초록 ▼

1. 서론
전 지구적인 기후와 생태계 그리고 많은 국가들의 경제활동에 영향을 주는 많은 기후 요인 중 대표적인 현상이 El Niño Southern Oscillation (이하 ENSO)의 발생이다 (Latif 2001). ENSO는 기본적으로 적도 동 태평양에서 발생하는 현상으로 그 지역에서 이상 고온 또는 이상 저온 현상을 보이면서 2~10년 주기를 가지면서 1~2년간 지속 된다 (Barnett 1985; Philander 1985). 비록 ENSO의 발생은 열대 해역에 한정되어 있으나 ENSO와 관련 된 열대 열원의 시･

1. 서론
전 지구적인 기후와 생태계 그리고 많은 국가들의 경제활동에 영향을 주는 많은 기후 요인 중 대표적인 현상이 El Niño Southern Oscillation (이하 ENSO)의 발생이다 (Latif 2001). ENSO는 기본적으로 적도 동 태평양에서 발생하는 현상으로 그 지역에서 이상 고온 또는 이상 저온 현상을 보이면서 2~10년 주기를 가지면서 1~2년간 지속 된다 (Barnett 1985; Philander 1985). 비록 ENSO의 발생은 열대 해역에 한정되어 있으나 ENSO와 관련 된 열대 열원의 시･공간적 변동은 열대 지역 뿐 아니라 우리나라를 비롯한 전지구 기후계에 큰 영향을 미치는 것으로 알려져 있다 (박혜선 2003; Horel and Wallace 1981; Rasmusson and Wallace 1983). 최근 들어 고전적인 ENSO와 확연히 구별되는 변형된 ENSO에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 새로운 종류의 ENSO는 여러 가지 이름으로 불리는데 날짜변경선 엘니뇨 (Dateline El Niño) (Larkin and Harrison 2005b), 엘니뇨 모도키 (El Niño Modoki) (Ashok et al. 2007), 난기풀 엘니뇨 (Warm pool El Niño) (Kug et al. 2009, 2010) 등으로 불리고 있다. 이름은 여러 가지 이지만 공통적으로 나타나는 특징은 적도 동태평양에서 발생하던 이상 고온의 해수면온도 아노말리가 중앙태평양으로 이동되면서 온난한 해수면온도 양 옆으로 한랭한 해수면온도 아노말리가 존재하는 3극의 패턴이 수개월동안 지속되는 특징을 가진다. 변형된 엘니뇨현상은 최근 들어 나타나는 현상으로 실제로 1980년대 이후 8번이 발생했다는 선행 연구가 있다 (Ashok et al. 2007). 적도 태평양에서 발생하는 고전적인 엘니뇨와 변형된 엘니뇨의 구조와 특성이 다른 만큼 (Kao and Yu 2009) 중･고위도 지역으로의 원격상관 또한 다른 양상을 보인다. 한 예로, 고전적인 엘니뇨 동안에는 강했던 동아시아 겨울 몬순이 변형된 엘니뇨 동안에는 저층의 고기압이 남중국해로 이동되면서 겨울 몬순이 약화되는 모습을 보인다 (Weng et al. 2009).
이러한 고전적인 엘니뇨 및 변형된 엘니뇨를 포함하는 ENSO의 발생은 열대 태평양에서의 대기와 해양의 상호작용의 대표적인 예이다 (Bjerknes 1969). 따라서 이들의 생성과 발달 그리고 소멸을 예측하기 위해서 해양과 대기간의 상호 작용을 물리적 원리에 근거해서 다루는 대기-해양 접합 대순환 모형 (Coupled General Circulation Model, 이하 CGCM)을 이용한 예측이 불가피하다. 실제로 지난 30여 년 동안 ENSO 역학에 대한 이해와 더불어 접합 대순환 모형을 이용한 ENSO 예측의 성능이 상당히 향상되었다 (Neelin et al. 1998; Achutarao and Sperber 2002). 1980년대 중반부터 비교적 단순한 형태의 적도 대기-해양 접합 모형을 이용한 ENSO 예측이 국내･외적으로 시도되면서 역학 모형을 이용한 장기예측의 가능성이 활발히 연구된 바 있다. Zebiak and Cane (1987)은 중간 형태의 접합 모형 (Intermediate Coupled Model)을 사용하여 외부 강제력 없이 3~4년의 불규칙한 주기를 가지는 ENSO의 주요 변동을 재현해 냄으로써 처음으로 ENSO와 유사한 경년 변동성을 모의했다. Barnett et al. (1993)은 열대 해양과 단순 대기 모형을 접합 시킨 Hybrid Coupled Model (이하 HCM)을 이용하여 가을과 겨울철 동안의 열대 태평양의 해수면온도를 리드 18개월까지 미리 예측함으로써 장기 예측에 있어서의 가능성을 고취시켰다. 또한 Latif et al. (1993)은 열대 태평양 지역의 해양 대순환 모형과 전지구 대기 대순환 모형을 결합한 TOGA (Tropical Ocean Global Atmosphere) 접합 모형을 이용하여 저주기 기후변동과 관련된 ENSO 현상의 상당부분이 적도 해양의 열용량과 지표 바람장에 의해서 느린 전파를 포함하는 주기와 관련이 있다고 주장하면서 이러한 저주기의 존재로 말미암아 열대지역에서는 대략 1년 정도의 리드타임을 가지고 ENSO를 예측할 수 있다고 주장했다. 이후 대기-해양 대순환 모형의 결합뿐만 아니라 지면모형, 해빙모형, 더 나아가 탄소모형 등이 결합된 더 복잡하고 고급화된 모형의 개발이 이어졌고 ENSO 예측뿐만 아니라 다양한 목적을 가지면서 예측 및 산업화에 따른 미래 기후정보 생산 등에 활용 하고 있다.

Abstract ▼

The impact of ocean initial conditions on the seasonal climate forecasts of two major types of El Niño, namely canonical (or cold tongue) and a new type of El Niño (El Niño Modoki, Warm pool El Niño, or Central-Pacific El Niño), using the APEC Climate Center (APCC) in-house coupled model is assessed

The impact of ocean initial conditions on the seasonal climate forecasts of two major types of El Niño, namely canonical (or cold tongue) and a new type of El Niño (El Niño Modoki, Warm pool El Niño, or Central-Pacific El Niño), using the APEC Climate Center (APCC) in-house coupled model is assessed for the boreal winter. We use the Community Climate System Model version 3 (CCSM3), developed by the National Center for Atmospheric Research (NCAR), as an APCC in-house coupled model. This APCC/CCSM3 coupled model is composed of the Community Atmospheric Model version 3 (CAM3), the Parallel Ocean Program (POP), with the Community Land Model (CLM) as the land surface model and the Community Sea Ice model version 4 (CSIM4) as the sea ice component.
In this study, two different ocean initialization approaches are involved in working toward improved forecast skill for the prediction of ENSO. The first method is to integrate the coupled GCM with Sea Surface Temperature (SST) nudging, which is an empirical method for data assimilation.The hindcast simulation with the initial conditions from the SST nudging method is hereafter referred to as the “Nudging experiment” The second method is to use three dimensional ocean assimilated reanalysis data from the Global Ocean Data Assimilation System (GODAS), which is assimilated with a 3-dimensional variational method using the GFDL MOM3 ocean circulation model. The hindcast simulation with the initial conditions from GODAS will hereafter be referred to as the “^GODAS experiment” With these two different ocean initial conditions, we simulate a relatively long-term seasonal prediction for 7–bmonths, starting from February, May, August and November of each year between 1983 and 2010 in the APCC/CCSM3 model. Each 7-month retrospective forecast consists of 5 ensemble members.
To more precisely understand the predictability of two types of El Niño according to two different ocean initial conditions, we examined the predicted performance of tropical Pacific SST anomalies.
We used the Niño3 index (ENSO Modoki Index; EMI) to characterize the canonical El Niño (a new type of El Niño) event. Except for the August initial condition, the temporal correlation coefficients of the GODAS experiment for the Niño3 with a forecast lead-time perform better than those of the Nudging experiment. However, for the EMI, the Nudging experiment is slightly better than GODAS experiment. To assess the interannual predictability of the tropical Pacific SST anomalies, we calculated the pattern correlation coefficients over the tropical Pacific region in November. The results indicate that the skill of the Nudging experiment are higher than that of the GODAS experiment at each lead-time with different initial conditions. We also investigated the composite analysis for the canonical El Niño years (1986-87, 1997-98, and 2006-07) and the new types of El Niño years (1987-88, 1991-92, 1994-95, 2002-03, 2004-05, and 2009-10) within the study period. For the canonical El Niño years, the GODAS　experiment represents the thermodynamic structure of the tropical ocean interior well. On the other hand, the intensities of SST, rainfall, and 500 hPa geopotential height anomalies in the GODAS experiment are relatively weak compared to the observational data or the Nudging experiment. For the new types of El Niño years, the Nudging experiment matches relatively well with the observed ocean dynamic features, demonstrating that the warm ocean temperature shifted westward. However, it is noteworthy that both the Nudging and GODAS experiments do not separate the distinct climate features in terms of the new types of El Niño years.
In this study, we demonstrate that the reason for the low predictability for ENSO prediction in the GODAS experiment is the initial shock due to the differences in climatology between the GODAS data and the CCSM3 model. Further, we also indicate that there are limitations in ENSO prediction influenced by a systematic model bias in the APCC/CCSM3 model through the EOF analysis of SST anomalies over the tropical Pacific, based on three experiments, namely the GODAS, Nudging and Control experiments. Nevertheless, the APCC in-house coupled model prediction has some strength as far as the canonical and new types of El Niño predictions when compared to other coupled model predictions collected by APCC for multi-model ensemble (MME) prediction.
The temporal correlation coefficients of Niño3 and EMI at a forecast lead-time in the GODAS experiment show considerably high values for up to a 6-month lead time. The APCC/CCSM3 indicates better performance in terms of composite SST anomalies associated with the two types of El Niño, in comparison to other coupled models. We conclude that the APCC/CCSM3 has considerable usefulness once long-term ENSO prediction is implemented as a part of the APCC MME prediction system.

목차 Contents

• 표지 ... 1
• ABSTRACT ... 2
• 1. 서론 ... 3
• 2. 연구 자료 및 방법 ... 6
• 2.1 사용된 접합 모형 ... 6
• 2.2 예측성 검증 기법 ... 8
• 3. 해양 초기화 기법 ... 8
• 3.1 해수면온도 Nudging ... 8
• 3.2 해양 자료 동화된 3차원 재분석 자료의 적용 ... 9
• 4. APCC CCSM3의 기후예측 성능 ... 10
• 4.1 해수면 온도 및 강수의 예측성 비교 ... 10
• 4.2 해수면온도 예측성의 경년변동성 ... 11
• 4.3 두 가지 종류의 ENSO 예측성 비교 ... 13
• 4.4 고전적인 엘니뇨 및 변형된 엘니뇨에 대한 특정해 비교 ... 15
• 5. 3차원 해양 재분석 자료를 처방한 실험의 예측성이 낮은 이유는? ... 21
• 5.1 초기충격 ... 21
• 5.2 모델자체의 결함 ... 24
• 6. APCC에서 수집중인 접합 모형들과의 비교 ... 26
• 7. 요약 및 결론 ... 30
• REFERENCES ... 33
• 끝페이지 ... 35