대기-해양 상호작용의 과정에서 해양의 표층 수온이 대기 강제력에 의해 영향을 받는 상태인지 해양 강제력으로 작용하고 있는지를 파악하는 것은 매우 중요하다. Wu and Kirtmman(2007)은 대기-해양 상호작용을 이해하는 것이 대기 대순환 모형에서 표층수온이 강제력으로 작용하는 실험의 모의 결과에 중요한 역할을 할 수 있다고 제시 하였다. 즉 표층 수온이 해양 강제력으로 작용하는 경우 그와 같은 실험의 모의 결과가 관측과 유사하게 나타날 수 있는 반면 대기 강제력이 해양 표층 온도를 유도하는 경우 대기 대순환 모형의 모의 결과가 관측과는 전혀 다르게 나타날 수 있기 때문이다. 따라서 최근 지구 온난화에 기인하여 표층 수온이 증가하고 있는 경향에서 이와 같은 대기-해양 상호작용의 특성을 분석하는 것은 의미 있는 일이다. 본 연구에서는 1979년부터 2011년까지 33년간 남중국해 표층 수온과 주요 대기 변수들(강수량, 바람, 잠열속, 단복사량, 구름운량, 하층기압)과의 동시, 및 지연 상관성 분석을 통해 남중국해 대기-해양 상호작용의 특성 변화에 대하여 알아보았으며, 이와 같은 특성변화와 동아시아 여름철 강수량과의 상관성 변화를 확인하였다. 남중국해 지역의 여름철 해양 표층 수온과 강수량은 1990년대 후반을 경계로 그 상관성이 큰 차이를 보이고 있는 것으로 나타나 이 지역의 대기-해양 상호작용의 특성이 1990년대 후반 뚜렷한 변화가 있는 것으로 분석되었다(Fig. 7). 1990년대 후반 이전 시기에서는 남중국해에서 바람-증발 피드백 과정과 구름-복사 피드백 과정을 통해 하층기압의 감소가 동풍의 증가를 동반하면서 표층 풍속의 증가를 유도하고 그와 동시에 해양에서 대기로의 잠열속이 증가하는 상관성을 보였다. 또한 연직 상승운동의 증가는 구름운량의 증가와 함께 강수현상을 동반하면서 대기에서 해양으로 들어오는 단파복사의 양을 감소시키게 되고 이에 따라 해양의 표층 수온은 감소하게 된다. 즉 1990년대 후반 이전에는 이와 같은 일련의 대기-해양 상호작용 과정들을 통해 대기 변동성에 기인한 해양 변화의 특성이 강하게 나타났다고 볼 수 있다. 그에 반해 후반기의 경우에는 표층 수온의 변화에 따른 대기 변수들의 변화는 전반기와 큰 차이가 나타났다. 특히 지연 상관계수 분석은 남중국해 지역의 표층 수온의 증가는 시간 지연을 통해 잠열속량과 구름 운량 및 연직 속도의 증가와 상관성을 가지면서 단파 복사량의 감소와 함께 강수량의 증가의 상관성을 보였다. 비록 상관계수의 결과이지만 이와 같은 결과는 후반기 남중국해 표층 수온의 증가가 시간 지연을 두고 대기 변동성의 변화를 유도하고 있음을 보여주는 것이다. 나아가 대기 변수들 또한 상관성이 크지는 않지만 시간 지연을 두고 표층 수온의 변화와 어느 정도 상관성을 보여 1990년대 후반 이후에는 이전 시기에 비해 남중국해의 해양 강제력에 의한 대기 변동성이 뚜렷함과 동시에 시간 지연을 두고 해양과 대기의 상호작용이 일어났음을 추측할 수 있었다. 이와 같은 남중국해에서의 대기-해양 상호작용 특성 변화가 남중국해와 동북아시아 지역 강수량과의 상관성에 어떤 변화를 유도하는 지에 대해서도 살펴보았다. 후반기의 남중국해의 표층수온이 동북아시아 지역의 강수량 변동성과 음의 상관성을 보이고 나아가 남중국해의 강수량 변동성이 동북아시아 강수량 변동성과 유의한 음의 상관성이 나타났다. 이와 같은 상관성의 변화는 남중국해 지역의 표층수온이 해양 강제력으로 작용함으로 이 지역에서의 강수량 변동성이 동북아시아 강수량 변동성에 더욱 밀접한 상관성을 유도한 것으로 사료된다. 이와 같은 결과는 지구온난화 환경에서 남중국해 표층수온의 변화가 동아시아 몬순 특성에 민감한 강제력으로 작용할 수 있다고 제시된 기존 연구결과(Shin et al., 2011)와 어느 정도 일치하는 것이다. 향후 해양의 표층 수온이 강제력으로 작용할 때 동북아시아 강수량 변동성뿐만 아니라 다른 대기 변동 특성에 어떠한 변화를 보이는지 살펴보는 것은 이 지역에서의 기후 변동 특성을 이해하는데 중요할 것으로 사료된다.
본 연구에서는 지역 기상-해양 접합모델을 이용하여 2018년 8월 28일부터 30일까지 한반도 서울-경기지역에 내린 강수에 대해 대기-해양 상호작용의 효과를 분석하였다. 지역 기상-해양 접합모델에서 기상모델은 WRF (Weather Research Forecasts)가 사용되었으며, 해양모델은 ROMS (Regional Oceanic Modeling System)가 사용되었다. 단일 기상 모델은 WRF모델만 이용되었으며, ECMWF Re-Analysis Interim 의 해수면온도자료가 바닥경계자료로 사용되었다. 관측자료와 비교하여, 대기-해양 상호작용의 효과가 고려된 접합모델은 서울-경기지역의 강수 및 황해 해수면온도에 대해 공간상관계수가 각각 0.6과 0.84로 이는 지역 기상모델보다 높게 나타났다. 또한, 평균편향오차(MBE, Mean Bias Error)은 각각 -2.32와 -0.62로 지역 기상모델 보다 낮은 오차율을 보였다. 상당온위와 해수면온도 및 역학적 수렴장으로 분석한 대기-해양 상호작용의 효과는 황해 해수면온도의 변화를 유도하였고, 그 변화는 하층대기에서 열적 불안정과 운동학적 수렴대의 차이를 발생시켰다. 열적 불안정과 수렴대는 결과적으로 서울-경기 지역에서 상승운동을 유도하였고, 결과적으로 기상-해양 접합모델에서 모의된 강수가 관측과 더 유사한 공간분포를 나타냈다. 그러나 복잡한 관계에 있는 대기-해양 상호작용의 효과를 더 명확히 파악하기 위해서는 다양한 사례연구와 장기적인 분석이 필요하지만, 본 연구는 기상-해양 상호작용이 강수 예보에 중요성에 대한 또 다른 증거를 제시한다.
A deep water wave prediction model applicable to the East Sea is presnted. This model incorporates rediative transter of energy specrum, atmospheric input form the wind, nonlinear interaction, and energy dissipation by white capping. The propagation scheme by Gadd shows satisfactory results and the characteristics of the nonlinear interaction is simulated well by discrete interaction approximatiion. The application of the model to the sea around the Korean Peninsula shows reasonable agreement with the observation.
해양 혼합층은 해양-대기 간의 상호작용을 통해서 기후 변화 뿐만 아니라, 식물성 플랑크톤 분포와 같은 생물학적 측면에도 큰 영향을 줄 수 있기 때문에 매우 중요하다. 따라서 본 연구에서는 우리나라 장단기 기후변동에 많은 영향을 주는 북동아시아 근해 내에서의 혼합층 깊이의 시공간 변동을 분석하였다. 기존에 해양 관측 자료가 절대적으로 부족했던 점을 극복하기 위해 2000년부터 전구 해양에서 실시간으로 수집되기 시작한 해양중층부이(ARGO) 자료를 활용하였다. 지금까지 제시되어 온 다양한 해양 혼합층 결정 기준 중 가장 널리 사용되고 있는 Levitus et al.(1997)의 기준을 적용하여 북동아시아 근해의 혼합층 깊이를 산출하였으며, 그 변화를 위도, 경도, 해안으로부터의 거리, 계절 등에 따라 분석하였다. 또한 계절적 변화에서 겨울철 해양 혼합층 변화의 역전이 나타나는 지역을 분석하였다. 이와 같은 분석결과는 추후 해양 혼합층 깊이 결정 방법에 대한 연구의 기초자료로 활용될 것으로 기대한다.
울기부근의 표층냉수 분포를 설명할수 있는 간단한 모델이 제시되었다. 본 모델에서는 좁은 연안역에서 냉수가 공급되고 이것이 부근 해류에 의하여 운반되며 외양으로 확산됨을 보여주고 있다. 또한 수직적인 열교환(대기 및 저층수와의 상호작용을 통한)에 의한 냉수의 소멸도 중요하게 작용하고 있다. 이러한 물리적 요인들을 감안한 간단한 수치 모델의 결과는 실측치와 잘 일치하고 있다. 냉수의 중심부는 해류가 연안으로 부터 분리되는 점에서 나타남이 밝혀졌다.
자율운항선박은 선원의 항해 조작 없이 선박 스스로 운항하는 선박을 의미한다. 자율운항선박의 운항 시 충돌 및 사고 위험도가 큰 지역은 운항 중 선박을 많이 조우하게 되는 항 내 및 연안 지역이다. 실제로 충돌사고의 85% 이상이 항 내 및 연안 지역에서 발생한다. 따라서 자율운항선의 운항 안전성 확보를 위해 항 내 및 연안 지역에서의 운항 안전성을 검토하는 것은 미래 자율운항선 항 내 운용 체계에서 중요한 역할을 하게 된다. 대양에서는 선박 자체의 운항성능이 중요하지만, 항구 입출항 시에는 타선 및 터미널등과의 상호작용이 자율운항선의 입출항 안전성과 직결된다. 따라서 본 연구에서는 자율운항선이 항구 근처에 접근하여 입출항을 위해 대기하고 있는 경우에 입출항 결정을 내릴 수 있는 결정 알고리즘을 위한 해상혼잡도를 예측하는 알고리즘을 개발하는 과정을 소개한다. 혼잡 예측 알고리즘 개발을 위해 선박의 AIS통항 데이터를 분석하여 주요 항로를 구분하고 주요 항로의 이용 빈도 및 운항 시점의 선박 집중도 및 충돌위험 상황을 파라미터로 하여 특정 시간이 지난 후의 혼잡도를 예측하는 시스템을 개발하고자 한다.
자율운항선박은 선원의 항해 조작 없이 선박 스스로 운항하는 선박을 의미한다. 자율운항선박의 운항 시 충돌 및 사고 위험도가 큰 지역은 운항 중 선박을 많이 조우하게 되는 항 내 및 연안 지역이다. 실제로 충돌사고의 85% 이상이 항 내 및 연안 지역에서 발생한다. 따라서 자율운항선의 운항 안전성 확보를 위해 항 내 및 연안 지역에서의 운항 안전성을 검토하는 것은 미래 자율운항선 항 내 운용 체계에서 중요한 역할을 하게 된다. 대양에서는 선박 자체의 운항성능이 중요하지만, 항구 입출항 시에는 타선 및 터미널등과의 상호작용이 자율운항선의 입출항 안전성과 직결된다. 따라서 본 연구에서는 자율운항선이 항구 근처에 접근하여 입출항을 위해 대기하고 있는 경우에 입출항 결정을 내릴 수 있는 결정 알고리즘을 위한 해상혼잡도를 예측하는 알고리즘을 개발하는 과정을 소개한다. 혼잡 예측 알고리즘 개발을 위해 선박의 AIS통항데이터를 분석하여 주요 항로를 구분하고 주요 항로의 이용 빈도 및 운항 시점의 선박 집중도 및 충돌위험 상황을 파라미터로 하여 현재 시점부터 2주후 미래까지의 항로 혼잡도를 예측하고, 정확도를 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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