Hong, JinSil;Seo, Seongbong;Jeon, Chanhyung;Park, Jae-Hun;Park, Young-Gyu;Min, Hong Sik
Ocean and Polar Research
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v.38
no.4
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pp.271-286
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2016
We evaluate the temperature and salinity fields in the East Sea reproduced by the global ocean reanalysis data using HYbrid Coordinate Ocean Model (HYCOM for short). Temporal correlation of Sea Surface Temperature (SST) change between HYCOM and the Group for High Resolution Sea Surface Temperature (GHRSST) are higher in summer than winter. Though distributions of temperature and salinity in the HYCOM are similar to those from historical data (World Ocean Atlas 2013 V2), salinity in the HYCOM is lower (highter) in the region where the salinity is high (low). Temperature fields in the Ulleung basin of HYCOM are quite similar to those derived from Pressure-recording Inverted Echo Sounder (PIES), such as the correlation coefficient is higher than 0.7. This indicates that the HYCOM represents well the circulation and meso-scale phenomena in the Ulleung basin.
Objectives: Considered the "national fish" in Korea, the walleye pollock (Gadus chalcogrammus) has disappeared in the East Sea (Sea of Japan), a main habitat and fishing ground for the species. The reason for the disappearance is still a matter of controversy. This study was performed to investigate the long-term relationship between the walleye pollock catch and various meteorological and oceanographic factors in these waters. Methods: Fishery data on walleye pollock and data on meteorological and marine environmental factors over the 30 years (1981-2010) were obtained from the official national database. Time series analysis and correlation and regression analyses were performed to study the relationships. Results: Both air temperature and sea surface temperature in the East Sea rose over these 30 years, and the latter became more prominent. Salinity and dissolved oxygen showed a tendency to decrease while concentrations of nutrients such as nitrite nitrogen and nitrate nitrogen showed an increasing tendency. Sea surface temperature, air temperature, atmospheric pressure, and wind grade were negatively correlated with the catch size of walleye pollock (p<0.05), but salinity was positively correlated (p<0.001). Conclusion: The results of this study indicate that climate change, especially ocean warming, affected the habitat of walleye pollock. The results also indicate that lower sea surface and air temperatures, milder wind grade, and higher salinity were preferred for the survival of the fish species. It is necessary to pay attention to changes of the ocean ecosystem in terms of environmental pollution as well as seawater temperature.
Kim, Sang-Min;Kim, Chang-Jae;Han, Soo-Hee;Heo, Joon
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.29
no.2
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pp.123-131
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2011
Characteristics of sea surface temperature(SST) difference around Gwang-Yang steel Mill where can affect marine ecosystem in Gwang-Yang bay using 25 collected Landsat-7 ETM+ thermal infrared band data from 2000 to 2010. To analyze accuracy of SST from the Landsat-7 ETM+ thermal infrared image, satellite-induced SST was verfied by compared Yeo-Su tide station and Landsat thermal image. As a result, SST from Landsat-7 ETM+ is $1.22^{\circ}C$ lower than sea temperature from Yeo-Su tide station and correlation coefficient resulted in above 0.991 which means that correlation coefficient between Landsat image temperature and field sea temperature is relatively high. Five regions were selected to analyze sea surface temperature between near Gwang-Yang steel mill and the open sea and analyzed timeseries of sea surface temperature seasonally and regionally. Moreover, the additional analysis has been carried out by comparing the averaged temperatures of Gwang-Yang and Soon-Cheon bays using the dataset over a year.
Ebuchi, Naoto;Fukamachi, Yasushi;Ohshima, Kay I.;Shirasawa, Kunio;Wakatsuchi, Masaaki
Proceedings of the KSRS Conference
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v.1
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pp.17-20
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2006
Three HF ocean radar stations were installed at the Soya/La Perouse Strait in the Sea of Okhotsk in order to monitor the Soya Warm Current. The frequency of the HF radar is 13.9 MHz, and the range and azimuth resolutions are 3 km and $5^{\circ}$, respectively. The radar covers a range of approximately 70 km from the coast. It is shown that the HF radars clearly capture seasonal and short-term variations of the Soya Warm Current. The velocity of the Soya Warm Current reaches its maximum, approximately 1 m $s^{-1}$, in summer, and weakens in winter. The velocity core is located 20 to 30 km from the coast, and its width is approximately 50 km. The surface transport by the Soya Warm Current shows a significant correlation with the sea level difference along the strait, as derived from coastal tide gauge records. The cross-current sea level difference, which is estimated from the sea level anomalies observed by the Jason-1 altimeter and a coastal tide gauge, also exhibits variation in concert with the surface transport and along-current sea level difference.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.15
no.6
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pp.767-777
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1999
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.
A useful radiance-converting method was developed to convert the Landsat-7 ETM+thermal-infrared (TIR) band's radiance ($L_{{\lambda},L7/ETM+}$) to that of Landsat-5 TM TIR ($L_{{\lambda},L5/TM+})$ as: $L_{{\lambda},L5/TM}=0.9699{\times}L_{{\lambda},L7/ETM+}+0.1074\;(R^2=1)$. In addition, based on the radiance-converting equation and the linear relation between digital number (DN) and at-satellite radiance, a DN-converting equation can be established to convert DN value of the TIR band between Landsat-5 and Landsat-7. Via this method, it is easy to integrate Landsat-5 and Landsat-7 TIR data to retrieve the sea surface temperature (SST) in coastal waters on the basis of local empirical algorithms in which the radiance or DN of Lansat-5 and 7 TIR band is usually the only input independent variable. The method was employed in a local empirical algorithm in Daya Bay, China, to detect the thermal pollution of cooling water discharge from the Daya Bay nuclear power station (DNPS). This work demonstrates that radiance conversion is an effective approach to integration of Landsat-5 and Landsat-7 data in the process of a SST retrieval which is based on local empirical algorithms.
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.
Oceanic temperature inversions, with unstable stratifications, are frequently founed in the surface layer of a few tens meters in the Japan Sea and the Yellow Sea in Winter. Mechanisms responsible for the generation of temperature inversions include the followings: (1) The nat heat loss at the sea suface requires an upward transport of heat from the interior of the ocean y convection, and this convection leads to the temperature inversions. (2) The downward propagation of the annual variation of the sea surface timperature, with an exponential decrease of amplitude and a linear change of phase with depth, generates the surface inversion layer in winter. (3) The cold water cdvection by Ekman drift, of which magnitude decreases exponentially with depth, generates temperature inversions for the three possible mechanisms mentioned above.
To explore limiting factors of spring bloom caused by waste disposal after dumping activity commenced in the Yellow Sea, we used a 1-dimensional temperature-ecological coupled model. The vertical structure of temperature and vertical diffusivity (Kh) are calculated by the temperature model with sea surface temperature using the 2.5 layers turbulence closure scheme. The ecological model applied results at the temperature model consisted of five state variables (DIN, DIP, phytoplankton, zooplankton, and detritus) forced by photosynthetically available radiation. We simulate year-to-year variations of plankton and nutrients using the coupled model from 1998 to 2000 and compare results of the model with observed data. It turned out that temperature is the growth factor of spring bloom in dumping area. During the winter the weak stratification made sufficient supply of the accumulated nutrients from the sea bed into the upper water column and led to the bloom in the coming spring. Radiation also turned out to be another important factor of spring bloom in the study area. Insufficient radiation of March 1999 showed low chlorophyll-a concentration despite sufficient nutrients in the surface.
Han, Daehyeon;Kim, Young Jun;Im, Jungho;Lee, Sanggyun;Lee, Yeonsu;Kim, Hyun-cheol
Korean Journal of Remote Sensing
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v.34
no.6_2
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pp.1261-1272
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2018
It is important to measure the Arctic surface air temperature because it plays a key-role in the exchange of energy between the ocean, sea ice, and the atmosphere. Although in-situ observations provide accurate measurements of air temperature, they are spatially limited to show the distribution of Arctic surface air temperature. In this study, we proposed machine learning-based models to estimate the Arctic surface air temperature in summer based on buoy data and Advanced Microwave Scanning Radiometer 2 (AMSR2)satellite data. Two machine learning approaches-random forest (RF) and support vector machine (SVM)-were used to estimate the air temperature twice a day according to AMSR2 observation time. Both RF and SVM showed $R^2$ of 0.84-0.88 and RMSE of $1.31-1.53^{\circ}C$. The results were compared to the surface air temperature and spatial distribution of the ERA-Interim reanalysis data from the European Center for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF). They tended to underestimate the Barents Sea, the Kara Sea, and the Baffin Bay region where no IABP buoy observations exist. This study showed both possibility and limitations of the empirical estimation of Arctic surface temperature using AMSR2 data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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