In recent years, as human casualties and property damage caused by hazardous waves have increased in the East Sea, precise wave prediction skills have become necessary. In this study, the Simulating WAves Nearshore (SWAN) third-generation numerical wave model was calibrated and optimized to enhance the accuracy of winter storm wave prediction in the East Sea. We used Source Term 6 (ST6) and physical observations from a large-scale experiment conducted in Australia and compared its results to Komen's formula, a default in SWAN. As input wind data, we used Korean Meteorological Agency's (KMA's) operational meteorological model called Regional Data Assimilation and Prediction System (RDAPS), the European Centre for Medium Range Weather Forecasts' newest 5th generation re-analysis data (ERA5), and Japanese Meteorological Agency's (JMA's) meso-scale forecasting data. We analyzed the accuracy of each model's results by comparing them to observation data. For quantitative analysis and assessment, the observed wave data for 6 locations from KMA and Korea Hydrographic and Oceanographic Agency (KHOA) were used, and statistical analysis was conducted to assess model accuracy. As a result, ST6 models had a smaller root mean square error and higher correlation coefficient than the default model in significant wave height prediction. However, for peak wave period simulation, the results were incoherent among each model and location. In simulations with different wind data, the simulation using ERA5 for input wind datashowed the most accurate results overall but underestimated the wave height in predicting high wave events compared to the simulation using RDAPS and JMA meso-scale model. In addition, it showed that the spatial resolution of wind plays a more significant role in predicting high wave events. Nevertheless, the numerical model optimized in this study highlighted some limitations in predicting high waves that rise rapidly in time caused by meteorological events. This suggests that further research is necessary to enhance the accuracy of wave prediction in various climate conditions, such as extreme weather.
In order to secure the safety of increasing offshore activities such as offshore wind farm maintenance and fishing, IMPACT, a mid-term marine weather forecasting system, was established by predicting marine weather up to 7 days in advance. Forecast data from the Korea Hydrographic and Oceanographic Agency (KHOA), which provides the most reliable marine meteorological service in Korea, was used, but wind speed and wave height forecast errors increased as the leading forecast period increased, so improvement of the accuracy of the model results was needed. The Model Output Statistics (MOS) method, a post-correction method using statistical machine learning, was applied to improve the prediction accuracy of wave height, which is an important factor in forecasting the risk of marine activities. Compared with the observed data, the wave height prediction results by the model before correction for 6 to 7 days ahead showed an RMSE of 0.692 m and R of 0.591, and there was a tendency to underestimate high waves. After correction with the MOS technique, RMSE was 0.554 m and R was 0.732, confirming that accuracy was significantly improved.
본 연구는 낙동강 하구 주변해역의 파랑 특성을 분석하기 위해 2007년 춘계(4월, 5월)에 낙동강 하구 중앙 해상 지점에서 관측된 파랑자료와 기상청에서 운영하고 있는 거제도 해양기상 부이에서 동일시점에 관측된 결과와 비교 검증하고 관측기간동안의 두 지점에서의 기상인자(기압, 기온, 풍속 및 풍향)와의 상관성을 비교하였다. 이상에서 얻어진 결과는 다음과 같다. (1) 2007년 춘계(4월과 5월)의 거제도 해양기상 부이 파랑 관측자료가 최대파고 약 3-4m, 유의파고 약 2m, 주기 약 5-8sec의 범위에 해당하는 반면에 낙동강 하구에서의 파랑 관측자료는 파고가 대체적으로 1m미만의 상태로 정온한 상태를 보이며 주기는 4-7sec의 범위를 가진다. (2) 춘계 파랑 관측자료에서 바람에 의한 파랑 감쇄가 없을 경우 거제도 해양기상 부이에서부터 천수 또는 굴절에 의한 파랑변형의 효과로 인해 낙동강 하구 중앙부까지 파랑이 전달되면서 최대파고값은 약 2.2m, 유의파고값은 약 1.3m정도 감소된다. (3) 낙동강 하구역으로 내습하는 해양파랑은 대상해역의 기상조건, 특히 바람의 영향(풍속 및 풍향)에 따라서 증감하는 것을 알 수 있는데, 특히 풍향이 역풍이 부는 경우 유의파고는 감소하는 경향을 나타내며 풍속이 클수록 그 감소 기울기도 더욱 커짐을 알 수 있다.
파랑 모델에서 시공간적인 해상도의 변경은 결과에 많은 영향을 끼친다. 본 연구에서는 모델 입력장의 해상도 변경, 파랑 모델의 해상도 변경 그리고 물리적 옵션에 따른 모델의 민감도를 분석하였다. 모델의 분석을 위해서 전지구 부이관측자료와 위성자료를 이용하였다. 고해상도의 입력장을 사용할 경우 유의파고를 과대 산정하는 경향을 보였고, RSME는 약간 감소하였다. 고해상도의 파랑 모델을 수행할 경우 평균편향 및 RMSE가 약간 증가하였다. 또한, 유효 해상풍 계수를 기존의 값인 1.4보다 작게 설정할 경우 편향과 RMSE가 모두 감소하였다.
Wind tunnel model tests were conducted for a residential apartment block located within the complex terrain of The Hong Kong University of Science and Technology (HKUST). The test building is typical of medium-rise residential buildings in Hong Kong. The model study was conducted using modelling techniques and assumptions that are commonly used to predict design wind loads and pressures for buildings sited in regions of significant topography. Results for the building model with and without the surrounding topography were compared to investigate the effects of far-field and near-field topography on wind characteristics at the test building site and wind-induced external pressure coefficients at key locations on the building facade. The study also compared the wind tunnel test results to topographic multipliers and external pressure coefficients determined from nine international design standards. Differences between the external pressure coefficients stipulated in the various standards will be exacerbated when they are combined with the respective topographic multipliers.
본 연구는 2020년 해양수산부에서 제시한 개정된 천해설계파 추산방법인 바람장을 이용하여 부산항 신항을 대상으로 태풍 내습 시 설계파를 추산하고 파랑 관측자료와의 검증을 통해서 신뢰할 수 있는 천해설계파 산출방법을 제안하였다. 부산항 신항에 영향을 미친 태풍에 대해서 현업에서 일반적으로 많이 사용하고 있는 태풍 바람장과 SWAN 수치모델을 이용하여 태풍파를 추산한 결과 태풍 KONG-REY(1825), MAYSAK(2009)을 제외하고 재현성이 불량한 것으로 나타났다. 특히 부산항 신항에 가장 크게 영향을 미쳤던 태풍 MAEMI(0314)의 경우 최대유의 파고가 파랑 관측치에 비해서 약 35.0% 작게 추산되었다. 이에 바람장을 보정한 방법과 Boussinesq 방정식 수치모델을 이용하는 방법을 각각 적용하여 태풍파 재현성 개선방안을 검토하였다. 검토결과 바람장을 보정한 경우는 바람장 보정전과 동일하게 재현성이 떨어지는 것으로 나타났으나, 바람장 자료와 SWAN 모델 실험결과 그리고 Bou ssinesq 수치모델을 연계하는 방법으로 태풍 MAEMI(0314) 내습 시 태풍파를 추산한 결과 파랑 관측치와 최대유의파고가 유사하게 나타나 재현성이 양호한 것으로 검토되었다.
Analyses of wind wave characteristics near the Korean marginal seas were performed in 2008 and 2009 by comparisons of an operational wind wave forecast model and ocean buoy data. In order to evaluate the model performance, its results were compared with the observed data from an ocean buoy. The model used in this study was very good at predicting the characteristics of wind waves near the Korean Peninsula, with correlation coefficients between the model and observations of over 0.8. The averaged Root Mean Square Error (RMSE) for 48 hrs of forecasting between the modeled and observed waves and storm surges/tide were 0.540 m and 0.609 m in 2008 and 2009, respectively. In the spatial and seasonal analysis of wind waves, long waves were found in July and September at the southern coast of Korea in 2008, while in 2009 long waves were found in the winter season at the eastern coast of Korea. Simulated significant wave heights showed evident variations caused by Typhoons in the summer season. When Typhoons Kalmaegi and Morakot in 2008 and 2009 approached to Korean Peninsula, the accuracy of the model predictions was good compared to the annual mean value.
In this study, an integrated wave model from global to coastal scales was developed to improve the operational wave prediction performance of the Korean Meteorological Administration (KMA). In this system, the wave model was upgraded to the WaveWatch III version 6.07 with the improved parameterization of the source term. Considering the increased resolution of the wind input field and the introduction of the high-performance KMA 5th Supercomputer, the spatial resolution of global and regional wave models has been doubled compared to the operational model. The physical processes and coefficients of the wave model were optimized for the current KMA global atmospheric forecasting system, the Korean Integrated Model (KIM), which is being operated since April 2020. Based on the sensitivity experiment results, the wind-wave growth parameter (βmax) for the global wave model was determined to be 1.33 with the lowest root mean square errors (RMSE). The value of βmax showed the lowest error when applied to regional/coastal wave models for the period of the typhoon season when strong winds occur. Applying the new system to the case of August 2020, the RMSE for the 48-hour significant wave height prediction was reduced by 13.4 to 17.7% compared to the existing KMA operating model. The new integrated wave prediction system plans to replace the KMA operating model after long-term verification.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제35권5호
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pp.682-689
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2011
최근 우리나라 해안지역에서는 너울성 파도(Swell-like wave)에 의한 재해가 빈번하게 발생하고 있다. 이러한 해양 현상은 풍파(wind wave)에 비해 주기가 10초대 이상의 긴 주기를 갖는 특성이 있다. 장주기 파(Long period wave)에 의한 피해를 사전에 예방하기 위해서는 실시간으로 정확하게 관측할 수 있어야 한다. 하지만 현재 파고를 측정하는 기기는 풍파를 관측하는 것을 주 목적으로 하고 있어 장주기 파를 관측할 수가 없다. 따라서 본 연구에서는 GPS를 이용하여 해양에서 실시간으로 운영할 수 있는 장주기 파고 관측시스템을 개발하고자 하는 것이다.
본 연구에서는 경기만 근해 - 격렬비도와 덕적도 해역을 중심으로 - 에서 관측된 파랑 및 바람자료를 이용하여 바람과 파랑의 상호작용을 연구하였다. 2005년 1월에서 12월의 덕적도 부이 관측자료를 바탕으로 바람에 의한 파랑의 발생과 또 발생된 파랑에 의한 바람의 감쇄효과를 계산하였으며, 2005년 3월 19-26일과 5월 23-28일에 격렬비도 근해에서 관측된 자료를 이용하여 파랑이 발달할 때와 잔잔한 상태가 유지 될 때를 나누어 파랑 스펙트럼의 반응형태를 알아보았다. 또한, 시간에 따른 스펙트럼의 형태, 최대 에너지 주파수, 평형 영역의 기울기 등도 분석하였다. 관측풍속 $5-10ms^{-1}$의 범위에서 파랑에 의한 풍속의 감소는 최대 $2ms^{-1}$(응력${\sim}0.1Nm^{-2}$)를 보였고, $10-15ms^{-1}$일 때는 $3ms^{-1}$(응력${\sim}0.4Nm^{-2}$)의 차이를 보였다. 풍속과 파고의 상관분석에서도 관측풍속과 파고의 영향을 고려한 풍속(참풍속)의 경우 선형적인 상관도가 0.71에서 0.75로 약 0.04 정도 상승하였다. 잔잔한 상태에서 파랑이 발생할때 초기에는 4-5초의 단주기 파랑이 형성되고 발달과정을 거치면서 9-10초 주기의 장주기로 이동하며, 최대 에너지 주파주는 일정한 값을 유지하게 된다. 이 상태에 도달하는데 소요되는 시간은 약 6-7시간 정도였다. 또한 스펙트럼의 평형 영역 기울기는 파랑발생 초기에는 변화폭이 존재하나 풍파가 발달하면서 약 4.11의 값으로 접근하였다. 파랑 스펙트럼의 주파수대별 시간 변동과 마찰 속도와의 상관성에 있어 파랑 스펙트럼의 최대 에너지 주파수대 부근에서 높은 상관성을 보이는 경향을 보였으며 0.3 Hz와 0.35 Hz 에서 평균 0.80과 0.82 상관도를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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