연구보고서
- 저자
- 기후분석과 김가은, 김옥연, 유진호, 윤순조, 임슬희, 정유림
- 작성일
- 2023.12.22
- 조회
- 509
- 요약
- 목차
국문 요약
APCC는 지난 수년에 걸쳐 기상청과의 협력시스템을 바탕으로 지원체계를 강화함으로써 현업 장기예보 정확도 향상을 위한 노력을 기울여 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 마련할 필요가 있다.
겨울철 3개월 전망에서 사용되는 ENSO와 관련된 정보의 활용성을 높이기 위해 ENSO의 해양 강제력인 열대 지역 강수의 영향을 분석하였다. 겨울철 열대 태평양과 인도양에서 나타나는 강수의 주요 모드는 ENSO와 관련된 패턴으로 나타나며 모델에서도 유사하게 모의되었다. 그러나 모델의 강수는 ENSO와 관련된 변동이 관측보다 매우 큰 비중을 차지했고 계절안에서 진동하는 패턴은 모의하지 못했다. 관측 강수에서는 겨울철 내에서 ENSO와의 관련성에 변화가 있고 강수에 대한 반응이 강수 지역과 시기에 따라 다르지만, 모델 강수는 ENSO와의 관련성이 높게 유지되며 열대에서 중위도로 전파되는 파동 패턴을 우세하게 모의했다. ENSO와 열대 강수의 관련성이 높은 12월에는 열대 강수에 의해 중위도로 파동 전파가 일어나고 한반도 주변 고기압성 편차가 유도되는 과정이 잘 나타나며 모델에서도 이 과정이 잘 재현되었다. 그러나 1월은 열대로부터의 영향보다 유라시아 대륙을 지나 전파되는 영향이 중요해지나 모델에서는 모의하지 못하고 열대에서 전파되는 영향을 관측보다 강하게 모의하는 차이가 있어 모델 정보를 해석하는 과정에서 관측에서 분석된 정보와 다른 기후감시인자의 정보를 추가할 필요가 있다.
중위도 대륙의 중요 기후감시요소로써, 10월 유라시아 대륙 눈덮임 속도를 겨울철 기온에 활용할 수 있는 방안에 대해 분석하였다. 10월 유라시아 대륙 눈덮임 속도의 경우 그 경향성(trend)를 제거하여 감시인자로 활용하여야 하며, 11월~12월의 초겨울에는 눈덮임 지표면 알베도에 의한 기온 변화를 비교적 잘 재현하기 때문에 눈덮임에 대한 반응으로 모델 재현성은 믿을 만 하다. 반면, 1월~2월의 늦겨울에는 지표면 heat flux에 따른 대기 중/상층 반응이 모델의 과거재현기간에는 잘 재현하지 못하는 경향이 있으므로, 이 경우 장기간의 관측기반 감시인자의 중요성이 커진다.
북극지역 예측인자, 특히 북극 해빙과 북극 연직 기온분포의 활용을 중심으로 겨울철 월별 기온 예측에 관하여 연구하였다. 먼저, 여러 가지 가을철 북극 해빙 예측인자가 기후변화를 고려했을 때에도 여전히 실용적이고 정확한지 분석하였다. 그다음, 예측성이 낮아진 해빙 예측인자를 대체하기 위해 지난해 연구를 통해 제시한 북극 연직 기온분포의 예측인자의 활용 가능성을 탐구하고, 현업 기후예측 모델인 GloSea6에서 북극 연직 기온분포의 예측성능을 분석하였다. 이를 통해 모델이 북극 연직 기온분포 이벤트를 모의할 수 있는지, 그와 관련되어 모델이 가진 특성은 어떠한지를 살펴보았다. 마지막으로, 연구결과를 바탕으로 3개월 전망에서 북극 예측인자와 관련한 예측정보의 활용 방안을 제시하였다.
1개월 장기예보의 정확도 향상과 효율적인 운영을 위해 예보관이 1개월 장기예보 전망시 중요하게 사용하는 방법론을 객관화 하고, 이러한 방법의 사용에 따른 예측성의 향상 가능성을 살펴보았다. 1개월 전망을 위해 중기예측 모델의 결과를 활용하는 방법에서 착안하여 특정 시점을 기준으로 예측성이 우수하거나 특정 경향을 보이는 앙상블 멤버를 고르는 다양한 방법에 대한 실험을 수행하였다. 이러한 앙상블 선별 방법을 사용하여 +2주 시점에서 앙상블을 선별하면, 예측성의 우위가 +3주 예측까지 지속됨을 보였다. 특히 앙상블 선별의 효과는 중위도 내륙지역의 기온 확률예측 결과의 향상이 두드러지게 나타났다. 무작위로 앙상블을 선별하는 실험과의 비교를 통해 앙상블 개수의 두배 증가보다 최적의 앙상블 선별이 예측성 향상에 더 뛰어난 효과가 있음을 보였다.
1개월 예측 생산에서 최근 1주일간 생산된 3개 연속된 모델 예측의 경향을 고려해 최근 모델 예측을 보완하거나 예측 정보의 신뢰도를 가감하는 과정에 대한 정량화를 시도하고 그 유용성을 검증하였다. 4년 간의 ECMWF 앙상블 예측 자료를 이용해 각 격자점에서 예측편차의 경향성이 유지되는 경우가 전체 사례의 50% 미만이며, 그 중 50% 이하의 경우에 예측 경향을 고려해 최근 예보를 수정하는 것이 예측성능 향상에 도움이 되므로 예측 경향성을 고려한 최근 예측의 보정은 유의미하지 않은 것으로 판단된다.
겨울철 적도 지역에서 뚜렷하게 나타나는 계절내 진동 모드인 Madden-Julian Oscillation (MJO)은 서인도양부터 열대 태평양까지 주요 대류 중심이 이동함에 따라 동아시아 지역 기온에 미치는 영향이 다르게 나타난다. 먼저, 관측 기반 겨울철 우리나라 기온과 유의미한 상관관계를 가지는 영향 위상 및 관련 역학 메커니즘을 조사하였다. 열대 해양성 대륙 부근에서 나타나는 대규모 구름대는 일주일에 거쳐 남동아시아부터 북동쪽으로 전파되는 파동 형태의 원격상관 패턴을 형성함에 따라 우리나라 기온 변동에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 한편, ECMWF 모델의 MJO 예측 정보를 겨울철 1개월 장기예보에 활용하기 위해 영향 위상에 대한 위상 및 기온 적중률, 열대 대류 활동, 원격상관 대기 패턴의 모의 성능을 진단하였다. 특히, +3주 예측으로부터 MJO 대류 강제력의 강도 및 지속 기간에 대한 모델 모의 특성을 고려하여 최적의 예측 정보를 선별하였다.