담수와 염수가 적절히 혼합되어있는 만에서는 굴과 가리비 미역 등의 양식업이 활발히 이루어지고 있다. 이러한 바다생물 특히, 미역의 경우는 염분농도가 13psu 이하의 상태가 장시간 유지될 경우 심한 피해를 입는다는 보고가 있다. 그러므로 만에서의 염분분포 파악은 자연환경의 적절한 활용 및 자연재해의 예방적 측면에서 매우 중요하다고 사료되어진다. 본 연구에서는 만에서의 염분분포를 파악하기 위하여 위성영상을 활용하였다. 위성영상은 현지관측이 어려운 홍수기에도 데이터 취득이 가능하며, 대상 지역 전체를 한눈에 볼 수 있는 면분포를 제공한다는 장점이 있다. 본 연구에서 수행한 구체적인 방법은 다음과 같다. 첫째, 위성영상과 탁도와의 높은 상관을 이용하여 위성영상을 탁도 분포로 변환하였다. 둘째, 현지 관측으로부터 얻은 염분과 탁도와의 상관관계를 이용하여 탁도 분포를 염분 분포로 변환하였다. 끝으로, 본 추정수법은 현지관측결과와의 검증을 통하여 타당성을 입증하였다. 결론적으로, 본 수법은 현지관측에 드는 비용절감과, 관측 데이터가 부족한 홍수기의 자연현상 파악등에 그 활용 가치가 있다고 확인되었다.
염분은 해양의 밀도를 결정하는 중요한 변수이자 전지구 물의 순환을 나타내는 주요 인자 중 하나이다. 해상염분 관측은 선박을 이용한 현장조사, Argo 플로트, 부이를 통한 조사가 주로 수행되어 왔다. 2009년 염분관측 인공위성이 발사한 이래로, 위성 염분자료를 이용하여 전 지구 해역에서 표층 염분 관측이 가능해졌다. 그러나 위성 염분자료는 다양한 오차를 포함하기 때문에 연구 자료로 활용하기에 앞서 정확도 검증과정이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 2015년 4월부터 2020년 8월까지 Soil Moisture Active Passive (SMAP) 위성 염분자료와 이어도 해양과학기지에서 제공하는 실측 염분자료 간의 정확도 및 오차특성을 비교 분석하였다. 총 314개의 일치점을 생산하였으며, 염분의 평균제 곱근오차 및 평균편차는 각각 1.79, 0.91 psu로 제시되었다. 전반적으로 위성 염분이 실측 염분보다 과대추정 되는 것으로 나타났다. 위성 염분의 오차는 계절, 표층 수온, 풍속과 같은 다양한 해양 환경적 요인에 의존성을 보였다. 여름철 위성 염분과 실측 염분의 차이는 0.18 psu 이하로 저수온보다는 고수온에서 위성 염분의 정확도가 증가하였다. 이는 센서의 민감도에 따른 결과였다. 마찬가지로 5m s-1 이상 풍속 조건에서 오차가 줄어들었다. 본 연구결과는 연안에서 위성 염분자료를 활용할 경우에는 특정한 연구 목적에 적합한지 확인하여 제한적으로 사용하여야 함을 제시한다.
홍수 혹은 융설로 인한 대량의 담수유입은 만에서의 염분농도를 급격히 저하시키며, 그러한 변화는 근해 생물들의 서식환경을 파괴하는 경우도 있다. 그러므로 자연환경의 적절한 활용 및 생물들의 보호를 위해 만에서의 염분분포를 정량적으로 파악하는 연구는 매우 중요하다. 본 연구에서는 1차적으로 위성영상과 탁도와의 상관성을 조사하고, 2차적으로는 탁도와 염분농도와의 상관성을 이용하여 만에서의 염분분포를 구하였다. 본 연구의 주요 성과는 다음과 같다. 첫째 위성영상의 RGB밴드와 탁수와의 변별력 평가를 위해 만을 4개 구역으로 분할하여 비교하였으며, Band2와 Band3의 조합이 탁수거동 재현에 가장 효과적임을 규명하였다. 둘째 관측소로부터 하구까지의 도달시간을 계산한 후 상류에서 관측된 탁도로부터 하구의 탁도를 추정하였다. 셋째 하구에서의 탁도와 심해의 염분농도와의 관계를 이용하여 위성영상을 염분분포로 변환하였다. 본 연구에서 제시된 만에서의 염분분포 조사방법은 대상지역의 공간적 특성을 고려해 볼 때 비교적 신뢰할 만하다고 사료된다.
본 연구에서는 기상청에서 2018년부터 운영 중인 전지구 해양자료동화시스템 GODAPS에 대하여 소개하였으며, 2015년 2월부터 2016년 1월까지 일년간의 실험 수행을 통한 결과를 분석하여 이 시스템의 특성을 살펴보았다. GODAPS는 크게 해양-해빙 모델과 3차원 변분법 기반의 자료동화 시스템으로 구성되어 있고, 전지구적으로 수집된 현장 및 위성 관측자료를 자료동화하여 매일 1회 분석장과 예측장을 생산한다. 이때 해수면온도, 수온과 염분 프로파일, 해수면고도 변이, 그리고 해빙농도 관측자료를 자료동화한다. 분석증분 및 배경장/분석장으로부터의 관측증분에 대한 분석, 자료동화를 적용하지 않은 실험과의 비교 등을 통해 GODAPS 자료동화 결과를 비교검증하였다. 자료동화는 관측자료들을 효과적으로 활용하고 있었으며, 전지구 규모에서 편차를 줄인 분석장과 예측장을 생산하고 있는 것으로 나타났다. 이외에도, 변동성이 강한 중위도 해역의 쿠로시오와 걸프만 해류의 중규모 현상을 재현하는데 있어서도 결정적인 영향을 미치는 것으로 확인하였다. 해양초기장을 향상시키기 위해서는 모델과 자료동화 기술의 개발과 더불어, 다양한 관측자료를 활용하는 것이 중요하다. 하지만, 현업에서 활용할 수 있는 해양관측자료는 한계가 있으며, 따라서 가용한 자료를 자료동화 과정에 포함시키는 노력이 요구된다. 수온에 비해 염분의 경우 상대적으로 관측자료가 부족한데, 최근에는 SMAP (Soil Moisture Active Passive) 등 인공위성을 활용한 표층 염분자료가 제공되고 있으며, 기상청에서도 자료동화 과정에 독립적인 위성 염분자료를 활용한 분석장 검증 및 자료동화에 직접적용하는 연구를 추진하고 있다. 특히, 표층 염분의 자료동화를 통해 열대해역의 혼합층 깊이가 개선되고, 결과적으로 기후예측성을 향상시키는 연구결과(Hackert et al., 2020) 등을 고려할 때, 향후 위성관측 표층염분의 자료동화는 기후예측 분야에 있어서 점차 중요해질 것으로 판단된다. 본 연구의 실험결과에서도 GODAPS의 염분 관측증분 오차가 표층에서 상대적으로 크게 나타나고 있어, 해양초기장의 정확성을 높이고 나아가 기후예측성을 높이는데 위성 염분자료가 효과적으로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
매년 여름철 양자강에서 유출되는 저염분수는 동중국해 뿐만 아니라 제주도 주변 해역의 염분 변화에 큰 영향을 미치며 때때로 그 영향은 한반도 연안에 국한되지 않고 대한해협을 통과하여 동해 외해 까지 확장되기도 한다. 한반도 주변으로 확장된 양자강 유출수는 해양 물리 및 생태학적으로 많은 영향을 끼치며 어업 및 양식업에 큰 피해를 유발하기도 한다. 그러나 현장조사의 한계점 때문에 동중국해에서 확산되는 저염분수를 지속적으로 관측하기에는 현실적으로 어려움이 있다. 이러한 이유로 양자강 유출수의 확산을 실시간으로 모니터링하기 위해 인공위성을 활용한 표층 염분 산출 연구가 많이 진행되어 왔다. 본 연구에서는 시간 및 공간 해상도가 상대적으로 좋은 GOCI(Geostationary Ocean Color Imager)를 활용한 동중국해 표층 염분 산출 알고리즘을 개발하였다. 알고리즘 개발을 위해 기계학습 기법 중 하나인 MPNN(Multilayer Perceptron Neural Network)을 이용하였으며, 출력층에는 SMAP(Soil Moisture Active Passive) 위성의 표층 염분 자료를 활용하였다. 이전 연구에서 2016년 자료를 이용한 표층 염분 산출 알고리즘이 개발되었으나 본 연구에서는 연구 기간을 2015년 부터 2020년까지로 확장하여 알고리즘 성능을 개선하였다. 2011년부터 2019년까지 동중국해에서 관측된 국립수산과학원의 정선조사자료를 이용하여 알고리즘 성능을 검증한 결과로 R2는 0.61과 RMSE는 1.08 psu로 나타났다. 본 연구는 GOCI를 이용한 동중국해 표층 염분 모니터링 알고리즘 개발을 위해 수행되었으며, 향후 GOCI-II의 표층 염분 산출 알고리즘 개발에 많은 기여를 할 것으로 기대된다.
염분의 변화가 심한 황해의 해양환경 조건에서 정확한 해수음속을 산출하기 위한 논리적 방안을 제시하였다. 본 방안은 미항공우주국에서 개발한 Aqua 및 Soil Moisture Active Passive(SMAP)위성자료를 기반으로 하계절 30.5 psu 미만의 저염분수의 확장과 수온역전 현상 발생 위치를 식별하고 그 위치에 수심별 수온염분 측정센서인 Conductivity, Temperature, and Depth(CTD)가 탑재된 해양관측용 무인체계를 투입하여 음속이 적재적소에 정확히 측정하는 방안을 제시하였고 이의 원활한 수행을 위한 흐름도(flow chart)로 정리하였다. 본 방안을 통하여 염분의 변화폭이 증대되는 특이 해양환경을 조기에 식별하여 소모성 연직 수온 측정기인 Expandable Bathy Thermograph (XBT)로 음속을 계산할 때 정확도의 저하가 발생 되지 않도록 하였다.
해양 내의 다양한 물리적 변화는 수온과 염분의 지속적인 변동에 의해 결정된다. 수온과 더불어 넓은 영역의 염분 변화를 파악하기 위해서는 인공위성 자료에 의존할 수밖에 없다. 그럼에도 불구하고 염분을 관측하는 위성인 Soil Moisture Active Passive (SMAP)는 낮은 시·공간 해상도로 인해 연안 근처에서 빠르게 변화하는 해양환경을 관측하기에는 어렵다는 한계가 존재한다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 연구에서는 천리안 해양 관측 위성의 정지궤도 해색 센서인 Geostationary Ocean Color Imager-II (GOCI-II) 원격반사도 자료를 입력자료로 하여 고해상도 표층 염분을 산출하는 Multi-layer Perceptron Neural Network (MPNN) 기반의 알고리즘을 개발하였다. SMAP과 비교한 결과 coefficient of determination (R2)는 0.94, root mean square error (RMSE)는 0.58 psu 그리고 relative root mean square error (RRMSE)는 1.87%였으며, 공간적인 분포 또한 매우 유사한 결과를 나타냈다. R2의 공간 분포는 0.8 이상을 보여주었으며 RMSE는 전반적으로 1 psu 이하의 낮은 값을 보여주었다. 이어도 과학기지에서의 실측 염분값과도 비교하였지만 상대적으로 조금 낮은 결과를 보여주었다. 이에 대한 원인을 분석하였으며, 산출된 GOCI-II 기반 고해상도 염분 자료를 활용하여 2022년 11호 태풍 힌남노에 의한 하루 동안의 동중국해 표층 염분 변화를 표준편차로 계산하였다. 그 결과 SMAP에서 관측할 수 없는 시공간의 염분 변화를 고해상도의 GOCI-II 기반 염분 산출물을 통해 확인할 수 있었다. 따라서 본 연구를 통해 시간 단위로 변화하는 해양환경 모니터링에 큰 기여를 할 것으로 기대된다.
성공적인 국제 Argo 사업을 통해 얻어진 고해상도의 수온 및 염분 프로파일들을 이용하여 준실시간으로 3차원 전지구 해양 상태의 재현이 가능해졌으며, 전지구 해양 자료 분석 연구에 대한 관심 또한 크게 증가하였다. 본 연구에서는 XBT와 Argo 자료의 계통 오차, 열염분 해수면 높이 및 인공위성 관측 자료와의 해수면 수지 불일치, 해양 열용량 변동 및 객관 분석장 개발 현황 등 최근의 자료 분석 연구의 주요 쟁점들에 관해 정리하였다. 특히 동아시아 해역에서의 지역 규모 해양 기후 변화 분석에 앞서 매우 신중한 해양 자료의 품질 관리 및 전구 규모의 해양 변동에 관한 이해가 필요하다는 것을 강조하였다.
황해와 동중국해의 해황 변동에 관한 연구는 현장관측을 중심으로 체계적으로 많이 수행되어 왔지만, 인공위성자료를 이용한 황해와 동중국해의 해황 변동 연구는 미비한 실정이다. 이것은 인공위성자료를 통해 얻을 수 있는 관측항목이 표층수온자료에 국한되어 있었기 때문이다. 그러나 SeaWiFS 해색위성과 같은 인공위성자료들을 이용하여 부유물 농도, 엽록소 농도 등이 원활하게 생산되고 있으며 최근 연구결과에 의해 염분과 유향성분 등도 추정 및 추출이 가능케 되었으므로 이들 인공위성자료를 이용한 황해와 동 중국해의 해황 변동에 관한 연구를 수행하게 되었다. 특히 2004 년도는 계절변동에 있어서 이상기후의 해라고 점철되고 있다. 2004년 봄철의 폭설과 일시적인 고온현상, 여름철에는 10 년만의 무더위, 겨울철에는 36년만에 가장 포근한 날씨가 지속되었다. 이러한 이상기후의 발생은 해양과 대기의 상호작용에 의해서 기인했을 것이라고 생각되어 한반도 주변 해역에서 황해와 동중국해의 해황변동이 연안 해역의 해황변동과 어떠한 연관성이 존재하고, 이러한 요인들은 2004년도에 발생한 이상기후와 어떤 상관관계를 갖는지 연구하기 위한 기초연구를 진행하였다. 2003년 12월 - 2004년 2월과 2004년 12월 - 2005년 2월에 동일한 시기에 관측된 NOAA 표층수온 분포 영상 자료들을 황해와 동중국해 해역을 중심으로 월별로 비교해보면 2003년 12월 2004년 1월에 관측된 표층수온 분포값보다 2004녀 12월 - 2005년 1월에 관측된 표층수온 분포값이 상대적으로 높은 분포 특성을 나타내고 있었다. 이와 같은 현상은 국립수산과학원의 2004년 10월과 12월의 정선관측자료에서도 나타나고 있었다. 그러나 이와는 반대로 2004년 2월에 관측된 표층수온 분포값보다 2005년 2월에 관측된 표층수온 분포값이 상대적으로 낮은 분포 특성을 나타내고 있었다. 따라서 인공위성자료를 이용한 황해의 2004년 해황 분석 결과는 이상수온 상승의 원인이 쿠로시오 해류의 변동과 관련성이 높다고 판단되며 이에 대한 지속적인 연구가 현재 진행중에 있다.
1976년, 1980년 11월에 실시된 해양관측 자료와 인공위성에 의한 적외선 사진을 이용하여 대한해협 근해의 전선구조에 대하여 연구하였다. 수온 및 염분전선의 위치는 서로 일치하며 40∼60km의 파장과 15∼20km의 진폭을 갖는 사행운동을 한다. 전선대의 연안쪽 경계를 따라서 33%미만의 염분극소지역이 나타난다. 전선대의 폭은 대체로 내부변형반경인 5∼10km에, 밀도전선면이 경사진 폭은 내부변형반경의 두배에 해당된다. 4∼5일 간격으로 찍은 일련의 적외선 사진들은 해저지형이 매우 완만한 대한해협 서쪽 해역에서 전선대의 변형 이 특히 심하게 일어남을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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