동해 폭풍파랑의 통계적 특성과 파랑 후측모의 실험에 관한 연구

Abstract

본 연구에서는 동해안의 너울성파랑을 예 경보하기 위한 기초단계로 동해 폭풍파랑의 특성을 분석하고, 수정 WAM모형을 이용해 이를 재현하였다. 본 연구의 파랑관측자료분석 결과에 의하면, 동해 심해역의 파랑은 NE계열의 파랑이 지배적이었으나, 폭풍파랑은 N계열의 출현율이 가장 높은 것으로 나타났다. 이외에 N 및 NNE 계열의 폭풍파랑에 대한 유의파고는 NE 계열 폭풍파랑의 유의파고보다 더 큰 것으로 분석되었다. 그러나 긴 취송거리에 의하여 유의파주기는 NE계열의 폭풍파랑의 유의파주기가 N또는 NNE계열의 유의파주기보다 크게 나타났다. 효과적인 동해역 폭풍파랑 예 경보를 위해 5분의 공간격자간격에 기반한 수치모의실험을 구축하고, 이를 2013년의 주요 폭풍파랑에 적용하였다. 본 연구의 수치모의실험 결과를 심해 및 천해 파랑측정 자료와 비교한 결과 전반적으로 잘 일치하였다. 그러나 천해역의 경우 수심 및 바람장의 해상도가 부족하여 수치모의의 정확도가 약간 떨어지는 것을 알 수 있었다. 본 연구진이 개발한 수정 WAM모델은 음해법을 사용하여 기존 WAM모형보다 10배 정도 빠르게 동해 폭풍파랑의 수치모의 계산을 수행할 수 있었다.

In the present study, the statistical analysis on the storm waves in the East Sea have been carried out, and the several storm waves were reproduced by the modified WAM as a first step for the accurate and prompt forecasting and warning against the swell waves in East Sea. According to the present study, the occurrences of the storm waves from the North were the most probable, while the waves from the Northeast were most frequently observed. It was found that the significant wave heights of storm waves from the North and Northern northeast were larger than those of storm waves from the Northeast. But due to long fetch distance, the significant wave periods of storm waves from the Northesast were longer than those of North and Northern northeast. In addition to the wave analysis, the numerical experiments for the storm waves in East Sea were carried out using the modified WAM, and three periods of storm waves in 2013 were calculated. The numerical results were well agreed with wave measurements. However the numerical simulation results in shallow water region showed lower accuracies compared to deep water, which might be due to lower resolution of wind field and bottom topography caused by large grid size, 5 minute, adopted in the present study. Overall computational efficiency of the modified WAM found to be excellent compared to original WAM. It is because the modified WAM adopted the implicit scheme, thereby the present model performed 10 time faster than original WAM in computation time.