Several models predict large and potentially abrupt ocean circulation changes due to anthropogenic greenhouse-gas emissions. These circulation changes drive-in the models-considerable oceanic oxygen trend. A sound estimate of the observed oxygen trends can hence be a powerful tool to constrain predictions of future changes in oceanic deepwater formation, heat and carbon dioxide uptake. Estimating decadal scale oxygen trends is, however, a nontrivial task and previous studies have come to contradicting conclusions. One key potential problem is that changes in the historical observation network might introduce considerable errors. Here we estimate the likely magnitude of these errors for a subset of the available observations in the Southern Ocean. We test three common data analysis methods south of Australia and focus on the decadal-scale trends between the 1970's and the 1990's. Specifically, we estimate errors due to sparsely sampled observations using a known signal (the time invariant, temporally averaged, World Ocean Atlas 2001) as a negative control. The crossover analysis and the objective analysis methods are for less prone to spatial sampling location biases than the area averaging method. Subject to numerous caveats, we find that errors due to sparse sampling for the area averaging method are on the order of several micro-moles $kg^{-1}$. for the crossover and the objective analysis method, these errors are much smaller. For the analyzed example, the biases due to changes in the spatial design of the historical observation network are relatively small compared to the tends predicted by many model simulations. This raises the possibility to use historic oxygen trends to constrain model simulations, even in sparsely sampled ocean basins.
Sulfur hexafluoride ($SF_6$), man-made compound, has been paid attention as a potent greenhouse gas. After Kyoto Pototcol on Climate Change in 1997, nations established the policy aimed at minimizing release of $SF_6$ to atmosphere. We have developed and operated an automatic analytical system for monitoring atmospheric $SF_6$ using gas chromatography with electron capture detector (GC-ECD) and packed separate-column. Here, we report and discuss 4-month record of atmospheric $SF_6$ concentrations monitored at Seoul National University (SNU) pilot station near the Kwanak Mountain, Seoul. Most of observed $SF_6$ concentrations were excessively high compared with Northern Hemisphere (NH) background trend obtained from National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) Earth System Research Laboratory (ESRL) monitoring stations. And the observed $SF_6$ showed extremely wide variability ranging from 4.6 pptv to $1.1{\times}10^3$ pptv, which may be affected by local sources placed nearby. Simultaneous wind data with $SF_6$ measurements show that relatively high values of $SF_6$ correspond to weak wind as well as southerly. There are many engineering installations to the south of the station. The regional value of the atmospheric $SF_6$ estimated from the data selection by wind conditions is about 6.8 pptv. This value, which is similar to concentrations of urban areas, is higher than NH background concentration.
This study investigates a 12 month-lead predictability of PNU Coupled General Circulation Model (CGCM) V1.1 hindcast, for which an oceanic data assimilated initialization is used to generate ocean initial condition. The CGCM, a participant model of APEC Climate Center (APCC) long-lead multi-model ensemble system, has been initialized at each and every month and performed 12-month-lead hindcast for each month during 1980 to 2011. The 12-month-lead hindcast consisted of 2-5 ensembles and this study verified the ensemble averaged hindcast. As for the sea-surface temperature concerns, it remained high level of confidence especially over the tropical Pacific and the mid-latitude central Pacific with slight declining of temporal correlation coefficients (TCC) as lead month increased. The CGCM revealed trustworthy ENSO prediction skills in most of hindcasts, in particular. For atmospheric variables, like air temperature, precipitation, and geopotential height at 500hPa, reliable prediction results have been shown during entire lead time in most of domain, particularly over the equatorial region. Though the TCCs of hindcasted precipitation are lower than other variables, a skillful precipitation forecasts is also shown over highly variable regions such as ITCZ. This study also revealed that there are seasonal and regional dependencies on predictability for each variable and lead.
The potential for tropical cyclogenesis in a given oceanic and atmospheric environments can be represented by genesis potential index (GPI). Using the 18 Coupled Model Inter Comparison Project phase 5 (CMIP5) models, the annual cycle of GPI and interannual variability of GPI are analyzed in this study. In comparison, the annual cycle of GPI calculated from reanalysis data is revisited. In particular, GPI differences between CMIP5 models and reanalysis data are compared, and the possible reasons for the GPI differences are discussed. ENSO (El Nino and Southern Oscillation) has a tropical phenomenon, which affects tropical cyclone genesis and its passages. Some dynamical interpretations of tropical cyclogenesis are suggested by using the fact that GPI is a function of four large-scale parameters. The GPI anomalies in El Nino or La Nina years are discussed and the most contributable factors are identified in this study. In addition, possible dynamics of tropical cyclogenesis in the Northern Hemisphere Pacific region are discussed using the large-scale factors.
This study analyzes the application possibilities of the satellite-derived precipitation to water resources field. Precipitation observed by ground gauges and climate prediction center morphing method (CMORPH) which is global scale precipitation estimated by National Oceanic and Atmospheric Administration Climate Prediction Center (NOAA CPC) using satellite images are compared to evaluate the quality of precipitation estimated from satellite images. Precipitation data from 10-years (2002 to 2011) is applied. The correlation coefficient of 1-day cumulative precipitation is 0.87, but the 1-year precipitation is 4 to 5 times different. The variability of root mean square error (RMSE) become smaller as temporal resolution lower. On the results for the watershed scale, the precipitation from gauges and CMORPH shows better agreement as the watershed become larger.
A recent dramatic increase of natural hazards in the Korean peninsular (KP) due to typhoons have raised necessities for the accurate typhoon prediction. Ieodo ocean research station (IORS) has been constructed in June 2003 at the open ocean where typhoons pass frequently, aiming to observe typhoons before the landfall to the KP and hence to improve the prediction skill. This paper investigates the importance of measurements at the IORS in the typhoon research and forecast. Analysis of the best track data in the N. W. Pacific shows that about one typhoon passes over the IORS per year on the average and 54% of the KP-landfall typhoons during 59 years (1950-2008) passed by the IORS within the range of the 150-km radius. The data observed during the event of typhoons reveals that the IORS can provide useful information for the typhoon prediction prior to the landfall (mainland: before 8-10 hrs, Jeju Island: before 4-6 hrs), which may contribute to improving the typhoon prediction skill and conducting the disaster prevention during the landfall. Since 2003, nine typhoons have influenced the IORS by strong winds above 17m/s. Among them, the typhoon Maemi (0314) was the strongest and brought the largest damages in Korea. The various oceanic and atmospheric observation data at the IORS suggest that the Maemi (0314) has kept the strong intensity until the landfall as passing over warm ocean currents, while the Ewiniar (0603) has weakened rapidly as passing over the Yellow Sea Bottom Cold Water (YSBCW), mainly due to the storm's self-induced surface cooling. It is revealed that the IORS is located in the best place for monitering the patterns of the warm currents and the YSBCW which varies in time and space.
The Sea:JOURNAL OF THE KOREAN SOCIETY OF OCEANOGRAPHY
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v.26
no.1
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pp.49-61
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2021
The repeated shipboard measurements that have been conducted by the National Institute of Fisheries Science (NIFS) for more than a half century, provide the valuable long-term hydrographic data with high spatial-temporal resolution. However, this unprecedent dataset has been rarely used for oceanic climate sciences because of its reliability issue. In this study, temporal variability of salinity error in the NIFS data was quantified by means of extremely small variability of salinity in the deep layer of the south-western East Sea, in order to contribute to studies on long-term variability of the East Sea. The NIFS salinity errors estimated on the isothermal surfaces of 1℃ have a remarkable temporal variation, such as ~0.160 g/kg in the year of 1961~1980, ~0.060 g/kg in 1981~1994,~0.020 g/kg in 1995~2002, and ~0.010 g/kg in 2003~2014 on average, which basically represent bias error. In the recent years, even though the quality of salinity has been improved, there still remain relatively large bias errors in salinity data presumably due to failure of salinity sensor managements, especially in 2011, 2013, and 2014. On the contrary, the salinity in the year of 2012 was very accurate and stable, whose error was estimated as about 0.001 g/kg comparable to the salinity sensor accuracy. Thus, as long as developing proper data quality control procedures and sensor management systems, I expect that the NIFS shipboard hydrographic data could have good enough quality to support various studies on ocean response to climate variabilities. Additionally, a few points to improve the current NIFS shipboard measurements were suggested in the discussion section.
Wie, Jieun;Moon, Byung-Kwon;Kim, Ki-Young;Lee, Johan
Journal of the Korean earth science society
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v.35
no.4
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pp.249-258
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2014
Despite the greenhouse gases like carbon dioxide have steadily increased in atmosphere, the overall trend of the global average surface air temperature has stalled during the last decade (2002-present). This phenomenon is often called hiatus or warming pause, which is challenging the prevailing view that anthropogenic forcing causes warming environment. Our study characterized the hiatus by analyzing the HadGEM2-AO (95 yrs) simulation data based on RCP8.5 scenario. The PC2 time series from the EOF of the zonal mean vertical ocean temperature has been defined as the index that represents the warming pause. The relationship between the hiatus, ENSO and the changes in climate system are identified by utilizing the newly defined PC2. Since the La Nina index (defined as the negative of NINO3 index) leads PC2 by about 11 months, it may be possible that the La Nina causes the warming to be interrupted. We also show that the cooling of the climate system closed tied to the heat penetration into the deep ocean, indicating the weakening the warming rate is due to the oceanic heat uptake. Finally, the global warming hiatus is characterized by the anomalous warming in Arctic region as well as the intensification of the trade wind in the equatorial Pacific.
Proceedings of The Korean Society of Agricultural and Forest Meteorology Conference
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2014.10a
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pp.1-24
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2014
This study uses geo-spatial crop modeling to quantify the biophysical impact of weather extremes. More specifically, the study analyzes the weather extreme which affected maize production in the USA in 2012; it also estimates the effect of a similar weather extreme in 2050, using future climate scenarios. The secondary impact of the weather extreme on food security in the developing world is also assessed using trend analysis. Many studies have reported on the significant reduction in maize production in the USA due to the extreme weather event (combined heat wave and drought) that occurred in 2012. However, most of these studies focused on yield and did not assess the potential effect of weather extremes on food prices and security. The overall goal of this study was to use geo-spatial crop modeling and trend analysis to quantify the impact of weather extremes on both yield and, followed food security in the developing world. We used historical weather data for severe extreme events that have occurred in the USA. The data were obtained from the National Climatic Data Center (NCDC) of the National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA). In addition we used five climate scenarios: the baseline climate which is typical of the late 20th century (2000s) and four future climate scenarios which involve a combination of two emission scenarios (A1B and B1) and two global circulation models (CSIRO-Mk3.0 and MIROC 3.2). DSSAT 4.5 was combined with GRASS GIS for geo-spatial crop modeling. Simulated maize grain yield across all affected regions in the USA indicates that average grain yield across the USA Corn Belt would decrease by 29% when the weather extremes occur using the baseline climate. If the weather extreme were to occur under the A1B emission scenario in the 2050s, average grain yields would decrease by 38% and 57%, under the CSIRO-Mk3.0 and MIROC 3.2 global climate models, respectively. The weather extremes that occurred in the USA in 2012 resulted in a sharp increase in the world maize price. In addition, it likely played a role in the reduction in world maize consumption and trade in 2012/13, compared to 2011/12. The most vulnerable countries to the weather extremes are poor countries with high maize import dependency ratios including those countries in the Caribbean, northern Africa and western Asia. Other vulnerable countries include low-income countries with low import dependency ratios but which cannot afford highly-priced maize. The study also highlighted the pathways through which a weather extreme would affect food security, were it to occur in 2050 under climate change. Some of the policies which could help vulnerable countries counter the negative effects of weather extremes consist of social protection and safety net programs. Medium- to long-term adaptation strategies include increasing world food reserves to a level where they can be used to cover the production losses brought by weather extremes.
The ocean is used as the term of sea, it is expressed as a large sea. Marine tourism is an activity that takes place in the sea and on the coast. Many experts prospect that the 21st century will be the century of ocean. In recent years, many countries are interested in ocean and marine tourism can be significantly developed in the future. Jeju Island is an island formed by a volcanic eruption, which has a very high landscape value, and It is an oceanic climate with a yearly high temperature due to turbulent flow throughout the years, But Marine tourism is not developed. The purpose of this study is clarify the Marine Tourism activity types, Marine Tourism satisfaction and revisit intention of Chinese Tourists visiting JeJu island. And studies what is the needed activity types of Chinese Marine Tourist in future. This study deals with on the activity types, satisfaction and revisit intention of JeJu Marine Tourism With 252 effective responses gathered from an onsite survey. The statistical analysis of the data was conducted using techniques of frequency analysis, t-test and anova analysis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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