Predictability of Northern Hemisphere Teleconnection Patterns in GloSea5 Hindcast Experiments up to 6 Weeks

Abstract

Due to frequent occurrence of abnormal weather, the need to improve the accuracy of subseasonal prediction has been increased. Here we analyze the performance of weekly predictions out to 6 weeks by GloSea5 climate model. The performance in circulation field from January 1991 to December 2010 is first analyzed at each grid point using the 500-hPa geopotential height. The anomaly correlation coefficient and mean-square skill score, calculated each week against the ECWMF ERA-Interim reanalysis data, illustrate better prediction skills regionally in the tropics and over the ocean and seasonally during winter. Secondly, we evaluate the predictability of 7 major teleconnection patterns in the northern hemisphere: North Atlantic Oscillation (NAO), East Atlantic (EA), East Atlantic/Western Russia (EAWR), Scandinavia (SCAND), Polar/Eurasia (PE), West Pacific (WP), Pacific-North American (PNA). Predictability of the patterns turns out to be approximately 1-2 weeks. During summer, the EAWR and SCAND, which exhibit a wave pattern propagating over Eurasia, show considerably lower skill than the other 5 patterns, while in winter, the WP and PNA, occurring in the Pacific region, maintain the skill up to 2 weeks. To account for the model’s bias in reproducing the teleconnection patterns, we measure the similarity between the teleconnection patterns obtained in each lead time. In January, the model’s teleconnection pattern remains similar until lead time 3, while a sharp decrease of similarity can be seen from lead time 2 in July.;GloSea5 기후 모델의 계절내 시간 규모 예측 성능을 개선하기 위한 발판으로 원격 상관 패턴에 대한 예측 성능 분석을 목표로 분석하였습니다. 분석에 앞서 세 가지 변수, 즉 대기 지표 온도, 500hPa 지위 고도, 평균 해수면 압력 에 대하여 모델에서 필연적으로 발생하는 구조적 편이를 제거하기 위해 편이 보정 방법을 적용하였고, 각 변수에 대한 예측성능을 지도에 나타냄으로써 대략적인 예측성능을 파악했습니다. 지위 고도 변수로 원격상관 패턴을 추출한 후 예측성능을 비교해 본 결과, 전월에 걸친 PNA, 겨울 PNA, 봄 SCAND 및 겨울 WP 패턴들은 선행 시간 2에서도 예측 가능성을 갖는 것으로 판단되었습니다. 다른 나머지는 1 주일 이내에 예측 성능을 갖는 것으로 분석되었습니다. 직관적인 패턴 분석을 위해 이 연구에서 각 선행 시간에 따라 모델이 원격상관 패턴을 어떻게 모사하는지를 살펴보았습니다. 1월 패턴 분석 결과에 따르면 모든 원격상관 패턴에 대하여 자기 상관 계수가 선행 시간 3까지 0.7보다 높게 유지되었습니다. 하지만 7월 패턴의 경우에는 PNA, EA, SCAND 및 EAWR 패턴의 상관 계수가 선행 시간 3에서 급격히 감소했습니다. 두 달 모두 EAWR, SCAND 패턴들의 예측성능이 현저하게 낮아지는 것과 7월의 경우에는 PNA와 EA가 낮은 예측성을 보이는데 이를 연구하고 원인을 심층적으로 분석해 본다면, 예측 기술을 향상시키는 방향을 수립하는 데 도움이 될 것으로 예상됩니다. 계절내 시간 규모에서 예측 기술의 지역적 차이에 대한 물리적 통찰력을 제공하기 위해 원격 상관 패턴이 발생하는 지역별로 WP, PNA / EA, NAO / SCAND, EAWR / PE 로 분류하여 패턴을 분석하는 것이 중요합니다. 이 연구에서 결과의 원인을 추론하기 위해, 제트류 유입의 위치와 강도 그리고 로스 비파의 영향을 고려한 해석이 필요합니다. 또한 선행 연구들처럼 앙상블 수를 늘려 다른 모델을 분석해도 예측에 유용한 정보가 제공 될 것으로 기대합니다.