연구보고서
- 저자
- 예측기술과 손수진, 김원무, 김광형
- 작성일
- 2019.02.28
- 조회
- 508
- 요약
- 목차
평문 초록
아태지역의 폭넓은 사용자를 고려하여 공공 서비스 관점에서 지역특화 기후예측자료가 생산, 배포 및 활용 되도록, 고품질의 기후예측자료가 지역 특화된 계절기후예측에서 활용되어야 하며, 이를 바탕으로 지역별/계절별 혹은 참여모델/MME 기법에 따른 예측성능이 평가 및 제고되어야 한다. 또한, 이를 바탕으로 한 지역특화 MME 기법의 개발은 타 기관과의 비교 우위 및 차별화를 위한 방안이 될 수 있다. 따라서, APCC MME에 참여하는 다중모델을 기반으로 지역특화 계절예측 기술을 개발하였다.
이 연구는 다중모델을 기반으로 크게 3가지 관점에서 진행되었다. 모델의 선정, MME 기법의 개발, 예측결과의 후보정으로 구체적으로 다음과 같이 구성되었다: (1) 물리현상을 기반으로 한 참여모델의 지역별 예측성능 평가 및 차별화된 MME 구성, (2) 베이지안(Bayesian) 기법을 바탕으로 한 확률 MME 예측시스템 개발, (3) 확률 MME 기후예측자료의 통계적 후보정.
먼저 ENSO의 복잡성과 그 원격상관을 예측성능을 진단하고 향상시키기 위한 물리적 인자로 사용하고 이를 기반으로 모델을 선택하여 MME를 새로이 구성하였다. 새로 구성된 MME의 경우, 모든 모델을 사용한 MME와 비교하였을 때 동아시아와 호주 여름 강수량 예측에서 향상된 예측성을 보였다. 즉, 물리현상 기반의 모델 선정 및 MME 구성은 특정 계절 및 지역에서 예측성을 향상 시키기 위한 한 요인이 될 수 있음을 알 수 있었다. 다음으로 관심 있는 지역을 대상으로 최상의 계절 예측 정보를 제공하기 위하여 새로운 다중모델앙상블 방법을 개발하였다. 즉, 여러 다른 계절 예측 모델의 예측 정보를 바탕으로 우리가 관심을 가진 지역의 계절 예측을 향상시키기 위하여 과거 예측과 관측 사이의 관계를 이용하였다. 또한 안정적으로 예측 정보를 생산하기 위한 장치도 마련하였다. 이를 통해 보다 안정적인 계절 예측 다중모델앙상블 예측 자료를 생산할 수 있을 것으로 기대한다. 마지막으로 확률 MME 기후예측자료의 통계적 후보정을 예측성 향상에 대한 가능성을 살펴보았다. 즉, APCC PMME에 대한 PAC 적용가능성(feasibility) 평가 결과 PMME Hindcast의 선행시간 1개월 예측성이 대부분 월에서 개선되었음을 확인할 수 있었다. 후보정의 효과가 개별 모델이 아니라 MME에 대해서도 적용가능함을 알 수 있었다. 이 연구에서 시도된 방법은 다음 연구에서 개선 및 고도화 할 예정이며, 타 기법 및 방안으로 확대하여 수행될 예정이다.