연구보고서
- 저자
- 예측기술과 김가영, 김해정, 신선희, 이강진, 양유빈, 함수련, 전종안
- 작성일
- 2023.12.22
- 조회
- 514
- 요약
- 목차
국문 요약
본 과제는 APCC에서 수행하고 있는 국가 기후예측모델 개선과 관련된 연구 내용을 포함하고 있으며, 국가 기후예측모델의 예측력 강화를 목적으로 한다. 크게 세가지 과업, 1.지면모델 개선기술 개발, 2. 현업화 테스트베드 역할 이행, 3. 기후예측모델 평가․관리 시스템 구축으로 구성되어 있으며 올해 수행된 연구결과를 소개하고자 한다.
국가 기후예측모델(GloSea6) 내 지면과정 중 하천 유출 모델의 특성을 파악하고 개선점을 제시하고자 하였다. GloSea6는 상대적으로 간단한 하천 유출 모델을 사용하고 있으며, 모델 내에서 모의되는 하천 유출량은 관측과 비교하였을 때 과대 모의하고 있음을 알 수 있다. 하나의 이유로 지역별 주요 하천을 표현하기에 너무 큰 현재 하천 유출 모델의 해상도를 들 수 있다. 정확한 하천 흐름을 모의하고 대기-지면-해양 상호작용의 개선을 가져오기 위해서는 정교하고 현실적인 하천 유출 모델을 접합하는 것이 가장 바람직하겠으나, 현재 현업에서 사용중인 GloSea6에 개선을 위해서 간단하고 직접적인 효과를 줄 수 있는 하천 유출 모델의 해상도를 높이는 방법을 통해 오차를 줄여보고자 하였다. 따라서, 본 연구에서는 하천 유출 모델의 해상도를 1도에서 2배, 8배 높인 하천 보조자료가 사용되는 GloSea6를 새롭게 구축하였고, 이를 통해 모델의 오차에 어떠한 영향을 줄 수 있는지 살펴보았다. 실험의 결과는 기존 현업의 결과에 비해 유량 및 방출량의 오차를 줄이며, 특히 유역 및 하구를 중심으로 많은 개선을 가져올 수 있다. 이러한 결과는 대기-해양 상호작용의 변화를 가져와 계절 예측 성능 향상을 가져올 수 있으며, 나아가 지역적 규모에서 수자원에 대한 응용 및 정책 연구에도 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
테스트베드에서는 2020년부터 3년간 수행된 「해빙 물리 과정에 의한 계절내 규모 기후 예측 기술 개발」의 결과를 바탕으로 해빙 물리 과정 내 파라미터들의 효과를 분석하여 최적화 방안을 제시하고자 하였다. 2022년 수행된 visible snow albedo 민감도 실험을 확장하여 near-IR ice albedo의 증감 실험을 추가하였으며, 단일 파라미터의 민감도 분석뿐 아니라 다중 파라미터 조합의 예측성도 분석하였다. 단일 파라미터 실험 3세트와 다중 파라미터 2세트의 총 5세트 실험을 현업 hindcast와 동일한 기간인 1993년부터 2016년까지 24년 간의 여름과 겨울에 대해 이루어졌다. 민감도 실험 결과들은 현업과 유사한 오차장을 보여 기후값 자체에 큰 영향을 주지 않는 것을 확인하였다. 이는 추후 해당 기술이 현업에 적용될 때 중요한 요소로 기후값 자체가 크게 변하면 과거의 현업과 불연속성이 커지므로 기후장 자체의 변화는 크지 않아야 한다. 알베도의 영향을 직접적으로 받는 극 지역에서의 겨울철 해빙 면적 및 지표기온의 변화는 크지 않았는데, 일사량이 많지 않아 알베도 변화에 의한 직접적인 효과가 크지 않기 때문이라 생각된다. 극 지역의 해빙에 미치는 효과는 뚜렷하지 않았으나, 겨울철 중위도 기온에 영향을 주는 것으로 알려져 있는 극과 중위도의 원격상관의 모의 성능에는 개선이 나타났다. 현업 모델은 바렌츠-카라해의 기온과 유라시아 기온의 상관성을 전반적으로 잘 나타내고 있으나, 극 기온이 중위도 기온에 미치는 메커니즘을 재현하지는 못하는 것으로 나타났다. 북극과 중위도 기온의 인과성 분석을 위해 해빙이 대기순환을 유발하는 해와 대기가 유발하는 해로 분류하여 분석하였을 때 관측에서는 대기순환이 해빙 변화를 유발하는 해에서만 바렌츠-카라해와 유라시아 기온의 인과성이 나타나는 반면 현업 모델은 두 분류에서의 인과성 차이가 없었다. GloSea6가 전반적으로 대기순환이 해빙 변화를 유발하는 해를 과소모의하는 특징을 보이는데 얼음 알베도 증가를 통해 발생 빈도 뿐 아니라 북극-유라시아 원격상관의 인과성 또한 개선되는 것을 확인하였다.
또한 결합초기화 기법을 적용한 테스트베드 연구에서는 GloSea6에 기반한 대기-해양 결합초기화 기술의 과학적 효과와 기술적 능률을 살펴봄으로써 해당 기술의 현업 적용성을 평가하였다 첫째, 동아시아 여름철 강수의 계절내 예측에 영향을 미치는 내외부 역학에 있어서 해당 기술의 과학적 효과가 존재하였다. 대기-해양 상호작용, 열대 대류 활동 강화, 북서태평양 고기압 확장 및 열대-중위도 원격 상관 기작 등 동아시아 여름철 몬순 영향 인자에 관한 예측이 대기-해양 결합초기화 기법으로 개선이 되었다. 둘째, 겨울철 열대 변동성의 계절내 예측에 있어서 해당 기술의 과학적 효과가 존재하였다. 강수 및 하층 바람의 평균장 뿐만 아니라 30-60일 주기 변동성의 크기, 공간적인 분포, MJO 동진 모의에 있어 결합초기화 기술의 효과를 확인할 수 있었다. 셋째, 현업 예보 스윗에 결합초기장을 생산하는 스윗이 더해졌을 경우에 대한 소요시간 추정을 통해 해당 기법이 기술적으로 현업에 적용 가능한 기술임을 확인하였다. 현업 스케쥴과 초기장 품질을 고려하여 7일 이내의 자료동화 기간을 셋팅할 것과 작업 제출 및 실행에서 높은 우선권을 할당받는 것을 권장하였다. 넷째, 대기-해양 결합초기화 기술이 안정적으로 현업에 운영될 수 있음을 확인하였다. model blow-up 미발생은 해당 기술의 높은 현업 안정성을 의미한다. job priority가 낮아서 발생하는 에러들은 현업 express queue 활용으로 해결할 수 있다. 결론적으로, 열대 및 동아시아 대기 순환 예측에 대한 과학적인 측면에서의 효과와 기술적인 측면에서의 현업 안정성을 검토한 바 국가기후예측모델의 계절내 예측 현업 운영에 있어 대기-해양 결합초기화 기술의 적용을 권장하는 바이다.
연구개발 성과의 실질적 효과를 제시하기 위한 일관된 평가체계의 필요성이 제안되었고, APCC는 기후예측모델 통합평가 시스템(Climate foRecast model Evaluation & Management system by APCC; CrEMA)을 구축하고 있다. CrEMA는 성능평가체계와 진단평가체계로 구성되어 있으며, 주요 기후 모드인 엘리뇨-남방진동(ENSO, El Nino-Southern Oscillation), 매든-줄리안 진동(MJO, Madden-Jullian Oscillation), 동아시아 여름몬순(EASM, East Asia Summer Monsoon)의 진단평가 메트릭이 개발되었다. CrEMA 진단평가 메트릭은 각 기후모드의 예측성능(performance), 주요 메커니즘(process), 원격상관(teleconnection)으로 세분화하여 구성하였으며, 이를 통해 각 기후모드의 다각적 평가정보를 제공하고자 하였다. CrEMA 진단메트릭 결과는 기준모델 대비 성능 개선정보인 스코어카드 형식으로 표출되며, 이를 통해 현업 기후예측모델의 예측 수준과 개발 기술의 실효성을 제시할 수 있다. 개발된 CrEMA 진단체계를 GloSea5와 GloSea6에 적용하여 GloSea6의 주요 기후변동성(ENSO/ MJO/EASM)을 진단하였으며, 모델의 취약점과 개선방향을 제시하였다.
ENSO 진단 결과, GloSea6는 기준모델(GloSea5)에 비해 ENSO의 예측성능 및 기본속성이 전반적으로 개선되었고, 특히 기후예측모델에서의 ENSO 봄철 예측 장벽이 개선되었다. 적도 SST 평균 및 연변화 개선 및 Bjerknes 피드백의 개선으로 ENSO 편향 (강한 강도, 강한 계절성, 위상잠김 특성의 빠른 해제)이 개선되었으며, 이로 인해 ENSO 평균 예측성능이 개선된 것으로 판단된다. 반면, 라니냐 발달기간 동안 강한 Taux-SSH 결합 강도는 La Nina 예측성능을 감소시키고, 엘리뇨 쇠퇴기간 급감하는 열유속은 El Nino의 빠른 종료를 모의하게 되며, 결국 ENSO duration의 모의성능 감소에 영향을 미친다. ENSO duration을 제외한 ENSO 기본 속성은 전반적으로 향상되며, 이는 원격상관 모의성능에 영향을 주게 된다. ENSO 변동과 관련된 기온 패턴은 전구나 동아시아 지역적으로도 개선된 결과를 보이나, 강수 패턴의 모의성능은 더욱 감소한 결과를 나타낸다. 이는 GloSea6가 적도 dry bias 와 강한 Double ITCZ를 모의하기 때문이며, 적도 강수의 구조적 오차가 개선된다면 ENSO 원격 상관에 따른 강수 영향장 개선 또한 기대할 수 있을 것이다. MJO 진단 결과, GloSea5 대비 전반적인 예측 성능이 개선되었다. 특히 MJO 예측장벽으로 알려진 해양성 대륙에서 동진 성능 개선되었다. 이는 해양성 대륙 하층 수분 dry bias가 개선되어 관련 상당온위의 cold bias와 연직 diabatic heating 개선이 이루어졌기 때문으로 판단된다. 반면 인도양의 하층 수분 수렴 성능은 저하되었다. 이는 직접적으로 MJO 동진 성능에 영향을 미치지는 않았으나, 인도양 SST의 warm bias와 관련된 것으로 미루어 보아 추후 개선이 필요할 것으로 생각된다. MJO 관련 상층 모의 성능은 전반적으로 감소하였으며, MJO의 상층 발산구조 모의 성능 저하와 태평양 아열대 제트의 동쪽 확장이 대표적이다. 통쪽으로 다소 확장된 제트는 원격상관에 영향을 미쳐 결과적으로 PNA 지역 또한 동쪽으로 이동시켰다. 이와 관련하여 추후 모델 개선 시 상층 모의 성능 개선을 위한 노력이 필요할 것으로 생각된다. EASM 진단 결과, 북서태평양 해역의 수온/기온 온난 편향과 고기압/남풍의 과소모의가 나타나는 것으로 진단된다. 이와 함께 중층 기압골의 과소모의와 제트의 북편향 등이 일부 개선되었다. 기본특성 요소 중 동아시아로 북상하는 여름철 강수밴드의 과소모의가 일부 개선되었으며, 북서태평양 고기압의 확장과 동아시아 제트는 여전히 과소모의되고 있다. EASM과 열대/아열대 기후모드 간 원격상관 중 엘니뇨 원격상관 예측성은 개선된 반면, 라니냐 원격상관과 인도양 원격상관 등은 추가적인 개선이 필요한 것으로 분석된다. 열대-중위도 원격상관에서 중요한 연결고리 역할을 하는 북서태평양 아열대 해역에서의 국지적 해양-대기 피드백은 관측에 비해 과대모의되는 것으로 분석된다. 진단 메트릭은 향후 기후예측모델 개선 또는 개발에 따라 평가 모델과 기준 모델을 유연하게 변경하여 적용할 수 있으며, 추가적인 연구개발을 통해 개발된 진단 메트릭과 스코어카드의 고도화가 요구된다.