Using various observed data, we examined the evolution of tropical Pacific sea surface temperature (SST) during 2011-2012, with focusing on the development of 2012 El Ni$\tilde{n}$o. It is observed that a La Ni$\tilde{n}$a event during 2011 was followed by a moderate El Ni$\tilde{n}$o during 2012 summer. The 2012 summer El Ni$\tilde{n}$o initiated near the west coast of South America on February 2012, and continued to expand westward till August. Given this evolutionary pattern, the 2012 summer El Ni$\tilde{n}$o can be categorized as 'Eastern Pacific (EP) El Ni$\tilde{n}$o' because Ni$\tilde{n}$o-3 index is greater than Ni$\tilde{n}$o-4 index, and it may be the first well-defined EP El Ni$\tilde{n}$o since 2001. On February 2012, this event was initiated mainly by the local air-sea interaction, and at the same time the ocean heat content was accumulated over the tropical western Pacific due to the easterly wind anomaly over the tropical western Pacific. Then, the accumulated heat content slowly propagates to the tropical eastern Pacific, which attributes to maintain El Ni$\tilde{n}$o state during 2012 summer. After August, the positive SST anomaly over the equatorial eastern Pacific decays possibly due to the exhausted heat content and the weakening of air-sea interaction, but the weak positive SST anomaly over the central Pacific remains till now (2012 November).
Impacts on the atmospheric circulation and ocean system over the Mediterranean during boreal summer are investigated using Coupled Model Intercomparison Project Phase 5 (CMIP5) historical simulations (from 1911 to 2005). As the climate warms, global and remote effects lead to a strengthening in descending motion, an increase in sea surface temperature (SST) and surface dryness, but a decrease in marine primary production over the Western Mediterranean. The global effect is estimated from interannual variability over the global mean SST and the remote effect is driven by diabatic forcing generated from the South and East Asian summer monsoons. On the other hand, a local contribution leads to the strengthened descending motion and increased surface dryness over the Eastern Mediterranean, whereas the marine primary production over this region tends to increase due to possibly the urban wastewater and sewage. Our result suggests that particular attention needs to be paid to conserve the marine ecosystem over the Mediterranean.
Nighttime sea fog detection from satellite is very hard due to limitation in using visible channels. Currently, most widely used method for the detection is the Dual Channel Difference (DCD) method based on Brightness Temperature Difference between 3.7 and 11 ${\mu}m$ channel (BTD). However, this method have difficulty in distinguishing between fog and low cloud, and sometimes misjudges middle/high cloud as well as clear scene as fog. Using CALIPSO Lidar Profile measurements, we have analyzed the intrinsic problems in detecting nighttime sea fog from various satellite remote sensing algorithms and suggested the direction for the improvement of the algorithm. From the comparison with CALIPSO measurements for May-July in 2011, the DCD method excessively overestimates foggy pixels (2542 pixels). Among them, only 524 pixel are real foggy pixels, but 331 pixels and 1687 pixels are clear and other type of clouds, respectively. The 514 of real foggy pixels accounts for 70% of 749 foggy pixels identified by CALIPSO. Our proposed new algorithm detects foggy pixels by comparing the difference between cloud top temperature and underneath sea surface temperature from assimilated data along with the DCD method. We have used two types of cloud top temperature, which obtained from 11 ${\mu}m$ brightness temperature (B_S1) and operational COMS algorithm (B_S2). The detected foggy 1794 pixels from B_S1 and 1490 pixel from B_S2 are significantly reduced the overestimation detected by the DCD method. However, 477 and 446 pixels have been found to be real foggy pixels, 329 and 264 pixels be clear, and 989 and 780 pixels be other type of clouds, detected by B_S1 and B_S2 respectively. The analysis of the operational COMS fog detection algorithm reveals that the cloud screening process was strictly enforced, which resulted in underestimation of foggy pixel. The 538 of total detected foggy pixels obtain only 187 of real foggy pixels, but 61 of clear pixels and 290 of other type clouds. Our analysis suggests that there is no winner for nighttime sea fog detection algorithms, but loser because real foggy pixels are less than 30% among the foggy pixels declared by all algorithms. This overwhelming evidence reveals that current nighttime sea fog algorithms have provided a lot of misjudged information, which are mostly originated from difficulty in distinguishing between clear and cloudy scene as well as fog and other type clouds. Therefore, in-depth researches are urgently required to reduce the enormous error in nighttime sea fog detection from satellite.
기후변화와 지구환경변화에 중요한 역할을 하고 있는 해수면온도는 인공위성 적외선 센서가 관측하는 피층 수온과 측기들이 관측하는 표층 수온으로 나누어질 수 있다. 국외 여러 기관에서 보급되고 있는 해수면온도 관측 자료들은 각각 서로 다른 깊이의 수온을 나타내고 있어서 해양 피층과 표층 수온 사이의 관계를 이해하는 것은 매우 중요하다. 본 연구에서는 적외선 라디오미터를 해양조사선에 장착하기 위한 시스템을 설계하고 부착하고 운용하여 국내에서 처음으로 해양 피층 수온을 산출할 수 있는 관측 환경을 구축하였다. 선박 관측 전에 실험실에서 라디오미터 기기의 검보정을 실시하여 보정 계수를 산출하였다. 관측된 해수면에서 방출된 복사에너지와 하늘 복사에너지를 피층 수온으로 산출하는 일련의 과정을 적용하였다. 산출된 피층 해수면온도를 현장 관측 표층 수온자료와 비교하여 표층과 피층 수온 차이를 정량적으로 조사하고자 하였으며, Himawari-8 정지궤도 위성 해수면온도 자료와의 비교를 통해 해양 상층 연직구조의 특성을 이해하고자 하였다. 2020년 4월 21일부터 5월 6일까지 남해안의 장목항과 동해 남부를 관측한 해양 피층 수온은 전체적으로 표층 수온과 0.76℃ 정도의 차이를 보였다. 또한 이 두 수온 차이의 평균제곱근오차는 약 0.6℃에서 0.9℃까지의 일간변화를 가지고 있었으며, 하루 중 1-3시에 0.83-0.89℃로 가장 크게 나타났으며, 15시에 0.59℃로 최소의 차이를 가지고 있었다. 또한 편차도 0.47-0.75℃의 일간변화를 나타내었다. 해양 피층 관측 수온과 위성 해수면 온도 간 차이는 약 0.74℃의 평균제곱근오차, 0.37℃의 편차를 나타냈다. 본 연구의 분석을 통해 관측 수심에 따른 피층-표층 수온의 차이를 확인할 수 있었으며, 피층-표층 수온 차의 계절적 변화를 정량적으로 이해하고 또 변동 요인과의 관련성을 연구하기 위하여 연구조사선을 이용한 추가적인 연안 및 대양 관측이 지속적으로 진행되어야 함을 시사한다.
A heavy foggy event accompanying with complex coastal fog was investigated in this study. This heavy foggy event occurred on FEB 11, 2015. Due to reduced visibility with this foggy event induced more than 100times serial traffic accidents over the Young-jong highway, and Flights from 04:30 AM to 10:00 AM were cancelled on Inchon International Airport. This heavy foggy event was occurred in synoptic and mesoscale environments but dense coastal fog were combined with a combination of sea fog, steam fog, and radiation fog. This kind of coastal fog can predicted by accurate analysis of the direction of the air flow, sea surface temperature(SST), and 925hPa isotherms from numerical weather prediction charts and real time analysis charts.
본 논문은 원격탐사 기법을 활용하여 제주도 주변 해역에서 발생하는 해저 용천수 분포 지역을 탐지하는 것이다. 연구지역인 김녕항을 대상으로 열화상카메라를 탑재한 무인비행선을 이용하여 해수면 온도 분포를 파악한 후, 해저 용천수 발생 온도 분포 범위와 비교하여 용천수 발생 위치를 탐지하였다. 일반적으로 해저 용천수의 온도 범위는 지하수 온도와 비슷하여 약 $15{\sim}17^{\circ}C$ 사이에 분포하고 있다. 열화상카메라로 감지된 김녕항의 해수면 온도 분포를 파악한 결과 연구 대상지역의 남서쪽 지역이 해저 용천수 발생 지역으로 탐지하였다.
The growth rate of atmospheric $CO_2$ undergoes significant interannual variability, largely due to temporal variability of partitioning of $CO_2$ between terrestrial biosphere and ocean. In the present paper, as a follow-up to the work by Lee et al. [1], we estimated the year-to-year variability in net global air-sea $CO_2$ fluxes between 1982 and 2003 from observed changes in wind speed and estimated changes in ${\Delta}pCO_2$ Changes in $pCO_{25W}$ were inferred from global records of sea surface temperature (SST) anomalies and seasonally varying SST dependence of $pCO_{25W}$. The modeled interannual variability of $\pm0.2\;Pg\;C\;yr^{-1}\;(1{\sigma})$ from the present work is significantly smaller than the values deduced from atmospheric observations of $^{1.3}CO_2/CO_2$ in conjunction with different atmospheric transport models, but it is closer to the recent estimates inferred from a 3-D ocean biogeochemical model and atmospheric transport models constrained with extensive observations of atmospheric $CO_2$.
Statistical forecast models for the prediction of the summertime Changma precipitation have been developed in this study. As effective predictors for the Changma precipitation, the springtime sea surface temperature (SST) anomalies over the North Atlantic (NA1), the North Pacific (NPC) and the tropical Pacific Ocean (CNINO) has been suggested in Lee and Seo (2013). To further improve the performance of the statistical prediction scheme, we select other potential predictors and construct 2 additional statistical models. The selected predictors are the Northern Indian Ocean (NIO) and the Bering Sea (BS) SST anomalies, and the spring Eurasian snow cover anomaly (EUSC). Then, using the total three statistical prediction models, a simple ensemble-mean prediction is performed. The resulting correlation skill score reaches as high as ~0.90 for the last 21 years, which is ~16% increase in the skill compared to the prediction model by Lee and Seo (2013). The EUSC and BS predictors are related to a strengthening of the Okhotsk high, leading to an enhancement of the Changma front. The NIO predictor induces the cyclonic anomalies to the southwest of the Korean peninsula and southeasterly flows toward the peninsula, giving rise to an increase in the Changma precipitation.
본 연구에서는 TeraScan시스템에서 산출되는 NOAA/AVHRR 해수면온도(SST) 자료의 신뢰도를 부여하기 위한 방법으로 구름 영향 정도를 단계별로 나누는 방법을 소개한다. TeraScan시스템에서 구름탐지는 주간과 야간에 따라 다른 파라미터와 경계값을 사용한다. 주간 구름탐지에서는 채널 2번(가시채널)과 4번(적외채널)을 이용하며, 채널 4번 휘도온도의 공간일관성(ch4_delta)과 채널 2번 알베도의 공간일관성(ch2_delta) 및 알베도 경계값(ch2_max) 검사를 수행한다. 야간의 경우, 가시채널을 사용할 수 없기 때문에 채널 3번(단파적외채널)과 4번(적외채널)을 사용하여 각 화소에 대한 차이값(ch3_minus_ch4)을 비교하고, 채널 4번 휘도온도 공간일관성(ch4_delta) 및 경계값(min_ch4_temp) 평가가 이루어진다. 여기서는 주야에 따른 변화를 보기 위해 2009년 5월 13일 00시 48분(UTC)과 21시 00분(UTC) 에 수신된 자료를 사용했다. TeraScan시스템을 통해 총 6가지 경계치를 검토했고, ch4_delta는 우리나라 주변 수온 전선에서 발생하는 구름 탐지 오류가 발생하지 않는 값으로 주야간 각각 5와 3.5로 결정되었다. 주간 파라미터로 사용되는 ch2_delta는 여러 값에 대한 적용 결과 2로, ch2_max는 3부터 8까지의 범위가 적절한 것으로 나타났다. 야간에 사용되는 ch3_minus_ch4는 -2부터 2까지의 범위, min_ch4_temp는 0으로 결정되었다. 즉, 구름의 영향 정도는 주간 ch2_max와 야간 ch3_minus_ch4의 경계값을 4 단계로 나눠 해수면온도자료를 산출하였다. 본 연구에서 사용한 경계값은 5월 자료에 대해 설정된 값이며, 향후 한반도 주변 해역의 특성과 시간별, 공간별, 계절별로 적절한 경계값을 설정하는 연구가 장기적으로 필요하며, 위의 특성들을 감안한 자료동화용 SST 생산프로세스 정립 및 결과분석 연구가 필요하다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권1호
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pp.67-74
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2017
본 논문은 기후와 국제곡물가격의 인과관계를 분석한다. 기후는 곡물시장에 영향을 미치는 중요한 요인이지만 국제곡물가격의 인과관계를 분석한 선행연구는 제한적이다. 본 논문은 대표적인 세계기후 변수인 해양표면온도 (sea surface temperature; SST)와 세계 3대 곡물인 밀, 옥수수, 콩의 국제가격을 이용하여 1987년 5월부터 2013년 7월까지 기간의 월별자료를 분석하였다. 분석방법으로서 비모수 커널방법으로 제시된 고차 적률 인과관계 개념 (Nishiyama 등, 2011)을 모수적인 방법으로 변환하여 적용하였다. 분석결과, 기후는 1차 적률에서 3개 곡물가격 모두에 대해 그리고 2차 적률에서 옥수수와 콩의 가격에 대해 각각 인과관계를 가지며 3차 적률에서는 3개 곡물가격 모두에 대해 인과관계를 갖지 않는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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