Park, Jinkyung;Kang, Hyun-Suk;Hyun, Yu-Kyung;Nakazawa, Tetsuo
Atmosphere
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v.28
no.1
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pp.15-24
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2018
Sea ice plays an important role in modulating surface conditions at high and mid-latitudes. It reacts rapidly to climate change, therefore, it is a good indicator for capturing these changes from the Arctic climate. While many models have been used to study the predictability of climate variables, their performance in predicting sea ice was not well assessed. This study examines the predictability of the Arctic sea ice extent from ensemble prediction systems. The analysis is focused on verification of predictability in each model compared to the observation and prediction in particular, on lead time in Sub-seasonal to Seasonal (S2S) scales. The S2S database now provides quasi-real time ensemble forecasts and hindcasts up to about 60 days from 11 centers: BoM, CMA, ECCC, ECMWF, HMCR, ISAC-CNR, JMA, KMA, Meteo France, NCEP and UKMO. For multi model comparison, only models coupled with sea ice model were selected. Predictability is quantified by the climatology, bias, trends and correlation skill score computed from hindcasts over the period 1999 to 2009. Most of models are able to reproduce characteristics of the sea ice, but they have bias with seasonal dependence and lead time. All models show decreasing sea ice extent trends with a maximum magnitude in warm season. The Arctic sea ice extent can be skillfully predicted up 6 weeks ahead in S2S scales. But trend-independent skill is small and statistically significant for lead time over 6 weeks only in summer.
Park, Dae Kyeom;Paik, Jeom Kee;Kim, Bong Ju;Seo, Jung Kwan;Li, Chen Guang;Kim, Do Kyun
Structural Engineering and Mechanics
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v.52
no.3
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pp.613-632
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2014
In the early design stage of ships, the two most important structural analyses are performed to identify the structural capacity and safety. The first step is called global strength analysis (longitudinal strength analysis or hull girder strength analysis) and the second step is local buckling analysis (stiffened panel strength analysis). This paper deals with the ultimate strength performance of Arctic Sea Route-going commercial ships considering the effect of low temperature. In this study, two types of structural analyses are performed in Arctic sea conditions. Three types of ship namely oil tanker, bulk carrier and container ship with four different sizes (in total 12 vessels) are tested in four low temperatures (-20, -40, -60 and $-800^{\circ}C$), which are based on the Arctic environment and room temperature ($20^{\circ}C$). The ultimate strength performance is analysed with ALPS/HULL progressive hull collapse analysis code for ship hulls, then ALPS/ULSAP supersize finite element method for stiffened panels. The obtained results are summarised in terms of temperature, vessel type, vessel size, loading type and other effects. The important insights and outcomes are documented.
Bacteria in the polar region are under strong light and ultraviolet radiation. In this study, we investigated the effects of light on the growth of a psychrophilic bacterium, Sphingomonas sp. PAMC 26621, isolated from an Arctic lichen Cetraria sp. The growth of the strain in the light was lower than that in the dark. Surprisingly, thiamine increased the growth of Sphingomonas sp. PAMC 26621 in M9 minimal medium under light conditions. Thiamine increased the growth of the strain in a concentration-dependent manner along with ascorbic acid. N-acetylcysteine had no effect on the growth of the strain in the light. Thiamine and ascorbic acid also increased the activities of glucose-6-phosphate dehydrogenase and superoxide dismutase. The results of this study indicate that thiamine provided by the lichen symbiosis system plays an important role in light-induced oxidative stress in this Arctic bacterium as an antioxidant. Our study provide insight into the biochemistry and physiology of Arctic bacteria under strong light and ultraviolet radiation.
Deficiencies in wear and frost resistance as well as mechanical strength constitute the main causes of equipment failure under the harsh climatic conditions of the Earth's polar regions. To improve the properties of the materials used in this equipment, nanoparticle composites have been prepared from clays such as kaolinite, hectorite, and montmorillonite in combination with polytetrafluoroethylene (PTFE) or ultrahigh molecular weight polyethylene (UHMWPE). A number of techniques have been proposed to disperse silicate particles in PTFE or UHMWPE polymer matrices, and several successful processes have even been widely applied. Polymer nanocomposites that exhibit enhanced mechanical and thermal properties are promising materials for replacing metals and glass in the equipment intended for Arctic use. In this article, we will review PTFE- and UHMWPE-based layered silicate nanocomposites.
In recent several years, East Asia, Europe and North America have suffered successive cold winters and a number of historical records on the extreme weathers are replaced with new record-breaking cold events. As a possible explanation, several studies suggested that cryospheric conditions of Northern Hemisphere (NH), i.e. Arctic sea-ice and snow cover over northern part of major continents, are changing significantly and now play an active role for modulating midlatitude atmospheric circulation patterns that could bring cold winters for some regions in midlatitude. In this study, a dynamical seasonal prediction system for NH winter is newly developed using the snow depth initialization technique and statistically predicted sea-ice boundary condition. Since the snow depth shows largest variability in October, entire period of October has been utilized as a training period for the land surface initialization and model land surface during the period is continuously forced by the observed daily atmospheric conditions and snow depths. A simple persistent anomaly decaying toward an averaged sea-ice condition has been used for the statistical prediction of sea-ice boundary conditions. The constructed dynamical prediction system has been tested for winter 2012/13 starting at November 1 using 16 different initial conditions and the results are discussed. Implications and a future direction for further development are also described.
The North Pacific Arctic region has common factors such as climatic characteristics and similarity of animals inhabiting the region. But also there exists geographical barriers that separates the tribes, different languages between the tribes. Although there are such differences, the clothing and ornaments of the region have relatively similar design and style. And above all possess the ‘spirit’. The tribes find the motives of such ‘spirit’ in human, animal, and soul\`s adaptability to change and in grafting such changes of forms into clothing. Especially as means of pleasing the animal that they vitally rely on, the tribes made the clothing as beautiful as the nature itself and they tried to connect the humans and animals universally through such clothing that have social, artistic, and enchantic conditions. The supply of raw materials of animals has elevated the creativeness one step up and the precise knowledge about fur show their superior techniques in making fur clothing. The use of gutskin has is an excellent example of such knowledge, which is very unique of the region. The gutskin has moderate plasticity and thus can be cut into all sorts of pattern. It harmonizes the functionality and practicality. The worldwide fashion trend is dominated by Western style, but the clothing of this region is still keeping its distinctive folk identity. At the start of the research, Kayak and itelmen tribes of Asia, the tribes of Amur river and Aleut and Tlingit tribes of North America seems to be geographically too far from each other and therefore searching theoretical background for common cultural origins seems to be immoderate. But lighting the fact that geographical adjacency that can be perceived through costume cultural history, is the most important factor that gives mutual influences to costume culture between the neighboring tribes, cultural relative similarity of the costume is influenced by geographical location rather than physical distance between the tribes. Also humans\` adaptability to their environment is seriously contaminated with man-made products. This study on North Pacific Arctic region is telling us many things about our past, present and future.
Water temperature in the eastern part of the Yellow Sea (EYS) during winter (JFM) and summer (JJA) from 1964 to 2009 and Siberian High Pressure Index (SHI) and Arctic Oscillation index (AOI) during winter (JFM) from 1950 to 2011 were used to analyze long-term variation in oceanic and atmospheric conditions and relationship between winter and summer bottom water temperature. Winter water temperature at 0, 30 and 50 m had fluctuated highly till the late of 1980s, but after this it was relatively stable. The long-term trends in winter water temperature at both depths were separated with cold regime and warm regime on the basis of the late 1980s. Winter water temperature at 0m and 50m during warm regime increased about $0.9^{\circ}C$ and $1.1^{\circ}C$ respectively compared to that during cold regime. Fluctuation pattern in winter water temperature matched well with SHI and AOI The SHI had negative correlation with water temperature at 0 m (r=-0.51) and 50 m (r=-0.58). On the other hand, the AO had positive correlation with Winter water temperature at 0 m (r=0.34) and 50 m (r=0.45). Cyclic fluctuation pattern of winter water temperature had a relation with SHI and AO, in particular two to six-year periodicity were dominant from the early of the 1970s to the early of the 1980s. Before the late of 1980s, change pattern in winter water temperature at 0 and 50 m was similar with that in the bottom water temperature during summer, but after this, relationship between two variables was low.
Sungwoo Park;Noh-Hun Seong;Suyoung Sim;Daeseong Jung;Jongho Woo;Nayeon Kim;Honghee Kim;Kyung-Soo Han
Korean Journal of Remote Sensing
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v.39
no.6_1
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pp.1491-1495
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2023
This study utilized automated machine learning (AutoML) to calculate Arctic ice surface temperature (IST). AutoML-derived IST exhibited a strong correlation coefficient (R) of 0.97 and a root mean squared error (RMSE) of 2.51K. Comparative analysis with deep neural network (DNN) models revealed that AutoML IST demonstrated good accuracy, particularly when compared to Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) IST and ice mass balance (IMB) buoy IST. These findings underscore the effectiveness of AutoML in enhancing IST estimation accuracy under challenging polar conditions.
The Arctic climate change for the Last Glacial Maximum(LGM) occurred at 21,000 years ago (21ka) was investigated using simulation results of atmosphere-ocean coupled models from the second phase of the Paleoclimate Modelling Intercomparison Program(PMIP2). In the analysis, we used seven models, the NCAR CCSM of USA, ECHAM3-MPIOM of German Max-Planxk Institute, HadCM3M2 of UK Met Office, IPSL-CM4 of France Laplace Institute, CNRM-CM3 of France Meteorological Institute, MIROC3.2 of Japan CCSR at University of Tokyo, and FGOALS of China Institute of Atmospheric Physics. All the seven models reproduces the Arctic climate features found in the present climate at 0ka(pre-industrial time) in a reasonable degree in comparison to observations. During the LGM, the atmospheric $CO_2$ concentration and other greenhouse gases were reduced, the ice sheets were expanded over North America and northern Europe, the sea level was lowered by about 120m, and orbital parameters were slightly different. These boundary conditions were implemented to simulated LGM climate. With the implemented LGM conditions, the biggest temperature reduction by more than $24^{\circ}C$ is found over North America and northern Europe owing to ice albedo feedback and the change in lapse rate by high elevation. Besides, the expansion of ice sheets leads to the marked temperature reduction by more then $10^{\circ}C$ over the Arctic Ocean. The temperature reduction in northern winter is larger than in summer around the Arctic and the annual mean temperature is reduced by about $14^{\circ}C$. Compared to low mid-latitudes, the temperature reduction is much larger in high northern altitudes in the LGM. This results mirror the larger warming around the Artic in recent century. We could draw some information for the future under global warming from the knowledge of the LGM.
Offshore of Sakhalin Island is one of potential oil and gas development fields in Russia. American and Japanese companies are actively participating in the developments. They plan to export the produced oil and gas to East Asia including Korea, Japan and China. So far, offshore oil and gas field developments are mainly concentrated in the Russian Arctic area such as Barents Sea, Kara Sea and Tinman-Pechora Sea. In this article, the projects under development on the Sakhalin Shelf are reviewed and the environmental conditions in this area are summarized. At the end, the future prospects of the Sakhalin developments are reviewed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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