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저자정보
김영현 (부산대학교) 김응섭 (부산대학교) 최명주 (부산대학교) 심교문 (농촌진흥청) 안중배 (부산대학교)
저널정보
한국기상학회 대기 대기 Vol.29 No.5
발행연도
2019.12
수록면
671 - 687 (17page)

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This study evaluates the long-term seasonal predictability of summer (June, July and August) heatwaves over South Korea using 30-year (1989~2018) Hindcast data of the Pusan National University Coupled General Circulation Model (PNU CGCM)-Weather Research and Forecasting (WRF) chain. Heatwave indices such as Number of Heatwave days (HWD), Heatwave Intensity (HWI) and Heatwave Warning (HWW) are used to explore the long-term seasonal predictability of heatwaves. The prediction skills for HWD, HWI, and HWW are evaluated in terms of the Temporal Correlation Coefficient (TCC), Root Mean Square Error (RMSE) and Skill Scores such as Heidke Skill Score (HSS) and Hit Rate (HR). The spatial distributions of daily maximum temperature simulated by WRF are similar overall to those simulated by NCEP-R2 and PNU CGCM. The WRF tends to underestimate the daily maximum temperature than observation because the lateral boundary condition of WRF is PNU CGCM. According to TCC, RMSE and Skill Score, the predictability of daily maximum temperature is higher in the predictions that start from the February and April initial condition. However, the PNU CGCM-WRF chain tends to overestimate HWD, HWI and HWW compared to observations. The TCCs for heatwave indices range from 0.02 to 0.31. The RMSE, HR and HSS values are in the range of 7.73 to 8.73, 0.01 to 0.09 and 0.34 to 0.39, respectively. In general, the prediction skill of the PNU CGCM-WRF chain for heatwave indices is highest in the predictions that start from the February and April initial condition and is lower in the predictions that start from January and March. According to TCC, RMSE and Skill Score, the predictability is more influenced by lead time than by the effects of topography and/or terrain feature because both HSS and HR varies in different leads over the whole region of South Korea.
#PNU CGCM #WRF #dynamical downscaling #prediction skill #heatwave

목차

Abstract
1. 서론
2. 자료 및 방법
3. 예측성 평가
4. 요약 및 결론
REFERENCES

참고문헌 (41)

참고문헌 신청
Joong-Bae Ahn / 2015 / Comparative Study on the Seasonal Predictability Dependency of Boreal Winter 2m Temperature and Sea Surface Temperature on CGCM Initial Conditions / Atmosphere 25(2):353~366 dbpia 안중배 / 2018 / PNU CGCM과 WRF를 이용한 남한 지역 기온 예측성 검증 / 대기 28(4):479~490 dbpia 안중배 / 2018 / PNU CGCM 앙상블 예보 시스템의 겨울철 남한 기온 예측 성능 평가 / 대기 28(4):509~520 dbpia Bonan, G. B. / 1998 / The land surface climatology of the NCAR Land Surface Model coupled to the NCAR Community Climate Model / J. Climate 11:1307~1326 google schola Fei Chen / 2001 / Coupling an Advanced Land Surface–Hydrology Model with the Penn State–NCAR MM5 Modeling System. Part I: Model Implementation and Sensitivity / Monthly Weather Review 129(4):569~585 Crossref

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