Due to frequent occurrence of abnormal weather, the need to improve the accuracy of subseasonal prediction has increased. Here we analyze the performance of weekly predictions out to 6 weeks by GloSea5 climate model. The performance in circulation field from January 1991 to December 2010 is first analyzed at each grid point using the 500-hPa geopotential height. The anomaly correlation coefficient and mean-square skill score, calculated each week against the ECWMF ERA-Interim reanalysis data, illustrate better prediction skills regionally in the tropics and over the ocean and seasonally during winter. Secondly, we evaluate the predictability of 7 major teleconnection patterns in the Northern Hemisphere: North Atlantic Oscillation (NAO), East Atlantic (EA), East Atlantic/Western Russia (EAWR), Scandinavia (SCAND), Polar/Eurasia (PE), West Pacific (WP), Pacific-North American (PNA). Skillful predictability of the patterns turns out to be approximately 1~2 weeks. During summer, the EAWR and SCAND, which exhibit a wave pattern propagating over Eurasia, show a considerably lower skill than the other 5 patterns, while in winter, the WP and PNA, occurring in the Pacific region, maintain the skill up to 2 weeks. To account for the model's bias in reproducing the teleconnection patterns, we measure the similarity between the teleconnection patterns obtained in each lead time. In January, the model's teleconnection pattern remains similar until lead time 3, while a sharp decrease of similarity can be seen from lead time 2 in July.
이 연구는 북서태평양에서 여름철(7-9월) 동안 발생하는 태풍 빈도를 예측하기 위한 다중회귀모델을 4가지 원격패턴을 이용하여 개발하였다. 이 패턴은 4-5월 동안 동아시아 대륙에서의 시베리아 고기압 진동, 북태평양에서의 북태평양 진동, 호주근처의 남극진동, 적도 중앙태평양에서의 대기순환으로 대표된다. 이 통계모델은 이 모델로부터 예측된 높은 태풍발생빈도의 해와 낮은 태풍발생빈도의 해 사이에 차를 분석함으로써 검증되었다. 높은 태풍발생빈도의 해에는 다음과 같은 4가지의 아노말리 특성을 나타내었다: i) 동아시아 대륙에 고기압성 순환 아노말리(양의 시베리아 고기압진동), ii) 북태평양에 남저북고의 기압계 아노말리, iii) 호주 근처에 저기압성 순환 아노말리(양의 남극진동), iv) 봄부터 여름 동안 니뇨3.4 지역에 저기압성 순환 아노말리. 따라서 적도 서태평양에서 무역풍 아노말리는 양반구의 아열대 서태평양에 위치한 저기압성 순환 아노말리에 의해 약화되었다. 결국, 이러한 기압계 아노말리의 공간분포는 열대 서태평양에 대류를 억제하는 대신 아열대 서태평양에 대류를 강화시켰다.
본 연구에서는 1995년부터 2014년의 20년기간 동안 우리나라 여름철 극한온도를 나타내기 위해서 일별 임계치를 가지는 TX90pD와 월별 임계치를 가지는 TX90pM을 정의하여 그 유사성을 살펴본 후 극한 온도가 나타나는 날들의 유형을 자기조직화지도를 이용해서 분류하였다. TX90pD와 TX90pM는 임계치를 정의하는 방법이 다름에도 불구하고 그 유사성이 아주 높았으며 자기조직화지도를 통한 유형분류에서 유사한 패턴이 나타났다. 4개로 분류한 군집에서 모두 우리나라에 높은 온도가 나타났으며 고기압성 순환아노말리가 우리나라를 덮고 있는 것을 보아 우리나라 여름철 극한온도의 주된 요인은 고기압성 순환 아노말리에 의한 강한 일사 때문인 것을 유추할 수 있다. 자기조직화지도를 통해서 4개의 군집으로 분류한 극한온도의 패턴을 분류한 결과 주요한 2개의 모드를 찾았으며 적도와 열대 해수면온도 아노말리의 영향을 받는 동아시아-태평양 패턴과 유사한 원격상관패턴과 중위도 영향을 받는 북대서양에서 시작하여 동쪽으로 이동하는 대기 순환장 패턴이 나타나며 합쳐서 약 85% 이상의 높은 비중을 차지하고 있다. 이 두 패턴과 관련된 해수면 온도 아노말리를 살펴 본 결과 첫번째로 동아시아-태평양 패턴과 유사한 원격상관 패턴은 봄철 북서태평양에서의 양의 해수면 온도 아노말리와 관련이 있다. 이 따뜻한 해수면 온도 아노말리에 의해 저기압성 순환이 생성되고 대기-해양 상호작용에 의해서 저기압성 순환 아노말리는 강수 아노말리를 만들면서 유지된다(Xie and Philander, 1995; Wang et al., 2000). 이 때 발생하는 강수 아노말리는 비단열 가열항으로 작용하여 자오선방향으로 전파하는 로스비파를 만들어서 우리나라에 고기압성 순환아노말리를 형성한다. 두번째로 중위도 원격상관 패턴은 봄철 북대서양에서의 양의 해수면 온도 아노말리패턴과 관련이 있다. 봄철 북대서양의 해수면 온도 아노말리는 동쪽으로 전파하는 로스비파의 에너지원으로 작용하여 동아시아 여름 몬순에 영향을 준다(Wu et al., 2009). 이 로스비파의 전파에 의해서 한반도에 단파 복사의 지속적인 유입을 동반하는 고기압성 순환이 형성되어 우리나라의 지표면 온도를 높이는 것에 기여함과 동시에 극한온도의 발생 빈도를 증가시킨다. 이 연구를 통해서 자기조직화지도를 통해서 한반도 여름철 극한온도를 대표하는 두 개의 중요 원격상관 패턴을 분류했다. 이 두 SOM 패턴과 관련된 봄철 북서태평양의 양의 해수면 온도 아노말리와 북대서양의 해수면 온도 아노말리를 지면 강제력으로 규명하여 여름철 우리나라 극한온도의 발생을 예측할 수 있는 잠재적 예측인자를 발견했다. 이 두 지역의 봄철 해수면 온도 아노말리의 지속적인 모니터링을 통해서 우리나라 여름철 극한온도의 발생 빈도를 어느 정도 예측할 수 있으며 특히 6월에 큰 발생 빈도를 나타내는 북대서양해수면 온도를 통해서 초여름의 극한온도 발생 빈도를, 7월과 8월에 더 큰 분포를 가지는 북서태평양의 해수면 온도를 통해서 늦여름의 극한기온 발생 빈도를 알아낼 수 있을 것으로 기대한다.
Recently, several studies pointed out that there are distinct two types of El Ni$\tilde{n}$o events based on the spatial pattern of SST. Since the two types of El Ni$\tilde{n}$o have different impacts on global climate, it is quite important to identify the type to assess and predict the regional climate variability. So far, however, there are still many different definitions to identify the two types of El Ni$\tilde{n}$o from the different studies. In this study, we investigated a sensitivity of the impacts on climate variability over the Korean Peninsula corresponding to the definition of two-types of El Ni$\tilde{n}$o. After checking pre-existing definitions and other possible definition, it is suggested here that two different definitions exhibit relatively strong relationship between El Ni$\tilde{n}$o events and the Korean climate variables when two types of El Ni$\tilde{n}$o are separated. In addition to the Korean climate, the two types of El Ni$\tilde{n}$o show quite distinct global teleconnection patterns when the definitions are used.
In this study, we identified characteristics of heatwaves on the Korean Peninsula and related atmospheric circulation patterns using data on the daily maximum temperature (TMX) and reanalysis data for the past 42 years (1979-2020) and analyzed their connection to the Arctic oscillation (AO). The heatwave on the Korean Peninsula showed to be stronger and more frequent in the 2000s. The recent strong and frequent heatwaves on the Korean Peninsula are mainly affected by abnormal high-pressure over the Korean Peninsula on the middle/upper-level atmosphere and the strengthening of the North Pacific high pressure. Interestingly, composite difference of sea level pressure showed very similar results to the positive AO pattern. The correlation coefficients between the summertime AO and the TMX and HWD of the Korean Peninsula were 0.407 and 0.437, respectively, which showed a statistical significance in 1%, and showed a clear relationship with the abnormal high-pressure over the Korean Peninsula and the strengthening of the North Pacific high pressure. In addition, in the positive AO phase, the TMX and HWD of the Korean peninsula were approximately 30.1 ℃ and 14.6 days, which were about 1.2 ℃ and 8.8 days higher than in the negative AO phase, respectively. As a result of the 15-year moving average correlation analysis, the relationship between the heatwave and AO on the Korean Peninsula has increased significantly since 2003, and the linear relationship between them has become more apparent. Moreover, after the 2000s, when the relationship developed, AO had more strongly induced the atmospheric circulation pattern to be more favorable to the occurrence of heatwaves in the Korean Peninsula. This study implies that understanding the AO, which is the large-scale variability in the Northern Hemisphere, and the Arctic-mid latitude teleconnection, can improve the performance of global climate models and help predict the seasonality of the summer heatwave on the Korean Peninsula.
The East Asia (EA) region including China, Taiwan, Japan, and Korea are especially vulnerable to hydrometerological extremes during the boreal summer (June-September). This study, therefore, pursued an exploratory analysis to improve better understanding of the potential impacts of the two types of PJ patterns on WNP Tropical cyclone (TC) activities and TC-induced extreme moisture fluxes over Korea's five major river basins. This study shows that during positive PJ years, the large-scale atmospheric environments are more favorable for the TC activities than those in negative PJ years. During positive PJ year, it is found that there are weaker wind shear, stronger rising motion, as well as large relative humidity over the Korean peninsula (KP) compared to negative PJ years. As a result, TCs making landfall are more exhibited over the southeastern portions of South Korea. Despite the relatively modest sample size, we expect that insights and results presented here will be useful for developing a critical support system for the effective reduction and mitigation of TC-caused disasters, as well as for water supply management in coupled human and natural systems.
Kang, Sinkyu;Lee, Sang Hun;Cho, Nanghyun;Aggossou, Casmir;Chun, Jungwha
Journal of Ecology and Environment
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제45권4호
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pp.228-236
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2021
Background: A review of the literature was carried out to study dust and sandstorm (DSS) in terms of its ecosystem processes and relationship to other dryland disasters in Northeast Asia. Drylands are ecosystems that include grasslands, semi-deserts, and deserts, and these types of ecosystems are vulnerable due to their low primary productivity that depends on a small amount of precipitation. Results: Drought, dust, desertification, and winter livestock disasters (called dzud) are unique natural disasters that affect the region. These disasters are related in that they share major causes, such as dryness and low vegetation cover that combine with other conditions, wind, cold waves, livestock, and land-surface energy, to dramatically impact the ecosystem. Conclusions: The literature review in this study illustrates the macroscopic context of the spatial and temporal patterns of DSS according to geography, climate, and vegetation growth in the drylands of Northeast Asia. The effects of ocean climates and human activities were discussed to infer a possible teleconnection effect of DSS and its relations to desertification and dzud.
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.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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