북극 지역의 대기 온도는 바다 및 해빙, 대기 사이의 에너지 교환에 큰 역할을 하므로 북극 대기 온도를 정확하게 파악하는 것은 중요하다. 하지만 현장 관측 자료들은 북극 대기 온도의 공간적인 분포를 나타내는 데에 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 부이(buoy) 자료와 Advanced Microwave Scanning Radiometer 2(AMSR2) 위성자료를 이용하여 기계학습 기반 여름철 대기 온도 추정 모델을 구축하였다. 기계학습으로는 random forest(RF) 및 support vector machine(SVM)을 사용하였으며, AMSR2 관측 시간에 따라 하루 두 번의 대기 온도를 추정하였다. 또한 추정된 대기 온도를 유럽 중기예보센터(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts, ECMWF)의 ERA-Interim 재분석자료의 대기 온도와 공간 분포를 비교하였다. 교차 검증 결과 두 가지 기계학습 기법 모두 0.84-0.88의 $R^2$ 및 $1.31-1.53^{\circ}C$의 RMSE를 보였다. 공간적인 분포에서 IABP 부이 관측 자료가 존재하지 않는 바렌츠해(Barents Sea), 카라해(Kara Sea) 및 배핀만(Baffin bay) 지역에서는 기계학습 모델이 ERA-Interim 대기 온도에 비하여 과소 추정하는 경향을 보였다. 본 연구는 경험적인 북극 대기 온도 추정의 가능성과 한계점을 서술하였다.
To discuss whether we have credible estimations about historical surface temperature evolution since industrial revolution or not, present study investigates consistencies and differences of averaged surface air temperature since 1900 between the multiple data sources: Hadley Center Climate Research Unit (HadCRU4) surface air temperature data, ECMWF 20 Century Reanalysis data (ERA20CR), and NCEP 20 Century Reanalysis data (NCEP20CR). Averaged surface temperatures are obtained for the global, polar (90S~60S, 60N~0N), midlatitude (60S~30S, 30N~60N), tropical (30S~30N) region, separately. From the analysis, we show that: 1) spatio-temporal inhomogenity and scarcity of HadCRU4 data are not major obstacles in the reliable estimation of global surface air temperature. 2) Globally averaged temperature variability is largely contributed by those of tropical and midlatitude, which occupy more than 70% of earth surface in area. 3) Both data show consistent temperature variability in tropical region. 4) ERA20CR does not capture warm period over Arctic region in early 1900s, which is obvious feature in HadCRU4 data. Discrepancies among datasets suggest that high-level caution is needed especially in the interpretation of large Arctic warming in the early 1900s, which is often regarded as a natural variability in the Arctic region.
The statistical prediction model for wintertime surface air temperature, that is based on snow cover extent and Arctic sea ice concentration, is updated by considering $El-Ni{\tilde{n}}o$ Southern Oscillation (ENSO) and Quasi-Biennial Oscillation (QBO). These additional factors, representing leading modes of interannual variability in the troposphere and stratosphere, enhance the seasonal prediction over the Northern Hemispheric surface air temperature, even though their impacts are dependent on the predicted month and region. In particular, the prediction of Korean surface air temperature in midwinter is substantially improved. In December, ENSO improved about 10% of prediction skill compared without it. In January, ENSO and QBO jointly helped to enhance prediction skill up to 36%. These results suggest that wintertime surface air temperature in Korea can be better predicted by considering not only high-latitude surface conditions (i.e., Eurasian snow cover extent and Arctic sea ice concentration) but also equatorial sea surface temperature and stratospheric circulation.
We examined potential seasonal prediction of the Korean surface temperature using the relationships between the Arctic Sea Ice Area (SIA) in autumn and the temperature in the following July and February at 850 hPa in East Asia (EA). The Surface Air Temperature (SAT) over Korea shows a similar relationship to that for EA. Since 2007, reduction of autumn SIA has been followed by warming in Korea in July. The regional distribution shows strong correlations in the southern and eastern coastal areas of Korea. The correlations in the sea surface temperature shows the maximum values in July around the Korean Peninsula, consistent with the coastal regions in which the maximum correlations in the Korean SAT are seen. In February, the response of the SAT to the SIA is the opposite of that for the July temperature. The autumn sea ice reduction is followed by cooling over Korea in February, although the magnitude is small. Cooling in the Korean Peninsula in February may be related to planetary wave-like features. Examining the autumn Arctic sea ice variation would be helpful for seasonal prediction of the Korean surface temperature, mostly in July and somewhat in February. Particularly in July, the regression line would be useful as supplementary information for seasonal temperature prediction.
The relationship between the Arctic Oscillation (AO) and surface air temperature (SAT) over Korea is re-examined using the long-term observation and reanalysis datasets for the period of December 1958 to February 2020. Over the entire period, Korean SAT is positively correlated with the AO index with a statistically significant correlation coefficient, greater than 0.4, only in the boreal winter. It is found that this correlation is not static but changes on the decadal time scale. While the 15-year moving correlations are as high as 0.6 in 1980s and 1990s, they are smaller than 0.3 in the other decades. It is revealed that this decadal variation is partly due to the AO structure change over the North Pacific. In the period of 1980s-1990s, the AO-related sea level pressure fluctuation is strong and well defined over the western North Pacific and the related temperature advection effectively changes the winter SAT over Korea. In the other periods, the AO-related circulation anomaly is either weak or mostly confined within the central North Pacific. This result suggests that Korean SAT-AO index relationship, which becomes insignificant in recent decades is highly dependent on mean flow change in the North Pacific.
The spatial size and variation of Arctic sea ice play an important role in Earth's climate system. These are affected by conditions in the polar atmosphere and Arctic sea temperatures. The Arctic sea ice concentration is calculated from brightness temperature data derived from the Defense Meteorological Satellite program (DMSP) F13 Special Sensor Microwave/Imagers (SSMI) and the DMSP F17 Special Sensor Microwave Imager/Sounder (SSMIS) sensors. Many previous studies point to significant reductions in sea ice and their causes. We investigated the variability of Arctic sea ice using the daily sea ice concentration data from passive microwave observations to identify the sea ice melting regions near the Arctic polar ice cap. We discovered the abnormal melting of the Arctic sea ice near the North Pole during the summer and the winter. This phenomenon is hard to explain only surface air temperature or solar heating as suggested by recent studies. We propose a hypothesis explaining this phenomenon. The heat from the deep sea in Arctic Ocean ridges and/or the hydrothermal vents might be contributing to the melting of Arctic sea ice. This hypothesis could be verified by the observation of warm water column structure below the melting or thinning arctic sea ice through the project such as Coriolis dataset for reanalysis (CORA).
최근 전지구적인 기후변화가 직/간접적으로 북극환경에 큰 변화를 야기하고 있다. 해양-대기의 상호적인 피드백 작용은 최근 막대한 양의 해빙면적 감소를 초래했으며, 북극 온난화 현상을 가속시켜 왔다. 이러한 현상들은 직/간접적으로 북극의 생-물리학적 상호관계에 영향을 주어 해양생태계에 많은 변화를 초래할 것으로 보고되었다. 본 연구는 북극환경변화에 대해 물리-생물학적인 현상의 변화 및 인자간의 관계성을 포괄적으로 이해하기 위해 수행되었다. 북극의 환경변화를 조사하기 위해 SeaWiFS 및 MODIS-Aqua에서 제공하는 클로로필 농도와 OISST의 표층수온, ECMWF ERA-Interim의 해빙농도 자료를 이용하였다. 연구기간은 1998년-2016년 여름이며 조사해역은 북위 $60^{\circ}$ 이상의 해역으로 제한하였다. 전체적으로 클로로필의 증가($0.15mg\;m^{-3}\;decade^{-1}$), 표층수온의 상승($0.43^{\circ}C\;decade^{-1}$), 해빙농도의 감소($-5.37%\;decade^{-1}$)를 보였으나 해역별로 차이를 나타냈다. 이들 인자간 상관성 분석에서 표층수온과 해빙농도간의 상관성은 전 해역에 걸쳐 강한 음의 상관관계(r=-0.76)를 보인 반면, 클로로필과 해빙농도의 관계는 자료의 한계성으로 인해 전체적으로 낮은 상관성($r={\pm}0.1$)을 나타내었다. 또한 표층수온과 클로로필의 상관성은 해역에 따라 편차를 보이나 약 ${\pm}0.6$의 상관성을 보였다.
Snow cover is a potential water resource for later spring and summer seasons as well as a thermal mirror with high reflectivity causing decreases of surface air temperature during cold winter seasons. In this study, current and future changes in Northern Hemisphere snow extent and their potential linkages with atmospheric circulation are examined. The NOAA AVHRR visible snow extent (1967-2006) data as well as observational (NCEP-DOE 1979-2006) and modeled (GFDL 2.1 2081-2100) pressure and surface air temperature data are used. Analyses of observational data demonstrate that the snow extent in meteorological spring (March to April) and summer (June to August) has significantly decreased since the late 1980s. The offset of snow seasons (the timing of snow melt in spring) have also significantly advanced particularly in Europe, East Asia, and northwestern North America. Analyses of pressure fields reveal that the spatial patterns of the earlier snow melt are associated with changes in atmospheric circulation such as the Arctic Oscillation (AO). In the positive winter AO years, multiple positive pressure departure cores in the upper troposphere (200hPa) are observed over the mid-latitude regions from March to mid-April, while a negative pressure departure core (70hPa) prevails over the Arctic Ocean. The reversed anomaly patterns related to later snow melt occur in negative winter AO years. The comparison between current and future thermal spring onsets suggest that snow melt patterns will intensify with larger greenhouse gas emissions, indicating earlier hydrological spring onset.
본 연구에서는 20세기 후반 관측자료를 분석하여 최근 한반도 겨울철 강수현상에 나타난 변화 양상과 그 원인을 밝히고, 21세기 후반 기후모델(GFDL 2.1) 자료를 바탕으로 미래의 겨울강수 변화추세를 예측해 보고자 한다. 61개 지점 관측자료를 분석한 결과 에 따르면, 지난 35년 동안$(1973/74\sim2006/07)$ 우리나라 겨울철($11\sim4$월) 총 강수량은 변화가 없었지만, 강설량은 약 4.3cm/10년의 비율로 감소하였다. 1980년대 후반 이후 강설일수가 감소하고, 강설강도가 약해지고, 강설계절의 길이가 줄어들면서 설수일율(전체 강수일 수에서 강설일이 차지하는 비율)도 낮아졌다. 이러한 패턴은 겨울철 강수형태가 점차 강설에서 강우의 형태로 바뀌어가고 있음을 보여준다. 이러한 우리나라 겨울철 강수 형태의 변화는 겨울철 양(+)의 북극진동(Arctic Oscillation)에 의해 한반도 주변의 겨울철 기압이 상승함에 따라 나타난 기온상승과 관련되어 있다. 1980년대 후반 이후의 동북아시아 지역의 기압 상승은 한반도 주변의 대기와 해양 온도를 차별적으로 상승시킴으로써 대기안정도 증가에 의한 눈구름 형성 감소와 관련된 대기-해양간 온도경도를 감소시켰다. 모델생산 미래$(2081\sim2100)$ 기후자료와 20세기 후반$(1981\sim2000)$ 기후자료 비교 분석 결과, 21세기 말에는 대기 중 온실기체의 양이 증가할수록 온난화가 강화되어 겨울철 강설기간이 더 짧아지고 강설불가능일이 더 증가할 것으로 예상된다.
이 연구에서는 1979년부터 2004년까지 25년 동안에 극 진동의 강도가 한반도 겨울 한파에 미치는 영향을 대기순환과 열원을 분석하여 조사하였다. 북극 진동이 강할 때 한파의 발생 횟수는 약할 때 보다 약 14.3% 더 발생하는 것으로 나타났다. 월 발생 횟수에서도 양의 AO에서 1.05회/월, 음의 AO에서 1.33회/월로 나타나서 북극 진동이 강할 때가 약할 때 보다 약 26.6% 더 많았다. 이것은 북극 진동이 강한 특정 달에 한파가 자주 발생한다는 것을 의미한다. 또한 북극 진동이 강할 때가 약할 때보다 $0.6^{\circ}C$ 더 낮은 기온을 보였다. 북극 진동의 강약에 따른 열원의 차이를 고찰한 결과, 북극 진동이 강해졌을 때 한반도 주변의 기온은 이류항에 의한 냉각이 강화되어 더 낮아지지만, 열원항에 의한 상쇄 효과에 의해 기온 하강을 억제하는 것으로 나타났다. 그 결과 대기 순환의 유의한 차이에도 불구하고 음의 AO와양의 AO 사이에 기온 차이는 평균적으로 $0.6^{\circ}C$로 작게 나타난다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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