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저자정보
서은교 (울산과학기술원) 이명인 (울산과학기술원) 정지훈 (전남대학교) 강현석 (국립기상과학원) 원덕진 (기상청)
저널정보
한국기상학회 대기 대기 Vol.26 No.1
발행연도
2016.3
수록면
35 - 45 (11page)

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Initialization of the global seasonal forecast system is as much important as the quality of the embedded climate model for the climate prediction in sub-seasonal time scale. Recent studies have emphasized the important role of soil moisture initialization, suggesting a significant increase in the prediction skill particularly in the mid-latitude land area where the influence of sea surface temperature in the tropics is less crucial and the potential predictability is supplemented by land-atmosphere interaction. This study developed a new soil moisture initialization method applicable to the KMA operational seasonal forecasting system. The method includes first the long-term integration of the offline land surface model driven by observed atmospheric forcing and precipitation. This soil moisture reanalysis is given for the initial state in the ensemble seasonal forecasts through a simple anomaly initialization technique to avoid the simulation drift caused by the systematic model bias. To evaluate the impact of the soil moisture initialization, two sets of long-term, 10-member ensemble experiment runs have been conducted for 1996~2009. As a result, the soil moisture initialization improves the prediction skill of surface air temperature significantly at the zero to one month forecast lead (up to ~60 days forecast lead), although the skill increase in precipitation is less significant. This study suggests that improvements of the prediction in the sub-seasonal timescale require the improvement in the quality of initial data as well as the adequate treatment of the model systematic bias.
#Seasonal forecast system #soil moisture initialization #land-atmosphere interaction #anomaly initialization

목차

Abstract
1. 서론
2. 연구방법
3. 결과
4. 요약 및 결론
REFERENCES

참고문헌 (32)

참고문헌 신청
Best, M. J., and Coauthors, 2011: The Joint UK Land Environment Simulator (JULES), model description - Part 1: Energy and water fluxes. Geosci. Model Dev., 4, 677-699. google schola Bowler, N. E., A. Arribas, S. E. Beare, K. R. Mylne, and G. J. Shutts, 2009: The local ETKF and SKEB: upgrades to the MOGREPS short-range ensemble predictionsystem. Q. J. R. Meteorol. Soc., 135, 767- 776, doi:10.1002/qj.394. google schola Cohen, J., and D. Rind, 1991: The effect of snow cover on the climate. J. Climate, 4, 689-706. google schola Dirmeyer, P. A., 2000: Using a global soil wetness dataset to improve seasonal climate simulation. J. Climate, 13, 2900-2922. google schola ______, 2003: The role of the land surface background state in climate predictability. Clim. Hydrometeorol., 4, 599-610. google schola

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