• 한국농림기상학회지
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• 제7권4호
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• pp.240-249
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• 2005

일반적으로 인도양 동쪽 해수면 온도는 따뜻하고, 서쪽 해수면 온도는 차갑다. 이러한 인도양 동/서쪽의 해수면 온도 변화는 인도 해양 다이폴 현상(Indian Ocean Dipole Mode, IODM)이 그 원인이다. 다이폴의 양의 위상은 서쪽 인도양에 양의 SST 아노말 리가 나타나고, 남동 인도양에는 음의 SST 아노말리가 나타나고 음의 위상은 이와 반대의 SST 아노말리가 나타난다. 반면 태평양의 경우, 일반적으로 서쪽 해수면 온도는 따뜻하고, 동쪽 해수면 온도는 차갑다. 중앙/동(서) 태평양 해양의 양(음)의 SST 아노말리가 현상이 나타날 때는 엘니뇨 시기이다. 이와 반대의 SST 아노말리 현상은 라니냐 시기이다 이러한 태평양의 대기-해양간의 상호작용으로 나타나는 현상을 엘니뇨 난방진동(El Nino Southern Oscillation, ENSO)이라 한다. 본 연구에서는 IODM과 ENSO현상에 따른 동아시아 몬순 변동성을 분석하기 위해 관측자료와 NCAR MCA모델 자료를 사용하였다 IODM과 ENSO 현상과 관련된 SST 아노말리 5가지 실험을 수행하였다. IDO모드는 최고의 값이 나타난 이후 약 $3\~4$계절의 시간 지연을 가지고 동아시아의 여름 몬순 활동에 영향을 주는 반면, ENSO는 동아시아 여름 몬순과 같은 계절에 영향을 준다. IODM 음(양의)위상과 태평양에서의 엘니뇨(라니냐) 현상은 한국과 일본지역에서 몬순 활동을 강화(억제)하는 역할을 한다. 반면 중국 지역에서는 IDOM과 몬순 변동성과는 별다른 연관성이 없는 것으로 나타났다. 그러나 엘니뇨(라니냐)일 때, 중국 지역에서 몬순 활동은 억제(강화)되는 경향을 보였다. IODM은 북태평양 아열대 고기압이 강화 할 때 나타나고, ENSO는 북서 태평양 알류산 저기압의 영향으로 나타난다. 따라서 태평양으로부터 동아시아 쪽으로의 수분 공급은 아열대 고기압과 알류산 저기압의 강화/약화에 의해 결정된다.

• 대기
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• 제25권3호
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• pp.529-541
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• 2015

Korea Institute of Atmospheric Prediction System (KIAPS) has been developing a global numerial prediction model and data assimilation system. We has implemented LETKF (Local Ensemble Transform Kalman Filter, Hunt et al., 2007) data assimilation system to NCAR CAM-SE (National Center for Atmospheric Research Community Atmosphere Model with Spectral Element dynamical core, Dennis et al., 2012) that has cubed-sphere grid, known as the same grid system of KIAPS Integrated Model (KIM) now developing. In this study, we have assimilated Global Positioning System Radio Occultation (GPS-RO) bending angle measurements in addition to conventional data within ensemble-based data assimilation system. Before assimilating bending angle data, we performed a vertical unit conversion. The information of vertical localization for GPS-RO data is given by the unit of meter, but the vertical localization method in the LETKF system is based on pressure unit. Therefore, with a clever conversion of the vertical information, we have conducted experiments to search for the best vertical localization scale on GPS-RO data under the Observing System Simulation Experiments (OSSEs). As a result, we found the optimal setting of vertical localization for the GPS-RO bending angle data assimilation. We plan to apply the selected localization strategy to the LETKF system implemented to KIM which is expected to give better analysis of GPS-RO data assimilation due to much higher model top.