The accuracy of satellite-observed sea surface salinity (SSS) was evaluated in comparison with in-situ salinity measurements from ARGO floats and buoys in the seas around the Korean Peninsula, the northwest Pacific, and the global ocean. Differences in satellite SSS and in-situ measurements (SSS errors) indicated characteristic dependences on geolocation, sea surface temperature (SST), and other oceanic and atmospheric conditions. Overall, the root-mean-square (rms) errors of non-averaged SMOS SSSs ranged from approximately 0.8-1.08 psu for each in-situ salinity dataset consisting of ARGO measurements and non-ARGO data from CTD and buoy measurements in both local seas and the ocean. All SMOS SSSs exhibited characteristic negative bias errors at a range of -0.50- -0.10 psu in the global ocean and the northwest Pacific, respectively. Both rms and bias errors increased to 1.07 psu and -0.17 psu, respectively, in the East Sea. An analysis of the SSS errors indicated dependence on the latitude, SST, and wind speed. The differences of SMOS-derived SSSs from in-situ salinity data tended to be amplified at high latitudes (40-60°N) and high sea water salinity. Wind speeds contributed to the underestimation of SMOS salinity with negative bias compared with in-situ salinity measurements. Continuous and extensive validation of satellite-observed salinity in the local seas around Korea should be further investigated for proper use.
등부표는 해상에 부유하는 구조물로, 해양 기상 등 외력에 의해 표류하여 위치가 고정되어 있지 않고 이동하므로 등부표의 유실 또는 위치 이탈을 감시하는 것이 필요하다. 이에 해양수산부는 등부표의 과거 위치 데이터를 기반으로 등부표별 위치패턴을 분석하여 등부표의 위치 이탈에 대한 경보를 제공하고자 한다. 하지만, 매 2년 주기로 실시되는 인양점검에 의해 등부표의 위치패턴이 변화하므로, 인양점검 후 새로운 위치패턴을 분석하여 위치를 감시하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 볼록 껍질 알고리즘과 거리 기반 군집 알고리즘을 사용하여 다양한 기간 동안의 등부표 위치 데이터를 분석하였다. 또한, 등부표의 정확한 위치패턴 인식을 위한 최적의 데이터 수집 기간을 식별하였다. 연구 결과, 안정적인 위치패턴을 확립하는 최적의 데이터 수집기간은 9주이며, 위치 데이터의 약 89.8%를 설명할 수 있는 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 위치패턴 기반 등부표 관리 기능을 향상하는 데 활용될 수 있으며, 효과적인 모니터링과 등부표 위치 이탈 여부의 조기 감지에 기여할 것으로 기대한다.
Products of gridded surface wind and windstress vectors over the world ocean have been constructed by satellite scatterometer data with highly temporal and spatial resolutions. Even if the ADEOS-II/SeaWinds has supplied surface wind data only for short duration in Apr. to Oct. 2003 to us, it permits us to construct a product with higher resolution together with the Qscat/SeaWinds. In addition to our basic product with its resolution of $1^{\circ}\times1^{\circ}$ in space and daily in time, we try to construct products with $1/2^{\circ}\times1/2^{\circ}$ and semi- and quarter-daily resolution. These products are validated by inter-comparison with in-situ data (TAO and NDBC buoys), and also compared with numerical weather prediction(NWP) ones (NCEP reanalysis). Result reveals that our product has higher reliability in the study area than the NCEP's. For the open ocean regions in the middle and high latitudes where there are no in-situ data, we find that there are clear differences between them. Especially in the southern westerly region of 400-600S, the' wind-stress magnitudes by the NCEP are significantly larger than the others, suggesting that they are overestimated. We also calculate wind-stress curl field that is an important factor for ocean dynamics and focus its spatial character in the northwestern Pacific around Japan. Positive curl areas are found to cover from southwest to northeast in our focus region and almost correspond to the Kuroshio path. It is suggested that the vorticity field in the lower atmosphere is related to the upper oceanic one, and thus an aspect of air-sea interaction process.
동해 연안지역의 고해상도 파랑예측을 위하여 통계적 규모축소화 방안을 적용하여 고해상도 동해 연안 파랑예측시스템을 구축하였다. 예측시스템을 구축하기 위하여 기상청 현업에서 예측된 동해 및 남해 연안파랑예측모델과 전구파랑예측모델의 예측결과를 이용하였다. 3일까지는 연안파랑예측모델들의 결과를 그대로 활용하였고 3일 이후 7일까지는 전구파랑예측모델의 예측결과를 통계적 규모축소화 방안(역거리 가중 내삽방법과 조건부합성방법)을 적용하여 예측하였다. 예측된 고해상도 연안예측시스템을 이용하여 예측된 파고의 2차원 공간분포는 연안예측모델의 초기장(분석장)과 자기상관관계를 이용하여 검증하였고 부이 등 해양관측소 자료를 이용하여 파고 및 풍속 예측을 검증되었다. 수치모델의 예측성능과 유사하게 초기시간에는 예측성능이 높게 나타났으나 시간이 지남에 따라 예측성능이 점진적으로 감소되었다. 전체 기간의 파고 예측결과를 파고 관측자료를 이용하여 검증하였을 때 역거리 가중 내삽과 조건부합성방법 적용에 따른 상관계수와 평균 제곱근 오차는 0.46과 0.34 m에서 0.6과 0.28 m로 개선되었다.
해무발생은 대기 ·해양간의 상호작용과 강한 국지적 영향에 좌우된다. 실제로 해양에서의 선상관측과 부이관측의 부족 때문에 그 연구에 어려움이 많다. 따라서 현재 광범위한 해무역의 탐지는 위성영상의 이용만이 가능한데, 즉 매 1시간마다 수신되는 GMS-5호를 이용하여 해무탐지기법과 연속적인 해무탐지를 수행할 수 있다.본 연구에서는 1999년 5월 중 해무 발생시의 종관장을 한기이류형과 난기이류형으로 분류하였으며, 또한 오산 고층 기상자료를 이용한 하층 수증기량의 변동량을 파악하여 5월 10일 OOUTC와 18UTC을 사례일로 결정하였다. 주간 해무 탐지 사례일(1999년 5월 10일 OOUTC)에 대해서 합성영상, 가시누적히스토그램, 지표알 베도값 기법을 적용하였으며 그 중 가시누적히스토그램기법을 이용한 해부탐지의 특성값은A(min) > 20%and DA <. 10% 이며 지표알베도 기법이 가시누적히스토그램보다 합성영상기법의 해무 탐지역이 더욱더 일치하는 것을 보였다. 또한 육상 시정 및 상대습도와 비교할 때 가시누적히스토그램 적용시 시정 1km이하, 상대습도 80%이상지역은 보령 하나였고, 지표알베도기법 적용시 보령, 목포, 강릉지역에서 모두 잘 일치하였다. 야간해무탐지 사례일(1999년 5월 10일 18UTC)에 대해서 적외누적히스토그램과 최대휘도온도값 기법을 적용하였다 적외차 기법인 적외누적히스토그램기법은 야간 해무를 전혀 탐지하지 못하였으며 최대휘도온도값 기법은 T_max < T_max_Os 보다 작고 적외 1채널의 휘도온도값이 700hPa의 수치온도값보다 작을 때 해무역으로 판단되었으며 사례일에 대해서 NOAA(National Oceanic and Atmospjheric Administration) 적외차에의한 해무탐지역과 일치하였다. 그러나 육상 시정 및 상대습도분포와 잘 일치하지 않았다.
위성 해수면온도 합성장은 수치예보모델의 입력 자료 및 지구온난화와 기후 변화 연구에 활용되는 중요한 자료이다. 본 연구에서는 2007년부터 2018년까지 6종류의 위성 해수면온도 합성장 자료를 수집하여 한반도 주변 해역에서 각 해수면온도 합성장 자료의 공간 분포 특성을 분석하였다. 기상청 해양기상부이 실측 수온 자료와 해수면온도 합성장 자료의 시계열을 비교하고 오차의 최대값 및 최대값이 나타나는 시기를 분석하였다. 황해 연안에 위치한 덕적도와 칠발도 부이에서 위성 해수면온도 합성장과 실측 수온의 차는 1년주기 또는 반년주기의 높은 변동성을 보였다. 포항 부이에서는 강한 용승에 의해 냉수대가 발생한 2013년 여름철에 높은 수온 차가 나타났다. 해수면온도 자료의 시계열을 활용하여 스펙트럼 분석을 수행한 결과, 일별 위성 해수면온도 합성장은 약 1개월 이상의 주기에서는 실측 자료와 유사한 스펙트럼 에너지를 보였다. 반면 위성 해수면온도 합성장과 실측 수온의 스펙트럼 에너지의 차는 시간 주파수가 증가할수록 증가하는 경향을 보였다. 이는 위성 해수면온도 합성장 자료가 연안 부근 수온의 시간적 변동성을 적절하게 표현하지 못하였을 가능성을 시사한다. 위성 해수면온도 영상의 해양 전선은 공간 구조와 강도의 측면에서 위성 해수면 온도 합성장 자료 간 차이점을 보였다. 해수면온도 합성장에서 표현되는 공간 규모 또한 공간 스펙트럼 분석을 통해 조사하였다. 그 결과 고해상도 해수면온도 합성 영상이 저해상도 해수면온도 영상보다 상대적으로 중규모 해양 현상의 공간 구조를 더 잘 표현하였다. 따라서 실제 중규모 해양 현상을 보다 구체적으로 표현할 수 있는 위성 해수면온도 합성장 생산을 위한 고도의 기술 개발이 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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