이 연구에서는 1979년부터 2004년까지 25년 동안에 극 진동의 강도가 한반도 겨울 한파에 미치는 영향을 대기순환과 열원을 분석하여 조사하였다. 북극 진동이 강할 때 한파의 발생 횟수는 약할 때 보다 약 14.3% 더 발생하는 것으로 나타났다. 월 발생 횟수에서도 양의 AO에서 1.05회/월, 음의 AO에서 1.33회/월로 나타나서 북극 진동이 강할 때가 약할 때 보다 약 26.6% 더 많았다. 이것은 북극 진동이 강한 특정 달에 한파가 자주 발생한다는 것을 의미한다. 또한 북극 진동이 강할 때가 약할 때보다 0.6˚C 더 낮은 기온을 보였다. 북극 진동의 강약에 따른 열원의 차이를 고찰한 결과, 북극 진동이 강해졌을 때 한반도 주변의 기온은 이류항에 의한 냉각이 강화되어 더 낮아지지만, 열원항에 의한 상쇄 효과에 의해 기온 하강을 억제하는 것으로 나타났다. 그 결과 대기 순환의 유의한 차이에도 불구하고 음의 AO와양의 AO 사이에 기온 차이는 평균적으로 0.6˚C로 작게 나타난다.

본 연구에서는 충청남도 공주시에 위치한 공주대학교 자연과학대학 옥상에 설치된 분광복사측정기의 일종인 스카이라디오미터(Sky-radiometer)로 측정된 직달 및 산란 일사량을 이용하여 간접적으로 공주지역의 에어로솔의 광학적 특성을 분석하였다. 분석기간은 2004년 1월부터 12월까지이며 에어로솔의 광학적 특성의 분석에 활용된 알고리즘은 Skyrad.pack.3(Nakajima et al., 1996)이다. 주요 분석요소는 에어로슬의 광학두께(AOT), 단일 산란알베도(SSA), 옹스트롬 지수α 및 에어로솔의 크기별 분포이며 분석결과의 질을 높이기 위하여 초기 관측 자료의 품질검사를 수행하였다. 공주지역의 연평균 AOT, α 및 SSA는 각각 0.46, 1.14, 그리고 0.91이며 계절 및 기상현상에 따라 큰 시간변동을 보이고 있다. 크기별 입자분포에서는 미세입자와 조대입자에서 최대치가 나타나는 쌍봉(bi-modal) 형태를 보이고 있으며 황사(Asian dust) 기간인 봄에는 조대입자의 총 부피가 크게 증가하고 여름에는 반대로 미세입자의 부피가 증가하는 계절변동을 보이고 있다. 이러한 현상은 봄철동안에 AOT와 SSA가 각각 크게 증가하고 감소하는 점에서도 확인되고 있다. 또한 공주지역의 에어로솔의 광학적 특성은 계절에 따라서 변화가 크게 나타나고 있으나 풍향의 영향은 거의 받지 않는 것으로 나타나고 있다.

이 연구에서는 1979년부터 1999년까지 21년 동안에 한반도 겨울철 한파와 관련된 대기 순환 및 열원(Q1)의 분포 특성을 조사하였다. 한파 발생 빈도는 1년간 약 1개로 나타났으며, 1989년을 중심으로 전반기에 전체의 60%가 발생하였다. 한파 발생 동안 하층의 대기 순환 패턴은 평년에 비해 서고동저형의 기압 패턴이 더 뚜렷하며, 상층에서도 한반도에 기압골의 영향이 더 강하게 나타난다. 한파가 발생하는 동안에 한반도 부근의 기온 하강 패턴은 바이칼호 부근의 기온 패턴과 반대로 나타나며, 기온의 연직 구조에서도 400 hPa을 기준으로 하층과 상층의 기온 편차는 반대로 나타난다. 열원에 대한 분석은 한파 발생 시 한랭 이류에 의한 냉각은 하강 운동에 의한 단열 승온에 의해 균형을 이룬다는 것을 보여주는데, 이것은 한랭 핵의 이동이 열흡수원의 이동 경로와 연관되어 있음을 나타낸다. 따라서 한파의 유지 기작을 이해하고 한파를 예측하기 위해서는 열원 그리고 열흡수원의 이동 기작이 밝혀져야 할 것이다.

이 연구는 최근 30년 동안 21개 지상관측소 일강수량 자료를 사용하여 한반도의 강수일수 및 강수강도의 지역성 및 계절성을 조사하였다. 일강수량 80 mm를 기준으로 다우와 소우로 나누어 그 특성을 조사하였으며, 강수일수 및 강도의 일차 선형경향도 함께 연구하였다. 호남 지방에서 소우에 의한 강수일수는 모든 계절에서 다른 지역에 비해 많으며, 특히 가을과 겨울철의 기여도가 상대적으로 컸다. 그러나 다우에 의한 강수일수는 대구를 중심으로 한 영남 지역에서 매우 적은 것으로 나타났다. 남해안 지방에서 강수량은 많고 강수일수가 적어 강수강도가 모든 계절에서 가장 크게 나타났으며, 연강수량에 대한 기여도는 다우와 소우 모두 다른 지역에 비해 크게 나타났다. 최근 30년간 대부분 지역에서 연강수량은 증가하는 선형경향을 보였는데, 대부분 다우에 의한 영향으로 나타났다. 한반도의 연 강수일수는 전반적으로 감소하는 선형경향을 보이지만, 다우에 의한 연 강수일수는 증가하는 선형경향을 보였다. 특히 충청과 경기지방에서 강수강도의 선형경향이 유의한 지역이 다수 발견되었는데, 이는 이 지역이 집중호우에 대한 위험도가 적지 않은 지역임을 말해주는 것이다.

해수면 온도에 대한 구름복사 강제력의 지역 의존도가 조사되었다. 이 조사는 경년 변동과 계절 시간규모에 대해서 각각 조사되었다. 적도 동태평양에서 경년 변동의 경우 해수면 온도가 1˚C 증가할 때 순 구름복사 강제력은 약 3Wm-2가 증가하였으며, 계절변동이 포함된 경우 약 3.5Wm-2가 증가하는 것으로 나타났다. 반면 열대 해양전체에서 경년 변동의 경우 해수면 온도가 1˚C 증가할 때 순 구름복사 강제력은 1.5Wm-2 감소하였으나, 계절변동이 포함된 경우 약 2.9Wm-2로 증가하였다. 따라서 해수면 온도에 대한 구름복사 강제력의 의존도는 적도 동태평양에서 열대 해양으로 넓어질수록 경년 변동에 의해 영향에서 계절변동에 의한 영향이 더 지배적으로 작용한다. 계절 변동이 포함된 경우 해역에 관계없이 해수면온도가 1˚C 증가할 때, 순 구름복사 강제력은 약 2∼3Wm-2 증가하였다. 이러한 결과는 해수면 온도의 경년 변동이 뚜렷한 적도 동태평양에서는 경년 변동에 의한 구름복사 강제력이 대기를 가열하는 반면, 열대 해양 전체에서는 계절변동에 의한 구름복사 강제력이 대기를 가열한다는 것을 의미한다.

경험적 직교함수(EOF)분석법과 다중회귀법에 기초하여 지연상관된 광역규모 예측인자로부터 3개월 이전에 계절 강수량을 예측할 수 있는 슈퍼앙상블 모델이 개발되었다. 이 모델의 예측성이 교차검증법에 의해 평가되었다. 관측값과 예측값사이의 상관계수는 봄철에 0.73, 여름철에 0.61, 가을철에 0.69, 겨울철에 0.75로 나타났다. 이러한 값은 유의수준 α=0.00에서 유의한 값이다. 수퍼 앙상블 방법의 범주형 예측성이 3개 범주로 나누어진 사례에 대해서 평가되었다. 3개 범주는 계절 누적강수량의 상위 33.3%를 과우해, 하위 33.3%를 소우해, 그 나머지를 평년해로 구분하였다. 범주형 예측의 적중률은 계절에 따라 42%에서 74%로 나타났다.

이 연구에서는 극궤도 기상위성인 NOAA/AVHRR 시계열 자료를 이용하여 한반도의 지면 피복을 분류하였다. 일주기 기상위성자료로부터 구름이 없는 상태의 지면상태 자료를 획득하기 위하여 10일 간격 최대치 합성법 자료를 작성하였으며 27개의 10일주기 식생지수 자료들(겨울철 12, 1, 2월 자료 9개 제외)로부터 4개의 식생 계절성 자료를 작성하였다. 또한 위성자료로부터 분석한 연 최고 및 연평균 지면온도, 그리고 지형고도 자료를 이용하였다. 각 지면 피복에 대한 특성 자료 수집이 어렵기 때문에 여기서는 2단계 무감독 분류법을 이용하였다. 즉, 초기 입력자료는 신경망 기법의 일종인 SOFM을 이용하여 군집화한 다음 결정나무를 이용하여 각 군집을 분류하였다. 최종 분류 결과는 식생지수의 시계열과 지상 자료로 검증한 결과 대도시, 농지, 낙엽수림 및 상록수림 등 우리 나라의 지면 피복을 개략적으로 잘나타내고 있는 것으로 판단된다.

This study analyzed how the impacts of major teleconnection patterns on December mean temperature in Korea have been changed during the period before and after the regime shift of 1986 for the last 61 years from 1958 to 2018. During the period before the regime shift, the teleconnection patterns originating from the North Atlantic mainly affected the temperature variability in Korea, but its influence almost disappeared after the regime shift. On the other hand, the Arctic Oscillation (AO) and warm Arctic and cold Eurasia (WACE) patterns played a more important role in the temperature variability in Korea after the regime shift. Regression analysis showed that the AO could explain about 12% of the total temperature variability before the regime shift, but about 22% after the regime shift. WACE pattern also explained about 4% before the regime shift, but after the regime shift, the importance increased by about 4.5 times to 18%. On the other hand, East Atlantic pattern (EA) and North Atlantic Oscillation (NAO), which are east-west teleconnection patterns, explained 27% and 11%, respectively, before the regime shift, but had little influence within 3% after the regime shift. This means that the influence of east-west teleconnection patterns disappeared after the regime shift, and teleconnection patterns by the Arctic Circle became more important.

This paper has presented not only the spatial coverage change of climate extreme events in summer and winter seasons during the period of 2000-2017, but also their future projections in 2021-2100, South Korea through analysis of a Combined Climate Extreme Index (CCEI). The CCEI quantifies the spatial coverage of climate extreme events based on a set of five indicators. MK (Modified Korean)-PRISM (Parameter-elevation Regression on Independent Slopes Model)v1.2 (1×1km) and RCP scenario data (1×1km) were applied to CCEI. Results indicated that in average, 21.7% of the areas in the summer and 23.6% in the winter experienced climate extremes from 2000 to 2017 regardless of types of climate extreme events in South Korea. The summer of 2003 and 2009 was relatively cool and humid, while the summer of 2014 and 2015 was cool and dry and the summer of 2016 was warm and dry. The extreme events with much above normal maximum and minimum temperature during the study period were detected but not much below normal maximum and minimum temperature after 2015. For RCP2.6 and RCP8.5 scenarios, there were statistically significant trends with spatial coverage expansion of climate extreme events in the future. It might be concluded that climate extreme events in the summer and winter seasons were affected simultaneously by two or more indicators than a single indicator in South Korea.

In this study, a high-resolution daily data set of surface weather were obtained from PRIDE(PRISMbased Dynamic downscaling Error correction) model for the period of 2000 to 2017 over South Korea. The simulation data of five RCM(Regional Climate Model) were also used which are forced by the CMIP6 participating model UK-ESM as the boundary condition under historical period (2000-2014) and SSP 5-8.5 period (2015- 2017). Here we compared the RCM data and the PRIDE data with MK-PRISM data in terms of ensemble mean and ensemble spread. Results show that the PRIDE model effectively eliminates systematic error in the RCM up to 63.0% for daily average temperature, 72.2% for daily maximum temperature, 68.2% for daily minimum temperature, and 28.7% for daily precipitation when evaluated from the RMSE perspective. Overall, the ensemble spread of the PRIDE model is significantly decreased from 1.46°C to 0.36°C for daily temperature and from 2.0 mm/day to 0.72 mm/day for daily precipitation compared to the RCM ensemble spread, indicating that the largest systematic error of the RCMs is effectively removed in the PRIDE model.

The Korean Peninsula has experienced regime shift (RS) in winter temperature since the mid-1980s. After the RS, monthly mean temperature significantly increased by 1.05°C in December with 95% confidence level, 1.36°C in January with 99% confidence level, and 1.60°C in February with 99% confidence level, respectively. Interestingly there is no RS in warm winter with 95% confidence level while there is a clear RS in cold winter with 99% confidence level, especially in December and January (DJ), indicating that the RS of winter temperature is mainly due to an abrupt temperature shift in December and January after the RS. Composite analysis suggests that abrupt shift in January after the RS is related to the reduction in sea level pressure (SLP) between Siberian high and Aleutian low, leading to anomalous southerly. However, abrupt shift in December is closely related to the propagation of Rossby wave spanning from the weakening of Ural high to negative anomaly over the North Pacific via high pressure anomaly over the Korean Peninsula, leading to adiabatic heating. Wave activity flux analysis suggests that the abrupt shift of DJ and the associated high pressure anomaly over the Korean Peninsula is induced by the propagation of Rossby wave spanning from North Atlantic Ocean to the Korean Peninsula via the Arctic, especially in cold winter.

In this study, we produced grid climate data sets of 1km×1km and 5km×5km horizontal resolutions based on MK (Modified Korean)-PRISM (Parameter-elevation Regressions on Independent Slopes Model), a statistical downscaling method that can estimate grid data of horizontal high-resolution using observational station data in Korea. To compare the MK-PRISM performance according to resolution, RMSEs of 1km resolution data and 5km resolution data were calculated and analyzed. The RMSEs of the two data sets were similar, but the results classified according to the elevation were different. The 1km high resolution estimated data was shown to better reflect the impact of the terrain for the daily mean temperature and daily maximum temperature, whereas the difference between the two data sets for daily minimum temperature was not statistically significant at each elevation. Furthermore, we also divided the temperature data into 9-classes based on the observed temperatures, and then compared the estimated performance of the two data sets according to elevation. For the low temperature group, performance of the 1km resolution data at high elevations outperformed that of the 5km resolution data, regardless of the season.

This paper has identified detailed climate types and their geographical extents in the Republic of Korea using MK (Modified Korean)-PRISM (Parameter-elevation Regression on Independent Slopes Model) 1×1km high-resolution grid climate data and Trewartha climate classification. When considering 60 ASOS (The Automated Synoptic Observing Systems) stations, only four climate types were identified over South Korea. Three climate types, Dca (52%), Doa (28%) and Cfa (18%), were prevalent while Dcb type was only located at Daegwallyeong. When based on a high-resolution grid climate data, six climate types were identified including Dob and E types which were not detected with ASOS stations. High-resolution grid climate data reflected better and detailed geographical characteristics. Areas occupied by Cfa climate types were located along the narrow southern and Jeju coastal areas, dedicating only 6.9% of South Korea. Trewartha climate classification was also applied to 1km×1km RCP scenarios. The most distinct feature of future climate changes based on RCPs was a larger expansion of Cfa and Doa types with a drastic reduction of Dca and Dcb, indicating that a warmer and wetter climate would be prevalent over South Korea in the latter period of this century. Even for RCP2.6, all the coastal areas, some of Seoul metropolitan area, a large part of Daegu and Gwangju metropolitan areas would be classified as Cfa. For RCP8.5, 51.5% of South Korea would be occupied by the Cfas and 25.1% by the Doas, leaving only 23.2% of Dcas.

In this study we evaluated the performance of the PRIDE (PRISM based Dynamic downscaling Error correction) model version 2.0 to provide user groups with model performance for daily temperature and daily precipitation using 54 observation station data and Regional Climate Model (RCM) HadGEM3- RA data for 30 years from 1981 to 2010. As a result of the verification of the independent period, the PRIDE model was found to effectively correct the systematic error of the RCM. This was because the PRIDE model basically calculated seasonal cycle of daily time scale using observational grid data produced based on PRISM (Parameter-elevation Relationships on Independent Slopes Model) and used PRISM to replace seasonal cycle of the RCM. As a result of the verification by quantitative measures, the temperature simulated by the PRIDE model showed a 56% to 80% reduction in the systematic error of the RCM on average. The precipitation simulated by the PRIDE model showed a reduction of the systematic error of the RCM by about 41%. The PRIDE model reproduced the bi-modal peak of summer precipitation, but RCM did not simulate well. As a result of analyzing the histogram, the PRIDE model was found to improve the temperature characteristics of the RCM, which simulated less frequently than the observations, at a high temperature interval. The rainfall simulated by the PRIDE model reduced the error of the number of days of precipitation simulated by the RCM by about 43% and also reduced the error by about 46% in light precipitation days.

We developed the Parameter-elevation Regressions on Independent Slopes Model(PRISM)-based Dynamical downscaling Error correction(PRIDE)-Wind speed(WS) model version 3.0 to produce highresolution( 1km) grid data at a monthly time scale by using observation and Regional Climate Model(RCM) wind speed data. We consequently produced monthly wind speed grid data during the observation period(2000~2014) and the future period(2021~2100) for Representative Concentration Pathway(RCP) 2 type scenarios by using the PRIDE-WS model. The PRIDE-WS model is constructed by combining the MK(Modified Korean)-PRISM-Wind, the RCM anomaly and Cumulative Density Function(CDF) fitting, basically based on Kim et al.(2016)’s algorithm applied for daily precipitation. The upper level wind(80m altitude) was estimated by Deacon equation using surface wind speed that was produced by the PRIDE-WS model. The results show that the wind speed at the upper level generally increased during the summer season while it decreased during the spring, autumn and winter seasons.

This study has calculated the change of wind speed according to the features of land surface roughness using the surface wind data provided by the Korean peninsula data of HadGEM3-RA and has analyzed the characteristics of the future upper wind over South Korea driven by several climate change scenarios. The simulation found that the more the time passes, the more the wind speed increases in the previous time period of upper wind and annual average wind speed time series analysis of three kinds of Representative Concentration Pathways (RCP). The wind speed of all three kinds of RCP increased in the summer and winter but decreased in the spring and fall in the analysis of seasonal time series and spatial distribution. The wind speed would be expected to increase in most months except April and November in the analysis of the monthly mean maximum wind speed. The histogram analysis shows the mean wind speed of upper wind over 3m/s. As the time passes, the wind speed increases more than in the past. Certain areas such as the areas under the urbanization development would be anticipated to raise the wind speed throughout all months.

In this study, we developed IS-HYPS(Independent Slopes Hypsometric) method in order to complement the weakness of existing MK-PRISM (Modified Korean-Parameter-elevation Regressions an Independent Slopes Model) version 1.1, and verified the IS-HYPS by applying the method to daily temperature data for recent 11 years from 2000 to 2010. Analysis Results show that IS-HYPS method is nicely applicable in regions where elevation of target grid is high and elevation of surrounding stations are not distributed evenly. Verification results also show that RMSE (Root Mean Square Error) of IS-HYPS method is about 20 % smaller than that of MK-PRISM 1.1 (0.44°C for daily mean temperature, 0.47°C for daily maximum temperature, and 0.58°C for daily minimum temperature) and have a trend to estimate temperature lower than MK-PRISM 1.1. The favorable condition to apply the method found to be the regions where the difference in standard deviation of elevation of observation stations is larger than 70m between with and without target grid inside the searching range of radius, indicating that MK-PRISM version 2.0 can produce temperature grid data reasonably well by applying the IS-HYPS selectively to the best condition.

In this study we have produced daily maximum temperature, daily mean temperature, daily minimum, and daily precipitation data with 1 km horizontal resolution in daily time scale for 10 years from 2001 to 2010 using MK(Modified Korean)-PRISM(Parameter-elevation Regressions an Independent Slopes Model). Using the data produced in this study, we have investigated topographic effect and data histogram, and we have verified MK-PRISM using cross validation and grid point validation. Daily temperature and precipitation estimated by MK-PRISM have topographic effect which shows an decrease of daily mean temperature and an increase of daily precipitation at higher altitude. Histogram analysis result for daily mean temperature shows the distribution shift toward colder temperature due to temperature lapse rate with altitude at mountain area compared to observed daily mean temperature. On the other hand, no precipitation and light rain less than 1mm per day occur less frequently than observation due to rain shadow effect, while precipitation over 1mm per day occur more frequently than observation due to topographic effect.

이 연구에서는 약 12km 해상도의 관측값을 이용하여 1km 해상도의 격자자료를 추정할 수 있는 MK(Modified Korean)-PRISM(Parameter-elevation Regressions an Independent Slopes Model)을 개발하였다. 이 방법은 추정하고자 하는 격자점과 영향반경 안에 있는 여러 관측지점사이에 고도, 사면방향, 해양도 해양효과를 해안선과의 거리, 해발고도를 고려하여 지수화 한 수치, 거리의 유사성을 기초하여 가중치를 부여하는 방식으로 모든 격자점의 값을 독립적으로 결정하는 방법이다. 이 연구에서는 이 방법을 이용하여 2000년부터 2010년까지의 일별 기온(일최고, 일평균, 일최저)과 강수량 격자 자료를 생산하였으며, 앞으로 이 자료는 기후변화의 영향, 적응, 취약성 평가에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.