Korean Journal of Remote Sensing (대한원격탐사학회지)

Korean Society of Remote Sensing (대한원격탐사학회)
권호 표지
DOI QR코드

DOI QR Code

Validation of Satellite Altimeter-Observed Sea Surface Height Using Measurements from the Ieodo Ocean Research Station

이어도 해양과학기지 관측 자료를 활용한 인공위성 고도계 해수면고도 검증

  • Hye-Jin Woo (Department of Earth Science Education, Seoul National University) ;
  • Kyung-Ae Park (Department of Earth Science Education/Center for Educational Research, Seoul National University) ;
  • Kwang-Young Jeong (Ocean Research Division, Korea Hydrographic and Oceanographic Agency) ;
  • Seok Jae Gwon (Ocean Research Division, Korea Hydrographic and Oceanographic Agency) ;
  • Hyun-Ju Oh (Ocean Research Division, Korea Hydrographic and Oceanographic Agency)
  • 우혜진 (서울대학교 지구과학교육과) ;
  • 박경애 (서울대학교 지구과학교육과/교육종합연구원) ;
  • 정광영 (국립해양조사원 해양과학조사연구실) ;
  • 권석재 (국립해양조사원 해양과학조사연구실) ;
  • 오현주 (국립해양조사원 해양과학조사연구실)
  • Received : 2023.10.10
  • Accepted : 2023.10.18
  • Published : 2023.10.31
Download PDF
⟨ Previous Next ⟩

Abstract

Satellite altimeters have continuously observed sea surface height (SSH) in the global ocean for the past 30 years, providing clear evidence of the rise in global mean sea level based on observational data. Accurate altimeter-observed SSH is essential to study the spatial and temporal variability of SSH in regional seas. In this study, we used measurements from the Ieodo Ocean Research Station (IORS) and validate SSHs observed by satellite altimeters (Envisat, Jason-1, Jason-2, SARAL, Jason-3, and Sentinel-3A/B). Bias and root mean square error of SSH for each satellite ranged from 1.58 to 4.69 cm and 6.33 to 9.67 cm, respectively. As the matchup distance between satellite ground tracks and the IORS increased, the error of satellite SSHs significantly amplified. In order to validate the correction of the tide and atmospheric effect of the satellite data, the tide was estimated using harmonic analysis, and inverse barometer effect was calculated using atmospheric pressure data at the IORS. To achieve accurate tidal corrections for satellite SSH data in the seas around the Korean Peninsula, it was confirmed that improving the accuracy of tide data used in satellites is necessary.

위성 고도계는 30년 동안 지속적으로 전 지구 대양에서 해수면고도를 관측하고 있으며, 전 지구 평균 해수면의 상승에 대한 명확한 근거를 제시하였다. 지역적인 해역에서 해수면고도의 시공간 변동성을 연구하기 위해서는 정확한 관측 자료가 필수적으로 요구된다. 본 연구에서는 외해에 위치한 이어도 해양과학기지 관측자료를 활용하여 인공위성(Envisat, Jason-1, Jason-2, SARAL, Jason-3, Sentinel-3A/B) 고도계 관측 해수면고도를 비교 검증하였다. 위성별 해수면고도 편차와 평균제곱근오차는 각각 1.58-4.69 cm와 6.33-9.67 cm를 나타냈다. 위성-이어도 일치점 거리가 멀어질수록 위성 해수면고도 관측 오차가 현저히 증폭되었다. 이어도 해양과학기지 관측 해수면고도를 조석 주기에 대해 조화분해 하였으며 대기압 자료를 활용하여 역기압효과를 계산하여 위성 고도계 자료의 조석 및 대기 효과 보정을 검증하였다. 한반도 주변 해역에서 위성 해수면고도 자료의 정확한 조석 보정을 위해서는 위성에 활용되는 조석 자료의 정확도 향상이 필요함을 확인하였다.

Keywords

1. 서론

기후변화 및 지구온난화로 인하여 전 지구 해수면온도는 2011–2020년 동안 1850–1900년에 비하여 약 0.88°C 증가하였다. 이로 인해 극지방 빙하의 감소가 유발되고 강수 패턴이 변화하여 세계 곳곳에서는 극한 기후의 빈도 및 강도가 증가하고 있다. 해수면온도의 상승과 빙하의 감소는 1901–2018년 동안 전 지구 평균 0.20 m의 해수면 상승을 초래하였다. 특히 평균 해수면 상승률은 1901–1971년동안1.3mm/yr, 1971–2006년동안1.9mm/yr, 2006–2018년 동안 3.7 mm/yr로 점차 증가하는 경향을 보이고 있다(Intergovernmental Panel on Climate Change, 2021). 따라서 연안에서는 극한 해수면 상승으로 야기되는 재해가 빈번하게 발생하게 되고 이로 인해 연안 취약성이 증가할 수 있다(Bevacqua et al., 2018; Gornitz, 1991).

1990년대 이래로 전구 대양에서 인공위성 고도계를 활용한 해수면고도 관측은 성공적으로 이루어져 왔다. 위성 해수면고도 기반 연구에서도 전 지구 해수면은 위성 관측 기간 동안 상승 경향을 보이며, 지구 평균 해수면 상승에 대한 결정적인 증거를 제시하였다(Nerem et al., 2018; Oppenheimer et al., 2019; Watson et al., 2015; WCRP Global Sea Level Budget Group, 2018). 그러나 지역별 해수면의 상승 속도는 일정하지 않으며, 일부 해역에서는 전 지구 평균에 비해 2배 이상 빠르게 상승하고 있는 해역도 존재한다(Hamlington et al., 2020; Oppenheimer et al., 2019; Prandi et al., 2021). 또한 태평양 순년 진동(Pacific Decadal Oscillation, PDO), 엘니뇨-남방진동(El Niño–Southern Oscillation, ENSO), 북대서양 진동(North Atlantic Oscillation, NAO) 등 자연적인 기후 변동에 의한 내적 변동성(internal variability)에 의해 연구 기간에 따라 지역별 해수면고도의 변동 추세가 역전되기도 하였다(Hamlington et al., 2020; Han et al., 2017; Peyser et al., 2016). 따라서 지역적인 해수면고도의 변동성을 연구하기 위해서는 정확한 인공위성 고도계 해수면고도의 장기간 관측 자료가 요구된다.

이어도 해양과학기지는 제주도 남서쪽으로 육지에서 멀리 떨어진 외해에 위치함에 따라(Fig. 1) 인공위성 관측 자료를 검증하기에 최적의 조건을 갖추고 있다(Byun et al., 2021; Choi et al., 2018; Park et al., 2020; Woo et al., 2018). 따라서 본 연구에서는 2005년부터 2021년까지 인공위성(Envisat, Jason-1, Jason-2, SARAL, Jason-3, Sentinel-3A/B) 고도계 및 이어도 해양과학기지 관측 해수면고도 자료의 일치점 자료를 생성하여 이어도 해양과학기지 관측 해수면고도와의 비교를 통한 위성 해수면고도 정확도를 검증하고자 한다. 또한 위성 관측 해수면고도의 오차 특성을 분석하고, 이어도 해양과학기지 관측 자료를 기반으로 위성 해수면고도 보정에 활용되는 조석 및 대기 효과 보정 자료를 비교 분석하고자 한다.

OGCSBN_2023_v39n5_1_467_f0001.png 이미지

Fig. 1. Spatial distribution of (a) mean sea surface from AVISO and (b) sea level anomaly from CMEMS in the Northwest Pacific. The red dot and box denote the location of the Ieodo Ocean Research Station (IORS) and the area of sea around the IORS, respectively.

2. 연구자료 및 방법

2.1. 인공위성 고도계 해수면고도 자료

본 연구에서는 Copernicus Marine and Environment Monitoring Service에서 제공하는 위성별 해수면고도편차 자료(Level 3 along-track sea surface height anomaly, SSHA)를사용하였다(https://doi.org/10.48670/moi-00146). 1993년부터 2012년까지의 평균 해수면고도에 대한 해수면고도 편차 자료이며 공간 해상도는 관측 트랙을 따라 약 7 km이다. 위성 고도계에서 관측된 해수면고도(SSH)는 지구 타원체 기준의 해수면 높이를 나타낸다. 이때 해수면고도는 인공위성 고도(Hsat)와 보정된 측정거리(Ralt)의 차로 정의할 수 있다.

SSH = Hsat – Ralt       (1)

보정된 측정거리는 위성 고도계에서 직하 방향의 해수면으로 보낸 신호가 반사되어 돌아오는 시간을 측정하여 관측되는 고도계 측정거리(R)에서 전리층에 의한 오차(ΔRion), 대류권의 건조 기체에 의한 오차(ΔRdry), 대류권의 수증기 및 수적, 바람에 의한 오차(ΔRwet) 및 해수면 상태에 의한 편향(ΔRSSB)을 보정하여 획득한다.

Ralt = R – ΔRion – ΔRdry – ΔRwet – ΔRSSB       (2)

최종적으로 해수면고도 편차(SSHA)를 산출하기 위해 해수면고도(SSH)에서 평균 해수면고도(hmss), 조석(htide) 및 대기 효과(hatm) 등 지구 물리학적 인자들에 대한 보정을 수행한다(Chelton et al., 2001).

SSHA = SSH – hmss – htide – hatm       (3)

본 연구에서 활용한 자료에는 해수면고도 편차 보정에 활용된 조석 및 대기 효과 보정 자료가 포함되어 있다(Fig. 2). 이어도 해양과학기지 관측 기간에 관측을 수행한 Envisat, Jason-1, Jason-2, Saral/Altika, Jason-3, Sentinel-3A/B 자료를 활용하였으며 기간은 2005년부터 2021년 까지이다(Table 1)

Table 1. Information of satellite altimeters used in this study

OGCSBN_2023_v39n5_1_467_t0001.png 이미지

OGCSBN_2023_v39n5_1_467_f0002.png 이미지

Fig. 2. Spatial distribution of (a) sea surface height anomaly (SSHA) from mean sea surface, (b) tide, (c) dynamic atmospheric correction, and (d) SSHA corrected from geophysical effects in the Northwest Pacific.

2.2. 이어도 해양과학기지 해수면고도 자료

해양 및 기상 환경을 종합적으로 관측하기 위해 설치된 이어도 해양과학기지는 제주 마라도로부터 남서쪽으로 149 km 떨어진 해상에 위치하고 있다. 특히 한반도로 상륙하는 태풍의 주요 길목에 위치하기 때문에 관측된 자료가 매우 중요시되고 있으며 관련 연구도 활발하게 이루어지고 있다(Moon et al., 2010; Oh et al., 2006; Woo and Park, 2021). 또한 이어도 해양과학기지는 육지의 영향을 받지 않는 외해에 위치한 곳으로 인공위성 관측 자료를 검증하기 위한 중요한 관측점으로의 활용도 용이하다(Choi et al., 2018; Park et al., 2020; Woo et al., 2018). 이어도 해양과학기지에서 관측되는 자료는 해수면고도 (조위), 수온, 염분, 풍향, 풍속, 파고 등이 있다. 위성 고도계 해수면고도의 정확도를 검증하기 위하여 이어도 해양과학기지 해수면고도 관측 자료를 활용하였다. 시간 간격은 10분이며 자료 기간은 2005년부터 2021년까지이다. 인공위성 해수면고도 편차와의 비교를 위하여 관측 해수면고도 자료 또한 편차 형태로 산출되어야 한다. 본 연구에서는 이어도 해양과학기지 해수면 고도 편차를 관측 해수면고도 자료와 2005년부터 2021년까지 장기간 평균한 해수면고도의 차로 정의하였다.

2.3. 조석 및 대기 효과 분석

인공위성 고도계 조석 보정 자료의 정확도 평가를 위하여 이어도 해양과학기지 관측 해수면고도 자료를 조석 주기에 대하여 조화분해하였다(Codiga, 2011; Pawlowicz et al., 2002). 해수면고도는 대기압과 해상에 부는 바람에 의해서도 영향을 받아 수일 주기의 변동을 한다. 큰 규모의 대기압 효과는 주로 역기압효과(inverse barometer, IB)로 나타나며 이어도 관측 대기압 자료를 활용하여 다음 식으로 보정하였다(Gaspar and Ponte, 1997).

\(\begin{aligned}I B=-0.9948\left(P_{a t m}-\bar{P}_{a t m}\right)\end{aligned}\)       (4)

Patm는 관측 대기압이며 \(\begin{aligned}\overline P_{atm}\end{aligned}\)는 전구 공간 평균 대기압으로 1013.3 hPa이다(Dumont et al., 2016).

2.4. 일치점 자료 생산

인공위성 고도계 해수면고도와 이어도 해양과학기지 해수면고도 자료를 비교하기 위하여 일치점 자료를 생산하였다. 일치점 자료 생성을 위해 결정된 시공간 기준은 시간의 경우 이어도 해양과학기지 해수면고도 관측 자료의 주기가 10분임을 고려하여 5분 이내이며 공간의 경우 50 km 이내이다. 본 연구에서 사용된 인공위성 고도계 자료는 관측 트랙을 따라 약 7 km의 공간해상도를 가지기 때문에 50 km 이내의 공간 기준을 만족하는 관측 지점이 다수 존재할 수 있다(Fig. 3). 조석에 의한 해수면고도 변화가 탁월한 해역에서는 공간에 대한 해수면고도 변동이 클 것으로 예상된다. 따라서 이어도 해양과학기지와 가장 가까운 지점의 인공위성 고도계 관측 지점의 자료를 선택하여 일치점 자료를 생성하였다. 위성-이어도 해양과학기지 거리에 따른 위성 고도계 해수면고도의 오차 특성을 분석하기 위하여 공간 기준을 만족하는 모든 위성 관측 지점에 대한 일치점 자료 또한 추가적으로 생성하여 분석에 활용하였다.

OGCSBN_2023_v39n5_1_467_f0003.png 이미지

Fig. 3. Tracks of altimeters of (a) Envisat, (b) Jason-1, (c) Jason-2, (d) SARAL, (e) Jason-3, and (f) Sentinel-3A (blue) and Sentinel-3B (purple) in the sea (a red box in Fig. 1) around the Ieodo Ocean Research Station (IORS). The red dot denotes the location of the IORS.

3. 결과

3.1. 위성-이어도 관측 해수면고도 편차 비교

인공위성 고도계의 관측 정확도를 검증하기 위하여 조석 및 대기 효과 보정이 수행되지 않고 전리층에 의한 오차, 대류권의 건조 기체에 의한 오차, 대류권의 수증기 및 수적, 바람에 의한 오차, 해수면 상태에 의한 편향에 대한 보정만 이루어진 해수면고도 편차 자료를 이어도 해양과학기지에서 관측된 자료와 비교하였다(Fig. 4). 위성 자료가 평균 해수면고도에 대한 해수면고도 편차로 정의됨에 따라 본 연구에서는 이어도 해양과학기지 해수면고도 편차를 관측 해수면고도와 2005년부터 2021년까지 관측 평균값의 차로 정의하였다.

OGCSBN_2023_v39n5_1_467_f0004.png 이미지

Fig. 4. Comparison of satellite sea surface height anomaly (SSHA) with measurements from Ieodo Ocean Research Station: (a) Envisat (EN), (b) Jason-1 (J1), (c) Jason-2 (J2), (d) SARAL (SR), (e) Jason-3 (J3), and (f) Sentinel-3A/B (S3A/B). Number of matchups (N), bias, root mean square error (RMSE), and correlation coefficient (R) are given in each plot.

고도계별 일치점 자료는 Envisat에서 60개, Jason-1에서 123개, Jason-2에서 220개, SARAL에서 78개, Jason-3에서 172개, Sentinel-3A/B에서 112개가 생성되었다. 관측 주기가 10일로 상대적으로 짧은 Jason-1/2/3에서 일치점 개수가 많았으며 35일의 주기를 가진 Envisat과 SARAL은 일치점 개수가 적었다. 편차는 모든 위성에서 양의 값을 보였으며 1.58 (Sentinel-3A/B) cm부터 4.69(Jason-3) cm까지의 범위를 나타냈다. 평균제곱근오차의 경우 최소값은 Jason-1에서 6.33 cm이고 최대값은 Jason-3에서 9.67 cm였다. Fig. 4에서 확인할 수 있듯이 모든 위성에서 관측 해수면고도 편차는 이어도 해양과학기지 관측 해수면고도 편차와 비교적 잘 일치하였다. 따라서 상관계수 계산 결과에서도 모든 위성에서 0.99이상의 높은 값을 나타냈다.

3.2. 위성 해수면고도 편차의 오차 특성

3.2.1. 오차의 시간 변화

위성 관측 해수면고도 편차와 이어도 해양과학기지 해수면고도 편차의 차를 시간에 대해 도시하여 오차의 시간 변동을 조사하였다. Envisat에서 관측된 해수면고도 편차는 관측 기간 동안 지속적으로 이어도 해양과학기지 해수면고도 편차와 일치하는 것을 볼 수 있다(Fig. 5a). Jason-1과 Jason-2 또한 시간에 대해 현저하게 드러나는 오차 특성은 나타나지 않았다(Figs. 5b, c). 위성 관측 해수면고도 편차의 오차 시계열에서 한 가지 주목할점은 2017년에 SARAL, Jason-3, Sentinel-3A에서 모두 뚜렷한 양의 오차가 나타난다는 점이다(Figs. 5d–f). 동일한 시기에 관측된 모든 위성 해수면고도 편차에서 유사한 오차 특성이 나타난 것은 위성 고도계 관측 해수면고도 자료에서 유발된 오차라기 보다는 이어도 해양과학기지 관측 해수면고도 자료에서 기인한 특성 차일 가능성을 시사한다.

OGCSBN_2023_v39n5_1_467_f0005.png 이미지

Fig. 5. Time series of sea surface height anomaly (SSHA) differences between satellite and Ieodo Ocean Research Station: (a) Envisat, (b) Jason-1, (c) Jason-2, (d) SARAL, (e) Jason-3, and (f) Sentinel-3A/B.

3.2.2. 일치점 거리에 따른 오차

이어도 해양과학기지 주변해역에서 대조 시기의 평균 조차는 약 1.9 m이며 조석에 의한 해수면고도의 공간 변동성이 크다(Byun et al., 2021). 따라서 위성과 이어도 해양과학기지 사이의 거리가 위성 관측 해수면고도 정확도 검증 결과에 영향을 미칠 것으로 예상된다. 일치점 생성 시 거리 기준인 50 km 이내를 만족하는 모든 위성 관측 결과를 활용하여 위성-이어도 해양과학기지 거리에 대한 위성 관측 해수면고도 편차와 이어도 해양과학기지 관측 해수면고도 편차의 차를 도시하였다(Fig. 6). 모든 위성에서 거리가 멀어질수록 오차가 증폭하는 경향이 뚜렷하게 나타났다. 위성과 이어도 해양과학기지 거리가 30 km 이상일 때 위성 관측 해수면고도 편차와 이어도 해양과학기지 관측 해수면고도 편차의 차는 20 cm 이상으로 증폭하였다. 반면 위성이 이어도 해양과학기지에 매우 근접하여 (<5 km) 관측한 경우 오차가 거의 발생하지 않는 것을 확인할 수 있었다.

OGCSBN_2023_v39n5_1_467_f0006.png 이미지

Fig. 6. Sea surface height anomaly (SSHA) difference between satellite and Ieodo Ocean Research Station (IORS) with respect to distance between IORS and satellite ground track: (a) Envisat (EN), (b) Jason-1 (J1), (c) Jason-2 (J2), (d) SARAL (SR), (e) Jason-3 (J3), and (f) Sentinel-3A/B (S3A/B).

3.3. 위성-이어도 조석 및 대기 효과 비교

3.3.1. 조석

전 지구 대양에서 해류 추정 및 해수면고도 편차의 장기 변동 연구 등에 활용되는 해수면고도 편차는 관측 해수면고도에서 평균 해수면고도를 뺀 값에 추가적으로 조석 및 대기 효과와 같은 지구 물리적인 요인에 의해 발생된 해수면고도의 변동이 제거된 자료이다(Carrère and Lyard, 2003; Lyard et al., 2021). 따라서 조석 및 대기효과에 의한 해수면고도 변동이 정확하게 보정되지 않는다면 추정된 해류와 해수면고도 장기 변동 연구에서 오차가 발생할 수 있다. 본 연구에서는 위성 고도계 해수면고도 편차 보정에 활용된 조석 자료의 정확도를 검증하기 위하여 이어도 해양과학기지 관측 자료를 조석주기에 대하여 조화분해하여 조석에 의한 해수면고도 변동을 추정하였다(Fig. 7). 추정된 조석은 전체 해수면고도 변동성의 85.4%를 설명하였다. 관측 해수면고도 편차에서 추정된 조석을 뺀 잔차 성분은 불규칙한 변동성을 보였으며 불규칙적인 계절변동 및 태풍과 폭풍 해일 등에 의한 해수면고도 변화가 포함되어 있다.

OGCSBN_2023_v39n5_1_467_f0007.png 이미지

Fig. 7. Time series of (a) sea surface height anomaly observed from Ieodo Ocean Research Station (IORS) and (b) estimated tide using harmonic analysis, and (c) residual (a–b).​​​​​​​

인공위성 고도계 해수면고도 편차 보정에 사용된 조석 모델은 Finite Element Solution 2014 (FES2014)로 34개의 분조가 고려된 조석 예측 자료를 제공한다(Lyard et al., 2021). 본 연구에서는 이어도 해양과학기지 관측 해수면고도 편차 자료를 조석 주기에 대해 조화분해한 결과에서 FES2014에 포함된 분조를 선택한 후 조석을 추정하였다. 이어도 해양과학기지 관측 자료로 추정된 조석과 인공위성 고도계 조석 자료를 비교한 결과 전반적으로 잘 일치하는 경향이 나타났다(Fig. 8). 편차는 –1.30 cm (Jason-1)에서 2.94 cm (Sentinel-3A/B)의 범위를 보였으며 평균제곱근오차는 11.15 cm (Envisat)에서 16.63 cm (Jason-2)의 범위를 나타냈다. 상관계수 또한 0.96 이상으로 인공위성 고도계 조석 자료는 이어도 해양과학기지 관측 기반 조석과 높은 상관성을 보임을 확인할 수 있었다. 인공위성 고도계 조석 자료를 조화분해 분석에서 사용된 모든 분조를 고려하여 추정한 조석자료와 비교한 결과에서는 편차와 평균제곱근오차가 전반적으로 증폭되는 결과가 나타났다(Fig. 9). 이는 인공위성 고도계 조석 자료를 추정하기 위해 사용된 모델 자료가 이어도 해양과학기지 주변해역에서는 조석을 정확하게 모의하지 못하고 있음을 시사한다.

OGCSBN_2023_v39n5_1_467_f0008.png 이미지

Fig. 8. Comparison between satellite tide and Ieodo Ocean Research Station tide using tidal constituents used in the Finite Element Solution 2014 model: (a) Envisat (EN), (b) Jason-1 (J1), (c) Jason-2 (J2), (d) SARAL (SR), (e) Jason-3 (J3), and (f) Sentinel-3A/B (S3A/B). Number of matchups (N), bias, root mean square error (RMSE), and correlation coefficient (R) are given in each plot.

OGCSBN_2023_v39n5_1_467_f0009.png 이미지

Fig. 9. Comparison between satellite tide and Ieodo Ocean Research Station tide using all tidal constituents used in the tidal harmonic analysis program: (a) Envisat (EN), (b) Jason-1 (J1), (c) Jason-2 (J2), (d) SARAL (SR), (e) Jason-3 (J3), and (f) Sentinel-3A/B (S3A/B). Number of matchups (N), bias, root mean square error (RMSE), and correlation coefficient (R) are given in each plot.

3.3.2. 대기 효과

해수면고도는 대기압과 해상풍에 의해 변동할 수 있다. 인공위성 고도계 대기 효과 보정은 1기압이 낮아졌을 때 해수면고도가 약 1 cm 높아지는 역기압효과 외에 대기압 변동에 의한 해수면고도의 단주기 변동과 풍속에 의한 해수면고도의 변동 영향 또한 포함한다. 역기압 효과와 대기 효과의 단주기 변동 보정은 20일의 주기를 기준으로 구분된다. 20일 이상의 장주기 변동에 대해서는 역기압효과를 고려한다. 20일 이하의 단주기 변동에 대해서는 대기압과 풍속의 영향을 모의한 모델인 2 Dimensions Gravity Waves Model의 결과를 활용하여 보정하고 있다(Carrère and Lyard, 2003).

이어도 해양과학기지 관측 대기압 자료를 활용하여 역기압효과를 계산한 후 인공위성 고도계 대기 효과 보정 자료와 비교하였다(Fig. 10). 위성 보정 자료의 경우 역기압효과와 단주기 대기 효과가 모두 고려된 반면 이어도 해양과학기지의 보정 자료 경우 역기압효과만 고려됨에 따라 정밀한 비교는 이루어질 수 없지만 유사한 경향성을 보임을 검증하였다. 추후 이어도 해양과학기지 관측 자료를 기반으로 단주기 대기 효과에 의한 해수면고도 변동 또한 포함된 대기 효과 보정 자료를 산출하여 인공위성 고도계 대기 효과 보정 자료와의 상호 비교 연구가 필요할 것으로 판단된다.

OGCSBN_2023_v39n5_1_467_f0010.png 이미지

Fig. 10. Comparison between satellite dynamic atmospheric correction (DAC) and inverse barometer (IB) correction from Ieodo Ocean Research Station: (a) Envisat (EN), (b) Jason-1 (J1), (c) Jason-2 (J2), (d) SARAL (SR), (e) Jason-3 (J3), and (f) Sentinel-3A/B (S3A/B). Number of matchups (N), bias, root mean square error (RMSE), and correlation coefficient (R) are given in each plot.​​​​​​​

4. 결론

본 연구에서는 2005년부터 2021년까지의 인공위성(Envisat, Jason-1, Jason-2, SARAL, Jason-3, Sentinel-3A/B) 고도계 관측 해수면고도 자료를 이어도 해양과학기지 관측 해수면고도 자료와 비교하여 정확도를 검증하고 오차 특성을 분석하였다. 일치점 자료를 생성하기 위하여 공간적으로 50 km 이내, 시간적으로 5분 이내의 기준을 만족하는 위성 및 이어도 해양과학기지 관측 자료를 선정하였다. 위성별로 60–220개의 일치점 자료가 생성되었으며 총 765개의 일치점 자료가 생성되었다. 이어도 해양과학기지 관측 해수면고도 편차에 대한 위성고도계 관측 해수면고도 편차는 1.58 cm의 편차를 보이는 Sentinel-3A/B를 제외하고 모든 위성에서 3 cm 이상 양의 편차를 나타냈다. 평균제곱근오차는 6.33–9.67 cm의 범위를 보였다.

이어도 해양과학기지 관측 해수면고도 편차에 대한 위성 고도계 관측 해수면고도 편차의 오차는 위성 관측 지점과 이어도 해양과학기지 사이의 거리가 멀어질수록 증폭되었다. 한반도 주변해역에서 위성 고도계 관측 해수면고도의 정확한 검증을 위해서는 위성 고도계 관측 궤도 상에 위치한 관측소가 설치되어야 할 필요가 있다. 위성 고도계 관측 해수면고도 편차 보정에 활용되는 조석을 검증하기 위하여 이어도 해양과학기지 관측 해수면고도 자료를 조화분해하여 조석을 추정하였다. 또한 대기 효과 보정 자료 비교를 위하여 이어도 해양과학기지 관측 대기압 자료를 활용하여 역기압효과를 계산하였다. 조석 보정 자료 비교 결과 비교적 잘 일치하는 특성이 나타났으나 이어도 해양과학기지 관측 자료를 기반으로 계산된 모든 분조 성분과의 비교 결과 오차는 증폭되었다. 한반도 주변해역에서 정확한 위성 해수면고도 보정을 위해서는 위성 조석 자료의 정확도가 향상되어야 함을 시사한다.

사사

본 연구는 해양수산부 국립해양조사원 연구사업(이어도 해양과학기지 활용 황·동중국해 중장기 해양환경 변화 연구)의 지원을 받아 수행되었습니다. 연구에 활용된 위성 자료는 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받았습니다(No. RS-2023-00208935).

Conflict of Interest

No potential conflict of interest relevant to this article was reported.

References

  1. Bevacqua, A., Yu, D., and Zhang, Y., 2018. Coastal vulnerability: Evolving concepts in understanding vulnerable people and places. Environmental Science & Policy, 82, 19-29. https://doi.org/10.1016/j.envsci.2018.01.006
  2. Byun, D. S., Jeong, J. Y., Kim, D. J., Hong, S., Lee, K. T., and Lee, K., 2021. Ocean and atmospheric observations at the remote Ieodo Ocean Research Station in the northern East China Sea. Frontiers in Marine Science, 8, 618500. https://doi.org/10.3389/fmars.2021.618500
  3. Carrere, L., and Lyard, F., 2003. Modeling the barotropic response of the global ocean to atmospheric wind and pressure forcing - Comparisons with observations. Geophysical Research Letters, 30(6). https://doi.org/10.1029/2002GL016473
  4. Chelton, D. B., Ries, J. C., Haines, B. J., Fu, L.-L., and Callahan, P. S., 2001. Satellite altimetry. In: Fu, L.-L., Cazenave, A. (eds.), Satellite altimetry and Earth sciences, Academic Press, pp. 1-131. https://doi.org/10.1016/S0074-6142(01)80146-7
  5. Choi, D. Y., Woo, H. J., Park, K. A., Byun, D. S., and Lee, E., 2018. Validation of sea surface wind speeds from satellite altimeters and relation to sea state bias-focus on wind measurements at Ieodo, Marado, Oeyeondo Stations. Journal of the Korean Earth Science Society, 39(2), 139-153. https://doi.org/10.5467/JKESS.2018.39.2.139
  6. Codiga, D. L., 2011. Unified tidal analysis and prediction using the UTide Matlab functions (GSO Technical Report No. 2011-01). University of Rhode Island. https://doi.org/10.13140/RG.2.1.3761.2008
  7. Dumont, A. M., Vanloqueren, G., Stassart, P. M., and Baret, P. V., 2016. Clarifying the socioeconomic dimensions of agroecology: Between principles and practices. Agroecology and Sustainable Food Systems, 40(1), 24-47. http://dx.doi.org/10.1080/21683565.2015.1089967
  8. Gaspar, P., and Ponte, R. M., 1997. Relation between sea level and barometric pressure determined from altimeter data and model simulations. Journal of Geophysical Research: Oceans, 102(C1), 961-971. https://doi.org/10.1029/96JC02920
  9. Gornitz, V., 1991. Global coastal hazards from future sea level rise. Palaeogeography, Palaeoclimatology, Palaeoecology, 89(4), 379-398. https://doi.org/10.1016/0031-0182(91)90173-O
  10. Hamlington, B. D., Gardner, A. S., Ivins, E., Lenaerts, J. T., Reager, J. T., Trossman, D. S. et al., 2020. Understanding of contemporary regional sea-level change and the implications for the future. Reviews of Geophysics, 58(3), e2019RG000672. https://doi.org/10.1029/2019RG000672
  11. Han, W., Meehl, G. A., Stammer, D., Hu, A., Hamlington, B., Kenigson, J. et al., 2017. Spatial patterns of sea level variability associated with natural internal climate modes. Surveys in Geophysics, 38, 217-250. https://doi.org/10.1007/s10712-016-9386-y
  12. Intergovernmental Panel on Climate Change, 2021. Climate change 2021: The physical science basis. Working Group I Contribution to the sixth assessment report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Cambridge University Press. https://report.ipcc.ch/ar6/wg1/IPCC_AR6_WGI_FullReport.pdf
  13. Lyard, F. H., Allain, D. J., Cancet, M., Carrere, L., and Picot, N., 2021. FES2014 global ocean tide atlas: Design and performance. Ocean Science, 17(3), 615-649. https://doi.org/10.5194/os-17-615-2021
  14. Moon, I. J., Shim, J. S., Lee, D. Y., Lee, J. H., Min, I. K., and Lim, K. C., 2010. Typhoon researches using the Ieodo Ocean Research Station: Part I. importance and present status of typhoon observation. Atmosphere, 20(3), 247-260.
  15. Nerem, R. S., Beckley, B. D., Fasullo, J. T., Hamlington, B. D., Masters, D., and Mitchum, G. T., 2018. Climate-change-driven accelerated sea-level rise detected in the altimeter era. Proceedings of the National Academy of Sciences, 115(9), 2022-2025. https://doi.org/10.1073/pnas.1717312115
  16. Oh, K. H., Park, Y. G., Lim, D. I., Jung, H. S., and Shim, J. S., 2006. Characteristics of temperature and salinity observed at the Ioedo Ocean Research Station. Journal of the Korean Society for Marine Environment & Energy, 9(4), 225-234.
  17. Oppenheimer, M., Glavovic, B. C., Hinkel, J., van de Wal, R., Magnan, A. K., and Abd-Elgawad, A. et al., 2019. Sea level rise and implications for low-lying islands, coasts and communities. In: Portner, H.-O., Roberts, D. C., Masson-Delmotte, V., Zhai, P., Tignor, M., and Poloczanska, E. et al. (eds.), IPCC special report on the ocean and cryosphere in a changing climate, Cambridge University Press, pp. 321-445. https://www.ipcc.ch/site/assets/uploads/sites/3/2019/11/08_SROCC_Ch04_FINAL.pdf
  18. Park, J. J., Park, K. A., Kim, H. Y., Lee, E., Byun, D. S., and Jeong, K. Y., 2020. Validation of satellite SMAP sea surface salinity using Ieodo Ocean Research Station data. Journal of the Korean Earth Science Society, 41(5), 469-477. https://doi.org/10.5467/JKESS.2020.41.5.469
  19. Pawlowicz, R., Beardsley, B., and Lentz, S., 2002. Classical tidal harmonic analysis including error estimates in MATLAB using T_TIDE. Computers & Geosciences, 28(8), 929-937. https://doi.org/10.1016/S0098-3004(02)00013-4
  20. Peyser, C. E., Yin, J., Landerer, F. W., and Cole, J. E., 2016. Pacific sea level rise patterns and global surface temperature variability. Geophysical Research Letters, 43(16), 8662-8669. https://doi.org/10.1002/2016GL069401
  21. Prandi, P., Meyssignac, B., Ablain, M., Spada, G., Ribes, A., and Benveniste, J., 2021. Local sea level trends, accelerations and uncertainties over 1993-2019. Scientific Data, 8(1), 1. https://doi.org/10.1038/s41597-020-00786-7
  22. Watson, C. S., White, N. J., Church, J. A., King, M. A., Burgette, R. J., and Legresy, B., 2015. Unabated global mean sea-level rise over the satellite altimeter era. Nature Climate Change, 5(6), 565-568. https://doi.org/10.1038/nclimate2635
  23. WCRP Global Sea Level Budget Group, 2018. Global sea level budget 1993-present. Earth System Science Data, 10(3), 1551-1590. https://doi.org/10.5194/essd-10-1551-2018
  24. Woo, H. J., and Park, K. A., 2021. Estimation of extreme significant wave height in the northwest pacific using satellite altimeter data focused on typhoons (1992-2016). Remote Sensing, 13(6), 1063. https://doi.org/10.3390/rs13061063
  25. Woo, H. J., Park, K. A., Byun, D. S., Lee, J., and Lee, E., 2018. Characteristics of the differences between significant wave height at Ieodo Ocean Research Station and satellite altimeter-measured data over a decade (2004~2016). The Sea: Journal of the Korean Society of Oceanography, 23(1), 1-19. https://doi.org/10.7850/jkso.2018.23.1.001