연구보고서
- 저자
- 예측운영과 양유빈, 송봉근, 임창묵, 정다은, 임아영, 정임국, 최재원, 이현록
- 작성일
- 2021.02.02
- 조회
- 807
- 요약
- 목차
평문 초록
앙상블 예측은 주어진 조건(예측 초기조건 및 경계조건 등) 하에서 생산될 수 있는 예측결과가 다양하게 존재하는 경우 여러번 수행된 예측 결과의 분포를 바탕으로 최적의 예측정보를 생산하는 방법입니다. 모형에 포함된 불확실성의 영향을 고려하기 위해 서로 다른 모형의 결과를 사용해서 예측을 생산하는 방법을 다중모델앙상블(Multi-Model Ensemble; 이후 MME) 예측이라고 하며, 일반적으로 중기 혹은 장기 예보의 경우 다중모델 앙상블의 예측 성능이 단일 모델의 결과보다 우수한 것으로 나타나고 있습니다. APCC는 2005년 설립 이후 다중모델앙상블을 활용한 장기 계절예측기술 개발 및 개선에 많은 노력을 기울여왔으며, 그 결과 세계 유수현업기관 및 연구기관의 다양한 전지구모델을 활용한 기후예측시스템을 구축하여 매월 홈페이지를 통해 기후감시 정보와 장기 계절 예측(3/6개월) 및 검증정보를 제공하고 있습니다.
어느 특정 지역에서 기온, 강수량 같은 기상요소가 장기간의 평균값(기후값)으로부터 변화하는 차이값을 아노말리라고 하는데, 다중모델앙상블 예보에서는 각 모델들의 아노말리를 사용하고 있습니다. 아노말리를 구하기 위해 APCC는 다중모델앙상블에 참여하는 모델들의 공통된기간을 기후값으로 설정하고 있으며 대체로 1980년대 초반부터 2000년대 중후반의 기간이 사용되었으나 최근 개선·개발된 신규 모델의 기후값이 이와 일치하지 않는 경우 MME 예측에 참여하지 못하는 한계가 있었습니다. 최근 개선·개발되는 기후예측 모델들의 기후값이 최근으로 이동되는 경향에 발맞추어 APCC의 MME 기후값을 변경하여 MME 참여모델을 확대하여 참여모델 축소로 인한 예측력 감소를 해결하는 한편, 국내 기여 강화를 위해 국문 홈페이지에서 제공되는 예측정보들을 확장하고 국내 이용자들을 대상으로 한 국문 기후전망을 신설하였습니다.
기후예측시스템의 개선 및 기후예측 콘텐츠 강화와 더불어 예측력 향상 방안을 위한 연구가 진행되었습니다. APCC MME 예측력의 원인과 한계점을 파악하기 위해 MME 예측정보를 제공하는 세계 유수 기관의 MME 예측정보와 비교평가 하였을 때 APCC MME의 예측력이 다른 기관들에 비해 뒤처지지 않으며, 지역별/계절별로 유사한 예측성 변동 추이를 보이는 것으로 나타났습니다. 특히, APCC MME는 MME의 효율성이 큰 것으로 분석되어 다중모델앙상블의 장
점을 잘 살리고 있었으며 현업적인 측면에서의 안정성이 높은 것으로 나타났습니다. MME 예측력은 MME를 구성하는 모델 수가 증가하고 다양한 모델들로 구성될수록 높아지는 것으로 알려져 있습니다. 참여모델의 확대가 예측력 향상에 어떠한 영향을 미치는지를 살펴보기 위해 모델 수와 구성성분에 따른 예측력 변화를 분석하였으며, 나아가 개별모델의 예측성능 및 개별모델이 MME 예측력에 미치는 예측민감도를 평가하여 현재 APCC MME 시스템에서 달성 가능한 예측성능의 최대화 할 수 있는 MME 최적화 조합방안을 제시하였습니다.