[논문]웨이블릿 접근을 통한 해수면 높이와 기후 지수간의 다중 스케일 상관 관계 분석

황도현; 정한철

doi:10.7780/kjrs.2022.38.5.1.12

웨이블릿 접근을 통한 해수면 높이와 기후 지수간의 다중 스케일 상관 관계 분석
Multi-scale Correlation Analysis between Sea Level Anomaly and Climate Index through Wavelet Approach 원문보기

대한원격탐사학회지 = Korean journal of remote sensing, v.38 no.5 pt.1, 2022년, pp.587 - 596

황도현 (한국해양과학기술원 해양위성센터) , 정한철 (한국해양과학기술원 해양위성센터)

초록
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기후 변화로 인하여 해수면은 상승 추세에 있으며, 이로 인해 해안가 주변 저지대는 물에 잠길 위험에 처해있다. 따라서 본 연구에서는 위성 고도계 자료(Topex/Poseidon, Jason-1/2/3) 및 Southern Oscillation Index(SOI) /Pacific Decadal Oscillation (PDO) 자료를 이용하여 해수면 높이 변화와 기후 지수간의 관계를 알아보고자 하였다. 시간 기반의 함수를 주파수 기반 함수 형태로 변환시킨다면 각 자료가 가지고 있는 고유 주기를 분석할 수 있다. 푸리에 변환과 웨이블릿 변환은 대표적인 주기 분석 방법이다. 푸리에 변환은 주기에 대한 정보만 획득 가능하지만, 웨이블릿 변환은 주기 및 시간 정보 둘 다 획득할 수 있다. 웨이블릿 변환은 각 자료에 대한 주기를 찾을 수 있으며, 교차 웨이블릿 변환과 웨이블릿 긴밀도는 두 자료에 대한 공통 주기나 상관 관계 및 위상을 찾을 수 있다. 교차 웨이블릿 변환 결과 해수면 높이 및 두 기후 지수(SOI, PDO)의 1년 주기에서 강한 출력이 확인되었으며, 해수면 높이와 PDO는 역위상 관계를 보였다. 웨이블릿 긴밀도 분석에서는 교차 웨이블릿 변환에서 나타나지 않았던 1년 미만의 단주기 및 장주기에서의 상관관계가 높은 구간을 찾을 수 있었다. 웨이블릿 분석은 각 자료의 주기를 찾을 수 있을 뿐만 아니라 두 시계열 자료가 가지고 있는 주기 및 위상관계를 찾을 수 있었다. 따라서 본 연구 결과는 웨이블릿 분석을 통해 기후 자료가 가지는 고유의 주기를 분석하는 데 사용될 수 있을 것이며 시계열 자료 분석에서 찾기 어려운 해양의 다양한 현상을 모니터링하는데 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

Abstract ▼ AI-Helper

Sea levels are rising as a result of climate change, and low-lying areas along the coast are at risk of flooding. Therefore, we tried to investigate the relationship between sea level change and climate indices using satellite altimeter data (Topex/Poseidon, Jason-1/2/3) and southern oscillation index (SOI) and the Pacific decadal oscillation (PDO) data. If time domain data were converted to frequency domain, the original data can be analyzed in terms of the periodic components. Fourier transform and Wavelet transform are representative periodic analysis methods. Fourier transform can provide only the periodic signals, whereas wavelet transform can obtain both the periodic signals and their corresponding time location. The cross-wavelet transformation and the wavelet coherence are ideal for analyzing the common periods, correlation and phase difference for two time domain datasets. Our cross-wavelet transform analysis shows that two climate indices (SOI, PDO) and sea level height was a significant in 1-year period. PDO and sea level height were anti-phase. Also, our wavelet coherence analysis reveals when sea level height and climate indices were correlated in short (less than one year) and long periods, which did not appear in the cross wavelet transform. The two wavelet analyses provide the frequency domains of two different time domain datasets but also characterize the periodic components and relative phase difference. Therefore, our research results demonstrates that the wavelet analyses are useful to analyze the periodic component of climatic data and monitor the various oceanic phenomena that are difficult to find in time series analysis.

주제어

표/그림 (6)

그림 Fig. 1. Study area is around the Korean Peninsula.
그림 Fig. 2. Flow chart of the study: (a) Each data is converted to periodic components, (b) SLA data and climatic indices analyzed to common periods and relative phase.
그림 Fig. 3. WT spectrum of SLA EOF mode 1.
그림 Fig. 4. WT spectrum of (a) SOI and (b) PDO.
그림 Fig. 5. XWT of SLA EOF mode 1 and (a) SOI and (b) PDO.
그림 Fig. 6. WTC of SLA EOF mode 1 and (a) SOI and (b) PDO.

AI 본문요약
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문제 정의

시간 영역(time domain)으로 구성된 해수면 높이 자료를 주파수 영역(frequency domain)으로 분해하면 해수면 높이를 주기별로 구분 가능하여 장·단기 성분으로 구분 가능하다. 따라서 본 연구에서는 해수면 높이의 주기 분석을 수행한 뒤, 장주기 기후인자들과 연관 지어 한반도 주변 해역의 해수면 변동을 알아보고자 한다.
본 연구는 한반도 주변 해역의 해수면 높이 변동에 의한 기후 지수들의 영향을 알아보고자 주기 분석을 수행하였다. 해수면 높이 자료는 EOF 분석 후 첫 번째 모드의 시간 성분을 사용하였으며, 기후 지수는 SOI와 PDO를 이용하였다.

제안 방법

2(b)에서 SLA와 기후 지수간의 주기 분석을 수행한다. SLA와 SOI, SLA와 PDO 두 자료를 이용하여 XWT, WTC를 수행하여 두 자료가 가지고 있는 공통의 주기 및 상관성을 찾는다.
SLA와 기후 인자의 상관성을 알아보기 위하여 XWT와 WTC를 수행하였다. XWT와 WTC에서 공통된 출력은 붉은색으로 나타나며, 화살표는 위상각이다.
따라서 SOI, PDO 자료를 이용하여 주기 분석 후, SLA EOF 첫 번째 모드의 주기 및 상관 관계를 분석하였다.
해수면 높이 자료는 EOF 분석 후 첫 번째 모드의 시간 성분을 사용하였으며, 기후 지수는 SOI와 PDO를 이용하였다. 먼저 각 자료의 WT를 분석하여 고유 주기성을 확인한 뒤, SLA와 기후 지수간의 관계를 알아보고자 XWT와 WTC를 수행하였다. SLA는 1년 주기가 우세하게 나타났으며, SOI와 PDO는 1년주기, 2–4년 주기 등 기후 지수들의 주기는 다양하게 나타났다.
본 연구는 한반도 주변 해역의 해수면 높이 변동에 의한 기후 지수들의 영향을 알아보고자 주기 분석을 수행하였다. 해수면 높이 자료는 EOF 분석 후 첫 번째 모드의 시간 성분을 사용하였으며, 기후 지수는 SOI와 PDO를 이용하였다. 먼저 각 자료의 WT를 분석하여 고유 주기성을 확인한 뒤, SLA와 기후 지수간의 관계를 알아보고자 XWT와 WTC를 수행하였다.

데이터처리

기후 인자에 대해서도 웨이블릿 변환을 수행하여 주기 분석을 하였다. SOI (Fig.

성능/효과

공통 출력이 크게 나타난 구간은 역위상 관계를 보였다. PDO가 양의 지수일때 SLA가 감소하고, PDO가 음의 지수일때 SLA가 증가하는 관계를 찾을 수 있었다.
WTC를 수행하여 두 자료의 상관 관계를 나타낸 결과 기후 지수와 SLA의 장주기에 대한 상관 관계를 찾을 수 있었다. PDO의 경우, XWT 및 WTC 모두 1년 주기에서 SLA와 공통 출력 및 상관 관계가 높았으며, 장주기에 대해서도 상관 관계가 높게 나타났다. 또한 PDO와 SLA의 역위상 관계가 나타난 구간은 라니냐가 발생과, 동위상 관계가 나타난 구간은 엘니뇨 발생과 연관이 높았다.
SLA와 기후 지수의 관계를 살펴보면 SOI는 SLA와 1년 주기에서 공통 출력이 높더라도 상관 관계가 높게 나타나진 않았다. 하지만 PDO와 SLA는 1년 주기에서 공통 출력이 높게 나타났으며, 이 때의 상관 관계도 높았다.
XWT를 수행하여 SLA와 기후 지수간 공통 주기 및 상대적 위상을 나타낸 결과 1년 주기에 대한 공통 출력이 높게 나타났다. WTC를 수행하여 두 자료의 상관 관계를 나타낸 결과 기후 지수와 SLA의 장주기에 대한 상관 관계를 찾을 수 있었다. PDO의 경우, XWT 및 WTC 모두 1년 주기에서 SLA와 공통 출력 및 상관 관계가 높았으며, 장주기에 대해서도 상관 관계가 높게 나타났다.
또한 2000년대 중반 2–4년 주기 구간에서 PDO와 SLA는 동위상을, SOI와 SLA는 역위상을 보였는데, 이 시기는 엘니뇨가 발생한 시기와 일치한다. 따라서 PDO가 음의 지수일 때 서태평양의 해수면 온도는 상승하며, 해수면 온도 상승에 의한 열 팽창으로 해수면이 높아졌다고 판단되며, 역의 관계도 찾아볼 수 있었다.

후속연구

두 시계열 자료의 웨이블릿 주기 분석에 대한 활용으로 XWT는 공통 출력이 높은 주기 및 상대적 위상을 찾는데 도움이 될 것이다. 또한 WTC는 공통 출력이 낮더라도 지역적으로 상관관계가 높은 구간을 찾을 수 있기 때문에 XWT에서 찾기 어려웠던 1년 이하의 단주기 및 장주기 등 다양한 주기에서 상관 관계가 높은 주기를 찾는데 활용될 수 있을 것이다. 본 연구는 한반도 주변 전체 해역을 대상으로 주기 및 기후 지수간 상대적 위상에 대하여 알아보았는데, 향후 동해, 서해, 남해 등 해역별로 구분하여 연구를 수행한다면, 각 해역의 특성에 맞는 주기 분석을 수행할 수 있을 것으로 판단된다.
또한 WTC는 공통 출력이 낮더라도 지역적으로 상관관계가 높은 구간을 찾을 수 있기 때문에 XWT에서 찾기 어려웠던 1년 이하의 단주기 및 장주기 등 다양한 주기에서 상관 관계가 높은 주기를 찾는데 활용될 수 있을 것이다. 본 연구는 한반도 주변 전체 해역을 대상으로 주기 및 기후 지수간 상대적 위상에 대하여 알아보았는데, 향후 동해, 서해, 남해 등 해역별로 구분하여 연구를 수행한다면, 각 해역의 특성에 맞는 주기 분석을 수행할 수 있을 것으로 판단된다.

참고문헌 (32)

Cazenave, A. and W. Llovel, 2010. Contemporary Sea Level Rise, Annual Review of Marine Science, 2: 145-173. https://doi.org/10.1146/annurev-marine120308-081105

상세보기
Choi, B.-J., D.-S. Byun, and K.-H. Lee, 2012. Satellitealtimeter-derived East Sea Surface Currents: Estimation, Description and Variability Pattern, Journal of the Korean Society of Oceanography, 17(4): 225-242 (in Korean with English abstract). https://doi.org/10.7850/jkso.2012.17.4.225

원문보기 상세보기
Chowdhury, R.K. and S. Beecham, 2010. Australian rainfall trends and their relation to the southern oscillation index, Hydrological Processes, 24: 504-514. https://doi.org/10.1002/hyp.7504

상세보기
Church, J.A., N.J. White, L.F. Konikow, C.M. Domingues, J.G. Cogley, E. Rignot, J.M. Gregory, M.R. van den Broeke, A.J. Monaghan, and I. Velicogna, 2011. Revisiting the Earth's Sea-level and Energy Budgets from 1961 to 2008, Geophysical Research Letters, 38(18): L18061. https://doi.org/10.1029/2011GL048794

상세보기
CLS (Collecte Localisation Satellite), 2022. Product User Manual for Sea Level Altimeter Products, https://catalogue.marine.copernicus.eu/documents/PUM/CMEMS-SL-PUM-008-032-068.pdf, Accessed on Sep. 7, 2022.
CMEMS (Copernicus Marine Environment Monitoring Service), 2022. Copernicus Marine Service, http://marine.copernicus.eu/, Accessed on Sep. 1, 2022.
CNES (Centre National d'Etude Spatiale), 2014. A New Version of SSALTO/Duacs Products Available in April 2014, https://www.aviso.altimetry.fr/file admin/documents/data/duacs/Duacs2014.pdf, Accessed on Sep. 7, 2022.
Dyllon, S. and X. Perry, 2018. Wavelet Transform for Educational Network Data Traffic Analysis, In: Radhakrishnan, S. (eds), Wavelet Theory and Its Applications, IntechOpen, London, UK, pp. 155-171. https://doi.org/10.5772/intechopen.76455
Feng, J.F. and L. Zhu. 2012. Changing Trends and Relationship between Global Ocean Chlorophyll and Sea Surface Temperature, Procedia Environmental Sciences, 13: 626-631. https://doi.org/10.1016/j.proenv.2012.01.054

상세보기
Grinsted, A., J.C. Moore, and S. Jevrejeva, 2004. Application of the Cross Wavelet Transform and Wavelet Coherence to Geophysical Time Series, Nonlinear Processes in Geophysics, 11(5/6): 561-566. https://doi.org/10.5194/npg-11-561-2004

상세보기
Han, G. and W. Huang. 2008. Pacific Decadal Oscillation and Sea Level Variability in the Bohai, Yellow, and East China Seas, Journal of Physical Oceanography, 38(12): 2772-2783. https://doi.org/10.1175/2008JPO3885.1

상세보기
Han, W., D. Stammer, P. Thompson, T. Ezer, H. Palanisamy, X. Zhang, C.M. Domingues, L. Zhang, and D. Yuan, 2019. Impacts of Basin-Scale Climate Modes on Coastal Sea Level: A Review, Surveys in Geophysics, 40(6): 1493-1541. https://doi.org/10.1007/s10712-019-09562-8

상세보기
Hwang, D.-H., S. Bak, M.-J. Jeong, N.-K. Kim, M.-S. Park, B.-R. Kim, and H.-J. Yoon. 2021, Study on Dimensionality Reduction for Sea-Level Variations by Using Altimetry Data around the East Asia Coasts, Korean Journal of Remote Sensing, 37(1): 85-95. https://doi.org/10.7780/kjrs.2021.37.1.7

원문보기 상세보기
Jeon, H., Y. Jung, S. Lee, and Y. Jung. 2020, AreaEfficient Short-Time Fourier Transform Processor for Time-Frequency Analysis of Non-Stationary Signals, Applied Sciences, 10(20): 7208. https://doi.org/10.3390/app10207208

상세보기
Lee, H., J. Lee, and C. Yoo, 2019. Selecting a mother wavelet for univariate wavelet analysis of time series data, Journal of Korea Water Resources Association, 52: 575-587 (in Korean with English abstract). https://doi.org/10.3741/JKWRA.2019.52.8.575

원문보기 상세보기
Lee, J., H. Lee, and C. Yoo, 2019. Selection of Mother Wavelet for Bivariate Wavelet Analysis, Journal of Korea Water Resources Association, 52(11): 905-916 (in Korean with English abstract). https://doi.org/10.3741/JKWRA.2019.52.11.905

원문보기 상세보기
Lyman, J.M. and G.C. Johnson, 2014. Estimating Global Ocean Heat Content Changes in the Upper 1800m since 1950 and the Influence of Climatology Choice, Journal of Climate, 27(5): 1945-1957. https://doi.org/10.1175/JCLI-D-12-00752.1

상세보기
Mantua, N.J. and S.R. Hare, 2002. The Pacific Decadal Oscillation, Journal of Oceanography, 58: 35-44. https://doi.org/10.1023/A:1015820616384
NCEI (National Centers for Environmental Information), 2022. Pacific Decadal Oscillation data, https://www.ncei.noaa.gov/pub/data/cmb/ersst/v5/index/ersst.v5.pdo.dat, Accessed on Sep. 1, 2022.
NGII (National Geographic Information Institute), 2016. The National Atlas of Korea II, National Geographic Information Institute, Suwon, Korea.
Oguz, T. and J. Su, 2004. Semi-Enclosed Seas, Islands and Australia Pan-Regional Overview(s), In: Robinson, A.R., Brink, K.H. (eds), The Sea, Volume 14A: The Global Coastal Ocean Interdisciplinary Regional Studies and Syntheses, Harvard University Press, Cambridge, MA, USA, pp. 83-116.
Queensland Government, 2022. SOI data files, https://www.longpaddock.qld.gov.au/soi/soi-data-files/, Accessed on Sep. 1, 2022.
Restrepo, J.C., A. Higgins, J. Escobar, S. Ospino, and N. Hoyos, 2019. Contribution of low-frequency climatic-oceanic oscillations to streamflow variability in small, coastal rivers of the Sierra Nevada de Santa Marta (Colombia), Hydrology and Earth System Sciences, 23: 2379-2400. https://doi.org/10.5194/hess-23-2379-2019

상세보기
SEDAC (Socioeconomic Data and Applications Center), 2011. Percentage of Total Population Living in Coastal Areas, Socioeconomic Data and Applications Center, Columbia, SC, USA.
Shukla, J.B., M.S. Arora, M. Verma, A.K. Misra, and Y. Takeuchi, 2021. The Impact of Sea Level Rise Due to Global Warming on the Coastal Population Dynamics: A Modeling Study, Earth Systems and Environment, 5(4): 909-926. https://doi.org/10.1007/s41748-021-00246-1

상세보기
Tiwari, A.K., N. Bhanja, A.B. Dar, and F. Islam. 2015. Time-Frequency Relationship between Share Prices and Exchange Rates in India: Evidence from Continuous Wavelets, Empirical Economics, 48(2): 699-714. https://doi.org/10.1007/s00181-014-0800-3

상세보기
Torrence, C. and G.P. Compo, 1998. A Practical Guide to Wavelet Analysis, Bulletin of the American Meteorological Society, 79(1): 61-78. https://doi.org/10.1175/1520-0477(1998)079%3C0061:APGTWA%3E2.0.CO;2

상세보기
Watson, P.J., 2019. Updated Mean Sea-Level Analysis: South Korea, Journal of Coastal Research, 35(2): 241-250. https://doi.org/10.2112/JCOASTRES-D18-00138.1

상세보기
Watson, P.J. and H.-S. Lim, 2020. An Update on the Status of Mean Sea Level Rise around the Korean Peninsula, Atmosphere, 11(11): 1153. https://doi.org/10.3390/atmos11111153

상세보기
Yang, S.-H., S.-B. Choi, H.-R. Ryu, and K.-N. Hwang, 2022. A Study on Analysis Method of Sea Level Change in Korean Coastal Zone, Journal of Coastal Disaster Prevention, 9(1): 91-100 (in Korean with English abstract). http://doi.org/10.20481/kscdp.2022.9.1.91

상세보기
Yoo, Y., M. Lee, T. Lee, S. Kim, and H.S. Kim, 2019. Decomposition of Wave Components in Sea Level Data Using Discrete Wavelet Transform, Journal of Wetlands Research, 21(4): 365-373 (in Korean with English abstract). https://doi.org/10.17663/JWR.2019.21.4.365

원문보기 상세보기
Zar, J.H., 1999. Biostatistical Analysis, Prentice hall, Upper Saddle River, NJ, USA.

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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