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ISSN : 1225-6692(Print)
ISSN : 2287-4518(Online)
Journal of the Korean earth science society Vol.41 No.6 pp.599-616
DOI : https://doi.org/10.5467/JKESS.2020.41.6.599

Spatial Distribution of Extremely Low Sea-Surface Temperature in the Global Ocean and Analysis of Data Visualization in Earth Science Textbooks

Kyung-Ae Park1,2*, Yu-Mi Son3
1Department of Earth Science Education, Seoul National University, Seoul 08826, Korea
2Research Institute of Oceanography, Seoul National University, Seoul 08826, Korea
3Seoul Global High School, Seoul 03066, Korea
*Corresponding author: kapark@snu.ac.kr Tel: +82-2-880-7780
December 11, 2020 December 23, 2020 December 24, 2020

Abstract


Sea-surface temperature (SST) is one of the most important oceanic variables for understanding air-sea interactions, heat flux variations, and oceanic circulation in the global ocean. Extremely low SSTs from 0oC down to −2oC should be more important than other normal temperatures because of their notable roles in inducing and regulating global climate and environmental changes. To understand the temporal and spatial variability of such extremely low SSTs in the global ocean, the long-term SST climatology was calculated using the daily SST database of satellites observed for the period from 1982 to 2018. In addition, the locations of regions with extremely low surface temperatures of less than 0oC and monthly variations of isothermal lines of 0°C were investigated using World Ocean Atlas (WOA) climatology based on in-situ oceanic measurements. As a result, extremely low temperatures occupied considerable areas in polar regions such as the Arctic Ocean and Antarctic Ocean, and marginal seas at high latitudes. Six earth science textbooks were analyzed to investigate how these extremely low temperatures were visualized. In most textbooks, illustrations of SSTs began not from extremely low temperatures below 0°C but from a relatively high temperature of 0°C or higher, which prevented students from understanding of concepts and roles of the low SSTs. As data visualization is one of the key elements of data literacy, illustrations of the textbooks should be improved to ensure that SST data are adequately visualized in the textbooks. This study emphasized that oceanic literacy and data literacy could be cultivated and strengthened simultaneously through visualizations of oceanic big data by using satellite SST data and oceanic in-situ measurements.



전구 대양의 극저 해수면온도 공간 분포와 지구과학교과서 데이터 시각화 분석

박 경애1,2*, 손 유미3
1서울대학교 지구과학교육과, 08826, 서울특별시 관악구 관악로 1
2서울대학교 해양연구소, 08826, 서울특별시 관악구 관악로 1
3서울국제고등학교, 03066, 서울특별시 종로구 성균관로 13길 40

초록


해수면온도는 해양-대기 상호작용, 열속 변화, 대양의 해양 순환을 이해할 수 있는 가장 중요한 해양 변수들 중 의 하나이다. 0°C 이하 −2°C까지 극저 해수면온도는 기후변화 및 지구환경 변화를 유도하고 조절하기 때문에 다른 범 위의 해수면온도보다 더 중요하게 다루어져야 한다. 전구 대양에서 이러한 극저 해수면온도의 시간적 공간적 변동성을 이해하기 위하여 1982년부터 2018년까지의 기간 동안 관측된 인공위성 일별 해수면온도 데이터베이스를 활용하여 평균 기후장을 산출하였다. 또한 장기간의 해양 실측 자료에 기반하여 생산된 표층 수온의 기후 평균장을 활용하여 극저 해 수면온도가 전구 대양에서 존재하는 해역과 0°C 등온선의 월별 공간 변동을 분석하였다. 그 결과 극저 해수면온도는 북극해와 남극해와 같은 극지 해역과 고위도의 연해에서 상당한 해양의 표면적을 차지하고 있었다. 이러한 극저 해수면 온도가 어떻게 시각화되어 있는지 검토하기 위하여 6종 지구과학교과서를 분석하였다. 대부분의 교과서에서 해수면온도 삽화는 0°C 혹은 그 이상 수온에서 부터 도시하여 학생들이 극저 해수면온도에 대한 개념과 역할에 대한 이해를 획득 하는 것을 저해하고 있었다. 데이터 시각화는 데이터 리터러시의 주요한 요소 중에 하나이므로 위성 해수면온도 자료가 교과서에 적절하게 시각화되도록 교과서 삽화의 개선이 필요하다. 본 연구는 인공위성 해수면온도 자료와 해양 실측 자 료를 활용하여 해양 데이터의 시각화를 통하여 해양학적 소양과 데이터 리터러시가 동시에 함양되고 강화될 수 있음을 강조하였다.



    Korea Meteorological Administration(KMA)
    KMI2018-05110

    서 론

    지구온난화와 기후변화와 연계하여 전구 대양 수온 의 온난화가 급격하게 진행되고 있다(IPCC, 2013). 해수면온도는 해양 표층내의 수온들 중의 하나로서 이러한 온난화를 이해할 수 있는 가장 중요한 변수 이다(Donlon et al., 2012). 지구 온난화 및 해양 온 난화와 관련하여 과거 수온의 변동 추세를 이해하고 미래 발생할 수 있는 해양 및 지구환경 문제에 대처 하기 위해서는 해수면온도에 대한 기본적인 이해가 필수적이다. 국내외 여러 기관에서 인공위성 해수면 온도 일별 합성장을 산출하여 널리 배포하고 있다. 이러한 해수면온도 합성장은 적외선 센서 및 마이크 로파 센서 자료를 기반으로 각각 별도로 산출되었거 나, 혹은 적외영역 관측과 마이크로파 관측 자료들이 객관적 내삽과정에 모두 사용되어 일별, 월별 합성장 이 생산된 것이다(Woo and Park, 2020). 일반적으로 해수면온도 일 합성장 자료는 0.01° ×0.01°의 고해상 도에서 부터 0.25° ×0.25° 저해상도에 이르기까지 다 양한 공간적 해상도로 산출되어 배포되고 있다. 실제 로 이러한 최종 해수면온도 합성장 자료의 용량은 크지는 않지만, 객관적 내삽과정(optimal interpolation) 에 투입되는 이차원 인공위성 영상 자료의 크기는 실시간으로 관측되는 자료들 중 가장 큰 빅데이터 (big data) 범주에 속한다.

    지식 정보화 사회에서 수많은 데이터를 접하게 되 면서 데이터 리터러시(data literacy)가 점점 더 중요 한 소양으로 여겨지고 있다. 데이터 리터러시는 단순 히 데이터를 읽고, 쓸 수 있는 능력을 의미할 뿐 아 니라 데이터의 목적에 맞게 데이터를 해석할 수 있 는 능력을 의미한다(Lee and Kim, 2019;Kim and Kim, 2019). 또한 데이터에 기반하여 정보를 추출하 고, 실생활의 다양한 문제를 해결하기 위해서 데이터 를 활용하며, 적절한 도구를 활용하여 데이터를 구성 하고, 결론을 도출하는 일련의 과정을 총체적으로 의 미하며, 더 나아가 상호 의사소통 과정에서 데이터를 사용하는 것까지도 개념적으로 포괄하고 있다 (Athanases et al., 2013;Kim and Kim 2019). 이는 2015 개정 교육과정이 기르고자 하는 핵심역량 중 하나인 문제를 합리적으로 해결하기 위하여 다양한 영역의 지식과 정보를 처리하고 활용할 수 있는 ‘지 식정보처리 역량’과 일맥상통하는 의미라고 할 수 있 다(Ministry of Education, 2015). 디지털 사회에 대응 하여 함양해야 할 데이터 리터러시는 학교에서 교사 학생 간의 교수-학습 활동으로 이루어지고, 이때 교 사와 학생을 매개로 연결해 주는 것이 교과서로 볼 수 있다(Lee, 2019).

    교과서에서 시각화 자료는 복잡한 정보를 다양한 시각적 표현 요소들을 이용하여 한 눈에 알아볼 수 있도록 제시한 학습 자료를 지칭하고(Noh and Son, 2014), 과학 교과서의 경우 사진과 삽화가 많이 사용 되기 때문에 학생들이 과학적 개념을 보다 쉽게 이 해할 수 있도록 도와주는 역할을 한다. 특히, 지구과 학 교과서의 경우 다른 과학 교과서에 비해 사진과 삽화가 차지하는 비율이 크다(Lee, 2007). 따라서 과 학 수업에서 학생들에게 요구되는 데이터 리터러시는 데이터를 기반으로 표현한 각종 표, 그래프 등의 시 각화 자료를 해석할 수 있는 능력까지를 포함하고 있다고 할 수 있다(Bae, 2019). 지구 환경의 급속한 변화와 더불어 학생들의 전 지구적 과학 소양의 함 양이라는 측면에서 사진과 삽화의 역할 또한 점진적 으로 증가되고 있는 추세이다(Lee, 2007).

    과학 교육에서 데이터 리터러시 및 해양학적 소양 에 영향을 주는 것이 과학 교과서에 실린 해양과 관 련된 시각화 자료라고 한다면 데이터의 시각화는 데 이터 리터러시를 구성하는 하나의 요소로 중요하게 다루어져야 한다. 교육 현장에서 데이터 리터러시는 교과서를 매개로 하여 이루어지기 때문에 이러한 데 이터 리터러시의 구성요소가 교과서에서 어떻게 반영 되고 있는지 교과서의 내용을 분석할 필요가 있다. 교과서에서 제시하고 있는 해수면온도 영상은 지구온 난화 문제와 관련한 중요한 문제들에 대해 탐구할 수 있는 중요한 수업 자료이기도 하고, 최근 급부상 하고 있는 빅데이터의 일부를 이해할 수 있는 핵심 적인 자료이기도 하다. 지구 온난화와 밀접한 관련이 있는 수온과 관련된 시각화 자료가 각 교과서에 어 떻게 시각화되어 있는지 분석하고, 학생들의 해양학 적 소양 함양을 위해 더 나은 시각화 자료를 위한 방안을 마련하는 것은 매우 중요하다.

    따라서 본 연구에서는 교과서 내용 중에서도 복잡 한 정보를 시각적으로 표현한 시각화 자료를 분석 대상으로 하였으며, 현재의 지구 온난화 문제를 이해 하는데 중요한 해양 수온 시각화 자료 중 ‘전 세계 표층 수온’에 대하여 분석하였다. 또한 가시화 과정 에서 오개념을 유발할 소지가 있는지 조사하여 가시 화 수정 방안을 제시하고자 한다.

    연구 자료

    전구 해양수온 실측자료

    교과서 해수면온도 영상을 비교하기 위하여 미국 NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration)/ NODC (National Ocean Data Center)의 World Ocean Database (WOD) 해양관측 자료를 기반으로 생산한 월별 수온 평균장 자료(WOA18, World Ocean Atlas 2018)를 활용하였다(Locarnini et al., 2018). WOD 수 온 자료는 대표적인 해양 관측기기인 XBT (Expendable Bathythermograph), CTD (Conductivity, Temperature, and Depth) 관측 자료와 계류 부이에서 관측된 수온 자료로 주로 구성되어 있다. WOA 기후평균장 자료 는 수온, 염분, 산소 및 영양염 변수에 대하여 전 세 계 과거 수십 년의 월간, 계절 및 연간 평균 자료이 며, 수심은 표면 0 m에서 5,500 m까지 표준 수심에 대하여, 수온과 염분은 0.25° , 그 외 모든 변수는 1° 의 격자 간격을 가진다. 본 연구에서는 WOA 자료를 기반으로 하여 표층 수온의 분포를 분석하였다.

    전구 인공위성 해수면온도 자료

    인공위성 해수면온도 합성장 자료는 전세계 다양한 기관에서 배포하고 있다. 그 중에서 다중위성을 활용 하지 않고 NOAA/AVHRR (Advanced Very High Resolution Radiometer) 위성자료를 이용하여 객관적 최적내삽방법(optimal interpolation)으로 산출된 일별 OISST (Optimum Interpolation Sea Surface Temperature) 합성장 자료를 본 연구에 사용하였다(Reynolds et al., 2007). 이 해수면온도 자료는 1982년부터 현재까 지 생산되고 있는데 현존하는 위성 자료 데이터베이 스 중에서 가장 긴 자료 기간을 가진다. 따라서 OISST 자료는 장기간의 해수면온도 변동 추세를 연 구하는데 적절하며 본 연구와 같이 장기간 해수면온 도의 기후평균장에 관심이 있을 경우 가장 적절한 자료라 할 수 있다. OISST 자료는 0.25°의 공간해상 도를 가진다. 1982년부터 2018년까지 37년 동안의 일별 해수면온도자료를 모두 활용하여 전구 대양의 해수면온도의 장기 월별 합성장을 산출하여 본 연구 에 활용하였다(Lee and Park, 2019).

    중등학교 지구과학 교과서

    Table 1은 본 연구에서 활용한 중등학교 지구과학 교과서에 대한 정보를 제시한 것이다. 2015 개정교육 과정을 따른 6종 고등학교 교과서를 분석대상으로 하였으며 교과서에 제시된 전구 대양의 해수면온도 삽화를 수집하였다. 지구과학 교과서는 편의상 H1에 서 H6까지의 기호를 주어 구분하였다. Table 1에 저 자, 출판사, 출판연도를 제시하였으며 분석에 활용된 쪽수 범위도 제시하였다. Fig. 1은 고등학교 교과서 에서 제시하고 있는 전구 해수면온도를 포함한 삽화 를 제시한 것이다. 이러한 해수면온도 영상 자료를 기반으로 하여 교과서 삽화를 분석하였다.

    연구 방법

    해수면온도 평균장

    인공위성 해수면온도 일합성장 자료를 활용하여 매 격자(경도 i, 위도 j)에서 장기간 해수면온도 평균장 (SSTi,j)을 (1)과 같이 계산하였다. 여기에서 t는 1982년부터 2018년까지 매일의 시간을 의미하고 Ni,j 는 주어진 격자에서의 시계열 자료의 갯수이다.

    S S T i , j ¯ = 1 N i , j t = 1 N i , j S S T i , j , t
    (1)

    그리고 매월(m) 기후평균장(SSTi,j,m)은 식 (2)와 같이 산출하였다. 식 (2)에서 M은 28, 29, 30, 31일 과 같이 해당 월의 날짜 수이며, L은 1982년에서 2018년까지의 연도 수에 해당한다. 모든 일별 자료를 활용하여 1월에서 12월까지 장기 월별합성장을 계산 하였고, 여름과 겨울의 대표적인 해수면온도를 비교 하기 위하여 2월과 8월 해수면온도 평균장을 활용하 였다.

    S S T i , j , m ¯ = 1 L M l = 1 L k = 1 M S S T i , j , k , l , m
    (2)

    인공위성 자료와 더불어 해양 실측 수온 평균장은 WOA의 해양 표층 수온의 기후 평균장을 사용하였다.

    해수 수온의 범위에 따른 분포와 면적 비율

    전구 해양 수온이 등간격의 수온 범위에 얼마나 많 이 존재하는지 그 비율을 조사하기 위하여 해양 표층 에서 상층 1500m까지 0.25° ×0.25° 간격의 WOA 자료 를 활용하였다. 식 (3)에서 2 °C 간격으로 각 수온 범 위 i에 존재하는 수온 자료수의 비율을 구하였다. 전 체 수온자료 중에서 수온 범위를 만족하는 수온들 (SST)을 찾아서 집합(Si)을 만든 후 그 집합의 개체수 (fi)를 찾아내고, 이를 전체 개체수들의 합(Nt)으로 나 누어 분포 비율( N f i )을 백분율(%)로 산출하였다.

    S i = { S S T | S S T > T i and S S T < T i + 1 } f i = n ( S i ) N t = i f i N f i = f i N t × 100 ( % )
    (3)

    여기에서 i는 −2 °C에서 36 °C까지 2 °C 간격으로 수 온(Ti)의 구간을 의미하고, Nt는 3차원 자료에서 표층 0m에서 해양 상층 1500 m까지의 수심 범위에서 해 당 수온 범위에 해당하는 격자들 갯수의 합을 나타 낸다.

    WOA 자료는 일정한 각도(1/4° )의 격자로 구성되어 있어서 식 (3)은 단순한 빈도수에 해당하기 때문에 실제 해당 수온범위(k)에 분포하는 면적(Dk)을 의미하 는 것은 아니다. 따라서 전구 해수면온도가 각 수온 구간(TkTk+1)에 분포하는 해수의 표면적을 구하였다. 우선 위도(θj), 경도(φi)에 위치한 각 격자에서 식(4) 와 같이 지구 반경(R)을 이용하여 면적(Ai,j)을 산출한 다. 다음 단계로 전구 해수면온도가 각 수온 구간 (TkTk+1)에 분포하는 빈도수(Bij)를 구하고 격자의 면 적(Ai,j)을 곱하여 각 수온 범위가 차지하는 해수의 표 면적의 합(Dk)을 (5)와 같이 산출하였다. 단위 면적은 식 (4)와 같이 각 격자의 위도 간격(δθi)과 경도 간격 (δφi)을 고려하여 산출하였다.

    A i , j ( km 2 ) = ( 2 π R 360 o δ θ j ) ( 2 π R cos θ j 360 o δ ϕ i ) B i , j = { x | x = n ( S S T i , j ) , S S T i , j > T k and S S T i , j < T k + 1 }
    (4)

    C = { x | x = A i , j × B i , j } D k = k C k
    (5)

    해수면온도 삽화 분석

    교과서에 제시된 해수면온도 시각화 자료를 분석하 기 위하여 Table 2와 같은 분석 항목을 정하였다. 해 수면온도 영상이 0 °C 이하의 수온을 나타내고 있는 지(C1), 30 °C 이상의 수온을 나타내고 있는지(C2), 수온 영상에 등온선을 도시하여 구분하고 있는지 (C3), 수온을 색깔을 이용하여 구분하고 있는지(C4), 컬러바의 수온 간격이 일정하게 제시되어 있는지 (C5), 수온 자료의 출처가 표시되어 있는지(C6), 수온 측정 연도가 표시되어 있는지(C7)에 관한 기본적인 항목을 선정하였다.

    연구 결과

    인공위성 해수면온도

    교과서 해수면온도 영상을 분석하기 앞서 장기간 인공위성 해수면온도 자료를 기반으로 한 대양의 수 온의 분포를 조사하였다. 1982년부터 2018년까지 37 년 동안의 일별 NOAA/AVHRR 자료를 이용하여 주 어진 지점에서 관측된 모든 해수면온도의 평균을 산 출하였다. Fig. 2는 37년 동안 2월과 8월의 해수면온 도 기후 평균장을 나타낸다. 해수면온도는 전체적으 로 −2 °C에서 32 °C 사이에 분포하고 있다. 2월에는 북반구가 겨울철에 해당하므로 북위 60 °N 이상의 대 부분 해역은 거의 0 °C 이하의 해수면온도를 보여준 다. 여름철에는 스칸디나비아 북쪽 북극해에서 8 °C 이상의 수온을 보여 겨울철 4 °C보다 훨씬 수온이 높 음을 알 수 있다(Fig. 2a). 남반구가 겨울에 해당하는 8월의 수온 분포를 보면 남극해에서 0 °C 이하의 수 온이 2월에 비해 상당히 넓게 분포하여 있음을 확인 할 수 있다(Fig. 2b). 북극해를 가로질러 −1 °C 등온 선이 여름철에 나타나 있다. 실제로 겨울에는 이 부 분이 해빙으로 덮여있어서 더 낮은 수온을 표현할 수 없고, 여름이 되면서 해빙이 녹아서 −1 °C 등온선 과 같이 극저온의 해수가 존재하는 것으로 추정할 수 있다.

    한반도의 북동쪽에 위치한 오호츠크해도 겨울에는 0 °C 이하, 여름에는 10 °C 정도의 수온이 분포하여 뚜 렷한 계절변동을 확인할 수 있다. 동해는 오호츠크해 에 비해 위도가 상대적으로 낮음에도 불구하고 겨울 철 시베리아 기단으로 부터 온 매우 낮은 기온을 가 진 강한 바람장은 동해 북부 타타르 해협과 러시아 연해주 연안에 활발한 냉각과정을 유발한다(Martin and Kawase, 1998). 이로 인하여 동해에는 해빙(sea ice)도 존재하며 0 °C 이하의 해수면온도도 존재한다 (Park et al., 2006;Park et al., 2014). 해빙이 형성될 때 주변에 고염의 물을 남기고 냉각되기 때문에 (Brine rejection) 극저온 해수 주변에서 고염의 해수 의 침강으로 인한 중층 및 심층의 순환에도 기여하 게 된다.

    이러한 극저온의 해수의 분포는 장기간의 인공위성 영상자료만을 활용하여 획득한 것이다. 겨울철 극지 의 극심한 해상 상황과 결빙과 구름의 영향으로 인 공위성 자료로 부터 공간적 결측이 없는 해수면온도 를 겨울철에 산출하는 것은 용이하지 않다. 마이크로 파 위성자료가 결측 자료를 보충할 수 있다고 하더 라도 극지 해수면온도 자료는 다양한 형태의 문제점 을 가지고 있을 수밖에 없으며 이를 개선하기 위한 연구가 활발히 이루어지고 있다.

    이러한 극저 수온 영역에서 위성 자료의 한계점을 고려하여 해양 실측치를 기반으로 한 WOA 수온자 료를 여름과 겨울철 분포를 이해하는데 활용하였다 (Fig. 3). 인공위성 자료는 수많은 관측 영상을 기반 으로 산출되어서 마치 노이즈 제거 필터를 적용한 것과 같이 시간적으로 공간적으로 평활화된 영상으로 표출된다(Fig. 2). 이에 반해 해양 실측 자료는 관측 수도 제한되어 있고, 관측 자료간의 시간적 차이가 위성자료에 비해 상대적으로 크기 때문에 해수면온도 의 공간 변동이 큰 것으로 나타났다. Fig. 3에서 단 조로운 등온선이 아닌 다양한 공간적 변동 구조가 나타난 것은 이러한 연유에서 기인한 것으로 추정된 다. 그러나 전반적으로는 OISST 위성 해수면온도 분 포와 유사한 경향을 가진다. 겨울철 자료를 보면 남 극해와 북극해의 상당히 넓은 곳에 −1 °C 이하의 해 수가 존재함을 알 수 있다.

    해수의 어는점과 극저 수온

    해양은 지구 상에 존재하는 가장 큰 물의 저장소 이며, 많은 염류가 전해질 상태로 녹아있다. 해수의 끓는점은 순수한 물의 끓는점인 100 °C보다 더 높아 지며 어는점도 0 °C보다 더 낮다. 해수에 염류가 많을 수록 어는점도 더 하강하게 된다. 일반적으로 해빙이 형성되는 해역에서는 어는점이 더 낮아져서 냉각되지 않은 0 °C 이하의 해수가 매우 많이 분포한다. 해수의 어는점 Tf ( °C)는 염분 S(‰)에 대하여 식 (6)과 같은 관계를 가진다(Millero, 1978). 염분에 따른 해수가 가지는 최대 밀도는 식 (7)과 같이 표현되는데 S는 염분이며 P는 압력(bar)를 나타낸다(Caldwell, 1978). 식 (6)과 식 (7)에 입력되는 염분의 단위는 ‰이며 psu 단위와 차이가 있다(Park and Choi, 2009).

    T f = 0.0575 S + 1.710523 × 10 3 S 3 / 2 2.154996 × 10 4 S 2
    (6)

    T ρ m = 3.982 0.2229 S 0.02004 P ( 1 + 0.00376 S ) ( 1 + 0.000402 P )
    (7)

    Fig. 4는 해수의 염분에 따른 해수의 최대밀도와 어는점을 도시한 것이다(Millero, 1978;Knauss and Garfield, 2017). 염류가 없는 순수한 물(S=0)은 4 °C 에서 최대의 밀도를 가지고 염분이 높아질수록 급격 히 감소한다. 해수의 염분이 증가할수록 어는점은 거 의 선형으로 점진적으로 감소하여 전 대양 해수의 염분이 가장 많은 34-35‰이 되면 −1.5 °C 이하의 어 는점을 가지고 있다. 이와 같이 염분에 따라서 해수 의 어는점이 하강한다는 것은 고위도 해양에서는 해 수가 0 °C 이하에서도 결빙하지 않고 극저온으로 존 재할 수 있음을 의미한다.

    대양 극저 수온 분포

    전구 대양에서 0 °C 이하의 해수가 얼지 않고 존재 하는 해역을 조사하기 위하여 WOA 1월 표층 수온 의 분포를 Fig. 5에 도시하였다. 60 °N 이상의 북극해 의 대부분이 1월에 영하의 해수가 존재하고 있음을 확인할 수 있으며 북대서양의 캐나다 동부 연안에서 부터 그린랜드와 북극해에 이르기까지 해수면온도가 0 °C에서 −2 °C 가까이로 급격히 감소하는 경향을 보 이고 있다. 북극해 대부분에서 영하의 해수가 발견되 고 있으며 오호츠크해 북부에서도 −1.5 °C에 달하는 극저 수온이 존재하고 있음을 확인할 수 있다. 1월에 남반구는 여름철이지만 남극대륙 주변 남극해에서도 최대 −1.5 °C에 달하는 극저온의 해수가 존재함을 확 인할 수 있다.

    0 °C 이하의 극저 수온은 현재의 지구 환경 변화에 대하여 중요한 의미를 지니므로 전 세계 수온 시각 화 자료에서 영하의 영역도 표현하여야 할 것이다. 산업혁명이후 최근까지 지구 온난화는 전체적으로 진 행되고 있고 여름철 폭염이 증가하고 있는 추세이다. 이러한 온난화 경향과는 반대로 북반구 겨울철에 중 위도에서는 극심한 한파도 빈번하게 발생하고 있다. 최근의 한 연구는 1990년부터 2018년까지의 겨울철 (12-2월) 북극해 표면 기온 편차를 연구한 결과, 북극 표면의 온난화 경향이 뚜렷하게 나타남을 보고하면서 동시에 동아시아에서는 강한 냉각화 경향이 우세함을 지적하였다(Kim et al., 2019). 지구온난화로 인해 북 극 빙하가 급격하게 감소하였고 이는 제트기류의 불 안정을 증폭시키고 남북으로 요동치도록 하여 오히려 북극의 한기가 중위도까지 더 남하할 수 있게 되었 다. 이런 과정으로 최근 한반도를 포함한 북반구 중 위도에 위치한 여러 나라에서 이례적인 한파가 나타 나게 된 것이다(Kim et al., 2019). 한반도의 1960~ 1999년 겨울철 기온 경향은 +0.50 °C 10−1이었으나 오 히려 2000~2012년에는 −0.85 °C 10−1로 음의 추세를 보였다(Kim et al., 2014). 1982년부터 2018년까지 지난 37년 동해 해수면온도 자료를 분석한 결과 초 기 약 20년 기간은 온난화 경향을 뚜렷하게 나타났 으나 후반기 20년 기간에는 냉각화가 진행되는 경향 이 국지적으로 나타났다고 보고되었다(Lee and Park, 2019). 따라서 북극해의 극저 수온을 지속적으로 관 측하여야 할 것이다.

    극지 대양 극저 수온의 계절변동

    WOA 자료를 이용하여 1월부터 12월까지의 월별 표층 수온 중에서 0 °C 이하 수온을 추출하여 Fig. 6 에 나타내었다. 매월 북극해와 남극해는 0 °C에서 −2 °C까지의 극저 수온을 보였고, 겨울철 오호츠크해, 래 브라도해의 경우에는 12월과 1월에서 4월까지 영하 의 수온 분포를 보였다. 따라서 전 세계 표층 수온의 최소 온도를 0 °C로 설정하여 가시화하면 북극해와 남극해를 비롯한 극저 수온이 존재하는 해역의 변화 를 제대로 파악할 수 없다.

    Fig. 7은 극저 해수면온도의 월별 공간분포를 조사 하기 위하여 1월부터 12월까지 0 °C 등수온선의 시간 변화를 나타낸 것이다. 북반구는 육지에 비해 해양의 면적이 상대적으로 작아서 등온선의 월별 변동이 중 첩되어 있지만 연중 영하의 해수가 존재함을 알 수 있다. 남반구도 여름철 12월에 붉은 색으로 표시한 0 °C 등온선이 60°S까지 남하해 있다. 이러한 분포는 극저 해수면온도가 전구 대양의 넓은 곳에 산재해 있음을 의미한다. 중등학교 교과서에서는 해수면온도 를 모두 직교 좌표계(Cartesian coordinate)로 표현하 고 있으나 필요에 따라서는 극지의 변화는 극입체 좌표계(polar stereographic coordinate)를 사용하면 해 양 현상을 좀 더 쉽게 이해할 수 있다. Fig. 8은 0 °C 등온선의 월별 변화를 극좌표계로 도시한 것으로 남 극 대륙을 둘러싼 계절변화를 뚜렷하게 볼 수 있다. 등온선의 북방 한계가 각 해역에 변동 범위가 상이 함을 확인할 수 있다. 남반구와는 반대로 북반구에서 는 4월 부근 봄철에 0 °C 등온선의 남방 한계가 가장 넓게 확장하는 것으로 나타났다.

    전구 대양에서 0 °C 이하의 해수가 얼지 않고 존재 하는 해역의 면적을 조사하기 위하여 WOA 1월부터 12월 자료를 표층부터 수심 1,500 m 수온 자료를 분 석하였다. −2 °C에서 34 °C까지 2 °C 간격으로 각 수온 구간에 존재하는 0.25° 간격의 격자 개수를 조사하여 전체 자료수에 대한 빈도수를 조사하여 Fig. 9에 제 시하였다. 상층 1,500 m까지의 해수는 4-6 °C 사이에 17.06%로 가장 많이 분포하고 있고 0-10 °C 사이의 낮은 수온이 전체의 59.1%를 차지하고 있는 것으로 나타났다. 28-30, 30-32, 32-34 °C 범위의 해수 격자의 빈도수는 전체의 각각 3.10, 0.64, 0.0032%를 차지하 고 있는 것으로 계산되었다. 해양 상층부(<1500 m)에 는 28 °C 이상의 고온의 해수는 3.75%로 상대적으로 작은 비율을 차지하고 있었다. 그런데 Fig. 9은 WOA 수온 자료가 해당 수온 범위에 존재하는 0.25° 격자의 수를 나타낸 것이므로 실제 해양에서 차지하 고 있는 면적과는 다른 개념이다. 등각도 격자의 경 우 적도에서는 넓은 면적을 차지하나 고위도로 갈수 록 면적은 급격히 줄어든다. 따라서 저위도에서 고위 도로 가면서 각 격자가 차지하는 면적을 계산하여 해양 표층 수온의 누적 면적을 산출하였다.

    Fig. 10에서 볼 수 있듯이 해수 표면의 경우 가장 큰 면적을 차지하는 수온의 구간은 26-28 °C로 7.12× 108 km2을 차지하고 있었으며 두 번째는 28-30 °C 구 간으로 6.6×108 km2의 면적을 차지하였다. 30 °C 이상 의 고온의 해수는 0.1×108 km2에서 산출되어서 상대 적으로 작은 면적에 분포한 것으로 나타났다. −2 °C에 서 0 °C의 극저온의 구간에서는 분포 면적이 3.37× 108 km2에 달하였으며 0-2 °C (1.65×108 km2 ), 2-4 °C (1.40×108 km2 )보다 훨씬 넓은 면적에 극저온의 해수 가 존재하는 것을 추정할 수 있다. 이러한 면적의 차 이는 전구 해양의 해수면온도 분포에 있어서 극저온 의 해수의 역할이 다른 범위의 수온에 비해 중요함 을 암시한다.

    지구과학교과서 해수면온도 영상 범위

    6개의 현행 교과서가 제시한 전 세계 표층 수온 영 상을 이용하여 해수 수온 범위를 어떻게 나타내고 있 는지를 조사하였다. 대부분의 교과서가 수온의 최소 범위를 0 °C로 설정하고 최대 범위를 30 °C 내외로 한 정하여 나타내고 있었다(Fig. 11). 0 °C로 시작하는 해 수면온도 영상은 H1, H2, H3_a, H4, H6의 5개 교과 서에서 발견되어 다소 미흡한 것으로 나타났다. 이에 반해 0 °C 이하의 극저온을 나타낸 교과서는 2종 있었 는데 H3_b 교과서는 −5 °C에서 수온 범위를 시작하였 으며 H5 교과서는 −2 °C에서 시작하고 있었다. 이는 극저온의 중요성을 적절히 반영한 것으로 판단된다.

    실제로 바다온도가 1.5 °C이더라도 인공위성 해수면 온도는 영하의 수온 상태에서는 이 온도보다 더 낮 은 수온으로 산출될 가능성이 크다. 일반적인 수온 범위에서는 위성 해수면온도가 대략 0.5K의 정확도 를 가진다(Donlon et al., 2012;Woo and Park, 2020). 그러나 극저온 범위에서는 해양 실측 자료가 상대적으로 적고 해상 상태가 극한 상황에 노출되기 때문에 해수면온도의 정확도가 일반적인 해역에서의 산출 오차보다 더 클 가능성이 있다. 따라서 이러한 오차 범위를 고려한다면 위성 산출 해수면온도를 시 각적으로 표출하고자 할 경우에는 기후장일 경우는 −2 °C로, 개별 영상일 경우에는 −3 °C로 시작 범위를 설정하는 것이 타당하다.

    각 교과서의 수온 범위를 Table 3의 C1에 따라 분 석한 결과, H1, H2, H3_a, H3_b, H4, H5, H6 교과 서는 0-30, 0-30, 0-32, −5-35, 0-30, −2-32, 0-28 °C로 나타내고 있었다(Table 3). 해수면온도의 고수온 범위 는 교과서에서는 28 °C에서 35 °C 사이로 표현하고 있 는데, 28 °C (H6), 30 °C (H1, H2, H4), 32 °C (H3_a, H5)는 대양에 존재하는 실제 해수면온도보다 2-7 °C 정도로 낮게 나타내고 있었다. 이와 같이 특정 범위 에 편중하여 해수면온도를 제시하면 선정한 범위를 벗어나는 고수온과 저수온은 시각화되지 않아서 실제 로 그 범위 이외의 해수는 존재하지 않는다는 오개 념을 학생들과 교사들에게 심어줄 수 있다(Table 3의 C2).

    인공위성 적외선 센서는 10 μm 정도의 깊이에서 방출되는 복사에너지를 관측하므로 피층 수온을 관측 하고 마이크로파 복사계의 관측 자료는 적외선 센서 보다 약간 더 아래의 1 mm 정도의 깊이의 수온을 관측한다(Donlon et al., 2012). 실제로 인공위성이 관측하여 산출한 해수면온도는 20 cm 깊이를 관측하 는 표층 뜰개 수온자료를 주로 사용하고 있으며, CTD 혹은 ARGO (Array for Real-time Geostrophic Oceanography)와 같이 수 m 깊이의 표층 수온 자료 도 함께 사용하여 경험적 알고리즘으로 산출된다 (Park et al., 2020). 따라서 인공위성이 피층을 관측 한다고 해서 인공위성기반 해수면온도는 정확히 피층 수온을 대변하는 것은 아니다. 또한 일반적으로 해양 에서는 일간변화(diurnal variation)의 영향을 가능한 줄이기 위하여 야간 자료만을 사용하거나 피층을 관 측한 후 표층 수온으로 변환하는 보정 처리 과정을 거치도록 하고 있다(Donlon et al., 2012). 이러한 인 공위성 알고리즘과 관측 수심의 오차 때문에 최소 0.5K 정도의 오차를 가질 수 있다(Donlon et al., 2012;Woo and Park, 2020). 또한 여름철 풍속이 약 하고 해수면이 태양복사열로 가열되는 상태에서는 피 층 수온은 더 급격하게 상승하게 되어 피층과 표층 의 수온 차이는 일반적인 해상 상황에 비해 훨씬 더 증폭될 수 있다(Minnett et al., 2019). 특히 낮 동안 의 가열이 밤 동안의 냉각보다 수온 오차에 더 큰 영향을 야기할 수 있다. 따라서 이러한 오차와 해수 의 연직 변화와 대기 조건을 고려하면 해수면온도의 최대 범위는 장기간 평균장일 경우는 35 °C로 하고, 일별 합성장 혹은 개개의 해수면온도 영상은 36 °C까 지로 나타내는 것이 적절하다. 따라서 실제 전구 대 양 해수면온도의 분포 범위를 고려하면 교과서에서 제시된 수온 범위의 하한과 상한을 모두 확장할 필 요가 있을 것으로 판단된다.

    해수면온도영상 시각화 표출 방식

    Fig. 1의 교과서 해수면온도 영상과 Table3의 C3 항목에서 볼 수 있듯이 등온선을 제시한 교과서(H1, H4, H5, H6)도 있고 등온선 없이 칼라로 표현한 영 상도 있었다. 등온선은 시각화 재료 중의 하나로 교 육 목적에 따라 사용 유무를 결정할 수 있다. 1 km 고해상도의 인공위성 해수면온도 영상은 그 자체로 매우 세세한 해양 현상 구조를 보여주기 때문에 등 온선이 없는 것이 시각적 효과를 높일 수 있다. 전구 해양의 수온 분포에 매우 좁은 간격의 등온선을 도 시할 경우에는 등온선이 서로 중첩되어 해양 현상을 제대로 볼 수 없는 경우가 많다. 따라서 전구를 대상 으로 등온선을 제시하려면 적어도 2 °C 이상으로 등 온선을 도시하여야 시각적으로 복잡하지 않게 해수면 온도 분포도를 제시할 수 있다. 등온선을 포함한 대 부분의 교과서는 2 °C 이상으로 제시하고 있었다. 한 반도 주변해의 해수면온도를 제시할 경우에는 해수면 온도에 대한 기본적인 분포 범위와 계절변동성을 고 려하고, 또한 원시 해수면온도 자료의 공간해상도도 고려하여 등온선 간격을 유동적으로 설정하는 것이 시각적 효과를 높일 수 있다.

    Table 3의 C4 항목에서 볼 수 있듯이 모든 교과서 가 해수면온도를 흑백이 아닌 칼라 영상으로 제공하 고 있어서 수온의 분포를 보다 쉽게 이해할 수 있도 록 제시하고 있었다. 고온은 붉은색, 저온은 푸른색 으로 다양한 컬러바(colorbar)를 활용하고 있었는데 북극해와 남극해와 같이 푸른 색 계통 안에서도 극 저온의 변화를 구분할 수 있는 색상표(color table)를 채택할 필요가 있다. Fig. 1의 수온 영상의 색상표의 수온 간격이 그림 크기를 고려하여 연속적인 칼라변 화에 2 °C 혹은 4 °C 정도로 제시하고 있으나(H1, H2, H3_a, H5, H6) 어떤 경우는 색상표를 일정 수온의 간격 안에서는 동일한 색상을 유지하도록 한 경우도 있었다(H2, H4, H5, H6). H5 교과서는 정수가 아닌 6.5, 10.7 °C와 같이 4.3 °C 소수점 간격으로 표시하여 영상의 수온을 정확하게 이해할 수 없도록 제시하고 있었다. 따라서 학생들이 컬러바로부터 수온을 쉽게 추정할 수 있도록 적절한 시각화를 고려하여야 할 것이다.

    또한 인공위성 영상을 활용할 때에는 반드시 출처 를 밝혀야 한다. 교과서의 해수면온도 영상 대부분은 미국 NOAA와 NASA (National Aeronautics and Space Administration)에서 생산된 해수면온도 자료를 주로 활용하고 있었다. H4 교과서는 공식적인 자료 배포 기관이 아닌 대학교의 강의와 연결된 웹사이트 (unnel.sfsu.edu/courses/qmo405/labs)를 제시하고 있어 서 수정되어야 할 것이다. 기후 변화에 따라서 해수 면온도가 급변하고 있기 때문에 시간 정보가 중요하 다. 교과서에서 활용한 해수면온도 영상에 대한 시간 정보가 있는지(C7) 조사한 결과 H3_a와 H3_b 교과 서는 연도를 제시하고 있었으나, 4종 교과서(H1, H2, H4, H5)에서는 시간 정보를 제시하고 있지 않았다. 이러한 기본적인 오류가 교과서에 포함되지 않도록 해수면온도 영상을 세심하게 제작해야 할 것이다.

    토 의

    극저 해수면온도 표출의 중요성

    본 연구는 교과서 해수면온도 영상의 시각화 표출 방법에 대하여 몇 가지 분석을 진행하였다. 그 중 가 장 핵심적인 부분은 교과서가 학생들이 극저 해수면 온도 영상을 잘 이해할 수 있는 영상를 표출하고 있 는지에 관한 분석이었다. 전구 대양의 온난화와 더불 어 극지 수온도 상승하는 추세에 있다. 북극해 해빙 의 용융과 수온의 상승은 극지 부근 해수의 순환에 영향을 미치고, 중위도 해수 수온의 변화도 유도하고 있다. 급격한 해수의 온난화와 간헐적인 냉각화가 이 루어져서 겨울철 수온의 온난화 경향을 차단하는 경 향도 발견되어 보도되고 있다. 이러한 극지의 극저 해수면온도가 분포와 변화가 지니고 있는 지구환경변 화에의 함축된 의미가 학생들에게 잘 전달되고 있는 지 확인할 필요가 있다.

    대부분의 학생들과 교사들은 한반도 연안은 해빙이 나 극저 해수면온도와는 상관이 없을 것으로 인지하 고 있으나 실제로는 동해 타타르 해협과 블라디보스 톡에 겨울철 해빙이 존재하며 서해안과 북한 서해안 및 중국 발해만에도 해빙이 존재한다(Park et al., 2006;Park et al., 2014). 이러한 해빙 주변에는 영하 의 극저 해수면온도가 출현하고 있으며 겨울철 동해 에서 러시아 연해주 연안에는 시베리아 고기압에서 기원한 한랭한 바람으로 인한 해수면의 급격한 냉각 이 이루어져서 −1 °C 정도의 극저 해수면온도가 존재 하고 있다. 이와 같이 극저 수온은 한반도 주변해에 서 존재함을 교사와 학생들도 인지해야 함에도 불구 하고 교과서에서는 시각적 삽화뿐만 아니라 내용에서 도 전혀 언급되고 있지 않다. 따라서 극저 수온과 극 지의 수온의 변화를 연계하여 교사가 교수-학습 활동 을 통하여 학생들에게 전구 대양의 현상과 국지 해 양의 현상을 연결하여 수업할 필요성이 있다. 이러한 전구와 국지 해역의 연결 수업은 학생들의 사고의 폭을 공간적으로 넓히고 또 시간적으로도 확장하여 장기간에 걸친 기후 변화와 그에 따른 국지 해역의 반응에 대한 이해를 심화시킬 수 있다.

    데이터 시각화

    본 연구에서 분석한 해수면온도 영상과 같은 데이 터 시각화는 데이터 리터러시를 구성하는 중요한 요 소 중의 하나로서 자료에 내포된 양적 정보를 쉽게 이해할 수 있도록 시각적으로 표현하고 전달되는 과 정으로 볼 수 있다. 데이터 시각화의 목적은 도표 혹 은 삽화라는 수단을 통해 정보를 명확하고 효과적으 로 전달하는 것이다(Lee, 2009;Lee et al., 2019). 지 구과학 분야 중 특히 해양 분야의 경우는 도표보다 는 영상 형태로 시각적으로 표출하여 교과서에 삽화 형태로 제공하는 것이 교육 효과를 고양할 수 있다. 미국 교육부 및 경제 협력 개발기구(OECD, Organization for Economic Cooperation and Development)는 데이 터 시각화와 같은 비 연속 텍스트를 이해하는 기능 을 ‘사회에서 기능하고, 개인의 목표를 달성하고, 지 식과 잠재력을 개발하기 위해 요구되는 기본 리터러 시 기능’으로 정의하고 있다(Shreiner, 2018). 이러한 데이터 시각화는 지구 표면의 70% 이상을 차지하는 해양이라는 매개체를 통하여 타 분야보다 더 효율적 으로 교육적 목적으로 교수-학습 활동에 활용될 수 있다. 데이터 시각화 그 자체는 복잡하지만 선 및 색 상들과 같은 수많은 요소들과 결합하여 예술적인 작 품으로 완성한 후 학습자에게 제공된다면 자료가 전 달하고자 하는 정보가 더욱 효과적인 기능을 할 것 으로 기대된다.

    비약적으로 증가하고 있는 빅데이터의 홍수 속에서 학생들은 다중 빅데이터에 대한 인지와 조작적으로 데이터를 다룰 수 있는 능력도 향후 함양하여야 할 것이다. 이런 점에서 빅데이터를 집약적으로 표현한 교과서 해수면온도 영상은 상당한 의미를 가진다. 학 생들은 다중 데이터 시각화의 형태와 기능을 인식해 야 하고, 서로 다른 종류의 데이터 시각화를 비판적 으로 해석하고 의미를 탐색하며, 의사결정과 문제해 결 및 책임 있는 행동을 위해 다중데이터 시각화에 서 이끌어낸 정보를 활용할 수 있어야 할 것이다 (Gee, 2014;Werner, 2002; Shreiner, 2017). 따라서 데이터 중심의 미래 사회에서 학습자들에게 효율적으 로 그 지식 정보를 전달하기 위해서 데이터 시각화 의 중요성은 증대되고 있으므로 교과서의 삽화에 이 러한 변화의 방향성이 녹아들 수 있는 노력이 필요 하다. 이러한 노력의 일환으로 본 연구에서는 데이터 시각화 과정을 인공위성 해수면온도 영상에 초점을 맞추어 문제점을 제기하고 개선의 방향성을 제시하 였다.

    해양학적 소양과 해수면온도

    해양은 지구의 대표적인 구성요소로서 지구계의 다 양한 과학적 현상과 요소들을 개념적으로 연계하는 역할을 한다. 이러한 점을 감안할 때, 해양에 대한 기본적인 소양을 갖추지 못하면 이와 연관된 포괄적 인 과학적 소양도 함양하기 어려울 것이다. 따라서 해양을 이해하는 것은 우리의 삶과 밀접한 관련이 있는 지구계의 이해와 지구환경의 보호에 필수적이다 (Kim, 2017). 따라서 과학적 소양과 더불어 ‘해양학 적 소양(ocean literacy)’도 요구된다(Cava et al., 2005). 해양학적 소양은 우리에게 바다가 미치는 영 향 그리고 우리의 삶이 바다에 미치는 영향을 이해 하는 것이다(NOAA, 2013;Park et al., 2013). 각국 의 해양 교육학자와 해양교육센터 등에서는 해양학적 소양과 관련하여 해양과학의 기본 원리와 개념의 틀 을 개발하였고, 미국 NOAA는 해양학적 소양 안내 문서에서 해양학적 소양에 대한 7가지 원칙을 제시 하였다(NOAA 2013;Kim, 2017). 또한 해양분야 전 문인력 양성을 위하여 미국 NOAA는 유치원부터 12 학년까지 학생들의 해양학적 소양을 위한 과학 내용 과 표준을 작성하였고, 이를 과학교육에 적극적으로 활용하고 있다(NOAA, 2013). 해양학적 소양의 원칙 과 과학 내용은 지구환경의 변화에 대한 해양의 역 할을 강조하고 있다.

    본 연구에서는 전구 대양의 극저온의 분포를 통하 여 해양이 날씨와 기후 변화에 중요한 영향을 미칠 수 있음을 제시하였다. 최근 기후 변화를 주도하는 것은 북극해의 변화이다. 지속적인 해빙의 용융과 해 수 온도의 상승은 전지구의 온난화와 기후 변화를 유도하고 있다. 인공위성을 이용한 대규모의 지구관 측 프로그램과 해양 측기를 이용한 해수의 물성에 대한 지속적인 관측 프로그램을 통한 빅데이터 자료 의 활용과 분석을 통하여 이러한 변화를 이해할 수 있게 된 것이다. 일기 및 기후 변화를 성공적으로 예 측하려면 이러한 막대한 양의 해양 데이터가 실시간 으로 입력되어야 한다. 따라서 인공위성 해수면온도 데이터 시각화를 분석한 본 연구의 결과는 해양학적 소양과 데이터 리터러시를 동시에 함양할 수 있는 데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

    결 론

    본 연구에서는 수십 년에 걸친 방대한 인공위성 해수면온도 자료와 해양 관측 수온 자료를 분석하여 월별 기후장을 산출하였고, 전구 대양 해수면온도 및 해양 표층 수온 중에서 0 °C 이하의 극저온 해수가 존재함을 규명하였다. 이러한 극저온이 해양에서 어 느 정도의 비율을 가지는지 확인하기 위하여 해양 상층 1500 m 이내의 수온자료를 분석하였으며, 각 수온 범위에 해당하는 해수면온도가 차지하는 면적도 산출하여 제시하였다. 이러한 결과는 −2 °C에서 0 °C 까지의 극저온에 해당하는 해수면온도가 지구 표면에 는 상당히 넓게 존재함을 보여주었다. 해수의 극저온 에 대한 개념은 지구온난화와 해양온난화에 대한 이 해를 넓히는데 중요한 역할을 할 것으로 기대된다. 또한 본 연구는 현행 교과서에서 해수면온도 영상 자료에 대해서 시각화 과정의 적절성에 대한 문제를 제기하였다. 교과서의 전 세계 표층 수온 시각화 자 료를 분석한 결과 대부분의 교과서가 수온 범위를 지나치게 좁게 설정하여 실제 해수의 온도를 제대로 표현하지 못하고 있음을 알 수 있었다. 따라서 전 세 계 해양의 표층 수온을 제대로 나타내기 위해서는 관측치 및 인공위성 수온 자료의 정확도를 고려하여 해수면온도 평균장의 하한은 적어도 −2 °C, 상한은 35 °C 정도로 책정하여 제시하는 것이 바람직하다. 수 온을 0 °C부터 설정하여 시각화하면 해양에는 0 °C 이 하의 해수가 존재하지 않는다는 오개념을 확산시킬 우려가 있다. 실제로 극저온 해수가 전지구 해양의 순환과 그로 인한 기후변화에 중요한 역할을 하기 때문에 해수면온도 영상 시각화를 활용하면 교육적 효과를 극대화할 수 있다. 따라서 학생들에게 오개념 을 심어줄 수 있는 잘못된 시각화 자료를 제시하지 않도록 주의를 기울여야 하고, 실제 관측 자료를 활용 하여 정확한 시각화 자료를 작성하여 배포해야 한다.

    과학 및 지구과학 교과서는 학습 내용을 이차원 지면에 삽화 형태로 학생들에게 제시할 수밖에 없어 서 학생들이 시간 변화 개념을 학습함에 있어서 여 러 가지 한계점을 내포하고 있다. 이러한 한계점을 극복하기 위한 하나의 방편은 2차원 시각화자료를 3 차원 동영상으로 제작하여 교수-학습 자료로 활용하 는 것이다. 2015 개정 교육과정에 기반한 교과서에는 한 장의 영상으로 전구 평균 해수면온도를 제시하고 있으나, 월별 표층 수온 분포로 시간 개념을 포함하 는 방안이 강구되어야 할 것이다. 또한 2차원 해수면 온도의 시계열 자료가 동영상으로 제공된다면 지구과 학 수업에서 학생들의 호기심을 유발하여 지구과학 및 해양에 대한 학습자의 정의적 특성도 배가될 것 이다. 본 연구에서는 해수면온도 영상이라는 단순한 도식화를 통한 데이터 시각화를 다루었지만 향후 의 미 전달 측면에서 좀 더 많은 정보의 양을 효과적으 로 전달할 수 있는 데이터 시각화의 다양화와 활성 화를 진작하기 위한 방안도 강구되어야 할 것이다. 해양 빅데이터는 해양학적 소양뿐만 아니라 데이터 리터러시도 동시에 함양시킬 것으로 기대된다. 본 연 구에서 언급한 해수면온도 데이터 시각화는 데이터 리터러시의 구성 요소 중 작은 일부만을 차지하고 있다. 따라서 지구과학 및 해양교육에 있어서 학생들 의 데이터 리터러시 함양을 위해서 거대 빅데이터의 보고인 해양 자료를 적극적으로 활용할 필요가 있을 것으로 판단된다.

    사 사

    본 연구는 기상청 “기상·지진See-At기술개발연구 사업(KMI2018-05110)”의 지원을 받아 수행되었습 니다. 성과의 일부는 정부(과학기술정보통신부)의 재 원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행되었음(No. 2020R1A2C2009464).

    Figure

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    Spatial distributions of sea-surface temperature in the global ocean in high-school earth science textbooks, where the symbols from H1 to H6 represent the index key of each text book.

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    Spatial distributions of OISST sea-surface temperature climatology in the global ocean in (a) February and (b) August from 1982 to 2018.

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    Spatial distributions of sea-surface temperature (0 m) in the global ocean in January from WOA18 climatology database.

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    Freezing temperature (red solid line) and temperature of maximum density (blue solid line) of sea water with respect to sea water salinity (‰) (Millero, 1978;Caldwell, 1978;Knauss and Garfield, 2017).

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    Spatial distribution of sea-surface temperatures of less than 0°C in January over the past decades using World Ocean Atlas (WOA) climatology data.

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    Monthly distribution of extremely low sea-surface temperatures of less than 0°C in the global ocean using WOA climatology from January to December over the past decades.

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    Spatial distribution of monthly isothermal contours of WOA sea-surface temperatures of 0°C in the global ocean from January to December over the past decades.

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    Spatial distribution of monthly isothermal contours of WOA sea-surface temperatures of 0°C in the global ocean in polar stereographic coordinates from January to December over the past decades.

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    Frequency histogram (percent) of sea water temperatures at depths from the surface to 1500 m with respect to sea water temperature (°C) using WOA data over the past decades.

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    Cumulative histogram of areas of extremely low sea-surface water temperatures with respect to sea water temperature (°C) using World Ocean Atlas (WOA) data over the past decades.

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    Ranges of sea-surface temperatures with initial and final temperatures in the earth science textbooks.

    Table

    Information of the high-school earth science textbooks with figures of sea-surface temperature in the global ocean (Park et al., 2020)

    Items to analyze sea-surface temperature (SST) images in the high-school textbooks

    Analysis of visualizations of sea-surface temperature data in the global ocean by using six earth science textbooks from H1 to H6 as listed in Table 1, where NOAA is National Oceanic and Atmospheric Administration, NASA is National Aeronautics and Space Administration, and SFSU is San Francisco State University

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