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Comparison of Two Methods for Estimating the Appearance Probability of Seawater Temperature Difference for the Development of Ocean Thermal Energy

해양온도차에너지 개발을 위한 해수온도차 출현확률 산정 방법 비교

  • Yoon, Dong-Young (Department of Geoinformatic Engineering, Inha University) ;
  • Choi, Hyun-Woo (Ocean Data Management Team, Korea Ocean Research & Development Institute) ;
  • Lee, Kwang-Soo (Coastal Engineering & Ocean Energy Research Department, Korea Ocean Research & Development Institute) ;
  • Park, Jin-Soon (Coastal Engineering & Ocean Energy Research Department, Korea Ocean Research & Development Institute) ;
  • Kim, Kye-Hyun (Department of Geoinformatic Engineering, Inha University)
  • 윤동영 (인하대학교 지리정보공학과) ;
  • 최현우 (한국해양연구원 해양자료팀) ;
  • 이광수 (한국해양연구원 연안개발.에너지연구부) ;
  • 박진순 (한국해양연구원 연안개발.에너지연구부) ;
  • 김계현 (인하대학교 지리정보공학과)
  • Received : 2010.04.27
  • Accepted : 2010.06.21
  • Published : 2010.06.30

Abstract

Understanding of the amount of energy resources and site selection are required prior to develop Ocean Thermal Energy (OTE). It is necessary to calculate the appearance probability of difference of seawater temperature(${\Delta}T$) between sea surface layer and underwater layers. This research mainly aimed to calculate the appearance probability of ${\Delta}T$ using frequency analysis(FA) and harmonic analysis(HA), and compare the advantages and weaknesses of those methods which has used in the South Sea of Korea. Spatial scale for comparison of two methods was divided into local and global scales related to the estimation of energy resources amount and site selection. In global scale, the Probability Differences(PD) of calculated ${\Delta}T$ from using both methods were created as spatial distribution maps, and compared areas of PD. In local scale, both methods were compared with not only the results of PD at the region of highest probability but also bimonthly probabilities in the regions of highest and lowest PD. Basically, the strong relationship(pearson r=0.96, ${\alpha}$=0.05) between probabilities of two methods showed the usefulness of both methods. In global scale, the area of PD more than 10% was less than 5% of the whole area, which means both methods can be applied to estimate the amount of OTE resources. However, in practice, HA method was considered as a more pragmatic method due to its capability of calculating under various ${\Delta}T$ conditions. In local scale, there was no significant difference between the high probability areas by both methods, showing difference under 5%. However, while FA could detect the whole range of probability, HA had a disadvantage of inability of detecting probability less than 10%. Therefore it was analyzed that the HA is more suitable to estimate the amount of energy resources, and FA is more suitable to select the site for OTE development.

해양온도차에너지(Ocean Thermal Energy : OTE) 개발을 위해서는 에너지 부존 자원량 파악과 개발적지 선정이 선행되어야 한다. 이를 위해 대상해역의 표층과 심층 간의 수온차이 값(${\Delta}T$)에 대한 연중출현확률의 산정이 필요하다. 본 연구에서는 이러한 ${\Delta}T$의 연중출현확률을 산정하기 위해 남해 해역을 대상으로 빈도분석 방법과 조화분석 방법을 사용하였으며, 두 방법의 장단점을 비교하고자 하였다. 비교를 위한 공간적 규모는 OTE 부존량 산정과 연계된 연구지역 전체의 광역적 규모와 적지선정과 연계된 지역적 규모로 구분하였다. 광역적 규모에서는 두 방법으로 산정된 ${\Delta}T$의 연중출현확률 차이를 공간분포 지도로 제작한 후, 확률차이에 대한 면적을 비교하였다. 지역적인 규모에서는 두 방법 모두 연중 출현확률이 가장 높은 지역에서 서로 간의 확률 차이 뿐 아니라, 확률차이가 가장 큰 지역과 작은 지역에서 두 방법의 격월별 출현확률도 비교하였다. 일차적으로 두 방법의 출현확률이 강한 상관성(피어슨 상관계수 r=0.96, ${\alpha}$=0.05)을 보여 두 방법 모두 유용함을 알 수 있었다. 광역적 규모에서 두 방법의 확률차이가 10% 이상 되는 면적은 전체 면적의 5%이하로 나타났다. 따라서 OTE 부존량 산정 시 두 방법 모두 적용 가능함을 보였다. 하지만 현실적으로 다양한 수온 차 조건으로 계산 가능한 조화분석 방법이 보다 적합한 방법으로 판단되었다. 지역적 규모에서 두 방법에 의한 출현확률이 모두 높은 지역에서는 서로간의 확률차이가 약5%이하로 두 방법의 차이가 뚜렷하지 않았다. 하지만 빈도분석으로는 탐지 가능한 10%이하의 확률을 조화분석은 탐지하지 못하는 단점을 보였다. 따라서 OTE 부존량 산정에는 조화분석 방법이, 개발 적지 선정에는 빈도분석 방법이 장점을 지닌 것으로 분석되었다.

Keywords

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