In the Korea Meteorological Administration earth system model (HadGEM2-AO), cloud drop number concentration is determined from aerosol number concentration according to the observed relationship between aerosol and cloud drop number concentrations. However, the observational dataset used for establishing the relationship was obtained from limited regions of the earth and therefore may not be representative of the entire earth. Here we reestablished the relationship between aerosol and cloud drop number concentrations based on a composite of observational dataset obtained from many different regions around the world that includes the original dataset. The new relationship tends to provide lower cloud drop number concentration for aerosol number concentration < 600 $cm^{-3}$ and the opposite for > 600 $cm^{-3}$. This new empirical relationship was applied to the KMA earth system model and the historical run (1861~2005) is made again. Here only the 30 year (1861~1890) averages from the runs with the new and the original relationships between aerosol and cloud drop number concentrations (newHIST and HIST, respectively) were compared. For this early period aerosol number concentrations were generally lower than 600 $cm^{-3}$ and therefore cloud drop number concentrations were generally lower but cloud drop effective radii were larger for newHIST than for HIST. The results from the complete historical run with the new relationship are expected to show more significant differences from the original historical run.
The objectives of this study are to develop a real-time drought monitoring and prediction system on the East Asia domain and to evaluate the performance of the system by using past historical drought records. The system is mainly composed of two parts: drought monitoring for providing current drought indices with meteorological and hydrological conditions; drought outlooks for suggesting future drought indices and future hydrometeorological conditions. Both parts represent the drought conditions on the East Asia domain (latitude $21.15{\sim}50.15^{\circ}$, longitude $104.40{\sim}149.65^{\circ}$), Korea domain (latitude $30.40{\sim}43.15^{\circ}$, longitude $118.65{\sim}135.65^{\circ}$) and South Korea domain (latitude $30.40{\sim}43.15^{\circ}$, longitude $118.65{\sim}135.65^{\circ}$), respectively. The observed meteorological data from ASOS (Automated Surface Observing System) and AWS (Automatic Weather System) of KMA (Korean Meteorological Administration) and model-driven hydrological data from LSM (Land Surface model) are used for the real-time drought monitoring, while the monthly and seasonal weather forecast information from UM (Unified Model) of KMA are utilized for drought outlooks. For the evaluation of the system, past historical drought records occurred in Korea are surveyed and are compared with the application results of the system. The results demonstrated that the selected drought indices such as KMA drought index, SPI (3), SPI (6), PDSI, SRI and SSI are reasonable, especially, the performance of SRI and SSI provides higher accuracy that the others.
The Northern Hemisphere extratropical prediction skill of the Korea Meteorological Administration (KMA) Global Data Assimilation and Prediction System (GDAPS) is examined for January 2019. The real-time prediction skill, evaluated with mean squared skill score (MSSS) of 30-90°N geopotential height field at 500 hPa (Z500), is ~8 days in the troposphere. The MSSS of Z500 considerably decreases after 3 days mainly due to the increasing eddy errors. The eddy errors are largely explained by the eddy-phased errors with minor contribution of amplitude errors. In particular, planetary-scale eddy errors are considered as a main reason of rapidly increasing errors. It turns out that such errors are associated with the blocking highs over North Pacific (NP) and Euro-Atlantic (EA) regions. The model overestimates the blocking highs over NP and EA regions in time, showing dependence of blocking predictability on blocking initializations. This result suggests that the extratropical prediction skill could be improved by better representing blocking in the model.
Predictability of Northern Hemisphere blocking in the Korea Meteorological Administration (KMA) Global Data Assimilation and Prediction System (GDAPS) is evaluated for the period of July 2016 to May 2017. Using the operational model output, blocking is defined by a meridional gradient reversal of 500-hPa geopotential height as Tibaldi-Molteni Index. Its predictability is quantified by computing the critical success index and bias score against ERA-Interim data. It turns out that Northwest Pacific blockings, among others, are reasonably well predicted with a forecast lead time of 2~3 days. The highest prediction skill is found in spring with 3.5 lead days, whereas the lowest prediction skill is observed in autumn with 2.25 lead days. Although further analyses are needed with longer dataset, this result suggests that Northern Hemisphere blocking is not well predicted in the operational weather prediction model beyond a short-term weather prediction limit. In the spring, summer, and autumn periods, there was a tendency to overestimate the Western North Pacific blocking.
This study is to assess the applicability of the Extreme Forecast Index (EFI) algorithm of the ECMWF seasonal forecast system to the Global Seasonal Forecasting System version 5 (GloSea5), operational seasonal forecast system of the Korea Meteorological Administration (KMA). The EFI is based on the difference between Cumulative Distribution Function (CDF) curves of the model's climate data and the current ensemble forecast distribution, which is essential to diagnose the predictability in the extreme cases. To investigate its applicability, the experiment was conducted during the heat-wave cases (the year of 1994 and 2003) and compared GloSea5 hindcast data based EFI with anomaly data of ERA-Interim. The data also used to determine quantitative estimates of Probability Of Detection (POD), False Alarm Ratio (FAR), and spatial pattern correlation. The results showed that the area of ERA-Interim indicating above 4-degree temperature corresponded to the area of EFI 0.8 and above. POD showed high ratio (0.7 and 0.9, respectively), when ERA-Interim anomaly data were the highest (on Jul. 11, 1994 (> $5^{\circ}C$) and Aug. 8, 2003 (> $7^{\circ}C$), respectively). The spatial pattern showed a high correlation in the range of 0.5~0.9. However, the correlation decreased as the lead time increased. Furthermore, the case of Korea heat wave in 2018 was conducted using GloSea5 forecast data to validate EFI showed successful prediction for two to three weeks lead time. As a result, the EFI forecasts can be used to predict the probability that an extreme weather event of interest might occur. Overall, we expected these results to be available for extreme weather forecasting.
The climate projection with a high spatial resolution is required for the studies on regional climate changes. The Korea Meteorological Administration (KMA) has provided downscaled RCP (Representative Concentration Pathway) scenarios over Korea with 1 km spatial resolution. If there are additional climate projections produced by dynamically downscale, the quality of impacts and vulnerability assessments of Korea would be improved with uncertainty information. This technical note intends to instruct the methods to downscale the climate projections dynamically from the Community Earth System Model (CESM) to the Weather Research and Forecast (WRF) model. In particular, here we focus on the instruction to utilize CAM2WRF, a sub-program to link output of CESM to initial and boundary condition of WRF at Linux platform. We also provide the example of the dynamically downscaled results over Korean Peninsula with 50 km spatial resolution for August, 2020. This instruction can be helpful to utilize global scale climate scenarios for studying regional climate change over Korean peninsula with further validation and uncertainty/bias analysis.
2013년 여름철 집중관측기간(장마기간: 2013년 6월 20일-7월 7일, 집중호우기간: 2013년 7월 8일-30일) 동안 이동식 기상관측시스템의 레윈존데 관측 자료를 전 지구 통합예측시스템 3차원 자료동화에 이용하여 그 효과를 살펴보았다. 효과 분석을 위한 2가지 모의실험 중 규준실험은 기존 기상청 관측 자료만 사용한 것이고 관측시스템실험은 기상청 관측 자료에 이동식 기상관측시스템의 레윈존데 자료를 추가한 것이다. 장마기간 동안 두 실험의 500 hPa 지위고도, 850 hPa 기온, 300 hPa 풍속의 관측 및 분석검증 비교 결과 큰 차이를 보이지 않았는데, 이는 고정관측소의 레윈존데 자료(0000 UTC 및 1200 UTC)만을 기준으로 검증이 이루어졌기 때문이다. 하지만, 종관기상관측시스템의 시간별 누적 강수량 자료를 이용한 강수검증에 있어서 관측시스템실험의 평균 공정임계지수가 규준실험에 비해 2% 수준으로 개선된 결과를 보였다. 특히 강수검증에서 긍정적인 효과가 나타난 사례만 비교한 경우, 관측시스템실험의 평균 공정임계지수가 규준실험에 비해 41%까지 개선된 결과를 보여 이동식 기상관측시스템 레윈존데 관측 자료가 수치모델의 예측정확도 향상에 유용함을 알 수 있었다.
계절예측시스템의 배경 지식이 부족한 사용자가 시스템을 효율적으로 구동하고 조절할 수 있도록 자동화에 최적화된 시스템을 기상청 국가태풍센터에 구축하였다. 기존 예측시스템에서 사용자의 주관이 포함되어 자동화 구축에 제약을 주는 군집분류와 예측인자 선정 과정은 미리 수행되고, 그 출력자료는 입력자료로서 제공된다. 시스템을 이해하고 운용하는데 도움을 주기 위해 기상청 규격에 따라 디렉토리 구조를 재구성하고, 해당 디렉토리에 포함되어 있는 입력자료와 소스코드를 이용해 산출되는 출력자료를 정리하였다. 또한 기존 예측시스템에서 고정되어 있거나 수동으로 설정해야 하는 구동조건을 효과적으로 조절하기 위해 네임리스트를 이용한 사용자인터페이스를 추가하여 자동화 시스템을 최적화하였다. 이러한 자동화 시스템에 의해 기술적으로 가능해진 조기예측의 성능을 검증한 결과, 예측시점을 5월에서 1월까지 앞당겨도 모든 진로유형에서 높은 예측성능이 유지되었다. 이처럼, 조기예측이 가능해진 태풍진로 계절예측시스템은 국가태풍센터의 현업예보뿐만 아니라 태풍계절예측 분야의 연구자에게도 매우 유익할 것으로 기대되고, 본 기술노트는 효율적인 예측시스템 운영을 위한 기술적 지침서로 활용될 것이다.
The relationship between air temperatures and the fraction of urban areas (FUA) and their linear regression equation were estimated using land-use data provided by the water management information system (WAMIS) and air temperatures by the Korea Meteorology Administration (KMA) in the Seoul metropolitan area (SMA) during 1975 through 2000. The future FUA in the SMA (from 2000 to 2030) was also predicted by the urban growth model (i.e., SLEUTH) in conjunction with several dataset (e.g., urban, roads, etc.) in the WAMIS. The estimated future FUA was then used as input data for the linear regression equation to estimate an annual mean minimum air temperature in the future (e.g., 2025 and 2030). The FUA in the SMA in 2000 simulated by the SLEUTH showed good agreement with the observations (a high accuracy (73%) between them). The urban growth in the SMA was predicted to increase by 16% of the total areas in 2025 and by 24% in 2030. From the linear regression equation, the annual mean minimum air temperature in the SMA increased about $0.02^{\circ}C$/yr and it was expected to increase up to $8.3^{\circ}C$ in 2025 and $8.7^{\circ}C$ in 2030.
본 연구에서는 한국기상청의 장기예측시스템 현업모형인 GloSea5의 성층권 극소용돌이 강화사례에 대한 예측성을 진단 및 검증하였다. 진단에 사용된 통계량은 이상상관계수(ACC, Anomaly Correlation Coefficient)와 평균제곱근 예측성(MSSS, Mean Squared Skill Score)으로, 1991-2010년간 발생한 14개 극소용돌이 강화사례에 대한 GloSea5의 예측성한계는 ACC를 기준으로 13.6일, MSSS를 기준으로 18.5일로 나타났다. 모형의 평균제곱오차(MSE, Mean Squared Error)의 각 성분을 정량적으로 비교분석한 결과, 예측성을 저하시키는 가장 큰 요인은 맴돌이(에디)오차로, 그 중 에디의 위상오차가 전체 예측오차의 큰 부분을 차지하는 것으로 나타났다. 또한 극소용돌이 현상이 수평적으로 큰 규모를 가지는 만큼 동서파수 1의 에디와 관련한 오차가 더 작은 규모의 에디에 비해 가장 크게 예측오차에 기여하는 것으로 나타났다. 한편, 분석한 사례들에 대하여 GloSea5의 대류권 순환에 대한 예측성은 성층권 예측성과는 큰 관련이 없는 것으로 나타났다. 이는 단순히 GloSea5 모형이 성층권-대류권 접합과정을 잘 모의하지 못하기 때문에 나타난 결과로 유추할 수 있다. 하지만, 극소용돌이 강화에 의한 영향에 비해 대류권에서 내부변동성의 절대적인 크기가 종종 크게 나타난다는 점을 감안하면, 모형에서 성층권-대류권 접합을 잘 모의하고 있더라도 극소용돌이 강화 자체만의 영향이 뚜렷하게 나타나지 않았을 가능성 또한 간과하면 안 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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