Retrieval of Summer Sea Ice Concentration in the Pacific Arctic Ocean using AMSR2 and NWP Model

Abstract

인공위성 수동 마이크로파 센서는 1970년대부터 해빙과 바다의 방사특성을 관측하여 해빙농도를 제공하고 있다. 해빙과 바다는 마이크로파 대역에서 서로 다른 방사특성을 나타내지만 여름철에는 해빙 표면의 용융과 대기 중 수분함량의 증가, 바람에 의한 바다 표면의 거칠기 증가로 인해 방사특성의 차이가 작아진다. 따라서 수동 마이크로파 센서로 관측된 여름철 해빙농도는 정확성이 낮고, 이는 기후변화 연구와 북극항로 개발에 어려움으로 작용하고 있다. 이 연구에서는 여름철 해빙농도의 시공간적 변화가 크고 북극항로의 진출입 지역에 해당하는 태평양 북극해, 즉 동시베리아해(East Siberian Sea), 척치해(Chukchi Sea), 보퍼트해(Beaufort Sea)에 대해 대표적인 수동 마이크로파 센서인 AMSR2 (Advanced Microwave Scanning Radiometer 2)의 관측 자료와 수치예보(Numerical Weather Prediction, NWP) 모델인 ERA-Interim 재분석 자료를 활용하여 여름철 해빙농도를 산출하는 기계학습(Decision Tree, Random Forest) 모델을 개발하였다. 2015-2017년 7-9월에 태평양 북극해에서 획득된 아리랑 5호 영상레이더 영상으로부터 정밀한 해빙농도를 산출하였고, 이를 기계학습 모델의 훈련 및 검증자료로 사용하였다. 모델의 입력 자료로는 AMSR2가 관측한 채널별 밝기온도와 밝기온도비, ERA-Interim 재분석 자료로 예측된 대기 파라미터들이 사용되었다. 이 연구에서 개발된 태평양 북극해의 여름철 해빙농도 산출 모델은 전 세계적으로 널리 활용되고 있는 수동 마이크로파 센서 관측 기반 해빙농도 산출물과 비교하여 높은 정확성을 나타냈다.