Climate Dynamics and Modeling Lab

기후 역학 모델링 연구실

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Climate Science는 인간 활동으로 인해 가속화된 급격한 기후변화를 탐지하고, 이상기후에 따른 생태계와 인류에 미치는 영향을 종합적으로 평가 및 예측하는 분야입니다. 이를 위해서는 지구 시스템 내 대기, 해양, 빙하, 지권, 생물권 등의 각 요소 간 상호작용과 변동성을 이해하고, 기후 모델링을 통해 재현 및 예측하는 연구가 필요합니다. UNIST의 Climate Dynamics and Modeling Lab은 기후변화 대응이라는 거시적 문제의식 아래, 기후예측모델의 모의 능력 개선과 지역별 기후 전망 및 영향력에 대한 역학적 분석을 중심으로 연구를 수행하고 있습니다.
* 중점 연구 주제: (1) 폭염, 한파, 집중호우, 가뭄 등의 기상재해의 발생 메커니즘 및 경향성 분석 (2) 주요 기상 인자 및 기후 변동성의 계절내-계절 예측 및 예측성 평가 (3) 풍력・태양광 신재생에너지 발전량 예측을 위한 바람・일사량 예측성 분석 (4) 기후변화 시나리오에서의 중위도 대기 현상 분석과 고해상도 모델 자료와 인공지능을 활용한 모의 성능 개선
Climate Science aims to detect abrupt climate change accelerated by human activities, and to evaluate and predict the impacts of climate extremes on ecosystems and human societies. To this end, it is essential to understand interactions and variabilities across the components of the Earth system, as well as their representation and future projection through climate modeling. Within the broader context of addressing climate change, the Climate Dynamics and Modeling lab at UNIST conducts research primarily on improving the performance of climate models and on dynamical analyses of regional climate projections and impacts.
The major research interests of the lab are as follows: (1) Analysis of mechanisms and long-term trends of weather extremes such as heatwave, cold spell, extreme precipitation, and drought; (2) Assessment of predictability and predictive skill of major meteorological variables and climate variabilities on subseasonal-to-seasonal time scales; (3) Evaluating the predictability of wind and shortwave radiation on a regional scale for renewable energy generation; (4) Understanding projected changes in midlatitude atmospheric phenomena and enhancing their representation by leveraging high-resolution model simulations and AI/ML techniques.

Major research field

극한기상 분석, 예측성 평가, 중기 예보 모델 평가 / Extreme weather event analysis, Predictability assessment, Evaluation of medium-range forecast model performance

Desired field of research

하이브리드 예보: 수치예보모델과 결정론적 AI 모델을 함께 활용하는 예보 기술 / Hybrid Forecasting: weather predictions by combining physics-based models and AI models

Research Keywords and Topics

기후변화 시나리오에 따른 중위도 역학적 현상의 시공간적 변화, 기상재해의 발생 메커니즘 및 변동성, 기후변화에 따른 대기-해양 및 지면-대기 상호작용 변화 분석, 고해상도 기후예측모델 자료와 머신러닝 기술 활용을 통한 예측성 개선
Spatiotemporal changes in midlatitude atmospheric dynamics under future climate scenarios, Mechanisms and variability of extreme weather events, Changes in air-sea and land-atmosphere interactions under climate change, Enhancing predictability using high-resolution model simulations and machine learning techniques

Research Publications

· Npj climate and atmospheric science, A hybrid approach for skillful multiseasonal prediction of winter North Pacific blocking, Park, M., N. C. Johnson, J. Hwang, and L. Jia / 2024-09
· Nature Communications, The Driving of North American Climate Extremes by North Pacific Stationary-transient Wave Interference, Park, M., N. C. Johnson, T. L. Delworth / 2024-08
· Journal of the Atmospheric Sciences, Which is the More Effective Driver of the Poleward Eddy Heat Flux: Zonal Gradient of Tropical Convective Heating or Equator-To-Pole Temperature Gradient? Park, M., and S. Lee / 2022-06

국가과학기술표준분류

  • ND. 지구과학(지구/대기/해양/천문)
  • ND04. 대기과학
  • ND0403. 대기역학

국가기술지도분류

  • 환경/에너지 프론티어 진흥
  • 030800. 자연재해 예측 및 저감기술

녹색기술분류

  • 예측기술
  • 기후변화 예측 및 영향평가
  • 111. 기후변화 예측 및 모델링 개발기술

6T분류

  • BT 분야
  • 농협/해양/환경 관련 응용
  • 020315. 기타 농업/해양?환경 응용기술