A record-breaking high surface air temperature of 41.0℃ was observed on 1 August 2018 at Hongcheon, South Korea. In this study, to quantitatively determine the formation mechanism of this extremely high surface air temperature, particularly considering the contributions of the foehn and the foehnlike wind, observational data from Korea Meteorological Administration (KMA) and the Weather Research and Forecasting (WRF) model were utilized. In the backward trajectory analysis, trajectories of 100 air parcels were released from the surface over Hongcheon at 1600 LST on 1 August 2018. Among them, the 47 trajectories (38 trajectories) are tracked back above (below) heights of 1.4 km above mean sea level at 0900 LST 31 July 2018 and are defined as upper (lower) routes. Lagrangian energy budget analysis shows that for the upper routes, adiabatic heating (11.886 × 103 J kg-1) accounts for about 77% of the increase in the thermal energy transfer to the air parcels, while the rest (23%) is diabatic heating (3.650 × 103 J kg-1). On the other hand, for the lower routes, adiabatic heating (6.111 × 103 J kg-1) accounts for about 49% of the increase, the rest (51%) being diabatic heating (6.295 × 103 J kg-1). Even though the contribution of the diabatic heating to the increase in the air temperature rather varies according to the routes, the contribution of the diabatic heating should be considered. The diabatic heating is caused by direct heating associated with surface sensible heat flux and heating associated with the turbulent mixing. This mechanism is the Type 4 foehn described in Takane and Kusaka (2011). It is concluded that Type 4 foehn wind occurs and plays an important role in the extreme event on 1 August 2018.
해양 염분은 전 지구 규모에서 해수 순환에 영향을 미칠 뿐만 아니라, 연·근해 지역 저염분수가 어족자원 및 수산업에 피해를 줄 수 있는 등 해양 식생환경의 변화를 줄 수 있다. 해수의 표면 특성인 sea surface salinity (SSS)에 따라 마이크로웨이브 영역의 방사율이 달라지며, 이를 통해 Soil Moisture Active Passive (SMAP) 등 위성 센서를 활용한 SSS 산출물이 제공되고 있다. 하지만 마이크로파 위성 센서 기반의 SSS 산출물은 낮은 시공간해상도로 자료를 생산하며, 연안지역과 고위도 지역에서 정확도가 낮다. 이러한 이유로 연·근해 지역 SSS의 상세한 시공간적 변화를 관측하기에는 적합하지 않다. 본 연구에서는 Jang et al. (2022)에서 제시한 기계학습 기반의 개선된 SMAP SSS (SMAP SSS (Jang))를 참조자료로 활용하여, 정지궤도해색센서(Geostationary Ocean Color Imager, GOCI) 영상으로부터 고해상도 SSS를 추정하는 Light Gradient Boosting Machine (LGBM) 기반의 모델을 개발하였다. 3가지 입력변수 조합을 테스트하였고, Multi-scale Ultra-high Resolution Sea Surface Temperature (SST) 자료가 추가된 scheme 3가 가장 높은 정확도를 보였다(R2 = 0.60, RMSE = 0.91 psu). 이를 바탕으로 본 연구영역에서 SST가 SSS 모의에 효과적인 환경변수로 작용함을 보였다. 본 연구에서 제시한 LGBM 기반의 GOCI SSS는 SMAP SSS (Jang)와 비슷한 시공간적 패턴을 보였지만, 더 높은 공간해상도를 바탕으로 SSS의 보다 상세한 공간적 분포와 더불어 SMAP SSS (Jang)에서 산출하지 않는 연안 지역의 정보까지 모의하였다. 또한, 중국 남방지역에 대홍수가 발생하였던 2020년 8월을 대상으로 양자강 유출수(Changjiang Diluted Water)의 거동을 분석한 결과, GOCI SSS는 한국 해양수산연구원의 보도자료와 비교하여 일관성 있는 시공간적 변화를 보였다. 본 연구의 결과로 연안 지역의 저염수 뿐 아니라, 원해 지역에서 광학위성 신호를 활용한 고해상도 SSS 산출의 가능성을 제시하였다.
최근 우리나라 주변 해역의 해수면 온도가 상승하고 있다. 이러한 수온 상승은 어족자원의 변화를 일으켜 낚시와 같은 레저활동에 영향을 미치기도 하며, 특히 고수온은 적조 발생으로 이어져 양식업과 같은 해양산업에 극심한 피해를 유발하기도 한다. 한편 수온 변화는 잠수함을 탐지하는 군사작전과도 밀접하게 연관되어 있다. 이는 잠수함을 탐지하기 위한 음파가 수온층에 따라 회절, 굴절 및 반사되는 정도가 달라지기 때문이다. 이와 같이 해양과 관련된 다양한 분야에서 중요성을 가지는 해양 수온의 변화를 예측하기 위한 연구가 현재 활발하게 진행되고 있다. 그러나 기존 연구들은 대부분 해수면 온도만을 예측하는데 중점을 두고 있어 수심별 어족자원의 변화나 잠수함 탐지와 같은 군사분야 활용이 제한된다. 이에 본 연구에서는 수심별 수온자료 및 해수면 온도와 상관관계를 가지는 기온, 기압, 일조량 등의 기상 데이터를 함께 활용하여 수심 38 m 혼합층의 수온을 예측하였다. 사용된 데이터는 이어도 해양과학기지에서 관측한 2016년부터 2020년까지의 기상 데이터와 수심별 수온 자료이며, 예측의 정확성과 효율성을 높이기 위해 딥러닝 기법 중 시계열 자료에 적합하다고 알려진 LSTM(Long Short-Term Memory)을 사용하였다. 실험 결과 1시간 예측을 기준으로 기온과 기압, 일조량 자료를 함께 활용한 모델의 RMSE(Root Mean Square Error)는 0.473으로 나타났다. 반면 해수면 수온만을 활용한 모델의 RMSE는 0.631로 나타나 기상데이터를 함께 활용한 모델이 상부 혼합층 수온 예측에서 보다 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
이 기술 노트에서는 중간복잡도 지구시스템모델의 하나인 LOVECLIM의 1.3 버전의 특성과 설치 및 운영 방법을 살펴보았으며, 두 종류의 홀로세의 기후 실험을 수행하고 그 결과를 기존 CMIP5/PMIP3실험결과와 비교, 분석하였다. 이 연구에서 수행된 홀로세 중기 평형기후실험과 홀로세 중기부터 현재까지의 점진적 기후변화 실험 결과를 CMIP5/PMIP3 실험 결과와 비교하여 살펴본 결과, 연직 3층의 준지균 근사 방정식을 사용하는 LOVECLIM의 대기모델은 지면대기 온도, 200 hPa 동서방향 바람, 800 hPa 남북방향 바람의 전구 분포의 공간상관도와 편차에서 CMIP5/PMIP3에 참여한 최신의 기후모델들에 비하여 상대적으로 낮은 대기장의 모의정확도를 보였지만, 전구 지면온도의 분포 및 변화, 대륙 연안 지역의 800 hPa 바람장, 200 hPa 동서방향 바람장 등은 최신의 기후모델과 유사한 모의 특성을 보였다. 특히 최근 6천년간의 장기 기후변화 실험은 단일 CPU 환경에서 약 4일 정도의 적분을 통해 수행되었음에도 CMIP5/PMIP3 기후모델들에서 모의된 두 시기의 지면온도의 주요한 차이를 잘 모의하고 있는 것으로 나타났다. 이렇듯 중간복잡도 지구시스템모델은 상대적으로 낮은 정확도로 인하여 범용적인 연구 도구로 활용되기에는 한계가 있지만, 고기후 등 특정 분야의 연구에서는 매우 유용한 연구 도구로 활용될 수 있다. 이러한 활용성은 중간복잡도 지구시스템모델을 이용한 여러 연구 결과들에서도 살펴볼 수 있으며, 이 기술 노트에서 소개된 LOVECLIM의 특성 및 설치 과정이 LOVECLIM을 이용한 다양한 국내 연구에 기여할 수 있길 기대한다.
동해 남서부해역은 대마난류나 연안 용승에 의한 영양염 공급 등으로 동해 북부나 동부에 비해 일차생산력이 높은 것으로 알려져 있지만, 이 해역의 생물 펌프에 관한 연구는 제한적이다. 본 연구에서는 O2/Ar 측정으로 산출한 고해상도 순군집생산 현장 관측 결과와 기계학습 모형을 결합하여 시공간 해상도가 8일 간격, 4 km인 봄과 여름 순군집생산 시계열 자료를 추정하였다. 기계 모형의 예측과 실측의 평균 제곱근 오차는 6 mmol O2 m-2 d-1로 관측값 평균의 15%에 해당했다. 울릉분지 중앙부의 순군집생산은 3월에 49 mmol O2 m-2 d-1로 가장 높았고, 6월과 7월에 18 mmol O2 m-2 d-1로 가장 낮았다. 이 같은 계절 변화는 3He 기체교환율로 추정한 질산염 공급률이나 234Th 비평형법으로 추정한 입자유기탄소 방출률과 유사하였다. 봄과 여름의 순군집생산 추정으로 한정된 이 연구방법을 가을과 겨울로 확대하기 위해서는 아표층수의 표층 혼입에 따른 O2/Ar 순군집생산의 오차를 보정하는 연구가 필요하다.
지구온난화로 인한 북서태평양 및 한반도 근해의 미래 해수면 상승을 IPCC AR4 기후 예측모델들의 결과를 이용하여 조사하였다. 본 연구에서는 대부분의 기후모델에서 제시하지 않은 지역적인 열팽창에 의한 해수면 상승을 3차원 수온과 염분 자료를 이용한 역학고도의 계산을 통해 분석하였다. 해수면 자료의 분석결과, 열팽창을 고려한 북서태평양 및 한반도 근해의 해수면 상승률은 전 지구 평균보다 최대 두 배까지 높게 나타났다. 특히, 쿠로시오 확장지역에서 가장 높은 해수면 상승 경향을 보였다. 열팽창을 고려한 A1B 시나리오에 의한 MPI_ECHAM5와 GFDL_CM2.1 모델 결과에서는 향후 100년 동안 북서태평양에서 각각 24 cm와 28 cm 그리고 한반도 근해에서 27 cm와 31 cm의 해수면이 상승하는 것으로 예측되었다. 통계분석 결과, 이러한 해수면 상승은 겨울철 시베리아 고기압의 약화와 북서태평양 해역의 기압장 변화 그리고 이로 인한 바람장 및 해류의 변화로 발생한 수온변화가 그 원인으로 분석된다. 특히, 쿠로시오 확장지역의 북상에 따른 수온 변화가 북서태평양에서 가장 큰 해수면 상승을 유발한 것으로 사료된다.
동해 연안지역의 고해상도 파랑예측을 위하여 통계적 규모축소화 방안을 적용하여 고해상도 동해 연안 파랑예측시스템을 구축하였다. 예측시스템을 구축하기 위하여 기상청 현업에서 예측된 동해 및 남해 연안파랑예측모델과 전구파랑예측모델의 예측결과를 이용하였다. 3일까지는 연안파랑예측모델들의 결과를 그대로 활용하였고 3일 이후 7일까지는 전구파랑예측모델의 예측결과를 통계적 규모축소화 방안(역거리 가중 내삽방법과 조건부합성방법)을 적용하여 예측하였다. 예측된 고해상도 연안예측시스템을 이용하여 예측된 파고의 2차원 공간분포는 연안예측모델의 초기장(분석장)과 자기상관관계를 이용하여 검증하였고 부이 등 해양관측소 자료를 이용하여 파고 및 풍속 예측을 검증되었다. 수치모델의 예측성능과 유사하게 초기시간에는 예측성능이 높게 나타났으나 시간이 지남에 따라 예측성능이 점진적으로 감소되었다. 전체 기간의 파고 예측결과를 파고 관측자료를 이용하여 검증하였을 때 역거리 가중 내삽과 조건부합성방법 적용에 따른 상관계수와 평균 제곱근 오차는 0.46과 0.34 m에서 0.6과 0.28 m로 개선되었다.
대한해협과 거제도 동쪽 사이에 분포하고 있는 표층퇴적물의 지음향모델을 구현하기 위하여 18개 정점에서 채취한 시추 코어를 대상으로 퇴적물 조직, 물리적 성질(공극률, 함수율, 전밀도, 입자밀도, 전단응력) 및 지음향 특성(음파전달속도, 음파감쇠)을 측정하였다. 평균입도, 음파전달속도 및 전밀도는 연구지역의 외해로 갈수록 증가하며, 공극률은 감소하는 경향을 보였다. 퇴적물 특성을 통해 본 연구지역을 3개의 구역(구역 I: 낙동강으로부터 직접 퇴적물이 퇴적되는 지역:구역 II:낙동강 부유퇴적물이 남쪽 방향으로 이동 및 퇴적된 니질 퇴적물 지역; 구역 III: 조립질 잔류퇴적물이 퇴적되어 있는 지역)으로 구분 할 수 있었다. 평균입도, 음파전달속도 및 전밀도는 구역 I(각각 $7.4\Phi,\;1528m/s,\;1.6g/cm^3$)에서 구역 II(각각 $8.1\Phi,\;1485m/s,\;1.5g/cm^3$)로 줄어들다가 구역 $III(1.4\Phi,\;1664m/s,\;2.2g/cm^3)$으로 급격히 증가하는 경향을 보인다 반면, 공극률은 구역 $I(64.5\%)$에서 구역 $II(73.9\%)$로 증간하다 구역 $III(32.9\%)$으로 감소하는 반대의 경향을 보인다. 따라서 본 연구에서는 이러한 구역별 분석 및 측정된 자료와 계산된 음향특성 값을 이용하여 연구지역을 구역별로 나누어진 세분화된 지음향모델을 제시하고자 한다.
Kwoun Oh-Ig;Baek Sangho;Lee Hyongki;Sohn Hong-Gyoo;Han Uk;Shum C. K.
대한원격탐사학회지
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제21권1호
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pp.73-81
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2005
We construct improved geocentric digital elevation model (DEM), estimate tidal dynamics and ice stream velocity over Sulzberger Ice Shelf, West Antarctica employing differential interferograms from 12 ERS tandem mission Synthetic Aperture Radar (SAR) images acquired in austral fall of 1996. Ice, Cloud, and land Elevation Satellite (ICESat) laser altimetry profiles acquired in the same season as the SAR scenes in 2004 are used as ground control points (GCPs) for Interferometric SAR (InSAR) DEM generation. 20 additional ICESat profiles acquired in 2003-2004 are then used to assess the accuracy of the DEM. The vertical accuracy of the OEM is estimated by comparing elevations with laser altimetry data from ICESat. The mean height difference between all ICESat data and DEM is -0.57m with a standard deviation of 5.88m. We demonstrate that ICESat elevations can be successfully used as GCPs to improve the accuracy of an InSAR derived DEM. In addition, the magnitude and the direction of tidal changes estimated from interferogram are compared with those predicted tidal differences from four ocean tide models. Tidal deformation measured in InSAR is -16.7cm and it agrees well within 3cm with predicted ones from tide models. Lastly, ice surface velocity is estimated by combining speckle matching technique and InSAR line-of-sight measurement. This study shows that the maximum speed and mean speed are 509 m/yr and 131 m/yr, respectively. Our results can be useful for the mass balance study in this area and sea level change.
L밴드 ALOS SAR 자료를 활용하여 우리나라 동해 연안해역의 해상풍을 산출하고 오차의 특성을 분석하였다. 그 동안 인공위성 산란계를 이용한 해상풍 산출이 본질적으로 불가능하였던 연안 해역에 대하여 SAR 자료로부터 고해상도 해상풍을 산출할 수 있었다. 산출된 SAR 바람을 해양 부이 자료와 비교한 결과 0.67 m/s의 작은 오차로 잘 일치함을 보여주었다. 서로 다른 L밴드 ALOS PALSAR GMF 2007 모델과 2009 모델로 산출된 해상풍을 인공위성 산란계 해상풍과 비교한 결과, 풍속과 풍향 각각 2.16 m/s와 $19.24^{\circ}$, 3.62 m/s와 $28.02^{\circ}$의 제곱평균근오차를 보이며, 인공위성 산란계의 기대 오차보다 다소 큰 경향을 나타냈다. 또한 산출된 L밴드 SAR 바람장은 풍향과 입사각에 대하여 특징적인 의존성을 보였다. L밴드 GMF 2007 모델은 $21^{\circ}$ 보다 작은 입사각에 대하여 큰 오차를 보인 반면, L밴드 GMF 2009 모델은 입사각에 대한 효과를 선형함수가 아니라 이차함수로 고려하여 주었기 때문에 작은 입사각 범위에서 풍속 오차가 6.8 m/s에서 1.14 m/s로 크게 감소하는 결과를 보였다. 본 연구는 L밴드 SAR 바람장의 다양한 활용을 위해서는 풍향과 입사각 효과, 그리고 다른 잠재적인 오차의 요인을 집중적으로 연구하여야 함을 강조하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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