Due to the temporal and spatial simultaneity and the high-frequency repetition, the data set retrieved from the satellite observation is considered to be the most desirable ones for the study of air-sea interaction. With rapidly developing sensor technology, satellite-retrieved data has experienced improvement in the accuracy and the number of parameters. Nevertheless, since it is still impossible to directly measure the heat fluxes between air and sea, the bulk method is an exclusive way for the evaluation of the heat fluxes at the sea surface. It was noted that the large deviation of air temperature in the winter season by the linear regression despite good correlation coefficients. We propose a new algorithm based on the Fourier series with which the SST and the air temperature. We found that the mean of air temperature is a function of the mean of SST with the monthly gradient of SST inferred from the latitudinal variation of SST and the spectral energy of air temperature is related linearly to that of SST. An algorithm to obtain the air temperature over the sea was completed with a proper analysis on the relation between of air temperature and of SST. This algorithm was examined by buoy data and therefore the air temperature over the sea can be retrieved based on just satellite data.
최근 4년간(1996∼1999) 동해 연근해역에 투하된 30개의 Argos 표류부이로 관측한 주야간 해표면 온도차이 1,438개 data set 값에 대한 계절별 시공간적 변동양상을 분석하였다. 표류부이에 의해 매일 관측된 수온이 정확히 같은 장소의 것이 아니더라도 하루동안의 공간 이동은 중규모(mesoscale) 공간분석의 관점에서 볼 때, 동일 해역의 수온 변동을 값으로 활용할 수 있다는 결론을 얻었다. 동해 전 해역에서 주야간 온도차의 계절 변화에 대한 변동범위와 RMS (root mean square) 진폭을 구한 결과, 겨울보다 여름에 2∼6배정도 큰 계절 변동을 보였고, 년중 늦봄과 초가을에 가장 큰 일변화를 나타냈다. 주야간 온도차의 공간변동의 경우, 동해의 아극전선대(subpolar front)를 중심으로, 북쪽의 한류권이 남쪽의 난류권 해역보다 월별 이상변동폭이 컸으나 계절 변동폭은 난류권역이 상대적으로 큰 변동양상을 나타내었다. 운동성이 심한 와동류(eddy)가 형성되어 있는 원산근해에서 위성 및 표류부이로 현장 측정한 동시 공간적 표면수온과 주야간 온도차 값을 비교함으로써 위성 추정 표면수온의 주야간 온도차 값에 대한 신뢰성 문제를 검토하고 향후 연구방향을 제시하였다.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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pp.138-141
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2006
In developing algorithms to retrieve the sea surface temperature (SST) and sea surface wind speed from the Advanced Microwave Scanning Radiometer (AMSR) aboard the AQUA and the Advanced Earth Observation Satellite-II (ADEOS-II), data from the SeaWinds aboard ADEOS-II were helpful. Since features of the ocean microwave emission (Tb) related with ocean wind are not well understood, in case of using only AMSR data, combination of AMSR and SeaWinds revealed pronounced features about the ocean Tb. Two results from combinations of the two sensors were shown in this paper. One result was obtained at wind speeds over about 6m/s, in which the ocean Tb varies with the air-sea temperature difference, even though the SeaWinds wind speed is fixed at the same values. The ocean Tb increases as the air-sea temperature difference becomes negative, i.e., the boundary condition becomes unstable. This result indicates that the air temperature should be included in AMSR SST algorithm. The second result was obtained from comparison of two wind speeds between AMSR and SeaWinds. There is a small difference of two wind speeds, which might be related with several mechanisms, such as evaporation and plankton.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.1023-1026
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2006
As it was shown recently, climate changes in Antarctica resulted in interannual trends of some climatic parameters like sea level pressure, surface air temperature, ice thickness and others. These tendencies have effect on the Southern Ocean meteorological and hydrological regime. The following remote sensing data: AVHRR MCSST data, satellite altimetry data (merged data of mission ERS-2, TOPEX/Poseidon, Jason-1, ENVISAT, GFO-1) are used to analyse the interannual and/or climatic tendency of sea surface temperature (SST) and sea level anomaly (SLA). According to the obtained results, SST has negative trend $-0.02{\pm}0.003^{\circ}C/yr$ for 24-yr record (1982-2005) and SLA has positive trend $0.01{\pm}0.005$ cm/yr for 24-yr record (1982-2005) and $0.24{\pm}0.026$ cm/yr for 12-yr record (1993-2005). However in some areas (for example, Pacific-Antarctic Ridge) SST and SLA tendencies are stronger $-0.065{\pm}0.007^{\circ}C/yr$ and $-0.21{\pm}0.05$ cm/yr, respectively.
This study investigates to detect sea surface temperature (SST) and land cover change after tide embankment construction using Landsat Thematic Mapper (TM) thermal infrared (TIR) band data at Shihwa Lake and surrounding area. SST measurement is important for studies of both the structure of the ocean and as the thermal boundary between the ocean and the atmosphere. The TIR band of TM images can be used to detect SST change whose shoreline is complicated and narrow like the study site. The purpose of this study is to estimate SST and land cover change at Shihwa Lake and surrounding area.
This study investigates the temporal and spatial variations of marine meterological elements (air temperature (Temp), Sea Surface Temperature (SST), and Significant Wave Height (SWH)) in seven coastal waters of South Korea, using hourly data observed at marine meteorological buoys (10 sites), Automatic Weather System on lighthouse (lighthouse AWS) (9 sites), and AWS (20 sites) during 2013-2017. We also compared the characteristics of Temp, SST, and air-sea temperature difference (Temp-SST) between sea fog and non-sea-fog events. In general, annual mean values of Temp and SST in most of the coastal waters were highest (especially in the southern part of Jeju Island) in 2016, due to heat waves, and lowest (especially in the middle of the West Sea) in 2013 or 2014. The SWH did not vary significantly by year. Wind patterns varied according to coastal waters, but their yearly variations for each coastal water were similar. The maximum monthly/seasonal mean values of Temp and SST occurred in summer (especially in August), and the minimum values in winter (January for Temp and February for SST). Monthly/seasonal mean SWH was highest in winter (especially in December) and lowest in summer (June), while the monthly/seasonal variations in wind speed over most of the coastal waters (except for the southern part of Jeju Island) were similar to those of SWH. In addition, sea fog during spring and summer was likely to be in the form of advection fog, possibly because of the high Temp and low SST (especially clear SST cooling in the eastern part of South Sea in summer), while autumn sea fog varied between different coastal waters (either advection fog or steam fog). The SST (and Temp-SST) during sea fog events in all coastal waters was lower (and more variable) than during non-sea-fog events, and was up to -5.7℃ for SST (up to 5.8℃ for Temp-SST).
본 연구는 Landsat Thematic Mapper (TM) 영상의 열적외선 (Thermal Infrared: TIR) 밴드 자료를 이용하여 시화호와 그 주변지역의 해수면 온도 (SST: sea surface temperature)를 검출하고, 시화방조제 공사 후의 토지피복변화를 파악하기 위해 수행되었다. 해수면 온도의 측정은 해양체계 뿐만 아니라 해양과 대기 사이의 열적인 경계범위 연구에 있어 중요하다. 1970년대 이후, AVHRR (advanced very high resolution radiometer)과 Landsat TM (Thematic Mapper)과 같은 인공위성 영상의 원격탐사기법을 이용한 해수면 온도의 추출이 이루어졌다. 그러나 AVHRR 영상은 우리나라의 서해안 지역과 같은 매우 복잡한 해안선을 가지고 있는 지역에서는 조악한 공간 해상도로 인해 해수표면온도 추출에 한계가 있다. Landsat TM 위성영상은 본 연구지역과 같이 복잡하고 좁은 해안지역의 해수면 온도 추출에 유용하게 사용된다고 판단된다.
In an effort to examine the Regional Atmospheric Modeling System (RAMS ver. 4.3) to the initial meteorological input data, detailed observational data of NOAA satellite SST (Sea Surface Temperature) was employed. The NOAA satellite SST which is currently provided daily as a seven-day mean value with resolution of 0.1 $^{\circ}$ grid spacing was used instead of the climatologically derived monthly mean SST using in RAMS. In addition, the RAMS SST data must be changed new one because it was constructed in 1993. For more realistic initial meteorological fields, the NOAA satellite SST was incorporated into the RAMS-preprocess package named ISentropic Analysis package (ISAN). When the NOAA SST data was imposed to the initial condition of prognostic RAMS model, the resultant performance of near surface atmospheric fields was discussed and compared with that of default option of SST. We got the good results that the new SST data was made in a standard RAMS format and showed the detailed variation of SST. As the modeling grid became smaller, the SST differences of the NOAA SST run and the RAMS SST43 (default) run in diurnal variation were very minor but this research can apply to further study for the realistic SST situation and the development in predicting regional atmospheric field which imply the regional circulation due to differential surface heating between sea and land or climatological phenomenon.
Brightness temperature (BT) difference between sea fog and sea surface is small, because the top height of fog is low. Therefore, it is very difficult to detect sea fog with infrared (IR) channels in the nighttime. To overcome this difficulty, we have developed a new algorithm for detection of sea fog that consists in three tests. Firstly, both stratus and sea fog were discriminated from the other clouds by using the difference between BTs $3.7{\mu}m$ and $11{\mu}m$. Secondly, stratus occurring at a level higher than sea fog was removed when the difference between cloud top temperature and sea surface temperature (SST) is smaller than 3 K. In this process, we used daily SST data from AMSR-E microwave measurements that is available even in the presence of cloud. Then, the SST was converted to $11{\mu}m$ BT based on the regressed relationship between AMSR-E SST and MTSAT-1R $11{\mu}m$ BT at 1733 UTC over clear sky regions. Finally, stratus was further removed by using the homogeneity test based on the difference in cloud top texture between sea fog and stratus. Comparison between the retrievals from our algorithm and that from Korea Meteorological Administration (KMA) algorithm, shows that the KMA algorithm often misconceived sea fog as stratus, resulting in underestimating the occurrence of sea fog. Monthly distribution of sea fog over northeast Asia in 2008 was derived from the proposed algorithm. The frequency of sea fog is lowest in winter, and highest in summer especially in June. The seasonality of the sea fog occurrence between East and West Sea was comparable, while it is not clearly identified over South Sea. These results would serve to prevent the possible occurrence of marine accidents associated with sea fog.
A typical snowfall pattern occurs over the east coastal region of the Korean Peninsula, known as the Yeongdong region. The precipitation over the Yeongdong region is influenced by the cold and dry northeasterly wind which advects over warm and moist sea surface of the East Sea of Korea. This study reveals the influence of large-scale factors, affecting local to remote areas, on the mesoscale snowfall system over the Yeongdong region. The National Centers for Environmental Prediction-Department of Energy reanalysis dataset, Extended Reconstructed sea surface temperature, and observed snowfall data are analyzed to reveal the relationship between February snowfall and large-scale factors from 1981 to 2014. The Yeongdong snowfall is associated with the sea level pressure patterns over the Gaema Plateau and North Pacific near the Bering Sea, which is remotely associated to the sea surface temperature (SST) variability over the North Pacific. It is presented that the relationship between the Yeongdong snowfall and large-scale factors is strengthened after 1999 when the central north Pacific has warm anomalous SST. These enhanced relationships explain the atmospheric patterns of recent strong snowfall years (2010, 2011, and 2014). It is suggested that the newly defined index in this study based on related SST variability can be used for a seasonal predictor of the Yeongdong snowfall with 2-month leading.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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