1924년부터 2004년까지 제주관측지점 자료를 이용하여 제주의 기온과 강수량의 변동 특성을 조사하였다. 지난 81년 동안 연평균 기온은 $0.02^{\circ}C/year$ 정도로 증가하였으며 1980년 이후에는 $0.05^{\circ}C/year$로 이전보다 큰 폭으로 증가하였다. 최저기온의 증가가 최고기온 증가보다 크게 나타나 결과적으로 최저기온의 상승이 평균기온의 상승을 유발한 것으로 보인다. 기온과 강수의 특이기후 발생빈도 또한 조사하였다. 최고기온 특이값 빈도에 대한 기온편차는 지구온난화경향과 더불어 1980년대에 증가하였으며, 최저기온 특이값은 여름과 겨울 동안 감소하는 것으로 나타났다. 강수일수는 감소하고 일강수량이 80 mm 이상인 호우일수의 빈도는 증가하여 강수강도가 강화되는 것으로 나타났다.
The research presented here represents a collaborative effort with the SFWMD on developing scenarios for future climate for the SFWMD area. The project focuses on developing methodology for simulating precipitation representing both natural quasi-oscillatory modes of variability in these climate variables and also the secular trends projected by the IPCC scenarios that are publicly available. This study specifically provides the results for precipitation modeling. The starting point for the modeling was the work of Tebaldi et al that is considered one of the benchmarks for bias correction and model combination in this context. This model was extended in the framework of a Hierarchical Bayesian Model (HBM) to formally and simultaneously consider biases between the models and observations over the historical period and trends in the observations and models out to the end of the 21st century in line with the different ensemble model simulations from the IPCC scenarios. The low frequency variability is modeled using the previously developed Wavelet Autoregressive Model (WARM), with a correction to preserve the variance associated with the full series from the HBM projections. The assumption here is that there is no useful information in the IPCC models as to the change in the low frequency variability of the regional, seasonal precipitation. This assumption is based on a preliminary analysis of these models historical and future output. Thus, preserving the low frequency structure from the historical series into the future emerges as a pragmatic goal. We find that there are significant biases between the observations and the base case scenarios for precipitation. The biases vary across models, and are shrunk using posterior maximum likelihood to allow some models to depart from the central tendency while allowing others to cluster and reduce biases by averaging. The projected changes in the future precipitation are small compared to the bias between model base run and observations and also relative to the inter-annual and decadal variability in the precipitation.
농업에서의 무인기는 촬영 영역은 작지만, 위성이 가지지 못하는 초고해상도의 영상 수집이 가능하며, 작물의 생물계절에 맞는 영상을 적시에 획득 할 수 있어 들녘단위 농경지의 모니터링에 유용하게 사용될 수 있다. 하지만 무인기의 경우 위성과 달리 다양한 카메라와 촬영 환경에 따른 다중시기 영상을 활용하기 때문에 시계열 영상 활용을 위해서는 정규화 된 영상자료를 활용하는 것이 필수적으로 요구된다. 본 연구는 무인기 다중분광 영상의 농업 모니터링 시계열 활용을 위해 촬영 환경에 따른 무인기 반사율 및 식생지수의 변동성을 분석하였다. 촬영 고도, 촬영 방향, 촬영시간, 운량과 같은 환경요인에 따른 반사율 변동성은 8%에서 11%로 매우 크게 나타났으나, 식생지수의 변동성은 1% ~ 5%로 안정적인 것을 확인 할 수 있었다. 이러한 현상은 무인기 다중분광센서의 특성과 후처리 프로그램의 정규화 등 다양한 원인이 존재하는 것으로 판단된다. 따라서 무인기 영상의 시계열 활용을 위해서는 식생지수와 같은 밴드비율함수를 활용하는 것이 권장되며 촬영 시 가능한 동일한 촬영시간, 촬영 고도, 촬영 방향을 설정하여 시계열 영상의 변동성을 최소화하는 것이 권장된다.
One of the factors influencing the climate around Korea is the oceanic-atmospheric variability in the tropical region between the eastern Indian and the western Pacific Oceans. Lack of knowledge about the air-sea interaction in the tropical Indo-Pacific region continues to make it problematic forecasting the ocean climate in the East Asia. The 'Tropical Indo-Pacific water transport and ecosystem monitoring EXperiment (TIPEX)' is a program for monitoring the ocean circulation variability between Pacific and Indian Oceans and for improving the accuracy of future climate forecasting. The main goal of the TIPEX program is to quantify the climate and ocean circulation change between the Indian and the Pacific Oceans. The contents of the program are 1) to observe the mixing process of different water masses and water transport in the eastern Indian and the western Pacific, 2) to understand the large-scale oceanic-climatic variation including El Nino-Southern Oscillation (ENSO)/Warm Pool/Pacific Decadal Oscillation (PDO)/Indian Ocean Dipole (IOD), and 3) to monitor the biogeochemical processes, material flux, and biological changes due to the climate change. In order to effectively carry out the monitoring program, close international cooperation and the proper co-work sharing of tasks between China, Japan, Indonesia, and India as well as USA is required.
In this short article, oceanic processes that could have strong effect on the climate have been explained while focusing on the oceanic thermohaline circulation (THC). First, the structure of THC is explained using a simple scaling law. Then, the thermohaline catastrophe, which is believed to be a cause of a rapid climate changes observed in paleoclimate records, and interdecadal variations in THC are explained. The interactions between the oceans and $CO_2$ are also mentioned briefly.
The unsustainable human activities like increased use of automobiles, heavy industrialization and the use of large volumes of fertilizers, chemicals and pesticides in the agricultural land cause climate change problems in one way or another. Under normal circumstances, the heat radiations from the sun will be reflected back. An excessive volume of GHGs in the atmosphere would prevent these radiations from reflecting back. East Asia is facing severe climate change issues in recent times. A lot of climate change problems such as hurricanes and floods have been reported from this region in the last couple of decades. The study aimed at investigating the climate change in East Asia with changing Sea Surface Temperature (SST). The study adopted a quantitative research method with a case study research design where a deliberate focus was made on the East Asia Region. Secondary data was gathered and analyzed to yield both descriptive and inferential statistics. The study concluded that the impact of East Asia Climate variability was significant mainly for some extreme events. Also, the study concluded that there was a significant link between the change of the East Asia climate variability and that of the sea surface temperature. Further, the study concluded that a linear relationship existed between the sea surface temperature and the climate of East Asia. Hence, a linear regression was a significant predictor of the East Asia Climate (EAC) based on changing sea surface temperature. The model revealed that 37.4% of the variations in the climate change index were explained by the changes in the sea surface temperature. The climate was expected to change with a value of 49.48 for a unit change in the sea surface temperature.
The long-term variability of sea surface temperature in the East China Sea was reviewed based mainly on published literatures. Though the quantitative results are not the same, it is generally shown that sea surface temperature is increasing especially in recent years with the rate of increase about $0.03^{\circ}C$/year. Other meaningful results presented in the literatures is that the difference of water properties between layers upper and lower than the thermocline in summer shows an increasing trend both in temperature and salinity, suggesting that the stratification has been intensified. As a mechanism by which to evaluate the wintertime warming trend in the region, the weakening of wind strength, which is related to the variation of sea level pressure and atmospheric circulation in the western North Pacific and northern Asian continent, is suggested in the most of related studies.
In this study, climate variability was predicted by the Weather Research and Forecasting (WRF) model under two different scenarios (current trends scenario; SC1 and managed scenario; SC2) for future urban growth over the Seoul metropolitan area (SMA). We used the urban growth model, SLEUTH (Slope, Land-use, Excluded, Urban, Transportation, Hill-Shade) to predict the future urban growth in SMA. As a result, the difference of urban ratio between two scenarios was the maximum up to 2.2% during 50 years (2000~2050). Also, the results of SLEUTH like this were adjusted in the Weather Research and Forecasting (WRF) model to analysis the difference of the future climate for the future urbanization effect. By scenarios of urban growth, we knew that the significant differences of surface temperature with a maximum of about 4 K and PBL height with a maximum of about 200 m appeared locally in newly urbanized area. However, wind speeds are not sensitive for the future urban growth in SMA. These results show that we need to consider the future land-use changes or future urban extension in the study for the prediction of future climate changes.
Among observational, local-environmental, and large-scale factors causing significant changes in climate records, the site relocations and the replacement of the instruments are well-known nonclimatic factors for the analysis of climatic trends, climatic variability, and for the detection of anthropogenic climate change such as heat-island effect and global warming. Using dataset that were contaminated by these nonclimatic factors can affect seriously the assessment of climatic trends and variability, and the detection of the climatic change signal. In this paper, the inhomogeneities, which have been caused by relocation of the observation site, in the climate data of Korea Meteorological Administration (KMA) were examined using two-phase regression model. The observations of pan evaporation and wind speed are more sensitive to site relocations than those of other meteorological elements, such as daily mean, maximum and minimum temperatures, with regardless to region.
Kim, Su-Am;Zhang, Chang-Ik;Kim, Jin-Yeong;Oh, Jae-Ho;Kang, Su-Kyung;Lee, Jae-Bong
Ocean Science Journal
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제42권3호
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pp.179-192
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2007
Understanding in climate effects on marine ecosystem is essential to utilize, predict, and conserve marine living resources in the 21st century. In this review paper, we summarized the past history and current status of Korean fisheries as well as the changes in climate and oceanographic phenomena since the 1960s. Ocean ecosystems in Korean waters can be divided into three, based on the marine commercial fish catches; the demersal ecosystem in the Yellow Sea and the East China Sea, the pelagic ecosystem in the Tsushima Warm Current from the East China Sea to the East/Japan Sea, and the demersal ecosystem in the northern part of the East/Japan Sea. Through the interdisciplinary retrospective analysis using available fisheries, oceanographic, and meteorological information in three important fish communities, the trend patterns in major commercial catches and the relationship between climate/environmental variability and responses of fish populations were identified. Much evidence revealed that marine ecosystems, including the fish community in Korean waters, has been seriously affected by oceanographic changes, and each species has responded differently. In general, species diversity is lessening, and mean trophic level of each ecosystem has decreased during the last $3\sim4$ decades. Future changes in fisheries due to global warming are also considered for major fisheries and aquaculture in Korean waters.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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