해상 입자추적 모델을 위한 입자추적 자료 생성 시스템 구축

본 보고서는 "해양입자 추적모형을 위한 입자추적 데이터 생성 시스템 구축"입니다. 해양입자추적모형을 위한 입자추적 데이터 생성 시스템 구축 해양사고 시 입자를 효과적으로 추적하기 위한 입자 추적 데이터 생성 시스템 구축

입자 추적 시 다양한 예측 데이터를 신속하게 적용할 수 있도록 다양한 예측 결과를 수집, 저장, 재생 및 출력할 수 있는 입자 추적 모델 입력 데이터를 생성하는 데이터 관리 시스템을 구축합니다. 입자 추적 모델의 입력 데이터뿐만 아니라 이후에 방대한 양의 예측 모델 처리에도 시스템을 적용합니다.

과업 개요

과업 추진 전략

과업 수행 기간

국내 동향

국외 동향

미국 국립해양대기청(NOAA), 러거스대학교, 텍사스대학교, 루이지애나대학교, 마이애미대학교 등 연구에 참여하고, 'Deepwater Horizon Oil Spill'과 같은 대규모 기름유출사고에 대비하여 지표유출이 아닌 심해유출을 모의유출로 모의하였다. 해외에서는 다양한 방법으로 현장실험과 수치모형을 통해 드리프트 연구를 진행하고 있다. 해안 경비대(USCG)와 노르웨이 기상청의 수색 및 구조 예측에 사용되는 통관 표류 모델 개발에 기여했습니다. 2006)은 고주파 레이더로 관측한 표면전류를 이용한 몬테카를로 표류체 추적모델을 개발 및 검증하였다.

한반도 주변 해상도가 다른 예측 시스템의 결과를 이용하여 입자 추적 모델을 실행할 때 입력 추적 데이터 생성에 소요되는 시간을 절약할 수 있는 시스템이 필요합니다. 현재 드리프트 예측 시스템 등 거의 모든 입자 추적 모델은 하나의 기상 및 해상 상태 입력 데이터만을 사용하여 계산되므로 갑작스러운 사고 발생 시 어떤 이유로 모델 입력 데이터가 생성되지 않으면 다음과 같은 원인이 될 수 있습니다. 착란. 예를 들어 2015년 돌고래 사고의 경우 한국수로해양조사원에서 운영하는 sar 모델 뷰어를 입력 데이터 오류로 인해 사용하지 않아 혼선이 발생했고, 다른 입력 데이터를 이용해 다른 데이터를 실행해야 했다. 드리프트 예측 모델.

그러나 sar-model viewer와 같은 Drift 예측 모델은 모델별로 입력 데이터 형식을 변경하여 사용 및 계산할 수 있으므로 입력 모델 예측 데이터를 수집 및 저장하고 사용할 수 있는 형식으로 입력 데이터를 생성할 수 있습니다. 긴급 상황에서 드리프트를 예측하는 특정 모델의 경우 긴급 상황에 대응하는 능력.

국내외 예측자료 조사/수집

해양사고 시 수색 및 기름 유출 모델의 적시 처리를 위해 WRF에서 기상 데이터를 추출하고 입자 탐지 모델의 입력 데이터로 사용되는 MOHID에서 흐름 데이터를 필요한 영역으로 추출합니다. 위의 데이터를 SARMAP 및 OILMAP의 입력 데이터로 즉시 사용할 수 있도록 형식을 netcdf로 통일합니다. 변환된 데이터는 Hyrax OPeNDAP 서버를 구축하여 체계적으로 관리합니다.

OILMAP은 NETCDF 형식 파일로 구동되므로 HDF5를 NETCDF로 변환하는 코드가 필요합니다. HYCOM GOCM(Global Ocean Circulation Model) 데이터는 웹사이트(http://tds.hycom.org/thredds/dodsC/GLBa0.08/expt_90.9)에서 다운로드할 수 있습니다. NETCDF 형식이므로 바로 사용이 가능하지만 1일 데이터이므로 사용시 시간 단위를 조합해야 할 수 있습니다.

모델 입력자료 생성 시스템 구축

OLFS: 버전 1.16.0을 다운로드한 후 OPeNDAP.war 파일을 추출하여 Apache Tomcat 설치 폴더의 하위 디렉토리인 webapps에 복사합니다.

입자추적모델 적용/평가

부표는 전체적으로 남서쪽 방향으로 움직였다. 낙하 위치와 움직임 경로는 그림 10과 같다. 움직임 예측 모델의 정확도는 풍속, 조류 등 입력 데이터의 정확도와 이동체의 특성, 초기 시간, 위치에 따라 달라지며, 운동에 작용하는 바람 계수에 크게 영향을 받습니다. 비교를 통한 부이의 적정 풍속계수 산정에 관한 연구. 입자추적모형 계산을 통해 변위체의 적정 풍속계수를 산출하기 위해 이동식 부표의 움직임 경로에 대해 12시간마다 24시간마다 움직임 예측을 수행하여 부표의 움직임과 이동체의 예측값을 비교/검증한다. 모델.

표류 예측의 정확도는 입자 추적 예측 결과와 동시에 표류 부이 위치 간의 거리 차이를 1시간마다 계산하고 표류 부표가 예측 결과 반경 1km 이내에 위치하는 비율을 평가하여 표류 예측의 정확도를 평가합니다(1 km는 해상에서 표류물체를 육안으로 식별할 수 있음을 의미한다) 거리는 1km로 평가하였다. 최적의 바람계수는 바람의 세기에 따라 다르게 보입니다. 낙하된 7개의 부표 중 소청초 해양과학기지 인근 해역과 황해 중앙부표에 낙하된 부표별 풍속계수별 입자추적모형 결과를 이용하여 최적의 풍속계수를 산출하였다.

기관 주요 기업 진행 보고서 회의 성과 보고서. 해양 입자 추적 모델을 위한 입자 추적 데이터. 최종보고회에서는 실연(박광순)을 통한 결과 발표가 필요하다.

프레젠테이션 자료에서 다른 기관의 사용 현황을 자세히 명시할 필요가 있습니다. 데이터 관리 서버 구축 시 기종선정 사유를 명시할 필요가 있으며, Cherry를 제외하고는 KOOS가 커버할 수 없는 분야에 HYCOM을 사용할 수 있기 때문에 필요합니다. 계산 시간의 단축 정도와 정확도 향상 정도를 최종 보고서에 표시하는 것을 권장합니다.