앙상블 분석을 이용한 화산재 확산 분포 해석
Ensemble Analysis of Volcanic Ash Concentration Distribution
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초록
2010년 에야피얏라흐요쿳(Eyjafjallajökull) 화산 분화에 의한 화산재의 확산은 유럽 전역의 항공기 운항을 중단시켰으며 전지구적인 사회 및 경제적 관심을 불러일으켰다. 또한 국내에서도 한반도에 영향을 미칠 수 있는 주변 화산 분화 활동과 백두산 분화 전조현상에 대한 연구 활동이 꾸준히 진행되고 있다. 화산재 확산 예측은 기상데이터를 이용한 확산 수치 모형이 일반적으로 이용되는데, 기상데이터와 수치 모형의 불확실성을 줄이기 위한 방법으로 앙상블 분석이 주로 활용되고 있다. 본 연구에서는 오일러 방법 기반의 수치 모형에 의한 화산재 확산 해석을 유사한 기상장을 갖는 날짜에 대하여 수행했으며, 앙상블 분석을 통한 불확실성 감소 방법을 제시하였다. 특히 대부분의 앙상블 방법은 현장 관측데이터를 주요 데이터로 간주하는데 반하여, 화산재의 현장 측정은 얻기가 매우 어려운 상황이다. 그러므로 신뢰도 앙상블 평균(REA; Reliability Ensemble Averaging) 방법의 과거기간 시나리오의 모의 변수에 대한 오차항을 배제하고 시나리오간 모의 변수의 평균 차이항만을 고려하여 화산재 확산 해석 결과만을 이용해 앙상블을 수행했으며 단순 모형 평균(SMA; Simple Model Averaging) 방법과 비교하여 불확실성이 감소하는 것을 확인할 수 있었다.
Abstract
Aviation disaster triggered by volcanic ashes emitted from the eruption of Eyjafjallajökull in 2010 raised social and economic interest in volcanic ash-related issues in global scale. Increased researches on volcanoes and related disasters are also recently found in Korea due to the eruption precursor phenomena in the Mt. Baekdu. Prediction of volcanic ash dispersion is mainly carried out by using numerical models combined with meterological data. In order to reduce the uncertainty inherited both in the meteorological data and the numerical models, ensemble averaging is generally employed for the results. Present study proposes the approach to reduce the uncertainty of the computed ash concentration by applying ensemble averaging method to a set of the numerically predicted ash dispersions for similar meteorological conditions. In particular, a modified ensemble averaging method is proposed considering the field measurement of ash concentration is hard to obtain while most of ensemble method considers the field observation as reference; REA (Reliability Ensemble Averaging) method was modified to use only the result of computed volcanic ash concentration. The results are compared with those from SMA (Simple Model Averaging) method and show the superior performance of modified REA in the reduction of the uncertainty in the prediction of ash concentration.
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