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Estimation of Overtopping Discharge Using Real-time Monitoring, Numerical, Empirical, and Neural Network Methods KCI 등재
실시간 비디오 모니터링, 수치적, 경험적 및 신경망 방법을 통한 월파량 추정
- 언어ENG
- URLhttps://db.koreascholar.com/Article/Detail/438150
pp.527-540
폭풍해일 및 너울과 같은 고파랑으로 인해 발생되는 월파는 심각한 연안 침수 위험을 초래하며, 연안 시설과 주민의 안전을 위해 정확한 예측이 필요하다. 본 연구는 수치적, 경험적, 신경망, 그레디언트 부스팅(gradient boosting) 및 컴퓨터 비전 기반 모델들을 사용 하여 해안선 인근의 파고와 월파량을 포함한 월파 특성을 조사하였다. 동해안을 대상으로 한국 기상청(KMA), 일본 기상청(JMA), 미국 국 립환경예측센터(NCEP), 유럽 중기기상예보센터(ECMWF)의 기상데이터를 사용하여 ADCIRC 모델과 SWAN 모델을 결합하여 파고를 계산 하였다. 월파 감지용 CCTV가 설치된 동해안의 삼척항을 대상지역으로 선정하였다. CCTV에서 촬영된 영상들을 YOLO를 사용하여 분석하 였으며, 화면 내의 처오름 현상을 감지하였다. 수치모형의 성능은 예측된 파도 특성과 관측값을 비교하여 정성적, 정량적 측정을 통해 평 가하였다. 수치모형의 성능은 파고 예측에서 우수한 것으로 분석되었으며, 태풍과 비태풍 조건에서 파고는 각각 0.60m와 0.44m의 최소 RMSE이고 주기는 각각 1.68m와 1.84m의 RMSE로 분석되었다. 본 연구결과에 의하면 실시간 모니터링은 월파 특성에 대한 신뢰할 수 있는 예측 가능성을 가진다. 실시간 모니터링은 해안지역 보호를 위한 신속한 위험 평가 및 실시간 경보 제공에 활용될 수 있다.
Wave overtopping due to storm surges and high waves, such as swells, is a major coastal flooding hazard, which necessitates accurate predictions for the safety of coastal facilities and people. This study investigates the wave overtopping characteristics, including wave heights and discharge, along the South Korean coastline using numerical, empirical, neural network, gradient boosting, and computer-vision-based models. Wave heights were calculated using coupled ADvanced CIRCulation (ADCIRC) and Simulating Waves Nearshore (SWAN) models using meteorological data obtained from the Korea Meteorological Administration (KMA), Japan Meteorological Agency (JMA), National Centers for Environmental Prediction (NCEP), and European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) for the entire east coast of South Korea. The Samcheok Port, located on the east coast of South Korea, was selected as the pilot area for installing a closed-circuit television (CCTV) system to detect wave overtopping. The stills captured from the CCTV videos were analyzed using You Only Look Once (YOLO) to detect and quantify run-up events in the pictures. The performance of the numerical model was qualitatively and quantitatively assessed by comparing the predicted wave characteristics with observed values. The performance of the numerical model was deemed excellent in terms of wave height prediction, with minimum root mean square errors (RMSEs) of 0.60 m and 0.44 m for typhoon and wind conditions, respectively. In the prediction of wave period, the RMSE values for typhoon and strong wind conditions were 1.68 m and 1.84 m, respectively. The study findings confirm that the real-time video monitoring of waves can facilitate reliable prediction of wave overtopping characteristics, which can enable real-time and rapid hazard assessments and provide warnings for the protection of coastal communities.
요 약
1. Introduction
2. Historical Statistics of Wave OvertoppingDamage
3. Meteorological Data Reliability for WaveHeight Computation
4. Overtopping Prediction Models
4.1 Numerical Model
4.2 Empirical equations based calculations
4.3 Neural Network based prediction
4.4 Real-time Image based detection
5. Results and Discussion
6. Conclusions
Acknowledgments
References
