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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김지영 (국립기상과학원) 박연희 (국립기상과학원) 지희숙 (국립기상과학원) 현유경 (국립기상과학원) 이조한 (국립기상과학원)
저널정보
한국기상학회 대기 대기 Vol.32 No.4
발행연도
2022.12
수록면
367 - 379 (13page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2022

기상청 기후예측시스템(GloSea6) 과거기후 예측장의 앙상블 확대와 초기시간 변화에 따른 예측 특성 분석
김지영 ,  박연희 ,  지희숙 외 2명 대기 2022.12 학술저널
기상청 기후예측시스템 (Glosea6) 과거기후장 앙상블 확대와 초기날짜 선정에 따른 예측 특성 분석
김지영 ,  지희숙 ,  이조한 외 1명 한국기상학회 학술대회 논문집 2022.10 학술대회자료

초록· 키워드

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In this paper, the evaluation of the performance of Korea Meteorological Administratio (KMA) Global Seasonal forecasting system version 6 (GloSea6) is presented by assessing the effects of larger ensemble size and carrying out the test using different initial conditions for hindcast in sub-seasonal to seasonal scales. The number of ensemble members increases from 3 to 7. The Ratio of Predictable Components (RPC) approaches the appropriate signal magnitude with increase of ensemble size. The improvement of annual variability is shown for all basic variables mainly in mid-high latitude. Over the East Asia region, there are enhancements especially in 500 h㎩ geopotential height and 850 h㎩ wind fields. It reveals possibility to improve the performance of East Asian monsoon. Also, the reliability tends to become better as the ensemble size increases in summer than winter. To assess the effects of using different initial conditions, the area-mean values of normalized bias and correlation coefficients are compared for each basic variable for hindcast according to the four initial dates. The results have better performance when the initial date closest to the forecasting time is used in summer. On the seasonal scale, it is better to use four initial dates, where the maximum size of the ensemble increases to 672, mainly in winter. As the use of larger ensemble size, therefore, it is most efficient to use two initial dates for 60-days prediction and four initial dates for 6-months prediction, similar to the current Time-Lagged ensemble method.
#Climate prediction system #GloSea6 #Seasonal forecasting #Ensemble size

목차

Abstract
1. 서론
2. 자료 및 분석 방법
3. 결과
4. 요약 및 토의
REFERENCES

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