이상파랑의 전파방향 분석 및 원인 해석 번역(한국어 원본)2007년 3월 31일, 영광을 포함한 한국 서해안에 갑작스런 이상파랑이 전파하는 과정에서 막대한 인명피해 및 재산피해가 발생하였다. 이러한 점에서 이상파랑이 어디로부터 전파되는지를 제시하는 것은 매우 중요하다. 하지만 현재까지도 이상파랑의 전파방향에 대한 정량적인 연구가 부족한 상황이다. 2008년 서해 7개 조위 검조소 자료를 이용하였고 서해 이상파랑의 주기범위를 결정하기 위해 기존논문을 참고하였다. 이상파랑은 조석과는 달리 non-stationary하고 localized한 peak로 나타나기 때문에 Fourier Transform이 아닌 Wavelet을 이용하여 이상파랑의 주기와 power spectrum을 분석하였다. 서해 이상파랑의 정량적인 기준을 잡기 위해 power spectrum 과 propagation 관점에서 이상파랑을 분류하였다. 그리고 조위 검조소간 이상파랑 도달시간 차이를 서해 이상파랑의 전파방향을 분석하였다 각 정점에서 가장 높은 power spectrum이 나타난 시간을 이상파랑 도달시간으로 결정하였다. 그 결과, 2007년 3월 31일 발생한 이상파랑의 전파방향과 밀접하게 2008년 4월 25일 이상파랑 역시 서해외측에서 북서방향으로 전파되었다. 당시 이상파랑의 외력으로 작용할 수 있는 지진이나 폭풍은 일어나지 않았기 때문에 2007년 3월 31일 이상파랑과 같이 기압점프로 인해 발생한 이상파랑으로 추정하였다.
대한민국 서해는 한반도와 중국대륙으로 둘러싸인 반 폐쇄성 해역으로 최대수심은 0m 평균 수심은 약 40m이다. 연안은 많은 섬과 넓은 조간대가 분포하고 있고, 평균대조차가 0m, 평균소조차가 0m로 조석의 영향을 크게 받는 macrotidal coast이다.
2007년 3월 31일 갑작스런 이상파랑이 서해 연안에 발생하여 영광, 군산, 위도에 막대한 인명피해와 재산피해를 입혔다(Fig.1.).
2007년 3월 31일 서해 이상파랑의 원인으로 오(2007)는 이상파랑이 해수면 진동이 대기압의 영향을 받았다고 추정하였 고, 엄(2012)은 천해파와 기압점프간의 Proudman resonance로 서해안에 이상파랑이 발생하였음을 밝혔다. Jadranka(2012)는 이러한 기압점프는 상대적으로 긴 지속시간을(최소1~2시간) 가지고, 5~10분간 최소 2~4 hPa의 갑작스런 대기압변동에 의해 발생한다고 제시하였다. 기압점프는 barotopic ocean wave를 만들고, 이 barotropic ocean wave는 특정수심에서 기압점프 속도와 공진을 일으키면서 더 큰 파고로 전파한다. 이런 과정으로 커진 파고는 연안으로 전파하면서 항내 부진동, 천수, 굴절, 반사와 같은 amplification factor의 영향을 받는다. 결과적으로 파고는 연안에서 더 상승하게 되어 예상하지 못한 이상파랑을 초래한다.
이상파랑을 분석하기 위해서는 정량적인 기준이 필요하다. 따라서 선행연구의 이상파랑 분석방법을 참고하였다. Rabinovich 외 1명(1996)은 Ciutadella Inlet(Balearic Islands)에서 해수면 변동이 30cm를 초과시 Rissaga(스페인 이상파랑)로 정했다. Monserrat 외 2명(2006)은 Rabinovich가 내린 절대적인 기준을 적용했다. 하지만 장소마다 background noise가 다르기 때문에 장소마다 절대적인 기준 역시 달라졌다. 이에 대한 대안으로 combined threshold criterion based on 4-sigma value and absolute wave를 적용하였다. 엄현민 외 3명(2012)은 서해 해수면자료를 Wavelet을 이용하여 power spectrum 을 구하였다. 각 검조소 별 power spectrum의 유의구간이 95%를 초과하면서 3곳이상의 검조소에서 동시에 발생할 경우 이상파랑이 발생한 것으로 정하였다.
이상파랑을 분석할 때 Wavelet은 Fourier Transform이 가진 3가지 단점을 해결한다. 1) 조화분해로 조석성분을 제거한 다음 Fourier Transform으로 power spectral analysis를 하면 time domain에서 이상파랑의 variation을 분석하기 힘들다. 그리고 이상파랑은 2) non-stationary하며 3) localized peak로 나타나기 때문에 Fourier Transform을 통해서 이상파랑을 분석하기가 쉽지 않다. 하지만 Wavelet은 이 3가지를 문제점을 해결한다.
본 연구는 다음 2가지에 초점을 두었다. 이상파랑 분석을 위해 wavelet을 통해 Power와 Propagation의 기준을 적용한 엄현민 외 3명(2012)의 방법을 인용하여 1) 2008년 4월 25일 발생한 이상파랑의 전파방향을 분석하였다. 그리고 2) 2007년 3월 31일 이상파랑의 전파방향을 비교하여 2008년 4월 25일 이상파랑의 원인을 추정하였다.
이상파랑의 전파방향을 파악하기 위해 국립해양조사원(KHOA)에서 제공하는 1분 간격 조위관측자료를 분석하였다. 2008년의 1년 조위자료를 이용하였다. 서해 7개 조위관측지점으로 Anheung(AH), Boryeong(BR), Janghang(JH), Gunsan-Outter-Port(GS), Wido(Wi), Yeonggwang(YG), Daeheuksando(DH)에서 관측한 자료를 이용하였다.(Figure 2.)
1. Detrend : If any trend is not first removed from the record, the analysis will erroneously blend the variance from the trend into the lower frequency components of the Fourier expansion.(Data Analysis Methods in Physical Oceanography 384p.)
2. Filtering : High pass filter, Low pass filter가 아니라 wavelet을 통하여 이상파랑 peak를 filtering 한다. 이상파랑은 주기적이지 않고 일시적으로 변하는 특징을 가지고 있다. wavelet analysis is a commonly used technique for analyzing localized variations of the power within time series.(Jadranka 외2명 3p.)
Wavelet basis function으로 Morlet을 쓰는데 이는 원하는 주기에 해당하는 wave의 power spectrum을 볼 수 있기 때문이다. For the Morlet wavelet with w0=6, this gives a value of λ=1.03s,where λ is the Fourier period, indicating that for the Morlet wavelet the wavelet scale is almost equal to the Fourier period(Torrence 외 1명). Wavelet으로 scale을 이용하여 이상파랑 주기범위를 최소 2분, 최대 60분으로 잡았다. 관측자료간격이 1분 간격이므로 최소주기로는 2분 간격의 peak를 잡을 수 있다. 최대주기는 실제 이상파랑이 일어난 시간의 wavelet power spectrum을 통하여 이상파랑의 주기구간을 정하였다. |
이상파랑의 전파방향 분석 및 원인 해석 번역(영어 번역본)When abnormal waves were suddenly crashing on the West Coast of Korea, including Yeonggwang, on March 31, 2007, the they took a toll on many lives and caused a great deal of property damage. In this respect, it is very important to show where these abnormal waves are coming from. However, an insufficient number of quantitative researches on the propagation direction of abnormal waves have been conducted until now. The 2008 data from the 7 tidal stations of the West Coast was used, and existing papers were consulted to determine the period range of the abnormal waves of the West Coast. Unlike tides, abnormal waves are non-stationary and show localized peaks. So wavelets, not Fourier Transform, were used to analyze the period and power spectrum of abnormal waves. To establish a quantitative criterion for the abnormal waves of the West Coast, abnormal waves were analyzed from the viewpoint of power spectrum and propagation. The propagation direction of the abnormal waves of the West Coast was analyzed on the basis of the difference in travel time between tidal stations. The time when the highest power spectrum appeared at each peak was defined as the travel time of abnormal waves. As a result, like the propagation direction of the abnormal waves of March 31, 2007, the abnormal waves of April 25, 2008 were also propagated in the Northwesterly direction from the outside of the West Coast. As there was no earthquake or storm that could serve as the external force of abnormal waves at the time, the abnormal waves of April 25, 2008 were thought to have been caused by atmospheric pressure jumps like the abnormal waves of March 31, 2007.
The West Coast of Korea is a semi-closed sea surrounded by the Korean Peninsula and the Chinese Continent. The maximum depth is 0m and the average depth is about 40m. Many islands and large intertidal zones are distributed along the coast, and the mean spring range is 0m, and the mean neap range is 0m. It is a macrotidal coast greatly affected by tides.
On March 31, 2007, abnormal waves occurred along the West Coast all of a sudden, and caused enormous casualties and property damage to Yeonggwang, Gunsan and Wido (Fig.1).
As the cause of the abnormal waves of the West Coast of March 31, 2007, Oh (2007) assumed that the abnormal waves were caused by the atmospheric pressure that was influenced by sea surface oscillation, and Eom (2012) found that the Proudman resonance between the shallow water wave and the atmospheric pressure jump caused the abnormal waves on the West Coast. Jadranka (2012) proposed that this atmospheric pressure jump has a relative long duration time (at least 1~2 hours), and is caused by an abrupt atmospheric pressure of at least 2~4 hPa over a period of 5~10 minutes. The atmospheric pressure jump makes the barotropic ocean wave, which in turn creates a resonance with the speed of the atmospheric pressure jump at a certain depth and is propagated as bigger waves. As the higher waves caused by this process are propagated towards the shore, they are influenced by such amplification factors as the seiche of the harbor, shoaling, refraction and reflection. Consequently, the height of waves rises further at the shore, thereby causing unpredicted abnormal waves.
To analyze abnormal waves, quantitative criteria are necessary. Accordingly, previous studies’ abnormal wave analysis methods were taken into consideration. Rabinovich et al. (1996) defined the change of the sea surface at the Ciutadella Inlet (Balearic Islands) in excess of 30cm as Rissaga (abnormal waves of Spain). Monserrat et al. (2006) applied the absolute criterion established by Rabinovich. As background noise varied depending on locations, however, the absolute criterion varied depending on locations. Alternatively, the combined threshold criterion based on 4-sigma value and absolute wave was applied. Hyeon-Min Eom et al. (2012) used wavelets to obtain the power spectrum of the sea surface data of the West Coast. When the significance interval of the power spectrum of each tidal station exceeds 95% and occurs at three or more tidal stations at the same time, abnormal waves were deemed to have taken place.
When analyzing abnormal waves, wavelets resolves the three weaknesses of Fourier Transform. 1) If tidal constituents are eliminated with harmonic analysis, and Fourier Transform is used to conduct power spectral analysis, it is difficult to analyze the variation of abnormal waves in the time domain. As the abnormal waves are 2) non-stationary, and 3) appear as localized peaks, it is difficult to analyze abnormal waves using Fourier Transform. However, wavelets resolve these three problems.
This study focused on the following two. To analyze abnormal waves, the method of Hyeon-Min Eom et al. (2012), which applied the criteria of power and propagation through wavelet, was quoted, and 1) the propagation direction of the abnormal waves, which occurred on April 25, 2008, was analyzed. 2) The propagation direction of the abnormal waves of March 31, 2007 was compared, and the cause of the abnormal waves of April 25, 2008 was estimated.
To get the propagation direction of abnormal waves, the tide level observation data at intervals of one minute, provided by Korea Hydrographic and Oceanographic Administration (KHOA), was analyzed. The tide level data of 2008 was used. The data observed at the 7 tide level observation points of the West Coast, i.e. Anheung (AH), Boryeong (BR), Janghang (JH), Gunsan-Outer-Port (GS), Wido (Wi), Yeonggwang (YG) and Daeheuksando (DH), was used. (Figure 2.)
1. Detrend: If any trend is not first removed from the record, the analysis will erroneously blend the variance from the trend into the lower frequency components of the Fourier expansion. (Data Analysis Methods in Physical Oceanography 384p.)
2. Filtering: Abnormal wave peaks are filtered through wavelets, not high pass filter or low pass filter. Abnormal waves are not cyclical, and tend to change temporarily. Wavelet analysis is a commonly used technique for analyzing localized variations of the power within time series. (Jadranka et al. p 3)
The Morlet wavelet is used as the wavelet basis function. It is because the power spectrum of the wave can be viewed at the desired at desired intervals. For the Morlet wavelet with w0=6, this gives a value of λ=1.03s,where λ is the Fourier period, indicating that for the Morlet wavelet the wavelet scale is almost equal to the Fourier period (Torrence et al.). Using the wavelet scale, the abnormal waves period range was established as minimum 2 minutes and maximum 60 minutes. As the interval between observation data is one minute, the minimum period can be peaks at 2-minute intervals. As for the maximum period, the period range of abnormal waves was determined through the wavelet power spectrum at the time when the abnormal waves actually occurred. |
