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학술저널
저자정보
현유경 (국립기상과학원) 박연희 (국립기상과학원) 이조한 (국립기상과학원) 지희숙 (국립기상과학원) 부경온 (국립기상과학원)
저널정보
한국기상학회 대기 대기 Vol.34 No.1
발행연도
2024.2
수록면
55 - 67 (13page)

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This paper aims to provide a detailed introduction to the concept of the Ratio of Predictable Component (RPC) and the Signal-to-Noise Paradox. Then, we derive insights from them by exploring the paradoxical features by conducting a seasonal and regional analysis through ensemble expansion in KMA’s climate prediction system (GloSea). We also provide an explanation of the ensemble generation method, with a specific focus on stochastic physics. Through this study, we can provide the predictability limits of our forecasting system, and find way to enhance it. On a global scale, RPC reaches a value of 1 when the ensemble is expanded to a maximum of 56 members, underlining the significance of ensemble expansion in the climate prediction system. The feature indicating RPC paradoxically exceeding 1 becomes particularly evident in the winter North Atlantic and the summer North Pacific. In the Siberian Continent, predictability is notably low, persisting even as the ensemble size increases. This region, characterized by a low RPC, is considered challenging for making reliable predictions, highlighting the need for further improvement in the model and initialization processes related to land processes. In contrast, the tropical ocean demonstrates robust predictability while maintaining an RPC of 1. Through this study, we have brought to attention the limitations of potential predictability within the climate prediction system, emphasizing the necessity of leveraging predictable signals with high RPC values. We also underscore the importance of continuous efforts aimed at improving models and initializations to overcome these limitations.
#Signal-to-Noise Paradox #RPC #GloSea #Ensemble expansion #Climate prediction #Stochastic physics #SKEB2 #SPT #Potential predictability

목차

Abstract
1. 서론
2. 불확실성의 반영을 위한 앙상블 생성 기법
3. 신호대잡음의 역설
4. 분석 자료
5. 결과
6. 논의
REFERENCES

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