연구보고서
- 저자
- 김가영, 김가은, 김지영, 석수현, 양유빈, 이강진
- 작성일
- 2025.12.17
- 조회
- 21
- 요약
- 목차
고해상도 하천유출모델(TRIP) 접합은 GloSea6 계절예측시스템에서 담수 경로를 보다 정교하게 재현하도록 하며, 이를 통해 상층 해양 구조, 연안 환경, 대기 평균장, 예측 성능의 계절별 변화를 통합적으로 평가할 수 있는 기반을 제공한다. 지난해에 제한된 기간의 실험을 중심으로 연구가 이루어졌던 것과 달리, 올해는 아태기후센터의 테스트베드를 활용하여 준현업 조건에서 수치 안정성, 재현성, 운영 적합성을 검증했다는 점에서 의미가 크다. 여름철 인도양에서는 고해상도 TRIP 적용으로 과도하게 넓게 퍼지던 저염 신호가 국지화되고, 연직 염분 구조가 현실적으로 조정되면서 SST 오차까지 완화되는 일련의 개선 효과가 나타났다. 동아시아 연안에서도 아무르강 유역에서 염분, SST 조정 효과가 뚜렷했으며, 반면 양쯔강 연안처럼 지형, 조석, 혼합이 강하게 작용하는 지역에서는 개선과 악화가 동시에 나타나는 복합적인 반응이 확인되었다. 태평양 및 ENSO 활동 해역은 워커 순환, upwelling 등의 대규모 순환이 지배적이어서 TRIP 기반 담수 재구성이 구조적 변화를 유도하기 어려웠다. 겨울철 영향은 전반적으로 약해, 고위도 일부에서 cold bias가 완화되는 신호는 관측되었지만 예측 성능 향상으로 이어지지 않았고, 기온과 강수 ACC는 TRIP 접합 전후로 거의 동일하게 유지되었다. 그럼에도 테스트베드를 통한 준현업 실험에서는 고해상도 TRIP 구성의 run-time 안정성이 확인되었고, 간헐적인 blow-up도 운영 환경에서는 충분히 처리 가능한 수준이었다. 고해상도 TRIP 접합은 계절예측 성능을 유지하는 범위 내에서 인도양 및 특정 연안 해역의 상층 해양 구조를 개선하며, 유출량 검증 등을 통해 현업 적용으로 발전시킬 수 있을 것이다.
국립기상과학원에서 개발한 고해상도 대기앙상블 예측시스템의 활용성을 조사하기 위해 극한기후에 대한 예측성능을 분석하였다. 개발된 고해상도 예측자료는 기존 현업에 비해 약 2배의 조밀한 해상도를 가지며 각 초기날짜별로 2개의 앙상블 멤버를 보유하고 있다. 이 연구에서는 주어진 예측자료를 활용하여 한파 사례 2 케이스와 집중호우 사례 2 케이스에 대해 현업 대비 예측성능 향상을 비교하였다.
한파 사례 분석 결과, 두 사례 모두에서 지형이 복잡한 지역의 저온 분포를 보다 정밀하게 재현하였으며, 이는 해상도 향상으로 인한 세밀한 지형 효과를 모사하는 것이 가능해졌기 때문으로 판단된다. 또한, 선행시간이 길어졌을 때 한파를 유발하는 대기 순환장의 구조가 관측과 유사하게 개선되는 경향을 보였다. 그러나, 모델의 기후장이 전반적으로 한랭 편차를 갖고 있어 이를 기준으로 편차장을 산출할 경우 한파와 같은 저온 편차를 충분히 재현하기 어려운 구조적 문제점이 있었다. 이에 따라 관측 기후값을 기준으로 편차장을 산출한 결과, 순환장 모의 뿐 아니라 극한예보지수(EFI)를 이용한 한파 예측 성능 또한 개선되는 것을 확인할 수 있었다.
강수 예측에 있어서는 두 사례에서 상이한 예측성능을 보였다. 2023년 장마 사례에서는 선행시간이 3, 4주일 때 집중호우를 유발할 수 있는 대기 환경이 현업 예측보다 더 잘 조성되었으며, 강수 편차장에서도 집중호우가 재현되는 양상이 확인되었다. 이러한 개선은 극한예보지수(EFI) 분석에서도 일관되게 나타나 고해상도 예측자료가 장마 기간의 극한강수 환경을 보다 조직적으로 모의할 수 있음을 시사하였다. 반면, 2022년 집중호우 사례에서는 현업 예측모델과 - iv 고해상도 모델 모두 집중호우 발생을 재현하지 못하였으며, 이로 인해 해상도를 높이는 것만으로는 모든 극한강수 사례에서의 예측성이 향상된다고 보기 어렵다는 한계도 확인되었다.
기후예측모델의 객관적인 성능 변화를 평가하기 위한 계절 검증 체계를 구축하였다. 현재 북극 기후와 동아시아 몬순에 대한 체계가 확보되었으며, 각 검증 체계는 단순한 통계 검증을 넘어 해당 기후 모드에 특화된 진단 요소를 기반으로 모델의 성능을 평가한다. 또한, 정량적 개선율을 스코어카드 형식으로 제시하여 모델 변경에 따른 성능 차이를 직관적으로 파악할 수 있도록 하였다. 구축된 검증 체계는 모델 자료의 계절 단위 평가를 위한 범용적인 기반으로서, 모델의 신뢰도에 대한 정보는 물론 모델 개발 및 고도화를 위한 과학적 근거를 제공할 수 있을 것이다. 구축된 검증 체계의 활용성을 보이기 위한 사례로, 현업 기후예측시스템 GC3.2를 기준으로 설정하여 향후 운영될 GC5.0의 모의 성능을 선제적으로 평가하였다.
북극 기후 진단 결과, 겨울철 AO 지수 경년변동성이 2배 이상 크게 개선되었고, 늦가을 유라시아 눈덮임에 따른 AO 발달의 프로세스는 유라시아 대륙에서 음의 AO와 유사한 패턴 모의의 개선을 보였다. 이는 상층 동서바람 편차 및 하층 하향 E-P flux 강도가 다소 개선된 효과로 보이나, 여전히 성층권 극 소용돌이 구조와 파동 전파를 과소모의하며 모델의 약한 대류권-성층권 상호작용을 나타낸다. 해빙의 경우, 바렌츠-카라해 해빙 손실에 따른 북극 온난화의 강도와 범위를 과소 모의하지만, 지역적인 연직 기온 및 순압 구조는 다소 개선되어 겨울철 WACE 패턴 모의가 개선되었다. 하지만 ERA5 대비 얕고 약한 연직 구조를 보이며 유의미한 상층 파동 전파 패턴을 모의하지 못하고, 이는 북극 지표 강제력이 상층 대기를 지나 중위도로 전달되는 것을 제한하게 된다. 따라서 북극-중위도 원격상관 모의에 있어, 북극 지역 연직 구조 및 상층 파동 전파 등 물리적 프로세스의 재현에 대한 개선이 필요할 것으로 판단된다.
동아시아 몬순 진단 결과, 여름 몬순의 경우 북태평양 고기압 모의 성능 개선으로 평균적인 강수대의 과소 모의 편차가 완화되었다. 그러나 열대-중위도 원격상관 모의 편차 증가로 강수의 경년변동성 예측성은 저하되었다. 겨울 몬순에서는 기온 평균장 한랭 편차가 심화되었으며, 동아시아 기압골 강화 및 제트 속력의 가속 및 남쪽 편향과 함께 나타났다. 기온 경년변동성의 예측성은 상대적으로 개선되었는데, 이는 기후 모드 예측성 향상과 모델 내부의 기온 반응 개선이 함께 있었기 때문으로 여겨진다. 두 모델 모두 동아시아 겨울 몬순의 구동력인 시베리아 고기압 및 그와 관련된 몬순 역학을 제대로 모의하지 못하는 공통적인 한계를 드러냈다.
본 연구는 hindcast를 기반으로 이루어진 기존의 기후 예측 모델 평가가 forecast의 성능을 과대평가할 수 있다는 점을 보완하고자, 기후 예측 모델의 forecast 성능을 직접 평가하고 분석하는 Python 기반의 패키지(FcstVerif)와 대시보드를 개발하였다. 이 패키지는 관측 및 모델자료 전처리, 성능 지표 계산 및 시각화를 자동화하여 연구자와 운영자가 계절예보 서비스의 품질과 모델 개선 효과를 지속적으로 모니터링할 수 있도록 지원한다. 기상청 기후 예측 시스템(GloSea6GC3.2)의 2022년 1월부터 2024년 12월까지의 forecast 자료에 본 평가 체계를 적용한 결과, 2022년 10월 초기화 예측장부터 전 지구 해수면 온도의 예측 성능이 크게 향상되었음을 확인하였으며, 이는 forecast 앙상블 개수 증가(42→82개)와 함께 cold-bias가 감소한 것이 주된 원인으로 분석되었다. 이 시스템은 계절예측의 신뢰도 관리 및 품질 향상에 필수적인 기반을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
계절내 기후예측 정보에 대한 수요가 점차 증가함에 따라 그 예측의 중요성도 증가하고 있다. 기후예측시스템의 예측성은 대부분 과거재현 자료를 기반으로 진단되고 있으며, 이는 잠재적 최대 예측성으로 실시간 예측자료의 예측성과는 차이가 있는 것으로 알려져 있다. 연구개발 과제에서는 계절내 시간규모에서 한반도 기후에 영향을 미치는 주요 기후모드의 시공간적 예측 특성과 불확실성을 진단하였다. 여름철 기후모드의 예측성은 예측자료를 직접 활용하기 어려운 것으로 진단되며, 진단된 오차 특성을 바탕으로 통계적 보정 방법을 통해 간접적으로 활용하는 방안을 제시하였다. 겨울철 기후모드의 예측성은 공간 예측성을 바탕으로 개별 기후모드의 최적 선행시간을 선별하여 제시하였다. 일련의 연구결과를 토대로 도출된 기후모드 예측장 활용방안은 현업 예보를 수행하는 기관에서 모델 예측자료 예측성을 개선하고 활용도를 높이는 효과를 가져올 것으로 기대된다. 이와 함께 모델 개발/개선을 담당하는 기관에도 연구결과를 공유하여 기후예측시스템의 문제점 개선을 위한 단서를 제공할 수 있다.