기계학습과 관측자료를 활용한 21년간의 로스해 표층 이산화탄소 분압 (fCO2) 분포 재현

• Published in: Geo Data pp. 15 - 24
• Main Authors: 모아라, 최정옥, 박기홍
• Format: Journal Article
• Language: Korean
• Published: (사)지오에이아이데이터학회 01.09.2022
• Subjects: 지구과학
• ISSN: 2713-5004
• DOI: 10.22761/DJ2022.4.3.003

해양은 인간활동에 의해 발생된 이산화탄소의 저장고이며, 특히 남극해는 인간기원의 이산화탄소의 약 40%를 흡수하는 해역으로 알려져 있다. 로스해는 남극해에서 가장 생산력이 높은 지역이나, 그 이산화탄소의 흡수력에 관해서는 아직 명확하지가 않다. 이는 남극의 특성상 관측의 시기와 지역의 제한이 주요한 요인이다. 본 연구에서는 이러한 관측기반 자료의 한계를 극복하기 위해 기계학습을 통해 표층 이산화탄소 분압(fugacity of Carbon dioxide; fCO2)의 농도를 재현하였으며, 이를 위해 기존의 현장관측 자료 뿐만 아니라, 인공위성 및 모델 자료가 활용되었다. 또한, 수온, 해빙 농도, 클로로필 농도와 같은 해양환경 변수 이외에 운량과 풍속 그리고 엘니뇨 인덱스를 학습에 추가하여 더욱 정확한 fCO2의 농도 재현을 위해 노력하였다. 재현은 기계학습의 한 종류인 랜덤 포레스트 기법을 사용하였으며, 이를 통해 인공위성을 통한 클로로필 농도 등이 제공되기 시작한 1998년부터 2018년까지의 지난 21년간 남극 로스해의 fCO2의 시공간의 변동을 월별로 제공하고자 한다. The ocean is a major reservoir of anthropogenic carbon dioxide, especially the Southern Ocean has been known to absorb 40% of the carbon dioxide emitted by human activity. The Ross Sea is one of the most productive regions in the Southern Ocean; however, its carbon dioxide absorption capacity has not been clearly evaluated yet. Because the Southern Ocean is geographically isolated from civilization and thus, its remoteness prevents making sufficient observations from proving reliable carbon dioxide sink strength estimates. Thus, in order to overcome the current spatial and temporal limitations of direct observations, the fugacity of carbon dioxide (fCO2) data was reproduced using a machine learning technique (i.e., random forest technique). The technique is a type of machine learning frequently used to reproduce marine environmental variations through training satellite data and modeled data as well as existing observational data. Furthermore, to reproduce more reliable fCO2 estimates, in addition to marine environmental variables (i.e., sea surface temperature, sea ice concentration, and chlorophyll-a concentration), cloud cover, wind speed, and El Niño index were included in the machine learning procedure. In this study, we provide the past 21 years (1998 – 2018) of monthly spatial and temporal variation information of dissolved carbon dioxide in the Ross Sea, Antarctica. KCI Citation Count: 0