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2022년 4~6월 해양기후 시범 전망

목차
2022년 4~6월 해양기후 시범 전망 보고서.pdf
6348.4KB

요약

3개월(4,5,6월) 평균 전망 요약 ○ (해면수온) 전지구와 동아시아해역의 해면수온은 평년보다 높겠습니다. ○ (엘니뇨/라니냐) 열대 태평양의 ENSO 지수는 라니냐 또는 중립상태로 전망되며 불확실성이 높습니다. ○ (인도양쌍극진동) 4~6월 평균 상태는 음이 될 것으로 전망되나 6월 편차가 상대적으로 크기 때문에 불확실성이 높습니다. ○ (해상기온) 전지구, 동아시아해역, 동해, 황해, 동중국해의 해상기온은 평년보다 높겠습니다. (해상강수량) 전지구, 동아시아해역, 동해, 동중국해의 해상강수량은 평년보다 많겠으며, 황해는 평년과 비슷하겠습니다. (해면기압) 전지구, 동아시아해역, 동해, 황해, 동중국해의 해면기압은 평년과 비슷하겠습니다. (해상풍) 전지구, 동아시아해역, 동중국해의 해상풍속은 평년보다 강하겠으며, 동해, 황해는 평년과 비슷하겠습니다. ○ (유의파고) 전지구, 동아시아해역, 동해, 황해, 동중국해의 평균 유의파고는 평년과 비슷하겠습니다. ○ (평균파주기) 전지구, 동아시아해역, 동해, 황해, 동중국해의 평균파주기는 평년과 비슷하겠습니다. ○ (해빙) 북극 해빙면적은 평년과 비슷하겠습니다.
3개월 해양기후 전망은 미국 해양대기청(NOAA) 계절예측시스템(CFSv2), 유럽중기예보센터(ECMWF) 계절예측시스템(SEAS5), 북극해빙통계모형(KAOS, Korea Arctic Ocean-data System) 예측자료를 기반으로 OCPC가 재분석하여 시범적으로 전망한 결과입니다. 본 시범 계절전망은 현재 기술의 예측성을 평가하고 개선하기 위한 실험 단계로서 불확실성이 높으니 유의하시기 바랍니다.
전지구와 동아시아해역의 해면수온은 평년보다 높겠습니다.
북태평양(30°N~60°N)은 평년보다 높은 반면 열대 동태평양(0~30°S)은 낮을 것으로 전망됩니다.
동해, 황해, 동중국해는 모두 평년보다 높겠습니다.
음영표시: 평년구간(평년평균±표준편차)
구간표시선: 평년평균±표준편차, 가로실선: 3개월 평균 편차 전망 (오렌지: 높음, 회색: 비슷함, 하늘색: 낮음)
A. 전지구 해면수온 전망(2022년 4~6월 평균)
B. 전지구 해면수온(4~6월 평년평균)
A-B. 전지구 해면수온 편차 전망(2022년 4~6월 평균, 채색표시: 평년 표준편차 초과 해역)
A. 동아시아해역 해면수온 전망(2022년 4~6월 평균)
B. 동아시아해역 해면수온(4~6월 평년평균)
A-B. 동아시아해역 해면수온 편차 전망(2022년 4~6월 평균, 채색표시: 평년 표준편차 초과 해역)
2쪽
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엘니뇨/라니냐

엘니뇨/라니냐 감시구역인 Nino3.4 해역(5°S~5°N, 170°W~120°W)의 4~6월(AMJ) CFSv2 기반 해면수온 편차로 보면 라니냐 상태가 될 것으로 전망되지만 IRI/CPC 앙상블 예측 종합분석 결과는 라니냐가 소멸하고 중립상태가 될 것으로 전망하고 있습니다.
엘니뇨/라니냐 지수(ONI, Ocean Nino Index): 엘니뇨/라니냐 감시구역인 Nino3.4 해역의 월평균 해면수온 편차(채색부분)를 3개월 이동평균하여 나타낸 지수(검정색 실선)로 0.5보다 크면 엘니뇨, -0.5보다 작으면 라니냐로 판정합니다. 과거 지수(최근 2년)는 OISSTv2.1, 전망은 CFSv2 자료에서 산출하였으며, 검정색 점선은 3개월 전망의 평균값을 나타냅니다.
열대 태평양 해역에서의 3개월(2022년 4~6월) 평균 해면수온의 평년대비 편차 전망 분포
다양한 통계/역학 모형 결과로부터 예측된 Nino3.4 해역 해면수온 편차 전망 (International Research Institute for Climate and Society, Columbia Univ.)
3쪽
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인도양 쌍극진동

CFSv2 기반 해면수온 편차로 계산된 4~6월(AMJ) 인도양 쌍극진동 지수는 열대 서인도양(WTIO)은 평년과 큰 차이가 없으나 남동인도양(SETIO)의 해면수온이 평년에 비해서 높아 결과적으로 음의 상태일 것으로 전망되나, 음의 편차가 크게 나타나는 달이 6월이라 불확실성이 큰 편입니다.
인도양 쌍극진동 지수 DMI (Dipole Mode Index)는 WTIO의 평년 대비 편차에서 SETIO의 평년 대비 편차를 뺀 값으로 월평균 해면수온 편차(채색부분)를 3개월 이동평균하여 나타낸 지수(검정색 실선)로 0.5보다 크면 양의 상태, -0.5보다 작으면 음의 상태로 판정합니다. 과거 지수(최근 2년)는 OISSTv2.1, 전망은 CFSv2 자료에서 산출하였으며, 검정색 점선은 3개월 전망의 평균값을 나타냅니다.
인도양 해역에서의 3개월(2022년 4~6월) 평균 해면수온의 평년대비 편차 전망 분포(표시된 사각형은 인도양 쌍극진동 감시구역으로 각각 WTIO(열대서인도양), SETIO(열대 남동인도양) 해역이며, DMI 지수는 WTIO의 평년 대비 편차에서 SETIO의 평년 대비 편차를 뺀 값임)
4쪽
목차
전지구 및 동아시아해역 해상기온은 평년보다 높겠습니다.
동해, 황해, 동중국해의 해상기온은 평년보다 높겠습니다.
음영표시: 평년구간(평년평균±표준편차)
구간표시선: 평년평균±표준편차, 가로실선: 3개월 평균 편차 전망 (오렌지: 높음, 회색: 비슷함, 하늘색: 낮음)
A. 전지구 해상기온 전망(2022년 4~6월 평균)
B. 전지구 해상기온(4~6월 평년평균)
A-B. 전지구 해상기온 편차 전망(2022년 4~6월 평균, 채색표시: 평년 표준편차 초과 해역)
A. 동아시아해역 해상기온 전망(2022년 4~6월 평균)
B. 동아시아해역 해상기온(4~6월 평년평균)
A-B. 동아시아해역 해상기온 편차 전망(2022년 4~6월 평균, 채색표시: 평년 표준편차 초과 해역)
5쪽
목차
전지구 및 동아시아해역 4~6월 평균 해상강수량은 평년보다 많겠습니다.
동해, 동중국해의 4~6월 평균 해상강수량은 평년보다 많겠으며, 황해는 평년과 비슷하겠습니다.
음영표시: 평년구간(평년평균±표준편차)
구간표시선: 평년평균±표준편차, 가로실선: 3개월 평균 편차 전망 (오렌지: 높음, 회색: 비슷함, 하늘색: 낮음)
A. 전지구 강수량 전망(2022년 4~6월 평균)
B. 전지구 강수량(4~6월 평년평균)
A-B. 전지구 강수량 편차 전망(2022년 4~6월 평균, 채색표시: 평년 표준편차 초과 해역)
A. 동아시아 강수량 전망(2022년 4~6월 평균)
B. 동아시아 강수량(4~6월 평년평균)
A-B. 동아시아 강수량 편차 전망(2022년 4~6월 평균, 채색표시: 평년 표준편차 초과 해역)
6쪽
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전지구 및 동아시아해역 해면기압은 평년과 비슷하겠습니다.
동해, 황해, 동중국해의 해면기압은 평년과 비슷하겠습니다.
음영표시: 평년구간(평년평균±표준편차)
구간표시선: 평년평균±표준편차, 가로실선: 3개월 평균 편차 전망 (오렌지: 높음, 회색: 비슷함, 하늘색: 낮음)
A. 전지구 해면기압 전망(2022년 4~6월 평균)
B. 전지구 해면기압(4~6월 평년평균)
A-B. 전지구 해면기압 편차 전망(2022년 4~6월 평균, 채색표시: 평년 표준편차 초과 해역)
A. 동아시아 해면기압 전망(2022년 4~6월 평균)
B. 동아시아 해면기압(4~6월 평년평균)
A-B. 동아시아 해면기압 편차 전망(2022년 4~6월 평균, 채색표시: 평년 표준편차 초과 해역)
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전지구 및 동아시아해역 해상풍속은 평년보다 강하겠습니다.
동해, 황해의 해상풍속은 평년과 비슷하겠으며, 동중국해는 평년보다 강하겠습니다.
음영표시: 평년구간(평년평균±표준편차)
구간표시선: 평년평균±표준편차, 가로실선: 3개월 평균 편차 전망 (오렌지: 높음, 회색: 비슷함, 하늘색: 낮음)
A. 전지구 해상풍 전망(2022년 4~6월 평균)
B. 전지구 해상풍(4~6월 평년평균)
A-B. 전지구 해상풍 편차 전망(2022년 4~6월 평균, 벡터: 평년 표준편차 초과 해역)
A. 동아시아해역 해상풍 전망(2022년 4~6월 평균)
B. 동아시아해역 해상풍(4~6월 평년평균)
A-B. 동아시아해역 해상풍 편차 전망(2022년 4~6월 평균, 벡터: 평년 표준편차 초과 해역)
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전지구 및 동아시아해역의 평균 유의파고는 평년과 비슷하겠습니다.
동해, 황해, 동중국해의 평균 유의파고는 평년과 비슷할 것으로 전망됩니다.
음영표시: 평년구간(평년평균±표준편차)
구간표시선: 평년평균±표준편차, 가로실선: 3개월 평균 편차 전망 (오렌지: 높음, 회색: 비슷함, 하늘색: 낮음)
A. 전지구 유의파고 전망(2022년 4~6월 평균)
B. 전지구 유의파고(4~6월 평년평균)
A-B. 전지구 유의파고 편차 전망(2022년 4~6월 평균, 채색표시: 평년 표준편차 초과 해역)
A. 동아시아해역 유의파고 전망(2022년 4~6월 평균)
B. 동아시아해역 유의파고(4~6월 평년평균)
A-B. 동아시아해역 유의파고 편차 전망(2022년 4~6월 평균, 채색표시: 평년 표준편차 초과 해역)
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전지구 및 동아시아해역의 평균파주기는 평년과 비슷하겠습니다.
동해, 황해, 동중국해의 평균파주기는 평년과 비슷할 것으로 전망됩니다.
음영표시: 평년구간(평년평균±표준편차)
구간표시선: 평년평균±표준편차, 가로실선: 3개월 평균 편차 전망 (오렌지: 높음, 회색: 비슷함, 하늘색: 낮음)
A. 전지구 평균파주기 전망(2022년 4~6월 평균)
B. 전지구 평균파주기(4~6월 평년평균)
A-B. 전지구 평균파주기 편차 전망(2022년 4~6월 평균, 채색표시: 평년 표준편차 초과 해역)
A. 동아시아해역 평균파주기 전망(2022년 4~6월 평균)
B. 동아시아해역 평균파주기(4~6월 평년평균)
A-B. 동아시아해역 평균파주기 편차 전망(2022년 4~6월 평균, 채색표시: 평년 표준편차 초과 해역)
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북극 해빙면적은 평년과 비슷할 것으로 전망됩니다.
북극 해빙농도는 래브라도해, 그린란드해, 바렌츠/카라해, 랍테프해를 중심으로 평년보다 감소할 것으로 전망됩니다.
음영표시: 평년구간(평년평균±표준편차)
구간표시선: 평년평균±표준편차, 가로실선: 3개월 평균 편차 전망 (오렌지: 높음, 회색: 비슷함, 하늘색: 낮음)
A. 북극 해빙농도 전망(2022년 4~6월 평균, 15% 이상 해역)
B. 북극 해빙농도(4~6월 평년평균, 15% 이상 해역)
A-B. 북극 해빙농도 편차 전망(2022년 4~6월 평균, 15% 이상 해역)
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해양기후 변수의 의미

해면수온 (海面水溫, Sea Surface Temperature)
엘니뇨/라니냐 (El Nino/La Nina, ENSO)
인도양 쌍극진동 (Indian Ocean Dipole, IOD) 또는 쌍극모드지수(Dipole Mode Index, DMI)
해상기온 (海上氣溫, Air Temperature at 2m above mean sea level)
해상강수량 (海上降水量, Accumulated precipitation )
해면기압 (海面氣壓, Mean Sea Level Pressure)
해상풍 (海上風, Sea Surface Wind at 10m above mean sea level)
파랑 (波浪, Wave)
해빙 (海冰, Sea Ice)
12쪽
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자료 및 분석 정보

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자료 및 분석 정보
변수명
평년평균 산출기간
평년평균 산출자료 출처
전망 자료 출처
분석 및 가시화 도구
30년 (1991년 ~2020년)
NCEI Optimum Interpolation Sea Surface Temperature (OISST) v2.1 Daily Reynolds - OISST sea surface temperature (AVHRR-only) data obtained from NOAAs' National Center for Environmental Information (NCEI)
Python 3.9.2 (Plotly 4.14.3, matplotlib 3.4.1, cartopy 0.18.0)
30년 (1981~2010년)
Python 3.9.2 (Plotly 4.14.3, matplotlib 3.4.1, cartopy 0.18.0)
30년 (1981~2010년)
Python 3.9.2 (Plotly 4.14.3, matplotlib 3.4.1, cartopy 0.18.0)
30년 (1981~2010년)
Python 3.9.2 (Plotly 4.14.3, matplotlib 3.4.1, cartopy 0.18.0)
30년 (1981~2010년)
Python 3.9.2 (Plotly 4.14.3, matplotlib 3.4.1, cartopy 0.18.0)
30년 (1981~2010년)
Python 3.9.2 (Plotly 4.14.3, matplotlib 3.4.1, cartopy 0.18.0)
30년 (1981~2010년)
NOAA/NSIDC Fetterer, F., K. Knowles, W. N. Meier, M. Savoie, and A. K. Windnagel. 2017, updated daily. Sea Ice Index, Version 3. Boulder, Colorado USA. NSIDC: National Snow and Ice Data Center.
Python 3.7.10 (matplotlib 3.2.0, basemap 1.2.1) Python 3.9.2 (Plotly 4.14.3)
COUNT7
13쪽
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14쪽
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