An eddy-resolving free-surface primitive-equation model with nonlinear terrain-following coordinates is established to study the exchange of water masses among the Asian marginal seas and their adjacent waters. A curvilinear coordinate system is used to generate the horizontal grid with a variable resolution for the regional oceans from $5^{\circ}$S to $45^{\circ}$N and $100^{\circ}$E to $155^{\circ}$E. The higher resolution region has about a 10 km by 10 km grid covering the complex geometry of the coastal marginal seas, while the lower resolution region has about a 30 km by 30 km grid covering the eastern Pacific. The model is initialized by the Levitus annual climitology and forced by the monthly mean air-sea fluxes of momentum, heat, and freshwater derived from the Comprehensive Ocean-Atmosphere Data Set. High-resolution and low-viscosity are identified as the key factors for a better representation of the exchange of waters through narrow straits and passages between the marginal seas and their adjacent waters. The dynamics of the loop currents and eddies in the South China Sea and Celebes Sea are examined in detail. It has found that the anticyclonic loop and detached eddies from the Kuroshio through the Luzon Strait play an important role in transporting warm and salty water into the South China Sea, while the cyclonic circulation of the Mindanao Current in the Celebes Sea plays a role in contributing cold water to the Indonesian throughflow. The deep undercurrent of the western Pacific is shown to provide fresher water to the South China Sea and Celebes Sea. These modeling results suggest that the exchange processes via the narrow straits and passages are of fundamental importance to the maintenance of water masses for the marginal sea region.
Son, Young-Baek;Wang, Meng-Hua;Gardner, Wilford D.
Proceedings of the KSRS Conference
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v.1
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pp.450-453
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2006
Hydrographic data including particulate organic carbon (POC) from the Northeastern Gulf of Mexico (NEGOM) study were used along with remotely sensed data obtained from NASA's Sea-viewing Wide Field-of-view Sensor (SeaWiFS) to develop POC algorithms to estimate POC concentration based on empirical and model-based principal component analysis (PCA) methods. In Case I and II waters empirical maximized simple ratio (MSR) and model-based PCA algorithms using full wavebands (blue, green and red wavelengths) provide more robust estimates of POC. The predicted POC concentrations matched well the spatial and seasonal distributions of POC measured in situ in the Gulf of Mexico. The ease in calculating the MSR algorithm compared to PCA analysis makes MSR the preferred algorithm for routine use. In order to determine the inter-annual variations of POC, MSR algorithms applied to calculate 100 monthly mean values of POC concentrations (September 1997-December 2005). The spatial and temporal variations of POC and sea surface temperature (SST) were analyzed with the empirical orthogonal function (EOF) method. POC estimates showed inter-annual variation in three different locations and may be affected by El $Ni{\tilde{n}}o/Southern$ Oscillation (ENSO) events.
Changes in a marine environment have a broad socioeconomic implication on fisheries and their relevant industries so that there has been a growing demand for the medium-range (months to years) prediction of the marine environment Using a medium-range ocean prediction model (Ocean Mid-range prediction System, OMIDAS) for the northwest Pacific, this study attempted to assess seasonal difference in the mid-range predictability of the sea surface temperature (SST), focusing on the Korea seas characterized as a complex marine system. A three-month re-forecast experiment was conducted for each of the four seasons in 2016 starting from January, forced with Climate Forecast System version 2 (CFSv2) forecast data. The assessment using relative root-mean-square-error was taken for the last month SST of each experiment. Compared to the CFSv2, the OMIDAS revealed a better prediction skill for the Korea seas SST, particularly in the Yellow sea mainly due to a more realistic representation of the topography and current systems. Seasonally, the OMIDAS showed better predictability in the warm seasons (spring and summer) than in the cold seasons (fall and winter), suggesting seasonal dependency in predictability of the Korea seas. In addition, the mid-range predictability for the Korea seas significantly varies depending on regions: the predictability was higher in the East Sea than in the Yellow Sea. The improvement in the seasonal predictability for the Korea seas by OMIDAS highlights the importance of a regional ocean modeling system for a medium-range marine prediction.
We simulated and compared present and future ocean circulation in the East China Sea using an East Asia Regional Ocean model. Mean climate states for 1990~1999 and 2030~2039 were used as surface conditions for simulations of present and future ocean circulation, which were derived from the simulations of three different global climate models, ECHAM5-MPI, GFDL-CM2.0 and MIROC3.2_hires, for the 20th century and those of 21st century as projected by the IPCC SRES A1B. East Asia Regional Ocean model simulated the detailed patterns of temperature, salinity and current fields under present and future climate conditions and their changes instead of the simple structures of global climate models. To some extent, there are consistent ocean circulation changes derived from the three pairs corresponding to the global climate model in so much as the temperature increases not only in winter but summer at both the surface and bottom and that temperature and salinity changes are prominent near the Chinese coast and in the Changjiang bank. However, the simulated circulations are different among each other depending on the prescribed atmospheric conditions not only under present climate but also with regard to future climate conditions. There is not a coincident tendency in ocean circulation changes between present and future simulations derived from the three pairs. This suggests that more simulations with different pairs are needed.
A simple analytic model of the sea surface temperature(SST) is developed in order to understand the effects of the Asian monsoon and the Kuroshio on the annual variations of SST by the Asian monsoon is almost in phase with the incoming radiation whereas that by the Kuroshio is out of phase with the incoming radiation. In the Yellow Sea, due to the heat advection by the Asian monsoon, the yearly mean SST is low and the annual range of SST exceeds 20$^{\circ}C$. The annual range of SST in the northwestern Japan Sea is large because of the combined effects of the Asian monsoon and the cold water advection. In the Kuroshio and in the Tsushima Current regions, the annual range of SST is small and the mean SST is high due to the heat advection by warm currents.
This study investigates the downward influences of sudden stratospheric warming (SSW) in February 2018 using a subseasonal-to-seasonal forecast model, Global Seasonal forecasting system version 6 (GloSea6). To quantify the influences of SSW on the tropospheric prediction skills, free-evolving (FREE) forecasts are compared to stratospheric nudging (NUDGED) forecasts where zonal-mean flows in the stratosphere are relaxed to the observation. When the models are initialized on 8 February 2018, both FREE and NUDGED forecasts successfully predicted the SSW and its downward influences. However, FREE forecasts initialized on 25 January 2018 failed to predict the SSW and downward propagation of negative Northern Annular Mode (NAM). NUDGED forecasts with SSW nudging qualitatively well predicted the downward propagation of negative NAM. In quantity, NUDGED forecasts exhibit a higher mean squared skill score of 500 hPa geopotential height than FREE forecasts in late February and early March. The surface air temperature and precipitation are also better predicted. Cold and dry anomalies over the Eurasia are particularly well predicted in NUDGED compared to FREE forecasts. These results suggest that a successful prediction of SSW could improve the surface prediction skills on subseasonal-to-seasonal time scale.
As an attempt to improve fog predictability at Incheon International Airport (IIA) we couple the 3D weather forecasting model currently operational in Korea Meteorological Administration (regional Unified Model, UM_RE) with a 1D turbulence model (PAFOG). The coupling is done by extracting the meteorological data from the 3D model and properly inserting them in the PAFOG model as initial conditions and external forcing. The initial conditions include surface temperature, 2 m temperature and dew point temperature, geostrophic wind at 850 hPa and vertical profiles of temperature and dew point temperature. Moisture and temperature advections are included as external forcing and updated every hr. To validate the performance of the coupled system, simulation results of the coupled system are compared to those of the 3D model alone for the 22 sea fog cases observed over the Yellow Sea. Three statistical indices, i.e., Root Mean Square Error (RMSE), linear correlation coefficient (R) and Critical Success Index (CSI), are examined, and they all indicate that the coupled system performs better than the 3D model alone. These are certainly promising results but more improvement is required before the coupled system can actually be used as an operational fog forecasting model. For the RMSE, R, and CSI values for the coupled system are still not good enough for operational fog forecast.
The Sea:JOURNAL OF THE KOREAN SOCIETY OF OCEANOGRAPHY
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v.21
no.1
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pp.1-10
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2016
Currently available surface seawater partial pressure carbon dioxide ($pCO_2$) data sets in the East Sea are not enough to quantify statistically the carbon dioxide flux through the air-sea interface. To complement the scarcity of the $pCO_2$ measurements, we construct a neural network (NN) model based on satellite data to map $pCO_2$ for the areas, which were not observed. The NN model is constructed for the Ulleung Basin, where $pCO_2$ data are best available, to map and estimate the variability of $pCO_2$ based on in situ $pCO_2$ for the years from 2003 to 2012, and the sea surface temperature (SST) and chlorophyll data from the MODIS (Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer) sensor of the Aqua satellite along with geographic information. The NN model was trained to achieve higher than 95% of a correlation between in situ and predicted $pCO_2$ values. The RMSE (root mean square error) of the NN model output was $19.2{\mu}atm$ and much less than the variability of in situ $pCO_2$. The variability of $pCO_2$ with respect to SST and chlorophyll shows a strong negative correlation with SST than chlorophyll. As SST decreases the variability of $pCO_2$ increases. When SST is lower than $15^{\circ}C$, $pCO_2$ variability is clearly affected by both SST and chlorophyll. In contrast when SST is higher than $15^{\circ}C$, the variability of $pCO_2$ is less sensitive to changes in SST and chlorophyll. The mean rate of the annual $pCO_2$ increase estimated by the NN model output in the Ulleung Basin is $0.8{\mu}atm\;yr^{-1}$ from 2003 to 2014. As NN model can successfully map $pCO_2$ data for the whole study area with a higher resolution and less RMSE compared to the previous studies, the NN model can be a potentially useful tool for the understanding of the carbon cycle in the East Sea, where accessibility is limited by the international affairs.
The ocean's response to the Pinatubo and 1259 volcanic eruptions was investigated using an ocean general circulation model equipped with an energy balance model. Volcanic eruptions release gases into the atmosphere which increases the aerosol optical depth and acts to reduce the incoming short-wave radiation. For example, there was a huge volcanic eruption (Pinatubo) in 1991 which reduced the global mean radiative forcing by about 3 W $m^{-2}$. Two numerical experiments were simulated. The first experiment features the Pinatubo eruption and the second experiment simulates the much larger volcanic eruption that occurred in 1259 when the radiative forcing was reduced by 7 times compared to the Pinatubo event. With the reduced radiative forcing due to the Pinatubo eruption at about 3 W $m^{-2}$ and 1259 eruption at about 21 W $m^{-2}$, the global mean sea surface temperature (SST) decreased to its lowest in the second year after each event by about $0.4^{\circ}C$ and $1.6^{\circ}C$, respectively. Sea surface salinity (SSS) increased substantially in the northern North Pacific, northern North Atlantic, and the Southern Ocean. The reduced SST together with SSS increased ocean convection, which yielded an increase in North Atlantic Deep Water, Antarctic Bottom Water, and North Pacific Intermediate Water production and their outflows. The increase in overturning circulation eventually increased the pole-ward ocean heat fluxes. In conclusion, huge volcanic eruptions perturb the ocean substantially and their hallmarks last for more than a decade, confirming the importance of volcanic eruptions in illustrating the decadal-climate variability recorded in the paleoclimate proxy data for the past million years.
Kim, Do-Sam;Kim, Chang-Hoon;Lee, Min-Ki;Kim, Ji-Min
Proceedings of the Korea Committee for Ocean Resources and Engineering Conference
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2006.11a
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pp.373-376
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2006
In general, a method for generating irregular wave by combination of component waves obtained from linear wave theory is widely used. In these method, however, mean water surface elevation is rising from time to time because of nonlinear effect of wave. In this study, for the rising problem of mean water surface elevation and stabilization of calculation from time to time, mass transport velocity for horizontal velocity at wave source position is considered. The rising problem of mean water surface elevation is checked by comparing calculated wave profile from numerical technique proposed in this study with target wave profile at wave source position in numerical wave tank by using CADMAS-SURF code. And, by generating irregular wave, the validity of wave overtopping rate estimated from this numerical analysis is discussed by comparing computed results with measured results in hydraulic model experiments for vertical seawall located on a sloping sea bottom. As a results, the computations are validated against the previously experimental results by hydraulic model test and numerical results of this study and a good agreement is observed. Therefore, numerical technique of this study is a powerful tool for estimating wave overtopping rate over the crest of coastal structure.
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