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문제 정의
- NEMO 기반으로 전환하면 NEMO 내에 존재하는 옵션들과 향후 릴리스를 위해 계획된 다양한 최신 옵션들을 폭풍해일 모델에 보다 쉽게 적용하여 연구개발에 활용할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 NEMO(Madec, 2016) 수치모델을 기반으로 RTSM_POM과 동일한 영역으로 폭풍해일 모델을 구축하였으며, 폭풍해일예측시스템의 예측성을 높이기위해 조석과 해일에 영향을 미치는 조건을 고려하는 민감도 실험을 수행하였다. 또한 NEMO 기반의 예측모델 결과와 RTSM_POM 모델 예측 결과를 국립해양조사원에서 운영하는 우리나라 주변 해역의 주요 검조소 자료를 이용하여 함께 비교 분석하였다.
- 본 연구에서는 NEMO 기반의 지역 폭풍해일 예측시스템을 개발하기 위해, 우리나라 주변해역을 포함하는 북서태평양 영역의 모델을 구축하여 민감도 실험을 수행하고, 그 결과를 바탕으로 2018년 8월부터 10월까지 수치실험을 수행하여 예측성능을 검증하였다. 실험은 조석과 해일에 영향을 미치는 요소가 다르기 때문에 크게 두 가지로 나누어 진행하였다.
- , 2016). 본 연구에서는 NEMO 기반의 지역 폭풍해일예측시스템 (RTSM_NEMO)을 개발하였다. 기반모델인 NEMO는 버전 3.
가설 설정
- Comparison between RTSM_POM and RTSM_NEMO for 3 month mean. (a) Bias and (b) RMSE is mean stick graph of surge heights variation at 00, 24, 48, 72hours, (c) Bias and (d) RMSE is cumulative stick graph in each regional sea.
- 따라서 천해에서 전달되는 바닥 마찰 효과를 고려하기 위해 Madec(2016)에서 설명한 비선형 모수화가 가장 적절하다고 판단하였다. 이 방법은 바닥 마찰로 인한 플럭스 f는 바닥 층에서의 속도 U에 비례한다고 가정한다.
제안 방법
- 3.1 결과를 기반으로 해수표면에서 대기의 영향을 미치는 바람 응력과 기준 기압에 따른 실험을 각각 수행하였다. 실험을 하기 위해 사용한 대기 입력장은 기상청 지역 대기예보모델(RDPS)에서 예측되는 10m 바람장과 해면기압을 사용하였으며, 예측장은 1시간 간격으로 87시간 자료를 산출한다.
- 3에 도시하였으며, 명칭 및 위치는 Table 3와 같다. 3.1절과 3.2절의 실험 조건을 적용하여 2018년 8월 1월 00UTC부터 2018년 10월 31일 12UTC까지 RTSM_NEMO 모델을 수행하였으며, RTMS_POM 모델 예측 결과와 관측자료를 비교하여 예측 성능을 평가하였다.
- RTSM_NEMO 모델에서 사용되고 있는 대기 입력 자료는 기상청에서 제공하는 전지구 대기 예보시스템(GDAPS: Global Data Assimilation Prediction System)의 10m 고도의 해상 풍과 해면 기압 예측 자료를 폭풍해일 모델 격자에 맞게 선형 내삽법을 사용하여 1시간 간격마다 자료가 입력되어 수행된다. 현재 GDAPS는 2018년 6월 이후로 일부 재정되어 UM(Unified Model, ver.
- 각 실험은 조석과 해일을 분류하여 구성하였다. 폭풍해일은 바람과 기압의 변화에 의해 야기된 해수면 변화를 나타내므로, 총 해수면 변화에서 조위에 의한 변화량을 제거하여 구하기 때문에 먼저 조석의 예측 성능이 검증되어야 한다.
- 실험을 하기 위해 사용한 대기 입력장은 기상청 지역 대기예보모델(RDPS)에서 예측되는 10m 바람장과 해면기압을 사용하였으며, 예측장은 1시간 간격으로 87시간 자료를 산출한다. 각 실험은 조석성분을 포함한 폭풍해일 모델과 조석 성분만 포함한 모델을 수행하여 폭풍해일고를 산출하였으며, 국립해양조사원의 조위 자료와 함께 비교 검증하였다.
- 본 연구에서는 NEMO 기반의 지역 폭풍해일예측시스템 (RTSM_NEMO)을 개발하였다. 기반모델인 NEMO는 버전 3.6 을 채택하였고, 해양의 수온과 염분 변화인 밀도에 의한 해수면 변화를 무시한 순압(barotropic) 흐름으로 가정하여 연직 방향 확산 및 이류와 같은 물리과정을 제거하였다. 또한 발생할 수 있는 인위적인 압력 경도 오차(horizontal pressure gradient error)를 줄이기 위해 새로운 수평 기압경도법을 도입한 지형좌표(terrain-following sigma coordinate)를 사용하였다.
- 폭풍해일은 바람과 기압의 변화에 의해 야기된 해수면 변화를 나타내므로, 총 해수면 변화에서 조위에 의한 변화량을 제거하여 구하기 때문에 먼저 조석의 예측 성능이 검증되어야 한다. 따라서 조석모델의 성능평가를 위해 수심 변화에 따른 실험과 바닥 마찰계수변화에 따른 실험을 통해 조석에 어떠한 영향을 주는지 확인할 수 있었으며, 조석 민감도 실험에 대한 결과를 이용하여 해일 민감도 실험인 바람응력과 기준기압에 대한 실험을 수행하였다(Table 2).
- 따라서 본 연구에서는 NEMO(Madec, 2016) 수치모델을 기반으로 RTSM_POM과 동일한 영역으로 폭풍해일 모델을 구축하였으며, 폭풍해일예측시스템의 예측성을 높이기위해 조석과 해일에 영향을 미치는 조건을 고려하는 민감도 실험을 수행하였다. 또한 NEMO 기반의 예측모델 결과와 RTSM_POM 모델 예측 결과를 국립해양조사원에서 운영하는 우리나라 주변 해역의 주요 검조소 자료를 이용하여 함께 비교 분석하였다.
- 민감도 실험을 통해 정해진 최적의 매개변수를 RTSM_ NEMO 모델에 적용하여, 약 3개월간의 수치실험을 수행하였고, 국립해양조사원 조위자료를 이용하여 검증하고 RTSM_ POM 모델 결과와도 비교하였다. 실험기간에 대해, RTSM_ NEMO 모델이 RTSM_POM 모델에 비해 평균오차와 RMSE 가 각각 약 29%와 약 20% 감소한 것으로 나타났으며, 태풍 시기에도 전반적으로 RTSM_NEMO 모델에서 오차가 낮게 나타났다.
- 0275, 기준기압 1014hPa을 사용하였을 때 가장 좋은 결과를 나타내었다. 실험에서 사용한 매개변수의 조합보다 좋은 값이 있을 수 있겠지만 본 연구에서는 RF14 실험 결과를 이용하기로 하였다.
- 검증하였다. 실험은 조석과 해일에 영향을 미치는 요소가 다르기 때문에 크게 두 가지로 나누어 진행하였다. 조석의 경우 수심변화에 따른 실험과 마찰계수변화에 따른 실험을 통해 조석에 어떠한 영향을 주는지 확인하였다.
- 1 결과를 기반으로 해수표면에서 대기의 영향을 미치는 바람 응력과 기준 기압에 따른 실험을 각각 수행하였다. 실험을 하기 위해 사용한 대기 입력장은 기상청 지역 대기예보모델(RDPS)에서 예측되는 10m 바람장과 해면기압을 사용하였으며, 예측장은 1시간 간격으로 87시간 자료를 산출한다. 각 실험은 조석성분을 포함한 폭풍해일 모델과 조석 성분만 포함한 모델을 수행하여 폭풍해일고를 산출하였으며, 국립해양조사원의 조위 자료와 함께 비교 검증하였다.
- 032를 제시하였다. 이 결과를 고려할 때 매개변수에 따른 해수면 높이의 차이를 보기 위해 0.02, 0.024, 0.0275, 0.035에 대해 실험을 수행하였으며, 기준기압의 매개변수는 1013hPa을 적용하였다(Table 2). 각각 실험 간의 뚜렷한 차이는 나타나지 않았지만 매개변수가 큰 경우 오차가 큰 것을 알 수 있었다(Table 4).
- 도입하였다. 이 모델(RTSM_POM)은 수평해상도가 8km 이며, 지역 대기모델인 RDAPS(Regional Data Assimilation Prediction System)의 10m 해상풍 및 해면기압 예측장을 이용하여 87시간 예측을 수행하였다(You and Seo, 2009). 현재 기상청에서는 전지구 해양자료동화시스템과 기후예측모델(Glosea5) 등에 포함되는 해양순환모델을 NEMO(Nucleus for European Modelling of the Ocean)로 운영 중에 있다.
- 그러므로 모델에서 사용되는 수심차이로 인해 파의 속도가 달라져 조석 타이밍에 영향을 미친다. 이러한 공간적 범위와 차이의 크기를 비교하기 위해, BODC(British Oceanographic Data Center)에서 제공하는 GEBCO(The GEneral Bathymetric Chart of the Oceans) 수심자료, SRTM의 수심자료를 사용하여 비교하였다. GEBCO 수심자료는 수로등고선 및 수심 음향 차트에 수심 측정자료를 보간한 자료이며(Goodwillie, 2003), SRTMe ASTER 디지털 고도모델에서 제공하는 최상의 데이터를 기반으로 하는데, IBCAO 데이터베이스를 포함하고 Smith and Sandwell v.
- 외해에서 발생한 조석이 대륙사면과 대륙붕으로 이동하면서 수심의 영향을 받으며, 연안을 오른쪽에 두고 평행하게 이동하는 켈빈파 형태로 진행하기 때문에 모델 영역에서의 등조시선 (cotidal line)과 등조고선(corange line) 및 무조점의 위치가 정확해야 한다. 이를 확인하기 위해 먼저 모델의 수심 조건에 따른 영향을 비교하였다. 켈빈파는 다음과 같이 파장의 단순한 조화형식(harmonic form)으로 표현할 수 있다.
- 현재 기상청에서는 전지구 해양자료동화시스템과 기후예측모델(Glosea5) 등에 포함되는 해양순환모델을 NEMO(Nucleus for European Modelling of the Ocean)로 운영 중에 있다. 이후 해양순환모델과의 시너지를 창출하고 슈퍼컴퓨터 환경에서 효율적인 사용을 위해 지역폭풍해일예측시스템을 POM 기반에서, 폭넓은 커뮤니티에서 지속적으로 개발이 되고 있는 NEMO 기반의 구성으로 전환하는 프로젝트를 시작했다. NEMO 기반으로 전환하면 NEMO 내에 존재하는 옵션들과 향후 릴리스를 위해 계획된 다양한 최신 옵션들을 폭풍해일 모델에 보다 쉽게 적용하여 연구개발에 활용할 수 있다.
- (1994), Egbert and Erofeeva(2002)에 자세히 설명되어 있다. 조석은 8개의 1차 조화성분인 M2, S2, N2, K2, K1, O1, P1, Q1 분조와 2개의 장주기 조화성분인 Mf, Mm 분조 및 3개의 비선형 조화성분인 M4, MS4, MN4 분조를 1/4도 해상도의 전지구 격자로 지원하며, 13개 분조의 조화상수 값을 외력조건으로 하였다(Table 1).
- 실험은 조석과 해일에 영향을 미치는 요소가 다르기 때문에 크게 두 가지로 나누어 진행하였다. 조석의 경우 수심변화에 따른 실험과 마찰계수변화에 따른 실험을 통해 조석에 어떠한 영향을 주는지 확인하였다. GEBCO 와 SRTM 수심 자료를 적용하여 두 수심의 차이가 조석에 어떠한 영향을 주는지 확인하였고, 수심의 경우 진폭보다 위상에 큰 영향을 미치는 것을 알 수 있었다.
- 위상의 경우 마찰계수에 따라 증감은 나타나지만 그 정도가 크지 않았다. 해일의 경우 바람 응력과 기준기압에 의한 해일고 변동 민감도 실험을 수행하였다. 바람 응력에 따른 민감도 실험 결과, 우리나라 대부분 해안에서 뚜렷한 차이점을 보이지 않았지만, 서해에서 변동 폭이 크게 나타났으며 풍속이 증가할수록 그 차이가 크게 나타나는 것을 확인하였다.
대상 데이터
- 모델 영역은 동북아시아 영역을 포함하는 20 N-52 N, 115 E-150 E로 위도와 경도방향으로 1/12 크기의 격자로 약 8km의 공간해상도를 가지며, 해양 수심 격자 구성을 위하여 National Aeronautics and Space Administration(NASA)에서 생산하는 고해상도 수심 자료 Shuttle Radar Topography Mission(SRTM, Becker et al., 2006)에서 30min 자료를 이용하였다(Fig. 1). 수치 모델의 개방경계 입력조건은 오리건주립대학교(Oregon State University)에서 제공하고 있는 TOPEX/ Poseidon Global Inverse Solution TPXO(OTPS)를 사용하였다.
- 본 연구에서 사용한 관측자료는 국립해양조사원에서 제공되는 자료로, 운영중인 검조소 중 결측이 없는 검조소 20개를 선정하여 1시간 간격의 관측자료를 이용하였다. 조위관측소 위치는 Fig.
데이터처리
- Fig. 8(c), (d)는 전체 분석 기간을 평균하여 제주, 남해, 서해, 동해 해역으로 나누어 예측 시간에 따른 편차와 RMSE 를 누적 막대그래프로 비교하였다. 편차와 RMSE에서 큰 해역은 서해이며 작게 나타난 해역을 동해이며, 모든 해역에서 과소 모의하는 경향을 보이나 동해, 남해, 제주, 서해 순으로 RTSM_POM 모델에 비해 RTSM_NEMO 모델이 편차와 RMSE가 줄어들었다.
- 관측 자료와 비교하기 위해 식(9)와 (10)을 이용하여 예측시간별 편차(Bias) 및 평균제곱근오차(Root Mean Squared Error; RMSE)를 계산하여 관측값과 비교 하였으며, 두 식에서 통계값이 0에 가까울수록 관측값과 예측값이 서로 유사한 것을 의미한다. 검증 시 예측값은 검조소 지점과 가까운 한 지점과 비교를 하였다.
- 민감도 실험을 통해 정해진 최적의 매개변수를 이용하여 예측 성능을 비교하기 위해 RTSM_POM 모델과 RTSM_NEMO 모델을 분석 기간 동안 수행하였으며, 해역별 예측성을 보기 위해 Table 4와 같이 해역별 5개 검조소에 대해 예측 시간 별동 일한 자료 수를 평균하여 비교 검증하였다. 관측 자료와 비교하기 위해 식(9)와 (10)을 이용하여 예측시간별 편차(Bias) 및 평균제곱근오차(Root Mean Squared Error; RMSE)를 계산하여 관측값과 비교 하였으며, 두 식에서 통계값이 0에 가까울수록 관측값과 예측값이 서로 유사한 것을 의미한다.
이론/모형
- 표면 바람 응력은 해수 표면에 대한 바람의 방향과 크기의 함수이고, 마찰 속도와 표면 거칠기 길이를 필요로 한다. 따라서 바람응력은 바람이 불어가는 방향으로 해수면 변화를 야기하기 때문에 해일에 영향을 주는 요소 중 하나로, 해수 표면에서의 바람 응력은 RTSM_NEMO 모델에서 다음과 같은 이차 방정식을 사용하여 계산된다.
- 6 을 채택하였고, 해양의 수온과 염분 변화인 밀도에 의한 해수면 변화를 무시한 순압(barotropic) 흐름으로 가정하여 연직 방향 확산 및 이류와 같은 물리과정을 제거하였다. 또한 발생할 수 있는 인위적인 압력 경도 오차(horizontal pressure gradient error)를 줄이기 위해 새로운 수평 기압경도법을 도입한 지형좌표(terrain-following sigma coordinate)를 사용하였다.
- 1). 수치 모델의 개방경계 입력조건은 오리건주립대학교(Oregon State University)에서 제공하고 있는 TOPEX/ Poseidon Global Inverse Solution TPXO(OTPS)를 사용하였다. TPXO 7.
성능/효과
- 조석의 경우 수심변화에 따른 실험과 마찰계수변화에 따른 실험을 통해 조석에 어떠한 영향을 주는지 확인하였다. GEBCO 와 SRTM 수심 자료를 적용하여 두 수심의 차이가 조석에 어떠한 영향을 주는지 확인하였고, 수심의 경우 진폭보다 위상에 큰 영향을 미치는 것을 알 수 있었다. 마찰계수 변화 따른 실험 결과, 계수가 작아지면 마찰력이 감소되어 진폭이 증가하게 되며, 반대로 계수가 큰 경우 진폭이 감소하는 것을 알 수 있었다.
- , 2006). GEBCO 자료는 SRTM 자료에 비해 대체로 매끄러운(smoothing) 형태를 보이며, SRTM이 다른 자료와 비교하여 비교적 현실적인 수심으로 확인되었고, 특히 서해에서 그 차이가 뚜렷하게 나타났다. Fig.
- 편차를 비교 했을 때 두 모델 모두 과소 모의하는 경향이 나타났으나 개선 후 RTSM_NEMO 모델이 RTSM_POM 모델에 비해 크게 감소하였으며, 예측시간별 26%, 30%, 32%, 31% 정도 오차가 감소하였다. RMSE의 경우 또한 RTSM_POM 모델에 비해 예측 시간에 대하여 예측 성능이 약 20% 이상 향상한 것을 확인할 수 있었다.
- 035에 대해 실험을 수행하였으며, 기준기압의 매개변수는 1013hPa을 적용하였다(Table 2). 각각 실험 간의 뚜렷한 차이는 나타나지 않았지만 매개변수가 큰 경우 오차가 큰 것을 알 수 있었다(Table 4).
- 0275를 기준으로 적용하였다. 그 결과 RF10 실험이 가장 큰 오차를 나타냈으며, CONT, RF12, RF14 순으로 나타났다. 대부분 실험에서 오차의 값은 서해가 가장 컸으며 제주해역에서 작게 나타났지만, 서해, 남해, 동해, 제주 해역 순으로 개선된 것을 확인할 수 있었다.
- 0275로 결정하였다. 기준 기압 실험의 경우에도 검조소별 차이는 뚜렷하지 않았지만, 서해, 남해 동해안의 지역적인 차이가 있음을 확인하였다. 네 가지 사례 실험의 결과 최적의 매개 변수는 1014hPa로 결정하였다.
- 그 결과 RF10 실험이 가장 큰 오차를 나타냈으며, CONT, RF12, RF14 순으로 나타났다. 대부분 실험에서 오차의 값은 서해가 가장 컸으며 제주해역에서 작게 나타났지만, 서해, 남해, 동해, 제주 해역 순으로 개선된 것을 확인할 수 있었다. 바람응력 실험은 매개변수 변화에 따라 뚜렷한 변화는 볼 수 없었지만, 기준기압 RF14 실험에서 바람 응력 0.
- GEBCO 와 SRTM 수심 자료를 적용하여 두 수심의 차이가 조석에 어떠한 영향을 주는지 확인하였고, 수심의 경우 진폭보다 위상에 큰 영향을 미치는 것을 알 수 있었다. 마찰계수 변화 따른 실험 결과, 계수가 작아지면 마찰력이 감소되어 진폭이 증가하게 되며, 반대로 계수가 큰 경우 진폭이 감소하는 것을 알 수 있었다. 위상의 경우 마찰계수에 따라 증감은 나타나지만 그 정도가 크지 않았다.
- 4는 모델 영역 중 조석 차가 큰 서해와 남해를 중심으로 수심 100m 이하에 대해 시각적으로 나타내었다. 모든 수심 자료에서 전반적으로 지형의 분포가 비슷하지만 제공되는 해상도에 따라 차이가 나타났으며, SRTM이 서해를 가장 자세히 표현하고 있는 것을 확인할 수 있었다. 100m 이하의 경우, GEBCO에서는 서해의 경계 (123.
- 해일의 경우 바람 응력과 기준기압에 의한 해일고 변동 민감도 실험을 수행하였다. 바람 응력에 따른 민감도 실험 결과, 우리나라 대부분 해안에서 뚜렷한 차이점을 보이지 않았지만, 서해에서 변동 폭이 크게 나타났으며 풍속이 증가할수록 그 차이가 크게 나타나는 것을 확인하였다. 바람 응력 실험결과를 기반으로 최적의 매개 변수는 0.
- 대부분 실험에서 오차의 값은 서해가 가장 컸으며 제주해역에서 작게 나타났지만, 서해, 남해, 동해, 제주 해역 순으로 개선된 것을 확인할 수 있었다. 바람응력 실험은 매개변수 변화에 따라 뚜렷한 변화는 볼 수 없었지만, 기준기압 RF14 실험에서 바람 응력 0.0275, 기준기압 1014hPa을 사용하였을 때 가장 좋은 결과를 나타내었다. 실험에서 사용한 매개변수의 조합보다 좋은 값이 있을 수 있겠지만 본 연구에서는 RF14 실험 결과를 이용하기로 하였다.
- 모델 결과와도 비교하였다. 실험기간에 대해, RTSM_ NEMO 모델이 RTSM_POM 모델에 비해 평균오차와 RMSE 가 각각 약 29%와 약 20% 감소한 것으로 나타났으며, 태풍 시기에도 전반적으로 RTSM_NEMO 모델에서 오차가 낮게 나타났다. 특히 서해 연안지역에서의 오차 감소폭이 크게 나타났다.
- 특히 서해 연안지역에서의 오차 감소폭이 크게 나타났다. 이러한 결과는 RTSM_NEMO 모델을 개발하면서 적용한 수심자료와 조석 경계장 효과 및 대기강제력에 대한 민감도 평가를 통해 매개변수의 최적화를 하여 RTSM_POM 모델 보다 좋은 결과가 나온 것으로 사료된다.
- 7). 태풍 솔릭 기간에도 편차는 과소 모의하는 경향을 보이지만 약 50% 이상 RTSM_POM 모델에 비해 오차가 감소하였으며, RMSE의 경우 초기 시간을 제외한 나머지 예측 시간에서 예측 성능이 약 30% 의 예측 향상한 것을 확인할 수 있었다. 해역으로 나누어 비교하였을 때, 대부분 해역에서 편차가 크게 개선되었으며, 남해의 경우 예측 시간이 늘어나면서 과대 모의하여 누적 편차가 작게 나타났으며, 조차가 큰 서해에서 위험기상 시 다른 해역에 비해 편차와 RMSE가 낮게 나타난 것을 뚜렷하게 확인할 수 있었다.
- 검은색은 RTSM_POM 모델의 예측 결과이고 빨간색은 RTSM_NEMO 모델의 예측 결과이다. 편차를 비교 했을 때 두 모델 모두 과소 모의하는 경향이 나타났으나 개선 후 RTSM_NEMO 모델이 RTSM_POM 모델에 비해 크게 감소하였으며, 예측시간별 26%, 30%, 32%, 31% 정도 오차가 감소하였다. RMSE의 경우 또한 RTSM_POM 모델에 비해 예측 시간에 대하여 예측 성능이 약 20% 이상 향상한 것을 확인할 수 있었다.
- 8(c), (d)는 전체 분석 기간을 평균하여 제주, 남해, 서해, 동해 해역으로 나누어 예측 시간에 따른 편차와 RMSE 를 누적 막대그래프로 비교하였다. 편차와 RMSE에서 큰 해역은 서해이며 작게 나타난 해역을 동해이며, 모든 해역에서 과소 모의하는 경향을 보이나 동해, 남해, 제주, 서해 순으로 RTSM_POM 모델에 비해 RTSM_NEMO 모델이 편차와 RMSE가 줄어들었다.
- 태풍 솔릭 기간에도 편차는 과소 모의하는 경향을 보이지만 약 50% 이상 RTSM_POM 모델에 비해 오차가 감소하였으며, RMSE의 경우 초기 시간을 제외한 나머지 예측 시간에서 예측 성능이 약 30% 의 예측 향상한 것을 확인할 수 있었다. 해역으로 나누어 비교하였을 때, 대부분 해역에서 편차가 크게 개선되었으며, 남해의 경우 예측 시간이 늘어나면서 과대 모의하여 누적 편차가 작게 나타났으며, 조차가 큰 서해에서 위험기상 시 다른 해역에 비해 편차와 RMSE가 낮게 나타난 것을 뚜렷하게 확인할 수 있었다.
후속연구
- 기존 RTSM_POM 모델에 비해 예측 성능이 개선되었지만, 8km의 해상도로 남해와 서해같은 복잡한 연안지역 해일을 정확하게 예측하는데 한계성도 있을 것으로 생각된다. 이와 관련하여 1km 수평해상도를 가지는 NEMO 기반 국지연안 폭풍해일 예측시스템을 개발 중에 있으며, 향후 국지연안 모델을 이용하여 수치모델 격자와 입력 기상장의 해상도에 따른 연안 지역에서의 폭풍해일 예측정확도에 대해서 추가적인 연구를 수행하고자 한다.
- 예측하는데 한계성도 있을 것으로 생각된다. 이와 관련하여 1km 수평해상도를 가지는 NEMO 기반 국지연안 폭풍해일 예측시스템을 개발 중에 있으며, 향후 국지연안 모델을 이용하여 수치모델 격자와 입력 기상장의 해상도에 따른 연안 지역에서의 폭풍해일 예측정확도에 대해서 추가적인 연구를 수행하고자 한다.
- 특히 침수에 따른 해안 재산, 인명 손실이 수반된다. 향후 태풍의 발생 빈도가 증가할 것으로 예측되며 더불어 재해규모도 증대될 것으로 예상되고 있어 이에 따른 대비가 필요하다.
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