• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2004년도 학술발표회
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• pp.1247-1250
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• 2004

The amount of precipitation during El Nino over Korea increases in Summer and Winter. However, it decreases in Fall, and exhibits not much change in Spring. Especially, the amount of precipitation during September of El Nino year is much less than that of the September of non-El Nino year. The amount of precipitation during El Nino year of October and November shows similar amount of precipitation during non-El Nino year of the same period. The reason for decreasing precipitation in September is related to the weakening of the 2nd rainy season during the development of El Nino over East Asia including Korea. Insufficiency of fall precipitation during El Nino year influences drought in Spring for next year.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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• pp.317-322
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• 2002

Dramatic changes in the patterns of satellite-derived pigment concentrations, sea-level height anomaly, sea surface temperature anomaly, and zonal wind anomaly are observed during the 1997-1998 El Nino. By some measures, the 1997-1998 El Nino was the strongest of the 20$^{th}$ century. A very strong El Nino developed during 1997 and matured late in the year. A dramatic recovery occurred in mid-1998 and led to a La Nina conditions. The largest spatial extent of the phytoplankton bloom was followed recovery from El Nino over the equatorial Pacific. The evolution towards a warm episode (El Nino) continued in the equatorial Pacific from March 2002 and further development toward mature El Nino conditions may be possible in late 2002. The OSMI (Ocean Scanning Multispectral Imager) data can be used for detection of dramatic changes in the patterns of pigment concentration during next El Nino.

• 한국습지학회지
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• 제10권2호
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• pp.143-153
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• 2008

본 논문의 목적은 ENSO의 영향에 의한 우리나라 강우의 확률빈도와 공간분포 특성을 분석하는 것이다. 따라서 우리나라 기상관측소의 강우량 자료를 Warm(El Nino), Cold(La Nina), Normal 에피소드에 따라 기간별로 분류하였다. 또한 이렇게 분류한 자료는 Markov Chain 모형을 이용하여 100년의 자료로 모의 발생하였고 에피소드별로 빈도분석을 실시하였다. 빈도분석 결과 에피소드에 따라 각 기상관측소별로 강우의 크기에 영향을 미치고 있음을 알 수 있었다. 또한 군집분석을 실시하여 각 에피소드의 공간적인 영향에 대해서 분석하였다. 결과적으로 Warm(El Nino), Cold(La Nina) and Normal 에피소드로 대표되는 ENSO는 우리나라 강우의 확률빈도과 공간분포에 크게 영향을 미치는 것으로 파악되었다.

• 한국농공학회논문집
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• 제54권4호
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• pp.115-125
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• 2012

The comparison between the spatial and temporal variability of aridity index, precipitation effectiveness and runoff during El-Nino and La-Nina periods and that of the normal period was conducted to evaluate the regional impacts of El-Nino, La-Nina in hydrologic variables. Aridity index and precipitation effectiveness were estimated using 59 nationwide weather stations data and runoff data of WAMIS were used. The ratio of the difference between El-Nino, La-Nina year value and that of normal year was analyzed. Temporal variation demonstrated that aridity index, precipitation effectiveness and run-off discharge increase in March, April, August, November, December and decrease in February, June, September, October according to El-Nino effect. Aridity index, precipitation effectiveness and run-off discharge increase in March, May, September and decrease in June, August, November, December according to La-Nina effect. The spatial variation of those variables analyzed for different basins showed that impacts in the Han river basin relatively higher than that of other basins.

• 한국지역지리학회지
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• 제5권2호
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• pp.143-153
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• 1999

엘니뇨 및 라니냐 현상은 세계 각지에서 일어나는 이상 기상 현상의 중요한 원인으로 밝혀지고 있으며, 우리 나라에 있어서도 이러한 영향을 받고 있다. 특히 지금까지는 주로 엘니뇨와 이상 기상 현상들이 주로 거론되었는데, 엘니뇨의 끝은 곧바로 그 반대 현상인 해수면의 온도가 하강하는 라니냐의 시작으로 이어질지들 모른다는 어두운 전망도 나오고 있는데, 이러한 라니냐가 찾아올 경우 현재의 기상이변 판도는 다시 한번 뒤집어지게 된다. 우리 나라에 있어서도 엘니뇨 및 라니냐는 기상현상에 많은 영향을 미칠 것으로 사료되는 바, 우리 나라의 겨울 기온 및 강수량에 있어 엘니뇨 및 라니냐와의 관련성을 밝히는 것은 우리 나라 겨울 기온의 변동 경향을 밝힘에 있어 중요한 과제로 인식되고 있다. 본 연구에 있어서 우리 나라 겨울의 기온 및 강수량은 엘니뇨와 시계열적인 분석에 있어서는 그 관련을 유추해 볼 수 있으나, 엘니뇨의 감시 해역인 NINO.3과 우리 나라의 기온 및 강수량과의 상관 계수에 의한 상관도는 대체적으로 낮은 편이었고, 우리 나라의 주요 해역의 해수면의 수온과의 상관 계수 역시 낮게 나타났다.

• Water Engineering Research
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• 제2권2호
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• pp.139-148
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• 2001

The teleconnections between El Nino/Southern Oscillation (ENSO) and droughts in Korea and the continental United States(U.S.) are investigated using cross analysis. For this purpose, monthly ENSO data and Palmer Drought Severity Index (PDSI) for Korea and for seven states in the U.S. are used. This study shows that there are significant statistical associations between ENSO indices and PDSI for Korea; however, the associations are very weak. It is found that dry conditions in Korea are positively correlated with El Nino, while wet conditions with La Nina. SOI, SSt in the Nino 4 and Ship track 6 regions among ENSO indices are more strongly correlated with PDSI than the other ENSO indices when using the original standardized data, but the SST Nino 3, SST Nino 4, and Darwin SSP exhibit abetter correlations with PDSI when using filtered data to be removed autocorrelation components of the original standardized data. The response time lag for maximum correlation between ENSO indices and PDSI appears to be affected by filtering the data. This is expecially true for Korea than for state analyzed in U.S. In addition, it is found that the PDSI in the continental U.S. is more strongly correlated wiht ENSO than in Korea. Furthermore, in analyzing the El Nino and La Nina aggregate composite data, it is found that the dry anomalies in Korea occur from the year following El Nino to about tow years after while the wet anomalies occur from La Nina year for a period of about two years.

• 한국수자원학회논문집
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• 제31권6호
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• pp.807-819
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• 1998

엘니뇨 및 라니냐와 우리 나라의 기온 및 강수량의 관계를 연구하였다. 엘니뇨와 라니냐의 영향 지역, 크기 및 기간을 확인할 수 있는 조화분석을 이용하여 월평균기온과 강수량을 대상으로 분석하였다. 각 관측소에 대하여 엘니뇨 및 라니냐의 24개월 기온 및 강수량 합성도로부터 1차 조화수를 구하고, 유사한 조화벡터를 갖은 지역을 확인하였다. 기온에 대한 엘니뇨와 라니냐의 영향은 우리 나라 전 지역에서 유의적으로 나타났다. 그러나 강수량에 대한 엘니뇨 및 라니냐의 영향은 남부지역에서만 그 영향이 확인되었다. 그리고 교차상관분석을 통하여 영향기간의 통계적 유의성을 검토하였다. 본 연구의 결과는 엘니뇨와 라니냐가 발생했을 때 수자원, 농업 및 환경 관리에 효율적인 정보를 제공할 수 있을 것이다.

• 한국지역지리학회지
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• 제4권2호
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• pp.151-164
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• 1998

엘니뇨 현상은 최근 세계 각지에서 발생하는 이상 기상 현상의 원인으로서 거론이 되고 있으며 우리 나라도 동계에는 연근해외 해수면 온도가 계속 상승하는 현상이 나타나고 있으며, 특히 3면이 바다와 접하고 있는 한반도는 엘니뇨외 발생과 기온 및 강수량의 변동이 상관을 가질 것으로 예측 할 수 있으며, 우리나라의 기온 변동 메커니즘을 밝히는데 중요한 역할을 합 것으로 보인다. 이에 따라 본 연구에서는 엘니뇨의 감시해역의 해수면 온도와 우리 나라의 해수면 온도 및 기온 및 강수량을 편차를 중심으로 하여 그 상관을 분석하여 보았다. 이의 결과 엘니뇨의 발생을 엘니뇨의 감시해역으로 알려져 있는 NINO.3지점의 해수면 온도에서 추출해보면, 연구 기간($1969{\sim}1998$) 1월의 기온의 편차가 1.0 이상으로 나타나는 1969, 1970, 1973, 1977, 1987, 1992, 1995, 1998의 총 9회이며, 그중 83년과 98년이 특히 극심한 엘니뇨해로 나타났으며 해수면 온도와 우리 나라의 해수면 온도의 변동 경향은 비슷하나, 편차에 있어서는 오히려 동해안의 장기보다 부산과 인천이 더욱 큰 것으로 나타났다. 기온과의 상관에 있어서는 NINO.3의 해수면 온도의 편차와 지상 기온 편차는 그 변동경향이 비슷하며, 기온과 해수면 온도와의 상관은 0.31로 나타나 우리 나라의 기온과 해수면 온도와는 그 관련이 깊으며 엘니뇨 발생시에도 우리나라의 기온은 높은 것으로 나타나 겨울의 이상난동과 엘니뇨와는 그 관련이 있음을 알 수 있으나 강수량은 기온에 비해서는 상관이 낮았으며 그 변동경향도 73년, 83년, 87년의 엘니뇨해는 관련되어서 나타남을 보이나 90년 이후는 해수면 온도의 변동의 대체로 양의 상승 경향을 보이고 있는 반면 강수량은 오히려 음의 하강 경향이 나타나 해면 온도와 강수량과는 상관이 적은 것으로 보인다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2005년도 학술발표회(2)
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• pp.973-975
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• 2005

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2007년도 학술발표회 논문집
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• pp.1619-1624
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• 2007

The rainfall frequency estimations are critical in the design of hydraulic structures (such as bridges and culverts) to ensure that they are built economically and safely. In other words, they are not over designed or under designed. However one of the main assumptions in the creation of these analysis is that the rainfall data for a site is stationary. That is, climatic trends and variability in a region have negligible effects on the curves. But as has been proved in recent history, climatic variability and trends do exist and their effects on precipitation have not been negligible. Increasing occurrences of the El Nino phenomenon have lead to droughts and floods around the world, and long term trends in rainfall, both increases and decreases, have been seen in all regions across Korea. The purpose of this paper is to investigate and evaluate impacts of ENSO on rainfall characteries and rainfall frequency estimations in Korea. In this paper, The available rainfall data were categorized into Warm(EL Nino), Cold(La Nina), Normal episodes based on the Cold & Warm Episodes by Season then 50 years of daily rainfall data were generated for each episodic events(EL Nino, La Nina)