본 연구에서는 강한 한파가 발생했던 2018년과 온난 한파가 발생했던 2019년의 기온에 따른 수온의 반응 및 지연시간과 북풍계열 바람 빈도와의 상관관계를 분석하였다. 사용된 시간 자료는 국립수산과학원에서 제공하는 7개 지점 해역별 수온자료와 수온관측소 인근 7개 지점 AWS 기온자료를 이용하였다. 관측되지 못한 자료는 내삽법으로 근사값을 계산하였고, FIR Filter를 이용하여 자료의 주기성을 파악하였다. 그 결과, 강한 한파가 발생했던 2018년은 북풍계열 바람을 통해 차가운 공기가 남하하면서 기온을 하강시켜 전 해역에 저수온을 유발한 반면 온난 한파가 발생했던 2019년은 평년 수준의 기온으로 하강하였지만 수온은 크게 변화하지 않았다. 강한 한파가 발생했던 2018년 기온 하강에 따른 수온의 지연시간은 평균 14시간으로 0.7 이상의 높은 상관성을 나타냈고 온난 한파가 발생했던 2019년은 평균 지연시간이 20시간으로 0.44-0.67 사이의 상관성을 보였다. 본 연구를 통해 해역별로 기온 하강에 따른 표층수온의 반응을 해석하였고 지연시간을 파악함으로써 양식생물의 피해를 최소화하고 한파 피해의 신속한 대응에 기여할 수 것으로 기대한다.
본 연구에서는 강한 한파가 발생했던 2018년과 온난 한파가 발생했던 2019년의 기온에 따른 수온의 반응 및 지연시간과 북풍계열 바람 빈도와의 상관관계를 분석하였다. 사용된 시간 자료는 국립수산과학원에서 제공하는 7개 지점 해역별 수온자료와 수온관측소 인근 7개 지점 AWS 기온자료를 이용하였다. 관측되지 못한 자료는 내삽법으로 근사값을 계산하였고, FIR Filter를 이용하여 자료의 주기성을 파악하였다. 그 결과, 강한 한파가 발생했던 2018년은 북풍계열 바람을 통해 차가운 공기가 남하하면서 기온을 하강시켜 전 해역에 저수온을 유발한 반면 온난 한파가 발생했던 2019년은 평년 수준의 기온으로 하강하였지만 수온은 크게 변화하지 않았다. 강한 한파가 발생했던 2018년 기온 하강에 따른 수온의 지연시간은 평균 14시간으로 0.7 이상의 높은 상관성을 나타냈고 온난 한파가 발생했던 2019년은 평균 지연시간이 20시간으로 0.44-0.67 사이의 상관성을 보였다. 본 연구를 통해 해역별로 기온 하강에 따른 표층수온의 반응을 해석하였고 지연시간을 파악함으로써 양식생물의 피해를 최소화하고 한파 피해의 신속한 대응에 기여할 수 것으로 기대한다.
In this study, we examined the sea surface temperature (SST), air temperature (AT), and their time lag in response to an extreme cold wave in 2018 and a weak cold wave in 2019, cross-correlating these to the northern wind direction frequency. The data used in this study include SST observations of s...
In this study, we examined the sea surface temperature (SST), air temperature (AT), and their time lag in response to an extreme cold wave in 2018 and a weak cold wave in 2019, cross-correlating these to the northern wind direction frequency. The data used in this study include SST observations of seven ocean buoys Real-time Information System for Aquaculture Environment provided by the National Institute of Fisheries Science and automatic weather station AT near them recorded every hour; null data was interpolated. A finite impulse response filter was used to identify the appropriate data period. In the extreme cold wave in 2018, the seven locations indicated low SST caused by moving cold air through the northern wind direction. A warm cold wave in 2019, the locations showed that the AT data was similar to the normal AT data, but the SST data did not change notably. During the extreme cold wave of 2018, data showed a high correlation coefficient of about 0.7 and a time lag of about 14 hours between AT and SST; during the weak cold wave of 2019, the correlation coefficient was 0.44-0.67 and time lag about 20 hours between AT and SST. This research will contribute to rapid response to such climate phenomena while minimizing aquaculture damage.
In this study, we examined the sea surface temperature (SST), air temperature (AT), and their time lag in response to an extreme cold wave in 2018 and a weak cold wave in 2019, cross-correlating these to the northern wind direction frequency. The data used in this study include SST observations of seven ocean buoys Real-time Information System for Aquaculture Environment provided by the National Institute of Fisheries Science and automatic weather station AT near them recorded every hour; null data was interpolated. A finite impulse response filter was used to identify the appropriate data period. In the extreme cold wave in 2018, the seven locations indicated low SST caused by moving cold air through the northern wind direction. A warm cold wave in 2019, the locations showed that the AT data was similar to the normal AT data, but the SST data did not change notably. During the extreme cold wave of 2018, data showed a high correlation coefficient of about 0.7 and a time lag of about 14 hours between AT and SST; during the weak cold wave of 2019, the correlation coefficient was 0.44-0.67 and time lag about 20 hours between AT and SST. This research will contribute to rapid response to such climate phenomena while minimizing aquaculture damage.
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