해양에서 발달하는 강수시스템의 연직풍에 따라 변동하는 해양성 에어러솔의 입경별 특성을 알아보기 위하여 마라도에서 남서쪽으로 419 km 지점에 위치한 이어도 해양종합과학기지에서 2009년 6월 8일부터 22일까지 에어러솔수 농도와 연직풍 관측을 실시하였다. 에어러솔 수 농도와 연직풍은 레이저입자계수기와 초음파 3차원 풍향 풍속계를 이용하였으며, 지상일기도, NCEP/NCAR 재분석자료, 라디오존데 자료를 이용하여 종관상태를 분석하였다. 그 결과, 전체적으로 1.0 ${\mu}m$ 이상의 크기의 에어러솔 수 농도 분포가 강수 중에 크게 변동하였으며, 하강류에서 상승류로 연직풍이 변함에 따라 크게 증가하였다. 강수 중에는 큰 입자(1.0 ${\mu}m$ 이상)의 에어러솔 수 농도가 약 5배 증가하였고, 이때 상승류가 약 0.4 $ms^{-1}$로 나타났다. 또한 축적모드(1.0 ${\mu}m$ 미만)와 큰 입자(1.0 ${\mu}m$ 이상)의 에어러솔 수 농도는 강수 중과 비교하여 약 45%와 92%가 제거되었다. 이는 독립된 해양지역에서의 큰 입자(1.0 ${\mu}m$ 이상) 에어러솔 수 농도 증가는 수평풍 보다는 상승류에 의해 크게 영향을 받고, 강수에 의한 세정효과도 나타났다. 따라서 해양경계층 내 에어러솔의 생성 및 발달 메커니즘에 상승류의 영향이 크게 기인함을 알 수 있었다.
최근 우리나라 주변 해역의 해수면 온도가 상승하고 있다. 이러한 수온 상승은 어족자원의 변화를 일으켜 낚시와 같은 레저활동에 영향을 미치기도 하며, 특히 고수온은 적조 발생으로 이어져 양식업과 같은 해양산업에 극심한 피해를 유발하기도 한다. 한편 수온 변화는 잠수함을 탐지하는 군사작전과도 밀접하게 연관되어 있다. 이는 잠수함을 탐지하기 위한 음파가 수온층에 따라 회절, 굴절 및 반사되는 정도가 달라지기 때문이다. 이와 같이 해양과 관련된 다양한 분야에서 중요성을 가지는 해양 수온의 변화를 예측하기 위한 연구가 현재 활발하게 진행되고 있다. 그러나 기존 연구들은 대부분 해수면 온도만을 예측하는데 중점을 두고 있어 수심별 어족자원의 변화나 잠수함 탐지와 같은 군사분야 활용이 제한된다. 이에 본 연구에서는 수심별 수온자료 및 해수면 온도와 상관관계를 가지는 기온, 기압, 일조량 등의 기상 데이터를 함께 활용하여 수심 38 m 혼합층의 수온을 예측하였다. 사용된 데이터는 이어도 해양과학기지에서 관측한 2016년부터 2020년까지의 기상 데이터와 수심별 수온 자료이며, 예측의 정확성과 효율성을 높이기 위해 딥러닝 기법 중 시계열 자료에 적합하다고 알려진 LSTM(Long Short-Term Memory)을 사용하였다. 실험 결과 1시간 예측을 기준으로 기온과 기압, 일조량 자료를 함께 활용한 모델의 RMSE(Root Mean Square Error)는 0.473으로 나타났다. 반면 해수면 수온만을 활용한 모델의 RMSE는 0.631로 나타나 기상데이터를 함께 활용한 모델이 상부 혼합층 수온 예측에서 보다 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
해양 내의 다양한 물리적 변화는 수온과 염분의 지속적인 변동에 의해 결정된다. 수온과 더불어 넓은 영역의 염분 변화를 파악하기 위해서는 인공위성 자료에 의존할 수밖에 없다. 그럼에도 불구하고 염분을 관측하는 위성인 Soil Moisture Active Passive (SMAP)는 낮은 시·공간 해상도로 인해 연안 근처에서 빠르게 변화하는 해양환경을 관측하기에는 어렵다는 한계가 존재한다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 연구에서는 천리안 해양 관측 위성의 정지궤도 해색 센서인 Geostationary Ocean Color Imager-II (GOCI-II) 원격반사도 자료를 입력자료로 하여 고해상도 표층 염분을 산출하는 Multi-layer Perceptron Neural Network (MPNN) 기반의 알고리즘을 개발하였다. SMAP과 비교한 결과 coefficient of determination (R2)는 0.94, root mean square error (RMSE)는 0.58 psu 그리고 relative root mean square error (RRMSE)는 1.87%였으며, 공간적인 분포 또한 매우 유사한 결과를 나타냈다. R2의 공간 분포는 0.8 이상을 보여주었으며 RMSE는 전반적으로 1 psu 이하의 낮은 값을 보여주었다. 이어도 과학기지에서의 실측 염분값과도 비교하였지만 상대적으로 조금 낮은 결과를 보여주었다. 이에 대한 원인을 분석하였으며, 산출된 GOCI-II 기반 고해상도 염분 자료를 활용하여 2022년 11호 태풍 힌남노에 의한 하루 동안의 동중국해 표층 염분 변화를 표준편차로 계산하였다. 그 결과 SMAP에서 관측할 수 없는 시공간의 염분 변화를 고해상도의 GOCI-II 기반 염분 산출물을 통해 확인할 수 있었다. 따라서 본 연구를 통해 시간 단위로 변화하는 해양환경 모니터링에 큰 기여를 할 것으로 기대된다.
여름철 장강 저염수의 확장은 북부 동중국해의 환경 및 식물플랑크톤 다양성과 군집구조에 영향을 미치는 주요 요인으로 알려져 있다. 2020년 하계는 장강 저염수의 방류량이 매우 높았던 시기로 환경 특성 변화에 따라 식물플랑크톤 다양성 및 군집구조에 미치는 동력을 이해하기 위해 현장관측을 수행하였다. 2020년 8월 16일~17일 이어도호 승선조사와 2020년 8월 15일~21일 이어도 해양과학기지(IORS)에서 체류조사를 실시하였다. 조사 정점들에서 CTD로 측정한 결과 조사 수역 남서쪽은 장강 저염수의 영향을 받아 염분이 낮고 엽록소 형광값이 높았으며, 대마난류의 영향을 받은 남동수역은 염분이 높고 엽록소 형광값이 낮았다. 12개 정점의 표층수 시료의 엽록소 a 농도는 미소형(20~3 ㎛) 및 소형(> 20 ㎛) 식물플랑크톤의 생체량이 우점함을 나타냈으며, 대마난류수의 영향을 받은 정점에서만 초미소 식물플랑크톤(< 3 ㎛) 생체량이 약 50%를 차지하였다. 이러한 표층수의 식물플랑크톤 크기 분포는 영양염류 공급과 관련되어 장강 저염수의 높은 질산염 공급을 받는 정점들은 소형 식물플랑크톤의 생체량 기여율이 높았다. 형태분류 결과 미소형 및 소형 식물플랑크톤은 총 45종이며, 이들 중 우점 분류군은 규조류인 Guinardia flaccida, Nitzschia spp.와 와편모조류인 Gonyaulax monacantha, Noctiluca scintillans, Gymnodinium spirale, Heterocapsa spp., Prorocentrum micans, Tripos furca 등이었다. 대마난류의 영향을 받으며 질산염 농도가 낮은 정점들은 광합성 초미소 진핵생물(PPE)의 개체수와 광합성 초미소 원핵생물(PPP)인 Synechococcus의 개체수가 높았다. 질산염/인산염 비는 대부분 정점에서 인산염 제한을 받고 있음을 나타냈다. 유세포 분석 결과 Synechococcus 개체수는 난류의 영향을 받는 빈영양 수역의 정점들에서 높은 개체수를 보였다. NGS 분석 결과 PPP 중 Synechococcus는 29개의 clades가 나타났고, 이 중 한 시료에서 한 번이라도 1% 이상의 우점율을 보인 clade는 11개로 나타났다. 표층수에선 clade II가 우점분류군이었으며 SCM 층에서 다양한 clades(I과 IV 등)가 차우점군들로 분포하였다. Prochlorococcus 속은 난류 수역에서 high light adapted 생태형이 출현하는 양상을 보였으며 북쪽 수역에선 출현하지 않았다. PPE는 총 163개의 높은 operational taxonomic units(OTUs) 다양성을 보였으며, 이 중 한 시료에서 한 번이라도 5% 이상의 우점률을 나타낸 OTU는 총 11개였다. 장강 저염수의 영향을 받는 정점의 표층수에선 Amphidinium testudo가 우점 분류군이었으며, SCM 층에서 녹조류가 최우점하였다. 대마난류의 영향을 받는 해역에서는 다양한 분류군의 착편모조류가 우점하였다. IORS에서의 관측 결과도 주변 정점들과 식물플랑크톤 생체량, 크기분포, 다양성에서 유사한 수준을 나타냈다. 이번 연구 결과는 장강 저염수의 영향에 따른 식물플랑크톤의 반응을 다양한 분야에서 확인할 수 있었다. 또한, IORS와 승선조사를 비교하여 IORS 관측이 장강 저염수의 식물플랑크톤 동적 역학 모니터링에 활용할 수 있음을 확인하였다. 향후 기후변화에 따라 나타날 동중국해 하계 환경 및 생태계의 변화에 대비하여 IORS의 효과적 이용 방안 수립이 필요할 것으로 판단된다.
운용용으로 사용되는 대부분의 풍속자료는 10 m 기준 고도에서 측정 또는 생산된 자료이다. 이 연구는 이어도 해양과학기지 42.3 m 고도의 옥상 등대에서 측정 중인 풍속을 기준 고도의 풍속으로 변환시켜 국립해양조사원 누리집을 통해 실시간으로 제공하기 위한 사전 연구이다. 이를 위해 2015년에 이어도 기지에서 관측한 풍속을 대표적인 네 종류의 풍속 변환식 - 멱법칙식, 두 종류의 중립벽 로그법칙식(항력계수형, 거칠기 높이형), 대기 안정도 효과를 고려한 벽 로그법칙모델(안정도 고려 거칠기 높이형) -에 적용하였다. 관측 바람을 평가하는데 많이 사용되는 '안정도 고려 거칠기 높이형' 벽 로그법칙모델의 결과와 나머지 풍속 변환식 결과들을 서로 비교하였다. 그 결과 '거칠기 높이형' 벽 로그법칙식과 '안정도 고려 거칠기 높이형' 벽 로그법칙모델 간 편향과 평균 제곱근 편차는 각각 $-0.001m\;s^{-1}$와 $0.122m\;s^{-1}$로 가장 낮아 실시간 현업 운용 측면에서 상호 보완적으로 이 두 변환식을 함께 사용하는 것이 바람직하다는 결론을 도출하였다. 또한 이어도 해역에서 조석에 의한 풍속 관측 고도 변화가 풍속 변환에 미치는 영향을 분석하였다. 이들 변환식에 대한 조석 효과 고려 전후에 대한 비교 실험 결과, 편향과 평균 제곱근 편차는 각각 <$0.0001m\;s^{-1}$와 <$0.012m\;s^{-1}$로 그 영향은 미미하였다. 대기 표면 거칠기 높이를 사용하는 '거칠기 높이형' 벽 로그법칙식과 '안정도 고려 거칠기 높이형' 벽 로그 법칙모델을 이용하여 간편 풍속 변환식의 필수 입력값인 표면 거칠기 높이 값의 적절성에 관해 논의하였으며, 풍속 변환 정확도를 향상시킬 수 있는 표면 거칠기 높이 계산식을 제시하였다. 또한 인공위성 산란계(ASCAT) 풍속자료와 네 종류의 중립 연직 풍속 변환식들의 결과를 비교하여 이들 중 '안정도 고려 거칠기 높이형' 벽 로그법칙모델에서 안정도 항을 뺀 풍속 변환 모델의 정확도가 더 낫다는 결과를 제시하였다. 끝으로 이들 종래 $25m\;s^{-1}$ 이하 풍속에 최적화된 풍속 변환식들로부터 바람 항력계수를 산정 분석하여 강풍(${\geq}33m\;s^{-1}$) 환경에서도 적합한 풍속 변환식으로 개선 필요성에 관해 논의하였다.
본 연구는 신 등(2004)의 후속연구로서, 연근해의 상세 공간 분할의 계산에 적용하여 높은 정밀도의 파랑 추산이 가능한 수정 WAM cycle 4 모형을 토대로 2003년 9월 한 달 동안의 파랑을 상세히 추산하고, 태풍 '매미'가 야기한 우리나라 남해안 일대의 극한파랑 특성을 분석한 것이다. 계산된 파랑 제원은 이어도 해양종합기지에서 관측된 파랑 제원과의 비교를 통하여 모형의 정밀도를 확인하였고, 우리나라 남해안 주요 4개 지점의 전면 해상에 대해서는 1시간 간격의 파랑 추산 결과의 분석을 통해 태풍 '매미'가 야기한 외해 극한파랑을 다음과 같이 추산하였다. 1) 제주도 서편 차귀도 전면 해상 ; 2003년 9월 12일 16시에 최대 유의파고 7.41m, 평균 주기 13.6s, 평균 파향 $6.4^{\circ}$, 2) 마산만 입구 12일 21시에 최대 유의파고 12.50m, 평균 주기 13.65s, 평균 파향 $1.2^{\circ}$, 3) 부산 수영만 전면 해상 12일 22시에 최대 유의파고 13.85m, 평균 주기 13.81s, 평균 파향 $0.2^{\circ}$, 4) 울산항 전면 해상 ; 12일 23시에 최대 유의파고 11.00m, 평균 주기 13.25s, 평균 파향 $2.8^{\circ}$.
The observed time series from the Korea Ocean Research Stations (KORS) in the Yellow and East China Seas (YECS) have various sources of noise, including bio-fouling on the underwater sensors, intermittent depletion of power, cable leakage, and interference between the sensors' signals. Besides these technical issues, intricate waves associated with background tidal currents tend to result in substantial oscillations in oceanic time series. Such technical and environmental issues require a regionally optimized automatic quality control (QC) procedure. Before the achievement of this ultimate goal, we examined the approach of the Ocean Observatories Initiative (OOI)'s standard QC to investigate whether this procedure is pertinent to the KORS. The OOI QC consists of three categorized tests of global/local range of data, temporal variation including spike and gradient, and sensor-related issues associated with its stuck and drift. These OOI QC algorithms have been applied to the water temperature time series from the Ieodo station, one of the KORS. Obvious outliers are flagged successfully by the global/local range checks and the spike check. Both stuck and drift checks barely detected sensor-related errors, owing to frequent sensor cleaning and maintenance. The gradient check, however, fails to flag the remained outliers that tend to stick together closely, as well as often tend to mark probably good data as wrong data, especially data characterized by considerable fluctuations near the thermocline. These results suggest that the gradient check might not be relevant to observations involving considerable natural fluctuations as well as technical issues. Our study highlights the necessity of a new algorithm such as a standard deviation-based outlier check using multiple moving windows to replace the gradient check and an additional algorithm of an inter-consistency check with a related variable to build a standard QC procedure for the KORS.
Despite the impacts of the climate changes on the pelagic ecosystem, few studies have examined the pelagic-benthic coupling in the adjacent East China Sea and Korea Strait. Therefore, the species composition and abundance of the macrobenthic community, as well as the potential food sources of benthic fauna were investigated in the present study using stable isotope analysis (${\delta}^{13}C\;and\;{\delta}^{15}N$) for suspended particulate organic matter (SPOM), sedimentary organic matter (SOM), phytoplankton, and zooplankton. A total of 157 macrobenthic fauna were collected, and the density of the macrobenthic fauna ranged from 4 to 434 ind./0.25 $m^2$, with an average density of 149 ind./0.25 $m^2$. The density of the benthic fauna increased moving from offshore shelf sites to coastal sites adjacent to the Korea Strait. Cluster analysis showed that the macrobenthic communities consisted of three distinct groups: group A in the Korea Strait, group B in the East China Sea, and group C near Ieodo. The dominant species in group A were the amphipods Photis japonica and Ampelisca miharaensis, followed by the polychaete Scolotoma longifolia. Environmental variables, such as the temperature of the seawater and sediment, and oxygen, and chlorophyll a levels, appeared to affect the structure of the community, suggesting the importance of coupling with the pelagic system. The ${\delta}^{13}C$ values of SPOM and zooplankton ranged from -22.97 to -23.5% and -19.92 to -21.86%, respectively, showing a relatively narrow range(<1%) between the two components. The difference between the ${\delta}^{13}C$ values of SOM and pelagic organic matter was also within 1%, suggesting that the SOM originated from the pelagic system, which is an important factor controlling the macrobenthic community.
In late 2010, the Korea Hydrographic and Oceanographic Administration proposed a national monitoring project involving the deployment of 8 realtime ocean data buoys. The area occupied by the buoy-array, located south of the Ieodo Ocean Research Station, can be regarded as a kind of gateway to Korean waters with respect to warm currents and the shipping industry. The acronym for the project, KOGA (Korea Ocean Gate Array) was derived from this aspect. To ensure the success of the project, international cooperation with the neighboring countries of China and Japan is highly desirable. Once KOGA is successfully launched and the moored buoys start to produce data, the data will be applied to various areas such as data assimilation for operational oceanography, circulation dynamics, biogeochemical studies, satellite observations, and air-sea interactions. The aim of this paper is to provide suggestions for KOGA planning and applications.
본 연구근 신 등(2004)의 후속연구로서, 연근해의 상세 공간 분할의 계산에 적용하여 높은 정밀도의 파랑 추산이 가능한 수정 WAM cycle 4모형을 토대로 2003년 9월 한 달 동안의 파랑을 상세히 추산하고, 태풍 ‘매미’가 야기한 우리나라 남해안 일대의 극한파랑 특성을 분석한 것이다 계산된 파랑 제원은 이어도 해양종합기지에서 관측된 파랑 제원과의 비교를 통하여 모형의 정밀도를 확인하였고, 우리나라 남해안주요 4개 지점의 전면 해상에 대해서는 1시간 간격의 파랑 추산 결과의 분석을 통해 태풍 ‘매미’가 야기한 외해 극한파랑을 다음과 같이 추산하였다. 1) 제주도 서편 차귀도 전면 해상; 2003년 9월 12일 16시에 최대 유의파고 7.41m, 평균 주기 13.6s, 평균 파향 6.4$^{\circ}$, 2) 마산만 입구; 12일 21시에 최대 유의파고 12.50m, 평균 주기 13.65s, 평균 파향 1.2$^{\circ}$, 3) 부산 수영만 전면 해상; 12일 22시에 최대 유의파고 13.85m, 평균 주기 13.81s, 평균 파향 0.2$^{\circ}$, 4) 울산항 전면 해상; 12일 23시에 최대 유의파고 11.00m, 평균 주기 13.25s, 평균 파향 $2.8^{\circ}$.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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