เดือนมิถุนายน 2026 GlobMaps เผยแพร่งานวิจัยแบบเปิด (DOI: 10.5281/zenodo.20774311) ที่ไล่ดูข้อมูลภัยแล้ง 25 ปีของ 156 จังหวัดในไทย เวียดนาม และมาเลเซีย ผลที่ได้สวนความเชื่อเดิมพอสมควร แม้อุณหภูมิจะสูงขึ้นและความกังวลเรื่องภูมิอากาศจะมากขึ้น แต่ 89% ของจังหวัดในภูมิภาคนี้ไม่ได้แสดงว่าภัยแล้งค่อย ๆ แย่ลงอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ ตัวขับเคลื่อนตัวจริงเป็นวัฏจักร ซึ่งข่าวดีคือมันคาดเดาได้ง่ายกว่าเส้นแนวโน้มโลกร้อนที่ลากขึ้นเรื่อย ๆ
ข้อมูลที่ใช้
เราใช้ข้อมูล ERA5 จากศูนย์พยากรณ์อากาศระยะกลางแห่งยุโรป ซึ่งเป็นชุดเดียวกับที่ขับเคลื่อนระบบภัยแล้งของ GlobMaps อยู่แล้ว บวกกับสภาพพืชพรรณจาก MODIS และความเครียดจากการระเหยที่วัดด้วยดาวเทียม ALEXI ช่วงเวลาที่ศึกษาคือปี 2000–2025 ครบทั้ง 77 จังหวัดของไทย 63 จังหวัดของเวียดนาม และ 16 รัฐกับดินแดนสหพันธ์ของมาเลเซีย
ERA5 ให้ค่าประมาณรายชั่วโมงของสภาพบรรยากาศและพื้นผิวทั่วโลก ที่ความละเอียด 31 กิโลเมตร ในงานนี้ อุณหภูมิและปริมาณฝนถูกป้อนเข้าสูตร SPEI โดยตรง จึงได้เส้นฐานทางกายภาพที่สม่ำเสมอตลอด 25 ปี รวมถึงช่วงปีที่หลายจังหวัดชนบทยังไม่มีเครือข่ายวัดฝนหนาแน่น ดัชนีพืชพรรณจาก MODIS ทำหน้าที่ตรวจทานทางชีวฟิสิกส์ ส่วน ALEXI เป็นสัญญาณอิสระตัวที่ 3
ทำอย่างไรให้เชื่อผลรายจังหวัดได้
ปัญหาใหญ่ของการวิเคราะห์รายจังหวัดคือขนาดจังหวัดไม่เท่ากัน ตารางกริดของ ERA5 กว้าง 31 กิโลเมตร แปลว่าจังหวัดเล็กอย่างภูเก็ต (576 ตร.กม.) อาจกินพื้นที่แค่ไม่กี่ช่อง ขณะที่เชียงราย (11,678 ตร.กม.) กินหลายสิบช่อง เราจึงไม่ให้ทุกจังหวัดน้ำหนักเท่ากัน แต่ติดระดับความเชื่อมั่นกำกับไว้ จังหวัดที่สัญญาณจากหลายแหล่งตรงกันได้ระดับสูง (42 จังหวัด) ส่วนที่สัญญาณก้ำกึ่งได้ระดับปานกลาง (114 จังหวัด)
ไม่มีจังหวัดไหนถูกตัดสินว่าแล้ง ถ้าไม่มีสัญญาณอย่างน้อย 2 แหล่งชี้ไปทางเดียวกัน ความระมัดระวังตรงนี้ทำให้ชุด 42 จังหวัดความเชื่อมั่นสูง ใช้เป็นหมุดอ้างอิงได้จริงสำหรับประกันแบบพารามิเตอร์และแบบจำลองความเสี่ยงทางการเงิน ที่ต้องตรวจสอบที่มาของตัวเลขได้
ผลหลัก ตัวขับเคลื่อนคือ ENSO
จาก 156 จังหวัด มี 139 จังหวัด หรือ 89% ที่ความรุนแรงของภัยแล้งรายปีไม่ได้ไปทางเดียวอย่างมีนัยสำคัญตลอด 25 ปี สิ่งที่มันเดินตามคือวัฏจักร ENSO ปีเอลนีโญแล้งหนักขึ้นทั้งภูมิภาค ปีลานีญาก็ผ่อนลง
ค่าความสัมพันธ์กับ ENSO เฉลี่ยอยู่ที่ r ≈ −0.31 รัฐซาบาห์ของมาเลเซียไวที่สุดที่ r = −0.57 รองมาคือจังหวัดลัมดงของเวียดนามที่ r = −0.53 ทุกวันนี้การพยากรณ์ ENSO แม่นล่วงหน้าได้ถึง 9–12 เดือน สำหรับจังหวัดที่ผูกกับ ENSO แน่นที่สุด (r เกิน −0.45) การพยากรณ์เอลนีโญที่ชัดเจนตั้งแต่เดือนพฤษภาคม แปลว่าฤดูแล้งถัดไปมีโอกาสแล้งหนักขึ้น นี่คือเวลาที่พอจะขนของบรรเทาทุกข์ไปวางไว้ก่อน หรือจ่ายประกันแบบพารามิเตอร์ได้ก่อนที่ความเสียหายจะเกิด
แล้วที่ไหนมีแนวโน้มจริง
จังหวัดที่มีแนวโน้มชัดเจนมี 17 จังหวัด และกระจุกตัวอย่างน่าสนใจ 16 จังหวัดอยู่ในภาคเหนือและภาคตะวันออกเฉียงเหนือของไทย ซึ่งที่ราบสูงอีสานก็แห้งเป็นทุนเดิมอยู่แล้ว จังหวัดกลุ่มนี้แห้งลงอย่างมีนัยสำคัญตลอด 25 ปี ไม่ใช่แค่แกว่งตามเอลนีโญ แต่เป็นการเปลี่ยนเชิงโครงสร้างไปสู่ฝนที่น้อยลงในแต่ละทศวรรษ
สิ่งที่แยกสัญญาณอีสานออกจากความแกว่งของ ENSO คือมันไม่หายไปตามเฟส แม้ในปีลานีญา หลายจังหวัดในอีสานก็ยังชื้นต่ำกว่าค่าเฉลี่ย การหลุดจากจังหวะ ENSO ของภูมิภาคแบบนี้ เข้ากันได้กับการเปลี่ยนแปลงของระบบมรสุมที่พาดผ่านที่ราบสูงโคราช
เหลืออีกจังหวัดเดียวคือฝูเทอทางเหนือของเวียดนาม ซึ่งข้อมูลบอกว่าชื้นขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ มันคือปลายอีกด้านของการแจกแจง พื้นที่ที่ความเสี่ยงภัยแล้งลดลง แต่ความเสี่ยงน้ำท่วมอาจเพิ่มขึ้นแทน
ปี 2023 ปีที่หนักที่สุดในรอบ 25 ปี
เอลนีโญปี 2023/24 ทำให้เกิดภัยแล้งที่หนักที่สุดในบันทึก 25 ปีของยุคดาวเทียม ค่าเฉลี่ย SPEI-3 ตกลงไปราว −1.3 ซึ่งหมายถึงจังหวัดส่วนใหญ่ใน 156 จังหวัดเข้าสู่ภาวะแล้งรุนแรงพร้อมกัน
ที่น่าคิดคือเมื่อเทียบกับซูเปอร์เอลนีโญปี 2015/16 ซึ่งมีค่า ONI สูงสุดถึง +2.6 ปี 2015/16 แรงกว่าถ้าวัดด้วย ONI แต่รอยเท้าภัยแล้งของปี 2023/24 กลับกว้างกว่า คำอธิบายที่เป็นไปได้คือลานีญาช่วงปี 2021–22 ดึงความชื้นในดินลงไปก่อนแล้ว บวกกับอุณหภูมิผิวทะเลในภูมิภาคที่อุ่นขึ้น ซึ่งเร่งการระเหยโดยไม่เกี่ยวกับ ENSO เลย บทเรียนคือค่า ONI อย่างเดียวไม่ได้บอกว่าจังหวัดไหนจะแล้งแค่ไหน
ข้อยกเว้นของสามเหลี่ยมปากแม่น้ำโขง
เรื่องที่พลิกความคาดหมายมากที่สุดในชุดข้อมูลนี้ อยู่ที่สามเหลี่ยมปากแม่น้ำโขง ปกติทั้งภูมิภาคความแล้งจะแปรผกผันกับ ONI คือ ONI สูง (เอลนีโญ) แล้งหนัก แต่ที่ปากแม่น้ำโขงความสัมพันธ์นี้กลับด้านบางส่วน ลานีญาบางรูปแบบที่พาฝนมาให้แผ่นดินใหญ่ของภูมิภาค กลับกดการไหลของแม่น้ำโขงจากลุ่มน้ำตอนบนไปพร้อมกัน น้ำที่ควรเติมพื้นที่ปากแม่น้ำจึงน้อยลง และเกิดการขาดความชื้นทั้งที่ฝนตกใกล้เคียงปกติ
สำหรับทีมสินเชื่อเกษตรและทีมความเสี่ยงโครงสร้างพื้นฐานที่มีสินทรัพย์อยู่ในจังหวัดภาคใต้ของเวียดนาม นี่แปลว่าสูตรพยากรณ์ภัยแล้งมาตรฐานที่อิง ENSO ต้องมีตัวปรับเฉพาะสำหรับลุ่มน้ำโขงตอนล่าง
แล้งบ่อยแค่ไหน
ตลอด 25 ปี ภาวะแล้งระดับปานกลางขึ้นไปเกิดขึ้นเป็นสัดส่วนดังนี้
- ไทย: 6.7% ของ province-months
- เวียดนาม: 8.8% ของ province-months
- มาเลเซีย: 10.9% ของ province-months
ที่มาเลเซียบ่อยกว่าเพื่อนเป็นเรื่องของโครงสร้างภูมิอากาศ ไม่ใช่ความบังเอิญ ในปีเอลนีโญ ความถี่ของภัยแล้งเพิ่มราว 2 เท่าในทั้ง 3 ประเทศ และถ้าเอลนีโญแรง (ONI ≥ +1.5) โอกาสเกิดภัยแล้งรุนแรงในจังหวัดที่ไวที่สุดจะเพิ่มขึ้น 3 เท่าหรือมากกว่า ความถี่ที่ขึ้นกับเฟส ENSO แบบนี้ คือฐานของระบบเตือนภัยแล้งตามฤดูกาลบนแพลตฟอร์ม GlobMaps
ผลต่อการทำแบบจำลองความเสี่ยง
เมื่อภัยแล้งในภูมิภาคนี้ถูกขับด้วย ENSO และไม่ได้ไต่ขึ้นเป็นเส้นตรง ข้อสรุปเชิงวิธีการก็ตามมาเอง แบบจำลองที่ลากเส้นแนวโน้มแย่ลงไปข้างหน้าตรง ๆ จะประเมินความเสี่ยงในอนาคตสูงเกินจริงใน 89% ของจังหวัด และในเวลาเดียวกันก็ประเมินความแรงระยะสั้นของช่วงเอลนีโญต่ำเกินไป
แบบจำลองที่ปรับเทียบมาดีควรมีอย่างน้อย 3 อย่างนี้
- การกำหนดเงื่อนไขเฟส ENSO: อัปเดตความน่าจะเป็นของภัยแล้งทุกไตรมาสตามการพยากรณ์ ENSO
- ความไวต่อ ENSO เฉพาะจังหวัด: จังหวัดที่ r = −0.57 กับจังหวัดที่ r = −0.15 คือคนละโปรไฟล์ความเสี่ยงกันโดยสิ้นเชิง
- ข้อยกเว้นเชิงโครงสร้าง: แนวโน้มของอีสาน และความสัมพันธ์ ENSO ที่กลับด้านของปากแม่น้ำโขง ต้องจัดการเป็นรายจังหวัด
ดูข้อมูลได้ที่ไหน
ระเบียบวิธีทั้งหมด เกณฑ์การให้ระดับความเชื่อมั่น และผลรายจังหวัด เผยแพร่แบบเปิดที่ DOI: 10.5281/zenodo.20774311 ในชุดข้อมูลมีทั้งคะแนนความรุนแรงรายปี ค่าสัมประสิทธิ์ความสัมพันธ์กับ ENSO ค่า p ของแนวโน้ม และระดับความเชื่อมั่น ครบทั้ง 156 จังหวัด
คะแนนภัยแล้งรายจังหวัดอัปเดตทุกเดือนจาก ERA5 มาพร้อมระดับ MDI รายจังหวัด อนุกรมเวลาย้อนหลัง และข้อมูลความสัมพันธ์กับ ENSO จัดรูปมาให้เปิดใช้ได้เลยทั้งใน Excel, Python หรือระบบวิเคราะห์ความเสี่ยงที่คุณใช้อยู่ อ่านวิธีที่เราสร้างและตรวจสอบดัชนีนี้ได้ที่ globmaps.com