Trend and variability of extreme temperature in Mongolia

Abstract

몽골은 독특한 지리적, 역사적, 사회적, 형태학적 특성으로 인해 큰 관심을 받고 있는 지역이다. 건조한 몽골 대륙 기후 체제는 기후 변화의 재난으로 간주되며, 기후 변화로 인해 증가하는 이상기온 현상과 폭염 빈도 및 수자원의 감소는 생태계와 경제 및 사회에 전례 없는 영향을 미칠 수 있다(IPCC, 2014). 본 연구에서는 1961–2018년 기간의 백분위수를 기반으로 한 네 가지 극한 온도 지수(즉, TN10p, TX10p, TN90p, TX90p)를 사용하여 몽골 전체 지역의 54개 관측 지점에서 시공간적 경향을 평가하였다. 온난 지수(TN90p 및 TX90p)와 한랭 지수(TN10p 및 TX10p)에서 이상기온 값의 통계적으로 유의미한 변화를 보였다. 따뜻한 밤과 낮의 증가는 1.5일과 1.9일/십년인 반면, 추운 밤과 낮의 증가는 각각 -0.8일과 -1.5일/십년이다. 여름철에 증가 추세가 활발함에도 불구하고 계절적 변동은 지수에 따라 다르다. 최대 온도와 최소 온도는 계절마다 다른 특성을 가지고 있는데, 공간의 대한 추세는 고비사막 지역에서 가장 약한 편이며, 온난 지수와 한랭 지수 모두 전 계절에서 가장 작은 값을 보여준다. 몽골의 서쪽과 북쪽에서 큰 추세가 나타난다. 본 연구에서는 대규모 대기 순환 패턴과 이상 기온 지수의 관계를 통해 이상 기온 지수의 변화를 규명하였다. EA, EAWR, SCAND 및 AO와 같은 원격상관패턴이 이상 기온 지수의 변동성과 유의미한 상관성을 보였으며, 주목할 점은 가을을 제외한 모든 계절에서 EA 패턴은 몽골의 한파와 음의 상관성을 보여는 반면, 폭염과는 양의 상관성을 보였다.;Mongolia is an area of huge interest due to unique geographical, historical, social and morphological characteristics. The dry and harsh continental Mongolian climate regime is regarded as the catastrophe of climate change, that endure from more temperature extreme and risen frequency of heatwave as well as a decline of water resources can have an unequalled impact on environment and regulation and social community. This study employed daily maximum (TX) and daily minimum temperature (TN) based assessment of temperature extreme indices, particularly percentile-based four extreme temperature indices (i.e., TN10p, TX10p, TN90p, TX90p) over 1961–2018 to evaluate temporal and spatial trends at 54 stations distributed in Mongolian territory. The results showed statistically significant changes in temperature extreme indices for warm (TN90p and TX90p) and cold events (TN10p and TX10p). An increase of warm nights and days is 1.5 and 1.9 days/decade, whereas that of the cold nights and days decreases -0.8 and -1.5 days/decades, respectively. Despite the fact that the trends increase vigorous during JJA, seasonal variations are different by the indices. Spatial distribution of trend is clearly weakest in Gobi Desert region. Over this region, both warm and cold indices show the smallest value for the entire seasons. Largest spatial trends are observed in the west and north of Mongolia. We examine the variability of the temperature extreme indices using the relationship between the teleconnection patterns and the extreme indices. As a result, the EA, EAWR, SCAND and AO teleconnection pattern shows the good relationship with temperature extremes. It is noteworthy that East Atlantic (EA) pattern index was a significantly negative correlation with cold extremes, while the positive correlation with warm extremes for each season but autumn, implying that the teleconnection patterns commit interannual variation of the temperature extreme indices.