A characteristic of snowfall and minimum temperature variability in South Korea with respect to the variability of Arctic Oscillation (AO) was investigated. The climatic snowfall regions of South Korea based on daily new fresh snowfall data of 59 Korea Meteorological Administration (KMA) stations data corresponding to the sign of AO index during December to February 1979~2011 were classified. Especially, the differences between snowfalls of eastern regions and that of western regions in South Korea were seen by each mean 1000hPa geopotential height fields, which is one of physical structure, for the selected cases over the East Asia including the Korean Peninsula. Daily minimum temperature variability of 59 KMA station data and daily AO index during the same period were investigated using Cyclo-stationary empirical orthogonal function (CSEOF) analysis. The first CSEOF of wintertime daily AO index and that of minimum temperature of 59 KMA stations explain 33% and 66% of total variability, respectively. Correlation between principal component time series corresponding to the first CSEOF of AO index and that of temperature at the period of 1990s is over about -0.7 when that of AO index leads about 40 days.
수문기상자료의 빈도해석은 풍수해에 따른 대응 및 시설물의 설계기준에 있어 중요한 요소 중 하나이다. 일반적으로 수문기상자료에 대한 빈도해석의 경우 관측자료는 통계적으로 정상성을 가진다고 가정하고, 확률분포의 매개변수를 고려하는 매개변수적 방법을 적용하고 있다. 이러한, 매개변수적 빈도해석을 위해서는 신뢰성 있는 충분한 자료의 수집이 필요하지만, 강수량과 다르게 적설량의 경우 계절적 특성과 함께 최근에는 기후변화로 인한 적설량 관측일수 및 평균 최심신적설량이 감소하기 때문에 부족한 자료에 대한 문제점을 보완할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 매개변수 빈도해석 방법과 부족한 자료의 문제점을 보완할 수 있는 표본 재추출 기법인 Bootstrap방법과 SIR(Sampling Importance Resampling)알고리즘을 적용하여 적설량의 빈도해석을 실시하였다. 58개 기상관측소에 대해 재추출된 일 최대 최심신적설량 자료를 이용한 비매개변수적 빈도해석을 통해 확률적설량을 산정하고 이를 비교 분석하였다. 빈도별 확률적설량의 증감률을 검토한 결과 매개변수적 빈도해석과 비매개변수적 빈도해석에서 증감률을 나타내는 지점들이 대부분 일치하는 것으로 나타났다. 확률적설량은 관측 자료와 Bootstrap방법에서 -19.2%~3.9%, Bootstrap방법과 SIR알고리즘에서 -7.7%~137.8% 정도의 차이를 보였다. 표본 재추출 기법은 관측표본이 적은 적설량의 빈도해석 및 불확실성 범위의 제시가 가능함을 확인할 수 있었고, 이는 여름철 태풍과 같이 계절적 특성을 지닌 다른 자연재난의 해석에도 적용될 수 있을 것으로 판단된다.
This study presents local and synoptic conditions associated with extreme heavy snowfall events in the Yeongdong region, as well as the temporal and spatial variability of these conditions. During the last 12 years (2001~2012), 3 extreme snowfall events occurred in the Yeongdong region, which recorded daily snowfall greater than 50 cm, respectively. In these events, one of the noticeable features is the occurrence of heavy hourly snowfall greater than 10 cm. It was reported from satellite analysis that these heavy snowfall may be closely related to mesoscale convective clouds. In this paper the 3 extreme events are examined on their synoptic environments associated with the developments of mesoscale convective system using numerical model output. These 3 events all occurred in strongly forced synoptic environments where 500 and 300 hPa troughs and 500 hPa thermal troughs were evident. From the analysis of diagnostic variables, it was found in all 3 events that absolute vorticity and cold air advection were dominant in the Yeongdong region and its surrounding sea at upper levels, especially at around 500 hPa (absolute vorticity: $20{\sim}60{\times}10^{-5}s^{-1}$, cold air advection: $-10{\sim}-20^{\circ}C$$12hr^{-1}$). Moreover, the spatial distributions of cold advection showed mostly the shape of a narrow band along the eastern coast of Korea. These features of absolute vorticity and cold advection at 500 hPa were sustained for about 10 hours before the occurrence of maximum hourly snowfall.
A classification of snowfall type based on development mechanism is proposed using previous snowfall studies, operational experiences, etc. Five types are proposed: snowfall caused by 1) airmass transformation (AT type), 2) terrain effects in a situation of expanding Siberian High (TE type), 3) precipitation systems associated with extratropical cyclones (EC type), 4) indirect effects of extratropical cyclones passing over the sea to the south of the Korean peninsula (ECS type), and 5) combined effects of TE and ECS types (COM type). Snowfall events during 1981-2001 are classified according to the 5 types mentioned above. For this, 118 events, with at least one station with daily snowfall depth greater than 20 cm, are selected. For the classification, synoptic weather charts, satellite images, and precipitation data are used. For TE and COM types, local sea-level pressure chart is also used to confirm the presence of condition for TE type (this is done for events in 1990 and thereafter). The classification shows that 109 out of 118 events can be classified as one of the 5 types. In the remaining 8 events, heavy snowfall occurred only in Ullung Island. Its occurrence may be due to one or more of the following mechanism: airmass transformation, mesoscale cyclones and/or mesoscale convergence over the East Sea, etc. Each type shows different characteristics in location of snowfall and composition of precipitation (i.e., dry snow, rain, and mixed precipitation). The AT-type snowfall occurs mostly in the west coast, Jeju and Ullung Islands whereas the TE-type snowfall occurs in the East coast especially over the Young Dong area. The ECS-type snowfall occurs mostly over the southern part of the peninsula and some east cost area (sometimes, whole south Korea depending on the location of cyclones). The EC- and COM-type snowfalls occur in wider area, often whole south Korea. Precipitation composition also varies with the type. The AT-type has a snow ratio (SR) higher than the mean value. The TE- and EC-type have SR similar to the mean. The ECS- and COM-type have SR values smaller than the mean. Generally the SR values at high latitude and mountainous areas are higher than those at the other areas. The SR value informs the characteristics of the precipitation composition. An SR value larger than 10 means that all precipitation is composed of snow whereas a zero SR value means that all precipitation is composed of rain.
The effects of recent climate change on hydrological systems could affect the Winter Olympic Games (WOG) because the event is dependent on suitable snow and ice conditions to support elite-level competitions. We investigate the long-term variability and change in winter total precipitation (P), snowfall water equivalent (SFE), and ratios of SFE to P during the period 1973/74~2015/16 in Gangwon province. The climatological percentages of SFE relative to winter total precipitation were 71%, 28%, and 44% in Daegwallyeong, Chuncheon, and Gangneung, respectively. The winter total P, SFE, and SFE/P has decreased (but not significantly), although significant increases of winter maximum and minimum temperature were detected at a 95% confidence level. Notably, a significant negative trend of SFE/P at Daegwallyeong in February, the month of the WOG, was attributable to a larger decrease in SFE related to the increases in maximum and minimum temperature. Winter wet-day minimum temperatures were warmer than climatological minimum temperatures averaged over the study period. The 20-year return values of daily maximum P and SFE decreased in Yongdong area. Since the SFE/P decrease with increasing temperature, the probability of rainfall rather than snowfall can increase if global warming continues.
In seashore, outdoor insulators are polluted due to salty wind and the pollution causes the flashover and failure of electric equipments. As well known, the pollution has a close relation with meteorological factors such as wind velocity, precipitation, wind direction, relative humidity, dew point, etc. In this paper we statistically analyzed the correlation between the pollution and the meteorological factors including snowfall and freezing. The multiple regression analysis was used for the statistical analysis; daily measured equivalent salt deposit density(dependent variable) and the meteorological data(independent variable) were used. From the results of this investigation, we verified the influence of snowfall and freezing on the ESDD, which has been overlooked in the preceding investigation.
이 연구의 목적은 동해안 대설시 기상 요소들의 일변화의 특성을 알아보고자 하는데 있다. 1997년 1월 5${\sim}$7일 사이에 발생한 대설을 하나의 사례로 분석하여 보았다. 12시간 간격으로 분석한 지상 일기도와 850hPa 등압면 일기도로부터 기압 패턴을 알아보았다. 영동 동해안 ${\cdot}$ 태백산간 ${\cdot}$ 영서 ${\cdot}$ 경북 동해안 지방으로 세분화하여 강설량 분포와 바람, 운량, 지상 온도, 이슬점 온도, 상대습도, 해면기압 같은 기상 요소들의 일 변화를 분석하여 보았다. 1월 5일은 기압골, 6일은 저기압 후면 그리고 7일은 북동기류 유입으로 눈이 내렸다. 기상 요소들의 일변화의 특징은 영동 동해안 지방인 강릉, 속초 지방의 지상풍향은 남서풍, 북서풍이 유입될 때 대설이 내렸고 태백산간 지방은 북동풍이 유입될 때 지속적인 강설 현상을 나타내었다. 그리고 풍속이 약화됨에 따라 강설도 약화되었다. 지상 온도와 이슬점 온도의 일 변화에서, 포항은 강릉, 속초 지방과 같이 동해안에 위치하면서도 대설이 발생하지 않은 것은 변질되지 않은 시베리아 기단의 영향을 계속 받았기 때문이다.
우리나라도 최근 들어 과거 눈이 거의 내리지 않던 지역에 폭설이 내리거나 대설에 의한 인명피해가 발생하는 등의 대설 피해가 발생하며, 대설 및 설해 피해에 대한 관심이 증가하고 있다. 그러므로 자연재해저감 종합계획에 대설에 의한 설해 대비를 포함하는 등의 정책적인 변화가 생겼으나, 우리나라는 그동안 대설 피해가 많지 않았었기 때문에 대설이나 적설 자료의 특성에 대한 연구를 다양한 각도에서 수행한 적이 거의 없다. 우리나라의 적설자료는 강우자료와 특성이 다른 경우가 많다. 예를 들어, 우리나라 남해안 일부 지역은 연중 눈이 한 번도 내리지 않는 경우가 다수 있어, 연최대치계열 자료 중에 값이 없는 경우가 빈번히 존재한다. 이에 0이 다수 포함된 자료의 빈도해석을 위해 조건부결합확률분포를 이용하여 확률 밀도함수를 선정하는 방법을 적용하였다. 그 결과 기본 방법에 비해 적합도가 더 높은 확률밀도함수를 구할 수 있었으며, 100년 빈도 이상의 긴 재현기간에서 기존 방법에 비해 대체로 적설심이 작아지는 경향을 보였다. 본 연구에서는 본 연구에서는 0이 다수 포함된 자료의 빈도해석을 위해 조건부결합확률분포를 제안한 선행연구를 적용하여 우리나라 전국의 적설 관측지점에 대한 빈도해석을 수행하고, 그 결과를 설계에 사용되는 값들과 비교하였다. 본 연구의 결과는 향후 수문학적 적용을 위한 적설자료의 관측 및 분석 방법에 대한 세부적인 기준 마련을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
본 연구에서는 동해시의 강수 분포 특성을 파악하고자(1993~1997) 해안, 동해 레이더 기상대, 서부 산지의 고도 148m, 고도 320m, 고도 842m와 같은 고도의 경포해안, 설악산 관리사무소, 소금강 관리사무소의 AWS, 대관령 기상관측소 등의 일.월별 강수자료를 분석하였다. 이 결과를 요약하면 다음과 같다. 동해시에서 1시간 최다 강수량은 62.4mm, 일 최다 강수량은 200mm, 월 최다 강수량은 355.5mm이고, 일 신적설 최심은 35.5cm이다. 여름철 강수량은 해안에서 서부 산지로 고도가 높아질수록 증가하는 경향이고, 겨울철 강수량은 해안이나 높은 산지에 많은 편이다. 동해시에 나타난 호우 중 강우량이 가장 많았던 경우는 태풍이 통과할 때이고, 그 다음은 장마전선, 저기압 통과 순이다. 일 강수량 20mm 이상이 나타난 날은 총 81일인데 이 중 44일이 여름철에 나타났다. 이는 장마전선의 북상과 오호츠크해 고기압에 의한 북동기류의 유입 때문이다. 동해시에서는 종관 환경 에 따라 해안과 높은 산지에 강설량의 차이가 나타났다.
Medium-range forecast is highly dependent on ensemble forecast data. However, operational weather forecasters have not enough time to digest all of detailed features revealed in ensemble forecast data. To utilize the ensemble data effectively in medium-range forecasting, representative weather patterns in East Asia in this study are defined. The k-means clustering analysis is applied for the objectivity of weather patterns. Input data used daily Mean Sea Level Pressure (MSLP) anomaly of the ECMWF ReAnalysis-Interim (ERA-Interim) during 1981~2010 (30 years) provided by the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF). Using the Explained Variance (EV), the optimal study area is defined by 20~60°N, 100~150°E. The number of clusters defined by Explained Cluster Variance (ECV) is thirty (k = 30). 30 representative weather patterns with their frequencies are summarized. Weather pattern #1 occurred all seasons, but it was about 56% in summer (June~September). The relatively rare occurrence of weather pattern (#30) occurred mainly in winter. Additionally, we investigate the relationship between weather patterns and extreme weather events such as heat wave, cold wave, and heavy rainfall as well as snowfall. The weather patterns associated with heavy rainfall exceeding 110 mm day-1 were #1, #4, and #9 with days (%) of more than 10%. Heavy snowfall events exceeding 24 cm day-1 mainly occurred in weather pattern #28 (4%) and #29 (6%). High and low temperature events (> 34℃ and < -14℃) were associated with weather pattern #1~4 (14~18%) and #28~29 (27~29%), respectively. These results suggest that the classification of various weather patterns will be used as a reference for grouping all ensemble forecast data, which will be useful for the scenario-based medium-range ensemble forecast in the future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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