Asia-Pacific Journal of Atmospheric Sciences

Korean Meteorological Society (한국기상학회)
권호 표지

Seasonal Prediction of Regional Temperature in Korea using the Lag-correlated Large-scale Predictors

지연 상관된 광역규모 예측인자를 이용한 한반도 지역 기온의 계절 예측

Kim, Maeng-Ki
김맹기

  • Published : 20030600
⟨ Previous Next ⟩

Abstract

By super ensemble seasonal (SES) prediction model based on the empirical orthogonal function analysis (EOFA) and multiple linear regression analysis (MLRA), the seasonal prediction of surface air temperature in Korea was obtained at station scale using the lag-correlated large-scale predictors for 3${\sim}$12 months preceding the target seasons. The predictability of this model is also evaluated by cross-validation method. The seasonal prediction at station scale was obtained from the combining the eigen vectors with the predicted time coefficients of EOFA. The error bias of the predicted time coefficients was also corrected by applying the same procedure to another predictors. The correlation skill of SES prediction model showed 0.66 in spring, 0.71 in summer, 0.76 in autumn and 0.73 in winter with the significance level of 0.1%. The predictability of categorical forecasting was also evaluated based on the three classes such as above normal, near normal and below normal that are clearly defined in terms of a priori specified threshold values. The categorical forecasting has a hit rate with the range from 0.40 to 0.87.

한 계절 이상의 시간 지연을 갖는 광역규모 예측인자를 이용하여 한반도 계절 평균 기온을 예측할 수 있는 통계적 모형이 개발되었다. 이 연구에서는 예측인자를 찾을 때 한반도 기온을 직접 이용하지 않고 경험적 직교함수분석으로부터 얻은 시간계수를 이용하여 모드별로 예측인자를 찾는 방법을 이용하였다. 이 방법의 장점은 잡음에 해당하는 변동부분을 제거할 수 있고, 예측인자를 모드별로 찾기 때문에 보다 많은 변동을 설명할 수 있다는 점과 예측한 시간계수를 복원하면 공간분포에 대한 예측도 할 수 있다는 점이다. 이 방법을 최근 45년간의 한반도 기온에 적용하여 계절별 예측성을 조사하였다. 또한 범주형 예측을 시도하여 적중류 (hit rate)을 조사하였다. 한반도 평균의 경우 교차검증 방법에 의해 얻은 45년 예측 사례에 대해서 관측값과 예측값사이의 상관계수는 계절에 따라 0.66${\sim}$0.76로 높게 나타났다. 이러한 값의 유의수준은 a = 0.001이다. 또한 범주형 예측에서 적중율은 계절이나 범주에 따란 0.40${\sim}$0.87로 비교적 넓은 범위를 보였다.

Keywords

References

  1. Ahn, J. B., J. H. Ryu, E. H. Cho, and J. Y. Park, 1997: A Study of Correlations between Air-Temperature and Precipitation in Korea and SST over the Tropical Pacific. J. Kor. Meteor. Soc., 33, 487-495
  2. Anderson, J., H. van den Dool, A. Barnston, W. Chen, W. Stern, and J. Ploshay, 1999: Present-day capabilities of numerical and statistical models for atmospheric extratropical seasonal simulation and prediction, Bull. Amer. Meteor. Soc., 80, 1349-1361
  3. He, Y., and A. G. Barnston, 1996: Long-Lead Forecasts of Seasonal Precipitation in the Tropical Pacific Islands Using CCA. J. Climate, 9, 2020-2035
  4. Ho, C. H., and I. S. Kang, 1988: The variability of precipitation in Korea. J. Kor. Meteor. Soc, 24, 38-48
  5. Kang, I. S., C. H. Ho, and K. D. Min, 1992: Long-ragnge Forecast of Summer Precipitation in Korea. J. Kor. Meteor. Soc., 28, 283-292
  6. _____, and H. J. Baek, 1993: Long-Range Prediction of Winter Monthly-Mean Temperature in Korea. J. Kor. Meteor. Soc., 29, 253-262
  7. Krisnamurti T. N., C. M. Kishtawal, Z. Zhang, T. Larow, D. Bachiochi, and C. E., Williford, 2000a: Multimodel ensemble forecasts for weather and seasonal climate. J. Climate, 13, 4196-4216
  8. _____, C. M. Kishtawal, D. W. Shin, and C. E. Williford, 2000b: Improving tropical precipitation forecasts from a multianalysis superensemble. J. Climate, 13, 4217-4227
  9. Lee, J. Y., I. S. Kang, and C. H. Ho, 1999: A Statistical Model for the Long-range Forecast of Spring Temperature in Korea. J. Kor. Meteor. Soc., 35, 372-383
  10. Michaelson, J., 1987: Cross-validation in statistical climate forecast models. J. Clim, Appl. Meteor., 26, 1589-1600
  11. Shabbar, A., and A. G. Barnston, 1996: Skill of seasonal climate forecasts in Canada using canonical correlation analysis. Mon. Wea. Rev., 124, 2370-2385
  12. von Storch, H., and F. W. Zwiers, 1999: Statistical Analysis in Climate Research. Cambridge University Press, 484pp