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예상욱 연구실
이화여자대학교 기후에너지시스템공학과 예상욱 교수
ENSO
해양-대기 상호작용
지구시스템 모델링
연구 영역
기본 정보
논문·특허
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예상욱 연구실

이화여자대학교 기후에너지시스템공학과 예상욱 교수

예상욱 연구실은 기후역학과 해양물리 기반의 지구시스템 모형 분석을 통해 ENSO, 동아시아 대기순환, 해양-대기 상호작용이 지역 기후변동성과 이상기상을 어떻게 형성하는지 규명합니다. 동아시아 대기순환 변조의 고유대기모드와 장기특성을 이용해 기후예측모델의 예측성을 평가하며 딥러닝모델을 결합합니다. 또한 글로벌 기후변화-대기오염 통합 영향평가를 위해 해양·해빙 과정을 포함한 통합모형을 개발하고, 동아시아 탄소 순환과 기후 인자의 상관성을 지구시스템 모델로 분석합니다. 여름철 평균기온 예측을 위한 지역 예측시스템도 구축합니다.

ENSO해양-대기 상호작용지구시스템 모델링동아시아 대기순환탄소순환
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CO2 강제 변화에 대한 비가역 기후 반응과 온난화 반응 제약 연구 thumbnail
CO2 강제 변화에 대한 비가역 기후 반응과 온난화 반응 제약 연구
Irreversible climate responses to CO2 forcing and emergent constraints
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연구 성과 추이
표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.
주요 논문
5
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1
Article
|
인용수 48
·
2024
A moderator of tropical impacts on climate in Canadian Arctic Archipelago during boreal summer
Zhiwei Zhu, Rui Lü, Bin Yu, Tim Li, Sang‐Wook Yeh
IF 15.7 (2024)
Nature Communications
캐나다 북극군도는 중요한 국제 무역 항로로 이루어져 있으며, 대기 하층 기온인 국지 표면 공기온도(SAT)는 북반구 여름(6-7-8-9월) 동안 현장에서 해빙 용융을 크게 좌우한다. 그러나 북극군도 여름 SAT 변동성의 주요 요인은 아직 충분히 규명되지 않았다. 본 연구에서는 적도 인도양-서태평양(열대 인도-태평양) 대류가 유도하는 북상(극) 전파 로스비 파동 열차를 통해 북극군도 SAT에 미치는 영향이 러시아 북극 해수면 온도 이상(SSTA)에 의해 강하게 조절됨을 확인하였다. 러시아 북극 SSTA가 음(-)의 경우, 적도 방향으로 전파하는 로스비 파동 활동을 통해 동아시아 서풍 제트가 약화된다. 이때 약화된 서풍 제트는 북태평양 상공에서 잠재 와도(potential vorticity)의 자오면 방향 구배를 강화하여 북상 전파 로스비 파동이 북극군도로 유도되게 함으로써 결과적으로 국지 SAT에 영향을 미친다. 반대로 러시아 북극 SSTA가 양(+)의 경우에는 동아시아 서풍 제트를 강화하여 북상 전파 로스비 파동을 저해하며, 그 결과 열대 인도-태평양 대류와 북극군도 SAT 사이의 관계가 약화된다. 본 연구는 ‘열대-북극’ 연결의 변화가 배경 평균 흐기의 변화를 통해 북상 전파 로스비 파동의 형성을 바꿈으로써, 북극의 다른 지역에서의 열적 조건으로부터 기인한다는 기작을 제안한다.
https://doi.org/10.1038/s41467-024-53056-0
Archipelago
Boreal
Arctic
The arctic
Climatology
Tropical climate
Environmental science
Climate change
Oceanography
Geography
2
Article
|
인용수 6
·
2024
Projections of the North Atlantic warming hole can be constrained using ocean surface density as an emergent constraint
In‐Hong Park, Sang‐Wook Yeh
IF 8.9 (2024)
Communications Earth & Environment
현재 지구온난화에도 불구하고 북대서양 아북극 해역에서 나타나는 냉각 경향으로 정의되는 ‘웜밍 홀(warming hole)’의 미래에 관한 전망에는 큰 불확실성이 있다. 여기서 우리는 웜밍 홀의 향후 변화에 대한 불확실성이 자연적 변동성이나 기후변화 시나리오가 아니라 주로 모델 편향(model bias)에 기인함을 확인하였다. 관측 자료와 모델 결과는 북대서양 아북극 해역에서의 현재 시점 표층 밀도와의 관계를 통해 웜밍 홀의 미래 강도를 제약한다. 현재 시점 표층 밀도가 낮은 모델은 표층 밀도가 높은 모델에 비해 미래에 해양 심층 대류(oceanic deep convection)가 억제되어 더 약한 웜밍 홀 강도(즉, 더 강한 온도 상승)를 예측하는 경향이 있다. 이러한 관계는 모든 시나리오에서 견고하게 확인되었으며, 고배출 시나리오에서 웜밍 홀의 미래 강도에 대한 불확실성을 39% 감소시키는 데 사용되었다.
https://doi.org/10.1038/s43247-024-01269-y
Constraint (computer-aided design)
Climatology
Effects of global warming on oceans
Oceanography
Environmental science
Global warming
Climate change
Geology
Mathematics
Geometry
3
Article
|
인용수 71
·
2022
Projections of faster onset and slower decay of El Niño in the 21st century
Hosmay Lopez, Sang‐Ki Lee, Dongmin Kim, Andrew T. Wittenberg, Sang‐Wook Yeh
IF 16.6 (2022)
Nature Communications
21세기(21 C)에 들어서, 인위적 강제력에 의해 구동되는 결합된 대기 일반순환모형들의 다중모형 앙상블을 사용한다. 여기서는 엘니뇨가 (1) 더 빠른 속도로 성장하고, (2) 동부 및 극동 태평양에서 더 오래 지속되며, (3) 원격 텔레커넥션을 통해 더 강하고도 구별되는 원격 영향을 갖게 될 것으로 예측됨을 제시한다. 이러한 변화는 열대 태평양의 평균 상태, 지배적인 ENSO 피드백 과정의 유의미한 변화, 그리고 서부 적도 태평양에서의 확률적 서풍 돌풍(stochastic westerly wind burst) 강제력 증가에 기인하며, 향후 엘니뇨가 전 지구적 차원에서 더 중요하고 더 지속적인 영향을 초래할 수 있다.
https://doi.org/10.1038/s41467-022-29519-7
Teleconnection
El Niño Southern Oscillation
Climatology
Forcing (mathematics)
Walker circulation
General Circulation Model
Environmental science
Pacific decadal oscillation
Oceanography
Climate change
최신 정부 과제
34
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1
2024년 3월-2026년 12월
|500,000,000
동아시아 대기순환 변조에 따른 이상기상·기후 발생 진단 및 예측성 연구
-고유한 대기순환/모드의 변조 특성을 진단하고 이상 기상/기후 발생 상관성 진단 및 메커니즘 제시- 동아시아 고유대기모드 장기특성 진단 및 메커니즘 연구 -현업 기후예측시스템 동아시아 대기순환 변조 예측 기반 통계-역학 모델 개발
고유대기모드
장기특성
대기변조
기후예측모델
딥러닝모델
2
2024년 3월-2026년 12월
|400,000,000
동아시아 대기순환 변조에 따른 이상기상·기후 발생 진단 및 예측성 연구
-고유한 대기순환/모드의 변조 특성을 진단하고 이상 기상/기후 발생 상관성 진단 및 메커니즘 제시- 동아시아 고유대기모드 장기특성 진단 및 메커니즘 연구 -현업 기후예측시스템 동아시아 대기순환 변조 예측 기반 통계-역학 모델 개발
고유대기모드
장기특성
대기변조
기후예측모델
딥러닝모델
3
2024년 3월-2026년 12월
|500,000,000
동아시아 대기순환 변조에 따른 이상기상·기후 발생 진단 및 예측성 연구
-고유한 대기순환/모드의 변조 특성을 진단하고 이상 기상/기후 발생 상관성 진단 및 메커니즘 제시- 동아시아 고유대기모드 장기특성 진단 및 메커니즘 연구 -현업 기후예측시스템 동아시아 대기순환 변조 예측 기반 통계-역학 모델 개발
고유대기모드
장기특성
대기변조
기후예측모델
딥러닝모델
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상태출원연도과제명출원번호상세정보
등록2022여름철 평균 기온 예측 시스템 및 여름철 평균 기온 예측 방법1020220176440
전체 특허

여름철 평균 기온 예측 시스템 및 여름철 평균 기온 예측 방법

상태
등록
출원연도
2022
출원번호
1020220176440