본 연구는 8월에 한반도를 우회하며 동해상으로 빠져나간 2018년 제 19호 태풍 Soulik과 서해상으로 북진하여 통과한 2020년 제 8호 태풍 Bavi을 통해 태풍 유입 전 후에 따른 한반도 해역별 수온 변동성을 분석하였다. 분석자료는 국립수산과학원 실시간 수온 자료와 수온관측소 근처 AWS의 바람자료 및 NOAA/AVHRR 위성 수온자료를 활용하였다. 분석 결과 이동경로가 다른 태풍이 한반도를 통과할때 동해에서는 풍속과 풍향에 따라 수온의 상승(북풍)과 하강(남풍)이 반복적으로 발생하였는데 특히 태풍 Soulik 유입 시 10 ℃ 안팎의 급격한 수온 하강을 보였다. 서해는 태풍 Bavi의 중심부가 통과되면서 서해 일부 해역에서 수온이 상승되었고, 차가운 물덩어리가 존재했던 남해 일부 해역에서도 태풍 Bavi의 이동으로 따뜻한 수온이 유입되어 평년 수온으로 회복된 것으로 나타났다. 또한 태풍 유입시 서해와 남해는 지형적·환경적 조건으로 인해 각 해역별 특성에 맞게 수온 변동이 다르게 나타났다. 본 연구를 통해 태풍으로 인한 한반도 해역별 수온 변동을 해석함으로써 이상기후에 따른 양식 생물의 부정적인 영향을 최소화하고 해역별 수산재해의 피해대응 전략을 수립하는데 기여할 것으로 사료된다.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.905-908
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2006
The diffuse attenuation coefficient for downwelling irradiance $(K_d({\lambda}))$ is an important parameter for ocean studies. Based on the optical profile data measured during three cruises in the northern South China Sea in autumn from 2003 to 2005, variations in the $K_d({\lambda})spectra$ were analyzed. The variability of $K_d({\lambda})$ shows much distinct features both in magnitude and spectra shape. The $K_d({\lambda})value$ are much higher in costal waters than that of open oceanic waters and the blue-to-green(443/555) ratios of $K_d({\lambda})$ tends to increases with the chlorophyll a concentration ([Chl a]) from open ocean to coastal waters. These characteristics can be explained primarily by the increasing of $a_{w+p}(433)/a_{w+p}(555)$ with [Chl a]. In the short waveband, the relation between $K_d({\lambda})-K_w({\lambda})$ and [Chl a] can be well described by a power law function, suggesting the large contribution of phytoplankton to the variations in $K_d({\lambda})$. As for the spectral model of the diffuse attenuation coefficient, there are good linear relationships between $K_d(490)$ and $K_d({\lambda})$ at other wavelengths, with the slope parameter and the intercept following linear functions within the spectral range $412{\sim}555$ nm. These variabilities of $K_d({\lambda})$ provided much useful information for us to study the bio-optical properties in the northern South China Sea.
Complex physical, chemical and biological interactions off the Korean coast created several striking patterns in the phytoplankton blooms, which became conspicuous during the measurements of ocean color from space. This study concentrated on analyzing the spatial and temporal aspects of phytoplankton chlorophyll variability in these areas using an integrated dataset from a Sea-viewing Wide Field-of-view Sensor (SeaWiFS), Advanced Very High Resolution (AVHRR) sensor, and Conductivity Temperature Depth (CTD) sensor. The results showed that chlorophyll concentrations were elevated in coastal and open ocean regions, with strong summer and fall blooms, which appeared to spread out in most of the enclosed bays and neighboring waters due to certain oceanographic processes. The chlorophyll concentration was observed to range between 3 and $54\;mg\;m^{-3}$ inside Jin-hae Bay and adjacent coastal bays and 0.5 and $8\;mg\;m^{-3}$ in the southeast sea offshore waters, this gradual decrease towards oceanic waters suggested physical transports of phytoplankton blooms from the shallow shelves to slope waters through the influence of the Tsushima Warm Current (TWC) along the Tsushima Strait. Horizontal distribution of potential temperature $(\theta)$ and salinity (S) of water off the southeastern coast exhibited cold and low saline surface water $(\theta and warm and high saline subsurface water $({\theta}>12^{\circ}C; S>34.4)$ at 75dBar, corroborating TWC intrusion along the Tsushima Strait. An eastward branch of this current was called the East Korean Warm Current (EKWC), tracked with the help of CTD data and satellite-derived sea surface temperature, which often influenced the dynamics of mesoscale anticyclonic eddy fields off the Korean east coast during the summer season. The process of such mesoscale anticyclonic eddy features might have produced interior upwelling that could have shoaled and steepened the nutricline, enhancing phytoplankton population by advection or diffusion of nutrients in the vicinity of Ulleungdo in the East Sea.
본 연구에서는 NOAA CPC에서 제공하고 있는 인공위성을 이용한 광역적 강수량 추정 자료인 CMORPH와 지상 관측자료와의 비교를 통해 위성으로부터 유도된 강수자료의 정확도 및 활용 가능성 등 수자원 분야 이용 가능성을 분석하는 것을 목적으로 하였다. 2002-2011년의 10년간의 자료를 분석한 결과 1일 누가강수의 상관계수가 평균 0.87 정도로 분석되었으나, 연간 총강수량은 약 4~5배 정도 차이가 나는 것으로 분석되었다. 또한 시간해상도가 커짐에 따라 RMSE의 변동성이 작아지는 것으로 분석되었다. 유역 규모에 따른 분석에서 유역 규모가 커질수록 강수자료의 정확도에 대한 평가가 향상되는 것으로 분석되었다.
Ittaka Aldini;Adhistya E. Permanasari;Risanuri Hidayat;Andri Ramdhan
Ocean Systems Engineering
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제14권1호
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pp.85-99
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2024
Ocean surface currents have an essential role in the Earth's climate system and significantly impact the marine ecosystem, weather patterns, and human activities. However, predicting ocean surface currents remains challenging due to the complexity and variability of the oceanic processes involved. This review article provides an overview of the current research status, challenges, and opportunities in the prediction of ocean surface currents. We discuss the various observational and modelling approaches used to study ocean surface currents, including satellite remote sensing, in situ measurements, and numerical models. We also highlight the major challenges facing the prediction of ocean surface currents, such as data assimilation, model-observation integration, and the representation of sub-grid scale processes. In this article, we suggest that future research should focus on developing advanced modeling techniques, such as machine learning, and the integration of multiple observational platforms to improve the accuracy and skill of ocean surface current predictions. We also emphasize the need to address the limitations of observing instruments, such as delays in receiving data, versioning errors, missing data, and undocumented data processing techniques. Improving data availability and quality will be essential for enhancing the accuracy of predictions. The future research should focus on developing methods for effective bias correction, a series of data preprocessing procedures, and utilizing combined models and xAI models to incorporate data from various sources. Advancements in predicting ocean surface currents will benefit various applications such as maritime operations, climate studies, and ecosystem management.
지구의 기후 변화를 유도하고 제어하는 가장 중요한 역할을 하는 것은 해양의 해류이다. 황해는 수심이 동해에 비해 매우 얕고, 다양한 바람과 조류, 강물의 유입, 동중국해에서의 해수 유입 등 외력의 영향으로 해수의 순환과 해류가 상당히 복잡하다. 황해난류는 겨울철 황해의 대표적인 해류로서 겨울철 황해와 동중국해 바람 변동성과 밀접한 관련이 있으며, 황해의 수온과 염분 분포에 큰 영향을 주어서 중등학교 교과서에서 중요하게 다루어질 필요성이 있다. 2015 개정 교육과정 기반 중등학교 과학 및 지구과학 교과서의 황해난류와 관련된 내용을 분석하였다. 또한 해류의 시간 변동성에 대한 교사들의 인식을 조사하기 위해 중등학교 과학 교사들을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 대부분의 교사들은 황해난류가 우리나라 서해안으로 연중 북상하고 있으며 일반적인 난류와 같이 여름철에 강하다는 잘못된 지식을 가지고 있는 것으로 나타났다. 황해난류는 해류의 세기가 강한 계절변동성을 가지는 북한한류와 달리 해류 자체가 연중 항시 존재하지 않으며 겨울철에만 발생하는 해류이다. 이러한 교사들의 교과내용 지식에 대한 오류는 북한한류가 겨울철에 강하다는 오개념을 가지게 된 연유와 유사한 배경을 가지고 있었다. 따라서 본 연구에서는 황해난류에 대한 교과서 내용의 오류를 분석하여 제시하였다. 또한 학생들과 교사들의 데이터 리터러시 함양을 위하여 탐구활동에서 활용할 수 있는 황해난류에 대한 수업 자료를 개발하였다. 황해 해수면 온도를 가시화할 수 있는 GUI 프로그램을 소개하였고, WOA (World Ocean Atlas) 2018 해양 실측 수온 및 염분자료와 국립해양조사원에서 생성한 해양 수치모델 재분석자료를 활용하여 수온과 염분의 공간 분포를 도시하는 자료를 개발하여 제시하였다. 이러한 해양 자료를 활용한 데이터 시각화과정은 교사들의 오개념을 개선하고, 나아가 학생들과 교사들의 해양 리터러시뿐만 아니라 데이터 리터러시도 제고하는 계기가 될 것으로 기대된다.
급격한 기후 변화와 해양 온난화에 의해 지난 수십 년 동안 파고의 변동성이 증가하였다. 상위 1% (또는 5%) 파고와 같은 극한 파고는 국지적인 해역 뿐만 아니라 전 지구 대양에서도 평균 파고에 비해 현저하게 증가하였다. 1991년부터 인공위성 고도계를 활용하여 유의파고를 지속적으로 관측하고 있으며 통계적 기법을 기반으로 100년 빈도 유의파고를 추정하기에 비교적 충분한 자료가 축적되었다. 이어도 해양과학기지에서 유의파고 극값을 추정하기 위하여 2005년부터 2016년까지 위성 고도계 자료를 활용하였다. 대표적인 극값 분석 방법인 Initial distribution Method (IDM)와 Peak over Threshold (PoT)를 위성 도고계 유의파고 관측 자료에 적용하고 이어도 해양과학기지에서 관측된 실측자료와 비교하였다. 이어도 해양과학기 관측 자료에 IDM과 PoT 기법을 적용하여 추정된 100년 빈도 유의파고는 각각 8.17 m와 14.11 m이며, 인공위성 고도계 관측 자료를 활용하였을 때는 각각 9.21 m와 16.49 m이었다. 관측 최대값과의 비교 분석에서 IDM을 활용한 분석은 유의파고 극값을 과소추정 하는 경향을 보였다. 이는 IDM 보다 PoT 기법이 유의파고의 극값을 적절하게 추정하고 있음을 의미한다. PoT 기법의 우수성은 높은 유의파고가 발생하는 태풍의 영향을 받는 이어도 해양과학기지 실측 자료를 활용한 결과에서도 증명되었다. 또한 PoT 기법으로 추정된 유의파고 극값의 안정성은 고도계 자료의 감소에 따라 저하될 수 있음을 확인하였다. 인공위성 고도계 자료를 활용하여 유의파고 극값 추정시 발생할 수 있는 한계점과 인공위성 자료를 검증할 수 있는 자료로써 이어도 해양과학기지 관측 자료의 중요성에 대하여 논의하였다.
The distribution and inter-annual variation of nutrients (N, P, Si) and dissolved/particulate organic carbon were investigated in the equatorial thermocline ridge ($7^{\circ}{\sim}11.5^{\circ}N$, $131.5^{\circ}W$) of the northeast Pacific. From the Oceanic Nino Index and Multivariate ENSO Index provided by NOAA, normal condition was observed in July 2003 and August 2005 on the aspect of global climate/ocean change. However, La Ni$\~{n}$a and El Ni$\~{n}$o episodes occurred in July 2007 and August 2009, respectively. Thermocline ridge in the study area was located at $9^{\circ}N$ in July 2003, $8^{\circ}N$ in August 2005, $10^{\circ}N$ in July 2007, and $10.5^{\circ}N$ in August 2009 under the influence of global climate/ocean change and surface current system (North Equatorial Counter Current and North Equatorial Current) of the northeast Pacific. Maximum depth integrated values (DIV) of nutrients in the upper layer (0~100 m depth range) were shown in July 2007 (mean 21.12 gN/$m^2$, 4.27 gP/$m^2$, 33.72 gSi/$m^2$) and higher variability of DIV in the equatorial thermocline ridge was observed at $10^{\circ}N$ during the study periods. Also, maximum concentration of dissolved organic carbon (DOC) in the upper 50 m depth layer was observed in July 2007 (mean $107.48{\pm}14.58\;{\mu}M$), and particulate organic carbon (POC, mean $9.42{\pm}3.02\;{\mu}M$) was similar to that of DOC. Nutrient concentration in the surface layer increased with effect of upwelling phenomenon in the equatorial thermocline ridge and La Ni$\~{n}$a episode, which had formed in the central Pacific. This process also resulted in the increasing of organic carbon concentration (DOC and POC) in the surface layer. From these results, it is suggested that spatial and temporal variation of chemical and biological factors were generated by physical processes in the equatorial thermocline ridge.
황해와 동중국해의 해황 변동에 관한 연구는 현장관측을 중심으로 체계적으로 많이 수행되어 왔지만, 인공위성자료를 이용한 황해와 동중국해의 해황 변동 연구는 미비한 실정이다. 이것은 인공위성자료를 통해 얻을 수 있는 관측항목이 표층수온자료에 국한되어 있었기 때문이다. 그러나 SeaWiFS 해색위성과 같은 인공위성자료들을 이용하여 부유물 농도, 엽록소 농도 등이 원활하게 생산되고 있으며 최근 연구결과에 의해 염분과 유향성분 동도 추정 및 추출이 가능케 되었으므로 이들 인공위성자료를 이용한 황해와 동중국해의 해황 변동에 관한 연구를 수행하게 되었다. 특히 2004 년도는 계절변동에 있어서 이상기후의 해라고 점철되고 있다. 2004년 봄철의 폭설과 일시적인 고온현상, 여름철에는 10년만의 무더위, 겨울철에는 36년만에 가장 포근한 날씨가 지속되었다. 이러한 이상기후의 발생은 해양과 대기의 상호작용에 의해서 기인했을 것이라고 생각되어 한반도 주변 해역에서 황해와 동중국해의 해황변동이 연안해역의 해황변동과 어떠한 연관성이 존재하고, 이러한 요인들은 2004년도에 발생한 이상기후와 어떤 상관관계를 갖는지 연구하기 위한 기초연구를 진행하였다. 2003년 12월 - 2004년 2월과 2004년 12월 2005년 2월에 통일한 시기에 관측된 NOAA 표층수온 분포 영상자료들을 황해와 동중국해 해역을 중심으로 월별로 비교해보면 2003년 12월 - 2004년 1월에 관측된 표층수온 분포값보다 2004년 12월 - 2005년 1월에 관측된 표층수온 분포값이 상대적으로 높은 분포 특성을 나타내고 있었다. 이와 같은 현상은 국립수산과학원의 2004년 10월과 12월의 정선관측자료에서도 나타나고 있었다. 그러나 이와는 반대로 2004년 2 월에 관측된 표층수온 분포값보다 2005년 2월에 관측된 표층수온 분포값이 상대적으로 낮은 분포 특성을 나타내고 있었다. 따라서 인공위성자료를 이용한 황해의 2004년 해황 분석 결과는 이상수온 상승의 원인이 쿠로시오 해류의 변통과 관련성이 높다고 판단되며 이에 대한 지속적인 연구가 현재 진행중에 있다.
In this study, we developed an approach to better account for uncertainties in estimated contributions from fine particulate matter ($PM_{2.5}$) modeling. Our approach computes a Concentration Correction Factor (CCF) which is a ratio of observed concentrations to baseline model concentrations. We multiply modeled direct contribution estimates with CCF to obtain revised contributions. Overall, the modeling system showed reasonably good performance, correlation coefficient R of 0.82 and normalized mean bias of 2%, although the model underestimated some PM species concentrations. We also noticed that model biases vary seasonally. We compared contribution estimates of major source sectors before and after applying CCFs. We observed that different source sectors showed variable magnitudes of sensitivities to the CCF application. For example, the total primary $PM_{2.5}$ contribution was increased $2.4{\mu}g/m^3$ or 63% after the CCF application. Out of a $2.4{\mu}g/m^3$ increment, line sources and area source made up $1.3{\mu}g/m^3$ and $0.9{\mu}g/m^3$ which is 92% of the total contribution changes. We postulated two major reasons for variations in estimated contributions after the CCF application: (1) monthly variability of unadjusted contributions due to emission source characteristics and (2) physico-chemical differences in environmental conditions that emitted precursors undergo. Since emissions-to-$PM_{2.5}$ concentration conversion rate is an important piece of information to prioritize control strategy, we examined the effects of CCF application on the estimated conversion rates. We found that the application of CCFs can alter the rank of conversion efficiencies of source sectors. Finally, we discussed caveats of our current approach such as no consideration of ion neutralization which warrants further studies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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