ထိန်းညှိပေးနိုင်သည်။

သို့သော် မိုးခေါင်မှုကြောင့် သစ်ပင်များ၏ Stomata များပိတ်လာသောအခါ အလင်းမှီစုဖွဲ့မှုနှင့်အတူ ရေငွေ့ပျံထုတ်လွှတ်မှုလည်း လျော့နည်းလာနိုင်သည်။

ထိုအခါ မြေပြင်မှ လေထုသို့ အပူလွှဲပြောင်းမှုပုံစံ ပြောင်းလဲလာပြီး အချို့ဒေသများတွင် မြေမျက်နှာပြင်အပူချိန် ပိုမိုမြင့်တက်လာနိုင်သည်။

ထို့အပြင် လေထုအတွင်းသို့ ရေငွေ့ဖြည့်တင်းပေးမှု လျော့နည်းခြင်းသည် ဒေသတွင်း စိုထိုင်းဆနှင့် တိမ်ဖြစ်ပေါ်မှုကို ထိခိုက်စေနိုင်သည်။

ဤသို့ဖြင့် မိုးခေါင်မှု၊ အလင်းမှီစုဖွဲ့မှုလျော့ကျမှု၊ ရေငွေ့ပျံထုတ်လွှတ်မှုကျဆင်းမှုနှင့် မြေမျက်နှာပြင်ပူနွေးမှုတို့သည် အပြန်အလှန်ဆက်နွှယ်လာနိုင်သည်။

သို့သော် သစ်တောများ၏ ရေငွေ့ပျံထုတ်လွှတ်မှုလျော့နည်းခြင်းသည် ဒေသတိုင်းတွင် မိုးရွာသွန်းမှုကို တူညီစွာလျော့ကျစေသည်ဟု မဆိုနိုင်ပါ။ မိုးရွာသွန်းမှုသည် လေထုလည်ပတ်မှု၊ ရေငွေ့သယ်ဆောင်မှု၊ လေထုမတည်ငြိမ်မှုနှင့် တောင်တန်းမြေမျက်နှာသွင်ပြင်တို့အပေါ်လည်း မူတည်နေသည်။

မြန်မာနိုင်ငံ၏ သစ်တောဖုံးလွှမ်းမှုမြင့်မားသော ဒေသများတွင် အဆိုပါ Land–Atmosphere Feedback ဖြစ်စဉ်များကို လေ့လာခြင်းသည် မိုးခေါင်မှုနှင့် ဒေသတွင်းအပူချိန်ပြောင်းလဲမှုတို့ကို နားလည်ရန် အရေးပါသည်။

၈။ ၂၀၁၅–၂၀၁၆ အားအလွန်ကောင်းသော အယ်လ်နီညိုဖြစ်စဉ်မှ သိပ္ပံနည်းကျ သက်သေအထောက်အထားများ

၂၀၁၅–၂၀၁၆ ခုနှစ် အားအလွန်ကောင်းသော အယ်လ်နီညိုဖြစ်စဉ်သည် သစ်တောများနှင့် စိုက်ပျိုးသီးနှံများ၏ အလင်းမှီစုဖွဲ့မှုအပေါ် အယ်လ်နီညို၏ သက်ရောက်မှုကို လေ့လာရန် အရေးပါသော ဖြစ်ရပ်တစ်ခုဖြစ်သည်။

NASA ၏ သုတေသနတွေ့ရှိချက်များအရ ၂၀၁၅ ခုနှစ်တွင် အမေဇုန်သစ်တောဒေသအချို့၌ အယ်လ်နီညိုနှင့်ဆက်စပ်သော မိုးခေါင်မှုနှင့် အပူချိန်မြင့်တက်မှုတို့ကြောင့် အပင်များ၏ အလင်းမှီစုဖွဲ့မှုလျော့ကျခဲ့သည်။

ထိုအခြေအနေကြောင့် သစ်ပင်များ၏ CO₂ စုပ်ယူနိုင်မှု လျော့နည်းခဲ့ပြီး ကမ္ဘာ့လေထုအတွင်း CO₂ ပမာဏတိုးလာမှုကို အထောက်အကူပြုခဲ့သည်။

အရှေ့တောင်အာရှဒေသတွင်လည်း အဆိုပါ အယ်လ်နီညိုဖြစ်စဉ်နှင့်ဆက်စပ်သော မိုးခေါင်မှုများကြောင့် သစ်တောနှင့် စိုက်ပျိုးမြေများ၏ အလင်းမှီစုဖွဲ့မှု ထိခိုက်ခဲ့ကြောင်း ဂြိုဟ်တုအခြေပြု သုတေသနများက ဖော်ပြထားသည်။ NASA

၂၀၁၉ ခုနှစ်တွင် ထုတ်ဝေခဲ့သော Widespread Decline in Vegetation Photosynthesis in Southeast Asia Due to the Prolonged Drought During the 2015/2016 El Niño သုတေသနတွင် Solar-Induced Chlorophyll Fluorescence (SIF) ကို အသုံးပြု၍ အရှေ့တောင်အာရှရှိ သစ်တောများနှင့် စိုက်ပျိုးမြေများ၏ အလင်းမှီစုဖွဲ့မှုဆိုင်ရာ ပြောင်းလဲမှုများကို လေ့လာခဲ့သည်။

SIF သည် အပင်များ၏ ကလိုရိုဖီးလ်မှ ထုတ်လွှတ်သော အလွန်အားနည်းသည့် အလင်းရောင်ဖြစ်ပြီး အလင်းမှီစုဖွဲ့မှုဆိုင်ရာ လုပ်ဆောင်ချက်များကို အကဲဖြတ်ရာတွင် အသုံးပြုနိုင်သော ညွှန်းကိန်းတစ်ခုဖြစ်သည်။

သုတေသနအရ SIF သည် မိုးခေါင်မှုကြောင့် အပင်များ၏ လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းကျဆင်းလာခြင်းကို ရိုးရာ Vegetation Indices အချို့ထက် ပိုမိုထိရောက်စွာ ဖော်ပြနိုင်ကြောင်း တွေ့ရှိခဲ့သည်။

ဤတွေ့ရှိချက်သည် အရေးပါသည်။ အကြောင်းမှာ အပင်များ၏ အရွက်များ အစိမ်းရောင်ရှိနေသော်လည်း အလင်းမှီစုဖွဲ့မှုနှုန်းသည် လျော့ကျနေပြီးဖြစ်နိုင်သောကြောင့် ဖြစ်သည်။

ထို့ကြောင့် သစ်တောများ၏ ကျန်းမာရေးနှင့် စိုက်ပျိုးသီးနှံများ၏ ထုတ်လုပ်နိုင်စွမ်းကို စောင့်ကြည့်ရာတွင် NDVI ကဲ့သို့သော အစိမ်းရောင်ဖုံးလွှမ်းမှုညွှန်းကိန်းတစ်ခုတည်းကိုသာ အားကိုးခြင်းထက် SIF၊ မြေဆီလွှာအစိုဓာတ်နှင့် အပူချိန်အချက်အလက်များကို ပေါင်းစပ်လေ့လာခြင်းက ပိုမိုအသုံးဝင်နိုင်သည်။ Center for Climate Sciences

ထို့အပြင် ၂၀၂၅ ခုနှစ်တွင် ထုတ်ဝေခဲ့သော အရှေ့တောင်အာရှ၏ ENSO နှင့် Vegetation Productivity ဆက်နွှယ်မှုဆိုင်ရာ သုတေသနတစ်ခု၌ ၁၉၈၁–၂၀၁၉ ကာလအတွင်း အယ်လ်နီညိုဖြစ်စဉ်များနှင့်ဆက်စပ်၍ GPP ပျမ်းမျှကျဆင်းမှုကို 72.3 ± 48.1 gC/m²/year ခန့်ဟု တွေ့ရှိခဲ့သည်။

ယင်းသည် လေ့လာခဲ့သော ဒေသနှင့်ကာလအတွက် သုတေသနရလဒ်ဖြစ်ပြီး မြန်မာနိုင်ငံ၏ သီးနှံအထွက်နှုန်းကျဆင်းမှုရာခိုင်နှုန်းဟု တိုက်ရိုက်မယူဆသင့်ပါ။

သုတေသနတွင် မြေဆီလွှာအစိုဓာတ်သည် ENSO ကာလအတွင်း အပင်များ၏ ထုတ်လုပ်နိုင်စွမ်းကို ထိန်းညှိပေးသည့် အဓိကအချက်တစ်ခုဖြစ်ကြောင်းလည်း တွေ့ရှိခဲ့သည်။ AGU Journals

ဤသုတေသနများက အယ်လ်နီညိုနှင့် အလင်းမှီစုဖွဲ့မှုအကြား ဆက်နွှယ်မှုရှိကြောင်း ထောက်ခံသော်လည်း သက်ရောက်မှုသည် ဒေသအားလုံးတွင် တူညီမည်မဟုတ်ပေ။

ဥပမာအားဖြင့် တိမ်ဖုံးလွှမ်းမှုလျော့နည်းပြီး နေရောင်ခြည်ပိုမိုရရှိသော၊ ရေဓာတ်လုံလောက်သည့် သစ်တောအချို့တွင် အလင်းမှီစုဖွဲ့မှု တိုးလာနိုင်ကြောင်းလည်း သုတေသနများက ဖော်ပြထားသည်။ AGU Journals

၉။ မြန်မာနိုင်ငံတွင် အယ်လ်နီညိုကာလအတွင်း အလင်းမှီစုဖွဲ့မှုလျော့ကျနိုင်ခြေကို မည်သို့စောင့်ကြည့်သင့်သနည်း။

မြန်မာနိုင်ငံ၏ စိုက်ပျိုးရေးနှင့် သစ်တောဂေဟစနစ်အပေါ် အယ်လ်နီညို၏ သက်ရောက်မှုကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းရန် မိုးရွာသွန်းမှုနှင့် အပူချိန်ကိုသာ လေ့လာခြင်းထက် အပင်များ၏ ဇီဝကမ္မဆိုင်ရာ တုံ့ပြန်မှုများကိုပါ ထည့်သွင်းစဉ်းစားသင့်သည်။

အထူးသဖြင့် အောက်ပါအချက်အလက်များကို ပေါင်းစပ်လေ့လာနိုင်သည်။

ပထမအချက်မှာ မိုးရွာသွန်းမှုကွာခြားချက် (Rainfall Anomaly) ဖြစ်သည်။ ပုံမှန်နှစ်များနှင့် နှိုင်းယှဉ်၍ မိုးရွာသွန်းမှုမည်မျှလျော့နည်းနေကြောင်းကို စောင့်ကြည့်ရန် လိုအပ်သည်။

ဒုတိယအချက်မှာ မြေဆီလွှာအစိုဓာတ် (Soil Moisture) ဖြစ်သည်။ အထူးသဖြင့် အပင်အမြစ်များ ရေစုပ်ယူသည့် Root Zone အတွင်းရှိ အစိုဓာတ်ပြောင်းလဲမှုကို စောင့်ကြည့်သင့်သည်။

တတိယအချက်မှာ အပူချိန်နှင့် VPD ဖြစ်သည်။ နေ့အပူချိန်မြင့်တက်မှု၊ ညအပူချိန်နှင့် လေထုခြောက်သွေ့မှုတို့သည် အပင်များ၏ အလင်းမှီစုဖွဲ့မှုနှင့် ရေဆုံးရှုံးမှုအပေါ် မည်သို့သက်ရောက်နေကြောင်း သုံးသပ်နိုင်သည်။

စတုတ္ထအချက်မှာ NDVI၊ EVI နှင့် SIF တို့ဖြစ်သည်။ ဂြိုဟ်တုမှရရှိသော အဆိုပါညွှန်းကိန်းများကို အသုံးပြု၍ အပင်များ၏ အစိမ်းရောင်ဖုံးလွှမ်းမှုနှင့် အလင်းမှီစုဖွဲ့မှုဆိုင်ရာ လုပ်ဆောင်ချက်များကို လေ့လာနိုင်သည်။

ပဉ္စမအချက်မှာ Evapotranspiration (ET) ဖြစ်သည်။ မြေပြင်မှ ရေငွေ့ပျံခြင်းနှင့် အပင်များမှ ရေငွေ့ထုတ်လွှတ်ခြင်းတို့၏ စုစုပေါင်းပြောင်းလဲမှုကို လေ့လာနိုင်သည်။

ဤအချက်အလက်များကို ENSO အခြေအနေ၊ MJO၊ မုတ်သုံလေပြောင်းလဲမှုနှင့် ရာသီအလိုက် မိုးခန့်မှန်းချက်များနှင့် ပေါင်းစပ်သုံးသပ်ခြင်းဖြင့် စိုက်ပျိုးရေးမိုးခေါင်မှု (Agricultural Drought) အန္တရာယ်ကို ပိုမိုစနစ်တကျ စောင့်ကြည့်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။

သို့သော် NDVI၊ SIF နှင့် ET တို့သည် တစ်ခုနှင့်တစ်ခု တိုင်းတာသော အရာမတူညီကြောင်း သတိပြုရမည်။ အဆိုပါညွှန်းကိန်းများကို အပြန်အလှန်အစားထိုးအသုံးပြုခြင်းမဟုတ်ဘဲ ပေါင်းစပ်အကဲဖြတ်ခြင်းက ပိုမိုသင့်လျော်သည်။

၁၀။ အယ်လ်နီညိုကာလအတွင်း အလင်းမှီစုဖွဲ့မှုနှင့် သီးနှံထုတ်လုပ်မှုကို ကာကွယ်နိုင်မည့် နည်းလမ်းများ

အယ်လ်နီညိုနှင့်ဆက်စပ်သော မိုးခေါင်မှုနှင့် အပူဖိစီးမှုကို လုံးဝတားဆီး၍ မရနိုင်သော်လည်း စိုက်ပျိုးရေးစီမံခန့်ခွဲမှုမှတစ်ဆင့် ထိခိုက်မှုကို လျှော့ချနိုင်သည်။

အရေးအကြီးဆုံးနည်းလမ်းတစ်ခုမှာ မြေဆီလွှာအစိုဓာတ်ကို ထိန်းသိမ်းခြင်းဖြစ်သည်။

စိုက်ပျိုးမြေများတွင် ကောက်ရိုး၊ သစ်ရွက်ခြောက်နှင့် အခြားသဘာဝပစ္စည်းများဖြင့် မြေဖုံးခြင်း (Mulching) ပြုလုပ်ပါက မြေမျက်နှာပြင်မှ ရေငွေ့ပျံဆုံးရှုံးမှုကို လျော့နည်းစေနိုင်သည်။

ထို့အပြင် မြေဆီလွှာအတွင်း အော်ဂဲနစ်ပစ္စည်းများ တိုးမြှင့်ခြင်းသည် မြေ၏ရေထိန်းသိမ်းနိုင်စွမ်းနှင့် ဖွဲ့စည်းပုံကို ကောင်းမွန်စေနိုင်သည်။

ရေရရှိမှုအကန့်အသတ်ရှိသော ဒေသများတွင် ရေသွင်းစနစ်ကို စနစ်တကျစီမံခန့်ခွဲခြင်းနှင့် သီးနှံ၏ အရေးကြီးသော ကြီးထွားမှုအဆင့်များတွင် ရေမလုံလောက်မှုမဖြစ်စေရန် ဦးစားပေးဆောင်ရွက်ခြင်းသည် အထွက်နှုန်းထိခိုက်မှုကို လျှော့ချနိုင်သည်။

ထို့အပြင် မိုးခေါင်ဒဏ်ခံနိုင်ရည်ရှိသော မျိုးများကို ရွေးချယ်ခြင်း၊ ရာသီအလိုက် စိုက်ပျိုးချိန်ကို ပြင်ဆင်ခြင်းနှင့် ဒေသအခြေအနေနှင့် ကိုက်ညီသော သီးနှံအမျိုးအစားများကို ရွေးချယ်ခြင်းတို့လည်း အရေးပါသည်။

သို့သော် မိုးခေါင်ဒဏ်ခံနိုင်ရည်ရှိသော မျိုးဟုဆိုတိုင်း ရေမလိုအပ်သောမျိုးဟု မဆိုလိုပါ။ မျိုးတစ်မျိုး၏ သင့်လျော်မှုသည် မြေဆီလွှာ၊ စိုက်ပျိုးချိန်၊ အပူချိန်နှင့် ရေရရှိနိုင်မှုတို့အပေါ် မူတည်သည်။

သစ်တောများအတွက်မူ သစ်တောပြုန်းတီးမှုကို လျှော့ချခြင်း၊ သဘာဝသစ်တောများကို ထိန်းသိမ်းခြင်းနှင့် မီးဘေးအန္တရာယ်လျှော့ချရေးဆောင်ရွက်ခြင်းတို့သည် ကာဗွန်စုပ်ယူသိုလှောင်နိုင်စွမ်းနှင့် ဂေဟစနစ်ခံနိုင်ရည်ကို ထိန်းသိမ်းရန် အရေးပါသည်။

စိုက်ပျိုးရေးနှင့် သစ်တောစီမံခန့်ခွဲမှုတွင် ရာသီဥတုခန့်မှန်းချက်များကို ကြိုတင်အသုံးပြုခြင်းသည်လည်း အယ်လ်နီညိုနှင့်ဆက်စပ်သော အန္တရာယ်များကို လျှော့ချရန် အထောက်အကူပြုနိုင်သည်။

၁၁။ နိဂုံးချုပ်

အလင်းမှီစုဖွဲ့မှုသည် သစ်ပင်များ၊ သစ်တောများနှင့် စိုက်ပျိုးသီးနှံများ၏ ရှင်သန်ကြီးထွားမှုအတွက် အခြေခံအကျဆုံး ဇီဝဖြစ်စဉ်တစ်ခုဖြစ်သည်။

အဆိုပါဖြစ်စဉ်မှတစ်ဆင့် အပင်များသည် နေရောင်ခြည်စွမ်းအင်ကို အသုံးပြု၍ CO₂ နှင့် ရေတို့မှ အစာထုတ်လုပ်ကြပြီး ကမ္ဘာ့ကာဗွန်လည်ပတ်မှုစနစ်ကိုလည်း အထောက်အကူပြုကြသည်။

သို့သော် အားကောင်းသော အယ်လ်နီညိုကာလအတွင်း အချို့ဒေသများ၌ မိုးရွာသွန်းမှုလျော့နည်းခြင်း၊ အပူချိန်မြင့်တက်ခြင်း၊ မြေဆီလွှာအစိုဓာတ်ကျဆင်းခြင်းနှင့် လေထုခြောက်သွေ့မှုမြင့်မားခြင်းတို့ ဖြစ်ပေါ်လာနိုင်သည်။

ဤအခြေအနေများကြောင့် အပင်များသည် ရေဆုံးရှုံးမှုကို ကာကွယ်ရန် အရွက်ပေါက်ငယ်များကို ပိတ်လာကြပြီး CO₂ စုပ်ယူမှု လျော့နည်းလာနိုင်သည်။

တစ်ချိန်တည်းတွင် အပူဖိစီးမှုနှင့် ရေဓာတ်ဖိစီးမှုတို့ကြောင့် အလင်းမှီစုဖွဲ့မှုဆိုင်ရာ အင်ဇိုင်းများနှင့် ကလိုရိုပလတ်စ်အတွင်းရှိ ဇီဝဓာတုဖြစ်စဉ်များ ထိခိုက်နိုင်သည်။

ထိုအခါ အပင်များ၏ အစာထုတ်လုပ်နိုင်စွမ်းလျော့နည်းလာပြီး ကြီးထွားမှုနှေးကွေးခြင်း၊ ပန်းပွင့်မှုနှင့် အသီးတင်မှုထိခိုက်ခြင်း၊ သီးနှံအထွက်နှုန်းကျဆင်းခြင်းတို့ ဖြစ်ပေါ်နိုင်သည်။

သစ်တောများတွင်မူ အလင်းမှီစုဖွဲ့မှုလျော့ကျခြင်းသည် ကာဗွန်စုပ်ယူနိုင်စွမ်းကို အားနည်းစေပြီး ရေငွေ့ပျံထုတ်လွှတ်မှုနှင့် ဒေသတွင်း အပူစွမ်းအင်ဖလှယ်မှုတို့ကိုပါ ပြောင်းလဲစေနိုင်သည်။

သို့ရာတွင် အယ်လ်နီညို၏ သက်ရောက်မှုသည် ဒေသအလိုက် ကွဲပြားသဖြင့် မိုးခေါင်မှု၊ အပူချိန်၊ နေရောင်ခြည်ရရှိမှုနှင့် ရေရရှိနိုင်မှုတို့ကို ပေါင်းစပ်လေ့လာရန် လိုအပ်သည်။

မြန်မာနိုင်ငံအတွက် အရေးကြီးဆုံး သင်ခန်းစာမှာ အယ်လ်နီညိုကြောင့် မိုးခေါင်နိုင်ခြေကိုသာ ကြိုတင်ခန့်မှန်းခြင်းမဟုတ်ဘဲ မိုးခေါင်မှုကြောင့် အပင်များ၏ အလင်းမှီစုဖွဲ့မှု မည်သို့လျော့ကျနိုင်သည်၊ ထိုလျော့ကျမှုက သီးနှံထုတ်လုပ်မှုကို မည်သို့ထိခိုက်နိုင်သည်ဆိုသည့် ဖြစ်စဉ်တစ်ခုလုံးကို နားလည်သုံးသပ်ရန် လိုအပ်ခြင်းဖြစ်သည်။

ထို့ကြောင့် အနာဂတ်တွင် အယ်လ်နီညိုဆိုင်ရာ မိုးလေဝသခန့်မှန်းချက်များကို စိုက်ပျိုးရေးဆိုင်ရာ မြေဆီလွှာအစိုဓာတ်၊ အပူဖိစီးမှု၊ အလင်းမှီစုဖွဲ့မှုနှင့် သီးနှံကြီးထွားမှုအချက်အလက်များနှင့် ပေါင်းစပ်အသုံးပြုနိုင်ပါက မြန်မာနိုင်ငံ၏ စိုက်ပျိုးရေးဘေးအန္တရာယ် ကြိုတင်သတိပေးစနစ်များကို ပိုမိုကောင်းမွန်စေနိုင်မည်ဖြစ်သည်။

မိုးရွာသွန်းနိုင်ခြေ (Precipitation) ကို ခန့်မှန်းခြင်း

မိုးရွာသွန်းနိုင်ခြေ (Precipitation) ကို ခန့်မှန်းရာမှာ "မည်သည့် Weather Model မှ ၁၀၀% အမြဲတမ်း အကောင်းဆုံး/အမှန်ကန်ဆုံး မဖြစ်နိုင်ပါ"။ မော်ဒယ်တစ်ခုချင်းစီတွင် သက်ဆိုင်ရာ အားသာချက်/အားနည်းချက်များ ရှိကြပြီး ဒေသ၏ ပထဝီဝင်အနေအထားနှင့် ရာသီဥတု အမျိုးအစားပေါ်မူတည်၍ တိကျမှု ကွာခြားသွားလေ့ ရှိပါသည်။ ဒေသတွင်းနှင့် ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ အတွေ့အကြုံများ၊ စိစစ်ချက်များအရ မိုးရွာသွန်းမှု ခန့်မှန်းရာတွင် ထိပ်တန်း မော်ဒယ်များ၏ အားသာချက်များကို အောက်ပါအတိုင်း ခွဲခြား ကြည့်ရှုနိုင်ပါသည်-
=======

၁။ Global Models (ကမ္ဘာ့ထိပ်တန်း မော်ဒယ်များ)

📌 ECMWF / IFS (European Centre for Medium-Range Weather Forecasts):
အားသာချက်: ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ ရာသီဥတု ခန့်မှန်းမှုများတွင် အထွေထွေ အတိကျဆုံးနှင့် ယုံကြည်ရဆုံး မော်ဒယ်အဖြစ် သတ်မှတ်ခံထားရသည်။ အထူးသဖြင့် မုတ်သုံလေ တိုက်ခတ်မှု၊ လေဖိအားနည်းရပ်ဝန်းများနှင့် ဧရိယာကျယ်ပြန့်သည့် မိုးရွာသွန်းမှုများ (Synoptic-scale rainfall) ကို ပိုမို တိကျစွာ ခန့်မှန်းပေးနိုင်သည်။

📌 AIFS (ECMWF Artificial Intelligence Integrated Forecasting System):
အားသာချက်: ECMWF ၏ Data Driven/AI အခြေခံ မော်ဒယ်ဖြစ်ပြီး သမားရိုးကျ Physics-based မော်ဒယ်များထက် ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ Pattern များကို လျင်မြန်စွာ ပုံဖော်ပေးနိုင်သည်။

📌 ICON (Deutscher Wetterdienst - Germany):
အားသာချက်: ဒေသအတော်များများတွင် ECMWF ပြီးလျှင် Precipitation pattern များ ရေးဆွဲရာ၌ တိကျမှု မြင့်မားသည်။

📌 GFS (NOAA NCEP - USA):
အားသာချက်: Global Coverage ရရှိပြီး Data များကို အကြိမ်ရေ ခပ်စိပ်စိပ် ရယူနိုင်သော်လည်း သီးခြား မိုးရွာသွန်းမှု ပမာဏ (Local convective precipitation) တွင် တခါတရံ လွန်ကဲစွာ ခန့်မှန်းခြင်း (Overestimation) သို့မဟုတ် လွဲမှားခြင်းများ ရှိတတ်သည်။

၂။ High-Resolution Regional / Local Models (ဒေသတွင်း စိစစ်မော်ဒယ်များ)

📌 NEMS / NMM (meteoblue Regional Models):
အားသာချက်: မြေပြင် အနိမ့်အမြင့် ကွဲပြားမှု (Topography) ရှိသော နေရာများ၊ တောင်တန်းများနှင့် ပင်လယ်ကမ်းရိုးတန်း ဒေသများအတွက် Resolution ပိုမိုမြင့်မားစွာ အသုံးပြုထားသဖြင့် သီးခြားဒေသ မိုးရွာသွန်းမှုများ (Convective storms) တွင် ထိရောက်သည်။

၃။ မိုးရွာသွန်းမှု ခန့်မှန်းရာတွင် ကြုံတွေ့ရလေ့ရှိသည့် အကန့်အသတ်များ (Forecast Limitations) - မိုးရွာသွန်းနိုင်ခြေကို ခန့်မှန်းရခက်ခဲစေသည့် အဓိက အချက် ၃ ချက် ရှိပါသည်-

၁။ မုန်တိုင်း သို့မဟုတ် လျှပ်စီးမိုးကြိုးရွာခြင်း (Thunderstorms / Convective Rain): မိုးတိမ်တောင်များမှ ရွာသွန်းသည့် မိုးသည် တည်နေရာ အတိအကျနှင့် ပမာဏကို ခန့်မှန်းရ အခက်ခဲဆုံး ဖြစ်သည်။ ကီလိုမီတာ အနည်းငယ် အကွာအဝေးအတွင်း ရွာ/မရွာ ကွာခြားသွားနိုင်သည်။

၂။ မြေပြင် အနိမ့်အမြင့် တောင်တန်းဒေသများ (Topography): တောင်တန်းများရှိသည့် ဒေသများတွင် Local Microclimates ကြောင့် မော်ဒယ်များ၏ Grid Resolution အတွင်း မပါဝင်နိုင်သည့် မိုးရွာသွန်းမှုများ ရုတ်တရက် ဖြစ်ပေါ်နိုင်သည်။

၃။ တိမ်နိမ့်များနှင့် မြူဆူခြင်း (Stratus Clouds / Fog): Satellite သို့မဟုတ် Model Resolution များတွင် သတိမထားမိဘဲ မိုးဖွဲဖွဲရွာခြင်း သို့မဟုတ် တိမ်ဖုံးမှု ရုတ်တရက် ပြောင်းလဲခြင်းများ ဖြစ်ပေါ်နိုင်သည်။

📌 ရလဒ်ကောင်း ရရှိရန် မည်သို့ လေ့လာ သုံးသပ်သင့်သနည်း?

💡 MultiModel Compare (မော်ဒယ် အများအပြား နှိုင်းယှဉ်ခြင်း): မော်ဒယ် တစ်ခုတည်းကို မမှီခိုဘဲ meteoblue MultiModel ကဲ့သို့ ECMWF (IFS/AIFS), GFS, ICON, GEM များကို ယှဉ်တွဲကြည့်ရှုခြင်းသည် အကောင်းဆုံး ဖြစ်သည်။

💡 Model Agreement High (မော်ဒယ်များ တူညီမှု မြင့်မားလျှင်): မော်ဒယ် အများစုက မိုးရွာမည်ဟု တူညီစွာ ခန့်မှန်းပါက ထိုခန့်မှန်းချက် အမှန်ဖြစ်နိုင်ခြေ (Predictability) အလွန်မြင့်မားသည်။

💡 Model Agreement Low (မော်ဒယ်များ ကွဲပြားနေလျှင်): မော်ဒယ်များ ခန့်မှန်းချက် မတူညီပါက ရာသီဥတု မရေရာမှု (Uncertainty) မြင့်မားနေကြောင်း ပြသနေသဖြင့် Forecast Update များကို အချိန်ခပ်စိပ်စိပ် လေ့လာကြည့်ရှုရန် လိုအပ်ပါသည်။

မြန်မာနိုင်ငံ၏ မိုးရွာသွန်းမှုဖြစ်နိုင်ခြေ (Precipitation Probability) ကို ခန့်မှန်းရာတွင် အလုံးစုံတိကျမှုနှင့် ယုံကြည်စိတ်ချရမှု အမြင့်ဆုံး မော်ဒယ်မှာ ECMWF (European Centre for Medium-Range Weather Forecasts) ဖြစ်သည်။ မိုးရွာသွန်းမှု အမျိုးအစားနှင့် ရာသီဥတုကာလပေါ် မူတည်၍ မော်ဒယ်များ၏ အားသာချက် ကွာခြားမှု ရှိသည်။

၁။ မြန်မာနိုင်ငံအတွက် အဓိက မော်ဒယ်များ၏ စွမ်းဆောင်ရည် နှိုင်းယှဉ်ချက် (ဇယားပုံ)

၂။ မြန်မာ့ရာသီဥတုအလိုက် အကောင်းဆုံး မော်ဒယ် ရွေးချယ်မှု

📌 မုတ်သုံရာသီ (ဇွန် မှ စက်တင်ဘာ): ကမ်းရိုးတန်း (ရခိုင်၊ မွန်၊ တနင်္သာရီ) နှင့် မြစ်ဝကျွန်းပေါ်ဒေသများသို့ ဝင်ရောက်သော ကျယ်ပြန့်သည့် မုတ်သုံမိုးများအတွက် ECMWF သည် အမှန်ဆုံးနီးပါး ဖြစ်သည်။

📌 မုတ်သုံအကြိုနှင့် မုတ်သုံအလွန်ကာလ (ဧပြီ–မေ နှင့် အောက်တိုဘာ): ဘင်္ဂလားပင်လယ်အော်နှင့် ကပ္ပလီပင်လယ်ပြင်တွင် ဖြစ်ပေါ်သော မုန်တိုင်းများအတွက် ECMWF Ensemble သည် GFS ထက် လမ်းကြောင်းနှင့် မိုးရွာသွန်းမည့် ဧရိယာကို ပိုမိုတိကျစွာ ခန့်မှန်းပေးနိုင်သည်။

📌 နွေရာသီ ညနေခင်း မိုးသက်မုန်တိုင်းများ (Thunderstorms / Heat Low): မြန်မာနိုင်ငံအလယ်ပိုင်းနှင့် ကုန်းတွင်းပိုင်းတွင် နေ့အပူချိန်ကြောင့် ဖြစ်ပေါ်သည့် မိုးတိမ်တောင်များမှ ဖြစ်ပေါ်လာသည့် မိုးများကို မည်သည့် Global Model မှ အတိအကျ မပြနိုင်ပါ။ ဤကဲ့သို့သော အခြေအနေမျိုးတွင် Global Model ထက် ဒေသတွင်း မိုးလေဝသရေဒါ (Radar) နှင့် ဂြိုဟ်တုတိမ်ပုံရိပ် (Satellite Imagery) များကိုသာ အဓိက အားထားရသည်။

၃။ လက်တွေ့ အသုံးချရန် အကောင်းဆုံး နည်းလမ်း

မိုးရွာသွန်းနိုင်ခြေ ရာခိုင်နှုန်းကို စစ်ဆေးလိုပါက ECMWF မော်ဒယ်အခြေခံသည့် အချက်အလက်များကို အဓိကထား ကြည့်ရှုခြင်း သို့မဟုတ် မော်ဒယ်အများအပြားကို တစ်ပြိုင်နက် ပေါင်းစပ်ဖော်ပြပေးသည့် Multi-Model Ensemble (ဥပမာ- meteoblue သို့မဟုတ် Windy ၏ Compare Function) ဖြင့် မော်ဒယ်များ သဘောထားတူညီမှု (Model Agreement) ရှိ/မရှိ စစ်ဆေးခြင်းသည် အမှားအနည်းဆုံး နည်းလမ်း ဖြစ်သည်။

မိုးလေဝသ ပညာရှင်များအနေဖြင့် မိုးရွာသွန်းမည့် တိကျသည့် နေရာ၊ အချိန် နှင့် မိုးရေချိန် ပမာဏ တို့ကို အတိအကျ ခန့်မှန်းနိုင်မှု မရှိခြင်းအကြောင်း

မိုးလေဝသ ပညာရှင်များအနေဖြင့် မိုးရွာသွန်းမည့် တိကျသည့် နေရာ၊ အချိန် နှင့် မိုးရေချိန် ပမာဏ တို့ကို အတိအကျ ပုံသေ မခန့်မှန်းနိုင်ခြင်းသည် နည်းပညာ အားနည်းချက်တစ်ခုတည်းကြောင့် မဟုတ်ဘဲ လေထု၏ သဘာဝ ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာ သဘောတရားများကြောင့် ဖြစ်ပါသည်။

အဓိက အကြောင်းအရင်းများ -

၁။ လေထု၏ ရှုပ်ထွေးပြီး တွက်ချက်ရခက်ခဲသော သဘောသဘာဝ (Chaos Theory & Butterfly Effect)

ကမ္ဘာ့လေထုသည် တစ်နေရာနှင့်တစ်နေရာ အပူချိန်၊ လေဖိအား၊ အစိုဓာတ်နှင့် လေတိုက်နှုန်းတို့ အဆက်မပြတ် ပြောင်းလဲနေသော လှုပ်ရှားစနစ် (non-linear fluid dynamic system) ဖြစ်သည်။

Butterfly Effect: လေထု၏ အစပျိုး အခြေအနေတွင် အလွန်သေးငယ်သော ပြောင်းလဲမှုတစ်ခု (ဥပမာ- နေရာတစ်ခု၌ လေတိုက်နှုန်း အနည်းငယ် ပြောင်းသွားခြင်း) သည် နောက်ပိုင်းတွင် ကြီးမားသော မိုးလေဝသ အပြောင်းအလဲကို ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်သည်။ ထို့ကြောင့် ကွန်ပျူတာ စူပါကွန်ပျူတာများဖြင့် တွက်ချက်သည့်အခါ အစပျိုး ကိန်းဂဏန်း အနည်းငယ် လွဲမှားရုံမျှဖြင့် စိစစ်ထားသော ခန့်မှန်းချက်မှာ ပစ်မှတ်နှင့် လုံးဝ လွဲချော်သွားနိုင်သည်။

၂။ MODEL များ၏ ဇယားကွက် အရွယ်အစား အကန့်အသတ် (Model Grid Resolution Issue)

မိုးလေဝသ စူပါကွန်ပျူတာများသည် ကမ္ဘာ့လေထုကို ကျူဘစ် (3D Grid Boxes) ဇယားကွက် သေးသေးလေးများအဖြစ် ခွဲခြား၍ Numerical Weather Prediction (NWP) စနစ်ဖြင့် တွက်ချက်သည်။

ဇယားကွက် ပမာဏ - လက်ရှိ အဆင့်မြင့် မိုးလေဝသ MODEL များသည် ဇယားကွက် တစ်ကွက်လျှင် (၃) ကီလိုမီတာမှ (၁၂) ကီလိုမီတာခန့်အထိ အကျယ်အဝန်း သတ်မှတ်ထားသည်။ မိုးတိမ်တစ်ခု သို့မဟုတ် မိုးကြိုးမုန်တိုင်း တိမ်တိုက်၏ အကျယ်အဝန်းသည် (၁) ကီလိုမီတာ သို့မဟုတ် (၂) ကီလိုမီတာခန့်သာ ရှိပါက ကွန်ပျူတာ MODELသည် ထိုတိမ်တိုက်ကို သီးခြား မမြင်နိုင်ပါ။ ဇယားကွက်တစ်ခုလုံး၏ ပျမ်းမျှ အခြေအနေကိုသာ တွက်ချက်ရသဖြင့် မြို့တစ်မြို့အတွင်းရှိ မြို့နယ်အလိုက် မိုးရွာမည့်နေရာ ကွဲပြားသွားခြင်းကို အတိအကျ မဖော်ပြနိုင်ပါ။

၃။ "ပြောင်းဖူးပေါက်ပေါက်" ကဲ့သို့ မိုးတိမ်ဖြစ်ပေါ်မှု လက္ခဏာ (Convection Dynamics)

ရာသီဥတု အမျိုးအစားပေါ် မူတည်၍ ခန့်မှန်းရသည့် အခက်အခဲ မတူညီပါ၊၊

မုတ်သုံလေ သို့မဟုတ် မုန်တိုင်းကြီးများကြောင့် ရွာသည့် မိုးကို ခန့်မှန်းရ လွယ်ကူသော်လည်း နွေရာသီ မိုးကြိုးမုန်တိုင်းများ (Local Convective Thunderstorms) သည် ပြောင်းဖူးပေါက်ပေါက် ဖေါက်သည့် အခြေအနေနှင့် တူသည်။ ဒယ်အိုးပူလာပါက ပြောင်းဖူးစေ့များ ပေါက်လာမည်ကို သိနိုင်သော်လည်း "မည်သည့် ပြောင်းဖူးစေ့က မည်သည့်စက္ကန့်တွင် စတင်ပေါက်မည်" ကို မပြောနိုင်သကဲ့သို့ လေထု ပူနွေးလာချိန်တွင် မည်သည့် ရပ်ကွက် သို့မဟုတ် မည်သည့် ရွာပေါ်တွင် မိုးတိမ်စတင် တက်လာမည်ကို အတိအကျ ရယူနိုင်ခြင်းမရှိပါ။

၄။ အစပျိုး အချက်အလက် ကွက်လပ်များ (Data Gaps)

ဂြိုဟ်တုများ၊ ရေဒါများနှင့် မိုးလေဝသ စခန်းများ ရှိသော်လည်း ကမ္ဘာ့လေထုတစ်ခုလုံး၏ အချက်အလက် (အထူးသဖြင့် ပင်လယ်သမုဒ္ဒရာများ၊ တောင်တန်းဒေသများနှင့် လေထု အထက်ပိုင်း အပူချိန်/အစိုဓာတ်) ကို စက္ကန့်မလပ်၊ နေရာမလပ် တိုင်းတာရန် မဖြစ်နိုင်ပါ။ ကွန်ပျူတာ MODEL ထဲသို့ ထည့်သွင်းသည့် Initial Data တွင် ကွက်လပ် သို့မဟုတ် လွဲမှားချက် စတင်ပါဝင်လာပါက အချိန်ကြာလာသည်နှင့်အမျှ ခန့်မှန်းချက် လွဲချော်မှု ပိုမိုကြီးမားလာသည်။

၅။ ဒေသဆိုင်ရာ မြေမျက်နှာသွင်ပြင်နှင့် မိုက်ခရို ကလိုင်းမက် (Microclimates)

တောင်တန်းများ၊ မြစ်ချောင်းများ၊ သစ်တောများ၊ မြို့ပြရှိ ကွန်ကရစ် အဆောက်အအုံများနှင့် အပူကျွန်း (Urban Heat Island) ဖြစ်စဉ်များသည် လေစီးကြောင်းနှင့် အစိုဓာတ်ကို ရုတ်တရက် ပြောင်းလဲစေနိုင်သည်။ သေးငယ်သော မြေပြင် ပြောင်းလဲမှုများသည် မိုးတိမ်ကို ရွေ့လျားစေခြင်း သို့မဟုတ် အရှိန်လျော့သွားစေခြင်းများ စသည့် ရလဒ်များကို အချိန်တိုအတွင်း ဖြစ်ပေါ်စေသည်။

မိုးလေဝသ ခန့်မှန်းချက်များကို မည်သို့ ကြည့်ရှုနားလည်ရမည်နည်း?

မိုးလေဝသ ဌာနများသည် ရာခိုင်နှုန်းဖြင့် ခန့်မှန်းသည့် Probabilistic Forecasting စနစ်ကို အသုံးပြုကြသည်။

မိုးရွာနိုင်ခြေ (%) ၏ အဓိပ္ပာယ်:

ဥပမာ - မိုးရွာနိုင်ခြေ 40% ဟု ဖော်ပြထားပါက တစ်နေ့တာ၏ ၄၀ ရာခိုင်နှုန်း ရွာမည် သို့မဟုတ် မြို့၏ ၄၀ ရာခိုင်နှုန်း ရွာမည်ဟု မဆိုလိုပါ။ ၎င်းသည် ခန့်မှန်းထားသည့် ဧရိယာအတွင်း နေရာတခုသို့ မိုးရေစက် ကျရောက်နိုင်ခြေ ၄၀ ရာခိုင်နှုန်း ရှိသည်ဟု အဓိပ္ပာယ်ရသည်။

မိုးရေချိန် ပမာဏ:

ပုံသေ ကိန်းဂဏန်း (ဥပမာ- 20 mm) ထက် Range အလိုက် ပြသထားသော ပမာဏ (ဥပမာ- 5 mm မှ 15 mm ကြား) ကို ကြည့်ရှုခြင်းက ပိုမို လက်တွေ့ကျပါသည်။

ကွန်ပျူတာ model များ၏ မိုးရွာသွန်းမှု ကြိုတင်ခန့်မှန်းချက်သည် ရာခိုင်နှုန်းအားဖြင့် မည်မျှ မှန်ကန်နိုင်ပါသနည်း?

မိုးလေဝသ ကွန်ပျူတာ MODELများ၏ မိုးရွာသွန်းမှု ကြိုတင်ခန့်မှန်းချက် မှန်ကန်နိုင်ခြေ (Accuracy) သည် ခန့်မှန်းသည့် ကြိုတင်အချိန် နှင့် မိုးလေဝသ ဖြစ်စဉ် အမျိုးအစား ပေါ်မူတည်၍ သိသိသာသာ ကွဲပြားမှု ရှိပါသည်။ အထွေထွေ အားဖြင့် ခန့်မှန်းချက် မှန်ကန်နိုင်ခြေ ရာခိုင်နှုန်းများကို အောက်ပါအတိုင်း သတ်မှတ်နိုင်ပါသည် -

၁။ ကြိုတင်အချိန်အလိုက် မှန်ကန်နိုင်ခြေ (Forecast Time Horizon)

၁ ရက်မှ ၂ ရက် ကြိုတင်ခန့်မှန်းချက် (Short-range Forecast) - မှန်ကန်နိုင်ခြေ - ၈၀% မှ ၉၀% ဝန်းကျင်ရှိပါသည်၊ လေဖိအားနည်းရပ်ဝန်း၊ မုတ်သုံလေနှင့် မုန်တိုင်းကြီးများကဲ့သို့ ကြီးမားသည့် မိုးလေဝသ စနစ်ကြီးများ၏ ရွေ့လျားမှုကို အတော်အတန်တိကျစွာ ခန့်မှန်းနိုင်ပါသည်။

၃ ရက်မှ ၅ ရက် ကြိုတင်ခန့်မှန်းချက် (Medium-range Forecast) - မှန်ကန်နိုင်ခြေ - ၇၀% မှ ၈၀% ဝန်းကျင်ရှိပြီး မိုးရွာမည့် ဒေသကြီးတစ်ခုလုံး (Regional scale) ကို မှန်ကန်စွာ ခန့်မှန်းနိုင်သော်လည်း နေရာအတိအကျနှင့် မိုးရေချိန်တိကျမှုတို့တွင် ကွဲလွဲမှုများ စတင်ရှိလာပါသည်။

၇ ရက်နှင့် ယင်းထက် ပိုမိုသော ကြိုတင်ခန့်မှန်းချက် (Long-range Forecast) - မှန်ကန်နိုင်ခြေ - ၅၀% မှ ၆၀% အောက်သာရှိနိုင်ပါသည်၊ ရက်ကြာလာသည်နှင့်အမျှ လေထု၏ ရုတ်တရက် အပြောင်းအလဲများ (Chaos Theory) ကြောင့် MODELများ၏ မှန်ကန်နိုင်ခြေသည် ဒင်္ဂါးပြား ခေါင်း/ပန်း လှန်သကဲ့သို့ မရေမရာ ဖြစ်လာလေ့ရှိပါသည်။

၂။ ဖြစ်စဉ် အမျိုးအစားအလိုက် မှန်ကန်နိုင်ခြေ ကွဲပြားမှု

စနစ်ကြီးများ (Large-Scale Systems - ဥပမာ- မုတ်သုံမိုး၊ မုန်တိုင်းမိုး) - မှန်ကန်နိုင်ခြေ - ၈၀% မှ ၈၅% အထက်ရှိပါသည်၊ တိမ်တိုက် အကျယ်အဝန်း ကြီးမားသည့်အတွက် MODEL များအနေဖြင့် ဇယားကွက် (Grid Box) ထဲတွင် တွက်ချက်ရ လွယ်ကူပြီး မိုးရွာမည့် ဧရိယာကို တိကျစွာ ဖမ်းဆွဲ၍ တွက်ချက်ခန့်မှန်းပေးနိုင်ပါသည်။

နေရာကွက်ကျား မိုးကြိုးမုန်တိုင်းများ (Local Thunderstorms / Convection) - မှန်ကန်နိုင်ခြေ - ၃၀% မှ ၅၀% ခန့်သာရှိပါသည်။ နွေရာသီနှင့် မုတ်သုံကူး ကာလများတွင် ရုတ်တရက် ဖြစ်ပေါ်သည့် မိုးတိမ်များသည် အကျယ်အဝန်း သေးငယ်လွန်းသဖြင့် model များက မည်သည့် မြို့နယ်/ကျေးရွာ ပေါ်တွင် အတိအကျ မိုးရွာမည်ကို ခန့်မှန်းရန် အခက်အခဲဆုံး ဖြစ်ပါသည်။

၃။ Model များ အဆင့်မြင့် တိုးတက်လာခြင်း

ခန့်မှန်းချက် MODELများ (ဥပမာ- ECMWF, GFS, ICON) ၏ စူပါကွန်ပျူတာ စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် နေရောင်ခြည်/ဂြိုဟ်တု အချက်အလက်များ တိုးတက်လာမှုကြောင့် ယနေ့ခေတ် ၅ ရက် ကြိုတင်ခန့်မှန်းချက် သည် လွန်ခဲ့သော နှစ် ၃၀ က ၂ ရက် ကြိုတင်ခန့်မှန်းချက်ထက် ပိုမိုမှန်ကန်သော အဆင့်သို့ ရောက်ရှိလာပြီ ဖြစ်ပါသည်။

အနှစ်ချုပ်အားဖြင့် -

မိုးလေဝသ MODELများသည် "မိုးရွာနိုင်သည့် လေထု အခြေအနေ ရှိမရှိ" ကို ၈၀% အထက် တိကျစွာ သတိပေးနိုင်သော်လည်း၊ "မည်သည့် အဆောက်အအုံပေါ်သို့ မိုးစက် စတင်ကျမည်နှင့် မိုးရေချိန် အတိအကျ မည်မျှရွာမည်" ဆိုသည်ကိုမူ လေထု၏ သဘာဝ အကန့်အသတ်များကြောင့် ၁၀၀% အတိအကျ ခန့်မှန်းနိုင်ခြင်း မရှိသေးပါ။

မိုးသီးအကြောင်းသိချင်နေတဲ့ စူပါမွန်း နဲ့ လူငယ်တွေအတွက်

၃၀-၄-၂၀၁၆

နံနက် (၀၀း၅၃)နာရီ။

----------------------------------------------------------

မိုးသီး

မောင်ထွန်းလွင်(မိုးလေဝသ)

မိုးတိမ်တောင်ဆိုတာ

မိုးလေဝသပညာရပ်မှာ အခြေခံတိမ်(၁၀)မျိုးရှိရာမှာ မိုးတိမ်တောင်ဟာ အလွန်ဆန်းပြားထူးခြား တဲ့ တိမ်ဖြစ်တယ်။ ဒီတိမ်အမျိုးအစားဟာ အောက်ခြေအမြင့် ပေ(၁၅၀၀)လောက်အထိ နိမ့်ဆင်း တတ်ပြီး၊ တိမ်ထိပ်အမြင့်ကတော့ ပေ (၄၅၀၀၀ မှ ၅၅၀၀၀) လောက်အထိ အလွန်မြင့်မားပြီး ထုထည်ကြီးမားတဲ့ တိမ်အမျိုးအစားဖြစ်တယ်။ လေထုအလွန်မတည်ငြိမ်တဲ့ အခါမျိုးမှာ ဖြစ်လေ့ရှိတဲ့တိမ်ဖြစ်တဲ့အတွက် ဒီတိမ်မျိုးဟာ အရွယ်အစားကြီးမားတာနဲ့အမျှ ဆန်းပြားတဲ့ ရာသီဖြစ်စဉ်(၁၀)မျိုးကိုဖြစ်စေတတ်ပါတယ်။ အဲဒါတွေကတော့ (၁) လျှပ်စီးလက်ခြင်း၊ (၂) မိုးခြိမ်းခြင်း၊ (၃) နေရာကွက်မိုးသည်းထန်ခြင်း၊ (၄) မိုးသက်လေပြင်းတိုက်ခတ်တတ်ခြင်း၊ (၅) မိုးသီးကြွေခြင်း၊ (၆) မိုးကြိုးပစ်ခြင်း၊ (၇) လေဆင်နှာမောင်းတိုက်ခြင်း၊ (၈) စိုက်ဆင်းလေပြင်းတိုက်ခြင်း၊ (၉) ရေဆင်နှာမောင်းတိုက်ခြင်း နဲ့လေထုအတွင်းအထက်အောက်တည်ငြိမ်မှုမရှိတဲ့အခါ (၁၀) ပင်လယ်မီးစုန်းတောက်ခြင်း စတဲ့ ရာသီဥတု ဖြစ်စဉ်တွေကို ဖြစ်ပေါ်စေလေ့ရှိပါတယ်။

မိုးတိမ်တောင်ဖြစ်ပေါ်ပုံ

တကယ်တော့ မိုးတိမ်တောင်ဖြစ်ပေါ်ပုံဟာ (၄)မျိုးရှိပါတယ်။ (၁) မြေပြင်ပူပြင်းတဲ့အခါ၊ (၂) ကုန်းမြေမြင့်များအပေါ်လေထုတက်တဲ့အခါ (၃) လေအေးစိုင်ဆုံတစ်ခုဖြစ်ပေါ်တဲ့အခါ (၄) လေထုအတွင်း အထက်အောက်တည်ငြိမ်မှုမရှိတဲ့အခါ မိုးတိမ်တောင်များဖြစ်ပေါ်တတ်ပါတယ်။ ထူးခြားတာကတော့ မိုးတိမ်တောင်ဟာ ဘယ်လိုပုံစံနဲ့ဖြစ်ဖြစ်၊ သဘောသဘာဝတွေကတော့ အားလုံးအတူတူပဲဖြစ်ပါတယ်။

မိုးတိမ်တောင်တစ်ခုရဲ့ဖွဲစည်းပုံ

မိုးတိမ်တောင်တစ်ခုအတွင်းမှာ အဓိကအားဖြင့် ဖွဲ့စည်းမှုအနေနဲ့ (၄) မျိုးပါဝင်နေပါတယ်။ အရွယ်အစားအမျိုးမျိုးရှိနေတဲ့ရေပေါက်များ၊ ရေခဲမှတ်အောက်ရောက်ပေမယ့် မခဲသေးတဲ့ အအေးလွန်ရေအေးများ၊ ရေခဲပွင့်များ နဲ့ အလွန်အားကောင်းတဲ့ ထောင်လိုက်လေစီးကြောင်း စတာတွေဖြစ်ကြပါတယ်။

ဧပြီလ(၂၃ နဲ့ ၂၄ ) မြန်မာနိုင်ငံအလယ်ပိုင်းမှာဖြစ်ခဲ့တဲ့ မိုးတိမ်တောင်

နှစ်စဉ်လိုလို ဧပြီလ(၁၅)ရက်နောက်ပိုင်းဆိုရင် မြန်မာနိုင်ငံအတွင်းကို ဘေးပတ်ဝန်းကျင်က ရေငွေ့တွေသယ်ဆောင်တဲ့ လေတွေ ကြောင့် မြန်မာနိုင်ငံအပေါ်မှာရှိတဲ့လေထုထဲမှာ ရေငွေ့တွေပြည့်လာပါတယ်။ အဲဒီလေတွေဟာ ဆက်လက်ပူပြင်းနေဆဲဖြစ်တဲ့ မြေပြင်ပေါ်ကို ဝင်လာတဲ့အခါ မိုးတိမ်တောင်တွေဖြစ်လာစေပါတော့တယ်။ အထူးသဖြင့် အယ်လ်နီညိုကြောင့် အလွန်ပူပြင်းနေတဲ့ မြန်မာနိုင်ငံအလယ်ပိုင်း(စစ်ကိုင်းတိုင်းအောက်ပိုင်း၊ မန္တလေးတိုင်း နဲ့ မကွေးတိုင်း)မှာ ဖြစ်ပေါ်တဲ့ မိုးတိမ်တောင်တွေဟာ အောက်ခံမြေပြင်ရဲ့ ထူးကဲစွာ ပူပြင်းမှုကြောင့် ပူ၊ပွ၊ပေါ့ (convective) လေစီးကြောင်းများ အလွန်အားကောင်းနေတဲ့အတွက် ကြီးမားပြင်းထန်တဲ့ မိုးတိမ်တောင်ကြီးတွေ(thunderstorms) ဖြစ်လာကြပါတယ်။ အဲဒီအခါမှာ မိုးတိမ်တောင်တွေရဲ့ ထိပ်ပိုင်းတွေဟာ ရေခဲအမြင့်(Freezing level)ကို ကျော်လွန်အောင် မြင့်တက်သွားကြတဲ့အတွက် တိမ်ထုအထက်ပိုင်းမှာ ရေခဲပွင့်တွေ အမြောက်အများဖြစ်လာစေပါတယ်။ အယ်လ်နီညိုနွေကြောင့် အပူချိန် 45°C ကျော်လွန်အောင် ထူးကဲစွာပူပြင်းနေတဲ့ အောက်ခံမြေပြင်ရဲ့ အလွန်အားကောင်းတဲ့ ပင့်တင်လေများကြောင့် တိမ်ထုအတွင်းမှာ ဖြစ်ပေါ်နေတဲ့ ရေခဲပွင့်များဟာ တော်တော်နဲ့ ပြုတ်မကျနိုင်ပဲ တိမ်ထဲမှာ ရေခဲပွင့်တွေ နောက်ထပ်တိုးတိုးပြီးဖြစ်နေစေပါတော့တယ်။

မိုးတိမ်တောင်တစ်ခုရဲ့ အရွယ်(၃)ပါး

မိုးတိမ်တောင်တွေဟာ လူတွေလိုပဲ အရွယ်(၃)ပါးရှိကြတယ်။ ပထမအရွယ်ကိုတော့ ဖြစ်တည်စအရွယ်(Formative stage) လို့ခေါ်တယ်။ ဒုတိယအရွယ်ကိုတော့ အားပြည့်ဖြိုးတဲ့အရွယ် (Mature stage) နဲ့ တတိယအရွယ်ကိုတော့ ပြိုပျက်တဲ့အရွယ်(Disspative stage) လို့ခေါ်ကြပါတယ်။ တစ်ခုပြောစရာရှိတာကတော့ အရွယ်(၃)ပါးရဲ့ ဘဝသက်တမ်းကာလ Life cycle ကတော့ (၂)နာရီမှ (၃)နာရီခန့်သာ ကြာတတ်ခြင်းပါပဲ။ အဲဒီတော့ မိုးတိမ်တောင်ဟာ အချိန်စေ့လာတဲ့အခါ ပြိုပျက်တဲ့အရွယ်ကိုရောက်လာတာနဲ့ တိမ်ထုအတွင်းက ပင့်တင်လေတွေဟာ အားလျော့လာတဲ့အပြင် တိမ်ထဲမှာ အထက်အမြင့်ကနေ အောက်ကိုပြန်ဆင်းတဲ့ စိုက်ဆင်းလေတွေလည်း ဖြစ်ပေါ်လာပါတော့တယ်။ အဲဒီအချိန်ဟာ ထုထည်ကြီးမားခဲ့တဲ့ မိုးတိမ်တောင်ကြီး တဖြည်းဖြည်းပြိုကွဲတော့တာပါပဲ။

ရာသီဥတုတွေဆိုးပြီ

မိုးတိမ်တောင်တစ်ခု ဖရိုဖရဲဖြစ်ပြီး ပြိုကွဲတဲ့အချိန်ဟာ အန္တရာယ်အရှိဆုံးအချိန်ပါပဲ။ ဒီလိုအချိန်မှာပဲ စောစောက ပင့်တင်လေများရဲ့ ပင့်တင်အားကြောင့် တိမ်ထိပ်ပိုင်းမှာ စုဝေးတည်ရှိနေကြတဲ့ ရေခဲပွင့်တွေဟာ ရေခဲအလေးချိန်ကို ပင့်တင်လေတွေက မထိန်းနိုင်တော့ ဘူးဆိုတာနဲ့ အထက်နံရံမှ ပန်းဆိုင်းကြီးများပြုတ်ကျလာသလို အစုလိုက်အပြုံလိုက်ပြုတ်ကျလာ ပါတော့တယ်။ အကယ်၍ အဲဒီပြုတ်ကျလာတဲ့ရေခဲဟာ တိမ်အောက်ခြေကိုထိုးဖေါက်ပြီး မြေပြင်ပေါ်ကို အခဲမပျက်ရောက်လာနိုင်ခဲ့ရင် ဒါကို မိုးသီးလို့ ခေါ်ကြတာပါပဲ။ ဒီအချိန်မှာ မိုးခြိမ်းတာတွေ၊ လျပ်စီးလက်တာတွေ၊ မိုးကြိုးပစ်တာတွေ၊ လေဆင်နှာမောင်းတိုက်တာတွေ၊ မိုးကြီးတာတွေ၊ လေပြင်းတိုက်တာတွေ အားလုံးစုပြုံ ဖြစ်လာကြတော့တာပါပဲ။

မိုးသီးတစ်လုံးရဲ့ရာဇဝင်

အမှန်တော့ မိုးသီးတစ်လုံးဟာ တိမ်ထုထဲကနေပြီး တစ်ခါတည်းမြေပြင်ကိုပြုတ်ကျလာတာမဟုတ်ကြပါဘူး။ ကျလာရင်းနဲ့ တိမ်အောက်ပိုင်းရောက်တဲ့အခါ အားကောင်းတဲ့ ပင့်တင်လေတွေနဲ့ တွေ့ပြီး အထက်အမြင့်ကိုပြန်ပါသွားတတ်ကြပါသေးတယ်။ အထက်ကိုတက်လာတော့ အထက်အမြင့်မှာရှိတဲ့ရေခဲမှတ်အောက်ရောက်နေတဲ့ အအေးလွန်ရေတွေနဲ့ထိတွေ့မိတဲ့အခါ မူလရေခဲပွင့်ရဲ့အပေါ်မှာ ရေခဲအကြည်တစ်ထပ် ထပ်ခဲလာပါတယ်။ ဒီအခါရေခဲပွင့်ဟာ အလေးချိန်တိုးလာပြီး ပြန်ပြုတ်ကျလာပြန်ပါတယ်။ အဲဒီလိုနဲ့ ရေခဲပွင့်တစ်ပွင့်ဟာ တိမ်ထုအတွင်းမှာ အထက်အောက် အကြိမ်ကြိမ် တက်လိုက်ဆင်းလိုက်လုပ်နေပြီးမှ နောက်ဆုံး မြေပြင်ပေါ်ကို ကျလာခြင်းဖြစ်ပါတယ်။ ဒါကြောင့် မြေပြင်ကို ကျလာတဲ့ မိုးသီးကို ထက်ခြမ်းခွဲကြည့်ပါက အတွင်းပိုင်းမှာ ရေခဲအကြည်တစ်ထပ် အနောက်တစ်ထပ် တစ်လှည့်စီဖြစ်နေတာကို တွေ့ကြရပါတယ်။

မိုးသီးတစ်လုံးရဲ့အရွယ်

မိုးသီးတွေရဲ့အရွယ်ဟာ အမျိုးမျိုးရှိတတ်ကြပါတယ်။ ယေဘုယျအနေနဲ့ကတော့ မိုးသီးတစ်လုံးရဲ့အရွယ်ဟာ အချင်းအားဖြင့် ၅ – ၅၀ mm( ဝ.၂ - ၂ လက်မ) ရှိတတ်ကြပါတယ်။ ဒါပေမယ့်လည်း ထူးခြားစွာ ကျဆင်းကြတဲ့ မိုးသီးတွေလည်းရှိတတ်ကြပါတယ်။ အကြီးဆုံးသော မိုးသီးအရွယ်အစားမှာ အချင်း ၇.၉လက်မ(20 cm) ရှိပြီး အလေးချိန်မှာ 1.94 pounds ၁.၉၄ပေါင်( 0.88 kg) ရှိပါတယ်။ အဲဒီ ကမ္ဘာ့စံချိန်တင် မိုးသီးကို အမေရိကန်ပြည်ထောင်စု၊ တောင် ဒါကိုတာပြည်နယ်၊ Vivan မြို့မှာ (၂၃-၇-၂၀၁၀)ရက်နေ့မှာ တိုင်းတာရရှိခဲ့တာဖြစ်ပါတယ်။ အရွယ်အစား အချင်း 8 cm(3 in /၃ လက်မ) ခန့်ရှိတဲ့ မိုးသီးတစ်ခုရဲ့ အထက်မှအောက်သို့ ကျဆင်းလာတဲ့ အလျင်ဟာ 110 mph အထိ အရှိန်ပြင်းထန်နိုင်ပါတယ်။

မိုးသီးကြောင့်ထိခိုက်မှုတွေ

မိုးသီးကြွေကျခြင်းကြောင့် ပျက်စီးဆုံးရှုံးမှုတွေဟာ ကြီးမားနိုင်ပါတယ်။ အထူးသဖြင့် မော်တော်ကားများ၊ လေယာဉ်များ၊ မှန်အဆောင်အိမ်ယာများ၊ အသက်မွေးပစ္စည်းများ နဲ့ အထူးသဖြင့်လယ်ယာစိုက်ပျိုး သီးနှံများကို အများဆုံး ထိခိုက်ပျက်စီးစေတတ်ပါတယ်။ ဂျုံ၊ ပြောင်း၊ ပဲ နဲ့ ဆေးရွက်တို့ဟာ မိုးသီး ဒဏ်ကြောင့် အပျက်အစီးအများဆုံးသီးနှံ များဖြစ်ကြပါတယ်။ မှတ်တမ်းများအရ (၉)ရာစုနှစ်ခန့်က အိန္ဒိယနိုင်ငံ၊ Uttarakhand ပြည်နယ်၊ Roopkund ဒေသတွင် ခရစ်ကက်ဘောအရွယ်ရှိ မိုးသီးများကြွေကျမှုကြောင့် အိမ်ယာမဲ့ ၂၀၀ မှ ၆၀၀ ခန့်အထိ သေဆုံးခဲ့ကြောင်းသိရပါတယ်။

မိုးသီးကိုခန့်မှန်းလို့ရပါသလား

ခေတ်မီကရိယာများ၊ ရေဒါတိုင်းတာချက်များ၊ အထက်လေကြောင်းတိုင်းတာချက်များ၊ မိုးလေဝသဂြိုဟ်တုတိုင်းတာချက်များနဲ့ မိုးသီးကြွေကျမှုကို ခန့်မှန်းပေးနိုင်ကြပါတယ်။ မြန်မာနိုင်ငံမှာတော့ လက်ရှိအချိန်မှာ အထက်လေကြောင်းတိုင်းတာချက်များ ရပ်ဆိုင်းထားရခြင်း၊ မိုးလေဝသရေဒါမှာအလယ်ပိုင်းဒေသတွင် ဆောက်လုပ်ဆဲဖြစ်နေခြင်း စသည်တို့ကြောင့် ယေဘုယျခန့်မှန်းချက်ကိုသာထုတ်ပြန်ပေးနိုင်ခဲ့ပါတယ်။

ဧပြီလ(၂၃-၂၄)ရက်နေ့က မြန်မာပြည်မှာ ကျခဲ့တဲ့မိုးသီး

မြန်မာနိုင်ငံတွင် ၂၀၁၆ ခုနှစ် ဧပြီလ(၂၃-၂၄)ရက်နေ့မွန်းလွဲညနေပို်င်းတွင် သမိုင်းတင်တဲ့ မိုးသီးကြွေကျမှုဖြစ်ပေါ်ခဲ့ရာ မြန်မာနိုင်ငံရဲ့ သမိုင်းမှာ အပြင်းထန်ဆုံး၊ အကျယ်ပြန့်ဆုံး နဲ့ အပျက်အစီး အသေအပျောက်အများဆုံးဖြစ်ခဲ့ရပါတယ်။ (၂၃-၄-၂၀၁၆)ရက်နေ့က မြန်မာနိုင်ငံတဝှမ်း မိုးကြိုကာလ မိုးတိမ်တောင်များ ထူးကဲပြင်းထန်စွာ ဖြစ်ထွန်းမှုကြောင့် မိုးရွာပြီး လေပြင်းတိုက်တဲ့အပြင် မကြုံစဖူး ကြီးမားများပြားတဲ့ မိုးသီးများ နေရာအနှံ့ကြွေကျခဲ့ပါတယ်။

ချင်းပြည်နယ်၊ စစ်ကိုင်းတိုင်း၊ မန္တလေးတိုင်း၊ ရှမ်းပြည်နယ်တောင်ပိုင်း၊ ဧရာဝတီတိုင်း တို့တွင် မိုးသီးကြွေကျမှုများဖြစ်ပေါ်ခဲ့ပါတယ်။

ဆိုးဆိုးဝါးဝါး ကြုံတွေ့ခဲ့ရတဲ့ဒေသတွေကတော့

တံတားဦး၊ စဉ့်ကိုင်၊ ကျောက်ဆည်၊ မြစ်သား၊ မဘိန်း၊ မိုးမိတ်၊ ရေဦး၊ ကလေး၊ ဝက်လက်၊ စစ်ကိုင်း စတဲ့ ဒေသတွေဖြစ်ပါတယ်။ အပျက်အစီးအလွန်များခဲ့ပြီး နေအိမ်များ၊ လယ်ယာစိုက်ခင်းများ၊ မော်တော်ယာဉ်များ ထိခိုက်ပျက်စီးခဲ့ရတဲ့အပြင်၊ လူနဲ့အိမ်မွေးတိရိစ္ဆာန်များပါ အသေအပျောက်ရှိခဲ့ရပါတယ်။

အစွန်းရောက်ရာသီဥတုတွေ

တကယ်တော့ ၂၀၁၅ ခုနှစ်မှာကြုံတွေ့ခဲ့ရတဲ့ ဇူလိုင်လ နဲ့ သြဂုတ်လရေကြီးမှုဟာလည်း ထူးခြားဆိုးဝါးတဲ့ရေကြီးမှုဖြစ်ခဲ့ပါတယ်။ ရေကြီးမှုကို နှစ်စဉ်ကြုံတွေ့နေရပေမယ့် ၂၀၁၅ ခုနှစ်ရေကြီးမှုမှာ ထူးခြားမှုတွေရှိခဲ့တဲ့အပြင် ထိခိုက်ပျက်စီးမှုကလည်း ကြီးမားခဲ့တယ်။ အခုတစ်ခါ ၂၀၁၆ ဧပြီလအတွင်းက ကြုံတွေ့ခဲ့ရတဲ့ မိုးသီးကြွေကျမှုဟာလည်း ယခင် မိုးသီးအတွေ့အကြုံများနဲ့မတူ၊ ထူးခြားစွာ ပြင်းထန်ခဲ့တဲ့အတွက် အပျက်အစီးထိခိုက်မှုတွေများခဲ့ရပြန်ပါတယ်။ အားလုံးဟာ လွန်ကဲရာသီဥတုဖြစ်စဉ်တွေဖြစ်နေကြတာကို တွေ့ကြရပါတယ်။

၂၀၁၆ ခုနှစ်မိုးရာသီအတွက်ခန့်မှန်းချက်မှာလည်း မိုးများခြင်း နဲ့ မိုးခေါင်ခြင်း နှစ်မျိုးလုံး ဖြစ်နှိုင်တယ်လို့ခန့်မှန်းထားလေတော့ ဒါဟာလည်း လွန်ကဲဖြစ်စဉ်တွေဖြစ်နေပြန်တယ်။ အစွန်းရောက်တဲ့အရာတိုင်းဟာ ပျက်စီးတတ်စမြဲမို့ လာမယ့်မိုးကာလမှာလည်း ပြင်းထန်ဦးမယ့်ရာသီဥတုကို ရင်ဆိုင်နိုင်ကြဖို့ ဒီဖြစ်ရပ်တွေက ရာသီဥတုအသိတွေဟာ အမြဲအရေးကြီးနေပါလိမ့်မယ်ဆိုတာကို မီးမောင်းထိုးပြနေပါတော့တယ်။

မိုးလေဝသနှင့်ရာသီဥတုဆိုင်ရာ ကြိုတင်ခန့်မှန်းရေး သင်္ချာပုံစံပြုမော်ဒယ်ကြီးများကို အကျဉ်းချုံးလေ့လာပြီးသလောက် (Knowledge Sharing Post)

ဒီဇင်ဘာ ၁၈ ရက် နေ့လည် ၂ နာရီ ၄၅ မိနစ်

=====

၂၀၂၄ ခုနှစ် ဒီဇင်ဘာလနှောင်းပိုင်းမှာ ဘင်္ဂလားပင်လယ်အော်တောင်ပိုင်းမှာဖြစ်ပေါ်နေတဲ့ လေဖိအားနည်းရပ်ဝန်း(INVEST-91B)ရဲ့ ဆက်လက်ဖြစ်ပေါ်နိုင်ချေ၊ မြန်မာနိုင်ငံအပေါ်ဖြစ်နိုင်မဲ့ မိုးအခြေအနေ စတာတွေကို ကျနော်တို့က -

အမေရိကန်(NOAA)၊ ကနေဒါနဲ့ ဥရောပမိုးလေဝသခန့်မှန်းရေး model တွေ ဖြစ်တဲ့ ECMWF(ဆွစ်ဇာလန်)၊ ဗြိတိန်(UKMO)၊ ဂျာမနီနိုင်ငံရဲ့ ICON စတဲ့ သင်္ချာပုံစံပြုကြိုတင်ခန့်မှန်းရေးမော်ဒယ်တွေက ကြိုတင်ခန့်မှန်းချက်တွေကို အခြေပြုရယူနေတာဖြစ်ပြီး၊ မတူညီတဲ့ မိုးအခြေအနေ၊ မတူညီတဲ့ လေဖိအားနည်းရပ်ဝန်းရွေ့လျားမှုလမ်းကြောင်း ဆိုတာတွေကိုတွေ့ရပါတယ်။ မော်ဒယ်တခုတည်းကိုလက်ကိုင်ထားပြီး ခန့်မှန်းနေလို့ မရတော့တဲ့ခေတ်ဖြစ်လာတာလဲ တွေ့ရပါတယ်။ ကြိုတင်ခန့်မှန်းချက်မတူညီမှုတွေကြောင့် ဘယ်မော်ဒယ်ကြီးတွေက အနီးစပ်ဆုံးကြိုတင်ခန့်မှန်းမှုတွေ ပေးနိုင်မယ်ဆိုတာ လေ့လာရကြရမဲ့ အခွင့်အရေးကောင်းလဲဖြစ်ပါတယ်။

မော်ဒယ်တွေအကြားပြိုင်ဆိုင်မှုအကြီးမားဆုံးက အမေရိကန်အခြေစိုက်ကုမ္ပဏီကြီးတွေနဲ့ ဥရောပအခြေစိုက်ကုမ္ပဏီကြီးတွေပါဘဲ။ အမေရိကန်နဲ့ ဥရောပ အစိုးရမိုးလေဝသဌာနကြီးတွေကလဲ နည်းပညာနဲ့ မိုးလေဝသသတင်းအချက်အလက်ဆိုင်ရာ အဆင့်မြင့်လိုအပ်ချက်တွေကို ကုမ္ပဏီကြီးတွေရဲ့ စူပါကွန်ပျူတာရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုကတဆင့် ရယူနေကြတာပါဘဲ။ ဒီနေရာမှာ ကမ္ဘာ့မိုးလေဝသနဲ့ ရာသီဥတုကြိုတင်ခန့်မှန်းရေး ကွန်ပျူတာမော်ဒယ်ကြီးများ ပိုင်ဆိုင်ထားတဲ့နိုင်ငံကြီးတွေရဲ့ သင်္ချာပုံစံပြုမော်ဒယ်များအကြောင်းလေ့လာပြီးသလောက်မှ ကောက်နှုတ်ကာအကျဉ်းချုံးပြီး ရေးပေးချင်ပါတယ်။ ဖွံ့ဖြိုးပြီးနိုင်ငံကြီးတွေရဲ့ အဆင့်မြင့်နည်းပညာပြိုင်ဆိုင်မှုတွေကလဲ ဘယ်တော့မှ အဆုံးသတ်မှာမဟုတ်တာကြောင့် ဒီနည်းပညာတွေကြားမှာ ကျနော်တို့က ယောင်ဝါးဝါးဖြစ်မနေကြဘို့ ဘာမော်ဒယ်တွေကဘယ်လိုဆိုတာ နားလည်လေ့လာနိုင်ကြအောင် ရေးပေးတာလဲ ဖြစ်ပါတယ်။

လွှတ်တင်ထားတဲ့ဂြိုလ်တုပုံရိပ်တွေ၊ မိုးလေဝသရေဒါတွေ၊ မြေပြင်/ရေပြင်မိုးလေဝသစခန်းတွေနဲ့ မိုးလေဝသခန့်မှန်းတိုင်းတာရေးပူဖေါင်းတွေကတဆင့် မိုးလေဝသနဲ့ ရာသီဥတုဆိုင်ရာ ကြိုတင်ခန့်မှန်းခြင်းတွေကို တိုင်းတာခြင်း၊ တွက်ချက်ခြင်းနဲ့ ကြိုတင်ခန့်မှန်းချက်တွေ ထုတ်ပြန်ပေးခြင်းများကို ဖွံ့ဖြိုးပြီးနိုင်ငံကြီးများက စီးပွားဖြစ်အပြိုင်အဆိုင်လုပ်နေကြတာ ကြာခဲ့ပါပြီ။ ခန့်မှန်းထုတ်ပြန်ချက်တွေအဆင့်မြင့်လာတာကတော့ ဆယ်စုနှစ်အနည်းငယ်သာ ရှိပါသေးတယ်။

မကြာသေးခင်ကာလအတွင်းမှာတော့ ဆွစ်ဇာလန်နိုင်ငံအခြေစိုက် ECMWF က METEOBLUE နဲ့ နည်းပညာပူးပေါင်းဆောင်ရွက်ရန် သဘောတူပူးပေါင်းပြီး စူပါကွန်ပျူတာကြီးများနဲ့ ကြိုတင်ခန့်မှန်းခြင်းတွေ ဆက်လက်ဆောင်ရွက်နေကြပါတယ်။ ECMWF က ကမ္ဘာ့အကောင်းဆုံးနဲ့ တိကျမှုအရှိဆုံး သင်္ချာပုံစံပြုမော်ဒယ်ကုမ္ပဏီကြီးအဖြစ် ဆက်လက်ဦးဆောင်ရပ်တည်နိုင်ဘို့ METEOBLUE နဲ့ ပူးပေါင်းလိုက်တာလဲ ဖြစ်ပါတယ်။ (ECMWF runs the IFS(Integrated Forecasting System) in several configurations. The highest resolution "HRES" configuration is run every 6 hours (00Z and 12Z out to 10 days, 06Z/18Z out to 90 hours) with a horizontal resolution of 9 km using 137 layers in the vertical.

သင်္ချာပုံစံပြုကြိုတင်ခန့်မှန်းရေးမော်ဒယ်လို့ သိကြတဲ့ Numerical Weather Forecasting Models တွေကို အဆင့်မြင့် စူပါကွန်ပျူတာကြီးများနဲ့ အပြိုင်အဆိုင်ဆောင်ရွက်နေကြကြောင်း ကမ္ဘာသိအောင် ချပြနေတဲ့နိုင်ငံကြီးတွေက အမေရိကန်၊ ကနေဒါ စ တဲ့ အမေရိကတိုက်ဘက်ကနိုင်ငံတွေရယ် ဗြိတိန်၊ ဆွစ်ဇာလန်၊ ဂျာမနီ၊ အစရှိတဲ့ ဥရောပနိုင်ငံကြီးတွေရယ်ရှိကြပြီး တချို့ဖွံ့ဖြိုးပြီးနိုင်ငံကြီးတွေဖြစ်ကြတဲ့ တရုတ်၊ ရုရှား၊ ဂျပန် စတဲ့ နိုင်ငံတွေကတော့ သူတို့ရဲ့ မိုးလေဝသတိုင်းတာရေးဆောင်ရွက်နေပုံ/ဆောင်ရွက်နေတဲ့ နည်းလမ်းစသည်ဖြင့် အသေးစိတ်ကို အပြည်ပြည်ဆိုင်ရာဘာသာစကား(အင်္ဂလိပ်ဘာသာ)နဲ့ ချပြတာ မရှိတာကြောင့် လူသိနည်းပါတယ်။

အခုဆယ်စုနှစ်များရဲ့နောက်ပိုင်းမှာတော့ ကွန်ပျူတာနည်းပညာတွေအဆင့်မြင့်လာပြီး၊ ဉာဏ်ရည်တုနည်းပညာတွေပါ မြင့်မားလာတာကြောင့် မိုးလေဝသနဲ့ ရာသီဥတုဆိုင်ရာ ကြိုတင်ခန့်မှန်းချက်တွေကို ဉာဏ်ရည်တုနည်းပညာသုံး ခန့်မှန်းချက်တွေ ထွက်ရှိလာပြီး ပိုမိုတိကျတဲ့ခန့်မှန်းချက်တွေက လူသားများအပေါ်ကျရောက်လာနိုင်မဲ့ သဘာဝဘေးတော်တော်များများကို ကြိုတင်အသိပေးနိုင်တာတွေ ရှိလာပါတယ်။

ကျနော်တို့က .. ကျနော်တို့ကတော့ သူတို့ဘက်က ခြေလှမ်းကြဲကြီးတွေနဲ့သွားသမျှ နောက်ကမှီသလောက်လိုက်ပြီး လေ့လာနေကြရဦးမှာပါဘဲ။

ကြီးမားတဲ့သဘာဝဘေးတွေအတွက် တိကျတဲ့ ကြိုတင်ခန့်မှန်းချက်တွေရရှိနိုင်အောင် အခုထက်ပိုပြီးနားလည်အောင်လေ့လာနေကြရမှာကြောင့် ..

မိုးရွာမယ်/မရွာဘူး၊ နေပူမယ်/နေမပူဘူး ဆိုတာတွေလောက်ကို နည်းပညာအထောက်အကူတွေနဲ့ အလိုအလျှောက်ကြည့်နိုင်အောင် လုပ်ပေးထားရပါမယ်။

လုပ်လဲ လုပ်ပေးထားပါတယ်။

https://www.mmweather.org/divisional-cities-weather

တိကျမှန်ကန်သော မိုးလေဝသသတင်းအချက်အလက်များကို အချိန်နှင့်တပြေးညီ ရရှိနိုင်သည့်မိုးလေဝသတိုင်းတာရေးစက်(Weather Station)တစ်ခုအား အထိုင်ချခြင်း

အပိုင်း(၁) ကြိုတင်ခန့်မှန်းသည့် သင်္ချာပုံစံပြုမော်ဒယ်များ

နိဒါန်း - အသက်အန္တရာယ်ရှိသည့်သဘာဝဘေးများကို လေ့လာခြင်း

ကမ္ဘာကြီးပူနွေးလာခြင်း၏ နောက်ဆက်တွဲဆိုးကျိုးများမှ တခုဖြစ်သော ရာသီဥတုပြောင်းလဲခြင်းဒဏ်ကို တနှစ်ပြီးတနှစ်ဆိုးရွားစွာဖြစ်ပေါ်လာသည့် သဘာဝဘေးများက သက်သေပြလျှက်ရှိပါသည်။ ကမ္ဘာနှင့်အဝှမ်း သဘာဝဘေးဒဏ်များဖြစ်ပေါ်ခြင်းကို ချက်ချင်းရပ်တန့်ပစ်ရန်မှာ မစွမ်းသာကြသော်လည်း သဘာဝဘေးဒဏ်များကြောင့် သက်ရှိ လူ/တိရိစ္ဆာန်များအသက်ဆုံးရှုံးရခြင်းနှင့် ထိခိုက်ဒဏ်ရာရခြင်းတို့ကိုလျှော့ချနိုင်ရန် မိမိတို့ဒေသနှင့်မိမိတို့နိုင်ငံများအလိုက် သင်လျှော်သော စီမံမှုများချမှတ်ပြီး အနာဂတ်သဘာဝဘေးများကို ကြံ့ကြံ့ခံရင်ဆိုင်ရန်ပြင်ဆင်နေကြသည်။

ဤသို့သဘာဝဘေးအန္တရာယ်များကြောင့်ထိခိုက်ဆုံးရှုံးနိုင်ချေများအတွက် ပြင်ဆင်ကြရာတွင် ကျွန်ုပ်တို့မြန်မာနိုင်ငံမှ နိုင်ငံတွင်းနေထိုင်လျှက်ရှိကြသည့် နိုင်ငံသားတိုင်းက သဘာဝဘေးများဖြစ်ပေါ်နိုင်ချေကို မိမိတို့တတ်နိုင်သရွေ့ လေ့လာပြင်ဆင်နေကြမှ မိမိနိုင်ရာတာဝန်ယူဆောင်ရွက်လိုစိတ်ရှိကြမှသာ နောက်လာမည့် ဆယ်စုနှစ်များတွင်း ဖြစ်လာလတ္တံ့သောသဘာဝဘေးများကြောင့် ထိခိုက်ဆုံးရှုံးမှုများကိုလျှော့ချနိုင်ပေလိမ့်မည်။

သဘာဝဘေးအန္တရာယ်များကို သရုပ်ခွဲကြည့်ပါက ရေကြောင့်ဖြစ်ပေါ်ရသည့် သဘာဝဘေးသည်အဆိုးရွားဆုံး၊ အချိန်ကာလအတန်ကြာအောင် ဖြစ်ပေါ်နေနိုင်ကြောင်းနှင့် နောက်ဆက်တွဲဆိုးကျိုးမြောက်မြားစွာဆက်လက်ဖြစ်ပေါ်နိုင်ကြောင်း ဦးစွာနားလည်သဘောပေါက်ကြရန် လိုပေလိမ့်မည်။ ရေကြောင့်ဖြစ်ပေါ်သည့် သဘာဝဘေးအန္တရာယ်များကို ကိုယ်တိုင်ကိုယ်ကျ ထိတွေ့ခံစားခဲ့ကြရသူများလည်း မနည်းတော့ပေ။

မုန်တိုင်းတိုက်ရိုက်ဝင်ရောက်တိုက်ခတ်ခြင်းခံရသောကြောင့်ဖြစ်စေ၊ မုန်တိုင်းလမ်းကြောင်း၏ ညာဘက်ခြမ်းတွင်ကျရောက်ပြီး မိုးသည်းထန်ခြင်း၊ မိုးများခြင်းကြောင့်ဖြစ်စေ၊ မုန်တိုင်းအကြွင်းအကျန်များဝင်ရောက်ခြင်း၊ မိုးသည်းထန်နိုင်ခြင်းတို့ကို သယ်ဆောင်လာသော လေပွေလှိုင်းများဖြတ်သန်းသည့်လမ်းကြောင်းပေါ်တွင်ရှိနေခြင်းကြောင့်ဖြစ်စေ၊ ရေနှင့်ပတ်သက်သောသဘာဝဘေးများဖြစ်သည့် မုန်တိုင်းဒီရေရိုက်ခတ်လွှမ်းမိုးခြင်း၊ မြစ်/ချောင်းများတွင်ရေတက်ပြီး မြစ်ကမ်းဘေးဒေသများတွင်ရေကြီး/ရေလွှမ်းခြင်း၊ တောင်ကျချောင်းရေရုတ်တရက်ကျဆင်းခြင်း၊ မြေပြို/တောင်ပြိုခြင်း စသည်တို့ကြောင့် သက်ရှိလူသားများအပါအဝင်သက်ရှိသတ္တဝါများအသက်ဆုံးရှုံးရခြင်းနှင့် နေအိမ်၊ လယ်မြေ၊ ပစ္စည်းဥစ္စာများ ဆုံးရှုံးခြင်းတို့ ဖြစ်ပေါ်စေသည်။

မိုးလေဝသဆိုင်ရာကြိုတင်ခန့်မှန်းချက်များ တိကျမှန်ကန်မှုရှိစေရန် လေ့လာဆောင်ရွက်ခြင်း

သဘာဝဘေးများဖြစ်လာနိုင်ချေကိုကြိုတင်ခန့်မှန်းပေးနိုင်မည့် မိုးလေဝသဆိုင်ရာ ထူးခြားသည့်အချက်အလက်များသည် အသက်ပေါင်းများစွာအတွက် အလွန်အရေးကြီးကြောင်း သိသာထင်ရှားပါသည်။ ထို့ကြောင့်လည်း မိုးလေဝသဆိုင်ရာ ကြိုတင်ခန့်မှန်းခြင်းများ တိကျမှုရှိရေးသည်လည်း အသက်တမျှ အရေးပါလှပေသည်။

မိမိဒေသနှင့်သက်ဆိုင်သည့် ပင်လယ်တွင် မုန်တိုင်းဖြစ်လာမှ၊ တိုက်ရိုက်ဝင်တိုက်ခတ်ခြင်းကိုခံရမှမဟုတ်ပဲ မိုင်ပေါင်းများစွာကွာဝေးသည့် မိမိဒေသတွင်းမှ မဟုတ်သောပင်လယ်ပြင်တွင် မုန်တိုင်းတလုံးဖြစ်ပေါ်လျှင်လည်း အသက်အိုးအိမ်စည်စိမ်ဥစ္စာတိုကို ဖျက်ဆီးနိုင်သော လွန်စွာမှအန္တရာယ်များသည့် သဘာဝဘေးအန္တရာယ်များဖြစ်ပေါ်စေနိုင်ကြောင်း သင်္ခဏ်းစာကြီးကြီးရခဲ့ကြပြီးဖြစ်သည်။ ၂၀၂၄ ခုနှစ်အတွင်း ဖိလစ်ပိုင်နိုင်ငံအရှေ့ဘက်မှ စတင်ဖြစ်ပေါ်သည့် တိုင်ဖွန်းမုန်တိုင်း YAGI အကြွင်းအကျန်များကြောင့် ဖြစ်ခဲ့သည့် ရေကြီးရေလွှမ်းခြင်း၊ တောင်ပြိုမြေပြိုခြင်းဖြစ်စဉ်များ ဖြစ်ပွားပြီး၊ လူ့အသက်ပေါင်းများစွာသေဆုံး/ပျောက်ဆုံးခြင်း၊ ကျွဲနွားတိရိစ္ဆာန်တို့ သေဆုံးပျောက်ဆုံးခြင်း၊ လယ်ယာနှင့်သီးနှံစိုက်ပျိုးမြေများရေလွှမ်းပျက်စီးဆုံရှုံးခြင်း စသည့် ရေနှင့်ပတ်သက်သော သဘာဝဘေးကြီးများ ဖြစ်ပွားခဲ့၏။ တကြိမ်တခါမှ ရေကြီးရေလွှမ်းခြင်းမရှိသော၊ မိုးရာသွန်းမှုအလွန်နည်းပါးခဲ့သော မိုးနည်းရေရှားဒေသများအထိ ရေလွှမ်းခြင်း/မြေပြိုခြင်းများဖြစ်ကာ ဆုံးရှုံမှုများ ကြီးမားခဲ့ကြ၏။ တိကျမှန်ကန်သော ခန့်မှန်းချက်များဖြင့် သတိပေး၊ အသိပေးနိုင်မှသာ ဤသို့သော ဘေးအန္တရာယ်ဆိုးကြီးများမှ ရှောင်ရှားလွတ်မြောက်နိုင်ကြမည်ဆိုသည်မှာကား မြေကြီးလက်ခတ်မလွဲပေ။

မိုးလေဝသအခြေအနေများကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းခြင်းနှင့် ဆန်းစစ်အတည်ပြုခြင်း

မိုးလေဝသဖြစ်နိုင်ချေများကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းတင်ပြရာတွင် အပို/အလိုနှင့် မှားယွင်းမှုတို့နည်းနိုင်သမျှနည်းပြီး သဘာဝဘေးကျရောက်နိုင်ချေရှိသည့်ဒေသခံပြည်သူများကို မှန်ကန်စွာအသိပေးနိုင်ရန် ကြိုတင်ခန့်မှန်းရန်နည်းလမ်းများအကြောင်း စေ့စပ်သေချာစွာလေ့လာသုံးသပ်ပြီး အတည်ပြုချက်များရယူနိုင်ရေးသည် အထူးအရေးကြီးသည်။

မြေပြင်မိုးလေဝသ chart များမှ တွက်ချက်ခန့်မှန်းခြင်းကို ဆောင်ရွက်နိုင်ရန် မိုးလေဝသ chart များကိုရေးဆွဲတင်ပေးနေသည့် ထိုင်းမိုးလေဝသဌာနနှင့် WXCHART website တို့မှ ရရှိနိုင်သည်၊ WINDY APP နှင့် METEOBLUE APP တို့တွင်လည်း ရရှိနိုင်သည်။ မိုးလေဝသပညာကို အသေးစိတ်လေ့လာသင်ယူထားသည့် မိုးလေဝသပညာရှင်မဟုတ်လျှင် မိုးလေဝသ chart များမှ ကြိုတင်ခန့်မှန်းချက်အား တွက်ချက်ရယူနိုင်ရန် လေ့ကျင့်ခြင်း/သင်ယူခြင်းနှင့် သုံးသပ်ခန့်မှန်းခြင်းများကို ဦးစွာလုပ်ထားရလိမ့်မည်။

Weather Application များမှ တဆင့် ကြိုတင်ခန့်မှန်းခြင်းကို လေ့လာဆောင်ရွက်နိုင်ရန်၊ ယနေ့အများအသုံးပြုလျှက်ရှိသော Weather APP များစွာရှိပြီး၊ APP ကို ကျွမ်းကျင်ပိုင်နိုင်စွာသုံးတတ်အောင်လေ့လာလျှင် ကြိုတင်ခန့်မှန်းချက်များကို အနီးစပ်ဆုံးခန့်မှန်းတတ်လာနိုင်သည်။ Weather App တည်ထောင်သူများမှ ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုအဖြစ်ဝယ်ယူအသုံးပြုသည့် သင်္ချာပုံစံပြုမော်ဒယ်(Numerical Models)များသည် စွမ်းအားမြင့် ကွန်ပျူတာများဖြင့် တွက်ချက်ပေးထားခြင်းကြောင့် တိကျမှန်ကန်မှုပိုများသည်။ ခေါင်းအစားခံပြီး တွက်ချက်နေရန်မလို။ သို့ရာတွင် အောက်ပါတို့ကို သဘောပေါက်နားလည်ထားဘို့တော့ လိုအပ်သည် ....
မည်သည့် သင်္ချာပုံစံပြုမော်ဒယ်က ပို၍မှန်ကန်သည်၊ ပို၍နီးစပ်သည်ဆိုသည်ဟူ၍မရှိသောကြောင့် မော်ဒယ်များစုပေါင်းခန့်မှန်းခြင်းမှ ပျမ်းမျှရယူပေးနိုင်သည့် Ensemble Models Data များကို နာမည်ကြီး Weather App အတော်များများက အသုံးပြုကြပြီး ကြည့်ရှုသူနားလည်လွယ်စေသည့် ပုံများ၊ ရှင်းလင်းချက်များကို ဖေါ်ပြနိုင်သော software များဖြင့်စီးပွားရေးသုံး Paid Version မိုးလေဝသခန့်မှန်းသည့် APP များကို ထုတ်လုပ်လာကြသည်။
ဤသို့ဖြင့် Free version နှင့် Paid Version(အလကားကြည့်၍ရသော APP နှင့် လစဉ်ကြေး-နှစ်စဉ်ကြေးပေး၍ ကြည့်ရသော APP)များအဖြစ် ထုတ်လုပ်ကြပြီး Free and Paid version များအကြားတွင် -

ကြိုတင်ခန့်မှန်းချက်ပေးနိုင်သည့် ရက်အနည်းအများ၊
၁ နာရီတစ်ကြိမ်၊ ၃ နာရီတစ်ကြိမ်၊ ၆ နာရီတစ်ကြိမ်၊ ၁၂ နာရီတစ်ကြိမ် စသည်ဖြင့် အလိုက်ဖေါ်ပြပေးနိုင်သည့် တိကျမှုများ မတူကွဲပြားခြားနားလာသည်။

ပိုမိုအသေးစိတ်ကြည့်နိုင်ခြင်း၊ ရက်ဝေးဝေးကြည့်နိုင်ခြင်းနှင့် နာရီစဉ်အသေးစိတ်ခန့်မှန်းကြည့်ရှုနိုင်သော Weather App က သူတို့ထုတ်လုပ်သော App များကို အဆင့်များခွဲကာ Free Version, Premium Version စသည်ဖြင့် ရောင်းချလာကြသည်။ မိုးလေဝသဆိုင်ရာ အခြေခံကျသော အချက်အလက်များကို ရောင်းချခြင်းမဟုတ်၊ APP တခု၏ Level ကိုရောင်းချခြင်း/ဝယ်သုံးရခြင်းဖြစ်ကြောင်းကိုလည်း သဘောပေါက်ဘို့လိုသည်။

မိုးလေဝသဆိုင်ရာတွက်ချက်ခြင်း သင်္ချာပညာရပ်သည် ပုံသေနည်းများစွာကို အသုံးပြုပြီး မတူညီသည့် သင်္ချာပုံစံပြုမော်ဒယ်များမှ ရရှိသည့်အချက်အလက်များကို ကြည့်ရှုသူနားလည်သဘောပေါက်အောင် ပုံဖေါ်ပေးခြင်းဖြစ်သည်။

"မိုးလေဝသရေဒါ"အချက်အလက်များ၊ ဂြိုဟ်တုပုံအချက်အလက်များ၊ အဆုံးအဖြတ်ပေးနိုင်မှုများ၊ အမျိုးအစားတူမော်ဒယ်များစုပေါင်းခန့်မှန်းချက်တို့မှတဆင့် ကြိုတင်ခန့်မှန်းချက်များ၊ ရာသီဥတုဆိုင်ရာ ရက်ဝေးကြိုတင်ခန့်မှန်းခြင်းများနှင့် ပြန်လည်ဆန်းစစ်သုံးသပ်အတည်ပြုခြင်းများကို ဆောင်ရွက်သည်။

ကြိုတင်ခန့်မှန်းမှု ကာလအပိုင်းအခြားနှင့် ပုံဖေါ်မှုအရည်အသွေးတို့သည် အသုံးပြုသည့် မူလမော်ဒယ်မှ ရရှိသည့် အချက်အလက်အရင်းအမြစ်များအပေါ်တွင် ကွဲပြားခြားနားသွားသည်။ ဤနေရာတွင် မည်သည့်မော်ဒယ်က မည်မျှ စိတ်ချရသော ကြိုတင်ခန့်မှန်းချက်ကို ပေးစွမ်းနိုင်မည်ဆိုသည့် သုံးသပ်ချက်ကို ရရှိလာနိုင်မည်ဖြစ်သည်

(ဆက်ရန်)

"THUNDER STORM(မိုးတိမ်တောင်ကြီးများဖြစ်ပေါ်ပြီး လျှပ်စီးလက်ခြင်းနှင့်၊ မိုးကြိုးပစ်ခြင်းရှိနိုင်သည့်အန္တရာယ်ကို WINDY APP တွင်လေ့လာခြင်း"

(အောက်တိုဘာ ၇ ရက် ညနေ ၄ နာရီ ၄၅ မိနစ်)

=====

WINDY APP မှ Thunder Storm ဆိုတာကို နားလည်မှုလွဲမှားမှာစိုးလို့ပါ။

အဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ဆိုချက်

Thunder Storm ဆိုတာက မိုးတိမ်တောင်ကြီးတွေဖြစ်လာ၊ တိမ်ထူထပ်လာပြီး တော့ လျှပ်စီးတွေလက်၊ မိုးကြိုးတွေပစ်ကာ မိုးသည်းထန်ခြင်း လေပြင်းတိုက်ခတ်ခြင်းစတဲ့ မိုးလေဝသဖြစ်စဉ်တွေကို ဖြစ်ပေါ်စေပါတယ်။

ဒီလိုအခြေအနေအားလုံးကို ခြုံပြီး Thunder Storm လို့ ခေါ်တာဖြစ်ပါတယ်။
တလုံးစီဘာသာပြန်ပြီး "Thunder+Storm = မိုးကြိုး+မုန်တိုင်း" လို့ ခေါ်တာ မဟုတ်ပါ။

(Thunderstorm, a violent short-lived weather disturbance that is almost always associated with lightning, thunder, dense clouds, heavy rain or hail, and strong gusty winds)

Windy မှာတော့ Thunder Storm ကို ကြည့်တဲ့အခါ ဒီလို အဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ထားပါတယ် -

In Thunderstorms layer, l/km² means lightning per square kilometer.

The amount of rain is in mm or in inches, but never mm/m². Sometime one uses l/m² (liter per square meter).
မြန်မာလိုနားလည်လွယ်အောင် ပြောရရင်တော့ -

အမြင့်တူညီတဲ့ လေထုအလွှာထဲက ၁ စတုရန်းကီလိုမီတာဧရိယာထဲမှာ လျှပ်စီးလက်တာ၊ မိုးကြိုးပစ်တာ(ထစ်ချုန်းမည့်အကြိမ်ရေ) ဘယ်နှစ်ကြိမ်ရှိနိုင်တယ်လို့ဆိုလိုတာဖြစ်ပြီး ... တချို့က ၁ စတုရန်းကီလိုမီတာဧရိယာအတွင်း မိုးရေချိန် ၁ လီတာရွာတယ်လို့ လွဲမှားစွာ အဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ဆိုနေကြပါတယ် တဲ့။

Windy Thunder Storm Feature မှ ကြိုတင်ခန့်မှန်းချက်ကိုလေ့လာခြင်း

ပုံမှာကြည့်ရင် - အောက်တိုဘာလ ၈ ရက် ညနေ ၃ နာရီအချိန်၊ မလှိုင်၊ တောင်သာ၊ ငသရောက်နဲ့ ကျောက်ပန်းတောင်းမြို့များကြားမှာ ထစ်ချုန်းမှုအကြိမ်ရေ ၁၀ ကြိမ်အထက် ရှိနိုင်မယ် လို့ဖေါ်ပြနေတာတွေ့ရပါမယ်။

ဒီကြိုတင်ခန့်မှန်းချက်ကိုကြည့်ပြီး ကိုယ်နေတဲ့ ဒေသတွင်းဘယ်အချိန်မှာတော့ မိုးကြိုးအန္တရာယ်ရှိနိုင်မယ်ဆိုတာ ကြိုတင်သိရတဲ့အတွက် လူ၊ တိရိစ္ဆာန်(ကျွဲ/နွားများ) အသက်အန္တရာယ်မဖြစ်အောင် သတိထားရှောင်ရှားနိုင်ကြမှာပါ။

မိမိကြည့်လိုသည့်ဒေသအတွက် လိုသလိုဆွဲယူ၊ ချုံ့-ချဲ့ ကြည့်နိုင်မည့် Interactive Map

Interactive map for Thunder Storm

"မိုးနဲ့နသိုး အစိုးမရ"

(အောက်တိုဘာလ ၆ ရက် ည ၉ နာရီခွဲ)

Daily Max Rainfall က ပုံမှန် မုတ်သုန်မိုးထက် မုန်တိုင်းမိုး အပေါ်မှာ အဓိက မူတည် တယ်လို့ ယူဆလို့ ရပါသလား?

မုတ်သုံမိုးဖြစ်စေ၊ မုန်တိုင်းမိုးဖြစ်စေ မုတ်သုံရဲ့အား၊ မုန်တိုင်းရဲ့အားနဲ့ အရွယ်အစား၊ လမ်းကြောင်းတွေပေါ်မူတည်ပါတယ်။

မုတ်သုံအားရော၊ မုန်တိုင်းအားနဲ့ အရွယ်အစားရော - ၂ ခုစလုံးက ပင်လယ်ပြင်မှာရှိနေတဲ့ အပူချိန်၊ ရေခိုးရေငွေ့ပါဝင်မှုတွေအပေါ် မူတည်နေပြန်ပါတယ်။

မုတ်သုံမိုးက မုတ်သုံအားမကောင်းတဲ့အချိန် မိုးလဲ ကောင်းမှာမဟုတ်ပါဘူး၊ မုန်တိုင်းအရွယ်အစား၊ အားဘယ်လောက်ကောင်းနေနေ မုန်တိုင်းလမ်းကြောင်းရဲ့ ဘယ်ဘက်နဲ့ညာဘက်အရပ်တွေအပေါ် မုန်တိုင်းသက်ရောက်မှုက ကွာခြားပါတယ်။

ဒီသက်ရောက်မှုတွေကြောင့် Daily Max Rainfall အနည်းအများကလဲ ကွာသွားမှာပါ။

Daily Max Rainfall က မုန်တိုင်းမိုး အပေါ်မှာ မူတည်ခဲ့ရင် မြန်မာ နိုင်ငံရဲ့ ဘယ်ဒေသဖြစ်ဖြစ် ရွာသွန်းနိုင်ခြေ တူတယ်(သိပ်မကွာ) လို့ ယူဆလို့ ရပါသလား?

ဥပမာ ကျောက်ဖြူမြို့မှာ Daily Max Rainfall (24Hr) 20" ရွာနိုင်ခြေရှိရင် တစ်နိုင်ငံလုံး လည်း 20" ရွာနိုင်ခြေရှိတယ် လို့ ယူဆလို့ ရပါသလား?

ယူဆလို့မရပါ။ အပေါ်မှာ ပြောခဲ့သလို မုန်တိုင်းမိုးအနည်းအများက မုန်တိုင်းလမ်းကြောင်း၊ ကုန်းတွင်းဝင်ပြီးတဲ့အခါ ဆက်လက်ရွေ့လျားနိုင်မဲ့ မုန်တိုင်းအကြွင်းအကျန်များဦးတည်ရာတွေပေါ်မှာလဲ တည်မှီနေတာကြောင့်ပါ။

မြန်မာနိုင်ငံရဲ့ Daily PMP( Probable Max Precipitation) တစ်ရက်အများဆုံး ရွာသွန်း နိုင်ခြေ ကို Meteorology နဲ့ခန့်မှန်းလို့ ထားတာရှိပါသလား?

ဆိုလိုတာက သင်္ချာ နည်းနဲ့ 100 year, 1000 year, 10000 year Return Period အရ တွက်တဲ့ နည်းတေထက် မိုးလေဝသဖြစ်စဉ်( မုန်တိုင်းကြီး) အပေါ်အခြေခံတဲ့ နည်းတွေနဲ့ မြန်မာနိုင်ငံရဲ့ PMP ခန့်မှန်းရင် ဘယ်လောက် ပမာဏ ဖြစ်နိုင်ပါသလဲ ခင်မျ။

ဆရာ အချိန်ရရင် သုံးသပ်ပေးစေလိုပါတယ်

ကျနော့်အမြင်နဲ့ အတွေ့အကြုံအရပြောရရင် အခုမေးထားတဲ့ ရာနဲ့ချီတဲ့ နှစ်တွေကို အသာထား၊ နောက်လာမဲ့ ၇၂ နာရီ ကြိုတင်ခန့်မှန်းချက်ကိုတောင် ပုံသေတွက်လို့ မရနိုင်ပါ။

Seasonal Forecast အနေနဲ့ နှစ်စဉ်ရွာသွန်းမြဲအထက်/အောက် ရွာသွန်းမြဲခန့်ဆိုတာလောက်ကိုသာ numerical models တွေက တွက်ချက်ပေးနိုင်ပါတယ်။

အခုကြုံတွေ့နေကြရသလို Climate changes တွေပိုဆိုးလာပြီး အယ်လ်နီညို/လာနီညာတွေဖြစ်ပေါ်မှု ပိုစိပ်လာတဲ့ ကာလအတွင်းမှာ ပိုလို့တောင်မဖြစ်နိုင်ပါဘူး။

ဘာကြောင့်လဲဆိုတော့ နေ့စဉ် ၃ နာရီ တကြိမ်၊ ၆ နာရီတကြိမ် မိုးလေဝသဂြိုဟ်တုတွေက ရိုက်ကူးပေးပို့နေတဲ့ဓါတ်ပုံတွေက နာရီနဲ့အမျှပြောင်းလဲနေတာကြောင့်ပါ။

အဲ့ဒါကြောင့် ကြိုတင်ခန့်မှန်းတွေကလဲ အမြဲတမ်းပြောင်းလဲနေပါတယ်။ အခုနောက်ပိုင်း Numerical model တွေမှာ အနည်းဆုံး ၃ နာရီ တကြိမ်မှ ၆ နာရီတကြိမ်သာ update ပေးပါတယ်။

မုန်တိုင်းတလုံးကို Analyze လုပ်တာနဲ့ Verification လုပ်တဲ့ ဌာနတွေကတော့ မုန်တိုင်းဖြစ်ပေါ်တဲ့နေရာက အချက်အလက်တွေ အသေးစိတ်ရယူနိုင်ရန်အတွက် ၁၀ မိနစ် တကြိမ် verify လုပ်နိုင်အောင် Satellite data(Microwave, IR, ... etc)ပုံရိပ်တွေကို မိုးလေဝသဂြိုဟ်တုတလုံးထဲကမဟုတ်ပဲ Multi Satellite တွေဆီက Data image တွေကို ရယူသုံးစွဲကြပါတယ်။

အချုပ်ပြောရရင် မိုးရွာနိုင်ချေကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းဘို့ဆိုတာ အရင် ရာသီဥတုမှန်ပါတယ်ဆိုတဲ့ နှစ်တွေမှာတောင်မှ မိုးရွာနိုင်မဲ့အချိန်၊ နေရာနဲ့ ပမာဏအတိအကျကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းရန် မိုးလေဝသရေဒါကိုသုံးပြီးရတဲ့ ပုံရိပ်တွေမရှိရင်မမှန်တော့ပါဘူး။
နောက်ပိုင်းမှာ ကွန်ပျူတာနည်းပညာတွေအဆင့်မြင့်လာပြီး မုန်တိုင်းလမ်းကြောင်း၊ ဝင်မဲ့အချိန်၊ ကုန်းတွင်းမှာဆက်ရွေ့မဲ့လမ်းကြောင်းဆိုတာတွေ အတိအကျတွက်ချက်ပေးနိုင်လို့သာ အဲ့ဒီကာလအတွင်းဘယ်နေရာဘယ်ဒေသမှာ မိုးဘယ်လောက်များနိုင်မယ်ဆိုတာ ခန့်မှန်းနိုင်ကြတာပါ။

မိုးဘယ်နေရာမှာဘယ်လိုရွာနိုင်မယ်ဆိုတာနဲ့ပတ်သက်လို့ နေရာအတိအကျ၊ မိုးရေချိန်အတိအကျ၊ အချိန်အတိအကျ ဂြိုဟ်တုကရတဲ့ အချက်အလက်တွေကို စာရွက်ပေါ်ချရေးပြီးထိုင်တွက်လို့တော့ မရနိုင်ပါဘူးဗျာ။ အဆင့်မြင့်ကွန်ပျူတာတွေ။ ဉာဏ်ရည်တု(AI)တွက်ချက်ခြင်းတွေနဲ့ ခန့်မှန်းတာတောင် နေရာ/အချိန်/မိုးအနည်းအများတွေကွာဟမှုရှိနေပါသေးတယ်။

ဒါကြောင့် ...

"မိုးနဲ့နသိုးအစိုးမရ"ဆိုတဲ့ စကားကတော့ ခုချိန်အထိ မှန်နေတုန်းပါဘဲ။

တဖြည်းဖြည်းမြင့်မားလာသော မိုးလေဝသခန့်မှန်းရေးနည်းပညာများ

(၂၀၂၄ ခုနှစ်၊ ဩဂုတ်လ ၁၆ ရက်၊ နံနက် ၁၀ နာရီ)

======

၂၀၀၈ ခုနှစ် မေလ ဆိုင်ကလုန်းမုန်တိုင်းနာဂစ်တိုက်တဲ့အချိန်၊ ရန်ကုန်မှာ လေသံတဝှီးဝှီးနဲ့ ခေါင်းပေါ်မှာမြှားတွေပစ်သလို အရှိန်ပြင်းပြင်းဖြတ်နေတဲ့ သစ်ကိုင်းတွေရဲ့အသံ၊ ည ၁၁ နာရီ ခွဲလောက်က စ လိုက်တာ နောက်နေ့မနက် ၁၁ နာရီကျော်တဲ့အထိ မငြိမ်ချင်သေးဘူး။ နာဂစ်တည့်တည့်ဖြတ်သန်းရာလမ်းကြောင်းတလျှောက်က ထောင်ပေါင်းများစွာသော လူတွေရဲ့ အသက်တွေ၊ မိဘမဲ့၊ သားသမီးမဲ့ဖြစ်သွားရတဲ့သူတွေဘယ်လောက်တောင် များသွားမယ်ဆိုတာ တွေးကြည့်မိရုံနဲ့ ကြက်သီးဖြန်းဖြန်းထတယ်။ ဆိုရှယ်မီဒီယာတွေပေါ်တက်လာတဲ့ ပုံတွေက နောက်ရက်တွေ အတော်ကြာတဲ့အထိ မျက်စေ့ထဲက မထွက်ဘူး။

၂၀၀၈ ခုနှစ်တုန်းကတော့ ...

ကျနော်တို့ သတင်းနဲ့ ဆက်သွယ်ရေး(ICT)နည်းပညာတွေမှာ နောက်ကျနေလို့-ခေတ်မမီသေးလို့၊ ကြိုတင်ပြင်ဆင်ကာကွယ်မှုတွေ နောက်ကျလို့၊ သို့မဟုတ် လုပ်ကိုမလုပ်နိုင်ခဲ့လို့ ဆိုင်ကလုန်းမုန်တိုင်းဒဏ်ကို ဒီလောက်ခံခဲ့ရတာလို့ မှတ်ထားလိုက်တယ်။

အဲ့ဒီအချိန်က စ ပြီး အပြည်ပြည်ဆိုင်ရာအဖွဲ့အစည်းတွေ သဘာဝဘေးပေါင်းစုံအတွက် ဘာတွေပြင်ဆင်တယ်၊ ပြည်သူတွေကိုဘယ်လို အသိပေးတယ်၊ သတိပေးတယ်ဆိုတာတွေကို အသေးစိတ်လေ့လာတယ်။

ခုချိန် ၂၀၂၄ ခုနှစ်အထိ ကိုယ့်ရဲ့ profession မဟုတ်တဲ့သိပ္ပံပညာတွေကို လေ့လာဆည်းပူးမှတ်သားရင်း ပြည်သူလူထုကို အချိန်မီ အသိပေးနိုင်-သတိပေးနိုင်တဲ့ နည်းလမ်းတွေ ရှာလို့မကုန်နိင်၊ လေ့လာလို့ မကုန်ဘူး၊ လေ့လာစရာတွေကို ထပ်လဲတွေ့နေဦးမှာပါဘဲ။

လျှပ်စစ်မီးမမှန်တဲ့၊ အင်တာနက်လိုင်းကောင်းကောင်းမရတဲ့ နေရာတွေက များတယ်။ အဲ့ဒီ ၂ မျိုးသာ မှန်မှန်ရအောင် လုပ်ပေးနိုင်ရင်၊ ရာသီဥတုနဲ့ မိုးလေဝသအချက်အလက်တွေ အချိန်နဲ့တပြေးညီရနိုင်အောင် အလိုအလျှောက်လုပ်ပေးနိုင်တဲ့ Weather Station တွေရှိတာကို သိလာရတယ်။ အသေးစိတ်လေ့လာပြီးတော့ လိုအပ်မဲ့နေရာတွေမှာ တပ်ဆင်ပေးနိုင်အောင်ကြိုးစားနေတယ်။

ကျနော်ဒီလိုတွေ အားထည့်ပြီးလုပ်နိုင်အောင် နောက်ကကူညီပံ့ပိုးပေးနေသူများရဲ့ စေတနာကလဲ တန်ဘိုးဖြတ်လို့မရဘူး။

ဒီစေတနာ၊ သဒ္ဒါတရားထက်သန်မှုတွေ အလဟဿမဖြစ်ရအောင် ကျနော်ကြိုးစားရဦးမယ်။

နည်းပညာတွေက မြင့်ပြီးရင်းမြင့်ရင်းဖြစ်နေတာက ရပ်သွားမှာမဟုတ်ဘူး၊ ဒီနေ့ပြီးရင် နောက်နေ့ နောက်တမျိုးတီထွင်လာကြဦးမှာ၊ ကျနော်တို့က သုံးနိုင်ဘို့နဲ့ သုံးတတ်ဘို့ပဲလိုတယ်။ ပြီးတော့ ဘယ်လောက်အထိ ထိရောက်တယ်၊ အသုံးဝင်တယ်ဆိုတာ ရာသီဥတုနဲ့ မိုးလေဝသအခြေအနေတွေအပေါ် မှီခိုလုပ်နေကြရတဲ့ စိုက်ပျိုးရေးတောင်သူတွေ၊ ပင်လယ်ပြင်က ရေလုပ်သားတွေ၊ အဆောက်အဦနဲ့လမ်းတံတားတည်ဆောက်တဲ့ အင်ဂျင်နီယာတွေ၊ အခြားအခြားသောလုပ်ငန်းကြီးတွေ လုပ်ကိုင်နေကြသူများကိုလဲ စိတ်ဝင်စားအောင်၊ နားလည်အောင်နဲ့ အသုံးချရကောင်းမှန်းသိအောင် ပြောပြ/ရှင်းပြပေးတာတွေ လုပ်ရဦးမယ်။

အခုလဲလာပြန်ပြီ၊ နေရောင်ခြည်စွမ်းအင်ကိုသုံးပြီး၊ မိုးရေချိန်တိုင်းတာတောင် မိုးရေခံတဲ့ ခွက်မပါ၊ vibration sensor နဲ့ တိုင်းတဲ့ Weather Station အသစ်တခု ထွက်လာပြန်တယ်။ နေရောင်ခြည်စွမ်းအင်မရတဲ့အချိန်သုံးဘို့ Back-up power တော့ ရှိရမှာပေါ့။

ဒီ Weather Station တွေက တကမ္ဘာလုံးမှာတပ်ထားကြတယ်။ တကမ္ဘာလုံးက မိုးလေဝသနဲ့ ရာသီဥတုဆိုင်ရာအချက်အလက်တွေကို ကျနော်တို့ လေ့လာလို့၊ မှတ်တမ်းယူလို့ ရနေတယ်။

ဒီ post မှာ "တဖြည်းဖြည်းနဲ့ မြင့်မားလာတဲ့ မိုးလေဝသခန့်မှန်းတိုင်းတာရေးနည်းပညာတွေအကြောင်း"ပြောပြချင်တာပါ။ မိုးလေဝသဂြိုဟ်တုတွေနဲ့ ဉာဏ်ရည်တု(AI)ခန့်မှန်းရေး model တွေအကြောင်းကတော့ အဆင့်တအားမြင့်နေပြီးလက်လှမ်းမှီအောင် မလေ့လာနိုင်သေးတော့ မပြောနိုင်သေးပါ။ လေ့လာနိုင်သလောက် ဆက်ပြီး လေ့လာဆည်းပူးနေပါဦးမယ်။

====

The solar-powered Ambient Weather WS-4000 is an all-in-one weather station designed for comprehensive environmental monitoring. It features sensors for temperature, humidity, haptic rain, light, ultraviolet, air pressure, and ultrasonic wind. Remotely monitor your weather station data on the easy-to-use Ambient Weather Network (AWN) App or by visiting ambientweather.net.

နေရောင်ခြည်စွမ်းအင်သုံး Ambient Weather Station WS-4000 သည် ပတ်ဝန်းကျင်ကို ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် စောင့်ကြည့်ရန်အတွက် လိုအပ်သည့်အာရုံခံစနစ်အားလုံးကို တခုတည်းတွင် စုပေါင်းထည့်သွင်းပုံစံထုတ်ထားသည့် (Weather Station)"ရာသီဥတုနှင့် မိုးလေဝသတိုင်းတာရေးစခန်း"တစ်ခုဖြစ်သည်။ WS-4000 သည် အပူချိန်၊ စိုထိုင်းဆ၊ မိုးရေချိန်၊ အလင်းအား၊ ခရမ်းလွန်ရောင်ခြည်၊ လေဖိအားနှင့် အသံကြိမ်နှုန်းမြင့်နည်းပညာဖြင့်လေတိုက်နှုန်း/လေတိုက်ရာအရပ်ကိုအာရုံခံသည့် အာရုံခံကိရိယာများ ပါရှိသည်။ WS-4000 ၏ ထူးခြားချက်က လှုပ်ရှားသောအစိတ်အပိုင်းများလုံဝမပါတော့ခြင်းဖြစ်သည်။ မိုးရေချိန်ရယူသော Rain Gauge တွင် ယခင်ကလှုပ်ရှားမှုရှိပြီးမှ မိုးရေချိန်ကိုရယူရသောအစိတ်အပိုင်းအစား ကောင်းကင်မှကျဆင်းလာသည့်မိုးရေစက်များထိမှန်ခြင်းကြောင့် ဖြစ်ပေါ်သည့် တုန်ခါမှုကိုအာရုံခံသည့်စနစ်ဖြင့် မိုးရေချိန်ကိုတိုင်းတာသော Haptic Rain sensor ပါလာခြင်းဖြစ်သဖြင့် WS-4000 တွင် Moving parts များလုံးဝမပါရှိတော့ပေ။

(The word haptic, from the Greek: ἁπτικός (haptikos), means "tactile, pertaining to the sense of touch". Simple haptic devices are common in the form of game controllers, joysticks, and steering wheels.)

"မြန်မာနိုင်ငံတွင်ဖြစ်ပေါ်နေသည့် လေထုညစ်ညမ်းမှုအခြေအနေအကြောင်းကို လေ့လာခြင်း"

မတ်လ-၁၆ ရက် ၊ နံနက် ၀၂၀၀ နာရီ

=====

"လေထုညစ်ညမ်းမှုအခြေအနေ"ဆိုတာကို ဆက်မပြောခင်မှာ -

အရင်ဆုံး PM2.5 ဆိုတာဘာလဲဆိုတာ သိထားဖို့ လိုပါတယ်။ လေထုထဲမှာရှိနေတဲ့ အလွန်သေးငယ်သောအမှုန်အမွှားလေးတွေရဲ့အရွယ်အစားကို PM2.5 နဲ့ PM10 လို့ ခေါ်တာဖြစ်ပြီး PM2.5 ဆိုတာက အဲ့ဒီအမှုန်အမွှားလေးရဲ့ အရွယ်အစားဟာ ၂.၅ မိုက်ခရွန်အထိသေးငယ်လွန်းကြောင်းဖေါ်ပြတာဖြစ်ပါတယ်။ PM10 ကတော့ ၂.၅ မိုက်ခရွန်ထက်ပိုကြီးတဲ့ ၁၀ မိုက်ခရွန်အရွယ်အစားရှိတဲ့ အမှုန်အမွှားလေးဖြစ်ပါတယ်။

PM2.5 ဖြစ်စေ၊ PM10ဖြစ်စေ ဒီအမှုန်အမွှားလေးတွေဟာ အသက်ရှုလိုက်တိုင်း မိမိနှာခေါင်းနဲ့ ပါးစပ်တို့မှ အလွယ်တကူရှုသွင်းလိုက်နိုင်တဲ့အရွယ်အစားလဲ ဖြစ်ပါတယ်။ ဒီအမှုန်လေးတွှထဲမှာ မော်တော်ယာဉ်တွေက ထွက်လာတဲ့ လောင်စာဆီလောင်ကျွမ်းပြီးထွက်လာတဲ့ ကာဗွန်မိုနောက်ဆိုက်နဲ့ မီးရှို့ခြင်းများမှထွက်လာတဲ့ ကာဗွန်ဒိုင်အောက်ဆိုက်အငွေ့တွေကတော့ ပါဝင်မှုများနေမှာ သေချာပါတယ်။

အမှုန်အမွှားလေးတွေရဲ့ လေထုထဲပါဝင်မှုနှုန်း - ၁ ကုဗမီတာအတွင်းမှာ အမှုန်အမွှားအလေးချိန်(မိုက်ခရိုဂရမ်)ဘယ်လောက်အထိပါဝင်နေလဲဆိုတာ တိုင်းတာပြီး မိုက်ခရိုဂရမ်/ကုဗမီတာ(μg/m³)နဲ့ ပြပါတယ်။ အဲ့ဒီပါဝင်မှုအနည်းအများ ပမာဏဘယ်လောက်ရှိနေတယ်ဆိုရင် လူသားများကျန်းမာရေးအတွက် ဘယ်လောက်အထိ ထိခိုက်နိုင်မယ်ဆိုတာကို ကမ္ဘာ့ကျန်းမာရေးအဖွဲ့(WHO)က သတ်မှတ်ထုတ်ပြန်ထားပါတယ်။

WHO ရဲ့ သတ်မှတ်ချက်က တနှစ်လုံးပျမ်းမျှ 10 μg/m³ (annual mean) နဲ့ နေ့စဉ်ပါဝင်မှု 25 μg/m³ (daily mean)ဖြစ်ပါတယ်။ နေ့စဉ်တိုင်းတာရရှိတဲ့ PM2.5 ပမာဏဟာ ၂၅ မိုက်ခရိုဂရမ်/ကုဗမီတာထက်ကျော်လွန်ပါဝင်နေရင် အသက်ရှုလိုက်တိုင်း အဆုတ်ထဲကို ရောက်သွားနိုင်ပြီး အသက်ရှုလမ်းကြောင်းအတွင်းနဲ့ မျက်စေ့၊ နှာခေါင်း၊ လည်ချောင်းတွေယားယံခြင်း၊ ချောင်းဆိုးခြင်း၊ နှာချေခြင်း၊ နှာရည်ယိုခြင်းနဲ့ အသက်ရှုကြပ်လာခြင်းစတဲ့ ကျန်းမာရေးထိခိုက်မှုတွေ ဖြစ်လာနိုင်ပါမယ်။

ဒီလောက်သေးငယ်တဲ့အမှုန်အမွှားလေးတွေကို အခုခေတ်မှာ ဂြိုဟ်တုပုံရိပ်များမှတဆင့် ဥရောပသမ္မဂ္ဂ(European Union)နဲ့အလုပ်လုပ်နေတဲ့ ECMWF Integrated Forecasting System(IFS)က လေထုထဲက ဓါတုဒြပ်မှုန်များပါဝင်မှုကိုတွက်ချက် ထုတ်ပြန်ပေးတာဖြစ်ပါတယ်။

လေထုထဲမှာ PM2.5 အမှုန်များ ၂၄ နာရီအတွင်း ၃၅ မိုက်ခရိုဂရမ်/ကုဗမီတာထက်ပိုများလာရင် လေထုအရည်အသွေးတိုင်းတာမှုအညွှန်းကိန်း(AQI - Air Quality Index)က ၁၀၀ ရှိကြောင်းပြပြီး AQI ၁၀၀ ထက်မြင့်လာရင်တော့ အရင်က ပန်းနာရင်ကြပ်ရောဂါအခံရှိသူတွေအတွက်ရော သာမန်ကျန်းမာရေးကောင်းသူတွေအတွက်ပါ ထိခိုက်နိုင်ကြောင်း မှတ်သားရပါတယ်။

NOTE: IFS is a comprehensive global numerical whether prediction system developed and operated by ECMWF. As part of the Copernicus programme of the European Union, the system is run at a horizontal resolution of 40 km and includes a detailed representation of atmospheric composition processes.

လေထုညစ်ညမ်းမှုအညွှန်းကိန်း AQI ကို တိုင်းတာပြီး online ကတဆင့်အများပြည်သူသိအောင်တင်ပြပေးနေတဲ့ သတင်းအချက်အလက်ထုတ်ဝေပေးနေတာက မြန်မာနိုင်ငံတခုလုံးကို မဆိုထားနဲ့ ရန်ကုန်မြို့ကြီးပေါ်မှာတောင် ၆ နေရာခန့်သာရှိပြီး ကျန်တိုင်းနဲ့ပြည်နယ်မြို့ကြီးတွေမှာတော့ လုံးဝမရှိကြောင်း ဝမ်းနည်းစွာတွေ့မြင်ရပါတယ်။

ပုံမှာ မြန်မာနိုင်ငံနဲ့ အိမ်နီးချင်းနိုင်ငံများမှ online ပေါ်ကို သတင်းအချက်အလက်တိုင်းတာမျှဝေပေးနေတဲ့ AQI Sensor တွေတည်ရှိပုံကိုတွေ့ကြရပါမယ်။

ECMWF IFS ကတိုင်းတာရရှိတဲ့ PM2.5 နဲ့ PM10 ပါဝင်မှုနှုန်းတွေကို WINDY APP နဲ့ METEOBLUE APP တွေမှတဆင့်ကြည့်တဲ့အခါ မြန်မာနိုင်ငံပေါ်က ဘယ်နေရာတွေမှာ PM2.5 ပါဝင်မှုအခြေအနေဟာ သတ်မှတ်အတိုင်းအတာထက် ဘယ်လောက်တောင်ကျော်လွန်နေတယ်ဆိုတာ တွေ့ရပါမယ်။ AQI Sensor တွေကတဆင့် မြေပြင်မှာအမှန်တကယ်တိုင်းတာရရှိတဲ့ သတင်းအချက်အလက်တွေလိုတိကျမှုမရနိုင်ပေမဲ့လဲ AQI Sensor ပေါပေါများများမရှိတဲ့ကျနော်တို့နိုင်ငံအတွက်တော့ PM2.5 ပါဝင်မှုပမာဏ ၃၅ μg/m³ ကျော်နေရင်တော့ ကိုယ့်ပတ်ဝန်းကျင်က လေကိုရှုနေရတာဟာ ကျန်းမာရေးကို ဖြည်းဖြည်းချင်းထိခိုက်နိုင်တဲ့အန္တရာယ်ရှိနေပြီလို့ သိထားရမှာဖြစ်ပါတယ်။ AQI data Sensor တွေဝယ်မတပ်နိုင်တော့လဲ WINDY နဲ့ METEOBLUE တို့သာ အားကိုးစရာရှိပါတယ်။

Windy APP မှ တဆင့် PM2.5 ပမာဏဘယ်လောက်ရှိကြောင်းကြည့်နိုင်တဲ့ Widget ကို MMWeather Website ရဲ့ Air Pollution Page မှာ ထည့်ပေးထားတာကြောင့် အဲ့ဒီမှာရှင်းပြထားတာကို ပြန်ဖတ်ကြည့်ရင်းကိုယ့်ပတ်ဝန်းကျင်မှာ လေထုညစ်ညမ်းမှုအခြေအနေဘယ်လောက်ရှိနေတယ်ဆိုတာ ကြည့်တတ်လာကြပါလိမ့်မယ်။

Go to Airpollution Page

တကယ်တန်း စင်္ကာပူဒေါ်လာ ၇၀ ဝန်းကျင်လောက်ပဲပေးရတဲ့ AQI detector လေးတွေ ကိုင်နိုင်ရင်၊ အဲ့ဒီကရတဲ့သတင်းအချက်အလက်လေးတွေ လိုင်းပေါ်ကိုဝေမျှပေးနိုင်မယ်ဆိုရင်တော့ ပြည်ပက မှာယူဖို့အခက်အခဲကြောင့်မသုံးနိုင်တဲ့ ကိုယ်ပတ်ဝန်းကျင်ကပြည်သူတွေအတွက် တကယ်ကိုအထောက်အကူဖြစ်မှာပါ။

PS: ပြည်တွင်းမှာ ဝယ်သုံးလို့ရကြောင်းသတင်းရှိရင်လဲ မျှဝေပေးကြစေချင်ပါတယ်။

၂၀၂၄ ခုနှစ်၊ နွေရာသီ၊ မိုးရာသီဖြစ်နိုင်ချေများ ခန့်မှန်း သုံးသပ်ခြင်း

INFORMATION AND DATA BASED on .. မတ်လ ၁၅ ရက် မွန်းလွဲ ၃ နာရီခွဲ UPDATE

======

အယ်လ်နီညိုမှ ENSO Neutral(အယ်လ်နီညိုမဟုတ်-လာနီညာမဟုတ်သော ကြားနေရာသီဥတုအခြေအနေ)သို့ ၂၀၂၄ ခုနှစ် ဧပြီလမှ ဇွန်လအတွင်းကူးပြောင်းရောက်ရှိနိုင်ချေ ၈၃% ရှိနေကြောင်း၊ ဇွန်လ မှ ဩဂုတ်လအတွင်း လာနီညာဖြစ်စဉ်ဖြစ်လာနိုင်ချေ ၆၂% ရှိလာကြောင်း၊ ရက်ဝေးခန့်မှန်းချက်များတွင် ဩဂုတ်လမှ ဒီဇင်ဘာလအတွင်း လာနီညာဖြစ်နိုင်ချေ ၈၀% အထက်ရှိနေကြောင်း NOAA ပစိဖိတ်အရှေ့မြောက်နဲ့ တောင်တရုတ်ပင်လယ်ပြင်များဆိုင်ရာ ရာသီဥတုဖြစ်စဉ်များကြိုတင်ခန့်မှန်းချက်တွင် တွေ့ရပါတယ်။ Neutral ကာလအတွင်း အိန္ဒိယသမုဒ္ဒရာအတွင်း မေလမှသာ စတင်ဖြစ်ပေါ်လေ့ရှိသည့် IOD+(Indian Ocean Dipole Positive)ဖြစ်စဉ်ဖြစ်နိုင်ချေအားနည်းနေဆဲဖြစ်ကြောင်းတွေ့ရပါတယ်။

https://www.facebook.com/NWSCPC/posts/pfbid02tsQS8DZM2HeX1UNQNL3R3ocSZ35EndT8AA9GbqSiXAejMGeZqysnA2ZdV54JKk7Jl

ဒီအခြေအနေကြောင့် ၂၀၂၄ ခုနှစ်ရဲ့ မြန်မာနိုင်ငံ-မိုးရာသီကာလအကြိုခန့်မှန်းချက်အနေနဲ့ မိုးဦးကျကာလမှာ ဘင်္ဂလားပင်လယ်အော်နဲ့ ကပ္ပလီပင်လယ်ပြင်တွေမှာသာ လေဖိအားနည်း/မုန်တိုင်းဖြစ်ပေါ်မှုမရှိဘူးဆိုရင် မိုးရွာနိုင်ချေကလျော့နည်းနေပါမယ်၊ နောက်တည်းပြောရရင် မိုးဦးကာလ မိုးမကောင်းနိုင်ဘူးဆိုတာ သေချာသလောက်ရှိနေပြီး မိုးမကျခင်အထိ အပူဒဏ်ကိုခံနေကြရဦးမယ်လို့ ခန့်မှန်းနိုင်ပါတယ်။ တဆက်တည်းမှာ မိုးမရွာတာကြောင့် မြေဆီလွှာခြောက်သွေ့လာတာ၊ မြေအောက်ရေဆုတ်သွားတာ၊ သောက်သုံးရေရှားပါးလာတာနဲ့ ပူပြင်းခြောက်သွေ့မှုကြောင့် မီးလောင်နိုင်ချေတွေလဲ မြင့်တက်လာနိုင်ပါတယ်။ လက်ရှိဖြစ်ပေါ်နေတဲ့ လေထုညစ်ညမ်းခြင်း(Air Pollution)အခြေအနေများဟာလဲ မိုးဦးကျချိန် မိုးစရွာချိန်အထိပူပြင်းခြောက်သွေ့မှုနဲ့အတူဆက်ရှိနေဦးမှာဖြစ်ပါတယ်။ မိုးရွာချိန်ကျမှ လေထုအတွင်းက လေထုညစ်ညမ်းမှုကိုဖြစ်နေစေတဲ့ အမှုန်အမွှားတွေဟာ မိုးရေထဲမှာပျော်ဝင်ပျောက်ကွယ်သွားပြီး လေထုညစ်ညမ်းမှုလည်း သဘာဝအလျှောက်ကျဆင်းသွားမှာဖြစ်ပါတယ်။

စိုက်ပျိုးရေးလုပ်ငန်းနဲ့ အသက်မွေးကြတဲ့ တောင်သူများအနေနဲ့လဲ ဖြစ်ပေါ်လာနိုင်မဲ့ ရာသီဥတုပြောင်းလဲမှုတွေအပေါ်သတိနဲ့ဆက်လက်ရင်ဆိုင်ပြီး စိုက်ပျိုးရေးလုပ်ငန်းများ ဆုံးရှုံးနစ်နာမှုမရှိရအောင် စိုက်ပျိုးရေနဲ့ စိုက်ပျိုးပင်အမျိုးအစားရွေးချယ်ခြင်းတွေကို စိုက်ပျိုးရေးကျွမ်းကျင်သူများနဲ့ တိုင်ပင်ဆွေးနွေးပြီး ရင်းနှီးစိုက်ပျိုးရန် အသိရှိကြစေချင်ပါတယ်။

၂၀၂၄ ခုနှစ်၊ ဇူလိုင်လမှစတင်ပြီး မိုးရွာသွန်းနိုင်ချေအတွက် လက်ရှိကြိုတင်ခန့်မှန်းချက်များအရ ရှမ်းပြည်နယ်၊ နေပြည်တော်၊ မန္တလေးတိုင်းတောင်ပိုင်းတို့နဲ့ ဆက်စပ်နေတဲ့ ပဲခူးတိုင်းအထက်ပိုင်း၊ မကွေးတိုင်းတောင်ပိုင်းဒေသအချို့မှာ နှစ်စဉ်ပုံမှရွာသွန်းမြဲအတိုင်းမိုးရွာသွန်းနိုင်ပြီး၊ တနင်္သာရီတိုင်း၊ ကရင်ပြည်နယ်၊ မွန်ပြည်နယ်၊ ဧရာဝတီတိုင်း၊ ရန်ကုန်တိုင်း၊ ပဲခူးတိုင်း၊ ရခိုင်ပြည်နယ်တောင်ပိုင်း၊ ကယားပြည်နယ်နဲ့ ရှမ်းပြည်နယ် အရှေ့တောင်ပိုင်းဒေသတွေမှာ နှစ်စဉ်ရွာသွန်းမြဲအောက်လျော့နည်းရွာသွန်းနိုင်ကြောင်းတွေ့ရပါတယ်။ မကွေးတိုင်းမြောက်ပိုင်း၊ ရခိုင်ပြည်နယ်မြောက်ပိုင်း၊ ချင်းပြည်နယ်၊ မန္တလေးတိုင်းအထက်ပိုင်း၊ စစ်ကိုင်းတိုင်း၊ ကချင်ပြည်နယ်၊ ရှမ်းပြည်နယ်မြောက်ပိုင်းဒေသတွေမှာတော့ နှစ်စဉ်ရွာသွန်းမြဲအထက် မိုးရွာသွန်းနိုင်ကြောင်းတွေ့ရပါတယ်။

နောက်တချက်သတိထားဖို့လိုတာက ပူပြင်းခြောက်သွေ့တဲ့ နွေရာသီကာလအပြီး မုတ်သုံဝင်ကာစအချိန်မှာ ဖြစ်လာတတ်တဲ့ မုန်တိုင်းများဟာ အားကောင်းတတ်ပါတယ်။ မုန်တိုင်းများဖြစ်ပေါ်နိုင်ချေကို မျက်ချေမပြတ်စောင့်ကြည့်ရန်နဲ့ မုန်တိုင်းဝင်ရောက်တိုက်ခတ်နိုင်တဲ့ ကမ်းရိုးတန်းဒေသတွေမှာ လိုအပ်တဲ့ ကာကွယ်ပြင်ဆင်မှုများအတွက် ကြိုတင်စီစဉ်အကောင်အထည်ဖေါ်ထားကြဖို့လဲ လိုပါမယ်။

ပင်လယ်ပြင်မှာအသက်မွေးဝမ်းကျောင်းနေကြရတဲ့ ရေလုပ်သားများအနေနဲ့ ဧပြီလ၊ မေလအကုန် ဇွန်လဆန်းပိုင်းမှာ မြင့်တက်နေတဲ့ ပင်လယ်ရေမျက်နှာပြင်အပူချိန်ကြောင့် ပင်လယ်ပြင်မှာ အားကောင်းတဲ့လေဖိအားနည်းရပ်ဝန်း၊ မုန်တိုင်းများဖြစ်လာနိုင်ချေကို မပြတ်သတိထားကြရပါမယ်။ လေဖိအားနည်းရပ်ဝန်း/မုန်တိုင်းဖြစ်ပေါ်နိုင်ချေများရှိလာရင် တွေ့ရရင်လဲ ကြိုတင်အသိပေးသွားမှာဖြစ်ပါတယ်။

အပူဒဏ်(Heat-Stroke)ကိုသတိထားကြဖို့လိုပြီ

အခုမှ ဆောင်းအကုန် - နွေအကူး ရာသီပြောင်းကာစကာလဖြစ်တာကြောင့် ညအအေးဓါတ်က နေ့အပူချိန်ကို မသိမသာလျော့ကျအောင် လုပ်နိုင်နေဆဲပါဘဲ။ ညအပူချိန်တွေတိုးလာပြီး ညဘက်အအေးပေါ့လာပြီးတဲ့နောက်မှာတော့ နေ့အပူချိန်တွေကို လျော့ကျအောင်ထိန်းပေးထားနိုင်မဲ့ အအေးဓါတ်လဲ မရှိသလောက်ဖြစ်လာပါလိမ့်မယ်။

GFS နဲ့ ICON model တွေရဲ့ ကြိုတင်ခန့်မှန်းချက်တွေမှာ -

ဧရာဝတီတိုင်း၊ ရန်ကုန်တိုင်း၊ ပဲခူးတိုင်း၊ ကရင်ပြည်နယ်၊ ကယားပြည်နယ်၊ မကွေးတိုင်း၊ နေပြည်တော်၊ မန္တလေးတိုင်း၊ စစ်ကိုင်းတိုင်း၊ ရခိုင်ပြည်နယ်၊ ရှမ်းပြည်နယ်တောင်ပိုင်းနှင့် မြောက်ပိုင်းဒေသအချို့မှာ မတ်လ ၁၅ ရက်နောက်ပိုင်းက စပြီး နေ့အပူချိန်တွေတက်လာနိုင်မယ်၊ အမြင့်ဆုံးအပူချိန်က ၄၀°C အထက်(ခရမ်းရောင်)ဖြစ်လာနိုင်ပါမယ်။

အပူဒဏ်(Heat Stroke)ကြောင့် အသက်ဆုံးရှုံးရသည်အထိဖြစ်လာနိုင်တာကြောင့် အပူပြင်းလာနိုင်မဲ့ဒေသများမှ သက်ကြီးရွယ်အိုများ၊ ကလေးငယ်များအထူးသတိထားကြစေချင်ပါတယ်။

ရှာပြီးကြည့်ကြပါ ဇတ်ကားနာမည်က .. "Gandhada Gudi"

Story Line ကိုတော့ ဒီလိုရေးထားတာတွေ့ရတယ် -

"Dr. Puneeth Rajkumar is back on the big screen for the last time teaming up with national award winning director Amoghavarsha for an epic family entertainer feature film. Intending to return the love and affection showered unconditionally on him, Dr Puneeth Rajkumar, a mega superstar lovingly known as Appu, sheds his stardom and sets on a journey to explore the marvels of his land. He teams up with Amoghavarsha, a passionate wildlife filmmaker, national award-winning director to go on this epic journey. This full length multilingual feature film is a fascinating musical journey of a true hero. An immersive cinematic experience through which he intended to share his beautiful journey with the world and make them a part of it."

"ရေကို ထိန်းသိမ်းပေးပြီး ချွေတာသုံးသင့်တယ်။ ကမ္ဘာကြီးပေါ်က သောက်သုံးလို့ရတဲ့ရေချို ၇၀% ကို စိုက်ပျိုးရေး/စားနပ်ရိက္ခာထုတ်လုပ်ရေးအတွက် သုံးနေကြရတယ်။ ရေဖြုန်းတီးနေကြတာကိုလျှော့ချကာကွယ်ပေးသလို သစ်ပင်သစ်တောတွေကိုလဲ ထိန်းသိမ်းပေးပြီးကာကွယ်ပေးသင့်တယ်။

ဘဝမှာလိုချင်တာတွေကို နည်းနည်းပဲ သတ်မှတ်ထားပြီး အဲ့ဒီလိုချင်မှုကို သဘာဝဆီပြောင်းလဲပေးနိုင်အောင် ခံစားကြည့်ရမယ်။ သဘာဝကို ဘယ်လိုလေးစားရမယ်၊ ဘယ်လိုချစ်ရမယ်ဆိုတဲ့ အသိတွေ ပိုပြီး တိုးပွားလာအောင် ကလေးတွေဆီ မျိုးစေ့ချပေးခဲ့ရမယ်" ဆိုတာတွေ ထပ်ပြီးသိလိုက် မှတ်သားလိုက်ရတယ်။ ရေပေါပေါရနေတဲ့ အရပ်ဒေသတွေမှာ ပေါရင်ပေါသလိုသုံးပစ်နေတာကို ထိန်းတတ်လာအောင်စိတ်ဓါတ်တွေ ပြင်ရမယ်။ အမှိုက်တစကို လမ်းသွားရင်းလွယ်လွယ် ပက်ကနဲပစ်တတ်ကြတဲ့အကျင့်ဆိုးတွေပြင်နိုင်အောင်လဲ ကြိုးစားကြရမယ်။

"အရင်ဆုံးတော့ လူတိုင်းအမှိုက်တွေကို သေသေချာချာစွန့်ပစ်တတ်အောင် သင်ပေးကြရမှာဘဲ"

"ပြီးရင်တော့ အစားအစာတွေ အလဟဿစွန့်ပစ်ခံနေရတာကို လျှော့ချရမယ် - ကမ္ဘာကြီးပေါ်မှာ စားနပ်ရိက္ခာထုတ်လုပ်မှုရဲ့ ၃ ပုံ ၁ ပုံ ဟာ ပျောက်ဆုံး/ပျက်စီး/ပိုလျှံနေလို့ စွန့်ပစ်ခံနေရတယ်၊ နှစ်စဉ်နှစ်တိုင်း အစာရိက္ခာတန်ချိန် ၁.၃ ဘီလီယံ က စွန့်ပစ်ခံရပြီးအမှိုက်ဖြစ်သွားတယ် တဲ့။ အဲ့ဒီတော့ လူတဦးချင်းတယောက်ချင်းစီကကိုယ်စားဖို့လိုအပ်တာထက်၊ စားနိုင်တာထက်ပိုပြီး မလိုချင်နဲ့ မဝယ်ချင် သိမ်းဆည်းသိုလှောင်မထားချင်ကြနဲ့ပေါ့ဗျာ"

ရုပ်ရှင် link: https://drive.google.com/file/d/1BdTooITQwDaXQwK3Z_R6dK8omUhyabXB/view?usp=sharing

Reference links:
https://www.imdb.com/video/vi1807074585/?playlistId=tt21288778&ref_=tt_ov_vi

https://wrap.org.uk/taking-action/food-drink?fbclid=IwAR1N-PcasueAWgTVr7DnGi35rHbqwtbp5RvP_i3tYZByO6f7zBJSit1JOKY

Facebook post link: https://www.facebook.com/uwinnaing/posts/pfbid034FoZUzSe5hdGke7QatzxGpi8uWBSW99GnWDWAdmj2GEdQFaNHQT3Yb4pfdVjzZzUl

Page updated

Google Sites

Report abuse