인공위성 자료를 이용한 파랑 수치모델 예측 정확도 향상 연구

Abstract

최근 원격탐사기술이 발전함에 따라 인공위성을 이용하여 해상의 바람과 파랑을 관측하고 그 자료를 활용하는 연구사례가 증가하고 있다. 인공위성을 이용한 관측 방법은 선박, 해상부이, 고정식 타워와 같은 플랫폼을 이용하는 관측 방법에 비해 매우 넓은 공간적 범위의 자료를 주기적으로 획득할 수 있다는 장점이 있다. 본 연구에서는 인공위성 자료를 이용하여 파랑 예측모델의 정확도를 고도화할 수 있는 방안을 모색하고자 하였다. 인공위성 자료를 이용하기에 앞서, 인공위성 바람 자료를 해상부이 자료를 기반으로 검증하고 보정하였다. 인공위성 자료로는 MetOp-B 인공위성 자료를 수집하였고, 해상부이 자료로는 우리나라 기상청 자료를 이용하였다. 그 다음, 보정된 인공위성 바람 자료와 수치모델 자료를 서로 비교하고 오차수정률 분포지도(Correction Map)을 생성하였다. 수치모델 바람 자료로는 ECMWF에서 제공하고 있는 ERA5 재분석자료를 이용하였다. Correction Map을 대기 수치모델 결과에 적용함으로써 정확도가 향상된 바람 예측결과를 획득할 수 있다. 마지막으로 보정된 수치모델 바람 자료를 파랑 예측모델의 입력 자료로 활용하여 파랑 예측모델 정확도의 향상 가능성을 살펴보았다. 보정된 바람 자료를 파랑 예측모델의 입력자료로 활용한 경우 기존 예측모델 결과에 비해 전반적으로 RMSE가 감소하고, 상관계수가 증가하였으며 회귀기울기가 향상된 결과가 도출되었다. 유의파고 예측결과를 살펴보면 동해 영역에서는 RMSE가 평균 약 18% 감소하였으며, 서해 영역에서는 약 5% 그리고 남해 영역에서는 약 15% 가량 감소하였다. 또한 해상부이 자료와 예측모델 자료 간 상관계수는 동해 영역에서 평균 약 0.5%, 서해 영역에서 약 0.3% 그리고 남해 영역에서 약 1.4% 증가하였다. 우리나라 동해와 남해 영역에서 서해 영역에 비해 비교적 높은 향상도를 보였다. 이는 2016년부터 2020년까지의 연구대상기간 동안에 서해 영역에서 타 영역에 비해 낮은 풍속과 파고가 형성되어 예측 정확도가 비교적 크게 향상되지 않은 것으로 사료된다.