해빙은 해수가 얼어 형성된 얼음으로 바다에서 형성되어 성장하고 녹으며, 지구에 입사하는 태양 에너지를 반사시켜 극지방을 차갑게 유지하는 중요한 역할을 합니다. 그러나, 최근 지구 온난화의 영향으로 북극 지역의 기온이 상승함에 따라 북극 해빙이 빠르게 감소하고 있습니다. 해빙의 감소는 인간에게 직접적인 영향을 주지 않을 수도 있지만, 기후와 주변 생태계에 간접적인 영향을 줍니다. 최근 다양한 연구들에서는 인근 지역뿐 아니라 우리나라를 포함한 중위도 대륙 지역의 기후 변화와도 큰 연관성이 있다는 연구들이 소개되고 있습니다. 특히, 최근 증가하고 있는 한파, 가뭄, 폭염 등과 같은 극한 기상 요소들과 해빙 감소가 매우 밀접한 연관성이 있다는 다양한 연구 결과가 보고되고 있어 북극 빙권 시스템을 이해하고 특히, 주요 북극 빙권 요소인 해빙의 변화를 모니터링 하는 것은 매우 중요합니다.
해빙 자료
- 해빙 자료는 NSIDC(National Snow & Ice Data Center)에서 제공하는 자료를 활용하며, 이 자료는 마이크로파 위성(SSMIS: Special Sensor Microwave Imager/Sounder)을 활용하여 관측한 데이터를 NASA(National Aeronautics and Space Administration)에서 가공한 후 제공하는 자료입니다. SSMIS 자료는 1979년부터 현재까지 준 실시간으로 활용이 가능하며 일별 자료로 제공되기 때문에 모니터링에 매우 유용합니다.
- SSMIS 자료는 위성 자료의 특성상 가공 처리 전 실시간 또는 준 실시간으로 제공되는 ‘NSIDC-0081’ 자료와 연간 기준으로 가공 후 제공하는 ‘NSIDC-0051’로 구성되어 있습니다. 두 자료의 차이는 준 실시간 모니터링의 차이에 있습니다. ‘NSIDC-0081’ 자료는 1~3일의 시간 차이로 자료를 제공하기 때문에 준 실시간 모니터링이 가능하다는 장점이 있으나 자료 내에 발생했을 기계적 혹은 자료 결측 오류 등을 보완하지 못한 원본 자료를 제공하기 때문에 오류 발생의 가능성이 있습니다. ‘NSIDC-0051’ 자료는 연간 기준으로 제공되는 자료로 ‘NSIDC-0081’ 자료를 1년에 한 번씩 모아서 가공 후 안정적인 형태로 제공한다는 장점이 있으나, 준 실시간 모니터링으로의 활용은 불가능합니다. 이에, 본 북극 빙권 감시 시스템에서는 당해 기준으로 전년도까지는 ‘NSIDC-0051’ 자료를 활용하며, 당해의 경우 준 실시간 모니터링을 하기 위해 ‘NSIDC-0081’ 자료를 활용합니다. 다음 해로 넘어가면 다시 보완된 자료로 업데이트 하여 안정적인 정보를 제공하고 있습니다.
| NSIDC-0051 자료: Sea Ice Concentrations from Nimbus-7 SMMR and DMSP SSM/I-SSMIS Passive Microwave Data, Version 1 | |
|---|---|
| 제공 기간 | 1978-10-26$ ~ 2019-12-31 |
| 제공 기관 | NASA |
| 자료 타입 (센서) | DMSP 5D-2/F11, DMSP 5D-2/F13, DMSP 5D-2/F8, DMSP 5D-3/F17, Nimbus-7 (sensor : SMMR, SSM/I, SSMIS) |
| 해상도 | 25km x 25km |
| 변수명 | 해빙 농도 |
| URL | https://nsidc.org/data/nsidc-0051 |
| NSIDC-0081 자료: Near-Real-Time DMSP SSMIS Daily Polar Gridded Sea Ice Concentrations, Version 1 | |
|---|---|
| 제공 기간 | 2015-01-01 ~ 현재 |
| 제공 기관 | NASA |
| 자료 타입 (센서) | DMSP 5D-3/F17, DMSP 5D-3/F18 (sensor : SMMR, SSM/I, SSMIS) |
| 해상도 | 25km x 25km |
| 변수명 | 해빙 농도 |
| URL | https://nsidc.org/data/nsidc-0081 |
| 해빙 농도(Sea Ice Concentration) / 해빙 면적(Sea Ice Extent) | |
|---|---|
| 자료명 | SSMIS (Sepcial Sensor Microwave Imager/Sounder) Satellite Data |
| 제공 기간 | 1979-01-01 ~ 현재 |
| 제공 지역 | 북반구 (북위 30도 이상) |
| 시간 해상도 | 일별 |
| 공간 해상도 | 25km x 25km |
| 격자 | 1도 |
| 자료 업데이트 현황 | 준 실시간 (1-2일 이후) 자료 업데이트 가능 |
해빙변수
- 해빙 농도(Sea Ice Concentration): 해빙 농도는 단위가 없는 항이며, 얼음이 덮여있는 영역을 상대적인 양으로 설명합니다. 본 감시 시스템에서는 1도 해상도 격자 안에 얼마나 해빙이 덮여있는지를 표출하며 농도는 전형적으로 퍼센트(%) 단위로 표현하고 있습니다 (0~100%: 15% 이하의 해빙 농도의 경우 해양으로 구분).
- 해빙 면적(Sea Ice Extent): 해빙 면적은 얼음이 덮여있는 영역 또는 덮여있지 않은 영역으로 설명합니다. 각 격자는 해빙이 존재하는 격자(1)와 존재하지 않는 격자(0)로 표현됩니다. 본 감시 시스템에서는 위의 해빙 농도 자료를 활용하여 1도 해상도 격자 안에 해빙 농도 값이 15% 이상이면 이 격자는 “해빙 존재(1)”로 표출하고 있습니다. 해빙 면적을 활용하면 실제 얼음이 얼마나 많은 면적에 덮여있는지를 알 수 있습니다.
출처: NSIDC해빙변수 - 항목 A,B,C,D에 대한 얼음이 덮인 지역, 농도(%),농도(fraction),15%농도 기준 유무,15%농도 기준면적을 설명 A B C D 얼음이 덮인 지역 0 ㎢ 16.0 ㎢ 32.0 ㎢ 64.0 ㎢ 농도 (%) 0 % 25 % 40 % 100% 농도 (fraction) 0 0.25 0.5 1.0 15% 농도 기준 유무 0 1 1 1 15% 농도 기준 면적 0 ㎢ 64 ㎢ 64 ㎢ 64 ㎢
해빙 면적 감시 시스템 개요
- “일별 해빙 면적” 페이지에서는 일별 해빙 면적비 시계열 정보를 제공합니다. 시계열의 경우 특정 일 선택 시 해당 일자의 해빙 면적 정보뿐만 아니라 최고, 최저, 평년 평균, 2012년(해빙농도 최젓값 기록), 당해 정보를 동시에 함께 확인할 수 있습니다. 또한, 해당 일자의 해빙 농도 정보를 공간 분포로 바로 확인할 수 있습니다. 기본적으로 제공되는 북극 지역 전체에 대한 정보뿐만 아니라, 시계열의 오른쪽 상단 지역 선택 탭(Tab)을 통해 북극해 내 주요 4개 해역 (척치해, 동시베리아해, 랍티브해, 바렌츠-카라해) 에 대한 정보도 확인할 수 있습니다.
- “월별 해빙 면적 변화” 페이지에서는 월별 해빙 면적비 시계열 정보를 제공합니다. 일별 해빙 면적비 정보를 통해서 준 실시간 형태의 해빙 정보를 얻었다면, 본 페이지에서는 월간 변동성 및 경년 변동성 정보를 얻을 수 있습니다. 뿐만 아니라, 해빙의 장기적인 추세에 관한 정보가 월별 트렌드 형태로 함께 제공됩니다. 본 페이지에서도 북극해 내 주요 4개 해역에 관한 월별 정보도 확인할 수 있습니다.
- “해빙 면적 월간 순위” 페이지에서는 자료가 제공되는 기간(1979년 1월부터 현재까지) 내의 모든 해빙 면적에 대해 월간 순위 정보를 제공합니다. 본 페이지를 통해 해빙의 변동성 및 추세를 한눈에 정량적으로 파악할 수 있습니다. 본 페이지에서도 북극해 내 주요 4개 해역에 관한 월별 해빙의 정량적인 정보를 확인할 수 있습니다.
- “해빙 면적 전망” 페이지에서는 월간 해빙 면적 예측 정보와 이와 밀접한 연관이 있는 지표 온도 변수에 관한 예측 정보도 함께 제공합니다. 본 해빙 예측은 ‘S-EOF 통계 분석※’을 통해 당월 기준 미래 4개월의 해빙 면적 공간 분포를 예측하여 표출합니다. 변화 양상 파악을 위해 아노말리 값도 함께 제공합니다. 함께 제공되는 지표 온도 예측은 해빙 변동과 지표 온도 사이의 통계적인 상관성을 기반으로, 각 모드별로 회귀 모델(regression model) 수식을 활용하여 현재 해빙 상태 지수가 예측 기간 동안 지속된다는 가정 하에 미래 4개월의 기온을 예측하고 있습니다.
※ S-EOF 통계 분석이란?
S-EOF(Season-reliant Empirical Orthogonal Function)는 특정 2차원 기후 변수의 1년 자료를 하나의 데이터 샘플로 가정하고, 복수의 해(예를 들어 30년)의 자료를 EOF를 활용하여 분석하는 기법입니다. 예를 들어, 수평 1도 해상도의 북반구 해빙 월평균 자료는 12(개월)*180(위도)*360(경도) 크기의 격자일 때 30년 치 자료 즉, 30년, 12*180*360 크기의 시·공간 자료를 EOF를 활용하여 분석하면, 30개의 12*180*360 크기의 EOF 패턴과 각 패턴의 30년 주성분 시계열(Principle Components; PC)을 얻을 수 있습니다. EOF 패턴은 일 년, 즉 12개월분의 시·공간 변동 패턴을 담고 있으며, PC 시계열은 이 패턴의 연도별 강도를 나타냅니다. S-EOF 통계 기법은 계절 변동을 보이는 기후 변수 아노말리의 시공간 주변동 패턴을 탐지할 때 매우 효과적입니다.
| 해역 | 위도 | 경도 |
|---|---|---|
| A. 척치해 (Chukchi Sea) | 65-80°N | 156-180°W |
| B. 동시베리아해 (East-Siberian Sea) | 65-80°N | 145-180°E |
| C. 랍티브해 (Laptev Sea) | 65-80°N | 95-145°E |
| D. 바렌츠-카라해 (Barents-Kara Sea) | 65-81°N | 14-100°E |