동해안 너울성고파랑 예측을 위한 파랑 모델 최적화

Title
동해안 너울성고파랑 예측을 위한 파랑 모델 최적화
Author(s)
도기덕; 김진아
KIOST Author(s)
Kim, Jinah(김진아)
Publication Year
2018-10-26
Abstract
본 연구에서는 겨울철 동해 연안에서 월파 및 침식 등의 피해를 유발하는 너울성 고파
랑을 사전에 인지하고 이로 인한 영향을 최소화하기 위해 기상청 현업 예보모델에서 생산하는
바람자료를 시공간 입력장으로 하여 파랑모델을 수립하고 예측 재현도를평가하였다. 바람입력
자료는 기상청 지역예보모델(RDAPS)와 국지예보모델(LDPAS)의 결과를 이용하였으며, 파랑수
치모델은 네덜란드 Delft 공과대학에서 개발된 3차원 풍파모형인 SWAN(Simulating WAves
Nearshore)을 이용하여 동해안에 구축하였다. 이때, 연안역에서의 발생하는 수심의 변화가 파랑
에 미치는 영향을 정밀하게 고려할 수 있도록 네스팅 기법을 적용하였으며, 장주기 너울성 파랑을
성공적으로 재현하기 위해 백파 에너지 소산항을 개선하여 수치모의를 수행하였다. 수치모의 기간
은 2015년 겨울철에 동해안에 피해를 주었던 너울성 장주기 파랑을 재현하였으며, 그 결과를 연안
2개 정점과 동해안 외해에 위치한 2개의 해양관측부이의 파랑 관측자료와 비교하였다. 그리고 바
람 입력 자료에 따른 민감도를 분석하기 위해 CMWF ERA-interim 재분석 자료 및 운용해양예보
시스템 WRF 예측자료를 바람 입력장으로 이용하여 모의를 수행한 후, 현재 기상청에서 예보 중인
지역파랑모델 (CWW3, Regional Wave Model) 결과와 상호 비교하였다. 본 연구에서는 각각의
파랑 모의 케이스에 대한 모델의 재현도를 정량적으로 비교 및 분석하기 위해 유의파고, 첨두주기
및 평균파향에 대한 관측 정점별로 통계 분석을 수행하였다. 그 결과를 분석해보면, 유의파고의
경우에는 본 연구에서 구축한 수치모의 결과가 가장 낮은 RMSE 및 가장 높은 상관계수를 보였다
URI
https://sciwatch.kiost.ac.kr/handle/2020.kiost/22950
Bibliographic Citation
2018 한국해양학회 추계학술대회, pp.1, 2018
Publisher
한국해양학회
Type
Conference
Language
Korean
Publisher
한국해양학회
Related Researcher
Research Interests

AI/Machine Learning,Climate Change,Marine Disaster,인공지능/기계학습,기후변화,해양기상재해

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