연구보고서
- 저자
- 김가은, 김옥연, 문수연, 유진호, 임슬희, 정유림
- 작성일
- 2024.12.24
- 조회
- 20
- 요약
- 목차
APCC는 지난 수년에 걸쳐 기상청과의 협력시스템을 바탕으로 지원체계를 강화함으로써 현업 장기예보 정확도 향상을 위해 노력해 왔다. 2022~2024년의 3년에 걸친 6단계 아태사업에서는 기존 APCC-기상청의 협력시스템을 바탕으로 하되, 장기예보에 있어 APCC만의 역할 영역을 더욱 확대할 필요가 있으며, 이를 위해서는 현업 장기예보 실무 예측기술을 개선하고, 앞서 개발된 기술 또는 개선된 기후정보(예측성이 좋은 정보)를 선별하고 가공하여 객관화된 예측정보를 생산할 수 있는 기반을 마련하고자 하였다. 이를 통해 다음과 같이 겨울철 예측을 위한 감시·예측 통합 정보 및 활용 가이드라인을 마련하였다.
겨울철 예측에서 중요한 인자인 ENSO와 관련된 정보의 활용성을 높이기 위해 겨울철 계절예측모델에서 ENSO와 관련된 반응의 월별 모의 특성을 분석하였다. 모델의 ENSO 모의 성능은 우수하지만 ENSO와 관련된 열대 강수와 대기 반응의 월별 변화는 제대로 모의하지 못하였다. ENSO 강제력이 전구 계절예측 예측성을 높이는데 많은 부분 기여하지만 겨울철 동아시아 월별 예측에서는 ENSO 영향이 과하게 모의되는 부분이 있다. 늦겨울 예측성을 높이기 위해 모델의 ENSO 반응에 대한 이해를 높이고 열대 해양 외의 다른 기후감시 정보를 통한 보완이 필요하다.
겨울철 주별 기온 예측을 위한 열대 해양 기후 인자로써 MJO의 영향을 규명하고 1개월 전망 활용 방안을 도출하였다. ENSO 평균 배경장 영향을 고려하여 MJO 대류 및 열대-중위도 원격상관 반응을 비교 분석하여 대표 영향 위상을 선별하였다. 선형경압모형(LBM) 실험을 통해 MJO에 의한 열대 대류의 중위도 파동 전파 영향을 살펴보았으며 관측 자료에서 분석된 MJO의 동아시아 지역 영향을 확인할 수 있었다. 이와 더불어, ECMWF 모델에서 ENSO-MJO 영향 위상에 대한 예측성능 진단을 통해 +3주 기온 예보를 위한 활용 가이드라인을 제시하였다.
겨울철 기온 예측을 위한 인자로써 제안된 중위도 북태평양에서 나타나는 대기 변동성인 북태평양진동(NPO)의 예측 특성과 NPO의 지연 영향 과정의 재현성을 계절예측모델에서 분석 하였다. 모델에서 NPO 패턴은 대부분 잘 모의했으며 12월 NPO의 한 달 지연 영향 과정도 재현되었다. 그러나 모델은 NPO보다 ENSO 영향이 강하게 작용하는 것으로 모의해 관측과 차이가 있었다. 관측에서 NPO와 ENSO가 같은 위상으로 발생했을 때 NPO만 발생한 경우보다 동아시아 지위고도와 해수면 온도, 우리나라 기온의 경향성이 뚜렷했으며 모델에서도 NPO와 ENSO 가 같은 위상으로 발생한 경우는 관측과 유사한 경향으로 모의했다. 그러나 모델의 NPO 지수 예측성은 lead-0 이후로는 높지 않은 한계가 있어 모델들이 강한 NPO를 일관되게 예측하는 경우 ENSO 위상과 같이 고려해 1월 기온 예측에 반영하기를 제안한다.
우리나라 겨울철 기온 변동성에 영향을 미치는 주요 대기 원격상관인 서태평양 패턴을 분석하고, 이를 예측인자로서의 활용 가능성을 평가하였다. 12월 서태평양 패턴은 우리나라 기온과 꾸준히 높은 양의 상관성을 보이는 반면, 1월과 2월에는 1990년대 이후 상관성이 약화되는 비정상성이 나타났다. 모델 기반의 분석에서도 12월 서태평양 패턴과 이와 관련된 대기 상하층 메커니즘이 효과적으로 재현되었으나, 엘니뇨 남방진동의 영향을 배제한 경우 서태평양 원격상관의 독립적인 영향을 충분히 재현하지 못하는 한계가 확인되었다. 서태평양 패턴의 양의 위상이 발생할 경우, 하층 알류샨 저기압에 의한 동서 기압차 감소로 따뜻한 남풍 편차가 유입되며, 상층에서는 제트기류의 북상이 북극 찬 공기 유입을 억제하는 주요 메커니즘이 나타났다. 모델의 12월 서태평양 패턴 지수는 관측에서 나타난 서태평양 패턴의 경년변동성을 잘 재현하고 있으므로, 12월 기온의 감시 및 예측 인자로 활용 가능할 것으로 기대된다. 본 연구 결과는 12월 서태평양 패턴의 원격상관이 우리나라 겨울 기온 변동성에 주요한 영향을 미치며 관측과 모델에서 모두 이를 잘 모의하고 있음을 보여준다. 따라서 12월 서태평양 패턴을 독립적인 감시 및 예측인자로 활용함으로써 우리나라 겨울철 기온의 장기예보 정확성을 향상시킬 수 있음을 시사하며, 대기 원격상관 메커니즘의 정교한 모의를 위한 모델 개선의 필요성을 강조한다.
가을철(10월) 유라시아 지역 눈덮임 또한 동아시아 겨울철 기온 변동성을 설명하는데 있어 주요한 인자이다. 초겨울에는 눈덮임에 의한 복사냉각에 의한 대륙고기압 발달 및 기온 하강을 유도하는데 이는 계절예측모델에서도 잘 재현된다. 반면, 늦겨울에는 눈덮임-북극진동-동아시아 기온의 관계에 있어 시기에 따라 비정상성이 뚜렷하며, 이 관계에 대한 모델 재현성도 낮다. 따라서 초겨울에는 유라시아 눈덮임이 겨울철 기온 예측을 위한 감시인자로 활용 가능하지만, 늦겨울 예측성 향상을 위해서는 추가 인자 개발이 필요하다.
겨울철 우리나라 기온 예측에 가을철 해빙과 눈덮임은 각각 주요한 예측인자로 활용된다. 그러나 두 인자는 성층권을 통로로 하는 같은 메커니즘을 공유하기 때문에 실제 예보에 그 영향이 이중으로 고려되는 경우가 생길 수 있다. 이 연구에서는 두 예측인자의 단일 및 결합 효과를 살펴보고 현업 계절 예측 모델에서 그 효과가 잘 구현되고 있는지 평가하였다. 두 예측인 자의 결합 영향은 겨울철 월별로 비슷한 양상이 유지되는데, 특히 1월에 우리나라에 고온 및 저온 편차에 뚜렷한 영향을 주는 것을 확인하였다. 모델은 해빙 효과보다는 눈덮임 효과에 따른 겨울철 대기 반응을 비교적 잘 모의하고, 두 인자의 결합 효과에 대해서는 10월 해빙이 적고, 11월 눈덮임이 동시베리아에 많은 경우에 예측성이 높게 나타났다.