대한원격탐사학회 2001년도 춘계 학술대회 논문집 통권 4호 Proceedings of the 2001 KSRS Spring Meeting
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pp.104-110
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2001
Ocean heat fluxes over a wide region are generally estimated by an aerodynamic bulk fromula. Though a remote sensing technique can be expected to estimated global heat flux, it is difficult to obtain air temperature and specific humidity at sea surface by a remote sensor. In this study present a new method with which to determine near-sea surface air temperature from in situ data. Also, These methods compared with other methods. A new method used a linear regression equation between sea surface temperature and air temperature of the buoys data. In this study new method is validated using observed monthly mean data at the Japan Meteorological Agency(JMA), National Data Buoy Center(NDBC) and Tropical Ocean-Global Atmosphere(TOGA)-Tropical Atmosphere Ocean(TAO) buoys. The result that bias and rmse are 0.28, 1.5$0^{\circ}C$ respectively. The correlation coefficient is 0.98. Also, to retrieve near-sea surface specific humidity(Q) from good nonlinear regression relationship between vapor pressure(Ea) of buoy data and air temperature, after obtained the third-order polynomial function, compared with that of estimated from SSM/I empirical equation by Schussel et al(1995). The result that bias and rmse are -1.42 and 1.75(g/kg).
지난 수십년 동안 인공위성을 통해 광범위하고 주기적으로 관측된 해수면온도 자료를 사용하여 일별 해수면온도 합성장이 생산되고 있으며 기후변화 감시와 해양 대기 예측 등 다양한 목적으로 활용되어 왔다. 본 연구에서는 지역적인 해역에서 최적화된 활용을 위해 한반도 주변해역에서 해수면온도 합성장 자료의 정확도 평가와 오차 특성 분석을 수행하였다. 2016년 1월부터 12월까지 이어도 해양과학기지 관측 수온 자료를 활용하여 4종의 다중 인공위성 기반 해수면온도 합성장 자료(OSTIA (Operational Sea Surface Temperature and Sea Ice Analysis), OISST (Optimum Interpolation Sea Surface Temperature), CMC (Canadian Meteorological Centre) 해수면온도 및 MURSST (Multi-scale Ultra-high Resolution Sea Surface Temperature))를 비교하여 각 해수면온도 합성장의 정확도를 평가하였다. 이어도 해양과학기지 수온 자료에 대하여 각 해수면온도 합성장은 최소 0.12℃ (OISST)와 최대 0.55℃ (MURSST)의 편차와 최소 0.77℃ (CMC 해수면온도)와 최대 0.96℃ (MURSST)의 평균 제곱근 오차를 나타냈다. 해수면온도 합성장 사이의 상호 비교 결과에서는 -0.38-0.38℃의 편차와 0.55-0.82℃의 평균 제곱근 오차의 범위를 보였으며 OSTIA와 CMC 해수면온도 자료가 가장 작은 오차 특성을 보인 반면 OISST와 MURSST 자료는 가장 큰 오차 특성을 나타내었다. 이어도 해양과학기지와 가장 가까운 지점에서 해수면온도 합성장 자료를 추출하여 시계열을 비교한 결과에서는 이어도 해양과학기지 관측 수온 뿐만 아니라 모든 해수면온도 합성장 자료에서 뚜렷한 계절 변동을 보였으나 봄철 해수면온도 합성장은 이어도 해양과학기지 관측 수온에 비해 과대추정되는 경향이 나타났다.
제어로봇시스템학회 1994년도 Proceedings of the Korea Automatic Control Conference, 9th (KACC) ; Taejeon, Korea; 17-20 Oct. 1994
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pp.12-15
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1994
To establish the sea surface temperature estimation scheme for the upcoming advanced remote sensor, the quasi-analytical solution of the approximated radiative transfer equation which express the radiative transfer process of the radiant energy radiated from the sea surface to the satellite is approximated into the non-linear equation. To solve the simultaneous approximated radiative transfer equation which express the radiative transfer process of the radiant energy radiated from the sea surface to the satellite is approximated into the nonlinear equation. To solve the simultaneous approximated radiative transfer equation at each channel, the constrained non-linear optimization technique is adopted. To define the coefficients of the approximated radiative transfer equation and the constraints, the satellite detected radiance and the total transmittance are computed from the 1350 kinds of simulated atmosphere / surface models via radiative transfer code. The verification from the simulated data show the sufficient result.
Katsaros, Kristina B.;Pinker, Rachel T.;Bentamy, Abderrahim;Carton, James A.;Drennan, William M.;Mestas-Nunez, Alberto M.
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.997-1000
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2006
We estimate the net heat flux in the tropical and subtropical Atlantic Ocean using satellite data. These fluxes are related to changes in sea surface temperature (SST). This variable influences atmospheric circulations and is indicative of surface and subsurface oceanic circulations. We employ data from the geostationary METEOSAT-7 and 8 satellites and from the Special Sensor Microwave/Imager (SSM/I) for the shortwave and long-wave radiative fluxes, and for estimates of SST. For turbulent flux calculations, we use the bulk aerodynamic method with satellite estimates for wind speed and atmospheric humidity and temperature.
대한원격탐사학회 1998년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.14-19
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1998
The MUBEX (MUtsu Bay sea surface temperature validation EXperiment) campaign has been held from 1995 to 1997 in summer. During the MUBEX campaign, a thermal infrared camera (TIC) installed on a research vessel, which was also equipped with other various observation devices, was intensively used to observe microscopic structure of sea skin surface temperature (SSST) behavior. We have now a total number of 500,000 images observed by the TIC under various weather conditions, i.e., very calm or wavy sea condition, and clear, patchy or cloudy sky condition. In this paper, we show typical SSST patterns observed by the TIC, and describe the result of statistical analysis of SSST.
한국동해 연근해역의 표층수온은 일반적으로 온대해역에서의 표층수온과 같이 계절변화를 하지만, 심층에서는 연중 1 $^{\circ}C$이하의 온도를 유지하는데 동해고유수로 인하여 표층의 온수와 심층의 냉수간의 온도차를 이용한 해양온도차 발전의 충분한 잠재성이 있다. 해양온도차 발전의 제 1 조건인 표층수와 심층수간의 온도차에 관련된 한국 동해의 해양 환경적 특성을 정량화 하고자 온도차에 대한 연평균, 연진폭, 연위상을 구하고 연중 15$^{\circ}C$이상의 온도차가 유지된는 기간을 일일 단위로 표현하였다. 한국동해 연근 해역 중 온도차 발전의 최적합 해역은 포항 동쪽 35km 해역 (36$^{\circ}$05'N, 129$^{\circ}$48'E)에서 55km 해역 (36$^{\circ}$05'N, 130$^{\circ}$00'E)까지로 조사 연구되었다. 이들 최적합 해역에서는 온도차는 8월의 경우 누년 평균 약 24$^{\circ}C$로 나타났으며, 년 중 15$^{\circ}C$이상의 온도차가 유지되는 기간은 최대 215일 (5/5-12/10)로 나타났다. 아울러 이 해역에서 온도차의 연진폭은 6$^{\circ}C$이며 , 연위상은 236$^{\circ}$로 계획성있는 전력생산을 할수 있을것으로 사료된다. 한국 동해 연근해역에서 표층으로부터 수직으로 최단거리에 존재하는 동해고유수(수온 1$^{\circ}C$이하의 해수)의 수심에 대한 계절변화는 평균 300m를 중심으로 하여 50m 미만의 작은 변동폭을 나타내었다. 향후 이러한 안정된 위치를 나타내는 심층 냉수를 에너지로 전환하기 위한 연구가 수행되어야 할 것으로 판단된다.
본 논문에서는 LSTM-Autoencoder 기반 특징추출과 재구성 데이터를 이용한 수온 예측 방법을 제안한다. 냉수대 현상이 발생한 동해 낙산 지역의 해수면 수온과 수온에 영향을 미치는 풍향, 풍속 등 다변량 시계열 데이터를 이용하고, LSTM-Autoencoder 모델을 이용하여, 원본 데이터의 차원 축소를 통해 추출된 특징 데이터를 원본 데이터의 다변수 데이터로 결합한 데이터, 복원 데이터, 원본 데이터 총 3가지를 사용한다. 수온 예측을 위해 LSTM 모델에 3가지 데이터를 학습하고, 정확도를 평가한 결과 MAE 0.3652, RMSE 0.5604, MAPE 3.309%으로 LSTM-Autoencoder의 특징추출을 이용한 수온 예측 정확도가 가장 우수한 성능을 보이는 것을 확인하였다. 본 연구의 결과는 냉수대와 같이 해수면 수온 변화가 급변하는 구간의 예측 정확도를 높여, 자연재해의 피해를 예방할 수 있을 것으로 기대한다.
The effect of coupled data assimilation (DA) on the meteorological prediction in the west coastal region of Korea was evaluated using a coupled atmosphere-ocean model (e.g., COAWST) in the spring (March 17-26) of 2019. We performed two sets of simulation experiments: (1) with the coupled DA (i.e., COAWST_DA) and (2) without the coupled DA (i.e., COAWST_BASE). Overall, compared with the COAWST_BASE simulation, the COAWST_DA simulation showed good agreement in the spatial and temporal variations of meteorological variables (sea surface temperature, air temperature, wind speed, and relative humidity) with those of the observations. In particular, the effect of the coupled DA on wind speed was greatly improved. This might be primarily due to the prediction improvement of the sea surface temperature resulting from the coupled DA in the study area. In addition, the improvement of meteorological prediction in COAWST_DA simulation was also confirmed by the comparative analysis between SST and other meteorological variables (sea surface wind speed and pressure variation).
Based on the monthly weather report of Korea Meteorological Administration (KMA) and daily sea surface temperature (SST) data from National Fisheries Research and Development Institute (NFRDl) (1991-2001), mean heat fluxes were estimated at the Gunsan harbor Net heat flux was transported from the air to the sea surface during March to early September, and it amounts to $125\;Wm^{-2}$ in average daily during May to June. During the middle of September to February, the transfer of net heat flux was conversed from the sea surface to the air with $-125\;Wm^{-2}$ in mininum value in October. Short wave radiation was ranged from 50 to $248\;Wm^{-2}$ showing maxima in April to June. Long wave radiation was ranged from 25 to $92\;Wm^{-2}$ with mininum value in June to July. Sensible heat flux denoting negative values in April to August was ranged from -30 to $72\;Wm^{-2}.$ Latent heat flux was ranged from 15 to $82\;Wm^{-2}$ with maxima in August to September. The phase of heat exchange was changed from cooling to heating in the end of February, and from heating to cooling In the beginning of September. The advective term of heat flux showed minima in April to June and maxima in November. The ratio of temperature variations was 1.37 in the sea surface process and the horizontal process by advection. This indicates that the main factor in variation of temperature at Gunsan harbor is the heat exchange process through the sea surface from the air.
Numerical simulations were carried out to understand the effect of Sea Surface Temperature (SST) spatial distribution on regional circulation. A three-dimensional non-hydrostatic atmospheric model RAMS, version 6.0, was applied to examine the impact of SST forcing on regional circulation. New Generation Sea Surface Temperature (NGSST) data were implemented to RAMS to compare the results of modeling with default SST data. Several numerical experiments have been undertaken to evaluate the effect of SST for initialization. First was the case with NGSST data (Case NG), second was the case with RAMS monthly data (Case RM) and third was the case with seasonally averaged RAMS monthly data (Case RS). Case NG showed accurate spatial distributions of SST but, the results of RM and RS were $3{\sim}4^{\circ}C$ lower than buoy observation data. By analyzing practical sea surface conditions, large difference in horizontal temperature and wind field for each run were revealed. Case RM and Case RS showed similar horizontal and vertical distributions of temperature and wind field but, Case NG estimated the intensity of sea breeze weakly and land breeze strongly. These differences were due to the difference of the temperature gradient caused by different spatial distributions of SST. Diurnal variations of temperature and wind speed for Case NG indicated great agreement with the observation data and statistics such as root mean squared error, index of agreement, regression were also better than Case RM and Case RS.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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