위성자료를 이용한 동해안 냉수대의 시공간적 변화 분석 연구 KCI

Title
위성자료를 이용한 동해안 냉수대의 시공간적 변화 분석 연구
Alternative Title
Study on the Temporal and Spatial Variation in Cold Water Zone in the East Sea Using Satellite Data
Author(s)
윤석; 양현
KIOST Author(s)
Yang, Hyun(양현)
Publication Year
2016-12
Abstract
We investigated the changes with temporal and spatial movements of cold water events in summer season around the East Sea of Korea. Several data analyses were performed based on the various environmental factors using satellite and in-situ (winds, air/sea surface temperatures) data in the summer season during 2013. For analyzing the influence of cold water life cycle we employed AVISO geostrophic current and daily Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) chlorophyll concentration (chl) data. Also, we used daily Advanced Very High Resolution Radiometer-Sea Surface Temperature (AVHRR-SST) data to trace the movements of cold water events. We found out the cold water events occurred in the early summer season and disappeared in the late summer season, and the cold water life cycle is repeated in this period. Additionally, we could show that the chl were increased in late summer season due to the inertial influence of cold water zone.

이 연구는 여름철 동해안 냉수대의 시공간적 이동에 따른 변화 분석에 관한 것이다. 2013년 여름에 위성 및 현장자료(바람, 기온, 수온)를 이용하여 다양한 환경 요인들에 기반을 둔 자료 분석을 시도하였다. 냉수대의 생성과 소멸의 영상을 분석하기 위해 AVISO 지형류 및 하루 동안의 천리안 해양관측위성(Geostationary Ocean Color Imager; GOCI) 엽력소 농도 자료를 사용하였다. 또한, 냉수대의 이동을 추적하기 위해 Advanced Very High Resolution Radiometer-Sea Surface Temperature (AVHRR-SST) 자료를 사용하였다. 초여름에 냉수대가 발현하여 늦여름에 소멸한다는 것과 이 기간 동안 냉수대의 생성과 소멸이 지속적으로 반복되었다는 것을 확인할 수 있었다. 추가적으로 냉수대의 후속 영향으로 인해 늦여름에 엽력소 농도가 증가되었다는 것을 확인할 수 있었다.
ISSN
1225-6161
URI
https://sciwatch.kiost.ac.kr/handle/2020.kiost/1380
DOI
10.7780/kjrs.2016.32.6.14
Bibliographic Citation
대한원격탐사학회지, v.32, no.6, pp.703 - 719, 2016
Publisher
대한원격탐사학회
Keywords
Cold Water Zone; Sea Surface Temperature; SST
Type
Article
Language
Korean
Publisher
대한원격탐사학회
Related Researcher
Research Interests

Ocean Satellite ICT Convergence,Artificial Intelligence/Deep Learning,Ocean Big Data,해양 위성 ICT 융합,인공지능/딥러닝,해양 빅데이터

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