해양기상인자를 고려한 조위 예측함수 개발

• 영문명: Development of Tidal Prediction Functions Considering Ocean Meteorological Factors
• 발행기관: 한국방재학회
• 저자명: 추태호(Choo, Taiho) 심상보(Sim, Sangbo) 전해성(Jeon, Haesung) 추연문(Choo, Yeonmoon)
• 간행물 정보: 『2. 한국방재학회 논문집』 19권6호, 279~284쪽, 전체 6쪽
• 주제분류: 공학 > 기타공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2019.11.30

국문 초록

해상이나 친수영역에서 구조물의 설계, 시공, 관리에 있어서 정확한 조위의 산정은 매우 중요하다. 그러나 종래의 조위예측은 천문학적 인자만을 고려하여 예보하고 있으며 이는 폭풍 해일, 해양기상 등에 의해 발생하는 이상조위를 예측하는 것은 어려움이 따른다. 그리하여 본 연구에서는 해양의 인자들을 고려한 정확한 조위의 예측을 위한 예측함수를 제시하였다. 동해연안지역을 연구대상지로 하여, 국립해양조사원의 조위관측소 3곳에서 수집한 과거의 예측 데이터와 실측 데이터를 사용하고 기상청의 국내등표, 국내부이 관측소에서 풍속, 파고 및 파주기 등의 해상인자를 고려하였다. 로지스틱 회귀분석을 통하여 관측소별 이상조위 발생여부를 예측하였고, 다중회귀분석을 통해 새로운 조위예측함수를 제안하였다. 변수를 선정을 위하여 Bayesian Information Criterion (BIC)기법을 활용하였고, k-분할 교차검증과 Normalized-Root Mean Square Error (N-RMSE)를 통한 정확도 검증을 수행하였으며, N-RMSE값은 3.37%~12.03%로 나타났다. 향후 지속적인 기상자료의 축적과 조위관측지점인근 해양기상자료를 취득한다면 보다 정확한 조위예측이 가능할 것으로 판단된다.

영문 초록

The accurate calculation of tide levels is important in the design, construction, and management of structures associated with the sea or water areas. However, conventional tidal predictions only consider astronomical factors. Therefore, it is difficult to predict based on storm surges, oceanic weather and other factors. Herein, we presented a predictive function to accurately determine tide evels by considering marine factors. For the eastern coastal area, past forecasts and survey data were collected from three tide stations at the Korea Hydrographic and Oceanographic Administration. In addition, data of maritime factors such as wind speed, wave height, and wave period were collected from domestic buoy stations at the Korea Meteorological Administration. Logistic regression analysis was conducted to predict the occurrence of abnormal tides, and a new tidal prediction function was proposed through multiple regression analyses. The Bayesian Information Criterion (BIC) method was used to select variables, and accuracy verification through k-division cross-validation and Normalized-Root Mean Square Error (N-RMSE) was performed. For the latter, the values ranged from 3.37% to 12.03%. If continuous meteorological data are accumulated and marine meteorological data are acquired near the tidal observation point, tidal levels can be predicted more accurately.

목차

1. 서 론

2. 연구방법

3. 조위예측함수 개발

4. 결 론

키워드

Abnormal Tidal Multiple Linear Regression Logistic Regression Tidal Prediction 이상조위 다중회귀분석 로지스틱회귀분석 조위예측