Western coastal area of Chungnam, including Cheonsu Bay and Garorim Bay, has suffered from hot and cold extremes. In this study, the extreme sea surface temperature on the western coast of Chungnam was analyzed using the quantile regression method, which extracts the linear regression values in all quantiles. The regional MOHID (MOdelo HIDrodinâmico) model, with a high resolution on a 1/60° grid, was constructed to reproduce the extreme sea surface temperature. For future prediction, the SSP5-8.5 scenario data of the CMIP6 model were used to simulate sea surface temperature variability. Results showed that the extreme sea surface temperature of Cheonsu Bay in August 2017 was successfully simulated, and this extreme sea surface temperature had a significant negative correlation with the Pacific decadal variability index. As a result of future climate prediction, it was found that an average of 2.9℃ increased during the simulation period of 86 years in the Chungnam west coast and there was a seasonal difference (3.2℃ in summer, 2.4℃ in winter). These seasonal differences indicate an increase in the annual temperature range, suggesting that extreme events may occur more frequently in the future.
식생의 변화는 강수, 기온, 유출 등의 수문기상변수들의 변화와 상당히 밀접한 연관성을 가지고 있다. 식생의 변화에 대한 분석은 곧 기후변화의 지역적 영향을 이해하는데 큰 도움이 될 것이다. 따라서 본 연구에서는 우리나라 지역에 대해서 NOAA/AVHRR 정규식생지수(NDVI)의 시공간변화도를 분석하였다. Mann-Kendall 검정을 이용한 연평균 정규식생지수의 추세분석결과는 대상기간(1982년~2006년)동안 대부분의 유역에서 통계적 유의성을 가진 선형적인 추세변화는 없는 것으로 나타났으나, 금강유역에서 통계적 신뢰수준 90%의 하향추세가 있었다. 또한 EOF 분석을 이용한 주성분분석결과 북쪽지역으로 갈수록 표고가 높을수록 식생의 변화도가 큰 것으로 나타났다. 이는 지형변화에 상관성이 높은 연평균 정규식생지수의 공간분포와 달리 위경도 변화에 대응하는 분산분포 변화특성에 기인한 것으로 판단된다. 계절별로는 6월~9월까지의 정규식생지수가 높게 나타났으며, 이 기간 중에서 7월경에 다소 감소하는 경향을 보여주었다. 유역별로는 한강유역의 정규식생지수가 가장 높았으며, 제주도가 가장 낮은 것으로 나타났다.
Soil moisture plays a critical role in hydrological processes, land-atmosphere interactions and climate variability. It can limit vegetation growth as well as infiltration of rainfall and therefore very important for agriculture sector and food protection. Recently, due to the increased damage from drought caused by climate change, there is a frequent occurrence of shortage of agricultural water, making it difficult to supply and manage stable agricultural water. Efficient water management is necessary to reduce drought damage, and soil moisture management is important in case of upland crops. In this study, soil moisture was calculated based on the water balance model, and the suitability of soil moisture data was verified through the application. The regional soil moisture was calculated based on the meteorological data collected by the meteorological station, and applied the Runs theory. We analyzed the spatiotemporal variability of soil moisture and drought impacts, and analyzed the correlation between actual drought impacts and drought damage through correlation analysis of Standardized Precipitation Index (SPI). The soil moisture steadily decreased and increased until the rainy season, while the drought size steadily increased and decreased until the rainy season. The regional magnitude of the drought was large in Gyeonggi-do and Gyeongsang-do, and in winter, severe drought occurred in areas of Gangwon-do. As a result of comparative analysis with actual drought events, it was confirmed that there is a high correlation with SPI by each time scale drought events with a correlation coefficient.
The purpose of the farmstead-specific early warning service system for weather risk management is to develop custom-made risk management recommendations for individual farms threatened by climate change and its variability. This system quantifies weather conditions into a "weather risk index" that is customized to crop and its growth stage. When the risk reaches the stage where it can cause any damage to the crops, the system is activated and the corresponding warning messages are delivered to the farmer's mobile phone. The messages are sent with proper recommendations that farmers can utilize to protect their crops against potential damage. Currently, the technology necessary to make the warning system more practical has been developed, including technology for forecasting real-time weather conditions, scaling down of weather data to the individual farm level and risk assessments of specific crops. Furthermore, the scientific know-how has already been integrated into a web-based warning system (http://new.agmet.kr). The system is provided to volunteer farmers with direct, one-on-one weather data and disaster warnings along with relevant recommendations. In 2016, an operational system was established in a rural catchment ($1,500km^2$) in the Seomjin river basin.
최근 온실기체의 증가로 인한 극기상현상의 발생빈도가 증가할 것으로 예상된다. 본 연구에서는 이미 연구된 여러가지 GCM 모의결과와 마코프 연쇄를 이용하여 기후변화를 고려한 수문자료의 모의발생을 실시하였다. 또 적절한 지수를 이용하여 미래시점의 가뭄과 홍수 발생의 변동 가능폭을 예측하였다. 그 결과 시나리오에 따라 극심한 가뭄과 홍수의 발생빈도가 증가할 것으로 예상되어 현재 상태보다 수자원의 계획과 관리에 많은 어려움이 닥칠 것으로 보인다. 향후 수자원 정책에는 기후변화가 수자원에 미치는 영향이 포함되어야 할 것이다.
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.
The "Barents Oscillation (BO)", first designated by Paul Skeie (2000), is an anomalous recurring atmospheric circulation pattern of high relevance for the climate of the Nordic Seas and Siberia, which is defined as the second Emperical Orthogonal Function (EOF) of monthly winter sea level pressure (SLP) anomalies, where the leading EOF is the Arctic Oscillation (AO). BO, however, did not attracted much interest. In recent two decades, variability of BO tends to increase. In this study, we analyzed the spatio-temporal structures of Atmospheric internal modes such as Arctic Oscillation (AO) and Barents Oscillation (BO) and examined how these are related with Arctic warming in recent decade. We identified various aspects of BO, not dealt in Skeie (2000), such as upper-level circulation and surface characteristics for extended period including recent decade and examined link with other surface variables such as sea-ice and sea surface temperature. From the results, it was shown that the BO showed more regionally confined spatial pattern compared to AO and has intensified during recent decade. The regional dipolelar structure centered at Barents sea and Siberia was revealed in both sea-level pressure and 500 hPa geopotential height. Also, BO showed a stronger link (correlation) with sea-ice and sea surface temperature especially over Barents-Kara seas suggesting it is playing an important role for recent Arctic amplification. BO also showed high correlation with Ural Blocking Index (UBI), which measures seasonal activity of Ural blocking. Since Ural blocking is known as a major component of Eurasian winter monsoon and can be linked to extreme weathers, we suggest deeper understanding of BO can provide a missing link between recent Arctic amplification and increase in extreme weathers in midlatitude in recent decades.
Kimchi cabbage is one of the most important vegetables in Korea and a target crop for market stabilization as well. In particular Kimchi cabbages in a highland area are very sensitive to the fluctuations in supply and demand. Yield variability due to growth conditions dictates the market fluctuations of Kimchi cabbage price. This study was carried out to understand the distribution of the highland Kimchi cabbage growth status in Anbandeok. Anbandeok area in Gangneung, Gangwon-do, Korea is one of the main producing districts of highland Kimchi cabbage. The highland Kimchi cabbage status map of each growth factor was obtained from unmanned aerial vehicle (UAV) imagery and field survey data. Six status maps include UAVRGB image map, normalized difference vegetation index (NDVI) distribution/anomaly map, Crop distribution map, Planting/Harvest distribution map, Growth parameter map and Growth disorder map. As a result, the highland Kimchi cabbage status maps from May 31 to Sep. 6 in 2016 were presented to show spatial variability in the field. The benefits of the highland Kimchi cabbage status map can be summarized as follows: crop growth monitoring, reference for field observations and survey, the relative comparison of the growth condition in field scale, evaluation of growth in comparison of average year, change detection of annual crops or planting areas, abandoned fields monitoring, prediction of harvest season etc.
Variability in precipitation due to climate change causes difficulties in securing stable surface water resource, which requires understanding of relation between precipitation and stream discharge. This study simulated stream discharge in a small mountainous forested catchment using antecedent precipitation index (API) models which represent variability of saturation conditions of soil layers depending on rainfall events. During 13 months from May 2015 to May 2016, stream discharge and rainfall were measured at the outlet and in the central part of the watershed, respectively. Several API models with average recession coefficients were applied to predict stream discharge using measured rainfall, which resulted in the best reflection time for API model was 1 day in terms of predictability of stream discharge. This indicates that soil water in riparian zones has fast response to rainfall events and its storage is relatively small. The model can be improved by employing seasonal recession coefficients which can consider seasonal fluctuation of hydrological parameters. These results showed API models can be useful to evaluate variability of streamflow in ungauged small forested watersheds in that stream discharge can be simulated using only rainfall data.
There are lots of indices that define the intensity of East Asian summer monsoon (EASM) in climate systems. This paper assesses the prediction skill for EASM indices in a Global Seasonal Forecasting System (GloSea5) that is currently operating at KMA. Total 5 different types of EASM indices (WNPMI, EAMI, WYI, GUOI, and SAHI) are selected to investigate how well GloSea5 reproduces them using hindcasts with 12 ensemble members with 1~3 lead months. Each index from GloSea5 is compared to that from ERA-Interim. Hindcast results for the period 1991~2010 show the highest prediction skill for WNPMI which is defined as the difference between the zonal winds at 850 hPa over East China Sea and South China Sea. WYI, defined as the difference between the zonal winds of upper and lower level over the Indian Ocean far from East Asia, is comparatively well captured by GloSea5. Though the prediction skill for EAMI which is defined by using meridional winds over areas of East Asia and Korea directly affected by EASM is comparatively low, it seems that EAMI is useful for predicting the variability of precipitation by EASM over East Asia. The regressed atmospheric fields with EASM index and the correlation with precipitation also show that GloSea5 best predicts the synoptic environment of East Asia for WNPMI among 5 EASM indices. Note that the result in this study is limited to interpret only for GloSea5 since the prediction skill for EASM index depends greatly on climate forecast model systems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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