To provide evidence that the changes in oceanic environmental conditions are useful indices for predicting stock structure and distribution of the Pacific saury (Cololabis saira), the body length compositions and catch per unit fishing effort were examined in relation to the sea surface temperature(SST) anomalies in the Tsushima Warm Current(TWC) region. The size of the fish became larger(smaller) than the average in the same size category during the season of higher SST(lower SST) as opposed to the normal SST. The year-to-year changes in body size caused by the changes in the environmental conditions led the stock to be homogeneous during the period of high stock level from the late 1950s to early 1970s and in the 1990s. The changes in body size manifested by higher(lower) occurrence rates of larger (smaller) sized groups in relation to temperature anomalies suggest that the changes in the environmental conditions affect the distribution and the structure of the stock in the TWC region. Therefore, if the SST anomaly derived from satellite data is large enough in the early spring months(Mar. or Apr.), it is possible to predict whether or not sea temperature will be favorable for large sized groups of saury at normal or slightly earlier time of commencement of the fishery in spring(Apr.∼June).
Variability of sea surface temperature (SST) in the Japan/East Sea (JES) was studied using complex empirical orthogonal function (CEOF) analysis. Two daily data sets were analyzed: (1) New Generation 0.05o-gridded SST from Tohoku University, Japan (July 2002-July 2006), and (2) 0.25o-gridded SST from the Japan Meteorological Agency (October 1993-November 2006). Linkages with wind stress curl were revealed using 6-h 1o-gridded surface zonal and meridional winds from ancillary data of the Sea- WiFS Project, a special National Centers for Environmental Prediction/National Center for Atmospheric Research (NCEP/NCAR) product (1998-2005). SST anomalies (SSTA) were obtained by removing the seasonal signal, estimated as the leading mode of the CEOF decomposition of the original SST. Leading CEOF modes of residual SSTA obtained from both data sets were consistent with each other and were characterized by annual, semiannual, and quasi-biennial time scales estimated with 95% statistical significance. The Semiannual Mode lagged 2 months behind the increased occurrence of the anticyclonic (AC) wind stress curl over the JES. Links to dynamic processes were investigated by numerical simulations using an oceanic model. The suggested dynamic forcings of SSTA are the inflow of subtropical water into the JES through the Korea Strait, divergence in the surface layer induced by Ekman suction, meridional shifts of the Subarctic Front in the western JES, AC eddy formation, and wind-driven strengthening/weakening of large-scale currents. Events of west-east SSTA movement were identified in July-September. The SSTA moved from the northeastern JES towards the continental coast along the path of the westward branch of the Tsushima Current at a speed consistent with the advective scale.
In order to simulate and investigate the major characteristics of El Nino/Southern Oscillation(ENSO) and Madden Jullian Oscillation(MJO), an intermediate type atmosphere-ocean coupled model is developed and their results are examined. The atmosphere model is a time-dependent non-linear perturbation moist model which can determine the internal heating for itself. The counterpart of the atmosphere model is GCM-type tropical ocean model which has fine horizontal and vertical grid resolutions. In the coupled experiment, warm SST anomaly and increased precipitation and eastward wind and current anomalies associated with ENSO and MJO are properly simulated in Pacific and Indian Oceans. In spite of some discrepancies in simulation MJO, the observed atmospheric and oceanic low-frequency characteristics in the tropics are successfully identified. Among them, positive SST anomalies centered at the 100m-depth of tropical eastern-central Pacific due to the eastward advection of warm water and reduced equatorial upwelling, and negative anomalies in the Indian and western Pacific seem to be the fundamental features of tropical low-frequency oscillations.
We examine the effects of the sea surface temperature (SST) distribution on heavy snowfall over the Yellow Sea using high-resolution SST products and WRF (Weather Research and Forecasting) model simulations in 30 December 2010. First, we evaluate the model by comparing the simulated and observed fresh snowfall over the Korean peninsula (Ho-Nam province). The comparison shows that the model reproduces the distributions and magnitudes of the observed snowfall. We then conduct sensitivity model simulations where SST perturbations by ${\pm}1.1^{\circ}C$ relative to baseline SST values (averaged SST for $5{\sim}15^{\circ}C$) are uniformly specified over the region of interest. Results show that ${\pm}1.1^{\circ}C$ SST perturbation simulations result in changes of air temperature by $+0.37/-0.38^{\circ}C$, and by ${\pm}0.31^{\circ}C$ hPa for sea level pressure, respectively, relative to the baseline simulation. Atmospheric responses to SST perturbations are found to be relatively linear. The changes in SST appear to perturb precipitation variability accounting for 10% of snow and graupel, and 18% of snowfall over the Yellow Sea and Ho- Nam province, respectively. We find that anomalies of air temperature, pressure, and hydrometeors due to SST perturbation propagate to the upper part of cloud top up to 500 hPa and show symmetric responses with respect to SST changes.
This paper is concerned with the development and application of a stochastic model for predicting E1 nino phenomenon. For this, first a general criterion for determining E1 nino phenomenon, including period and strength, which is based on partial sum of monthly sea surface temperatures (SST) anomalies, is proposed, Secondly, the annual fluctuations, periodicity and dependence of monthly mean of equatorial Pacific SST during the period 1951-1990 are analyzed. Based on these, time series nonlinear regression model for the prediction of SST have been derived. A statistical procedure for using the model to predict the SST have been derived. A statistical procedure for using the model to predict the SST level is also proposed.
The teleconnections between El Nino/Southern Oscillation (ENSO) and droughts in Korea and the continental United States(U.S.) are investigated using cross analysis. For this purpose, monthly ENSO data and Palmer Drought Severity Index (PDSI) for Korea and for seven states in the U.S. are used. This study shows that there are significant statistical associations between ENSO indices and PDSI for Korea; however, the associations are very weak. It is found that dry conditions in Korea are positively correlated with El Nino, while wet conditions with La Nina. SOI, SSt in the Nino 4 and Ship track 6 regions among ENSO indices are more strongly correlated with PDSI than the other ENSO indices when using the original standardized data, but the SST Nino 3, SST Nino 4, and Darwin SSP exhibit abetter correlations with PDSI when using filtered data to be removed autocorrelation components of the original standardized data. The response time lag for maximum correlation between ENSO indices and PDSI appears to be affected by filtering the data. This is expecially true for Korea than for state analyzed in U.S. In addition, it is found that the PDSI in the continental U.S. is more strongly correlated wiht ENSO than in Korea. Furthermore, in analyzing the El Nino and La Nina aggregate composite data, it is found that the dry anomalies in Korea occur from the year following El Nino to about tow years after while the wet anomalies occur from La Nina year for a period of about two years.
Statistical forecast models for the prediction of the summertime Changma precipitation have been developed in this study. As effective predictors for the Changma precipitation, the springtime sea surface temperature (SST) anomalies over the North Atlantic (NA1), the North Pacific (NPC) and the tropical Pacific Ocean (CNINO) has been suggested in Lee and Seo (2013). To further improve the performance of the statistical prediction scheme, we select other potential predictors and construct 2 additional statistical models. The selected predictors are the Northern Indian Ocean (NIO) and the Bering Sea (BS) SST anomalies, and the spring Eurasian snow cover anomaly (EUSC). Then, using the total three statistical prediction models, a simple ensemble-mean prediction is performed. The resulting correlation skill score reaches as high as ~0.90 for the last 21 years, which is ~16% increase in the skill compared to the prediction model by Lee and Seo (2013). The EUSC and BS predictors are related to a strengthening of the Okhotsk high, leading to an enhancement of the Changma front. The NIO predictor induces the cyclonic anomalies to the southwest of the Korean peninsula and southeasterly flows toward the peninsula, giving rise to an increase in the Changma precipitation.
This paper explored the characteristics of the interannual sea surface temperature (SST) variability in the equatorial Pacific by analyzing the simulated data from a newly coupled general circulation model (CGCM). The CGCM simulates well the realistic ENSO variability as well as the mean climatologies including SST, seasonal cycle, precipitation, and subsurface structures. It is argued that the zonal gradient of SST in the equatorial Pacific is responsible for the over-energetic SST variability near the equatorial western boundary in the model. This variability could also be related to the strong westward propagation of SST anomalies which resulted from the enhanced the zonal advection feedback. The simple two-strip model supports this by sensitivity tests. Analysis of the relationship between zonal mean thermocline depth and NINO3 SST index suggested that the ENSO variability is controlled by the recharge-discharge oscillator of the model. The lead-lag regression result reveals that heat buildup process in the western equatorial Pacific associated with the increase of the barrier layer thickness (BLT) is a precedent condition for El $Ni\widetilde{n}o$ to develop.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.7
no.4
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pp.240-249
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2005
The normal Indian Ocean is characterized by warmer waters over the eastern region and cooler waters over the western region. Changes in sea surface temperature (SST) over the western and eastern Indian Ocean give birth to a phenomenon now referred to as the Indian Ocean Dipole Mode (IODM). The positive phase of this mode is characterized by positive SST anomalies over the western Indian Ocean and negative anomalies over the southeastern Indian Ocean, while the negative phase is characterized by a reversed SST anomaly pattern. On the other hand, the normal Pacific Ocean has warm (cool) waters over the western (eastern) parts. Positive (negative) SST anomalies over the central/eastern (western) Pacific Ocean characterize the E1 Nino phenomenon. The reverse situation leads to the La Nina phenomenon. The coupled ocean-atmosphere phenomenon over the Pacific is referred to as the E1 Nino Southern Oscillation (ENSO) phenomenon. In this study the impact of IODM and ENSO on the East Asian monsoon variability has been studied using observational data and using the Community Atmospheric Model (CAM) of the National Center for Atmospheric Research (NCAR). Five sets of model experiments were performed with anomalous SST patterns associated with IODM/ENSO superimposed on the climatological SSTs. The empirical and dynamic approaches reveal that it takes about 3-4 seasons fur the peak IODM mode to influence the summer monsoon activity over East Asia. On the other hand, the impact of ENSO on the East Asian monsoon could occur simultaneously. Further, the negative (positive) phase of IODM and E1 Nino (La Nina) over the Pacific enhances (suppresses) monsoon activity over the Korea-Japan Sector. Alternatively, IODM appears to have no significant impact on monsoon variability over China. However, El Nino (La Nina) suppresses (enhances) monsoon activity over China. While the IODM appears to influence the North Pacific subtropical high, ENSO appears to influence the Aleutian low over the northwest Pacific. Thus, the moisture supply towards East Asia from the Pacific is determined by the strengthening/weakening of the subtropical high and the Aleutian low.
Based on the hydrographic data for 19 years (1968-1984) at 65 stations in the West Sea of Korea, we investigate the relationships between the sea surface temperature (SST) in winter and the bottom water temperature (BWT) in summer. The spatially-averaged anomalies of BBT are highly correlated with those of SST during the preceding winter. However, due to advection of heat by ocean currents, the spatial pattern of BWT anomaly in summer does not closely resemble that of SST anomaly in the preceding winter.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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