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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
정명일 (서울대학교) 손석우 (서울대학교) 최정 (서울대학교) 강현석 (국립기상과학원)
저널정보
한국기상학회 대기 대기 Vol.25 No.2
발행연도
2015.6
수록면
323 - 337 (15page)

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This study explores the 6-month lead prediction skill of several climate indices that influence on East Asian climate in the GloSea5 hindcast experiment. Such indices include Nino3.4, Indian Ocean Diploe (IOD), Arctic Oscillation (AO), various summer and winter Asian monsoon indices. The model’s prediction skill of these indices is evaluated by computing the anomaly correlation coefficient (ACC) and mean squared skill score (MSSS) for ensemble mean values over the period of 1996~2009. In general, climate indices that have low seasonal variability are predicted well. For example, in terms of ACC, Nino3.4 index is predicted well at least 6 months in advance. The IOD index is also well predicted in late summer and autumn. This contrasts with the prediction skill of AO index which shows essentially no skill beyond a few months except in February and August. Both summer and winter Asian monsoon indices are also poorly predicted. An exception is the Western North Pacific Monsoon (WNPM) index that exhibits a prediction skill up to 4- to 6-month lead time. However, when MSSS is considered, most climate indices, except Nino3.4 index, show a negligible prediction skill, indicating that conditional bias is significant in the model. These results are only weakly sensitive to the number of ensemble members.

목차

Abstract
1. 서론
2. 자료
3. 예측성 평가 방법
4. 지표 대기 온도(SAT)의 예측성
5. 해수면 온도(SST)의 예측성
6. 북극진동 및 몬순 지수의 예측성
7. 결론 및 토의
REFERENCES

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