The definition of onset date of Changma is revisited in this study using a quality controlled Ieodo ocean research station data. The Ieodo station has great importance in terms of its southwest location from Korean Peninsula and, hence, makes it possible to predict Changma period in advance with less impact of continents. The onset date of Changma using the Ieodo station data is defined by the time that meridional wind direction changes and maintains from northerly to southerly, and then the zonal wind changes from easterly to westerly after first June. This definition comes from a recognition that the establishment and movement of the western North Pacific subtropical high (WNPSH) cause Changma through southwesterly flow. The onset data of Changma has been determined by large-scale dynamic-thermodynamic characteristics or various meteorological station data. However, even the definition based on circulation data at the Ieodo station has a potential for the improved prediction skill of the onset date of Changma. The differences between before and after Changma, defined as Ieodo station data, are also found in synoptic chart. The convective instability and conspicuous circulations, corresponding low-level southwesterly flow related to WNPSH and strong upper-level zonal wind, are represented during Changma.
Remote sensing wave observation data are crucial when analyzing ocean waves, the main external force of coastal disasters. Nevertheless, it has limitations in accuracy when used in low-wind environments. Therefore, this study collected the raw data from MIROS Wave and Current Radar (MWR) and wave radar at the Ieodo Ocean Research Station (IORS) and applied the optimal filter by combining filters provided by MIROS software. The data were validated by a comparison with South Jeju ocean buoy data. The results showed it maintained accuracy for significant wave height, but errors were observed in significant wave periods and extreme waves. Hence, this study used an artificial neural network (ANN) to improve these errors. The ANN was generalized by separating the data into training and test datasets through stratified sampling, and the optimal model structure was derived by adjusting the hyperparameters. The application of ANN effectively improved the accuracy in significant wave periods and high wave conditions. Consequently, this study reproduced past wave data by enhancing the reliability of the MWR, contributing to understanding wave generation and propagation in storm conditions, and improving the accuracy of wave prediction. On the other hand, errors persisted under high wave conditions because of wave shadow effects, necessitating more data collection and future research.
Phytoplankton community structure and distribution pattern in the surface water around the Ieodo Ocean Research Station were investigated during seven cruises carried out from July, 2003 to October, 2004. Samples were analyzed using various tools including a microscope, flow cytometer, and HPLC. Satellite images were used to analyze spatio-temporal phytoplankton biomass distribution. SeaWiFS chlorophyll a (chl a) images showed that spring blooms occurred in April-May near the Ieodo Station, and these waters were under the influence of Changjiang Dilute Water during July-October. Also, during the July-October period, HPLC pigments data showed increasing zeaxanthin concentrations, a marker pigment of cyanobacteria whereas increasing concentrations of various other pigments such as fucoxanthin, peridinin, prasinoxanthia alloxanthin, 19'-hexanoyloxyfucoxanthin and chlorophyll b were noted during spring blooms. Such pigment marker data were consistent with picoplankton data analyzed by flow cytometer and nano-microplankton analyzed by microscope. The pigment-CHEMTAX method was used to drive the phytoplankton group apportioned chi a. Diatoms, chlorophytes, dinoflagellates, and cryptophytes comprised 25.8, 20.7, 15.9, and 14.1%, respectively, of the total chl a in May. Average cyanobacteria concentrations in July-October contributed 25.4% of the total concentration. This was the highest percent contribution and was followed by chlorophytes, diatoms, and prymnesiophytes. This study discusses results from various methods, similarities and differences in the results among those methods, and the application range of the results from different analytical methods. Also, the study reveals a detailed phytolpankton community structure in the waters around the Ieodo Station, and suggests future monitoring considerations in relation to cell morphology, ecology and diversity factors according to taxonomic groups.
이어도 종합해양과학기지 및 주변에서 관측된 해수면고도, 해상풍향 및 풍속 자료와 인공 위성으로부터 관측된 자료를 비교하여 상호 신뢰도를 검증하고 보완하였다. 인공위성자료는 Topex/Poseidon 레이더고도계 및 ERS-1/2 고도계 및 산란계 자료를 이용하였고 이어도 기지 건설 당시 기지 부근 선상에서 관측된 자료 및 기지에서 최근 관측된 자료를 비교 분석하였다. 위성자료와 1995년 6월 해상탐사자료를 비교한 결과 대체적으로 잘 일치하며 이는 더 많은 위성 자료를 이용함으로써 보완 가능하다. 한편 거의 실시간으로 제공되는 이어도 기지의 2004년 12월부터 2005년 2월까지 최근 3개월 간 자료를 분석한 결과 자료의 공백 및 비정상 값을 보이는 경우가 많았고 이들을 위성자료와 비교 한 후 통계적으로 상호 보정하였다. 이어도는 육지와 멀리 떨어져 있어 위성해양관측자료를 검증하기에 매우 적합한 반면 이어도 관측 자료를 검증 및 보완하는 가장 효율적인 방법은 위성자료를 이용하는 것이다.
이어도 종합해양과학기지에 설치된 해양환경모니터링시스템을 이용하여 얻은 수온과 염분 자료를 이용하여 이어도 기지주변의 해수 특성과 양자강에서 유출되는 저염분수의 특징, 태풍에 의한 해수 성질 변화를 파악하였다. 수온은 정확도가 매우 높은 반면, 염분자료의 정확도와 안정도는 비교적 낮았다. 여름철 표층에서 강하게 나타나는 수온과 염분의 일변화는 태양일사량의 변화 이외에도 조석에 의한 수층의 수직운동에 의해서 발생하였다. 계절변화는 수온자료에서만 발견되었다. 염분의 가장 큰 변화 원인은 양자강에서 유입되는 담수로 약 $3{\sim}4$일 사이에 최대 8 psu 정도의 변화를 일으킨다. 2003년 8월과 2004년 8월 제주도 남서부 해역에서 저염분수가 발견되기 약 10일 전에 이어도 기지에서도 저염분수가 관측되었으나, 2005년 7월에는 이어도 기지에서만 저염분수가 관측되었다. 즉, 이어도 기지를 통과한 저염분수가 반드시 제주도 근해까지 확장하지는 않는다. 2003년 9월과 2004년 8월에 강력한 태풍이 이어도 기지 근처를 지나갔는데, 태풍에 의한 영향은 약 $3{\sim}4$일 간 지속되었다.
이어도에 건설된 다목적 해양과학기지에서는 주위 대류 및 해류의 데이터 수집을 통해 기상, 어장예보 등의 기초 자료를 제공하는 것을 한 가지 목적으로 한다. 그런데 이어도 기지 구조물에 의한 해수 유동의 변화는 과학기지의 관측 데이터에 영향을 주어 정확한 자료 수집을 어렵게 하므로, 이어도 기지 구조물이 주위 유동에 미치는 영향을 분석하고 유동 정보 관측을 평가/보정하는 방법에 대한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 이를 위한 기초연구로, 해류와 구조물 사이의 상호 작용을 모사 할 수 있는 알고리즘을 연구, 적용방법을 논의한다. 그 결과, 3차원 전산유체역학을 이용한 수치해석을 통해 이어도 기지 구조물 및 수중암초가 주위 유동에 미치는 영향을 연구하고 정확한 데이터 측정방법을 제안한다.
This paper deals with the retrieval of integrated water vapor (IWV) from the zenith tropospheric delay estimated by precisely processing GPS observations at IEODO ocean research station in the East China Sea. A comparison of GPS-IWV with the radiosonde profiling from June and November in 2014 was made to confirm the method and the procedure, adopted for the IWV determination. A series of analysis of these IWV values was performed to capture characteristics of their seasonal and diurnal variations. Furthermore, the troposphere around the ocean research station during typhoon events was spatiotemporally analyzed by including thirteen GPS sites over the Korean Peninsula, indicating correlation between the typhoon location and the tropospheric density.
The Ieodo Ocean Research Station (IORS) lies between the exclusive economic zone (EEZ) boundaries of Korea, Japan, and China. The geographical positioning of the IORS makes it ideal for monitoring ships in the area. In this study, we introduce ship monitoring results by Automatic Identification System (AIS) and the Broadband 3GTM radar, which has been developed for use in small ships using the Frequency Modulated Continuous Wave (FMCW) technique. AIS and FMCW radar data were collected at IORS from November 23th to 30th, 2013. The acquired FMCW radar data was converted to 2-D binary image format over pre-processing, including the internal and external noise filtering. The ship positions detected by FMCW radar images were passed into a tracking algorithm. We then compared the detection and tracking results from FMCW radar with AIS information and found that they were relatively well matched. Tracking performance is especially good when ships are across from each other. The results also show good monitoring capability for small fishing ships, even those not equipped with AIS or with a dysfunctional AIS.
Surface energy and $CO_2$ fluxes have been measured over an ocean at Ieodo Ocean Research Station of KORDI since May 2003. Eddy covariance technique, which is a direct flux measurement, is used to quantitatively understand the interaction between the ocean surface and the atmospheric boundary layer. Although fluxes were continuously measured during the period from May 2003 to February 2004, the quality control of these data yielded <20% of data retrieval. The atmospheric stability did not show any distinct dirunal patterns and remained near-neutral to stable from May to June but mostly unstable during fall and winter in 2003. Sensible heat flux showed a good correlation with the difference between the sea water temperature and the air temperature. The maximum fluxes of sensible heat and latent heat were $120Wm^{-2}$ and $350Wm^{-2}$ respectively, with an averaged Bowen ratio of 0.2. The ocean around the tower absorbed $CO_2$ from the atmosphere and the uptake rates showed seasonal variations. Based our preliminary results, the daytime $CO_2$ flux was steady with an average of $-0.1 mgCO_2m^{-2}s^{-1}$ in summer and increased in winter. The nighttime $CO_2$ uptake was greater and fluctuating, reaching up to $-0.1 mgCO_2m^{-2}s^{-1}$ but these data require further examination due to weak turbulent mixing at nighttime. The magnitude of $CO_2$ flux was positively correlated with the half hourly changes in horizontal mean wind speed. Due to the paucity of quality data, further data collection is needed for more detailed analyses and interpretation.
This study investigates the characteristics of turbulent fluxes observed at Ieodo Ocean Research Station (IORS) in autumn 2014. The 10 Hz IORS data is quality controlled and calculated to be the 30 minutes turbulent fluxes. The quality control consists of five steps: a weather check, Vickers and Mahrt (VM) sequential check, VM parallel check, flag check, and direction check. Since the IORS is an open-sea station with no orographic influence, there are no significant diurnal variations for the turbulent fluxes and 10 m wind speed. According to stabilities, the unstable and semi-unstable states appear more than 28% and 70% in autumn, respectively and they have strong winds of over $10m\;s^{-1}$. In addition, the turbulent fluxes increase with increasing wind speed. In particular, the latent heat flux and its deviations are clearly shown because the latent heat flux is influenced by the change of both the sea surface roughness and wave height induced by the wind. To demonstrate the changes of the turbulent fluxes before and after typhoon, Vongpong (1419), which is the most intense typhoon affecting the Korean Peninsula in 2014, is considered. The turbulent flux fluctuates in accordance with the location of Vongpong. The turbulent fluxes have a large (small) variation when Vongpong approaches (retreats) at the IORS. The overall results represent that the IORS data helps us understand physical processes related to air-sea interaction by providing the valuable and reliable observed data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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