Wavelet Analysis of Swells in the East Sea

동해 너울에 대한 웨이블릿 분석

  • Kim, Tae-Rim (College of Ocean Science & Technology, Kunsan University) ;
  • Lee, Dong-Young (Climate Change & Coastal Disaster Research Department, Korea Ocean Research and Development Institute)
  • 김태림 (군산대학교 해양과학대학) ;
  • 이동영 (한국해양연구소 기후연안방재연구부)
  • Published : 2008.12.31

Abstract

Swell data observed in the East Sea in February, 2008 were analyzed using wavelet method. The wavelet analyzed results show detailed time series variation of wave group, peak frequency and spectrum. The comparison of time averaged wavelet spectrum with fourier spectrum turn out to be very similar in terms of spectrum shape and peak frequency evolution but the peak frequency wave energy and the significant wave height show discrepancies. Wavelet analysis can detect the change of spectrum in time as well as in frequency and very efficient to study transient and irregular phenomena such as freak waves and abnormal swells in the ocean. More analysis with more wave data are needed for future application.

2008년 2월에 동해안에서 발생하였던 너울 관측 자료에 대하여 웨이블릿 방법을 사용하여 분석하였다. 시간에 따른 파군, 첨두 주파수 및 스펙트럼의 변화를 볼 수 있었으며 그 결과를 시간에 따라 평균하여 푸리에 스펙트럼과 비교한 결과 시간에 따른 형태나 첨두 주기의 변화는 유사하게 나왔으나 첨두 주파수 에너지와 유의 파고에 있어서는 차이를 나타냈다. 웨이블릿 분석 방법은 주파수 뿐 만 아니라 시간에 따른 스펙트럼의 변화를 볼 수 있어서 이상 파랑이나 갑작스러운 너울과 같은 일시적이고 불규칙적인 현상 연구에 효과적 것인으로 보이며 향후 우리나라 파랑 자료에 대한 많은 적용과 분석 연구가 필요하다.

Keywords

References

  1. 문동준 (1998). Wavelet을 이용한 항만 부진동 연구. 이학석사 학위논문, 부산대학교 대학원 해양학과
  2. 우승범, 오유라, 승영호 (2008). Wavelet 분석을 활용한 서해안 이상파도 원인 파악에 대한 연구. 한국해안해양공학회 춘계학술대회 특별회의 논문집. 1-4
  3. Daubechies, I. (1990). The wavelet transform time-frequency localization and signal analysis. IEEE Trans. Inform. Theory, 36, 961-1004
  4. Daubechies, I. (1992). Ten lectures on wavelets. Society for industrial and applied mathematics, 357
  5. Keiser, G. (1994). A friendly guide to wavelets, Birkhuser, 300
  6. Komen, G.J., Cavaleri, L., Donelan, M. Hasselmann, K. Hasselmann, S. and Janssen, P.A.E.M.(Eds.) (1994). Dynamics and modelling of ocean wves, Cambridge, 532
  7. Kwon, S.H., Lee, H.S. and Park, J.S. (2003). Application of wavelet transform to problems in ocean engineering. 한국해양공학회지, 17(3), 1-6
  8. Kwon, S.H., Lee, H.S. and Kim, C.H. (2005). Wavelet transform based coherence analysis of freak wave and its impact. Ocean Engineering, 32, 1572-1589 https://doi.org/10.1016/j.oceaneng.2004.11.009
  9. Lau, K.-M., and Weng, H.-Y. (1995). Climate signal detection using wavelet transform: How to make a time series sing. Bull. Amer. Meteor. Soc., 76, 2391-2402 https://doi.org/10.1175/1520-0477(1995)076<2391:CSDUWT>2.0.CO;2
  10. Liu, P.C. (1994). Wavelet spectrum analysis and ocean wind waves. Wavelets in Geophysics. E.Foufoula-Georgiou and P. Kumar, Eds., Academic Press, 151-166
  11. Liu, P.C. (2000). Is the wind wave frequency spectrum outdated. Ocean Engineering, 27, 577-588 https://doi.org/10.1016/S0029-8018(98)00074-2
  12. Meyers, S.D., Kelly, B.G. and O'brien, J.J. (1993). An introduction to wavelet analysis in Oceanography and meteorology: With application to the dispersion of Yanai Waves. Monthly weather review, 121, 2858-2866 https://doi.org/10.1175/1520-0493(1993)121<2858:AITWAI>2.0.CO;2
  13. Mori, N., Liu, P.C. and Yasuda, T. (2002). Analysis of freak wave measurements in the Sea of Japan. Ocean Engineering, 29, 1399-1414 https://doi.org/10.1016/S0029-8018(01)00073-7
  14. Torrence, C., and Gilbert P.C. (1998). A practical guide to wavelet analysis. Bulletin of the American Meteorological Society. 79(1), 61-78 https://doi.org/10.1175/1520-0477(1998)079<0061:APGTWA>2.0.CO;2