혼합층(Mixed layer)은 온도가 일정한 수심층으로, 해수표면에 작용하는 바람의 영향으로 인하여 해수가 위아래로 섞여 형성된다. 이러한 혼합층은 영양염의 순환과 산소의 공급 등과 함께 일차생산량을 결정하는 중요한 요인이 될 수 있으며 혼합층 두께의 변동은 양식 산업에 영향을 미칠 수 있다. 최근에는 기후변화로 인한 해수면 상승 및 해수온 상승 등이 지속되고 있으며, 이러한 현상은 해양생태계의 변화를 초래하여 수산업의 피해를 유발할 수 있다(강원연구원, 2017). 이에 국립수산과학원, 기상청, 국립해양조사원 등 유관기관에서는 정선해양 수온 관측 및 해수순환모델을 이용하여 혼합층의 분석을 수행하고 있으나 격자 구축 및 초기·경계장 설정의 한계가 존재하여 정밀하고 정확한 혼합층 분석에는 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 비정형격자를 사용하여 격자 구축에 제약이 없는 SCHISM (Semi-implicit Cross-scale Hydroscience Integrated System Model)을 이용하여 우리나라 연안해역의 계절변화 및 기후변동성에 따른 혼합층 두께의 변화를 검토하고자 한다. 연구대상지는 서해·동해·남해를 포함한 우리나라 전체 연안 해역(위도: 32°N ~ 39°N, 경도: 124°E ~ 132°E)으로 선정하였으며, 격자크기 100 ~ 3,000 m인 삼각격자로 격자를 구축하였다. 혼합층을 분석하기 위하여 수직격자 층은 50층으로 SZ(Sigma Z coordinate system)좌표계를 사용하였다. 초기·경계장은 FES(Finite Element Solution)2014, HYCOM(Hybrid Coordinate Ocean Model) 및 대기모델 결과를 이용하여 설정하였다. 수치모형 검증을 위하여 수온관측소에서 수심별 측정한 수온 값과 SCHISM 결과 값을 비교하였고, 상대오차가 약 10% 이내로 나타나 모형의 정확도를 확인하였다. 최종적으로 해수면 상승 및 해수온 상승 시나리오를 고려하여 계절별 연안해역의 혼합층 두께의 변화 양상에 대하여 검토하였다. 향후에는 보다 정밀한 대기모델과의 혼합모형 구축 및 다양한 수심 별 관측자료를 활용한다면 실무에서 적용 가능한 혼합층 분석 및 수산업 피해 발생 지역에 대한 피해저감 대책 수립이 가능할 것으로 판단된다.
한반도 주변을 연구해역으로 하는 지역 해양순환예측시스템을 이용하여 관측기반의 분석 자료인 Operational Sea Surface Temperature and Sea Ice Analysis(OSTIA) 해수면 온도 자료의 동화를 통한 초기장 개선효과가 황해, 동중국해 그리고 동해의 해수면온도 예측결과에 미치는 영향을 조사하였다. 이를 위해서, 본 연구에서는 3차원 최적내삽법을 적용한 실험(Exp. DA)과 적용하지 않은 실험(Exp. NoDA)을 수행하여 각각의 실험결과를 관측자료와 비교 분석하였다. 2011년 9월 OSTIA 해수면 온도 자료와의 비교결과, Exp. NoDA는 24, 48, 72 예측시간에서 약 $1.5^{\circ}C$의 비교적 높은 Root Mean Square Error(RMSE)를 보였으나, Exp. DA에서는 모든 예측시간에서 $0.8^{\circ}C$ 이하의 상대적으로 낮은 RMSE가 나타났다. 특히, 초기 24시간 예측결과에서 RMSE는 $0.57^{\circ}C$를 보여 Exp. NoDA에 비해 예측성능이 크게 향상된 결과를 보였다. 해역별로는 황해와 동해에서 자료동화 적용 시, 60% 이상의 높은 RMSE 감소율이 나타났다. 기상청 8개 지점 연안 계류부이의 표층수온 자료를 이용하여 자료동화 효과를 계절적으로 살펴본 결과, 전반적으로 여름철을 제외한 모든 계절에서 자료동화 적용 후 70% 이상의 높은 RMSE 감소율을 보여 한반도 연안 표층수온의 단기 예측성이 향상됨을 확인하였다. 또한, 해수면 온도 자료의 동화로 인한 해양상층부의 수온구조 변화를 살펴보기 위해 동해를 대표해역으로 하여 Argo 수온 프로파일 자료와 실험결과를 비교하였다. 특히 연직 혼합이 강한 겨울철 해양 상층부(<100 m) 경우 Exp. DA의 RMSE가 Exp. NoDA에 비해 약 $1.5^{\circ}C$ 감소한 결과를 보여 해수면 온도의 자료동화 효과가 해양상층부의 수온 예측성 향상에 기여함을 확인하였다. 하지만, 겨울철 혼합층 아래에서는 Argo 관측 대비 수온 오차가 오히려 증가한 해역도 존재하여 해수면 온도 자료동화의 한계성도 나타났다.
해수면온도는 지구 시스템에서 가장 중요한 메커니즘의 하나인 대기-해양의 상호작용을 단적으로 나타내며, 기후변화를 이해하는 데 필수적인 해양 기상요소이다. 이에, 공백 없이 시공간해상도가 일정한 격자자료는 해수면온도연구에 있어 그 활용도가 매우 높다. 이 논문에서는 2020년 해양 실측자료 137개 지점으로부터 최적화된 베리오그램을 도출하고 이를 이용한 정규크리깅을 통해 우리나라 주변해역의 일평균 해수면온도 격자지도를 산출하고 그 정확도를 평가하였다. 베리오그램 최적화는 가중최소제곱법을 이용하였고, 내삽정확도 검증을 위하여 공간적인 치우침이 없도록 객관적인 샘플링 기준을 적용하여 암맹평가를 수행하였다. 4회에 걸친 암맹평가 결과, 평균제곱근오차 0.995~1.035℃, 상관계수 0.981~0.982의 상당히 높은 정확도를 나타냈다. 계절별로는 여름철의 정확도가 상대적으로 약간 낮게 나타났는데, 이는 태풍의 영향으로 인한 급격한 수온 변동 때문으로 사료된다. 또한 가까운 바다보다 먼 바다에서, 동해, 남해보다 서해에서 상대적으로 정확도가 높게 나타났는데, 이는 가까운 바다에서 종종 반폐쇄해 지형으로 인해 해수의 물리적인 특성에 차이가 발생할 수 있기 때문인 것으로 보인다. 향후에는 계절별, 해역별 특성을 반영하는 SST 추정기법의 개선이 필요할 것이며, 개선된 자료는 우리나라 주변해역의 고품질 SST 합성장을 산출하는 앙상블 멤버로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구에서는 한국 동해에서의 바람장의 공간적인 분포특성을 정량적으로 파악하기 위하여 해면기압과 해상풍 자료에 EOF 분석방법을 적용하여 모드별로 고유함수의 공간적인 분포특성과 시간계수를 계산하였고 시간계수의 스펙트럼을 구하여 바람장의 공간 및 시간변동성 및 주기적인 특성을 파악하였다. 평균기압의 분포는 서고동저형의 등압선 배치를 나타내며, 기압의 최대 표준 편차는 블라디보스톡 부근에 위치하고 일본연안으로 갈수록 최저 표준편차를 갖는다. 블라디보스톡 부근은 $6.5^{\circ}C$의 해수면 온도의 최대 표준편차를 갖는 지역이기도 하다. 동서성분 해상풍의 제1모드는 분산의 $47.3\%$ 제2모드는 $30\%$를 반영하며 제1모드는 블라디보스톡 해역에서 최대 변화를 보이며 1년 및 6개월의 주기를 갖는다. 특히 제2모드에서 6개월의 주기가 탁월하다. 해상풍의 남북성분의 연평균 분포는 동해전역에서 북풍계열의 바람이 탁월하며, 특히 블라디보스톡 부근에서 최대 2.2m/s 이상의 북풍이 존재하고 3.8m/s의 표준편차 최대치가 존재하며 시간변동이 크다. 해수면 수온의 공간분포 역시 블라디보스톡 해역에서 최대치가 나타난다. 해상풍과 해면 기압의 결합 직교함수의 모드별 특성은 개별 직교함수에 비해 동서성분 해상풍의 제1모드의 기여도가 증가 하였으며, 제2모드의 기여도는 감소하는 양상을 띤다. 이로 인해 동서성분 해상풍과 해면기압의 결합 직교함수 (WU-PR)의 주기성은 해면 기압의 영향으로 제1모드에서는 1년 및 6개월의 주기가 탁월하며, 제2모드에서는 3개월의 계절변화로 해상풍의 개별 직교함수의 주기와 다르게 나타난다. 해수면 온도의 직교함수까지 포함한 3개의 결합 직교함수의 EOF분석에서는 제2모드에서 해상풍의 공간분포는 해수면 온도에 좌우되는 양상을 보인다. 스펙트럼 분석결과는 제1모드에서 1년 주기가 탁월하며 제2모드는 3개월 및 4개월의 계절변화가 나타난다.
본 연구에서는 우리나라 강우량과 광범위한 해수면 온도(SST)와의 공간적인 상관성 분석을 위해서 Wavelet 분석과 독립성분분석을 결합하여 계절강우량의 주요성분을 추출하였다. 계절강우량의 Wavelet분석결과 2년과 8년 사이의 주기에서 강한 스펙트럼을 나타내었으며 모든 계절강우량에 대하여 저빈도 특성을 확인할 수 있었다. Wavelet에서 추출된 Scale Average Wavelet Power(SAWP)를 대상으로 독립성분분석을 실시하였으며 계절에 따라 경년변화와 10년 이상의 주기를 갖는 성분을 확인할 수 있었고 봄과 여름의 주성분에서 증가경향의 성분을 관측할 수 있었다. 추출된 강우량의 주성분과 SST와의 상관관계를 평가한 결과 봄과 여름 강우량에서 인도양과 일부 태평양에서 강한 상관관계를 나타내었다 특히, 인도양의 필리핀 연안과 태평양의 호주 연안에서 통계적으로 유의한 상계관계를 갖는 SST구역을 확인할 수 있었다. 또한 3개월 이전 SST와 강우량에 대해서도 이들 구역에서 큰 상관성을 나타내었으며 이들 3개월 SST를 이용하여 강우량의 예측 가능성을 제시하였다.
기후변화 영향으로 이상고수온, 태풍, 홍수, 가뭄 등 재난 및 안전 관리기술은 지속적으로 고도화를 요구받고 있으며, 특히 해수면 온도는 한반도 주변에서 발생되는 여름철 적조 발생과 동해안 냉수대 출현, 소멸 등에 영향을 신속하게 분석할 수 있는 중요한 인자이다. 따라서, 본 연구에서는 해수면 온도 자료를 해양 이상현상 및 연구에 적극 활용되기 위해 통계적 방법과 딥러닝 알고리즘을 적용하여 예측성능을 평가하였다. 예측에 사용된 해수면 수온자료는 흑산도 조위관측소의 2018년부터 2022년까지 자료이며, 기존 통계적 ARIMA 방법과 Long Short-Term Memory(LSTM), Gated Recurrent Unit(GRU)을 사용하였고, LSTM의 성능을 더욱 향상할 수 있는 Sequence-to-Sequence(s2s) 구조에 Attention 기법을 추가한 Attention Long Short-Term Memory (LSTM)기법을 사용하여 예측 성능 평가를 진행하였다. 평가 결과 Attention LSTM 모델이 타 모델과 비교하여 더 좋은 성능을 보였으며, Hyper parameter 튜닝을 통해 해수면 수온 성능을 개선할 수 있었다.
수문순환 과정은 기상현상과 밀접한 관련을 가지고 서로 연관되어 있다. 이러한 연관성을 규명하여 수자원관리에 위험도를 감소시키려는 노력은 많은 분야에서 이루어지고 있으며, 주요 연구 주제가 되고 있다. 이러한 기상현상 중에서 가뭄은 여러 가지 요소가 복합되어 발생되는 것으로 알려지고 있으나 이를 설명하기에는 여전히 부족한 면이 존재한다. 가뭄을 발생시키는 몇 가지 가능한 원인으로는 E1 Nino-Southern Oscillation(ENSO)현상으로 잘 알려져 있는 비정상적인 해수면 온도의 변화나 기후 시스템의 비선형적 거동을 들 수 있다. 특히, 기후 시스템은 대개 경년 변화(inter-annual variability) 및 10년 이상의 주기(decadal variability) 특성을 가지고 있으며 가뭄 또한 경년변화의 주기 특성을 나타내고 있는 것으로 알려지고 있다. 이러한 관점에서 수문시계열을 특정 주파수(frequency)에서 고립시킨 후, 분석이 가능한 분해방법(decomposition method)을 통해 보다 해석적으로 접근하는 것이 가능하다. 이를 위해 본 연구에서는 Wavelet Transform분석을 도입하였으며 통계적으로 유의한 성분을 시계열로부터 추출하여 가뭄과 기상인자와의 변동성 분석을 실시하였다.
대기 대순환 모형인 GCPS를 이용하여 북서태평양에서의 태풍 활동의 계절 예측 가능성을 조사하였다. 1979년부터 2003년까지 각 해에 대해 해수면 온도 관측 자료를 사용하여 5개월간 초기 조건을 달리한 10개의 앙상블 멤버를 적분하였다. 모형은 발생 빈도의 평균적인 월변화 경향과 발생 분포를 관측과 유사하게 모의하였으나, 발생 빈도의 경년 변화는 신빙성 있게 예측하지 못하였다. 이는 관측과 모형간 태풍 발생 빈도와 ENSO의 상관성 차이에 인한 것으로 실제 태풍 발생 빈도와 ENSO가 뚜렷한 상관 관계를 갖지 않는 것과 달리, 모형에서는 엘니뇨 시기에 평년에 비해 많은 태풍이 발생하고 라니냐 시기에 평년에 비해 적은 태풍이 발생하는 경향을 보였기 때문이다. 반면에, 관측과 모형 모두 ENSO와의 상관 관계가 높게 나타난 태풍 발생 경도의 경우에는 모형이 발생 경도의 경년 변화를 관측과 유사하게 모의하였다.
엘니뇨 및 라니냐 현상은 세계 각지에서 일어나는 이상 기상 현상의 중요한 원인으로 밝혀지고 있으며, 우리 나라에 있어서도 이러한 영향을 받고 있다. 특히 지금까지는 주로 엘니뇨와 이상 기상 현상들이 주로 거론되었는데, 엘니뇨의 끝은 곧바로 그 반대 현상인 해수면의 온도가 하강하는 라니냐의 시작으로 이어질지들 모른다는 어두운 전망도 나오고 있는데, 이러한 라니냐가 찾아올 경우 현재의 기상이변 판도는 다시 한번 뒤집어지게 된다. 우리 나라에 있어서도 엘니뇨 및 라니냐는 기상현상에 많은 영향을 미칠 것으로 사료되는 바, 우리 나라의 겨울 기온 및 강수량에 있어 엘니뇨 및 라니냐와의 관련성을 밝히는 것은 우리 나라 겨울 기온의 변동 경향을 밝힘에 있어 중요한 과제로 인식되고 있다. 본 연구에 있어서 우리 나라 겨울의 기온 및 강수량은 엘니뇨와 시계열적인 분석에 있어서는 그 관련을 유추해 볼 수 있으나, 엘니뇨의 감시 해역인 NINO.3과 우리 나라의 기온 및 강수량과의 상관 계수에 의한 상관도는 대체적으로 낮은 편이었고, 우리 나라의 주요 해역의 해수면의 수온과의 상관 계수 역시 낮게 나타났다.
지표면 온도는 토지피복의 상태, 식생의 분포 상태, 토양수분, 증발산 등의 영향으로 많은 차이를 가지게 되며, 지면-대기의 상호순환의 중요한 인자로써 기후모델 및 농업 등의 기본적인 데이터로 사용되고 있다. 이러한 지표면의 온도를 정확하게 파악하는 것은 수문학적 관점 및 기상적인 관점에서 매우 중요하다. 기존에 LST (Land Surface Temperature, 지표면온도), ET (EvapoTranspiration, 증발산), NDVI (Normalized Difference Vegetation Index, 정규식생지수) 등의 검증이 많이 이루어진 MODIS위성의 Terra/Aqua센서는 한반도를 스캔하고 지나갈 때의 순간적인 데이터를 산출된다. 공간적인 면에서는 많은 이점이 있으나 시간적인 면에서는 시간에 따른 인자들의 변동성을 파악 하는데는 많은 문제가 있다. 그렇기 때문에 시 공간적으로 변화양상을 측정 할 수 있는 정지궤도위성의 중요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 국내에서 2010년 6월 27일 발사된 정지궤도위성인 천리안의 데이터를 활용하였다. 천리안 위성은 기상 센서와 해양관측 센서 그리고 통신센서를 가진 위성이다. 천리안 위성의 기상 센서는 MTSAT-1 위성과 같은 적외선 센서를 탑재하고 있으며, 평시에는 15분 단위의 데이터를 산출하게 된다. 천리안에서 제공되는 많은 Product(강우강도, 해수면온도, 가강수량, 지구방출복사 등)는 수자원 및 기상에 관련된 데이터가 제공된다. 하지만 아직 검증이 많이 이루어지지 못하였다. 그래서 천리안 위성 데이터인 지표면 온도자료를 이용하여 천리안 위성의 효율성에 대해서 알아보고자 하며, 기존의 검증이 많이 이루어진 MODIS의 데이터와의 상관성을 분석하고 지상과의 관계를 검증 및 비교하여 천리안 위성의 활용성에 대해서 알아보려고 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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