<aside> 💡 ESROB 시계열 관측자료와 위성 SST(OSTIA)데이터를 활용하여 연평균 및 계절별 해양고수온현상 MHW (marine heat wave)의 특성을 알아보자
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<aside> ❓ 한국 동해안에 설치되어 장기간 수심별 현장 관측 수온 시계열 데이터를 수집 중인 표면 계류선*ESROB (East Sea Real-time Ocean Buoy)1,2,3 데이터와 코페르니쿠스 해양과학 데이터 포털의 OSTIA 해표면수온 (SST, Sea Surface Temperature)4,5 데이터를 이용하여 동해에서 발생하는 해양 고수온 현상(MHWs, Marine Heatwaves, 또는 해양 열파 또는 해양 폭염)의 ①수직•수평 분포 특성과 ②시간에 따른 빈도, 강도, 유지기간 등 변화 특성을 밝히시오.
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해양 고수온 현상이란 평균적인 수온보다 높은 수온이 수일에서 수개월 동안 동안 지속되는 현상을 이야기합니다(고수온 현상 정의 예. Hobday et al. (2016)). 해양 고수온 현상이 동반하는 높은 열에너지는 해양 생태계 뿐 아니라 연안 지역의 인간 생활에도 지대한 영향을 미칩니다. 게다가 이러한 해양 고수온 현상은 기후 변화에 따라 그 강도와 빈도가 전 지구적으로 급격히 증가하는 것으로 알려져 있습니다. 그렇다면 한반도 주변 바다는 어떨까요?
*표면 계류선이란? 해양 표층에 띄운 부표와 바닥의 무거운 추를 연결한 선에 수심별 해양센서를 장착하여 고정된 위치, 수심에서 시계열 관측을 하는 플랫폼 및 장비 일체를 일컬음(하단 그림 참고).
①1999년부터 동해시로부터 약 9 km 떨어진 수심 130m 해역에서 운용 중인 동해 연안 표면 계류선을 이용한 수층 내부의 현장 시계열 관측 자료
ESROB, mooring time series since 1999 (seanoe.org)
②인공위성을 이용하여 원격 관측한 표층의 수온 자료
MOTU탭에서 원하는 영역, 시기, 변수 설정
References
- Donlon, C. J., Martin, M., Stark, J., Roberts-Jones, J., Fiedler, E., & Wimmer, W. (2012). The operational sea surface temperature and sea ice analysis (OSTIA) system.Remote Sensing of Environment,116, 140-158.
- Good, S., Fiedler, E., Mao, C., Martin, M. J., Maycock, A., Reid, R., ... & Worsfold, M. (2020). The current configuration of the OSTIA system for operational production of foundation sea surface temperature and ice concentration analyses.Remote Sensing,12(4), 720.
- Nam, S., Kim, G., Kim, K. R., Kim, K., Cheng, L. O., Kim, K. W., ... & Kim, Y. G. (2005). Application of real-time monitoring buoy systems for physical and biogeochemical parameters in the coastal ocean around the Korean peninsula.Marine Technology Society Journal,39(2), 70-80.
- Park Jae-Hyoung, Kim Seongjung, Nam SungHyun (2018). ESROB, mooring time series since 1999. SEANOE.https://doi.org/10.17882/57744
- Choi Jeonga, Park Jae-Hyoung, Nam SungHyun (2021). ESROB, mooring time series from 2016 to 2020. SEANOE.https://doi.org/10.17882/82957
- Hobday, A. J., Alexander, L. V., Perkins, S. E., Smale, D. A., Straub, S. C., Oliver, E. C., ... & Wernberg, T. (2016). A hierarchical approach to defining marine heatwaves.Progress in Oceanography,141, 227-238.
<aside> 💡 우리나라 남쪽 연안에서 띄운 뜰개(drift)의 1년 동안 위치를 추적해보자(track)
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<aside> ❓ 코페르니쿠스 해양과학 데이터 포털의 표층 해류 자료1 및 European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) Reanalysis V5 (ERA5) 표층(10 m) 바람 데이터2를 이용하여 ① 제공된 2005년 한반도 주변 해역에서 투하한 표층 뜰개 자료의 궤적을 모의하고,
② 아래 표의 시간과 위치에 투하된 표층 뜰개의 100일 간 이동 궤적을 예측하시오. *표층뜰개(surface drifer): GPS를 장착한 부표를 바다에 투하해 시간에 따른 위치를 추적하는 장비
| Longitude (E) | Latitude (N) | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| No. | Year | Month | Day | Hour | Minute | Degree | Minute | Degree | Minute |
| 1 | 2016 | 3 | 13 | 11 | 49 | 127 | 4.310 | 32 | 30.442 |
| 2 | 2016 | 3 | 15 | 20 | 15 | 126 | 36.949 | 33 | 45.559 |
| 3 | 2016 | 3 | 19 | 12 | 1 | 129 | 16.916 | 34 | 56.978 |
| 4 | 2016 | 3 | 19 | 12 | 38 | 129 | 12.744 | 34 | 59.200 |
| 5 | 2016 | 7 | 15 | 15 | 40 | 127 | 4.468 | 32 | 30.976 |
| 6 | 2016 | 7 | 18 | 12 | 48 | 129 | 17.834 | 34 | 55.305 |
| 7 | 2016 | 7 | 20 | 1 | 49 | 129 | 23.897 | 37 | 33.155 |
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최근 바다에 버려지는 쓰레기나 오염 물질이 전 세계적으로 큰 문제가 되고 있습니다. 이로부터 야기되는 피해를 최소화 하기 위해 해양 쓰레기 및 오염물질들이 시간에 따라 어떤 경로로 이동하고, 어떻게 분포하는지에 대해 파악하고 예측하는 것이 필요합니다. 이들의 이동과 분포에 영향을 미치는 것은 주로 해류와 바람으로 알려져 있습니다. 그렇다면, 해류와 바람자료가 있다면 해표면 물질 이동경로를 추정할 수 있지 않을까요?
①2005년 한반도 주변 해역에서 투하한 표층 뜰개 자료(NetCDF)
② 표층 해류 자료
https://data.marine.copernicus.eu/product/MULTIOBS_GLO_PHY_REP_015_004/services
MOTU탭에서 원하는 영역, 시기, 변수 설정
③ 표층(10 m) 바람 자료(ERA5)
ERA5 hourly data on single levels from 1940 to present (copernicus.eu)
Download data 탭-> 원하는 변수, 시기, 영역 설정
References
- Hersbach, H., Bell, B., Berrisford, P., Hirahara, S., Horányi, A., Muñoz‐Sabater, J., ... & Thépaut, J. N. (2020). The ERA5 global reanalysis.Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society,146(730), 1999-2049.
- Rio, M. H., Mulet, S., & Picot, N. (2014). Beyond GOCE for the ocean circulation estimate: Synergetic use of altimetry, gravimetry, and in situ data provides new insight into geostrophic and Ekman currents.Geophysical Research Letters,41(24), 8918-8925.
<aside> 💡 주어진 재분석자료를 활용하여 2023년 8월부터 2024년 7월까지 인도양 쌍극자 진동지수를 예측해보자
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<aside> ❓ 예측변수를 활용하여 인도양 쌍극자 진동지수를 예측해봅시다.
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인도양 쌍극자 진동(Indian ocean dipole oscillation)은 적도부근 서인도양 지역과 동인도양 지역 해수면온도 편차가 시소처럼 진동하는 현상을 말합니다. 인도양 쌍극자 진동 양의 위상일 때는 서인도양 해수면온도가 평년보다 높아지고 동인도양 해수면온도가 평년보다 낮아집니다. 반대로 음의 위상일 때는 서인도양 해수면온도가 평년보다 낮아지고 동인도양 해수면온도가 평년보다 높아집니다. 인도양 쌍극자 진동은 전세계 기후시스템에 영향을 주는 것으로 알려져 있습니다. 예를 들어 인도양 쌍극자 진동이 양의 위상일 때는 호주 내륙으로 들어오는 수증기가 감소하여 가뭄과 산불 유발 가능성을 높이고, 반대로 음의 위상일 때는 호주 지역에 홍수가 날 가능성을 높입니다. 최근 지구온난화 효과가 더해진 인도양 쌍극자 진동은 엘니뇨와 같은 다른 기후변동성과 결합하여 전세계 곳곳에 극한 기후를 만들어 내고 있습니다. 그래서 인도양 쌍극자 진동을 이해하고 예측하는 것은 중요합니다. 주어진 문제는 재분석자료를 활용하여 인도양 쌍극자 진동지수를 예측해보는 것입니다. 주어진 예측변수 자료는 인도양 쌍극자 진동지수로서 인도양 쌍극자 진동의 강도 변동을 나타냅니다. 훈련기간은 1982년 1월부터 2023년 7월까지이고, 예측기간은 2023년 8월부터 2024년 7월까지입니다. 예측인자 자료는 훈련기간에 대한 전지구 해수면온도편차, 지상바람편차, 강수량편차입니다. 머신러닝 기법을 포함한 통계모형을 활용하여 주어진 인도양 쌍극자 진동 지수를 예측기간에 대하여 12개월의 예측값을 생산해 봅시다.
*인도양 쌍극진동 (Indian Ocean Dipole, IOD) 또는 쌍극모드지수(Dipole Mode Index, DMI)
인도양 열대 해역의 동쪽과 서쪽의 뚜렷한 해면 수온 편차에 의해 발생하는 동서진동 현상으로서 서인도양 열대해역(WTIO)의 해면수온이 평년보다 높고 남동인도양 열대해역(SETIO) 해면수온이 평년보다 낮아 서쪽에서 동쪽을 뺀 둘의 차이가 양수가 되는 상태를 양의 상태(또는 모드)라고 말하며, 이와 반대의 경우(서인도양 열대해역 수온은 평년보다 낮고, 남동인도양 열대해역 해면 수온이 평년보다 높아 둘의 차이가 음이 되는 상태)는 음의 상태/모드라고 말합니다. 일반적으로 양의 상태가 되면, 인도양 지역에 동풍이 강하게 발생하게 되며, 동서 해면수온 편차가 커지고, 인도양 동부의 인도네시아나 호주 서부는 가뭄, 인도양 서부의 동아프리카에서는 홍수가 발생하게 됩니다. 이때 동북아시아는 대체로 고온현상이 나타난다고 알려져 있습니다.
출처: 한국해양과학기술원 해양기후예측센터(https://oceanclimate.kr/variable_info/)
예측변수 인도양쌍극자진동 지수(1982년1월 ~ 2023년 7월)
- iod.nc : Indian Ocean Dipole 지수, 1982년 1월 ~ 2023년 7월
- sst.anom.mon.mean.nc : 해면수온 편차 자료, 1982년 1월 ~ 2023년 7월
- precip.anom.mon.mean.nc : 강수량 편차 자료, 1982년 1월 ~ 2023년 7월
uwnd.10m.anom.mon.mean.nc : 지상 동서바람(zonal wind) 편차 자료, 1982년 1월 ~ 2023년 7월
vwnd.10m.anom.mon.mean.nc : 지상 남북바람(meridional wind) 편차 자료, 1982년 1월 ~ 2023년 7월
예측인자 해수면온도편차(1982년 1월 ~ 2023년 7월) 지상바람편차(1982년 1월 ~ 2023년 7월) 강수량편차(1982년 1월 ~ 2023년 7월)
<aside> 💡 2016년 8월경 연평도 남동해역에서 해양쓰레기가 발견되었다. 발견된 해양쓰레기의 발생지를 제시된 수치모델 결과와 발견위치를 이용하여 추정해보자.
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<aside> ❓ 2016년 8월경 연평도 남동해역에서 해양쓰레기가 발견되었다. 발견된 해양쓰레기의 발생지를 제시된 수치모델 결과와 발견위치를 이용하여 추정해보자. (※ 발견된 해양쓰레기는 바람의 영향을 1% 받는 것으로 한다)
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최근 우리나라 연안의 해양쓰레기 발생과 영향을 줄이기 위한 제도정비, 재활용 확대, 미세플라스틱 대응 및 관리기반 강화 및 국민인식 제고가 요구되고 있습니다. 예측모형을 이용하면 해양쓰레기의 이동양상을 파악하여 집적되는 해양쓰레기의 수거관리에 활용할 수 있다. 또한, 발견된 해양쓰레기를 역추적하여 발생지 관리를 위한 자료로 활용할 수 있습니다. 한국해양과학기술원에서는 우리나라 연근해의 해양정보 (해수면, 유속, 수온, 염분 및 파랑)와 수색구조 및 유류유출 사고 등의 재난재해 발생 시 예측 정보를 생산·제공하는 KOOS(Korea Operational Oceanographic System)를 운영하고 있습니다. 제공되는 자료는 KOOS의 Coastal KOOS 유속 (Hydrodynamic_201608.nc)과 KOOS WRF 바람 (Wind_201608.nc) 1개월 예측자료 및 해양쓰레기 발견위치(해양쓰레기발견위치.txt) 자료입니다. 이들 자료를 활용하여 해양쓰레기 발생지를 추정할 수 있는 모델을 개발합니다.
Park et al. (2015) Development of the Operational Oceanographic System of Korea. Ocean Science Journal, 50, 353-369. DOI : 10.1007/s12601-015-0033-1
Hydrodynamic_201608.nc Wind_201608.nc 해양쓰레기발견위치.txt
References Park et al. (2015) Development of the Operational Oceanographic System of Korea. Ocean Science Journal, 50, 353-369. DOI : 10.1007/s12601-015-0033-1
