기후변화와 자연 기후 변동성의 상관성 분석 연구

연구과제명 대형과제명 기후변화와 자연적 기후변동성 간의 상관관계 분석 연구. 한글 기후변화, 기후모델링, 물리적 매개변수화, 자연변이, 기후예측. 기후변화와 자연적 기후변동성의 상관관계에 관한 연구.

기후변화 및 변동성 연구를 위해 KIOST 결합모델과 데이터 동화 시스템이 개발되었습니다. 데이터 분석 및 모델링을 통해 기후 변화 및 변동성 메커니즘을 조사하고 상호 관계를 식별합니다. 연구자 지위 향상 및 기후변화 연구 활성화를 위한 한국해양과학기술원 자체 결속모델 개발

기후변화 및 변동성 연구를 위한 KORDI 노드 모델 및 데이터 동화 시스템 개발 데이터 분석 및 모델링을 통해 기후 변화 및 변동성 메커니즘을 조사하고 상호 관계를 식별합니다. 기존 통합 기후 모델은 저해상도 모델인 경향이 있으며 해양 변동성을 현실적으로 시뮬레이션할 수 없습니다.

이는 현재 MOM4-SIS 결합 해양-해빙 모델이 겨울철 북반구 기후 값보다 더 넓은 지역에 걸쳐 해빙 분포를 시뮬레이션한다는 것을 의미합니다.

Table 1.1 The heat flux at the Top of Atmosphere and global temperature with the observation, CM2.1, KIOST1.0, and KIOST1.1 model

기후 모형을 위한 자료동화 기법 적용

관찰의 오류는 두 가지 방식으로 이해됩니다. 따라서 본 연구에서는 수심에 따른 바다의 변화를 고려하여 관측오차를 계산하였다. 이렇게 불러온 데이터는 데이터 동화 모듈에서 시간에 맞춰 oda 모듈에 입력됩니다.

이때 input.nml에 지정된 데이터 동화 모듈을 선택하여 모델과의 동화를 수행합니다. DEnKF, EnOI, OI는 데이터 동화 모듈에서 선택하여 적용할 수 있으며, input.nml에서 선택할 수 있습니다. 데이터 동화 모듈에서 얻은 분석 필드는 모델의 계산 영역으로 반환되며, 이를 초기 조건으로 하여 모델이 실행됩니다.

이 방법을 사용하면 천수역 밖의 해역에서의 조류 속도가 작습니다. 하부 경계층에서의 혼합은 과소평가됩니다. 따라서 본 연구에서는 내부 해일의 혼합효과를 매개변수화하여 기후예측 시뮬레이터에 적용하고, 기후모의 성능을 평가하였다.

본 연구에서는 CM2.1에서 내부 조석파에 의한 해양 혼합 효과를 시뮬레이션하여 기후 시뮬레이션 성능의 민감도를 테스트했습니다. 쿠로시오해의 수온 감소는 북태평양 중위도 지역의 수온 감소에 영향을 미친 것으로 보인다. 또한 내부 해일에 의한 수직 혼합은 적도 동태평양과 태평양 고위도 지역의 수온을 증가시키는 것으로 나타났습니다.

중위도 태평양의 쿠로시오 지역에서는 PDO로 알려진 온도 변동성과 적도 태평양에서는 ENSO로 알려진 온도 변동성이 지배적입니다. 쿠로시오파괴점에서의 변동성이 크게 감소한 것을 확인할 수 있으며, 특히 적도태평양의 수온 변동성은 약 0.3℃ 정도 감소한 것을 확인할 수 있다. 공간구조에서는 두 실험의 차이가 뚜렷하지 않았으나 변동성은 다소 감소하였다.

Fig. 2.1. Flow chart of the Ensemble Kalman Filter System

기후변화연구

Koroshio Extension은 고해상도 모델의 미래 기후를 위해 강화되었습니다. 극성 증폭에서 광물 먼지 에어로졸의 역할. 먼지 에어로졸에 기인하는 표면 방사선(RF)은 일시적인 모델링 연구에서 조사되었습니다.

본 연구에서는 모델의 일부 정보를 사용하여 먼지 농도 변화를 제한하는 관측치를 사용하여 임시 및 LGM 동안 대기 먼지 부하를 추정하는 대체 방법을 제시합니다. CCSM 및 MIROC 증착 데이터를 기반으로 한 표면 먼지 농도의 재구성은 그림 1 및 2에서 각 모델의 표면 농도와 비교됩니다. 1. 최대값과 최소값은 재구성 및 모델 전체에서 유사했습니다.

그러나 먼지 부하는 재구성에서 더 구역적으로 분포된 것으로 보입니다. 더 높은 먼지 부하로 인해 재구성의 RF는 해당 모델보다 높은 경향이 있습니다. 먼지 농도와 RF의 가장 큰 상대적 변화는 고위도에서 발생합니다.

고위도에서 기후변화에 대한 불균형한 반응은 먼지 부하에 국한되지 않고 온도 반응의 한 측면이기도 하다. 이 효과의 메커니즘은 불분명하며 기후 모델은 LGM19의 극지방 온도 증폭을 계속 과소 평가합니다. 온도와 마찬가지로 저위도의 배경 먼지 부하는 예측된 전구 평균 변화와 잘 일치합니다.

그러나 극지방의 먼지 퇴적 변화는 지구 평균보다 한 자릿수 더 큽니다. 현재 조건에서는 극지방의 낮은 먼지 농도로 인해 그린란드와 남극 대륙의 표면 RF 값이 낮아집니다. 따라서 대기 먼지 에어로졸은 LGM 동안 극지 냉각 강화에 긍정적인 강화제 역할을했을 수 있습니다.

우리의 연구 결과는 LGM 동안 대기 먼지 에어로졸의 복사 영향이 특히 극지방에서 과소평가되었을 수 있음을 시사합니다. CMIP5 모델의 엘니뇨 주기성에 대한 비정규성 분석.

Figure 3.1. Power spectra of Nino3.4 SSTA in CMIP3 coupled GCMs.