본 연구에서는 앙상블 경험적 모드 분해법을 우리나라에 적용하여 봄 시작일을 정의하고, 이에 대한 시 공간적인 변화를 분석하였으며, 봄 시작일의 변동성을 분석하여, 봄 시작일에 영향을 미치는 요인을 파악하였다. 우리나라 평균 봄 시작일은 3월 11일로 나타났고, 연구기간 동안 2.6일/10년으로 빨라졌다. 봄 시작일은 일반적으로 위도와 고도가 높아짐에 따라, 그리고 해안에서 내륙으로 갈수록 늦게 나타났다. 우리나라 봄 시작일에 영향을 미치는 요인을 파악하기 위해 상관분석을 수행하였고, 전구평균기온, 북극진동(Arctic Oscillation, AO), 시베리아 고기압이 우리나라 봄 시작일과 유의한 상관관계를 나타냈다. 봄 시작일에 영향을 미치는 지수들을 대상으로 다중회귀분석을 수행하였고, 세 가지 변수가 모두 입력된 모형은 64.7%의 설명력을 나타냈다. 다중회귀분석의 결과 봄 시작일에 미치는 영향은 전구평균기온이 가장 크고, AO가 그 다음으로 나타났다. 우리나라 봄 시작일에 영향을 미치는 종관적인 요인을 파악하기 위해 기압장 및 바람장을 분석한 결과, 시베리아 고기압, 알류샨 저기압, 상층 기압골의 강도 및 위치에 따른 북풍계열 바람의 강도가 봄 시작일을 결정하는 주요 원인인 것으로 나타났다.
본 연구에서는 20세기 후반 관측자료를 분석하여 최근 한반도 겨울철 강수현상에 나타난 변화 양상과 그 원인을 밝히고, 21세기 후반 기후모델(GFDL 2.1) 자료를 바탕으로 미래의 겨울강수 변화추세를 예측해 보고자 한다. 61개 지점 관측자료를 분석한 결과 에 따르면, 지난 35년 동안$(1973/74\sim2006/07)$ 우리나라 겨울철($11\sim4$월) 총 강수량은 변화가 없었지만, 강설량은 약 4.3cm/10년의 비율로 감소하였다. 1980년대 후반 이후 강설일수가 감소하고, 강설강도가 약해지고, 강설계절의 길이가 줄어들면서 설수일율(전체 강수일 수에서 강설일이 차지하는 비율)도 낮아졌다. 이러한 패턴은 겨울철 강수형태가 점차 강설에서 강우의 형태로 바뀌어가고 있음을 보여준다. 이러한 우리나라 겨울철 강수 형태의 변화는 겨울철 양(+)의 북극진동(Arctic Oscillation)에 의해 한반도 주변의 겨울철 기압이 상승함에 따라 나타난 기온상승과 관련되어 있다. 1980년대 후반 이후의 동북아시아 지역의 기압 상승은 한반도 주변의 대기와 해양 온도를 차별적으로 상승시킴으로써 대기안정도 증가에 의한 눈구름 형성 감소와 관련된 대기-해양간 온도경도를 감소시켰다. 모델생산 미래$(2081\sim2100)$ 기후자료와 20세기 후반$(1981\sim2000)$ 기후자료 비교 분석 결과, 21세기 말에는 대기 중 온실기체의 양이 증가할수록 온난화가 강화되어 겨울철 강설기간이 더 짧아지고 강설불가능일이 더 증가할 것으로 예상된다.
This study explores the 6-month lead prediction skill of stratospheric temperature and circulations in the Global Seasonal forecasting model version 5 (GloSea5) hindcast experiment over the period of 1996~2009. Both the tropical and extratropical circulations are considered by analyzing the Quasi-Biennial Oscillation (QBO) and Northern Hemisphere Polar Vortex (NHPV). Their prediction skills are quantitatively evaluated by computing the Anomaly Correlation Coefficient (ACC) and Mean Squared Skill Score (MSSS), and compared with those of El Nino-Southern Oscillation (ENSO) and Arctic Oscillation (AO). Stratospheric temperature is generally better predicted than tropospheric temperature. Such improved prediction skill, however, rapidly disappears in a month, and a reliable prediction skill is observed only in the tropics, indicating a higher prediction skill in the tropics than in the extratropics. Consistent with this finding, QBO is well predicted more than 6 months in advance. Its prediction skill is significant in all seasons although a relatively low prediction skill appears in the spring when QBO phase transition often takes place. This seasonality is qualitatively similar to the spring barrier of ENSO prediction skill. In contrast, NHPV exhibits no prediction skill beyond one month as in AO prediction skill. In terms of MSSS, both QBO and NHPV are better predicted than their counterparts in the troposphere, i.e., ENSO and AO, indicating that the GloSea5 has a higher prediction skill in the stratosphere than in the troposphere.
2006/2007년 한반도에 이상적인 온난 겨울을 가져온 원인을 규명하기 위해 동아시아 지역 대기 순환의 특징을 조사하였다. 2006/2007년 겨울철 동안 대기 상태는 시베리아 고기압 및 알류산 저기압의 약화, 한반도 부근으로 하층 남동류의 강화, 일본 남쪽으로 상층 제트의 약화로 특징지워질 수 있다. 이러한 패턴은 시베리아 지역(60-140E)으로 블로킹 흐름이 없을 때 나타나는 대기 상태와 상당히 밀접한 관련성이 있다. 아울러 엘니뇨 및 북극 진동 역시 이런 패턴을 만들어 내는 것으로 보인다. 따라서, 블로킹과 무관한 대기 상태, 엘니뇨 및 양의 북극 진동이 원인이 되어 1958/1959-2006/2007 기간 중 2006/2007 겨울철에 한반도에서 가장 기온이 높았던 것으로 판단된다.
In this study, we investigate the associations between the solar variability and teleconnection indices, which influence atmospheric circulation and subsequently, the spatial distribution of the global pressure system. A study of the link between the Sun and a large-scale mode of climate variability, which may indirectly affect the Earth's climate and weather, is crucial because the feedbacks of solar variability to an autogenic or internal process should be considered with due care. We have calculated the normalized cross-correlations of the total sunspot area, the total sunspot number, and the solar North-South asymmetry with teleconnection indices. We have found that the Southern Oscillation Index (SOI) index is anti-correlated with both solar activity and the solar North-South asymmetry, with a ~3-year lag. This finding not only agrees with the fact that El $Ni{\tilde{n}}o$ episodes are likely to occur around the solar maximum, but also explains why tropical cyclones occurring in the solar maximum periods and in El $Ni{\tilde{n}}o$ periods appear similar. Conversely, other teleconnection indices, such as the Arctic Oscillation (AO) index, the Antarctic Oscillation (AAO) index, and the Pacific-North American (PNA) index, are weakly or only slightly correlated with solar activity, which emphasizes that response of terrestrial climate and weather to solar variability are local in space. It is also found that correlations between teleconnection indices and solar activity are as good as correlations resulting from the teleconnection indices themselves.
본 연구에서는 지난 36년 동안(1973/74-2008/09) 우리나라 겨울철 강설자료와 북반구 대기순환장을 분석하여 대설 유형별 지상 종관 기후 패턴의 특징을 밝히고자 한다. 동아시아 기압 배치 및 대설 지역을 복합적으로 고려하여 우리나라 대설 발생 사례를 크게 4가지 종관 기후 범주, 세부적으로 17가지 유형으로 세분하였다. 지상 종관 기후 자료 분석에서 각 대설 유형마다 한반도 주변에 나타나는 기압과 바람벡터 아노말리 핵들의 위치 및 강도 차이가 뚜렷하게 나타난다. 특히, 시베리아 고기압의 장출과 이동성 저기압의 통과 여부가 이러한 차이점에 중요한 영향을 미친다. 반구 규모 종관 기후 패턴으로 북극진동의 음의 모드 또한 한반도 겨울철 대설 발생 증가에 영향을 미친다. 이러한 종관 기후 분석 결과들은 단기 또는 계절 대설 예보 향상에 기초 자료로 활용 될 수 있다.
This study analyzed the influence of climate change on the spawning ground area of the common squid, Todarodes pacificus. To estimate long term changes in the area of the spawning ground of the common squid, water temperature at 50 m deep that can be inferred from sea surface temperature (SST) based on both NOAA/AVHRR (1981.07-2002.12) and MODIS/AQUA (2003.01-2009.12) ocean color data was analyzed. In addition, five climate indices, Arctic Oscillation Index (AO), Siberian High Index (SH), Aleutian Low Pressure Index (ALP), East Asia Winter Monsoon Index (EAWM) and Pacific Decadal Oscillation (PDO) which are the main indicators of climate changes in the northwestern Pacific were used to study the relationship between the magnitude of the estimated spawning ground and climate indices. The area of the estimated spawning ground was highly correlated with the total catch of common squid throughout four decades. The area of the estimated spawning ground was negatively correlated with SH and EAWM. Especially, PDO was negatively correlated with the area of the spawning ground in the northwestern Pacific (r = -0.39) and in the southern part of the East Sea (r = -0.38). There was a positive relationship between the AO and the area of the spawning ground in the northwestern Pacific (r = 0.46) as well as in the southern part of the East Sea (r = 0.32). Temporally, the area of the winter spawning ground in the southern part of the East Sea in the 1980s was smaller than those areas in the 1990s and 2000s, because the area was disconnected with the western coastal spawning ground of Japan in the 1980s, while the area had been made wider and more continuous from the Korea strait to the western coastal water of Honshu in the 1990s and 2000s.
지구온난화로 인하여 기상학적 변동성 증가 및 수질, 수자원, 생태계 등의 다양한 영역에 영향을 야기하고 있으며, 이를 통한 피해가 전 세계적으로 증가하고 있는 추세이다. 이에 본 연구에서는 최근 다양한 분야에서 수문학적 빈도에 영향을 미친다고 알려진 AO(Arctic Oscillation), NAO(North Atlantic Oscillation), ENSO(El $Ni{\tilde{n}}o$-Southern Oscillation), PDO(Pacific Decadal Oscillation), MJO(Madden-Julian Oscillation)등의 외부인자중 SST, MJO를 활용하여 계절단위의 수문량 정도에서 기상학적 변량과 관측유역 강수량의 관계를 정립하고 발생 가능한 24시간 지속시간 극치강수량을 모의하였다. 이를 위하여 Bayesian 통계기법을 이용한 비정상성 빈도해석모형을 근간으로 외부 기상인자에 의한 계절강수량 예측모형인 계층적 베이지안 네트워크(Hierarchical Bayesian Network, HBN)를 구축한 후 산정된 결과를 입력 자료로 하여 직접적으로 일단위 이하의 극치강수량을 상세화 시킬 수 있는 베타 모델(four parameter beta, 4PB)을 연계한 계층적 베이지안 네트워크 베타모델(Hierarchical Bayesian Network-4beta Model, HBN4BM)을 개발하여 기상변동성을 고려한 상세화 모형을 개발하였다. 여름강수량 산정 결과 한강 유역의 경우 2016년은 관측값 573.85mm, 모의 값 567.15mm를 나타내어 약 1.2%의 오차를 나타냈으며, 2017년 및 2018년은 4.5%, 6.8%의 오차에서 모의가 이루어졌다. 금강의 경우 2016년은 다른 연도에 비하여 35.2%라는 큰 오차를 보였지만 불확실성 구간에서 모의가 이루어 졌으며, 2017년 및 2018년은 0.3%, 2.1%의 작은 오차가 발생하였다. 24시간 모의 결과는 최소 0.7%에서 최대 27.1%의 오차를 나타냈으며, 평균적으로 16.4%의 오차 결과가 모의되어 모형의 신뢰성을 확인하였다.
Atmospheric ozone changes temporally and spatially according to both anthropogenic and natural causes. It is essential to quantify the natural contributions to total ozone variations for the estimation of trend caused by anthropogenic processes. The aims of this study are to understand the intrinsic natural variability of long-term total ozone changes and to estimate more reliable ozone trend caused by anthropogenic ozone-depleting materials. For doing that, long-term time series for Seoul of monthly total ozone which were measured from both ground-based Dobson Spectrophotometer (Beck #124)(1985-2004) and satellite TOMS (1979-1984) are analyzed for selected period, after dividing the whole period (1979~2004) into two periods; the former period (1979~1991) and the latter period (1992~2004). In this study, ozone trends for the time series are calculated using multiple regression models with explanatory natural oscillations for the Arctic Oscillation(AO), North Atlantic Oscillation(NAO), North Pacific Oscillation(NPO), Pacific Decadal Oscillation(PDO), Quasi Biennial Oscillation(QBO), Southern Oscillation(SO), and Solar Cycle(SC) including tropopause pressure(TROPP). Using the developed models, more reliable anthropogenic ozone trend is estimated than previous studies that considered only QBO and SC as natural oscillations (eg; WMO, 1999). The quasi-anthropogenic ozone trend in Seoul is estimated to -0.12 %/decade during the whole period, -2.39 %/decade during the former period, and +0.10 %/decade during the latter period, respectively. Consequently, the net forcing mechanism of the natural oscillations on the ozone variability might be noticeably different in two time intervals with positive forcing for the former period (1979-1991) and negative forcing for the latter period (1992-2004). These results are also found to be consistent with those analyzed from the data observed at ground stations (Sapporo, Tateno) of Japan. In addition, the recent trend analyses for Seoul show positive change-in-trend estimates of +0.75 %/decade since 1997 relative to negative trend of -1.49 %/decade existing prior to 1997, showing -0.74 %/decade for the recent 8-year period since 1997. Also, additional supporting evidence for a slowdown in ozone depletion in the upper stratosphere has been obtained by Newchurch et al.(2003).
This study explores the 6-month lead prediction skill of several climate indices that influence on East Asian climate in the GloSea5 hindcast experiment. Such indices include Nino3.4, Indian Ocean Diploe (IOD), Arctic Oscillation (AO), various summer and winter Asian monsoon indices. The model's prediction skill of these indices is evaluated by computing the anomaly correlation coefficient (ACC) and mean squared skill score (MSSS) for ensemble mean values over the period of 1996~2009. In general, climate indices that have low seasonal variability are predicted well. For example, in terms of ACC, Nino3.4 index is predicted well at least 6 months in advance. The IOD index is also well predicted in late summer and autumn. This contrasts with the prediction skill of AO index which shows essentially no skill beyond a few months except in February and August. Both summer and winter Asian monsoon indices are also poorly predicted. An exception is the Western North Pacific Monsoon (WNPM) index that exhibits a prediction skill up to 4- to 6-month lead time. However, when MSSS is considered, most climate indices, except Nino3.4 index, show a negligible prediction skill, indicating that conditional bias is significant in the model. These results are only weakly sensitive to the number of ensemble members.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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