In order to understand the relation between the distribution of sea surface temperature and heavy snowfall over western coast of the Korean peninsula, several numerical assessments were carried out. Numerical model used in this study is WRF, and sea surface temperature data were FNL(National Center for Environment Prediction-Final operational global analysis), RTG(Real Time Global analysis), and OSTIA(Operational Sea Surface Temperature and Sea Ice Analysis). There were produced on the basis of remote sensing data, such as a variety of satellite and in situ observation. The analysis focused on the heavy snowfall over Honam districts for 2 days from 29 December 2010. In comparison with RTG and OSTIA SST data, sensible and latent heat fluexes estimated by numerical simulation with FNL data were higher than those with RTG and OSTIA SST data, due to higher sea surface temperature of FNL. General distribution of RTG and OSTIA SST showed similar, however, fine spatial differences appear in near western coast of the peninsula. Estimated snow fall amount with OSTIA SST was occurred far from the western coast because of higher SST over sea far from coast than that near coast. On the other hand, snowfall amount near coast is larger than that over distance sea in simulation with RTG SST. The difference of snowfall amount between numerical assessment with RTG and OSTIA is induced from the fine difference of SST spatial distributions over the Yellow sea. So, the prediction accuracy of snowfall amount is strongly associated with the SST distribution not only over near coast but also over far from the western coast of the Korean peninsula.
Accurate simulation of the meteorological field is very important to assess the wind resources. Some researchers showed that sea surface temperature (SST) plays a leading role on the local meterological simulation. New Generation Sea Surface Temperature (NGSST), Operational Sea Surface Temperature and Sea Ice Analysis (OSTIA), and Real-Time Global Sea Surface Temperature (RTG SST) have different spatial distribution near the coast and OSTIA shows the best accuracy compared with buoy data in the southeastern coast of the Korean Peninsula. Those SST products are used to initialize the Weather Research and Forecasting (WRF) Model for November 13-23 2008. The simulation of OSTIA shows better result in comparison with NGSST and RTG SST. NGSST shows a large difference with OSTIA in horizontal and vertical wind fields during the weak synoptic condition, but wind power density shows a large difference during strong synoptic condition. RTG SST shows the similar patterns but smaller the magnitude and the extent.
We examine the effects of the sea surface temperature (SST) distribution on heavy snowfall over the Yellow Sea using high-resolution SST products and WRF (Weather Research and Forecasting) model simulations in 30 December 2010. First, we evaluate the model by comparing the simulated and observed fresh snowfall over the Korean peninsula (Ho-Nam province). The comparison shows that the model reproduces the distributions and magnitudes of the observed snowfall. We then conduct sensitivity model simulations where SST perturbations by ${\pm}1.1^{\circ}C$ relative to baseline SST values (averaged SST for $5{\sim}15^{\circ}C$) are uniformly specified over the region of interest. Results show that ${\pm}1.1^{\circ}C$ SST perturbation simulations result in changes of air temperature by $+0.37/-0.38^{\circ}C$, and by ${\pm}0.31^{\circ}C$ hPa for sea level pressure, respectively, relative to the baseline simulation. Atmospheric responses to SST perturbations are found to be relatively linear. The changes in SST appear to perturb precipitation variability accounting for 10% of snow and graupel, and 18% of snowfall over the Yellow Sea and Ho- Nam province, respectively. We find that anomalies of air temperature, pressure, and hydrometeors due to SST perturbation propagate to the upper part of cloud top up to 500 hPa and show symmetric responses with respect to SST changes.
To retrieve Sea Surface Temperature(SST) from NOAA-AVHRR imagery the spilt window atmospheric correction algorithm is generally used. Recently, there have been various new algorithms developed to process these data, namely the variable-coefficient split-window, the R54 transmittance-ratio method, fixed-coefficient nonlinear algorithm, dynamic water vapour (DWV) correction method, Dynamic Water Vapour and Temperature algorithm (DWVT). We used MCSST (Multi-Channel Sea surface temperature) and NLSST(Non linear sea surface temperature) algorithms in this study. The study area is around the Korea sea area (Yellow Sea). We compared and analyzed with various methods by applying each Ocean in-situ data and satellite data. The primary aim of study is to verify and optimize algorithms. Finally, this study proposes an optimized algorithm for SST retrieval.
The Saemangeum embankment construction have changed the flowing on the topography of the coastal marine environment. However, the variety of ecological factors are changing from outside of Saemangeum embankment area. The ecosystem of various marine organisms have led to changes by sea surface temperature. The aim of this study is to monitoring of sea surface temperature(SST) changes were measured by using thermal infrared satellite imagery, MODIS and Landsat. The MODIS data have the high temporal resolution and Landsat satellite data with high spatial resolution was used for time series monitoring. The extracted informations from sea surface temperature changes were compared with the dyke to allow them inside and outside of Saemangeum embankment. The spatial extent of the spread of sea water were analyzed by SST using MODIS and Landsat thermal channel data. The difference of sea surface temperature between inland and offshore waters of Saemangeum embankment have changed by seasonal flow and residence time of sea water in dyke.
Three numerical experiments are done using IAP(Institute of Atmospheric Physics) global spectral model(T42L9) to investigate the influence of the surface temperatures on the 7-day simulation. Particularly, the response of the subtropical High in summer to the variation of soil temperature and sea surface temperature(SST) was emphasized through a series of experiments. Experiment 1 uses the June climate data as the earth surface conditions. Experiment 2 is similar to Experiment 1 except for the soil surface temperature. Experiment 3 is the same as Experiment 1 except for the modified SST, which is much warmer than the June climate SST on the sea around the Korean peninsula. The main finding in 7-day simulation is that the response of the subtropical high in summer to the variation of the sell surface temperature was much more than that to the variation of the SST. It is implied that the proper treatment of sell surface temperature is more important than that of the SST for the better 7-day simulation of the subtropical high in summer.
In the coastal region air flow changes due to the abrupt change of surface temperature between land and sea. So a numerical simulation for atmospheric flow fields must be considered the correct fields of sea surface temperature(SST). In this study, we used variables such as latent heat flux, sensible heat flux, short and long wave radiation of ocean and atmosphere which exchanged across the sea surface between atmosphere and ocean model. We found that this consideration simulated the more precise SST fields by comparing with those of the observated results. Simulated horizontal SST differences in season were 2.5~4$^{\circ}C$. Therefore we simulated the more precise atmospheric flow fields and the movement and dispersion of the pollutants with the Lagrangian particle dispersion model. In the daytime dispersion pattern of the pollutants emitted from ship sources moved toward inland, in the night time moved toward sea by land/sea breeze criculation. But air pollutants dispersion can be affected by inland topography, especially Yangsan and coastal area because of nocturnal wind speed decrease.
In this study a tendency of abnormal sea surface temperature (SST) occurrence in the seas around South Korea is analyzed from daily SST data from satellite and 14 buoys from August 2020 to July 2021. As thresholds 28℃ and 4℃ are used to determine marine heatwaves(MHWs) and abnormal low water temperature (ALWT), respectively, because those values are adopted by the National Institute of Fisheries Science for the breaking news of abnormal temperature. In order to calculate frequency of abnormal SST occurrence spatially by using satellite SST, research area was divided into six areas of coast and three open seas. ALWT dominantly appeared over a wide area (7,745 km2) in Gyeonggi Bay for total 94 days and it was also confirmed from buoy temperature showing an occurrence number of 47 days. MHWs tended to be high in frequency in the coastal areas of Chungcheongdo and Jeollabukdo and the south coastal areas while in case of buoy temperature Jupo was the place of high frequency (32 days). This difference was supposed to be due to the low accuracy of satellite SST at the coasts. MHWs are also dominant in offshore waters around Korean Peninsula. Although detecting abnormal SST by using satellite SST has advantage of understanding occurrence from a spatial point of view, we also need to perform detection using buoys to increase detection accuracy along the coast.
The first Marine Observation Satellite(MOS) was launched by National Space Development Agency of Japan on February 19, 1987, and it is equipped with three sensons covering visible, infrared, and microwave region. One of them is Visible and Thermal Infrared Radiometer(VTIR) whose main objective is to detect the Sea Surface Temperature(SST). The objective of this study was to process the MOS data using Cray-2 supercomputer, and to assess the SST in the Yellow Sea. In order to implement this objective, the linear regression model between the ground truth data and the corresponding digital number of VTIR in MOS was used to establish the relationship. After testing the significance of the regression model, the SST map of the whole Yellow Sea was derived based on the model. The digital SST map representing the study area showed certain pattern about the SST of Yellow Sea in March and April. In conclusion, the VTIR data in MOS is also useful in investigating SST which provides the information about the Yellow Sea water current in the spring.
한국 남동해역은 매년 하계에 집중적으로 냉수대가 형성되어 빈번한 이상해황이 발생한다. 본 연구에서는 이 해역에서 발생하는 표층수온 분포의 공간 변화를 분석하기 위해 2018년 6월에서 9월까지 고리와 정자 부이에서 관측한 해양현장 수온 데이터와 GHRSST Level 4 재분석 해수면 온도(sea surface temperature: SST) 자료를 이용하였다. 부이 자료는 두 지점의 시계열적 수온 변동 분석에, GHRSST 자료는 연구해역 전반에 걸친 일별 SST의 분산과 가중공간중심(weighted mean center: WMC)을 계산하는데 이용하였다. 부이의 수온이 낮아지면 연구해역 SST의 분산이 증가하는 경향을 보였으나, 전 기간 일치하게 나타나지는 않았다. 이는 GHRSST가 재분석 자료로 연안의 민감한 수온변화를 반영하지 못하기 때문이다. 이와 같이 전 해역의 SST 변화를 대표하는 통계적 분산만으로는 연안의 국지적인 소규모의 수온변화를 파악하거나, 냉수대 발생해역의 위치 및 범위를 탐지하기에는 한계가 있다. 따라서 차가운 수괴가 발생하는 공간적인 위치를 정량적으로 파악하기 위해 WMC를 활용하여 분석한 결과 냉수대가 발생했을 때, WMC가 연구해역의 공간중심(mean center: MC)으로부터 북서 해역 쪽에 위치하였다. 이는 SST의 WMC 위치 정보를 통해 차가운 표층수온의 분포가 어디에서 어느 정도 나타나는지를 정량적으로 파악할 수 있음을 의미하며, 향후 냉수대 규모 및 지역 확산 범위 탐지에 WMC의 활용 가능성을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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