Trend of sea level change has been analysed by using the tidal data gathered at the 12 tide stations along the coast of Korean peninsula. Analysis and prediction of the sea level change were performed by Principal Component Analysis (PCA). For the period of 20 years from 1976 to 1995, the trend generally shows a rising pattern such as 0.22 cm/yr, 0.29 cm/yr, and 0.59 cm/yr along the eastern, southern, and western coast of Korea, respectively. On the average the sea level around the Korean peninsula seems to be rising at a rate of 0.37 cm/yr. Adopting the average rate to the sea level prediction model proposed by EPA (Titus and Narrayanan, 1995), the sea level may be approximately 50$\~$60 cm higher than the present sea level by the end of the next century.
기후변화 등으로 해안 침수 등의 피해가 증가하고 있으며, 이러한 피해를 줄이기 위해 해양을 지속적으로 모니터링하기 위한 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 해수면의 변화를 모니터링하기 위한 조위 센서에 적용할 수 있는 조위 예측 모델을 제안한다. 기존의 조위 예측 모델은 장기적인 예보를 위한 것으로 많은 데이터와 복잡한 알고리즘이 필요하다. 반면, 제안하는 알고리즘은 조위 센서에 탑재되어 동작할 수 있는 간단하지만 정확한 알고리즘으로, 센서에 의해 측정된 데이터를 기반으로 한 시간 또는 두 시간의 비교적 짧은 시간 후의 조위를 예측한다. 실험 결과는 제안하는 알고리즘이 간단하지만 정확하게 조위를 예측하는 것을 보여준다.
The present study intends to assess the long-term steric sea-level change and its prediction, and potential impacts to the sea-level rise due to the 21st global warming in the coastal zone of the Korea in which much socioeconomic activities have been occurred. The analysis of the 23 tide-gauge data near Korea reveals the overall mean sea-level trend of 2.31 mm/yr.In the satellite altimeter data (Topex/Poseidon and ERS), the sea-level trend in the East Sea is 4.6mm/yr. Both are larger than those of the global average value. However, it is quite questionable that the sea-level trends with the tide-gauge data on the neighboring seas of Korea relate to global warming because of the relatively short observation period and large spatial variability. It is also not clear whether the high trend of altimeter data in the East Sea is related to the acceleration of sea level rise in the Sea, short response time of the Sea, natural variability such as decadal variability, short duration of the altimeter. The coastal zone of Korea appears to be quite vulnerable to the 21st sea level rise such that for the I-m sea level rise with high tide and storm surge, the inundation area is 2,643 km2, which is about $1.2\%$ of total area and the population in the risk areas of inundation is 1.255 million, about $2.6\%$ of total population. The coastal zone west of Korea is appeared to be the most vulnerable area compared to the east and south. In the west of the Korea, the North Korea appears to be more vulnerable than South Korea. In order to cope with the future possible impact of sea-level rise to the coastal zone of Korea effectively, it is essential to improve scientific information in the sea-level rise trend, regional prediction, and vulnerability assessment near Korean coast.
Natural disasters caused by climate change are increasing globally. There are few studies on the quantitative analysis methods for predicting damages in the island area due to sea level rise. Therefore, it is necessary to study the damage prediction analysis method using the GIS which can quantitatively analyze. In this paper, we analyze the cause and status of sea level rise, quantify the vulnerability index, establish an integrated terrestrial modeling method of the ocean and land, and establish a method of analyzing the damage area and damage scale due to sea level rise using GIS and the method of making the damage prediction figure was studied. In order to extract the other affected areas to sea level rise are apart of the terrain model is generated by one requires a terrain modeling of target areas are offshore and vertical reference system differences in land, found the need for correction by a tidal observations and geoid model there was. Grading of terrain, coastline erosion rate, coastal slope, sea level rise rate, and even average by vulnerable factors due to sea level rise indicates that quantitative damage prediction is possible due to sea level rise in the island area. In the case of vulnerable areas extracted by GIS, residential areas and living areas are concentrated on the coastal area due to the nature of the book area, and field survey shows that coastal changes and erosion are caused by sea level rise or tsunami.
기후변화 등으로 해안 침수 등의 피해가 증가하고 있으며, 이러한 피해를 줄이기 위해 해양을 지속적으로 모니터링하기 위한 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 해수면의 변화를 모니터링하고 위험한 상황을 경보하는 해양모니터링 시스템에 적용할 수 있는 조위 예측 모델을 제안한다. 기존의 조위 예측 모델은 장기적인 예보를 위한 것으로 많은 데이터와 복잡한 알고리즘이 필요하기 때문에 실시간 시스템에는 적절하지 않다. 반면, 제안하는 알고리즘은 조위 센서에 의해 측정된 데이터를 이용하여 실시간으로 조위를 예측하는 방법으로 간단하지만 정확하게 한 시간 또는 두 시간의 비교적 짧은 시간 후의 조위를 예측한다. 제안하는 방법은 조석의 조화분석을 위해 칼만필터 알고리즘을 사용하고 추가적인 오류 보정을 위해 이중 지수 평활법을 사용한다. 실험 결과는 제안하는 알고리즘이 간단하지만 정확하게 조위를 예측하는 것을 보여준다.
The vibration generated by the machinery on board is transmitted to the hull and into the water. At the early design stage, the prediction of the hull vibration and the radiated noise level is very important to reduce their levels. In this study, SAE(Statistical Energy Analysis) technique is applied to predict structureborne noise level of the hull considering fluid loading. Rayleigh integral is applied to predict the radiated noise level. The results of comparision between the predictions and measurements for the reinforced cylindrical shell have shown good agreements.
There are lots of indices that define the intensity of East Asian summer monsoon (EASM) in climate systems. This paper assesses the prediction skill for EASM indices in a Global Seasonal Forecasting System (GloSea5) that is currently operating at KMA. Total 5 different types of EASM indices (WNPMI, EAMI, WYI, GUOI, and SAHI) are selected to investigate how well GloSea5 reproduces them using hindcasts with 12 ensemble members with 1~3 lead months. Each index from GloSea5 is compared to that from ERA-Interim. Hindcast results for the period 1991~2010 show the highest prediction skill for WNPMI which is defined as the difference between the zonal winds at 850 hPa over East China Sea and South China Sea. WYI, defined as the difference between the zonal winds of upper and lower level over the Indian Ocean far from East Asia, is comparatively well captured by GloSea5. Though the prediction skill for EAMI which is defined by using meridional winds over areas of East Asia and Korea directly affected by EASM is comparatively low, it seems that EAMI is useful for predicting the variability of precipitation by EASM over East Asia. The regressed atmospheric fields with EASM index and the correlation with precipitation also show that GloSea5 best predicts the synoptic environment of East Asia for WNPMI among 5 EASM indices. Note that the result in this study is limited to interpret only for GloSea5 since the prediction skill for EASM index depends greatly on climate forecast model systems.
Higher prediction efficacy is a very challenging task in any field of engineering. Due to global warming, there is a considerable increase in the global sea level. Through this work, an attempt has been made to find the sea level variability due to climate change impact at Haldia Port, India. Different statistical downscaling techniques are available and through this paper authors are intending to compare and illustrate the performances of three regression models. The models: Wavelet Neural Network (WNN), Minimax Probability Machine Regression (MPMR), Feed-Forward Neural Network (FFNN) are used for projecting the sea level variability due to climate change at Haldia Port, India. Model performance indices like PI, RMSE, NSE, MAPE, RSR etc were evaluated to get a clear picture on the model accuracy. All the indices are pointing towards the outperformance of WNN in projecting the sea level variability. The findings suggest a strong recommendation for ensembled models especially wavelet decomposed neural network to improve projecting efficiency in any time series modeling.
1987년 백중사리 기간 중 태풍 "위니"의 영향으로 인해 전남 목포, 신안, 무안 등 서해안 일대에서의 침수피해 및 2002년 발생한 태풍 "루사"와 2003년 발생한 태풍 "매미" 등으로 인해 우리나라 남부지방에 막대한 재산과 인명의 피해를 가져와 사회적 혼란과 함께 자연재해에 대하여 국민의 관심이 고조되고 있다. 특히 우리나라는 지형과 해안선이 복잡하고 삼면이 바다로 둘러싸여 강우 및 조석 등 다양한 조건에 따라 동해, 남해, 서해의 해양특성은 물론 강우특성이 달리 나타날 뿐아니라 최근 이상기후로 인하여 해수위 상승 또한 달리 나타나고 있어 수재해 발생 빈도 및 피해 규모가 증가하고 있으나, 해안 도시 유역의 수재해 저감에 대한 설계기술 및 대응기법은 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 우리나라 해안지역에 영향을 주는 강우특성을 분석하고 해수위 상승 원인별 위험도를 고려하여 침수를 모의하였다. 천수방정식을 지배방정식으로 하고 유한체적법과 well-balanced 기법이 적용된 2차원 수치모형을 이용하여 침수를 예측하고 실측치와의 비교 분석을 통해 모의의 적절성을 검토하였다. 침수심 예측결과는 해안 도시유역 특성에 맞는 다양한 수재해 저감기법을 제시하는 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
To proactively manage climate risk, near-term climate predictions on annual to decadal time scales are of great interest to various communities. This study evaluates the near-term climate prediction skills in East Asia with DePreSys4 retrospective decadal predictions. The model is initialized every November from 1960 to 2020, consisting of 61 initializations with ten ensemble members. The prediction skill is quantitatively evaluated using the deterministic and probabilistic metrics, particularly for annual mean near-surface temperature, land precipitation, and sea level pressure. The near-term climate predictions for May~September and November~March averages over the five years are also assessed. DePreSys4 successfully predicts the annual mean and the five-year mean near-surface temperatures in East Asia, as the long-term trend sourced from external radiative forcing is well reproduced. However, land precipitation predictions are statistically significant only in very limited sporadic regions. The sea level pressure predictions also show statistically significant skills only over the ocean due to the failure of predicting a long-term trend over the land.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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