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Lee, Myong-In
Climate-Environment Modeling Lab
Research Interests
  • Climate Change, Seasonal Prediction, Extreme Weather, Aerosol


고해상도 기후모델의 태풍 모의 성능 검증 및 미래 변화 예측

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고해상도 기후모델의 태풍 모의 성능 검증 및 미래 변화 예측
Lee, Myong-In
High-Resolution; Climate Model; Typhoon; Ensemble Seasonal Prediction; MERRA
Issue Date
전 지구적으로 막대한 재난 및 사회 경제적 피해를 주는 태풍의 발생 기작, 강도 및 이동 경로에 대한 과학적 이해는 선행 연구들에 의해 많은 진전이 있었으나, 계절을 선행한 태풍의 발생 빈도 및 이동경로에 대한 예측 기법은 아직까지 통계적인 예측 법에 주로 의존하고 있으며, 수치모델에 의한 역학적 예측 시스템은 아직까지 예측성능이 낮고 초기적인 개발 단계에 있는 실정이다. 최근 슈퍼 컴퓨터의 비약적인 성능 향상으로 인하여 전지구 기후모델의 수평 격자간격을 10-50 km 이내의 고해상도로 증가시킨 후 태풍을 명시적으로 모의하고, 이에 기반하여 역학적 예보 시스템을 구축할 수 있는 기술이 개발 중에 있다. 본 연구과제는 고해상도 전지구 기후모델을 이용하여 현재 기후에 대한 태풍 모의 능력을 검증하고, 이를 바탕으로 기후변화에 따른 미래 태풍 활동의 변화를 예측할 수 있는 정교한 예측시스템을 구축하는 것을 궁극적인 목적으로 하였다. 본 연구에서는 이를 위하여 태풍 탐지 기법을 개발하고, 그에 따라 관측 자료 및 기후 재분석 자료에서 나타나는 태풍 및 열대 저기압의 기후평균적인 변동 특성을 상호 비교하였다. 또한 전지구 모델의 현재 기후조건에 대한 앙상블 계절 예측 실험을 통하여, 태풍 모의 능력 및 계절 예측 가능성을 검증하였다. The scientific understanding of the genesis mechanism, track and intensity of tropical storms are being continuously improved for the past years. However, the seasonal prediction of the tropical storm activity with a couple of months lead time still relies mostly on statistical methods, which are basically based on the past history of observed tropical storms. Future climate is expected to be quite different from the present, and the dynamical prediction method is required in this regard for improving the prediction accuracy under this changing climate and for projecting the future change. The dynamical prediction system based on global climate models (GCMs) are now being developed by a couple of world-leading research centers. Improved supercomputing resource makes it possible to increase the spatial resolution of GCMs drastically up to 10-50 km for resolving tropical storms explicitly. The purpose of this research is to validate the simulation capability of tropical storms by the state-of-the-art global climate model with high horizontal resolution. The hurricane detection algorithm is developed for tracking the tropical storms simulated by the model. This algorithm is applied to the National Aeronautics and Space Administration (NASA)'s Modern Era Retrospective-Analysis for Reserch and Applications (MERRA) climate reanalysis and the ensemble seasonal prediction simulations. As the detection algorithm is quite sensitive to the threshold values used to define modeled tropical storms, the threshold values are optimized by matching the International Best Track Archive for Climate Stewardship (IBTrACS) observations and the MERRA reanalysis. Based on long-term records from observations and simulations, climatological-mean statistics of the genesis location, path, and intensity of tropical storms are specifically focused. Overall, the performance of the dynamical prediction system looks realistic in terms of resolving the major developing regions, preferred tracks, and their interannual variation. The results highlight that the sea surface temperature (SST) prescribed in the model is mainly responsible for the interannual variation of tropical storm activity. Evaluations of the dynamical prediction with the forecasted SST are remained for a further study.
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