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Changes of Global Anomalous Temperature Events for the Period of 1951-2010 as Revealed by a Markov Chain

Title
Changes of Global Anomalous Temperature Events for the Period of 1951-2010 as Revealed by a Markov Chain
Authors
신수진
Issue Date
2013
Department/Major
대학원 환경공학과
Publisher
이화여자대학교 대학원
Degree
Master
Advisors
최용상
Abstract
A Markov chain model is known as a useful tool to study a nonlinear change of climate by providing analytic statistics of climate events. In this paper, we calculated recurrence time, persistence, and entropy from Markovian descriptors of AVH (Anomalous Very High temperature event; 60-year daily mean temperature T ≥ +1.5σ) and AVL (Anomalous Very Low temperature event; T ≤ -2σ) in NCEP/NCAR reanalysis dataset over the globe for the period of 1951-2010. Also, we calculated the Markovian descriptors with deseasonalized data to find temperature events such as warm days in winter and cool days in summer. In this case, AVH and AVL are defined as an average of 60-year deseasonalized temperature T ≥ +2.0σ and T ≤ -2σ, respectively. Recurrence time, persistence, and entropy of AVH in original daily data and deseasonalized data have different climatology and trend pattern over the globe. AVH recurrence time from both datasets are negative trend, positive trend of persistence, and negative trend of entropy in general. From this result, we could understand that occurrences of AVH have increased and probabilities to continue its own status also increased and therefore predictability of next status has changed into more easier than before. Likewise, climatology and trend of AVL from original daily data and deseasonalized data were analyzed. Furthermore, connection with climate indices such as Nino3.4, AO, and PDO were estimated in terms of recurrence time of AVH and AVL. This correlation results could help to understand of characteristics of AVH and AVL for both dataset. Consequently, both AVH and AVL from original and deseasonalized data show various change patterns in terms of recurrence time, persistence, and entropy. ;마코브 체인 모델(Markov chain model)은 반복되는 상황에 대해 특정 시스템의 변화 발전 과정과 같은 비선형적인 기후 변화를 연구하는 데 유용한 분석 기법이다. 이 연구에서는 마코브 체인 모델의 가정을 이용해 얻은 재발생주기 (recurrence time), 지속성(persistence), 그리고 엔트로피(entropy)를 통해 이상 온도 현상에 대해 분석하였다. NCEP/NCAR 재분석 자료의 1000 hPa 에서의 일 평균 온도 자료를 사용하였으며, 연구기간은 1951년부터 2010년까지 전 지구적 범위를 대상으로 연구하였다. 여름과 겨울의 이상 온도 현상이 어떻게 바뀌는지 보기 위하여 이상 고온 현상은 60년 평균 온도에서 1.5σ보다 높은 온도가 발생하는 일, 이상 저온 현상은 60년 평균 온도에서 2σ보다 낮은 온도가 발생하는 일로 정의하였다. 또한 계절에 상관없이 갑자기 더운 날과 추운 날의 이상 온도 현상을 살펴보기 위해, 계절성을 제거하여 이상 고온 현상은 60년 평균 온도에서 2σ보다 높은 온도가 발생하는 일, 이상 저온 현상은 60년 평균 온도에서 2σ보다 낮은 온도가 발생하는 일로 정의하였다. 이상 고온 현상의 재발생 주기, 지속성, 그리고 엔트로피는 원래의 일 자료와 계절성을 제거한 자료를 이용해 분석한 결과, 전 지구적인 범위에서 서로 다른 기후적 특성과 변화 패턴을 보였다. 이상 고온 현상의 재발생주기는 두 자료 모두 감소하는 추세이며, 지속성은 증가 추세, 그리고 엔트로피는 감소 추세에 있는 것을 알 수 있었다. 이 결과, 이상고온 현상의 발생은 증가했으며, 발생한 현상이 지속할 확률은 증가했으며 따라서 발생 현상의 다음 날 상태 예측은 더 쉬워진다. 같은 방법으로, 이상 저온 현상의 기후적 특성과 트렌드를 분석하였다. 또한, 엘니뇨(Nino3.4), 북극진동(AO), 그리고 태평양 진동(PDO)과 같은 기후 인자들과 이상 온도 현상의 재발생 주기와의 상관관계를 분석하였다. 두 변수간의 상관관계를 통해 이상 고온과 이상 저온 현상의 특성을 이해할 수 있다. 결과적으로, 원래의 일 자료와 계절성을 제거한 자료의 이상 고온 현상과 이상 저온 현상은 재발생주기, 지속성, 그리고 엔트로피에 대하여 서로 다른 특성과 변화 패턴을 보이는 것을 알 수 있다.
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