인공위성 및 해수면 온도 합성장 자료를 이용한 해수면 온도 추정 알고리즘 개발 (Development of Sea Surface Temperature Estimative Algorithm using Satellite and Sea Surface Temperature Composite data)

서지정보

· 발행기관 : 한국수로학회
· 수록지 정보 : 해양공간정보학회지 / 12권 / 2호 / 87 ~ 96페이지
· 저자명 : 김정원, 강분순, 김영택, 김정현, 김현승

초록

수면 온도(Sea Surface Temperature, SST)는 대기와 해양간의 열속, 수증기 등의 교환에 영향을 미치는 주요요소로서 대기와 해양 예보에 주요 입력 자료이다. 국립해양조사원은 2021년도부터 자료동화 및 이상해황 탐지 등에 해수면 온도 자료를 사용하기 위해 해수면 온도 합성자료(KHOA SST)를 생산하고 있다. 본 연구에서는 국립해양조사원 해수면 온도 합성자료를 입력 자료로 사용하고 조화분해 기법과 MOS(Model Output Statistics) 기법을 적용하여 해수면 온도 추정 자료를 산출하는 알고리즘을 개발하였다. 알고리즘 개발에 사용된 기반자료는 5년 분량의 COMS(Communication, Ocean and Meteorological Satellite) 해수면 온도 자료와 1년 분량의 KHOA SST 자료이다. COMS 자료를 기반으로 조화분해한 알고리즘의 검증 결과는 관측 자료와 평균 제곱근 오차가 1.569℃, 상관계수는 0.987로 산출되었다. KHOA SST 자료를 기반으로 조화분해한 알고리즘의 검증 결과는 관측 자료와 평균 제곱근 오차가 0.969℃, 상관계수는 0.992로 산출되었다. 평균 제곱근 오차 결과가 상이한 이유는 과다하게 긴 기간의 자료를 이용할 경우 푸리에 계수의 평균(a0)이 과거의 수온 값과 함께 계산되어 최근의 수온 상승 현상을 반영하지 못하여 평균이 낮아진 것으로 판단된다.

영어초록

Sea Surface Temperature(SST) is a key input to atmospheric and ocean forecasts, as a major factor affecting the heat flux and exchange of water vapor between the atmosphere and the ocean. In order to use SST data for data assimilation and detection of abnormal oceanic conditions, Korea Hydrographic and Oceanographic Agency(KHOA) has been producing SST composite data(KHOA SST) since 2021. In this study, we developed an algorithm to calculate estimative SST data using the KHOA SST as input data and applying the harmonic analysis and the Model Output Statistics(MOS) method. the base data used to develop the algorithm were Communication, Ocean and Meteorological Satellite(COMS) data in 5 years and KHOA SST data in 1 year. The verification result of the harmonic analysis-based algorithm using the COMS data showed a Root Mean Square Error (RMSE) of 1.569℃ and a correlation coefficient of 0.987℃ with the observed data. The verification result of the harmonic analysis-based algorithm using the KHOA SST data shows a RMSE of 0.969℃ and a correlation coefficient of 0.992℃. The reason for the different root mean square error, the lowered average(a0) of the Fourier coefficients in calculating data of excessively long periods not considering recent rise of SST, the lowered average(a0) made SST lower.

참고자료

· 없음