Atmosphere. Korean Meteorological Society Vol. 28, No. 1 (2018) pp. 1-14 https://doi.org/10.14191/atmos.2018.28.1.1 pissn 1598-3560 eissn 2288-3266 연구논문 (Article) 기상청전지구해양순환예측시스템 (NEMO/NEMOVAR) 과미해군해양자료동화시스템 (HYCOM/NCODA) 의해양일분석장열적환경정확도비교 고은별 1) 문일주 1) * 정영윤 1) 장필훈 2) 1) 제주대학교해양기상학협동과정 / 태풍연구센터, 2) 국립기상과학원 ( 접수일 : 2017 년 10 월 17 일, 수정일 : 2017 년 12 월 19 일, 게재확정일 : 2017 년 12 월 21 일 ) A Comparison of Accuracy of the Ocean Thermal Environments Using the Daily Analysis Data of the KMA NEMO/NEMOVAR and the US Navy HYCOM/NCODA Eun Byeol Ko 1), Il-Ju Moon 1) *, Yeong Yun Jeong 1), and Pil-Hun Chang 2) 1) Typhoon Research Center/Graduate School of Interdisciplinary Program in Marine Meteorology, Jeju National University, Jeju, Korea 2) National Institute of Meteorological Sciences, Jeju, Korea (Manuscript received 17 October 2017; revised 19 December 2017; accepted 21 December 2017) Abstract In this study, the accuracy of ocean analysis data, which are produced from the Korea Meteorological Administration (KMA) Nucleus for European Modelling of the Ocean/ Variational Data Assimilation (NEMO/NEMOVAR, hereafter NEMO) system and the HYbrid Coordinate Ocean Model/Navy Coupled Ocean Data Assimilation (HYCOM/NCODA, hereafter HYCOM) system, was evaluated using various oceanic observation data from March 2015 to February 2016. The evaluation was made for oceanic thermal environments in the tropical Pacific, the western North Pacific, and the Korean peninsula. NEMO generally outperformed HYCOM in the three regions. Particularly, in the tropical Pacific, the RMSEs (Root Mean Square Errors) of NEMO for both the sea surface temperature and vertical water temperature profile were about 50% smaller than those of HYCOM. In the western North Pacific, in which the observational data were not used for data assimilation, the RMSE of NEMO profiles up to 1000 m (0.49 o C) was much lower than that of HYCOM (0.73 o C). Around the Korean peninsula, the difference in RMSE between the two models was small (NEMO, 0.61 o C; HYCOM, 0.72 o C), in which their errors show relatively big in the winter and small in the summer. The differences reported here in the accuracy between NEMO and HYCOM for the thermal environments may be attributed to horizontal and vertical resolutions of the models, vertical coordinate and mixing scheme, data quality control system, data used for data assimilation, and atmosphere forcing. The present results can be used as a basic data to evaluate the accuracy of NEMO, before it becomes the operational model of the KMA providing real-time ocean analysis and prediction data. Key words: NEMO, HYCOM, ocean analysis data, accuracy, thermal environment *Corresponding Author: Il-Ju Moon, Jeju National University, Typhoon Research Center/Graduate School of Interdisciplinary Program in Marine Meteorology, 102, Jejudaehak-ro, Jeju 63243, Korea. Phone: +82-64-754-3412, Fax: +82-64-756-3483 E-mail: ijmoon@jejunu.ac.kr 1
2 기상청 NEMO/NEMOVAR 와미해군 HYCOM/NCODA 의해양일분석장을이용한열적환경정확도비교 1. 서론 해양은뛰어난열저장능력때문에태양복사에너지의대부분을흡수 축적하고, 열과수증기의증발에의한잠열의형태로대기로열을이동시킨다. 해양은대기와열교환뿐만아니라운동량, 물, 이산화탄소등의다양한물리량과물질을교환하면서전지구적인날씨, 생태, 및기후에영향을미친다. 바람을통해대기에서해양으로의수송된운동량은해표면에풍파와해류를발생시키고이로인해해양의온도분포가변화한다. 이러한해양의온도변화는대기에다시영향을미쳐바람과날씨를변화시킨다. 이처럼해양과대기는일방적으로영향을미치는관계로맺어져있지않고상호작용을한다. 특히, 해양은대기에비해온도의보존성과지속성이크기때문에장기간에걸쳐대기에영향을줄수있어기상의장기변화나기후변동에큰영향을미친다 (Kim et al., 2013). 기상및기후에미치는이러한해양의중요한영향력때문에세계각국에서는해양을더잘이해하고해양예측기술을높이기위하여다양한연구를진행하고있다 (Kim et al., 2005). 특히, 최근인공위성과 ARGO 를이용한해양관측기술의발달과해양관측자료의획기적인증가, 그리고해양자료동화및해양예측수치모델링기술의발달로해양예측정확도는빠른속도로높아지고있다. 영국기상청 (Met Office) 은유럽연합에서개발한 Nucleus for European Modelling of the Ocean (NEMO) 해양모델기반으로해양자료동화예측시스템을구축하여전지구적인해양예측뿐아니라지중해및유럽연안을대상으로지역해양예측을현업에활용하고있다. 호주는연방과학원, 호주기상청, 그리고해군이공동으로 Modular Ocean Model (MOM) 기반의전지구해양예측모델과자료동화체계를구축하여다양한해양정보를해양생태계, 선박운항및해군작전등다양한분야에활용하고있다. 미국은대학과연구소에서독자적으로여러해양모델들을개발하여사용중에있으며, 특히그중에서군용목적으로필요한해양정보를생산하기위해미해군연구소에서전지구자료동화시스템 (HYbrid Coordinate Ocean Model/Navy Coupled Ocean Data Assimilation, HYCOM/NCODA, 이후 HYCOM) 을개발하여운용중이다. 미해군에서실시간으로생산하고있는 HYCOM 의전지구해양분석장및예측장은전세계적으로단기지역해양예측모델, 태풍 - 해양접합모델, 그리고장기기후예측모델의초기 경계장으로가장널리사용되고있다 (Kim et al., 2013). 우리나라는기상청, 국립수산과학원, 국립해양조사원, 한국해양과학기술원에서해양예측모델및자료동화에관한다양한기술을개발하고있다. 특히, 기상청 산하국립기상과학원에서는영국기상청과함께 NEMO 기반의자료동화체계 (Variational Data Assimilation, NEMOVAR) 인전지구해양순환예측시스템 (NEMO/ NEMOVAR, 이후 NEMO) 을개발하여기상청계절예측시스템 (Global Seasonal Forecast System 5, GloSea5) 의해양초기장으로활용할계획이다. 본연구에서는기상청의전지구해양순환예측시스템에서생산된해양분석장의정확도를다양한관측자료를이용하여검증하고, 전세계적으로가장널리사용되고있는미해군전지구자료동화시스템의해양분석장과그정확도를비교하였다. 이연구는향후기상청전지구해양순환예측시스템에서생산한해양분석장및예측장을현업에서제공하기전에사용자에게자료의정확도를알리고자하는목적도있다. 최근, Jeong et al. (2016b) 은기상청에서사용중인해양 - 대기접합모델인 GloSea5 와해양단독모델인 NEMO 의예측결과를이용하여대기 - 해양접합효과가해양예측에미치는영향과열대해양과한반도근해에서전지구해양순환예측시스템의 7 일해양예측성능을조사한바있다. 그러나이연구는모델의성능평가가 2 월과 5 월에국한되어이루어졌을뿐만아니라자료동화에사용되지않은독립적인자료를사용하여모델의성능을평가하지못하였다. 따라서본연구에서는총 1 년간의자료를사용하여계절별모델의정확도변화를조사하고자료동화에사용되지않은선박관측자료를이용하여추가적으로모델자체의성능을평가하였다. 특히, 이번평가는기후및날씨에직접적인영향을미치는해양의열적환경 ( 해수면온도, 수온프로파일 ) 에대해서만초점을맞추어수행하였다. 제 2 장에서는본연구에사용된해양모델, 관측자료, 그리고분석방법에대해설명하였다. 제 3 장에서는열대태평양, 북서태평양, 한반도근해에대해 NEMO 와 HYCOM 의정확도를평가하였다. 제 4 장에서는연구결과를바탕으로두모델의정확도차이에대한토의와결론그리고향후연구에대하여기술하였다. 2. 자료및방법 2.1 모델한국기상청의해양모델인 NEMO 는 ORCA025L75 기반으로수평으로 0.25 o 0.25 o 그리고수직으로 75 층의해상도로구성되어있다 (Table 1). 자료동화시스템은 3 차원변분기법 (3DVAR) 기반의 NEMOVAR 를사용한다 (Weaver et al., 2005). 입력자료로사용되는관측자료들은 NEMOQC 를이용하여품질관리가이루어졌다. NEMO 모델의외력은기상청전지구예측모델 (GDAPS) 로부터생산된 3 시간간격의자료를사용 한국기상학회대기제 28 권 1 호 (2018)
고은별 문일주 정영윤 장필훈 3 Table 1. Comparison between NEMO and HYCOM for grid system and resolution, data assimilation method, atmospheric forcing, vertical coordinate and mixing schemes and air-sea flux exchange parameterization method. Ocean model NEMO HYCOM Grid system & Resolution Assimilation scheme ORCA 0.25 o L75 (Madec, 2008) 3DVAR (NEMOVAR, Mogensen et al., 2009) Uniform 0.08 o L40 (Bleck et al., 2002) 3DVAR (NCODA, Chassignet et al., 2007) Atmospheric forcing KMA-NWP N512 3hourly NAVGEM v1.3 T425L50 1hourly Vertical coordinate Vertical mixing scheme Geopotential levels using the DRAKKAR 75 level set (Bernie et al., 2005) Turbulent kinetic energy (TKE) scheme (Gaspar et al., 1990) Hybrid (Halliwell, 2004) The K-Profile Parameterization (KPP, Large et al., 1994; 1997) Flux exchange Bulk formula Bulk formula Table 2. Types and sources of data assimilated in NEMO and HYCOM. Type NEMO Source HYCOM Satellite SST NOAA-18, MetOp-B NOAA-18, NOAA-19, MetOp-A, MetOp-B, GOES-13, GOES-15, MeteoSat-9, Suomi-NPP VIIRS, COMS-1 In situ SST Ships, Drifting buoy, Fixed buoy Ships, Drifting buoy, Fixed buoy Satellite altimeter Jason-2, Cryosat-2 Jason-2, Cryosat-2, SARAL Sea ice concentration Profiles OSI-SAF Fixed buoy, Argo, XBT, TESAC (CTD) DMSP-F13, DMSP-F14, DMSP-F15, DMSP-F16, DMSP-F17, DMSP-F18 Fixed buoy, Argo, XBT, TESAC (CTD), Drifting buoy 한다. 모델의수직좌표계는 DRAKKAR (Bernie et al., 2005) 기반의 z-level 체계를사용하며수직혼합은 Turbulent Kinetic Energy (TKE) scheme 을사용한다 (Gaspar et al., 1990). 미해군해양모델인 HYCOM 은수평으로 1/12 o 1/ 12 o 그리고수직으로 40 개층으로이루어져있다 (Table 1). 수직좌표계는 Hybrid 체계로이루어져있으며 (Bleck et al., 2002), 수직혼합은 K-Profile Parameterization (KPP, Large et al., 1994) 방법을사용한다. 모델의대기외력은 1 시간간격의 NAVGEM (Navy Global Environmental Model) 자료를사용한다. HYCOM 의자료동화및품질관리시스템은 3 차원변분기법기반의 NCODA 를사용한다 (Cummings and Smedstad, 2013). 자료동화방법은두모델이공통적으로 3DVAR 를사용하고있으나사용된관측자료들 ( 위성고도계, 해빙농도, 수온프로파일등을포함한위성및현장관측자료 ) 이차이가있다 (Table 2). 특히위성해수면 온도 (Sea Surface Temperature, SST) 와해빙농도에서 HYCOM 이 NEMO 에비해 4 배이상의자료를자료동화에사용하고있다. 조석은두모델모두직접고려하지는않고있다. 2.2 관측자료및분석방법본연구에서는 2015 년 3 월부터 2016 년 2 월까지총 1 년간산출된 NEMO 와 HYCOM 의일분석장을관측자료와비교하였다. 모델검증에사용된관측자료는열대태평양의 TAO (Tropical Atmosphere Ocean project) 부이자료, 일본기상청 (Japan Meteorological Agency, JMA) 관측선의북서태평양수온프로파일자료, 한반도근해기상청 (Korea Meteorological Administration, KMA) 해양기상부이 (KMA 부이 ) 자료이다. TAO 부이는열대태평양해역 (8 o S~9 o N, 130 o E~95 o W) 에서주로 ENSO (El Niño/Southern Oscillation) 와같이열대해역에서의기후변화를감시하고예측하기위해설치된부이이다 (Ji and Leetmaa, 1997; McPhaden Atmosphere, Vol. 28, No. 1. (2018)
4 기상청 NEMO/NEMOVAR 와미해군 HYCOM/NCODA 의해양일분석장을이용한열적환경정확도비교 Fig. 1. Locations of (a) TAO buoy, (b) JMA ship observation line and (c) KMA buoy. Table 3. Locations and observation periods for the six JMA ship observation lines. Cruise line Latitude Location Longitude Start [YYYY/MM/DD] Observation period End [YYYY/MM/DD] Line A 24.0 o N 129.5-142.4 o E 2015/04/18 2015/04/23 Line B 40.0 o N 143.0-162.3 o E 2015/05/14 2015/05/22 Line C 3.0-33.6 o N 137.0 o E 2015/06/21 2015/07/13 Line D 1 o S-35.0 o N 165.0 o E 2015/07/23 2015/08/16 Line E 24.0 o N 140.2-165.0 o E 2016/02/25 2016/03/04 Line F 13.0-25.8 o N 149.0 o E 2016/02/06 2016/02/11 et al., 2010; Chiodi and Harrison, 2017). TAO 부이는약 70 여개지점에서일평균자료를제공하며, 그중본연구에서는수온의계절변동성을조사하기위해서해수면온도와수온프로파일의관측자료개수가 360 일이상존재하는 24 개의 TAO 부이에대해서만분석을실시하였다 (Fig. 1a). TAO 부이자료는 26 개의수심에서관측된수온을제공하기때문에이자료를모델과비교하기위해서모델의수심을 TAO 부이의관측수심에맞게내삽하여사용하였다. JMA 관측선자료는일본기상청이총 4 개의선박을이용하여 2015 년 4 월부터 2016 년 2 월까지북서태평양해역 (125~170 o E, 1 o S~40 o N) 에서 CTD 를이용하여 1m 간격으로 2000 m 내외까지 6 개의관측라인에서수온프로파일을관측한자료이다 (Table 3, Fig. 1b). 이자료는 3~4 개월정도의품질처리과정을거친후제 공되기때문에실시간으로모델자료동화의입력자료로사용할수없어자료동화의영향을받지않는독립적인모델의검증에사용될수있다. JMA 관측자료도관측수심이모델과다르기때문에모델결과는관측자료에맞게내삽하여사용하였다. 기상청해양기상부이자료는총 8 개지점 ( 울릉도, 덕적도, 거문도, 거제도, 동해, 포항, 마라도, 외연도 ) 에서 1 시간간격으로관측된 SST 를일평균한자료이다 (Fig. 1c). 이자료는두모델이한반도연안에서얼마나관측과유사하게모의하는지를평가하기위해사용되었다. 본연구에서는모델과관측자료의오차분석과공간적인 SST 분포양상을파악하기위해추가적으로 10 km 의공간해상도로 6 시간간격으로제공하는 FNMOC (Fleet Numerical Meteorology and Oceanography 한국기상학회대기제 28 권 1 호 (2018)
Center) 위성 SST 자료를사용하였다. 참고로 FNMOC 자료는한반도주변의해상부이자료와비교에서다양한위성합성자료와모델재분석장들중에해수면온도오차가가장낮은 (RMSE, 0.94 o C) 것으로알려져있다 (Beak, 2016). 모델의검증은편차 (Bias), 평균제곱근오차 (Root Mean Square Error, RMSE), 그리고상관계수 (Correlation coefficient, R) 를이용하였다. 고은별 문일주 정영윤 장필훈 5 N Bias = 1 N ---Σ i=1 ( Mi O i ) (1) RMSE = 1 N ---Σ N i=1 ( Mi O i ) 2 (2) N Σ i=1 ( Mi M) ( O R = i O) --------------------------------------------------------------------------- N Σ i=1 ( Mi M) 2 N Σ i=1 ( Oi O) 2 (3) 여기서 N 은관측자료의개수, M 은모델값, 그리고 O 는관측값을의미한다. 3. 열적환경에대한모델정확도비교 3.1 열대태평양태평양열대해역 24 개 TAO 부이에서관측한 SST 와연직수온프로파일자료를이용하여 NEMO 와 Fig. 2. Comparisons between NEMO and HYCOM for mean (a) Bias, (b) RMSE and (c) R at each TAO buoy. The black and gray lines represent NEMO and HYCOM, respectively. HYCOM 의정확도를비교하였다. 먼저 1 년간두모델의 SST 오차를분석한결과, 두모델모두대부분의부이에서양의편차 ( 즉, 과대모의경향 ) 를보이며, Fig. 3. Time series for daily mean SST of NEMO, HYCOM, and buoy at the two TAO buoys, (a, c) 23 and (b, d) 10, from March 2015 to February 2016 and the differences (c, d) between model and buoy. Atmosphere, Vol. 28, No. 1. (2018)
6 기상청 NEMO/NEMOVAR 와미해군 HYCOM/NCODA 의해양일분석장을이용한열적환경정확도비교 그크기는 HYCOM (0.05 o C) 이 NEMO (0.03 o C) 보다컸다 (Fig. 2a). NEMO 는평균적으로편차가작을뿐아니라거의모든지점이양의편차를가지는일관성을보였다. 반면, HYCOM 은평균적으로편차의크기가클뿐만아니라부이별로양과음의편차를가지는경향이혼재된결과를보였다. RMSE 도 NEMO (0.15 o C) 가 HYCOM (0.29 o C) 에비해상대적으로작고 (Fig. 2b), 상관도에서도 NEMO (R = 0.95) 가 HYCOM (R =0.83) 에비해높은결과를보여 (Fig. 2c), 전체적으로 NEMO 가 HYCOM 보다열대해역의 SST 를더정확하게모의하고있음을알수있다. 두모델에서 RMSE 가가장큰 10 번부이와가장작은 23 번부이의시계열을분석한결과 (Fig. 3), 모델의오차크기는부이별시계열의단기변동성의크기에의존하는것으로나타났다. 즉오차가작았던 23 번부이에서는단기변동의진동폭이작았지만 (Fig. 3c), 1~2 주사이에온도가 1 o C 이상크게변화하는큰진동폭을보인 10 번부이에서는오차가크게나타났다 (Fig. 3d). 특히, HYCOM 은이러한변동의시점을잘맞추지못할뿐아니라변동을과대모의하는경향을보여 NEMO 보다더큰오차를유발한것으로사료된다. 10 번부이에서는흥미롭게도연평균 SST 비해 2 o C 이상낮은 26 o C 이하의찬해수가나타나 3 월초에급격하게상승하는현상이관측되었다 (Fig. 3b). 이러한급격한수온상승은 2015 년봄부터강화되기시작한엘니뇨의영향또는북적도해류의남북방향이동과관련된것으로생각된다. 이시기에두모델은이러한급격한수온변동을매우정확하게모의하였다. 모든부이의오차를월별로평균하여계절별오차특성변화를비교한결과 (Fig. 4), 두모델의 RMSE 는 9 월에가장낮았고 1 월에가장큰값을보였다. 그러나두모델의 RMSE 와편차에서뚜렷한계절적인변화특성은보이지않았다. TAO 부이에서는 SST 뿐만아니라연직수온프로파일을제공하고있어수심별로두모델의수온프로파일오차를조사하였다 (Fig. 5, Table 4). 모든부이에서최대오차는온도변화가급격히발생하는수온약층깊이 (100~200 m) 에서나타났다. 부이별로 500 m 수심까지 1 년간평균한 RMSE 를보면, HYCOM (0.71 o C) 이 NEMO (0.36 o C) 보다평균적으로두배가량크게나타났다. 앞서 SST 에서가장큰오차를보였던 10 번부이는수직프로파일오차에서도가장큰 RMSE (HYCOM = 1.01 o C, NEMO = 0.54 o C) 를보였다. 수온약층에서가장큰오차가발생한부이는 NEMO 경우 2 번 (1.18 o C) 그리고 HYCOM 의경우 5 번 (2.60 o C) 으로나타났다. 수심별수온분석에서도계절에따른평균 RMSE 변화는두모델모두뚜렷한경향이나타나지않았다. Fig. 4. Monthly variation of mean Bias (dashed line) and RMSE (bold line) estimated using the total 24 TAO buoy data. The black and gray lines represent NEMO and HYCOM, respectively. 엘니뇨감시구역인 Nino 3.4 지역 (5 o S~5 o N, 170~ 120 o W) 은활발한대기 - 해양상호작용으로상층해양과 SST 의변동성이크기때문에해양모델의성능을조사하는데널리사용된다 (An and Choi, 2012; Park et al., 2015; Jeong et al., 2016a). 본연구에서는 Nino 3.4 지역에위치한 TAO 부이 (4, 5, 6, 10, 19, 20, 21, 22 번 ) 의 SST 평균값을이용하여두모델의열대해역모의성능을조사하였다. 분석결과, 두모델모두 Nino 3.4 지역에서 SST 의계절변동을관측값과유사하게잘모의하고있었지만 NEMO 가 HYCOM 에비해좀더오차가작았다 (Fig. 6). 3.2 북서태평양자료동화에사용되지않은북서태평양 JMA 관측선자료를이용하여두모델의연직수온프로파일정확도를조사하였다. 이자료는 3.1 장에서분석한 TAO 부이자료보다더깊은수심 ( 약 2000 m) 까지관측된자료이기때문에모델의심층수온정확도를조사하는데에도유용하게사용될수있다. 본연구에서는압력의효과를제거한온위 (potential temperature) 를이용하여수온의변화와차이가큰수심 1000 m 까지의수온프로파일에대해서정확도를조사하였다. JMA 관측자료와 NEMO 는온위자료가제공되나 HYCOM 은현장온도자료만제공되어, 본연구에서는현장온 한국기상학회대기제 28 권 1 호 (2018)
고은별 문일주 정영윤 장필훈 7 Fig. 5. Comparisons between NEMO (black) and HYCOM (gray) for mean Bias (dashed line) and RMSE (bold line) at each TAO buoy, which are estimated according to depth using vertical temperature profile. Atmosphere, Vol. 28, No. 1. (2018)
8 기상청 NEMO/NEMOVAR 와미해군 HYCOM/NCODA 의해양일분석장을이용한열적환경정확도비교 Table 4. Comparisons between NEMO and HYCOM for the mean RMSE, Maximum RMSE, and depths with the maximum RMSE estimated using the TAO buoy data. Buoy number Mean RMSE [ o C] Max. RMSE [ o C] Depth with Max. RMSE [m] NEMO HYCOM NEMO HYCOM NEMO HYCOM 01 0.23 0.72 0.51 1.30 100 100 02 0.55 0.73 1.18 1.83 075 050 03 0.33 0.86 0.72 1.67 150 200 04 0.39 0.94 1.09 2.58 100 100 05 0.35 0.98 0.98 2.60 120 120 06 0.36 0.84 1.11 2.40 150 150 07 0.46 0.77 1.02 1.71 150 150 08 0.48 0.74 0.94 1.53 200 200 09 0.41 0.61 0.81 1.18 200 200 10 0.54 1.01 1.01 2.03 100 100 11 0.45 0.79 0.94 1.65 125 125 12 0.36 0.63 0.67 1.50 100 125 13 0.36 0.55 0.65 1.11 125 100 14 0.37 0.54 0.65 0.92 200 200 15 0.40 0.75 0.91 1.63 150 150 16 0.49 0.58 0.90 1.15 200 200 17 0.38 0.83 0.80 1.93 080 100 18 0.26 0.66 0.87 1.79 120 120 19 0.22 0.62 0.60 1.52 180 140 20 0.23 0.68 0.62 1.53 200 200 21 0.25 0.55 0.70 1.24 200 150 22 0.32 0.72 0.68 1.42 200 200 23 0.18 0.44 0.40 0.87 180 180 24 0.26 0.48 0.44 0.76 200 200 Fig. 6. Comparisons between monthly mean SST estimated using eight TAO buoys located at Nino 3.4 region and model-simulated mean SST at the same locations from March 2015 to February 2016. The black and gray lines represent NEMO and HYCOM, respectively. The open circles present the TAO buoy. 도를온위로변환한후사용하였다. Figure 7 은 6 개의관측라인에대하여수심별로구한편차와 RMSE 를나타낸다. 6 개라인에대해모두평균한 RMSE 는 NEMO (0.49 o C) 가 HYCOM (0.73 o C) 보다약 50% 작았으며, B 와 C 라인에서가장큰오차를보였다 (Table 5). B 라인은쿠로시오해류와오야시오해류가만나수온의변동성이큰지역이기때문에두모델모두수심 200 m 이내에서큰오차가나타났다. C 라인에는북태평양중층수 (North Pacific Intermediate Water, NPIW) 가위치한다. NPIW 는중층 ( 수심 200 m 에서 1200 m 사이 ) 염분최소층으로특징지어지는북태평양의대표적수괴로서, 북태평양의아한대역에서대기와의열 담수교환에의해해수특성이결정된이후중층수심으로가라앉아북태평양아열대순환계를따라순환하는수괴이다 (Shuto, 1996; Yasuda, 1997; Min and Yim, 2015). NPIW 는또한대기이산화탄소를해양에흡수 저장하며대기의기후변동을해양에서기억 보존한다. 따라서 NPIW 지역의모의결과는기후및해양순환모델의성능평가에널리사용된다. 특히, 수온은 NPIW 의용존산소량과생물생산력에영향을미칠뿐아니라북서태평양에서기후변화를추적하는유용한지표로사용되기때문에 (Kouketsu et al., 2007) NPIW 지역에서수온에대한모델의성능평가결과는 한국기상학회대기제 28 권 1 호 (2018)
고은별 문일주 정영윤 장필훈 9 Fig. 7. Same as in Fig. 5, but at the six JMA ship observation lines. Fig. 8. Distributions of (a) vertical water temperatures along the JMA observation line C from June 20 to July 13, and their differences with (b) NEMO and (c) HYCOM. 그중요성과활용성이크다. Figure 8 은 NPIW 지역에서두모델의열적환경모의성능을조사하기위해 C 라인을따라수온의연직단면을나타낸그림이다. 여기에서 NEMO 는북위 33 o 근처에서표층부터심층까지수온을과대모의하는반면, HYCOM 은북위 30~33 o 해역에서과소모의가뚜렷이나타났다. 특히, HYCOM 은 250~400 m 수심에서과소모의경향이매우컸을뿐아니라 (Fig. 7c) 평균 RMSE 도 NEMO 비해상대적으로크게나타나 (Table 5), NPIW 지역에서열적환경의모의성능이 NEMO 에비해낮은것으로평가된다. 3.3 한반도근해 8 개의 KMA 부이의일평균 SST 자료를이용하여 NEMO 와 HYCOM 의한반도근해 SST 모의정확도를평가하였다 (Table 6). 분석결과, 두모델의 1 년간전체평균 RMSE 는각각 0.61 o C 와 0.72 o C 로큰차이를보이지않았으나, 편차에서는전반적으로 HYCOM ( 0.19 o C) 이 NEMO (0.03 o C) 보다 SST 를과소모의하는경향이뚜렷하게나타났다. 평균적으로보면, 한반도근해에서모델의오차는열대태평양에서보다전반적으로크게나타난다. 이것은대양에위치한 TAO 부이에비해연안에위치한 KMA 부이에서수온의 Table 5. Comparisons between NEMO and HYCOM for the mean RMSE, Maximum RMSE, and depths and bias when RMSE is the maximum, which are estimated using the JMA ship measurement data from surface to 1000 m. Cruise line Mean RMSE [ o C] Max. RMSE [ o C] Bias with Max. RMSE [ o C] Depth with Max. RMSE [m] NEMO HYCOM NEMO HYCOM NEMO HYCOM NEMO HYCOM Line A 0.34 0.65 0.73 1.57 0.30 0.61 78. 062 Line B 0.73 0.86 3.19 2.86 0.21 0.61 51. 063 Line C 0.79 1.27 1.35 2.04 0.02 0.40 227.0 383 Line D 0.52 0.59 1.93 1.60 0.07 0.20 163.0 181 Line E 0.28 0.57 1.02 1.66 0.15 0.56 103.0 104 Line F 0.28 0.44 0.73 1.28 0.15 0.49 112.0 113 Average 0.49 0.73 1.49 1.84 0.13 0.48 122.3 151 Atmosphere, Vol. 28, No. 1. (2018)
10 기상청 NEMO/NEMOVAR 와미해군 HYCOM/NCODA 의해양일분석장을이용한열적환경정확도비교 Table 6. Comparisons between NEMO and HYCOM for mean Bias, RMSE, and correlation coefficient (R) estimated using the KMA buoy data. Buoy Bias [ o C] RMSE [ o C] R NEMO HYCOM NEMO HYCOM NEMO HYCOM Ulleungdo 0.06 0.08 0.29 0.51 0.99 0.99 Deokjeokdo 0.19 0.14 0.64 0.61 0.99 0.99 Geomundo 0.13 0.08 0.85 0.72 0.98 0.98 Geojedo 0.41 0.56 0.76 0.86 0.98 0.98 Donghae 0.17 0.16 0.60 0.87 0.99 0.98 Pohang 0.13 0.04 0.60 0.96 0.99 0.97 Marado 0.38 0.22 0.82 0.71 0.98 0.98 Oeyeondo 0.09 0.23 0.33 0.55 0.99 0.99 Average 0.03 0.19 0.61 0.72 0.99 0.98 Fig. 9. Time series for daily mean SST of NEMO, HYCOM, and buoy at the two KMA buoys, (a, c) Ulleungdo and (b, d) Pohang buoy, from March 2015 to February 2016, and the differences (c, d) between model and buoy. 시공간적인변화가크기때문으로사료된다. 부이별로오차를비교해보면, 덕적도, 거문도, 마라도부이에서는 HYCOM 이그리고나머지부이들에서는 NEMO 의오차가작게나타났다. 8 개의부이중에 RMSE 가가장작은울릉도부이와가장크게나타난포항부이 ( 특히 HYCOM 에서 ) 의 SST 시계열과모델과관측의차이를분석하였다 (Fig. 9). 두모델은각부이에서 10~28 o C 까지변화하는수온의계절변동을전반적으로잘모의하고있으나, HYCOM 의오차가 NEMO 보다크게나타났다. 특히, 포항에서는 8, 12, 1 월에 HYCOM 의오차가 2 o C 를초과하는경우가몇차례발생하였다 (Fig. 9d). 월별로모델의편차변동을분석한결과에서 (Fig. 10), NEMO 는가을철 (11 월 ) 까지양의편차를보이다가겨울철에급격하게음의편차로바뀌는계절적인변화의특성을잘나타내고있다. 특히, 음의편차가가장큰 12 월과 1 월에는 NEMO 의 RMSE 도가장큰값을보였다. HYCOM 경우모든계절에서과소모의경향이나타났으며 ( 특히 9 월에가장음의편차가크게나타남 ), NEMO 와달리여름철 (7~8) 월에 RMSE 가가장크게나타났다. NEMO 의경우 1 월에덕적도와거문도부이에서오차와과소모의가가장크게나타났다. 이두지점에서겨울철 (12, 1, 2 월 ) 모델의 SST 를관측값과비교한결과 (Fig. 11), NEMO 가전반적으로겨울철에 SST 를과소모의하는것이뚜렷하게나타난다. 이결과 한국기상학회대기제 28 권 1 호 (2018)
고은별 문일주 정영윤 장필훈 11 Fig. 10. Same as in Fig. 4, but using the eight KMA buoys. Fig. 11. Same as in Fig. 9, but at the two KMA buoys, (a) Deokjeokdo and (b) Geomundo buoy, during the winter season (December 2015 to February 2016). 는 앞서 대부분의 부이 분석결과에서 NEMO가 HYCOM에 비해 낮은 오차와 편차를 보인 것과 대조 적이다. 보다 자세한 분석을 위하여 NEMO의 오차가 가장 컸던 2016년 1월 20일에 대하여 위성 FNMOC SST 자료를 이용하여 공간분포를 비교하였다(Fig. 12). 오차가 컸던 덕적도와 거문도 부근에서 NEMO가 위 성자료보다 SST를 과소 모의 하는 경향이 뚜렷이 보 인다. 덕적도 부이가 위치한 경기만 태안반도 주변 해역 Fig. 12. Spatial distributions of SST from (a) NEMO, (b) HYCOM and (c) FNMOC satellite on 20 January 2016. The red X and O symbols represent the location of Deokjeokdo and Geomundo buoy. The contour interval is 2.0oC. 은 강한 조류로 인한 조석혼합으로 조석전선(Tidal front)이 발생하는 것으로 알려져 있다(Cho and Seung, 1989). 거문도 부이는 제주도 해협에 존재하는 열염 전선으로 인하여 표층 수온 염분 변화가 크게 나타 Atmosphere, Vol. 28, No. 1. (2018)
12 기상청 NEMO/NEMOVAR 와미해군 HYCOM/NCODA 의해양일분석장을이용한열적환경정확도비교 나는지역이다 (Han et al., 2013). Hickox et al. (2000) 은위성 SST 자료를이용하여두지역에서겨울철에뚜렷이나타나는전선의존재를보고한바있다. 이렇게전선이발생하는지역은공간적인수온의변화가크기때문에수평해상도가낮은 NEMO 모델에서는지역및시기에따라큰오차가발생할가능성있다. 그러나두모델은수평해상도뿐아니라수직격자체계 (z-level 과 Hybrid), 수직해상도 (75 층과 40 층 ) 그리고수직혼합 scheme(tke 와 KPP) 등에도차이가있어두모델에서이러한지역별오차의차이를유발한원인을본연구에서는명확히찾기어렵다. 4. 결론및요약 본연구에서는기상청전지구해양순환예측시스템 (NEMO/NEMOVAR) 의정확도를평가하기위하여열대태평양 TAO 부이, 북서태평양해역의 JMA 관측선, 그리고한반도근해의 KMA 부이자료를이용하여 1 년간 (2015 년 3 월 ~2016 년 2 월 ) 모델분석장의편차, RMSE, 상관도를조사하였다. 또한최근전세계적으로가장널리사용되고있는미해군의해양자료동화시스템 (HYCOM/NCODA) 의분석장정확도를같이평가하여상대적모델성능을분석하였다. 열대태평양에서는 NEMO 가 HYCOM 에비해 SST 와연직수온프로파일에서관측에더가깝게해양을모의하였다. SST 의오차 (RMSE) 를비교해보면, 평균적으로 NEMO (0.15 o C) 가 HYCOM (0.29 o C) 에비해약 2 배작았다. 이러한차이는 HYCOM 이 SST 의변화시점을잘맞추지못할뿐아니라변동을과대모의하여나타났다. 연직수온프로파일의분석에서는두모델모두온도변화가급격히발생하는수온약층깊이 (100~200 m) 에서최대오차가나타났고, 1 년간수심평균한오차비교에서 HYCOM (0.71 o C) 이 NEMO (0.36 o C) 보다평균적으로약두배크게나타났다. 대기 - 해양상호작용으로인해수온변동성이큰 Niño 3.4 지역에서는두모델모두 SST 의계절변동을관측값과유사하게잘모의하고있었으나, NEMO 가 HYCOM 에비해좀더정확도가높았다. 모든 TAO 부이에서오차의계절적인변화는 SST 와수온프로파일에서두모델모두뚜렷하지않았다. JMA 관측선자료는자료동화에사용되지않은독립적인자료이며, TAO 부이보다더깊은약 2000 m 수심까지관측되어모델의중층과심층수온정확도분석에유용하다. 북서태평양의총 6 개관측라인에대해모두 1000 m 까지수심평균한오차는 NEMO (0.49 o C) 가 HYCOM (0.73 o C) 보다약 50% 작았다. 특히, 북태평양중층수의분포를볼수있는 C 라인의수온연직단면의공간적인분포분석에서 NEMO 가 HYCOM 보다북태평양중층수수온분포를더잘모의하는것으로나타났다. 쿠로시오해류가지나는 C 라인과쿠로시오와오야시오해류가만나는 B 라인에서는두모델모두오차가가장크게나타났다. KMA 부이를이용한한반도근해의 SST 모의정확도평가에서는두모델의 1 년간전체평균오차가큰차이를보이지않았으나 (NEMO, 0.61 o C; HYCOM, 0.72 o C), 편차에서는전반적으로 HYCOM ( 0.19 o C) 이 NEMO (0.03 o C) 보다과소모의하는경향이뚜렷하게나타났다. NEMO 의경우가을철 (11 월 ) 까지양의편차를보이다가겨울철에급격하게음의편차로바뀌는계절적인변화특성이나타났고, 특히음의편차가가장큰 12 월과 1 월에는가장큰오차를보였다. HYCOM 경우모든계절에서과소모의경향이나타났고, NEMO 와달리여름철 (7~8) 월에오차가가장크게나타났다. NEMO 의경우 1 월에덕적도와거문도부이에서큰오차와과소모의경향이가장크게나타났다. 이것은이지역에서빈번이나타나는조석전선과열염전선의영향으로해상도가낮은 NEMO 모델에서공간적인수온의변화가큰전선을모의하는데에는한계가있음을시사한다. 본연구에서나타난 NEMO 와 HYCOM 의해양분석장모의성능차이는두모델의해상도, 격자시스템, 수직혼합 scheme 을포함한모델자체의차이뿐아니라사용된자료동화시스템및자료동화에쓰이는입력자료, 그리고대기외력의차이등다양한원인으로인해발생했을것으로사료된다. 따라서현재상태에서어떠한원인이모델의성능차이를유발하였는지를파악하는것은어렵다. 그러나모델의수평해상도에서 HYCOM 이 NEMO 에비해약 3 배정도높은반면, 수직해상도에서 NEMO (75 층 ) 가 HYCOM (40 층 ) 보다약두배정도높은사실은두모델의지역별및수심별성능차이를유발한주요한원인으로사료된다. 즉, 다른요인들이같다면앞서언급한바와같이공간적인변화가심한전선지역에서는 HYCOM 이그리고수직적으로고분해가필요한북태평양중층수지역에서는 NEMO 가더유리하게작용할수있다. 자료동화방법에서도두모델은동일한 3DVAR 방법을사용하고있으나품질처리과정을포함한자료동화시스템자체가다를뿐아니라 (NEMO 는 NEMOVAR 그리고 HYCOM 은 NCODA), 자료동화에사용된입력자료의개수와종류가다른점이두모델의성능차이에영향을미친것으로사료된다. 특히, 두모델의자료동화에사용된위성 SST 자료를비교하면, HYCOM 이훨씬다양하고많은자료를사용하고있음에도불구하고 TAO 부이의 SST 오차가 NEMO 에비해약두배정도크게나타난것은자료동화에사용된자료의양이모델의정확도와는크게관련이없 한국기상학회대기제 28 권 1 호 (2018)
고은별 문일주 정영윤 장필훈 13 을수있고, 오히려정확도높은양질의자료만을선택하여자료동화에사용하는것이모델성능개선에더도움이될수있음을간접적으로시사한다. 한예로 Cummings and Smedstad (2014) 는 HYCOM 의자료동화에사용된입력자료를분석한결과에서정지궤도위성인 GOES-13 (Geostationary Operational Environmental Satellite-13) 의 Full-disk 영역가장자리에서오차가증가하는경향을확인하였고, 이것이자료동화시에오차를증가시킬수있음을보고한바있다. 그러나자료동화에사용되지않은자료를이용한비교한결과에서도두모델의차이가크게나타난것으로보아, 두모델의정확도차이는자료동화방법과사용된자료이외에도앞서언급한모델자체의다양한차이에서비롯될수있다. 본연구에서는다양한관측자료를이용하여, 한정된기간 (1 년간 ), 지역 ( 태평양열대해역, 북태평양지역, 한반도근해 ), 그리고요소 ( 열적환경 ) 에대해서만 NEMO 와 HYCOM 의정확도를평가하였다. 따라서본연구의결과가다른연도와해역 ( 대서양, 인도양등 ) 에서도같이적용되는지는알수없으며, 특히수온이외에염분이나해류등에대해서도평가가이루어지지않아두모델의성능평가에대한전체적인결론을내리기위해서는좀더장기간여러지역의다양한요소에대한평가가필요하다. 그러나, 비록한정된평가이지만본연구결과는크게두가지의의미를가질수있다. 첫째, 본연구결과는 NEMO 기반의기상청전지구해양예측시스템이향후현업화되어해양분석장및예측장이실시간으로제공될때에그정확도가어느정도인지를판단할수있는기초자료가될수있다. 둘째, 본연구에서기상청전지구해양예측시스템의결과를현재우리나라에서가장널리사용되고있는 HYCOM 자료와제한적이지만정량적으로비교하여그우수성이증명되었다는점이다. 따라서본연구는향후 NEMO 가지역해양모델링, 태풍예측, 그리고장기예측등의다양한분야에서 HYCOM 을대체하여활용될때에중요한기초자료로사용될수있을것이다. 감사의글 이연구는기상청국립기상과학원기상업무지원기술개발연구 (NIMS 2016-3100) 의지원으로수행되었습니다. REFERENCES An, S.-I., and J. Choi, 2012: On the development of 2012 El Niño. Atmosphere, 22, 465-472, doi:10.14191/ Atmos.2012.22.4.465 (in Korean with English abstract). Beak, Y.-H., 2016: A study on an accuracy of satellite observed and numerical model-calculated SST around the Korean peninsula. M.S. thesis, Jeju National University, 70 pp (in Korean with English abstract). Bernie, D. J., S. J. Woolnough, J. M. Slingo, and E. Guilyardi, 2005: Modeling diurnal and intraseasonal variability of the ocean mixed layer. J. Climate, 18, 1190-1202. Bleck, R., G. R. Halliwell Jr., A. J. Wallcraft, S. Carroll, K. Kelly, and K. Rushing, 2002: HYbrid Coordinate Ocean Model (HYCOM) User s Manual: Details of the Numerical Code. HYCOM, Version 2.0.01, 177 pp. Chassignet, E. P., H. E. Hurlburt, O. M. Smedstad, G. R. Halliwell, P. J. Hogan, A. J. Wallcraft, R. Baraille, and R. Bleck, 2007: The HYCOM (Hybrid Coordinate Ocean Model) data assimilative system. J. Mar. Syst., 65, 60-83. Chiodi, A. M., and D. E. Harrison, 2017: Simulating ENSO SSTAs from TAO/TRITON Winds: The impacts of 20 years of buoy observations in the waveguide and comparison with reanalysis products. J. Climate, 30, 1041-1059, doi:10.1175/jcli-d-15-0865.1 Cho, C. H., and Y. H. Seung, 1989: An oceanographic survey of tidal front around Kyunggi Bay. Yellow Sea Res., 2, 51-61 (in Korean with English abstract). Cummings, J. A., and O. M. Smedstad, 2013: Variational data assimilation for the global ocean. Data Assimilation for Atmospheric, Oceanic and Hydrologic Applications, 2, 303-343, doi:10.1007/978-3-642-35088- 7_13., and, 2014: Ocean data impacts in global HYCOM. J. Atmos. Ocean. Technol., 31, 1771-1791, doi:10.1175/jtech-d-14-00011.1. Gaspar, P., Y. Grégoris, and J.-M. Lefevre, 1990: A simple eddy kinetic energy model for simulations of the oceanic vertical mixing: Tests at station Papa and longterm upper ocean study site. J. Geophys. Res., 95, 16179-16193. Halliwell, G., 2004: Evaluation of vertical coordinate and vertical mixing algorithms in the HYbrid Coordinate Ocean Model (HYCOM). Ocean Model., 7, 285-322. Han, I.-S., Y.-S. Suh, and K.-T. Seong, 2013: Windinduced spatial and temporal variations in the thermohaline front in the Jeju Strait, Korea. Fish. Aquat. Sci., 16, 117-124, doi:10.5657/fas.2013.0117. Hickox, R., I. Belkin, P. Cornillon, and Z. Shan, 2000: Climatology and seasonal variability of ocean fronts in Atmosphere, Vol. 28, No. 1. (2018)
14 기상청 NEMO/NEMOVAR 와미해군 HYCOM/NCODA 의해양일분석장을이용한열적환경정확도비교 the East China, Yellow and Bohai Seas from satellite SST data. Geophys. Res. Lett., 27, 2945-2948. Jeong, J.-H., T.-W. Park, J.-H. Choi, S.-W. Son, K. H. Song, J.-S. Kug, B.-M. Kim, H. K. Kim, and S.-Y. Yim, 2016a: Assessment of climate variability over East Asia-Korea for 2015/16 winter. Atmosphere, 26, 337-345, doi:10.14191/atmos.2016.26.2.337 (in Korean with English abstract). Jeong, Y. Y., I.-J. Moon, and P.-H. Chang, 2016b: Accuracy of short-term ocean prediction and the effect of atmosphere-ocean coupling on KMA global seasonal forecast system (GloSea5) during the development of ocean stratification. Atmosphere, 26, 599-615, doi: 10.14191/Atmos.2016.26.4.599 (in Korean with English abstract). Ji, M., and A. Leetmaa, 1997: Impact of data assimilation on ocean initialization and El Nino prediction. Mon. Wea. Rev., 125, 742-753. Kim, D.-H., N. Nakashiki, Y. Yoshida, K. Maruyama, and F. O. Bryan, 2005: Regional cooling in the South Pacific sector of the Southern Ocean due to global warming. Geophys. Res. Lett., 32, L19607, doi:10.1029/ 2005GL023708. Kim, Y. H., B.-J. Choi, J.-S. Lee, D.-S. Byun, K. R. Kang, Y.-G. Kim, and Y.-K. Cho, 2013: Korean ocean forecasting system: present and future. The Sea, 18, 89-103, doi: 10.7850/jkso.2013.18.2.89 (in Korean with English abstract). Kouketsu, S., I. Kaneko, T. Kawano, H. Uchida, T. Doi, and M. Fukasawa, 2007: Changes of North Pacific intermediate water properties in the subtropical gyre. Geophys. Res. Lett., 34, L02605, doi:10.1029/ 2006GL028499. Large, W. G., J. C. McWilliams, and S. C. Doney, 1994: Oceanic vertical mixing: A review and a model with a non-local boundary layer parameterization. Rev. Geophys., 32, 363-403., G. Danabasoglu, S. C. Doney, and J. C. McWilliams, 1997: Sensitivity to surface forcing and boundary layer mixing in a global ocean model: Annualmean climatology. J. Phys. Oceanogr., 27, 2418-2447. Madec, G., 2008: NEMO ocean engine. Note du Pôle de modélisation, Institut Pierre-Simon Laplace (IPSL), France, No 27, ISSN No 1288-1619, 401 pp. McPhaden, M. J., K. Ando, B. Bourlès, H. P. Freitag, R. Lumpkin, Y. Masumoto, V. S. N. Murty, P. Nobre, M. Ravichandran, J. Vialard, D. Vousden, and W. Yu, 2010: The global tropical moored buoy array. Proc. OceanObs 09, 2, 668-682, doi:10.5270/oceanobs09. cwp.61. Min, H. S., and B. Y. Yim, 2015: Evaluation of North Pacific intermediate water simulated by HadGEM2- AO. Ocean and Polar Res., 37, 265-278, doi:10.4217/ OPR.2015.37.4.265 (in Korean with English abstract). Mogensen, K., M. A. Balmaseda, A. T. Weaver, M. Martin, and A. Vidard, 2009: NEMOVAR: A variational data assimilation system for the NEMO model. ECMWF Newslett., 120, 17-22. Park, T., C. J. Jang, M.-H. Kwon, H. Na, and K.-Y. Kim, 2015: An effect of ENSO on summer surface salinity in the Yellow and East China Seas. J. Mar. Syst., 141, 122-127, doi:10.1016/j.jmarsys.2014.03.017. Shuto, K., 1996: Interannual variations of water temperature and salinity along the 137 o E meridian. J. Oceanogr., 52, 575-595. Weaver, A. T., C. Deltel, É. Machu, S. Ricci, and N. Daget, 2005: A multivariate balance operator for variational ocean data assimilation. Quart. J. Roy. Meteor. Soc., 131, 3605-3625. Yasuda, I., 1997: The origin of the North Pacific intermediate water. J. Geophys. Res., 102, 893-909. 한국기상학회대기제 28 권 1 호 (2018)