The relationship between air temperature and sea surface temperature and studied using the daily air temperature and sea surface temperature data for 25 years (1970~1994) at 9 coastal stations in Korea. Seasonal variations of air temperature have larger amplitudes than those of sea surface temperature. The seasonal variations of air temperature leads those of sea surface temperature by 2 to 3 weeks. The anomalies of sea surface temperature and air temperature with time scales more than 1 month are more ghighly correlated than those of short term, with time scales less than 1 month. Accumulated monthly anomalies of sea surface temperature and air temperature for 6 months shwoed higher correlation than the anomailes of each month. The magnitudes of sea surface temperature and air temperature anomalies are related with the duration of anomalies. Their magnitudes are large when the durations of anomalies are long.
This study investigates the role of the background meridional moisture gradient (MMG) on the propagation of the Madden-Julian oscillation (MJO) across the Maritime Continent (MC) region. It is found that the interannual variability of the seasonal mean MMG over the southern MC area is associated with the meridional expansion and contraction of the moist area in the vicinity of the MC. Sea surface temperature anomalies associated with relatively high and low seasonal mean MMG exhibit patterns that resemble those of El Niño-Southern Oscillation. By contrasting the years with anomalously low and high MMG, we show that MJO propagation through the MC is enhanced (suppressed) in years with higher (lower) seasonal mean MMG, although the effect is less robust when MMG anomalies are weak. Column-integrated moisture budget analysis further shows that sufficiently large MMG anomalies affect MJO activity by modulating the meridional advection of the mean moisture via MJO wind anomalies. Our results suggest that the background moisture distribution has a strong control over the propagation characteristics of the MJO in the MC region.
현재 최고 수준의 대순환 모형에서 북동아시아 여름몬순 강도의 계절예측 능력은 낮으나 북서태평양 아열대 고기압 강도의 예측률은 상대적으로 높다. 북서태평양 아열대 고기압은 북서태평양 지역 및 동아시아 지역에서 가장 주된 기후 변동성이다. 본 연구에서 NCEP 계절예측시스템에서 예측된 북서태평양 아열대 고기압의 예측성에 대해 논의될 것이다. 한편, 북동아시아 여름몬순의 경년변동성은 북서태평양 아열대 고기압과 높은 상관성을 가지고 있다. 본 연구에서는 이 관계에 근거하여, NCEP 계절예측시스템과 정준상관분석을 이용한 계절예측 모형을 제안하고 그 예측률을 평가하였다. 이 방법은 북동아시아 지역 여름철 강수량 편차에 대한 계절예측에 있어 통계적으로 유의한 예측성능을 제공한다.
The ionosphere displays variations on a wide variety of time-scales, ranging from few hours to days and up to solar cycles and even more. In this paper, we examine the ionospheric F2-layer variability in mid latitude by analyzing the foF2 and hmF2 from the Anyang ionosonde. Especially, we investigate how ionospheric semi-annual and seasonal anomalies vary with local time and solar activity. In addition to the characterization of the ionospheric semi-annual an seasonal anomalies, our study extends to the investigation of the relationship between ionospheric variability and geomagnetic activity. Finally we also discuss the coupling between ionospheric F2-layer variability and thermospheric neutral composition.
Based on historic data of monthly means of sea surface temperatures (SST) for 24 years $(1921\~1944) $ at 23 Korean and Japanese coastal stations in the East Sea (the Japan Sea), we analyzed spatio-temporal characteristics of coastal SST and SST anomalies. The means of SST at Korean coast are higher than those at Japanese coast of the same latitudes, and the annual range of SST at Korean coast are larger than those at Japanese coast. Empirical orthogonal function analysis shows that almost all $(96\%)$ of the SST fluctuations are described by simultaneous seasonal variations. The flurtuations of SST anomalies are small in the Korea Strait and large at the boundaries between the warm and told currents in the basin. The fluctuations of SST anomalies along Korean coast are correlated each other The same is true for SST anomalies along Japanese coast. However, there is only weak correlation between the SST anomalies at Korean coast and those at Japanese coast. Empirical orthogonal function analysis shows that $27\%$ of the coastal SST anomalies in the East Sea are described by simultaneous fluctuations, and $12\%$ of them are described by alternating fluctuations between Korean and Japanese coasts.
Numerous operational anomalies and satellite failures have been reported since the beginnings of the "space age". Space weather effects on modern spacecraft systems have been emphasized more and more as increasing their complexity and capability. Energetic particles potentially can destroy and degrade electronic components in satellites. We analyzed the geostationary (GEO) satellite anomalies during 1997-2009 to search possible influences of space weather on the satellite anomalies like power problem, control processor problem, attitude control problem, etc. For this we use particle data from GOES and LANL satellites to investigate space weather effects on the GEO satellites' anomalies depending on Kp index, local time, seasonal variation, and high-energy electron contribution. As results, we obtained following results: (1) there is a good correlation between geomagnetic index(Kp) and anomaly occurrences of the GEO satellite; (2) especially during the solar minimum, occurrence of the satellite anomalies are related to electron flux increase due to high speed solar wind; (3) satellite anomalies occurred more preferentially in the midnight and dawn sector than noon and dusk sector; (4) and the anomalies occurred twice more in Spring and Fall than Summer and Winter; (5) the electron with the lowest energy channel (50-75keV) has the highest correlation (cc=0.758) with the anomalies. High association between the anomalies and the low energy electrons could be understand by the facts that electron fluxes in the spring and fall are stronger than those in the summer and winter, and low-energy electron flux is more concentrated in the dawn sector where the GEO satellite anomalies occurred more frequently than high-energy electron flux. While we could not identify what cause such local time dependences, our results shows that low-energy electrons (~100keV) could be main source of the satellite anomaly, which should be carefully taken into account of operating satellites.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권4호
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pp.741-749
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2021
The research paper endeavors to investigate the presence of seasonal anomalies in the Indian equity market. It also aims to verify the notion that equity markets are for long-term investors. The study employs daily index data of Sensex, Bombay Stock Exchange, to understand its volatility for the period ranging from January 2001 to August 2020. To analyze the seasonal effects in the stock market of India, multiple regression techniques along with descriptive analysis, graphical analysis and various statistical tests are used. The study also employs the rolling returns at different time intervals in order to understand the underlying risks and volatility involved in equity returns. The results from the analysis reveal that daily and monthly seasonality is not present in Sensex returns i.e., investors cannot earn abnormal returns by timing their investment decisions. Hence, the major finding of this study is that the Indian stock market performance is random, and the returns are efficient. The other major conclusion of the research is that the equity returns are profitable in the long run providing investors a hope that they can make gains and compensate for the loss in one period by a superior performance in some other periods.
대한해협의 Mitsushima와 Okinoshima에서 50년 이상 연속적으로 관측된 표면수온 자료의 분석을 통하여, 이 해협표면수온의 계절적 변화의 연별변동을 조사하고, 또한 누년간의 계절적 평균을 제거한 이상 수온(temperature anomalies)의 변동에 대하여 분석하였다. 표면수온의 빈도 분포는 누년 평균치에서 최대치를 나타내지 않고, 평균치보다 높은 수온과 낮은 수온 두 곳에서 최대빈도를 나타낸다. 계절적 변화를 제거한 이상수온은 $0^{\circ}C$에서 최대 빈도를 나타내며, $95\%$ 이상의 이상수온의 범위는 ${\pm}2^{\circ}C$이내이다. 표면수온 계절변화의 조화상수는 해에 따라서 바뀌는 바, 연평균과 연주기 및 반년주기의 진폭의 표준편차는 $1^{\circ}C$ 미만이고, 연주기 및 반년주기 위상의 표준편차는 각각 $5^{\circ}$ 정도 및 $50^{\circ}$ 미만이다. 대한해협에서 표면수온의 연평균이 증가함에 따라 연주기 진폭은 감소하는 경향이 나타난다. 본 논문에서는 자료 분석을 통하여 나타난 수온 변화에 대한 물리적인 설명을 제시하고 있다.
대한원격탐사학회 1998년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.236-241
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1998
The NOAA AVHRR remote sense SST data, collected by the National Fisheries Research and Development Institute (NFRDI), are analyzed in order to understand the spatial and temporal distributions of SST in the seas adjacent to Korea. Our study is based on 10-day SST images during last 7 years (1991-1997). For a time series analysis of multiple 557 images, all of images must be aligned exactly at the same position by adjusting the scales and positions of each SST image. We devised an algorithm which yields automatic detections of cloud pixels from multiple SST images. The cloud detection algorithm is based on a physical constraint that SST anomalies in the ocean do not exceed certain limits (we used $\pm$ 3$^{\circ}C$ as a criterion of SST anomalies). The remote sense SST data are tuned by comparing remote sense data with observed SST at coastal stations. Seasonal variations of SST are studied by harmonic fit of SST normals at each pixel. The SST anomalies are studied by statistical method. We found that the SST anomalies are rather persistent with time scales between 1 and 2 months. Utilizing the persistency of SST anomalies, we devised an algorithm for a prediction of future SST Model fit of SST anomalies to the Markov process model yields that autoregression coefficients of SST anomalies during a time elapse of 10 days are between 0.5 and 0.7. We plan to improve our algorithms of automatic cloud pixel detection and prediction of future SST. Our algorithm is expected to be incorporated to the operational real time service of SST around Korea.
The NOAA AVHRR remotely sensed SST data, collected by the National Fisheries Research and Development Institute (NFRDI), are analyzed in order to understand the spatial and temporal distributions of SST in the sea near korea. Our study is based on 10-day SST images during last 7 years (1991-1997). For a time series analysis of multiple SST images, all of images must be consistent exactly at the same position by adjusting the scales and positions of each SST image. We devised an algorithm which automatically detects cloud pixels from multiple SST images. The cloud detection algorithm is based on a physical constraint that SST anomalies in the ocean do not exceed certain limits (we used $\pm$3$^{\circ}C$ as a criterion of SST anomalies). The remotely sensed SST data are tuned by comparing remotely sensed data with observed SST at coastal stations. Seasonal variations of SST are studied by harmonic fit of SST normals at each pixel and the SST anomalies are studied by statistical method. It was found that the SST anomalies are rather persistent for one or two months. Utilizing the persistency of SST anomalies, we devised an algorithm for a prediction of future SST. In the Markov lprocess model of SST anomalies, autoregression coefficients of SST anomalies during a time elapse of 10 days are between 0.5 and 0.7. The developed algorithm with automatic cloud pixel detection and rediction of future SST is expected to be incorporated to the operational real time service of SST around Korea.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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