[논문]쓰나미에 의한 유목의 생성과 퇴적패턴의 수치모의실험

강태운; 장창래; 이남주; 이원호

doi:10.17820/eri.2021.8.4.165

쓰나미에 의한 유목의 생성과 퇴적패턴의 수치모의실험
Numerical Experiment of Driftwood Generation and Deposition Patterns by Tsunami 원문보기

Ecology and resilient infrastructure, v.8 no.4, 2021년, pp.165 - 178

강태운 (한국교통대학교 건설환경도시교통공학부) , 장창래 (한국교통대학교 건설환경도시교통공학부) , 이남주 (경성대학교 건설환경도시공학부) , 이원호 (한국교통대학교 건설환경도시교통공학부)

초록
AI-Helper

본 연구는 유목의 생성 및 퇴적과 쓰나미 흐름을 수치모형을 활용하여 실험하였다. 이를 위해 2차원 수심적분흐름모형과 유목동역학모형을 사용하였다. 연구지역은 일본 센다이(Sendai)해안가로서 관측자료(Inagaki et al. 2012)를 이용하여 시뮬레이션 결과와 유목의 퇴적패턴을 비교검증하였다. 본 연구를 위해 흐름의 항력으로 인해 유목이 발생하는 단순화된 모형이 개발되었다. 또한 유목 발생량을 고려하기 위해 Google Earth를 활용하여 연구지역의 퇴적된 유목 수를 추정하였으며 그 결과, 해안숲의 30만 그루의 나무으로부터 13000개 이상의 유목이 발생하여 내륙으로 이송되는 수치모의를 수행하였다. 이 수치실험 결과는 Inagaki et al. (2012)의 관측데이터와 유사하였다. 또한, 유목의 발생과 퇴적 패턴의 재현성은 종방향 퇴적패턴에서 높은 상관성을 나타냈다. 추후에는 목재의 크기, 경계 조건, 격자 크기와 같은 유목 매개변수에 대한 민감도 분석을 구축하여 유목의 이동패턴을 분석할 필요가 있을 것으로 판단된다. 이러한 모델링은 물의 흐름과 유목에 따른 재해예측에 유용한 방법론이 될 것으로 기대된다.

Abstract ▼ AI-Helper

We studied driftwood behaviors including generation and deposition in a tsunami using a numerical simulation. We used an integrated two-dimensional numerical model, which included a driftwood dynamics model. The study area was Sendai, Japan. Observation data collected by Inagaki et al. (2012) were used to verify the simulation results by comparing them with driftwood deposition patterns. A simplified model was developed to consider the threshold of driftwood generation by the drag force of water flows. To consider the volume of driftwood generated, we estimated the total wood number in the study area using Google Earth. Therefore, we simulated more than 13,000 pieces of driftwood that were generated and transported inland from approximately 300,000 trees that were growing in the forest. The final distribution of the driftwood was similar to the observation data. The reproducibility of the generation and deposition patterns of driftwood showed good agreement in terms of longitudinal deposition pattern. In the future, a sensitivity analysis on driftwood parameters, such as the size of the wood, boundary conditions, and grid size, will be implemented to predict the travel patterns of driftwood. Such modeling will be a useful methodology for disaster prediction based on water flow and driftwood.

주제어

표/그림 (12)

그림 Fig. 1. Coastal forest in Sendai area before (2009. 3. 31) and after (2011. 4. 6) the tsunami disaster (Google earth 2021).
그림 Fig. 2. Computational domain of Sendai area.
그림 Fig. 3. Flow chart of the calculation for water flow and driftwood motion.
그림 Fig. 4. Schematic diagram of driftwood generation.
그림 Fig. 5. Time changes in the estimated water depth of the upstream boundary condition.
표 Table 1. Parameters of computational model
표 Table 2. Simulation case
그림 Fig. 6. Time changes in water depth (color) and driftwood (black particle) of simulation result (Run1: peak depth is 8 m).
그림 Fig. 7. Analyzed data of tsunami (simulation) and driftwood (observation)
그림 Fig. 8. The number of longitudinal deposited wood fromcoastline.
표 Table 3. Simulation reproducibility
그림 Fig. 9. Deposition characteristic of driftwood profile in the longitudinal direction.

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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