해수면 뜰개 이동경로 분석을 통한 유출유 확산예측 모델 개선

Abstract

해상 기름유출 사고 발생 시 유출유의 정확한 이동경로 예측은 신속하고 효율적인 해양오 염 방제 대응 전략 수립에 필수적이다. 유출유 확산예측 모델의 성능 향상을 위하여 많은 연구 가 이루어져 왔으나 해양과 대기 강제력 오차 및 유출유 풍화과정의 불확실성 등 다양한 원인 으로 인하여 유출유의 이동경로 예측의 정확도는 여전히 만족할만한 수준에 미치지 못하고 있 다. 본 연구에서는 육지와 인접한 연안에서 관측된 뜰개 이동경로에 영향을 미치는 해양과 대 기 강제력을 분석하였다. 해수면 GPS 뜰개는 해양 표면에서 얇은 필름형태로 이동, 확산하는 유출유의 특성을 고려하여 제작되었다. 기상청 예측모델(GDAPS)과 해양경찰청 해양오염방제 지원시스템(POSEIDON)을 이용하여 모의한 뜰개 이동경로와 관측 경로의 차이는 주로 바람의 시공간적인 오차에 기인한 것으로 나타났다. 인공지능 기법을 이용하여 모델에 입력되는 예측 바람장의 오차를 감소시키는 방법을 통한 유출유 확산예측 모델의 성능 개선을 제안하였다. ABSTRACT In the event of an oil spill accident at sea, accurate prediction of the trajectory of spilled oil is essential for rapid and efficient oil spill response and prevention planning. Many studies have been conducted to improve the performance of oil spill trajectory models, but due to various reasons such as ocean and atmospheric forcing errors and uncertainties in the oil weathering process, the accuracy of oil plume prediction is still not satisfactory. In this study, we analyze the oceanic and atmospheric forcings that affect the observed drifter trajectories in the coastal zone adjacent to land. The sea surface GPS drifter was developed considering the characteristics of spilled oil as a thin film on the ocean surface. The difference between the observed and simulated trajectories, using the Korea Meteorological Administration’s Prediction Model (GDAPS) and the Korea Coast Guard’s Marine Pollution Incidents and Decision Support System (POSEIDON), resulted primarily from temporal and spatial error of the wind field. This study proposes to improve the performance of the oil spill model by reducing the error of the predicted wind field input to the model using artificial intelligence techniques.