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.

해수 속의 용존 유기·무기물과 플랑크톤 등의 상호 작용은 해수의 색과 광학적 특성을 결정한다. 동중국해에 위치한 이어도 해양과학기지(I-ORS) 주변의 해역은 서쪽으로 양자강 저염수, 남쪽으로 대마 난류에 영향을 받아 한반도 주변의 해수 순환과 광특성 변동 연구에 적합하다. 본 연구에서는 MODIS/Aqua로 관측한 위성 원격 반사도와 NOMAD 실측 원격 반사도를 이용하여 2016년 1월부터 2020년 12월까지 I-ORS 주변의 해수의 원격반사도를 스펙트 럼 특성에 따라 23가지의 유형으로 분류하였으며, 이어도 해양 과학기지 주변 해역(d ≤ 10 km)의 위성 일치점 자료 59,532개를 이용하여 연구 해역 수형의 계절 변동 특성을 제시하였다. 각 관측 지점에서의 원격 반사도 스펙트럼은 분 광 각도법을 이용하여 기준 스펙트럼과의 유사도를 비교함으로써 가장 근접한 기준 수형으로 분류 하였으며 분광 유사 도가 10o 이내일 때만 유의미하다고 판단하였다. 연구 기간내 I-ORS 주변 해역에서는 상대적으로 맑은 해역에서 잘 나 타나는 수형이 50% 이상으로 가장 빈번하게 관측되었다. 계절별 수형의 도수분포에서 여름과 겨울의 분포 양상이 다르 게 나타났고, 특히 여름에는 맑은 해수에서 주로 나타나는 7 이하의 수형이 주로 출현한 반면에 겨울에는 전체 4% 미 만으로 존재하였다. I-ORS 주변을 비롯한 동중국해의 수형의 공간 분포 특성을 고려할 때 I-ORS는 해수 수형의 전이 대에 위치한 것으로 판단된다. 본 연구는 한반도 연안에서의 수형 변동을 분석함으로써 해수의 광학 특성 이해을 이해 하고 인공위성 해색 변수의 정확도 향상을 위한 토대 마련에 기여할 것으로 기대된다.

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.

염분은 해양의 밀도를 결정하는 중요한 변수이자 전지구 물의 순환을 나타내는 주요 인자 중 하나이다. 해상 염분 관측은 선박을 이용한 현장조사, Argo 플로트, 부이를 통한 조사가 주로 수행되어 왔다. 2009년 염분관측 인공위 성이 발사한 이래로, 위성 염분자료를 이용하여 전 지구 해역에서 표층 염분 관측이 가능해졌다. 그러나 위성 염분자료는 다양한 오차를 포함하기 때문에 연구 자료로 활용하기에 앞서 정확도 검증과정이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 2015년 4월부터 2020년 8월까지 Soil Moisture Active Passive (SMAP) 위성 염분자료와 이어도 해양과학기지에서 제공하는 실측 염분자료 간의 정확도 및 오차특성을 비교 분석하였다. 총 314개의 일치점을 생산하였으며, 염분의 평균제 곱근오차 및 평균편차는 각각 1.79, 0.91 psu로 제시되었다. 전반적으로 위성 염분이 실측 염분보다 과대추정 되는 것으로 나타났다. 위성 염분의 오차는 계절, 표층 수온, 풍속과 같은 다양한 해양 환경적 요인에 의존성을 보였다. 여름철 위성 염분과 실측 염분의 차이는 0.18 psu 이하로 저수온보다는 고수온에서 위성 염분의 정확도가 증가하였다. 이는 센서의 민감도에 따른 결과였다. 마찬가지로 5 m s−1 이상 풍속 조건에서 오차가 줄어들었다. 본 연구결과는 연안에서 위성 염분자료를 활용할 경우에는 특정한 연구 목적에 적합한지 확인하여 제한적으로 사용하여야 함을 제시한다.

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.

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.

인공위성영상을 이용한 해양정보 추출을 위하여 SAR 위성영상을 이용한 해수유동 정보 추출을 연구하였다. SAR(Synthetic Aperture Radar) 위성영상의 도플러 쉬프트 정보를 이용한 해수유동 정보 추출은 적용기술의 근본적 한계로 인하여 실제 유속이 아니라 위성궤도의 법선방향에 대한 유속장도만을 제시하는 문제가 있다. 이러한 한계 및 문제점을 극복하기 위하여 본 연구에서는 위성영상 촬영과 동일한 시간에 동일한 해역에서 해수유동을 관측하고, 관측된 해수유동 정보를 이용하여 위성영상에서 추출된 해수유동 정보를 보완 검증하였다. 위성영상 추출 해수유동정보의 위성궤도 법선방향 유속강도는 관측된 해수유동 유향분포도에 근거하여 실제 해수유동 유향에 맞게 보정될 수 있었으며, 보정된 해수유동 정보는 실제 해수유동 분포를 잘 반영할 수 있었다.

High concentration of chlorophyll a occurred around the Ulleung Warm Eddy off Ulleung Island in the East Sea of Korea in spring season. The abnormal distributions of chlorophyll a were captured by satellite remote sensing and measured field data. The temporal and spatial scale of the abnormal distributions were around 20 days and 50km diameter off Ullung Island. The anomalies were quantified by estimated chlorophyll a derived from OCM and SeaWiFS ocean color data from 2000 to 2004. The origin of abnormal high concentrations was estimated by this study. It was that suspended material discharged from the Nakdong River and the coastal water located in the southeastern part of Korean Peninsula moved to northeastern coast, and then moved to off Ullung Island. The high chlorophyll a concentrations including inorganic materials were accumulated by anticyclonic eddy such as the Ullung Warm Eddy around Ullung Island in the East Sea of Korea in spring season.

Variations in phytoplankton concentrations result from changes of the ocean color caused by phytoplankton pigments. Thus, ocean spectral reflectance for low chlorophyll waters are blue and high chlorophyll waters tend to have green reflectance. In the Korea region, clear waters and the open sea in the Kuroshio regions of the East China Sea have low chlorophyll. As one moves even closer to the northwestern part of the East China Sea, the situation becomes much more optically complicated, with contributions not only from higher concentrations of phytoplankton, but also from sediments and dissolved materials from terrestrial and sea bottom sources. The color often approaches yellow-brown in the turbidity waters (Case Ⅱ waters). To verify satellite ocean color retrievals, or to develop new algorithms for complex case Ⅱ regions requires ship-based studies. In this study, we compared the chlorophyll retrievals from NASA's SeaWiFS sensor with chlorophyll values determined with standard fluorometric methods during two cruises on Korean NFRDI ships. For the SeaWiFS data, we used the standard NASA SeaWiFS algorithm to estimate the chlorophyll a distribution around the Korean waters using Orbview/ SeaWiFS satellite data acquired by our HPRT station at NFRDI. We studied to find out the relationship between the measured chlorophyll a from the ship and the estimated chlorophyll a from the SeaWiFS satellite data around the northern part of the East China Sea, in February, and May, 2000. The relationship between the measured chlorophyll_a and the SeaWiFS chlorophyll_a shows following the equations (1) in the northern part of the East China Sea. Chlorophyll_a=0.121Ln(X) + 0.504, R2 = 0.73 (1) We also determined total suspended sediment mass (SS) and compared it with SeaWiFS spectral band ratio. A suspended solid algorithm was composed of in-situ data and the ratio (LWN(490 nm)/LWN(555 nm)) of the SeaWiFS wavelength bands. The relationship between the measured suspended solid and the SeaWiFS band ratio shows following the equation (2) in the northern part of the East China Sea. SS=-0.703 Ln(X) + 2.237, R2 = 0.62 (2) In the near future, NFRDI will develop algorithms for quantifying the ocean color properties around the Korean waters, with the data from regular ocean observations using its own research vessels and from three satellites, KOMPSAT/OSMI, Terra/MODIS and Orbview/SeaWiFS.