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.
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ECMWF 재분석 자료 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 |
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CMEMS 재분석 자료 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 |
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CAWCR 재분석 자료 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)
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Lowest Minimum |
Highest Maximum |
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Temp. |
233.68K(-39.47℃) |
289.22k |
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Date |
11th Jan. 2004 |
6th Aug. 2009 |
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Diff. |
55.54 ℃ |
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(2) 바람 (해수면 위 10m)
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Lowest Minimum |
Highest Maximum |
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Speed |
0.14 m/s
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28.5 m/s
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Date |
17th Feb. 2006 |
22th Neb. 2000 |
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Diff. |
28.36 m/s |
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(3) 파고
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Lowest Minimum |
Highest Maximum |
| Height |
-
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6.87 m
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Date |
- |
26th Jan. 2007 |
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Diff. |
6.87 m |
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(4) 파주기
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Lowest Minimum |
Highest Maximum |
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Period |
1.65 s |
14.66 s
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Date |
- |
23th Nob. 2006 |
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Diff. |
13.01 s |
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(5) 파장
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Lowest Minimum |
Highest Maximum |
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Length |
4 m |
336 m
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Date |
- |
3th Nob. 2006
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Diff. |
332 m |
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(6) 조류(속도)
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Lowest Minimum |
Highest Maximum |
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Speed |
0.0 m/s |
0.61 m/s
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Date |
- |
24th Jul. 2010
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Diff. |
0.61 m/s |
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(7) 빙하 분포 비율 (단일격자내에 빙하가 존재하는 비율)
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Lowest Minimum |
Highest Maximum |
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Frac- tion |
0.0 % |
100 %
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Date |
- |
- |
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Diff. |
100 % |
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(8) 빙하 두께
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Lowest Minimum |
Highest Maximum |
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Thick- ness |
0.0 m |
2.58 m
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Date |
- |
4th Jul. 2008
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Diff. |
2.58 m |
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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