어군행동의 추정 및 제어등을 위한 기초자료의 제공과 어군행동의 모델링 기법을 현장에 적용하기 위한 가능성을 모색하기 위하여 어군행동을 나타내는 수치모델을 작성하고 유속이 있는 실험수조에서 유영하는 무지개송어를 대상으로 개체 및 어군의 3차원 위치 시계열 데이타를 이용하여 어군행동을 나타내는 수치 모델의 파라메터를 최소자승법으로 추정하였다. 어군행동을 나타내는 수치모델의 개체수 및 유속에 따른 파라메터 값의 변화를 조사하기 위하여 추정한 파라메터 값을 평균이 0이고, 분산이 1되게 파라메터를 표준화하여 비교한 결과를 요약하면 다음과 같다. (1) 개체의 전방추진력의 크기를 나타내는 파라메터 $a^*$는 개체수 및 유속이 증가함에 따라 대체로 작아지는 경향을 나타내었다. (2) 개체 사이의 영향력의 크기를 나타내는 파라메터 ${k_b}^*$는 개체수가 많아짐에 따라 대체로 커지는 경향을 나타내었으나, 유속이 빠를수록 대체로 작아지는 것으로 나타났다. (3) 성군력의 크기를 나타내는 파라메터 ${k_c}^*$는 개체수 및 유속이 증가함에 따라 대체로 커지는 경향을 나타내었다. (4) 수조의 벽이나 바닥 등에 대한 반발력의 크기를 나타내는 파라메터 ${\mid}{k_w}^{+*}{\mid}$는 개체수가 많아짐에 따라 다소 커졌으나, 유속이 빠를수록 작아지는 것으로 나타났다. (5) 수조의 벽이나 바닥등에 대한 유인력의 크기를 나타내는 파라메터 ${\mid}{k_w}^{+*}{\mid}$는 개체수에 관계없이 대체로 일정한 것으로 나타났으나, 유속이 빠를수록 대체로 커지는 경향을 나타내었다. (6) 저항력의 크기를 나타내는 파라메터 $v^{*}$는 개체수가 많아짐에 따라 다소 커지는 경향을 나타내었으나, 유속이 빠를수록 작아지는 것으로 나타났다.
황해연안 조위관측소 10 개 지점에서 2013년 11월 24일 밤부터 25일 오전까지 관측한 해수면, 해면기압, 바람, 유동 자료뿐만 아니라 일기도를 분석하여 이상조위편차의 발생 원인과 관측자료들 간의 상호상관성을 알아보았다. 이상조위편차란 최대조위편차와 최소조위편차가 나타나는 시간동안 두 편차간의 차를 의미한다. 영종도의 최대조위편차는 111 cm, 최소조위편차는 -65 cm로, 4시간 1분 동안 176 cm의 이상조위편차를 보여 10개 조위관측소 가운데 가장 크다. 반면 모슬포의 이상조위편차는 8시간 52분 동안 약 68 cm로 가장 작다. 이 같은 이상조위편차는 기압점프에 의한 기상해일이 아니라 저기압에 의한 기압배치의 영향으로 바람에 의해 발생한 것으로 확인되었다. 각 지점에서 이상조위편차에 의한 흐름은 연평균 낙조류 세기의 16 ~ 41 %로 무시할 수 없을 정도이다. 조위편차, 바람, 조류잔차의 상호상관관계로부터 저기압의 중심이 한반도 서쪽에 가까이 위치해 있을 때 인천에서 남풍계열의 바람에 의한 북향류가 해수면을 상승시켰고, 한반도 통과 후 북풍계열의 바람에 의해 남향류가 해수면을 하강시켰다.
본 논문은 해사위성 통신을 이용한 기상 예보 데이터를 수신하여 운항 선박의 최적 항로 안전 평가 시스템 개발에 관한 내용을 다룬다. 예로부터 선장은 경험적으로 기상, 선박 제원 상태 및 운항 일정을 고려하여 최적의 항로를 선택하여 항해하여 왔다. 이는 선장의 경험을 바탕으로 해류나 파랑에 대한 기상 예보 정보를 활용하여 최적항로를 결정하는 것으로 아직까지 선상에서 항로 결정을 보조해주는 디지털화한 시스템은 그 사례를 찾아보기 힘들다. 본 논문에서는 선박의 운항 효율성과 안전성 관점에서 구성되어져 있는 선상 최적 항로 안전 평가 시스템을 소개한다. 선사와 선장이 요구하는 효율적인 항해를 위해서는 도착예정시간 및 연료소모량을 최소로 하는 최적 항로를 구한다. 이는 선박의 파랑 중 부가저항에 기초를 둔 신속 저하 및 마력 증가를 고려하여 계산한다. 안전성 관점에서는 3D 판넬법에 기초를 둔 선박의 내항 계산을 본 시스템에서 구현하여 내항 평가를 수행하며, 기본적으로 기상 예보는 시스템을 구동하기 위해 우선적으로 확보되어져야만 한다.
장마는 일반적으로 6월 21-26일에 시작되는데 1961년부터 1990년까지의 일강수자료와 동부아시아의 일기도를 분석하여 장마와 늦장마 시작일의 분포를 보면 El Ni${\~{n}}$o해에는 늦어지고 La Nina현상이 나타나는 해에는 일찍 시작되는 경향이 있어서, 장마 및 늦장마 시작일과 태평양의 해수면은 도(SST) 및 북반구 500mb 고도값과의 관계를 분석하여 장마와 늦장마의 시작시기를 예측할 수 있는 모델을 구축하고자 하였다. 장마 시작일은 중태평양의 5월 평균 SST, 북부 허스슨만의 3월 평균 500mb 고도값과 유의한 상관관계를 보인다. 8월 18일경에 중서부 지방에서부터 시작되는 늦장마의 시작일은 호주 서안에 면한 인도양의 5월 평균 SST, 그리고 적도 남부 중태평양의 5월 평균 SST, 시베리아 북서부의 7월 평균 500MB 고도값과 유의한 상관관계를 나타내므로 polynomial regression을 사용하여 장마와 늦장마 시작일의 최적 예측모델을 구축하였다. 이 모델은 장마 시작일의 경우 비교적 정확하게 예측 할 수 있으나 (residual=${\pm}$5.0) 늦장마의 경우에는 평균오차가 3.3일이고 최대오차가 10일에 달하므로 보다 정확한 예측모델을 구축하기 위한 지속적인 연구가 필요하다.
일본의 온타케 산은 일본에서 두 번째로 큰 규모의 화산으로, 2014년 9월 27일 02:52 UTC 에 예고 없는 대규모 분화가 발생했다. 이번 분화로 인해 최소 55명이 사망하였고, 70여 명의 부상자가 발생했다. 따라서 본 연구에서는 온타케 화산 분화에 따른 화산재 피해영향을 분석하기 위하여 화산재 확산 수치실험을 수행하였다. HYSLPLIT 확산모델과 UM 기상자료를 이용하여 화산재 확산 경로를 예측하였고, 화산재 확산 영역에 대한 정량적인 평가를 위해서 천리안 위성영상을 이용하여 화산재 확산 범위를 탐지하였다. 본 연구의 모의실험 결과와 GOCI 탐지 결과와의 비교를 통해 검증을 수행하였다. 그 결과, HYSPLIT 기반의 화산재 확산 예측결과와 GOCI 위성영상 간의 유사도가 높음을 알 수 있었다. 본 연구에서 수행한 화산재 확산 결과와 GOCI 간에는 38.72% 및 13.57%가 일치도가 계산되었고, JMA 결과와 GOCI는 9.05%와 11.81%가 일치하였다. 본 연구에서 수행한 바와 같이 화산재 확산 경로를 예측하는 연구는 그 피해를 감소할 수 있는 중요한 방법의 하나라고 판단할 수 있다. 따라서 화산 분화 시 기상 모델을 이용한 화산재 확산 수치실험은 시간에 따른 화산재 확산 분포를 이해하는데 유용한 기법으로 자리매김 할 것이며, 화산재 확산에 따른 피해 면적을 정량적으로 산출할 수 있는 중요한 기술이 될 것이다.
한반도 주변해역에서 의 해면 열속과 응력의 분포를 김과 강(1994)의 지표층 flux 모델을 사용하여 구하였고 이들의 계절변화를 조사하였다. 모델의 입력자료는 유럽중 기기상예보소 (ECMWF)의 1000mb 온도, 비습, 지오포텐샬고도와 미국기상청(NMC)의 해 수면온도 자료를 사용하였다. 자료의 공간해상도는 위도, 경도 2도이며 기간은 1984년 부터 87년까지의 3년이다. 한편, 해면의 단파복사량은 미국항공우주국 (NASA)의 인공 위성 자료를 사용하였고 잔파복사량은 경험식을 사용하여 구하였다. 모든 열속을 합한 순열속을 한반도 주변해역에서 보면, 1월과 10월에 각각 200∼400 Wm/SUP -2/와 100 Wm/SUP -2/로 해양이 냉각되고 4월과 7월에는 약 100 Wm/SUP -2/로 가열되고 있음을 알 수 있다. 한편, 연평균 순열속은 황해 북부를 제외한 전해역에서 음의 값이 나타나 고 있다. 가장 큰 냉각이 일어나는 해역은 쿠로시오 해역으로 이 지역의 연평균 값은 약 120 Wm/SUP -2/이다. 동해에서는 북부와 남부해역에서 60∼80 Wm/SUP -2/의 냉각이 일어나며 중부해역에서는 비교적 적은 30 Wm/SUP -2/ 정도의 냉각이 일어나고 있다. 한편, 1월의 응력 크기는 다른 달에 대하여 3∼5배 정도 크게 나타나고 이에 따라 연 평균응력의 분포는 1월의 형태와 유사하다. 연평균 응력컬은 동지나해와 남해에서 음 의 값이 나타나지만 황해 북부에서는 양의 값을 보인다. 동해의 응력컬은 북부와 남동 해역에서 양의 값이 그리고 북서해역에서는 음의 값이 나타나고 있다.
지역규모의 정확한 일기예보와 해양생태계 변화 이해에 있어서 수온 예측은 매우 중요하다. 황해는 조류가 매우 빠르고 탁도가 높다. 이러한 해역에서는 수치 모델의 수직 혼합 기법 및 해수의 탁도에 따른 수형(water type)이 수온 구조 결정에 많은 영향을 미친다. 수직 혼합 기법 변화와 탁도의 변화에 따른 황해 수온 모사의 민감도를 알아보기 위해 3차원 해양 순환 모델인 Regional Ocean Modeling System (ROMS)을 사용하여 수치 실험을 수행하였다. 수직 혼합 기법은 해양 순환 모델에서 많이 사용되는 Mellor-Yamada level 2.5 closure(M-Y)와 K-Profile parameterization (KPP)을 사용하고, 탁도는 Jerlov의 분류에 따른 수형 1, 3, 5를 사용하여 수치 실험을 수행하고 그 결과를 국립수산과학원에서 제공하는 정선 해양 관측 자료와 비교, 분석하였다. M-Y 기법은 수직적 혼합을 상대적으로 강하게 모의하였으며 그 결과로 저층수온이 높게 형성되었다. 높은 저층 수온은 탁도를 높게 설정하면 완화되지만 표층 수온이 높아지는 단점이 있다. KPP 기법은 M-Y 기법보다는 수직 혼합을 약하게 모의하고 이 약한 수직 혼합 때문에 황해 연안을 따라 형성되는 조석전선을 잘 재현하지 못하였으나, 저층 수온은 관측 수온에 더 가깝게 재현하였다. 결과적으로 황해 3차원 해양순환 모델실험에서 M-Y 기법은 수직 혼합이 잘 되어 표층과 저층의 수온 차이가 작게 나타나고, KPP 기법은 이와 반대로 모의하였다. 탁도의 영향을 표현하는 Jerlov 수형은 높을수록 일사량이 낮은 수심까지만 투과되어 성층을 잘 표현하였고, 낮을수록 깊은 수심까지 일사량이 투과되어 표층과 저층의 수온차를 작게 모의하였다.
본 연구에서는 위성관측 표면온도 및 해당 온도경향의 불확실성을 조사하기 위하여 북반구($30-90^{\circ}N$) 해양 지역에서 2003-2014년 4월 16-24일 기간에 세 종류의 위성관측 자료(MODIS IST, AIRS/AMSU SST, AIRS only SST)를 상호 비교하였다. AIRS/AMSU 표면온도값에 비하여 MODIS는 해빙과 해수의 경계지역에서 계통적으로 최대 1.6 K 높은 반면에, 해빙 지역에서는 2 K 낮았다. 이러한 주요 원인은 표면온도 산출알고리즘의 해표 정보(e.g., 해빙 탐지)를 위하여 MODIS는 적외 채널만을 사용하는 반면에, AIRS/AMSU는 마이크로파 및 적외 채널을 함께 사용하는 데에 있다. 미국 항공우주국(NASA's Goddard Space Flight Center; NASA/GSFC)은 AMSU-A의 노후화를 대비하기 위하여 AIRS/AMSU 알고리즘을 일부 수정하여 AIRS only 알고리즘을 개발하였다. AIRS/AMSU와 AIRS only 표면온도 사이에 평균 제곱근 오차(RMSE)값은 $30-90^{\circ}N$ 해양 지역에서 0.55 K이며, 편차(bias)는 0.13 K이었으며, 해빙/해수 경계 지역에서는 이들 차이가 더 크게 나타났다. 해빙 경계지역에서 AIRS/AMSU와 AIRS only 간의 차이가 다른 지역에 비하여 큰 이유는 AIRS only 알고리즘이 AMSU 마이크로파 자료 대신에 GCM (NOAA Global Forecast System) 온도 산출물을 사용하는 데에 있다. 세 종류의 위성관측 표면온도 자료는 $70-80^{\circ}N$ 위도대에서 유의적인 온도증가($0.23-0.28Kyr^{-1}$)를 보였다. 위성관측 표면온도들 간에 계통적인 불일치는 같은 방향(온도증가 또는 온도감소)으로 해당 온도경향 값들 간의 차이에 영향을 줄 수 있다.
본 연구는 1993년부터 2003년 동안 겨울철 제주도 지방에 눈이 내린 경우를 대상으로 대기가 해양으로부터 얻은 열교환량을 계산하여 보웬비(현열속/잠열속)와 강설간의 관계를 분석한 것이다. 대상지역은 제주도 4개 관측지점인 제주, 서귀포, 성산포, 고산이다. 적설 예측의 신뢰도를 높일 수 있는 방법을 찾기 위하여 바람과 같은 기상의 영향이 가미된 보웬비와 적설과의 관계를 해기차와 적설과의 관계와 비교해 보았다. 그 결과 신적설 시, 지역별 최저 해기차는 제주시, 서귀포, 성산포, 고산에서 각각 10.9, 12.3, 11.5, $14.3^{\circ}C$였고, 그 이상의 해기차에서 신적설 확률은 각각 26, 29, 13, $23\%$인데 비해, 신적설시 지역별 최저 보웬비는 각각 0.59, 0.60, 0.65, 0.65였고, 그 이상의 보웬비에서 신적설 확률은 33, 70, 31, $58\%$로 나타나 보웬비가 해기차보다 높은 확률을 보였다. 보웬비에 의한 확률이 해기차에 의한 확률보다 높게 나타나는 이유는 해기차에 의해 형성된 강설의 조건에 바람에 의한 열교환이 강설의 조건을 강화시킨 것이 보웬비에 나타났기 때문으로 생각된다. 10년$(’93\~’02)$간 자료를 분석한 결과 각 지역별 신적설이 $10.0\~0.9cm$ 일 때 평균 보웬비는 $0.63\~0.67$이고 신적설이 $1.0\~4.9cm$ 일때 평균 보웬비는 0.72 이상으로 조사되어 강설시 적설량과 보웬비는 비례관계가 있음을 알 수 있었다.
본 연구는 2000년부터 최근 2016년 6월까지 월별 시계열 자료를 이용하여 대표적 글로벌 운임지수인 발틱 건화물지수(Baltic Dry-bulk Index 이하 BDI)와 중국의 컨테이너 운임지수(China Container Freight Index 이하 CCFI) 간의 동조성을 분석한다. 경기변동모형의 불안정성을 반영한 Engle-Granger 2단계 공적분 검정결과는 두 시장간 동조성이 존재하지 않는 것으로 나타났으나, 인과성 검정결과는 전세계 물동량의 상당부분을 차지하는 중국의 해운시황이 글로벌 운임시장에 통계적으로 유의한 영향이 존재하는 것으로 드러났다. 이러한 실증분석결과는 해운시황 예측에 중국의 CCFI지수를 어떻게 활용하는 것이 적합한가에 대한 답을 제시한다. 즉, 실무에서 중국의 운임지수 CCFI를 글로벌 운임지수 BDI를 대신하여 분석하는 것은 적합하지 않으며, BDI 예측모형에 CCFI를 포함하는 것이 적절함을 의미한다. 이상의 실증분석 결과는 산업간 동조성 분석을 해운산업의 경기변동에 적용한 사례로 향후 불안정한 글로벌 시황 예측에 중국의 경기변동 상황을 어떻게 고려하는 것이 적절한가를 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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