실시간 상세역 파랑자료 생성을 위한 자료변환 기법 연구

Abstract

최근 이상 기후변동(대형 태풍, 이상 고파랑 등)으로 해양사고 발생빈도가 증가 추세에 있으며, 특히 동해안은 너울성 고파에 의한 사고발생 빈도가 상당히 높은 것으로 보고되고 있다. 이러한 대형 태풍 및 고파랑의 증가는 해양사고의 발생가능성을 높이고 있으며, 위험&#8228 유해물질(HNS) 사고관리에 있어서 파랑자료가 물질확산예측에 중요한 인자 중 하나로 인식될 수 있다. 이에 HNS 확산 예측에 실시간 파랑 자료를 반영함으로써 보다 정확한 물질확산 예측을 수행할 수 있으며, 본 연구는 실시간 파랑자료 생성 및 재현에 기초가 될 수 있는 기상청에서 제공하는 실시간 파랑자료를 자료변환(Downscaling)하여 효율적으로 활용하고자 하였다. 실시간 자료변환 결과를 검증하기 위해서 우선 기존 파랑 수치모형에 대하여 검토를 수행하였으며, 다양한 자료변환 기법으로 실시간 파랑자료를 변환하여 남한영역, 서해안, 남해안, 동해안 지역으로 구분하여 결과를 검토하였다. 상세역 파랑자료 검증을 위해 효율적인 파랑 수치모델은 SWAN 모델이 적합한 것으로 판단하였으며, 자료변환 결과 해안가 인근에서 다소 차이를 보였다. 기상청 자료에서 자료가 존재하지 않은 해안가의 자료를 생성한 결과 기법별로 차이를 보이고 있으며, 이에 대한 검증은 파랑수치모형실험을 통하여 차후 수행될 예정이다.있으며, 위험&#8228 유해물질(HNS) 사고관리에 있어서 파랑자료가 물질확산예측에 중요한 인자 중 하나로 인식될 수 있다. 이에 HNS 확산 예측에 실시간 파랑 자료를 반영함으로써 보다 정확한 물질확산 예측을 수행할 수 있으며, 본 연구는 실시간 파랑자료 생성 및 재현에 기초가 될 수 있는 기상청에서 제공하는 실시간 파랑자료를 자료변환(Downscaling)하여 효율적으로 활용하고자 하였다. 실시간 자료변환 결과를 검증하기 위해서 우선 기존 파랑 수치모형에 대하여 검토를 수행하였으며, 다양한 자료변환 기법으로 실시간 파랑자료를 변환하여 남한영역, 서해안, 남해안, 동해안 지역으로 구분하여 결과를 검토하였다. 상세역 파랑자료 검증을 위해 효율적인 파랑 수치모델은 SWAN 모델이 적합한 것으로 판단하였으며, 자료변환 결과 해안가 인근에서 다소 차이를 보였다. 기상청 자료에서 자료가 존재하지 않은 해안가의 자료를 생성한 결과 기법별로 차이를 보이고 있으며, 이에 대한 검증은 파랑수치모형실험을 통하여 차후 수행될 예정이다.