[논문]동해 남부 연안용승지수의 변화

신창웅

doi:10.7850/jkso.2019.24.1.079

동해 남부 연안용승지수의 변화
Change of Coastal Upwelling Index along the Southeastern Coast of Korea 원문보기

바다 : 한국해양학회지 = The sea : the journal of the Korean society of oceanography, v.24 no.1, 2019년, pp.79 - 91

신창웅 (한국해양과학기술원 해양순환.기후연구센터)

초록
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동해 남서부 해역의 해양생태계에 큰 영향을 미치는 연안용승의 변화를 파악하기 위해 1948년 1월부터 2018년 9월까지의 NCEP/NCAR 재분석자료를 이용하여 용승지수를 계산하였다. 평균 용승지수는 4월부터 8월까지 용승이 발생하는 양의 값이 보이며 7월에 최대 값이 나타났다. 용승지수의 장기 변화는 6월과 7월에 통계적으로 유의미한 감소추세가 나타났으며, 5, 6, 7월 용승지수의 합도 통계적으로 유의미한 감소 경향을 보였다. 한반도 주변의 대기압 분석을 통하여 용승지수의 변화 추세는 동해남부해역을 기준으로 북서쪽 영역($35-50^{\circ}N$, $114-129^{\circ}E$)의 기압 변화 추세의 영향이라는 것을 밝혔다. 최근 7년간(2012년-2018년)의 용승지수 분석결과 2017년 7월에 용승지수가 표준편차의 3배 이상 높은 것을 발견하였다. 이것은 중국 북동쪽 지방에 평년과 다르게 저기압이 발달하였고 북태평양고기압이 일본과 대만 사이까지 영향을 주어 동해 남부에 큰 기압 차이가 발생했기 때문이었다. 반면에 평년에 비하여 북쪽의 저기압과 남쪽의 고기압의 영향이 적었던 2018년 7월은 용승지수가 음의 값이었다. 동해남부 연안용승지수는 기후변화에 따라 감소하는 경향을 보이고 경년변동이 커서 생태환경에 대한 영향을 파악하기 위해서는 지속적인 모니터링이 필요하다.

Abstract ▼ AI-Helper

Long-term trends and recent variations of upwelling index (UI), which affects significantly ecosystem in southwestern part of the East Sea, were investigated. The UI was calculated with the NCEP/NCAR reanalysis data from January 1948 to September 2018. The mean UI has positive value that causes upwelling in April to August with a peak in July. The long-term reducing trend of UI was in statistically significant in June and July, and the sum of UI in May, June and July also showed same result. Through the atmospheric pressure analysis around the Korean peninsula, it was found that the trend of the UI was the influence of the pressure change trend in the northwestern region ($35-50^{\circ}N$, $114-129^{\circ}E$) of the southwestern part of the East Sea. Investigating UI in recent 7 years from 2012 to 2018, it was revealed that the UI was bigger than 3 times of standard deviation in July 2013. This was result from the sea level pressure difference became larger in the southwestern part of the East Sea than normal year due to the lowered air pressure in the northeastern region of China and the strengthened high air pressure of western peripheral of the North Pacific High. On the other hand, the UI in July 2018 was negative when the impact of the North Pacific High and the low air pressure in the northeastern China was weak. Due to the decreasing trend of UI and its large year-to-year variation in southwestern part of the East Sea, continuous monitoring is necessary to know the influence of coastal upwelling on the ecosystem.

주제어

표/그림 (12)

그림 Fig. 1. Climatological mean wind fields of NCEP/NCAR reanalysis data from 1948 to 2018 in January (a) and July (b).
그림 Fig. 2. Study area with wind data stations of the NCEP/NCAR W (35°N, 130°E) and the Ulsan buoy U (35.35°N, 129.84°E) (a). Pressure data points to calculate mean sea level pressure in the northwest (blue dots) and the southeast (red dots) of the wind data point W (b).
그림 Fig. 3. Zonal wind scatter plots and linear regression line between Busan and station W (a), and the same as (a) except the meridional wind (b). Zonal wind scatter plots and the linear regression line between station U and station W (c), and the same as (c) except the meridional wind (d).
그림 Fig. 4. Contours of alongshore wind speed at station W (35°N, 130°E) of NCEP/NCAR reanalysis data.
그림 Fig. 5. Time plots of the upwelling indices and linear regression lines (red line) for each month. Horizontal and vertical axes represent time (year) and upwelling index (kg·(m·s)^-1), respectively.
그림 Fig. 7. The time plot of the sum of upwelling indices of May, June and July (the light blue line) and its 10 years moving average (the blue line). Linear regression lines for the whole period (the red line) and a recent 30-year period (the green line) were added. The mean values of upwelling indices from 1948 to 1966 and from 1967 to 2018 were represented by the red dashed lines.
그림 Fig. 6. (a) Monthly mean upwelling indices and its standard deviations. (b) Monthly linear regression coefficients, 95% confidence intervals and p-values of the coefficients.
그림 Fig. 8. Monthly mean sea level pressures (SLP) and its standard deviations in the northwest area (a), in the southeast area (c), and their differences (e). Monthly linear trends, confidence intervals of 95%, and p-values for the SLP in the northwest area (b), in the southeast area (d), and their differences (f). See Fig. 2 (b) for the area.
그림 Fig. 9. Monthly correlation coefficients (r) between the sea level pressure differences (horizontal axis, unit: millibar) and the alongshore wind speeds (vertical axis, unit: m·s^-1). Red lines represent linear regression lines.
그림 Fig. 10. Yearly variations of the upwelling indices for 7 years (from 2012 to 2018) from March to August. Red solid lines and red dotted lines represent recent 30 years (from 1989 to 2018) mean and its standard deviations, respectively.
그림 Fig. 11. Climatological mean of sea level pressure in July from 1989 to 2018 (a), mean sea level pressure in July 2013 (b) and July 2018 (c). Unit is millibar.
그림 Fig. 12. Mean of sea level pressure averaged in May, June and July from 1948 to 1967 (a) and from 1968 to 2018 (b). Unit is millibar.

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구에서는 NCEP/NCAR 재분석 자료를 이용하여 이전의 자료보다 더 긴 1948년부터 2018년까지의 시계열자료를 분석하여 변화 추세를 분석하였다. 또한 최근 2012년 이후의 용승지수 변화를 살펴보고 용승지수가 최대로 나타난 시기와 최소로 나타난 시기의 기압배치를 알아보고자 한다.
본 연구에서는 동해남부해역의 용승지수가 장기간에 걸쳐 어떤 변화가 있었는지 살펴보기 위하여 바람을 이용하여 계산된 용승지수를 사용하였다. 해양 대기 상호작용을 연구하기 위해서는 해상에서 직접 관측한 기상자료가 필요하지만 장기간 관측 자료는 매우 드물다.

제안 방법

본 연구에서는 NCEP/NCAR 재분석 자료를 이용하여 이전의 자료보다 더 긴 1948년부터 2018년까지의 시계열자료를 분석하여 변화 추세를 분석하였다.
2013년 7월과 2018년 7월의 기압배치가 어떤 상태였는지 알아보기 위해 최근 30년 평균해수면 기압분포와 함께2013년과 2018년 7월 평균해수면기압 분포를 제시하였다(Fig. 11).
감포-울기 연안 용승 연구에 활용되었던 부산 바람과 NCEP/NCAR 재분석자료 중 정점 W (35°N, 130°E)의 바람, 울산 부이의 정점 U (35.35°N, 129.84°E)의 바람과 W정점(Fig. 2) 바람을 비교하였다(Fig. 3).
동해 남부 연안용승에 대한 장기변화 추세와 최근의 변화를 알아보기 위해 1948년 1월부터 2018년 9월까지의 월평균 바람과 해수면기압을 NCEP/NCAR 재분석자료를 이용하여 분석하였다. 용승이 발생하는 양의 평균용승지수가 나타나는 월은 4월부터 8월까지이며 7월에 용승지수가 최대 값을 보였다.
최근 7년간(2012-2018)의 용승지수 변화를 파악하기 위해 3월부터 8월까지 각 월별로 연변화를 최근 30년간(1989-2018)의 평균과 표준편차와 함께제시하였다(Fig. 10). 3월의 평균용승지수는 평균적으로 음의 용승지수이지만 2013년의 경우는 양의 용승지수를 나타냈다.
평균용승지수가 양의 값을 갖는 5, 6, 7월의 용승지수를 합하여 연도별 변화를 도표로 제시하였다(Fig. 7). 경년변화가 있지만 전체적으로 용승지수가 유의확률(p-value < 0.
해안선에 평행한 바람 성분으로 계산한 용승지수를 각 월별로 그래프로 나타내고 1차선형회귀선을 표시하였다(Fig. 5). 양의 용승지수는 연안용승이 나타남을 뜻하고 음의 용승지수는 연안침강이 일어남을 뜻한다.

대상 데이터

재분석자료의 바람과 비교하기 위해 부산 바람자료를 기상청 기상개방자료포털(https://data.kma.go.kr/cmmn/main.do)에서 내려 받았다.
do)에서 내려 받았다. 그리고 2015년부터 2018년까지 기상청 울산 부이에서 관측한 해상풍 자료도 비교를 위해 사용하였다.
이전 연구에 사용한 45년(1968년부터 2012년)간의 자료로는 장기변동 추세가 경년변화에 비하여 작아서 용승지수 감소추세가 통계적으로 의미 있다고 결론을 내지 못하였다. 본 연구에서는 71년간(1947년부터 2018년)의 자료를 이용하여 용승지수 감소추세가 통계적으로 의미 있는 것으로 확인하였다.
본 연구에서는 NCEP/NCAR 재분석자료(https://www.esrl.noaa.gov/psd/data/gridded/data.ncep.reanalysis.surface.html)를 이용하였다.

이론/모형

용승지수는 미국 NOAA에서 사용하고 있는 연안에 평행한 성분의 바람 응력을 지구자전에 의한 코리올리변수로 나눈 값을 사용하였다(Schwing et al., 1996). 바람응력은 다음과 같은 식으로 계산하였다.

성능/효과

8월에는 2012, 2013, 2018년간은 평균보다 높고 그 외의 년도는 평균보다 낮았다. 5, 6, 7, 8월 용승지수는 감소 추세에 있는데 최근 7년의 자료에서도 6월은 평균보다 낮았고 5월과 7월에는 2년만 평균보다 높았다. 해에 따라 연변동이 심함을 도표에서 알 수 있지만 변동이 가장 큰 7월의 경우 2013년은 표준편차의 3배 이상 큰 해이고 2018년은 표준편차만큼 낮은 해였다.
경년변화가 있지만 전체적으로 용승지수가 유의확률(p-value < 0.01)을 고려할 때 통계적으로 의미 있는 감소 추세(-6.97 kg·(m·s·year)-1)를 확인할 수 있었다.
또한 중국 대륙 33°N, 115°E 에 있던 저기압은 1004 millibar에서 1002 millibar로 낮아졌으며 한반도 북쪽 중국 대륙 50°N, 125°E 의 대기압이 1004 millibar에서 1001 millibar로 낮아져 한반도 북서쪽과 남동쪽의 기압차이가 평년보다 커지게 되었다.
용승지수를 5, 6, 7월 합한 변화를 보면 용승지수가 선형적으로 감소하기 보다는 1967년을 기준으로 이전과 이후에 평균적인 차이가 컸다. 최근 30년의 5, 6, 7월 평균 용승지수 변화 추세는 감소경향을 보이지만 통계적으로 신뢰수준이 높지는 않다.
91으로 나타났다. 재분석자료와 부이에서 관측한 자료의 상관계수는 부산에서 관측한 자료와의 상관계수보다 더 높았다. 즉, 재분석자료는 해상에서 관측한 자료보다는 바람이 다소 약하게 계산되었지만 상관관계가 매우 높아 재분석자료의 W 정점 바람으로 동해남부연안의 용승지수 변화를 분석하는데 적당한 것으로 판단된다.
7배가 더 크게 나타났다.재분석자료의 W정점 바람과 부산 바람의 선형회귀분석 결과, 동서성분은 기울기 1.36 절편 0.49이고 결정계수(R²)는 0.76로 계산되었고, 남북성분은 기울기 1.24 절편 -0.50이고 결정계수(R²)는 0.70로 계산되었다. 즉, 부산 바람보다 재분석자료 바람이 더 크게 나타났다.
즉, 재분석자료는 해상에서 관측한 자료보다는 바람이 다소 약하게 계산되었지만 상관관계가 매우 높아 재분석자료의 W 정점 바람으로 동해남부연안의 용승지수 변화를 분석하는데 적당한 것으로 판단된다.

후속연구

자연적인 이유 외에 NCEP/NCAR 재분석자료는 자료동화 결과이기 때문에 이 시기를 기준으로 관측 자료의 양과 정확도가 변하면서 발생한 문제일 수도 있으므로 이에 대한 심층적인 추가 연구가 필요하다.

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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