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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 함유근
- 발행연도
- 2019
- 저작권
- 전남대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수8
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본 연구에서는 1991-2010년 기간 동안의 북반구 여름철(May-August)의 계절내 시간 규모에서 동아시아 강수의 예측성능에 따른 주요모드를 GloSea5 hindcast 자료를 이용하여 조사하였다. 동아시아 강수의 예측성능에 따른 주요 모드를 진단하기 위해 각 케이스 별 예측성능을 계산하지 못하는 비선형 상관 분석 식을 테일러 급수를 이용해 선형화하였다. 선형 상관 분석을 이용하여 여름철 동아시아 강수 아노말리(East Asia Summer Rainfall Anomaly, EASRA; 115°E-150°E, 30°N-50°N 범위의 강수 아노말리) 인덱스의 예측 성능(선형 상관 계수)을 모든 케이스 별로 계산하였다.
계절내 시간 규모의 EASRA의 예측성을 분석하기 위해 예측 시작 후 3 pentad(10-14 lead day)를 집중적으로 분석하였다. 3 pentad에서 각 케이스의 예측 성능이 평균보다 1std. 이상인 케이스를 Good prediction case, -1std. 이하인 케이스를 Bad prediction case로 정의하였으며, 각 케이스 개수는 38개와 34개로 분류되었다. 또한 예측 성능에 따라 케이스들이 잘 분류되었음을 확인하였다.
Good prediction case의 주요 모드는 상층의 지위고도장에서 북대서양 중위도에서 인도와 동아시아로 로스비 파가 전파되며, 인도로 전파된 로스비 파에 의해 인도 북부에 Rossby wave source를 만든다. 이로 인해 인도에서 동아시아로 로스비 파가 전파되는 특징이 있다. 흥미로운 점은 Good prediction case의 주요 모드가 Circum-global Teleconnection (CGT) 패턴의 음의 위상과 매우 유사하다는 점이다. 하지만 인도에서 동아시아로 전파되는 로스비 파가 강수가 아닌 고기압성 순환에 의해 유발된다는 점이 다르다. 이는 인도를 포함하는 지역을 처방한 GFDL 건조 역학 모델 실험에 의해서도 잘 모의되었다. GloSea5 모형이 저위도에서 예측 성능이 높기 때문에 이 모드로 인해 발생하는 동아시아 강수가 예측이 잘되는 것이다.
반면, Bad prediction case의 주요 모드는 북대서양 중위도에서 동아시아로 직접적으로 전파되는 특징이 있다. 중위도의 복잡한 메커니즘으로 인해 GloSea5에서 이 모드를 잘 모의하지 못한다. 또한 북대서양의 중위도에서 나타나는 Rossby wave source의 예측 성능이 1 pentad 이후로 유의하지 않다. 이로 인해 GloSea5에서 로스비 파를 유지하지 못해 이 모드가 나타날 때 동아시아 강수를 모의하지 못하는 것이다.
결론적으로 본 연구를 통해 동아시아 강수의 예측 성능에 따른 주요 모드를 진단하였다. 두 주요모드는 예측 결과의 신뢰도를 예단하는 툴과 예측 모델의 성능 향상에 활용될 수 있다.
계절내 시간 규모의 EASRA의 예측성을 분석하기 위해 예측 시작 후 3 pentad(10-14 lead day)를 집중적으로 분석하였다. 3 pentad에서 각 케이스의 예측 성능이 평균보다 1std. 이상인 케이스를 Good prediction case, -1std. 이하인 케이스를 Bad prediction case로 정의하였으며, 각 케이스 개수는 38개와 34개로 분류되었다. 또한 예측 성능에 따라 케이스들이 잘 분류되었음을 확인하였다.
Good prediction case의 주요 모드는 상층의 지위고도장에서 북대서양 중위도에서 인도와 동아시아로 로스비 파가 전파되며, 인도로 전파된 로스비 파에 의해 인도 북부에 Rossby wave source를 만든다. 이로 인해 인도에서 동아시아로 로스비 파가 전파되는 특징이 있다. 흥미로운 점은 Good prediction case의 주요 모드가 Circum-global Teleconnection (CGT) 패턴의 음의 위상과 매우 유사하다는 점이다. 하지만 인도에서 동아시아로 전파되는 로스비 파가 강수가 아닌 고기압성 순환에 의해 유발된다는 점이 다르다. 이는 인도를 포함하는 지역을 처방한 GFDL 건조 역학 모델 실험에 의해서도 잘 모의되었다. GloSea5 모형이 저위도에서 예측 성능이 높기 때문에 이 모드로 인해 발생하는 동아시아 강수가 예측이 잘되는 것이다.
반면, Bad prediction case의 주요 모드는 북대서양 중위도에서 동아시아로 직접적으로 전파되는 특징이 있다. 중위도의 복잡한 메커니즘으로 인해 GloSea5에서 이 모드를 잘 모의하지 못한다. 또한 북대서양의 중위도에서 나타나는 Rossby wave source의 예측 성능이 1 pentad 이후로 유의하지 않다. 이로 인해 GloSea5에서 로스비 파를 유지하지 못해 이 모드가 나타날 때 동아시아 강수를 모의하지 못하는 것이다.
결론적으로 본 연구를 통해 동아시아 강수의 예측 성능에 따른 주요 모드를 진단하였다. 두 주요모드는 예측 결과의 신뢰도를 예단하는 툴과 예측 모델의 성능 향상에 활용될 수 있다.
목차
목차 ⅰList of Figures ⅱ(국문초록) ⅴ1. 서론 12. 자료와 방법 및 모델 5가. 자료 5나. GFDL 건조 역학 모델 실험 6 다. 선형 상관 분석 63. 결 과 8가. GloSea5의 EASRA 예측 성능에 따른 케이스 분류 8나. Good prediction case의 주요 모드 12다. Bad prediction case의 주요 모드 234. 요약 및 토의 28참고문헌 33Abstract 39
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