[논문]위성기반 해빙 농도 산출물들의 품질 일관성 분석

이은경; 서민지; 이경상; 최성원; 이다래; 진동현; 권채영; 김홍희; 허모랑; 한경수

doi:10.7780/kjrs.2017.33.3.8

위성기반 해빙 농도 산출물들의 품질 일관성 분석
Quality Consistence Analysis of Satellite-based Sea Ice Concentration Products 원문보기

대한원격탐사학회지 = Korean journal of remote sensing, v.33 no.3, 2017년, pp.333 - 338

초록
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본 연구에서는 산출 방법에 따른 해빙 자료 간의 차이를 조사하기 위하여 1980-2010년 북극 지역의 EUMETSAT OSI SAF, NASA Team(NT)의 해빙 농도와 해빙 면적의 차이를 비교하였다. 그 결과 두 자료의 해빙 농도와 해빙 면적이 계절별, 해역별로 다른 일관성을 보였다. 계절별로는 OSI SAF의 해빙 농도가 전체적으로 0.85 %, 봄 0.48 %, 여름 0.97 %, 가을 1.38 %, 겨울 0.66 % 높게 나타났다. 해역별로는 북극해에서 OSI SAF의 해빙 농도가 2.7 %, 해빙 면적이 19.8만 $km^2$ 높았으나 링컨해 일부에서는 해빙 농도가 2.3 %, 해빙 면적이 2만 $km^2$ 낮게 나타났다.

Abstract ▼ AI-Helper

We compared sea ice concentration(SIC) and sea ice extent(SIE) using EUMETSAT Ocean and Sea Ice Satellite Application Facilities(OSI SAF) and NASA Team(NT) sea ice algorithm in the Arctic during 1980-2010 to investigate the difference between sea ice data applied different algorithms. SIC and SIE of the two data showed different consistency by season and by sea area. Seasonally, SIC of OSI SAF was 0.85 % overall, 0.48 % in spring, 0.97 % in summer, 1.38 % in autumn and 0.66 % in winter higher than NT SIC. By sea area, OSI SAF SIC was 2.7 %, SIE was $198,000km^2$ higher than NT in Arctic Ocean, but in Lincoln Sea, OSI SAF SIC was 2.3 %, SIE was $20,000km^2$ lower than NT.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

, 2010), 산출 방법에 따른 해빙 농도의 연구는 미비한 편이다. 따라서 본 연구의 목적은 두 자료의 장기간 해빙 농도와 해빙 면적의 차이를 정량적으로 산출하고 기후 예측에 있어서 어떠한 차이가 발생할 수 있는지를 인지하는 것이다. 이를 위해서 NASA Team(NT) 알고리즘과 OSI SAF의 알고리즘을 적용한 1980-2010년의 해빙 농도의 비교를 통하여 같은 센서로 관측된 자료가 알고리즘의 차이로 인해 해빙 농도와 해빙 면적이 계절, 구역별로 어떠한 차이가 발생하는지 비교분석하였다.

제안 방법

본 연구에서는 같은 수동 마이크로파 센서의 밝기온도에 다른 알고리즘을 적용하여 산출된 해빙 농도와 이를 바탕으로 산출한 해빙 면적을 계절별, 구역별로 비교 분석하였다. 그 결과 해빙 농도와 해빙 면적에서 OSI SAF가 각각 평균 0.

대상 데이터

본 연구의 범위는 북극지역(90 ˚N ~ 30.98 ˚N, E: 180˚ ~ W: -180˚)이며, 1980년에서 2010년까지 총 31년 동안의 NT와 OSI SAF의 해빙 농도 자료를 사용하였다. 두 자료의 해빙 농도는 Nimbus-7의 SMMR, DMSP의 SSM/I, SSMIS 센서로부터 관측된 해빙의 밝기온도 자료를 이용하여 각각 NT 알고리즘과 OSI SAF에서 재처리한 알고리즘을 적용해 산출되었다.

이론/모형

98 ˚N, E: 180˚ ~ W: -180˚)이며, 1980년에서 2010년까지 총 31년 동안의 NT와 OSI SAF의 해빙 농도 자료를 사용하였다. 두 자료의 해빙 농도는 Nimbus-7의 SMMR, DMSP의 SSM/I, SSMIS 센서로부터 관측된 해빙의 밝기온도 자료를 이용하여 각각 NT 알고리즘과 OSI SAF에서 재처리한 알고리즘을 적용해 산출되었다.

성능/효과

본 연구에서는 같은 수동 마이크로파 센서의 밝기온도에 다른 알고리즘을 적용하여 산출된 해빙 농도와 이를 바탕으로 산출한 해빙 면적을 계절별, 구역별로 비교 분석하였다. 그 결과 해빙 농도와 해빙 면적에서 OSI SAF가 각각 평균 0.85 %, 42.5만 km²높게 산출되었다. ;기후 모델링에 사용되는 해빙 자료의 차이가 기온 예측에 미치는 영향을 제시한 C. Lupkes et al.

후속연구

이처럼 같은 센서로 관측된 자료가 알고리즘에 따라 해빙 농도가 다르게 산출되며, 이러한 차이가 기후 예측에 영향을 끼칠 수 있으므로 사용 자료의 특성을 사전에 이해하는 것이 중요하다. 본 연구의 결과는 OSI SAF와 NT의 해빙 농도 자료에 있어 장기적인 비교를 하는 데 도움을 줄 수 있으며, 향후 고해상도 위성과 비교를 통해 어떤 자료가 시/공간적으로 유용한 지에 대한 연구와 알고리즘의 차이 외에 다양한 공간 자료의 분석도 필요할 것으로 사료된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	해빙 농도란 무엇인가?	, 2013). 해빙 농도란 픽셀 내에서 해빙이 차지하는 면적을 백분율로 나타낸 것이며, 일반적으로 해빙 농도가 15 % 이상인 곳을 해빙이 덮인(ice covered sea) 지역이라 한다. 해빙 농도는 센서의 종류와 산출 방법에 따라 다양한 자료가 존재하며, 자료의 선택에 따라 기후 예측 모델의 정확도에 영향을 줄수 있으므로 자료의 특성을 인지하는 것이 중요하다.
	가을철 북극 해빙의 감소가 우리나라에 주는 영향은 무엇인가?	해빙의 변화는 북극뿐만 아니라 전지구 기후에 영향을 끼치므로 기후 변화 예측에 있어 중요한 변수로 작용한다(Comiso, 2010). 해빙은 계절적 특성을 가지며 특히 가을철 북극 해빙의 감소는 우리나라를 포함한 중위도권에 겨울철 폭설과 이상한파를 야기한다(Honda et al., 2009).
	해빙의 지속적이고 정확한 관측이 중요한 이유는 무엇인가?	해빙의 변화는 북극뿐만 아니라 전지구 기후에 영향을 끼치므로 기후 변화 예측에 있어 중요한 변수로 작용한다(Comiso, 2010). 해빙은 계절적 특성을 가지며 특히 가을철 북극 해빙의 감소는 우리나라를 포함한 중위도권에 겨울철 폭설과 이상한파를 야기한다(Honda et al., 2009).

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