Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2006.05a
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pp.1135-1139
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2006
가뭄은 홍수와 함께 인류역사상 가장 큰 재해로 인식되어 있다. 미해양대기청의 발표에 따르면 20세기 최대 자연재해의 상위 5위 안에 4개의 가뭄이 포함되어 있다. 이러한 기록은 가뭄이 동서고금을 막론하고 국가의 흥망성쇠를 좌우할 만큼 막대한 피해를 입혀왔음을 의미한다. 그러나 가뭄의 해석은 가뭄의 정의 자체가 확실하지 않고 서서히 찾아오는 자연재해이기 때문에 그 시작과 끝을 인식하기 어렵다. 아울러 그 진행속도도 굉장히 느리며 또한 장기간에 걸쳐 지속되는 특성을 가지고 있고 시공간적으로 전파된다. 따라서 가뭄의 해석은 굉장히 까다로운 것이라 할 수 있으며 그 해석방법 또한 다양할 수 밖에 없다. 본 연구에서는 우리나라 전역 59개 지점의 표준강수지수(Standard Precipitation Index) 시계열 자료에 대한 공간적 패턴분석과 시간적인 자료확장을 시도하였다. 경험적 직교함수(Emperical Orthogonal function) 해석을 이용하여 자료의 공간적인 패턴을 확인하였고 EOF 해석에서 나타난 EOF Coefficient Time Series를 추계학적 모형에 적용하여 시간적인 자료 확장을 수행하였다. 이렇게 확장된 긴 기간의 자료를 이용하면 재현기간에 대한 평균적인 가뭄심도를 추출할 수 있으며 실제 나타난 사상의 재현기간이 어느 정도인지 평가할 수 있다. 또한 이렇게 나타난 가뭄심도를 강수부족량으로 환산하여 우리나라 대권역별 물부족량을 평가하였다.
This study examines the controlling role of synoptic disturbances on $PM_{10}$ spring variability in the Korean Peninsula by using empirical orthogonal function (EOF) and back trajectory analyses. Three leading EOF modes are identified, and a lead-lag analysis suggests that $PM_{10}$ variabilities be closely related to the synoptic weather systems. The first EOF shows the spatially homogeneous distribution of $PM_{10}$, which is influenced by travelling anticyclonic disturbance with negative precipitation and descending motion. The second and third modes exhibit the dipole structures of $PM_{10}$, being associated with propagating cyclones. Furthermore, the back-trajectory analysis suggests that the transport of pollutants by anomalous winds associated with synoptic disturbances also contribute to the altered $PM_{10}$ concentration. Hence, a substantial synoptic control should be considered in order to fully understand the $PM_{10}$ spatiotemporal variability.
This study introduced a method to evaluate the probability of a specific area to be affected by a drought of a given severity and shows Its potential for investigating agricultural drought characteristics. The method was applied to South Korea as a case study. The proposed procedure included Standardized Precipitation Index(SPI) time series, which were linearly transformed by the Empirical Orthogonal Functions(EOF) method. These EOFs were extended temporally with AutoRegressive Moving Average(ARMA) method and spatially with Kriging method. By performing these simulations, long time series of SPI can be simulated for each designed grid cell in whole area. The probability distribution functions of the area covered by a drought and the drought severity are then derived and combined to produce drought severity-area-frequency(SAF) curves.
Spatio-temporal variabilities of seawater temperature at 0 and 30m in the southeastern Hwanghae were studied by variance and empirical orthogonal function(EOF) analysis of long records of temperature between 1967 and 1982. The spatial distribution of monthly mean sea surface temperature has a pattern similar to the long-term annual mean which decreases from south to north. On the contrary, the total variance computed from the annual mean of sea surface temperature(SST) increases from south to north. The variance of SST is found to be two times greater than that at 30m in the study area except coastal area south of Kyunggi Bay. The important variance of temperature seem s to be closely associated with the seasonal change of temperature because the first and second modes of EOF having a seasonal cycle explain 97.6% and 85.2% of variances at 0 and 30m, respectively. There is a large difference in temperature between the northern and southern parts of the study area during winter, while the difference becomes very small during summer. This might reflect that in summer the heat gain of sea surface from the incoming radiation is much more important than the heat loss or the oceanic heat advection. In summer coastal waters south of the Kyunggi Bay and around Mokpo are observed to be colder than offshore waters due to tidal mixing.
China Coastal Waters (CCW) usually appears in the seas surrounding Jeju Island annually(June to October) and is very pronounced in August. Generally, low-salinity water appears to the western seas of Jeju Island from June through October and gradually propagates to the eastern seas, where CCW meets the Tsushima Current. Empirical orthogonal function (EOF) analysis of SLAs and SSTs indicated that the variance in SLAs and SSTs was $95.01\%$(the first mode to third mode) and $98.09\%$(the first mode), respectively. The PSD of the western waters for the first mode of EOF analysis of SLAs was stronger than that of the eastern waters because of the influence of CCW. The PSD for the EOF analysis of SSTs was similar in all areas (the Yangtze Estuary and the seas to the west and east of Jeju Island), with a period of approximately 260 days.
During the period of 2002 to 2017, the Gravity Recovery And Climate Experiment (GRACE) had observed time-varying gravity changes with unprecedented accuracy. The GRACE science data centers provide the monthly gravity solutions after removing the sub-monthly mass fluctuation using geophysical models. However, model misfit makes the solutions to be contaminated by aliasing errors, which exhibits peculiar north-south stripes. Two conventional filters are used to reduce the errors, but signals with similar spatial patterns to the errors are also removed during the filtering procedure. This would be particularly problematic for estimating the ice mass changes in Western Antarctic Ice Sheet (WAIS) and Antarctic Peninsula (AP) due to their similar spatial pattern to the elongated north-south direction. In this study, we introduce an alternative filter to remove aliasing errors using the Empirical Orthogonal Functions (EOF) analysis. EOF can decompose data into different modes, and thus is useful to separate signals from noise. Therefore, the aliasing errors are effectively suppressed through EOF method. In particular, the month-to-month mass changes in WAIS and AP, which have been significantly contaminated by aliasing errors, can be recovered using EOF method.
The storm surges caused by the typhoon Brenda in 1985 were studied by analysing tidal observation data at 7 stations along the south coast of the Korean peninsula. The tidal deviation at these stations along the coast are discussed in association with meteorological data. The sea level anomalies were studied by means of the Empirical Orthogonal Function (EOF) analysis and the Fast Fourier Transform(FFT) method. From the result of EOF analysis, the temporal and spatial variations of storm surge were described by the first mode of EOF, which is $73\%$ of the total variances during the passage of typhoon Brenda. From the results of FFT spectral analysis, the peak energy of the autospectrum for surge, atmospheric pressure, and wind stress appeared in the low frequency fluctuations band. The result of FFT analysis showed that the typhoon surge was related chiefly to the atmospheric pressure change in an open bay such as Cheju and Keomundo harbor, while it was influenced mainly by the wind stress in the semi-enclosed waters of Yeosu, Chungmu and Kadukdo.
In the Korean seas, Sea Surface Temperature (SST) and Thermal ronts (TF) were analyzed temporally and spatially during 8 years from 1993 to 2000 using NOAA/AVHRR MCSST. In the application of EOF analysis for SST, the variance of the 1st mode was 97.6%. Temporal components showed annual variations, and spatial components showed that where it is closer to continents, the SST variations are higher. Temporal components of the 2nd mode presented higher values of 1993, 94 and 95 than those of other years. Although these phenomena were not remarkable, they could be considered ELNI . NO effects to the Korean seas as the time was when ELNI . NO occurred. The Sobel Edge Detection Method (SEDM) delineated four fronts: the Subpolar Front (SPF) separating the northern and southern parts of the East Sea; the Kuroshio Front (KF) in the East China Sea, the South Sea Coastal Front (SSCF) in the South Sea, and the Tidal Front (TDF) in the West Sea. TF generally occurred over steep bathymetry slopes, and spatial components of the 1st mode in SST were bounded within these frontal areas. EOF analysis of SST gradient values revealed the temporal and spatial variations of the TF. The SPF and SSCF were most intense in March and October; the KF was most significant in March and May.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2009.05a
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pp.1260-1264
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2009
Precipitation time series is a mixture of complicate fluctuation and changes. The monthly precipitation data of 61 stations during 36 years (1973-2008) in Korea are comprehensively analyzed using the EOFs technique and CSEOFs technique respectively. The main motivation for employing this technique in the present study is to investigate the physical processes associated with the evolution of the precipitation from observation data. The twenty-five leading EOF modes account for 98.05% of the total monthly variance, and the first two modes account for 83.68% of total variation. The first mode exhibits traditional spatial pattern with annual cycle of corresponding PC time series and second mode shows strong North South gradient. In CSEOF analysis, the twenty-five leading CSEOF modes account for 98.58% of the total monthly variance, and the first two modes account for 78.69% of total variation, these first two patterns' spatial distribution show monthly spatial variation. The corresponding mode's PC time series reveals the annual cycle on a monthly time scale and long-term fluctuation and first mode's PC time series shows increasing linear trend which represents that spatial and temporal variability of first mode pattern has strengthened. Compared with the EOFs analysis, the CSEOFs analysis preferably exhibits the spatial distribution and temporal evolution characteristics and variability of Korean historical precipitation.
SSH(Sea Surface Height) from TOPEX/Poseidon and SST data are analyzed to estimate characteristics of annual and inter-annual variations in the East Asian seas(110E - l80E, 20N - 50N) from November 1992 to May 1998. In EOF analysis of SSH and SST, 57% and 97% of the variance are represented by the first two modes. The first mode of SSH and SST shows strong annual variations expected for steric changes. The second mode of SSH shows a long-term variation, but that of SST shows 3 - 4month offset from annual variation. In the EOF analysis of the SSH and SST, 61% and 54% of the total variance are represented by the first three modes. The first mode represented a long-term variation, and the third mode reflected the bi-ennial variation. The first three mode were not strongly correlated with ENSO. We further apply Canonical Correlation Analysis(CCA) to find the dominant correlation patterns with ENSO.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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