연구보고서
- 저자
- 김가영, 김해정, 석수현, 신선희, 이강진, 양유빈, 함수련, 전종안
- 작성일
- 2024.12.24
- 조회
- 40
- 요약
- 목차
국내 기후 모델링 커뮤니티에서의 한정적인 인적 및 컴퓨팅 자원을 고려할 때, 자체 모델 링 역량 강화 및 공동 협력 시스템내 (K-R2O)에서의 지속적인 테스트베드 운영은 기후예측 시스템의 유효성을 강화하기 위한 필수적인 요소이다. 본 보고서는 기상청 기후예측 시스템의 예측력 강화를 목적으로 수행된 연구로 1.지면모델 개선 기술 개발, 2.개발된 R&D 기술의 현업 적용 가능성 평가 (Testbed), 3.기후예측 시스템의 개선 방향을 제시하는 모델 평가체계 구축에 대한 분석 결과를 제시한다.
기상청 기후예측모델 (GloSea6)의 예측 성능 향상을 위해 지면과정의 지하수모듈 및 하천 유출 과정의 특성을 파악하고 지면모델의 개선 기술을 개발하고자 하였다. 이를 위해 GloSea6의 지면모델 JULES에 지하수 모듈인 GrUB의 알고리즘을 통합하여 JULES-GrUB 시스템을 구축하였다. 토양수분과 같은 지면 상태는 지면과 대기 간 물리적 상호작용을 통해 물과 에너지 수지를 조절하며, 이는 기후 예측에서 중요한 역할을 수행한다. GrUB 알고리즘은 기존의 TOPMODEL 기반 기저유출 알고리즘을 대체하며, 미계측 유역에서도 안정적으로 적용할 수 있는 장점을 가지고 있다. 이를 통해 미시시피, 아마존, 양쯔강, 메콩강, 머레이-달링, 고비, 티벳 유역 등 7개 주요 유역에서 수문 성분과 에너지 성분에 대해 모델 성능을 평가하였다. FluxCom 및 GLEAM 기준 자료와의 비교 결과, GrUB 알고리즘은 기존 모델 대비 예측성을 전반적으로 개선하였으며, 특히 잠열 및 토양수분 예측에서 높은 정확도를 보였다. 본 연구는 2008년, 2009년, 2010년의 3월 1일 초기장을 기준으로 테스트를 수행하였으며, 결과는 봄철에 집중되었다. 향후 장기모의 및 다양한 계절별 실험을 통해 추가적인 성능 개선 효과를 평가할 필요가 있다. 본 연구에서는 GloSea6 JULES-GrUB 통합모델을 활용한 수문학적·에너지학적 예측 개선 가능성을 제시하며, 기후 모델링의 신뢰성 향상에 기여할 것으로 기대된다.
또한, 지면과정의 개선을 위해 GloSea6의 하천 유출 모델 해상도를 1도에서 2배, 8배 높인 하천 보조자료가 사용되는 GloSea6를 새롭게 구축하였고, 이를 통해 모델의 오차에 어떠한 영향을 줄 수 있는지 살펴보았다. GloSea6는 상대적으로 간단한 하천 유출 모델을 사용하고 있으며, 모델내에서 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. 다양한 민감도 실험을 바탕으로 고해상도(0.5도) 하천유출모델이 적용된 GloSea6를 최적화하여 현업에 사용할 수 있는 기반을 마련하였다. 고해상도 하천유출모델이 적용된 GloSea6 실험의 결과는 기존 현업의 결과에 비해 유량 및 방출량의 오차를 줄이며, 특히 해양 흐름을 변화시켜 한반도 연안의 해수면 온도의 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.
급변하는 기후를 보다 정확하게 예측하기 위해서는 이를 반영할 수 있는 최신 기술이 적용된 기후예측모델의 보유가 필수적이다. 최신 기술의 선제적인 검증은 현업 기후예측시스템 운영에 있어 잠재적인 리스크를 줄일 수 있다. APCC는 예측 기술의 신속한 현업 가속화를 위한 징검다리 역할인 테스트베드의 역할로 기상청 기후예측시스템(GloSea6)의 공동개발에 참여하고 있다. 이 연구에서는 테스트베드 운영을 통해 기후예측 기술의 실용화(R2O) 체계를 정립 하였다.
첫째, 작게는 테스트베드의 기반 체계 구축을 위해서 더 나아가서는 기상청 기후예측시스템 공동개발 활성화를 위해서 우리나라 실정에 맞는 단계와 요소로 공동개발 체계를 구조화할 것을 제안하고, 공동개발 연구 환경에서의 주요 개선 방안을 제안하였다. 특히 테스트베드와 관련해서는, 실험기준(대규모 준현업 예측실험), 운영기준(신규 기술 적용 - 대규모 실험 - 평가 - 현업가능성 제안), 평가기준(과학적 효과 및 기술적 능률)을 만들어 테스트베드의 역할 수행에 관한 체계도 정립하였다. 또한 APCC-기상청-국립기상과학원의 논의를 통해 장기 수요를 반영한 모델 개발 협력 로드맵을 수립하였다. 이 연구에서 제안한 내용들은 가이던스로 제작되어 기상청 기후예측시스템 공동개발의 운영을 맡고 있는 국립기상과학원에 제공되었다. 이를 통해 기상청 기후예측시스템 공동개발이 체계적으로 운영되고 활성화되어 우리나라 장기예보 개선을 위한 협력의 성장 동력이 되길 기대한다.
둘째, 테스트베드 운영을 통해 신규 기술의 현업화 가능성을 제안하였다. 개발된 예측 기술들이 실제 현업에 적용되기 위해서는 현업과 동일한 환경에서의 평가가 필요하다. 따라서 테스트베드에서의 현업화 평가는 현업 환경과 동일한 조건에서 수행되었고 과학적 효과와 더불어 현업에서 안정적으로 운영될 수 있는지에 대한 기술적 능률도 확인하였다. 이 연구에서 평가된 기술은 해빙물리과정, 약결합 초기화, 규모적응 적운모수화이다. 2022년과 2023년 수행된 해빙물리과정 최적화 평가에서는 해빙물리과정 내 매개변수들의 효과를 검증하고 최적화 방안을 제안하였다. 동아시아 겨울철 기온에 영향을 주는 것으로 분석된 매개변수들의 민감도 실험을 수행하여 예측성을 검증하고 북극과 동아시아 겨울 기온의 상관관계 개선을 확인하였다. 또한, 현업 효율성과 안정성을 확인하여 기술적으로도 현업에 적용 가능함을 검토하였다. 약결합 초기화 기술에 대해서는 여름철 강수에 영향을 미치는 기후 인자들을 개선하는 효과가 있음을 확인했으며, 겨울철 열대 변동성과 관련된 현상의 모의 성능이 향상되는 효과가 있었다. 기술적인 측면에서는 안정적인 적분을 확인하였고 현업 소요 시간이 다소 길어질 수 있으나 총체적으로 현업 적용에 적절한 것으로 판단되었다. 2024년 수행된 규모적응 적운모수화 기술 평가 에서는 동아시아 여름 몬순 모의 성능 및 원격상관, 극한강수에 대한 다각적 분석을 기반으로 향후 개발 방향을 제안하였다. 테스트베드 운영을 통해 도출된 결과들은 5종의 기술보고서로 현업 기관으로 공유되었다. 특히 해빙물리과정과 약결합 초기화 기술 제안 결과는 2024년 기상청 현업 시스템(GloSea6)에 적용되어 기상청 기후예측모델 개선에 실질적으로 활용되었다.
이렇듯 APCC 테스트베드는 기술 개발 주체와 현업 기관과의 가교 역할을 함으로써 “원천 기술 개발→현업화 평가→현업 적용을 통한 예측성 제고”의 선순환을 가속화하여 기후모델 연구 성과의 실용화를 촉진하는 국내 협력의 허브가 되고 있다. 이 과제를 통해 APCC는 대규모 준현업 예측 실험이 가능한 환경을 구축하였고 GloSea6를 이용한 다년간의 연구 노하우 축적으로 전문성을 갖추었다. 즉, APCC의 테스트베드는 실험 환경과 연구 역량을 두루 갖춤으로써 기후 예측 모델링 시장에서 그 어느 조직도 할 수 없는 대체 불가능한 역할을 수행 중이다.
기상청 기후예측 시스템 (GloSea6)의 객관적인 평가를 제공하고 모델 내의 구조적 문제와 원인을 진단하기 위해 APCC는 기후예측모델 평가‧관리 시스템 (Climate foRecast model Evaluation & Management system by APCC; CrEMA)을 구축하였다. CrEMA는 모델의 주요 변수들에 대한 성능평가와 주요 기후 변동성에 대한 진단평가로 구성된다. CrEMA의 핵심은 기후 시스템의 다면적 특성을 효과적으로 제공하는 평가 메트릭을 개발하는 것이다. 성능평가 메트릭은 단정/확률 예보 기술을 정량적으로 측정하기 위해 통계적 스코어들로 구성하였고, 다변수 통합평가를 적용하였다. 주요 기후 변동성에 대한 다각적 평가정보를 제공하기 위해 우리는 각 기후 인자에 대한 독립적인 진단 메트릭을 개발하였다. 이는 열대 계절&계절내 기후 변동성 (El Nino-Southern Oscillation (ENSO), Madden-Julian Oscillation (MJO), Boreal Summer Intraseasonal Oscillation (BSISO)) 뿐만 아니라 북극 기후 변동성 (Arctic Oscillation (AO), Sea Ice Extent (SIC))의 진단 결과를 제시하며, 동아시아 기후 변동성을 대표하는 동아시아 여름& 겨울 몬순 (East Asian Summer Monsoon (EASM), East Asian Winter Monsoon (EAWM))의 진단 결과 또한 포함한다. CrEMA 진단 메트릭을 통해 우리는 현업 기후예측모델인 GloSea6의 Arctic, EAWM, BSISO의 모의성능을 종합적으로 진단하였다. GloSea6의 구조적 문제를 파악하고, 프로세스 기반의 원인 분석을 통해 모델의 구조적 오차를 이해함으로써 GloSea6의 개선 방향을 제시하고자 하였다.
CrEMA Arctic 진단 결과, GloSea6는 유라시아의 적설 증가로 인해 약화되는 성층권 극소 용돌이의 연직 구조를 대체적으로 잘 모의하지만, 성층권 극소용돌이의 강도를 과소모의하며, 특히 겨울철 중위도 하층 대류권의 하향 파동전파를 과소모의한다. 이러한 결함은 북극 진동 (AO) 예측 성능에 영향을 미치고 (특히 1개월 리드에서만 유의함) 원격상관 모의성능 또한 저하시킨다. 한편, GloSea6는 Barents-Kara 해빙의 경년 및 계절내 변동을 매우 잘 모의하며 GloSea5에 비해 상당히 개선된 결과를 나타낸다. 그러나 GloSea6는 해빙 감소로 인한 지표 열 플럭스를 과소모의하며, 북극 대류권 하부에서 과도한 안정층을 모의한다. 이러한 안정성은 바렌츠-카라 해빙 감소와 관련된 북극 온난화의 진행을 방해하여 얕고 약한 온난화 구조를 유도하며, 상층 파동 전파를 저지시킨다. 결과적으로 이는 북극-유라시아 원격상관 모의성능을 감소시킨다. GloSea6 Arctic 모의성능 개선하기 위해서는 북극 하층 대기의 과도한 안정성을 해결할 필요가 있으며, 북극 해양-대기 상호작용 및 대륙권-성층권 상호작용의 개선이 필요한 것으로 판단된다.
동아시아 겨울 몬순 진단 결과, 몬순 시스템 요소의 평균과 변동성 모의 성능은 전반적으로 향상되었으며, 동아시아 대류권 전층 기온과 중․상층 지위고도 평균편향 개선이 두드러진다. 그러나 기온의 한랭 편향과 기압골 과대모의 문제는 여전히 남아있으며, 동아시아 겨울 몬순에 서 중요한 시베리아 고기압 강도 변화를 적절히 모의하지 못하는 것으로 진단된다. 열대-중위도 원격상관에서는 열대 인도양 평균편향 감소와 함께 쌍극진동에 대한 동아시아 반응 재현성이 개선되었으며, 엘니뇨/남방진동에 대한 반응은 유의한 예측성 변화가 나타나지 않는다. 북극-중 위도 원격상관에서는 북극진동 또는 바렌츠진동에 대한 동아시아 반응 재현성이 개선되었다. 동아시아 겨울철 기온 변동성 주요 모드의 재현성은 2개월 이상의 예측성이 확보되지 않으며, 한파 발생에 영향을 미치는 블로킹의 패턴과 강도 예측성은 소폭 향상되었다. 열대-중위도 원격상관에 영향을 미치는 필리핀해 고기압의 발달․이동과 열대 서태평양의 국지적 대기-해양 상호작용의 재현성은 추가적인 개선이 요구된다.
BSISO의 경우, GloSea6에서는 인도양 지역의 대류와 서풍 시어 편향이 감소하여 BSISO 북진 모의 성능이 크게 향상되었다. 수분 이류와 순압성 와도와 같은 주요 물리과정의 개선으로 동아시아 지역의 기온과 강수 예측성능이 일부 향상되었다. 특히 BSISO 위상에 따른 동아시아 종관 패턴이 개선되어, BSISO1 위상 7과 BSISO2 위상 1에 따른 고온 현상, BSISO1 위상 4와 관련된 강수 현상의 예측성이 향상되었다. 그러나 서태평양 지역의 OLR과 동서 바람 편향, 3주 이상 선행시간에서의 30-60일 및 10-20일 주기 계절내 변동성 약화, 대규모 원격상관 패턴과 관련된 순압성 구조의 제한적 모의 등의 문제점이 여전히 존재한다. 이러한 결과는 GloSea6가 BSISO 모의에서 상당한 개선을 보이나, 서태평양의 대류 과정, 긴 선행시간에서의 변동성 유지, 원격상관 개선을 위한 지위고도 예측성능 향상이 필요함을 시사한다.