• 한국지구과학회지
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• 제34권1호
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• pp.102-106
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• 2013

동아시아 여름몬순의 강도와 북서태평양 여름몬순의 강도는 음의 상관을 갖는 것으로 알려져 왔다. 여기서 우리는 이 관계를 이용하여 북동아시아 여름철 강수의 잠재예측성을 조사하였다. 북서태평양 아열대 고기압은 북서태평양 여름몬순을 적절히 나타내며, 북서태평양-동아시아 지역 여름철 기후편차에 주된 성분이다. 그리고 북서태평양 아열대고기압 변동성을 이용한 북동아시아 여름철 강수 편차의 추정값은 북서태평양 여름몬순지수를 이용하는 것보다 더 낫다.

• 한국지구과학회지
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• 제35권1호
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• pp.88-94
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• 2014

현재 최고 수준의 대순환 모형에서 북동아시아 여름몬순 강도의 계절예측 능력은 낮으나 북서태평양 아열대 고기압 강도의 예측률은 상대적으로 높다. 북서태평양 아열대 고기압은 북서태평양 지역 및 동아시아 지역에서 가장 주된 기후 변동성이다. 본 연구에서 NCEP 계절예측시스템에서 예측된 북서태평양 아열대 고기압의 예측성에 대해 논의될 것이다. 한편, 북동아시아 여름몬순의 경년변동성은 북서태평양 아열대 고기압과 높은 상관성을 가지고 있다. 본 연구에서는 이 관계에 근거하여, NCEP 계절예측시스템과 정준상관분석을 이용한 계절예측 모형을 제안하고 그 예측률을 평가하였다. 이 방법은 북동아시아 지역 여름철 강수량 편차에 대한 계절예측에 있어 통계적으로 유의한 예측성능을 제공한다.

• 한국지구과학회지
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• 제38권3호
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• pp.194-208
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• 2017

이 연구는 최근 37년(1977-2013) 동안 여름철 동중국해에 영향을 준 태풍빈도와 북서태평양 몬순지수와의 상관을 분석하였다. 두 변수 사이에는 뚜렷한 양의 상관관계가 존재하였으며, 엘니뇨-남방진동 해를 제외하여도 높은 양의 상관관계는 변하지 않았다. 이러한 두 변수 사이에 양의 상관관계의 원인을 알아보기 위해 가장 높은 북서태평양 몬순지수를 갖는 11개 해(양의 북서태평양 몬순지수 위상)와 가장 낮은 북서태평양 몬순지수를 갖는 11개 해(음의 북서태평양 몬순지수 위상)를 선정하여 두 위상 사이에 평균 차를 분석하였다. 양의 북서태평양 몬순지수 위상에는 태풍들이 열대 및 아열대 서태평양의 동쪽해역으로부터 동중국해를 지나 한국 및 일본을 향해 북상하는 경향을 나타내었다. 음의 북서태평양 몬순지수 위상에는 태풍들이 남중국해를 지나 중국 남부지역을 향해 서진하는 패턴을 보였다. 따라서 동아시아 중위도까지 먼 거리를 이동하면서 바다로부터 충분한 에너지를 얻을 수 있는 양의 북서태평양 몬순지수 위상에의 태풍강도가 더 강하였다. 또한 양의 북서태평양 몬순지수 위상에 태풍들이 더 많이 발생하는 특성을 보였다. 850 hPa과 500 hPa에서의 수평 대기순환에 대한 두 위상 사이에 차에서는 열대 및 아열대 서태평양에서 저기압 아노말리가, 동아시아 중위도 지역에는 고기압 아노말리가 강화되었다. 이 두 기압계 아노말리로 인해 동중국해에서는 남동풍 아노말리가 발달하였으며, 이 남동풍 아노말리가 태풍들을 동중국해로 향하게 하는 지향류 아노말리의 역할을 하였다. 또한 열대 및 아열대 서태평양에서 발달한 저기압 아노말리로 인해 양의 북서태평양 몬순지수 위상에 태풍들이 좀 더 많이 발생할 수 있었다.

• 한국지구과학회지
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• 제34권4호
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• pp.336-344
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• 2013

이 연구는 북서태평양에서 여름철(7-9월) 동안 발생하는 태풍 빈도를 예측하기 위한 다중회귀모델을 4가지 원격패턴을 이용하여 개발하였다. 이 패턴은 4-5월 동안 동아시아 대륙에서의 시베리아 고기압 진동, 북태평양에서의 북태평양 진동, 호주근처의 남극진동, 적도 중앙태평양에서의 대기순환으로 대표된다. 이 통계모델은 이 모델로부터 예측된 높은 태풍발생빈도의 해와 낮은 태풍발생빈도의 해 사이에 차를 분석함으로써 검증되었다. 높은 태풍발생빈도의 해에는 다음과 같은 4가지의 아노말리 특성을 나타내었다: i) 동아시아 대륙에 고기압성 순환 아노말리(양의 시베리아 고기압진동), ii) 북태평양에 남저북고의 기압계 아노말리, iii) 호주 근처에 저기압성 순환 아노말리(양의 남극진동), iv) 봄부터 여름 동안 니뇨3.4 지역에 저기압성 순환 아노말리. 따라서 적도 서태평양에서 무역풍 아노말리는 양반구의 아열대 서태평양에 위치한 저기압성 순환 아노말리에 의해 약화되었다. 결국, 이러한 기압계 아노말리의 공간분포는 열대 서태평양에 대류를 억제하는 대신 아열대 서태평양에 대류를 강화시켰다.

• 한국지구과학회지
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• 제33권1호
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• pp.49-58
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• 2012

이 연구에서는 통계적 변동시점 분석을 통해 한국 상륙태풍의 빈도가 1981년 이후로 급격하게 증가함이 확인되었다. 이러한 증가는 북태평양 고기압의 동쪽으로의 이동에 의해 동아시아 대륙에 저기압 아노말리가 강화되는 반면, 북서태평양에는 고기압 아노말리가 강화되어 결국 저위도로부터 한반도 부근 지역으로 남풍의 아노말리가 형성되었기 때문이었다. 이 남풍의 아노말리는 아열대 서태평양에서 발생한 태풍을 한반도로 이동시키는 지향류의 역할을 하였다. 이렇게 동아시아 대륙에 저기압 아노말리가 강화된 원인을 알아보기 위해 이전 봄(3-5월)동안의 적설량을 분석하였다. 그 결과 동아시아 대부분의 지역에서 1981년 이전보다 적은 적설량이 관측되었다. 따라서 봄부터 시작된 동아시아 대륙의 가열로 인해 여름철 이 지역에 저기압 아노말리가 발달할 수 있었으며, 결국 태풍을 한반도로 이동시킬 수 있는 남풍 아노말리의 지향류가 형성될 수 있었다.

• 대한지리학회지
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• 제51권1호
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• pp.23-40
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• 2016

본 연구에서는 조선시대 측우기(1777~1907년)와 현대적 기상장비(1908~2015년)로 측정한 강우량 자료를 종합 분석하여 서울의 장마철 강수량과 극한강수현상에 나타난 장기간 변화 양상을 밝히고자 하였다. 또한 이와 관련된 동아시아 영역의 종관 기후장에 나타난 변화 특징을 밝히고자 하였다. 약 239년 동안의 서울의 강수자료 시계열을 분석한 결과, 20세기 후반으로 올수록 장마철(6월 하순~9월 초순) 강수량이 증가하고, 경년변동성도 더 커짐을 알 수 있다. 특히 1990년대 초반부터는 장마철 중에서도 여름장마기(6월 하순~7월 중순)와 장마 휴지기(7월 하순~8월 초순)에 극한강수현상 중심의 강수량이 뚜렷하게 증가하면서 장마기의 구분이 모호해지고 있음을 알 수 있다. 이와 관련하여 변화가 뚜렷한 1990년 전후의 상층 종관기후장을 비교해 보면, 최근에는 북서태평양 주변의 해수면 온도가 상승하고 북태평양 아열대 고기압 강도가 강화되어 해양성 기단이 한반도 방향으로 더 확장하고, 유라시아 대륙 내부 몽골 지역을 중심으로 강한 고기압 편차핵이 형성되면서 고위도로부터 기류가 더 활발하게 유입되고 있음을 알 수 있다. 즉, 서로 다른 성질의 기류들이 강해지면서 이들 기류들이 만나는 북서태평양 연안 지역에 상승 기류 흐름이 활발해지면서 최근에는 서울의 장마철 강수평균 및 극한강수현상이 증가하였다고 할 수 있다.

• 대기
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• 제26권4호
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• pp.687-696
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• 2016

The western North Pacific subtropical high (WNPSH) in boreal summer has interannual and interdecadal variability, which affects East Asian summer monsoon variability. In particular, it is well known that the intensity of WNPSH is reversely related to that of summer monsoon in North East Asia in association with Pacific Japan (PJ)-like pattern. Many coupled climate models weakly simulate this large-scale teleconnection pattern and also exhibit the diverse variability of WNPSH. This study discusses the inter-model differences of WNPSH simulated by different climate models, which participate in the Coupled Model Intercomparison Project phase 5 (CMIP5). In comparing with reanalysis observation, the 29 CMIP5 models could be assorted into two difference groups in terms of interannual variability of WNPSH. This study also discusses the dynamical or thermodynamics factors for the differences of two groups of the CMIP5 climate models. As results, the regressed precipitation in well-simulating group onto the Nino3.4 index ($5^{\circ}N-5^{\circ}S$, $170^{\circ}W-120^{\circ}W$) is stronger than that in poorly-simulating group. We suggest that this difference of two groups of the CMIP5 climate models would have an effect on simulating the interannual variability of WNPSH.