DOI QR코드

DOI QR Code

정지궤도 해색탑재체(GOCI) 자료 활용을 위한 황해의 일차생산력 추정방법 비교

Comparison of Estimation Methods of Primary Production of the Yellow Sea for Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) Data

  • 박지수 (한국해양연구원 해양생물자원연구본부) ;
  • 유신재 (한국해양연구원 해양생물자원연구본부)
  • Park, Ji-Soo (Marine Living Resources Research Department, KORDI) ;
  • Yoo, Sin-Jae (Marine Living Resources Research Department, KORDI)
  • 투고 : 2010.04.01
  • 심사 : 2010.04.15
  • 발행 : 2010.04.30

초록

해양의 일차생산 측정에 있어 인공위성자료의 활용은 연구선 등을 활용한 기존 조사방법이 갖고 있는 시 공간상의 제한을 많이 개선할 수 있다. 하지만, 황해와 같이 탁한 해역에서의 일차생산 추정은 해수의 광학특성에 의해 여전히 많은 문제점을 가지고 있다. 본 연구에서는 현재 수준에서 가용한 황해의 일차 생산 추정방법들을 비교 평가하였다. 즉, 네 가지의 엽록소-a 추정 알고리듬과 두 가지의 일차생산 추정 알고리듬을 사용하여 각기 다른 조합들이 일차생산 추정에 있어 어떤 차이를 보이는지 알아보았다. 여덟가지 조합에 의해 추정된 황해 중부의 일차생산력은 96.5 에서 $610.2\;gC\;m^{-2}\;yr^{-1}$의 범위값을 가졌다. 최근 한 중 일 연구자들에 의해 공동으로 개발 중인 새로운 엽록소 알고리듬은 탁한 해역에서 표준알고리듬이 잘 맞지 않는 문제를 일부 해결했으나 여전히 해결해야 할 문제를 남겼다. 실측 광합성 매개변수를 새로 적용한 일차생산 추정 알고리듬 또한 개선이 필요하다.

To estimate marine primary production, satellite data are essential for providing much better spatial and temporal resolutions. However, primary production estimation for turbid coastal water such as the Yellow Sea still needs much improvement. Here we evaluate currently available methods of primary production estimation in the Yellow Sea. We focus on comparison of eight combinations from four chlorophyll-a algorithms and two primary production algorithms of the Yellow Sea. Estimated primary production by the eight combinations ranged from 96.5 to $610.2\;gC\;m^{-2}\;yr^{-1}$ in the central region of the Yellow Sea. The new chlorophyll algorithms (presently under development by Korea, China, and Japan scientists) are expected to improve the retrieval of chlorophyll-a in turbid regions compared to the standard algorithm but there are certain unresolved problems. The new algorithm for primary production (which uses adjusted physiological parameters with in-situ data) also needs further improvement.

키워드

과제정보

연구 과제번호 : 정지궤도 해색위성 활용연구지원

참고문헌

  1. 강연식, 최중기, 정경호, 박용철, 1992. 서해 중동부 연안수역과 경기만에서 일차 생산력과 동화계수에 관한 연구. 한국해양학회지, 27(3): 237-246.
  2. 문정언, 유주형, 안유환, 민지은, 최중기, 2008. 황동중 국해 엽록소 산출 알고리즘 개발에관한 연구. 한 국해양과학기술협의회 공동학술대회 논문집, 제주 ICC, 5월 29일-30일, pp.202.
  3. 문정언, 안유환, 유주형, P. Shanmugam, 2010. GOCI 해양환경분석 알고리즘 개발. 대한원격탐사학회지(본 특별호).
  4. 박지수, 2000. 춘계 황해 식물플랑크톤의 수직분포와 일차생산력. 인하대학교 석사학위논문.
  5. 유신재, 신경순, 1995. 태안반도 연안에서의 일차생산력 특성. 해양연구, 17(2): 91-99.
  6. 정경호, 박용철, 1988. 서해 경기만의 기초생산력 및 질소계 영양염의 재생산에 관한 연구. 한국해양학회지, 23(4): 194-206.
  7. 정창수, 김석현, 강동진, 홍기훈, 1991. 황해 중심부 해역의 하계 일차생산력, 영양염류 및 용존산소 동태에 관한 연구. 황해연구, 4: 89-102.
  8. 조성환, 2005. 황해의 해양환경과 식물플랑크톤 군집의 생태특성. 부경대학교 박사학위논문.
  9. 최중기, 박용철, 김용철, 이영철, 손승규, 황학진, 한범석, 정창수, 1988. 서해 연안 어장의 생산력 조사. 수진연구보고, 42: 143-168.
  10. 최중기, 1991. 황해 중.동부 연안 수역의 조석전선이 식물 플랑크톤 생산력과 분포에 미치는 영향. 한국해양학회지, 26(3): 223-241.
  11. Antoine, D., J. M. Andre and A. Morel, 1996. Oceanic primary production 2. Estimation at global scale from satellite (coastal zone color scanner) chlorophyll. Global Biogeochemical Cycles, 10(1): 57-69. https://doi.org/10.1029/95GB02832
  12. Behrenfeld, M. J. and P. G. Falkowski, 1997. Photosynthetic rates derived from satellitebased chlorophyll concentration. Limnology and Oceanography, 42(1): 1-20. https://doi.org/10.4319/lo.1997.42.1.0001
  13. Cho, B. C., J. K. Choi, C. S. Chung and G. H. Hong, 1994. Uncoupling of bacteria and phytoplankton during a spring diatom bloom in the mouth of the Yellow Sea. Marine Ecology Progress Series, 115(1-2): 181-190. https://doi.org/10.3354/meps115181
  14. Choi, J. K., J. H. Noh, K. S. Shin and K. H. Hong, 1995. The early autumn distribution of chlorophyll-a and primary productivity in the Yellow Sea, 1992. The Yellow Sea, 1: 68-80.
  15. Falkowski, P. G., 1994. The role of phytoplankton photosynthesis in global biogeochemical cycles. Photosynthesis Research, 39: 235-258. https://doi.org/10.1007/BF00014586
  16. Falkowski, P. G. and J. A. Raven, 2007. Aquatic Photosynthesis. 2nd Ed., Princeton University Press.
  17. Field, C. B., M. J. Behrenfeld, J. T. Randerson and P. Falkowski, 1998. Primary production of the biosphere: integrating terrestrial and oceanic components. Science, 281: 237-240. https://doi.org/10.1126/science.281.5374.237
  18. Gong, G. C., C. C. Hung and J. Chang, 2007. Reply to comment by Jinchun Yuan et al. on "Reduction of primary production and changing of nutrient ratio in the East China Sea: Effect of the Tree Gorges Dam?" Geophysical Research Letters, 34, L14610, doi:10.1029/2007GL029633.
  19. Hardman-Mountford, N. J., T. Hirata, K. A. Richardson, and J. Aiken, 2008. An objective methodology for the classification of ecological pattern into biomes and provinces for the pelagic ocean. Remote Sensing of Environment, 112: 3341-3352. https://doi.org/10.1016/j.rse.2008.02.016
  20. IOCCG, 2000. Remote sensing of ocean colour in coastal, and other optically-complex, waters. IOCCG Report No 3.
  21. Longhurst, A., S. Sathyendranath, T. Platt and C. Caverhill, 1995. An estimate of global primary production in the ocean from satellite radiometer data. Journal of Plankton Research, 17(6): 1,245-1,271. https://doi.org/10.1093/plankt/17.6.1245
  22. McClain, C. R., M. L. Cleave, G. C. Feldman, W. W. Gregg, S. B. Hooker and N. Kuring, 1998. Science quality SeaWiFS data for global biosphere research. Sea Technology, 39(9): 10- 16.
  23. Morel, A., and L. Prieur, 1977. Analysis of variations in ocean color. Limnology and Oceanography, 22(4): 709-722. https://doi.org/10.4319/lo.1977.22.4.0709
  24. Nishimura, S., 1983. Okhotsk Sea, Japan Sea, East China Sea. In: Estuaries and enclosed seas.Elsevier Scientific Publishing Co. Press, pp. 375-401.
  25. O'Reilly, J. E., S. Maritorena, B. G. Mitchell, D. A. Siegel, K. L. Carder, S. A. Garver, M. Kahru and C. McClain, 1998. Ocean color chlorophyll algorithms for SeaWiFS. Journal of Geophysical Research, 103(c11): 24,937-24,953. https://doi.org/10.1029/98JC02160
  26. O'Reilly, J. E., et al., 2000. Ocean color chlorophyll a algorithms for SeaWiFS, OC2, and OC4: Version 4. In: Hooker, S.B., and E.R. Firestone. (Eds.), SeaWiFS Postlaunch Calibration and Validation Analysis, Part 3. National Aeronautics and Space Administration Technical Memorandom. 2000-206892, 11:9-23.
  27. Sherman, K., and G. Hempel, 2009. The UNEP Large Marine Ecosystem Report: A perspective on changing conditions in the world's Regional Seas. UNEP Regional Seas Report and Studies No. 182. United Environment Porgramme. Nairobi, Kenya.
  28. Siswanto, E., J. Tang, Y.-H. Ahn, J. Ishizaka, S. Yoo, S.-W. Kim, Y. Kiyomoto, K. Yamada, C. Chiang, and H. Kawamura, 2010. Ocean color algorithms to retrieve chlorophyll-a, total suspended mater, and colored dissolved organic matter absorption coefficient in the Yellow Sea and East China Sea. In preparation.
  29. Son, S., J. Campbell, M. Dowell, S. Yoo and J. Noh, 2005. Primary production in the Yellow Sea determined by ocean color remote sensing. Marine Ecology Progress Series, 303: 91-103. https://doi.org/10.3354/meps303091
  30. Tang, Q., X. Jin, J. Wang, Z. Zhuang, Y. Cui and T. Meng, 2003. Decadal-scale variations of ecosystem productivity and control mechanisms in the Bohai Sea. Fisheries Oceanography, 12: 223- 233. https://doi.org/10.1046/j.1365-2419.2003.00251.x
  31. Treguer, P. and P. Pondaven, 2002. Climate changes and the carbon cycle in the Southern Ocean: a step forward. Deep-Sea Research II, 49: 1,597- 1,600. https://doi.org/10.1016/S0967-0645(02)00002-4
  32. Wu, Y. L., Y. J. Guo and Y. S. Zhang, 1995. Distributional characteristics of chlorophyll-a and primary productivity in the Yellow Sea. The Yellow Sea, 1: 81-92.
  33. Xia, C., F. Qiao, Y. Yang, J. Ma and Y. Yuan, 2006. Three-dimensional structure of the summertime circulation in the Yellow Sea from a wave-tide-circulation coupled model. Journal of Geophysical Research, 111, C11S03,doi:10.1029/2005JC003218.
  34. Yoo, S., and J. Park, 1998. Bio-optical properties in the Yellow Sea. Journal of Korean Society of Remote Sensing, 14(3): 285-294.
  35. Yoo, S., Y.-H. Ahn and J. Park, 2008. A depthresolved primary production model for stratified water in the Yellow Sea. Proceedings of SPIE, Vol. 7150, 71500Z.