[논문]전지구 해양 재분석 자료 비교 분석

장유순

doi:10.7850/jkso.2015.20.2.102

전지구 해양 재분석 자료 비교 분석
Intercomparison of the Global Ocean Reanalysis Data 원문보기

바다 : 한국해양학회지 = The sea : the journal of the Korean society of oceanography, v.20 no.2, 2015년, pp.102 - 118

초록
AI-Helper

본 연구에서는 국제 공동 해양 재분석 자료 비교 프로젝트 결과를 요약하였다. 다양한 재분석 자료 생산 시스템의 종류 및 특성을 소개하였으며, 대표적인 8가지 해양 변수(열용량, 열염분 높이, 해수면 높이, 표층 열속, 혼합층 깊이, 아표층염분, $20^{\circ}C$ 등온선 깊이, 해빙)에 대한 전지구 해양 자료 동화 모델 성능을 비교 분석하였다. 일반적으로 단일 재분석 자료 결과보다 앙상블 평균 값이 비교적 높은 성능을 나타내었으나, 검증 변수와 해역에 따라 서로 다른 특징을 보였다. 해양 변수 중에는 염분 및 해빙 변동이 모델간 가장 큰 편차를 보였다. 심층 해역, 남극해, 서안 경계 해역을 포함한 연안역에서는 공통적으로 객관 분석장과 동화 모델간의 편차가 크게 나타났다. 국내에서도 독립적으로 운영되고 있는 해양 자료 동화 모델간의 비교 분석 프로그램이 추진되어, 향후 관련된 국제 공동 연구에 활발히 참여할 수 있는 기회가 확대되기를 기대한다.

Abstract ▼ AI-Helper

This study summarized the results of the international ocean reanalysis intercomparison project. We introduced the characteristics of various ocean reanalysis systems and analyzed the assimilated performance on the typical eight oceanic variables (heat content, steric height, sea level, surface heat fluxes, mixed layer depth, subsurface salinity, depth of $20^{\circ}C$ isotherm, sea ice). In general, ensemble means show better estimations than those of any individual ocean reanalysis, but it depends on analyzed regions and variables. Among the eight oceanic variables, salinity and sea ice variabilities have large spreads among models. The deep sea, Southern Ocean, and coastal regions including western boundary current commonly appear as the areas with largest uncertainty between different objective analyses and assimilation models. We expect that intercomparison project for the ocean assimilation models independently operated in Korea should be processed, which allows us to join relevant international programs in the near future.

주제어

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	3차원 해양 상태의 재현 결과는 어디에 사용되고 어떤 영향을 미치는가?	그러므로 기후 변화의 핵심 조절자인 해양 상태의 정확한 재현은 기후 변화 연구에 있어 매우 중요한 역할을 하며 사회적 관심 또한 크게 증가하고 있다. 3차원 해양 상태의 재현 결과는 수치 모델 예측 시스템의 초기/경계 자료로도 사용되며, 초기/경계 자료의 정확성은 수일부터 최대 수십 년 이후의 해양/대기 예측 성능에 큰 영향을 미친다고 알려져 있다(Smith et al., 2007).
	3차원 해양 상태의 재현 및 예측을 위한 관련연구 개발이 어렵게 진행된 이유는 무엇인가?	첫째, 해양 변동을 모니터링 할 수 있는 관측 시스템이 육상에 비해 매우 부족한 실정이다. 수온, 염분, 유속 등 해양의 3차원 모니터링 시스템을 구축하고 유지하는 작업은 그 비용과 시간이 많이 소모되기 때문에 지속적인 연구 개발 투자에 큰 어려움이 있었다. 최근 기후 변동과 관련된 해양 연구의 중요성이 크게 부각되면서, 다양한 국제 공동 프로젝트가 진행되고 있다. 또한 해양 관측 장비 및 관측 기술이 발전하면서 보다 효율적인 관측망 구축에 관한 연구가 진행되고 있다(Park 2013; Jeon et al., 2014; Nam et al., 2014). 대표적인 예로는 국제 협력 대양 관측 사업인 ARGO(Array for Real time Geostrophic Oceanography의 약자, 현재는 국제 합의에 따라 Argo 고유 명사로 사용한다) 프로젝트를 들 수 있다. Argo 사업은 세계 기상 기구(WMO), 국가간 해양 과학 위원회 (IOC)에서 추진하는 국제 공동 프로그램으로 전지구 기후/해양 관측 시스템(GCOS/GOOS), 기후 변동 및 예측실험(CLIVAR), 전지구 해양 자료동화 실험(GODAE) 사업과 연계되어 무인 해양 관측 기기인 Argo 플로트를 이용하여 전지구 해양의 수온, 염분 및 해류를 준 실시간으로 감시하는 국제 공동 관측 사업이다. 대양 관측 시스템을 21세기 Argo 시기 이전과 그 이후로 양분할 수 있을 정도로 국제 공동으로 추진되고 있는 Argo 관측망은 해양학 발전에 크게 기여하고 있다. 2007년 11월에는 전지구 해양 위/경도 3°의 수평 해상도에 최소 1대 이상의 Argo 플로트가 유지될 수 있도록 총 3,000대 이상의 Argo 관측망 구축 목표가 달성되었고, 현재까지도 이를 유지/확대시키기 위한 노력이 지속되고 있다. 그러나 Argo 플로트가 관측하지 못하는 영역(빙극해역 및 우리나라 서해 등 천해역)이 아직도 많이 존재하고 있으며, 수온/염분 외에 기타 중요한 해양 변수를 관측할 수 있는 시스템은 여전히 부족한 실정이다. 또한 무인 해양 관측 기기의 염분 센서 편향 문제와 수압 센서의 오류 등과 같이 관측 자료 품질 관리에 관한 연구 과제가 남아있다. 최근 Chang(2012)의 연구에서는 XBT, Argo 등 해양 관측 자료의 품질 관리 문제와 관련되어 부정확하게 계산된 장주기 해양 변동 값이 발표되었던 사례를 정리하여 소개하고 있다. 두 번째로는 해양 수치 모델의 기본적인 한계점을 들 수 있다. 수치 모델은 원하는 지점의 다양한 해양 변수를 역학적 과정을 통해 재현할 수 있어 부족한 관측 자료를 대체할 수 있는 유일한 수단이다. 최근 들어 수치 모델의 공동 개발과 배포에 따라 그 발전속도가 가속화 되었으며, 슈퍼 컴퓨터 및 다양한 저장 매체의 발달로 고해상도 전구 모델 수행이 가능해졌다. Kim et al.(2013)은 국제적으로 해양 예측에 사용되어 오고 있는 수치 모델의 종류를 체계적으로 정리하여 소개하였으며, 우리나라 주요 연구 기관의 해양 예측 현황 및 전망에 대해 고찰하였다. 그러나 수치 모델은 기본 방정식들이 해양 현상을 완벽하게 표현하지 못하고, 해양 운동의 비선형성과 관계된 초기장에 민감한 의존성 때문에 근본적인 한계를 가지고 있다는 점은 모든 해양학자들의 공통된 견해이다. 셋째로, 자료 동화 모델의 운영과 검증 과정의 복잡성이다. 위에서 언급한 수치 모델의 근본적인 한계점을 극복하기 위해, 관측 자료를 수치 모델과 융합하는 자료 동화 방법이 사용되고 있다. 자료 동화 기법을 이용하여 3차원 해양 상태를 최대한 관측장에 가깝게 재현해낼 수 있는데, 이렇게 만들어진 자료를 “재분석(reanalysis)” 자료라 한다. 예보 체계를 현업에 적용하고 있는 기상분야는 1990년대 후반부터 미국 NCEP/NCAR, 유럽의 ERA-40, 일본의 JRA-25 등 대표적인 재분석 자료를 생산하였으며, 우리나라에서도 관련 연구가 활발히 진행 중이다(Park and Choi, 2011). 그러나 기상 분야와는 달리 해양 분야에서의 예보체계 개발은 매우 초보적인 수준에 머물러 있는 실정이다(Kim et al., 2013).
	해양의 역할은 무엇인가?	지구 표면적의 약 70% 를 차지하는 해양은 이산화탄소를 효율적으로 흡수하여 대기 중 온실 기체의 농도를 조절하고 거대한 열에너지 저장고로서 지구의 급격한 기온 변화를 방지하는 중요한 역할을 한다(IPCC, 2013). 그러므로 기후 변화의 핵심 조절자인 해양 상태의 정확한 재현은 기후 변화 연구에 있어 매우 중요한 역할을 하며 사회적 관심 또한 크게 증가하고 있다.

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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