차 례 1. 서론 9 2. 자료 한반도겨울철의종관특성분석을통한모델검증 한반도겨울기온에대한계절예측기술 예측할수있는역학과정 Signal-to-noise paradox RPC (Ratio of pre

Transcription

1 영국기상청의장기모델을활용한 한반도여름및겨울장기예보기술연구 2018 년 8 월 기상청 임주연

2 차 례 1. 서론 9 2. 자료 한반도겨울철의종관특성분석을통한모델검증 한반도겨울기온에대한계절예측기술 예측할수있는역학과정 Signal-to-noise paradox RPC (Ratio of predictable components) 방법론 평균해수면기압의 RPC 결과 성층권돌연승온 (Sudden Stratospheric warming, SSW) 과한반도 겨울기온과의상관분석 SSW 정의및분석자료 ERA-Interim 일자료를활용한 SSW 분석 GloSea5 일자료를이용한 SSW 분석 ERA40 일자료를이용한분석 북극진동과한반도겨울기온과의상관분석 한반도여름철의종관특성분석을통한모델검증 한반도여름기온의종관특성분석

3 4.1.1 모델의 skill 한반도여름기온의 500hPa 지위고도와해수면온도와의원격 상관 한반도여름기온과 ENSO와의상관관계 한반도여름강수의종관특성분석 모델의 skill 한반도여름강수의 500hPa 지위고도와해수면온도와의원격 상관 한반도여름강수와 ENSO와의상관관계 한반도이른여름과늦은여름강수특성분석 MJO와한반도장마시작일과의상관분석 결론 88 부록 88 참고문헌

4 국외훈련개요 1. 훈련국 : 영국 2. 훈련기관명 : 영국기상청 (Met Office) 3. 훈련분야 : 장기예보 4. 훈련기간 : ~

5 훈련기관개요 기관소개영국기상청은기상청역사약 150년을맞이하여 2004년 6월 21일에본청을데본주의엑시터시로이전하여운영하고있으며총직원은대략 2000명정도로, 예보및관측에 730여명, 연구 / 개발에약 500여명이근무하고있다. EU 가입이후독일, 스페인, 스위스등유럽국가직원들의취업이용이해졌으며국제협력강화로아시아등다양한국적의사람들이고용또는파견을받아근무하고있다. 최근 Brexit 관련으로기상청내의 EU 국적직원들이근무조건관련으로불안해하였으나영국정부와 EU 수뇌부의협의에의해큰변동없이근무할수있을것으로여겨지고있다. 영국기상청건물은 3층건물로사무실구역을이름 (Alexandria, Beagle, Cordouan, Discovery, Green island, Fastnet, Korsakov, Eddystone, Hornby, Jupiter) 을붙여구분하고있으며 Alexandria, Beagle 구역에 Hadley Centre 가있다. 1층에들어서면중앙부에큰복도가있어이를 Street 라고하며포스터발표, 기부행사, 크리스마스공연등각종행사를진행한다. 1층부터 3층까지중앙부가뚫려있어시원한느낌을주며 3층에대형회의실이 4개와각층에소회실이많이있어회의장소가부족한한국기상청의환경에비해부러운부분이다. 또한, 1층에직원복지를위하여도서관, 식당, 카페, 헬스장등이있다. 2층 Fatnet 에는예보센터, 재해센터등현업예보지원업무를담당하는직원들의사무공간이며 24시간업무를수행한다. 3층에는영국기상청전산업무를지원하는팀이있다. 청사출입은상당히보안을강조하고있으며출입증색깔을정식직원은초록색, 장단기연구원 ( 파견, 방문등 ) 은파란색, 계약직은노란색, 단순방문객은빨간색으로구분한다. 또한정식직원이아니면근무하는사무실이있는층의해당사무실블록만을출입할수있다. 또한장단기연구원들의근무시간을 8시 ~5시, 7시 ~7시등으로제한하고있다. 특히우리나라와마찬가지로예보센터, 전산센터등은보안이훨씬강하다

6 연혁은다음과같다 년무역위원회 (Broad of Trade) 소속의 Met Office 설립 년최초강풍주의보 (first storm warning service) 제공 년일기예보제공시작 년 2차세계대전동안 Air Ministry 산하로이전 년 Royal Navy와분리 년국방부 (Ministry of Defence) 소속으로변경 년국방부산하독립된행정기관 (executive agency) 으로변경 년 Department for Business, Innovation and Skill로이전 - 5 -

7 < 영국기상청조직도 ( 출처 : 영국기상청내부인터넷 )> Met Office 내의 Hadley Centre 연혁및소개영국기상청 Hadley centre (MOHC) 는 1990년 Bracknell에설립되었고영국기상청이관에따라현재는 Exeter에소재하고있다. MOHC는기후변화에관한정보를제공하고관련연구를수행하고있다. 영국의기후변화연구센터이자세계적인기후모델링센터로기후변화과학에있어세계적인선두역할을하고영국정부의국제적인기후변화정책을위한근거를제공한다. 연구자들은기후변화연구를논문으로활발히발간하고있으며 IPCC 보고서를포함한기후변화보고서작성에기여하고있다. 영국정부의 DEFRA (the Department for Environment, Food and Rural Affairs) 와 DECC (the Department of Energy and Climate Change) 로부터예산이지원되고있으며, 다른연구기금도개별팀별로예산을획득하여운영하고있다. MOHC는 4년에한번씩 4개년계획을수립 (4월 ~ 익년 3월이 1년주기이며현재 2018년 ~2021년계획운영중 ) - 6 -

8 한다. 장기계획은 DECC (Department of Energy & Climate Cange) 와 Defra (Department for Environment, Food & Rural Affairs) 에제출하기전에전체직원에게메일로공람하며수차례의견을수렴한다. MOHC의조직은 7개그룹으로구성되어있다. Understanding Climate Change Climate Monitoring & Attribution Monthly to Decadal Variability & Prediction Oceans Cryosphere & Dangerous Climate Change Earth System and Mitigation Science UK Earth System Modelling IT applications MOHC의기관목표는다음의 4가지이다. (1) 전지구및국가의기후변동성및기후변화를감시 (2) 기후시스템내의물리적, 화화적, 생물학적과정을이해하고이것들을표현할수있는컴퓨터기술을개발 (3) 기후시스템모델을이용, 전지구와지역기후를모의하고수백년규모의기후변화를연구 (4) 최근기후변화연구이다

9 <Hadley Centre 조직도 ( 출처 : 영국기상청내부인터넷 )> - 8 -

10 1. 서론 최근기후변화로인해전세계적으로지구온난화, 도시화, 사막화등으로인해기후변동성이증가하여홍수, 가뭄등자연재난이심화되고빈번해지고있다. 이에따라이상고온 ( 폭염 ), 이상저온 ( 한파 ), 가뭄등이상기후의사전재해대응을위해조기탐지및조기경보에대한요구가증가하고있다. 또한에너지, 교통, 식량등농축산업등다양한분야에대한정부부처의장기계획수립시에서고품질의장기예보수요가증가하고있다. 그러나장기예보정확도가낮아장기예보의신뢰도와활용성이단기예보에비해떨어지며, 언론등의부정적인시각을보이고있다. 선진국수준의장기예보정확도향상을통해대국민만족도제고를위해서장기예보기술, 특히앙상블기반의확률장기예보를위한기후예측자료해석능력과예보적용경험등을습득이필요하다. 영국기상청 ( 해들리센터 ) 1) 은기후및기후변화예측수준이정상급으로 1개월, 3개월 ( 계절 ) 예측, 5년기후전망등장기예보를위한다양한기후예측모델을지속적으로개발, 개선하고있는우수기관이다. 이에, 영국기상청의확률장기예보생산을위한분석 ( 기후모델특성, 원격상관등 ) 및사례연구를통해효율적인예보생산적용방안을연구하고자한다. 영국기상청에서현재현업에서운영중인계절장기예보를위한기후모델 Glosea5 모델과수년장기예측의기반이되는 decadal 모델 DePreSys3의계절별 hindcast 자료를활용하여우리나라기후에영향을주는다양한원격상관패턴분석기법, 특히계절별주요인자등에대해분석하였다. 이러한연구를통하여기후변화감시 예측능력확보및이상기후대응능력강화라는목표달성과불확실성개선을위하여앙상블기반의기후예측자료특성분석기술, 원격상관을고려한모드등의기후감시기술습득을통해확률장기예보정확도향상및활용성증대에기여할것으로사료된다. 1) 한국기상청과영국기상청은 ` 한 영공동계절예측시스템운영협정서 ` 체결 (`10.6) 에의해매년양기관업무협력회의가이루어지고있어, 직무훈련에대한협조가용이하므로최적의훈련기관으로선택하였다

11 2. 자료 본연구에서한반도여름철및겨울철기후특성을연구하기위해모델자료로영국기상청의계절예측시스템, GloSea5 (MacLachlan et al. 2015) 과수년예측시스템, DePreSys3 (Dunstone, 2016) 의 hindcasts (retrospective forecasts) 자료를사용한다. DePreSys3와 GloSea5는영국해들리센터전지구모델인 Hadley Centre Global Environmental Model version 3 Global Goupled model 2.0 (HadGEM3-GC2) 의 configuration이사용되었다 (Williams et al. 2015). 두모델의 configuration은다음의요소들로구성이되어있다. 대기 : MetUM (Walters et al. 2014) Global Atmosphere 6.0 (GA6.0) 지표면 : Joint UK Land Environment Simulator (JUlES; Best et al., 2011, Walters et al. 2014) Global Land 6.0 (GL6.0) 해양 : NEMO (Nucleus for European Modelling of the Ocean), Global Ocean 5.0 (GO5.0) 해빙 : Los Alamos Sea Ice Model (CICE), Global Sea-Ice 6.0 (GSI6.0) 해상도는대기는수평으로 ( 중위도에서약 60km), 연직으로 85km 까지 85개층을가지며해양은수평으로 tri-polar grid로 0.25, 연직은위쪽경계가 1m까지 75개층을가진다. 토양은 4개의층으로이루어져있다. 모델 hindcasts의결과를평가하기위해관측자료로 ERA-Interim 2) 자료를, 강수는 GPCP 3) 과 CMAP 4) 를사용하였다. 2) ERA-Interm 자료생산에사용된시스템은 ECMWF Integrated Forecast System (IFS) 의 2006 년버전을사용된다. 이시스템은 12 시간분석창을가지고 4-dimensional variation analysis (4D-Var) 을포함한다. 자료의공간해상도는약 80km (T255 spectral) 이며연직으로 0.1hPa 까지 60 개층으로이루어져있다. 자료기간은 1979 년 1 월부터일별, 월별등이있고 2 달의 delay 를가지고매달갱신되고있다. 3) Global Precipitation Climatology Project, GPCP : 강수관측소, 위성, 사운딩의관측들을모두사용하여생산된강수추정량 ( 육지만 ) 을말한다 년부터현재까지의자료가 간격으로제공된다. National Centers for Environmental Information, NCEI( 이전에는 NCDC, National Climatic Data Center) 와연합하여 ESSIC(Earth System Science Interdisciplinary Center) 에서생산한다. 4) CPC Merged Analysis of Precipitation : 강수관측소, 위성관측자료와월별자료를 NCEP 의재분석자료를포함하여자료를생산한다. 제공기간은월별자료에대하여 1979 년부터현재까지자료가 간격으로제공된다. 이자료는 GPCP 와달리해양에대하여도강수자료를제공하고있다

12 분석에사용된기간은 1980년 ~2016년 37년동안의여름철 (6월, 7월, 8월 ) 과겨울철 (12월, 1월 2월 ) 의월평균자료를이용하였다. GloSea5는 1993년 ~2015년여름철 (6월, 7월, 8월 ), 1993/94년 ~2015/16년겨울철 (12 월, 1월 2월 ) 의월평균자료를사용하였고 start date는겨울 10월 25일, 11월 1일과 9일을, 여름 4월 25일, 5월 1일과 9일을사용한다. DePreSys3는 1980년 ~2016년동안의여름철과겨울철월평균자료를이용하였고 start date는여름 5월 1일, 겨울 11월 1일을사용한다. 모델의앙상블수는 GloSea5는 21개멤버, DePreSys는 40개멤버이다. 매주와매일초기화사이의차이점과 sub-seasonal 예보에사용되는추가멤버들을보여주는모식도. diagram 은어떻게매일초기화되는 4 개의예보멤버들이 lagged 앙상블과합쳐지는지를보여준다. Sub-seasonal 생산은예보멤버의 7 일부터만들어진다. 계절생산은 3 주동안의멤버들이앙상블로이용된다. 주어진초기화일자에대하여매주 hindcast set 가완성된다. (MacLachlan et al. 2015)

13 3. 한반도겨울철의종관특성분석을통한모델검증 한반도의겨울기후는교통, 수송, 농업, 에너지수요와공급에대하여사회경제적영향을미치는한파와폭설에따른변동성을가지고있다. 예를들어 2012/2013년겨울은평년보다낮은기온을보였으며폭설피해가 2013년전체피해원인중에서 2위를차지했으며 ( 강수가 1위 ) 한파로인해연근양식업이피해를입었다 ( 재해연보 2013 소방방재청 ). 그러므로기술력있는계절예보는의사결정자들이그러한극한기후를대비할수있게도와준다. 선행연구들은동아시아겨울의기온과강수는시베리아고기압과북태평양알류샨저기압사이의대규모기압경도, 일본근처대류권에나타나는극제트의변동성에영향을받음을보여주고있다 (Jhun and Lee 2004, Chen et al. 2005). 한반도겨울기온은 1973/1974년 ~ 2014/2015년기간을관측자료로분석한결과, 극진동 (r~0.45) 과바렌츠 / 카라해빙 (r~0.43) 과도상관이있는것으로연구되었다 ( 장기예보가이던스, 기상청 2015). 또한선행연구들은추웠던겨울은북서쪽의대륙으로부터의 cold surge의영향을받았던것으로분석하였고 (Ding and Krishnamurti 1987, Wu and wang 2002, Park et al. 2011) 1960년 ~ 2012년을분석한결과한반도겨울기온은전체기간에대해서는평년보다높았지만 2000년을기준으로이전은평년보다높고이후는평년보다낮은경향을보였다 (Min et al. 2015). NAO (North Atlantic Oscillation) 예측 (Scaife 2014, Eade 2014) 처럼, 앙상블평균예보는종종관측과좋은상관값을가지지만 signal의크기가적도외지역순환에서약하게나타남을보여준다. 이것은계절 -수년날씨를예측하는데불확실성이존재하고예측할수있는시그널과할수없는시그널의비와관련되어있음을나타내는 signal-to-noise (S/N) 파라독스를설명한다. 여기서동아시아지역의평균해수면기압에대하여이파라독스를실험한다

14 3.1. 한반도겨울기온에대한계절예측기술한반도겨울기온분석에앞서본문에서한반도를 33 N~39 N, 125 E~130 E 로정의하였다 ( 부록그림A1, 표 A1). 그림 1은관측자료와모델앙상블평균을사용한한반도겨울기온시계열을보여준다. 그림 1. 한반도겨울기온시계열을보여준다. 관측자료결과는검은실선으로나타냈고 (a) DePreSys3 자료붉은실선 (b) GloSea5 의 21 개앙상블멤버를가지는최신버전자료는붉은실선으로, 9 개앙상블멤버자료는파란실선으로나타냈다

15 모델에서예측된한반도겨울기온은 DePreSys3 r=0.45 (p=0.01) 과 GloSea5 r=0.54 (p=0.01) 의높은상관값을가지고통계적으로유의한 skill을보여준다. DePreSys3 를 GloSea5의 hindcast와같은기간에대해구한 skill은 0.5로역시유의한값을보였다. 1993년이후모델시스템모두에서 1997/1998과 1998/1999 따뜻한겨울과 2012/2013 추운겨울을포함하여관측된변동성을유의하게잘예측하고있다. 이유효한계절예측 skill은유용한기후서비스의개발에대해매우고무적이다. 여기에추가로앙상블크기에따른 skill 차이를비교해보고자 GloSea5 9 개멤버 ( 모델특성은같고앙상블수만다름 ) 을이용해구해보았다 ( 그림 1b 파란실선 ). 그결과 r=0.34로최신버전 (21개멤버 ) 보다는낮게나타나앙상블크기증가에따른 skill의향상을보였다 (signal-to-noise). 지상기온에대하여표준편차분석을한결과를그림 2에나타냈다. 한반도지역의지상기온의표준편차는관측, 모델 ( 앙상블평균, 개별멤버평균 ) 모두에서평균과유사한범위에있음을알수있다. 모델의경우, 앙상블평균 ( 그림 2e-f) 과개별멤버평균 ( 그림 2c-d) 에서티벳고원의표준편차가평균에서벗어남을보여주었다 ( 비록앙상블평균은시그널이약하지만 ). 관측된한반도겨울기온시계열에서흥미로운현상을보이는데 1980년대전반의낮은기온에서 1980년후반의높은기온으로의 shift를보여준다 ( 그림 1a 검은실선 ). DePreSys3의앙상블평균한반도기온 hindcast 도이전환을보여주지만관측처럼갑자기변하지는않는다 ( 그림 1a 붉은실선 ). 1980년대중반의이 shift의종관분석결과를그림 3에나타냈다. 관측된해수면온도를보면한반도주변에서전반과후반시기에확연한반대 sign들을보여주며평균해수면기압은북태평양지역에서반대의공간패턴을보여준다. 모델값의경우 1980 년대전반은확실한음의 sign을보여주나 1980년후반에서는평년값을보여주고있다. 평균해수면기압의경우도 1980년대전반에는북태평양지역에서음의값을보이나후반에는북서태평양에서만양의값을보여준다

16 그림 2. 지상기온 (SAT) 의표준편차를보여준다. (a,b) 는관측된 SAT 의표준편차 (c,d) 모델개별멤버간의표준편차 (e,f) 모델앙상블평균의표준편차이다. 모델자료로 (c,e) 는 DePreSys3, (c,f) 는 GloSea5 를사용한다

17 (a) (b) (c) (d) 그림 년대중반전후의종관분석을보여준다. 분석요소는 (a,b) 해수면온도아노말리, (c,d) 평균해수면기압아노말리이며 (a,c) 관측자료를 (b,d) DePreSys3 자료를이용한다

18 3.2. 예측할수있는역학과정한반도겨울기온변동성과관련된대규모순환을조사하기위해평균해수면기압 (Mean Sea Level Pressure, MSLP) 을사용한다. 먼저, 관측된한반도겨울기온과한반도주변의평균해수면기압과의상관관계를구한결과를그림 4에나타냈다. (c) 그림 4. 한반도겨울기온과평균해수면기압과의상관장을 (a) 긴기간 (36 년 ) 과 (b) 짧은기간 (23 년 ) 5) 에대하여보여준다. 한반도영역을초록박스로, SH 와 PH 지역을검은박스로표시하였다. (c) SH 와 PH 지역의평균해수면기압시계열을보여준다. 평균해수면기압값은 normalized 하였다. 5) 본문에서모델자료로 DePreSys3 와 GloSea5 를활용하는데이두모델의 hindcast 기간이달라분석을두기간에대하여수행하였다. 즉, 긴기간 1980/1981~2015/2016, 짧은기간 1993/1994~2015/2016 을뜻한다

19 긴기간 (36년) 과짧은기간 (23년) 의결과모두두개의지역에강한상관값을가지는것으로분석되었다 ( 그림 4a 검은박스들 ). 하나는아시아대륙에다른하나는북서태평양지역에위치하며이것은이두지역사이의경도풍에의해한반도겨울기온이영향받음을설명할수있을것이다. 두박스들의평균해수면기압상관은상대적으로낮은값 (r=-0.28, p=0.1, 그림 4c) 을가지기때문에함께변동하지않고대신에독립적으로한반도겨울기온에영향을주는것에주목했다. 따라서본연구에서두개의지역을한반도겨울기온의영향인자로분석하고자 `Siberia High (SH, 45 N~65 N, 80 E~110 E) 와 Pacific High (PH, 25 N~40 N, 145 E~170 E) 으로정의하였다. 모델들이관측된한반도겨울기온과평균해수면기압영향을얼마나예측하는지를실험하였다. 그림 5는한반도겨울기온의평균해수면기압영역에대한상관을구한결과로 (a,c,e) 은긴기간 (36년), (b,d,f) 는짧은기간 (23년) 을보여준다. 그림 5a-b는관측된기온과평균해수면기압사이의상관값을나타내는것으로두기간모두에서 SH와 PH 지역이한반도겨울기온과 95% 유의수준에있음을보여준다. 그림 5c-d는모델 (c: DePreSys3, d: GloSea5) 의각멤버들에서한반도겨울기온과평균해수면기압사이의상관을구한후평균한값을보여준다. 이결과는관측보다 SH 지역은두모델모두에서시그널과상관이다소좋게나타나고 PH 지역은 DePreSys3는낮게, GloSea5는높게분석되었다. 그림 5e는관측된한반도겨울기온과앙상블평균된 DePreSys3 평균해수면기압사이의상관을보여준다. 여기서 PH 지역의상관이유효한양의값을가짐을찾았다. 반면에 SH 지역은음의값이며관측보다약한시그널을보여준다. 그림 5f는 GloSea5 hindcast를활용한같은분석을한결과이다. DePreSys3와마찬가지로 PH 지역에서좀더강한유효한상관을, SH 지역은약하지만유효한상관을찾았다. 이렇기때문에요약하면두개의다른예측시스템들은아주유사한원격상관을보여주고있으며 PH가 SH보다우세한것으로분석하였다

20 그림 5. 한반도겨울기온과평균해수면기압사이의상관장을보여준다. (a,b) 관측된기온과평균해수면기압사이의상관, (c,d) 는 DePreSys3 와 GloSea5 개별멤버들의기온과평균해수면기압사이에서구한상관값을평균, (e,f) 관측된기온과모델의평균해수면기압사이상관을나타낸다. 점선은상관이 95% 이상유의한구역을나타낸다

21 이제직접적인기온예보를하는대신관측된한반도겨울기온의예측인자들로써 SH와 PH 지수예측을사용하여모델 hindcast skill을평가하고자한다. 한반도겨울기온과 SH와 PH 지역의평균해수면기압의연간변동을비교하기위해시계열을그림 6에보여준다. 기온에대해 PH는양의값 ( 붉은실선 ) 으로, SH는음의값 ( 파란실선 ) 으로대응되며 (a,c) 는 DePreSys3 자료를, (b,d) 는 GloSea5 자료를사용하여분석하였다. 관측된한반도겨울기온과평균해수면기압을이용한상관은 SH r=-0.59 (p<0.01), PH r=0.71 (p<0.01) 로두지역모두유의한수준이며 PH가 SH 보다우세한것으로분석되었다 ( 앞에서언급된것과같이 ). 그림 6. 관측된한반도겨울기온 ( 검은실선 ) 과 SH( 파란실선 ) 와 PH ( 붉은실선 ) 지역의평균해수면기압에대한시계열을보여준다. 평균해수면기압분석에사용된자료는 (a,b) 는관측자료 (c) DePreSys3 (d) GloSea5 이다

22 표 1. 관측된한반도겨울기온과관측자료와모델자료들을활용한 SH 와 PH 지역의평균해수면기압사이의상관을보여준다. 95% 이상유의한값은굵게표시했다. ERA-Interim DePresys3 GloSea5 분석기간 SH PH MLR* SH PH MLR* SH PH MLR* 1993/ / (-0.71) 0.55 (0.58) / / ( -0.68) 0.47 (0.53) 0.47 * SH 와 PH 의평균해수면기압에대한다중회귀분석 (Multiple Linear Regression) ** 괄호안의값은모델개별멤버들의기온과평균해수면기압사이의상관을평균한값이다. 관측된자료사이의상관은 SH 지수는두기간모두에서 r~0.6 (p<0.05) 로음의값을보였고 PH 지수는두기간모두에서양의값을보였으나긴기간 r=0.71, 짧은기간 r=0.49로긴기간이더좋게분석되었다. 모델들의결과를보면 DePreSys3는 SH r=-0.27과 PH r=0.47, GloSea5는 SH r=-0.34과 PH r=0.55로두모델모두 SH는음의상관을, PH는양의상관을가지나 PH는유의한수준의값을가지나 SH는유의하지않게나타났다. 추가로 DePreSys3를 GloSea5 hindcast와동일한기간으로분석하면 SH r=-0.25, PH r=0.68이었다. 추가로월별상관을분석한결과, 관측에서는 SH/PH 지수모두와높은상관을보였고 PH가상관이좀더좋은것으로보였다 ( 부록그림 A2, 표 A2). 한반도겨울기온과 SH/PH 평균해수면기압을좀더분석하기위해 SH와 PH 지역평균해수면기압의다중선행회귀분석 (Multiple Linear Regression, MLR) 을사용하였다. 그결과를보면 DePreSys3는 r=0.47 (P=0.003), GloSea5는 r=0.55 (p=0.006) 이었다 ( 표 1, 그림 7의붉은실선 ). 이결과는기온을직접예보한 skill과매우유사한값을보였다. 여기서우리는예측된 PH를이용하는것은한반도기온에대한 skill의

23 같은수준을줄수있다는점에서 PH가 DePreSys3와 GloSea5 두모델모두에서 skill이우세함에주목했다. 그림 7a에서 1990년대이전에는기온과잘맞지않지만 1990년대이후는잘맞는것을보여주며이결과는 DePreSys3 ( 그림 7a) 와 GloSea5 ( 그림 7b) 모두에서나타난다. 특히, 2010/2011에서 2012/2013 사이의음의상관은더잘맞았다. (a) (b) 그림 7. 관측된한반도겨울기온 ( 검은실선 ), 모델값을사용한 SH( 파란막대 ) 와 PH ( 초록막대 ) 지역의평균해수면기압및이두지역의평균해수면기압에대한다중선형회귀분석 ( 붉은실선 ) 에대한시계열을보여준다. 사용된자료는 (a) DePreSys3 (b) GloSea5 이다

24 추가로모델의각멤버간한반도겨울기온과 PH/SH의평균해수면기압상관을구한결과를그림 8에보여준다. SH 지수와의상관에서는모델자료사이에는상관이좋으나 ( 파란수평선 ) 관측과의상관 ( 초록수평선 ) 은낮은것으로, PH 지수의경우는모델자료사이의상관과관측과의상관이비슷한값을보여주고있다. 이는앙상블평균과의상관과는반대되는결과로 signal-to-noise paradox를의미하며이후다시다루기로한다. 그림 8. 한반도겨울기온과 PH/SH 평균해수면기압사이의상관시계열을보여준다. 붉은실선은각앙상블멤버간의기온과평균해수면기압상관을, 검은수평선은관측된기온과평균해수면기압상관, 파란수평선은붉은실선의평균값이며초록수평선은관측된기온과모델평균해수면기압상관을나타낸다. 사용된모델자료는 (a,c) DePreSys3 (b,d) GloSea5 이며분석지역은 (a,b) SH (c,d) PH 이다

25 위의결과에서한반도겨울기온에 SH와 PH 의평균해수면기압이영향을주는예측인자로활용할수있을것으로보고 DePreSys3와 GloSea5를이용하여 SH와 PH 지수의예측성을조사하고자한다. 그림 9은 SH와 PH 지역의평균해수면기압을관측과 DePreSys3, GloSea5 hindcast 자료를활용한시계열을보여준다. SH 지역의면적평균한평균해수면기압의 Skill은 DePreSys3 r=0.3, GloSea5 r=0.35였으며 PH의경우는 DePreSys3 r=0.28, GloSea5 r=0.51로나타났다. PH의경우 GloSea5가좋은 skill을가지는것으로보이나 GloSea5와같은기간에대하여 DePreSys3의 skill을구하면 r=0.46으로유사한값을보였다. 이것은그림 9c와 d에서보듯 1993년이후관측과모델값이두모델모두에서잘맞는것으로나타났다. SH의경우는 95% 수준에서유의하기는하나 PH 보다는낮은 skill을보여주고있다. 그림 9. (a,b) SH 와 (c,d) PH 지역의평균해수면기압의시계열을보여준다. 관측은검은실선으로모델들은붉은실선으로나타냈으며사용된모델자료는 (a,c) DePreSys3 와 (b,d) GloSea5 이다

26 평균해수면기압에대하여표준편차분석을한결과를그림 10 에 나타냈다. 그림 10. 평균해수면기압의표준편차를보여준다. (a,b) 는관측된평균해수면기압의표준편차 (c,d) 모델개별멤버간의표준편차 (e,f) 모델앙상블평균의표준편차이다. 모델자료로 (c,e) 는 DePreSys3, (d,f) 는 GloSea5 를사용한다. 관측의경우, SH 와 PH 지역에서편차가크게나타나평균에서벗어나 있음을알수있다 ( 그림 10a-b). 모델의앙상블평균의경우, 편차가

27 작게나타났으나이는앙상블평균시 signal이작아지기때문으로사료된다 ( 그림 10e-f). 모델의각멤버의표준편차를구한후평균한결과를보면 ( 그림 10c-d) 관측값의경우와공간패턴및시그널의크기도유사하게나타남을알수있다. 그리고두모델의결과는비슷한공간패턴을보여준다. 위의결과에서 SH와 PH 지수의모델에대한예측성은다소낮은것으로분석되었다 (GloSea5의 PH 지수제외 ). 이에지수들에대한유도인자를조사하고자한다. 선행연구들에서인도양과적도태평양지역의해수면온도가북태평양평균해수면기압과관련성이있음을보여준다 (HU et al. 2011, Son et al. 2014, Kim et al. 2015). 그러므로 PH 지수의유도인자를조사하기위하여해수면온도와의상관을구한결과를그림 11에나타냈다. 관측된자료를활용한 PH 지수와해수면온도의상관장 ( 그림 11a) 에서적도의 Nino3.4 지역 6) 과인도양 7) (Indian Ocean, IO) 지역과의해수면온도와의상관이높은것을알수있다. 표 2. 관측과모델자료를이용한 Nino3.4 와인도양지역의해수면온도와 PH 지수와의상관값을보여준다. Nino3.4 인도양 OBS DP3 GS5 OBS DP3 GS5 PH (OBS) PH (DP3) PH (GS5) ) Nino3.4 지역은 ENSO (El Nino/Southern Oscillation) 를모니터링하는지역으로 5 S~5 N, 120 W~170 W 구역을말한다. 7) 본연구에서인도양의 5 S~5 N, 50 E~100 E 에대하여분석하였다

28 그림 11. 관측된해수면온도와 PH 지수와의상관장과시계열을보여준다. PH 지수에사용된평균해수면기압자료는 (a) 관측자료 (b) DePreSy3 (c) GloSea5 이다. (d) 는관측된해수면자료와관측과모델자료를활용한 SH 지수에대한시계열을보여준다. 분석기간은 (a,b) 1980/1981 ~ 2015/2016, (c) 는 1993/1994 ~2015/2016 이다

29 관측된 PH 지수와관측된해수면온도와의상관값은 Nino3.4 r=0.38, 인도양 r=0.57로인도양해수면온도와높은상관을보여준다 ( 표 2). 하지만많은연구에서 ENSO가인도양에영향을주는것을보여주므로 PH 지수는 ENSO의영향을받는다고말할수있을것이다 (Dommenget and Latif 2002, Baquero-Bernal et al. 2002, Yu and Lau 2004, Wang and Wang 2014). PH 지수를모델자료로이용한결과는관측된현상과는다르게 Nino3.4 해수면온도 (r~0.75) 가 IOD 해수면온도 (r~0.55) 보다더높은상관을보여주는것이흥미롭다 (DePreSys3 와 GloSea5 모두에서같은현상 ). 이는모델이 ENSO의영향을많이받도록설계된것으로사료된다. 이와다르게관측된 PH 지수에대한모델해수면온도자료를활용한결과는 r~0.5 (GloSea5가다소높은값을보여줌 ) 로두지역모두에서유사한결과를보여주고있다. 그러나 SH와해수면온도의상관은낮은상관을보여주었다 ( 부록그림 A3, 표 A3). 또한북극진동과 SH/PH 지수와상관도낮게분석되었다 ( 부록그림 A4) Signal-to-noise paradox Signal-to-noise paradox를 NAO skill을예를들어설명하면앙상블평균예보가관측된 NAO를 corr=0.62로잘표현하는반면, 앙상블평균표준편차를각앙상블멤버표준평차의평균으로나눈비로정의하는 signal-to-noise ratio (Kumar, 2009) 는 s=0.2로낮은값을보인다 (Scaife et al. 2014, Eade et al. 2014). 이럼에도개별멤버들로부터의 NAO의변동성은관측된변동성과의상관성이좋으므로앙상블멤버들의변동성이아니라앙상블평균 signal이너무작은것이다. 이것은완벽한예측시스템에서기대되는 signal-to-noise ratio와상관은직접적으로연결되기때문에의문을준다. 앙상블평균예보상관이 0.62로주어진다면, 우리는여기서찾은것보다좀더높은 signal-to-noise ratio를기대할것이다 (Kumar, 2009). 그해답은예측시스템의약한시그널들에있다

30 그림 12. 한반도겨울기온, SH/PH 지수의시계열과개별앙상블멤버들의값 ( 회색원 ) 을같이보여준다. 관측된요소는검은실선, 모델값은붉은실선으로표현했다. (a,c,e) 는 DePreSys3, (b,d,f) 는 GloSea5 를사용했다. 적도외겨울기후예측에대하여높은 skill에도불구하고낮은 signal-to-noise ratio들은큰예보앙상블들이여전히높은 skill을위해서는필요하다는것을의미한다. 높은 skill들은큰 spread ( 그림 12) 를앙상블에대해큰앙상블수의평균을취하여 noise를감소시켜얻을수있다. 이것은두모델의전체앙상블수, DePreSys3 40개와 GloSea5 21개중에서무작위샘플링 8) 을통한 8) 무작위샘플링 : 대체없이독립적으로 hindcast 의매년에대해서앙상블멤버들을무작위샘플링. 대체없는샘플링은독립적샘플들이필요하지만확실한불확실성추청은앙상블사이즈 DePreSys3 20 개까지, GloSea5 10 개까지얻을수있음 ( 그림 11 얇은검은곡선 )

31 예보에의해설명할수있다 ( 그림 13). (a) (b) (c) (d) (e) (f) 그림 13. Signal-to-noise paradox. 앙상블크기에따른 skill 로그요소는 (a,b) 한반도겨울기온 (c,d) SH 와 (e,f) PH 지역의평균해수면기압이다. 좌측열은 DePreSys3 (40 개멤버 ), 우측열은 GloSea5 (21 개멤버 ) 자료를이용한결과이다. 5~95% 불확실성범위를보여주는얇은검은곡선을가지고굵은검은곡선은앙상블평균 skill 을나타낸다. 초록곡선은하나의모델멤버에서예측한평균 skill 을보여준다 ( 관측을예측하는것보다충분히작음 ). 수평의검은점선은 95% 유의한 skill 값을보여준다. 붉은곡선은이론적인관계를보여준다 (Murphy, 1990)

32 앙상블평균예측 skill은예보멤버수에따라증가하고모델의앙상블전체크기에다다르면둔화되지만계속증가한다. 이시나리오는단지통계적관점에서미리실험해본것 (Murphy, 1990) 이며무한한앙상블수의 skill 한계는예보멤버 pairs 간의상관과예보멤버와관측사이의평균상관에달려있다. 이 skill의한계는 DePreSys3에서한반도겨울기온 0.48, SH 0.46, PH 0.31이며 GloSea5에서는한반도겨울기온 0.63, SH 지수 0.47, PH 지수 0.55이다. 모델의시그널강도향상에따라증가된앙상블크기는적도외지역의계절예측 skill의증가를이끌수있을것으로사료된다 RPC (Ratio of predictable components) 대기는 chaos 9) 특성을가지므로독립적인날씨이벤트들은일반적으로 2주이상의예측은불가능한것으로알려져있다. 그러나대기는기후측면에서시간에따른변화를이끄는천천히변하는예측할수있는요소들 (predictable component, PC) 에의해영향을받기도한다. 예를들어적도태평양해수면온도는 ENSO 동안따뜻함과차가움사이에서변화하여많은지역의계절기온과강수에영향을준다 (Trenberth and Caron 2000, Alexander et al. 2002, Smith et al. 2012). 따라서계절-수년기후예측들은대기, 해양, 지면과빙권의접합순환모델들 (GCMs) 을이용하여이런유도인자들과대기에대한그들의영향을예측하는것이목표로하고있다 (Doblas-Reyes et al. 2013, Meehl et al. 2014, Smith et al., 2012, Kirtman et al. 2013). 시간평균된예측들은대기의 chaos 성질에서발생하는예측할수없는 noise와 ENSO, AMV, 외부 forcing과같은잠재적으로예측할수있는요소로두가지로불수있다. 그리고불확실성들은다음의두가지에따라달라진다. (1) 초기조건, GCMs의정확도, 투영된복사요란의불확실성 (Hawkins and Sutton 2011) 에사용된관측들의불완전성 9) chaos : 초기조건들에서아주작은차이들은며칠후큰어긋남으로성장 [Lorenz, 1963]

33 (2) 계절-수년예보에필연적이며예측할수없는 chaos와관련된예측할수있는시그널 (signal-to-noise) 의크기그러므로앙상블은불확실성을평가하기위해만들어졌고양적인확률예보를생산가능하게하고있다 (Palmer et al. 2004, Wang et al. 2009). 계절-수년예보의유사 skill은 hindcast 분석을통해평가하고있다. 앙상블평균은모델예보의예측불가능한요소를평균에의해감소시키기때문에앙상블개별멤버들보다관측과좀더높은상관이있는것으로기대되지만 spread 와신뢰성을포함하는앙상블의다른측면에대한평가또한중요하다 (Goddard et al. 2012, Corti et al. 2012, Ho et al. 2013). 이에 Eade et al(2014) 은계절과수년예측의예측할수있는요소의좀더일반적인평가방법을 Ratio of predictable components (RPC) 라는개념을제시하였으며본연구에서 RPC를이용하여 SH/PH 지역의평균해수면기압예측성을실험하였다 방법론예측할수있는요소 (PC) 를예측할수있는총분산에대한비의제곱근으로정의하고관측에서예측가능한요소 ( ) 와모델 hindcast의예측가능한요소 ( mod ) 를비교한다. 현실세계에서 PC는알려져있지않으므로선행연구들에서저주파및고주파변동성의비로부터 (Boer, 2011) 또는관측보다모델앙상블멤버에대한잠재적인예측성평가 (Younas and Tang 2013, Boer et al. 2013) 에의해이것을진단하기위해시도했다. 그러나변동성과예측성사이의관계는필요가없고잠재적예측성은실제예측성과관련될필요가없다 (Kumar et al., 2014). 그러므로관측 (predictand) 과모델 hindcast의앙상블평균 (predictor) 사이의피어슨상관 (r) 으로진단되어지는모델예보들로

34 설명할수있는분산의비로부터직접 를추정한다. 은 predictor에의해설명되는 predictand에대한비를반영한다 (Wilks 2006). RPC는다음과같이정의된다. mod : 관측의예측할수있는요소 mod : 모델의예측할수있는요소 : 시간에대한모델앙상블평균의 signal 분산 : 개별멤버들의평균분산 이상적으로 RPC 는실제예측성을완벽하게반영하는예보시스템 에서 1 이다. 또한 RPC 가 1 보다작은경우는 overconfident forecast 로앙상블멤버들은서로잘맞지만 (high signal to-noise ratio) 관측된변동들을잘잡아내지는못한다 (low correlation). 계절예보의 overconficence 는잘알려져있고많은연구는앙상블 spread 를증가시켜신뢰도를향상시켜왔다 (Williams et al. 2013). DePreSys3 와 Glosea5 의앙상블은유한하기때문에신뢰도 향상은 이과대추정되는반면 r 값이실제에서과소추정될때 예상될수있다. 반면에 RCP 가 1 보다큰경우는 underconfident forecast 로앙상블평균이관측과상대적으로잘맞지만앙상블 멤버들은서로잘맞지않는다 (low signal-to-noise ratio). 본 연구에서평균해면기압에대해계절 - 수년 hindcast 의 RPC 를평가 하였다 평균해수면기압의 RPC 결과 그림 14 는겨울에대한평균해수면기압의 skill 과 RPC 를보여준다

35 그림 14. 평균해수면기압의 skill 과 RPC 합성장을보여준다. (a,b) 는관측과모델사이의 skill (c,d) 모델개별멤버간의 skill, (e,f) 평균해수면기압의 RPC 이다. 모델자료로 (a,c,e) 는 DePreSys3, (b,c,f) 는 GloSea5 를사용한다. RPC 합성장은음의 skill 지역에대하여 mask 하였다. 점으로표시된지역은 95% 신뢰구간을나타낸다. 관측과모델앙상블평균사이의 SH skill은 DePreSys3와 GloSea5 모두에서 r=0.3~0.5이다 ( 몇몇지역은 95% 유의한값을보임 ). PH skill은 Glosea5가 DePreSys3 보다좋으며 PH의남쪽부분이 0.4이상의값을보여준다 ( 그림 14a-b). 개별모델멤버들

36 간의 skill을보면 ( 그림 14c,d), 30 N 남쪽으로는 0.4 이상의값을 95% 유의구간으로보여주지만대륙에서는낮은상관을보여준다. 여기서관측과모델사이의 skill 차이를설명하기위해앞서설명한 RPC를이용한다. SH의 RPC는두모델모두에서 1보다큰결과를보여개별멤버들간의 skill은낮고 (high signal-to-noise ratio, 그림 14c-d) 관측을잘잡아냄을알수있다 ( 그림 14a-b). 반면에 PH는 DePreSys3는 RPC가 1보다작고 GloSea5는 1보다큼을볼수있다 ( 그림 14e-f). 이는 DePreSys3 보다 GloSea5가관측된 PH의평균해수면기압을잘잡아냄 ( 그림 14b) 을알수있다. 그림 15. 그림 14 와같고전지구를보여준다

37 3.3. 성층권돌연승온 (Sudden Stratospheric warming, SSW) 과한반도겨울기온과의상관분석극소용돌이 (Polar vortex, 또는극야제트 10) ) 는주로서풍이주를이루지만가끔행성파의영향으로동풍으로전환되는경우 (Matsuo, 1971; Polvani and Waugh, 2004; Martineau and Son, 2015) 가발생하고이때성층권극지역에기온상승효과가일어나는데이를성층권돌연승온 (Sudden Stratospheric warming, SSW) 이라고한다. SSW의발생시유럽지역은평년보다추운겨울을보내는것 (Boville, 1984, Scaife and Knight, 2008; Kolastad et al., 2010; Mitchell et al., 2013; Sigmond et al., 2013) 으로알려져있으며동아시아겨울기온에대한 SSW의효과를실험 ( 송강현, 2015) 하기도하였다. 하지만한반도와의관련성에대한연구는많지않은실정이므로본보고서에서이를분석하고자한다 SSW 정의및분석자료본보고서에서는 10hPa 60 N 의수평평균된동서바람이서풍에서동풍으로바뀌는첫째날을 SSW 시작일로정의 (Charlton and Polvani, 2007) 하여분석하였으며 11월 ~2월사이에발생한사례에대해서만분석하였다. 사용된자료는관측자료로 ERA-Interim 일자료 (1993년 ~2016년, 10월 ~4월 ) 및 ERA40 일자료 (1957년 ~2002년, 10월 ~4월 ) 와모델자료로 GloSea5 hindcast 일자료 (1993년 ~2016년, 11월 ~4월, 21개앙상블멤버, start date: 10/25, 11/1, 11/9) 를사용 11) 한다. GloSea5 자료는 23년의겨울, 21개의앙상블멤버를사용하여총 483개의 10) Polar night jet : 겨울철북반구 (60 N 부근 ) 성층권계면에서약 50m/s 이상으로부는편서풍 11) SSW 발생전후 60 일에대하여분석하기위하여 SSW 발생일을분석한기간에추가로 10 월과 4 월자료를사용하였다. GloSea5 의경우는주어진 start date 에생산되는 hindcast 가 11 월부터이므로 11 월 ~ 4 월자료를사용하였다

38 겨울에대하여분석하였다. 사용된요소는 10hPa 동서바람, 평균해수면기압, 지위고도 (50hPa, 500hPa, 850hPa), 지상기온 ( 관측 1.5m 기온, 모델 2m 기온 ) 이다. 분석지역으로극지역 60 N 북쪽지역, 동아시아 30 N~45 N, 110 E~145 E 지역, 한반도 33 N~39 N, 125 E~130 E 지역으로정의하고분석요소에대하여면적평균하여사용한다 ERA-Interim 일자료를활용한 SSW 분석 23개의겨울에대하여 SSW 발생일을분석한결과는표 3과같다. 1993/1994년 ~ 1997/1998년겨울에는발생하지않았으며 12월 2건, 1월 5건, 2월 6건으로총 13건이발생 ( 총 23 겨울중 57%) 하였으며 1월과 2월에발생이많은것으로분석되었다. 표 3. ERA-Interim 일자료 (1993 년 ~2016 년, 11 월 ~2 월 ) 로분석한 SSW 발생일을보여준다. SSW 발생일 그림 16은극지역의 SSW 발생일 60일전후동서바람과기온의연직구조를보여준다. 발생일 -10일에상층에서서풍에서동풍으로전환되고점차동풍이하층으로전파되어 20일이후에지상에도달하는모습을보이며 ( 그림 16a) 기온또한 SSW 발생 20일전에상층양의아노말리가점차하층으로전파되는 SSW의전형적인특성을보여주고있다 ( 그림 16b)

39 (a) (b) 그림 16. 관측된 SSW 발생 60 일전후의극지역에대한연직시계열을보여준다. (a) 동서바람 (b) 기온 SSW 발생 60일전후의지상기온을분석하여합성장은그림 17a에, 시계열은그림 17b-d에보여준다. 그림 17a에서공간패턴을보면, SSW 발생일이전극지역과남부유럽지역의강한양의아노말리는 SSW 발생이후약화되고북부유라시아부근의음의아노말리는강화되는것을볼수있다. 한반도지역은 SSW 발생이후양의아노말리를약하게강화된모습을보이고있다. 시계열을보면 SSW 발생일이후극지역은음의아노말리값 ( 그림 17b) 을보이나동아시아와한반도지역은양의아노말리를보이고있다 ( 그림 17c-d). 따라서유럽지역과는달리동아시아와한반도지역은 SSW 발생에따른기온하강의영향이크게없는것으로사료된다. 유럽지역중영국지역을선택하여분석한결과, SSW 발생이후

40 기온이음의값을보여평년보다추운겨울을보였다 ( 부록그림 A10). (a) (b) (c) (d) 그림 17. 관측된 SSW 발생 60일전후지상기온의 (a) 합성장과시계열을보여준다. (b) 극지역 (c) 동아시아지역 (d) 한반도지역

41 (a) (b) (c) 그림 18. 관측된 SSW 발생일 60 일전후의고도별지위고도에대한합성장을보여준다. (a) 50hPa (b) 500hPa (c) 850hPa 그림 18은 SSW 발생전후의고도별지위고도들의합성장을보여준다. 50hPa 지위고도 ( 그림 18a) 는극지역에양의아노말리가발생일전후를기준으로강화되는모습을보이고북반구겨울철날씨에영향을주는음의북극진동 (Arctic Oscillation, AO) 패턴과

42 유사한순환장을보이고있다 (Baldwin and Dunkerton, 2001; Thompson et al., 2002; Mitchell et al., 2011). 500hPa과 850hPa 지위고도 ( 그림 18b,c) 에서는북태평양지역의음의아노말리가양의아노말리로전환되고극지방의양의아노말리가약화되고유라시아와대서양에서음의아노말리를보이고있다. 여기서특이한점은일반적으로음의북극진동이발생했을때한반도를포함한중위도지역은추운겨울기온이나타나나여기서분석한결과, 한반도겨울기온은평년보다따뜻했던것으로나타났다. 따라서향후 SSW와동반된음의북극진동과한반도겨울기온의상관을연구한다면흥미로울것이다. (a) (b) (c) 그림 19. 관측된 SSW 발생 60 일전후의지위고도에대한연직시계열을보여준다. (a) 극지역 (b) 동아시아지역 (c) 한반도지역

43 3개의분석지역에대한지위고도연직시계열을보면 ( 그림 19), 극지역에서 SSW 발생 10일이전부터양의아노말리가발생하여점차하층으로전파되는모습 ( 그림 19a) 을보이고있다. 한반도와동아시아지역은발생일이전의상층음의아노말리가발생일약 20일전후로하여지상으로전파되어 +20일에지상에도달하지만지속되지않고음 / 양의반복적인패턴을보이고있다 ( 그림 19b-c). SSW 월별발생을구분하여발생전후의지상기온을분석하여합성장을그림 20에, 시계열을그림 21에보여준다. (a) (b) (c) 그림 20. 관측된 SSW 발생월별에따른 60 일전후의지상기온합성장을보여준다

44 지상기온을월별분석결과는 12월, 1월 2월모두에서공간패턴과시계열특징은유사한형태를보이고있으며 12월의시그널이가장강하게나타났다. 한반도의기온아노말리는 SSW 발생일이후모든월에서양의값을보여 SSW의영향으로인한기온하강은없었던것으로분석되었다. (a) (b) (c) 그림 21. 관측된 SSW 월별 60 일전후의한반도지역지상기온시계열을보여준다

45 GloSea5 일자료를이용한 SSW 분석 GloSea5 21개앙상블멤버, 23개겨울 (11~2월) 을분석한결과 SSW 발생은총 303건으로총 483 겨울중 63% 로관측된 SSW 발생확률 57% 와유사하게분석되었다 ( 그림 22 파란실선 ). 그림 22는 GloSea5에서분석된연도별 SSW 발생횟수에대해관측자료와모델자료를활용한한반도겨울기온, SH와 PH 지수, Nino3.4의시계열을보여준다. SSW는 2002/2003 겨울에가장많이, 1994/1995 겨울이가장적게발생하였다. 관측자료에서분석한 SSW 발생연도 ( 회색막대 ) 에 GloSea5의 SSW 발생횟수가평균이상이었다 (2005/2006 겨울제외, Scaife and Knight 2008). 관측자료와모델자료의직접적인비교는어렵지만이결과로 SSW의계절발생예측에대한가능성을확인했다 ( 비슷한결과를 Scaife et al. 2016에서도보여줌 ). GloSea5에서분석된 SSW 발생에대하여관측된한반도겨울기온, SH와 PH 지수, Nino3.4 해수면온도와상관을구해보면 PH와의상관이 r=0.41로가장높은것으로나타났다. PH와 Nino3.4 해수면온도와는유의한값을보이나한반도기온과 SH 지수와는각각 r=0.27와 r=-0.25로유의하지않은것으로분석되었다 ( 표 4). GloSea5를활용하여 4개의요소와비교한결과도관측과마찬가지로 PH 지수가가장높게분석되었다. SSW 발생빈도와 PH와 Nino3.4 지수와의유효한상관관계는하나의가능성있는인과관계를찾을수있다. 북태평양의 PNA (Pacific North American) 패턴의한부분으로성층권으로연직파의전달하는역할을하는 PH 변동성은엘리뇨에의해유도되고 PH에의한연직파는 SSW 이벤트를유도하는극와도에영향을주는인과관계가발생할것으로사료된다. 따라서 PH와 Nino3.4 해수면온도를같이고려하여한반도겨울기온을추정하는것이좋을것으로사료된다

46 그림 22. GloSea5 일자료로분석한연도별 SSW 발생횟수 ( 파란실선 ), GloSea5 ( 붉은실선 ) 과관측자료 ( 검은실선 ) 를활용하여 (a) 한반도겨울철기온 (b) SH 지수 (c) PH 지수 (d) Nino3.4 해수면온도의시계열을각각보여준다. 회색바는관측된 SSW 발생한연도를나타낸다

47 표 4. GloSea5 에서분석된 SSW 발생건수에따른요소별상관값을보여준다. 한반도겨울기온 SH PH Nino3.4 관측 GS5 관측 GS5 관측 GS5 관측 GS5 SSW 발생횟수 (a) (b) (c) 그림 23. GloSea5 일자료를분석한 SSW 발생 20 일 ~ +60 일의 (a) 합성장과시계열을보여준다. (b) 극지역 (c) 동아시아지역 (d) 한반도지역

48 (d) 그림 23. 계속 GloSea5 자료를활용한 SSW 발생일 60일이후에대한지상기온합성장 ( 그림 23a) 을보면관측자료 ( 그림 17a 좌측 ) 보다시그널은약하지만유사한공간패턴을보이고있으며한반도부근은양의아노말리를보여평년보다따뜻한것으로분석되었다. 그리고 SSW 발생 60일이후지상기온시계열은극지역에서는발생일이후음의아노말리 ( 그림 23b) 를보이나동아시아와한반도지역은양의아노말리로반대현상을보이는것으로분석되었다 ( 그림 23c,d). 그림 개지역에대해 SSW 발생 60 일이후지상기온아노말리분석에평균값 (x) 과 95% 신뢰구간 (2 ) 을보여준다

49 3 개의분석지역에대해관측자료와모델자료에대하여평균값과 95% 신뢰구간을그림 24에보여준다. 모델 ( 붉은색 ) 의 signal은관측 ( 검은색 ) 보다약하지만한반도와동아시아겨울기온이평년보다따뜻하고극지역에서차가운관측결과와일치하는모습을보이고있다. 신뢰구간의범위는모델의발생횟수가 303으로관측의 13보다크므로작은것을볼수있다. 모델이관측보다작은시그널을보이는것은관측의작은발생횟수때문으로설명될수있다. 따라서모델발생횟수에서 13개를랜덤으로샘플링하여 60일이후한반도기온을구해보면관측평균값과유사한값을보일확률이 19% 로조사되었다. 그러므로우리는관측된시그널이유연히발생할수있는가능성을제외할수없다. (a) (b) (c) (d) 그림 25. GloSea5 일자료를분석한 SSW 발생일 60 일전후에대한합성장을보여준다. 요소는지위고도 (a) 50hPa (b) 500hPa (c) 850hPa 와 (d) 평균해수면기압이다

50 SSW 발생 60일이후지위고도합성장을보면, 50hPa 지위고도는극지역에서강한양의아노말리를 ( 그림 25a), 500hPa 및 850hPa 지위고도와평균해수면기압은고위도에서양의아노말리를, 중위도에서음의아노말리를보이고있다 ( 그림 25b~d). 이는관측자료분석결과와유사한공간패턴을보이고있다. GloSea5를활용한 SSW 발생 60일이후에대한분석결과는관측자료를활용한결과와공간및시계열에유사한결과를보이고있다. 따라서 SSW가발생했을때날씨에미치는효과를 GloSea5가잘모사하는것으로사료된다 ERA40 일자료를이용한분석 ERA-Interim 자료는 GloSea5와의비교분석을위하여 1993년 ~2016년기간만을분석하였으나 ERA40 자료를활용하여 1993년이전기간의 SSW 발생을분석해보았다. ERA40 자료를활용한 SSW 발생일은표 5에나타냈으며 45년간 24건으로분석되었다. 표 5. ERA40 일자료 (1957~2002, 11~2월 ) 를분석한 SSW 발생일을 보여준다. SSW 발생일 ERA40 지상기온을분석한결과, 합성장에서는 ERA-Interim 보다 시그널이강하지만공간패턴은유사하게분석되었으며한반도부근은 양의아노말리가보다약하게분석되었다 ( 그림 26a). 이는 1960~80 년대

51 기간이추가된경우, 1990 년대이후보다 SSW 의영향으로음의 아노말리가강했던것으로사료되어진다. (a) (b) (c) (d) 그림 26. ERA40 일자료를분석한 SSW 발생 60 일전후지상기온의 (a) 합성장과시계열을보여준다. (b) 극지역 (c) 동아시아지역 (d) 한반도지역

52 ERA40 지상기온시계열을보면극지역은 ERA-Interim 결과 ( 그림 17b) 와마찬가지로 SSW 발생일이후음의아노말리를보이고있다 ( 그림 26b). 동아시아와한반도지역은 ERA-Interim 보다음의아노말리값이좀더나타나지만전체적으로양의아노말리를가지는것으로분석되었다 ( 그림 26c,d). ERA-Interim 으로 1993/1994년 ~ 2015/2016년겨울을분석한결과, 동아시아와한반도지역은 SSW의영향으로기온이평년보다약하지만높은경향으로분석되었지만 ERA40을이용하여 1993년이전겨울을포함 (1957/1958년 ~ 2001/2002년 ) 하여분석한결과는다소양의값이약화되는모습을보이고있으므로향후연도별도구분하여 SSW 영향을분석하는것도흥미로울것으로사료된다 북극진동과한반도겨울기온과의상관분석북극진동 (Arctic Oscillation, AO) 은 Arctic basin의해면기압아노말리가북반구중위도의북대서양과북태평양상의아노말리와반대되는기호를가지는현상을말한다 (Thompson and Wallace 1998). 북극진동은유라시아와유럽-대서양의겨울날씨에강하게영향 (Thompson and Wallace 1998, 2000, 2001) 을주며수십년시간규모에서북태평양상의겨울기후에영향을준다 (Sun and Wang 2006). 이에한반도의겨울기온과북극진동사이의상관관계를분석하고자한다. 북극진동지수는 NCDC (National Climate Data Center) 에서받아서사용했으며관측자료는 ERA-Interim 자료를, 모델은 DePreSys3와 GloSea5 hindcast를활용하였다. 그림 27은관측된한반도겨울기온과북극진동지수를시계열로보여주고있다. 전반적으로양의북극진동일때는한반도겨울기온도양의아노말리를, 음의북극진동일때는음의기온아노말리를보여북극진동이음의값을가질때강도의차이는있으나한반도는평년보다추운겨울이었음을알수있다

53 북극진동지수의모델 skill을구한결과 ( 그림 28), DePreSys3는 r=0.37, Glosea5는 r=0.3으로그다지높지않은결과를보여준다. DePreSys3의경우는 95% 에서유의한결과를보이지만 GloSea5는유의하지않았다. Glosea5의 hindcast의동일한기간 (1993~2015년) 에대해 DePreSys3를분석한결과, r=0.36으로유사하게나타났다. 그림 27. 겨울철북극진동지수와한반도기온의시계열을보여준다. 분석기간은 1980/1981 ~ 2015/2016 겨울이다. 그림에서 1980 은 1980 년 12 월 ~ 1981 년 2 월을의미한다. 그림 28. 북극진동지수시계열을보여준다. 관측자료 ( 검은실선 ), GloSea5 ( 파란실선 ), DePreSys3 ( 붉은실선 ) 으로나타낸다

54 그림 29. 북극진동지수 ( 검은실선 ) 와 (a) 한반도겨울기온, (b) SH 지수 (c) PH 지수의시계열을보여준다. 각요소에대하여관측자료는검은점선, GloSea5 는파란실선, DePreSys3 는붉은실선으로표현했다. 북극진동지수값은좌측 y 축, 다른요소들은 normalized 하여우측 y 축에값을나타냈다

55 북극진동이한반도겨울날씨에얼마나영향을주는지를분석하기위하여북극진동지수, 한반도겨울기온, SH와 PH 지수의시계열을그림 29에, 각요소에대하여상관을구한결과를표 6에보여준다. 한반도겨울기온을보면관측값은북극진동지수와양의상관 (r=0.43) 을가지며유의한결과를보이고있으나두모델들과의상관은유의하지않은상관값을보이고있다. SH와 PH 지수의경우는관측과두모델모두에서낮은상관을보이고있다. 이는북극진동이직접적으로 SH와 PH에영향을주지않는것으로사료된다. 표 6. 관측된북극진동지수와한반도겨울기온, SH 와 PH 지수와의상관값을보여준다. 한반도겨울기온 SH 지수 PH 지수 관측 DP3 GS5 관측 DP3 GS5 관측 DP3 GS5 북극진동지수 ( 관측 ) * DP3: DePreSys3, GS5: GloSea5 한반도겨울기온과북극진동지수의음 / 양 sign에따른각각의평균해수면기압과 85hPa 수평바람아노말리를분석하여그림 30과그림 31에보여준다. 한반도겨울기온이양 / 음일때의관측자료분석결과를보면기온아노말리가양일때평균해수면기압아노말리는북서태평양에서양, 아시아북쪽에서음의값을보이며, 기온아노말리가음일때는반대 sign들을보여준다. 관측된 850hPa 바람아노말리를보면한반도쪽으로북서태평양에서남동풍 ( 따뜻한공기유입 ) 이, 기온아노말리가음일경우는북서풍 ( 찬공기유입 ) 이부는것을알수있다 ( 그림 30a-b). DePreSys3는관측된공간패턴과유사하게모사되고있지만그시그널이매우약함을알수있다 ( 그림 30c-d)

56 그림 30. 한반도겨울기온아노말리가 (a,c) 양일경우와 (b,d) 음일경우의평균해수면기압과 850hPa 바람아노말리의분석장을보여준다. 자료는 (a,b) 관측 (c,d) DePreSys3 를사용했다. 북극진동지수가양 / 음일경우의평균해수면기압와 850hPa 수평바람아노말리공간패턴은한반도겨울기온이양 / 음일경우와관측과 DePreSys3 모두에서유사한형태를보여주고있다 ( 그림 31). 일반적으로북극진동지수와한반도겨울기온은양의상관관계를가지지만간혹음의상관을가지는경우가발생하므로이경우들의평균해수면기압과 850hPa 수평바람아노말리를추가로분석하였다 ( 그림 32). 평균해수면기압아노말리의경우북서태평양과아시아북쪽의음 / 양의패턴은북극진동과한반도겨울기온이양의상관일때와유사하게나타나나한반도부근의 sign은반대로나타났다

57 850hPa 수평바람아노말리의경우는북극진동지수가음일때남서풍이유입되어양의한반도겨울기온이, 양의북극진동지수일때북풍이유입되어한반도겨울기온이음으로나타난것으로사료된다 ( 일반적으로북극진동일양일때남풍계열이, 음일때북풍계열로알려져있음, 그림 30). GloSea5 모델자료를활용하여그림 30~32과같이분석한결과 DePreSys3와유사한결과를보였다 ( 부록그림 A12~A14). 그림 31. 북극진동지수가 (a,c) 양일경우와 (b,d) 음일경우의평균해수면기압과 850hPa 수평바람아노말리의분석장을보여준다. 자료는 (a,b) 관측 (c,d) DePreSys3 를사용했다

58 그림 32. (a,c) 한반도겨울기온아노말리가양이고북극진동지수가음일경우와 (b,d) 한반도겨울기온아노말리가음이고북극진동지수가양일경우의평균해수면기압과 850hPa 수평바람아노말리의분석장을보여준다. 자료는 (a,b) 관측 (c,d) DePreSys3 를사용했다. 북극진동지수와의공간패턴을분석하기위하여분석기간 (1980/81년 ~2015/16년 ) 동안, 가장추웠던 4개의겨울, 19080/81년, 1985/1986년, 1983/1984년, 2012/2013년을선택 ( 표 7) 하여지표기온, 평균해수면기압아노말리를분석한결과를그림 33에나타냈다

59 (a) (b) (c) (d) 그림 33. 가장강한한반도기온아노말리의 4순위까지선택하여해당겨울에대한지표기온, 평균해수면기압아노말리공간패턴을보여준다. ( 좌측열 ) 관측된지표기온 ( 중간열 ) 관측된평균해수면기압 ( 우측열 ) DePreSys3에서생산된평균해수면기압 (a) 1980/81 겨울 (b) 1985/86 겨울 (c) 1983/1984 겨울 (d) 2012/2013 겨울

60 표 7. 가장추웠던 4 개겨울에대한기온및북극진동지수를나타낸다. 1980/ / / /2013 북극진동지수 한반도겨울기온아노말리 /1981 겨울의북극진동지수는강한음의값을가지지않았으나한반도겨울은가장추웠던것으로관측되었다. 이는양의평균해수면기압아노말리지역이북대서양으로남하하였으나북태평양의음의평균해수면기압아노말리는유지되고있어북태평양고기압의영향을주로받아기온이평년보다낮았던것으로사료된다. 또한 1983/1984 겨울도북극진동지수가약한지만양의값을보였고 DePreSys3에서생산된자료도양의값을가졌음에도한반도는추웠다. 따라서음의북극진동지수일때한반도겨울기온은음의값을보이고있지만가장추운한반도겨울기온과북극진동지수의강도와의상관은낮은것으로사료된다. 그러나 DePreSys3 의 Skill만을놓고보면, 양과음의북극진동공간패턴이관측과유사하게모사 (2012/2013 겨울제외 ) 하고있어 DePreSys3가북극진동과관련된평균해수면기압의공간패턴에대하여 skill이있음을나타낸다. 또한분석기간동안, 강한음의북극진동지수가강했던순서대로 4개겨울, 2009/2010 년, 1985/1986 년, 2000/2001 년, 1984/1985 년을선택 ( 표 8) 하여지표기온, 평균해수면기압아노말리를분석한결과를그림 34에나타냈다. 표 8. 강했던음의북극진동지수를가진 4 개겨울의한반도기온및북극진동지수를보여준다. 2009/ / / /1985 AO 지수 한반도겨울기온아노말리

61 (a) (b) (c) (d) 그림 34. 가장강한음의북극진동지수를 4 순위까지선택하여해당겨울에대한지표기온, 평균해수면기압아노말리공간패턴을보여준다. ( 좌측열 ) 관측된지표기온 ( 중간열 ) 관측된평균해수면기압 ( 우측열 ) DePreSys3 에서생산된평균해수면기압 (a) 2009/2010 겨울 (b) 1985/86 겨울 (c) 2000/2001 겨울 (d) 1984/1985 겨울

62 관측된평균해수면기압아노말리공간패턴은극지역에고기압이위치하는전형적인음의북극진동형태를보이고있다. 가장추웠던겨울들에서와마찬가지로 DePreSys3는양 / 음의북극진동지수일때의관측된평균해수면기압공간패턴을유사하게모사하고있음을알수있다 ( 원격상관이강한시그널을가질경우, 모델이좀더잘모사 ). 분석기간동안가장강한음의북극진동지수를가졌던 2009/1010 겨울은한반도기온아노말리가 0.01로평년과비슷한기온을보인것을제외한나머지 3개의겨울은모두음의기온아노말리를보였다. 이는 2009/2010 겨울은엘니뇨의영향을더크게받은것으로사료된다 ( 그림 35). 이에북극진동과엘니뇨-라니냐의상관관계를분석해보았다. 음의북극진동임에도양의기온아노말리를보여한반도겨울이평년보다따뜻했던해들을분석한결과, 엘리뇨가발생했던겨울이었다 ( 총 9번중 7번, 그림 35a). 또한양의북극진동임에도한반도기온이음의아노말리를보인해를분석한결과는라니냐의영향을받았던해는 50% 미만으로영향이약한것으로분석되었다 ( 총 7번중 3번, 그림 35b). 따라서한반도겨울기온은북극진동지수가음의값을강하게가진다고하여강한음의값이나타타니않았던것으로분석되었다. 음의북극진동지수와추웠던겨울을비교한결과, 1985/1986년겨울만이일치함 ( 각각의 4 순위안에서 ) 을보여 AO 지수와한반도겨울기온과의연구는좀더이루어질필요가있을것으로사료된다

63 그림 35. (a) 엘니뇨발생해의북극진동과한반도겨울기온 (b) 라니냐발생해의북극진동과한반도겨울기온을보여준다

64 4. 한반도여름철의종관특성분석을통한모델검증 한반도의여름은높은기온과많은강수가집중 ( 한반도연강수량대부분이집중 ) 되고태풍, 집중호우, 돌발성호우, 폭염등의영향을받는기간으로날씨예보에있어매우어려운계절이다. 한반도의여름은높은기온과높은습도로인해폭염 ( 열대야 ) 과홍수등으로인한피해대비와전력및수자원공급의적절한계획수립등날씨예측이매우중요한계절이다. 이에한반도여름의특성을관측자료와모델자료를이용하여분석하여모델의예측성을검증한다. 분석을위하여관측자료는평균해수면기압, 지상기온, 500hPa 지위고도, 해수면온도에대하여 ERA-Interim를, 강수는 GPCP과 CMAP을사용하였고모델자료는 GloSea5와 DePreSys3 hindcast를사용하였다 한반도여름기온의종관특성분석 모델의 skill 그림 36은한반도여름기온의시계열을관측과모델자료를이용하여월별, 여름철에대하여나타내었다. 그리고표 9는한반도여름기온에대한모델의 skill을보여준다. 표 9. 한반도월별및여름철기온에대한모델의 skill 을나타낸다. 6 월 7 월 8 월여름 DePreSys (0.54) 0.33 (0.21) 0.28 (0.09) 0.42 (0.24) GloSsea * ( ) 값은 DePreSys3 분석을 GloSea5 와같은기간을사용한결과임. * 진하게표시한숫자는 95% 유의수준을나타낸것임

65 (a) (b) (c) (d) 그림 36. 한반도기온의 (a) 6 월 (b) 7 월 (c) 8 월 (d) 여름시계열을보여준다. 관측은검은실선, DePreSys3 는붉은실선, GloSea5 는파란실선으로나타냈다. 기온은표준편차를활용하여 normalize 하였다

66 그결과를보면 DePreSys3는 6월이 r=0.52로가장높은값을보였으며여름철전체도 0.42로상관이높은것으로나타났으나 GloSea5는 6월이 0.29로다른월에비해다소높은값을보였으나유효하지않은 skill을보였다. 두모델 hindcast 기간이다른것을고려하여 DePreSys3 분석을 GloSea5와같은기간에대하여실시한결과, 6월에 0.54로가장높이나타났으며모두월에서 GloSea5 보다좋은결과를보였다. 하지만 6월을제외하고 7월과 8월의 1980년대를포함한기간에비해낮아진것으로보아 1993년이후의 skill이낮아졌음을알수있다. 6월의상관이좋은이유는서쪽에서다가오는예측가능한시스템에의해영향을받는시기이기때문인것으로사료된다. 7월과 8월은장마와태풍의영향, 특히 8월은대기불안정에의한단기성집중호우등이많은시기로예측이어려운것으로보인다 한반도여름기온의 500hPa 지위고도와해수면온도와의원격상관한반도여름월별기온의 500hPa 지위고도및해수면온도와의원격상관특성을보기위하여선형회귀분석을실시하고그결과를그림 37와그림 38에보여준다. 관측된 500hPa 지위고도와한반도여름기온의상관은전체적으로한반도주변에서양의값을보이며 7월은한반도에양의값이, 그남쪽에음의값을보이면서전선이형성되는형태를보이고있다 ( 그림 37a). Glosea5 결과는시그널은약하지만관측된결과와유사한공간패턴을보이고있으며특히, 7월의북태평양지역의양 / 음의공간특성을잘나타내고있다 ( 그림 37c). DePreSys3 ( 그림 37b) 는한반도주변에서양의값을보이고는있다. 하지만 6월의경우전체공간에서양의값을보이고있으며 7월은한반도남쪽에서관측에서보인것과같은음의 sign을뚜렷하게보여주지못한다. 그리고중위도에서는양의값을저위도에서음의값을보이고있어공간

67 패턴에있어관측과는다른결과를보였다. (a) (b) (c) 그림 37. 한반도여름의월별기온에대한 500hPa 지위고도와의선형회귀분석결과를보여준다. 검은점은유의수준 95% 이상인곳을나타낸다. (a) 관측 (b) DePreSys3 (c) GloSea5-66 -

68 (a) (b) (c) 그림 38. 한반도여름의월별기온에대한해수면온도와의선형회귀분석결과를보여준다. 검은점은유의수준 95% 이상인곳을나타낸다. (a) 관측 (b) DePreSys3 (c) GloSea5-67 -

69 한반도기온과해수면온도와의상관관계를보면, 관측에서한반도주변에서강한양의상관을보이고있으며 7월에는적도 ( 중앙 ~ 동쪽 ) 부근에서음의값을, 북태평양부근의양의값을가지는패턴을명확히보여주고있다 ( 그림 38a). DePresys3는한반도부근의양의값은시그널은약하지만관측과유사하게모사하고있는것으로분석되었다 ( 그림 38b). GloSea5는관측보다시그널이약하기는하지만공간패턴을유사하게모사하고있어 DePreSys3 보다전체적인패턴을나타내는것으로분석되었다 ( 그림 38c) 한반도여름기온과 ENSO와의상관관계한반도의월별및여름기온에대하여각여름이전겨울 12) 의 Nino3.4 지역해수면온도와상관을구한결과를표 10에, 월별및여름에대한시계열을그림 39에나타냈다. 월별및여름은상관값이낮고유의하지않은것으로분석되어한반도여름기온과 Nino3.4 해수면온도의영향을크게받지않는것으로사료된다. 추가로이전겨울의인도양해수면온도와상관을구한결과 Nino3.4 지역보다는다소높지만한반도여름기온과유효하지못한상관을보여주었다 ( 부록그림 A15, 표 A4). 표 10. 관측된이전겨울 Nino3.4 지역의해수면온도와한반도월별및여름기온 ( 관측및모델자료 ) 와의상관값을나타낸다. Nino3.4 6 월 7 월 8 월여름 관측값 DePreSys GloSea ) 1992 년여름 (6 월 ~8 월 ) 을분석하기위해 1991 년 12 월, 1992 년 1 월과 2 월의해수면온도를사용했음을의미한다

70 (a) (b) (c) (d) 그림 39. Nino3.4 지역의해수면온도 ( 녹색막대 ) 과한반도기온 ( 관측은검은실선, DePreSys3 는붉은실선, GloSea5 는파란실선 ) 에대한월별및여름철시계열을보여준다. 모든값들은표준편차를활용하여 normalize 하였다. (a) 6 월 (b) 7 월 (c) 8 월 (d) 여름

71 분석하는여름철의이전겨울이엘니뇨해였던여름철한반도기온을비교해본결과, 6월은전반적으로기온이평년보다높았으며 7월은약하지만평년보다다소낮았으며 8월은크게영향을받지않는것으로분석되었다 ( 그림 40). (a) (b) (c) (d) 그림 40. 이전겨울철이엘니뇨해였던여름한반도기온아노말리

72 (a) (b) (c) 그림 41. 이전겨울이엘니뇨해일때의한반도기온과해수면온도와의 공간상관을보여준다. (a) 관측 (b) DePreSys3 (c) GloSea5-71 -

73 해수면온도와한반도여름기온은상관분석결과, 한반도주변의해수면온도와강한양의상관을가지며적도부근과는 6월 /7월은양의, 8월은음의상관을가짐을보였다 ( 관측, 그림 41a). 두모델의결과에는적도부근과의상관이관측된결과와 signal이약하지만유사하게모사되었다. 하지만한반도주변과의상관은거의모사하지못하고있다 ( 그림 41b-c) 4.2. 한반도여름강수의종관특성분석 모델의 skill 한반도지역의월별및여름철강수에대한모델별 skill을표 11에, 시계열을그림 42에나타냈다. 모델별 skill은기온과는다르게 GloSea5가 6월이 r=0.4로가장높은값을보여 DePreSys3 보다좋은 skill을보여강수에있어서는 GloSea5가좀더잘모사하는것으로분석되었다. 하지만 6월의 GloSea5 skill만유의한것으로분석되어모델에서직접한반도강수를예측하는것은어려울것으로사료된다. 또한여기서보여주진않았지만앙상블멤버수가 21개로증가한 GloSea5의결과가 9개멤버였던것보다여름전체에서 0.2에서 0.35로좀더증가하는결과를보여앙상블크기증가에따른 skill 향상을보여주었다 ( 절참조 ). 표 11. 한반도월별및여름철강수에대한모델들의 skill 을나타낸다. 6 월 7 월 8 월여름 DePreSys (0.16) 0.17 (0.14) 0.09 (0.10) 0.10 (0.11) GloSea * ( ) 값은 DePreSys3 분석을 GloSea5 와같은기간을사용한결과임. * 진하게표시한숫자는 95% 유의수준을나타낸것임

74 (a) (b) (c) (d) 그림 42. 한반도강수의 (a) 6 월 (b) 7 월 (c) 8 월 (d) 여름시계열을보여준다. 관측은검은실선, DePreSys3 는붉은실선, GloSea5 는파란실선으로나타냈다. 기온은표준편차를활용하여 normalize 하였다

75 4.2.2 한반도여름강수의 500hPa 지위고도와해수면온도와의원격상관한반도여름기온과마찬가지로강수에대해서도선형회귀분석을실시하였다. 그결과, 한반도여름강수는한반도주변 500hPa 지위고도와 6월과 8월에는양의값을, 7월에는음의상관을보였다 ( 관측, 그림 43a). 모델분석결과는전체적으로한반도주변에서양의값을보이고있어 DePreSys3와 GloSea5 모두공간패턴을잘모사하지못하는것으로분석되었다 ( 그림 43b-c). (a) (b) 그림 43. 한반도여름의월별강수에대한 500hPa 지위고도와의선형회귀분석결과를보여준다. 검은점은유의수준 95% 이상인곳을나타낸다. (a) 관측 (b) DePreSys3 (c) GloSea5-74 -

76 (c) 그림 43. 계속 한반도여름강수와해수면온도와의상관관계를보면관측에서는한반도주변에는음의패턴을보이고있으며 ( 그림 44a) 모델은관측과유사하게음의패턴을보이기는하나매우약한시그널을보이고있으며한반도주변에서유의하지못한것으로분석되었다 ( 그림 44b-c). 특히, DePreSys3의경우공간분포의특성이보이지않을정도로약한시그널을보이고있다

77 (a) (b) (c) 그림 44. 한반도여름의월별강수에대한해수면온도와의선형회귀분석결과를보여준다. 검은점은유의수준 95% 이상인곳을나타낸다. (a) 관측 (b) DePreSys3 (c) GloSea5-76 -

78 4.2.3 한반도여름강수와 ENSO와의상관관계분석하는여름철이전겨울의 Nino3.4 지역해수면온도와관측된한반도강수의상관을구한결과를표 12와그림 45에나타낸다. 6월의경우음의상관으로값또한유의한수준으로높게타났으나 7월과 8월에는관측해수면온도와의상관이거의없는것으로분석되었으나모델들과는높은상관을보이고있다. 이는모델들이적도부근의해수면온도와강수의연관성을높게모사하고있음을알수있다. 따라서예측에서모델결과를이용할때이점을유의하여야할것으로사료된다. 추가로이전겨울의인도양해수면온도와상관을구한결과 Nino3.4 지역과마찬가지로한반도여름강수와낮은상관을보여주었다 ( 부록그림 A16, 표 A5). 표 12. 관측된이전겨울 Nino3.4 지역의해수면온도와한반도월별 및여름강수 ( 관측및모델자료 ) 와의상관값 6월 7월 8월 여름 관측 DePreSys GloSea * 진하게표시한숫자는 95% 유의수준을나타낸것임 이전겨울이엘니뇨해였던여름철강수를비교해본결과, 6월과 7월은평년보다적은강수를보였으나 8월은크게영향을받지않는것으로분석되었다 ( 그림 46). 8월강수가해마다큰편차를보이는것은태풍의영향으로사료된다

79 (a) (b) (c) (d) 그림 45. Nino3.4 지역의해수면온도 ( 녹색막대 ) 과한반도강수 ( 관측은검은실선, DePreSys3 는붉은실선, GloSea5 는파란실선 ) 에대한월별및여름철시계열을보여준다. 모든값들은표준편차를활용하여 normalize 하였다. (a) 6 월 (b) 7 월 (c) 8 월 (d) 여름

80 (a) (b) (c) (d) 그림 46. 이전겨울철이엘니뇨해였던여름한반도강수아노말리

81 (a) (b) (c) 그림 47. 이전겨울이엘니뇨해일때의한반도강수와해수면온도와의 공간상관을보여준다. (a) 관측 (b) DePreSys3 (c) GloSea5-80 -

82 4.2.4 한반도이른여름과늦은여름강수특성분석선행연구에서동아시아지역의여름강수를전반과후반으로나누어특징을달리하는경우가있음을밝혔다 (Wang et. Al, 2009). 이에본보고서에서도한반도의여름을 6월을전반으로 7월과 8월을후반으로나누어그특성을분석해보았다. 이분석을위하여앞절의분석요소에서 850hPa 수평바람장의 ERA-Interim 자료를추가하여분석하였다. 동아시아지역의여름강수를월별로분석한결과를관측자료, DePreSys3, GloSea5 자료를구분하여그림 13에나타내었다. 관측자료결과 ( 그림 48a) 에서보면 6월에북태평양고기압가장자리인한반도남쪽에위치하던강수대가 7월과 8월에한반도로북상함을알수있다. 이는북태평양고기압의북상에기인한것으로사료된다 ( 그림 50). 또한 0 N ~ 10 N 부근의강수대가 6월에서 8월로가면서강화되는모습을보이고있다. 월별강수를모델자료를활용하여분석한결과를 ( 그림 48b-c) 에보여준다. DePreSys3 결과는관측에서보여주는 6월한반도남쪽에위치한강수대를잘모사하고있으나 7월과 8월의강수대북상은잘모사하지못하고있다 ( 그림 48b). 그리고 0 N ~ 10 N 부근의강수대의강화하는패턴을관측과유사하게모의하고있으나그중심이다소서쪽으로이동된모습을보이고있다. GloSea5의결과는 DePreSys3와겨의유사한형태를보이고있다 ( 그림 48c). 그림 48의결과는 7월과 8월의강수공간패턴이유사함을보여주므로이를바탕으로 6월과 7-8월을이른여름과늦은여름으로구분하여강수편차를분석한결과를그림 49에나타냈다. 늦은여름 (7월 ~8월 ) 합성장에서이른여름 (6월) 의강수를뺀결과를분석해보면, 관측 ( 그림 49a) 에서한반도남쪽에는음의값을, 한반도는양의값을보이며그림 49(b) 와 (c) 의 DePreSys3와 GloSea5 모델분석결과에서도같은공간패턴을보여줘두모델모두이른여름과늦은여름의특성을잘모사하고있다. 하지만한반도부근의양의값

83 중심이두모델결과모두에서관측보다서쪽으로이동하고일본 부근의음의값도다소북쪽으로이동한것으로분석되었다. (a) (b) (c) 그림 48. 동아시아지역의여름철월별강수아노말리합성장을보여준다. 검은박스는한반도영역을나타낸다. (a) 관측자료 (b) DePreSys3 (c) GloSea5-82 -

84 (a) 관측 (b) DePreSys3 (c) GloSea5 그림 월합성장과 6 월합성장의강수편차를보여준다. (a) 관측 (b) DePreSys3 (c) GloSea5 여름강수에대한종관순환형태를분석하고자 500hPa 지위고도와 850hPa 바람장을관측자료, DePreSys3와 GloSea5 자료를활용하여분석한결과를그림 50에보여준다. 관측자료를보면 ( 그림 50a), 강수는주강수대가 6월에 30 N 와 10 N 부근에서나타나지만, 7월과 8월은두지역의모두북쪽으로이동하는경향을보이고있다. 850hPa 수평바람장은 10 N, 120 E 부근과 30 N, 130 E 부근에서남서풍이형성되면서수분을공급받아주강수대가형성된다. 바람장도강수와마찬가지로 6월보다 7월과 8월에북쪽으로이동하는패턴을보여준다. 500hPa 지위고도는북서태평양고기압이 6월에는 20 N 부근에위치하나 7월과 8월에는북쪽으로이동하여 25 N 부근에중심이형성된다. 북태평양고기압의북상으로그가장자리를따라남서풍이유입되면서강수대도한반도로다가오면서형성됨을보이고있다. DePreSys3을활용하여분석한결과 ( 그림 50b), 7월과 8월에북태평양고기압이북상하는것은잘모사하고있으나 850hPa 수평바람에서한반도주변으로남풍과동풍이유입되는것으로관측에서보인남서풍을모사하지못하고있다. 따라서주강수대의북상도

85 잘모사하지못한것으로사료된다. (a) (b) (c) 그림 hPa 바람, 500hPa 지위고도, 강수아노말리의월별합성장을보여준다. 파란박스는한반도영역을나타낸다. (a) 관측 (b) DePreSys3 (c) GloSea5-84 -

86 10 N 부근 850hPa 수평바람은남서풍이형성되기는하나관측보다는강하고확장된형태를보이고있다. 강수의경우는중위도부근의강수는약하게, 저위도부근에서강하게표현되었다. 또한, 6월에 10 N 부근과 30 N 부근의강수는잘모사하고있지만 7월과 8월강수대의북쪽으로의이동은잘표현되지못하고있다. GloSea5의분석결과 ( 그림 50c) 은 DePreSys3와거의유사하게나타났다. 관측자료로종관패턴을 6월과 7월 ~8월합성장으로분석한결과 ( 그림 51a) 를보면북서태평양고기압중심의북상과한반도남쪽의강수대가한반도로북상이분석되었으며바람세기는 6월보다 7-8월합성장이약하나주강수대지역으로의남서풍형성은볼수있었다. DePreSys3 자료를활용하여 7월 ~8월을합성하여본결과 ( 그림 51b) 는 6월의 10 N, 120 E 강수대의 7월 ~8월북상하는모습은보이나, 30 N, 130 E 의강수대의한반도로의이동은잘표현하지못하고있다. 850hPa 수평바람장의경우, 7월 ~ 8월에 signal이약해지고남서풍경향을거의표현하지못하고있다. 이는 subtropical 지역은 DePreSys3가예측성이있으나동아시아지역 ( 특히, 한반도부근 ) 의예측성이낮음을의미하는것으로사료된다. GloSea5의분석결과 ( 그림 51c) 은 DePreSys3의결과와거의유사하게나타났다. (a) 그림 hPa 수평바람장, 500hPa 지위고도와강수아노말리의 ( 좌측열 ) 6 월 ( 우측열 ) 7 월 ~8 월의합성장을보여준다. (a) 관측 (b) DePreSys3 (c) GloSea5-85 -

87 (b) (c) 그림 51. 계속 MJO와한반도장마시작일과의상관분석 MJO(Madden-Julian Oscillation) 은하층대기에서서에서동으로움직이는열대지역의진동또는파동을의미하며 MJO의주기는 30일 ~90일정도이며, ENSO의영향을받아계절내진동의특성을가지고있다. 한반도의여름철날씨와관련이있는것으로알려져있으며여기서는한반도장마시작일과의상관을분석하여보았다. 자료는호주기상청에서 MJO 지수를, 한국기상청에서한반도장마시작일을받아서사용하였다. 그림 52을보면, 제주의경우는 MJO phase 3 ~ 5 사이에장마가시작한해가많이나타남을알수

88 있으나, 남부와중부지방에서는뚜렷하지않다. 남부의경우 phase 1 에서 많이나타는것을알수있으나 MJO 의강도가강하지않았던것 으로분석되었다. (a) (b) (c) 그림 51. MJO 지수에따른한반도장마시작일을나타낸다. 중앙원은 MJO 의크기가 1 이하를표시한다. (a) 제주 (b) 중부지방 (c) 남부지방

89 5. 결론 한반도의지형학적위치때문에한반도겨울기온변동성에대한다양한영향들이있다. 이것들은한반도동쪽의태평양지역과서쪽의동아시아지역 ( 대륙 ) 에서의영향인자들을포함한다. 우리는한반도겨울기온변동과대규모역학순환장사이의관계를관측자료, 모델앙상블멤버들, 그리고예측할수있는모델시그널 ( 앙상블평균 ) 자료를활용하여조사하였다 ( 그림 1). 개별모델멤버들이 SH와 PH 지역의관측된한반도겨울기온변동에대한영향을잘모의할수있음에도예측할수있는예보시그널을지배하는것은 PH이다. 이것은계절시간규모에서예측이잘되는적도태평양의해수면온도 ( 특히 ENSO 지역, Son et al., 2014, Kim et al., 2015) 의변동과앙상블평균 PH 사이의강한상관때문인것으로사료된다. 대조적으로관측된 SH 변동은모델에서잘예측되지않으며 SH skill은 PH skill 보다앙상블멤버수의증가에따른향상이좀더더디다. 더욱이모델자체의 SH skill은비논리적으로약한모델의예측가능한시그널을제시하면서관측을예측하는것보다낮게나타났다 (RPC>1). 이것은 SH 지역의순환에대한 signal-to-noise paradox 의존재를가리키다. 이존재는 NAO (Scaife et al 2014, Eade et al 2014, Dunstone et al 2016) 과 AO (Kang et al 2014, Stockdale et al 2014) 모드에서찾아지는것과유사하다. signal-to-noise paradox에대한만족스러운설명은아직발견되지않았음에도불구하고잠재적으로 SH 지역에서좀더높은 skill을유도하고뒤따라한반도겨울기온에대한 skill도좀더높일수있을것이다. 적도외순환에서비논리적으로작은모델예측시그널에대한많은가능한모델결함들이있다 (Scaife & Smith 2018 review). 여기서우리는이것들중하나인모델성층권-대류권원격상관의정확도와특히 SSW 이벤트들의하향영향에초점을맞추었다. 우리는평균적으로 SSW 이벤트들이이벤트발생후 60일에대해좀더따뜻한한반도겨울기온을유도하는결과를모델과관측모두에서일치됨을찾았다. 모델 hindcast의아주큰앙상블사용의이점은좀더단단한관계들은추정할수있다는것이다. 흥미롭게도우리는동아시아에대한순환 (SH) 반응과모델한반도겨울기온반응

90 강도모두가작다는것을발견했다. 관측된 SSW 이벤트들의수와같이모델에서샘플링을해보면우리는이것이샘플링숫자와관련됨을알수있었다 ( 모델에서찾은많은이벤트수로인해평균에의해시그널강도감소한것으로사료됨 ). SSW 시그널의하향전파를조절하는모델과정에대한실험이좀더필요하며이것은성층권-대류권원격상관으로부터의동아시아지상기후의예측성향상을유도할것으로사료된다. 한반도여름기온에대한모델의 skill은 DePreSys3 는 0.42로상관이높은것으로나타났으나 GloSea5 는유효하지않은 skill을보였다. 종관장에대한분석결과, 500hPa 지위고도및해수면온도와한반도여름기온의상관에대하여 DePresys3 와 Glosea5는모두에서관측결과와유사한공간패턴을모의하지만그시그널은매우약하게나타났다. 여름철강수에대한 skill은 GloSea5가 6월이 r=0.4로가장높은값을보여 DePreSys3 보다좋은 skill을보였지만 6월의 GloSea5 skill만유의한것으로분석되어모델에서직접한반도강수를예측하는것은어려울것으로사료된다. 요약하면우리는한반도겨울기온의계절예측에대하여유효한 skill (r~0.5, p~0.01) 을보여줬다. 그러므로현재의역학모델예측들은극한기후의증가하는위험들을예측할수있을것이다. 그러므로겨울기온예보는정부와사업긴급사태계획자들에게미리경고할수있는유용한기후서비스가될수있을것이다. 하지만여름기온과강수에대한모델의 skill이낮게조사되었으므로이를향상시키기위해좀더많은연구가필요할것으로사료된다. 비록한반도의지형학적위치가동아시아가장자리로영역도작지만본보고서에서설명하였듯이모델앙상블크기증가에따른예측 skill의향상을보이고있으므로현업예측시스템의앙상블크기증가가필요할것으로사료된다. 또한영국기상청에서운영중인수년역학모델의예측가능성을확인할수있었다 ( 본보고서에서는한달선행시간결과만보였지만선행연구들에서 1년선행시간의가능성을보여주고있음 ). 그러므로연간전망에대하여통계모델뿐만아니라역학모델의도입도고려하는것이좋을것으로사료된다

91 [ 부록 ] A-1. 한반도영역정의 그림 A1. 한반도영역 ( 초록박스 ) 와 SH/PH 지역 ( 검은박스 ) 을보여준다. 표 A1. 한반도영역크기변화에따른 SH/PH 지수와의상관값을보여준다 N-39 N, 125 E-130 E 한반도영역 2 29 N-43 N, 121 E-134 E 3 25 N-47 N, 117 E-138 E SH PH 본연구에서정의한한반도영역이 SH/PH에비해작기때문에영역크기에따라상관값의차이가발생할수있으므로한반도영역을변경하여비교하여보았다. 그림 A1의초록박스는한반도영역 (1 본연구에서정의한한반도영역 ) 을, 검은박스는 SH ( 좌측 ) 과 PH ( 우측 ) 을보여준다. 표 A1에서보듯이한반도영역의크기를넓게변경함에따른상관값에서크게차이를보이지않음을알수있었다

92 A-2. 한반도겨울기온과 SH/PH 지수의월별상관 한반도겨울기온과 SH 지수와의상관은모든월과두모델모두에서음의상관 (GloSea5 1월제외 ) 을, PH 지수와는양의상관을보이고있다. 한반도겨울전체기온과마찬가지로 PH가 SH 보다 3달모두에서우세한것으로분석되었다. 표 A2. 한반도겨울기온과 SH/PH 지수와의상관값을보여준다. SH PH OBS DP3 GS5 OBS DP3 GS5 12월 월 월 DePreSys3 GloSea5 그림 A2. 관측된한반도겨울기온 ( 회색막대 ) 과 SH 지수 ( 붉은실선 ) 와 PH 지수 ( 파란실선 ) 의월별시계열을보여준다. SH/PH 지수에사용된자료는 (a,c,e) DePreSys3 (b,d,f) GloSea5 이다

93 DePreSys3 GloSea5 그림 A2. 계속 A-3. SH 지수와해수면온도와의상관 표 A3. 관측과모델자료를이용한 Nino3.4 와인도양의해수면온도와 SH 지수와의상관값을보여준다. Nino3.4 IO OBS DP3 GS5 OBS DP3 GS5 SH (OBS) SH (DP3) SH (GS5)

94 그림 A3. 관측된해수면온도와 SH 지수와의상관장과시계열을보여준다. SH 지수에사용된평균해수면기압자료는 (a) 관측자료 (b) DePreSy3 (c) GloSea5 이다. (d) 는관측된해수면자료와관측과모델자료를활용한 SH 지수에대한시계열을보여준다. 분석기간은 (a,b) 1980/1981~2015/2016, (c) 는 1993/1994 ~2015/2016 이다

95 A-4. 북극진동지수와 SH/PH 지수의상관 북극진동지수와 SH 와의상관을보면관측된 SH 지수와는 0.29, PH 와는 0.27 로낮은값을보였다. 모델의 SH/PH 지수와비교한 결과도두모델모두에서거의상관이없는것으로분석되었다. (a) (b) 그림 A4. 북극진동지수 ( 회색막대 ), (a) SH (b) PH 의시계열을보여준다. PH 와 SH 지수에대하여관측은검은실선, DePreSys3 는붉은실선, GloSea5 는파란실선으로나타냈다

96 A-5. 한반도겨울기온과 SH/PH 지수와의상관에대한 signal-to-noise ratio 본문의그림 13 와같이앙상블크기증가에따른 skill 의향상을 보여준다. (a) (b) (c) (d) 그림 A5. Signal-to-noise paradox. 앙상블크기에따른 skill 로그요소는한반도겨울기온과 (a,b) SH 지수, (c,d) PH 지수와의상관을보여준다. 그외는그림 13 과같다

97 A-6. 평균해수면기압의 low/high frequency 에대한 RPC 그림 A6. 그림 14 와같고 Low-frequency 을보여준다. 그림 A7. 그림 15 와같고 Low-frequency 을보여준다

98 그림 A8. 그림 14 와같고 High-frequency 을보여준다. 그림 A9. 그림 15 와같고 High-frequency 을보여준다

99 A-7. Glosea5 에서분석된 SSW 발생건수와인도양해수면온도 와의시계열 인도양해수면온도와 SSW 발생건수 (GloSea5) 의시계열을보면관측된 해수면온도와 0.5 이상의 99% 유의한수준을보여주고있다. GloSea5 의 해수면온도자료는 r~0.3 으로다소약한상관을보여주고있다. 그림 A10. GloSea5 일자료로분석한연도별 SSW 발생횟수 ( 파란실선 ), GloSea5 ( 붉은실선 ) 과관측자료 ( 검은실선 ) 를활용하여 (a) IOD1 지역해수면온도 (b) IOD2 지역해수면온도의시계열을각각보여준다. 회색바는관측된 SSW 발생한연도를나타낸다

100 A-8. 영국지역에대한 SSW 발생전후의지상기온시계열 (a) (b) 그림 A11. 영국지역의 SSW 발생 10 일 ~ +60 일의지상기온시계열을보여준다. (a) 관측 (b) GloSea5 A-9. GloSea5 자료로분석한한반도겨울기온과북극진동지수 음 / 양에따른순환장 그림 A12. GloSea5 를이용하고그림 30 과같다

101 그림 A13. GloSea5 를이용하고그림 31 과같다. 그림 A14. GloSea5 를이용하고그림 32 와같다

102 A-10. 인도양해수면온도와한반도여름기온의상관 그림 A15. 인도양지역의해수면온도 (IOD1 녹색막대, IOD2 노란막대 ) 과한반도기온 ( 관측은검은실선, DePreSys3 는붉은실선, GloSea5 는파란실선 ) 에대한여름철시계열을보여준다. 모든값들은표준편차를활용하여 normalize 하였다. 표 A4. 관측된이전겨울인도양해수면온도와한반도여름 기온에대한상관값을나타낸다. 관측 DePreSys3 GloSea5 IOD IOD

103 A-11. 인도양해수면온도와한반도여름강수의상관 그림 A16. 인도양지역의해수면온도 (IOD1 녹색막대, IOD2 노란막대 ) 과한반도강수 ( 관측은검은실선, DePreSys3 는붉은실선, GloSea5 는파란실선 ) 에대한여름철시계열을보여준다. 모든값들은표준편차를활용하여 normalize 하였다. 표 A5. 관측된이전겨울인도양해수면온도와한반도여름강수에대한상관값을나타낸다. 관측 DePreSys3 GloSea5 IOD IOD

104 [ 참고문헌 ]

105

106

107

108