대기 대순환을 결정하는 주요 인자로는 남북방향 온도 경도와, 지구 자전으로 인한 코리올리 힘이 있다. 남북방향 온도 경도에 따른 경압성 차이로 인한 대기 대순환의 변화는 지금까지 많이 연구되어 왔으나, 자전속도에 따른 대기 대순환의 반응은 크게 연구되어 오지 않았다. 때문에 본 연구에서는 현 지구보다 느리거나 빠른 자전속도 범위를 모두 포괄하여 이에 따른 해들리 순환과 제트의 변화를 확인하였다. 이 연구에서 우리는 지구의 자전속도가 빨라질수록 해들리 순환 경계와 제트의 위치가 적도에 가까워지고, 제트와 해들리 순환의 세기가 약해진다는 것을 발견하였다. 해들리 순환 경계와 제트의 위치는 자전속도가 매우 빠르거나 느린 경우를 제외하면 준선형적인 관계를 가졌다. 특히, 해들리 순환 경계는 자전속도가 현재보다 1/8에서 8배의 자전속도 범위에서 자전속도보다 그 제곱근에 더 잘 반비례하는 경향성을 보였다. 단, 이러한 자전속도에 따른 변화는 해들리 순환 세기와 제트의 세기에 대해서는 뚜렷하지 않았다. 이는 대기 대순 환의 위치 구조 변화는 지구 자전속도와 관련이 큰 반면, 세기의 변화는 자전속도로 설명되지 않음을 의미한다.

본 연구에서는 한국기상청의 장기예측시스템 현업모형인 GloSea5의 성층권 극소용돌이 강화사례에 대한 예측성 을 진단 및 검증하였다. 진단에 사용된 통계량은 이상상관계수(ACC, Anomaly Correlation Coefficient)와 평균제곱근 예측성(MSSS, Mean Squared Skill Score)으로, 1991-2010년간 발생한 14개 극소용돌이 강화사례에 대한 GloSea5의 예측성한계는 ACC를 기준으로 13.6일, MSSS를 기준으로 18.5일로 나타났다. 모형의 평균제곱오차(MSE, Mean Squared Error)의 각 성분을 정량적으로 비교분석한 결과, 예측성을 저하시키는 가장 큰 요인은 맴돌이(에디)오차로, 그 중 에디의 위상오차가 전체 예측오차의 큰 부분을 차지하는 것으로 나타났다. 또한 극소용돌이 현상이 수평적으로 큰 규모를 가지는 만큼 동서파수 1의 에디와 관련한 오차가 더 작은 규모의 에디에 비해 가장 크게 예측오차에 기여하는 것으로 나타났다. 한편, 분석한 사례들에 대하여 GloSea5의 대류권 순환에 대한 예측성은 성층권 예측성과는 큰 관련이 없는 것으로 나타났다. 이는 단순히 GloSea5 모형이 성층권-대류권 접합과정을 잘 모의하지 못하기 때문에 나타난 결과로 유추할 수 있다. 하지만, 극소용돌이 강화에 의한 영향에 비해 대류권에서 내부변동성의 절대적인 크기가 종종 크게 나 타난다는 점을 감안하면, 모형에서 성층권-대류권 접합을 잘 모의하고 있더라도 극소용돌이 강화 자체만의 영향이 뚜렷 하게 나타나지 않았을 가능성 또한 간과하면 안 될 것이다.

본 연구에서는 전구에 걸쳐 나타나는 대기의 일주기 및 반일주기 조석을 최신의 3시간 간격 재분석자료를 이용 하여 분석하였다. 선행연구들과는 달리 조석의 공간구조 및 계절성에 대한 분석이 표면으로부터 성층권에 걸쳐 수행되 었다. 대부분의 층에서 일주기 조석은 중위도 지역에서 강한 반면, 반일주기 조석은 열대 지역에서 지배적으로 나타난 다. 일주기 조석은 각 반구의 겨울철보다 여름철에 그 크기가 강하게 나타나는 강한 계절적 변동성을 보인다. 반면에 반일주기 조석은 계절적 변동성을 보이지 않는다. 반일주기 조석은 연직구조를 거의 가지지 않으나, 일주기 조석은 높 이에 따라 그 크기가 증가하는 뚜렷한 연직구조를 가진다. 특히 열대지역 일주기 조석은 표면과 자유 대류권, 상층 성 층권에서 거의 반대의 위상을 보인다. 그 크기 역시 고도에 따라 비선형적으로 변화하여 수증기, 오존, 중력파 그리고 태양복사에 영향을 받았을 가능성을 시사한다.

This study evaluates the quality of surface air temperature, relative humidity, and precipitation detection observed by 22 internet of thing (IoT)-based mini-weather stations in Seoul in 2020 summer. The automatic weather station (AWS) closest to each IoT-based station is used as reference. The IoT-based observations show surface air temperature and relative humidity are about 0.2-4.0°C higher and about -1--22% lower than the AWS observations, respectively. However, they exhibit temporal variability similar to the AWS observations on both diurnal and daily time scales, with daily correlations greater than 0.90 for temperature and 0.82 for relative humidity. Given these strong linear relationships, it show that temperature and relative humidity biases can be effectively corrected by applying a simple bias correction method. For IoT-based precipitation detection, we found that precipitation conductivity value (PCV) during precipitation events is well separated from that during non-precipitation events, providing a basis for distinguishing precipitation events from non-precipitation events. When the PCV threshold is set to 250 for precipitation detection, the highest critical success index and the bias score index close to one, suitable for operational precipitation detection, are obtained. These results demonstrate that IoT-based mini-weather stations can successfully measure surface air temperature, relative humidity, and precipitation detection with appropriate bias corrections.