• Ocean and Polar Research
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• 제31권1호
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• pp.51-61
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• 2009

In this study we define the two different types of El $Ni{\tilde{n}}o$, i.e., the eastern Pacific El $Ni{\tilde{n}}o$ (i.e., EP-El $Ni{\tilde{n}}o$) versus the central Pacific El $Ni{\tilde{n}}o$ (i.e., CP-El $Ni{\tilde{n}}o$), during the boreal summer (June-July-August, JJA) and winter (December-January-February, DJF) using the two NINO indices in the tropical Pacific. The two different types of El $Ni{\tilde{n}}o$ significantly differ in terms of the location of the maximum anomalous sea surface temperature (SST) in the tropical Pacific. The CP-El $Ni{\tilde{n}}o$ has been observed more frequently during recent decades compared to the EP-El $Ni{\tilde{n}}o$. In addition, our analysis indicates that the statistics of CP-El $Ni{\tilde{n}}o$ during JJA is closely associated with the warming trend in the central equatorial Pacific. We also examine the different responses of the East Asian marginal SST to the two types of El $Ni{\tilde{n}}o$ during JJA and DJF. The CP-El $Ni{\tilde{n}}o$ during both JJA and DJF is concurrent with warm SST anomalies around the Korean Peninsula including the East China Sea, which is in contrast to the EP-El $Ni{\tilde{n}}o$. Such different responses are associated with the difference in tropics/mid-latitude teleconnections via atmosphere between the two types of El $Ni{\tilde{n}}o$. Furthermore, our results indicate that atmospheric diabatic forcing in relation to the precipitation variability is different in the tropical Pacific between the EP-El $Ni{\tilde{n}}o$ and the CP-El $Ni{\tilde{n}}o$.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.314-314
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• 2019

가뭄대응 및 이수분야 활용을 위한 장기 기상예측정보 확보를 위해, 경안천 유역을 대상으로 전구기후지수의 원격상관 패턴을 이용하여 통계적 기반의 다중회귀모형을 구성하고 월 강수량의 예측가능성을 평가하였다. 예측인자로서 미국 NOAA에서 제공하는 기후지수 중 총 37개의 지수에 대해 1948~2018년의 월 자료를 이용하였으며, 예측대상인 경안천 월 강수량은 1966~2018년의 유역평균 강수량 자료를 활용하였다. 각 기후지수별 1~24개월 선행자료와 예측대상년도 월 강수량과의 상관분석을 통해 상관성이 높은 기후자료를 선별하여 다중회귀모형의 독립변수로 적용하였다. 예측대상년도를 기준으로 과거 40년의 자료(월 강수량 및 월 기후지수)를 보정자료와 검정자료로 구분(20년씩 무작위로 추출)하고, 보정기간에 대해 도출된 회귀모형 중 검정기간을 대상으로 예측성이 좋은 100개의 회귀모형을 선별하여 예측대상기간에 대한 예측모형으로 활용하였다. 2006~2018년에 대해 전망기간별(1개월, 3개월, 6개월, 12개월)로 각 월별 100개 회귀모형으로 부터의 예측값(예측치의 범위)이 실제 관측치를 포함하는 경우를 월별로 분석한 결과 10월이 가장 높고(83%), 11월(81%), 1월(79%), 8월(77%), 6월(75%), 12월(71%)의 순으로 높게 나타났으며, 상대적으로 7월(29%)과 3월(44%)의 예측성이 낮은 것으로 나타났다. 통계적 모형의 특성상 전망기간에 따른 예측의 정확도는 비례하지 않았다. 예측치의 편차는 크지 않지만 예측성이 낮게 나타나는 기간(3월, 2월)과 예측성은 높지만 예측범위가 크게 나타나는 기간(8월, 6월)에 대해서는 예측모형의 재검토 및 다양한 규모의 유역에 대한 적용을 통해 예측인자 추가 및 보완 등을 수행할 예정이다.

• 한국지구과학회지
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• 제43권4호
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• pp.511-519
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• 2022

Given the significant social and economic impact caused by heat waves, there is a pressing need to predict them with high accuracy and reliability. In this study, we analyzed the real-time forecast data from six models constituting the Subseasonal-to-Seasonal (S2S) prediction project, to elucidate the key mechanisms contributing to the prediction of the recent record-breaking Korean heat wave event in 2018. Weekly anomalies were first obtained by subtracting the 2017-2020 mean values for both S2S model simulations and observations. By comparing four Korean heat-wave-related indices from S2S models to the observed data, we aimed to identify key climate processes affecting prediction accuracy. The results showed that superior performance at predicting the 2018 Korean heat wave was achieved when the model showed better prediction performance for the anomalous anticyclonic activity in the upper troposphere of Eastern Europe and the cyclonic circulation over the Western North Pacific (WNP) region compared to the observed data. Furthermore, the development of upper-tropospheric anticyclones in Eastern Europe was closely related to global warming and the occurrence of La Niña events. The anomalous cyclonic flow in the WNP region coincided with enhancements in Madden-Julian oscillation phases 4-6. Our results indicate that, for the accurate prediction of heat waves, such as the 2018 Korean heat wave, it is imperative for the S2S models to realistically reproduce the variabilities over the Eastern Europe and WNP regions.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권9호
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• pp.731-745
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• 2021

본 연구에서는 글로벌 기후지수 및 한강권역의 기상자료를 예측인자로 하는 통계적 다중회귀모형을 구성하여 한강권역의 월 평균기온에 대한 장기예측을 수행하였다. 예측대상인 월 평균기온과 선행기간별 예측인자와의 원격상관성 분석을 기반으로 최적의 예측인자를 선별하였으며, 선별된 예측인자를 조합하고 과거기간에 대한 교차검증을 통하여 최대 12개월까지 선행예측이 가능한 다중회귀모형 기반의 예측모형을 구성하였다. 과거 1992년 1월부터 2020년 12월을 대상으로 월 평균기온에 대한 예측성을 분석한 결과, PBIAS는 -1.4 ~ -0.7%, RSR은 0.15 ~ 0.16, NSE는 0.98, r은 0.99로 높은 적합성을 나타내었다. 각 월별 관측치가 예측범위에 포함될 확률은 평균 약 64.4%로 나타났으며, 월별로는 9월, 12월, 2월, 1월의 예측성이 상대적으로 높고, 4월, 8월, 3월의 예측성이 낮은 것으로 분석되었다. 평년 대비 유난히 낮거나 높은 기온을 보였던 일부 기간을 제외하고 대체로 예측치의 범위 또는 예측치의 중앙값 등이 관측치와 잘 부합하는 것으로 나타났다. 본 연구에서 도출되는 정량적 기온예측정보는 미래기간(선행 1 ~ 12개월)의 기온에 대한 변화뿐만 아니라, 기온과 상관도가 높은 증발산량을 비롯한 수문생태환경에 대한 변화를 전망하는 경우에도 유용하게 활용될 수 있을 것이다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권10호
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• pp.723-736
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• 2022

본 연구에서는 금강권역을 대상으로 최대 12개월까지 선행예측이 가능한 월 강수량 예측모형을 구축하였으며, 예측모형 구축에는 다중회귀분석과 인공신경망의 두 가지 통계적 기법을 적용하였다. 예측인자 후보로 NOAA에서 제공하는 글로벌 기후패턴 39종과 금강권역에 대한 기상인자 8종 등 총 47종의 기후지수를 활용하였다. 예측대상월을 기준으로 과거 40년간의 월 강수량과 기후지수와의 지연상관성 분석을 통해 상관도가 높은 기후지수를 예측인자로 활용하여 다중회귀모형 및 인공신경망 모형을 구축하였다. 1991~2021년에 대해 매월 예측결과의 평균값과 관측값과의 적합도를 분석한 결과, 다중회귀모형은 PBIAS -3.3~-0.1%, NSE 0.45~0.50, r 0.69~0.70으로 분석되었으며, 인공신경망모형은 PBIAS -5.0~+0.5%, NSE 0.35~0.47, r 0.64~0.70로, 다중회귀모형에 의해 도출된 예측치의 평균값이 인공신경망모형보다 관측치에 좀 더 근접한 것으로 나타났다. 각 월의 예측범위 안에 관측치가 포함될 확률을 분석한 결과에서는 다중회귀모형이 57.5~83.6%(평균 72.9%), 인공신경망모형의 경우에는 71.5~88.7%(평균 81.1%)로 인공신경망모형 결과가 우수한 것으로 나타났다. 3분위 예측확률을 비교한 결과는 다중회귀모형의 경우에는 25.9~41.9%(평균 34.6%), 인공신경망모형은 30.3~39.1%(평균 34.7%)로 비슷하며, 두 모형 모두 평균 33.3% 이상으로 월 강수량에 대한 장기예측성을 확인 할 수 있었다. 이상과 같이 두 모형의 예측성 차이는 비교적 크지 않은 것으로 나타났으나, 예측범위에 대한 적중률이나 3분위 예측확률로부터 판단할 때 예측성에 대한 월별 편차는 인공신경망모형의 결과가 상대적으로 작게 나타났다.

• 대기
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• 제28권1호
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• pp.37-51
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• 2018

In this study, we investigate the performance of Global Seasonal Forecasting System version 5 (GloSea5) in Korea Meteorological Administration on the relationship between El $Ni{\tilde{n}}o$ and East Asian climate for the period of 1991~2010. It is found that the GloSea5 has a great prediction skill of El $Ni{\tilde{n}}o$ whose anomaly correlation coefficients of $Ni{\tilde{n}}o$ indices are over 0.96 during winter. The eastern Pacific (EP) El $Ni{\tilde{n}}o$ and the central Pacific (CP) El $Ni{\tilde{n}}o$ are considered and we analyze for EP El $Ni{\tilde{n}}o$, which is well simulated in GloSea5. The analysis period is divided into the developing phase of El $Ni{\tilde{n}}o$ summer (JJA(0)), mature phase of El $Ni{\tilde{n}}o$ winter (D(0)JF(1)), and decaying phase of El $Ni{\tilde{n}}o$ summer (JJA(1)). The GloSea5 simulates the relationship between precipitation and temperature in East Asia and the prediction skill for the East Asian precipitation and temperature varies depending on the El $Ni{\tilde{n}}o$ phase. While the precipitation and temperature are simulated well over the equatorial western Pacific region, there are biases in mid-latitude region during the JJA(0) and JJA(1). Because the low level pressure, wind, and vertical stream function are simulated weakly toward mid-latitude region, though they are similar with observation in low-latitude region. During the D(0)JF(1), the precipitation and temperature patterns analogize with observation in most regions, but there is temperature bias in inland over East Asia. The reason is that the GloSea5 poorly predicts the weakening of Siberian high, even though the shift of Aleutian low is predicted. Overall, the predictability of precipitation and temperature related to El $Ni{\tilde{n}}o$ in the GloSea5 is considered to be better in D(0)JF(1) than JJA(0) and JJA(1) and better in ocean than in inland region.

• 한국수산과학회지
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• 제34권5호
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• pp.435-444
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• 2001

동해 연안에서 장기간 관측한 일일 수온과 바람자료간 상관분석과 NOAA 위성의 영상표면수온자료를 이용하여 하계 동해연안 냉수대의 시공간적 변동특성을 구명하였다. 울릉도 연안수은의 계절변화는 동해 인접 연안수온의 변동과 무관하게 생각되나, 하계 동해연안에 나타난 냉수대가 외해역으로 확장되어 울룽도 연안수온에 영향을 미칠 수도 있는 특이한 해양현상을 NOAA 위성 측정 수온과 현장 연안수온 변화로 알게 되었다. 하계 냉수대 발생시 동해연안과 울릉도간 해역에 평년보다 강한 수온약층이 형성되고, 강한 남풍계열의 바람이 지속적으로 이 해역에 영향을 미칠 때 이와 같은 현상이 발생될 수 있을 것으로 추정된다. 하계 동해연안에 나타난 냉수대는 지금까지 주로 연구된 기장-울기-감포연안 뿐만 아니라 동해 남부연안에서 북부연안까지인 서이말, 기장, 울기, 감포, 포항, 영덕, 죽변, 주문진, 속초연안에서도 출현빈도가 높게 나타난다. 동해연안에서 냉수대 출현, 소멸과 관련하여 연안역간 수온변동의 상관성은 동해 북부의 경우 매우 인접한 연안역간에 높은 관계성을, 동해 중부의 경우 비교적 넓은 공간의 연안역에 걸쳐 높은 상관 (상관계수 0.5 이상)을 가졌다. 동해남부의 경우, 거제도의 서이말 연안부터 포항일대까지의 연안역간에도 상관성이 비교적 높게 나타났는데 (상관계수 0.5 이상), 냉수대 발생시 동해남부 남단에 위치한 거제도의 서이말 연안수온은 인접한 부산과 기장 연안 수온의 변동관계성보다 약 120km 떨어져 있는 울기 연안의 수온 변동과 높은 상관성 (상관계수 0.7)을 보이는 원거리 연결(teleconnection)현상을 발견할 수 있었다. 지금까지 하계의 풍향, 풍속 등의 조건이 중층의 냉수를 용승 시켜 연안의 표면에 냉수출현을 가져다주며 냉수대의 출현 빈도와 강세 등 시공간적 변동양상을 결정하는 것 같은 다수의 연구 결과가 있으나, 가장 주된 냉수대 출현의 요인은 전체 해양 수괴가 평년에 비해 뚜렷한 저수온 현상을 보이는 해황 조건이라고 사료된다. 또한 $1^{\circ}C,\;10^{\circ}C$ 등의 등온선 분포수심이 외해역의 깊은 수심에서 연안역의 얕은 표면까지 급경사로 올라오는 기울기의 정도에도 밀접한 관계가 있다고 사료된다. 바람의 방향과 세기는 상기의 조건을 만족하는 해황에서 다만 부수적인 냉수대 출현, 변동의 요인이 될 수 있겠다. 향후 하계 동해연안 냉수변동과 밀접한 관련성을 갖는 동해 해황의 뚜렷한 저수온 현상 원인 규명을 위해서는, 동해 전해역에 걸친 광역 및 장기적 수온변동의 기작 구명과 변동주기의 정량화에 대한 연구가 수행되어야 하겠다.