Please use this identifier to cite or link to this item: https://rsuir-library.rsu.ac.th/handle/123456789/3344
Title: Developing of tsunami warning database system for Thailand
Other Titles: การพัฒนาระบบฐานข้อมูลเพื่อการเตือนภัยคลื่นสึนามิสำหรับประเทศไทย
Authors: Mongkonkorn Srivichai
metadata.dc.contributor.advisor: Seree Suphratid
Keywords: Tsunami -- research;Disaster Warning Database
Issue Date: 2010
Publisher: Rangsit University. Library
Abstract: เหตุการณ์คลื่นสึนามิในวันที่ 26 ธันวาคม 2547 เป็นเหตุการณ์ที่สร้างความสูญเสียทั้ง ด้านชีวิตและทรัพย์สินให้แก่ประเทศบริเวณชายฝั่งมหาสมุทรอินเดียเป็นอย่างมาก รวมถึงประเทศไทยบริเวณ 6 จังหวัดชายฝั่งทะเลอันดามันที่มีผู้เสียชีวิตรวมทั้งสูญหายมากกว่า 8,000 คน การลด ผลกระทบจากคลื่นสึนามิ ต้องอาศัยการพยากรณ์คลื่นสึนามิที่มีประสิทธิภาพและทันเหตุการณ์ เมื่อ เกิดเหตุการณ์แผ่นดินไหวในแต่ละครั้งและต้องสร้างองค์ความรู้ให้แก่ประชาชนที่อาจจะได้รับ ผลกระทบจากเหตุการณ์นี้ในอนาคต เพื่อให้ประชาชนสามารถเรียนรู้และสามารถเอาตัวรอดจากภัยธรรมชาติได้ ดุษฎีนิพนธ์ฉบับนี้มีวัตถุประสงค์ในการพัฒนาระบบฐานข้อมูลเพื่อการเตือนภัยคลื่นสึนามิสําหรับประเทศไทย โดยเนื้อหาประกอบด้วย 3 ส่วน ส่วนแรกเป็นการศึกษาผลกระทบจาก คลื่นสึนามิโดยใช้เทคนิคการคํานวนแบบแข็ง (Hard Computing) ซึ่งเป็นแบบจําลองทาง คณิตศาสตร์ (Numerical Simulation) อาศัยพื้นฐานของสมการควมคุมการไหล (Governing Equation) ในรูปแบบสมการคลื่นน้ําตื้นแบบเชิงเส้นและไม่เชิงเส้น (Shallow water Linear and Non linear Equation) นํามาศึกษาร่วมกับข้อมูลแผ่นดินไหว แล้วสมมุติเหตุการณ์แผ่นดินไหวขนาด ความรุนแรง 6 – 9 Mw. ที่ความลึกของจุดศูนย์กลาง 10 - 50 กิโลเมตร บริเวณ 12 พื้นที่ ใน มหาสมุทรอินเดีย รวม 420 กรณีศึกษา เพื่อศึกษาผลกระทบในรูปแบบความสูงคลื่นสูงสุด และเวลา ที่คลื่นลูกแรกเข้าปะทะบริเวณชายฝั่งทะเลอันดามันของประเทศไทยใน 58 ชุมชน (จากข้อมูล เหตุการณ์คลื่นสึนามิ 26 ธันวาคม 2547) ซึ่งผลจากการศึกษาวิจัยพบว่า คลื่นจะเดินทางมาถึงชายฝั่ง ทะเลอันดามันเร็วที่สุดประมาณ 66.5 นาที และมีความสูงคลื่นสูงสุด 29 เมตร บริเวณชายหาดกะตะ และกะรณตามลําดับสําหรับผลกระทบที่จะพบบริเวณอ่าวไทยใช้การสมมุติให้เกิดแผ่นดินไหวขนาด 9.0 Mw. บริเวณรอยต่อของแผ่นเปลือกโลกในเขตประเทศฟิลิปปินส์ (Manila trench) ซึ่งผลการศึกษา พบว่า คลื่นลูกแรกจะเข้ามาปะทะชายฝั่งทะเลบริเวณจังหวัดปัตตานีโดยใช้เวลาประมาณ 14 ชั่วโมง และความสูงคลื่นสูงสุดประมาณ 1 เมตร ซึ่งมีความรุนแรงน้อยกว่าชายฝั่งทะเลอันดามันที่มีความ ล่อแหลม (Vulnerability) ต่อการเกิดเหตุการณ์คลื่นสึนามิมากกว่าชายฝั่งทะเลอ่าวไทย อย่างไรก็ตามเนื่องจากคลื่นสึนามิเป็นคลื่นยาวและมีความเร็วในการเคลื่อนตัวสูง จึงยังคงเป็นอันตรายต่อชีวิตและทรัพย์สินของประชาชนบริเวณชายฝั่งการศึกษาในส่วนที่สองเป็นการศึกษาผลกระทบจากคลื่นสึนามิโดยใช้เทคนิคการ คํานวนแบบอ่อน (Soft Computing) ซึ่งเป็นการประยุกต์ใช้แบบจําลองโครงข่ายใยประสาทเทียม ประเภท General Regression Neural Network (GRNN) โดยกําหนดให้ข้อมูลนําเข้าประกอบไปด้วย จุดศูนย์กลางของแผ่นดินไหว ขนาดความรุนแรง และความลึกของแผ่นดินไหว ซึ่งเป็นข้อมูล เพื่อนํามาพยากรณ์ความสูงคลื่นสูงสุด โดยผลที่ได้จากการพยากรณ์ถูกนํามาประเมินด้วยค่าพื้นฐานที่สามารถทราบได้หลังจากเกิดเหตุการณ์แผ่นดินไหว และเวลาที่คลื่นลูกแรกเข้าปะทะชายฝั่งทางสถิติ คือค่าดัชนีประสิทธิภาพ (Efficiency index) และค่ารากที่สองของค่าความคลาดเคลื่อน กําลังสองเฉลี่ย (Root mean square error) ซึ่งผลจากการศึกษาพบว่า ค่าดัชนีประสิทธิภาพค่าเฉลี่ยเท่ากับ 0.93 และ 0.82 สําหรับการพยากรณ์คลื่นสูงสุด และเวลาที่คลื่นลูกแรกเข้าปะทะ ชายฝั่งตามลําดับ ส่วนค่ารากที่สองของค่าความคลาดเคลื่อนกําลังสองเฉลี่ย มีค่าเฉลี่ยเท่ากับ เมตร และ 51.96 นาที สําหรับการพยากรณ์คลื่นสูงสุด และเวลาที่คลื่นลูกแรกเข้าปะทะชายฝั่ง ตามลําดับ การพยากรณ์เวลาที่คลื่นลูกแรกเข้าปะทะเมื่อพิจารณาเฉพาะกลุ่มที่มีขนาดความรุนแรงของแผ่นดินไหวมากกว่าหรือเท่ากับ 8 Mw. ผลการศึกษาพบว่า ค่ารากที่สองของค่าความ คลาดเคลื่อนกําลังสองเฉลี่ย ลดลงจาก 51.96 นาที เหลือเพียง 16.79 นาทีการศึกษาในส่วนที่สาม เป็นการศึกษาระบบการเตือนภัยและการอพยพหนีภัย คลื่นสึนามิซึ่งเป็นการผสมผสานระบบทั้ง 3 ระบบ คือระบบเว็บเบสออนไลน์ (web base online) ระบบตรวจสอบคลื่นสึนามิในทะเลลึก (Deep-ocean Assessment and Reporting of Tsunami, DART) และระบบคอมพิวเตอร์เกม (Computer game) โดยนํามาประยุกต์และนําเสอในรูปแบบ เกมที่ผู้เล่นสามารถมีปฏิสัมพันธ์กับเกม และได้รับความรู้เกี่ยวกับคลื่นสึนามิได้ อนึ่งระบบการเตือนภัยคลื่นสึนามิออนไลน์ ที่ได้จากการศึกษานี้ ทางคณะผู้วิจัยได้มอบใ ผู้วิจัยได้มอบให้มูลนิธิอาสาเพื่อนพึ่ง (ภา) ยาม ยาก สภากาชาดไทย และได้นําไปติดตั้งตามชุมชนต่างๆ รวมทั้งสถานประกอบการ โรวแรมและ ที่พัน ในจังหวัดพังงา และภูเก็ตเพื่อใช้ประโยชน์ต่อไป ท้ายที่สุดมนุษย์สามารถอาศัยอยู่ร่วมกับภัย ธรรมชาติต่างๆ เช่น สึนามิ น้ําท่วม แผ่นดินไหว โคลนถล่ม หรือภัยธรรมชาติอื่นๆ ได้อย่างปลอดภัย แต่ควรมีการศึกษารูปแบบของภัยธรรมชาติ เพื่อหาแนวทางในการป้องกันและลดผลกระทบ การอพยพหนีภัย และหมั่นฝึกซ้อมการอพยพหนีภัยอยู่เป็นประจํา ทั้งนี้เนื่องจากภัยธรรมชาติสามารถ เกิดขึ้นได้ทุกเวลา
metadata.dc.description.other-abstract: On the December 26th, 2004, a large tsunami struck the Indian Ocean coastline of Thailand. It caused widespread damaged and killed more than 8,000 people in 6 provinces. Many of them could have been saved if there were a system that helped to effectively forecast the coming tsunami after the earthquake. Moreover, the knowledge of "How to survive a Tsunami" should have been conveyed to people in the risk area. The present thesis is to develop a tsunami warning database system for Thailand. It consists of 3 parts. The first part is to study the tsunami impact by using the hard computing technique. The mathematical model was developed from the governing equations of linear and non-linear shallower equations. Four hundred twenty case studies of hypothetical earthquake were investigated by varying earthquake magnitude (from 6.0-9.0 Mw.) and earthquake depth (from 10-50 km). There are 12 epicenters in the Indian Ocean. The output variables are given in terms of the maximum wave height and the first wave arrival time at 58 risked communities. These communities were obtained from the survey damaged results of the 2004 Indian Ocean tsunami. It was found that the earliest tsunami wave will travel to the coastline within 66.5 minutes at Kata beach. The maximum wave height was found 29 m. at Karon beach. The present study also investigates 1 case study of the tsunami generated from earthquake of 9.0 Mw. at the Manila trench. It was found that the first wave will travel to the Patani coastline approximately 14 hours with the maximum wave height about 1 m. which is significantly smaller than in the Andaman case. However, due to long wave property, the tsunami is still harmful to the people with only small wave heights. The second part focuses on studying the effects of Tsunami by using Soft Computing technique. In this study, we select a General Regression Neural Network (GRNN). To compute by GRNN, the primary variables are assigned such as epicenters, magnitudes, and depths of the earthquake. GRNN is soft computation that helps to predict the maximum wave height and the first wave arrival time, as well as the hard computation. The accuracy of the predicted values is tested by using statistical methods which are efficiency index (EI) and root mean square error (RMSE). For the forecast of maximum wave height, the EI shows value of 0.93. As for predicted first wave arrival time, the EI is 0.82. The RMSE for the forecasted maximum wave height and the first wave arrival time are 0.38 and 51.96 minutes, respectively. The statistical measurement reveals that the forecasted first wave arrival time is rather low accuracy. Therefore, we divided the data into 2 groups, i.e. the data of smaller earthquake magnitude than 8.0 Mw. and the data of greater and equal earthquake magnitude to 8.0 Mw. The new forecasted results show significant reduction of the RMSE (from 51.96 minutes to 16.79 minutes) for the first group of data. But the results for the second group data do not show an improvement. The last part, the result of the study is implemented as a web-based Tsunami warning system. This system is composed of an online based web site, Deep-ocean Assessment and Reporting of Tsunami (DART) buoy system and game media. The system is a knowledge shared media that can be accessed by anyone. The user can specify information into the provided text fields of the game and then simulate the result to see the predicted loss numbers. This system was contributed to the friends in need (of "PA") Volunteer Foundation and also was installed for real operation in Phuket and Phang Nga provinces. Finally, Natural disasters can cause damage that seems unavoidable. However people can be well prepared, stay alert and survive by increasing their awareness of the hazards.
Description: Thesis (Ph.D. (Civil Engineering)) -- Rangsit University, 2010
metadata.dc.description.degree-name: Doctor of Engineering
metadata.dc.description.degree-level: Doctoral Degree
metadata.dc.contributor.degree-discipline: Civil Engineering
URI: https://rsuir-library.rsu.ac.th/handle/123456789/3344
metadata.dc.type: Thesis
Appears in Collections:Eng-CE-D-Thesis

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
MONGKONKORN SRIVICHA.pdf20.37 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.