ผลกระทบของความผันแปรสภาพภูมิอากาศต่อสภาวะความแห้งแล้งในภาคเหนือของประเทศไทยโดยใช้การแปลงฟูริเย่ร์อย่างรวดเร็ว

Abstract

บทคัดย่อ
งานวิจัยนี้เป็นการศึกษาผลกระทบของความผันแปรและการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศต่อสภาวะความแห้งแล้งบริเวณภาคเหนือของประเทศไทยในช่วงฤดูมรสุม (เดือนมิถุนายนถึงเดือนกันยายน) ระหว่างปี พ.ศ. 2524 – 2561 กลไกของปรากฏการณ์เอ็นโซ่มีผลต่อปริมาณฝนถูกนำมาวิเคราะห์โดยใช้องค์ประกอบหลัก วิธีการแปลงฟูริเย่ร์อย่างรวดเร็วถูกนำมาวิเคราะห์เพื่อหาความเชื่อมโยงปรากฏการณ์เอ็นโซ่และความแห้งแล้งบริเวณภาคเหนือของประเทศไทยภายใต้สภาวะโลกร้อน การวิเคราะห์ฟังก์ชันมูลฐานออร์ธอกอนัลถูกนำมาใช้ในการลดขนาดของข้อมูลความผิดปกติของอุณหภูมิผิวน้ำทะเล และการกระจายแบบแกมม่าถูกประยุกต์ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลฝนรายเดือนในรูปของดัชนีความแห้งแล้ง ผลการศึกษาพบว่า การเกิดสภาวะความแห้งแล้งจะเกิดขึ้นทุกๆ 7.5 ปี ในช่วงปี พ.ศ. 2524 – 2538 และมีแนวโน้มการเกิดบ่อยขึ้นเป็นทุกๆ 5 ปีในช่วงปี พ.ศ. 2539 – 2561 เมื่อพิจารณาในรูปของดัชนีชี้วัดความแห้งแล้งหลายช่วงเวลา เช่น SPI3 SPI6 และ SPI12 ภายใต้การขับเคลื่อนของการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ แสดงให้เห็นความสัมพันธ์อย่างชัดเจนว่าสัญญาณของปรากฏการณ์เอ็นโซ่ที่รุนแรงจะส่งผลกระทบต่อการเกิดสภาวะภัยแล้งบริเวณภาคเหนือของประเทศไทยได้บ่อยมากขึ้นในรอบสองทศวรรษที่ผ่านมา

Abstract
This work aims to study the influences of climate variability and climate change to the drought events in the northern Thailand during monsoon rainfall (June-September) 1981– 2018. The ENSO mechanisms and their impacts are taken into account on this analysis in term of the principal component. The Fast Fourier Transform (FFT) is performed to reveal the link between the ENSO impacts and drought events in the northern Thailand under global warming. The Empirical Orthogonal Functions (EOFs) is also performed to truncate the Sea Surface Temperature (SST) anomaly and Gamma distribution is applied to fitting the monthly precipitation data as a Standardized Precipitation Index (SPI). The results show that the average drought period changes from 7.5 years in 1981-1995 to a new average period of 5 years since 1996 onwards in terms of many SPI time scales (e.g. SPI3, SPI6 and SPI12). Under the climate change forcing shown that the signal of strong ENSO events and the droughts periods in the northern Thailand are correlated in term of more frequently for the last two decades.