Kim, Min-Ji;Shin, Jin-Ho;Lee, Hyo-Shin;Kwon, Won-Tae
Atmosphere
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v.18
no.4
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pp.507-524
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2008
In this paper, future climate changes over East Asia($20^{\circ}{\sim}50^{\circ}N$, $100^{\circ}{\sim}150^{\circ}E$) are projected by anthropogenic forcing of greenhouse gases and aerosols using coupled atmosphere-ocean general circulation model (AOGCM) simulations based on Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) Special Report on Emissions Scenarios (SRES) B1, A1B and A2 scenarios. Before projection future climate, model performance is assessed by the $20^{th}$ Century (20C3M) experiment with bias, root Mean Square Error (RMSE), ratio of standard deviation, Taylor diagram analysis. The result of examination of the seasonal uncertainty of T2m and PCP shows that cold bias, lowered than that of observation, of T2m and wet bias, larger than that of observation, of PCP are found over East Asia. The largest wet bias is found in winter and the largest cold bias is found in summer. The RMSE of temperature in the annual mean increases and this trend happens in winter, too. That is, higher resolution model shows generally better performances in simulation T2m and PCP. Based on IPCC SRES scenarios, East Asia will experience warmer and wetter climate in the coming $21^{st}$ century. It is predict the T2m increase in East Asia is larger than global mean temperature. As the latitude goes high, the warming over the continents of East Asia showed much more increase than that over the ocean. An enhanced land-sea contrast is proposed as a possible mechanism of the intensified Asian summer monsoon. But, the inter-model variability in PCP changes is large.
In this study, the regional climate model, RegCM4.0 (25 km), with the HadGEM2-AO data as boundary conditions, was used to simulate the mean climate changes in the mid and late 21st century for CORDEX Phase 2 East Asian region. 122 years (1979~2100) of simulation were performed, and RCP 4.5 and RCP 8.5 were used for the simulation of future climate. In the mid-21st century, the temperature is expected to increase by about 0.5 to $3.0^{\circ}C$ in all regions of East Asia, regardless of season and scenario. The increase in temperature is greater in summer and winter, especially in the northern part of simulation domain. Interannual variability (IAV) is expected to decrease by 25% in summer for RCP 8.5, while it is expected to increase by more than 30% in autumn for both scenarios. Regardless of the scenario, the precipitation in South Korea is expected to increase in late June but decrease in mid-July, with an increase in precipitation greater than $100mm\;day^{-1}$. In RCP 4.5 of the late 21st century, relatively uniform temperature increase ($1.0{\sim}2.5^{\circ}C$) is expected throughout the continent, while RCP 8.5 shows a very diverse increase ($3.0{\sim}6.0^{\circ}C$) depending on season and geographical location. In addition, the IAV of temperature is expected to decrease by more than 35% in both scenarios in the summer. In most of the Northwest Pacific region, precipitation is expected to decrease in all seasons except for the summer, but in South Korea, it is projected to increase by about 10% in all seasons except autumn.
In this study, we evaluated the model performance with respect to Sea Surface Temperature (SST) and Net Heat Flux (NHF) by considering the characteristics of seasonal temperature variation and contributing factors and by analyzing heat budget terms in the Northwestern Pacific and East Asian Marginal Seas ($110^{\circ}E-160^{\circ}E$, $15^{\circ}N-60^{\circ}N$) using the HadGEM2-AO historical run. Annual mean SST of the HadGEM2-AO is about $0.065^{\circ}C$ higher than observations (EN3_v2a) from 1950 to 2000. Since 1960, the model has simulated well the long-term variation of SST and the increasing rate of SST in the model ($0.014^{\circ}C/year$) is comparable with observations ($0.013^{\circ}C/year$). Heat loss from the ocean to the atmosphere was simulated slightly higher in the HadGEM2-AO than that in the reanalysis data on the East Asian Marginal Seas and the Kuroshio region. We investigated the causes of temperature variation by calculating the heat budget equation in the two representative regions. In the central part of the Kuroshio axis ($125^{\circ}E-130^{\circ}E$, $25^{\circ}N-30^{\circ}N$: Region A), both heat loss in the upper mixed layer by surface heat flux and vertical heat advection mainly cause the decrease of heat storage in autumn and winter. Release of latent heat flux through the heat convergence brought about by the Kuroshio contributes to the large surface net heat flux. Positive heat storage rate is mainly determined by horizontal heat advection from March to April and surface net heat flux from May to July. In the central part of the subtropical gyre ($155^{\circ}E-160^{\circ}E$, $22^{\circ}N-27^{\circ}N$: Region B), unlike Region A, vertical heat advection predominantly causes the decrease of heat storage in autumn and winter. In spring and summer, surface heat flux contributes to the increase of heat storage in Region B and the period is two times longer than the period for Region A. In this season, shoaling of the mixed layer depth plays an important role in the increase of SST.
The principal objective of this study was to determine the optimal dilution magnification for Omi-Galsu. The pH of Omi-Galsu generated by varying the temperature of 200cc of water ($4^{\circ}C$ and $80^{\circ}C$) and quantity of Omi-Galsu concentrate (36 g, 45 g, 54 g) was $3.24{\sim}3.33$ and the sugar content of the solution was $6.60{\sim}9.50$, higher than the tea beverages on the market and slightly lower than fruit juice beverages. The Omi-Galsu had a caloric content of $30.65{\sim}38.70\;kcal$, and a protein content of $0.45{\sim}0.65%$. As a result of the sensory evaluations conducted during the summer season, it was determined that the Omi-Galsu produced by mixing 54 g of Omi-Galsu concentrate into 200cc water at $4^{\circ}C$ or $80^{\circ}C$ was the most preferred; however, during the winter months, the "gusto" of the Omi-Galsu produced by mixing 54g concentrate into 200cc water at $4^{\circ}C$ or 45 g of concentrate into 200cc water of $80^{\circ}C$ was preferred most strongly. All in all, the optimal dilution magnification for Omi-Galsu was found to be $4.7{\sim}5.4$.
This study evaluates the temperature and precipitation results in East Asia simulated from the Hadley Centre Global Environmental Model version 3 regional climate model (HadGEM3-RA) developed by the UK Met Office. The HadGEM3-RA is conducted in the Coordinated Regional climate Downscaling Experiment-East Asia (CORDEX-EA) Phase II domain for 15 year (2000-2014). The spatial distribution of rainbands produced from the HadGEM3-RA by the summer monsoon is in good agreement with the Asian Precipitation Highly Resolved Observational Data Integration Towards Evaluation of water resources (APRODITE) data over the East Asia. But, precipitation amount is overestimated in Southeast Asia and underestimated over the Korean Peninsula. In particular, the simulated summer rainfall and APRODITE data show the least correlation coefficient and the maximum value of root mean square error in South Korea. Prediction of temperature in Southeast Asia shows underestimation with a maximum error during winter season, while it appears the largest underestimation in South Korea during spring season. In order to evaluate local predictability, the time series of temperature and precipitation compared to the ASOS data of the Seoul Meteorological Station is similar to the spatial average verification results in which the summer precipitation and winter temperature underestimate. Especially, the underestimation of the rainfall increases when the amounts of precipitation increase in summer. The winter temperature tends to underestimate at low temperature, while it overestimates at high temperature. The results of the extreme climate index comparison show that heat wave is overestimated and heavy rainfall is underestimated. The HadGEM3-RA simulated with a horizontal resolution of 25 km shows limitations in the prediction of mesoscale convective system and topographic precipitation. This study indicates that improvement of initial data, horizontal resolution, and physical process are necessary to improve predictability of regional climate model.
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 $Ni{\tilde{n}}o$.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.17
no.4
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pp.331-337
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2011
We described for the production of cloud-free satellite sea surface temperature(SST) data around Northeast Asian using NOAA AVHRR(Advanced Very High Resolution Radiometer) SST data during 1990-2005. As a result of Markov model, it was found that the value of Markov coefficient in the strong current region such as Kuroshio region showed smaller than that in the weak current. The variations of average SST and regional difference of seasonal day-to-day SST in spring and fall were larger than those in summer and winter. In particular, the distribution of the regional difference appeared large in the vicinity of continental in spring and fall. The difference of seasonal day-to-day SST was also small in Kuroshio region and southern part of East Sea due to the heat advection by warm currents.
The Sea:JOURNAL OF THE KOREAN SOCIETY OF OCEANOGRAPHY
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v.24
no.4
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pp.509-518
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2019
Analyses with various Sea Surface Temperature (SST) products indicate that the interannual variability of the area-averaged SST in the East/Japan Sea (EJS) is well correlated to that of Pacific Decadal Oscillation (PDO) during 1979-2018, especially in the autumn. The regression analysis with the wind vectors at 200 hPa, where the strongest jet stream flows, suggests that the long-term variability of the intensity as well as the meridional movement of the jet stream are related to the coupling of the autumn EJS SST and PDO. When the axis of the jet stream moves poleward (equatorward) with its weakening (strengthening), both the EJS SST and North Pacific SST increase (decrease). This suggests that both the intensity and meridional movement of the jet stream are possibly related to the coupling of the autumn EJS SST and PDO. However, effects of a weak jet stream during the summer and the strong East Asian winter monsoon make weak coupling between the EJS SST and PDO.
Kim, Moon-Hyun;Kang, Hyun-Suk;Byun, Young-Hwa;Park, Suhee;Kwon, Won-Tae
Atmosphere
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v.21
no.1
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pp.17-33
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2011
A dynamical downscaling system for seasonal forecast has been constructed based on a regional climate model, and its predictability was investigated for 10 years' wintertime (December-January-February; DJF) climatology in East Asia. Initial and lateral boundary conditions were obtained from the operational seasonal forecasting data, which are realtime output of the Global Data Assimilation and Prediction System (GDAPS) at Korea Meteorological Administration (KMA). Sea surface temperature was also obtained from the operational forecasts, i.e., KMA El-Nino and Global Sea Surface Temperature Forecast System. In order to determine the better configuration of the regional climate model for East Asian regions, two sensitivity experiments were carried out for one winter season (97/98 DJF): One is for the topography blending and the other is for the cumulus parameterization scheme. After determining the proper configuration, the predictability of the regional forecasting system was validated with respect to 850 hPa temperature and precipitation. The results showed that mean fields error and other verification statistics were generally decreased compared to GDAPS, most evident in 500 hPa geopotential heights. These improved simulation affected season prediction, and then HSS was better 36% and 11% about 850 hPa temperature and precipitation, respectively.
Omija, the major material of omigalsu, has liver protective and antioxidant effects, while mung bean has detoxification effects. A series of studies were conducted to standardize the traditional recipe for omigalsu to develop traditional functional drinks made from Omija extract and mung bean juice. Study 1 was designed to determine the optimal conditions for Omija extraction and mung bean juice. A higher water temperature and longer immersion time was associated with higher, free sugar and organic acid contents of omija extract; however, sensory evaluation revealed that the optimal extraction conditions for the highest acceptability, proper taste and red tone were $23^{\circ}C$ and 18 hrs of immersion. Conversely, the pH of the mung bean juice produced by varying the immersion time (5 hr, 11 hr, 17 hr) was found to be neutral, containing small levels of organic acid and free sugar, and showing a yellow tone. The results of the sensory evaluation also showed that the optimal conditions for taste, flavor and yellowness of mung bean juice was 5-hour-long immersion. Study 2 was designed to determine the optimum mixing ratio of omigalsu concentrate. Sensory evaluation revealed that the contents of sugar and total free sugar were highest when the mixing ratio among omija extract, mung bean juice and sugar was 1:1:20%, indicating that these conditions produced the most attractive color and highest overall acceptability. Study 3 was designed to determine the optimum dilution magnification for omigalsu. Sensory evaluation during summer revealed that the omigalsu produced by mixing 54 g of omigalsu concentrate into 200 cc water of $4^{\circ}C$ or $80^{\circ}C$ was most preferred, while during winter. Overall, the optimum dilution magnification for omigalsu was 4.7~5.4.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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