• 제목/요약/키워드: Genesis Potential Index

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CMIP5 기후모델에서 나타나는 열대저기압 생성빈도의 연진동과 경년변동성: 잠재생성지수의 이용 (Annual Cycle and Interannual Variability of Tropical Cyclone Genesis Frequency in the CMIP5 Climate Models: Use of Genesis Potential Index)

  • 권민호
    • 한국지구과학회지
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    • 제33권7호
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    • pp.583-595
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    • 2012
  • 대기 및 해양의 대규모 환경에서 열대저기압 발생의 잠재적 빈도는 잠재생성지수(GPI; Genesis Potential Index)를 이용하여 예측할 수 있다. 본 연구에서는 18개의 CMIP5 기후모델을 이용하여 GPI의 연진동 및 경년변동성이 분석되었다. 비교를 위하여 재분석자료로부터 계산된 GPI의 연진동이 재조명되었다. 특히 CMIP5 기후모델과 재분석자료에 의한 GPI가 비교되었고, 그 차이에 대한 가능한 해석이 논의되었다. ENSO (El Nino and Southern Oscillation)는 열대 저기압 발생 및 경로에 영향을 주는 열대 기후현상이다. 잠재생성지수가 네 개의 대규모 매개변수의 함수임을 이용함으로써 열대저기압발생에 대한 역학적 해석이 제시되었다. 본 연구에서는 엘니뇨 혹은 라니냐 해에 GPI 편차를 논의하였고, 그 편차에 가장 영향을 많이 주는 인자를 찾았다. 또한 여러 대규모 인자를 활용하여 북태평양지역 열대저기압 발생에 대하여 가능한 기작을 논의하였다.

A Heuristic Estimation of the Genesis Probability of Tropical Cyclones using Genesis Frequency and Genesis Potential Index

  • Shin, Jihoon;Song, Chanwoo;Kim, Siyun;Park, Sungsu
    • 한국지구과학회지
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    • 제40권6호
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    • pp.561-571
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    • 2019
  • To understand the genesis of tropical cyclones (TC), we computed TC genesis probability (GPr) by partitioning a highly localized genesis frequency (GFq) into nearby grid boxes in proportion to the spatial coherence of genesis potential index (GPI). From the analysis of TCs simulated by the Seoul National University Atmosphere Model Version 0 and the observed TCs, it was shown that GPr reasonably converges to GFq when averaged over a long-term period in a decent grid size, supporting its validity as a proxy representing a true TC GPr. The composite anomalies of the gridded GPr in association with the Asia summer monsoon, El Nino-Southern Oscillation (ENSO), and the Madden-Julian Oscillation (MJO) are much less noisy than those of GFq, and consequently are better interpretable. In summary, GPr converges to GFq, varies more smoothly than GFq, represents the spatiotemporal variations of GFq better than GPI, and depicts GFq with greater spatial details than other spatially smoothed GFqs.

IPCC AR5 RCP 8.5 시나리오 기반 태풍발생 공간분석 (Spatial Analysis of Typhoon Genesis Distribution based on IPCC AR5 RCP 8.5 Scenario)

  • 이승수;김가영
    • Spatial Information Research
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    • 제22권4호
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    • pp.49-58
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    • 2014
  • 최근 전 세계적으로 지구온난화에 따른 기후변화로 태풍, 폭염, 폭설등과 같은 자연재해의 피해가 대규모로 확대되고 있다. 근본적으로 지구온난화를 유발하는 가장 큰 원인은 대기 중의 온실가스를 들 수 있으며, 온실가스의 농도 증가로 인해 우리나라가 속해있는 북반구는 점점 더 지구표면온도가 증가하고 있고, 그에 따른 극한 기상 발생률이 크게 증가하고 있다. 본 연구에서는 최근 이산화탄소 농도 추세를 반영한 RCP(Representative Concentration Pathway) 8.5 시나리오를 이용하여 미래의 태풍발생의 공간분포를 추정하였다. 공간분포를 추정하기 위해 먼저 RCP 8.5 월 자료를 사용하여 1982~2100년 기간 동안의 태풍발생지수(GPI; Genesis Potential Index)를 계산하였다. 1982~2010년 동안 발생한 태풍의 발생위치정보와 월평균 GPI 값을 이용하여 태풍발생의 확률분포(PDF)를 추정하였으며, PDF의 0.05, 0.1 및 0.15에 해당하는 GPI의 범위를 설정하여 0.05GPI, 0.1GPI 및 0.15GPI로 정의하였다. 이를 바탕으로 1982~2010년, 2011~2040년, 2041~2070년, 2071~2100년의 태풍발생의 공간 확률 분포를 추정 하였으며, 공간 확률 분포와 함께 과거 태풍발생정보를 이용하여 공간밀도를 분석하였다. 분석 결과, 미래에 태풍이 발생할 가능성이 높은 지역이 필리핀의 동쪽에 위치한 위도 $10^{\circ}{\sim}20^{\circ}$ 영역으로 나타났다. 이러한 결과를 통해 추후 미래의 태풍발생 가능지역을 추정하고, 이를 기반으로 태풍의 경로를 추정하는데 활용하여 태풍의 발생 위치에 따라 한반도에 미치는 영향을 추정하는데 활용할 수 있을 것으로 사료된다.

Development of a Probability Prediction Model for Tropical Cyclone Genesis in the Northwestern Pacific using the Logistic Regression Method

  • Choi, Ki-Seon;Kang, Ki-Ryong;Kim, Do-Woo;Kim, Tae-Ryong
    • 한국지구과학회지
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    • 제31권5호
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    • pp.454-464
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    • 2010
  • A probability prediction model for tropical cyclone (TC) genesis in the Northwestern Pacific area was developed using the logistic regression method. Total five predictors were used in this model: the lower-level relative vorticity, vertical wind shear, mid-level relative humidity, upper-level equivalent potential temperature, and sea surface temperature (SST). The values for four predictors except for SST were obtained from difference of spatial-averaged value between May and January, and the time average of Ni$\tilde{n}$o-3.4 index from February to April was used to see the SST effect. As a result of prediction for the TC genesis frequency from June to December during 1951 to 2007, the model was capable of predicting that 21 (22) years had higher (lower) frequency than the normal year. The analysis of real data indicated that the number of year with the higher (lower) frequency of TC genesis was 28 (29). The overall predictability was about 75%, and the model reliability was also verified statistically through the cross validation analysis method.