1 고해상도 한·영 계절예측시스템(GloSea5) 현업 운영시스템 구성

1.1 구축 배경

기상청은 장기예보 지원을 위한 장기예측모델을 1999년부터 운영하고 있다. 초기 장기예측모델은 일본기상청 GSM 기반의 GDAPS 모델을 기반으로 운영되어 왔다. 2010년부터 기상청은 현업 예보모델에 영국 기상청의 통합모델(UM)을 도입하였고, 2010년 6월 영국 기상청과 계절예측시스템 공동 구축 및 운영을 위한 협의서를 체결하였다. 이를 통해 대기·해양이 결합된 기후모델 기반의 계절예측시스템을 도입하여 공동으로 운영하기로 하였다. 기상청은 영국 기상청의 해들리 센터에서 기후연구를 위해 개발된 지구시스템 모델인 HadGEM3에 기반을 두고  대기, 해양, 해빙, 지면과정을 결합한 계절예측시스템(GloSea5)(MacLachlan et al., 2014)을 도입하여 2014년 1월 1일부터 현업 운영하고 있다.

Global Spectrum Model

Global Data Assimilation and Prediction System based on Global Spectral Model

HADley centre Global Environmental Model version3,

GLObal SEAsonal forecasting system version5, 협의서 체결 당시 도입모델은 GloSea4

본 보고서는 계절예측시스템을 구성하는 장기모델과 그 결과를 바탕으로 매주 앙상블예측자료를 구성하는 과정에 대해 개략적으로 설명한다.

1.2 모델의 구성

계절예측시스템은 대기, 해양, 해빙, 지면 모델들과 각 모델들을 결합하는 도구로 구성된다. 예측시스템에 구성된 각 각의 모델을 살펴보면, 대기 모델은 영국 기상청의 UM(Unified Model, Davies et al. 2005), 해양모델은 NEMO(Nucleus for European Modeling of the Ocean, Madec, 2008), 해빙모델은 CICE(Los Alamos Sea Ice Model, Hunke and Lipscomb. 2010)와 지표모델은 JULES(Joint UK Land Environment Simulator, Best et al., 2011) 이며 이들 모델은 CERFACS에서 개발된 OASIS(Ocean Atmosphere Sea Ice Soil)3를 이용하여 하나의 시스템으로 결합되어 있다.(C. MacLachlan et al. 2014)  계절예측시스템의 과학적 환경설정(시·공간에 연속적으로 영향을 미치는 작용들에 대한 역학적 물리적 과정 환경 설정)은 모델별로 다음의 이름으로 버전 번호를 사용해 구분하여 개발되고 있다. 대기에 대한 수치모델 구성은 Global Atmosphere (GA), 해양은 Global Ocean(GO), 지면에 대한 과정은 Global Land(GL) 그리고 해빙에 대한 과정은 Global CICE(GC)이다.

대기모델은 UM8.0에 GA3.0(표2)을 사용하고 N215L85(50t, 35s)85의 해상도로 구성된다. 수평 격자 체계는 Arkawa C-grid(Arakawa and Lamb, 1977)를 이용한 유한차분방식(Finite Difference Method)에 근거하며, 연직 좌표계는 지형을 따른 혼합 기압 좌표계(terrain-following hybrid height coordinates)를 이용한 Charney-Phillips stageering 격자를 따른다. 수평해상도는 0.83°×0.56°(격자수:432×325)으로 중위도에서 약 60km이다. 연직으로는 지상 85km를 대기 꼭대기로 설정하여 대류권(지상 18km 이하)은 50개, 성층권(18km 이상)에 35개의 층으로 총 85개 층으로 구성이 된다.

해양모델은 NEMO3.2에 GO3.0을 사용하고 ORCA025L75의 해상도로 구성된다. ORCA tri-polar grid의 해양모델로 수평으로 0.25°(격자수:1442x1021)로 이루어지며 연직으로는 75개 층을 가진다. 메탄 CO2 등에 관한 기후 강제력은 2005년까지는 관측값으로 설정되었으며 이후의 값은 IPCC(Intergovernmental Panel on Climate CHange) RCP4.5 시나리오에 따르도록 설정되었다. 오존은 계절변동을 고려한 관측된 기후값으로 설정되었다.

표 . 계절예측시스템(GloSea5) 구성

구분		내용
모델구성	대기	UM8.0 GA3.0
	해양	NEMO3.2 GO3.0
	해빙	CICE4.1 GC3.0
	지표	JULES GL3.0
	커플러	OASIS3
해상도	대기	N216L85, 0.83° × 0.56°, Top : ~85km
	해양	ORCA tri-polar grid at 0.25°
초기자료	예측장 (forecast)	대기 : KMA 전지구모델 초기장(N512) 해양 : NEMO VAR(UKMO)
	기후장 (hindcast)	대기 : ECMWF ERA-Interim 해양 : Seasonal ODA reanalysis(UKMO)
예측시간/ 앙상블멤버	예측장	63days, 2mem./day, 235days, 2mem./day
	기후장	1996~2009(14년), 245days, 3mem./yr

표 .  계절예측시스템(GloSea5) 대기모델 구성 (GA3)

설정	설정 방식
격자체계	Arakawa C-grid staggering(Arakawa and Lamb, 1977)
역학	New-Dynamics(Semi-Lagrangian advection, conservative monotone treatment of tracers; semi-implicit time integration (Davies et al., 2005))
복사과정	GCM Cloud Scheme(Edwards and Slingo, 1996, Cusack et al., 1999)
적운대류	Mass flux scheme(Gregory and Rowntree, 1990)
구름물리	Prognostic cloud fraction and prognostic condensate (PC2)(Wilson et al., 2008)
구름미세물리 (대규모 응결)	Microphysiclly based precipitation scheme(Wilson and Ballard, 1999)
행성경계층	Nonlocal mixing(k-profile) scheme for unstable boundary layers(Lock et al., 2000), Local Richardson number scheme for stable layers(Smith, 1990, 1993)
중력파	산악중력파: Gregory et al., 1998, Webster et al., 2003 비산악중력파: Warner and McIntyre, 2001
지면과정	JULES(Joint UK Land Environment Simulator) (Best et al., 2011; Clark et al., 2011)

1.3 초기조건 구성

계절예측시스템으로 예보를 수행하기 위해서는 대기 및 지면 그리고 해양의 초기조건이 필요하다. 대기와 지면에 대한 초기조건은 기상청의 현업전지구예보모델(UM7.9 GA3.0 L512L70)의 분석장를 사용한다. 이 분석장은 4DVAR 자료동화를 거쳐 생산된 적분시간 ±00 시 자료이다. 해양의 초기 조건은 NEMOVAR(Mogensen et al., 2012; Waters et al., 2014)에 근거하여 NEMO 3DVAR 해양 분석 체계를 통해 계절예보용으로 생산된 해양 분석장 자료를 사용한다. 해양과 해빙에 대한 초기자료는 영국 기상청으로부터 매일 전송받아 수행한다. 매일 생성되는 초기장을 적용하여 수행되는 예측장과 달리 기후장 산출을 위한 대기와 지면 초기자료는 유럽중기예보센터(ECMWF)의 ERA-Interim 재분석 자료를 사용하며 해양의 경우 영국 기상청에서 생산된 해양 초기장을 사용한다.

한·영 공동 운영 협약을 통해 대기 초기장은 각 기관의 전지구모델 자료를 사용하게 되며, 그 외에는 동일한 초기 자료를 사용하여 동일한 예측 시스템을 통해 앙상블 예측결과를 생산하게 된다. 각 기관에서 생산된 앙상블 예측결과를 실시간으로 상호 교환하여 보다 많은 앙상블 멤버의 자료를 확보하여 장기예측에 대한 신뢰를 높일 수 있도록 구성하였다. 계절예측시스템은 매일 수행되는 장기모델로부터 앙상블 예측 결과를 생산하고 이를 바탕으로 기상청의 장기예보 업무지원을 위해 매주 확률예측정보를 생산하는데 그 목적이 있다.

그림 1. 계절예측시스템의 일별 앙상블 수행 모식도

일자 구분	1	2	.....	7	8	9	예측	비고
예측장: 63일 예측장:235일 기후장:245일 6멤버(1일차)	hcst 6mem. (1일 00Z) hcst 6mem. (1일 00Z) hcst 6mem. (1일 00Z) hcst 6mem.(9일 00Z)							예측장:1일 00Z 초기장 기후장:1일 00Z 초기장 96,97,98,99,00,01년 00멤버
(2일차)								예측장:2일 00Z 초기장 기후장:1일 00Z 초기장 02,03,04,05,06,07년 00멤버
⦙								⦙
(7일차)								예측장:7일 00Z 초기장 기후장:1일 00Z 초기장 04,05,06,07,08.09년 02멤버
fcst 수행 Hcst 수행없음 (8일차)								예측장:8일 00Z 초기장 하루에 6멤버를 7일 동안 수행하여 14년 기후장 생성 총 42멤버 : 14yr×3mem
기후장 시작일 변경 1일→9일								예측장:9일 00Z 초기장 기후장:9일 00Z 초기장 96,97,98,99,00,01년 00멤버

1.4 앙상블 예측시스템 구성

장기적분 시 발생하는 수치적분의 계통적 오차를 해소하기 위하여 앙상블 자료를 이용한 편차분석(Anomaly Analysis)을 수행한다. 구성된 계절예측시스템(GloSea5)의 특징 중 하나는 실시간 예측(Forecast; FCST)과 과거 재현된 기후장(Hindcast; HCST) 자료를 동시에 생산하는 체계이다. 이러한 수행체계는 예측과 기후장 산출에 같은 모델이 적용되어 오랜 기간의 과거 기후장을 미리 생산한 후 예측장과의 편차 보정을 수행하는 시스템보다 편차 보정에 효율적이다.

계절예측을 위해 초기자료에 대해 추계적 운동에너지 후방산란(Stochastic Kinetic Energy Backscattering version2; SKEB2)(Bowler et al, 2008) 기법을 적용하여 앙상블 초기자료를 생성한다. 1개월 전망을 위한 63일 예측과 3개월(계절) 전망을 위한 235일 예측이 매일 수행되는데 각 각 2개의 멤버를 가지게 된다. 기후장은 1996~2009년까지 14년 동안의 245일 예측자료를 산출하며 한 해에 3개 멤버씩 초기화한다. 14년으로 설정된 기후장 기간(1996~2009년)은 계절예측시스템에서 사용되는 기후장의 멤버들이 예측값의 편차를 보정하기에 충분한 것으로 나타났다(Arribas et al., 2011). 그림 1에서 보는바와 같이 하루 동안에 수행되는 계절예측시스템의 앙상블 구성은 기후장 산출을 위한 6개의 앙상블 멤버, 1개월 전망을 위한 2개 멤버와 3개월(계절) 전망을 위한 2개 멤버가 수행되어 총 10개의 멤버가 수행된다. 과거 14년 동안의 기후장 생산을 위해 하루에 6개 멤버씩 7일 동안 수행하여 총 42개 멤버를 생성한다. 기후장은 매달 1일, 9일, 17일과 25일을 시작일로 설정되며 시작일로부터 8일째되는 날에는 기후장이 수행되지 않는다.

1.5 확률예측자료 생산체계 구성

매주 발표되는 장기예보 지원을 위해 모델결과로부터 편차분석 및 확률정보를 주 1회 생산한다. 매일 생성되는 초기장을 적용하여 수행되는 예측장과 달리 기후장은 한달에 4번 기후장 시작일(1, 9, 17, 25일)의 재분석 자료를 이용하여 수행되므로 편차 분석(Anomaly analysis)을 위해 Arribas et al.,(2011)의 방법을 적용한다. 즉, 기후장 시작일뿐만 아니라, 매일 산출되는 예측장에 대응하는 기후장을 산출해야 한다. 그림 2에서와 같이 특정일의 예측장과 가장 가까운 4개의 기후장 세트를 선택하여 각 기후장에 대하여 예측일과의 거리(d)를 가중치주어 특정 예측일에 해당하는 기후장을 산출하게 된다. 여기에 사용되는 가중함수(w)로 [eqn: w=e^{{-d^2}/100}] 를 적용한다.

[eqn: Climatology`=` bar{HCST _{1``} `} BULLET ``w _{1`} `+` bar{HCST _{2} `} BULLET ``w _{2} `+` bar{HCST _{3} `} BULLET ``w _{3} `+` bar{HCST _{4} `} BULLET ``w _{4} `]

그림 2. 기후장 가중 평균 산출 모식도

특정 예측일에 대응하는 기후장 시작일과의 거리에 따른 가중치는 거리가 가까울수록 증가하도록 설정되며 예측일과 기후장의 시작일이 같은 경우 즉, 1, 9, 17, 25일 인 경우, ±0.5를 주어 거리차이가 0이 되지 않도록 하였다. 실제로는 가중치를 구하고 이를 식 (1)과 같이 정규화하며 날짜 차이에 대하여 정규화된 가중치의 값은 그림 3과 같다.

[eqn: rm normalized``````weight(nw)=` {w _{n}} over {sum _{n=1} ^{k} (w _{n} )}]	(1)

(※ n: hindcast date의 개수)

그림 3. 날짜 차이에 따라 정규화된 가중값

매주 제공되는 장기예보용 확률예측자료는 1개월 전망과 3개월(계절) 전망을 위해 두 종료의 자료로 산출된다. 1개월 전망을 위한 확률예측자료를 산출하기 위해서는 1주일 동안 수행된 예측결과를 수집하여 시간차에 따른 앙상블자료를 구성한다. 계절예측시스템은 하루 동안 63일 예측장 2멤버, 235일 예측장 2멤버가 수행되어 1개월 전망을 위한 앙상블 멤버는 하루에 4개의 멤버를 얻을 수 있으므로 1주일동안 28개의 멤버를 얻을 수 있다. 예를 들어, 표3 에서 보는바와 같이 예측장의 초기시간이 7월 13일인 경우, 7월 1일, 9일, 17일 25일의 기후장 자료를 이용하여 거리 가중 평균된 7월 13일의 기후장을 산출할 수 있다. 이와 같은 방법으로 7일 동안의 28개의 예측장 앙상블 멤버와 5개의 기후장 시작일(0625, 0701, 0709, 0717, 0712) 정보를 바탕으로 210개의 기후장 앙상블 멤버(5×14yr×3mem)를 이용하여 1개월 전망을 위한 앙상블 자료를 구성하고 이를 바탕으로 확률예측정보를 생산한다.

표 3. 1개월 전망을 위해 적용된 앙상블 구성 날짜(예시)

FCST Date	HCST Date(Date Diff)
07. 13	0701(+12)	0709(+4)	0717(-4)	0725(-12)
07. 12	0701(+11)	0709(+3)	0717(-5)	0725(-13)
07. 11	0701(+10)	0709(+2)	0717(-6)	0725(-14)
07. 10	0701(+9)	0709(+1)	0717(-7)	0725(-15)
07. 09	0701(+8)	0709(+0)	0717(-8)	0725(-16)
07. 08	0625(+13)	0701(+7)	0709(-1)	0717(-09)
07. 07	0625(+12)	0701(+6)	0709(-2)	0717(-10)

3개월(계절) 전망을 위한 확률예측자료를 산출하기 위해서는 3주일 동안의 예측결과를 이용하여 앙상블자료를 구성한다. 3개월(계절) 전망을 위한 앙상블 멤버는 하루에 2멤버가 수행되는 235일 예측장을 이용하여 3주 동안 42개의 예측장 멤버를 사용된다. 표 4의 경우에서는 기후장 시작일은 총 7일이며 이에 해당되는 294개의 기후장 멤버가 사용되어 3개월(계절) 전망을 위한 앙상블 자료를 구성하게 된다. 표 4는 예측장 초기시간과 이에 해당하는 기후장 시작일들과 이로부터 산출된 가중값(w)과 정규화된 가중값(nw)을 각 각 나타내었다.

표 4. 3개월(계절) 전망을 위해 적용되는 앙상블 구성 날짜 및 가중값

hcst date fcst date		HCST(1)	HCST(2)	HCST(3)	HCST(4)	HCST(5)	HCST(6)	HCST(7)
		0609	0617	0625	0701	0709	0717	0725
0713	w				0.2369	0.8521	0.8521	0.2369
	nw				0.1088	0.3912	0.3912	0.1088
0712	w				0.2982	0.9139	0.7788	0.1845
	nw				0.1370	0.4201	0.3580	0.0848
0711	w				0.3679	0.9608	0.6977	0.1409
	nw				0.1697	0.4433	0.3219	0.0650
...		...
0623	w	0.1409	0.6977	0.96079	0.5273
	nw	0.0650	0.3000	0.4130	0.2266