본 연구에서는 강릉 해수욕장 전면에서 20년간 관측된 파랑자료의 극치분석을 통하여 재현빈도 10, 20, 30 및 50년의 천해설계파를 도출하였다. 이들을 수산청(1988) 및 한국해양연구원(2005)에 제시된 강릉 해역에 대한 재현빈도별 심해파 조건을 경계조건으로 천해파 모델인 SWAN을 사용하여 관측지점에서의 파고를 구한 값과 비교하였다. 그 결과 이러한 기존의 심해파 조건들로 계산한 강릉 해역의 천해파고는 관측치에 비해 상당히 작게 제시되었으며 그 차이는 재현빈도의 증가에 따라 커지는 것을 확인하였다. 한국해양연구원은 이전보다 상세한 격자와 WAM 모델을 사용하여 2004년 1월부터 2008년 8월까지의 역추산 자료를 생성하였으며, 이를 천해역의 관측 자료와 비교한 결과 1979~2003년의 자료에 비해 동계 폭풍파의 재현성이 크게 향상되었음을 확인하였다. 앞으로 2004년 이전에 대해서도 상세 격자와 WAM 모델을 사용한 역추산 자료의 생성 및 이를 사용한 심해파의 보완 작업이 필요한 것으로 사료된다.
Environmental Sciences Bulletin of The Korean Environmental Sciences Society
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제4권3호
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pp.149-156
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2000
This study presents an investigation of the changes that have occurred in the coastal ocean area of Kwangyang Bay located in the South Coastal region of Korea using remote sensing data based on Landsat Thematic Mapper (TM) multispectral digital data from 1988 and 1996. The coastal changes were detected using the digital histogram method and vector trace method. All the images were preprocessed, i.e. geometrically corrected, before the training set selection. when comparing the histograms of 7-band TM data, it was found that the band 5 image exhibited two critical Digital Number(DN) peaks, thereby indicating new coastal water and coastal land data. Based on this information, the coastal ocean area of the band 5 image was calculated using the vector tracing method supported by a CAD program. The result shows that the coastal ocean area decreased by about 5 % between 1988 to 1994. Accordingly, this gives a strong indication that the continuing land development will have a serious impact on the ecosystem of Kwangyang Bay.
Coastal marine ecosystems continue to suffer unrelenting pressures from human population growth, increased development, and climate change. Moreover, these systems' capacity for self-repair is declining with such increases in anthropogenic production of various pollutants. What is the present health status or condition of the coastal ecosystem? If our coastal areas are unhealthy, which conditions are considered serious? To answer such questions, the United States, Canada, and Australia are currently assessing coastal ecosystem health using systematic monitoring programs as well as identifying and implementing management plans to improve the health of degraded coastal ecosystems. To evaluate marine environments, Korea is currently using a limited number of factors to estimate water quality. In fact, we are ill-prepared for assessing coastal ecosystem health because no biologically specific criteria are in place to measure the responses to various pollutants. We should select ecosystem-specific indicators from physicochemical stressors and evaluate the subsequent biological responses within each ecosystem. Furthermore, a set of practical indicators should be generated by considering the characteristics and uses of a local coastal area and the key issues at hand. The values of indicators should be presented as indices that allow understanding by the general public as well as by practitioners, policy makers, environmental managers and other stakeholders.
2004년 12월 2일부터 8일까지 한국 남해의 표층 부유물질의 분포를 초겨울의 해황과 관련하여 조사하였다. 쓰시마와 제주도를 잇는 지선을 중심으로 전선이 형성되었으며, 이 전선을 중심으로 한국 남해의 연안수와 외양의 쓰시마난류수로 구분되었다. 연안역은 표층에서 저층까지 거의 균일한 수괴 분포를 보였으며, 외양은 성층이 형성되어 있었다. 그리고 부유물질은 연직혼합된 연안역에서는 5.0-6.5 mg/l였으며, 성층이 형성된 외양역은 4.5-5.0 mg/1의 분포를 나타내었다. 초겨울 한국 남해는 표면 냉각 효과와 바람에 의해서 저층의 부유물질이 충분히 재부유할 수 있는 환경이었음을 나타내고 있었다. 또한 관측 기간동안 비록 조류가 비교적 약한 소조기 이었음에도 불구하고 열플럭스에 의한 냉각효과와 바람에 의한 혼합 효과가 강하여 표층과 저층이 혼합하기에 용이하였음을 나타내었다. 이에 따라 수심이 얕은 연안역에서는 저층 퇴적물의 재부유에 의해서 부유 물질이 증가될 수 있음을 시사하고 있었다.
본 논문에서는 목자판과 수면이 포함되도록 촬영된 두 장 이상의 연속적인 영상으로부터 수면의 연속적인 움직임에 의해 픽셀의 농도변화가 발생하는 지점을 수면으로 인식하여 수위를 계측하는 방법을 개발하였다. 이 방법의 성능을 검증하기 위하여 목자판이 오염된 경우와 물이 투명하여 물속이 투시되는 경우에 대하여 실내 및 현장 실험을 실시하였다. 두 경우의 실험결과에서 모두 기존 수면인식방법에서는 오염된 부분과 물속 투시된 부분을 수면으로 잘못 인식하였으나, 새로운 방법에서는 수면을 정확하게 인식하여 올바른 수위를 측정할 수 있었다. 따라서 새로운 수면인식방법을 이용하면 기존 영상수위계의 수면인식 정확도를 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 목자판과 수면이 포함되어 있는 시차를 가진 두 영상에 대해 직사각형 검사영역을 설정하고 그 상관계수를 분석하여 수면을 판단하는 새로운 수면인식 기법을 제안하였다. 상관계수의 수직적인 값들로부터 임계치, 첨두값, 기울기, 분산비 등 4가지 방법을 이용하여 수면의 위치를 판정하였다. 흔들림 등으로 인해 두 영상의 위치가 불일치하여 생기는 문제를 제거하기 위해 추가로 영상의 흔들림을 보정하는 알고리즘과 통계적 필터링 기법을 적용하였다. 저수시에 촬영한 28개 지점의 영상에 개발한 수면 인식 방법을 적용하였다. 이 방법으로 계산한 수면은 목측 수면과의 평균상대오차가 3.4~5.7 cm 정도로 나타났다. 수면의 요동이 있을 경우, 이 방법은 기존 방법을 보완하여 영상수위계의 수위 측정성능을 높이는데 활용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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