This study investigates eddy transports in terms of space and time for momentum, heat, and moisture, emphasizing comparison of the results in three reanalysis data sets including ERA-Interim from the European Center for Medium-range Weather Forecasts (ECMWF), NCEP2 from the National Center for Environmental Prediction and the Department of Energy (NCEP-DOE), and JRA-55 from the Japan Meteorological Agency (JMA) during boreal winter. The magnitudes for eddy transports of momentum in ERA-Interim are represented as the strongest value in comparison of three data sets, which may be mainly come from that both zonal averaged meridional and zonal wind tend to follow the hierarchy of ERA-Interim, NCEP2, and JRA-55. Whereas in relation to heat and moisture eddy transports, those of NCEP2 are the strongest, implying that zonal averaged air temperature (specific humidity) tend to follow the raking of NCEP2, ERA-Interim, and JRA-55 (NCEP2, JRA-55, and ERA-Interim), except that transient eddy transports for heat in ERA-Interim are the strongest involving both meridional wind and air temperature. The stationary and transient eddy transports in the context of space and time correlation, and intensity of standard deviation demonstrate that the correlation (intensity of standard deviation) influence the structure (magnitude) of eddy transports. The similarity between ERA-Interim and NCEP2 (ERA-Interim and JRA-55) of space correlation (time correlation) closely resembles among three data sets. A resemblance among reanalysis data sets of space correlation is larger than that of time correlation.
NCEP reanalysis data were analyzed in order to provide distribution of global wind resource and wind speed in the surface layer for the years 2000-2009. Wind speed at 10 m above ground level (AGL) was converted to wind speed at 80 m above the ground level using the power law. The global average 80 m wind speed shows a maximum value of $13ms^{-1}$ at the storm track region. High wind speed over the land exists in Tibet, Mongolia, Central North America, South Africa, Australia, and Argentina. Wind speed over the ocean increased with a large value in the South China Sea, Southeast Asia, East Sea of the Korea. Sea surface wind in Western Europe and Scandinavia are suitable for wind farm with a value of $7-8ms^{-1}$. Areas with great potential for wind farm are also found in Eastern and Western coastal region of North America. Sea surface wind in Southern Hemisphere shows larger values in the high latitude of South America, South Africa and Australia. The distribution of low-resolution reanalysis data represents general potential areas for wind power and can be used to provide information for high-resolution wind resource mapping.
In this study, we analyzed the three dimensional variations (latitude, longitude, and height of Jet core) and wind speed of upper Jet stream in the East Asian region using recent 35 years (1979~2013) of four reanalysis data (NCEP-R2, MERRA, ERA-Interim. and JRA-55). Most of Jet core is located in $30.0{\sim}37.5^{\circ}N$ and $13.0{\sim}157.5^{\circ}E$ although there are slight differences among the four reanalysis data. The wind speed differences among reanalysis are about $3m\;s^{-1}$ regardless of seasons, the weakest in NCEP-R2 and the strongest in JRA-55. Although significance level is not high, most of reanalysis showed that the Jet core has a tendency of southward moving during spring and winter, but moving northward during summer and fall. This amplified seasonal variation of Jet core suggests that seasonal variations of weather/climate can be increased in the East Asian region. The longitude of Jet core has a tendency of systematically westward moving and decreasing of zonal variations regardless of averaging methods and reanalysis data. In general, the Jet core shows a tendency of moving south-west-ward and upward, getting intensified during spring and winter regardless of the reanalysis data. However, the Jet core shows a tendency of moving westward and downward, and getting weakened during summer. In fall, there were no distinctive trends not only in wind speed but also three dimensional locations compared to other seasons. Although the significance levels are not high and variation patterns are slightly different according to the reanalysis data, our findings are more or less different from the previous results. So, more works are needed to clarify the three dimensional variation patterns of Jet core over the East Asian region as a result of global warming.
The present study examines an interaction between the eddy and mean meridional circulation (MMC) comparing the results in three reanalysis data sets including ERA-Interim, NCEP2, and JRA-55 during the boreal winter in the Northern Hemisphere. It is noteworthy that the JRA-55 tends to produce stronger MMC compared to those of others, which is mainly due to the weak eddy flux. ERA-Interim represents the ensemble averages of MMC. The MMC-eddy interaction equation was adopted to investigate the scale interaction of the eddy momentum flux (EMF), eddy heat flux (EHF), and diabatic heating (DHT) with MMC. The EMF (EHF) shows a significant correlation coefficient with streamfunction under (above) 200 hPa-level. The perturbation (time mean) part of each eddy is dominant compared to another part in the EMF (EHF). The DHT is strongly interacted with streamfunction in the region between the equator and extra-tropical latitude over whole vertical column. Thus, the dominant term in each significant region modulates interannual variability of MMC. The inverse (proportional) relationship between MMC and pressure (meridional) derivative of the momentum (heat) divergence contributions is well represented in the three reanalysis data sets. The region modulated interannual variability of MMC by both EMF and DHT (EHF) is similar in ERA-Interim and JRA-55 (ERA-Interim and NCEP2). JRA-55 shows a lack of significant region of EHF due to the high resolution, compared to other data sets.
Antarctica is very sensitive to climate change but the number of stations is not sufficient to accurately analyze climate change in this regoin. Model reanalysis data supplements the lack of observation and can be used as long term data to verify climate change. In this study, the 20CR (Twentieth Century Reanalysis) Project data from NCEP/NCAR and monthly mean data (temperature, solar radiation and longwave radiation) from 1871 to 2008, was used to analyze the temperature trend and change in radiation. The 20CR data was used to validate the observation data from Antarctica since 1950 and the correlation coefficients between these data were determined to be over 0.95 at all stations. The temperature increased by approximately $0.23^{\circ}C$/decade during the study period and over $0.20^{\circ}C$/decade over all of the months. This increasing trend was observed throughout the Antarctica and a slight increase was observed in the Antarctic Peninsula. In addition, solar radiation (surface) and longwave radiation (surface and top of atmosphere) trends correlated with the increase in temperature. As a result, outgoing longwave radiation at the surface is attenuated by atmospheric water vapor or clouds and radiation at the top of the atmosphere was reduced. In addition, the absorbed energy in the atmosphere increases the temperature of the atmosphere and surface, and then the heated surface emits more longwave radiation. Eventually these processes are repeated in a positive feedback loop, which results in a continuous rise in temperature.
To discuss whether we have credible estimations about historical surface temperature evolution since industrial revolution or not, present study investigates consistencies and differences of averaged surface air temperature since 1900 between the multiple data sources: Hadley Center Climate Research Unit (HadCRU4) surface air temperature data, ECMWF 20 Century Reanalysis data (ERA20CR), and NCEP 20 Century Reanalysis data (NCEP20CR). Averaged surface temperatures are obtained for the global, polar (90S~60S, 60N~0N), midlatitude (60S~30S, 30N~60N), tropical (30S~30N) region, separately. From the analysis, we show that: 1) spatio-temporal inhomogenity and scarcity of HadCRU4 data are not major obstacles in the reliable estimation of global surface air temperature. 2) Globally averaged temperature variability is largely contributed by those of tropical and midlatitude, which occupy more than 70% of earth surface in area. 3) Both data show consistent temperature variability in tropical region. 4) ERA20CR does not capture warm period over Arctic region in early 1900s, which is obvious feature in HadCRU4 data. Discrepancies among datasets suggest that high-level caution is needed especially in the interpretation of large Arctic warming in the early 1900s, which is often regarded as a natural variability in the Arctic region.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.27
no.2
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pp.152-167
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2011
MODIS/Terra level 3 and NCEP/NCAR Reanalysis data from 2001 to 2008 have been analyzed to understand long-term aerosol and cloud optical properties, and their relationships around Korea. Interestingly, cloud fraction(CF) has the similar annual variation to aerosol optical depth (${\tau}_a$) without any temporal significant trend. Horizontal distributions of ${\tau}_a$ showed the substantial horizontal gradient from China to Korea, especially with the strong difference over the Yellow Sea, which could represent the evidence of the anthropogenic influence from China in the perspective of long-term average. Specifically the negative correlations between ${\tau}_a$ and liquid-phase cloud effective radius ($r_e$) were shown on the monthly-average basis, only in summer with significant associations over the Yellow Sea, but not in the other seasons and/or specific regions. Relationship between ${\tau}_a$ and CF for the low-level liquid-phase clouds exhibited the overall positive correlation, being consistent with cloud lifetime effect. Meanwhile static stability showed no deterministic relationships with ${\tau}_a$ as well as CF. The dependence of aerosol-cloud relationship on the meteorological conditions should be examined more in detail with the satellite remote sensing and reanalysis data.
This study assesses the quality of the total column ozone (TCO) data from five reanalysis datasets against nine independent observation in East Asia. The assessed datasets are the ECMWF Interim reanalysis (ERAI), Monitoring Atmosphere Composition and Climate reanalysis (MACC), Copernicus Atmosphere Monitoring Service reanalysis (CAMS), the NASA Modern-Era Retrospective analysis for Research and Applications, Version2 (MERRA2), and NCEP Climate Forecast System Reanalysis (CFSR). All datasets reasonably well capture the spatial distribution, annual cycle and interannual variability of TCO in East Asia. In particular, characteristics of TCO according to the latitude difference were similar at all points with a maximum bias of less than about 4%. Among them, CAMS and CFSR show the smallest mean bias and root-mean square error across all nine ground-based observations. This result indicates that while TCO data in modern reanalyses are reasonably good, CAMS and CFSR TCO data are the best for analysing the spatio-temporal variability and change of TCO in East Asia.
Ha, Kyung-Ja;Kim, Seogyeong;Oh, Hyoeun;Moon, Suyeon
Atmosphere
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v.28
no.4
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pp.415-425
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2018
The roles of atmospheric heating formation and distribution on the global circulation are of utmost importance, and those are directly related to not only spatial but also temporal characteristics of monsoon system. In this study, before we clarify the characteristics of apparent heat source <$Q_1$> and moisture sink <$Q_2$>, comparisons of three reanalysis datasets (NCEP2, ERA-Interim, and JRA-55) in its global or regional patterns are performed to clearly evaluate differences among datasets. Considering inter-hemispheric difference of global monsoon regions, seasonal means of June-July-August and December-January-February, which is summer (winter) and winter (summer) in the Northern (Southern) Hemisphere are employed respectively. Here we show the characteristics of eight different regional monsoon regions and find contributions of <$Q_2$> to <$Q_1$> for the regional monsoon regions. Each term in apparent heat source and moisture sink is shown to come from the ERA-Interim dataset, since the ERA-Interim could be representative of three datasets. The NCEP2 data has a different characteristic in the ratio of <$Q_2$> and <$Q_1$> because it overestimates <$Q_1$> compared to the other two different datasets. The Australia monsoon has been performing better over time, while some regional monsoons (South America, North America, and North Africa) have been showing increasing data inconsistency. In addition, the three reanalysis datasets are getting different marching with time, in particular since the early 2000s over South America, North America, and North Africa monsoon regions. The recent inconsistency among the three datasets that may be associated with the global warming hiatus remains unexplored.
Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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v.32
no.6
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pp.465-480
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2020
Numerical simulations of the storm surge and the wave induced by the Typhoon Sanba incident on the south coast of Korea in 2012 are conducted using the JMA-MSM forecast weather field, NCEP-CFSR reanalysis weather field, ECMWF-ERA5 reanalysis weather field, and the pressure and wind fields obtained using the best track information provided by JTWC. The calculated surge heights are compared with the time history observed at harbors along the coasts of Korea. For the waves the calculated significant wave heights are compared with the data measured using the wave buoys and the underwater pressure type wave gauge. As a result the JMA-MSM and the NCEP-CFSR weather fields give the highest reliability. The ECMWF-ERA5 gives in general surge and wave heights weaker than the measured. The ECMWF-ERA5, however, reproduces the best convergence belt formed in front of the typhoon. The weather field obtained using JTWC best track information gives the worst agreement.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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