• 한국지구과학회지
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• 제42권6호
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• pp.605-622
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• 2021

Seasonal forecasting has numerous socioeconomic benefits because it can be used for disaster mitigation. Therefore, it is necessary to diagnose and improve the seasonal forecast model. Moreover, the model performance is partly related to the ocean model. This study evaluated the hindcast performance in the upper ocean of the Global Seasonal Forecasting System version 5-Global Couple Configuration 2 (GloSea5-GC2) using a multivariable integrated evaluation method. The normalized potential temperature, salinity, zonal and meridional currents, and sea surface height anomalies were evaluated. Model performance was affected by the target month and was found to be better in the Pacific than in the Atlantic. An increase in lead time led to a decrease in overall model performance, along with decreases in interannual variability, pattern similarity, and root mean square vector deviation. Improving the performance for ocean currents is a more critical than enhancing the performance for other evaluated variables. The tropical Pacific showed the best accuracy in the surface layer, but a spring predictability barrier was present. At the depth of 301 m, the north Pacific and tropical Atlantic exhibited the best and worst accuracies, respectively. These findings provide fundamental evidence for the ocean forecasting performance of GloSea5.

• 대기
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• 제24권4호
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• pp.533-540
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• 2014

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.

• 한국지구과학회지
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• 제34권3호
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• pp.224-234
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• 2013

이 연구는 지역특별기상센터-동경 태풍 센터에서 제공하는 태풍의 최적 경로 자료와 미국 국립 환경예측센터/미국 국립 대기연구센터의 재분석 자료를 이용하여 6월 북대서양 진동 지수와 7, 8월 총 북서태평양 태풍발생빈도 사이에 강한 양의 상관관계가 있음이 분석되었다. 이러한 관계의 가능한 원인을 알아보기 위해 엘니뇨, 라니냐 해를 포함한 경우와 포함 하지 않은 경우로 구분하여 가장 높은 양의 북대서양 진동 해와 가장 낮은 음의 북대서양 진동 해 사이의 평균 차를 분석하였다. 엘니뇨 해와 라니냐 해를 포함한 경우 양의 북대서양 진동 해에는 태풍이 열대 및 아열대 서태평양의 북서쪽에서 주로 발생하였으며, 필리핀 북동쪽 해상으로부터 동중국해를 지나 동아시아 중위도 지역으로 이동하는 패턴을 나타냈다. 반면, 음의 북대서양 진동 해에는 태풍이 열대 및 아열대 서태평양의 남동쪽에서 주로 발생하였으며, 필리핀 남동쪽 해상으로부터 남중국해를 지나 중국 남부해안 및 인도차이나 반도를 향해 서진하는 패턴을 나타냈다. 이러한 두 해의 태풍 이동 패턴은 태풍의 전향위치에도 영향을 주어 양의 북대서양 진동 해에 태풍 전향이 평균적으로 좀 더 북동쪽에 이루어지는 것으로 나타났다. 또한 두 해의 태풍 이동 패턴은 태풍의 강도에도 영향을 주어 동아시아 중위도에 북상하는 동안 바다로부터 충분한 에너지를 공급받을 수 있는 양의 북대서양 진동 해의 태풍의 강도가 음의 북대서양 진동 해의 태풍들보다 더 강했다. 음의 북대서양 진동 해에 태풍은 중국 남부해안 및 인도차이나 반도에 상륙하면서 강도가 약해지거나 바로 소멸되어 약한 강도를 나타내었다. 한편 위의 모든 분석의 결과는 엘니뇨, 리니냐 해를 포함하지 않은 경우에도 비슷하게 나타나 6월 북대서양 진동 지수가 7, 8월 총 북서태평양 태풍발생빈도를 예측하는데 좋은 예측인자가 될 수 있음을 알 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제22권4호
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• pp.235-242
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• 2006

본 연구에서는 TOMS와 OMI 위성 관측 자료를 SAM 방법에 적용하여 산출한 북반구 여름 동안의 남위 20$^{\circ}$ 에l서 북위 40$^{\circ}$ 지역의 대류권 오존을 공간적 분포와 오존양 차이 및 상관관계 측면에서 비교 및 분석하였다 SAM 방법을 OMI와 TOMS 자료에 적용한 대류권 오존 분포는 모델의 대류권 오존과 오존 전구물질인 CO 분포와 일치하였다. 적도 지역의 경우, 생태계 화재(biomass burning) 영향을 잘 보여주었으며, 중위도 지역의 경우, 중동 지역과 아라비아 해 및 북 남미 대륙의 특징을 잘 보여주었다. SAM 방법을 적용하여 산출한 대류권 오존 분포는 모델의 대류권 오존 분포의 양상과 유사하지만, SAM방법의 대류권 오존 분포는 모델의 대류권 오존 보다 북반구에서 낮게 관측되었으며, 특히 북태평양과 북대서양과 같은 해양 지역에서 더 낮은 경향을 보였다. OMI 자료를 이용하여 산출한 대류권 오존 분포는 TOMS 자료를 이용하여 산출한 대류권 오존 분포보다 높게 나타났으며, 특히 biomass horning 영향을 받는 남반구 적도 지역에서 더 높게 관측되었다. 이러한 차이의 원인은 위성간의 위성각(viewing angle)과 자료 샘플링 빈도 및 a-priori ozone profile이 다르기 때문이라고 사료된다. CO와의 지역별 상관관계는 적도 지역의 경우 SAM 방법을 이용한 대류권 오존과 CO의 상관관계가 모델을 통한 대류권 오존과 CO의 상관관계보다 더 좋은 결과를 보이는 반면, 중위도 지역의 경우 모델과 CO의 상관관계가 더 좋은 결과를 보여주었다.

• International Journal of Ocean System Engineering
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• 제2권1호
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• pp.37-49
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• 2012

An analysis of potential flooding by storm surge and wave run-up and overtopping can be used to evaluate protection afforded by the existing storm protection system. The analysis procedure can also be used to evaluate various protection alternatives for providing typhoon flood protection. To determine risk, the storm surges for both historical and hypothetical are compiled with tide conditions to represent high, slack and low water for neap, spring and mid range tides to use with the statistical procedure known as the Empirical Simulations Technique (EST). The EST uses the historic and hypothetical events to generate a large population of life-cycle databases that are used to compute mean value maximum storm surge elevation frequency relationships. The frequency-of-occurrence relationship is determined for all relevant locations along the shoreline at appropriate locations to identify the effect using the Empirical Storm Simulation (EST). To assist with understanding the process, an example is presented for a study of storm surge analysis for Freeport, Texas. This location is in the Gulf of Mexico and is subject to hurricanes and other tropical storms that approach from the Atlantic Ocean.

• Ocean Science Journal
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• 제43권4호
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• pp.195-208
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• 2008

This paper evaluates whether a thermodynamic ocean-carbon model can be used to predict the monthly mean global fields of the surface-water partial pressure of $CO_2$ ($pCO_{2SEA}$) from sea surface salinity (SSS), temperature (SST), and/or nitrate ($NO_3$) concentration using previously published regional total inorganic carbon ($C_T$) and total alkalinity ($A_T$) algorithms. The obtained $pCO_{2SEA}$ values and their amplitudes of seasonal variability are in good agreement with multi-year observations undertaken at the sites of the Bermuda Atlantic Timeseries Study (BATS) ($31^{\circ}50'N$, $60^{\circ}10'W$) and the Hawaiian Ocean Time-series (HOT) ($22^{\circ}45'N$, $158^{\circ}00'W$). By contrast, the empirical models predicted $C_T$ less accurately at the Kyodo western North Pacific Ocean Time-series (KNOT) site ($44^{\circ}N$, $155^{\circ}E$) than at the BATS and HOT sites, resulting in greater uncertainties in $pCO_{2SEA}$ predictions. Our analysis indicates that the previously published empirical $C_T$ and $A_T$ models provide reasonable predictions of seasonal variations in surface-water $pCO_{2SEA}$ within the (sub) tropical oceans based on changes in SSS and SST; however, in high-latitude oceans where ocean biology affects $C_T$ to a significant degree, improved $C_T$ algorithms are required to capture the full biological effect on $C_T$ with greater accuracy and in turn improve the accuracy of predictions of $pCO_{2SEA}$.

• 한국어류학회지
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• 제35권2호
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• pp.136-140
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• 2023

우리나라에서 붉평치는 2014년 11월 삼척에서 정치망으로 채집되어 Jeong et al.(2015)에 의해 Lampris guttatus로 처음 보고되었다. 이후, Underkoffler et al. (2018)에 의해 1종(L. lauta)의 학명 부활 및 3종(L. australensis, L. incognitus, L. megalopsis)이 새롭게 보고되어, 국내 붉평치의 학명 재검토가 필요한 실정이다. 국내 미기록종 표본은 현재 서대문자연사박물관에 박제 표본으로 보존되어 있으며, 박제 표본은 다음의 형태적 특징을 가진다: 안경이 가랑이체장의 5%보다 크다; 머리, 흉부, 새개부를 포함한 몸 전체에 둥근 반점이 산재한다; 둥근 반점의 크기는 불규칙적이다; 지느러미가 모두 붉다. 또한, L. guttatus는 북대서양에 분포하는 반면 L. megalopsis는 전 세계의 온대 및 열대 해역에 분포한다. 따라서, 본 연구 결과는 형태 및 분포 특징에 의거 한국산 붉평치의 학명이 L. guttatus에서 L. megalopsis로 변경되어야 함을 시사한다.

• 한국해양학회지:바다
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• 제21권2호
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• pp.49-57
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• 2016

기후변화를 일으키는 외부강제력이 전지구적으로 동일하게 주어지더라도 그에 따른 기후변화와 되먹임 효과는 지역마다 다르게 나타난다. 따라서 기후변화에 나타난 내부변동성 및 다른 잡음 효과로부터 지구온난화 신호를 구별하기 위한 기후변화 탐지는 전구평균뿐만 아니라 지역규모에서도 이뤄져 왔다. 본 논문은 지구온난화로 인해 미래에 전례 없는 기후가 나타나는 시기를 추정하고 그 지역적 차이를 분석함이 목적이며 이를 위해, 기후모형 자료를 이용한 기존 연구와는 달리, 관측 자료를 이용하여 내부변동성을 추정하고 미래 온도변화를 전망하였다. 전례 없는 기후 시기는 미래에 예측된 지표 온도가 과거 관측 기록에 나타난 온도 범위를 벗어나 전례 없이 따뜻한 기후가 이후로도 지속되는 시점으로 정의하였다. 1880년부터 2014년까지 관측된 지표온도 아노말리의 연평균 시계열을 이용하여 온난화 선형추세를 계산하였고, 이 추세로부터 벗어난 최대 변이 값을 내부변동성의 크기로 간주하였다. 관측 자료로 구한 온난화 선형추세와 내부변동성의 크기가 미래에도 유지된다고 전제하고 계산한 결과에 따르면, 육지에서 전례없는 기후는, 아프리카는 서쪽에서, 유라시아는 인도와 아라비아 반도 남부 등 저위도에서, 북아메리카는 캐나다 중서부와 그린란드 등 고위도에서, 남아메리카는 아마존을 포함하는 저위도에서, 남극대륙은 로스해 주변지역에서 향후 200년 이내에 비교적 빨리 나타나며, 우리나라를 포함한 동아시아 일부 지역에서도 200년 이내로 빨리 나타난다. 반면에 북유럽을 포함하는 고위도 유라시아 지역과 미국과 멕시코를 포함하는 북아메리카 중남부에서는 400년 이후에 나타난다. 해양에서는 전례 없는 기후가 인도양, 중위도 북대서양과 남대서양, 남극해 일부 해역과 남극 로스해, 북극해 일부 해역에서 200년 이내로 비교적 빨리 나타나는 반면, 내부변동성이 큰 동적도태평양, 중위도 북태평양 등의 일부 해역에서는 수천 년이 지나야 오는 곳도 있다. 즉, 전례 없는 기후시기는 육지에서는 대륙마다 서로 다른 양상을 보이고 해양에서는 온난화 추세가 큰 고위도 해역을 제외하면 내부변동성의 영향을 많이 받는다. 결론적으로 지구온난화로 인한 전례 없는 기후는 특정 시기에 공통적으로 나타나는 것이 아니라 지역에 따라 시기적으로 상당한 차이가 있다. 따라서 기후변화 대응책을 마련할 때 온난화 추세뿐만 아니라 내부변동성의 크기도 함께 고려할 필요가 있다.

• 대기
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• 제34권1호
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• pp.55-67
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• 2024

This paper aims to provide a detailed introduction to the concept of the Ratio of Predictable Component (RPC) and the Signal-to-Noise Paradox. Then, we derive insights from them by exploring the paradoxical features by conducting a seasonal and regional analysis through ensemble expansion in KMA's climate prediction system (GloSea). We also provide an explanation of the ensemble generation method, with a specific focus on stochastic physics. Through this study, we can provide the predictability limits of our forecasting system, and find way to enhance it. On a global scale, RPC reaches a value of 1 when the ensemble is expanded to a maximum of 56 members, underlining the significance of ensemble expansion in the climate prediction system. The feature indicating RPC paradoxically exceeding 1 becomes particularly evident in the winter North Atlantic and the summer North Pacific. In the Siberian Continent, predictability is notably low, persisting even as the ensemble size increases. This region, characterized by a low RPC, is considered challenging for making reliable predictions, highlighting the need for further improvement in the model and initialization processes related to land processes. In contrast, the tropical ocean demonstrates robust predictability while maintaining an RPC of 1. Through this study, we have brought to attention the limitations of potential predictability within the climate prediction system, emphasizing the necessity of leveraging predictable signals with high RPC values. We also underscore the importance of continuous efforts aimed at improving models and initializations to overcome these limitations.

• 대한원격탐사학회지
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• 제12권2호
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• pp.126-138
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• 1996

1995년 늦가을인 11월 6일에서 8일 사이에 우리나라로부터 동해상으로 이동하면서 폭발적으로 발달한 저기압을 종관자료와 위성영상자료를 사용하여 분석하였다. 이 저기압은 중국북부에서 이동하여 한반도 국경 부근에서 경압성 구름(Baroclinic Leaf Cloud)으로 형태를 띠었고 동해상에서 컴마형(Comma) 구름으로 발달하였으며, 다시 저기압 최성기에 동반되는 Lambda형 구름으로 발달하였다. 여러 과학자들이 동해선풍에 대한 이동과 발달에 대한 수치모사에 따른 예보를 할 때 이런 저기압의 큰 경압성, 수증기의 지속적인 유입, 그리고 따뜻한 해양상으로 한파의 내습이 보편적으로 고려되는 것 들이다. 저기압의 중심기압이 24시간 내에 40hPa 이상 하강하는 이런 저기압은 겨울철에는 종종 강한 바람과 폭우나 폭설을 동반하곤 한다. 위의기간 중 12시간 연속적인 위성영상과 기상변수의 분석에 의하면 이 저기압과 관련하여 해면기압과 500hPa 기압고도의 중심은 기상위성의 합성된 강조적의영상을 사용하여 동쪽으로 이동한 전형적인 모습을 잘 묘사하고 있다. 열대성저기압의 강도와 중심기압을 가진 이런 저기압에 동반된 강풍은 60놋트로 북아메리카의 저기압폭탄이나 대서양 폭풍과 유사하게 하루에 44hpa나 중심기압이 떨어졌다.