Wind-wave characteristics generated by tropical cyclone activity in the Gulf of Thailand
Issued Date
2023
Copyright Date
2004
Language
eng
File Type
application/pdf
No. of Pages/File Size
x, 132 leaves : ill.
ISBN
9740453368
Access Rights
restricted access
Rights Holder(s)
Mahidol University
Bibliographic Citation
Thesis (Ph.D. (Mathematics))--Mahidol University, 2004
Suggested Citation
Wattana Kanbua Wind-wave characteristics generated by tropical cyclone activity in the Gulf of Thailand. Thesis (Ph.D. (Mathematics))--Mahidol University, 2004. Retrieved from: https://repository.li.mahidol.ac.th/handle/20.500.14594/88692
Title
Wind-wave characteristics generated by tropical cyclone activity in the Gulf of Thailand
Alternative Title(s)
ลักษณะของคลื่นลมซึ่งเกิดมาจากอิทธิพลของพายุหมุนเขตร้อนในอ่าวไทย
Author(s)
Abstract
A typhoon is a tropical cyclone, which may generate strong wind and huge waves. Wind waves are one of the important phenomena in the ocean. They influence the design of maritime structures. Understanding their characteristics leads to an appropriate means to prevent casualty, loss and damages. We are interested in two techniques for studying typhoon waves, one using hard computing techniques, the other using soft computing of techniques. In this research, the hard computing technique employed a numerical wave model, namely WAM (WAve Model). In its computations, the WAM takes into account most factors affecting tropical seas and shallow water areas. The Gulf of Thailand is such an area, the area of our interest in this research. For the soft computing technique we used the artificial neural network (ANN), specifically GRNN (General Regression Neural Network) to forecast waves. The results indicated that the developed model was the best method of prediction of wave height. The adjusted parameter model predicted better than WAM model. However, the prediction by the artificial neural network was best in both wave periods and wave heights. This study focuses on the turbulent effect of typhoon LINDA in 1997 on the wave field in the Gulf of Thailand. The investigation was based on two well known models, WAM and GRNN models. A comparison of the results using the two models was done. The proposed model and computational technique was verified by using data from the 4 wave stations. The wave hindcast results of WAM model underestimates the wave heights when compared with GRNN. The prediction accuracy of the GRNN is quite high. The magnitude and phase of wave heights and wave periods can be simulated reasonably well. This indicates that for wave prediction, the GRNN should be viewed as a strong alternative in operational forecasting.
พายุไต้ฝุ่นเป็นพายุหมุนเขตร้อนที่มีกำลังแรงที่สุด ซึ่งจะทำให้เกิดลมแรงมาก และก่อให้เกิด คลื่นขนาดใหญ่ คลื่นลมเป็นปรากฎการณ์ทางธรรมชาติที่สำคัญอย่างหนึ่ง ที่มีอิทธิพลต่อสิ่งปลูก สร้างในทะเลและมหาสมุทร เทคนิคในการจำลองการพยากรณ์คลื่นลม มีสองวิธี คือ 1. วิธีการ คำนวณแบบแข็ง (hard computing) และ 2. วิธีการคำนวณแบบอ่อน (soft computing) ในการวิจัยนี้ ใช้วิธีการคำนวณแบบแข็ง ซึ่งได้แก่การพยากรณ์คลื่นจากแบบจำลองการพยากรณ์คลื่นลมเชิงตัวเลข ที่ชื่อว่าแบบจำลองแวม (WAM) เนื่องจากในแบบจำลองแวมได้รวบรวมผลกระทบต่างๆ ที่เป็น ปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับการพยากรณ์คลื่นลมในเขตร้อนอย่างอ่าวไทย ซึ่งเป็นบริเวณศึกษา ส่วนการ คำนวณแบบอ่อนในการวิจัยนี้ใช้วิธีโครงข่ายประสาทเทียม เพื่อพยากรณ์คลื่นลม พบว่า แบบจำลอง ที่ถูกพัฒนาขึ้นสามารถพยากรณ์ความสูงคลื่นนัยสำคัญได้ดี อย่างไรก็ตามการพยากรณ์คลื่นลมโดย ใช้โครงข่ายประสาทเทียม ให้ผลการพยากรณ์ทั้งคาบคลื่น และความสูงคลื่นอย่างมีนัยสำคัญได้ผลดี การวิจัยนี้จะเน้นในผลกระทบอันเนื่องมาจากพายุไต้ฝุ่นลินดา ปี พ.ศ. 2540 ที่เกิดขึ้น บริเวณอ่าวไทย โดยใช้แบบจำลองคลื่นคือ แบบจำลองแวม (WAM) และ แบบจำลองโครงข่ายใย ประสาทเทียมแบบถดถอย (GRNN) ผลการพยากรณ์ความสูงคลื่นจากทั้งสองแบบจำลอง เมื่อเปรียบ เทียบกับสถานีตรวจวัดคลื่นลมในอ่าวไทย 4 แห่ง ปรากฏว่า แบบจำลองโครงข่ายใยประสาทเทียม แบบถดถอย ให้ผลการพยากรณ์คลื่นที่ดีกว่าแบบจำลองแวม ดังนั้น แบบจำลองโครงข่ายใยประสาท เทียมแบบถดถอยน่าจะเป็นแบบจำลองฯ ที่ใช้ในอ่าวไทยต่อไป
พายุไต้ฝุ่นเป็นพายุหมุนเขตร้อนที่มีกำลังแรงที่สุด ซึ่งจะทำให้เกิดลมแรงมาก และก่อให้เกิด คลื่นขนาดใหญ่ คลื่นลมเป็นปรากฎการณ์ทางธรรมชาติที่สำคัญอย่างหนึ่ง ที่มีอิทธิพลต่อสิ่งปลูก สร้างในทะเลและมหาสมุทร เทคนิคในการจำลองการพยากรณ์คลื่นลม มีสองวิธี คือ 1. วิธีการ คำนวณแบบแข็ง (hard computing) และ 2. วิธีการคำนวณแบบอ่อน (soft computing) ในการวิจัยนี้ ใช้วิธีการคำนวณแบบแข็ง ซึ่งได้แก่การพยากรณ์คลื่นจากแบบจำลองการพยากรณ์คลื่นลมเชิงตัวเลข ที่ชื่อว่าแบบจำลองแวม (WAM) เนื่องจากในแบบจำลองแวมได้รวบรวมผลกระทบต่างๆ ที่เป็น ปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับการพยากรณ์คลื่นลมในเขตร้อนอย่างอ่าวไทย ซึ่งเป็นบริเวณศึกษา ส่วนการ คำนวณแบบอ่อนในการวิจัยนี้ใช้วิธีโครงข่ายประสาทเทียม เพื่อพยากรณ์คลื่นลม พบว่า แบบจำลอง ที่ถูกพัฒนาขึ้นสามารถพยากรณ์ความสูงคลื่นนัยสำคัญได้ดี อย่างไรก็ตามการพยากรณ์คลื่นลมโดย ใช้โครงข่ายประสาทเทียม ให้ผลการพยากรณ์ทั้งคาบคลื่น และความสูงคลื่นอย่างมีนัยสำคัญได้ผลดี การวิจัยนี้จะเน้นในผลกระทบอันเนื่องมาจากพายุไต้ฝุ่นลินดา ปี พ.ศ. 2540 ที่เกิดขึ้น บริเวณอ่าวไทย โดยใช้แบบจำลองคลื่นคือ แบบจำลองแวม (WAM) และ แบบจำลองโครงข่ายใย ประสาทเทียมแบบถดถอย (GRNN) ผลการพยากรณ์ความสูงคลื่นจากทั้งสองแบบจำลอง เมื่อเปรียบ เทียบกับสถานีตรวจวัดคลื่นลมในอ่าวไทย 4 แห่ง ปรากฏว่า แบบจำลองโครงข่ายใยประสาทเทียม แบบถดถอย ให้ผลการพยากรณ์คลื่นที่ดีกว่าแบบจำลองแวม ดังนั้น แบบจำลองโครงข่ายใยประสาท เทียมแบบถดถอยน่าจะเป็นแบบจำลองฯ ที่ใช้ในอ่าวไทยต่อไป
Degree Name
Doctor of Philosophy
Degree Level
Doctoral Degree
Degree Department
Faculty of Science
Degree Discipline
Mathematics
Degree Grantor(s)
Mahidol University