CONTENTS
8) PRR 600
- PRR 600 system (Ed unit, Lu unit, connect cable, underwater cable, deck unit, RS 232 cable, frame, notebook, charge adapter), 공구, 밧줄, PRR software
9) LW-1800 Spectroradiometer
- LW-1800 system (underwater unit, underwater cable, deck unit, RS 232 cable, connect cable, battery (12V))
10) 기타
- 필기구, 비닐장갑, pipet전지, 목장갑, 밧줄, 호스, Secchi disk, GPS, disket, 쭉쭉 이 종류별, 2ℓ plastic 계량컵
수심별, 양동이, 바가지, weight, 공구상자, silicon
greese, DR, WD, ECC, 테이프, cable tie, label, 노트, 코드 커넥터, 트랜스, 건전지 (quantummeter), Niskin bottle (+messenger) or electric pump + 호스, 각종 software, 수심측정기, tissue,킴타올즈, 킴와이프스, tester, 각종 instrument
manual, 액체질소 탱크제 3 절 OCTS 관측자료의 검증
OSMI가 발사된 이후 센서의 검증 및 보정을 위한 전 단계 과정으로 OSMI의 검증 및 보정의 문제점을 분석하고 보정에 따른 관측방법과 검증 기술을 확보하기 위해 본 연구에서는 OCTS 관측자료를 현장관측 자료와 비교하였다.
1997년 4월과 5월 동해와 황해의 현장조사를 통해 얻어진 현장관측자료와 OCTS의 분석자료를 바탕으로 얻어진 Fig. 3-6과 Fig. 3-7은 OCTS 엽록소를 현장 관측일과 관측시간에 의해 비교한 것으로 Fig. 3-6은 현장관측 조사지점을 나타낸 것이며, Fig. 3-7은 분석된 엽록소 농도를 비교한 것이다. 현장관측자료와 일치되는 OCTS 영상 자료의 분석은 구름의 영향을 받지 않는 자료를 확보하여야 하고 현장 관측시 위성이 현장관측지점을 통과하는 시각과 동일한 정점의 자료를 확보하여야 하지만 현장조사의 조사선 운행은 광범위한 조사해역의 위치에 의해 동일한 관측시 각의 자료를 확보하기 어렵다.
Fig. 3-6에서 얻어진 조사정점은 위성자료를 획득한 영상의 엽록소 추출 정점에 서 현장조사가 이루어진 정점만을 나타낸 것이며, 각 정점의 관측시간이 위성통과 시각과 비교되어 제시된 것이다. 황해의 경우 양자강 수의 영향이 제주도 동부해역 에 나타나는 지점이 관측된 결과이며, 황해 중부해역의 조사정점이 위성자료와 비 교되었다.
OCTS가 현장조사 정점을 통과하는 시각을 기준으로 현장조사 관측시간과의 오 차를 비교하여 위성 통과시각 이전에 관측된 정점은 마이너스 시각으로 위성 통과 시각 이후에 관측된 정점은 플러스 시각으로 표기하여 Fig. 3-7에 제시하였다. 각 정점에서 얻어진 현장관측 엽록소 농도와 OCTS 알고리듬을 통해 계산된 엽록소 농도의 관계를 Fig. 3-7에서 살펴보면, 황해는 동해에 비해 4.8247 mg/m3의 RMSE (Root Mean Squar Error)를 나타내고 있어서 위성자료에 의한 관측치 현장관측치 에 대한 오차가 크게 나타나는 것을 알 수 있다.
동해의 경우 RMSE가 0.3245 mg/m3을 나타내고 있어서 황해에 비해 낮은 오차 를 나타내고 있으나, 동해는 위성관측 엽록소 농도 범위가 0 - 2 mg/m3 황해는 0 - 15 mg/m3의 농도 범위를 나타내고 있어서 황해에서의 OCTS 위성관측에 의한
Fig. 3-6 Sampling points for the validation of OCTS chlorophyll-a (a) East Sea (b) Yellow Sea .
(a)
(b)
Fig. 3-7 Comparison between the in situ chlorophyll-a and OCTS chlorophyll-a in the Yellow Sea and Esat Sea.
오차가 큰 범위로 나타나고 있다. 이는 위성자료와 현장관측 시간의 차이에 의한 오차로 판단할 수 있는데 황해에서 관측된 OCTS 엽록소와 현장 관측치와의 관측 시간 차이가 32 시간의 차이가 있어서 황해에서 얻어진 엽록소의 농도에 차이가 발 생하였다고 판단할 수 있다. 반면에 동해에서도 26 시간 또는 33 시간 이후에 현장 조사된 엽록소 농도가 비교되었으나 이들 관측 및 현장조사 결과는 낮은 오차를 나 타내고 있다.
또한, 다른 오차의 원인은 황해의 경우 Case 2 water에 해당하는 해역으로 부유 사의 농도가 높고 육상에서 유입되는 용존유기물의 흡광 특성에 영향을 받기 때문 에 황해에서 OCTS 엽록소 알고리듬을 적용하여 얻은 엽록소 농도는 현장관측치 보다 높게 나타난다. 부유사와 용존유기물에 의한 훕광과 산란 특성을 고려한 Case 2 water 알고리듬의 개발이 연구되고 있으나, 아직 해색 원격탐사그룹에서 적절한 Csae 2 water 알고리듬을 제시하지 못하고 있는 실정이다.
동해와 황해에서 얻어진 현장관측치와 OCTS 위성자료를 분석하여 얻은 비교 결과는 OSMI의 검증 및 보정을 위해 다음과 같은 연구결과를 제안할 수 있다.
첫째, 황해의 경우 아직 부유사 농도와 용존유기물의 영향을 고려한 엽록소 알 고리듬에 제안되지 않은 해역으로 OSMI의 엽록소 알고리듬을 적용하여 얻은 결과 를 비교-검증하기에는 부적합한 해역으로 수중 광학 조사를 바탕으로 한 수중 광학 특성을 반영한 수면 위로 올라오는 광량 (Lu)과 태양의 위치에 의해 보정된 Lwn (Normalized water leaving radiance)를 수중 구성물질의 정량적인 농도와 비교하여 해석하는 것이 바람직하다.
둘째, OSMI의 센서 보정이 이루어지고 위성으로부터 영상신호를 수신하여도 황 해 해역의 엽록소를 정량적으로 제시하여 결과를 나타내기에는 많은 오차 요인이 포함되어 있다. 계절적으로 춘계의 황사현상은 대기의 산란에 의해 해색관측 자료 를 해석하는데 적합한 대기보정 알고리듬을 요구하게 되며, 황해의 부유사와 용존 유기물의 영향에 의한 엽록소 알고리듬이 제안되지 않는다면 OSMI를 통해서 얻어 진 황해의 엽록소 농도 분포는 과대평가될 수 있다. 이러한 결과는 OCTS와 SeaWiFS 관측자료를 현장조사 자료와 비교한 본 연구의 결과로부터 보다 명확히 검증되었다.
셋째, 현장관측 자료를 얻기 위한 조사선의 운행은 위성 통과 시각을 고려할 경 우 하루 한 개의 위성통과 시각과 동일한 시점 (match-up)의 현장관측 자료를 확 보할 수 있다. 또한, 위성 통과 시각에 조사선이 위치한 지점에 구름이 없어야 위성 자료와 현장관측 자료를 비교할 수 있으므로 위성 통과 시각과 동일한 시점의 현장 관측자료 (match-up)를 얻기는 매우 어렵다.
OCTS의 위성자료와 현장관측 결과의 비교를 통해서 Fig. 3-6과 Fig. 3-7의 결 과와 같이 조사선의 운행 계획을 위성 통과 시각을 고려하여 계획하여야 한다. 또 한, 위의 비교 결과를 바탕으로 동해의 24 시간 이내의 위성자료와 현장관측치 비 교가 검증 자료로 활용될 수 있음을 알 수 있었다. 하지만, 보다 정확한 OSMI의 보 정과 검증을 위해서는 이러한 관측시간의 비교 연구가 보다 구체적으로 진행되어야 한다고 판단된다.
OSMI의 검증 및 보정을 위한 현장관측 자료중 한반도 주변해역의 관측자료 확 보를 위해서는 조사선에서 얻어지는 수중 광학 자료의 비교 분석과 관측시간 오차 에 따른 해수 특성의 연구 등이 병행되어야 한다.
제 4 장 한국 근해 생물광학적 특성
생물광학 데이터 베이스는 검증 및 보정을 위한 측정항목을 기준으로 정리하 였다. 황해와 동해의 생물광학 자료를 분석하기 위해 황해에서 1997년 5월과 1998 년 5월 2회의 현장조사가 이루어졌으며, 1999년 10월 동해에서 수중광학 측정을 비 롯한 현장관측이 이루어졌다.
제 1 절 현장관측 생물광학 자료
1997년 5월과 1998년 5월 황해에서 관측된 조사정점은 Fig. 4-1과 Fig. 4-2에 제시하였다. 황해에서 관측된 현장 관측항목으로 먼저 식물플랑크톤의 생물량을 나 타내는 엽록소 농도와 탁도에 영향을 미치는 부유물질, 부유사 농도를 Fig. 4-3에서 Fig. 4-6에 제시하였다. 각 정점에서 수심에 따라 얻어진 엽록소 농도와 부유물질의 농도는 Fig. 4-3에서 Fig. 4-6에 제시된 바와 같은 농도범위를 나타내고 있으며, 1997년과 1998년에 황해에서 조사된 각 정점의 수심별 생물광학 자료의 분석된 결 과를 Fig. 4-7과 Fig. 4-8에 제시하였다. 이와 같은 현장관측 자료와 생물광학 자료 의 수직 분포는 광학센서에서 얻어지는 파장별 수중 광의 변화를 조사정점의 다른 수질 측정항목과 비교하여 각 정점에서 나타나는 수심별 광학 자료의 변이를 해석 하는데 이용하였다.
또한, 위성자료에 의해 분석된 엽록소 농도와 소광계수 (K490)의 분포를 비교 평가하기 위해 1997년 현장관측 자료를 공간적인 분포에서 비교하여 Fig. 4-9부터 Fig. 4-14에 제시하였다. Fig. 4-9는 표층의 현장관측 엽록소 농도를 바탕으로하여 엽록소 농도의 공간적인 분포를 제시한 것이다. 한반도 서해 연안과 양자강 수에서 비롯되는 엽록소 농도가 높고 황해 중부해역과 제주도 서쪽 해역에서 낮은 농도로 관측되었다.
Fig. 4-10은 각 조사정점에서 얻어진 수층의 평균 엽록소 농도를 제시한 것으로 Fig. 4-9와 같은 표층에서의 엽록소 농도와 동일한 공간적인 분포를 나타내고 있다.
결국 1997년 5월의 황해에서 표층 엽록소 농도에 의한 수층의 엽록소 농도 분포를 해석할 수 있고, Fig. 4-7에서 제시한 각 조사정점별 수층 수직분포를 비교하여 표 층 이하의 수층구조에서 나타나는 수중 광학적인 특성을 생물광학 자료에 의해 비 교 분석할 수 있다.
하지만, Fig. 4-11과 같이 각 수층에서의 엽록소 전체 농도를 공간적인 분포로 비교한 그림에서는 평균 엽록소 농도와는 다른 분포를 나타내고 있어서 수심에 따 른 수층별 엽록소의 공간분포가 위성자료를 바탕으로 분석된 표층 엽록소 농도와 어떤 차이를 나타내는지 평가하는 것은 매우 중요한 의미를 지닌다.
Fig. 4-12는 표층에서 현장관측된 부유사 농도를 공간분포로 나타낸 것이다. 부 유사는 수층에서 흡광과 산란 특성에 의해 위성자료를 바탕으로 엽록소를 계산해내 는 알고리듬에 영향을 미치는데 Fig. 4-12에서와 같이 한반도 남서해안의 목포 지 역에서 부유사가 높은 농도로 분포하고 있음을 잘 볼 수 있다. 또한 황해 중부해역 에 까지 4.0 mg/L의 부유사 농도가 분포하고 있음을 관측할 수 있다. Fig. 4-7에서 제시한 각 정점별 수심별 현장관측자료에서 알 수 있듯이 수층의 성층구조와 혼합 구조가 나타나는 정점에서 이러한 부유사의 영향이 일치하는 결과를 볼 수 있다.
Fig. 4-13은 혼합층 (Mixed Layer Depth; MLD)의 깊이를 나타낸 것으로 한반 도 연안해역을 따라 혼합층의 깊이가 20 m 이상을 나타내고 있다. 결국 저층에서 부유되는 부유사의 영향이 크고 엽록소의 수직적 구조가 나타나지 않는 지역의 분 포를 관측할 수 있다.
OSMI 관측 자료를 바탕으로 황해의 한반도 연안관측을 실시할 경우 위의 현장 관측 결과를 바탕으로 위성자료의 최종 결과를 해석하는데 이용하는 것이 바람직하 며, 생물광학 자료의 해석에서도 이러한 수층의 구조적 특성이 먼저 관측되어야 한 다.
Fig. 4-14는 OCTS로부터 얻어진 1997년 5월 황해의 엽록소 농도에 대한 공간 적인 분포와 현장에서 관측된 엽록소의 분포를 제시한 것이다. 위성관측에 의한 표 층 엽록소 분포는 Fig. 4-9와 같이 현장 관측된 엽록소 분포와는 다른 공간분포가 관측되었다. 이는 수층의 평균 엽록소 농도 분포와 유사한 공간 분포를 나타내면, 위성관측 엽록소 농도가 현장관측치 보다 과대추정되고 있음을 알 수 있다. 결국