Big swell is often generated offshore and damages the coasts after travelling long distance. In order to prevent coastal damages, wave measurements should be performed offshore as well as coastal waters around Korea. However, in-situ wave measurements are difficult because of high expense of instruments and high risk of operation. Satellite wave measurements using altimeter make it possible to get wave information from the sea difficult to execute field measurements such as the center of the East Sea or exclusive territorial waters. In order to use wave information from the satellite altimeter, it is important to verify altimeter wave data with in-situ data. This paper examines significant wave height data observed by ENVISAT altimeter by comparing wave data observed at Ieodo station.
Nonlinear internal waves (NLIWs) are usually generated by nonlinear process on linear internal waves (IW). Near HengChun Ridge that links Taiwan and Luzon Islands, we found that there are linear internal waves following NLIW and they travel westward at different speed, about 1.5 m/s for IW and 2.9 m/s for NLIW. This phenomenon was observed on site with ship radar and echo sounders, and later verified with thermistor chain. West of Luzon Strait, the separation of NLIW are 5 km or more, while linear internal waves are lines of wave crests at nearly equal distance that is only a few hundred meters apart. The current hypothesis is that most of the energy of internal tide forms a beam that propagates upward from the eastern shoulder of ocean ridge and later interacts with sea surface and thermocline. The interaction with thermocline generates linear internal wave that propagate along the pycnocline at about 1.5 m/s. The interaction with sea surface scatters internal wave energy downward, ensonifies the water column and generates large nonlinear waves that propagate westward at 2.9 m/s as mode 1 in a waveguide.
The stratiform rain fraction is investigated in the tropical boreal winter Madden-Julian oscillation (MJO) and summer intraseasonal oscillation (ISO) using Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) Precipitation Rader data for the 11-yr period from 1998 to 2008. Composite analysis shows that the MJO/ISO produces larger stratiform rain rate than convective rain rate for nearly all phases following the propagating MJO/ISO deep clouds, with the greatest stratiform rainfall amount when the MJO/ISO center is located over the central-eastern Indian Ocean and the western Pacific. The fraction of the intraseasonally filtered stratiform rainfall compared to total rainfall (i.e., convective plus stratiform rainfall) amounts to 53~56%, which is 13~16% larger than the stratiform rain fraction estimated for the same data on seasonal-to-annual time scales by Schumacher and Houze. This indicates that the MJO/ISO exhibits the organized rainfall process which is characterized by the shallow convection/heating at the incipient phase and the subsequent flare-up of strong deep convection, followed by the development of stratiform clouds at the upper troposphere.
Grounding line of a glacier or ice shelf where ice bottom meets the ocean is sensitive to changes in the polar environment. Recent rapid changes of grounding lines have been observed especially in southwestern Antarctica due to global warming. In this study, ERS-1/2 and Sentinel-1A Synthetic Aperture Radar (SAR) image were interferometrically acquired in 1996 and 2015, respectively, to monitor the movement of the grounding line in the western part of Ronne Ice Shelf near the Antarctic peninsula. Double-Differential Interferometric SAR (DDInSAR) technique was applied to remove gravitational flow signal to detect grounding line from the interferometric phase due to the vertical displacement of the tide. The result showed that ERS-1/2 grounding lines are almost consistent with those from Rignot et al. (2011) which used the similar dataset, confirming the credibility of the data processing. The comparison of ERS-1/2 and Sentinle-1A DDInSAR images showed a grounding line retreat of $1.0{\pm}0.1km$ from 1996 to 2015. It is also proved that the grounding lines based on the 2004 MODIS Mosaic of Antarctica (MOA) images and digital elevation model searching for ice plain near coastal area (Scambos et al., 2017), is not accurate enough especially where there is a ice plain with no tidal motion.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2019.05a
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pp.141-141
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2019
토양수분은 수문 분석에 있어 매우 중요한 인자 중 하나이며 최근 기후변화로 인한 가뭄, 홍수 및 산불발생과 같은 물 관련 재해 발생에 직 간접적으로 영향을 미치기 때문에 지표 토양수분산정은 매우 중요하다. Sentinel-1 SAR(Synthetic Aperture Radar)는 능동형 위성으로 10m의 공간해상도로 제공되기 때문에 기존의 토양수분 전용위성인 SMOS(Soil Moisure and Ocean Salinity), SMAP(Soil Moisture Active Passive) 및 GCOM-W1(Global Change Observation Mission Water) 등 다르게 고해상도 토양수분 산정이 가능하다. 그러나 Sentinel-1 SAR 센서에서는 고해상도 지표 관측 이미지 자료만 제공하며, 토양수분 자료를 직접적으로 제공하지 않는다. 따라서 본 연구에서는 2018년도 Sentinel-1 A/B IW(Interferometric Wide swath) 모드의 VH(Vertical Transmit - Horizontal Receive) 편파 영상과 Sentinel-1 SAR 위성자료 전처리 도구인 SNAP(Sentinel Application Platform)을 이용하여 후방산란계수를 산정하였으며, 산정된 후 방산란계수와 농촌진흥청에서 제공하는 65개 지점의 실측 TDR(Time Domain Reflectrometry) 토양수분의 관계를 이용하여 회귀모형을 도출 및 토양수분 공간분포를 산정하였다. 비록 불확실성은 어느정도 발생 하였으나, 전체적으로 TDR 관측값과 $10m{\times}10m$ 해상도의 Sentinel-1 SAR 기반 토양수분이 일치하는 경향을 보였다. 본 연구 결과는 수문, 농업, 산림, 재해 등 다양한 분야에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
According to IMO, MASS is defined as a vessel operated at various levels independent of human interference. The safety navigation support service for MASS is designed to improve the safety and efficiency of MASS by developing public services on shore for ship arrivals/departures and for cargo handling. The safety navigation support service consists of a total of six types of services: autonomous operation, berthing/unberthing/mooring, cargo handling and ship arrival/departure service, PSC inspection, condition monitoring, and accident response support services. In order to support accident response service, the relative importance of a bridge navigational equipment was assessed by stratifying the navigation system to provide safe and efficient support services by objective judgment through specific and quantitative methods using AHP, one of decision-making methods used by an expert group. The survey was conducted by dividing the bridge navigational equipment into depth, location, and speed information. As a result of applying the AHP method, the importance of depth, location, and speed information was assessed. The relative importance of each equipment for providing location information was also assessed in order of Radar, DGPS, ECDIS, Gyro compass, Autopilot, and AIS. This was similar to survey results on the utilization of each operator's preference and its impact on marine accidents.
We extracted sea surface heights(SSH) from the TopexJPoseidon(T/P) radar altimeter data to compare with fhe SSH estimated from in-situ lide gauges(T/G) at Ulleungdo, Pohang, and SockcholMucko sites. Selection criteria such as wet/dry troposphere, ionosphere, and ocean tide were used to estimate accurate SSH. For time series analysis, the one-hour interval tide gauge SSHs were resampled al lO-day interval of the satellite SSHs. The ocean tide model applied in the altimeter data processing showed periodic aliasings of 175.5 day, 87.8 day, 62J day, 58.5 day, 49.5 day and 46.0 day, and, hence, the ZOO-day filtering was applied to reduce these spectral noises. Wavenumber correlation analysis was also applied to extract common components between the two SSHs, resulting in enhancing the correlation coefficient(CC) dramatically. The original CCs between the satenite and tide gauge SSHs are 0.46. 0.26, and 0.]5, respectively. Ulleungdo shows the largest cc bec;luase the site is far from the coast resulting in the minimun error in the satellite observations. The CCs were then increased to 0.59, 030, and 0.30, respectively, after 200.day filtering, and to 0.69, 0.63. and 0.59 after removing inversely correlative components using wavenumber correlation analysis. The CCs were greatly increased by 87, 227, and 460% when the wavenumber correlation analysis was followed by 2oo-day filtering, resulting in the final CCs of 0.86, 0.85, 0.84, respectively. It was found that the best SSHs were estimated when the two methods were applied to the original data. The low-pass filtered TIP SSHs were found to be well correlated with the TIG SSHs from tide gauges, and the best correlation results were found when we applied both low-pass filtering and spectral correlation analysis to the original SSHs.
The Dynamic Positioning System consists of 7 elements which are namely Power system, Human machine interface, DP Computer, Position Reference System(PRS), Sensors, Thruster system and DP Operator. Incidents like loss of position(LOP) on DP vessel usually occur due to errors in these 7 elements. The purpose of this study is to find out safety operation method of DP vessel through qualitative and quantitative analyze of DP LOP incidents which are submitted to IMCA every year. The 612 DP LOP incidents submitted from 2001 to 2010 were analyzed to find out the main cause of the incidents and its rate among other causes. Consequently, the highest rate of incidents involving DP elements are PRS errors. DP computer, Power system, Human error and thruster system came next. The PRS has been analyzed and a flowchart was drawn through expert brainstorming. Also, the conditional probability has been analyzed through Bayesian Networks based on this flowchart. Consequentially, the main causes of drive off incidents were DGPS, microwave radar and HPR. Also, this study identified the main causes of DGPS errors through Bayesian Networks. These causes are signal blocked, electric components failure, relative mode error, signal weak or fail.
Precipitation is the most important component to the study of water and energy cycle in hydrology. In this study we investigate rainfall retrieval uncertainty from different sources of remotely sensed precipitation field and then probable error propagation in the simulation of hydrologic variables especially, runoff on different vegetation cover. Two remotely sensed rainfall retrievals (space-borne IR-only and ground radar rainfall) are explored and compared visually and statistically. Then, an offline Community Land Model (CLM) is forced with in situ meteorological data to simulate the amount of runoff and determine their impact on model predictions. A fundamental assumption made in this study is that CLM can adequately represent the physical land surface processes. Results show there are big differences between different sources of precipitation fields in terms of the magnitude and temporal variability. The study provides some intuitions on the uncertainty of hydrologic prediction via the interaction between the land surface and near atmosphere fluxes in the modelling approach. Eventually it will contribute to the understanding of water resources redistribution to the climate change in Korean Peninsula.
Since oil spills can be a significant threat to the marine ecosystem, it is necessary to obtain information on the current contamination status quickly to minimize the damage. Satellite-based detection of marine oil spills has the advantage of spatiotemporal coverage because it can monitor a wide area compared to aircraft. Due to the recent development of computer vision and deep learning, marine oil spill detection can also be facilitated by deep learning. Unlike the existing studies based on Synthetic Aperture Radar (SAR) images, we conducted a deep learning modeling using PlanetScope optical satellite images. The blind test of the DeepLabV3+ model for oil spill detection showed the performance statistics with an accuracy of 0.885, a precision of 0.888, a recall of 0.886, an F1-score of 0.883, and a Mean Intersection over Union (mIOU) of 0.793.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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