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학술저널
저자정보
Do-Hyun Hwang (Pukyong National University) Suho Bak (Pukyong National University) Min-Ji Jeong (Pukyong National University) Na-Kyeong Kim (Pukyong National University) Mi-So Park (Pukyong National University) Bo-Ram Kim (Pukyong National University) Hong-Joo Yoon (Pukyong National University)
저널정보
대한원격탐사학회 대한원격탐사학회지 대한원격탐사학회지 제37권 제1호
발행연도
2021.1
수록면
85 - 95 (11page)

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Recently, as data mining and artificial neural network techniques are developed, analyzing large amounts of data is proposed to reduce the dimension of the data. In general, empirical orthogonal function (EOF) used to reduce the dimension in the ocean data and recently, Self-organizing maps (SOM) algorithm have been investigated to apply to the ocean field. In this study, both algorithms used the monthly Sea level anomaly (SLA) data from 1993 to 2018 around the East Asia Coasts. There was dominated by the influence of the Kuroshio Extension and eddy kinetic energy. It was able to find the maximum amount of variance of EOF modes. SOM algorithm summarized the characteristic of spatial distributions and periods in EOF mode 1 and 2. It was useful to find the change of SLA variable through the movement of nodes. Node 1 and 5 appeared in the early 2000s and the early 2010s when the sea level was high. On the other hand, node 2 and 6 appeared in the late 1990s and the late 2000s, when the sea level was relatively low. Therefore, it is considered that the application of the SOM algorithm around the East Asia Coasts is well distinguished. In addition, SOM results processed by SLA data, it is able to apply the other climate data to explain more clearly SLA variation mechanisms.
#Altimetry #Sea level change #Empirical Orthogonal Function (EOF) #Self-organizing Maps (SOM)

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