보고서 정보
주관연구기관 |
국립기상연구소 |
연구책임자 |
조천호
|
참여연구자 |
류상범
,
김정식
,
박상욱
,
유승협
,
장필훈
,
박종숙
,
문광석
,
신정훈
|
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 |
한국어
|
발행년월 | 2009-12 |
과제시작연도 |
2009 |
주관부처 |
기상청 |
사업 관리 기관 |
기상청 Korea Meteorological Administration |
등록번호 |
TRKO201000011894 |
과제고유번호 |
1365000829 |
사업명 |
관측기술 지원 및 활용 연구 |
DB 구축일자 |
2013-04-18
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초록
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I. ARGO 관측 및 자료 활용 연구
수온, 염분 및 해류를 관측하는 무인 관측 기기인 ARGO 플로트는 전지구 스케일의 실시간 해양 관측을 가능하게 하였으며, 2007년 10월 해양 예측에 필요한 최소 자료량 확보를 위해 당초 계획했던 3000기의 플로트 운용을 달성하였으며, 현재 약 3250기의 플로트가 전세계 바다에서 작동하며 자료를 전송하고 있다. 국립기상 연구소는 2001년부터 국제 ARGO 프로그램에 참여하여, ARGO 플로트의 투하를 통한 실시간 해양자료의 수집 및 자료처리 분배의 역할을 수행하고 있다. 2009
I. ARGO 관측 및 자료 활용 연구
수온, 염분 및 해류를 관측하는 무인 관측 기기인 ARGO 플로트는 전지구 스케일의 실시간 해양 관측을 가능하게 하였으며, 2007년 10월 해양 예측에 필요한 최소 자료량 확보를 위해 당초 계획했던 3000기의 플로트 운용을 달성하였으며, 현재 약 3250기의 플로트가 전세계 바다에서 작동하며 자료를 전송하고 있다. 국립기상 연구소는 2001년부터 국제 ARGO 프로그램에 참여하여, ARGO 플로트의 투하를 통한 실시간 해양자료의 수집 및 자료처리 분배의 역할을 수행하고 있다. 2009년도 12기의 ARGO 플로트 투하를 포함하여, 현재까지 총 112기의 플로트를 동해 와 북서태평양에 투하하였다. 실시간으로 수집된 해양자료는 국립기상연구소의 실시간 품질관리 시스템을 거쳐, GTS망 및 GDAC (Global Data Assembly Center)으로 전송되었으며, 현재까지 총 9566개의 실시간 수온 염분 프로파일을 품질관리 처리하여 분배하였다. 실시간 품질관리 이외에, 국립수산과학원과 공동으로 총 5186개의 ARGO프로파일을 지연모드 품질관리 처리하여 GDAC으로 전송하였다.
국립기상연구소는 국제공인 지역자료센터로서 매년 실시간 품질관리 시스템을 개선하고 있으며, 당해연도에는 플로트의 압력보정을 위해 제9차 ARGO Data Management Team 회의 (2008. 11)에서 제시된 품질관리 프로그램 ver. 2.32에 따라, 104개의 technical file을 수정하였고 이를 바탕으로 총 9566개의 과거 프로파일 자료를 새로이 생성하여 GDAC으로 전송하였다. 또한, 프로파일 관측횟수 문제 및 관측시간 오류문제를 수정 보완 하였다. 이외에도, ARGO 자료의 관리 및 표출을 위해 국립기상연구소에서 운영 중인 ARGO 홈페이지 및 실시간 품질관리 웹페이지를 사용자 중심의 환경으로 개선하였다.
우리나라 주변해역인 동해는 대양의 특성을 지니며, 변화 스케일이 짧아 기후변화 연구에 중요한 해역으로 알려져 있다. 현재, 동해는 전지구 해양에서 ARGO 플로트의 관측밀도가 가장 높으며, 우리나라는 동해상에 총 119기의 ARGO 플로트를 투하하여 이에 기여한 바가 크다. 본 연구에서는 ARGO 플로트 자료 등이 고려된 ECCO의 해양재분석장(1994-2007)을 이용하여, 동해의 수온 장기변화 연구를 수행 하였다. 결과, 표층 및 중층이하에서는 지속적인 수온 상승경향이 나타났으나, 반대로 동해 중 남부해역의 아표층부근에서는 수온의 감소경향이 두드러졌다. 이러한 결과는 동해 중부상에서 과거에 비해 양의 wind stress curl의 발생빈도가 높아져 표층으로 향하는 연직유속이 증가하고, 그 결과 연직 수온구배가 큰 아표층 부근에서 수온 감소율이 크게 나타난 것으로 고려된다.
II. 파랑모델 개선 및 활용 연구
파랑모델 개선 및 활용연구 내용은 크게 3분야로 분류된다. 첫째는 통합모델(UM-Global) 해상풍 적용에 따른 전지구 파랑예측 시스템 민감도 분석이고, 둘째는 2006-2008년도 너울로 의심되는 이상고파 사례의 Hindcast이며, 셋째는 최적내삽 방안에 의한 파랑 자료동화 시스템 개발이다. 기상청 수치예보 현업운영 시스템은 2010년 기상청 슈퍼컴퓨터 3호기 도입에 맞추어 영국기상청에서 사용되는 통합모델(UM: Unified Model)의 운영을 계획하고 있다. 통합모델 도입과 관련되어 양기관은 통합모델을 활용한 연구 프로그램을 통한 성공적인 모델의 이식을 추진하여 왔다. 이러한 연구 프로그램의 한 분야로 전지구 통합모델(UM-Global) 해상풍과 현재의 전지구 모델인 GDAPS 해상풍 적용에 따른 기상청 전지구 파랑예측 시스템(GoWW3) 민감도 분석을 수행하였다. 본 연구에서는 특정사례에 대한 UM-Global과 GDAPS의 해상풍 및 파랑모델의 모의 결과 비교와 JCOMM 주관으로 ECMWF 에서 추진하고 있는 전세계 파랑모델 운영기관 대상 비교검증 프로젝트(Bidlot, 2007)에서 사용되는 부이 관측자료를 이용한 통계적 검증을 통하여 UM-Global 해상풍의 특성을 살펴보았다. 예측시간에 따른 GDAPS의 해상풍 과소모의 경향((-) 편차)이 뚜렷이 보이며 UM-Global 해상풍은 과대모의 경향((+) 편차)을 보이고 있으나 편차의 절대값은 UM-Global에서 낮게 나오고 있다. RMSE, 상관지수, 산포지수의 결과에서도 UM-Global이 개선된 예측 성능을 보인다. +72시간 예측에 대하여 3개월 평균 RMSE는 0.65 $ms^{-1}$ 낮아지고, 상관지수는 0.15 높아지고, 산포지수는 0.1 감소되었다. 해상풍 검증과 동일 기간에 대하여 부이관측 유의파고 자료를 이용한 예측시간에 따른 전지구 파랑모델 (GoWW3-UM과 GoWW3-GD)의 유의파고 통계검증 결과는 두 모델에서 모두 양의 편차를 보이고 있으나 GoWW3-UM에서 보다 작게 나타난다. 해상풍 비교에서 나타난 결과를 반영하듯이 유의파고 검증에서도 GoWW3-UM이 개선된 예측 성능을 보인다. +72시간 예측에 대하여 3개월 평균된 RMSE는 0.2m 낮아지고, 상관지수는 0.01 높아지고, 산포지수는 0.08 감소되었다.
이상고파 사례의 Hindcast에서는 2006년에서 2008년 사이에 동해에서 발생한 고파 사례 가운데 너울의 효과가 두드러졌다고 판단되는 고성 봉포항 사례(2006년 10월 23~24일)와 강릉 안목항 사례(2008년 2월 23~24일)에 대하여 기상청의 현업운영 파랑 수치예보 모델을 적용한 hindcast 결과를 당시의 가용한 관측자료와 비교하였다. 고성 봉포항 사례 기간에 나타난 수압식 파고계 관측 유의파고는 당시의동해부이에서 관측된 유의파고보다 5m 이상 높았다. 수압식 파고계가 동해 연안에 설치되어 있는 점을 감안하더라도 이 정도 크기의 차이를 관측에서 보이는 원인을 알아볼 필요가 있다. 모델 hindcast는 속초의 경우 수압식 파고계에서 나타난 유의 파고 9.69m에 미치지 못하는 7.44m를 모의하였고, 유의파고 최대치가 나타난 시각도 7시간 정도 지연되 나타났다. 고성 봉포항 사례는 지역적인 풍파 자체가 매우 높은 상황에서 그 지역으로 도달해온 너울이 가세하여 매우 높은 파고가 형성된 반면에 강릉 안목항 사례는 전반부에는 지역적인 풍파가 강였으나 사례 후반부에는 풍파가 미미한 상황에서 장주기파 너울이 우세하게 도달하는 상황이었다. 사례 후반부에서 동해부이와 거제도부이에서의 유의파고 모의는 관측에 나타난 정도의 크기를 모의하고 있으나 임원과 축산의 레이더식 파랑계에서 관측된 크기의 유의파고(대부분이 장주기 너울 성분인)를 재현하지 못하고 있다. 모델의 2차원 방향 스펙트럼에서 이러한 장주기파의 도달 시그널을 보이고 있어 너울 도달의 감지에는 도움을 주지만 너울에 의한 파고의 크기 재현에는 어려움이 있다.
기상청 파랑예측 시스템의 초기 스펙트럼은 앞선 시간대에서 모델 수행 후 생성된 해당 시각의 모델 restart 스펙트럼을 사용하고 있다. 파랑모델에서 초기 스펙트럼은 해상풍 입력자료에 의하여 빠르게 적응하므로 초기장 지속 효과는 그다지 크지 않다. 그러나 관측 스펙트럼의 장주기 성분이 모델 스펙트럼의 초기장에 반영될 수 있다면 자료동화의 효과가 파랑예측 개선에 영향을 줄 수 있다. 본 연구에서는 기상청 지역 파랑예측 시스템에 최적 내삽 방안을 적용한 연안 계류부이 자료동화 모듈의 개발 및 초기장 개선 효과가 모델 예측에 미치는 영향을 조사하고자 하였다. 또한 구현된 최적 내삽 방안에 의한 자료동화 과정과 초기 스펙트럼을 리스케일링하는 방법을 기술하였고, 1개월(2009년 6월) 동안에 나타난 자료동화 적용 효과에 대한 통계분석과 너울 사례 적용 결과를 분석하였다. 1일 2회(00,12UTC) 분석 싸이클을 갖는 시스템을 병행 운영하였으며, 기존의 현업운영 모델의 결과와 비교하여 자료동화 적용 효과를 분석하였다. 자료동화를 수행함으로써 초기시각의 Bias의 값이 급격히 줄어드는 것을 알 수 있고 RMSE 역시 절반으로 감소한 모습을 보이고 있다. 그러나 그 효과는 6시간 정도 유지되고 그 이후시간에는 그 효과가 급격히 약화되는 것을 확인 할 수 있다. 6개 부이지점에 대하여 각각 살펴보면 이러한 비슷한 경향을 보이고 있다.
본 연구에서는 대표적인 해양순환 모델인 ROMS와 파랑모델인 SWAN을 이용하여 해양순환-파랑 결합 모델을 개발하였다. 모델 결합은 MCT (Model Coupling Toolkit)를 사용하였다. 입력자료는 0.5도 해상도의 전 지구 자료인 COADS05을 이용하여 기후장을 산출하였으며 해양의 초기와 경계자료는 1도 간격의 WOA2001에서 산출하여 모델을 수행하였다. 또한 해양순환모델에서 조석은 TPXO6 의 자료중 주요 8개 분조에 대한 자료를 입력하였다. 해양순환 모델의 안정화를 위해 15년간의 수치모델을 수행하였는데 북서 태평양의 주요 해협에서의 수송량은 기존의 관측치와 잘 일치하는 결과를 나타내었다. 기존의 파랑 모델과 해양순환-파랑 결합모델결과 비교에서는 계절별로 파랑 및 해류의 변화가 나타나는 것을 확인하였다. 향후결합 모델의 효과를 좀 더 개선하기 위해서는 현재의 0.5 도의 수평해상도를 고해상도로 전환하고 기상청 대기 모델 결과를 활용한 모델 수행이 이루어져야 할 것으로 생각된다.
III. 폭풍해일 모델 개선
최근 수치모델의 예측성을 향상하기 위해 계수의 최적값을 산출하는 유전 알고리즘 방법이 많이 이용되고 있다. 본 연구에서는 현업모델인 지역 조석/폭풍해일 모델을 활용하여 대표적인 계수인 끌림계수 (bottom drag coefficient) $X_1$, 확산계수 (background horizontal diffusivity coefficient) $X_2$, 점성계수 (Smagoranski's horizontal viscosity coefficient) $X_3$, 해면기압 영향계수 (sea level pressure scaling coefficient) $X_4$인 최적값을 산출하였다. 유전 알고리즘을 적용하고 검증하기 위해 2003년에 우리나라에 큰 피해를 주었던 제 14호 태풍 매미 (MAEMI)를 경우를 선정하였다. 태풍 매미 기간 동안 기존의 결과와 유전 알고리즘으로 최적화된 4가지 계수가 사용된 결과를 비교해보면 마산과 부산에서 관측치는 211 cm와 360 cm로 나타났던 최고값을 기존 모델은 167.5 cm와 259.4 cm로 예측했지만 유전 알고리즘이 적용된 경우는 198.4 cm와 290.0 cm로 모의하여 관측 값과 가깝게 모의했음을 알 수 있다. 앞서 태풍 매미의 사례 이외에 다른 태풍 사례들에 유전 알고리즘을 적용하여 유전 알고리즘을 이용하여 산출한 최적계수로의 조석/폭풍해일예측에 대한 예측 개선여부를 알아보고자 2005년부터 2007년까지 우리나라에 영향을 미친 태풍들을 중심으로 조석/폭풍해일 모델을 수행하였고 가장 최적의 값을 산출하였다.
IV. UM 연동 해양기상 예측시스템
IV-1. 기상청 통합모델(UM) 연동 파랑예측 시스템 구축
기상청 통합모델(UM)은 2010년 상반기에 공식 현업운영이 예정되어 있다. 따라서 대기모델에서 예측된 해상풍자료를 입력자료로 사용하는 파랑예측 시스템도 전처리과정에서 통합모델 해상풍을 사용하도록 연동시키는 작업이 필요하다. 동시에 슈퍼컴퓨팅 환경도 기상청 슈퍼컴 2호기 Cray X1E 시스템에서 슈퍼컴 3호기인 Cray XT 시스템으로 전환된다. 2호기 Cray X1E가 벡터 프로세서를 사용한 MPP(Massive parallel processing) 시스템인 반면에, 3호기 Cray XT 시스템은 리눅스기반의 스칼라 시스템으로 확장성이 우수한 MPP 시스템이다. 새로운 컴퓨팅 환경에서 기존 운영모델의 수행시간 및 수치계산 결과의 오차가 허용 범위 내에 들어오는지 점검하는 벤치 마크 테스트 (BMT: Bench Mark Test)를 거치게된다. 기상청 파랑예측 시스템(전지구, 지역, 국지연안)은 모두 동일한 모델코드를 사용하므로 지역 파랑모델 코드를 파랑모델의 대표 BMT 코드로 사용하였다. 통합모델은 유한차분 적분 방식을 사용하며 모델 출력자료는 위격도 격자계를 사용하여 산출된다. 전지구 통합모델(UM-Global N320L50)의 수평격자는 동서방향 $0.562^\circ$, 남북방향$0.375^\circ$ 해상도를 가지며 연직격자는 혼합시그마(Hybrid Sigma) 좌표계로 50층으로 구성되어 있다. 전지구 파랑모델의 격자계는 동서방향 및 남북방향 모두 $0.5^\circ$ 로 구성되어 있으므로 두 격자계의 차이는 격자간 거리로부터 지수함수에 반비례하는 가중치 적용방법으로 일치시켜 사용하고 있다(Distance-weighting methods; Shepard, 1968). 지역 통합모델(UM-Regional)은 회전 위경도 격자계 (Rotated Latitude Longitude Grid)를 사용하고 있으로 10km의 해상도를 갖는다. 중위도 이상의 영역에서는 위경도 간격이 급하게 변하기 때문에 등거리 격자계의 효과를 낼 수 있는 회전 위경도 격자계를 사용한다. 즉 적도를 중심으로하는 저위도에서 격자계를 구성한 후 사용하고자하는 중·고위도로 회전시켜서 사용한다. 슈퍼컴퓨터 3호기에서의 병렬화(MPI 사용) 성능을 점검하기 위하여 프로세서 수에 따른 지역파랑모델 수행 속도를 비교하였다. 1개의 프로세서를 사용하였을 때 수행시간을 '1'로 산정하고 프로세서의 수가 증가하면서 단축되는 시간을 비율로 표시하였다. 448개의 프로세서를 사용한다면 1개의 프로세서를 사용할 때 보다 모델 수행시간을 약 1/100로 단축 시킬 수 있는 것으로 나타났다 (1$\rightarrow$0.014). 기상청 운영 계류부이 자료를 이용한 지역 파랑모델의 예측 성능을 살펴보았다. 검증에 사용된 모델 자료는 부이 관측 자료 (덕적도, 칠발도, 거문도, 거제도, 동해, 포항)에 대한 RDAPS 해상풍을 기반으로 한 ReWW3-RDAPS 와 UM 연동 통합모델의 해상풍을 이용한 ReWW3-UM_lam10 이다. 각 부이 위치에서의 시계열 비교 및 월별 검증에서 개선된 양상을 보인다.
IV-2. 기상청 통합모델(UM) 연동 폭풍해일예측 시스템 구축
폭풍해일고의 객관적 예보 기준을 제공하기 위하여 기상청/국립기상연구소 에서는 광역의 조석/폭풍해일모델 (RTSM: Regional Tide/Storm Surge Model)을 개발하여 2006년 7월 1일부터 1일 2회 (00, 12 UTC) 모델을 현업 운영하고 있다. 현재 RTSM은 기상경계조건으로서 RDAPS (Regional Data Assimilation and Prediction System)의 해상풍과 해면기압이 사용되고 있다. 그러나 기상청은 2009년 4월부터 전지구 통합모델 (UM: Unified Model) 순환예측체계를 시험 운영 중에 있으며 해양모델에 필요한 해양기상장이 제공되고 있으며 2010년 상반기에 기존의 현업 예측 시스템을 대체하는 UM 기반의 현업 예측시스템이 운영이 예정되어 있다. 따라서 조석/폭풍해일 예측시스템 또한 UM에서 제공되는 해양기상장이 연동된 시스템으로 교체 되어야 한다. 이에 본 연구에서는 UM 연동의 조석/폭풍해일 예측시스템을 개발하였으며 이를 검증하기 위해 기존의 RDAPS 연동의 RTSM결과와 비교하여 예측 정확도를 산출하였다. 2009년 9월 한 달 동안 검증에서 시간이 갈수록 RDAPS와 UM이 연동된 모델 모두 관측치와 비교에서 오차는 조금씩 커지지만 UM이 연동된 모델 결과가 RDAPS가 연동된 결과에 비해 최대 20%의 정확도 개선 효과를 보여 UM이 연동된 예측결과에서 RDAPS에 의한 예측보다 더 좋은 결과를 얻을 수 있었다는 것을 알 수 있다.
V. 현업화 과제
과제에서는 기존의 지역 폭풍해일 예측시스템을 바탕으로 연안 조석/폭풍해일 예측 시스템 (CTSM: Costal Tides/Storm Surge Model)을 개발하였다. 연안 상세 폭풍해일 예측 시스템은 우리나라 주변 연안역을 주요 6개 해역으로 구분하였고 각 도메인은 동서 $3^\circ$, 남북 $2^\circ$의 영역으로 구성되었으며 각 지역에 따라 RGW1 (서해중부), RGW2 (서해남부), RGS1 (남해서부), RGS2 (남해동부), RGE1 (동해중부), RGE2 (동해남부)로 정의하였으며 수평해상도는 1/$120^\circ$, 약 1km로 설정하였으며 기존의 지역 폭풍해일 현업 예측 시스템 결과를 모델 경계조건으로 이용하여 네스팅 기법을 사용하여 개발하였다. 연안 상세 조석/폭풍해일 예측시스템(CTSM)을 검증하기 위해서 2007년에 우리나라에 영항을 주었던 태풍 제 4호 태풍 마니 (Manyi), 제 5호 태풍 우사기 (Usagi), 제 11호 태풍 나리 (Nari)을 대상으로 CTSM을 수행 하였고, 이를 RTSM의 결과와 우리나라 30개 지점의 검조소 관측 자료와 비교하였다. 태풍 마니 경우를 제외하고 태풍 우사기와 나리의 경우 CTSM 이 RTSM에 비해 좋은 예측결과를 나타내었다. 또한 CTSM의 월별예측성을 판단하기 위해 UM을 입력장으로 하여 2009년 9월과 10월의 결과를 검증하였다. 검증 결과들을 보면 RTSM과 CTSM의 검증 결과가 연안 지점 비교에서 큰 차이가 나지 않는다. 이는 폭풍해일 모델 입력자료가 30km에서 최대 10km 정도로 1km 의 고해상도인 CTSM 모델의 결과에 에 큰 영향을 주지 못할 것으로 판단된다. 향후 고해상도 폭풍해일에 맞는 좀더 정확한 고해상도의 대기 정보를 산출하여 적용할 필요할 것으로 사료된다.
수치예보 현업에서 운영되는 파랑모델(전지구, 지역, 국지연안)의 출력자료 포맷은 ASCII포맷으로 수치모델 출력자료 WMO 표준 규격인 Grib(Gridded Binary)포맷으로의 변환이 요구된다. GRIB 포맷 생성 프로그램은 그 원형을 기상청 수치모델 격자자료 저장을 위하여 사용되는 인코딩 프로그램에 두고 있다. 파랑모델 격자계 및 산출 파라미터에 따라 필요한 내용을 적용하여 사용하고 있다. 파랑예측 시스템에서 사용되는 범용 파랑모델인 WAVEWATCH-III에서 출력되는 파라미터는 코드-100(유의파고), 코드-101(평균파향), 코드-103(평균파주기), 코드-107(첨두 (peak)파향), 코드-108(첨두(peak)파주기), 코드-109(풍파 첨두 파향), 코드-110(풍파 첨두 파주기) 이다. 현업운영 시스템에서는 이러한 모든 파랑 파라미터를 출력하지 않고 필요성에 따라 유의파고, 평균파향, 평균파주기, 첨두파주기를 산출하고 있으며 이러한 파라미터가 GRIB 포맷 생성에 사용되었다. 해상풍 자료인 코드-33(해상풍 동서성분(U10))과 코드-34(해상풍-남북성분(V10)은 대기모델로부터 파랑모델의 격자계로 내삽된 자료를 GRIB 포맷에 포함하였다. 따라서 현재의 GRIB 포맷 자료 생성에는 6개의 파라미터가 포함되었고 이는 향후 자료 활용의 확장에 따라 포함되는 파라미터를 추가 사용할 수 있다.
Abstract
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I. ARGO Float Observations and Data Application
ARGO floats which measure current, temperature and salinity profiles enable to obtain real time ocean observation in global ocean. 3000 floats which are minimum number of floats for accurate ocean forecast had been reached in October 2007 and at the
I. ARGO Float Observations and Data Application
ARGO floats which measure current, temperature and salinity profiles enable to obtain real time ocean observation in global ocean. 3000 floats which are minimum number of floats for accurate ocean forecast had been reached in October 2007 and at the moment, 3250 floats are working and sending back the data. As one of participating institution of ARGO program, National Institute of Meteorological Research (NIMR) has charge of the float deployment and distribution of collected profile data. In 2009, NIMR deployed 12 additional ARGO floats in the East Sea and Northwest Pacific Ocean. Until now, NIMR processed 9566 real-time profiles and distributed them to the Global Data Assembly Center (GDAC). In addition, collaborating with National Fisheries Research Institute, NIMR generated 5185 delayed-mode profiles and uploaded into the GDAC.
As Regional Data Assembly Center (RDAC), NIMR improves annually Real-Time Quality Control (RTQC) system. In 2009, NIMR updated 104 technical files and newly generated all 9566 profile files for the pressure correction, following Quality Control manual ver. 2.32. In addition, NIMR corrected >256 cycle and time difference problems in their system. Besides, NIMR has improved ARGO homepage and Quality Control web page in which global ARGO data is managed.
It is well known that the East Sea is the best experiment region for the investigation of global ocean/climate changes. Currently, observational density of ARGO floats is the highest in the East Sea, and it is mostly contributed by Korea-ARGO program; Korea has deployed 119 floats in the East Sea. Using ECCO reanalysis fields in which in-situ hydrograpy including ARGO data and satellite observational data are assimilated, we investigated changes of water temperature in the East Sea. The water temperature in the East Sea exhibits that warming trend is shown in the surface and intermediate layer, while cooling trend is found in the sub-surface layer in the mid-southern region. It is concluded that the increase of occurrence rate of positive wind stress curl which forces upward vertical velocity induces the cooling in the sub-surface layer where strong vertical temperature gradient exists.
II. Research and Development of Ocean Wind Wave Prediction System
There are three major research and development topics on the area of ocean wind wave prediction system. First, the UM-Global sea surface wind impact on the KMA global wind wave prediction system. Second, the hindcast of unpredicted high wave incidents suspicious of swell during year 2006~2008. Third, the development of ocean wind wave data assimilation system adapting 2D-Optimal interpolation method.
Under the implementation task of Unified Model (UM) of UK Met Office as an operational suit at KMA, the science plan in several research areas has been established. The impact assessment of UM-Global sea surface wind ingesting on KMA's global wave prediction system (GoWW3) is the aim of the 1st year science plan in application model area. This report contains the configuration of global wave prediction system at KMA and the sensitivity of GDAPS versus UM-Global sea surface wind on GoWW3. And finally, the GoWW3 monthly verification statistics against global buoy data which are gathered at ECMWF for the intercomparison project of JCOMM (Bidlot, 2007) stated for two different sea surface wind forcing. The weakness of GDAPS generating artificial vortex like feature in certain ocean surface as the forecast time extended does not show in UM-Global. The negative bias tendency in GDAPS is reversed in UM-Global and the bias magnitude itself is reduced. The rmse, correlation, scatter index also indicate better prediction skill in UM-Global within meaningful range. The magnitude of bias in UM-Global is smaller than in GDAPS. The rmse, correlation, and SI, all shows improvement in UM-Global. For +72 hour forecast, the rmse is reduced about 0.65 ms-1, the correlation increased about 0.15, the scatter index is decreased about 0.1 in three month averages. As in the case of sea surface wind validation, the rmse, correlation, and SI, all shows improvement in GoWW3-UM. For +72 hour forecast, the rmse is reduced about 0.20m, the correlation increased slightly about 0.01, the scatter index is decreased about 0.08 in three month averages. These improvements in sea surface wind are also reflected in wave prediction skill.
To investigate the unpredicted high wave incidents suspicious of swell during year 2006~2008, the hindcast experiment using operational wind wave prediction system is delivered. Two major incidents which caused major damage including lost of life were depicted. In October 24th, 2006, there were high wave incident on the sea-wall located Bongpo fishery port in Kwangwon-Do. The Korea Ocean Research and Development Institute (KORDI) had recorded the wave spectra using pressure-type underwater wave detection device on five location in East Sea coastal area including this period. Those observation data were used in comparison with model prediction. Another case is that wave run-up casued lost of two life at sea-wall located Anmok fishery port in February 24th, 2008. The combined effect of high wind wave and swell were major cause of this incident. The observed peak value of significant wave height at Sokcho site pressure- type wave gauge was 9.69m while the wave model hindcast was 7.44m. It was underestimated about 2m and the time when the peak value occurred was delayed about 7 hours. In Anmok seaport case, the combined effect of high wind wave and swell was dominant in the beginning while the swell become more dominating in later part of incident period. The observed significant wave height from the wave radar located at Imwon and Chusan strongly indicate the influence of swell, but it seems that the model cannot simulate the intensity of those swell signal which originated from far from the coast of East Sea. However, from the model directional wave spectra, we can depict those long period swell component signal although there are some difficulty in reproducing the observed wave height.
As there is no data assimillation steps in ocean wind wave prediction system, the restart file which is saved in previous run time is used for initial wave spectra for model integration. To improve the initial wave spectra, the ocean wind wave data assimilation module development is in progress. The Buoy (wave parameter or spectra) data assimilation module adapting 2-D Optimal Interpolation scheme on regional scale wave prediction system has been developed. Although the initial wave spectra rapidly adapted to sea surface wind forcing, the low frequency wave component from observation can impact on later forecast. The method of rescaling wave spectra from observed significant wave height is also described. The impact assessment of wave data assimilation is done after analyzing one month(June 2009) parallel simulation. The initial time BIAS and RMSE is reduced in half and it seems that the impact of assimilation lasted about 6 hours.
Improvement of Regional Wave Model
This study developed ocean-wave coupling model using ROMS of ocean circulation model and SWAN of wave model. The coupling method was used MCT (Model Coupling Toolkit). The model climate input data is extracted from global COADS05 with 0.5 degree horizontal resolution. The initial and boundary condition of ocean model is obtained from WOA2001 with 1 degree horizontal resoultion. The main 8 tidal components are extracted from TPXO6 data. In order to stabilize the ocean model, the simulation is performed durint 15 years. The volume transports of main channels in the Northwest Pacific Ocean show the good agreement with previous observation results. In the comparison between wave and ocean-wave coupled model, we can identify seasonal wave and current modulations. In the near future, we will make a more high resolution coupled model and simulate the oceanic state using KMA operational weather model to improve the effect of ocean-wave coupling.
III. Improvement of Regional Storm Surge Model
Recently the genetic algorithm has applied to obtain optimized parameters for model accuracy improvement. A genetic algorithm was used to optimize the parameters of the regional storm surge/tide operational model to improve sea level predictions. The model was then tested using data from Typhoon Maemi which landed on the Korean Peninsula in 2003. The following model parameters were used: the coefficients for bottom drag, background horizontal diffusivity, Smagoranski's horizontal viscosity, and sea level pressure scaling. The model using GA-optimized parameters simulated sea levels that were closer to the actual data than did the default model The observed maximum sea level values were 211 and 360 cm at Busan and Masan, respectively. However, the default model computed maximum levels of 167.5 and 259.4 cm, while the GA-estimated model computed maximum values of 198.4 and 290cm, respectively. This study demonstrates that parameter optimizations and their adequate applications are essential for improving model performance. The genetic algorithm was applied to data from nine typhoons that affected the Korean Peninsula during 2005?2007. The STORM model using GA-optimized parameters simulated sea levels that were closer to the actual data than did the default model.
IV. Operational Implementation of Wind Wave and Tide/Storm Surge Prediction System Employing KMA Unified Model
IV-1. Operational Implementation of Wind Wave Prediction System Employing KMA Unified Model Sea Surface Forcing
The KMA Unified Model is scheduled to run operationally in early 2010. Under this changing of global and regional weather prediction system, it is required to adapting these new sea surface forcing in wind wave prediction system. Another environment change is that the current KMA supercomputer Cray X1E is substituted by Cray XT in 2010. The Cray XT is linux based scalor processor Massive Parallel Processing(MPP) system, while the Cray X1E was vector processor MPP system. For the test of model run time and allowable output accuracy, the regional wave model is used as a bench mark test(BMT) code. While the GDAPS is sepctral model, the KMA global Unified Model(UM-Global) is adapting finite difference method. The spatial and vertical resolution of the UM-Global N320L50 is $0.562^\circ$ in longitude, $0.375^\circ$ in latitude and 50 vertical levels using hybrid-sigma coordinate. As the global wave model's spatial redolution is $0.5^\circ$ in both longitude and latitude, the collocation of these two different grid is accomplished by adapting distance-weighting method from Shepard(1968). The regional Unified Model(UM-Regional) has spatial resolution of 10km and using rotated longitude and latitude grid. To acquire the effect of equal distance between the two grid points, the grid is set at first in equator region where the grid difference is minimal and then that grid is rotated to mid-latitude region. The scalability of run time in different number of processor using MPI is tested. The run time is reduced in 1/100 ratio using 448 cores in comparison to 1 core simulation. The regional wave prediction skill is tested when the UM-Regional sea surface wind forcing is applied. Although there exist some difference in verification statistics for each different buoy location, the ReWW3 applying UM forcing shows better prediction skill than that of RDAPS forcing.
IV-2. Development of Regional Storm Surge Model using UM model
The National Institute of Meteorological Research (NIMR)/Korea Meteorological Administration (KMA) developed an operational storm surge model with horizontal resolution of 1/$12^\circ$ in 2005. This so-called RTSM(Regional Tide/Storm Surge Model) has been applied as a formal operational forecasting tidal/storm surge model since July 2006, after 1year of testing from June 2005. As model input, we used output data from the KMA Regional Data Assimilation and Prediction System (RDAPS) with 30-km intervals over the Northwest Pacific Ocean. We interpolated these data to the storm surge model grid resolution, using 3-hourly sea surface wind and pressure as the forcing input for RTSM. More precise input data will improve prediction accuracy. In addition, more advanced models, including high-resolution nesting models, should be developed to predict storm surges in complex coastal regions of the Korean Peninsula. In the near future, a high horizontal weather forecast model, called the Unified Model (UM), will be applied to the operational forecasting system instead of the RDAPS model. The higher resolution input data should enhance the accuracy of storm surge predictions. In the verification of September in 2009, the storm surge model results using both RDAPS and UM show increasing errors as progressing forecasting time. However, the correlation of storm surge model result using UM show the better results than that of RDAPS with maximum of 20%.
V. Operational Implementation
V-1. Operational Implementation of Coastal Storm Surge Model
The subject developed the CTSM(Coastal Tides/Storm Surge model) based on operational regional tide/storm surges model. The CTSM contains the 6 regions with 3 and 2 degree of longitudinal and latitudinal direction. The each domains represents RGW1, RGW2, RGS1, RGS2, RGE1 and RGE2. The horizontal resolution is 1/120 degree about 1km. The CTSM used the boundary conditions from regional tide/storm surge model and nesting model method. In order to verify the model results, we simulate the 3 typhoons (Manyi, Usagi, Nari) in 2007. The results compared with 30 tidal stations. The CTSM shows better model performance. And the CTSM results using UM model were verified in September and October in 2009. The results between regional and coastal model show no large differences. The reason is that the model input data of 30 to 10 km resolutions gave no great effects to 1km CTSM model. In the near future, more precise high resolution input data is need to apply high resolution coastal storm surge model.
V-2. Encoding of Wind Wave Model Output in GRIB Format
The current numerical output of wind wave model is archived in ASCII format. The output of atmospheric numerical model is usually saved in WMO standard GRIB(Gridded Binary) format. The encoding program for wave model output is based on the code used in Numerical Weather Prediction Division. The required information for wave model grid and parameter is applied. The wave parameters that are generated in the code of WAVEWATCH-III that is used as an source code for wave prediction system are code-100(significant wave height), code-101(mean wave direction), code-107(peak wave direction), code-108(peak wave period), code-109(wind wave peak direction), code-110(wind wave peak period). Among these wave parameters the four selected for the GRIB packing which are significant wave height, mean wave direction, mean wave period, and peak wave period. The atmospheric model sea surface wind code-33(U-component), and code-34(V-component) which are interpolated to wave model grid is also inclueded in GRIB packing. Therefore 6 parameters are included in overall, but this can be extended when additional paramter is required for GRIB packing.
목차 Contents
- 연구보고서 ...1
- 목차...3
- 영문목차...5
- 그림목차...8
- 표목차...18
- 국문요약문...21
- 영문요약문...28
- 제 1 장 서론...37
- 제 2 장 ARGO 관측 및 자료 활용 연구...39
- 제 1 절 서론...39
- 제 2 절 국내ㆍ외 ARGO 프로그램 현황...41
- 1. 국제 ARGO 프로그램 현황...41
- 2. 국립 기상연구소 ARGO 프로그램 현황...45
- 제 3 절 2009년도 ARGO 플로트 투하 및 자료수집...51
- 1. 동해 및 북태평양 ARGO 플로트 현장관측...51
- 2. 2009년 투하 ARGO 플로트 자료 수집 및 분배현황...56
- 제 4 절 ARGO 자료관리 시스템 및 홈페이지 개선...60
- 1. 실시간 품질관리 시스템 개선...60
- 2. ARGO 홈페이지 개선...63
- 제 5 절 해양재분석장을 이용한 동해 수온 장기변화 연구...65
- 제 6 절 결론...75
- 제 3 장 파랑모델 개선 및 활용 연구...76
- 제 1 절 통합모델(UM-Global) 해상풍 적용에 따른 전지구 파랑예측 시스템 민감도 분석...76
- 1. 사례비교를 통한 정성적 분석...76
- 2. 통계검증을 통한 정량적 분석...80
- 제 2 절 2006-2008년도 너울로 의심되는 이상고파 사례의 Hindcast...88
- 1. 파랑 수치예보 시스템...89
- 2. Hindcast 사례의 기상조건...91
- 3. 파랑모델 Hindcast...94
- 4. Hindcast-2차원 방향 스펙트럼...100
- 5. 토의...105
- 제 3 절 최적내삽 방안에 의한 파랑 자료동화 시스템 개발...107
- 1. 파랑 자료동화 방안...108
- 2.자료동화를 통한 초기장 개선 효과 분석...117
- 제 4 절 해양순환-파랑 결합 모델 개발...128
- 제 4 장 폭풍해일 모델 개선...140
- 제 1 절 유전 알고리즘...140
- 1. 서론 및 분석방법...140
- 2. 사례 분석...143
- 제 2 절 앙상블 칼만 필터를 활용한 해수 순환 모의...152
- 제 5 장 UM 연동 해양기상 예측 시스템...165
- 제 1 절 기상청 통합모델 (UM) 연동 파랑예측 시스템 구축...165
- 1. 기상용 수퍼컴퓨터 3호기 운영 환경...165
- 2. 파랑모델 벤치 마크 테스트...165
- 3. 통합모델 해상풍 처리...169
- 4. 통합모델 연동 지역파랑모델 성능...171
- 제 2 절 UM 연동 폭풍해일 예측시스템 구축...191
- 제 6 장 현업화 과제...203
- 제 1 절 연안 폭풍해일예측시스템...203
- 제 2 절 파랑모델 산출 수치자료 GRIB 포맷화...231
- 제 7 장 요약 및 결론...239
- 참고문헌...242
- 부록 동해 ARGO(WMO ID 2900640) 자료의 지연모드 품질관리 결과 보고서...247
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.