การวิเคราะห์ค่าสุดขีดของคลื่นทะเลบริเวณรอบชายฝั่งอ่าวไทยในจังหวัดตราด เพชรบุรี และสุราษฎร์ธานี

ผู้แต่ง

  • วิกานดา ผาพันธ์ ภาควิชาสถิติประยุกต์ คณะวิทยาศาสตร์ประยุกต์ มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ กรุงเทพมหานคร
  • ดั่งหทัย กระแสร์ชล ภาควิชาสถิติประยุกต์ คณะวิทยาศาสตร์ประยุกต์ มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ กรุงเทพมหานคร
  • เบญญาภา จ่างแสง ภาควิชาสถิติประยุกต์ คณะวิทยาศาสตร์ประยุกต์ มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ กรุงเทพมหานคร
  • กมลอร มุลเมฆ ภาควิชาสถิติประยุกต์ คณะวิทยาศาสตร์ประยุกต์ มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ กรุงเทพมหานคร
  • เฉลิมรัช นนทะภา ภาควิชาสถิติ คณะวิทยาศาสตร์ มหาวิทยาลัยเชียงใหม่ เชียงใหม่

คำสำคัญ:

ความสูงคลื่นนัยสำคัญ , การแจกแจงสุดขีดวางนัย, การแจกแจงพาเรโตวางนัยทั่วไป, ภาวะน่าจะเป็นสูงสุด, วิธีเกินเกณฑ์

บทคัดย่อ

งานวิจัยนี้มีจุดประสงค์เพื่อทำการวิเคราะห์หาตัวแบบจำลองที่เหมาะสมจากทฤษฎีค่าสุดขีด (Extreme Value Theory) สำหรับข้อมูลความสูงของคลื่นทะเลสูงสุดบริเวณรอบๆ ชายฝั่งอ่าวไทยทั้ง 3 จังหวัด ได้แก่ ตราด เพชรบุรี และสุราษฎร์ธานี รายสัปดาห์ ตั้งแต่ปี พ.ศ. 2550 ถึง พ.ศ. 2562 โดยเปรียบเทียบ 2 การแจกแจงคือ การแจกแจงสุดขีดวางนัยทั่วไป (Generalized Extreme Value : GEV) และการแจกแจงพาเรโตวางนัยทั่วไป (Generalized Pareto Distribution : GPD) และใช้วิธีประมาณค่าพารามิเตอร์ด้วยวิธีภาวะน่าจะเป็นสูงสุด (Maximum Likelihood Estimate : MLE) สำหรับการแจกแจง GEV และวิธีค่าสูงสุดที่มีค่าเกินค่าเกณฑ์ที่กำหนด (Peak Over Threshold : POT)  สำหรับการแจกแจง GPD เพื่อคาดการณ์ระดับการเกิดซ้ำ (Return Level) ค่าสุดขีดของความสูงคลื่นทะเลในอีก 2 ปี 5 ปี 10 ปี และ 20 ปี ข้างหน้า โดยใช้สารสนเทศของอะกะอิเกะ (Akaike’ s Information Criterion: AIC) เป็นเกณฑ์ในการตัดสินใจเลือกตัวแบบ ผลการวิจัยพบว่าข้อมูลความสูงคลื่นทะเลรอบ ๆ ชายฝั่งบริเวณที่คัดเลือกรายสัปดาห์เหมาะสมกับการแจกแจง GPD ซึ่งข้อสรุปจากการศึกษานี้สามารถใช้เป็นแนวทางในการวางแผนการจัดการและป้องกันปัญหาพื้นที่ชายฝั่งทะเลสำหรับการกัดเซาะของคลื่นทะเลที่เกิดขึ้นทั้ง 3 จังหวัด รวมถึงบริเวณใกล้เคียงอีกทั้งยังสามารถใช้เป็นแนวทางป้องกันให้เกิดความเสียหายน้อยที่สุดต่อสภาพแวดล้อมและระบบนิเวศรอบ ๆ บริเวณชายฝั่ง

References

Ministry of tourism & Sport. International Tourist Arrivals to Thailand. [อินเทอร์เน็ต]. 2563 [เข้าถึงเมื่อ 15 พ.ค. 2563]. เข้าถึงได้จาก: https://www.mots.go.th/

Department of Marine and Coastal Resources. Coastal erosion. [อินเทอร์เน็ต]. 2558 [เข้าถึงเมื่อ 15 พ.ค. 2563]. เข้าถึงได้จาก: https://www.dmcr.go.th/detailLib/2394(2015)

ปิยภัทร บุษบาบดินทร์. การวิเคราะห์ค่าสุดขีดด้วย R. มหาสารคาม: โรงพิมพ์มหาวิทยาลัยราชภัฏมหาสารคาม; 2560.

Noojeensang K, Waewsak J. Assessment of Sea Wave Power Potential in the Gulf of Thailand Using Simulating WaveNearshore (SWAN). TSUJ 2016;19(1):12-20.

Coles S. An Introduction to Statistical Modeling of Extreme Values. London: Springer-Verlag London; 2001.

ชินวัฒน์ เมืองแก้ว, พงศธร พรธีรนารถ, นภดล ทองถาวร. แบบจำลองค่าสุดขีดของปริมาณน้ำที่ไหลลงอ่างเก็บน้ำเขื่อนขุนด่านปราการชล. กรุงเทพฯ: ภาควิชาสถิติประยุกต์ คณะวิทยาศาสตร์ประยุกต์ มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ; 2561.

เอมิกา พูนวัฒนานุกูล, มนิศา แย้มศรี, หทัยชนก ลักษณา. การวิเคราะห์ตัวแบบค่าสุดขีดของปริมาณความเข้มข้นPM2.5 ในเขตธุรกิจของกรุงเทพมหานคร. กรุงเทพฯ: ภาควิชาสถิติประยุกต์ คณะวิทยาศาสตร์ประยุกต์ มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ; 2562.

Shamji VR, Aboobacker VM, Vineesh TC. Extreme value analysis of wave climate around Farasan Islands, southern Red Sea. Ocean Eng 2020;207:107395.

Embrechts P, Klüppelberg C, Mikosch T. Modelling extremal events for insurance and finance. Berlin: Springer Verlag; 1997.

Dickey DA, Fuller WA. The likelihood ratio statistics for autoregressive time series with a unit root. Econometrica 1981;49(4):1057-72.

Downloads

เผยแพร่แล้ว

2023-06-21