Abnormal cooling of the Korean East Sea Water(KESW) in the East Sea before and after the 1982-1983 and 1997-1998 ENSO events is examined using bimonthly routine observation data from the National Fisheries Research and Development Institute of Korea for the period 1965 to 2002. The KESW, which occupies roughly a region between the Korean Peninsula and west of approximately $131^{\circ}E$, showed extreme cold-state years(1981 and 1996) prior to the two strongest ENSO events of the last half-century. Inter-annual bimonthly mean anomalies at 100 m in the KESW region were $-3.10^{\circ}C\;and\;-3.41^{\circ}C(SD=1.4^{\circ}C)$ in 1981 and 1996, respectively. These results suggest that extreme cooling of the KESW may be a prelude to very strong ENSO events through large-scale teleconnections.
The interannual variability of the tropical Indian Ocean SST is investigated by analyzing the ocean assimilation data. It is significant that since 1970, ENSO events frequently followed the Indian Ocean Dipole event. The SST tendency due to the dynamical SST advections over the tropical Indian Ocean sufficiently overwhelms that due to other thermodynamic process during the fall and winter of ENSO. Especially, the strong cooling due to the anomalous vertical advection by the mean upwelling and the warming due to the horizontal advection are attributed to the cold SST during the fall and the warm SST during the winter, respectively. The significant warming between winter and spring over the southwestern Indian Ocean turns out to be due to the vertical advection of the mean subsurface temperature by the anomalous upwelling during the winter and the vertical advection of the anomalous subsurface temperature by the mean upwelling from winter to spring. We speculate that when the Indian Ocean Dipole events concurred with the ENSO, the surface wind is so strong enough as to generate the change in the SST dynamically and overwhelm the SST changes associated with other effects.
The 1982-83, 1986-87, 1991-92, and 1997-98 El $Ni{\tilde{n}}o$-Southern Oscillations (ENSOs) were compared with regards to their strength and timing in the tropical Pacific Ocean, changes in ocean temperature and wave intensity, and their impacts to giant kelp populations in the Northeast Pacific. The Multivariate ENSO Index, oceanographic data, and kelp abundance data all show that the 1982-83 and 1997-98 ENSOs were stronger and resulted in greater losses of giant kelp than the 1986-87 and 1991-92 ENSOs, but that the 1982-83 and 1997-98 ENSOs differed with regard to the arrival of destructive waves relative to when the ocean waters warmed and cooled. The 1982-83 ENSO was more destructive to the giant kelp populations in central California, USA than the 1997-98 ENSO, but the 1997-98 ENSO was more destructive to the giant kelp in southern California. These events appeared similarly destructive to the populations in Baja California, Mexico. Recovery of the kelp populations also varied among the two strong ENSOs due to the ocean conditions following each ENSO. In southern and Baja California, recovery was slow following the 1982-83 ENSO, while recovery was more rapid following the 1997-98 ENSO. Unfortunately, the monitoring programs used to evaluate the kelp populations stopped shortly after the 1997-98 ENSO, resulting in a lack of data for comparisons with the more recent weak ENSOs that occurred between 2002 and 2010, or with the strong ENSO that occurred in 2014-2016. This supports the need for continued long-term monitoring programs to better understand how climate anomalies impact coastal ecosystems.
This paper describes the relationship between the distribution of tuna and ENSO events in the Pacific Ocean which have occurred on a regular basis of 3-5 year terms. Annual catches and catch ratios of skipjack Funa, Katswonus pelamis and yellowfin tuna, Thunnus albacares largely increased during El $Ni\~{n}o$ years, while it decreased during La $Ni\~{n}a$ years. However, the effect of El $Ni\~{n}o$ on the distribution of tuna seemed to be more significant to yellowfin tuna which usually occurr the upper thermocline depth increases due to the elevated thermocline in the Western and Central Pacific Ocean.
Recently, there has been considerable interest in the influence of El Nino/Southern Oscillation (ENSO) on a global scale. ENSO has been measured by a simple index called Southern Oscillation Index (SOI). The statistical characteristics of SOI have been also focused to reveal the influence of ENSO. The SOI trend shows that El Nino events are generally getting stronger and more frequently occurring than La Nina events. However, the variation of SOI has varied significantly in a long-term. The SOI values are computed using the mean value and its standard deviation of the base period from 1951 to 1980. In the present study, the different base periods are applied to compute the SOI values and the influence of the different base periods is investigated in detail to reveal the long-term variation of SOI From the results, we could conclude that the present SOI should be carefully considered as a criterion to judge whether the El Nino and La Nina events are occurring.
In order to understand the variation of ENSO-related oceanic environments in the tropical and North Pacific Ocean, spatio-temporal variations of sea surface temperature anomaly (SSTA) and sea surface height anomaly (SSHA) are analyzed from distributions of complex empirical orthogonal functions (CEOF). Correlations among warm pool variation, southern oscillation index, and ocean surface currents were also examined with respect to interannual variability of the warm pool in western tropical Pacific. Spatio-temporal distributions of the first CEOF modes for SSTA and SSHA indicate that their variabilities are associated with ENSO events, which have a variance over 30% in the North Pacific. The primary reasons for their variabilities are different; SST is predominantly influenced by the change of barrier layer thickness, while SSH fluctuates with the same phase as propagation of an ENSO episode in the zonal direction. Horizontal boundary of warm pool area, which normally centered around $149^{\circ}E$ in the tropics, seemed to be expanded to the middle and eastern tropical regions by strong zonal currents through the mature phase of an ENSO episode.
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.
본 연구에서는 엘니뇨현상과 인도양 쌍극자 모드(Indian Ocean Dipole, IOD) 현상의 상호 관련성과, 우리나라 기온, 강수량에 대한 두 현상의 영향을 분석하였다. 1954년부터 2004년까지 51년간 NINO 3 지수, IOD지수, 그리고 전국 11개 지점 지역평균한 월별 평균기온과 강수량 자료를 사용하였다. 엘니뇨현상과 IOD현상은 봄과 가을에는 동시 상관관계가 존재한다. 인도양에서 해수면온도 분포는 엘니뇨 해에는 남북진동이, IOD 해에는 동서진동 형태가 뚜렷하였다. 엘니뇨 해 우리나라에서는, 여름철에 냉하다우, 겨울철에 온난다우 경향이 뚜렷한 반면에, IOD 해에는 유의한 상관성을 찾을 수 없었다. 대기대순환에서도 엘니뇨 해에는 우리나라를 포함한 중위도에 통계적으로 신뢰할 만한 편차패턴이 나타나지만, IOD 해에는 그렇지 않았다.
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)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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