여름철 서북극 해역에서의 수괴 분류 및 염분 변화에 따른 고수온 분석 = An Analysis on Anomalously High Sea Surface Temperature Classified by Different Water Masses in the Western Arctic Ocean

국문 초록 (Abstract)

1979년 이후로 가속화된 지구 온난화는 여름철 서북극해(Western Arctic Ocean)의 해빙 면적을 급격히 감소시켜 왔으며, 이로 인해 융빙수와 강물로 구성된 저염분수의 유출이 증가하고 있다. 저염분수는 표층의 성층화를 강화하고 고수온(Anomalously High Sea Surface Temperature)을 지속시켜 해양열파(Marine Heatwaves, MHW)를 유발하는 조건을 제공한다. 따라서 본 연구에서는 다중 인공위성 및 재분석 자료를 활용하여 해수, 융빙수, 강물에서 염분과 고수온, 해양열파 간의 물리적 연관성을 분석하였다. 위성으로 관측되는 부유퇴적물과 염분 자료의 결측 영역을 Data-INterpolating Empirical Functions (DINEOF) 알고리즘으로 복원한 결과, 부유퇴적물은 R^2 = 0.96, RMSE = 0.88 , 염분은 R^2 = 0.66, RMSE = 1.68 psu의 성능을 보였다. 이후 선행연구를 바탕으로 복원된 부유퇴적물과 염분 자료를 해빙 농도, 수온의 환경요소들과 활용하여 수괴를 해수, 융빙수, 강물로 분류하고, 각 수괴별로 Random Forest(RF) Model을 학습시켰다. Test 성능은 해수, 융빙수, 강물에서 각각 R^2 = 0.84, 0.75, 0.68, RMSE = 1.15, 0.87, 0.88°C로 나타났다. SHapley Additive exPlantions (SHAP) 분석 결과, 해수에서는 염분이 증가하고 융빙수와 강물은 염분이 감소할수록 수온이 증가하는 경향성을 보였다. 또한, 해양열파가 강했던 2012년과 2019년을 대상으로 수괴별 염분 변화를 분석한 결과, 두 해 모두 8월에 해수와 융빙수의 염분이 서로 혼합되는 특징과 맥켄지 강에서 외해 방향으로 저염분수가 확산이 되는 공간 패턴도 공통적으로 관측되었다. 종합하면, 본 연구는 서북극해의 표층에서 확산이 되는 저염분수가 고수온 및 해양열파를 유발할 수 있음을 중심으로 해석하였으며, 향후 본 해역의 성층화에서 염분과 수온, 해양열파의 물리적인 과정을 이해하는데, 기여할 것으로 판단된다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Satellite observations since 1979 indicate that accelerated warming hasreduced summer sea-ice extent in the Western Arctic Ocean and increasedreleases of low sea surface salinity (LSSS) waters from sea-ice melt and riverdischarge. By strengthening upper-ocean stratification, LSSS can help retainanomalously high sea surface temperature (SST) and thereby promote marineheatwave (MHW). Here, using multi-satellite observations and reanalysisproducts, we investigate the relationships among sea surface salinity (SSS),anomalously high SST, and MHW occurrence across three surface watermasses: seawater (SW), meltwater (MW), and riverine water (RW), with a focuson internal oceanic factors. Cloud-driven gaps in optical suspendedparticulate matter (SPM) and passive microwave (L-band) SSS werereconstructed using the Data-INterpolating Empirical Orthogonal Functions(DINEOF) method. The resulting reconstructions were consistent, achieving acoefficient of determination (R²) of 0.96 and a root mean square error (RMSE)of 0.88 g m⁻³ for SPM, and R² of 0.66 and RMSE of 1.68 psu for SSS. Random Forest (RF) models trained for each water mass showed SST variability withtest R² of 0.84, 0.75, and 0.68 for SW, MW, and RW, respectively. SHapley Additive exPlatnions (SHAP) analyses indicated differential SSS-SSTrelationships: SST increased with SSS in SW, whereas SST increased as SSSdecreased in MW and RW. Overall, these findings highlight watermass-dependent relationships among SSS, anomalously high SST, and MHWoccurrence, and provide a basis for tracking how the relative influence ofsalinity and temperature on stratification changes over time.

목차 (Table of Contents)

• 1. 서론 1
• 2. 자료 및 방법 3
• 2.1 연구 지역 3
• 2.2 자료 5
• 2.2.1 위성과 재분석 자료 5
• 2.2.2 현장자료 7
• 2.3 방법 10
• 2.3.1 Data-INterpolating Empirical Orthogonal Function (DINEOF) 10
• 2.3.2 수괴 분류조건 14
• 2.3.3 Random Forest (RF) 15
• 2.3.4 SHapley Additive exPlantions (SHAP) 16
• 3. 결과 19
• 3.1 DINEOF 성능평가와 수괴 분류 19
• 3.2 고수온 영향 인자의 정량적인 분석 24
• 3.3 염분 변화에 따른 고수온과 해양열파의 민감도 분석 28
• 4. 토의 32
• 5. 결론 34
• 참고문헌 36
• Abstract 44