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문제 정의
- 이번 연구에서는 지속적이고 강한 냉수대의 발생 요인 및 냉수대 이동 경향을 분석하는데 초점을 맞추었다. 냉수대 발생 이후의 환경 변화를 시공간적으로 분석하여 상호 연관성을 찾아보고자 하였다. 이러한 연구는 해양환경 변화의 분포를 공간적으로 분석하여 냉수대 및 적조 등의 발생 및 이동경로를 파악함으로써 어장환경 및 해상안전관리에 활용 가능할 것이라 기대하고 있다.
- , 2014). 이 연구에서는 Fig. 1과 같이 동해연안을 중심으로 동해 일대에서 냉수대 발생이후의 환경변화에 대해 시공간적인 분포 및 이동에 관하여 연구하였다.
- 이번 연구에서는 지속적이고 강한 냉수대의 발생 요인 및 냉수대 이동 경향을 분석하는데 초점을 맞추었다. 냉수대 발생 이후의 환경 변화를 시공간적으로 분석하여 상호 연관성을 찾아보고자 하였다.
가설 설정
- 9. (a) Comparison of SST and Ulleung bouy data (b) Direction and speed of wind data in Ulleung bouy.
제안 방법
- 2013년부터 여름기간 동안 냉수대가 발생하는 시기에 위성 및 실측 자료를 이용하여 다양한 환경 인자들을 기반으로 자료 분석을 수행하였다. 냉수대의 시공간적 이동을 분석하기 위해 위성 기반 SST 자료를 사용하였다.
- 이렇게 산출된 SST 자료 중 관심 연구 지역인 동해 지역에 구름이 없는 영상을 사용하여 일간 합성 후 일별 변화를 분석하였다. MODIS SST도 AVHRR을 이용한 SST 산출과 유사한 방법으로 이루어지며, MODIS SST와 AVHRR SST를 합성하기 위해 서로 동일한 날짜에 대해 동일한 투영방식을 각각 적용(remapping)하여 합성하였다.
- 냉수대 발생의 환경요인을 분석하기 위해 동해 부이 현장자료와 위성 기반 SST 간의 시계열 분석을 수행하였다. Fig.
- 냉수대 영향에 따른 엽록소 농도(chl) 변화를 분석하고자 Fig. 4와 같이 GOCI chl 영상을 분석하였다. 분석 결과 6월 29일 분석영상에서는 chl의 큰 변화가 나타나 지 않은 반면(Fig.
- 냉수대의 이동과 확산을 파악하고자 냉수대 분석일자와 동일한 날짜를 선별하여 AVISO 지형류 자료를 통한 해류 흐름을 분석하였다(Fig. 5). 6월 29일의 해류 흐름은 울릉도 주변의 연안에서 강한 흐름이 나타났으며 동해 북부에서 양 갈래로 갈라지고 그중 왼쪽으로 향하는 해류의 속도가 더 강하게 나타났다(Fig.
- 네 번째로 냉수대의 중요한 분석 자료인 해수면온도의 검증을 위해서 위성자료와 부이 현장자료의 검증을 수행하였다. 검증지역은 동해부이, 포항부이, 울릉부이 지점을 분석하였으며, 동해부이는 R=0.
- 포항부이에서의 상관도 및 오차가 크게 나타났으며, 이는 포항지역이 용승이 지속적으로 발생하는 지역으로 표층자료와 실측자료와의 차이가 크게 나타난 영향으로 파악된다. 다섯 번째로 해수면온도 자료와 부이자료의 시계열 분석을 수행하였다. 냉수대 발현의 시기가 5-8 m/s로 강한 남풍 및 남서풍 발생시에 강한 냉수대의 발현이 확인되었고, 수일동안 강한 바람이 지속되면서 냉수대가 확산되는 것을 확인하였다.
- 따라서 이 알고리즘을 그대로 적용하면 여름철 주변 해역보다 5℃가 낮은 냉수대가 발생하는 경우 구름으로 오인되는 문제가 발생한다. 따라서 이 연구에서는 주변 픽셀 값과의 차이가 7℃ 이상 나는 경우에 구름으로 판별하도록 수정하여 SST를 산출 하였다.
- 1C) 등의 자료를 활용하였다. 또한 냉수대 이동에 미치는 영향을 알아보기 위해 AVISO 지형류 및 풍향/풍속 자료를 분석하였으며, 냉수대 이동으로 인한 영향을 알아보기 위해 GOCI 엽록소 농도(chl) 자료를 분석하였다. 전체적인 위성영상 처리순서를 정리하면 Fig.
- 0을 사용하였다. 먼저 AVHRR 원시(raw pass) 자료에 방사보정 및 기하보정을 적용하여 레벨 1B(L1B) 자료를 생산한 후, 구름 검출 알고리즘을 적용하여 레벨 2(L2) 자료인 SST를 산출하였다. 이렇게 산출된 SST 자료 중 관심 연구 지역인 동해 지역에 구름이 없는 영상을 사용하여 일간 합성 후 일별 변화를 분석하였다.
- 먼저 GOCI 영상의 품질을 향상시키기 위해 레벨 1B(L1B) 자료에서 발생하는 Inter-Slot Radiometric Discrepancy (ISRD)를 보정하였다(Park et al., 2012). 다음으로 해양위성센터(Korea Ocean Satellite Center; KOSC)에서 개발한 GOCI 자료 처리 시스템 (GOCI data Processing System; GDPS)을 이용하여 대기보정 한 후 ocean chlorophyll 2-band (OC2) 알고리즘을 적용하여 chl을 산출하였다(Ryu et al.
- 두 번째로 냉수대의 영향에 따른 엽록소 농도의 영향 및 변화를 분석하고자 해수면온도자료와 엽록소 농도 자료를 비교하였고, 냉수대가 강하게 발생할수록 엽록소 농도가 증가되는 결과를 확인하였으며, 두 자료는 강한 음의 상관관계를 가지고 있다고 판단되었다. 세 번째로 냉수대에 표층해류가 어떤 영향을 주는지를 분석 해보고자 하였으며, 냉수대 발현 이후에 냉수대의 이동은 표층 해류의 이동 방향 및 크기에 의하여 이동 및 확장되는 것을 관측하였다. 또한, 울릉도를 중심으로 연안의 해류의 이동이 강하게 나타났다.
- 여섯 번째로 냉수대 발생 후 적조의 발생과 엽록소 번성에 관하여 분석하였다. 이는 저층의 찬 해수가 표층으로 용승하여 풍부한 영양염을 공급하는 것으로 판단되며, 냉수대 발생이후에 적조의 발생 및 엽록소 농도가 증가하였다.
- SST 산출을 위해서는 2013년 6월 29일부터 8월 18일까지 NOAA 16, 18, 19호의 AVHRR 위성자료를 이용하였다. 우선, 각 위성에서 수신 받은 원시(Raw) 자료에 기하보정 및 육지마스킹을 적용하여 레벨 1B(L1B) 자료를 산출하였다. 레벨 1B 자료에 Multi Channel SST(MCSST) 알고리즘을 적용하여 레벨 2(L2) 자료인 SST 자료를 산출하였다(McClain et al.
- 먼저 AVHRR 원시(raw pass) 자료에 방사보정 및 기하보정을 적용하여 레벨 1B(L1B) 자료를 생산한 후, 구름 검출 알고리즘을 적용하여 레벨 2(L2) 자료인 SST를 산출하였다. 이렇게 산출된 SST 자료 중 관심 연구 지역인 동해 지역에 구름이 없는 영상을 사용하여 일간 합성 후 일별 변화를 분석하였다. MODIS SST도 AVHRR을 이용한 SST 산출과 유사한 방법으로 이루어지며, MODIS SST와 AVHRR SST를 합성하기 위해 서로 동일한 날짜에 대해 동일한 투영방식을 각각 적용(remapping)하여 합성하였다.
- 2013년에는 적조가 동반되는 해역에서 엽록소 번성이 발생하는 것을 확인해 볼 수 있었는데, 이는 냉수대 발생 이후의 고수온의 해수면온도가 적조의 발생 및 엽록소 번성에 영향을 주었을 것으로 판단된다. 이번 연구에서는 냉수대의 발현, 확산, 이동, 적조의 발생, 식물플랑크톤의 번성에 관하여 위성자료 및 실측 부이자료 등의 분석을 통해서, 냉수대의 발현, 이동과 확산, 소멸 등의 환경요인을 확인하였다. 이러한 분석을 토대로 앞으로 냉수대 발생시에 냉수대 지역의 다양한 현상 및 환경변화에 따른 생태계의 변화를 관측하여, 예측 및 분석을 수행하여 해양자원 및 어장관리에 활용 할 수 있으리라 기대한다.
- , 1998). 이후에 사용가능한 픽셀 영역을 최대한 확보하기 위해 일 8회에 해당하는 GOCI chl을 합성하였다.
- 이에 냉수대 분포 및 이동 양상을 분석하기 위해서 한국해양과학기술원 해양 위성센터에서 제공하는 해수면온도, GOCI 엽록소 분석 자료와 기상청에서 제공하는 부이 실측자료(기온, 수온, 바람 등), AVISO의 표층 해류 자료를 이용하였다. 첫 번째로 위성영상을 이용하여 분석한 자료의 냉수대 지역의 정확한 판별을 위해서 국립수산과학원에서 제공하는 냉수대 경보 및 주의보 일자를 비교 검증하였고, 해수면온도 위성영상 분석을 통해서 냉수대의 시공간적인 분포 양상을 확인 하였다.
대상 데이터
- 3A). 7월 9일에는 감포, 울기, 기장, 오륙도, 영덕, 포항, 호미곶에서 냉수대 경보가 발령 되었으며, 분석영상에서는 동해 남부 연안을 중심으로 폭 60 km, 길이 200 km인 긴 갈고리 모양의 강한 냉수대가 포착 되었고, 이 지역 냉수대의 SST는 14-16℃를 나타내었다(Fig. 3B).
- 이 연구에서는 NOAA-16, 18, 19호에 탑재된 AVHRR로부터 수신한 자료를 활용하였다. AVHRR은, 밴드 1은 580-680 nm, 밴드 2는 725-1,000 nm, 밴드 3A는 1,580-1,640 nm, 밴드 3B는 3,550-3,930 nm, 밴드 4는 10,300-11,300 nm, 밴드 5는 11,500-12,500 nm 등으로 구성되어 있다. 밴드 1번과 2번은 알베도 값을 나타내며, 밴드 3번, 4번, 5번은 각각 휘도 온도(brightness temperature) 값을 나타낸다.
- SST 산출을 위해서는 2013년 6월 29일부터 8월 18일까지 NOAA 16, 18, 19호의 AVHRR 위성자료를 이용하였다. 우선, 각 위성에서 수신 받은 원시(Raw) 자료에 기하보정 및 육지마스킹을 적용하여 레벨 1B(L1B) 자료를 산출하였다.
- 냉수대의 시공간적 이동을 분석하기 위해 위성 기반 SST 자료를 사용하였다. SST 자료에 대해서는 부이 자료와의 비교 검증도 추가적으로 수행하였으며, 기상청에서 24시간동안 관측하여 제공하는 동해 부이(Fig.1A), 포항 부이(Fig.1B), 울릉도 부이(Fig.1C) 등의 자료를 활용하였다. 또한 냉수대 이동에 미치는 영향을 알아보기 위해 AVISO 지형류 및 풍향/풍속 자료를 분석하였으며, 냉수대 이동으로 인한 영향을 알아보기 위해 GOCI 엽록소 농도(chl) 자료를 분석하였다.
- 냉수대의 광역적인 시공간적 분석을 수행하기 위해 이 연구에서는 천리안 해양관측위성(Geostationary Ocean Color Imager; GOCI), Advanced Very High Resolution Radiometer (AVHRR), MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS), Archving, Validation and Interpretation of Satellite Oceanographic (AVISO) 등의 위성자료를 활용하였으며, 각 위성자료에 대한 설명을 Table 1에 나타냈다. 엽록소 농도(chl) 자료를 위해서는 GOCI를, 해수면 온도(Sea Surface Temperature; SST) 자료를 위해서는 AVHRR 및 MODIS를 각각 사용하였고, 지형류 자료는 AVISO로부터 제공받았다.
- 냉수대의 분포 및 이동을 관측하기 위해 Fig. 3과 같이 2013년 6월 말부터 8월 중순까지의 SST 영상 자료를 분석하였다. 냉수대 분포의 정확성을 검증하기 위해 Table 4와 같이 동일 기간 국립수산과학원에서 발령한 경보 및 주의보와 비교하였으며, 비교 결과 SST 영상 자료로부터 확인한 냉수대의 분포와 발령된 경보 및 주의보의 내용이 일치한다는 것을 확인할 수 있었다.
- 2013년부터 여름기간 동안 냉수대가 발생하는 시기에 위성 및 실측 자료를 이용하여 다양한 환경 인자들을 기반으로 자료 분석을 수행하였다. 냉수대의 시공간적 이동을 분석하기 위해 위성 기반 SST 자료를 사용하였다. SST 자료에 대해서는 부이 자료와의 비교 검증도 추가적으로 수행하였으며, 기상청에서 24시간동안 관측하여 제공하는 동해 부이(Fig.
- 냉수대의 광역적인 시공간적 분석을 수행하기 위해 이 연구에서는 천리안 해양관측위성(Geostationary Ocean Color Imager; GOCI), Advanced Very High Resolution Radiometer (AVHRR), MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS), Archving, Validation and Interpretation of Satellite Oceanographic (AVISO) 등의 위성자료를 활용하였으며, 각 위성자료에 대한 설명을 Table 1에 나타냈다. 엽록소 농도(chl) 자료를 위해서는 GOCI를, 해수면 온도(Sea Surface Temperature; SST) 자료를 위해서는 AVHRR 및 MODIS를 각각 사용하였고, 지형류 자료는 AVISO로부터 제공받았다.
- 1 km 이다. 이 연구에서는 NOAA-16, 18, 19호에 탑재된 AVHRR로부터 수신한 자료를 활용하였다. AVHRR은, 밴드 1은 580-680 nm, 밴드 2는 725-1,000 nm, 밴드 3A는 1,580-1,640 nm, 밴드 3B는 3,550-3,930 nm, 밴드 4는 10,300-11,300 nm, 밴드 5는 11,500-12,500 nm 등으로 구성되어 있다.
- 동해연안에서 용승에 의한 냉수대 발생은 연안 양식장에 피해를 가져오기도 하며, 2013년 하계에는 강한 냉수대가 지속적으로 발생하였다. 이에 냉수대 분포 및 이동 양상을 분석하기 위해서 한국해양과학기술원 해양 위성센터에서 제공하는 해수면온도, GOCI 엽록소 분석 자료와 기상청에서 제공하는 부이 실측자료(기온, 수온, 바람 등), AVISO의 표층 해류 자료를 이용하였다. 첫 번째로 위성영상을 이용하여 분석한 자료의 냉수대 지역의 정확한 판별을 위해서 국립수산과학원에서 제공하는 냉수대 경보 및 주의보 일자를 비교 검증하였고, 해수면온도 위성영상 분석을 통해서 냉수대의 시공간적인 분포 양상을 확인 하였다.
데이터처리
- 이 연구에서 사용된 위성 기반 SST 자료를 검증하기 위해 부이 현장 실측자료(in situ temp)와의 상관계수(correlation coefficient; R) 및 Root Mean Square Error (RMSE)를 각각 비교 분석 하였으며, 그 결과는 Fig. 6과 같다. 동해 부이의 결과는 R=0.
이론/모형
- SST 산출을 위해서는 SeaSpace사에서 개발한 수신 및 처리 소프트웨어로 Terascan 4.0을 사용하였다. 먼저 AVHRR 원시(raw pass) 자료에 방사보정 및 기하보정을 적용하여 레벨 1B(L1B) 자료를 생산한 후, 구름 검출 알고리즘을 적용하여 레벨 2(L2) 자료인 SST를 산출하였다.
- 다음으로 해양위성센터(Korea Ocean Satellite Center; KOSC)에서 개발한 GOCI 자료 처리 시스템 (GOCI data Processing System; GDPS)을 이용하여 대기보정 한 후 ocean chlorophyll 2-band (OC2) 알고리즘을 적용하여 chl을 산출하였다(Ryu et al., 2012; O’Reilly et al., 1998).
- 우선, 각 위성에서 수신 받은 원시(Raw) 자료에 기하보정 및 육지마스킹을 적용하여 레벨 1B(L1B) 자료를 산출하였다. 레벨 1B 자료에 Multi Channel SST(MCSST) 알고리즘을 적용하여 레벨 2(L2) 자료인 SST 자료를 산출하였다(McClain et al., 1985). 이 알고리즘은 주간 및 야간에 따라서 다른 입력변수가 사용되며 SST 산출을 위해 아래의 식(1)을 사용하였다.
성능/효과
- 네 번째로 냉수대의 중요한 분석 자료인 해수면온도의 검증을 위해서 위성자료와 부이 현장자료의 검증을 수행하였다. 검증지역은 동해부이, 포항부이, 울릉부이 지점을 분석하였으며, 동해부이는 R=0.78, RMSE=2.23이고, 포항부이는 R=0.76, RMSE=4.1, 울릉 부이는 R=0.83, RMSE=1.6의 값을 각각 나타냈다. 포항부이에서의 상관도 및 오차가 크게 나타났으며, 이는 포항지역이 용승이 지속적으로 발생하는 지역으로 표층자료와 실측자료와의 차이가 크게 나타난 영향으로 파악된다.
- , 2013), AVISO의 표층 해류 결과에서도 동일한 패턴을 보여 주었다. 냉수대 발현 이후에 냉수대 이동은 표층 해류의 이동 방향 및 크기에 의하여 이동 및 확장되는 것을 관측할 수 있었고, 울릉도를 중심으로 연안의 해류 이동이 강하게 나타난 것을 확인할 수 있었다. 동해 남부 해역에서 나타난 냉수대가 동안난류를 따라 북쪽으로 이동하는 것으로 분석 되었으며, 강한 연안 해류의 영향에 따라 냉수대가 확장되는 것이 위성영상에 나타났다.
- 다섯 번째로 해수면온도 자료와 부이자료의 시계열 분석을 수행하였다. 냉수대 발현의 시기가 5-8 m/s로 강한 남풍 및 남서풍 발생시에 강한 냉수대의 발현이 확인되었고, 수일동안 강한 바람이 지속되면서 냉수대가 확산되는 것을 확인하였다. 또한 냉수대의 소멸시기에는 바람의 세기가 5 m/s 미만으로 약해지는 것을 확인 하였다.
- 3과 같이 2013년 6월 말부터 8월 중순까지의 SST 영상 자료를 분석하였다. 냉수대 분포의 정확성을 검증하기 위해 Table 4와 같이 동일 기간 국립수산과학원에서 발령한 경보 및 주의보와 비교하였으며, 비교 결과 SST 영상 자료로부터 확인한 냉수대의 분포와 발령된 경보 및 주의보의 내용이 일치한다는 것을 확인할 수 있었다. 6월 29일에는 포항, 울진에서 냉수대 주의보가 발령 되었으며, 분석영상에서는 동해연안의 중부해역에서 냉수대가 일부 포착되었다(Fig.
- 냉수대가 발생하면 식물플랑크톤의 출현 개체수와 농도가 증가한다고 보고된 바 있으며 분석영상의 결과를 통해서 강한 냉수대가 발현하는 경우 chl 번성이 동반되는 것을 확인할 수 있었다. 이는 냉수대가 지속되어 저층의 찬 해수가 표층으로 용승하여 풍부한 영양분이 공급되었고, Fig.
- 냉수대 발현 이후에 냉수대 이동은 표층 해류의 이동 방향 및 크기에 의하여 이동 및 확장되는 것을 관측할 수 있었고, 울릉도를 중심으로 연안의 해류 이동이 강하게 나타난 것을 확인할 수 있었다. 동해 남부 해역에서 나타난 냉수대가 동안난류를 따라 북쪽으로 이동하는 것으로 분석 되었으며, 강한 연안 해류의 영향에 따라 냉수대가 확장되는 것이 위성영상에 나타났다. 이는 위성 기반 표층 해류 흐름 자료가 냉수대 이동 및 예측에 활용될 수 있다는 것을 의미한다.
- 6C)으로 각각 분석되었다. 동해 및 울릉도 부이 지역은 실측 자료의 값이 SST 자료와 잘 일치하였으나, 포항 부이 지역에서는 실측자료와 SST 자료 간의 편차가 크게 나타났다. 포항 지역에서 발생하는 용승은 수직적인 수온차를 야기하기 때문에 해수면의 온도만을 나타내는 SST와 해수면 아래의 영향을 받는 부이 자료 간에 편차가 발생한 것이라 판단된다(Park et al.
- 또한, 울릉도를 중심으로 연안의 해류의 이동이 강하게 나타났다. 동해에 남부 연안지역에서 나타난 냉수대가 동안난류를 따라서 동해의 북쪽으로 이동하는 것으로 보였으며, 강한 연안 해류의 양상에 따라서 냉수대가 확장되는 것이 위성영상에 나타났다. 이는 표층의 해류 흐름 분석을 통해 냉수대 이동 및 예측이 가능하다는 것을 의미한다.
- 두 번째로 냉수대의 영향에 따른 엽록소 농도의 영향 및 변화를 분석하고자 해수면온도자료와 엽록소 농도 자료를 비교하였고, 냉수대가 강하게 발생할수록 엽록소 농도가 증가되는 결과를 확인하였으며, 두 자료는 강한 음의 상관관계를 가지고 있다고 판단되었다. 세 번째로 냉수대에 표층해류가 어떤 영향을 주는지를 분석 해보고자 하였으며, 냉수대 발현 이후에 냉수대의 이동은 표층 해류의 이동 방향 및 크기에 의하여 이동 및 확장되는 것을 관측하였다.
- 울릉 부이의 시계열 분석 결과 냉수대 발현의 시기인 7월 9일, 15일, 16일에 바람의 세기가 5-8 m/s 이상의 강한 남풍 및 남서풍이 발생하였으며, 강한 냉수대의 발현 일자와 일치하였다. 또한 냉수대 해역은 17℃로 낮은 SST값을 나타냈고, 수일동안 강한 바람이 지속되면서 냉수대 분석 위성영상(Fig. 3)에서 냉수대가 확산되는 것을 확인하였다. 7월 중순까지 6 m/s 이상의 강한 남서풍이 지속 되었으며 7월 말부터 3-5 m/s 이하로 바람의 세기가 약해졌다.
- 포항 부이의 시계열 분석 결과 냉수대 발현의 시기인 7월 9일, 15일, 16일에 바람의 세기가 6-8m/s 이상의 강한 남풍 및 남서풍이 발생하였으며, 강한 냉수대의 발현 일자로 일치하였다. 또한 냉수대 해역은 18-19℃의 낮은 SST값을 나타냈고, 수일동안 강한 바람이 지속되면서 냉수대 분석 위성영상(Fig. 3)에서 냉수대가 확산되는 것을 확인하였다. 7월 중순까지 7 m/s 이상의 강한 남서풍이 지속 되었으며 7월 말부터 5 m/s 이하로 바람의 세기가 약해졌다.
- , 2009), 이번 연구에서도 바람의 세기가 5-8 m/s로 강한 남풍 및 남서풍 발생시에 강한 냉수대의 발현이 확인 되었고, 수일동안 강한 바람이 지속되면서 냉수대가 확산되는 것을 확인할 수 있었다. 또한 냉수대의 소멸시기에는 바람의 세기가 3-5 m/s 미만으로 약해지는 것을 확인하였다. 바람의 방향과 세기가 냉수대의 발현을 돕고, 강한 바람이 지속될 때 냉수대가 확산되었으며, 바람의 세기가 작을 때 냉수대가 소멸 하였다.
- 냉수대 발현의 시기가 5-8 m/s로 강한 남풍 및 남서풍 발생시에 강한 냉수대의 발현이 확인되었고, 수일동안 강한 바람이 지속되면서 냉수대가 확산되는 것을 확인하였다. 또한 냉수대의 소멸시기에는 바람의 세기가 5 m/s 미만으로 약해지는 것을 확인 하였다. 바람의 방향과 세기가 냉수대의 발현을 돕고, 강한 바람이 지속될 때 냉수대가 확산되었고, 바람의 세기가 약할 때 냉수대가 소멸하였다.
- 7의 동해부이의 시계열 분석 결과 냉수대 발현의 시기인 7월 9일, 15일, 16 일에 바람의 세기가 6-8 m/s로 강한 남풍 및 남서풍 발생시에 강한 냉수대의 발현 일자로 일치하였다. 또한 냉수대의 표층 위성해수면온도 값은 18-19℃로 낮은 SST 값을 나타냈고, 수일동안 강한 바람이 지속되면서 냉수 대분석 위성영상(Fig. 3)에서 냉수대가 확산되는 것을 확인하였다. 7월 말 이후부터는 바람의 세기가 5 m/s 미만으로 약해졌고, 지속적으로 수온 및 기온이 상승하였고, 8월 10일 이후부터는 고기온, 고수온을 나타냈다.
- 또한 냉수대의 소멸시기에는 바람의 세기가 5 m/s 미만으로 약해지는 것을 확인 하였다. 바람의 방향과 세기가 냉수대의 발현을 돕고, 강한 바람이 지속될 때 냉수대가 확산되었고, 바람의 세기가 약할 때 냉수대가 소멸하였다. 이러한 결과를 토대로 바람이라는 환경요소가 냉수대의 발현, 소멸, 확산에 기여함을 확인할 수 있었다.
- 또한 냉수대의 소멸시기에는 바람의 세기가 3-5 m/s 미만으로 약해지는 것을 확인하였다. 바람의 방향과 세기가 냉수대의 발현을 돕고, 강한 바람이 지속될 때 냉수대가 확산되었으며, 바람의 세기가 작을 때 냉수대가 소멸 하였다. 이는 바람이라는 환경요소가 냉수대의 발현, 소멸, 확산 등에 기여한다는 것을 의미한다.
- 4와 같이 GOCI chl 영상을 분석하였다. 분석 결과 6월 29일 분석영상에서는 chl의 큰 변화가 나타나 지 않은 반면(Fig. 4A), 7월 9일 분석영상에서는 chl 번성이 냉수대의 이동 양상과 비슷하게 동해 북쪽으로 길게 뻗어나가며 시계 반대 방향의 갈고리 모양을 나타냈다 (Fig. 4B). 7월 16일 분석영상에서는 냉수대의 분포와 비슷한 양상으로 chl 번성 해역이 7월 초순보다 좀 더 북쪽으로 넓게 뻗어나면서 강해지는 양상을 보였다(Fig.
- 3G). 위성 기반 SST 영상 자료 분석을 통해 냉수대가 발생한 것을 확인 하였고, 냉수대 발현 이후 냉수대의 확장 및 소멸에 관한 시공간적인 분포 양상을 광역적으로 분석 가능 하였다.
- (2008)는 식물플랑크톤 밀도와 SST는 서로 음의 상관관계를 나타내며, 냉수대 등의 영향으로 수온이 감소하면 식물 플랑크톤의 밀도는 3-5일후에 증가할 수 있다고 보고한바 있다. 이 연구에서 날짜별 SST 및 chl 번성 분포를 상호 비교 분석해본 결과 chl 번성 분포 패턴과 SST 분포 패턴이 서로 동일하게 나타났으며, 강한 냉수대 발생이 후에 chl이 증가됨을 보였다. 이는 냉수대 발생이후 저층의 풍부한 영양분이 표층으로 공급되어 식물플랑크톤의 양이 증가한다는 연구결과와 동일하게(Oh et al.
- 바람의 방향과 세기가 냉수대의 발현을 돕고, 강한 바람이 지속될 때 냉수대가 확산되었고, 바람의 세기가 약할 때 냉수대가 소멸하였다. 이러한 결과를 토대로 바람이라는 환경요소가 냉수대의 발현, 소멸, 확산에 기여함을 확인할 수 있었다.
후속연구
- 이번 연구에서는 냉수대의 발현, 확산, 이동, 적조의 발생, 식물플랑크톤의 번성에 관하여 위성자료 및 실측 부이자료 등의 분석을 통해서, 냉수대의 발현, 이동과 확산, 소멸 등의 환경요인을 확인하였다. 이러한 분석을 토대로 앞으로 냉수대 발생시에 냉수대 지역의 다양한 현상 및 환경변화에 따른 생태계의 변화를 관측하여, 예측 및 분석을 수행하여 해양자원 및 어장관리에 활용 할 수 있으리라 기대한다.
- 냉수대 발생 이후의 환경 변화를 시공간적으로 분석하여 상호 연관성을 찾아보고자 하였다. 이러한 연구는 해양환경 변화의 분포를 공간적으로 분석하여 냉수대 및 적조 등의 발생 및 이동경로를 파악함으로써 어장환경 및 해상안전관리에 활용 가능할 것이라 기대하고 있다.
- , 2005). 향후 이를 보정하기 위한 연구가 필요할 것으로 여겨지며, 정학한 위성 자료 검증이 지속적으로 이루어져야 냉수대의 분석에 활용할 수 있을 것이라 사료된다.
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