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논문 기본정보
신경망 모델로 구성한 동해 울릉분지 표층 이산화탄소 분압과 변동성
논문 개요
| 기관명 | NDSL |
|---|---|
| 저널명 | 바다 : 한국해양학회지 |
| ISSN | 1226-2978, |
| ISBN |
논문저자 및 소속기관 정보
| 저자(한글) | 박소예나,이동섭,조영헌 |
|---|---|
| 저자(영문) | |
| 소속기관 | |
| 소속기관(영문) | |
| 출판인 | |
| 간행물 번호 | |
| 발행연도 | 2016-01-01 |
| 초록 | 동해 표층 해수에서 측정한 이산화탄소 분압( $pCO_2$ )에 대해 기 확보된 자료는 해양-대기간 $CO_2$ 교환율을 정량화하고자 통계 기법을 적용하기에는 부족한 편이다. 이를 보완하기 위해 위성자료를 이용하여 관측이 이루어지지 않은 해역의 $pCO_2$ 를 신경망모델을 이용하여 채워 넣는(mapping) 연구를 시도하였다. 본 연구는 동해에서 현장관측자료가 가장 많이 축적된 울릉분지를 대상으로 2003년부터 2012년까지의 표층 $pCO_2$ 자료와, Aqua 위성의 MODIS 센서로 관측한 해표면 온도(SST)와 엽록소(chlorophyll) 자료, 경위도 자료로 신경망모델을 구축하여 $pCO_2$ 분포도 작성과 변동성을 추정하고자 하였다. 신경망모델의 학습은 $pCO_2$ 관측자료와 모델결과값의 상관도가 95% 이상을 달성하도록 하였다. 모델 결과의 평균제곱근오차(RMSE)는 $19.2{ mu}atm$ 으로 관측자료의 변동 크기와 비교해서 훨씬 작은 수준이었다. SST와 chlorophyll에 연관된 $pCO_2$ 의 변동성을 살펴보면 chlorophyll 보다는 SST에 대해 더욱 강한 음의 상관 관계를 보였다. 모델이 출력한 $pCO_2$ 의 변동성은 SST가 내려감에 따라 커지는 경향을 보였다. $15^{ circ}C$ 이하에서는 $pCO_2$ 변동성에 대한 SST와 chlorophyll의 기여도가 뚜렷하게 나타났다. 반면 SST가 $15^{ circ}C$ 이상일 경우에는 $pCO_2$ 변동성은 SST와 chlorophyll의 변화에 대해 그리 민감하게 반응하지 않았다. 신경망모델 출력값으로 추정한 2003-2014년 사이의 울릉분지 표층수의 연평균 $pCO_2$ 증가율은 $0.8{ mu}atm$ 이었다. 신경망 모델이 울릉분지의 $pCO_2$ 에 대해 이전 연구보다 해상력과 오차가 향상된 $pCO_2$ 채워넣기를 가능케 해 준 점에 비추어 볼 때 국제정세에 따라 전역 관측이 수월하지 않은 동해의 탄소순환을 이해하는데 유용한 도구로 쓰일 수 있을 것으로 판단된다. |
| 원문URL | http://click.ndsl.kr/servlet/OpenAPIDetailView?keyValue=03553784&target=NART&cn=JAKO201609562997842 |
| 첨부파일 |
추가정보
| 과학기술표준분류 | |
|---|---|
| ICT 기술분류 | |
| DDC 분류 | |
| 주제어 (키워드) | lt,TEX gt,$pCO_2$ lt,/TEX gt,. neural network model,mapping,Ulleung Basin,East Sea |