• 제목/요약/키워드: oceanic and atmospheric variabilities

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열대 태평양에서 운영되는 TRITON 부이와 비교를 통한 KORDI 부이 시스템 개선 연구 (A Study for Improving the KORDI Buoy System in Comparison with TRITON Buoys in the Tropical Pacific Ocean)

  • 김동국;전동철;김응;황근춘;황상철
    • Ocean and Polar Research
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    • 제33권spc3호
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    • pp.359-369
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    • 2011
  • This study documents KORDI's experience of successfully deploying a deep ocean buoy for monitoring oceanic and atmospheric variabilities in the tropical western Pacific Ocea nsince May 2010. The primary focus of this study was to compare TRITON (big and old type) with m-TRITON (smaller and new type) buoys within the JAMSTEC's buoy management system. The objective of operating a KORDI buoy is to ascertain oceanic variability in the tropical western Pacific. We adopted a slack-line mooring type to observe water temperatures at six layers from surface to 400 m depth. However, we could not acquire satisfactory results due to lack of expertise in buoy management system. A new KORDI buoy has been developing, which has been modified from both buoys, and ARGOS-3 satellite system and a slack-type mooring line.

중규모 해양모형을 이용한 한반도 주변 해역 해양순환 재현 (Reproduction of Ocean Circulation around Korean Peninsula by using a Mesoscale Ocean Circulation Model)

  • 이해진;안중배
    • 한국해양학회지:바다
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    • 제5권3호
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    • pp.186-194
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    • 2000
  • 본 연구에서는 중규모 해양모형을 이용하여 주어진 한반도 주변 대기경계조건에 대한 해양모형의 반응을 연구하였다. 연구는 크게 스핀업(spin-up) 실험과 재현(reproduction) 실험으로 나뉘는데, 스핀업 실험은 해양모형을 스핀업시켜 기후학적 월평균 해양상태로 유도하는 실험으로 월평균 대기상태를 경계조건으로 하여 해양모형을 장기적분하였다. 재현 실험은 1980년${\sim}$1998년 동안(19년)의 한반도 주변 해역의 해양변동을 재현하고자 한 실험으로 이를 위하여 스핀업 마지막 해의 해양상태를 모형의 초기상태로 하고 그 기간 동안의 월평균 기상 자료를 경계조건으로 해양모형에 적용하여 19년간 적분하였다. 스핀업 실험에서 모형은 동해지역에서의 동한 해류의 이안, 극전선대(polar front)형성 그리고 소규모 에디들에 의한 냉수대의 형성과 황해지역에서의 연안역과 중앙부 사이에 남북으로 형성되는 수온전선 대 그리고 역풍류(Upwind Current)의 변화에 기인한 순환 구조의 계절적인 변동 등 한반도 주변해역에서 나타나는 특징적인 순환들을 잘 모사하였다. 또한 1982${\sim}$98년까지에 대한 재현 실험에서는 주어진 대기 경계조건에 따른 해면온도의 변동성과 기간동안 약 0.5$^{\circ}$C의 해면온도 아노말리의 상승을 관측과 유사하게 모사하였다. 따라서 실험은 모형이 주어진 경계조건에 대하여 해양의 평균적인 상태 뿐만 아니라 변동성도 잘 모사하고 있음을 보여주었다.

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관측자료와 대기질 모사를 이용한 주요 기준성 대기오염물질의 권역별 장기변화 분석 (Long-term Trend Analysis of Key Criteria Air Pollutants over Air Quality Control Regions in South Korea using Observation Data and Air Quality Simulation)

  • 주혜지;김현철;김병욱;김영성;신혜정;김순태
    • 한국대기환경학회지
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    • 제34권1호
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    • pp.101-119
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    • 2018
  • In this study, we analyzed long-term measurements and air quality simulation results of four criteria air pollutants ($PM_{10}$, $O_3$, $NO_2$, and $SO_2$) for 10 years, from 2006 to 2015, with emphasis on trends of annual variabilities. With the observation data, we conducted spatial interpolation using the Kriging method to estimate spatial distribution of pollutant concentrations. We also performed air quality simulations using the CMAQ model to consider the nonlinearity of the secondary air pollutants such as $O_3$ and the influence of long-range transport. In addition, these simulations are used to deduce the effect of long-term meteorological variations on trends of air quality changes because we fixed the emissions inventory while changing meteorological inputs. The nation-wide inter-annual variability of modeled $PM_{10}$ concentrations was $-0.11{\mu}g/m^3/yr$, while that of observed concentrations was $-0.84{\mu}g/m^3/yr$. For the Seoul Metropolitan Area, the inter-annual variability of observed $PM_{10}$ concentrations was $-1.64{\mu}g/m^3/yr$ that is two times rapid improvement compared to other regions. On the other hand, the inter-annual variability of observed $O_3$ concentrations is 0.62 ppb/yr which is larger than the simulated result of 0.13 ppb/yr. Magnitudes of differences between the modeled and observed inter-annual variabilities indicated that decreasing trend of $PM_{10}$ and increasing trend of $O_3$ are more influenced by emissions and oxidation states than meteorological conditions. We also found similar patterns in $NO_2$. However, $NO_2$ trends showed greater regional and seasonal differences than other pollutants. The analytic approach used in this study can be applicable to estimate changes in factors determining air quality such as emissions, weather, and surrounding conditions over a long term. Then analysis results can be used as important data for air quality management planning and evaluation of the chronic impact of air quality.