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ISSN : 1229-3431(Print)
ISSN : 2287-3341(Online)
Journal of the Korean Society of Marine Environment and Safety Vol.21 No.5 pp.599-607
DOI : https://doi.org/10.7837/kosomes.2015.21.5.599

Coastal Wave Hind-Casting Modelling Using ECMWF Wind Dataset

Tae-Soon Kang*, Jong-Jip Park**, Ho-Sik Eum**
*Dept. of Coastal Management, GeoSystem Research Corp., Gunpo 15807, Korea
**Dept. of Coastal Management, GeoSystem Research Corp., Gunpo 15807, Korea

* First Author : kangts@geosr.com, 070-7019-0610

Corresponding author : hseum@geosr.com, 070-7019-0633
September 9, 2015 October 7, 2015 October 27, 2015

Abstract

The purpose of this study is to reproduce long-term wave fields in coastal waters of Korea based on wave hind-casting modelling and discuss its applications. To validate wind data(NCEP, ECMWF, JMA-MSM), comparison of wind data was done with wave buoy data. JMA-MSM predicted wind data with high accuracy. But due to relatively longer period of ECMWF wind data as compared to that of JMA-MSM, wind data set of ECMWF(2001~2014) was used to perform wave hind-casting modelling. Results from numerical modelling were verified with the observed data of wave buoys installed by Korea Meteorological Administration(KMA) and Korea Hydrographic and Oceanographic Agency(KHOA) on offshore waters. The results agree well with observations at buoy stations, especially during the event periods such as a typhoon. Consequently, the wave data reproduced by wave hind-casting modelling was used to obtain missing data in wave observation buoys. The obtained missing data indicated underestimation of maximum wave height during the event period at some points of buoys. Reasons for such underestimation may be due to larger time interval and resolution of the input wind data, water depth and grid size etc. The methodology used in present study can be used to analyze coastal erosion data in conjunction with a wave characteristic of the event period in coastal areas. Additionally, the method can be used in the coastal disaster vulnerability assessment to generate wave points of interest.


ECMWF 바람자료를 이용한 연안 파랑후측모델링

강 태순*, 박 종집**, 엄 호식**
*(주)지오시스템리서치 연안관리부
**(주)지오시스템리서치 연안관리부

초록

본 연구에서는 파랑수치모형(SWAN)을 사용하여 우리나라 연안역에서의 장기 파랑을 후측모델링하고, 그 활용성에 대하여 논하였다. 파랑후측모델링을 위한 입력 바람자료(NCEP, ECMWF, JMA-MSM)를 검토한 결과, JMA-MSM의 예측정확도가 높게 나타났지 만 상대적으로 자료제공기간이 짧아 자료제공기간이 긴 ECMWF 바람자료를 채택하였다. 파랑후측모델링은 파랑관측부이가 설치되어 검증이 가능한 2001년부터 2014년까지의 ECMWF 바람자료를 이용하여 수행하였으며, 생성된 모델 결과는 기상청, 국립해양조사원의 파랑관측 부이자료를 이용하여 검증하였다. 파랑후측모델링 검증결과 파랑관측 부이자료와 잘 일치하였으며, 특히 태풍과 같은 이벤트 기간의 해역 상황을 전반적으로 잘 재현하였다. 이를 통하여 현재 파랑관측부이 자료의 한계인 결측기간 동안의 파랑자료를 대체할 수 있음을 확인하였다. 하지만 일부 정점에서는 이벤트 기간 동안의 최대파고를 과소평가하는 것으로 나타났으며, 이러한 이유는 바람입 력자료의 시간간격 및 해상도, 수심자료, 격자크기 등의 한계로 파악된다. 본 파랑후측모델링 결과는 연안역에서의 침식원인규명 특히, 이벤트 시기의 파랑특성과 연계한 분석이 가능하며, 원하는 연안지점에서의 파랑후측정보를 생산할 수 있어 연안재해취약성평가 등에 활용이 가능하다.


    Ministry of Oceans and Fisheries
    No. 20140057

    1.서 론

    우리나라는 삼면이 바다로 둘러싸인 반도국가로서 각 해 역마다 고유한 특성을 가지고 있다. 서해안은 대조차 환경 으로 수심이 얕고 유속이 빠르나, 동해안은 조차가 작고 수 심이 매우 깊다. 이러한 지형적, 물리해양학적 특성은 계절 에 따라 방향이 바뀌는 계절풍의 영향으로 더 복잡한 양상 을 가진다. 대표적으로 파랑의 경우 서해안은 얕은 수심으 로 인하여 파랑이 크게 발달하지 못하는 경향이 있으나 동 해안은 수심이 깊어 바람의 크기, 지속시간, 취송거리(fetch) 에 따라 파랑이 충분히 발달할 수 있는 조건이 될 수 있다. 관심해역에 대한 파랑특성을 분석하기 위해서는 장기간의 파랑관측자료가 필요하며, 특히 연안역에서의 침식원인규 명, 너울성파랑 및 이안류의 거동특성 분석 등의 입장에서 는 파고뿐만 아닌 파향에 대한 자료도 중요한 요소이다. 하 지만 통상적으로 파랑관측은 파고만을 관측하는 경우가 많 으며, 파고 및 파향의 통계분석이 유의미한 값을 갖도록 장 기간에 걸쳐 관측이 수행되는 경우는 극히 드물다. 특히, 항 만설계에 이용이 가능한 재현빈도 50년의 천해설계파를 관측 자료의 극치해석을 이용하여 구하는 것은 거의 불가능한 실정 이다(Jeong et al., 2012).

    우리나라 기상청에서는 2001년 동해 부이(buoy)를 시작으 로 포항 부이, 거제 부이 등 외해역에 실시간 파랑관측부이 를 설치·운영 중에 있으며 지속적으로 확대 구축하고 있다. 국립해양조사원은 KOGA(Korea Ocean Gate Array) 파랑관측부 이를 기반으로 국가해양관측망을 구축, 운영 중에 있다. 하 지만 이러한 파랑관측부이는 유지·운영의 한계로 간헐적인 결측 및 관측값의 오류가 발생하게 되며, 그에 따른 통계값 또한 오류를 포함하게 된다. 또한 장기관측되는 파랑관측점 은 외해역에 국한되어 있어, 연안역에서의 침식원인 규명을 위한 조사분석, 침식방지설계 등에는 그 활용이 제한적이다.

    파랑후측모델링과 관련된 연구로 Lee and Jun(2006)은 과거 의 기상 자료로부터 바람장을 구하고 파랑을 추산하는 역추산 자료(hindcast data) 생성 시스템을 구축하고 1979년부터 2003 년까지의 ECMWF(European Center for Medium-range Weather Forecasts; 유럽중규모예보센터) 바람 자료와 HYPA(HYbrid PArametrical) 모델을 사용하여 파랑자료를 산출하였다. 양자 에는 모두 1/6° 격자 시스템이 사용되었으며 태풍에 의한 이 상파와 역추산 자료 생성 시스템의 결과를 조합한 자료에 대한 극치해석을 통하여 재현빈도별, 16방위별 및 재현빈도 별 심해파 조건을 제시한 바 있다. Jeong et al.(2012)은 장기파 랑관측 분석자료와 천해파 수치모형실험을 통하여 동해안 강 릉해역의 천해설계파를 비교·분석하였으며, Chun et al.(2014) 은 동계 폭풍파랑에 대하여 파랑후측모의실험을 수행하여 관측결과와의 비교를 통해 그 적용성을 검토한 바 있다.

    파랑후측자료를 이용한 연구로 Cho et al.(2013)은 한정된 파랑정보에 대해 통계적 모수추정방법을 적용하여 관측기 간이 증가할수록 관측정보 추정오차가 감소하는 경향을 보 였으며, Seo et al.(2008)은 우리나라 연안에서의 심해파에 대 한 통계적 특성을 기술하였다. Song et al.(2004)은 장기 파랑 후측자료를 이용하여 우리나라 연안의 파랑에너지 부존량 분포를 추정하고 파력발전 최적입지 선정에 활용한 바 있 다. Kim et al.(2011)Song et al.(2004)이 사용한 후측 자료를 이용하여 연안의 파력 부존량을 제시한 바 있다.

    본 연구에서는 연안역에서 연안침식의 원인분석 및 파랑 의 통계특성 분석을 위하여 파랑관측자료와 더불어 후측바 람자료(hindcasting wind data)를 활용한 파랑예측 수치모델 링을 수행하여 연안역에서의 장기간의 파랑자료를 생산하 고자 한다. 파랑후측 모델링을 위한 공간적인 바람자료로 ECMWF 자료를 활용하였으며, 파랑후측 모델링 결과와 관 측자료를 비교 검증하였다. 이를 통해 수치모델을 이용한 파랑후측모델링 결과의 유효성에 대하여 검토하였다.

    2.우리나라 파랑관측 현황

    우리나라 파랑관측은 2015년 8월 현재 국립해양조사원에 서 조위관측소 8개 지점, 해양관측소 6개 지점, 해양관측부 이 9개 지점(3개 지점은 이안류 관측), 종합해양과학기지 이 어도의 1개 지점 총 24개 지점에서 파고관측이 이루어지고 있으며, 기상청에서는 해양기상부이 11개 지점, 파고부이 43 개 지점, 총 54개 지점에서 파고관측이 이루어지고 있다. 그 리고 기타 연구기관 및 산학기관에서 개별적으로 파랑관측 을 수행하고 있다(Fig. 1). 한편, 기상청에서 운영하고 있는 파고부이 43개 지점은 연안역에서 관측되고 있으나 파향정 보를 제공하지 않으며, 이는 국립해양조사원의 연안역 파랑 관측점에서도 마찬가지다. 파향정보를 제공하는 관측점들은 대부분 연안역이 아닌 외해역 위주로 설치되어 있다.

    3.파랑후측모델링

    3.1.사용모형

    우리나라 연안역에서의 장기파랑 산출을 위하여 파랑후측 모델링을 수행하였다. 적용된 수치모델은 네델란드 Deltares 에서 개발한 SWAN(Simulation WAves Nearshore) 모델(Booij et al., 1999)로 파랑에너지의 천수(shoaling), 굴절(refraction), 회절(diffraction), 흐름, 바람에 의한 에너지 생성, 백파(white capping), 쇄파(wave breaking) 등에 의한 에너지감쇠, 파랑간 의 4차 비선형 현상, 바닥마찰 등을 모의할 수 있어 주어진 바람과 해저면 및 해류조건으로부터 연안역, 호수 및 하구 등에서의 파랑계산이 가능하다. 모델의 기본방정식은 다음 과 같이 파작용 평형방정식을 사용한다(Hasselmann et al., 1973).

    t N + x c x N + y c y N + σ c σ N + θ c θ N = S tot σ
    (1)

    위 식에서 N은 파작용 밀도이고, cx,cyx,y공간에서 N의 이동속도를 나타내며, cσcθσθ공간에서 N의 속도를 나타내고 주파수 변화와 굴절효과를 포함하고 있다. 여기서 파작용 밀도 N은 다음의 파에너지 밀도(wave energy density) 를 상대 주파수로 나눈 값을 나타낸다.

    N σ , θ = E σ , θ σ
    (2)

    그리고 식(1) 우변항 Stot는 다음과 같이 천해에서 파의 성 장과 소멸에 관련된 항을 포함한다.

    S tot = S in + S nl 3 + S nl 4 + S ds , w + S ds , br
    (3)

    여기서 Sin은 바람에 의한 파의 성장을, Snl3Snl4는 3파 (3-wave)와 4파(4-wave) 상호 작용을 통한 파랑 스펙트럼 성 분간의 비선형 에너지 전달, Sds,w는 백파에 의한 에너지 소 실, Sds,bSds,br는 바닥 마찰과 수심으로 인한 쇄파의 에너 지 소실을 나타낸다. 파랑모델은 각 격자에서 파랑 에너지 밀도가 계산되며 이 파랑 에너지 밀도로부터 다음 식(4) ~ (6)과 같이 유의파고(Hs ), 평균 파향(Dir), 평균 파주기(Tm) 가 계산되어 진다(The SWAN team, 2008).

    H s = 4 E w , θ dwd θ
    (4)
    Dir = arctan sin θ E σ , θ d σ d θ cos θ E σ , θ d σ d θ
    (5)
    T m = 2 π wE w , θ dwd θ E w , θ dwd θ 1
    (6)

    3.2.모형 구축 및 실험조건

    우리나라 연안에 대한 파랑후측모델링을 수행하기 위한 수치모의 계산영역은 경도 및 위도 방향으로 각각 120°E ~ 150°E, 22.4°N ~ 47.6°N 이며, 이에 대한 격자개수는 600 × 504 로 황해 및 동중국해, 동해 전역을 포함하는 영역이다. 그리 고 모형의 격자해상도는 일반적으로 제공되는 바람입력자 료의 해상도가 1/10° 이상인 것을 감안하여, 계산 시간 및 모 형 재현성을 고려한 1/20°(약 5 km) 해상도의 격자망을 구축 하였다(Fig. 2). 이러한 격자해상도는 Lee and Jun(2006)의 1/6° 해상도보다 높으며, 해안선 및 수심은 국립해양조사원에서 발행하는 수치해도 자료를 사용하였다.

    우리나라 서·남해와 같이 조차가 큰 지역에서는 변화하 는 수위를 고려하여 수치모델링을 수행하는 것이 바람직하 나, 본 연구에서는 바람자료를 활용한 파랑후측모델링의 가 능성을 검토하는 것으로 한정하여 실제 변화하는 수위조건 을 고려하지는 않았다. 또한 실제 흐름과 파의 상호작용도 고려하지 않았다.

    파랑후측모델링 수행시 정확한 파랑결과를 산출하기 위 해서는 정확도 높은 바람자료가 중요하기에 모델 수행기간 에 포함되는 2001 ~ 2014년의 14년간 바람자료에 대해 고해 상도의 최신자료를 제공받아 모델입력 자료로 사용하였다. 2001년부터 수치모델링을 수행한 이유는 검증에 활용되는 기 상청 부이 파랑관측자료가 2001년부터 제공되기 때문이다. 본 연구에서는 ECMWF, NCEP(National Centers for Environmental Prediction) 및 JMA-MSM((Japan Meteorological Agency-Meso Scale Model)의 3개 기관에서 제공하는 바람자료를 검토하고 공간해상도, 시간간격 및 자료기간 등을 고려하여 ECMWF 자료를 활용하였다. 3개 기관의 바람자료에 대한 비교·분석 결과는 다음 절에서 다루기로 한다.

    SWAN 모형은 주파수 및 파향에 대한 2차원 파랑스펙트럼 모형이며, 본 연구에서는 주파수 분할을 0.0464~1 Hz까지 40개로 분할하였다. 방향에 대해서는 10° 간격으로 36개로 분 할하였고, JONSWAP(JOint North Sea WAve Project) 스펙트럼 을 사용하였으며, 방향분산계수(directional spreading coefficient) 는 너울과 같은 장주기파 모의에 적합한 Smax=25에 해당하 는 값을 적용하였다. 연구에서 활용한 바람자료 및 모델 구 축에 대한 내용은 Table 1에 제시하였다.

    3.3.바람자료의 비교분석

    파랑후측모델링의 정확도에 중요한 요인으로 작용하는 바람입력자료에 대해 분석을 실시하였다. 모델 수행 시 정 확도 높은 파랑결과를 산출하기 위해서는 정확도 높은 바람 자료의 사용이 중요하며, 본 연구를 수행하기에 앞서 각 기 관별로 제공하고 있는 바람자료에 대해 정확도를 비교·분석 하였다.

    비교·분석한 바람입력자료는 미국 NOAA(National Oceanic and Atmospheric Administration) 산하기관인 NCEP에서 제공하 는 바람과 유럽중기예보센터의 ECMWF, 일본 기상청에서 제공하는 JMA-MSM의 모델 자료이며 보다 상세한 설명은 Table 2에 제시하였다.

    바람에 의한 파랑비교 시점은 2012년 8월 서해안에 내습 한 15호 태풍 볼라벤(BOLAVEN)에 의한 파랑결과를 비교·분 석하였으며, Fig. 3은 태풍 볼라벤 내습시 각 기관별 바람장 을 제시한 그림으로 각 해상도에 따라 바람공간장이 다름을 확인할 수 있다. 그림 표현 시 NCEP은 벡터 스킵(vector skip) 을 하지 않았으나, ECMWF은 벡터 스킵을 5개, JMA-MSM은 10개의 벡터를 스킵하여 그림을 제시하였으므로 자료 자체 의 해상도와는 무관하다.

    각 기관별 바람입력자료에 따른 모델 파랑결과와 기상청 파랑관측 부이자료를 Fig. 4에 비교·제시하였다. 그림에서 보 이는 바와 같이 해상도가 가장 낮은 NCEP의 경우 풍속 및 파랑 재현성이 가장 낮게 묘사되고 있다. 그리고 ECMWF와 JMA-MSM은 시기별 차이가 있으나 전체적으로 격자해상도 가 높고, 자료시간 간격이 1시간인 JMA-MSM의 풍속 및 파랑 재현성이 보다 더 높은 것으로 분석되었다. Table 3의 결과를 살펴보면, 덕적도(DJD) 부이 자료의 경우 NCEP, ECMWF 그 리고 JMA-MSM의 최대유의파고 오차가 3.1 m, 1.1 m, 0.0 m로 각각 나타났고, 그에 따른 RMSE(Root Mean Square Error)도 1.37 m, 0.92 m, 0.68 m로 점차 낮아지는 결과를 보이고 있으 며, 이러한 경향은 거제도(GJD) 부이에서도 유사하게 나타나 고 있다.

    우리나라 연안역에서 파랑후측모델링을 수행함에 있어 1 시간 간격, 고해상도 격자의 JMA-MSM의 바람자료가 파랑 모델 수행 시 정확도가 가장 높게 계산되고 있으나 본 자료 는 2007년부터 구축되어 있어 장기간의 파랑후측모델링을 위한 자료로 사용하기에는 한계성이 있다.

    이에 본 연구에서는 JMA-MSM 자료 다음으로 바람자료의 연속성을 고려하고, 해상도 및 파랑 예측 시 정확도가 높으 며, 자료의 구축 기간이 30년 이상인 ECMWF 자료를 사용하 고자 한다.

    3.4.모형검증

    모형의 검증은 Fig. 5의 총 11개 정점에 대하여 관측값과 모델값을 비교 및 분석하였으며, 그림에서는 해운대(HUD), 통영(TY), 덕적도(DJD), 칠발도(CBD), 마라도(MRD), 거문도 (GMD) 및 거제도(GJD)에 대한 결과를 도시하였다. 전반적으 로 RMSE가 지역별 최대 0.6 m에서 최소 0.3 m로 재현성이 높게 분석되었다.

    한편, 연속 파랑자료의 시계열 검증에서 상기 7개 정점에 대하여 Fig. 6과 같이 상대적으로 결측값이 거의 없는 2014 년 2월 ~ 6월까지의 관측값과 모델값의 유의성을 검토하였 다. 대부분의 정점에서 관측값과 모델값이 잘 일치하였으나 통영(TY) 정점의 경우에는 이벤트 시기에 모델값이 관측값 보다 다소 과소평가되는 결과를 보였다. 덕적도(DJD) 정점 에서는 일부 기간에서 관측값보다 과대평가되는 것으로 나 타났다. 이러한 이유는 관측부이의 위치가 인접 도서와 가 까워 지형 및 수심의 영향을 받고 있으나 모델이 이를 정확 히 재현하지 못하는 것으로 파악된다. 그리고 Fig. 6의 마라 도(MRD)의 a)기간과 거제도(GJD)의 b)기간에서 관측값의 결측구간에 대해 모델값이 유의미하게 재현되고 있음을 확 인할 수 있다. 이는 파랑관측부이의 이상에 따른 결측자료 의 발생 및 장기 관측자료가 부재한 정점에 대해서 현실적 으로 파랑후측모델링 방법이 차선책으로 활용될 수 있음을 뜻한다.

    한편, 파랑후측모델링 결과의 파향정보를 검증하기 위하 여 대상 검증점(Fig.5(a)) 중 상대적으로 파향관측 정보의 신뢰성이 높은 국립해양조사원의 해운대(HUD) 부이를 대상 으로 파향 검증을 수행하였다(Fig. 6(b)). 검증결과를 살펴 보면, 관측 파고가 1 m 이하로 낮을 경우에는 파향의 방향 분산성이 크게 나타나지만 전반적으로 파랑후측모델링 결 과가 관측 파향의 시계열(time series)을 잘 재현하고 있다. 이 러한 결과는 국립해양조사원 해운대 파랑관측부이가 비교 적 연안에 인접하고 있는 점(point) 관측 자료이나 파랑후측 모델링 결과는 수평방향으로 5 km × 5 km 격자의 평균 공간 파랑장임을 고려할 때, 제시된 검증 결과는 매우 만족스러 운 것으로 판단된다.

    모형의 검증위치 정점에서 고파랑이 발생한 시점에 대한 최대 유의파고 검증을 하고자 강정(KJ), 진하(JH), 후포(HP), 소리도(SRD) 정점에 대해 비교 분석한 결과를 Table 4에 제 시하였다. 결과를 보면 지역적인 특징 및 고파랑 발생시점 에 대한 시기적인 차이는 있으나 전반적으로 유의파고의 평 균오차는 강정(KJ)의 경우 0.3 m, 소리도(SRD) 및 진하(HJ) 의 경우 0.2 m로 만족할 만한 검증결과를 보이고 있다. 그러나 후포(HP)의 경우, 검토 대상기간 중 2013년 12월에 대해 관 측자료와 비교시 2.04 m의 오차(관측값 5.96 m, 모델값 3.92 m)를 보이는 것으로 나타났다. 이는 2013년 12월 20일 21 ~ 22시에 파고값이 4 m에서 급격히 6 m로 증가하는 형태를 보 이고 있으나, 모델값은 이러한 현상을 제대로 재현하지 못 하는 것으로 나타났다. 하지만 최대파고 6 m를 재현하는 데 에는 다소 불만족스럽지만 최대파고 발생시점 전후의 4 m 정도의 고파랑은 모델이 잘 재현하는 것으로 나타났다. 이 러한 현상은 입력 바람자료의 시간간격이 6시간 간격으로 최대풍속을 보이는 시점을 고려하지 못하였기 때문으로 사 료된다.

    4.결 론

    본 연구에서는 연안역에서의 파랑특성 분석을 위하여 바 람자료를 이용한 파랑후측모델링을 수행하였다. 앞서 설명 한 바와 같이 파랑특성을 분석하기 위해서는 장기간의 파랑 관측자료를 통한 분석이 필요하나 원하는 기간, 원하는 지 점에 대해 결측없는 자료의 확보는 쉽지 않으며 특히, 연안 역에서의 파랑관측자료를 확보하는 것은 매우 어려운 것이 현실이다. 이에 본 연구에서는 ECMWF 바람자료를 이용한 후측모델링의 가능성에 대하여 검토하였고, 가용한 파랑관 측자료를 활용하여 모델의 검증정도를 정량적으로 제시하 였다.

    본 연구의 결과를 요약하면, 파랑후측모델링 수행을 위해 현재 수준에서 장기 바람자료로 가용한 ECMWF 바람자료를 활용하여 파랑후측자료를 생산하였다. 생산된 자료는 파랑 관측부이 자료와의 검증을 통하여 RMSE 값 평균 0.45 m의 유의할만한 신뢰도를 확인하였다. 이를 통해 마라도(MRD) 정점에서와 같이 기존 파랑관측자료의 결측구간에 대한 파 랑정보를 유의할만한 수준으로 재현함을 확인할 수 있었다. 이는 앞서 언급한 바와 같이 결측자료가 있거나 장기 관측 자료가 부재한 현실에서는 본 파랑후측모델링 방법이 차선 책으로 활용될 수 있음을 의미한다. 다만, 후포(HP)에서와 같이 일부 정점에서 이벤트가 발생할 경우 모형에 입력되는 수심이나 격자크기, 바람자료의 시간간격, 해상도 등에 의하 여 일부 기간에 대한 파랑의 과소 또는 과대평가는 보완되 어야 할 부분이다.

    본 파랑후측모델링 결과는 연안역에서의 침식원인규명 특히 이벤트 시기의 파랑특성과 연계한 분석이 가능하며, 원하는 연안지점에서의 파랑후측정보를 생산할 수 있어 연 안재해취약성평가 등에도 활용이 가능하다.

    Figure

    KOSOMES-21-599_F1.gif

    Location of wave buoys.

    KOSOMES-21-599_F2.gif

    Model domain and bottom topography.

    KOSOMES-21-599_F3.gif

    Comparison of wind fields during typhoon Bolaven(1215)

    KOSOMES-21-599_F4.gif

    Significant wave height driven wind fields during Typhoon Bolaven.

    KOSOMES-21-599_F5.gif

    Verification of wave results at wave buoy points.

    KOSOMES-21-599_F6.gif

    Verification of time series at wave buoy points.

    Table

    Introduction of wave numerical modelling

    Details of wind fields

    Comparison of max. significant wave heights at buoy points

    Comparison of max. significant wave heights at buoys

    Reference

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