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.
We examined potential seasonal prediction of the Korean surface temperature using the relationships between the Arctic Sea Ice Area (SIA) in autumn and the temperature in the following July and February at 850 hPa in East Asia (EA). The Surface Air Temperature (SAT) over Korea shows a similar relationship to that for EA. Since 2007, reduction of autumn SIA has been followed by warming in Korea in July. The regional distribution shows strong correlations in the southern and eastern coastal areas of Korea. The correlations in the sea surface temperature shows the maximum values in July around the Korean Peninsula, consistent with the coastal regions in which the maximum correlations in the Korean SAT are seen. In February, the response of the SAT to the SIA is the opposite of that for the July temperature. The autumn sea ice reduction is followed by cooling over Korea in February, although the magnitude is small. Cooling in the Korean Peninsula in February may be related to planetary wave-like features. Examining the autumn Arctic sea ice variation would be helpful for seasonal prediction of the Korean surface temperature, mostly in July and somewhat in February. Particularly in July, the regression line would be useful as supplementary information for seasonal temperature prediction.
We collected information on seasonal and interannual variability of surface chlorophyll a concentration between 1997-2007 from the Northwest Pacific Ocean. Satellite data were used to acquire chlorophyll a and sea surface temperature from six regions: East Sea/Ulleung Basin, East China Sea, Philippin Sea, Warm Pool region, Warm Pool North region, and Warm Pool East region. Mixed layer depth (MLD) was calculated from temperature profiles of ARGO floats data in four of the six regions during 2002-2007. In the East Sea/Ulleung Basin, seasonal variability of chlorophyll a concentration was attributed to seasonal change of MLD, while there was no significant relationship between chlorophyll a concentration and MLD in the Warm Pool region. Interannual anomaly in sea surface temperature were similar among the East Sea, East China Sea, Philippin Sea, and Warm Pool North region. The anomaly pattern was reversed in the Warm Pool East region. However, the anomaly pattern in the Warm Pool region was intermediate of the two patterns. In relation to chlorophyll a, there was a reversed interannual anomaly pattern between Warm Pool North and Warm Pool East, while the anomaly pattern in the Warm Pool region was similar to that of Warm Pool North except for the El $Ni\tilde{n}o$ years (1997/1998, 2002/2003, 2006/2007). However, there was no distinct relationship among other seas. Interestingly, in the Warm Pool and Warm Pool East regions, sea surface temperature showed a pronounced inverse pattern with chlorophyll a. This indicates a strong interrelationship among sea surface temperature-MLD-chlorophyll a in the regions. In the Warm Pool and Warm Pool East, zonal distribution of chlorophyll a concentration within the past 10 years has shown a good relationship with sea surface temperature which reflects ENSO variability.
우리나라 근해의 열 에너지 이용 가능성을 알기 위하여 황해 동부해역의 연직온도차 분포상황 및 그 계절적 변동을 조사하였고, 이들과 해수유동과의 관련성에 관하여 고찰하였다. 하계에는 거안 약 40mile 해역인 125${\circ}$30'E 이서의 34${\circ}$N이북에 연직온도차가 16$^{\circ}C$ 이상 되는 곳이 존재하는 바, 이것은 따뜻한 황해 난류계수의 표면가열과 저층의 황해냉수에 기인하는 것으로 생각된다. 연안으로 갈수록 연직 온도차는 줄어지고, 거안 약 30mile 해역에서는 약 1$0^{\circ}C$이다. 이를 이용하여 온도차발전이 가능하다고 보아진다. 제주도 남부 및 서부해역은 연직 온도차가 약 14$^{\circ}C$ 이상을 보인다. 겨울에는 왕성한 대류혼합으로 연직 온도차는 거의 없어진다. 그러나 겨울에는 강한 계절풍이 계속 발전체계를 여름에는 온도차발전, 겨울에는 파력 및 풍력발전을 하는 방식으로 체계화하면 주년 계속 발전이 가능할 것이라 생각된다.
A series of long chain unsaturated ketone (alkenone) was identified in the particulate organic matter sampled from surface water of the eastern South Sea, Korea. The seawater temperature based on the $C_{37}$ alkenone was calculated by using several different equations of unsaturation index(${U^{K'}}_{37}$), compared with in situ CTD temperature. Among the previously reported equations, the equation(0.044T-0.204) which was proposed by Sawada et al.(1996) seems to be the most useful for the calculation of $C_{37}$ alkenone temperature, showing average $0.51^{\circ}C$ difference between ${U^{K'}}_{37}$ temperature and in situ CTD temperature. This result suggest that alkenone should be a useful molecular biomarker for reconstructing paleo-environmental change in the South and East Sea, Korea. However, it is required to establish more reliable equation for the calculation of $C_{37}$ alkenone temperature.
Western coastal area of Chungnam, including Cheonsu Bay and Garorim Bay, has suffered from hot and cold extremes. In this study, the extreme sea surface temperature on the western coast of Chungnam was analyzed using the quantile regression method, which extracts the linear regression values in all quantiles. The regional MOHID (MOdelo HIDrodinâmico) model, with a high resolution on a 1/60° grid, was constructed to reproduce the extreme sea surface temperature. For future prediction, the SSP5-8.5 scenario data of the CMIP6 model were used to simulate sea surface temperature variability. Results showed that the extreme sea surface temperature of Cheonsu Bay in August 2017 was successfully simulated, and this extreme sea surface temperature had a significant negative correlation with the Pacific decadal variability index. As a result of future climate prediction, it was found that an average of 2.9℃ increased during the simulation period of 86 years in the Chungnam west coast and there was a seasonal difference (3.2℃ in summer, 2.4℃ in winter). These seasonal differences indicate an increase in the annual temperature range, suggesting that extreme events may occur more frequently in the future.
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.
Accurate simulation of the meteorological field is very important to assess the wind resources. Some researchers showed that sea surface temperature (SST) plays a leading role on the local meterological simulation. New Generation Sea Surface Temperature (NGSST), Operational Sea Surface Temperature and Sea Ice Analysis (OSTIA), and Real-Time Global Sea Surface Temperature (RTG SST) have different spatial distribution near the coast and OSTIA shows the best accuracy compared with buoy data in the southeastern coast of the Korean Peninsula. Those SST products are used to initialize the Weather Research and Forecasting (WRF) Model for November 13-23 2008. The simulation of OSTIA shows better result in comparison with NGSST and RTG SST. NGSST shows a large difference with OSTIA in horizontal and vertical wind fields during the weak synoptic condition, but wind power density shows a large difference during strong synoptic condition. RTG SST shows the similar patterns but smaller the magnitude and the extent.
국립수산과학원에서 장기간 관측한 정선해양관측자료와 연안정지관측자료를 이용하여 한국주변해역의 수온과 염분의 장기변화경향과 수층별 상관성을 보고자 하였다. 장기변화의 분석결과 한국연안수온은 하계냉수역이 발생하는 한국남서연안을 제외하고 상승하는 것으로 나타났다. 근해수온은 동해의 경우 표층은 상승하는 경향을 보인 반면 50m 와 l00m 수층은 하강하는 경향을 보였다. 남해의 경우 전 수층에서 상승하는 것으로 나타났으며, 서해의 경우 표층에서는 상승하나 50m 수층은 하강하는 것으로 나타났다. 근해염분은 동해의 경우 표층에서 하강하는 경향을 보인 반면, 50m 수층에서는 상승하는 경향을 보였으며, 100ml 수층 하강정도가 미미하게 나타났다. 남해의 경우 표층에서는 하강하는 경향을 보였으며, 50m 와 l00m 수층에서는 상승하는 경향을 보였다. 서해의 경우 표층과 50m 수층 모두 하강하는 경향을 보였다. 수층별 상관성을 보면 수온의 경우 동해와 남해에서 50m 수층과 100m 수층이 높은 상관도를 보였으나 서해의 경우 표층과 50m 수층 사이에는 상관성이 없는 것으로 나타났다. 염분의 경우 동해에서는 표층과 50m 수층이, 남해에서는 50m 와 l00m 수층이, 서해에서는 표층과 50m 수층이 높은 상관도를 보였다.
The relationship between the distribution of demersal fishes and that of the water masses was examined by using the catches data and hydrographic data in the Yellow Sea and the East China Sea on May 13-19, 1996 and May 10-17, 1997. During the study period, the dominant fish species were Cleisthenes pinetorum herzinsteini, Lophiomus setigerus and Pseudosciaena polyactis. These three low temperature water species accounted for $21-24\%$ of the total catches. The percentage of the low temperature water species was high in the Yellow Sea and the coastal area on the continental shelf of the East China Sea but was low in the vincinity of Kyushu during the study period. In the East China Sea, the isotherm of $15^{\circ}C$ at 50m, mid layer depth, was located more southeast in 1996 than in 1997. The bottom water temperature was about it lower in 1996 than in 1997. The direction of the detided current on the continental shelf of the East China Sea was southward in 1996 and northward in 1997. Yellow Sea Bottom Cold Water (YSBCW) strongly expanded to south in 1996 when the northward current was weak. But, Tsushima Warm Current (TSWC) strongly intruded into the continental shelf of the East China Sea in 1997. As YSBCW expanded strongly to south in 1996, the percentage of the low temperature water species relative to the total catches was high. But, TSWC strongly intruded and the percentage of low temperature water fishes was low in 1997.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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