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한국 남부 해역 SST의 계절 및 경년 변동이 단기 딥러닝 모델의 SST 예측에 미치는 영향
주호정,채정엽,이은주,김영택,박재훈,JU, HO-JEONG,CHAE, JEONG-YEOB,LEE, EUN-JOO,KIM, YOUNG-TAEG,PARK, JAE-HUN 한국해양학회 2022 바다 Vol.27 No.2
Sea Surface Temperature (SST), one of the ocean features, has a significant impact on climate, marine ecosystem and human activities. Therefore, SST prediction has been always an important issue. Recently, deep learning has drawn much attentions, since it can predict SST by training past SST patterns. Compared to the numerical simulations, deep learning model is highly efficient, since it can estimate nonlinear relationships between input data. With the recent development of Graphics Processing Unit (GPU) in computer, large amounts of data can be calculated repeatedly and rapidly. In this study, Short-term SST will be predicted through Convolutional Neural Network (CNN)-based U-Net that can handle spatiotemporal data concurrently and overcome the drawbacks of previously existing deep learning-based models. The SST prediction performance depends on the seasonal and interannual SST variabilities around the southern coast of Korea. The predicted SST has a wide range of variance during spring and summer, while it has small range of variance during fall and winter. A wide range of variance also has a significant correlation with the change of the Pacific Decadal Oscillation (PDO) index. These results are found to be affected by the intensity of the seasonal and PDO-related interannual SST fronts and their intensity variations along the southern Korean seas. This study implies that the SST prediction performance using the developed deep learning model can be significantly varied by seasonal and interannual variabilities in SST.
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동해에서 태풍과 중규모 소용돌이가 준관성주기파 에너지 생성과 분포에 미치는 영향
송하진,전찬형,채정엽,이은주,이강녕,최영석,박재훈,SONG, HAJIN,JEON, CHANHYUNG,CHAE, JEONG-YEOB,LEE, EUN-JOO,LEE, KANG-NYEONG,TAKAYAMA, KATSUMI,CHOI, YOUNGSEOK,PARK, JAE-HUN 한국해양학회 2020 바다 Vol.25 No.3
준관성주기파(NIW)는 주로 바람에 의해 생성되며, 해양 연직혼합에 중요한 요소이다. 태풍의 빠른 풍속과 이동경로에 따른 풍향변화는 NIW 생성에 충분한 조건을 제공한다. 본 연구에서는 동해 실시간 해황예보모형 출력자료를 이용하여 태풍의 영향으로 인한 NIW의 생성과 분포 그리고 동해 중규모 소용돌이가 NIW의 심층 전파에 주는 영향에 대해 검토하였다. 이용한 출력자료 기간은 2013년부터 2017년까지 총 5개년이며, 이 기간 중 동해에 강한 NIW에너지를 만든 3개 태풍(할롱, 고니, 차바)에 초점을 맞추었다. 태풍에 의한 NIW 변동을 검토하기 위하여 강제력으로 작용하는 태풍의 바람에너지유입(${\bar{W}}_I$)과 함께 NIW 에너지의 지표인 혼합층 및 심층 수평운동에너지(${\bar{HKE}}_{MLD}$, ${\bar{HKE}}_{DEEP}$)를 계산하였다. ${\bar{HKE}}_{MLD}$는 ${\bar{W}}_I$와 밀접한 관련을 보였으며 태풍 경로의 오른편에서 강하게 나타났다. ${\bar{HKE}}_{DEEP}$는 주로 동해 남부에서 패치형태로 강하게 나타났으며, 음의 상대 소용돌이도를 가지는 난수성 소용돌이와의 상관성이 확인되었다. NIW에너지에 태풍이 주는 영향을 확인하기 위해, 태풍이 없는 여름철과 12월의 에너지와 상호 비교하였다. 그 결과, 태풍에 의한 ${\bar{HKE}}_{MLD}$는 태풍이 없는 여름에 비해 2.5~5.7배, NIW가 가장 큰 12월 평균대비 0.4~1.0배였고, 태풍에 의한 ${\bar{HKE}}_{DEEP}$는 태풍이 없는 여름대비 1.2~1.6배, 12월 평균대비 0.8~1.0배로 태풍에 의한 NIW가 혼합층과 심층의 해양 연직혼합 모두에 상당한 영향을 줄 수 있음을 확인하였다. Near-inertial waves (NIW) which are primarily generated by wind can contribute to vertical mixing in the ocean. The energetic NIW can be generated by typhoon due to its strong wind and preferable wind direction changes especially on the right-hand side of the typhoon. Here we investigate the generation and distribution of NIW using the output of a real-time ocean forecasting system. Five-year model outputs during 2013-2017 are analyzed with a focus on cases of energetic NIW generation by the passage of three typhoons (Halong, Goni, and Chaba) over the East Sea. Calculations of wind energy input (${\bar{W}}_I$), and horizontal kinetic energy in the mixed layer (${\bar{HKE}}_{MLD}$) reveal that the spatial distribution of ${\bar{HKE}}_{MLD}$, which is strengthened at the right-hand side of typhoon tracks, is closely related with ${\bar{W}}_I$. Horizontal kinetic energy in the deep layer (${\bar{HKE}}_{DEEP}$) shows patch-shaped distribution mainly located at the southern side of the East Sea. Spatial distribution of ${\bar{HKE}}_{DEEP}$ shows a close relationship with negative relative vorticity regions caused by warm eddies in the upper layer. Monthly-mean ${\bar{HKE}}_{MLD}$ and ${\bar{HKE}}_{DEEP}$ during a typhoon passing over the East Sea shows about 2.5-5.7 times and 1.2-1.6 times larger values than those during summer with no typhoons, respectively. In addition, their magnitudes are respectively about 0.4-1.0 and 0.8-1.0 times from those during winter, suggesting that the typhoon-induced NIW can provide a significant energy to enhance vertical mixing at both the mixed and deep layers during summer.
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압력측정 전도음향측심기(PIES)를 활용한 해양관측의 현재와 전망
전찬형,이강녕,송하진,채정엽,박재훈 한국해양학회 2023 바다 Vol.28 No.1
Sound can travel a long distance in the ocean; hence, acoustic instruments have been widely used for ocean observations in various fields such as bathymetric survey, object detection, underwater communication, and current measurements. Herein we introduce a pressure-recording inverted echo sounder (PIES) which is one of the most powerful instruments, moored at seafloor for ocean observation in physical oceanography. The PIES can measure various kinds of oceanic phenomena (currents, mesoscale eddies, internal waves, and sea surface height variabilities) and support acoustic telemetry and pop-up data shuttle (PDS) system for remote data acquisition. In this paper, we review uses of PIES and describe present and prospective system of PIES including remote data acquisition toward (quasi) real-time data recovery. 음향은 수중에서 원거리 전파가 가능하여 수심 측량, 수중 물체 탐지, 수중 통신, 유속 측정 등 다방면에서 해양관측에 널리 사용되고 있다. 본 논문에서는 해저면 계류형태의 압력측정 전도음향측심기(Pressure-recording Inverted Echo Sounder, PIES)를 활용하여 관측 가능한 해양물리현상(해류, 중규모 소용돌이, 내부파, 해면고도변화 등)에 대해 서술한다. 이어서 PIES장비 회수 없이 음향을 활용한 원격 자료획득법, 자동 자료전송 팝업 부표(Pop-up Data Shuttle, PDS)를 활용한 최신의 원격 자동자료획득법을 소개하고, 향후 실현 가능한 (준)실시간 원격 자동자료획득법을 덧붙인다.
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