인공위성은 최첨단 기술로써 시공간적 관측제약이 적어 해양 사고에 효과적 대응과 해양 변동 특성 분석 등으로 각국의 국가 기관들이 위성 정보를 활용하고 있다. 하지만 고해상도 위성 관측 기반 해수면 온도 자료(Operational Sea Surface Temperature and Sea Ice Analysis, OSTIA)는 위성의 기기적, 또는 지리적 오류와 구름으로 인해 낮게 관측되거나 공백으로 처리되며 이를 복원하기까지 수 시간이 소요된다. 본 연구는 최신 딥러닝 기반 알고리즘인 LaMa 기법을 활용하여 결측된 OSTIA 자료를 복원하고, 그 성능을 기존에 이용되어 온 세 가지 영상처리 기법들의 성능과 비교하여 평가하였다. 결정계수(R²)와 평균절대오차(MAE) 값을 이용하여 각 기법의 위성 영상 복원 성 능을 평가한 결과, LaMa 알고리즘을 적용하였을 때의 R²과 MAE 값이 각각 0.9 이상, 0.5℃ 이하로, 기존에 사용되어 온 쌍 선형보간법, 쌍 삼차보간법, DeepFill v1 기법을 적용한 것보다 더 우수한 성능을 보였다. 향후에는 현업 위성 자료 제공 시스템에 LaMa 기법을 적용하여 그 가능성을 평가해 보고자 한다.

인공위성 관측 유의파고는 기후변화에 대한 해양의 반응을 이해하는데 널리 활용되므로 장기간의 지속적인 검 증이 필요하다. 본 연구에서는 1992년부터 2016년까지 25년 동안 북태평양과 북대서양에서 9종의 인공위성 고도계 관 측 유의파고의 정확도를 평가하고 오차 특성을 분석하였다. 위성 고도계와 부이 관측 유의파고 자료를 비교 분석하기 위하여 137,929개의 위성-실측 유의파고 일치점 자료를 생성하였다. 북태평양과 북대서양에서 위성 고도계 유의파고는 0.03 m의 편차와 0 . 27m의 평균제곱근오차를 보여 비교적 높은 정확도로 관측되고 있음을 확인하였다. 그러나 위성 고 도계 유의파고는 지역적인 해역 특성에 따라 오차의 공간 분포 특성이 상이하였다. 실측 유의파고에 따른 오차, 위도별 오차의 계절분포 및 연안으로부터 거리에 따른 오차를 분석하여 오차 요인을 파악하고자 하였다. 대부분의 위성에서 실측 유의파고가 낮을 때 과대추정되었으며 실측 유의파고가 높을 때 과소추정되는 경향이 나타났다. 고도계 유의파고의 오차는 겨울철에 증가되고 여름철에 감소되는 뚜렷한 계절변화를 보였으며 고위도로 갈수록 변동성이 증폭되었다. 연안 으로부터 거리에 따른 평균제곱근오차는 100 km 이상의 외해에서는 0 . 3m 이하로 높은 정확도를 보인 반면 15 km 이 내의 연안에서는 오차가 0 . 5m 이상으로 현저하게 증가하였다. 본 연구의 결과는 인공위성 고도계 자료를 활용하여 전 구 및 지역적인 해역에서 유의파고의 시공간 변동성 분석 시 각별한 주의가 필요함을 시사한다.

급격한 기후 변화와 해양 온난화에 의해 지난 수십 년 동안 파고의 변동성이 증가하였다. 상위 1% (또는 5%) 파고와 같은 극한 파고는 국지적인 해역 뿐만 아니라 전 지구 대양에서도 평균 파고에 비해 현저하게 증가하였다. 1991년부터 인공위성 고도계를 활용하여 유의파고를 지속적으로 관측하고 있으며 통계적 기법을 기반으로 100년 빈도 유의파고를 추정하기에 비교적 충분한 자료가 축적되었다. 이어도 해양과학기지에서 유의파고 극값을 추정하기 위하여 2005년부터 2016년까지 위성 고도계 자료를 활용하였다. 대표적인 극값 분석 방법인 Initial distribution Method (IDM) 와 Peak over Threshold (PoT)를 위성 도고계 유의파고 관측 자료에 적용하고 이어도 해양과학기지에서 관측된 실측 자료와 비교하였다. 이어도 해양과학기 관측 자료에 IDM과 PoT 기법을 적용하여 추정된 100년 빈도 유의파고는 각각 8.17 m와 14.11 m이며, 인공위성 고도계 관측 자료를 활용하였을 때는 각각 9.21 m와 16.49 m이었다. 관측 최대값과의 비교 분석에서 IDM을 활용한 분석은 유의파고 극값을 과소추정 하는 경향을 보였다. 이는 IDM 보다 PoT 기법이 유 의파고의 극값을 적절하게 추정하고 있음을 의미한다. PoT 기법의 우수성은 높은 유의파고가 발생하는 태풍의 영향을 받는 이어도 해양과학기지 실측 자료를 활용한 결과에서도 증명되었다. 또한 PoT 기법으로 추정된 유의파고 극값의 안정성은 고도계 자료의 감소에 따라 저하될 수 있음을 확인하였다. 인공위성 고도계 자료를 활용하여 유의파고 극값 추정시 발생할 수 있는 한계점과 인공위성 자료를 검증할 수 있는 자료로써 이어도 해양과학기지 관측 자료의 중요성에 대하여 논의하였다.

지난 수십년 동안 인공위성을 통해 광범위하고 주기적으로 관측된 해수면온도 자료를 사용하여 일별 해수면온도 합성장이 생산되고 있으며 기후변화 감시와 해양 대기 예측 등 다양한 목적으로 활용되어 왔다. 본 연구에서는 지역적인 해역에서 최적화된 활용을 위해 한반도 주변해역에서 해수면온도 합성장 자료의 정확도 평가와 오차 특성 분석을 수행하였다. 2016년 1월부터 12월까지 이어도 해양과학기지 관측 수온 자료를 활용하여 4종의 다중 인공위성 기반 해수면온도 합성장 자료(OSTIA (Operational Sea Surface Temperature and Sea Ice Analysis), OISST (Optimum Interpolation Sea Surface Temperature), CMC (Canadian Meteorological Centre) 해수면온도 및 MURSST (Multi-scale Ultra-high Resolution Sea Surface Temperature))를 비교하여 각 해수면온도 합성장의 정확도를 평가하였다. 이어도 해양과학기지 수온 자료에 대하여 각 해수면온도 합성장은 최소 0.12oC (OISST)와 최대 0.55oC (MURSST)의 편차와 최소 0.77oC (CMC 해수면온도)와 최대 0.96oC (MURSST)의 평균 제곱근 오차를 나타냈다. 해수면온도 합성장 사이의 상호 비교 결과에서는 −0.38-0.38oC의 편차와 0.55-0.82oC의 평균 제곱근 오차의 범위를 보였으며 OSTIA와 CMC 해수 면온도 자료가 가장 작은 오차 특성을 보인 반면 OISST와 MURSST 자료는 가장 큰 오차 특성을 나타내었다. 이어도 해양과학기지와 가장 가까운 지점에서 해수면온도 합성장 자료를 추출하여 시계열을 비교한 결과에서는 이어도 해양과학기지 관측 수온 뿐만 아니라 모든 해수면온도 합성장 자료에서 뚜렷한 계절 변동을 보였으나 봄철 해수면온도 합성장은 이어도 해양과학기지 관측 수온에 비해 과대추정되는 경향이 나타났다.

극궤도 위성(Aura)에 탑재되어 운용 중인 Ozone Monitoring Instrument (OMI)를 이용하여 동아시아 지역에 대한 등가 람버시안 반사도(Lambertian Equivalent Reflectance; LER)를 유도하였다. 본 연구의 LER 기후값(2004년 10월 -2007년 9월)은 기존 OMI 및 MODIS 결과와 다음 대기환경 변수의 관점에서 비교분석되었다. 파장(자외선, 가시광선), 지표 특성(육지, 해양), 그리고 구름 제거. 자외선 및 가시광선 파장역(328-500 nm)에서 산출된 LER은 최소 반사도뿐만 아니라 세 종류 하위 평균(1, 5, 10% 이내)으로 산출되었다. 이들 중에 10% 평균값이 OMI 결과와 가장 잘 일치하였다. 여기서 상관계수는 0.88, 평균 제곱근 오차는 1.0%. 그리고 평균 편차는 −0.3%이었다. 10% 평균값과 기존 OMI LER값은 해양에서 가시광선에 비하여 자외선 영역에서 큰(~2%) 반면에 육지에서는 작게(~1%) 나타났다. 또한 파장 및 지표 특성에 따른 LER 변동폭은 육지 및 가시광선 조건에서, 특히 만년설 및 사막 지역에서 크게 나타났다(~3%). 최소 반사도값은 해양 및 육지의 표본 지역에서 MODIS에 비하여 약 1.4% 과대 산출되었다. 이러한 원인은 고해상도 MODIS 자료에서의 효과적인 구름 제거에 있다고 분석되었다. MODIS에 대한 10% 평균값의 상대 오차는 기존 OMI 산출물에 비하여 해양에서 작았으나(−0.6%) 육지에서는 컸다(1.5%). OMI 산출물 경우에 육지에서의 작은 상대 오차는 Landsat 자료 이용한 효과적인 구름 제거에 있다고 추정되었다. 본 연구는 정지궤도 환경위성(예, GEMS) 관측을 이용한 지면반사도 산출에 기여할 것으로 기대된다.

전세계적으로 일사계 비교관측 기술은 급격히 발전하고 있지만 국내의 경우 일사 비교관측 표준지침을 준비하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 국내 기상 및 지리적 환경을 고려하여 전천일사계의 비교관측 절차를 정립하였다. 2017년 아시아 지역 복사센터에서는 국가표준 일사계들의 비교관측을 통해 일사계 보정이 이루어졌다. 이때 검교정된 기상청 기준기를 이용하여 기상청의 부기준기들과 강릉원주대의 전천일사계의 비교관측 및 검교정이 수행되었다. 비교 관측 및 검교정은 2018년 10월 24일부터 10월 25일(2일)까지 수행되었으며 비교관측자료를 분석하여 오차분석 및 검교정을 수행하였다. 보정전 비교관측에 따르면, 전천일사계 부기준기들(B-J)은 기상청 전천일사계 기준기(A)를 기준으로 ±12.0Wm−2 이하의 편차가 나타났고 B와 I 전천일사계는 ±4.0Wm−2 미만의 작은 편차를 보였다. 태양 복사량이 450 Wm−2 이상인 자료들을 이용하여 감도정수의 보정값을 계산하였다. B와 I 일사계(오차 ±0.5Wm−2 이하)를 제외한 일사 계들(오차 ±5Wm−2 이상)은 0.08-0.16 μV (Wm−2)−1 감도정수 변경이 적용되었다. C 일사계는 감도정수의 변화가 가장 컸으며 감도정수는 −0.16 μV (Wm−2)−1으로 보정하였다. 비교관측에 참가한 9종의 기준기 및 부기준기들의 최종 관측오차는 0.06Wm−2 (0.08%) 이하였으며 허용범위인 ±1.00% (±4.50Wm−2 )로 검교정되었다.

본 연구에서는 서해 연안에서의 실측-위성 해수면온도 차이를 규명하고 그 특성을 분석하기 위해 GCOM-W1/ AMSR2 마이크로파 해수면온도 자료와 서해 연안에 위치한 덕적도, 칠발도, 외연도 해양기상 부이의 실측 수온 자료를 활용하여 2012년 7월부터 2017년 12월까지 총 6,457개의 일치점 자료를 생산하였다. 5년 이상의 덕적도, 칠발도, 외연도 해양 부이 수온 자료와 AMSR2 해수면온도를 비교하여 정확도를 제시하였다. 마이크로파 위성 해수면온도와 현장 관측 부이 해수면온도 간의 차이는 풍속과 수온 등 환경 요인에 대한 의존성을 가지는 것으로 나타났다. 낮시간 풍속이 약할 때 (<6 ms−1 ) AMSR2 해수면온도는 실측 해수면온도보다 높게 산출되며, 밤시간에 대해서는 풍속이 커질수록 양의 편차가 증가함을 밝혔다. 또한 AMSR2 해수면온도와 실측 해양부이 수온 간의 차이가 증가하는 경향은 낮은 온도에서 마이크로파 센서의 민감도의 저하와 육지에 의한 자료오염과 관련이 있는 것으로 나타났다. 실측-위성 해수면온도 차이를 월별로 도시해본 결과, 마이크로파 위성 해수면온도의 편차는 강한 바람이 부는 겨울철에 가장 커진다고 알려져 있던 기존의 경향성과는 달리 덕적도, 칠발도 부이에서는 여름철 가장 큰 해수면온도 편차값이 나타났다. 이러한 차이는 부이의 위치에 따른 조석 혼합의 공간적 차등에 기인한 것으로 사료된다. 본 연구는 인공위성 합성장에 기여도가 높은 마이크로파 위성 해수면온도를 사용할 때 한반도 서해안에서 발생할 수 있는 문제점과 제한점을 제시하였다.

강수는 기상학, 농업, 수문학, 자연재해, 토목 및 건설 등 분야에서 매우 중요한 기상 변수들 중 하나이다. 최근 이러한 강수를 탐지하고, 측정 및 예보를 하기 위해서 위성원격탐사기술은 필수적이다. 따라서 본 연구에서는 미국항공우주국(National Aeronautics and Space Administration, NASA)에서 발사한 전 지구 강수 관측 위성인 GPM 위성을 기반으로 다양한 자료와 합성된 강수 자료인 IMERG 자료의 정확도를 한반도, 특히 남한지역에 대해 지상관측자료와 비교분석 하였다. 기상자동관측 장비인 AWS의 관측 강수량을 검증 자료로 사용하여, 2016년 1월부터 12월까지 1년간의 기간 동안 한반도의 육상부분에 대하여 IMERG의 월 강수량 자료를 비교 검증하였다. 잘 알려진 대로 위성은 해안가와 섬 지역 같은 부분에서 단점이 있지만, 별도로 비교 분석하였다. 위성 자료인 IMERG와 지상 관측 자료인 AWS를 비교한 결과, 상관계수가 0.95로 높은 상관성을 보였으며, Bias, RMSE의 오차 비교에서도 각각 월 15.08 mm, 월 30.32 mm의 낮은 오차를 산출하였다. 해안지역에서도 육상지역과 마찬가지로 0.7 이상의 높은 상관계수를 산출하며, 강수 자료로서 IMERG의 신뢰도를 검증하였다.

해상풍은 장기간동안 인공위성 산란계와 마이크로파 복사계를 주로 활용하여 관측되어왔다. 반면 위성 고도계산출 풍속 자료의 중요성은 산란계의 탁월한 해상풍 관측 성능으로 인해 거의 부각되지 않았다. 인공위성 고도계 풍속 자료는 해수면고도를 산출하기 위한 해상상태편차(sea state bias) 보정항의 입력 자료로서 활용됨에 따라 높은 정확도가 요구된다. 본 연구에서는 인공위성 고도계(GFO, Jason-1, Envisat, Jason-2, Cryosat-2, SARAL) 풍속을 검증하고 오차 특성을 분석하기 위하여 이어도 해양과학기지와 마라도, 외연도 해양기상부이의 풍속 자료를 활용하여 2007년 12월부터 2016년 5월까지 총 1504개의 일치점 자료를 생성하였다. 해양실측 풍속에 대한 고도계 풍속은 1.59 m s−1의 평균 제곱근오차와 −0.35 m s−1의 음의 편차를 보였다. 해양실측 풍속에 대한 고도계 해상풍 오차를 분석한 결과 고도계 해상풍은 풍속이 약할 때 과대추정되며 풍속이 강할 때 과소추정되는 특징을 보였다. 위성-실측 자료 간의 거리에 따른 고도계 풍속 오차를 분석한 결과 구간별 오차의 최댓값과 최솟값의 차는 거리에 따라 점차 증가하였다. 고도계 풍속의 정확도 향상을 위하여 분석된 오차 특성을 기반으로 보정식을 유도한 후 고도계 풍속을 보정하였다. 보정 전후의 풍속 자료를 활용하여 해상상태편차를 산출하였으며 Jason-1의 해상상태편차에 대한 해상풍 오차 보정의 영향을 확인하였다.

지면반사도 정보는 열평형 및 환경/기후 모니터링에 중요하다. 본 연구에서는 정지궤도위성의 Geostationary Environment Monitoring Spectrometer (GEMS) 관측에서 300-500 nm 파장 영역의 지면반사도 산출 시에 오차 유발 요 소에 대한 민감도를 조사하였다. 장차 GEMS 지면반사도 산출 시에 오차 분석을 위하여 극궤도 위성의 MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS; 공간 해상도 1 km×1 km) 자료 및 Ozone Mapping Instrument (OMI; 12 km×24 km) 자료 그리고 복사전달모델 수치실험도 분석에 사용하였다. 본 연구에서 오차 유발 요소는 구름, 레일리 산란, 에어로졸, 오존 그리고 지면 특성이다. GEMS 저해상도(8 km×7 km)에서의 구름 탐지율은 MODIS 대비 약 79% 이었으나, GEMS 화소의 운량이 40% 이하에서는 상대적으로 낮았다. 이러한 경향은 구름 이외의 다른 효과(에어로졸, 지면 특성)로 인하여 주로 발생하였다. RGB 영상과 복사전달모델 계산을 기초로 조사된 레일리 산란 효과는 육지에 비하여 해양 지역에서 뚜렷하였다. 지면반사도가 0.2보다 작은 경우에 위성관측 대기상단 반사도는 에어로졸 양에 비례 하였으나, 0.2보다 큰 경우에는 그 반대 경향을 보였다. 또한 에어로졸 양에 의한 지면반사도 산출 오차는 자외선 영역 에서 파장에 따라 급격하게 증가하였으나, 가시광선에서는 일정하거나 다소 감소하였다. 오존 흡수는 자외선 영역(328- 354 nm) 중 328 nm에서 가장 크게 나타났다. 지면반사도가 0.15인 육지 경우에 음의 오존전량 아노말리(-100 DU)로 인한 지면반사도 산출 오차는 +0.1이었다. 본 연구는 GEMS 위성관측을 이용한 지면반사도 원격탐사의 정확도를 높이 는데 기여할 수 있다.

In general, the design concepts of earth-observation satellites are established depending on the purposes of utilization such as commercial imagery business, public services, scientific research. Nowadays, The lightweight satellite structure is considered as an effective method for developing the earth-observation satellite. This paper introduces a design concept of the lightweight satellite structure for the constellation of earth-observation satellites. The modular design of the satellite structure is applied to save manpower and shorten the AIT process, in addition, a propulsion module is adopted to allow a hydrazine propulsion system to be installed on the satellite. The finite element method is used for the structural analysis of the satellite. The axial and lateral frequency requirements of satellite structure were verified by mode analysis. also, the margin of safety of satellite structure parts were satisfied with design requirements. As a result, the structural integrity of the suggested satellite structure is verified by mode analysis and static analysis.

본 연구에서는 위성관측 표면온도 및 해당 온도경향의 불확실성을 조사하기 위하여 북반구(30-90˚N) 해양 지역에서 2003-2014년 4월 16-24일 기간에 세 종류의 위성관측 자료(MODIS IST, AIRS/AMSU SST, AIRS only SST)를 상호 비교하였다. AIRS/AMSU 표면온도값에 비하여 MODIS는 해빙과 해수의 경계지역에서 계통적으로 최대 1.6 K 높은 반면에, 해빙 지역에서는 2 K 낮았다. 이러한 주요 원인은 표면온도 산출알고리즘의 해표 정보(e.g., 해빙 탐지)를 위하여 MODIS는 적외 채널만을 사용하는 반면에, AIRS/AMSU는 마이크로파 및 적외 채널을 함께 사용하는 데에 있다. 미국 항공우주국(NASA's Goddard Space Flight Center; NASA/GSFC)은 AMSU-A의 노후화를 대비하기 위하여 AIRS/AMSU 알고리즘을 일부 수정하여 AIRS only 알고리즘을 개발하였다. AIRS/AMSU와 AIRS only 표면온도 사이에 평균 제곱근 오차(RMSE)값은 30-90˚N 해양 지역에서 0.55 K이며, 편차(bias)는 0.13 K이었으며, 해빙/해수 경계 지역에서는 이들 차이가 더 크게 나타났다. 해빙 경계지역에서 AIRS/AMSU와 AIRS only 간의 차이가 다른 지역에 비하여 큰 이유는 AIRS only 알고리즘이 AMSU 마이크로파 자료 대신에 GCM (NOAA Global Forecast System) 온도 산출물을 사용하는 데에 있다. 세 종류의 위성관측 표면온도 자료는 70-80˚N 위도대에서 유의적인 온도증가(0.23-0.28Kyr-1)를 보였다. 위성관측 표면온도들 간에 계통적인 불일치는 같은 방향(온도증가 또는 온도감소)으로 해당 온도경향 값들 간의 차이에 영향을 줄 수 있다.

2011년 7월 26일 서울은 장마에 동반된 기록적인 대류성 집중호우로 인해 약 2천5백억 원 이상의 재산피해와 57명(사망자)의 인명손실이 발생되었고, 2012년 8월 27일 15호 태풍 볼라벤에 동반된 집중호우로 광주광역시에는 보다 약한 집중호우와 강풍을 동반하여 피해는 상대적으로 적게 발생시켰다. 위의 사례에 대해 KLAPS(기상청 국지분석 및 예측시스템)을 사용하여 집중호우 시 다른 물리적 요소들에 의한 중규모 과정들의 조사 및 분석을 수행하였다. 이것은 레이더관측과 천리안 위성관측 자료로부터 강우강도를 도출하는데 호조건의 전형적인 중규모 시스템이기 때문에 선택되었으며, 두 사례는 모두 집중호우 발생에 좋은 환경임을 보였다. 2011년 장마에 동반되어 서울에 나타난 사례에서 레이더와 천리안의 정량적인 강우강도를 지상강우계 관측과 비교했을 때, 최대 관측값이 85 mm/hr 이상이 나타난 시점에 비해 약 50 mm/hr 이상이 과소 추정되는 차이가 나타났으나, 레이더 강우강도는 35 mm/hr의 차이와 천리안 강우강도는 60 mm/hr의 차이를 보였다. 그러나 2012년 8월 27일 15호 태풍 볼라벤에 동반되어 광주광역시에 나타난 강우강도와 지상강우강도의 경향은 위의 사례와 유사하게 나타났으며, 정량적인 강우강도 차이는 최대 관측값이 17 mm/hr 이상이 나타난 시점에 비해 약 10 mm/hr 이상이 과소 추정되는 차이가 나타났으나, 레이더 강우강도는 5 mm/hr의 차이와 천리안 강우강도는 10 mm/hr의 차이를 보였다. 이것은 태풍 볼라벤에 의한 집중호우가 상대적으로 약했기 때문이었다. 두 사례에 대해 레이더 강우강도와 천리안 강우강도는 지상강우강도와 시계열적으로 비교했을 때, 모두 유사한 경향을 보였다.

열대강우관측(TRMM) 위성에 탑재된 두 독립적인 기기인 마이크로파 센서(TMI)와 강수레이더(PR)를 통해 추정된 지표에서의 강우강도와 강수 관련 변수들을 네 개의 주요 열대해양에서 비교하였다. 해수면의 온도가 가장 높은 서태평양에서 가장 많은 강수구름이 발생하며, 이는 동태평양과 대서양 보다 1.5배 많은 빈도수이다. 반면 대류형과 혼합형에서 동태평양이 가장 강한 강우강도를 나타냈으며, 전체 강수 화소에 대해서는 대서양이 가장 강한 강우강도를 보였다. 한편 PR의 강우강도를 참값으로 볼 때 TMI의 강우강도의 편향은 강수유형과 지역에 따라 그 크기가 매우 다르게 나타났다. 더욱이 강수유형별 편향은 서로 다른 부호를 보였다. 특히 이 연구에서 선정한 열대해양들은 비교적 유사한 지구물리적 환경을 가지고 있지만, 그 편향의 크기가 지역에 따라 2배 이상의 차이가 일어났다. 따라서 마이크로파로부터 추정된 강수량에 대한 검증은 강수유형별 및 지역적으로 수행되어야 하며, 또한 국지적 강수 특성을 고려한 보다 정교한 TMI 알고리즘의 개발 및 개선이 필요함을 의미한다.

이 연구는 TRMM(Tropical Rainfall Measuring Mission) 위성의 강수레이더인 PR(Precipitation Radar)의 5년간 (2002-2006) 6-8월 동안의 산출물을 분석하여 한반도 주변 지역과 동아시아의 아열대 및 열대 지역의 강우와 강우구름의 연직 구조 특성을 강우유형별로 분류하여 조사하였다. 한반도 주변 지역은 12.2%의 대류형 강우 비율로 다른 지역과 비교하여 약 6% 작았으며, 단위면적당의 강우 발생 빈도는 특히 열대지역의 50% 정도였다. 또한 한반도 주변 지역은 대류형에서 40% 더 강한 강우강도(10.4 mm/h)를 만들어내며, 층운형의 경우 세 지역 모두 비슷한 강우강도를 나타냈다. 평균적으로 강우강도는 운정고도와 비례하는 관계를 보였다. 레이더 반사도의 연직 구조를 통해 한반도 주변의 대류운은 연직적으로 매우 발달한 구름으로 더 높은 강우강도와 연관되어 있었다. 특히 열대지역의 대류형 강우구름들은 약 5 km의 고도 이하에서 지표에 접근함에 따라 수적들의 충돌병합에 의해 뚜렷한 레이더 반사도의 증가를 보였으며, 층운형 강우구름들은 더욱 뚜렷한 밝은 띠를 갖고 있었다. 한편 대류형에서 레이더 반사도의 첫 번째 경험직교함수 구조는 세 지역이 매우 비슷하지만, 두 번째 경험직교함수는 조금 다른 모습을 보였다. 한반도 주변 지역과 열대지역은 각각 상층과 하층에 큰 변동성을 보였다.

본 연구에서는 하계 냉수대 발생과 관련하여 2007년 6월과 8월의 현장 및 위성에서 관측한 NOAA 해양표면수온과 SeaWiFS 해색 영상 및 QuikScat 자료를 이용하여 동해 남부해역의 수온과 클로로필 a 농도의 단기 변동과 바람을 살펴보았다. 특히, 동한난류 해역의 수온과 Chl-a의 공간적인 분포에 주목하였다. 현장관측 자료의 분석 결과, 울산 부근의 연안용승이 발생 이전인 6월의 클로로필 a 농도의 피크는 전체 조사 정점에서 50m 층에 보였고, 8월의 그 피크는 육지에 근접한 정점 4와 5에서는 10m 그리고 그 외 정점은 30m 층에 나타났지만 정점 5를 제외하고 그 농도는 6월보다 낮게 나타났다. 결과적으로, 클로로필 a 농도의 피크는 농도 차이는 있지만 8월이 6월보다 20-40m 얕은 층에 형성되었고, 이것은 남풍계열의 바람에 의한 연안용승으로 하부층의 영양염 공급 등과 관계하는 것 같다. 위성관측 수온과 클로로필 a 농도는 음의 상관관계를 보였고, 냉수가 발생한 곳에서 클로로필 a 농도는 고농도를 나타내었다. 또한, 남풍계열의 바람에 의한 영향과 동한난류의 이안은 연안에서 발생한 냉수와 Chl-a 등을 외해로 이동시키는 역할을 하였다.

본 연구에서는 하계 냉수대 발생과 관련하여 2007년 6월과 8월의 현장 및 위성에서 관측한 NOAA 해양표면수온과 SeaWiFS 해색 영상 및 QuikScat 자료를 이용하여 동해 남부해역의 수온과 클로로필 a 농도와의 단기 변동과 바람을 살펴보았다. 특히, 본 논문에서는 동한난 류 해역의 수온과 Chl-a의 공간적인 분포에 주목하였다. 현장관측 자료의 분석 결과, 울산 부근의 연안용승이 발생 이전인 6월의 클로로필 a 농 도의 피크는 전체 조사 정점에서 50m 층에 보였고, 8월의 그 피크는 육지에 근접한 정점 4와 5에서는 10m 그리고 그 외 정점은 30m 층에 나타 났지만 정점 5를 제외하고 그 농도는 6월보다 낮게 나타났다. 결과적으로, 클로로필 a 농도의 피크는 농도 차이는 있지만 8월이 6월보다 20-40m 얕은 층에 형성되었고, 이것은 남풍계열의 바람에 의한 연안용승으로 하부층의 영양염 공급 등과 관계하는 것 같다. 위성관측 수온과 클로로필 a 농도는 음의 상관관계를 보였고, 냉수가 발생한 곳에서 클로로필 a 농도는 고농도를 나타내었다. 또한, 남풍계열의 바람에 의한 영향 과 동한난류의 이안은 연안에서 발생한 냉수와 Chl-a 등을 외해로 이동시키는 역할을 하였다.