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1 Atmosphere. Korean Meteorological Society Vol. 28, No. 1 (2018) pp pissn eissn 연구노트 (Research Note) CORDEX- 동아시아 2 단계영역재현실험을통한 WRF 강수모의성능평가 안중배 최연우 조세라 * 부산대학교지구환경시스템학부 ( 접수일 : 2017 년 12 월 26 일, 수정일 : 2018 년 2 월 18 일, 게재확정일 : 2018 년 2 월 20 일 ) Evaluation of Reproduced Precipitation by WRF in the Region of CORDEX-East Asia Phase 2 Joong-Bae Ahn, Yeon-Woo Choi, and Sera Jo* Division of Earth Environmental System, Pusan National University, Busan, Korea (Manuscript received 26 December 2017; revised 18 February 2018; accepted 20 February 2018) Abstract This study evaluates the performance of the Weather Research and Forecasting (WRF) model in reproducing the present-day (1981~2005) precipitation over Far East Asia and South Korea. The WRF model is configured with 25-km horizontal resolution within the context of the COordinated Regional climate Downscaling Experiment (CORDEX) - East Asia Phase 2. The initial and lateral boundary forcing for the WRF simulation are derived from European Centre for Medium-Range Weather Forecast Interim reanalysis. According to our results, WRF model shows a reasonable performance to reproduce the features of precipitation, such as seasonal climatology, annual and inter-annual variabilities, seasonal march of monsoon rainfall and extreme precipitation. In spite of such model s ability to simulate major features of precipitation, systematic biases are found in the downscaled simulation in some sub-regions and seasons. In particular, the WRF model systematically tends to overestimate (underestimate) precipitation over Far East Asia (South Korea), and relatively large biases are evident during the summer season. In terms of inter-annual variability, WRF shows an overall smaller (larger) standard deviation in the Far East Asia (South Korea) compared to observation. In addition, WRF overestimates the frequency and amount of weak precipitation, but underestimates those of heavy precipitation. Also, the number of wet days, the precipitation intensity above the 95 percentile, and consecutive wet days (consecutive dry days) are overestimated (underestimated) over eastern (western) part of South Korea. The results of this study can be used as reference data when providing information about projections of fine-scale climate change over East Asia. Key words: WRF, dynamical downscaling, CORDEX-East Asia Phase 2, Model evaluation, ERA-Interim 1. 서론 지구온난화에따른기후변화는분석시기, 지역등에따라차이가클것으로전망된다 (Intergovernmental *Corresponding Author: Sera Jo, Division of Earth Environmental System, Pusan National University, 63 Busandaehak-ro, Geumjeonggu, Busan 46241, Korea. Phone: , Fax: seta43@pusan.ac.kr Panel on Climate Change, IPCC, 2013). 최근들어 Coupled Model Intercomparison Project Phase 5 (CMIP5; Taylor et al., 2012) 전구모형자료를이용한기후변화연구가활발히진행되고있지만이러한전구모형결과로는지역규모의기후정보를산출하는데한계가있다. 이를개선하기위한노력으로전세계적으로지역기후모형을이용한연구가활발히진행되고있다. 그중대표적인예로 World Climate Research Program (WCRP) 산하의 COordinated Regional climate 85

2 86 CORDEX- 동아시아 2 단계영역재현실험을통한 WRF 강수모의성능평가 Downscaling Experiment (CORDEX) 프로젝트가있다. CORDEX 는지역기후모형을이용하여전세계 14 개지역에대한고해상도기후변화정보를산출하는프로젝트로, 이를통해생산된자료들을비교함으로써기후변화전망에대한불확실성을평가하고신뢰성있는기후변화정보를생산할수있다. 최근우리나라는 CMIP5 전구모형자료와지역기후모형체인을이용하여 CORDEX 동아시아 1 단계영역에대한역학적규모축소연구를수행하였다 (Oh et al., 2011, 2014; Park et al., 2013; Zou et al., 2016; Lee et al., 2014). 이에더하여, 국내연구진들은상세한지형효과 ( 수평해상도 12.5 km) 를반영한지역기후모형을이용하여한반도국가표준기후변화시나리오를산출하였다 (Ahn et al., 2014, 2016; Hong and Ahn, 2015; Im et al., 2015, 2017; Cha et al., 2016; Choi et al., 2016; Oh et al., 2016; Lee et al., 2016a, 2017a; Suh et al., 2016). 지역기후모형을이용하여신뢰성있는기후예측정보를산출하기위해서는우선적으로재분석자료를경계조건으로처방하는현재기후재현실험 (perfect boundary condition experiment) 이수행되어야한다. 이는미래기후를평가하기이전에지역기후모델링과정 ( 모수화방안, 적분영역설정등 ) 에서발생하는계통적오차를평가하기위한필수적인과정이다 (Giorgi and Gutowski, 2015). Jin et al. (2016) 은 European Centre for Medium-Range Weather Forecast Interim reanalysis (ERA-INT) 자료를경계조건으로처방한다섯개의지역기후모형 [Hadley Centre Global Environmental Model version 3 regional climate model (HadGEM3-RA), Regional Climate Model (RegCM), Seoul National University Regional Climate Model (SNURCM), Weather Research and Forecasting model version 3.7 ( 이하, WRF) 및 Global/Regional Integrated Model system (GRIMs)] 을이용하여 CORDEX 동아시아 1 단계영역에대한현재기후를모의하였고, 북서태평양열대저기압에대한모형의모의수준을평가하였다. 또한, Huang et al. (2015) 은국내연구진에서생산한동아시아상세기후재현정보및 Consortium for Small-scale Modelling Climate Limited-area Modelling (CCLM) 을이용하여동아시아몬순영역 (East Asian Summer Monsoon, Western North Pacific Tropical Monsoon, South Asia Summer monsoon 그리고 Australian-Maritime Continent Monsoon) 에대한지역기후모형의모의수준을평가하였고, 이를통해산출된자료의앙상블이동아시아몬순모의에서우수한모의수준을보인다고제시하였다. 한편, CORDEX 프로젝트는 IPCC 제 6 차평가보고서에대비하기위해 CORDEX 동아시아 2 단계연구계획을새롭게발표하였다 (WCRP, 2014). CORDEX Fig. 1. CORDEX-East Asia Phase 2 domain and topography (Shaded). Boxed area denotes analysis region (Far East Asia and South Korea) used in this study. Table 1. Domain information for analysis region. Analysis region Latitude ( o N) Longitude ( o E) Far East Asia 29~46 117~138 South Korea 33~38 124~130 동아시아 2 단계에서는모형의수평해상도는증가하고모의영역은이전단계에비해다소축소되었다 ( cordex.org/domains/region-7-east-asia/). 본연구에서는 WRF 모형을이용하여 CORDEX 동아시아 2 단계지역의현재기후를재현하였고, 특히극동아시아및한반도지역에대한모형의강수모의성능을평가하였다. 2 장에서는연구에사용된자료및실험설계를설명하였고, 3 장에서는극동아시아및남한지역강수특성 ( 공간분포, 시간변동, 극한사상등 ) 에대한 WRF 모형의모의수준을평가하였다. 마지막으로 4 장에서는연구의요약및결론을제시하였다. 2. 자료및실험방법 본연구에서는한반도및 CORDEX 동아시아 2 단계지역의현재기후에대하여 WRF 모형의강수모의성능을평가하였다. 이를위해측면경계조건으로 6 시간간격의 ERA-INT 자료를사용하였다. ERA-INT 자료의수평해상도는약 0.75 o 0.75 o 이다 (Simmons et al., 2007). Figure 1 은 WRF 모형에서설정한모의영역 (CORDEX 동아시아 2 단계영역 ) 을보여준다. 본연구에서는강수의모의성능평가를위한분석대상영역으로극동아시아 (29~46 o N, 117~138 o E) 와남한 (33~38 o N, 124~ 130 o E) 지역을선정하였다 (Table 1). 생산된재현기후자료의수평해상도는 25 km 이며구름모수화방안은 한국기상학회대기제 28 권 1 호 (2018)

3 안중배 최연우 조세라 87 Table 2. Model configuration used in this study. Contents Details Resolution (25 km) 30(eta) levels Reference position Longitude: o / Latitude: 34.4 o (Lambert Conformal) Microphysics WSM3 Hong et al. (2004) Long/Short Waves CAM Collins et al. (2002) Land Surface Noah Chen and Dudhia (2001) PBL Yonsei University(YSU) Hong et al. (2006) Cumulus BMJ Janjić (1994) Spectral Nudging Applied WRF-Single-Moment 3-class (WSM3, Hong et al., 2004), 복사모수화방안은 Community Atmospheric Model (CAM) scheme (Collins et al., 2002), 지표면은 Noah Land Surface Model (Chen and Dudhia, 2001) 그리고행성경계층은 Yonsei University (YSU) 행성경계층모수화방안 (Hong et al., 2006) 을사용하였다. 이와함께사용된적운모수화방안은 Betts-Miller- Janiic (BMJ, Betts and Miller, 1986; Janjić, 1994) 이다. Choi and Ahn (2017) 은본연구와같은영역에대하여 WSM3 와세가지적운모수화방안 [Kain (Kain, 2004), BMJ 그리고 Grell-Devenyi Ensemble (Grell and Dévényi, 2002)] 을조합하여민감도실험을수행하였고, 이를통해 BMJ 방안이동아시아기후모의에우수한모의성능을보인다고제시하였다. Lee et al. (2016b) 는스펙트럴넛징을적용한 CCLM 모형을이용하여 CORDEX 동아시아 2 단계영역에대한재현실험을수행하였고, 이를통해 CCLM 의모의성능과스펙트럴넛징효과를분석하였다. 본연구에서도모형의계통오차를줄이고강수의모의성능을향상을위해스펙트럴넛징기법을적용하였다 (von Storch et al., 2000; Cha and Lee, 2009)(Table 2). WRF 모형을이용해생산된재현자료의기간은 1979 년에서 2013 년까지총 35 년이다. Asian Precipitation Highly - Resolved Observational Data Integration Towards Evaluation of water resources (APHRODITE, Yatagi et al., 2012) 자료는 0.25 o 0.25 o 간격의강수재분석자료로, rain-gauge-observation 기반의일단위강수격자자료를제공한다. 기존의 APHRODITE 자료는아시아지역의강수에대해비교적시공간적정보가정확한것으로알려져있으나, 극한강수를과소모의하는것으로나타났다 (Yatagi et al., 2012; Lee et al., 2017b). 이에 Lee et al. (2017b) 은 Generalized Extreme Value distribution 과분위사상법을이용해남한지역에대한 APHRODITE 자료의강수극한값을개선하였다. 본연구에서는개선된 APHRODITE 자료 (Lee et al., 2017b) 를이용하여 WRF 모형의강수재현능력을평가하였다. 분석기간은자료의제공기간에맞춰 1981 년부터 2005 년까지총 25 년이다. APHRODITE 는해상의강수정보를제공하지않기때문에 Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) 3B42 version 7 (Huffman et al., 2007) 일강수자료와 Global Precipitation Climatology Project (GPCP) version 2.2 (Adler et al., 2003) 의 5 일평균강수자료를추가하여 WRF 모형의여름철강수밴드모의능력을평가하였다. TRMM 과 GPCP 의수평격자해상도는각각 0.25 o 0.25 o 와 2.5 o 2.5 o 이다. GPCP 의분석기간은 WRF, ERA-INT 및 APHRODITE 와동일하나, TRMM 자료의분석기간은 1998 년부터 2015 년까지이다. 3. 결과 WRF 모형이재현한 CORDEX 동아시아 2 단계영역강수의계통오차를살펴보기위해여름철과겨울철강수의기후값및관측으로부터의편의를 Figs. 2, 3 에나타내었다. Figure 2 는 APHRODITE, ERA-INT 그리고 WRF 가재현한여름철강수의공간분포를나타낸그림이다. APHRODITE 관측자료를살펴보면주요몬순지역 ( 인도, 동남아시아, 한국, 중국및일본 ) 에서강수량이많은것으로나타난다. 특히, 히말라야산맥, 베트남, 그리고인도및미얀마의서쪽해안을따라강한강수밴드가나타난다 (Fig. 2a). 이와같은특징은 WRF 에서도유사하게나타난다 (Fig. 2b). 하지만관측으로부터의편의를살펴보면동아시아지역의강수를과대모의하는특징을가진다 (Figs. 2e, f). 특히, 관측에서강수가많은지역 ( 히말라야산맥남쪽지역, 파키스탄, 인도의서쪽해안등 ) 에대해서강수를 Atmosphere, Vol. 28, No. 1. (2018)

4 88 CORDEX- 동아시아 2 단계영역재현실험을통한 WRF 강수모의성능평가 Fig. 2. Boreal summer precipitation climatology (mm d 1 ) with respect to (a) APHRODITE, (b) WRF (Whole domain), (c) WRF (Far East Asia) (d) ERA-INT and bias of (e) WRF (Whole Domain), (f) WRF (Far East Asia) compared with APHRODITE. Fig. 3. Same as Fig. 2 but for Boreal winter. 과대모의하는것으로나타났으며, 인도차이나반도를포함한동남아시아지역에서도강수를과대모의하는특성을보인다. 이와반대로, 한반도, 일본및인도등에서는강수의건조편의가뚜렷하게나타난다. CORDEX 동아시아 phase 2 를기반으로한 Lee et al. (2016b) 의연구결과에따르면 CCLM 모형도 WRF 모형과마찬가지로동아시아지역에전반적으로습윤편차를, 반대로남한지역에는건조편차를나타내는것을확인할수있다. 한편, CORDEX-EA Phase I 영역에서 5 종의 RCM 을이용한재현실험의결과를살펴보면 RegCM4, CCLM, HadGEM3-RA 은한반도주변에건조편의를, SNU-MM5, YSU-RSM 모형은습윤 한국기상학회대기제 28 권 1 호 (2018)

5 안중배 최연우 조세라 89 Fig. 4. BCR diagram for seasonal mean precipitation over (a) Far East Asia and (b) South Korea. The size of circle indicates RMSE. 편의를보인것을확인할수있다 (Oh et al., 2011; Park et al., 2013; Huang et al., 2015). 즉, 지역기후모형을이용한기후모의결과는사용된모형에의존적인것을의미한다. 그러므로 CORDEX 동아시아 2 단계영역에대하여지역기후변화를전망하기위해서는향후다중지역기후모형앙상블을이용한연구가필요할것으로사료된다. 또한, ERA-INT 에서나타난몽골지역의약한건조편의는 WRF 모형을통해더욱강해졌지만, 한반도를포함한일부지역 ( 히말라야산맥, 인도서쪽해안, 일본 ) 의건조편의는 WRF 모형을이용한재현실험에서개선되어나타났다. 이는 WRF 모형이생산한부가정보 (added value) 때문인것으로사료된다 (Figs. 2e, f; ERA-INT 의편의는그림으로제시하지않음 ). 여름철에비해강수가작은겨울철에는, 히말라야산맥부근, 중국동부그리고일본및한반도를포함한극동아시아영역에서강수가많은것으로나타났다 (Fig. 3a). 전반적으로 WRF 모형은겨울철강수의공간패턴을관측과유사하게잘재현하였다 (Figs. 3b, c). ERA-INT 의경우 (ERA-INT 의편의는그림으로제시하지않음 ) 관측과비교하여인도차이나반도에서큰습윤편의가나타났는데, 이러한편의는 WRF 를이용한재현실험에서다소감소하였다. 또한, 양쯔강이남에서나타난강수의음의편의도역학적규모축소이후줄어들거나양의강수편의가나타나는것을알수있다. 즉 WRF 는해당지역에서경계조건으로사용된 ERA-INT 보다강수를많이모의하는것으로나타났다. Figure 4 극동아시아및남한의강수공간분포에대한 WRF 와관측간의통계값 (Bias, Spatial correlation and Root mean square error; BCR) 을나타낸다이어그램이다. BCR 다이어그램의 X 축은관측대비모형의편의, Y 축은공관상관계수를나타내고, 각점의크기는공간에대한 Root Mean Square Error (RMSE) 값을나타낸다. 즉, 모형의재현결과가관측과유사할수록 X 축의편의값은 0 에, Y 축의공간상관계수는 1 에, 그리고반지름 RMSE 는 0 에가깝다 ( 빨간 로표시된 REF 점으로수렴 ). 먼저극동아시아영역에대한 BCR 다이어그램을살펴보면강수의공간적분포는모든계절에서공간상관계수가 0.9 이상으로 WRF 가강수의공간적분포를잘모의하는것을알수있다 (Fig. 4a). 이때공간상관계수는아노말리의영역평균값을고려한 uncentered 방식으로계산되었다 (DelSole and Shukla 2006). 강수량이많은여름철에편의와 RMSE 가가장크게나타났고, 공간상관계수는가장낮게나타났다. 이는 Hong and Ahn (2015) 에서제시한공간상관계수와유사한수준이다. 극동아시아영역에대해서는 WRF 모형이모든계절에서양의편의를나타내강수를관측에비해과대모의하는것으로나타났다. 한편남한영역에대해서는극동아시아영역전체와달리모든계절에서음의편의가나타났고, 이는앞서 Figs. 2, 3 에서보인편의와일치한다 (Fig. 4b). WRF 모형이강수의계절변동을관측과유사하게모의하는지평가하기위해 Fig. 5 에서는극동아시아및남한영역에대한강수의계절변화를시계열로나타내었다. 검은색실선은 APHRODITE 강수자료, 파란색실선은 WRF 가재현한강수를나타내고, X 축은월, Y 축은월평균강수 (mm d 1 ) 를의미한다. 극동아시아영역은동아시아여름몬순지역으로대부분강수 Atmosphere, Vol. 28, No. 1. (2018)

6 90 CORDEX- 동아시아 2 단계영역재현실험을통한 WRF 강수모의성능평가 Fig. 5. Climatological annual cycle of precipitation over (a) Far East Asia and (b) South Korea. Fig. 6. Taylor diagram for seasonal mean precipitation over (a) Far East Asia and (b) South Korea region for the period from 1981 through REF point means WRF reproduction are exactly agree with APHRODITE data. 가여름철 (JJA) 에집중되어나타난다 (Wang and LinHo, 2002). APHRODITE 에나타난극동아시아강수의계절변동성을살펴보면 7 월에강수의피크가나타났으며, 8 월, 6 월의강수는그뒤를따르는형태를보인다 (Fig. 5a). WRF 모형도이와같은강수의계절변동성 ( 여름철에피크 ) 을관측과유사하게모의하였다. 또한, APHRODITE 자료를살펴보면, 남한영역의강수가 6 월부터크게증가하기시작해 7, 8 월에최댓값이나타나는특징을보인다. WRF 모형에서도이와같은특징이잘나타나지만, 앞서분석한바와같이 WRF 는관측에비해여름철강수를과소모의하는특성을보인다 (Fig. 5b). WRF 가모의한강수의경년변동성을평가하고자 Taylor 다이어그램분석을수행하였다 (Fig. 6). Taylor 다이어그램은모형의경년변동모의성능을평가할수있는통계적방법으로가로 / 세로축은표준편차비 ( 관측 표준편차대비모형의표준편차비율 ) 를, 호는시간상관계수를나타낸다 (Taylor, 2001). 따라서표준편차비와시간상관계수가 1( 가로축의 REF) 에가까울수록 WRF 의모의결과는관측과잘일치한다. 그림에서파란색, 보라색, 빨간색, 녹색은각각봄, 여름, 가을, 겨울철결과를나타낸다. 먼저극동아시아강수에대한모형결과를분석해보면, 전반적으로 WRF 는극동아시아강수의시간변동을관측과유사하게잘모의한다. 하지만, 시간상관계수 (0.74~0.92) 및표준편차비 (0.82~0.98) 는계절에따라다소차이를보인다. 즉, WRF 가모의한동아시아봄철 ( 여름철 ) 강수는관측과비교하여높은 ( 낮은 ) 시간상관성을보인다. 또한, 여름철강수의표준편차비는 0.98 로 1 에가까운반면, 봄, 가을, 겨울철강수의표준편차비는각각 0.89, 0.88, 0.82 로비교적 1 보다낮게나타난다. 또한, 남한에대한결과를살펴보면, WRF 가모의한남한강수의시 한국기상학회대기제 28 권 1 호 (2018)

7 안중배 최연우 조세라 91 Table 3. Summary of basic statistics derived from Fig. 6 during the reproduction period (1981~2005) over the Far East Asia and South Korea (parenthesis). Season Correlation Normalized standard deviation Spring 0.92 (0.94) 0.89 (1.11) Summer 0.74 (0.81) 0.98 (1.54) Autumn 0.87 (0.89) 0.88 (1.30) Winter 0.77 (0.85) 0.82 (1.19) 간상관계수는 0.81~0.94 로통계적으로 99% 유의하게나타났으며, 표준편차비는 1.11~1.54 로비교적넓게분포하는것을볼수있다 (Table 3). 다시말해서, WRF 모형은극동아시아지역에대해서관측보다표준편차를작게모의하는특성을보이는반면, 남한지역에대해서관측보다표준편차를크게모의하는특성을보인다. 이와더불어, WRF 의모의결과는분석지역및계절에따라다소차이가있지만전반적으로봄철에우수한모의수준을보이며, 여름철강수에대해서는낮은모의수준을보인다. 한반도여름철강수밴드의이동을 WRF 가잘모의하는지알아보기위하여, Hovmöller 다이어그램분석을수행하였다 (Fig. 7). 먼저 TRMM 관측자료를살펴보면, 동아시아몬순강수밴드는 6 월초에서 7 월중 순까지일본남쪽 ( 약 30 o N) 에서한반도로북상한다. 그리고강수밴드는 7 월중순이후점점약해지다가 8 월중순부터는다시강해지면서한반도남쪽으로이동한다 (Fig. 7a). 이러한강수밴드의특성은 GPCP 관측자료에서도유사하게나타난다 (Fig. 7b). 또한, WRF 의측면경계강제력으로사용된 ERA-INT 재분석자료에서도이러한강수밴드의이동이잘보인다. 하지만, ERA-INT 재분석자료의경우, 강수밴드의발달시점이 TRMM, GPCP 보다조금늦게나타나며, 6 월말한반도로북상해서 8 월중순한반도로남하하는강수밴드를약하게모의하는특징을보인다 (Fig. 7c). 이러한특성은 WRF 를이용한재현실험에서도유사하게나타나지만, 여름철 (6 월말부터 8 월중순까지 ) 강수모의에서는 WRF 가 ERA-INT 보다우수한모의수준을보인다 (Fig. 7d). 이러한결과는공간장분석결과와도잘일치한다 (Fig. 2). Figure 8 은 ERA-INT 과 WRF 가모의한여름철하층바람장과혼합비의분포를나타낸그림이다. WRF 의측면경계장으로사용된 ERA-INT 재분석자료는여름철북태평양고기압의확장과그에따른동아시아몬순순환의특징을잘나타내고있다. 특히, 동아시아해안을따라강하게발달한하층제트의영향으로저위도의고온다습한공기가남중국해를거쳐한반도로유입되는것을알수있다. 이와같은동아시 Fig. 7. Hovmöller plot of precipitation (mm d 1 ) over Korean Peninsula (126~130 o E) for (a) TRMM, (b) GPCP, (c) ERA-INT, (d) WRF reproduction simulation for the period from 1981 through Atmosphere, Vol. 28, No. 1. (2018)

8 92 CORDEX- 동아시아 2 단계영역재현실험을통한 WRF 강수모의성능평가 Fig. 8. Boreal summer mean 850 hpa wind vectors (m s 1 ) and specific humidity (g kg 1 ) with respect to (a) ERA-INT, (b) WRF and (c) bias of WRF compared with ERA-INT. Fig. 9. Fraction distribution of precipitation (a) frequency and (b) amount according to precipitation intensity (mm d 1 ) over South Korea. 아여름몬순의특성은 WRF 모형의재현실험에서도유사하게나타난다. 하지만 WRF 의결과는 ERA-INT 재분석자료에비해하층제트를상대적으로강하게모의하는특성을보인다. 이에따라한반도에더많은습윤공기가유입되면서여름철남한강수의건조편의를줄이는역할을하는것으로나타났다. 앞선분석에서는시간및공간평균된강수의특성을분석하였다. 하지만이러한분석들은강수강도에따른강수의특징을분석하는데있어한계를가진다. 따라서, Fig. 9 에서는강수강도별강수빈도와강수량분포에 WRF 의모의수준을평가하고자하였다. 관측의경우 10 mm d 1 미만의강수강도에서약 70% (20%) 의강수빈도 ( 강수량 ) 를나타낸다. 재현실험결과를살펴보면, WRF 는전반적으로 10 mm d 1 보다약한강수의빈도수를관측보다과다모의하고 10 mm d 1 보다강한강수의빈도수를관측보다과소모의하는특성을보인다. 또한, 강수량모의에서 WRF 는 60 mm d 1 보다약한강수를관측보다과대모의하고있으며, 60 mm d 1 강한강수를관측보다과소모의하는특성을보인다. 즉, WRF 는강수강도가약한강수에서강수빈도와강수량을관측보다과대하게모의하는 반면, 강수강도가강한강수에서는강수빈도와강수량을관측보다과소모의하는특성을보인다. 이는 RegCM4 를이용한 CORDEX 동아시아영역 1 단계재현실험의결과와도일치하였으며 (Oh et al., 2011), 지역기후모형이강수강도에따른강수빈도및강수량을모의함에있어계통적오차를보인다는선행연구결과와도일치한다 (Im et al., 2015; Ahn et al., 2016; Choi and Ahn, 2017). 지역기후모형을이용하여미래기후변화를예측하기위해서는강수의평균적인특성이외에도극한강수현상에대한모형의모의수준을평가하는것도중요하다. Figure 10 은연중강수일수 (WDAY) 와상위 95% 의강수강도 (PR95) 에대한 WRF 의모의수준을나타낸것이다. WDAY 는일강수량이 1 mm d 1 이상인날의연중일수로정의하였고, PR95 는일강수량의확률분포에서 95 퍼센타일을초과하는강수의평균값으로정의하였다. APHRODITE 관측자료를살펴보면, 남한의연평균 WDAY 는 70~115 일의분포를보인다. 특히, 경상도를제외한남한전역에서 WDAY 가 90 일이상으로나타나고, 강원도에서 WDAY(113 일 ) 가가장높게나타난다. 이러한특성은 WRF 모형 한국기상학회대기제 28 권 1 호 (2018)

9 안중배 최연우 조세라 93 Fig. 10. Spatial distribution of (a, b, c) number of wet days and (d, e, f) precipitation intensity above the 95 percentile with respect to (a, d) APHRODITE, (b, e) WRF, (c, f) difference between WRF and APHRODITE. Fig. 11. Spatial distribution of (a, b, c) consecutive dry days and (d, e, f) consecutive wet days with respect to (a, d) APHRODITE, (b, e) WRF, (c, f) difference between WRF and APHRODITE. 의결과에서도유사하게나타난다. 그러나 WRF 를이용한재현실험에서는태백산맥과소백산맥등주로산악지역의 WDAY 를다소높게모의하는특성을보 인다. 반면, 경기도를포함한남한서부지역에서는 WDAY 를다소낮게모의하는특성을보인다. 강수강도를나타내는 PR95 지수는강수빈도수를 Atmosphere, Vol. 28, No. 1. (2018)

10 94 CORDEX- 동아시아 2 단계영역재현실험을통한 WRF 강수모의성능평가 나타내는 WDAY 와유사한공간분포를보인다. APHRODITE 자료를분석해보면, PR95 는남한전역에서 21~56 mm d 1 의분포를보인다. 특히, 전라도에서 PR95 (56 mm d 1 ) 가가장높게나타나며, 경상북도를포함한서해안일부지역에서 PR95 가낮게나타나는특징을보인다. WRF 를이용한재현실험에서도이와비슷한공간분포를보인다. 하지만 WRF 를이용한재현실험에서는 PR95 가산악지역을중심으로과대모의되는특징을보이며, 경기도와전라도일부지역에서는 PR95 가다소과소모의되는특성을보인다. 이와더불어강수지속기간에대한 WRF 의모의수준을검증하고자연속무강수일수 (CDD) 와연속강수일수 (CWD) 에대한분석을수행하였다. 본연구에서는일강수량이연속적으로 1 mm d 1 미만인경우를 CDD 로, 연속적으로 1 mm d 1 이상일때를 CWD 로정의하였다. 그리고이를 25 년평균하여 Fig. 10 에나타내었다. APHRODITE 자료를살펴보면, CDD 는 WDAY, PR95 와상반되는공간분포를보인다. 즉, 경상도에는 CDD 가 6.5 일이상으로높게나타나고강원도와전라도일부지역에서는 CDD 가 5 일미만으로낮게나타난다. 이러한특징은 WRF 를이용한재현실험에서도유사하게나타난다. 하지만 WRF 는 o E 를기준으로남한서부지역의 CDD 를과대모의하는특성을보이며, 남한동부지역의 CDD 를과소모의하는특성을보인다. 이러한결과는앞서설명한 Fig. 9 의분석결과와도일치하는결과이다. 또한, CWD 에대한결과를살펴보면, APHRODITE 자료의연평균 CWD 는 1.6~2.2 일의분포를보인다. 특히경기도와강원도를포함한고위도지역에서 CWD 가높게나타나지만, 경상북도에서는 CWD 가비교적낮게나타난다. 하지만 WRF 는이러한 CWD 의공간분포특성을모의하는데있어한계점을보인다. 전반적으로 WRF 는남한의동부지역에서 CWD 를과다모의하는특성을보이며, 남한의서부지역에서 CWD 가과소모의되는특성을보인다. 이러한결과는앞서제시한 Figs. 10, 11a 와도일맥상통한다. 4. 요약및결론 본연구에서는동아시아지역의미래기후변화를전망하기에앞서지역기후모형의현재기후모의수준을평가하였다. 이를위해, ERA-INT 자료를경계조건으로처방한 WRF 를이용하여 CORDEX 동아시아 2 단계영역에대한현재기후 (1979~2013) 재현실험을수행하였다. 분석기간은 1981 년부터 2005 년까지총 25 년이며, 분석영역은동아시아몬순에영향을받는남한 (33~38 o N, 124~130 o E) 과극동아시아 (29~46 o N, 117~138 o E) 지역이다. 연구결과에따르면 WRF 는동아시아지역의강수공간분포를관측과유사하게모의하지만전반적으로동아시아지역강수를과대모의하는특징을보인다. 이러한특성은 WRF 의경계조건으로사용된 ERA- INT 자료에서도유사하게나타난다. 특히, WRF 와 ERA-INT 는공통적으로인도차이나반도를포함한동남아시아지역의여름철강수를과대모의하는특성을보인다. 이와반대로, 한반도, 일본및인도일부지역에서는 WRF 및 ERA-INT 가여름철강수를관측에비해과소모의하는특성을보인다. 하지만한반도및일본일부지역에나타나는건조편의는 WRF 모형에의해다소해소되는것으로나타났다. 이는 WRF 모형이 ERA-INT 재분석자료보다하층제트를강하게모의하여한반도에습윤공기의유입을증가시키기때문으로나타났다. 겨울철강수를살펴보면, WRF 는전반적으로동아시아지역의강수량과강수의공간패턴을관측과유사하게잘모의한다. 즉, 지역기후모형은 ERA-INT 에서나타난인도차이나반도에서의강수습윤편의를약화시키는특성을보인다. 또한, BCR diagram 및계절변동성분석결과, WRF 는극동아시아 ( 남한 ) 지역의강수를계절에상관없이과대 ( 과소 ) 모의하고있으며, 특히여름철을제외한나머지세계절의강수를관측과유사하게잘재현하였다. 전반적으로 WRF 를이용한재현실험결과는극동아시아영역과남한의강수경년변동을관측과유사하게잘모의하지만, 표준편차는극동아시아 ( 남한 ) 지역에대해관측보다작게 ( 크게 ) 모의하는특성을보인다. 또한, 한반도여름철강수밴드의이동패턴을관측과유사하게모의하며, 여름철 (6 월말부터 8 월중순까지 ) 강수량모의에서 ERA-INT 보다우수한모의수준을보인다. 하지만, ERA-INT 와 WRF 는공통적으로여름철강수밴드의발달시점을 TRMM 과 GPCP 보다조금늦게모의하며, 6 월말한반도로북상해서 8 월중순한반도로남하하는강수밴드를약하게모의하는특성을보인다. 극한강수현상에대한모형의모의수준을평가해보면, 강수강도에따른강수특성의경우, WRF 는강수강도가약한강수에서강수빈도와강수량을관측보다많이모의하는반면, 강수강도가강한강수에서는강수빈도와강수량을관측보다작게모의하는특성을보인다. 또한, WRF 를이용한재현실험에서는태백산맥과소백산맥등주로산악지역의 WDAY(PR95) 를다소높게모의하는특성을보인다. 반면, 경기도를포함한남한서부 ( 경기도와전라도일부 ) 지역에서는 WDAY(PR95) 를다소낮게모의하는것으로나타났다. 이와더불어강수지속기간에대한 WRF 의모의수준을검증하고자연속무강수일수 (CDD) 와연속 한국기상학회대기제 28 권 1 호 (2018)

11 안중배 최연우 조세라 95 강수일수 (CWD) 에대한분석을수행하였다. 전반적으로 WRF 는 o E 를기준으로남한서부지역의 CDD(CWD) 를과대 ( 과소 ) 모의하는특성을보이며, 남한동부지역의 CDD(CWD) 를과소 ( 과대 ) 모의하는특성을보인다. 본연구의결과는극동아시아및남한지역의미래기후변화를전망하기에앞서수행된실험으로 CORDEX 동아시아 2 단계지역에대한 WRF 의모의수준을평가한데에의의가있다. 결론적으로 WRF 는전반적으로극동아시아및남한의상세기후를관측과유사하게재현하지만, 분석지역별로상이한강수의모의수준을나타낸다. 본연구의결과는향후 WRF 를이용한극동아시아및남한지역의미래기후변화전망에대한기준자료로활용될수있을것이다. 감사의글 이연구는기상청기후변화감시 예측및국가정책지원강화사업 (KMIPA ) 의지원으로수행되었으며, 이연구에기상청슈퍼컴퓨터가활용되도록지원해준기상청슈퍼컴퓨터운영과에감사드립니다. REFERENCES Adler, R. F., and Coauthors, 2003: The version-2 global precipitation climatology project (GPCP) monthly precipitation analysis ( present). J. Hydrometeorol., 4, Ahn, J.-B., Y.-W. Choi, S. Jo, and J.-Y. Hong, 2014: Projection of 21st century climate over Korean Peninsula: Temperature and precipitation simulated by WRFV3.4 based on RCP4.5 and 8.5 scenarios. Atmosphere, 24, , doi: /atmos (in Korean with English abstract)., and Coauthors, 2016: Changes of precipitation extremes over South Korea projected by the 5 RCMs under RCP scenarios. Asia-Pac. J. Atmos. Sci., 52, , doi: /s Betts, A. K., and M. J. Miller, 1986: A new convective adjustment scheme. Part II: Single column tests using GATE wave, BOMEX, ATEX and arctic air mass data sets. Quart. J. Roy. Meteor. Soc., 112, , doi: /qj Cha, D.-H., and D.-K. Lee, 2009: Reduction of systematic errors in regional climate simulations of the summer monsoon over East Asia and the western North Pacific by applying the spectral nudging technique. J. Geophys. Res., 114, D14108, doi: /2008jd , and Coauthors, 2016: Future changes in summer precipitation in regional climate simulations over the Korean Peninsula forced by multi-rcp scenarios of HadGEM2-AO. Asia-Pac. J. Atmos. Sci., 52, , doi: /s y. Chen, F., and J. Dudhia, 2001: Coupling an advanced land surface-hydrology model with the Penn State-NCAR MM5 modeling system. Part I: Model implementation and sensitivity. Mon. Wea. Rev., 129, , doi: / (2001)129<0569:caalsh> 2.0.CO;2. Choi, Y.-W., J.-B. Ahn, M.-S. Suh, D.-H. Cha, S.-Y. Hong, S.-K. Min, S.-C. Park, and H.-S. Kang, 2016: Future changes in drought characteristics over South Korea using multi regional climate models with the standardized precipitation index. Asia-Pac. J. Atmos. Sci., 52, , doi: /s , and J. B. Ahn, 2017: Impact of Cumulus Parameterization Schemes on the Regional Climate Simulation for the Domain of CORDEX-East Asia Phase 2 Using WRF Model. Atmosphere, 27, , doi: /Atmos (in Korean with English abstract). Collins, W. D., J. K. Hackney, and D. P. Edwards, 2002: An updated parameterization for infrared emission and absorption by water vapor in the National Center for Atmospheric Research Community Atmosphere Model. J. Geophys. Res., 107, 17-20, doi: / 2001JD DelSole, T., and J. Shukla, 2006: Specification of wintertime North American surface temperature. J. Climate, 19, , doi: /jcli Giorgi, F., and W. J. Gutowski, 2015: Regional Dynamical Downscaling and the CORDEX Initiative. Annu. Rev. Env. Resour., 40, , doi: /annurev-environ Grell, G. A., and D. Dévényi, 2002: A generalized approach to parameterizing convection combining ensemble and data assimilation techniques. Geophys. Res. Lett., 29, , doi: /2002gl Hong, J.-Y., and J.-B. Ahn, 2015: Changes of Early Summer Precipitation in the Korean Peninsula and Nearby Regions Based on RCP Simulations. J. Climate, 28, , doi: /jcli-d Hong, S.-Y., J. Dudhia, and S.-H. Chen, 2004: A revised approach to ice microphysical processes for the bulk parameterization of clouds and precipitation. Mon. Wea. Rev., 132, , doi: / (2004) Atmosphere, Vol. 28, No. 1. (2018)

12 96 CORDEX- 동아시아 2 단계영역재현실험을통한 WRF 강수모의성능평가 132<0103:ARATIM>2.0.CO;2., Y. Noh, and J. Dudhia, 2006: A new vertical diffusion package with an explicit treatment of entrainment processes. Mon. Wea. Rev., 134, , doi: /mwr Huang, B., S. Polanski, and U. Cubasch, 2015: Assessment of precipitation climatology in an ensemble of CORDEX-East Asia regional climate simulations. Climate Res., 64, , doi: /cr Huffman, G. J., D. T. Bolvin, E. J. Nelkin, D. B. Wolff, R. F. Adler, G. Gu, Y. Hong, K. P. Bowman, and E. F. Stocker, 2007: The TRMM multisatellite precipitation analysis (TMPA): Quasi-global, multiyear, combined-sensor precipitation estimates at fine scales. J. Hydrometeor., 8, 38-55, doi: /jhm Im, E.-S., J.-B. Ahn, and S.-R. Jo, 2015: Regional climate projection over South Korea simulated by the Had- GEM2-AO and WRF model chain under RCP emission scenarios. Climate Res., 63, , doi: / cr01292., Y.-W. Choi, and J.-B. Ahn, 2017: Robust intensification of hydroclimatic intensity over East Asia from multi-model ensemble regional projections. Theor. Appl. Climatol., 129, , doi: /s IPCC, 2013: Climate Change 2013: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Fifth Assessment Report of The Intergovernmental Panel on Climate Change. Stocker, T. F. et al. Eds., Cambridge University Press. Janjić, Z. I., 1994: The Step-Mountain Eta Coordinate Model: Further Developments of the Convection, Viscous Sublayer, and Turbulence Closure Schemes. Mon. Wea. Rev., 122, , doi: / (1994)122<0927:tsmecm>2.0.co;2. Jin, C.-S., D.-H. Cha, D.-K. Lee, M.-S. Suh, S.-Y. Hong, H.-S. Kang, and C.-H. Ho, 2016: Evaluation of climatological tropical cyclone activity over the western North Pacific in the CORDEX-East Asia multi- RCM simulations. Climate Dyn., 47, , doi: /s Kain, J. S., 2004: The Kain-Fritsch convective parameterization: An update. J. Appl. Meteorol., 43, , doi: / (2004)043<0170:tkcpau> 2.0.CO;2. Lee, D., and Coauthors, 2016a: Time of emergence of anthropogenic warming signals in the Northeast Asia assessed from multi-regional climate models. Asia- Pac. J. Atmos. Sci., 52, , doi: /s z., C. Park, Y.-H. Kim, and S.-K. Min, 2016b: Evaluation of the COSMO-CLM for East Asia climate simulations: Sensitivity to spectral nudging. J. Clim. Res., 11, 69-85, doi: /cri (in Korean with English abstract)., and Coauthors, 2017a: Thermodynamic and dynamic contributions to future changes in summer precipitation over Northeast Asia and Korea: a multi- RCM study. Climate Dyn., 49, , doi: /s Lee, G., D. H. Cha, and C. Park, 2017b: Improvement of Extreme Summer Precipitation over South Korea in APHRODITE Data. J. Climate Res., 12, 41-51, doi: /cri (in Korean with English abstract). Lee, J.-W., S.-Y. Hong, E.-C. Chang, M.-S. Suh, and H.-S. Kang, 2014: Assessment of future climate change over East Asia due to the RCP scenarios downscaled by GRIMs-RMP. Climate Dyn., 42, , doi: /s Oh, S.-G., M.-S. Suh, J.-S. Myoung, and D.-H. Cha, 2011: Impact of boundary conditions and cumulus parameterization schemes on regional climate simulation over South-Korea in the CORDEX-East Asia domain using the RegCM4 model. J. Korean Earth Sci. Soc., 32, , doi: /jkess (in Korean with English abstract)., J.-H. Park, S.-H. Lee, and M.-S. Suh, 2014: Assessment of the RegCM4 over East Asia and future precipitation change adapted to the RCP scenarios. J. Geophys. Res., 119, , doi: /2013JD , and Coauthors, 2016: Projections of high resolution climate changes for South Korea using multipleregional climate models based on four RCP scenarios. Part 2: precipitation. Asia.-Pac. J. Atmos. Sci., 52, , doi: /s Park, J.-H., S.-G. Oh, and M.-S. Suh, 2013: Impacts of boundary conditions on the precipitation simulation of RegCM4 in the CORDEX East Asia domain. J. Geophys. Res., 118, , doi: /jgrd Simmons, A., S. Uppala, D. Dee, and S. Kobayashi, 2007: ERA-Interim: New ECMWF reanalysis products from 1989 onwards. ECMWF Newsl., 110, Suh, M.-S., and Coauthors, 2016: Projections of high resolution climate changes for South Korea using multiple-regional climate models based on four RCP scenarios. Part 1: surface air temperature. Asia.-Pac. 한국기상학회대기제 28 권 1 호 (2018)

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