주요내용
황해는 대륙해 체계의 중간 부분에 위치한다(그림 2). 북쪽에는 발해가 있고 남쪽에는 동중국해와 그 너머 서태평양이 있다. 황해는 중국과 한반도 사이에 놓여 있으며, 면적은 약 29만 5천 km²에 달한다. 네 개의 주요 하천이 황해로 흘러든다. 남서쪽에는 양쯔강이, 북쪽에는 황하와 요하가, 동쪽에는 한강이 있다. 황해는 비교적 넓은 면적을 차지하지만 수심은 대체로 얕다. 대부분 지역의 수심은 50 m 미만이다. 가장 깊은 수역은 한반도 연안을 따라 북–남 방향으로 뻗은 해구에 한정되며, 중앙부에서 최대 수심은 90 m에 이른다. 해저는 중국 연안 근처의 20 m에서 시작해 남쪽 경계인 대륙붕 절벽에서 150 m까지 깊어진다. 한반도 해안에서 50 km 이내 지역의 평균 수심은 20 m이다.
그림 2. 황해와 주변 지역의 해저 지형. 자료는 미 해군 해양학사무소 DBDB5 세계 수심 데이터베이스에서 얻음. 수심 단위는 미터.
Temporal and spatial scales of the Yellow Sea thermal variability
황해 열 변동의 시간적·공간적 규모
Peter C. Chu and Susan K. Wells
Department of Oceanography, Naval Postgraduate School, Monterey, California
Steven D. Haeger, Carl Szczechowski, and Michael Carron
Naval Oceanographic Office, Stennis Space Center, Mississippi
피터 C. 추, 수전 K. 웰스
미국 캘리포니아 몬터레이, 해군대학원 해양학과
스티븐 D. 헤이거, 칼 슈체초프스키, 마이클 캐론
미국 미시시피, 스테니스 우주센터, 해군 해양학사무소
Abstract
This paper presents an analysis on the space/time statistical thermal structure in the Yellow Sea from the Navy’s Master Observation Oceanography Data Set during 1929-1991. This analysis is for the establishment of an Optimum Thermal Interpolation System of the Yellow Sea (a shallow sea), for the assimilation of observational data into coastal σ-coordinate ocean prediction models (e.g., the Princeton Ocean Model), and for the design of an optimum observational network. After quality control the data set consists of 35,658 profiles. Sea surface temperatures at 50% and 80% water depths are presented here as representing the thermal structure of surface, middepth, and near-bottom layers. In the Yellow Sea shelf the temporal and spatial signals fluctuate according to the Asian monsoon. Variation of surface forcing from winter to summer monsoon season causes the change of the thermal structure, including the decorrelation scales. Our computation shows that the seasonal variation of the surface horizontal decorrelation scale is around 90 km from 158 km in winter to 251 km in summer and the seasonal variation of the surface temporal decorrelation scale is around 2.4 days from 14.7 days in winter to 12.3 days in summer. The temporal decorrelation scale increases with depth in both summer (evident) and winter (slight). The near-bottom water (σ = 0.8) has the longest temporal scale in summer, which could be directly related to the existence of the Yellow Sea Cold Water throughout the summer in the middle of the Yellow Sea. The temporal and spatial decorrelation scales obtained in this study are useful for running optimum interpolation models and for designing an optimum observational network. The minimum sampling density required to detect thermal variability in the Yellow Sea shelf would be 50-80 km and 4-6 day intervals per temperature measurement with the knowledge that the subsurface features will also be adequately sampled.
이 논문은 1929년부터 1991년까지 미 해군 해양관측 종합자료집(MOODS)에 기반해 황해의 시·공간 통계적 열 구조를 분석한 것이다. 이 분석은 얕은 바다인 황해에 대한 최적 열 보간 시스템 구축, 관측 자료를 연안 σ-좌표 해양 예측 모델(예: Princeton Ocean Model)에 동화시키기 위한 것, 그리고 최적 관측망 설계를 위한 것이다. 품질 검증 후 데이터셋은 35,658개의 수온 프로파일로 구성되었다. 표층, 중층, 저층의 열 구조를 대표하기 위해 해수면, 수심의 50%, 80%에서의 수온이 제시된다. 황해 대륙붕에서는 아시아 몬순에 따라 시간적·공간적 신호가 변동한다. 겨울 몬순에서 여름 몬순으로 표층 강제력이 변함에 따라 열 구조가 바뀌며, 여기에는 상관소실 규모(decorrelation scale)의 변화도 포함된다. 계산 결과, 표층 수평 상관소실 규모는 계절에 따라 약 90 km 차이가 나며, 겨울에는 158 km, 여름에는 251 km로 나타났다. 표층 시간 상관소실 규모는 계절에 따라 약 2.4일 차이가 나며, 겨울에는 14.7일, 여름에는 12.3일로 나타났다. 시간 상관소실 규모는 여름(뚜렷함)과 겨울(약간) 모두에서 수심이 깊어질수록 증가한다. 저층수(σ = 0.8)는 여름에 가장 긴 시간 규모를 보였는데, 이는 황해 중앙에서 여름 내내 존재하는 황해 저온수(Yellow Sea Cold Water)와 직접적으로 관련될 수 있다. 본 연구에서 얻어진 시간 및 공간 상관소실 규모는 최적 보간 모델 운용과 최적 관측망 설계에 유용하다. 황해 대륙붕에서 열 변동을 감지하기 위해 필요한 최소 샘플링 밀도는 50~80 km 간격과 4~6일 간격의 수온 측정이며, 이때 아층의 특성도 충분히 포착될 수 있다.
1. Introduction
Various ocean systems such as fronts, eddies, and water masses have different temporal and spatial scales. These scales feature a system’s life span and spatial extent both horizontally and vertically. Horizontal scales for temperature fields in deep ocean basins have been extensively studied; for example, White et al. [1982] identified spatial correlation scales in the western Pacific of about 600 km in the tropics (south of 17.5°N) and 300 km in the subtropics (north of 17.5°N), while Ozsoy et al. [1989] found the spatial scales to be 200–250 km in the Levantine Basin of the Mediterranean Sea.
전선, 소용돌이, 수괴와 같은 다양한 해양 시스템들은 서로 다른 시간적·공간적 규모를 가진다. 이러한 규모는 시스템의 수명과 수평·수직적 공간 범위를 특징짓는다. 심해 분지에서의 수온장 수평 규모는 광범위하게 연구되어 왔다. 예를 들어, White 등(1982)은 서태평양에서 공간 상관 규모가 열대(17.5°N 이남)에서는 약 600 km, 아열대(17.5°N 이북)에서는 300 km임을 확인했다. Ozsoy 등(1989)은 지중해 레반트 분지에서 공간 규모가 200–250 km임을 밝혔다.
Temporal and horizontal scales in the continental shelf, and especially in the region of freshwater influence, have been less studied. One major reason is that due to great depths the deep ocean temperature profiles tend to follow the pattern of mixed layer, a thermocline, and a deeper layer slowly decreasing in temperature with depth. Shallow water does not consistently mimic this pattern. It may range from the classical profile to completely isothermal. The coastal water is largely affected by bathymetry, river runoff, internal waves, and tides. Therefore the temporal and horizontal scales are also under the strong influence of these forcing factors and should have different vertical structure from the deep water [Wells, 1994].
대륙붕, 특히 담수의 영향을 받는 지역에서의 시간적·수평적 규모는 상대적으로 덜 연구되었다. 그 주요 이유 중 하나는 심해에서 수온 프로파일이 일반적으로 혼합층, 수온약층, 그리고 깊이에 따라 서서히 온도가 감소하는 심층으로 이어지는 전형적인 패턴을 따르기 때문이다. 그러나 천해는 이러한 패턴을 일관되게 따르지 않는다. 고전적인 수온 분포에서부터 완전히 등온 분포까지 다양하게 나타날 수 있다. 연안수는 해저 지형, 하천 유출, 내부파, 조석 등에 크게 영향을 받는다. 따라서 시간적·수평적 규모 역시 이러한 강제 요인들의 강한 영향을 받으며, 심해와는 다른 수직 구조를 가질 수밖에 없다(Wells, 1994).
For deep waters the vertical variations of the temporal and horizontal scales are usually obtained from the temperature fields at different depths (e.g., 100, 200, and 300 m from White et al. [1982]) or from the sea surface temperature (SST) field and the depth of certain temperature (e.g., depth of 20°C from Sprintall and Meyers [1991]). Neither scheme is practical for the Yellow Sea region because of a single-layer structure appearing in winter, which makes the depth of certain isotherm nonrepresentative for the subsurface thermal fields, and because of a strong influence of horizontally varying bathymetry on the shallow water, which causes the temperature fields at different depths to be nonrepresentative of subsurface fields. For deep water these depths are easily determined (Figure 1a). However, for shallow water with a sloping bottom, any chosen depths will lead to some areas (hatched area in Figure 1b) not covered by any submodels. Therefore no climatology can be constructed for these areas.
심해에서는 시간적·수평적 규모의 수직적 변화를 보통 다양한 수심에서의 수온장(예: White 등[1982]의 100, 200, 300 m)이나 해수면 수온장 및 특정 등온선 깊이(예: Sprintall과 Meyers[1991]의 20°C 등온선 깊이)로부터 산출한다. 그러나 황해 지역에서는 이러한 방법이 실용적이지 않다. 겨울에 단일층 구조가 나타나 특정 등온선 깊이가 아층의 열 구조를 대표하지 못하기 때문이다. 또한 천해에서는 수평적으로 변화하는 수심의 강한 영향으로 인해 서로 다른 수심에서의 수온장이 아층을 대표하지 못한다. 심해에서는 이러한 깊이를 쉽게 정할 수 있다(그림 1a). 그러나 경사진 해저를 가진 천해에서는 어떤 깊이를 선택하더라도 일부 지역(그림 1b의 음영 영역)이 아예 포함되지 않게 되며, 이 지역에는 기후학적 자료를 구축할 수 없다.
Figure 1. Depths for building temperature climatology: (a) horizontal levels for deep water, (b) horizontal levels for continental shelf, and (c) bottom following levels.
그림 1. 수온 기후학 구축을 위한 수심: (a) 심해의 수평 층위, (b) 대륙붕의 수평 층위, (c) 해저를 따르는 층위.
In order to solve this problem, we use σ surfaces σ = –z/H. Here H is the water depth, and z is the vertical coordinate. Midwater properties are represented by σ = 0.5, and the near-bottom water features are portrayed by σ = 0.8 (Figure 1c). The analysis on the σ-coordinate system is a benefit for initializing popular σ-coordinate coastal models, such as the Princeton Ocean Model [Blumberg and Mellor, 1987]. However, the analysis on the σ-coordinate system has disadvantage during weakly forced and stratified periods. The deeper σ levels will be within the mixed layer environment in shoal areas and below the mixed layer in the deeper portions of the basin.
이 문제를 해결하기 위해 σ 좌표면을 사용했다. σ = –z/H에서 H는 수심, z는 수직 좌표이다. σ = 0.5는 중층을, σ = 0.8은 저층의 특성을 나타낸다(그림 1c). σ-좌표 체계에서의 분석은 Princeton Ocean Model과 같은 σ-좌표 연안 모델 초기화에 유용하다(Blumberg와 Mellor, 1987). 그러나 σ-좌표 분석은 약한 외력과 성층이 존재하는 시기에는 단점이 있다. 천해 지역에서는 깊은 σ 층이 혼합층 내에 포함될 수 있으며, 분지의 심부에서는 혼합층 아래에 위치할 수 있기 때문이다.
2. Characteristics of the Yellow Sea
The Yellow Sea is the middle section of a continental sea system (Figure 2). To the north is the Bohai Sea and to the south are the East China Sea and the western Pacific beyond. It lies between China and the Korea Peninsula and covers an area of approximately 295,000 km². There are four major rivers that flow into it. The Yangtze River is located to the southwest, the Yellow River and the Liao River to the north, and the Han River to the east. While the Yellow Sea covers a relatively large area, it is uniformly shallow. The water depth over most of the area is less than 50 m. The deepest water is confined to a north–south oriented trench paralleling the Korean coastline in the central portion with a maximum depth of 90 m. The bottom slopes from 20 m near the China coast to its southern boundary, the shelf break, at 150 m. Within 50 km of the Korean coastline the average water depth is 20 m.
황해는 대륙해 체계의 중간 부분에 위치한다(그림 2). 북쪽에는 발해가 있고 남쪽에는 동중국해와 그 너머 서태평양이 있다. 황해는 중국과 한반도 사이에 놓여 있으며, 면적은 약 29만 5천 km²에 달한다. 네 개의 주요 하천이 황해로 흘러든다. 남서쪽에는 양쯔강이, 북쪽에는 황하와 요하가, 동쪽에는 한강이 있다. 황해는 비교적 넓은 면적을 차지하지만 수심은 대체로 얕다. 대부분 지역의 수심은 50 m 미만이다. 가장 깊은 수역은 한반도 연안을 따라 북–남 방향으로 뻗은 해구에 한정되며, 중앙부에서 최대 수심은 90 m에 이른다. 해저는 중국 연안 근처의 20 m에서 시작해 남쪽 경계인 대륙붕 절벽에서 150 m까지 깊어진다. 한반도 해안에서 50 km 이내 지역의 평균 수심은 20 m이다.
Figure 2. Bottom topography of the Yellow Sea and the surrounding regions. The data are obtained from the U.S. Naval Oceanographic Office DBDB5 world bathymetry database. Depths are in meters.
그림 2. 황해와 주변 지역의 해저 지형. 자료는 미 해군 해양학사무소 DBDB5 세계 수심 데이터베이스에서 얻음. 수심 단위는 미터.
The Yellow Sea lies within the Asian monsoon circulation area and experiences hot, humid summers and cold, dry winters. In winter the Yellow Sea is dominated by the cold northerly wind associated with the Siberian high (Figure 3a). The wind speed reaches a maximum in February with a value of 35 m/s near the central portion and of 28 m/s over the whole Yellow Sea [Elms, 1990]. The northerly wind bursts create a southward sea level gradient that forces bottom water to flow northward in spurts along the Yellow Sea trough [Hsueh, 1988]. The January surface air temperature (SAT) varies from 0° to 8°C in the Yellow Sea (Figure 4a), roughly 2°–6°C cooler than SST. The Yellow Sea surface loses heat to the atmosphere. The upward buoyancy flux at the air–ocean interface (thermal forcing), together with the strong wind stress (mechanical forcing), generates turbulence and mixes the surface water with the deeper water. The mixed layer is at its deepest (it usually fills the whole water column) during winter owing to both convection and wind mixing by the strong northeast monsoon winds.
황해는 아시아 몬순 순환 지역에 속하며, 여름에는 덥고 습하며 겨울에는 춥고 건조한 기후를 겪는다. 겨울철 황해는 시베리아 고기압과 관련된 차가운 북풍에 의해 지배된다(그림 3a). 풍속은 2월에 최대에 달하며 중앙부에서는 35 m/s, 황해 전체 평균은 28 m/s에 이른다(Elms, 1990). 북풍은 남쪽으로 향하는 해수면 경사를 형성해, 황해 해구를 따라 저층수가 간헐적으로 북쪽으로 흐르도록 만든다(Hsueh, 1988). 1월 황해의 지표면 기온은 0°C에서 8°C 사이로 변하며(그림 4a), 이는 해수면 수온(SST)보다 대략 2°–6°C 낮다. 황해 표면은 대기 쪽으로 열을 잃는다. 대기–해양 경계에서의 양의 부력 플럭스(열적 강제력)는 강한 풍응력(기계적 강제력)과 결합되어 난류를 생성하고 표층수와 심층수를 혼합한다. 강한 동북 몬순 바람에 의한 대류와 바람 혼합으로 인해 혼합층은 겨울에 가장 깊어지며, 보통 수주 전체를 채운다.
Figure 3. Mean atmospheric surface circulations in the vicinity of the Yellow Sea for (a) February and (b) June [from Langill, 1976].
그림 3. 황해 인근의 평균 대기 지상 순환: (a) 2월, (b) 6월 [Langill, 1976에서 인용].
Figure 4. Mean surface air temperature in the vicinity of the Yellow Sea for (a) January and (b) July.
그림 4. 황해 인근의 평균 지표 기온: (a) 1월, (b) 7월.
The change of seasons begin in March when the surface air temperatures are 5°C warmer than in February. Rapid weakening of the Siberian high progresses into April. In late April the atmospheric polar front has moved northward toward Korea with warm, moist air following behind. Numerous front-driven events occur, making late April and May highly variable in terms of winds, clouds, and precipitations. The Yellow Sea surface quickly transits from winter to spring temperatures with an average increase of 10°C.
계절의 전환은 3월에 시작되는데, 이때 지표면 기온은 2월보다 약 5°C 높아진다. 시베리아 고기압의 급격한 약화는 4월까지 이어진다. 4월 말에는 대기 극전선이 한국 쪽으로 북상하며 그 뒤를 따르는 따뜻하고 습한 공기가 유입된다. 이로 인해 전선에 의해 유발되는 여러 현상이 발생하여 4월 말과 5월은 바람, 구름, 강수 면에서 매우 가변적이다. 황해 표면은 겨울에서 봄으로 빠르게 전환되며 평균 10°C가량 상승한다.
In late May and early June the atmospheric low-pressure system begins to form in the north of the Yellow Sea and to migrate toward the west over Manchuria in late June, setting up the southwest monsoon that dominates the summer months. The Manchuria Low, associated with the atmospheric high-pressure system in the southeast (the Bonin High), produces southerly winds carrying warm, moist air over the Yellow Sea (Figure 3b). The summer SAT is quite uniform and around 24°–26°C (Figure 4b). It is usually 1.5°–2°C warmer than SST [Van Loon, 1984]. The warm air and the strong downward net radiation cause downward heat flux and stabilize the upper layer of the water and cause the surface mixed layer to shoal. Associating with the shallow mixed layer a closed surface cyclonic circulation occurs above the thermocline, which is about 13 m in August, and may reach a speed of 15 cm/s [Bartz, 1972]. Below the thermocline, there is a cold water mass, commonly referred to as the Yellow Sea Cold Water (YSCW) mass, that remains unchanged and nearly motionless throughout the summer [Li and Yuan, 1992].
5월 말과 6월 초에 황해 북부에서 저기압이 형성되기 시작해 6월 말에는 만주로 서진하면서 여름철을 지배하는 남서 몬순을 형성한다. 만주 저기압은 남동쪽의 보닌 고기압과 연계되어 남풍을 발생시키며, 이는 따뜻하고 습한 공기를 황해로 운반한다(그림 3b). 여름철 지표면 기온은 비교적 균일하며 24°–26°C 범위에 있다(그림 4b). 이는 해수면 수온보다 보통 1.5°–2°C 높다(Van Loon, 1984). 따뜻한 공기와 강한 하향 복사에너지는 하향 열 플럭스를 유발해 표층을 안정화시키며 혼합층을 얕게 만든다. 얕은 혼합층과 연계되어 수온약층 위(8월 약 13 m 깊이)에는 폐쇄된 표층 사이클론성 순환이 발생하며, 속도는 최대 15 cm/s에 달할 수 있다(Bartz, 1972). 수온약층 아래에는 흔히 황해 냉수괴(YSCW)로 불리는 한랭 수괴가 존재하며, 여름 내내 거의 변화 없이 정체되어 있다(Li와 Yuan, 1992).
October is the beginning of the transition back to winter conditions. The southerly winds have weakened, letting the sea surface slope reestablish toward the winter pattern again. The SST steadily decreases from October to January.
10월은 겨울 조건으로 되돌아가는 전환의 시작점이다. 남풍이 약화되면서 해수면 경사가 다시 겨울 패턴으로 복원된다. 해수면 수온은 10월부터 1월까지 꾸준히 하강한다.
Figure 5. Distribution of MOODS profiles in this study.
그림 5. 본 연구에서 사용된 MOODS 프로파일의 분포.
Table 1. Number of Temperature Profiles in the Database for Each Season.
표 1. 계절별 데이터베이스 내 수온 프로파일 수.
Figure 6. Number of temperature profiles in the Yellow Sea shelf during January–June 1977. This is typical data density in any given 6 months during 1963–1977.
그림 6. 1977년 1–6월 황해 대륙붕의 수온 프로파일 수. 이는 1963–1977년 동안 임의의 6개월간 나타나는 전형적인 자료 밀도를 보여줌.
Figure 7. Surface (σ = 0) mean temperature field during (a) winter and (b) summer.
그림 7. 표층(σ = 0)의 평균 수온장: (a) 겨울, (b) 여름.
Figure 8. Middepth (σ = 0.5) mean temperature field during (a) winter and (b) summer.
그림 8. 중층(σ = 0.5)의 평균 수온장: (a) 겨울, (b) 여름.
Figure 9. Near-bottom (σ = 0.8) mean temperature field during (a) winter and (b) summer.
그림 9. 저층(σ = 0.8)의 평균 수온장: (a) 겨울, (b) 여름.
Figure 10. The pair-number (in 100) distribution in the (m, n) space for (a) spring, (b) summer, (c) fall, and (d) winter.
그림 10. (m, n) 공간에서의 쌍(pair) 개수(100 단위) 분포: (a) 봄, (b) 여름, (c) 가을, (d) 겨울.
Figure 11. Dependence of surface ACF on spatial and temporal lags (m, n) for (a) winter and (b) summer.
그림 11. 표층 ACF의 공간·시간 지연(m, n)에 따른 변화: (a) 겨울, (b) 여름.
Figure 12. Criterion (0.10 significant level) for surface ACF estimation: (a) winter and (b) summer.
그림 12. 표층 ACF 추정의 기준(유의수준 0.10): (a) 겨울, (b) 여름.
Figure 13. Significant surface ACF estimation on level of 0.10 for (a) winter and (b) summer.
그림 13. 표층 ACF의 유의 추정(유의수준 0.10): (a) 겨울, (b) 여름.
Figure 14. Winter temporal variation of ACF at different spatial lags: m = 0 (no lag, dash-dotted line), m = 1 (10-km lag, solid line), and m = 15 (150 km, dotted line) for three levels: (a) surface (σ = 0), (b) middepth (σ = 0.5), and (c) near bottom (σ = 0.8).
그림 14. 겨울철 서로 다른 공간 지연에서의 ACF 시간 변화: m = 0 (지연 없음, 일점쇄선), m = 1 (10 km 지연, 실선), m = 15 (150 km 지연, 점선). 세 층위: (a) 표층(σ = 0), (b) 중층(σ = 0.5), (c) 저층(σ = 0.8).
Figure 15. Summer temporal variation of ACF at different spatial lags: m = 0 (no lag, dash-dotted line), m = 1 (10-km lag, solid line), and m = 15 (150 km, dotted line) for three levels: (a) surface (σ = 0), (b) middepth (σ = 0.5), and (c) near bottom (σ = 0.8).
그림 15. 여름철 서로 다른 공간 지연에서의 ACF 시간 변화: m = 0 (지연 없음, 일점쇄선), m = 1 (10 km 지연, 실선), m = 15 (150 km 지연, 점선). 세 층위: (a) 표층(σ = 0), (b) 중층(σ = 0.5), (c) 저층(σ = 0.8).
Figure 16. Winter spatial variation of ACF at different temporal lags: n = 0 (no lag, dash-dotted line), n = 1 (1-day lag, solid line), and n = 15 (15-day lag, dotted line) for three levels: (a) surface (σ = 0), (b) middepth (σ = 0.5), and (c) near bottom (σ = 0.8).
그림 16. 겨울철 서로 다른 시간 지연에서의 ACF 공간 변화: n = 0 (지연 없음, 일점쇄선), n = 1 (1일 지연, 실선), n = 15 (15일 지연, 점선). 세 층위: (a) 표층(σ = 0), (b) 중층(σ = 0.5), (c) 저층(σ = 0.8).
Figure 17. Summer spatial variation of ACF at different temporal lags: n = 0 (no lag, dash-dotted line), n = 1 (1-day lag, solid line), and n = 15 (15-day lag, dotted line) for three levels: (a) surface (σ = 0), (b) middepth (σ = 0.5), and (c) near bottom (σ = 0.8).
그림 17. 여름철 서로 다른 시간 지연에서의 ACF 공간 변화: n = 0 (지연 없음, 일점쇄선), n = 1 (1일 지연, 실선), n = 15 (15일 지연, 점선). 세 층위: (a) 표층(σ = 0), (b) 중층(σ = 0.5), (c) 저층(σ = 0.8).
Table 2. The f Values of the Yellow Sea ACF Estimations.
표 2. 황해 ACF 추정의 f 값.
Table 3. Seasonal and Vertical Variations of Decorrelation Scales.
표 3. 상관소실 규모의 계절 및 수직 변화.