2018년 04월

기상 및 해상 수치모델자료를 활용한 카라해의 장기적 환경하중 요소 분석

2018-03-28

미래기술연구팀 이현주 선임

1. 개 요

극지 환경에서 해양 플랜트 하부 구조물 또는 상부 플랫폼 설계/제작을 위해서는 대기 및 해양환경에 대한

여러 조건에 대한 기본적인 이해가 수반되어야 한다. 특히, 플랜트 구조물의 설치 및 운영에 직접적으로 영향을 미칠 수 있는 대표적 환경하중으로는 다음의 인자가 있으며, 이에 대한 실측 자료 기반의 기상 및 해상

수치모델 재분석 자료는 현실적인 설계 조건에 유용한 정보를 제공해 줄 수 있다.

   - 기온 및 해수온도, 바람(풍속)
   - 파도(파고, 파주기, 파장) / 조류(속도)
   - 빙하 두께 및 분포비율(%)

이러한 정보가 환경하중 요소에 의한 예상치 못한 피해를 완전히 차단하기는 어려우나, 장기적 관점에서

해당 지역에 대한 환경하중 요소에 대한 충분한 검토가 이루어지면 극지 환경 해양플랜트 최적설계에 근접할 수 있을 것이다.

2. 자료 선정 배경

극지 환경하중요소의 정확한 조건 고려를 위해서는 대상 해역에 대한 연속적 관측 자료를 이용하는 것이

가장 이상적이나, 극지 및 해양의 지역적 특수성에 따른 제약으로 인해 장기간의 실측 자료를 얻는 것은

불가능한 실정이다. 이에, 기상 및 해양 환경분야에서는 고도의 수치예보모델로 생산된 자료를 활용하여 이러한 한계를 극복하고 있다.

[수치예보모델 운용 흐름도(2010, 기상청)]

수치예보모델이란 슈퍼컴퓨터를 이용, 물리 과정 및 역학 현상을 모수화하여 수치적 계산을 하는 프로그램의 일종으로, 현재 국내 기상청 운용 모델이기도 하며, 정확도가 가장 높은 것으로 알려진 유럽 예보는 약 90% 이상의 정확도를 가진다. 더불어 최신 수치 예보모델을 기반으로 과거 관측(레이더, 사운딩, 선박/부이/항공 보고, 라디오존데, 측풍기구관측, 낙하존데, 위성 등) 데이터를 삽입하여 재분석함으로써 과거 기상 상황을

더욱 높은 정확도로 계산해내고 있으며, 이러한 재분석 자료는 기후분석 및 수치예보 성능 향상을 위해 현업 및 관련 연구분야에서 널리 이용하고 있다.

3. 분석 범위 및 대상

KR은 연구 대상 지역을 Kara Sea로 설정하고, NCAR(National Center for Atmosphere Research) / UCAR(University Corporation for Atmospheric Research) RDA(Research Data Archive)를 통해 해당 지역의 10년 이상의 장기간 연속된 자료를 식별하고, 수집하였다. 환경 하중요소 분석은 KR에서 개발한 분석 알고리즘

(형식변환,경향성/분포분석)을 이용하여 수행되었다.

ECMWF 재분석 자료
(European Centre for

Medium range Weather

Forecasts)

- 전 지구 대기/해양/육지 결합모델의 수치예측결과에 관측 데이터를 적용,

포괄적으로 재분석한 기후자료, 전세계 여러 예보 및 연구 기관의 기상모델링을

위한 초기장으로 널리 이용됨

CMEMS 재분석 자료
(Copernicus Marine

Envir-oment Monitoring

Services)

- 노르웨이 기상청에서 운용중인 실시간 예보 시스템인 TOPAZ4를 이용한

극지/해양 재분석자료이며, 해빙 모수화를 위한 HYCOM을 커플링,

in-situ 프로파일 및 위성자료 동화, 100개의 앙상블 시스템을 이용하여

정확도를 높임

CAWCR 재분석 자료
(Centre for Australian

Wea- ther and

Climate Research)

- NOAA의 Wave Watch III 모델을 이용한 해양 Wave 재분석 자료로,

초기장으로 NCEP CFSR 바람 및 해빙자료를 활용함.

[분석 범위(카라해) 및 대상]

4. 자료 분석 결과

카라해의 2000년부터 2012년까지 13년간 각 인자들의 일/계절/연간 변화를 통해 경향성 파악하고, 변동성 정도(Range)를 확인하기 위해 일간 해당 지역의 인자값의 Min(1%), Medium(50%), Max(99%)를 산출하여

분석하였다.

(1) 온도 (해수면 위 2m)

	Lowest Minimum	Highest Maximum
Temp.	233.68K(-39.47℃)	289.22k (+16.07℃)
Date	11th Jan. 2004	6th Aug. 2009
Diff.	55.54 ℃

(2) 바람 (해수면 위 10m)

	Lowest Minimum	Highest Maximum
Speed	0.14 m/s	28.5 m/s
Date	17th Feb. 2006	22th Neb. 2000
Diff.	28.36 m/s

(3) 파고

	Lowest Minimum	Highest Maximum
Height	-	6.87 m
Date	-	26th Jan. 2007
Diff.	6.87 m

(4) 파주기

	Lowest Minimum	Highest Maximum
Period	1.65 s	14.66 s
Date	-	23th Nob. 2006
Diff.	13.01 s

(5) 파장

	Lowest Minimum	Highest Maximum
Length	4 m	336 m
Date	-	3th Nob. 2006
Diff.	332 m

(6) 조류(속도)

	Lowest Minimum	Highest Maximum
Speed	0.0 m/s	0.61 m/s
Date	-	24th Jul. 2010
Diff.	0.61 m/s

(7) 빙하 분포 비율 (단일격자내에 빙하가 존재하는 비율)

	Lowest Minimum	Highest Maximum
Frac- tion	0.0 %	100 %
Date	-	-
Diff.	100 %

(8) 빙하 두께

	Lowest Minimum	Highest Maximum
Thick- ness	0.0 m	2.58 m
Date	-	4th Jul. 2008
Diff.	2.58 m

이용 가능하다면 해양플랜트 구조물 설치 및 운영에 영향을 미칠 수 있는 다양한 인자를 식별하여, 이에 대한 50년 이상 장기간에 걸친 분석 기반의 접근 방식은 최적 설계에 더욱 유용한 근거를 제공할 수 있을 것이다.

더불어 이러한 관측 기반의 수치해석자료는 해양플랜트 구조물뿐만 아니라, 다양한 육지 및 해상 구조물의 설계 및 운용에 적용 할 수 있다.

참고문헌
- ERA REPORT SERIES No.1 Version 2.0, B. Paul et al., 2011
- Data Services Research Data Archive(RDA) CISL/NCAR, Steven Worley & Doug Schuster, 9 April 2014
- The Great Soviet Encyclopedia, 3rd Edition(1970-1979). © 2010 The Gale Group, Inc.
- 자연지리학사전, 한국지리정보연구회, 2006. 05.25., 한울아카데미

KR 웹진 161호