Total sea surface temperature (SST) in a coupled GCM is diagnosed by separating the variability into signal variance and noise variance. The signal and the noise is calculated from multi-decadal simulations from the COLA anomaly coupled GCM and the interactive ensemble model by assuming both simulations have a similar signal variance. The interactive ensemble model is a new coupling strategy that is designed to increase signal to noise ratio by using an ensemble of atmospheric realizations coupled to a single ocean model. The procedure for separating the signal and the noise variability presented here does not rely on any ad hoc temporal or spatial filter. Based on these simulations, we find that the signal versus the noise of SST variability in the North Pacific is significantly different from that in the equatorial Pacific. The noise SST variability explains the majority of the total variability in the North Pacific, whereas the signal dominates in the deep tropics. It is also found that the spatial characteristics of the signal and the noise are also distinct in the North Pacific and equatorial Pacific.
The definition of onset date of Changma is revisited in this study using a quality controlled Ieodo ocean research station data. The Ieodo station has great importance in terms of its southwest location from Korean Peninsula and, hence, makes it possible to predict Changma period in advance with less impact of continents. The onset date of Changma using the Ieodo station data is defined by the time that meridional wind direction changes and maintains from northerly to southerly, and then the zonal wind changes from easterly to westerly after first June. This definition comes from a recognition that the establishment and movement of the western North Pacific subtropical high (WNPSH) cause Changma through southwesterly flow. The onset data of Changma has been determined by large-scale dynamic-thermodynamic characteristics or various meteorological station data. However, even the definition based on circulation data at the Ieodo station has a potential for the improved prediction skill of the onset date of Changma. The differences between before and after Changma, defined as Ieodo station data, are also found in synoptic chart. The convective instability and conspicuous circulations, corresponding low-level southwesterly flow related to WNPSH and strong upper-level zonal wind, are represented during Changma.
In this study, the accuracy of ocean analysis data, which are produced from the Korea Meteorological Administration (KMA) Nucleus for European Modelling of the Ocean/Variational Data Assimilation (NEMO/NEMOVAR, hereafter NEMO) system and the HYbrid Coordinate Ocean Model/Navy Coupled Ocean Data Assimilation (HYCOM/NCODA, hereafter HYCOM) system, was evaluated using various oceanic observation data from March 2015 to February 2016. The evaluation was made for oceanic thermal environments in the tropical Pacific, the western North Pacific, and the Korean peninsula. NEMO generally outperformed HYCOM in the three regions. Particularly, in the tropical Pacific, the RMSEs (Root Mean Square Errors) of NEMO for both the sea surface temperature and vertical water temperature profile were about 50% smaller than those of HYCOM. In the western North Pacific, in which the observational data were not used for data assimilation, the RMSE of NEMO profiles up to 1000 m ($0.49^{\circ}C$) was much lower than that of HYCOM ($0.73^{\circ}C$). Around the Korean peninsula, the difference in RMSE between the two models was small (NEMO, $0.61^{\circ}C$; HYCOM, $0.72^{\circ}C$), in which their errors show relatively big in the winter and small in the summer. The differences reported here in the accuracy between NEMO and HYCOM for the thermal environments may be attributed to horizontal and vertical resolutions of the models, vertical coordinate and mixing scheme, data quality control system, data used for data assimilation, and atmosphere forcing. The present results can be used as a basic data to evaluate the accuracy of NEMO, before it becomes the operational model of the KMA providing real-time ocean analysis and prediction data.
Carbon dioxide ocean disposal is one of the promising options to reduce carbon dioxide concentration in the atmosphere. So, in the present study, calculations of the solubility, the surface concentration and the dissolution behavior of carbon dioxide when liquid carbon dioxide is released at 1,000m and 1,500m in depth are performed. The results show that liquid carbon dioxide changes to carbon dioxide bubbles around 500m in depth, and the hydrate acts as a resistant layer for the dissolution of liquid carbon dioxide. Also. the injection of liquid carbon dioxide from a moving ship is more effective than that from a fixed pipeline.
This paper describes verification results for the ocean analysis field produced by the Nucleus for European Modelling of the Ocean (NEMO) of the Korea Meteorological Administration (KMA) against observed Argo floats and drift buoys over the western Pacific Ocean and the equatorial Pacific during 2020~2021. This is confirmed by a comparison of the verification for the newly updated version of the HYbrid Coordinate Ocean Model/Navy Coupled Ocean Data Assimilation (HYCOM/NCODA) against same observations. NEMO shows that the vertical ocean temperature is much closer to the Argo floats than HYCOM for most seasons in terms of bias and root mean square error. On the other hand, there are overall considerable cold biases for HYCOM, which may be due to the more rapid decreasing temperature at the shallow thermocline in HYCOM. Conclusion demonstrated that the NEMO analysis for ocean temperature is more reliable than the analysis produced by the latest version of HYCOM as well as by the out-of-date HYCOM applied to the precedent study. The surface ocean current produced by NEMO also shows 14% closer to the AOML (Atlantic Oceanographic and Meteorological Laboratory) in situ drift buoys observations than HYCOM over the western Pacific Ocean. Over the equatorial Pacific, however, HYCOM shows slightly closer to AOML observation than NEMO in some seasons. Overall, this study suggests that the resulting information may be used to promote more use of NEMO analysis.
In this study, the effects of air-sea interactions on precipitation over the Seoul-Gyeonggi region of the Korean Peninsula from 28 to 30 August 2018, were analyzed using a Regional atmosphere-ocean Coupled Model (RCM). In the RCM, a WRF (Weather Research Forecasts) was used as the atmosphere model whereas ROMS (Regional Oceanic Modeling System) was used as the ocean model. In a Regional Single atmosphere Model (RSM), only the WRF model was used. In addition, the sea surface temperature data of ECMWF Reanalysis Interim was used as low boundary data. Compared with the observational data, the RCM considering the effect of air-sea interaction represented that the spatial correlations were 0.6 and 0.84, respectively, for the precipitation and the Yellow Sea surface temperature in the Seoul-Gyeonggi area, which was higher than the RSM. whereas the mean bias error (MBE) was -2.32 and -0.62, respectively, which was lower than the RSM. The air-sea interaction effect, analyzed by equivalent potential temperature, SST, dynamic convergence fields, induced the change of SST in the Yellow Sea. In addition, the changed SST caused the difference in thermal instability and kinematic convergence in the lower atmosphere. The thermal instability and convergence over the Seoul-Gyeonggi region induced upward motion, and consequently, the precipitation in the RCM was similar to the spatial distribution of the observed data compared to the precipitation in the RSM. Although various case studies and climatic analyses are needed to clearly understand the effects of complex air-sea interaction, this study results provide evidence for the importance of the air-sea interaction in predicting precipitation in the Seoul-Gyeonggi region.
The ocean's response to the Pinatubo and 1259 volcanic eruptions was investigated using an ocean general circulation model equipped with an energy balance model. Volcanic eruptions release gases into the atmosphere which increases the aerosol optical depth and acts to reduce the incoming short-wave radiation. For example, there was a huge volcanic eruption (Pinatubo) in 1991 which reduced the global mean radiative forcing by about 3 W $m^{-2}$. Two numerical experiments were simulated. The first experiment features the Pinatubo eruption and the second experiment simulates the much larger volcanic eruption that occurred in 1259 when the radiative forcing was reduced by 7 times compared to the Pinatubo event. With the reduced radiative forcing due to the Pinatubo eruption at about 3 W $m^{-2}$ and 1259 eruption at about 21 W $m^{-2}$, the global mean sea surface temperature (SST) decreased to its lowest in the second year after each event by about $0.4^{\circ}C$ and $1.6^{\circ}C$, respectively. Sea surface salinity (SSS) increased substantially in the northern North Pacific, northern North Atlantic, and the Southern Ocean. The reduced SST together with SSS increased ocean convection, which yielded an increase in North Atlantic Deep Water, Antarctic Bottom Water, and North Pacific Intermediate Water production and their outflows. The increase in overturning circulation eventually increased the pole-ward ocean heat fluxes. In conclusion, huge volcanic eruptions perturb the ocean substantially and their hallmarks last for more than a decade, confirming the importance of volcanic eruptions in illustrating the decadal-climate variability recorded in the paleoclimate proxy data for the past million years.
To examine the detectability of the aerosol and/or Yellow dust from China crossing over the Yellow sea, three works carried out as follows , Firstly, a comparison was made of the visible(VIS), water vapor(WV), and Infrared(IR) images of the GMS-5 and NOAA/AVHRR on the cases of yellow sand event over Korea. Secondly, the spectral radiance and reflectance(%) was observed during the yellow sand phenomena on April, 1998 in Seoul using the GER-2600 spectroradiometer, which observed the reflected radiance from 350 to 2500 nm in the atmosphere. We selected the optimum wavelength for detecting of the yellow sand from this observation, considering the effects of atmospheric absorption. Finally, the atmospheric radiance emerging from the LOWTRAN-7 radiative transfer model was simulated with and without yellow sand, where we used the estimated aerosol column optical depth ($\tau$ 673 nm) in the Meteorological Research Institute and the d'Almeida's statistical atmospheric aerosol radiative characteristics. The image analysis showed that it was very difficult to detect the yellow sand region only by the image processing because the albedo characteristics of the sand vary irregularly according to the density, size, components and depth of the yellow sand clouds. We found that the 670-680 nm band was useful to simulate aerosol characteristics considering the absorption band from the radiance observation. We are now processing the simulation of atmospheric radiance distribution in the range of 400-900 nm. The purpose of this study is to present the preliminary results of the aerosol and/or Yellow dust detectability using the Ocean Scanning Multispectral Imager(OSMI), which will be mounted on KOMPSAT-1 as the ocean color monitoring sensor with the range of 400-900 nm wavelength.
The Sea:JOURNAL OF THE KOREAN SOCIETY OF OCEANOGRAPHY
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v.5
no.3
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pp.186-194
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2000
In this study, the oceanic responses to given atmospheric boundary conditions are investigated using a mesoscale ocean circulation model. The numerical experiments are divided into two parts: One is, so called, spin-up experiment and the other is reproduction experiment. The spin-up experiment simulates climatic state of ocean by integrating the ocean model with upper boundary conditions of the monthly mean atmospheric climate data. In the reproduction experiment, for the reproduction of major oceanic changes around Korean Peninsula during the period of 1980-1998 (19 years), the model has been integrated under the boundary condition of the 19year monthly mean atmosphere data. The spined-up state of ocean generated from the spin-up experiment is assigned to the initial boundary condition of the reproduction experiment. In the spin-up experiment, the model properly simulates the major features of circulation structure around Korean Peninsula; such as separation of East Korean Warm Current (EKWC), formation of the polar front, cold water band associated with the small scale eddies in the East Sea, the formation of front along west coast, and the seasonal variation of circulation pattern caused by changing upwind current in the West Sea. In the reproduction experiment, the model has shown the interannual sea surface temperature variations and a warming trend of about 0.5$^{\circ}$C during the period around Korean Peninsula, as in the case of the observation. Therefore, it is concluded that the model is capable of simulating not only the mean states but also the variabilities of ocean under the given atmosphere boundary conditions.
Min Jee-Eun;Ryu Joo-Hyung;Shanmugam P.;Ahn Yu-Hwan;Lee Kyu-Sung
Proceedings of the KSRS Conference
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2005.10a
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pp.671-674
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2005
Atmospheric correction over the ocean part is more important than that over the land because the signal from the ocean is very small about one tenth of that reflected from land. In this study, the Spectral Shape Matching Method (SSMM) developed by Ahn and Shanmugam (2004) is evaluated using Landsat imagery acquired over the highly turbid Saemangeum Coastal Area. The result of SSMM is compared with COST model developed by Chavez (1991 and 1997). In principle, SSMM is simple and easy to implement on any satellite imagery, relying on both field and image properties. To assess the potential use of these methods, several field campaigns were conducted in the Saemangeum coastal area corresponding with Landsat-7 satellite's overpass on 29 May 2005. In-situ data collected from the coastal waters of Saemangeum using optical instruments (ASD field spectroradiometer) consists of ChI, Ap, SS, aooM, F(d). In order to perform SSMM, we use the in-situ water-leaving radiance spectra from clear oceanic waters to estimate the the path radiance from total signal recorded at the top of the atmosphere (TOA), due to the reason that the shape of clear water-leaving radiance spectra is nearly stable than turbid water-leaving radiance spectra. The retrieved water-leaving radiance after subtraction of path signal from TOA signal in this way is compared with that estimated by COST model. The result shows that SSMM enabled retrieval of water-leaving radiance spectra that are consistent with in-situ data obtained from Saemangeum coastal waters. The COST model yielded significantly high errors in these areas.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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