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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
우성호 (극지연구소) 정지훈 (스웨덴 예테보리대학교) 김백민 (극지연구소) 김성중 (서울대학교)
저널정보
한국기상학회 대기 대기 Vol.22 No.1
발행연도
2012.3
수록면
117 - 128 (12page)

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Does snow depth initialization have a quantitative impact on sub-seasonal to seasonal prediction skill? To answer this question, a snow depth initialization technique for seasonal forecast system has been implemented and the impact of the initialization on the seasonal forecast of surface air tempreature during the wintertime is examined. Since the snow depth observation can not be directly used in the model simulation due to the large systematic bias and much smaller model variability, an anomaly resacling method to the snow depth initialization is applied. Snow depth in the model is initialized by adding a rescaled snow depth observation anomaly to the model snow depth climatology. A suite of seasonal forecast is performed for each year in recent 12 years (1999-2010) with and without the snow depth initialization to evaluate the performance of the developed technique. The results show that the seasonal forecast of surface air temperature over East Asian region sensitively depends on the initial snow depth anomaly over the region. However, the sensitivity shows large differences for different timing of the initialization and forecast lead time. Especially, the snow depth anomaly initialized in the late winter (Mar. 1) is the most effective in modulating the surface air temperature anomaly after one month. The real predictability gained by the snow depth initialization is also examined from the comparison with observation. The gain of the real predictability os generally small except for the forecasting experiment in the early winter (Nov. 1), which shows some skillful forecasts. Implications of these results and future directions for further development are discussed.

목차

Abstract

1. 서론

2. 자료 및 방법

3. 관측 눈깊이 자료의 특성

4. 기후모델의 눈깊이 편향과 변동성

5. 눈깊이 초기화를 이용한 동아시아 겨울철 지표면 기온의 계절예측

6. 결론 및 토의

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