항만 및 연안 시설물의 연안방재 계획 수립을 위해서는 우리나라 연안에서 장기간 연속 관측된 파랑자료가 필수적이다. 이를 위해 기상청, 국립해양조사원, 해양수산부의 연안파랑 관측자료를 수집하고, 품질관리를 거쳐 제공하는 시스템 WINK가 최근 구축되었다. 이 시스템 구축을 위한 각 기관별 장기파랑 관측자료의 수집 및 선별, 역추산자료의 생성, 선별된 관측자료의 품질관리 방법, 웹 기반 자료제공 시스템 구축 과정의 기술적 내용을 본 논문에 기술하였다.
본 연구에서는 강릉 해수욕장 전면에서 20년간 관측된 파랑자료의 극치분석을 통하여 재현빈도 10, 20, 30 및 50년의 천해설계파를 도출하였다. 이들을 수산청(1988) 및 한국해양연구원(2005)에 제시된 강릉 해역에 대한 재현빈도별 심해파 조건을 경계조건으로 천해파 모델인 SWAN을 사용하여 관측지점에서의 파고를 구한 값과 비교하였다. 그 결과 이러한 기존의 심해파 조건들로 계산한 강릉 해역의 천해파고는 관측치에 비해 상당히 작게 제시되었으며 그 차이는 재현빈도의 증가에 따라 커지는 것을 확인하였다. 한국해양연구원은 이전보다 상세한 격자와 WAM 모델을 사용하여 2004년 1월부터 2008년 8월까지의 역추산 자료를 생성하였으며, 이를 천해역의 관측 자료와 비교한 결과 1979~2003년의 자료에 비해 동계 폭풍파의 재현성이 크게 향상되었음을 확인하였다. 앞으로 2004년 이전에 대해서도 상세 격자와 WAM 모델을 사용한 역추산 자료의 생성 및 이를 사용한 심해파의 보완 작업이 필요한 것으로 사료된다.
Previously, many researchers assessed nearshore wave energy in two ways. The first is a simulation with respect to the offshore wave time series to validate the wave buoy data and the wave model results, and the other is to simulate the representative waves of typical seasonal wave conditions. The former requires enormous computational time and effort. The latter yields inspection on the patterns for the spatial and temporal distribution of nearshore wave energy but tends to underestimates the amount of wave energy in the nearshore region owing to the correlation between the significant wave height and wave period. $\ddot{O}$zger et al. (2004) derived the stochastic wave energy formulation by introducing a correction factor explicitly in terms of the covariance of the wave energy and significant wave height. In this study, a correction factor was applied for the assessment of nearshore wave energy obtained by numerical simulation of wave transformation with respect to representative waves.
In this study, the wave power resources at the southern sea of Korea were estimated by using the hindcasted wave data of previous researches. The used data were wave heights, periods and directions which were hindcasted around the Korea peninsular from 1979 to 2003. The spatial resolution of the hindcasted data is $1/6^{\circ}$(about 18 km). In winter, the northwest monsoon increase the wave power, while the wave power around Korea peninsular is very small in spring. The maximum value of the annual mean wave power is about 13 kW/m at Gageo-do, Heuksan-do and western region of Jeju-do, while those at the southern sea of Korea is only 4 kW/m, which is relatively small. The wave power at Korean east sea is lower than that of Korean southern sea. We obtained the wave resources information, in a fine grid, at Gageo-do, Heuksan-do, and western sea of Jeju-do, by solving SWAN model with the boundary conditions of hindcasted wave data.
우리나라의 항만정온도 검토 방법에는 이상 시 항내정온도 검토와 항만가동율 검토 등이 있으며 대부분의 경우에 두 가지 방법을 모두 수행하고 있다. 전자에서는 정온도 기준을 합리적인 근거가 없는 항내파고 절대치로 판단하고 있는 문제점이 있으며 그 실효성에도 의문이 제기된다. 후자에서는 초과출현율 파 또는 장기간의 실측 및 역추산 자료의 파향-주기군을 사용하여 항만가동율을 산정하는 방법 등이 사용되고 있는데 이들 중 초과출현율 파의 사용은 정확도에 문제가 있으므로 장기간 자료를 사용하는 것이 바람직하다. 또한, 현재 적용되는 하역한계파고의 기준은 너무 단순하여 실제 상황을 반영하는데 한계가 있다. 본 논문에서는 부산항 신항에서 관측한 파고 실측자료를 사용하여 현행 항만정온도 및 항만가동율 검토방법의 문제점을 실질적으로 입증하였으며 실측자료의 중요성을 강조하였다. 향후 우리나라 주요 항만 내 외에서 장기간의 실측 자료를 확보함으로써 개선된 항만정온도 기준을 마련하는데 적극적으로 활용하는 것이 바람직하다.
위성을 이용한 에어로졸 원격탐사에서 높은 공간해상도의 정보에 대한 요구가 많았음에도 그동안 단일화소가 갖는 물리적인 에어로졸 신호의 약화와 구름 등에 의한 오차 증가로 인해 산출에 어려움을 겪어왔다. 본 연구에서는 GOCI 자료를 이용하여 한-미 협력 국내 대기질 공동조사 캠페인 기간인 2016년 5, 6월에 대해 GOCI의 최대 공간 해상도인 500 m에서 고해상도 에어로졸 광학 깊이를 산출하였다. 기존의 GOCI 알고리즘은 6 km 해상도로 에어로졸 산출물을 제공해왔으며, 이번 연구에서 개발한 고해상도 산출 알고리즘은 기존 알고리즘을 기반으로 한다. 에어로졸 모형, 조견표 구성 및 역추산 과정은 동일하게 이용되었으나, 높은 해상도에서의 구름 제거 방법이 개선되었다. 그 결과, 몇 가지 사례에 대하여 6 km 산출물과 비교하였을 때 500 m 산출물의 분포 및 크기는 유사하게 나타났으나 공간 해상도가 높기 때문에 더 많은 화소에 대하여 산출되었다. 이에 따라 작은 규모의 구름 주위에서도 산출이 되었고, 에어로졸의 공간적인 변화를 세밀하게 살펴볼 수 있었다. 정확도 검증을 위하여 지상 관측 장비와 비교를 하였을 때 공간해상도가 크게 좋아졌음에도 상관 계수가 0.76, 기대 오차 내에 들어오는 비율이 51.1%로 6 km 산출물과 유사한 검증 결과를 보였다.
본 논문에서는 공정별 해상작업 가능 기간의 합리적 산출이 가능한 확률모형이 제시된다. 확률모형을 유도하기 위해, 먼저 JMA(Japan Meterological Agency)와 NOAA(National Oceanic and Atmospheric Administration)의 해상풍 자료와 SWAN에 기초하여 2003년 1월 1일부터 2017년 12월 31일까지 한 시간 간격으로 울산 전면 해역에서의 유의 파고와 첨두 주기를 역추산 하였다. 이어 모의된 유의파고 시계열 자료로부터 최소 자승법을 활용하여 장기 유의파고 확률분포를 도출하였으며, 해석결과 그 동안 선호되던 삼 변량 Weibull 분포보다는 수정 Glukhovskiy 분포 계열에서 일치도가 가장 우월하였다. 보다 정확한 확률모형의 개발 가능성을 검토하기 위해 Borgman 선회적분을 활용하여 역 추산 단위 간격인 한 시간 내에서 출현하는 개별 파랑이 고려된 파고분포도 함께 유도하였다. 수정 Glukhovskiy 분포의 모수는 $A_p=15.92$, $H_p=4.374m$, ${\kappa}_p=1.824$로 드러났으며 해상작업 한계 파고가 $H_S=1.5m$인 경우 작업가능일 수는 319일로 모의되었다. 이와 더불어 확률모형의 검증자료를 얻기 위해 파고가 해상 준설작업 한계 파고로 기 보고된 바 있는 $H_S=1.5m$(Lee, 1991)를 상회하여 지속되는 시간을 유의파고 시계열 자료를 파별분석(wave by wave analysis)하여 산출하였다. 산출결과 2003년부터 2017년까지의 평균 지속기간은 45.5일로 확률모형으로부터 산출된 기간에 상당히 근접하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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