Retrieval of ice temperature from satellite measurements over the Arctic Ocean based on the machine learning

학위논문 (석사) -- 서울대학교 대학원 : 자연과학대학 지구환경과학부, 2021. 2. 손병주.북극 해빙의 감소는 중위도 기후에 영향을 미치기 때문에 기후 연구에서 또한 중요한 요소이다. 해빙 예측 모델에는 해빙의 연직 온도 분포가 초기 입력 자료로 사용 되지만 한정된 관측 자료 만으로는 해빙 전체의 실시간 온도를 제공하기에 부족하다. 본 연구에서는 수동 마이크로파 센서 관측 자료와 부이 관측을 이용하여 인공 신경망 모델을 통해 겨울철 북극 해빙 전체에 대한 연직 온도 분포를 산출하는 모델을 개발하였다. 모델의 검증 결과 1K 내외의 평균 제곱근 오차, 0.1K 이하의 평균 편차, 0.95 이상의 상관계수 결과를 보였다. 개발한 모델을 적용하여 2002년부터 15년 동안 겨울철 북극 해빙 전체의 온도 분포 자료를 생산하였다. 산출한 해빙 온도는 북극 중앙 해 부근에서 높은 온도 분포를 보이는데, 이는 이 지역에 많은 적설량으로 인한 단열 효과의 영향으로 보인다. 장기간 해빙 연직 온도 자료의 활용하여 북극 중앙 해 지역의 열 함유량을 계산 하였다. 겨울철 북극 중앙 해 해빙의 열 함유량은 점차 감소 하는 경향을 보였고 이러한 결과는 극 지역의 열 적 순환에 대한 변수로서 활용될 수 있을 것이다. 또한, 해빙의 열 속을 계산하여 눈 내부 온도를 계산하였고 부이를 통한 검증 결과 3.102K의 평균 제곱근 오차, 0.872의 상관계수의 유의미한 정확도를 보였다.Due to rapid decline of arctic sea ice, much research is being conducted on this. Changes in Arctic sea ice are an important factor in climate research as they affect mid-latitude climate. The sea ice prediction model uses the vertical temperature distribution of sea ice as the initial input data, but the limited observational data is not sufficient to provide the real-time temperature of the entire sea ice. In this study, using a passive microwave sensor and buoy observation data, an artificial neural network model is used to calculate the vertical temperature distribution over the entire arctic sea ice in winter. As a result of validation, the model showed R²of 0.96-0.97 and RMSE of 0.87-1.68. The vertical temperature distribution throughout the arctic sea ice for 15 years from 2002 was calculated using the ANN model. The calculated sea ice temperature shows a high-temperature distribution near the central arctic sea ice which seems to be the effect of the thermal insulation effect due to a large amount of snowfall in this area. From the simulated temperature, the heat content of the central arctic sea ice was calculated and tended to decrease. The vertical temperature distribution can improve the study of polar arctic thermal cycling studies. In addition, the temperature inside the snow was calculated using the heat flux equation of sea ice. As result of verification through buoy, the snow temperature was calculated within a statistically significant error range.초 록 ⅰ 목 차 ⅱ List of Figure ⅲ List of Table ⅴ 1. 서 론 1 2. 자료 및 방법 5 2.1. 모델 훈련 자료 5 2.1.1. AMSR-2 & AMSR-E 5 2.1.2. CRREL IMB 7 2.2. PIOMAS 7 2.3. 방법 9 3. 이론적 배경 및 알고리즘 12 3.1. 이론적 배경 12 3.2. 알고리즘 13 3.2.1. Artificial Neural Network (ANN) 13 3.2.2. 해빙의 열 함유량 (Heat Contents) 15 3.2.3. 눈 온도 산출 16 3.2.4. Kilic et al. (2019) 눈-해빙 경계온도(SIIT) 17 4 알고리즘 검증 및 결과 20 4.1. 알고리즘 검증 20 4.1.1. k-fold Cross Validation 20 4.1.2. 모델 유효성 검증 23 3.2. 결과 26 4.2.1. 부이 검증 26 4.2.2. 북극 해빙 온도 산출 30 4.2.3. 해빙의 열 함유량 34 4.2.4. 눈 온도 산출 39 5 요약 및 결론 43 참고 문헌 45 Abstract 51Maste

Understanding the mechanism of the ice top temperature rise over the Arctic

학위논문(석사)--서울대학교 대학원 :자연과학대학 지구환경과학부,2019. 8. 손병주.북극의 겨울철 얼음 표면 온도는 지난 30년간(1988-2017) 빠른 상승 경향을 보였으며, 그 변화 패턴은 지표면 온도나 지상 2 m 대기 온도의 변화와는 다르게 나타났다. 본 연구에서는 이러한 빠른 온도 상승과 그 공간적 분포가 해빙의 두께 변화와 밀접한 관련이 있을 것으로 가정하여 북극해 5개 영역(랍테프해, 동시베리아해, 척치해, 보퍼트해, 북극 중앙해)의 얼음 표면 온도와 두께의 변화 경향성의 특징을 살펴보았다. 그 결과, 초기에 온도가 낮은 곳에서 온도 상승이 크게 나타나고 얼음이 두꺼운 곳에서 두께 감소가 크게 나타났으며, 높은 음의 상관관계를 보였다. 두 변수의 변화 경향성은 보퍼트해와 북극 중앙해에서 뚜렷하게 나타났으며, 이 지역의 해빙이 주로 다년빙으로 구성되어있는 것과 관련이 있다. 또한, 얼음 표면 온도 상승에 있어 얼음 두께의 변화가 얼마나 기여했는지 진단하고자, 눈 표면 온도와 함께 다중 선형 회귀 분석을 수행하였다. 그 결과, 얼음 표면 온도의 상승이 큰 지역에서 얼음 두께 감소에 의한 온도 상승이 크게 나타났으며, 회귀식이 설명하는 정도가 크게 나타났다. 또한 북극의 평균 온도 상승 경향은 보퍼트해 및 북극 중앙해 일부 지역이 가장 밀접한 관련이 있는 것으로 나타났다.The ice top temperature in the Arctic winter has risen sharply over the past 30 years (1988-2017), and the pattern of the trend is found to be different from that shown in the surface or 2 m air temperature. In this study, we analyzed characteristics of the tendencies of ice top temperature and thickness variation over five regions (Laptev Sea, East Siberian Sea, Chukchi Sea, Beaufort Sea, Central Arctic Ocean), assuming that this rapid temperature rise and its spatial distribution are closely related to the thickness change of sea ice. As a result, the temperature increase was large at low temperature in the early period, and thickness decreased significantly in thick ice area, giving a high negative correlation. Such tendency of two variables is evident in the Beaufort Sea and the Central Arctic Ocean, and it appears to be associated with the fact that sea ice in this region is mainly composed of multiyear sea ice. In addition, multiple linear regression analysis was performed to diagnose how much of the ice top temperature rise was contributed by ice thickness change. Results indicate that ice top temperature rise is largely due to ice thickness decrease in the region where ice top temperature rise is large, with relatively larger explained variance in the multivariable regression. By contrast, moderate or weak contribution of sea ice thickness change to ice top temperature is noted in thinner fresh-year sea ice area. In conclusion, the temperature rise in the upper part of sea ice is strongly associated with decreased sea ice thickness, in particular, compared with the contribution by surface air or surface skin temperature rise.1. 서 론 1 2. 자 료 7 2.1. 얼음 표면 온도 산출 7 2.1.1. AMSR-E 7 2.1.2. SSM/I and SSMIS 8 2.1.3. ERA-Interim 10 2.2. PIOMAS 11 2.3. AASTI 13 2.4. Sea Ice Age 14 3. 이론적 배경 및 분석 방법 15 3.1. 마이크로파 센서를 이용한 얼음 표면 온도 산출 알고리즘 15 3.1.1. 마이크로파 영역에서의 복사 전달 방정식 15 3.1.2. 프레넬 방정식을 이용한 편광 방출률, 굴절지수, 얼음 표면 온도 산출 17 3.1.3. 6.925 GHz 보다 높은 주파수에서의 방출률 18 3.1.4. 보정인자( )를 활용한 SSM/I 채널 기반 얼음 표면 온도 산출 21 3.1.5. 온도 자료의 검증 22 3.2. 분석 방법 24 3.2.1. 분석 영역 및 격자 변환 24 3.2.2. 다변수 선형 회귀 분석 26 4. 결 과 28 4.1. 얼음 표면 온도 및 얼음 두께의 변화 경향 28 4.1.1. 북극 전체 및 지역별 경향성 28 4.1.2. 분포의 변화 경향 34 4.1.3. 단년빙과 다년빙 40 4.2. 얼음 표면 온도의 상승 경향 분석 47 4.2.1. 지점별 47 4.2.2. 전체 분석 영역 및 지역별 평균 52 4.2.3. 해빙의 유형별 평균 58 5. 요약 및 결론 64 참고 문헌 66 Abstract 71Maste

Long-Term Arctic Snow/Ice Interface Temperature from Special Sensor for Microwave Imager Measurements

The Arctic sea ice region is the most visible area experiencing global warming-induced climate change. However, long-term measurements of climate-related variables have been limited to a small number of variables such as the sea ice concentration, extent, and area. In this study, we attempt to produce a long-term temperature record for the Arctic sea ice region using Special Sensor for Microwave Imager (SSM/I) Fundamental Climate Data Record (FCDR) data. For that, we developed an algorithm to retrieve the wintertime snow/ice interface temperature (SIIT) over the Arctic Ocean by counting the effect of the snow/ice volume scattering and ice surface roughness on the apparent emissivity (the total effect is referred to as the correction factor). A regression equation was devised to predict the correction factor from SSM/I brightness temperatures (TBs) only and then applied to SSM/I 19.4 GHz TB to estimate the SIIT. The obtained temperatures were validated against collocated Cold Regions Research and Engineering Laboratory (CRREL) ice mass balance (IMB) drifting buoy-measured temperatures at zero ice depth. It is shown that the SSM/I retrievals are in good agreement with the drifting buoy measurements, with a correlation coefficient of 0.95, bias of 0.1 K, and root-mean-square error of 1.48 K on a daily time scale. By applying the algorithm to 24-year (1988⁻2011) SSM/I FCDR data, we were able to produce the winter-time temperature at the sea ice surface for the 24-year period