본 연구에서는 부산시 용호만 해안대수층에서 전기전도도와 지하수위의 수직적인 관측을 통해, 조석에 의한 해수/담수 경계면의 변동을 산정하였다. 연구지역은 부경대학교 대연캠퍼스 기숙사 신축부지 주변 해안대수층이며, 응회질퇴적암과 안산암 및 안산암질 화산각력암 등으로 구성되어 있다. 관측공의 개발심도는 120 m, 케이싱심도는 19 m, 내경은 0.2 m, 관측공과 해안선의 이격거리는 180 m 정도이다. 전기전도도에 의해 산정된 밀도는 담수에서 997.58 $kg/m^3$, 해수에서 1020.36 $kg/m^3$ 이었다. 관측기간(2008년 8월 21일${\sim}$10월 18일) 동안 해수/담수 경계면의 변동 범위는 해수면 기준 -21.69${\sim}$-21.53 m 이었으며, 경계면의 평균 위치는 해수면 기준 -21.62 m 정도이었다. 해수/담수 경계면과 지하수위의 상관성은 매우 높게 나타났으며, 해안대수층 내 해수/담수 경계면의 변동은 조석의 일(고조, 저조) 및 보름(대조, 소조) 단위의 변동에 영향을 받고 있음이 확인되었다. 관측기간 동안 지하수위는 전반적으로 하강하는 경향을 나타내었으며, 이는 관측기간이 풍수기에서 갈수기로 전환되고 있었기 때문이다. 향후에는 지속적인 관측을 통해, 용호만 해안의 해수면 상승에 의한 내륙으로의 해수침투를 연구하고자 한다.
서해안에서 보고되고 있는 다수의 해수면 변동 곡선들은 모두 상대해수면(Relative sea-level) 변동곡선으로 사료된다. 서해안의 상대해수면 변동곡선들은 크게 1) 홀로세 해수면은 현 해수면보다 높은 적이 없었다는 학설과 2) 중기 홀로세에 해수면은 현재 해수면보다 수m 높았으며, 이 후 서서히 하강하면서 현해수면에 도달하였다는 학설로 대표된다. 전자는 절대해수면 곡선과 대비되는 반면, 후자는 빙하로부터 원거리에 위치하고 있는 대륙의 연안 역에서 나타나는 상대해수면곡선과 대비된다. 해수면 곡선 복원도에 활용된 자료들을 검토하여 보았을 때, 대부분 기 발표된 논문의 자료들을 인용하였으나, 그 인용에 있어 분석자료의 선택적 사용으로 서로 다른 결과들이 도출되었다. 그럼에도 불구하고, 후자의 자료들은 모두 군산이북지역으로부터 얻어진 것으로, 중기 홀로세 이후 서서히 하강하는 해수면 변동곡선이 군산 이북지역을 대표하고 있는 것으로 생각된다. 서해안 상대해수면 곡선은 빙하평형조절(GIA:Glacio isostatic adjustment)과 이에 수반된 중력 끌림(Gravitational attraction)에 의한 요인뿐만 아니라 그 이외의 지엽적으로 발생하는 지구조 운동 등에 의하여 변동될 수 있다. 그러므로, 서해안역의 상대해수면곡선 양상이 원거리 지역에서 나타나는 것과 대비 되지만, 서해안의 활발한 지진활동과 한반도에 분포하는 다수의 단층 존재를 미루어 볼 때, 지역적으로 발생하는 지구조 운동이 상대해수면 변동에 영향을 끼칠 수 있었을 것으로 예상된다.
해수면 온도는 기후와 바다의 생태계 그리고 인간의 활동에까지 중요한 영향을 미치는 해수의 특성 중 하나로 이를 예측하는 것은 항상 중요하게 다뤄지는 문제다. 최근 들어 과거의 패턴을 학습하여 예측값을 생성할 수 있는 딥러닝을 활용한 해수면 온도 예측이 복잡한 수치모델을 이용한 예측의 대안으로 주목받고 있다. 딥러닝은 입력 자료 간의 비선형적인 관계를 추정할 수 있는 것이 큰 장점이며, 최근 컴퓨터 그래픽카드의 발달로 많은 양의 데이터를 반복적이고 빠르게 계산할 수 있게 되었다. 본 연구에서는 기존의 딥러닝 모델의 단점들을 보완하면서 시공간 자료를 다룰 수 있는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network) 기반의 U-Net을 통해 단기 해수면 온도 예측을 수행하였다. 개발한 딥러닝 모델을 이용한 한국 남부 근해 해수면 온도의 단기 예측은 예측일의 해수면 온도의 중장기 변동성에 따라 달라지는 성능을 보였다. 해수면 온도 변동성의 증감은 계절적 변동 뿐 아니라 Pacific Decadal Oscillation (PDO) 지수의 변동과도 유의미한 상관관계를 보였는데, 이는 계절 변동 및 PDO에 따른 기후 변화에 기인한 수온 전선의 강도 변화가 해수면 온도의 시공간적 변동성에 영향을 줌으로써 발생했음을 확인하였다. 본 연구는 해수면 수온 자료가 가지고 있는 계절적 변동성과 경년 변동성이 딥러닝 모델의 해수면 단기 수온 예측 성능에 기여함을 밝힌 것에 그 의의가 있다.
낙동강 하구로부터 약 70km 떨어진 창녕 비봉리 신석기시대 유적에서 목선, 패각층, 도토리 구덩이 등 해양과 관련된 유구와 유물이 출토되었다. 유적의 발굴 과정에서 출토된 도토리 구덩이와 패각층의 특성, 퇴적상, 연대측정 및 규조분석 결과를 바탕으로 해수면변동 곡선을 복원하였다. 패각층과 도토리구덩이는 해수의 영향을 받은 유적지 유구로서 신석기 초기동안 지속적으로 조성되었으므로 해수면에 대한 정보를 제공한다. 퇴적상은 기반암, 기저역층, Holocene 충적층(해성층, 육성층, 배후습지성 퇴적층)으로 구분된다. Holocene 중기 동안 해수면은 상승과 하강을 반복하였으며, 울산 세죽리와 경기도 평택의 해수면변동 경향과 조화를 이룬다. 비봉리 지역의 해수면은 Holocene 중기인 7,000년 BP 경 현재 수준에 도달했으며, 5,000년 BP 경 김해지역의 현재 평균고조위보다 약 1m 정도 높았고, 4,000년 BP까지 안정된 상태를 유지하였다.
태풍, 집중호우, 대설은 매년 우리나라에서 치명적인 손실을 초래한다. 따라서 정기적인 관측을 통하여 이러한 현상의 발생 가능성을 미리 알 수 있다면, 사회적으로 큰 유익을 제공할 수 있을 것이다. 우리나라는 삼면이 바다로 둘러싸여 있고, 해수면온도가 태풍, 집중호우, 대설 발달에 직 간접적으로 영향을 미치므로, 이 논문에서는 위험기상과 관련하여 나타나는 해수면온도 변동성의 특성을 조사하였다. 우리나라에서 발생하는 집중호우는 서울경기 부근 및 서해안을 중심으로, 그리고 남해안을 중심으로 분포하였다. 대설은 주로 동해안지역(이하 영동 대설)과 남서부 지역(호남형 대설)에서 발생하였다. 위험기상 종류 및 주요 발생지역에 따라 해수면온도 변동성이 조금씩 다르게 나타났으며, 집중호우 발생 시에 진도-제주도-이어도-중국 상하이 방향으로 이어지는 해역에서 해수면온도 변동성이 크게 나타났다. 대설 발생 시, 대설형태와 상관없이, 제주도 남쪽 해상에서 해수면온도 변동성이 작은 영역이 관측되었으며, $130^{\circ}E$, $39^{\circ}N$ 부근 동해상에서 강한 해수면온도 변동성이 나타났다. 해수면온도 변동성이 큰 지역은, 대기-해양 상호작용 메커니즘을 연구하는 기초자료로 사용될 수 있을 뿐만 아니라, 배경대기 에어로졸 관측영역 결정에도 활용될 것이다.
국립해양조사원 39개소 조위관측소의 후빙기조륙운동(Glacial Isostatic Adjustment, GIA)에 의한 지각변동 속도를 ICE-3G와 ICE-5G 모델로 예측하였다. 또한 위도 $32^{\circ}-38.5^{\circ}N$, 경도 $124^{\circ}-132^{\circ}E$ 범위의 한반도 지역을 $0.5^{\circ}{\times}0.5^{\circ}$ 격자로 분할하고 각 격자점에서의 GIA 지각변동 속도를 계산하였다. 그 결과 ICE-3G 모델의 경우 한반도 GIA 수직 지각변동은 평균 0.33 mm/yr이고, ICE-5G 모델의 경우 평균 1.21 mm/yr의 속도로 지각변위가 발생하는 것으로 나타났다. 최신 Ice model인 ICE-5G 모델을 사용할 경우 한반도에서도 약 1 mm/yr 이상의 비교적 높은 GIA 수직 지각변동이 발생하므로 절대해수면 변동을 산정하기 위해서 GIA에 의한 수직변위를 보정해야 함을 확인하였다. 따라서 국립해양조사원에서 제공하는 13개 조위관측소의 상대해수면 변동률에서 ICE-5G 모델에 의한 GIA 지각변동 속도를 보정하여 절대해수면 변동률을 결정하였다. 절대해수면 상승속도를 분석한 결과 GIA 지각변동 속도를 보정한 절대해수면 변동률은 한반도 해역에서 평균 5.04 mm/yr의 상승속도를 나타냈으며, 제주 해역은 평균 8.84 mm/yr로 다른 해역보다 높은 이상 상승률을 나타냈다.
해수면은 19세기 말부터 상승 추세에 있으며, 20세기 이후 상승률이 더욱 가속화되고 있다. 해수면 높이는 지역적인 차이가 크기 때문에 한반도 주변 해역을 대상으로 해수면 변동에 관하여 알아보고자 하였다. 사용된 자료는 해상도 $1/4^{\circ}$의 Topex/Poseidon, Jason-1, Jason-2 위성의 고도계 자료를 이용하였다. 1993년부터 2013년까지 21년간 월별 평균 해수면 아노말리는 1~4월은 음의 값을 보였으며, 5~10월까지 양의 값을 보였다. 중국 보하이만은 대륙성 기후의 영향을 받아 해수면 변동이 큰 것으로 나타났다. 21년 자료를 평균한 결과 중국 보하이만은 대륙성 기후 영향을 받는 것이 두드러지게 나타났으며, 쿠로시오 해류 및 와동류 영향을 받아 해수면 변동이 나타나는 것을 알 수 있었다.
본 논문에서는 기후변화로 인한 한반도 주요 권역에서의 미래 평균해수면 상승을 장기 조위자료를 사용하여 통계적으로 추정하는 연구를 수행하였다. 먼저 5개 조위 관측소로부터 얻어진 장기 조위자료에 대한 비모수적 경향성 검정인 Mann-Kendall 검정을 통해 관측된 자료의 경향성을 검정하였으며, 이를 보다 정량적으로 분석하기 위하여 Bayesian 변동점 분석 기법을 적용하였다. 특히 이 연구에서는 4개의 미래 평균해수면 상승 시나리오와 5개 관측소의 지역별 평균해수면 상승 자료를 결합시키기 위하여 변동점 분석결과를 활용하였다. 제안된 절차는 미래 평균해수면 상승 시나리오의 시작년도를 결정함에 있어 18.6년의 주기를 사용하지 않고 변동점 분석결과를 사용함으로써, 지역적 특성을 효과적으로 반영할 수 있도록 개선되었다. 변동점 분석결과를 사용하여 한반도의 권역별 미래 해수면상승을 분석한 결과, 제주 권역(제주 조위관측소)이 가장 뚜렷한 해수면 상승을 나타냈다. 서해안 권역(보령 조위관측소)과 남해안 권역(부산 조위관측소)에서는 두 번째로 높은 해수면 상승의 증가가 추정되었으며, 마지막으로 남해안 권역(여수 조위관측소)와 동해안 권역(속초 조위관측소)에서 가장 낮은 해수면 상승의 증가가 추정되었다.
대한해협을 통해서 흐르는 대마난류의 변동을 연구하기 위하여 부산, 이즈하라, 하카다 해수면의 시계열 자료를 분석하였다. 해수면 및 해수면차의 변동성은 0.01-0.02cpd를 중심으로 두 부분으로 구분된다. 저주파에서 해수면과 해수면차는 상관성이 높으며 위상차는 작다. 부산 해수면의 계절변화 폭은 다른 두 곳보다 작은데 이것은 지형류 효과와 계절풍의 영향이 밀도의 계절변화 효과를 상쇄하기 때문이다. 대마난류의 세기와 관련이 있는 해수면차의 변동은 동수도에 비해 서수도에서 매우 크다. 고주파 부분에 있어서 동수도의 해수면차는 그 변동성이 서수도에 비해 크고 양수도의 해수면차는 서로 상관성이 없다. 부산과 이즈하라의 해수면은 각각 서수도와 동수도에서의 해수면차와 $180^{\circ}$ 위상차가 나는 반면에 하카다에서는 같은 위상을 가진다. 이 결과는 이즈하라가 동수도쪽에 위치함으로써 동수도의 해수면은 바람과 지형류 효과에 대해 정상적인 반응을 한다는 것을 나타낸다.
본 논문은 시변 해수면을 생성하고 KA(Kirchhoff Approximation) 기반으로 산란계수를 시뮬레이션하여 결정론적 모델인 벨홉 임펄스 응답에 적용함으로써 시변동성 채널을 생성한다. 1D Pierson-Moskowitz 해수면 스펙트럼과 가우시안 상관 함수를 이용하여 일정한 속도로 변화하는 시 변동성 해수면을 사용하였다. 산란계수는 벨홉의 채널 임펄스 응답의 신호 응답 강도에 적용한다. 실제 실측 데이터에서 해수면 반사 성분을 분리하여 시 변동성 특성에 대한 도플러 파워 스펙트럼을 구하고, 해수면 산란계수 시뮬레이션의 결과와 비교하여 해수면에 사용된 가우시안 상관 함수의 상관 시간을 추정하였다. 최종적으로 생성된 시변동성 채널에 수동 시역전 통신 시나리오를 가정하고 기법을 적용하여 비트에러율 및 채널응답 상관계수 시뮬레이션을 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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