• 대한원격탐사학회지
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• 제17권2호
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• pp.183-188
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• 2001

The NOAA AVHRR remotely sensed SST data, collected by the National Fisheries Research and Development Institute (NFRDI), are analyzed in order to understand the spatial and temporal distributions of SST in the sea near korea. Our study is based on 10-day SST images during last 7 years (1991-1997). For a time series analysis of multiple SST images, all of images must be consistent exactly at the same position by adjusting the scales and positions of each SST image. We devised an algorithm which automatically detects cloud pixels from multiple SST images. The cloud detection algorithm is based on a physical constraint that SST anomalies in the ocean do not exceed certain limits (we used $\pm$3$^{\circ}C$ as a criterion of SST anomalies). The remotely sensed SST data are tuned by comparing remotely sensed data with observed SST at coastal stations. Seasonal variations of SST are studied by harmonic fit of SST normals at each pixel and the SST anomalies are studied by statistical method. It was found that the SST anomalies are rather persistent for one or two months. Utilizing the persistency of SST anomalies, we devised an algorithm for a prediction of future SST. In the Markov lprocess model of SST anomalies, autoregression coefficients of SST anomalies during a time elapse of 10 days are between 0.5 and 0.7. The developed algorithm with automatic cloud pixel detection and rediction of future SST is expected to be incorporated to the operational real time service of SST around Korea.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 1998년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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• pp.236-241
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• 1998

The NOAA AVHRR remote sense SST data, collected by the National Fisheries Research and Development Institute (NFRDI), are analyzed in order to understand the spatial and temporal distributions of SST in the seas adjacent to Korea. Our study is based on 10-day SST images during last 7 years (1991-1997). For a time series analysis of multiple 557 images, all of images must be aligned exactly at the same position by adjusting the scales and positions of each SST image. We devised an algorithm which yields automatic detections of cloud pixels from multiple SST images. The cloud detection algorithm is based on a physical constraint that SST anomalies in the ocean do not exceed certain limits (we used $\pm$ 3$^{\circ}C$ as a criterion of SST anomalies). The remote sense SST data are tuned by comparing remote sense data with observed SST at coastal stations. Seasonal variations of SST are studied by harmonic fit of SST normals at each pixel. The SST anomalies are studied by statistical method. We found that the SST anomalies are rather persistent with time scales between 1 and 2 months. Utilizing the persistency of SST anomalies, we devised an algorithm for a prediction of future SST Model fit of SST anomalies to the Markov process model yields that autoregression coefficients of SST anomalies during a time elapse of 10 days are between 0.5 and 0.7. We plan to improve our algorithms of automatic cloud pixel detection and prediction of future SST. Our algorithm is expected to be incorporated to the operational real time service of SST around Korea.

• 한국수산과학회지
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• 제21권6호
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• pp.351-360
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• 1988

Based on historic data of monthly means of sea surface temperatures (SST) for 24 years $(1921\~1944) $ at 23 Korean and Japanese coastal stations in the East Sea (the Japan Sea), we analyzed spatio-temporal characteristics of coastal SST and SST anomalies. The means of SST at Korean coast are higher than those at Japanese coast of the same latitudes, and the annual range of SST at Korean coast are larger than those at Japanese coast. Empirical orthogonal function analysis shows that almost all $(96\%)$ of the SST fluctuations are described by simultaneous seasonal variations. The flurtuations of SST anomalies are small in the Korea Strait and large at the boundaries between the warm and told currents in the basin. The fluctuations of SST anomalies along Korean coast are correlated each other The same is true for SST anomalies along Japanese coast. However, there is only weak correlation between the SST anomalies at Korean coast and those at Japanese coast. Empirical orthogonal function analysis shows that $27\%$ of the coastal SST anomalies in the East Sea are described by simultaneous fluctuations, and $12\%$ of them are described by alternating fluctuations between Korean and Japanese coasts.

• 한국환경과학회지
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• 제10권2호
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• pp.167-171
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• 2001

The magnitudes of sea surface temperature (SST) anomalies at 13 coastal stations along the Korean peninsula in the summer and winter for the past 29years (1969-1997) are more larger than those in the spring and autumn. The periods of positive SST anomalies (negative SST anomalies) longer than 1$^{\circ}C$ were 75(74.5) months in the eastern coast of Korea, 47.8(51.6) months in the southern coast of Korea and 69.5(69.8) months in the western coast of Korea during the past 348 months (1969-1997). The predominant periods of the low-pass filtered monthly SST anomalies are 3 years or 13 months, even another predominant period is 24 months. The spatial variation of SST anomalies were confined by regional seas of the Korean peninsula, such as the East Sea, the South Sea and the West Sea itself.

• Ocean and Polar Research
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• 제23권2호
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• pp.189-194
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• 2001

A practical algorithm for prediction of the sea surface temperatures (SST)from the satellite remote sensing data is presented in this paper. The fluctuations of SST consist of deterministic normals and stochastic anomalies. Due to large thermal inertia of sea water, the SST anomalies can be modelled by autoregressive or Markov process, and its near future values can be predicted provided the recent values of SST are available. The actual SST is predicted by superposing the pre-known SST normals and the predicted SST anomalies. We applied this prediction algorithm to the NOAA AVHRR weekly SST data for 18 years (1981-1998) in the seas adjacent to Korea (115-$145^{\circ}E$, 20-$55^{\circ}N$). The algorithm is applicable not only for prediction of SST in near future but also for nowcast of SST in the cloud covered regions.

• 한국해양학회지
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• 제22권2호
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• pp.57-62
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• 1987

한국 남동해안 5개 연안 관측점(주문진, 죽변, 장기갑, 울기, 부산)의 28년간 (1957∼1984) 월별 수온 자료를 근거로 하여, 매달의 이상수온(water temperature anomalies)이 1개월 전의 이상수온에 의존하는 성질, 즉 마르코프(Markov) 연쇄 성질에 대하여 구명하였다. 각 관측점 이상수온 변동의 표준편차를 기준으로 하여, 월별 이상수온을 저온, 정상 및 고온의 상태로 구분한 후, 연속된 두 달간의 이상수 온 상태의 천이 횟수 및 확률을 계산하였다. 정상상태의 이상수온이 그 다음 달에 도 정상상태로 유지될 확률은 0.8정도이다. 저온 또는 고온 상태의 이상수온이 다음 달에도 같은 상태에 남아 있을 확률과 정상상태로 될 확률은 거의 같다. 이상수온 이 고온(저온) 상태에 있다가 다음 달에 저온(고온)상태로 바뀔 확률은 거의 0에 가 깝다. 이와 같은 이상수온 변동의 마르코프 연쇄에 대한 통계적 테스트 결과에 의 하면, 이상수온 변동은 시간적으로 정상적(stationary)이며, 공간적으로 균질적(homo geneous)이다. 이상수온 변동에 대한 다단계(multi-steps)마르코프 연쇄분석에 의하 면, 연안역 이상수온이 마르코프 연쇄성을 보유하는 '기억'은 약 3개월 정도 유지된 다.

• Ocean and Polar Research
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• 제23권4호
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• pp.361-376
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• 2001

The characteristics of SST variability in the East Sea are analyzed using NOAA/AVHRR weekly SST data with about $0.18^{\circ}{\times}0.18^{\circ}$ resolution ($1981{\sim}2000$) and reconstructed historical monthly SST data with $2^{\circ}{\times}2^{\circ}$ resolution $(1950{\sim}1998)$. The distinct feature of wintertime SST is high variability in the western and eastern parts of $38^{\circ}{\sim}40^{\circ}$ latitudinal band, which are the northern boundary of warm current in the East Sea during winter. However, summertime SST exhibits variability with similar magnitude in the entire region of the East Sea. The analysis of remote correlation also shows that SST in the East Sea is closely correlated with that in the region of Kuroshio in winter, but in summer is related with that in the western and eastern regions of the same latitudes. From these results it is postulated that the SST variability in the East Sea may be related with the variations of East Korean Warm Current and Tsushima Warm Current in winter, but in summer probably with the variations of atmospheric components. In the analysis of ENSO related SST anomaly, a significant negative correlation between SST anomalies in the East Sea and SST anomalies in the tropical Pacific is found in the months of August-October (ASO). The SST in the ASO period shows more significant cooling in E1 $Ni\~{n}o$ events than warming in La $Ni\~{n}a$ events. Also, the regional analysis shows by the Student's t-test that the negative SST anomalies in the E1 $Ni\~{n}o$ events are more significant in the southwestern part of the East Sea.

• 한국수산과학회지
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• 제18권6호
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• pp.497-505
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• 1985

쓰시마 해류와 쿠로시오 해역의 9개 연안 정점의 30년간 ($1941{\sim}1970$) 순별 표면수온 자료에 대한 분석 (조화분석, 상관분석 및 스펙트럼 분석)을 통하여 동 해역 표면수온의 연변화와 연별변동을 구명하였다. 계절적 수온변화의 연평균과 연진폭은 해마다 차이가 있으며, 변동의 편차는 0.3 내지 $0.7^{\circ}C$정도이고, 연위상의 편차는 3 내지 4일 정도이다. 누년 평균적인 계절변화를 제거한 이상수온(temperature anomalies)은 약$1^{\circ}C$정도이며, 봄과 가을보다는 여름과 겨울에 이상수온의 변화가 심하다. 쓰시마 해역의 이상수온 쿠로시오 해역의 이상수온과 상관관계를 가지고 있다. 이상수온의 스펙트럼 분석에 의하면 주기 26개월의 준격년 진동(quasi-biennial oscillation)과 주기 14개월의 극조(pole tide) 주기에 따른 수온 변동이 나타난다

• 한국수산과학회지
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• 제17권6호
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• pp.557-565
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• 1984

대한해협의 Mitsushima와 Okinoshima에서 50년 이상 연속적으로 관측된 표면수온 자료의 분석을 통하여, 이 해협표면수온의 계절적 변화의 연별변동을 조사하고, 또한 누년간의 계절적 평균을 제거한 이상 수온(temperature anomalies)의 변동에 대하여 분석하였다. 표면수온의 빈도 분포는 누년 평균치에서 최대치를 나타내지 않고, 평균치보다 높은 수온과 낮은 수온 두 곳에서 최대빈도를 나타낸다. 계절적 변화를 제거한 이상수온은 $0^{\circ}C$에서 최대 빈도를 나타내며, $95\%$ 이상의 이상수온의 범위는 ${\pm}2^{\circ}C$이내이다. 표면수온 계절변화의 조화상수는 해에 따라서 바뀌는 바, 연평균과 연주기 및 반년주기의 진폭의 표준편차는 $1^{\circ}C$ 미만이고, 연주기 및 반년주기 위상의 표준편차는 각각 $5^{\circ}$ 정도 및 $50^{\circ}$ 미만이다. 대한해협에서 표면수온의 연평균이 증가함에 따라 연주기 진폭은 감소하는 경향이 나타난다. 본 논문에서는 자료 분석을 통하여 나타난 수온 변화에 대한 물리적인 설명을 제시하고 있다.

• 한국수산과학회지
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• 제20권2호
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• pp.89-94
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• 1987

쓰시마난류역 연안 8개 지점과 30년간 $(1941\~1970)$ 표면수온과 이상수온에 대한 경험적 직교함수(EOF) 분석을 통하여 수온의 시공간적 변동을 구명하였다. 본 해역 표면수온 계절변동의 전반적 양상은 전체 변동량의 $97.2\%$를 설명하는 제 1 EOF 모드로 기술된다. 표면수온 계절변동의 연교차는 상류에서 작고 하류에서 크다. EOF 분석에 의하면, 쓰시마난류역 표면이상수온은 전해역이 동시적으로 승강하는 변동 (전체 변동량의 $40.9\%$)과 상류역과 하류역의 이상수온승강이 반대인 "교차적 변동"(전체 변동량의 $19.3\%$)의 합으로 나타낼 수 있다. 주파수 영역별로 이상수온 변동의 특성을 구명하기 위해 각 관측점의 이상 수온을 중합필터 방법으로 장주기(주기 24개월 이상), 중간주기(주기 $6\~24$개월) 및 단주기(주기 6개월 미만) 영역의 시계열로 분리한 후, 각 주기 영역 이상수온에 대한 별도의 EOF 분석 결과에 의하면, 제 1 및 제 2 EOF 모드의 공간적 분포는 모든 주기 영역에서 비슷하다.