Extreme Value Analysis of the Ocean Wave around the Gulf of Thailand in Trat, Phetchaburi, and Surat Thani Provinces

Authors

  • Wikanda Phaphan Department of Applied Statistics, Faculty of Applied Science, King Mongkut’s University of Technology North Bangkok, Bangkok
  • Dunghathai Krasaechon Department of Applied Statistics, Faculty of Applied Science, King Mongkut’s University of Technology North Bangkok, Bangkok
  • Benyapa Jangsang Department of Applied Statistics, Faculty of Applied Science, King Mongkut’s University of Technology North Bangkok, Bangkok
  • Kamonon Moonmake Department of Applied Statistics, Faculty of Applied Science, King Mongkut’s University of Technology North Bangkok, Bangkok
  • Chalermrat Nontapa Department of Statistics, Faculty of Science, Chiang Mai University

Keywords:

Significant wave height, Generalized Extreme value distribution, Maximum likelihood, Threshold methods, Generalized Pareto distribution

Abstract

The purpose of this study was to analyze an appropriate model from the extreme value theory for the data of wave height in the ocean around a shoreline on the Gulf of Thailand in the Trat, Phetchaburi, and Surat Thani provinces. The data were collected weekly between 2007 and 2019. Two distributions we employed to compare the data of wave height were Generalized Extreme Value and Generalized Pareto distribution. We employed the Maximum Likelihood Estimate to estimate parameters for Generalized Extreme Value and used Peak Over Threshold for GPD to anticipate the Return Level of the wave height in the ocean in the next two years, five years, ten years, and twenty years, which we used Akaike’s Information Criterion as the selection criteria for the model. The results revealed that the data of the wave height in the ocean around the shoreline of three provinces, which collected weekly were suitable for GPD. From the results, we were able to use it as a guideline to plan an arrangement and prevent coastal areas from erosion of all five areas, including nearby areas. Also, it even helps to prevent the environment and ecosystems around the coast.

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

Published

2023-06-21

How to Cite

Phaphan, W., Krasaechon, D., Jangsang, B. ., Moonmake, K. ., & Nontapa, C. (2023). Extreme Value Analysis of the Ocean Wave around the Gulf of Thailand in Trat, Phetchaburi, and Surat Thani Provinces. Huachiew Chalermprakiet Science and Technology Journal, 9(1), 8–27. retrieved from https://ph02.tci-thaijo.org/index.php/scihcu/article/view/248118

Issue

Section

Research Articles