한반도 근해 해수면 온도 예측

Abstract

최근 지구온난화로 한반도 근해 해수면 온도(Sea Surface Temperature, SST)는 지속적으로 상승하고 있으며, 해수면 온도 상승은 고수온 현상을 발생시켜 우리나라 양식어장에 막대한 피해를 주고 있다. 본 연구에서는 고수온 피해 예방을 위해 사전에 고수온 현상을 예측하는 방법을 제안한다. 해수면 온도는 시계열 데이터 특징을 가지고 있으며, 인공신경망 모델 중 시계열 데이터 예측에 특화된 LSTM(Long short-term memory) 네트워크를 이용한다. 해수면 온도 예측 모델로 해수면 온도를 예측하고, 예측한 해수면 온도를 고수온 주의보 발령 기준인 28˚C 이상일 경우 고수온 현상으로 예측한다. 이 연구에서 사용된 해수면 온도 자료는 ECMWF(Europe Center for Medium-Range Weather Forecast) ERA5 자료이며, 한반도 근해에 대한 해수면 온도 예측을 수행하였다. 한반도 근해에 대한 해수면 온도 1일 예측 모델의 성능평가 결과, 모델의 해수면 온도 예측 정확도는 각각 R2(Coefficient of determination) 0.984˚C, RMSE(Root Mean Squared Error) 0.1772˚C, MAPE(Mean Absolute Percentage Error) 0.5294% 이었다.