북극 지역의 대기 온도는 바다 및 해빙, 대기 사이의 에너지 교환에 큰 역할을 하므로 북극 대기 온도를 정확하게 파악하는 것은 중요하다. 하지만 현장 관측 자료들은 북극 대기 온도의 공간적인 분포를 나타내는 데에 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 부이(buoy) 자료와 Advanced Microwave Scanning Radiometer 2(AMSR2) 위성자료를 이용하여 기계학습 기반 여름철 대기 온도 추정 모델을 구축하였다. 기계학습으로는 random forest(RF) 및 support vector machine(SVM)을 사용하였으며, AMSR2 관측 시간에 따라 하루 두 번의 대기 온도를 추정하였다. 또한 추정된 대기 온도를 유럽 중기예보센터(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts, ECMWF)의 ERA-Interim 재분석자료의 대기 온도와 공간 분포를 비교하였다. 교차 검증 결과 두 가지 기계학습 기법 모두 0.84-0.88의 $R^2$ 및 $1.31-1.53^{\circ}C$의 RMSE를 보였다. 공간적인 분포에서 IABP 부이 관측 자료가 존재하지 않는 바렌츠해(Barents Sea), 카라해(Kara Sea) 및 배핀만(Baffin bay) 지역에서는 기계학습 모델이 ERA-Interim 대기 온도에 비하여 과소 추정하는 경향을 보였다. 본 연구는 경험적인 북극 대기 온도 추정의 가능성과 한계점을 서술하였다.
1985~2009년 동안 동북아시아해역 해수면온도의 시 공간변화특성을 연구하였는데, 먼저 기상청 부이 8곳의 자료와 위성 자료를 비교하였다. 제곱평균오차와 편차는 얕은 연안으로 갈수록 증가하였다. 연구해역은 일본기상청에서 나눈 방식에 따라 7해역으로 구분하고, NOAA/AVHRR 자료를 사용하여 조화분해를 수행하여 각 해역의 중점을 비교 분석하였다. 평균해수표면온도는 $8{\sim}26^{\circ}C$의 변화를 보였고, 연진폭은 $7{\sim}24^{\circ}C$까지 변하였다. 그리고 연위상은 7월말에서 8월말까지로 나타났다. 각 해역의 교차상관계수는 표면수온, 연진폭, 연위상이 각각 0.57~0.85, -0.04~0.81, 그리고 0.35~0.80으로 나타났다.
본 연구에서는 3차원 순환 모델인 MOHID (MOdelo $HIDrodin{\hat{a}}mico$) 모델을 적용하여 한반도를 포함한 동아시아 해역의 2016년 해황 변동을 재현하였다. 재현 결과는 객관 분석장(EN4, ARMOR3D, AVISO, SIO 자료)과 현장 관측 자료(정선 해양 자료, 부이 자료)를 사용하여 검증하였다. 검증 결과 MOHID로 재현된 수온, 해면 고도 편차, 표층 유속 및 혼합 층 깊이 등의 전반적인 해황 구조가 동아시아 해역의 객관 분석 자료들과 유사하게 나타났다. 특히 연안의 부이 자료와 비교하였을 때, 표층 수온 및 해면 고도 편차의 상관 계수는 모두 0.8 이상이며, 표준화된 표준편차는 0.85-1.15의 값을 보였다. 그러나 여름철 동해의 수온 약층의 구조 및 황해와 남해의 강한 성층 현상 재현에 관한 추가적인 개선이 필요할 것으로 분석되었다.
본 연구에서는 열대강우관측 위성(TRMM) 자료를 이용하여 해상풍을 예측하였고, TRMM TMI 휘도 온도와 북미 주변의 NDBC (National Data Buoy Centers) 부이 자료를 이용하여 해상풍을 추정하였다. 이 결과는 행렬방정식에 의한 부이와 비교하였는데 RMSE, BIAS 그리고 상관계수는 각각 2.19 $ms^{-1}$, 1.10 $ms^{-1}$, 그리고 0.81로 나타났으며, 이 결과는 앞으로 TRMM TMI를 이용한 해양 연구에 가능성을 보여주었다.
한국 남동해역은 매년 하계에 집중적으로 냉수대가 형성되어 빈번한 이상해황이 발생한다. 본 연구에서는 이 해역에서 발생하는 표층수온 분포의 공간 변화를 분석하기 위해 2018년 6월에서 9월까지 고리와 정자 부이에서 관측한 해양현장 수온 데이터와 GHRSST Level 4 재분석 해수면 온도(sea surface temperature: SST) 자료를 이용하였다. 부이 자료는 두 지점의 시계열적 수온 변동 분석에, GHRSST 자료는 연구해역 전반에 걸친 일별 SST의 분산과 가중공간중심(weighted mean center: WMC)을 계산하는데 이용하였다. 부이의 수온이 낮아지면 연구해역 SST의 분산이 증가하는 경향을 보였으나, 전 기간 일치하게 나타나지는 않았다. 이는 GHRSST가 재분석 자료로 연안의 민감한 수온변화를 반영하지 못하기 때문이다. 이와 같이 전 해역의 SST 변화를 대표하는 통계적 분산만으로는 연안의 국지적인 소규모의 수온변화를 파악하거나, 냉수대 발생해역의 위치 및 범위를 탐지하기에는 한계가 있다. 따라서 차가운 수괴가 발생하는 공간적인 위치를 정량적으로 파악하기 위해 WMC를 활용하여 분석한 결과 냉수대가 발생했을 때, WMC가 연구해역의 공간중심(mean center: MC)으로부터 북서 해역 쪽에 위치하였다. 이는 SST의 WMC 위치 정보를 통해 차가운 표층수온의 분포가 어디에서 어느 정도 나타나는지를 정량적으로 파악할 수 있음을 의미하며, 향후 냉수대 규모 및 지역 확산 범위 탐지에 WMC의 활용 가능성을 알 수 있었다.
구름이 유입하는 경우 해양대기경계층의 발달을 분석하기 위하여, 울릉도에서 관측한 레윈존데 자료와 AWS 자료, 위성사진, 동해에 설치된 부이 자료를 이용하였다. 이 자료를 이용하여 열의 이류와 표층 열속, 구름 유입에 따른 복사에너지를 추정하였다. 혼합층 내의 열 변화 및 혼합층의 발달을 표층 열속과 구름에 의한 장파복사속으로 설명하였다. 열속의 변화를 알아보기 위해 벌크법을 이용하였다. 울릉도, 동해상의 부이, 포항에서 관측한 자료를 이용한 열수지 방정식으로 대기경계층의 열보존 관계를 분석하였다. 구름의 유입으로 인해 일몰 후 지면의 복사냉각이 방해되고, 구름에서 장파복사가 방출된다. 그로 인해 야간에 오히려 기온이 증가하였다. 또 남서쪽으로부터 따뜻한 공기가 이류되어, 하층 대기의 온도를 증가시켰다. 이러한 이유로 혼합층이 파괴되지 않고, 잔류층을 형성하며 남아있었다.
본 연구는 하천유황 모니터링을 위하여 유비쿼터스 기반의 무선통신기술 인프라를 이용하여 개발한 하천정보 수집용 계측시스템에 관한 것이다. 이 시스템은 사용자에 의하여 자유이동하면서 하천의 수심, 수질 및 유속(유량)을 실시간으로 관측 및 모니터링 할 수 있도록 하였다. 개발된 하천부이 시스템은 하천의 수위, 수질(수온, pH, 탁도, 전도도 등) 자료를 획득함과 동시에 획득 장소의 위치정보를 획득할 수 있도록 GPS 모듈을 추가하였다. 또한 이 하천부이는 무선RF 조정이 가능하여 원하는 위치에서의 정보를 손쉽게 획득할 수 있도록 하였다. 획득된 자료는 자료 중계기(Gateway system)의 Zigbee 무선통신을 이용하여 전송하게 하였으며, GIS 모니터링 툴을 이용하여 자료를 확인하고, 확인된 자료는 CDMA 원거리 무선통신을 이용하여 서버컴퓨터로 전송할 수 있게 하였다. 서버컴퓨터에 전송된 하천의 정보는 DB 자동구축과 함께 웹기반의 실시간 모니터링이 가능하도록 하였다. 연구개발 결과는 독립적인 하천정보 모니터링 시스템으로 활용 가능할 뿐만 아니라 하천교량 세굴과 그 밖의 호수 및 해양 환경 모니터링 시스템 등으로 국내외에 많은 분야에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
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.
본 연구에서는 한국 남동해역에 발생하는 냉수대의 공간적인 분포를 구분하기 위해 2016 ~ 2018년의 고리, 양포의 해양 관측 부이 수온자료와 GHTSST Level 4 재분석 해수면 온도자료를 K-means clustering 기법을 활용하여 분석하였다. 부이자료는 남동해역에서 고리와 양포 지점의 수온변화 및 냉수대 발생을 파악하기 위해 활용하였다. 그 결과 냉수대 발생 시점에 고리와 양포의 수온이 동일하게 감소하였다. 이에 냉수대 발생시 SST의 변화를 보기 위해 수온의 역수와 SST의 분산을 비교하였다. 수온이 변화하는 시점에 SST의 분산도 증가하는 것을 나타내었는데 이를 통해 냉수대 발생시 해역의 SST의 수온분포에 변화가 있다는 것을 알 수 있었다. 냉수대 발생해역을 분류하기 위해 K-means clustering을 활용하였다. Elbow 기법을 활용하여 분류를 위한 최적의 K값을 찾아낸 후 분류를 진행한 결과 연안의 차가운 해수가 존재하는 지역을 찾아낼 수 있었다. 이를 통해 냉수대 발생해역의 공간적인 분포 및 확산범위를 추정하여 향후 냉수대로 인한 피해 파악 및 공간적인 확산 예측연구에 활용할 수 있을 것이라 판단된다.
일본 미카와만의 연안 모니터링 부이에서 연속 관측한 수온 및 염분자료를 이용하여 성층의 시간적인 변화 양상을 분석하였다. 분석결과 우선 성층은 뚜렷하고 우세한 1년 주기의 변화 양상을 보이고 있으며, 표층과 저층의 밀도차이로 정의되는 성층강도는 강도가 증가할수록 발생빈도는 기하급수적으로 감소하는 양상을 보이는 것으로 파악되었다. 한편 성층강도의 발생빈도 분포는 정규분포 형태와는 다른 대수 정규분포 또는 지수분포 형태에 보다 근접한 것으로 파악되었다. 수온과 염분의 분산도 분석결과, 저층은 직선 형태의 변화 양상을 보이고 있으나 표층은 곡선 또는 고리(loop) 형태의 변화양상을 보이고 있는 것으로 파악되었다. 한편 성층강도 추정오차를 분석한 결과, 월 4회 관측빈도의 자료를 이용한 오차범위는 본 연구에서와 같이 관측부이의 1일 연속자료를 이용한 오차범위보다 4.45배 이상 증가하는 것으로 파악되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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