ทำไมดัชนีตัวเดียวถึงไม่เคยพอ

ถามนักวิทยาศาสตร์ภูมิอากาศ 10 คนว่าวัดภัยแล้งอย่างไร จะได้คำตอบ 10 แบบ ดัชนีฝนมาตรฐาน (SPI) จับการขาดฝนได้ดี แต่ไม่สนใจความร้อน ดัชนีภัยแล้ง Palmer (PDSI) คิดเรื่องการระเหยด้วย แต่ถูกปรับเทียบกับดินในอเมริกาเหนือ ซึ่งคนละเรื่องกับเขตมรสุมร้อนชื้นบ้านเรา ส่วนดัชนีสภาพพืชพรรณ (VCI) เห็นความเครียดของพืชจากดาวเทียมได้จริง แต่มักมาถึงช้ากว่าความเสียหายไปหลายสัปดาห์

แต่ละตัวส่องได้มิติเดียว ทั้งที่ภัยแล้งมีหลายมิติในตัวมันเอง ภัยแล้งในลุ่มน้ำเจ้าพระยาไม่เหมือนที่สามเหลี่ยมปากแม่น้ำโขง และไม่เหมือนลุ่มน้ำกลันตันของมาเลเซีย เพราะรูปแบบฝน แรงกดดันจากการใช้ที่ดิน และอัตราการเติมน้ำบาดาล ต่างกันคนละทาง การใช้ดัชนีตัวเดียวกับพื้นที่ที่ต่างกันขนาดนี้ ทำให้เกิดผลลบลวง คือระบบบอกว่าไม่มีอะไร ทั้งที่ความเสี่ยงกำลังก่อตัวอยู่

Multi-Dimensional Index (MDI) ถูกออกแบบมาเพื่อแก้ปัญหานี้ วันนี้ที่เราเปิดระบบข้อมูลภัยแล้งรายจังหวัดครบ 156 จังหวัดในไทย เวียดนาม และมาเลเซีย เราอยากเปิดฝาให้ดูด้วยว่าข้างในทำงานอย่างไร ตั้งแต่ข้อมูลดาวเทียมดิบ จนถึงคะแนนความเสี่ยงที่ออกไปทาง API

ฐานข้อมูล ERA5

ทุกการคำนวณ MDI เริ่มที่ ERA5 ซึ่งเป็นชุดข้อมูลภูมิอากาศย้อนหลังรุ่นที่ 5 ของศูนย์พยากรณ์อากาศระยะกลางแห่งยุโรป (ECMWF) มันให้ค่าประมาณรายชั่วโมงของสภาพบรรยากาศ พื้นดิน และมหาสมุทร ที่ความละเอียด 31 กิโลเมตร ครอบคลุมทั้งโลกตั้งแต่ปี 1940 มาจนเกือบถึงปัจจุบัน สำหรับเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ที่สถานีตรวจวัดภาคพื้นดินยังบางมาก ERA5 คือสิ่งที่ใกล้เคียงบันทึกภูมิอากาศรายจังหวัดแบบครบถ้วนที่สุดเท่าที่หาได้

ระบบของเราดึงข้อมูลรายเดือนของ ERA5 ที่จุดศูนย์กลางของแต่ละจังหวัด ตัวแปรที่ใช้คือ ปริมาณฝนรวม (tp) อุณหภูมิที่ระดับ 2 เมตร (t2m) รังสีดวงอาทิตย์สุทธิที่พื้นผิว (ssr) และความชื้นในดินชั้นที่ 1 ถึง 4 (swvl1–swvl4) ทั้งหมดนี้คือวัตถุดิบทางกายภาพของดัชนีทุกตัวในขั้นถัดไป

รอบประมวลผลเกิดขึ้นทุกวันที่ 8 ของเดือน ใช้เวลาราว 30 นาที ตั้งแต่ดึงข้อมูล ERA5 ของเดือนก่อน ผ่านสายการคำนวณ MDI จนเขียนลงฐานข้อมูลจริง รอบนี้ตั้งให้ตรงกับตารางเผยแพร่ของ ERA5 เอง เพราะชุดข้อมูลเบื้องต้น (ERA5T) มักครบทั้งโลกภายใน 5 วันหลังสิ้นเดือน เราจึงมีหน้าต่างอัปเดตที่วางใจได้

Dry hills with a single irrigated green field

จากตัวแปรดิบ มาเป็น MDI

MDI เป็นดัชนีผสมที่ประกอบจากดัชนีย่อย 3 ตัว แต่ละตัวคำนวณแยกกันและจับความเครียดคนละมิติ คะแนนสุดท้ายคือค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนัก ที่ปรับเทียบกับเขตภูมิอากาศ Köppen–Geiger 2 เขตหลักของภูมิภาค คือเขตมรสุมร้อน (Am) ซึ่งครอบคลุมที่ราบภาคกลางของไทยและชายฝั่งเวียดนาม กับเขตป่าฝนร้อน (Af) ที่คลุมคาบสมุทรมาเลเซียและที่ราบสูงบางส่วนของเวียดนาม

ดัชนีย่อยที่ 1 การขาดฝน (SPEI-3)

SPEI-3 คือดัชนีฝน-การระเหยมาตรฐานที่สะสม 3 เดือน และเป็นมิติเรื่องฝนของ MDI จุดที่ต่างจาก SPI คือ SPEI นับการระเหยที่เป็นไปได้เข้าไปด้วย โดยคำนวณด้วยสมการ Hargreaves จากอุณหภูมิและรังสีของ ERA5 ช่วงสะสม 3 เดือนกำลังพอดีกับการขาดฝนระยะสั้นถึงกลาง ซึ่งเป็นช่วงที่เกี่ยวกับภาคเกษตรและน้ำประปามากที่สุด

ค่าทุกค่าถูกปรับเป็นมาตรฐานเทียบกับภูมิอากาศอ้างอิงปี 1981–2010 ของจังหวัดนั้นเอง ออกมาเป็น Z-score ที่ 0 คือค่ากลางในอดีต −1.0 คือแล้งปานกลาง −1.5 คือแล้งรุนแรง และ −2.0 ลงไปคือแล้งขั้นวิกฤต การปรับให้เป็นมาตรฐานตรงนี้สำคัญมาก เพราะ SPEI-3 ที่ −1.5 ในเชียงราย มีความหมายเชิงความน่าจะเป็นเท่ากับ −1.5 ที่ดักลักของเวียดนาม แม้ปริมาณฝนจริงจะต่างกันถึง 3 เท่า

ดัชนีย่อยที่ 2 ความเครียดของพืชพรรณ

ฝนที่ขาดไปจะกลายเป็นเรื่องเศรษฐกิจก็ต่อเมื่อมันแปลงเป็นความเครียดของพืช MDI จึงมีดัชนีสภาพพืชพรรณที่คำนวณจากความผิดปกติของความชื้นในดินชั้นรากพืชของ ERA5 (ชั้นที่ 2 และ 3 ลึก 7–100 ซม.) ความชื้นตรงชั้นรากบอกความเครียดของพืชได้ตรงกว่าปริมาณฝนที่ผิวดิน เพราะมันสะสมสภาพย้อนหลังไว้หลายสัปดาห์ในตัวเอง

ความผิดปกตินี้เทียบกับเส้นฐานปี 1981–2010 ชุดเดียวกัน แล้วรายงานเป็นอันดับเปอร์เซ็นไทล์ จังหวัดที่ตกต่ำกว่าเปอร์เซ็นไทล์ที่ 20 ของตัวเองในอดีต ถือว่าพืชกำลังเครียดอย่างมีนัยสำคัญ เกณฑ์นี้ไม่ได้ตั้งลอย ๆ แต่ตรวจสอบกับข้อมูลความเสียหายของผลผลิตข้าวในอีสานย้อนหลัง ซึ่ง MDI ให้ค่าสหสัมพันธ์ 0.78 กับรายงานผลผลิตเกษตรของ สศช.

ดัชนีย่อยที่ 3 ความร้อนที่ซ้ำเติม

มิติที่ 3 จับสิ่งที่ดัชนีซึ่งดูแต่ฝนมองไม่เห็นเลย นั่นคือความร้อนที่ทำให้ภัยแล้งแรงขึ้น ในปีเอลนีโญ และภายใต้แนวโน้มที่แผ่นดินใหญ่ของภูมิภาคอุ่นขึ้นเรื่อย ๆ โดยอุณหภูมิเฉลี่ยของไทยเพิ่มราว 0.3°C ต่อทศวรรษนับจากปี 1980 การระเหยจะเพิ่มขึ้นแม้ฝนจะตกใกล้เคียงปกติ ผลคือ "ภัยแล้งร้อน" ที่ดูดความชื้นออกจากดินเร็วกว่าที่ความสัมพันธ์ฝน-น้ำในดินแบบเดิมจะทำนายไหว

ตัวปรับความร้อนของ MDI คิดจากความผิดปกติของอุณหภูมิเฉลี่ยรายเดือนที่ระดับ 2 เมตร เทียบกับเส้นฐานปี 1981–2010 ถ้าอุณหภูมิผิดปกติไปทางบวก น้ำหนักของ SPEI-3 ในสูตรรวมจะถูกเพิ่มขึ้น เดือนไหนที่อุณหภูมิผิดปกติเกิน +1.5°C น้ำหนักของ SPEI-3 จะขยับจาก 0.45 เป็น 0.60 เพื่อสะท้อนว่าการระเหยที่พุ่งขึ้นทำให้การขาดฝนรุนแรงกว่าปกติ การถ่วงน้ำหนักที่ขยับได้ตามสถานการณ์นี้ คือจุดที่ MDI ต่างจากระบบเฝ้าระวังภัยแล้งรุ่นเก่าชัดที่สุด

ครอบคลุมแค่ไหน

MDI รอบนี้ครอบคลุม 156 หน่วยการปกครอง ใน 3 ประเทศ

ไทย — 77 จังหวัด

ครบทั้ง 77 จังหวัด พาดผ่าน 4 เขตภูมิอากาศหลัก ไทยเป็นตลาดสำคัญที่สุดของการเปิดตัวรอบแรก เพราะเป็นศูนย์กลางการค้าเกษตรของอาเซียน เป็นผู้ส่งออกข้าวอันดับ 2 ของโลก และลำพังภาคอีสานภาคเดียวก็คิดเป็นราว 1 ใน 3 ของผลผลิตข้าวทั้งประเทศ

เวียดนาม — 63 จังหวัด

ครบทั้ง 63 จังหวัด และเป็นประเทศที่ภูมิอากาศหลากหลายที่สุดในพื้นที่ที่เราดูแล เพราะทอดยาวถึง 15 องศาละติจูด มีทั้งเขตร้อนแห้งทางใต้ ฤดูแล้งที่ชัดเจนบนที่ราบสูงตอนกลาง และอากาศกึ่งร้อนชื้นแถบสามเหลี่ยมปากแม่น้ำแดงทางเหนือ

มาเลเซีย — 16 รัฐและดินแดนสหพันธ์

คาบสมุทรมาเลเซียอยู่ในเขตป่าฝนร้อนเต็มตัว มีฝนตลอดปี ภัยแล้งจึงเป็นเหตุการณ์ที่นาน ๆ เกิดที แต่เกิดทีกระทบหนัก MDI จับภัยแล้งสั้น ๆ ที่มาจากเอลนีโญได้แม่น เพราะ SPEI-3 ถูกปรับเทียบกับการกระจายตัวของฝนในท้องถิ่น ไม่ใช่ค่าเฉลี่ยของทั้งโลก

Palm trees along a dry field with mountains behind

อ่านคะแนน MDI อย่างไร

คะแนน MDI ส่งออกทาง REST API ของ GlobMaps บนสเกล 0–100 ยิ่งสูงยิ่งแล้งหนัก สเกลนี้ตั้งใจให้ต่อตรงกับเกณฑ์ปฏิบัติการที่หน่วยงานรัฐและผู้จัดการความเสี่ยงองค์กรใช้กันอยู่

  • 0–20 ปกติ สภาพยังอยู่ในกรอบ 1 ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของเส้นฐานปี 1981–2010 ไม่มีความเครียดที่มีนัยสำคัญ
  • 21–40 เฝ้าระวัง เริ่มขาดน้ำเล็กน้อย เป็นจังหวะที่หน่วยงานเกษตรควรเริ่มจับตา โดยทั่วไปตรงกับ SPEI-3 ระหว่าง −0.5 ถึง −1.0
  • 41–60 เตือนภัย แล้งปานกลาง ความชื้นในดินชั้นรากพืชมีแนวโน้มต่ำกว่าเปอร์เซ็นไทล์ที่ 40 และโอกาสกระทบผลผลิตของเกษตรน้ำฝนเกิน 15%
  • 61–80 แจ้งเตือน แล้งรุนแรง SPEI-3 ต่ำกว่า −1.5 ความชื้นในดินต่ำกว่าเปอร์เซ็นไทล์ที่ 20 เริ่มเห็นระดับอ่างเก็บน้ำลด ความต้องการน้ำชลประทานเกินที่มี และมาตรการจำกัดน้ำในเขตเมือง
  • 81–100 ฉุกเฉิน แล้งขั้นวิกฤต SPEI-3 ต่ำกว่า −2.0 ซ้ำด้วยความร้อน เทียบเท่าปีที่แล้งที่สุดในบันทึกปี 1981–2010 ถ้าไม่มีการเข้าแทรกแซง ผลกระทบทางมนุษยธรรมและเศรษฐกิจจะเกิดแน่นอน

ทุกครั้งที่ API ตอบกลับ จะส่งทั้งคะแนน MDI รวม และค่าดัชนีย่อยทั้ง 3 ตัว (SPEI-3 เปอร์เซ็นไทล์ความชื้นในดิน และความผิดปกติของอุณหภูมิ) เพื่อให้ระบบปลายทางรู้ว่าอะไรคือตัวดันคะแนน จังหวัดที่ได้ 65 เพราะฝนหาย กับจังหวัดที่ได้ 65 เพราะความร้อนในปีที่ฝนปกติ เป็นคนละสถานการณ์ และต้องการมาตรการคนละแบบ

ก้าวต่อไป

การเปิดตัวเดือนมิถุนายน 2026 คือเส้นฐานของ MDI บนระบบจริง โครงสร้างถูกออกแบบให้ต่อยอดทีละขั้น ทั้งการอัปเดตที่ถี่ขึ้น การพยากรณ์แบบความน่าจะเป็น และพื้นที่ครอบคลุมที่กว้างขึ้น ล้วนอยู่ในแผนแล้ว

ข้อมูลจริงเปิดให้ใช้บนแพลตฟอร์ม GlobMaps แล้ววันนี้ ติดต่อทีมเราได้ถ้าอยากคุยเรื่องการเชื่อม API หรือการใช้งานระดับองค์กร