• 대한원격탐사학회지
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• 제21권3호
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• pp.213-219
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• 2005

In the Korean seas, Sea Surface Temperature (SST) and Thermal ronts (TF) were analyzed temporally and spatially during 8 years from 1993 to 2000 using NOAA/AVHRR MCSST. In the application of EOF analysis for SST, the variance of the 1st mode was 97.6%. Temporal components showed annual variations, and spatial components showed that where it is closer to continents, the SST variations are higher. Temporal components of the 2nd mode presented higher values of 1993, 94 and 95 than those of other years. Although these phenomena were not remarkable, they could be considered ELNI . NO effects to the Korean seas as the time was when ELNI . NO occurred. The Sobel Edge Detection Method (SEDM) delineated four fronts: the Subpolar Front (SPF) separating the northern and southern parts of the East Sea; the Kuroshio Front (KF) in the East China Sea, the South Sea Coastal Front (SSCF) in the South Sea, and the Tidal Front (TDF) in the West Sea. TF generally occurred over steep bathymetry slopes, and spatial components of the 1st mode in SST were bounded within these frontal areas. EOF analysis of SST gradient values revealed the temporal and spatial variations of the TF. The SPF and SSCF were most intense in March and October; the KF was most significant in March and May.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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• pp.831-835
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• 2006

NOAA/AVHRR data were used to analyze sea surface temperatures (SSTs) and thermal fronts (TFs) in the Korean seas. Temporal and spatial analyses were based on data from 1993 to 2000. Harmonic analysis revealed mean SST distributions of $10{\sim}25^{\circ}C$. Annual amplitudes and phases were $4{\sim}11^{\circ}C$ and $210{\sim}240^{\circ}$, respectively. Inverse distributions of annual amplitudes and phases were found for the study seas, with the exception of the East China Sea, which is affected by the Kuroshio Current. Areas with high amplitudes (large variations in SSTs) showed 'low phases' (early maximum SST); areas with low amplitudes (small variations in SSTs) had 'high phases' (late maximum SST). Empirical orthogonal function (EOF) analyses of SSTs revealed a first-mode variance of 97.6%. Annually, greater SST variations occurred closer to the continent. Temporal components of the second mode showed higher values in 1993, 1994, and 1995. These phenomena seemed to the effect of El $Ni{\tilde{n}}o$. The Sobel edge detection method (SEDM) delineated four fronts: the Subpolar Front (SPF) separating the northern and southern parts of the East Sea; the Kuroshio Front (KF) in the East China Sea, the South Sea Coastal Front (SSCF) in the South Sea, and a tidal front (TDF) in the West Sea. Thermal fronts generally occurred over steep bathymetric slopes. Annual amplitudes and phases were bounded within these frontal areas. EOF analysis of SST gradient values revealed the temporal and spatial variations in the TFs. The SPF and SSCF were most intense in March and October; the KF was most significant in March and May.

• 대기
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• 제22권4호
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• pp.483-488
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• 2012

The monsoon front lies on East Asian region, but it gradually propagates to the north during the boreal summer. The equivalent potential temperature (EPT) reveals the thermodynamical features of air masses and monsoon front. Therefore, this study considered the thermodynamical EPT and dynamical wind fields to clarify the peculiarity of East Asian summer monsoon (EASM) variations in June and July, respectively. Western North Pacific subtropical high (WNPSH) and Okhotsk sea high (OSH) both play the crucial role to interannual variations of EASM frontal activity and amount of rainfall. The OSH is important in June, but the WNPSH is key factor in July. Furthermore, the OSH (June) is affected by North Atlantic tripolar sea surface temperature (SST) pattern and WNPSH (July) is influenced by North Indian Ocean SST warming.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2004년도 Proceedings of ISRS 2004
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• pp.696-700
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• 2004

In the Korean seas, Sea Surface Temperature (SST) and Thermal Fronts (TF) were analyzed temporally and spatially during 8 years from 1993 to 2000 using NOAA/AVHRR MCSST. As the result of harmonic analysis, distributions of the mean SST were $10~25^{\circ}C,$ and generally SST decreased as latitude increased. SST increased in the order as following; the South Sea $(20\~23^{\circ}C),$ the East Sea $(17\~19^{\circ}C)$, and the West $Sea(13\~16^{\circ}C).$ Annual amplitudes and phases were $4\~11^{\circ}C,\;210\~240^{\circ}$ and high values were shown as following; the West Sea $(A1,\;9\~11^{\circ}C),$ the Northern East Sea $(A5,\;8\~9^{\circ}C),$ the Southern East Sea $(A4,\;6\~8^{\circ}C),$ the South Sea $(A3,\;6\~7^{\circ}C),$ the East China Sea $(A2,\;4\~7^{\circ}C)$ and phases; $A3\;(238\~242^{\circ}),\;A4\;(235\~240^{\circ}),\;A5\;(225\~235^{\circ}),\;Al\;(220\~230^{\circ}),\;A2\;(210\~235^{\circ}),$ respectively, Both of them were related inversely except the area A2, therefore the rest areas were affected by seasonal variations. TF were detected by Soble Edge Detection Method using gradient of SST. Consequently, TF were divided into 4 fronts; the Subpolar Front (SPF) based on the Cold Water Mass (low SST and salinity Subartic Water), resulting from the North Korea Cold Current (NKCC) and the East Sea Proper Cold Water in the middle and low layer, and the Warm Water Mass (high SST and salinity Subtropical Water), resulting from the Tsushima Warm Current (TWC) in area A4 and 5, the Kuroshio Front (KF) based on the Kuroshio Current (KC) and shelf waters in the East China Sea (ESC) in A2, and the South Sea Coastal Front (SSCF) based on the South Sea Coastal Water (SSCW) and TWC in A3. Also, the Tidal Front was weakly appeared in AI. TF located in steep slope of submarine topography. Annual amplitudes and phases were bounded in the same place, and these results should be considered to influence of seasonal variations.

• 환경위생공학
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• 제21권4호
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• pp.61-76
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• 2006

A Line Density algorithm was developed to quantify the sea surface temperature distribution using NOAA Sea Surface Temperature(SST) data and Geographic Information Systems(GIS), In addition, a GIS based automation model was designed to extract the Line Density Indices were determined by applying K-means Cluster. SST data in terms of March to May obtained on the coastal area of the Uljin from 2001 to 2004 in spring were used to make two data sets of average sea water temperature map in terms of year as well as month. From the result it was formed that water temperature gradient in April was the strongest among the other months, In particular very strog formation of oceanic front as well as temperature gradients were observed in front of the coastal area around Wonduk and Jukbyeon countries. Because those coastal area is a confront zone of two cold and a warm. It is expected that the development of a Line Density Algorithm would contribute to quantify of the SST for the research of Sea Surface Front(SSF) related to marine life management and the sea environmental conservation.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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• pp.655-655
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• 2002

Spatial distribution of phytoplankton pigment concentration (PPC) and sea surface temperature (SST) around the East Korean Warm Current (EKWC) was described, using both ocean color images and advanced very high resolution radiometer (AVHRR) images. Water mass in this region can be classified into five categories in the horizontal profile of PPC and SST, nLw(normalized water-leaving radiance) images: (1) coastal cold water region associated with concentrations of dissolved organic material or yellow colored substances and suspended sediments, (2) cold water region of thermal frontal occurred by a combination of phytoplankton absorption and suspended materials, (3) warm water overlay region by the phytoplankton absorption than the suspended materials; (4) warm water region occurred by the low phytoplankton absorption, and (5) offshore region occurred by the high phytoplankton absorption. In particular, the highest PPC area appeared in the ocean color and SST images with a band shaped distribution of the thermal front and ocean color front region, which is located the coastal cold waters along western thermal front of the warm streamer of the EKWC.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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• pp.740-743
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• 2006

We identify two distinct finer-scale frontal bands: 'Mainland China Coastal Front' (MCCF) and 'Kuroshio Front' (KF). The MCCF is along the 50-m isobath with large temperature gradient. The front is a boundary between the Mainland China Coastal Current and the offshore shelf waters. On the other hand, the KF is extending from the northeastern coast of Taiwan toward the northeast and into the shelf of south ECS. It forms a broad semicircle-shape and curving along 100-m isobath, it also deviates from eastward at around 26.5N-122E and leaves the shelf of ECS. This front should be the boundary between the Kuroshio water and the other shelf waters.

• 한국지리정보학회지
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• 제9권2호
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• pp.227-238
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• 2006

해양에서 수온의 등온선 밀집 정도를 표준지수로 정량화하기 위해 선밀도 지수(line density index: LDI)를 개발하였다. 지수 값의 범위를 0에서 100까지 제한시킨 LDI의 개발과정에 대한 이론적 배경을 기술하였고, line의 총 길이가 해당 면적의 1/10를 넘지 못한다는 적용조건에 대한 타당성 검증도 수행하였다. LDI의 적용 실험을 위해 남해역에서 관측된 NOAA SST 자료를 이용하였다. GIS를 이용하여 SST 레스터 데이터로 부터 $0.1^{\circ}C$ 등온선 벡터 데이터를 선형화하고 단위격자 영역을 폴리곤으로 제작한 후 공간중첩을 통해 LDI를 계산하였다. 단위 영역의 크기가 LDI의 분포에 미치는 영향을 분석하기 위해 두 종류의 격자 크기를 설계하여 LDI의 통계량를 산출하고 정규성 검정을 수행하였다. 분석 결과 격자크기에 따라 LDI의 평균과 정규성 같은 고유특징은 변하지 않으나, 통계량 값의 범위, 분산, 표준편차 등은 변하였는데, 이는 수온전선 구조가 복잡하고 전선폭이 격자 영역보다 훨씬 작을 때 발생하는 문제임이 확인되었다. 또한, LDI와 수온 차(${\Delta}T^{\circ}C$) 와의 관계성을 분석하고 수온전선역의 수온 수평경도(${\Delta}T^{\circ}C/km$)를 선형회귀모델로부터 계산하여 기존 연구자들의 제시한 수온전선역에서의 수온 수평경도 값과도 비교하였다. 본 연구를 통해 새롭게 개발된 LDI가 지니는 의미는 해양환경에서 시 공간적인 변화에 따른 수온전선 형성 지역을 절대적인 지수치로 비교 가능함은 물론, 수온전선과 해양환경 또는 해양생물과의 관계를 정량적으로 분석할 수 있는 기반을 제시했다는 점이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권6_2호
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• pp.1179-1192
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• 2018

이 연구는 남빙양(Southern Ocean)에서 나타나는 주된 전선(Front)들 중에 남극 극 전선(Antarctic Polar Front; PF)을 탐지하기 위하여 위성 기반 해수면 온도(sea surface temperature)와 해수면 고도(sea surface height) 자료를 복합적으로 사용하였다. 정확한 PF 탐지를 위하여 일별 SST와 SSH 자료를 각각 기반으로 하여 베이지안 결정 이론(Bayesian decision theory)을 적용하였으며, 이를 근거로 전선/비전선의 신호를 격자 별로 분류하였다. 이후, 시공간적인 합성을 통하여 일차적인 노이즈(noise) 제거 및 지리학적 연결성을 보완하였다. 그러나 이들 과정을 수행하고도 여전히 잔존하는 일부 노이즈를 제거하기 위하여 해빙 및 연안 마스킹(masking)을 수행하였다. 또한 모폴로지 연산(morphology operation)을 통하여 지류 성분을 최대한으로 배제하고 주된 전선 성분만을 추출하였다. 최종적으로 선택된 전선 격자 들에서 PF의 특징을 나타낼 수 있도록 가장 최남단의 전선만을 선택하여 평활 스플라인(smoothing spline) 최적화 방식을 통해 선 형태의 월별 PF를 산출하였다. 산출된 PF는 기존의 연구에서 제시한 PF의 위치와 상당히 유사한 것으로 나타났으며, 특히 바닥 지형에 따라 상당 부분 결정되는 PF의 변화를 잘 모사하는 것으로 보인다. 로스해 주변(${\sim}180^{\circ}W$)과 호주 이남의 해역($120^{\circ}E-140^{\circ}E$)은 PF의 위치에 대한 계절적 변동이 높게 나타나며, 그러한 변동이 기존에 제시된 결과와 상당히 유사한 경향을 지닌다. 그러므로 이 연구에서 산출된 PF의 위치에 대한 탐지 결과가 향후 장기적 관점에서 수행될 연구에 사용될 수 있는 가치를 지닐 것으로 기대한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제32권6호
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• pp.721-732
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• 2016

2012년 7월부터 2016년 8월까지 GCOM-W1/AMSR2 마이크로파 센서 자료와 해양 현장수온 관측 자료 사이에서 획득된 총 162,264개의 일치점 자료를 활용하여 북서태평양 해역에서의 마이크로파 해수면온도 정확도를 검증하고 오차 특성을 분석하였다. AMSR2 해수면온도는 실측 자료에 대해 $0.63^{\circ}C$의 평균제곱근오차와 $0.05^{\circ}C$의 편차를 보였다. 위성 해수면온도와 현장 관측 해수면온도의 차이는 풍속, 해수면 온도, 연안으로부터의 거리, 열전선 등 다양한 요인에 의해 발생되었다. AMSR2 해수면온도는 낮시간 동안 낮은 풍속(< 6 m/s)에서 실측 해수면온도보다 높게 산출되는 일변동(diurnal effect)에 의한 오차를 보였다. 또한 겨울철에 평균제곱근오차가 커지는 경향이 나타났는데, 이는 해상풍의 풍속이 커질수록 해수면의 방사율이 높아져 해수면온도 산출 시 양의 편차가 발생할 수 있으므로 겨울철의 강한 바람이 해수면온도 오차를 증가시킨 것으로 추정되었다. 이 외에도 저온에서 저하되는 민감도와 육지에 의한 자료오염 또한 AMSR2 해수면온도의 오차를 증가시키는 요인으로 작용할 수 있음을 확인하였다. 열전선에 따른 해수면온도 오차 특성을 분석한 결과 해수면온도의 공간 구배 크기가 커질수록, 열전선에 근접할수록 해수면온도 오차가 증가하였다. 본 연구는 북서태평양 해역 마이크로파 해수면온도의 정확도 검증 및 오차 특성 분석을 통해 향후 마이크로파 해수면온도를 활용하는 연구의 바탕을 마련하고자 하였으며, 연구 지역의 환경적 요인에 따라 발생할 수 있는 오차에 대한 분석이 선행되어야 보다 정확한 위성 관측 해수면온도를 얻을 수 있음을 제시하였다.