ปัญหาการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศของโลกเป็นหัวข้อที่ได้รับความสนใจเป็นอย่างมากในปัจจุบัน เนื่องจากสภาพอากาศในหลายพื้นที่มีการเปลี่ยนแปลงไปจากเดิม เช่น การเกิดฝนตกหนักผิดปกติทำให้เกิดปัญหาน้ำท่วม หรือเกิดความแห้งแล้งต่อเนื่องและระยะเวลาของฤดูกาลที่สั้นกว่าปกติ ซึ่งส่งผลให้เกิดปัญหาการขาดแคลนน้ำ และพืชผลทางการเกษตรเสียหาย เป็นต้น ซึ่งประเทศไทยก็เป็นอีกพื้นที่ที่มีการอ้างว่าได้รับผลกระทบจากการเปลี่ยนแปลงของสภาพอากาศดังกล่าว ดังนั้น การศึกษาเพื่อยืนยันและทำความเข้าใจถึงการเปลี่ยนแปลงและผลกระทบต่อทรัพยากรน้ำ และเตรียมพร้อมหาแนวทางการจัดสรรน้ำที่เหมาะสม ย่อมสามารถลดความสูญเสียที่จะเกิดขึ้นได้ การศึกษาผลการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศโลกต่อปริมาณน้ำฝน/น้ำท่ารายเดือนของประเทศไทย และผลกระทบต่อการบริหารจัดการน้ำในพื้นที่ภาคตะวันออกมีวัตถุประสงค์เพื่อ ศึกษารวบรวมและตรวจสอบ ข้อมูลอนุกรมเวลาของน้ำฝน/น้ำท่ารายเดือนของ 25 ลุ่มน้ำในประเทศไทย และตัวแปรภูมิอากาศ ดัชนีสมุทรศาสตร์ที่มีส่วนเกี่ยวข้องกับการเปลี่ยนแปลงทรัพยากรน้ำในประเทศไทยศึกษาลักษณะการเกิด ความถี่ของการเกิด ความรุนแรง แนวโน้มการเปลี่ยนแปลงของปริมาณน้ำฝนน้ำท่าของประเทศไทย และตัวแปรภูมิอากาศ/สมุทรศาสตร์ รวมไปถึงวิเคราะห์หาความสัมพันธ์ระหว่างอนุกรมเวลาของตัวแปรต่างๆ ศึกษาและรวมรวม ผลการพยากรณ์การเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศของโลกจากฐานข้อมูลระหว่างประเทศ และประยุกต์ใช้ความสัมพันธ์ของอนุกรมเวลาเพื่อพยากรณ์ปริมาณน้ำฝนน้ำท่ารายเดือนที่เปลี่ยนแปลงไป ในภาคตะวันออกของประเทศไทย ศึกษาและประเมินผลกระทบของการเปลี่ยนแปลงปริมาณน้ำฝนน้ำท่าในอนาคต ต่อการบริหารจัดการน้ำในพื้นที่ภาคตะวันออก โดยมีกรณีศึกษาคือพื้นที่จังหวัดระยอง และชลบุรี ผลการศึกษาอุณหภูมิและปริมาณฝนของประเทศไทยพบว่าอุณหภูมิเฉลี่ยรายปีของประเทศมีแนวโน้มเพิ่มสูงขึ้นในทุกพื้นที่ของประเทศไทยประมาณ 0.01 ถึง 0.04 องศาเซลเซียสต่อปี อุณหภูมิเฉลี่ยรายเดือนเพิ่มสูงขึ้นจากในอดีตโดยเฉพาะอย่างยิ่งในฤดูหนาว ส่วนแนวโน้มปริมาณน้ำฝนรายปีมีลักษณะที่แตกต่างกันไปตามพื้นที่ แต่โดยรวมมีแนวโน้มลดลงเล็กน้อย ปริมาณน้ำฝนเฉลี่ยรายเดือนส่วนมากจะเพิ่มขึ้นในฤดูแล้งและลดลงในฤดูฝน สำหรับสภาพภูมิอากาศของประเทศไทย ในแง่ของ คาบการเกิดซ้ำและความรุนแรง ในปัจจุบันมีแนวโน้มที่เปลี่ยนแปลงไปจากอดีต โดยพฤติกรรมที่เห็นได้ชัด ได้แก่ การที่ฤดูกาล ในวงจร 1 ปีของทั้งอุณหภูมิเฉลี่ย และปริมาณน้ำฝนรายเดือน มีความชัดเจนลดลงมากจากปกติอย่างมีนัยสำคัญในทุกลุ่มน้ำของประเทศไทย หลังจากปี ค.ศ. 1995 ซึ่งในช่วงเวลาดังกล่าวสอดคล้องกับช่วงเวลาที่เกิดปรากฎการณ์เอลนีโญครั้งสำคัญและเป็นช่วงเวลาที่สภาพอากาศของโลกมีความแปรปรวนสูง จึงเป็นเหตุให้เชื่อได้ว่าสภาพอากาศของประเทศไทยที่เกี่ยวข้องกับอุณหภูมิเฉลี่ย และปริมาณน้ำฝน เริ่มได้รับผลกระทบจากการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศของโลกตั้งแต่ปี ค.ศ. 1995 แล้ว ส่วนข้อมูลน้ำท่า คณะผู้วิจัยเชื่อว่ามีอิทธิพลจากการดำเนินงาน (operation) ของมนุษย์หรือสิ่งก่อสร้างมาก ข้อมูลที่ศึกษาจึงไม่ใช่จากเหตุการณ์ธรรมชาติเนื่องจากผลการศึกษาไม่เห็นรูปแบบของข้อมูลที่ชัดเจน เมื่อหาความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลตัวแปรสมุทรศาสตร์ จากการวิเคราะห์การแปลงครอสเวฟเล็ต พบว่า Nino 3.4 มีแนวโน้มที่สัมพันธ์กับสภาพภูมิอากาศของประเทศไทยค่อนข้างมาก โดยความสัมพันธ์กับอุณหภูมิเฉลี่ยมีวงจรที่ 0.5, 1 และ 4 ปี โดยมีช่วงเวลาเหลื่อมล้ำสำหรับคาบการเกิดซ้ำเหล่านี้ประมาณ 0.5 1 และ 8 เดือนตามลำดับ ส่วนความสัมพันธ์ระหว่างดัชนีสมุทรศาสตร์กับปริมาณน้ำฝนมีคาบการเกิดซ้ำที่สำคัญกับดัชนี Nino 3.4 ปรากฏที่วงจร 1 ปี และ 12 ปี โดยมีช่วงเวลาเหลื่อมล้ำประมาณ 3 เดือนและ 5 ปีตามลำดับ ซึ่งการกระจายของช่วงเวลาเหลื่อมล้ำที่วงจร 1 ปีในทุกลุ่มน้ำจะมีลักษณะใกล้เคียงกัน เว้นแต่พื้นที่ในภาคใต้ฝั่งตะวันออกที่จะมีช่วงเวลาการเหลื่อมล้ำที่นานขึ้นประมาณ 2 เดือน ส่วนข้อมูลการพยากรณ์สภาพภูมิอากาศโลกจากแบบจำลองต่างๆ ได้แก่ แบบจำลอง CGCM2 HadCM3 MRI และ PRECIS: ECHAM4 โดยวิเคราะห์ข้อมูลทั้งจากแบบจำลองโดยตรง (Raw) วิเคราะห์โดยใช้วิธีเทียบสัดส่วนด้วยข้อมูลตรวจวัด (Ratio) และวิเคราะห์ความละเอียดสูงเชิงสถิติที่ได้จากแบบจำลอง ASD มีความแตกต่างกันไปทั้งแบบจำลองและทั้งสมมติฐาน A2 และ B2 โดยรวมพบว่าอุณหภูมิมีแนวโน้มสูงขึ้นในอนาคต และปริมาณฝนมีแนวโน้มลดลง ซึ่งจากการพิจารณาในภาพรวมต่อการเลือกแบบจำลองและการวิเคราะห์ทางสถิติเพื่อเลือกข้อมูลที่เหมาะสมเพื่อนำไปใช้ในการพยากรณ์ข้อมูลในพื้นที่ภาคตะวันออกเนั้น การเทียบสัดส่วนจากแบบจำลอง CGCM2 โดยใช้การเทียบสัดส่วนค่อนข้างเหมาะสมต่อการนำไปประยุกต์เพื่อศึกษาผลกระทบและการปรับตัวในพื้นที่ภาคตะวันออกมากที่สุด เนื่องจากแนวโน้มค่าเฉลี่ยรายปี ลักษณะค่าเฉลี่ยรายเดือน และพฤติกรรมที่คาบการเกิดซ้ำที่ 1 ปี มีความสอดคล้องโดยรวมกับข้อมูลตรวจวัดจริงมากที่สุด นอกจากนี้จากข้อมูลต่างๆ ที่นำมาศึกษาความสัมพันธ์แล้ว ยังสามารถพัฒนาเทคนิคคาดการณ์ปริมาณฝนในช่วงรายฤดูได้ โดยจากการแบ่งชุดข้อมูลที่นำมาวิเคราะห์ออกเป็น 3 กลุ่ม ได้แก่ กลุ่มข้อมูลอุณหภูมิและฝน (Local) กลุ่มข้อมูลดัชนีสมุทรศาสตร์ (Nino) กลุ่มข้อมูลภูมิอากาศโลก (GCM) เฉพาะสมมติฐาน B2 นำข้อมูลทั้งหมดมาคิดช่วงเวลาเหลื่อมล้ำที่ดีที่สุด และให้ไม่เกินระยะเวลา 6 เดือน วิเคราะห์หาค่าสัมประสิทธิ์และปริมาณฝน รวมถึงแยกฤดูกาลคือฤดูฝนและฤดูแล้ง ผลการเปรียบเทียบพบว่าชุดข้อมูลที่มีครบทั้งข้อมูล Local Nino และ GCM ให้ผลการปรับเทียบและสอบทานข้อมูลได้ดีที่สุด ผลจากปรับเทียบระยะยาวจากอดีต ค.ศ. 1982-2000 ให้ความสอดคล้องดีกว่าช่วงปรับเทียบหลัง ค.ศ. 1995 คือช่วงปี 1996-2000 โดยในช่วงปรับเทียบระยะยาว กลุ่มข้อมูล Local ที่เหมาะสมคือ อุณหภูมิสูงสุด และปริมาณฝน กลุ่มข้อมูล Nino ข้อมูลที่ เหมาะสมคือทั้ง SOI, Nino4 และ DMI แต่พบว่าชุดข้อมูลที่มีเฉพาะ Nino และ GCM ในช่วงฤดูกาลทั้งฤดูฝนและฤดูแล้ง Nino34 จะแสดงผลได้ดีกว่า Nino 4 เล็กน้อย โดยสามารถจับค่าสูงสุดต่ำสุดได้มากกว่า ซึ่งตัวแปรต่างๆ ที่นำมาคัดกรองเบื้องต้น และช่วงระยะเวลาในการปรับเทียบข้อมูลมีความสำคัญต่อการเลือกตัวแปรค่อนข้างมาก และจึงควรนำมาพิจารณาเพิ่มในการศึกษาต่อไป