As it was shown recently, climate changes in Antarctica resulted in interannual trends of some climatic parameters like sea level pressure, surface air temperature, ice thickness and others. These tendencies have effect on the Southern Ocean meteorological and hydrological regime. The following remote sensing data: AVHRR MCSST data, satellite altimetry data (merged data of mission ERS-2, TOPEX/Poseidon, Jason-1, ENVISAT, GFO-1) are used to analyse the interannual and/or climatic tendency of sea surface temperature (SST) and sea level anomaly (SLA). According to the obtained results, SST has negative trend $-0.02{\pm}0.003^{\circ}C/yr$ for 24-yr record (1982-2005) and SLA has positive trend $0.01{\pm}0.005$ cm/yr for 24-yr record (1982-2005) and $0.24{\pm}0.026$ cm/yr for 12-yr record (1993-2005). However in some areas (for example, Pacific-Antarctic Ridge) SST and SLA tendencies are stronger $-0.065{\pm}0.007^{\circ}C/yr$ and $-0.21{\pm}0.05$ cm/yr, respectively.
An anomalous cold-weather period occurred during January 2011 in East Asia, and this study investigates the event by focusing on the blocking phenomena formed at Northeastern Asia. The area of cold weather is determined to represent the characteristic features of abnormal cold temperature. The 2010/11 winter is divided into three periods P1, P2 (cold period), and P3. For the cold area ($30-50^{\circ}N$, $115-135^{\circ}E$) the corresponding cold period P2 is determined to be 39 days from 23 December 2010 through 30 January 2011. During P1 and P3 temperature anomalies from the climatological mean are small with large standard deviation compared to those of P2, which has large negative anomaly and small standard deviation. The period P2 is dominated by blocking, which was determined by distributions of 500-hPa geopotential height and potential temperature on the 2 PVU surface. Correlation-coefficient analyses show that during P2 the temperature in the cold area is related with pressure of Northeastern Asia, while the temperature during P1 and P3 is related with pressure of Northwest of Korea. Also, during P1 and P3 the temperature pattern shows eastward propagation, but during P2, a stationary pattern. All the observations imply that, during the cold period P2, the temperature in the cold area is related with blocking in Northeastern Asia. During P1 and P3 temperature pattern is related with 500-hPa geopotential height in Siberia, and this relationship is also observed in the climatological mean state.
Severe and long-lasting heat waves over Korea and many regions in the Northern Hemisphere (NH) during the 2016 summer, have been attributed to global warming and atmospheric teleconnection coupled with tropical convective activities. Yet, what controls subseasonsal time scale of heat wave has not been well addressed. Here we show a critical role of two dominant boreal summer intraseasonal oscillation (BSISO) modes, denominated as BSISO1 and BSISO2, on modulating temporal structure of heat waves in the midst of similar climate background. The 2016 summer was characterized by La Nina development following decay of strong 2015/2016 El Nino. The NH circumglobal teleconnection pattern (CGT) and associated high temperature anomalies and heat waves were largely driven by convective activity over northwest India and Pakistan during summer associated with La Nina development. However, the heat wave event in Korea from late July to late August was accompanied by the phase 7~8 of 30~60-day BSISO1 characterized by convective activity over the South China Sea and Western North Pacific and anticyclonic circulation (AC) anomaly over East Asia. Although the 2010 summer had very similar climate anomalies as the 2016 summer with La Nina development and CGT, short-lasting but frequent heat waves were occurred during August associated with the phase 1~2 of 10~30-day BSISO2 characterized by convective activity over the Philippine and South China Sea and AC anomaly over East Asia. This study has an implication on importance of BSISO for better understanding mechanism and temporal structure of heat waves in Korea.
This study assesses the prediction skill of regional scale model for the mean temperature anomaly over South Korea produced by Pusan National University Coupled General Circulation Model (PNU CGCM)-Weather Research and Forecasting (WRF) chain. The initial and boundary conditions of WRF are derived from PNU CGCM. The hindcast period is 11 years from 2007 to 2017. The model's prediction skill of mean temperature anomaly is evaluated in terms of the temporal correlation coefficient (TCC), root mean square error (RMSE) and skill scores which are Heidke skill score (HSS), hit rate (HR), false alarm rate (FAR). The predictions of WRF and PNU CGCM are overall similar to observation (OBS). However, TCC of WRF with OBS is higher than that of PNU CGCM and the variation of mean temperature is more comparable to OBS than that of PNU CGCM. The prediction skill of WRF is higher in March and April but lower in October to December. HSS is as high as above 0.25 and HR (FAR) is as high (low) as above (below) 0.35 in 2-month lead time. According to the spatial distribution of HSS, predictability is not concentrated in a specific region but homogeneously spread throughout the whole region of South Korea.
We have performed 3-D geomagnetic induction Modeling considering with anomalous conductive structures to interpret the conductive anomaly proposed by previous studies on the Korean Peninsula. The results of modeling coincide well with the observed induction arrow. we confirm the fact that Imjin River Belt and Ogcheon Belt presumed in the model are reasonable. In the western-middle area of the peninsula (YIN, ICHN) the induction arrows seem to reflect the existence for the Imjin River Belt and the induction arrows in western-south area (HNS, CHY, DZN, MWN) is likely to reflect the effect of the Ogcheon Belt. The difference arrows, calculated by subtracting the sea effect from observed induction arrow in the western area of the peninsula at the period of 60-minutes, show little difference with the observed induction arrows. Especially, the difference arrows in YIN, ICHN also show a similar pattern to those at the periods longer than 10-minutes. These results strongly suggest that the Imjin River Belt and the Ogcheon Belt extend down to the deep part of the crust in spite of the limitation of our model.
A dynamical seasonal prediction system for boreal winter utilizing cryospheric information was developed. Using the Community Atmospheric Model, version3, (CAM3) as a modeling system, newly developed snow depth initialization method and sea ice concentration treatment were implemented to the seasonal prediction system. Daily snow depth analysis field was scaled in order to prevent climate drift problem before initializing model's snow fields and distributed to the model snow-depth layers. To maximize predictability gain from land surface, we applied one-month-long training procedure to the prediction system, which adjusts soil moisture and soil temperature to the imposed snow depth. The sea ice concentration over the Arctic region for prediction period was prescribed with an anomaly-persistent method that considers seasonality of sea ice. Ensemble hindcast experiments starting at 1st of November for the period 1999~2000 were performed and the predictability gain from the imposed cryospheric informations were tested. Large potential predictability gain from the snow information was obtained over large part of high-latitude and of mid-latitude land as a result of strengthened land-atmosphere interaction in the modeling system. Large-scale atmospheric circulation responses associated with the sea ice concentration anomalies were main contributor to the predictability gain.
Park, Hyo-Jin;Moon, Byung-Kwon;Wie, Jieun;Kim, Ki-Young;Lee, Johan;Byun, Young-Hwa
Journal of the Korean earth science society
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v.38
no.7
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pp.469-480
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2017
Controversy has surrounded the potential impacts of phytoplankton on the tropical climate, since climate models produce diverse behaviors in terms of the equatorial mean state and El $Ni{\tilde{n}}o$-Southern Oscillation (ENSO) amplitude. We explored biophysical impacts on the tropical ocean temperature using an ocean general circulation model coupled to a biogeochemistry model in which chlorophyll can modify solar attenuation and in turn feed back to ocean physics. Compared with a control model run excluding biophysical processes, our model with biogeochemistry showed that subsurface chlorophyll concentrations led to an increase in sea surface temperature (particularly in the western Pacific) via horizontal accumulation of heat contents. In the central Pacific, however, a mild cold anomaly appeared, accompanying the strengthened westward currents. The magnitude and skewness of ENSO were also modulated by biophysical feedbacks resulting from the chlorophyll affecting El $Ni{\tilde{n}}o$ and La $Ni{\tilde{n}}a$ in an asymmetric way. That is, El $Ni{\tilde{n}}o$ conditions were intensified by the higher contribution of the second baroclinic mode to sea surface temperature anomalies, whereas La $Ni{\tilde{n}}a$ conditions were slightly weakened by the absorption of shortwave radiation by phytoplankton. In our model experiments, the intensification of El $Ni{\tilde{n}}o$ was more dominant than the dampening of La $Ni{\tilde{n}}a$, resulting in the amplification of ENSO and higher skewness.
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.
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 tropopause fold event that took place on January 1, 1997 over mid-region on the Korean Peninsula is examined by means of a numerical simulation based on a Mesoscale Model (MM5). The purpose of this paper is to investigate the effects of moisture in reinforcing a tropopause fold linked to an explosive cyclone. Two types of simulations were carried out; 1) simulations for moist conditions in which full physical and dynamic processes are considered and 2) simulations for dry conditions in which cumulus parameterization and cloud microphysics process are excluded. The results of the moist condition simulations demonstrate that the intensity of the central pressure of the cyclone was overestimated compared with the observed values and that the location of the center and the pressure deepening rates (-17 hPa/12 hr) complied with the observed values. The potential vorticity (PV) anomaly on the isentropic surface at 305 K continued to move in a southeast direction on January 1, 1997 and thus created a single tube of tropopause fold covering the northern and the middle area of the Korean Peninsula and reaching the ground surface at 0300 UTC and 0600 UTC. The results of the dry condition simulations show that the tropopause descended to 500 and 670 hPa in 0300 and 0600 UTC, respectively at the same location for the moist condition simulation; however, there was no deep tropopause fold observed. A comparison of the simulated data between the moist and the dry conditions suggests that a deep tropopause fold should happen when there is sufficient moist in the atmosphere and significantly large PV in the lower atmosphere pulls down the upper atmosphere rather than when the tropopause descends itself due to dynamic causes. Thus, it is estimated that moisture in the atmosphere should have played a crucial role in a deep tropopause fold process.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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