한국 남동해안 5개 연안 관측점(주문진, 죽변, 장기갑, 울기, 부산)의 28년간 (1957∼1984) 월별 수온 자료를 근거로 하여, 매달의 이상수온(water temperature anomalies)이 1개월 전의 이상수온에 의존하는 성질, 즉 마르코프(Markov) 연쇄 성질에 대하여 구명하였다. 각 관측점 이상수온 변동의 표준편차를 기준으로 하여, 월별 이상수온을 저온, 정상 및 고온의 상태로 구분한 후, 연속된 두 달간의 이상수 온 상태의 천이 횟수 및 확률을 계산하였다. 정상상태의 이상수온이 그 다음 달에 도 정상상태로 유지될 확률은 0.8정도이다. 저온 또는 고온 상태의 이상수온이 다음 달에도 같은 상태에 남아 있을 확률과 정상상태로 될 확률은 거의 같다. 이상수온 이 고온(저온) 상태에 있다가 다음 달에 저온(고온)상태로 바뀔 확률은 거의 0에 가 깝다. 이와 같은 이상수온 변동의 마르코프 연쇄에 대한 통계적 테스트 결과에 의 하면, 이상수온 변동은 시간적으로 정상적(stationary)이며, 공간적으로 균질적(homo geneous)이다. 이상수온 변동에 대한 다단계(multi-steps)마르코프 연쇄분석에 의하 면, 연안역 이상수온이 마르코프 연쇄성을 보유하는 '기억'은 약 3개월 정도 유지된 다.
Park, Kyung-Ae;Chung, Joug-Yul;Kim, Kuh;Choi, Byung-Ho
대한원격탐사학회지
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제10권2호
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pp.83-107
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1994
Sea surface temperatures (SSTs) estimated by using the operational SST derivation equations of NOAA/NESDIS were compared with satellite-tracked drifter temperatures. As a result of eliminating cloud-filled or contaminated pixels through several cloud tests, 69 matchup points between the drifter temperatures and the SSTs estimated with NOAA satellite 9, 10. 11 and 12 data from August, 1993 to July, 1994 were collected. Multi-channel sea surface temperature(MCSST) using a split window technique showed an approximately $1.0{\circ}C$ rms error as compared with the drifting buoy temperatures for 69 coincidences. Accuracies for satellete-derived sea surface temperatures were evaluated for only NOAA-11 AVHRR data which had relatively large matchups of 35points as compared with other satellites. For the comparison of the oberved temperatures with the calculated SSTs, linear MCSST and nonlinear cross product sea surface temperature(CPSST) algorithms by the split, the dual and the triple window technique were used respectively. As a result, the split window CPSSTs showed the smallest rms error of $0.72{\circ}C$. Defferences between the split window SSTs and the drifter temperatures appeared th have a linear tendency against the drifter temperatures and also against the differences between AVHRR channel 4 and 5 brighness temperatures. This indicates some possibilities that satelite-derived SSTs operationally calculated from the NOAA/NESDIS equation in the seas around Korea have been underestimated as compared with actural SSTs in case sea water temperature is relatively low or the atmosphere over the sea surface is very dry like in winter, while overstimated in case of high temperature or very moist atmospheric equations based on local sea measurements around Korea instead of global measurements should be derived.
해수면 온도는 전 세계 해양, 기상 현상에 영향을 주고 해양 환경 변화와 생물에게 영향을 주는 중요한 요소이다. 특히, 우리나라 남해안을 비롯한 연안 지역의 경우 어업 및 양식업 등의 수산업이 많이 발달하여, 매년 고수온 현상으로 인한 사회·경제적 피해가 발생하고 있다. 따라서 위성 자료와 같은 광범위한 지역을 감시할 수 있는 자료를 활용한 해수면 온도 및 공간적 분포의 예측기술 개발을 통하여 피해를 예방할 수 있는 시스템을 구축할 필요가 있다. 해수면 온도 예측은 기존의 수치 모델을 통해서 예측을 진행하였지만, 다수의 역학적 요인들을 사용하여 예측 결과 산출 시 복잡함이 존재한다. 최근 기계학습 및 딥러닝 기법이 발달함에 따라 해양 분야의 예측에 적용하는 연구가 진행되고 있다. 본 연구는 그 중 시·공간적인 일관성 및 정확도가 높은 장단기 기억(Long Short Term Memory, LSTM)과 합성곱 장단기 기억(Convolutional Long Short Term Memory, ConvLSTM) 딥러닝 기법을 사용하여 남해지역의 해수면온도 예측 및 2017년부터 2019년까지의 고수온 발생 건에 대해서 예측 결과의 공간 분포와 공간 분포와 예측 가능성에 대해 분석을 하였다. 1일 예측 모델의 정확도는 RMSE 기준으로 ConvLSTM(전체: 0.33℃, 봄: 0.34℃, 여름: 0.27℃, 가을: 0.32℃, 겨울: 0.36℃)이 LSTM 기반의 예측 모델(전체: 0.40℃, 봄: 0.40℃, 여름: 0.48℃, 가을: 0.39℃, 겨울: 0.34℃)보다 우수한 성능을 보였다. 2017년 고수온 발생 사례에 대해 해수면 온도 예측과 고수온 탐지 성능에서 ConvLSTM은 5일까지 경보를 탐지하였지만, LSTM의 경우 2일 예측 이후 해수면 온도를 과소 추정하는 경향이 커짐에 따라 탐지하지 못하였다. 시공간적인 해수면 온도 예측 시 ConvLSTM이 LSTM에 비해 적절한 모델로 판단된다.
During the winter of 2017/2018, significantly low water temperatures were detected around the western and southern coasts of Korea (WSCK). In this period, sea surface temperature (SST) in the Korea Waters was about $2^{\circ}C$ lower than mean temperature. Using the real-time observation system, we analyzed the temporal variation of SST during this period around the western and southern coasts. Low water temperature usually manifested over a period of about 10 ~ 20 days. The daily Arctic oscillation index was also similarly detectable with the variation of SST. From the cross-correlation function, we compared two periodic variations, which were SST around the WSCK and the Arctic oscillation index. The cross correlation coefficients between both variations were approximately 0.3 ~ 0.4. The time lag of the two time series was about 6 to 7 days. Therefore, significantly low water temperatures during winter in the Korean coastal areas usually became detectable 6 to 7 days after the negative peak of Arctic oscillation.
Wavelet analysis is applying to many fields such as the time-frequency localization of a time series and a time varying data. In this paper, a statistical testing based Wavelet power spectrum analysis for the stationary Nino3 Sea Surface Temperature(SST) data was executed. Specially, the 95% confidence level for SST was effective in searching the periods of El-Nino using various wavelet basis functions.
본 연구에서는 한국 동해에서의 바람장의 공간적인 분포특성을 정량적으로 파악하기 위하여 해면기압과 해상풍 자료에 EOF 분석방법을 적용하여 모드별로 고유함수의 공간적인 분포특성과 시간계수를 계산하였고 시간계수의 스펙트럼을 구하여 바람장의 공간 및 시간변동성 및 주기적인 특성을 파악하였다. 평균기압의 분포는 서고동저형의 등압선 배치를 나타내며, 기압의 최대 표준 편차는 블라디보스톡 부근에 위치하고 일본연안으로 갈수록 최저 표준편차를 갖는다. 블라디보스톡 부근은 $6.5^{\circ}C$의 해수면 온도의 최대 표준편차를 갖는 지역이기도 하다. 동서성분 해상풍의 제1모드는 분산의 $47.3\%$ 제2모드는 $30\%$를 반영하며 제1모드는 블라디보스톡 해역에서 최대 변화를 보이며 1년 및 6개월의 주기를 갖는다. 특히 제2모드에서 6개월의 주기가 탁월하다. 해상풍의 남북성분의 연평균 분포는 동해전역에서 북풍계열의 바람이 탁월하며, 특히 블라디보스톡 부근에서 최대 2.2m/s 이상의 북풍이 존재하고 3.8m/s의 표준편차 최대치가 존재하며 시간변동이 크다. 해수면 수온의 공간분포 역시 블라디보스톡 해역에서 최대치가 나타난다. 해상풍과 해면 기압의 결합 직교함수의 모드별 특성은 개별 직교함수에 비해 동서성분 해상풍의 제1모드의 기여도가 증가 하였으며, 제2모드의 기여도는 감소하는 양상을 띤다. 이로 인해 동서성분 해상풍과 해면기압의 결합 직교함수 (WU-PR)의 주기성은 해면 기압의 영향으로 제1모드에서는 1년 및 6개월의 주기가 탁월하며, 제2모드에서는 3개월의 계절변화로 해상풍의 개별 직교함수의 주기와 다르게 나타난다. 해수면 온도의 직교함수까지 포함한 3개의 결합 직교함수의 EOF분석에서는 제2모드에서 해상풍의 공간분포는 해수면 온도에 좌우되는 양상을 보인다. 스펙트럼 분석결과는 제1모드에서 1년 주기가 탁월하며 제2모드는 3개월 및 4개월의 계절변화가 나타난다.
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).
이 연구에서는 36년간(1970-2005년)의 장기 데이터를 이용하여 우리나라에 영향을 미치는 태풍의 대부분이 통과하는 남해의 해수면 온도와 태풍의 세기 변화와의 관계를 분석, 연구하였다. 우리나라 남해의 해수면온도는 연구 기간 동안 지속적으로 상승하는 추세를 보인다. 1996년 이래 10년간(1996-2005년)의 평균 해수면온도는 $16.77^{\circ}C$로 1970년대 10년간(1970-1979년)의 평균 해수면온도 $15.74^{\circ}C$보다 $1.03^{\circ}C$나 높다. 특히, 1994년 이후 그 상승폭은 크다. 태풍의 세기는 최저해면기압에 의하여 나타낼 수 있다. 남해를 통과하면서 우리나라에 영향을 미친 태풍의 최저해면기압의 변화를 살펴보면, 1970년 이후 지속적으로 하강하고 있음을 알 수 있다. 1996년 이래 10년간(1996-2005년)의 평균 최저 해면기압은 979.2hPa로, 1970년대 10년간(1970-1979년)의 평균 최저해면기압 989.3hPa보다 10.1Pa이나 낮다. 상관분석에 의하여, 1970년 이후의 태풍 세기 강화는 남해 해수면온도의 상승과 상관이 있다는 사실을 확인하였다.
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.
초미소플랑크톤은 빈영양해역의 중요한 일차생산자로서, 동해에서도 전체 식물플랑크톤의 생체량에 큰 기여를 하는 것으로 알려져 있다. 동해는 전 세계 평균에 비해 표층 수온이 가파르게 증가하여, 이에 따른 해양생태계의 다양한 변화가 보고되고 있다. 그러나, 기후변화에 따른 동해 생태계의 변화 중 가장 기본적인 일차생산자의 군집구조의 변동성에 대한 연구는 매우 부족한 까닭에 식물플랑크톤 군집 조성의 장기적인 변동성을 모니터링할 필요가 있다. 따라서 우리는 동해 남서부해역에서의 환경 변화에 따른 초미소플랑크톤의 생체량 기여도와 식물플랑크톤 군집구조의 변화를 알기 위해, 2011, 2013, 2015년 가을철에 초미소플랑크톤(<$3{\mu}m$)의 전체 식물플랑크톤에 대한 기여도를 측정하였다. 크기별 분급 결과, 초미소플랑크톤의 전체 Chl a 생체량에 대한 평균 기여도는 각각 2011년 약 38%, 2013년 59%, 2015년 7%로 연변동성이 크게 나타났다. 각 연도 별, 환경요인 중 평년대비 수온 변화(${\Delta}T$)는 2013년에 $+1.6^{\circ}C$로 최고치를, 그리고 2015년에 $-0.9^{\circ}C$로 가장 낮게 나타났다. 동해 남부 해역의 표층수온과 식물플랑크톤 군집 구조에 대한 초미소식물플랑크톤의 기여도 사이에 밀접한 양의 상관관계를 확인하였다($R^2$>0.9). 향후 기후 변화에 의한 동해에서의 해수 수온 증가가 미치는 일차생산자의 군집구조의 장기 변화에 대한 지속적인 모니터링과 이해가 필요하다고 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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