대기 중 입자 농도 예측을 위한 PUFF-Gaussian 확산 모형 개발
Development of PUFF-Gaussian dispersion model for prediction of atmospheric distribution of particle concentration
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초록
지속적으로 관찰되어 온 백두산 화산폭발 전조 현상들이 사회적 이슈가 되고 있으며 주변국인 일본의 화산활동 또한 활발한 추세이다. 국내와 500km 이상 떨어진 위 화산들은 국내에 직접적인 피해를 주기 어렵지만 화산 분화와 함께 분출되는 화산재의 경우 국내에 직간접적인 피해를 미칠 수 있다. 화산재 확산대응의 일환으로 수치해석 모델이 국내외로 사용되고 있으며 각 수치해석 모델은 사용된 수치해석 방법에 따라 한계가 있다. 본 논문에서는 라그랑지안 방법을 기반으로 한 PUFF-UAF 모델을 분석하였으며, 초기 입자의 수에 대한 의존성의 문제점과 많은 입자개수를 사용함에도 불구하고 나타나는 화산재 농도 예측의 부정확성에 대한 문제점을 제기하였다. 이에 본 논문 연구를 통하여 라그랑지안 기법의 전산효용성을 이용하고 나타난 문제점을 해결하기 위하여 PUFF-UAF 모델의 결과에 가우시안 확산 모델을 적용하여 결과를 보완하는 PUFF-Gaussian 모델을 개발하였다. 실제 화산분화로 부터 관측된 결과와 본 연구로 예측된 결과를 비교한 결과 본 연구에서 제안한 방법의 효용성을 보였다.
Abstract
Mt. Baekdu´s eruption precursors are continuously observed and become a social issue in global scale, and volcanic activities in neighboring Japan are also active. There is no direct risk of the proximity disasters in South Korea in case of eruption incidents from Japan’s volcano or Mt. Baekdu; however severe influences are likely to happen due to volcanic ash spreading. Numerical analysis models are in general used to predict and cope with the diffusion of volcanic ash, where each numerical analysis model has its own limitations caused by the computational algorithm employed. In this study, the authors analyzed the PUFF-UAF model, a ash dispersion model based on Lagrangian approach and found out that the number of particles used in tracking affects the results to a great extent. Even with millions of particles, the concentration of ash predicted by the PUFF-UAF model does not represent the dispersion well. In order to overcome this deficit and utilize the computational efficiency of Lagrangian model, the authors developed PUFF-Gaussian model to consider dispersive nature of the ash by applying the Gaussian diffusion theory to the results of the PUFF-UAF model. The results of proposed method are compared with the field measurements from actual volcanic eruption, and found out that the suggested method can produce very reasonable prediction of ash dispersion.
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