초록 ▼

Ⅳ. 연구 내용 및 결과

1. 국립기상연구소 ARGO 프로그램 및 해양변동성 분석
국립기상연구소는 2013년까지 총 169기의 플로트를 동해와 북서태평양에 투하하였으며, 2015년 2월 현재 57기 동해 37기, 북서태평양 20기의 ARGO 플로트를 운용 중에 있다. 2014년 7월에도 작년과 동일하게 극지연구소 쇄빙선「아라온」호를 이용하여 동해 울릉도 북부해상 (11기) 및 캄차카반도 동남해역 (4기)에 추가로 ARGO 플로트를 투하하였다. 동해에서는 해류의 흐름과 플로트 이동 궤적을 참고하여 작년도 투하지점보

Ⅳ. 연구 내용 및 결과

1. 국립기상연구소 ARGO 프로그램 및 해양변동성 분석
국립기상연구소는 2013년까지 총 169기의 플로트를 동해와 북서태평양에 투하하였으며, 2015년 2월 현재 57기 동해 37기, 북서태평양 20기의 ARGO 플로트를 운용 중에 있다. 2014년 7월에도 작년과 동일하게 극지연구소 쇄빙선「아라온」호를 이용하여 동해 울릉도 북부해상 (11기) 및 캄차카반도 동남해역 (4기)에 추가로 ARGO 플로트를 투하하였다. 동해에서는 해류의 흐름과 플로트 이동 궤적을 참고하여 작년도 투하지점보다 0.6도 위의 해역에 투하하였다. 신규 투하한 자료를 수집한 후 실시간 품질관리 시스템을 통해 가공하여, 2014년도에는 총 2,332개(12월 24일 기준)의 수온·염분 프로파일 자료를 분배하였다. 특히 2014년도에는 7일 관측주기로 설정된 용존산소관측 플로트 1기를 추가로 투하하여 좀 더 상세한 해양관측자료를 확보하고자 하였다.
올해에는 ARGO 플로트 관측자료의 송수신과 관련하여 웹서비스 및 sftp를 이용한 전송방식 시스템을 구축하여 기존 시스템보다 보안성을 강화하였으며 BUFR 형식의 자료를 추가적으로 생산 및 전송하는 시스템을 구축하여 정보를 제공하고 있다. 실시간 품질검사와 관련하여 밀도역전 검사에 개선사항이 있었다. 밀도역전 검사에서 밀도역전현상으로 판단하는 범위가 0.01 kg/㎥에서 0.03 kg/㎥ 으로 조정되었고, 이러한 범위조정으로 밀도역전 현상으로 체크되던 자료들이 조정되기 전보다 크게 감소하였다.
2015년 2월 현재 전 세계적으로 활동하는 관측플로트는 3,800여기 정도이며 미국이 매년 50% 이상의 플로트를 투하하면서 참여국들 중에서 가장 많은 플로트를 투하하고 있다. 우리나라도 매년 15기 이상 투하를 하면서 8∼9위권을 유지하고 있다. 또한 매년 100,000개 이상의 프로파일이 생산되고 11개의 지역자료센터에서 자료처리가 이루어지고 있으며, 우리나라도 57기의 플로트를 운영하여 약 2%이상의 기여를 하고 있다.
국립기상연구소에서는 2012년부터 동해에서 용존산소를 관측할 수 있는 ARGO 플로트를 투하하여 자료를 수집하고 있으며 동해에서의 해양환경을 감시할 수 있는 기반연구로서 용존산소의 월별 특성을 분석하였다. 여름철·가을철의 월별 용존산소 자료의 연직구조를 살펴보면 대체로 표층에서 용존산소가 최소값을 보이고 있으며 수심 150m 부근에서 용존산소의 최대층이 나타났다. 또한, 용존산소가 최대를 보이는 지점에서 염분이 최대값을 보였다. 이러한 결과는 대마난류에 의하여 고염·저산 소의 특성을 보이는 수괴가 유입된 것으로 보인다. 겨울철에는 표층에서부터 중층까지 용존산소의 양이 고르게 분포하고 있으며 표층에서는 용존산소가 230∼240μ㏖/㎏ 정도의 값을 보였고, 중층에서는 약 180μ㏖/㎏ 의 용존산소양을 보여 대체로 중층보다 표층에서 용존산소의 양이 크게 나타났다. ARGO 플로트에서 관측된자료를 이용하여 동해 울릉분지 부근의 중층수에서 용존산소 변화에 대하여 분석이 이루어졌으며 그 결과 기존에 잘 알려진 동해의 해양환경의 특성들이 잘 나타나고
있음을 확인하였다.

2. 현업 해양기상 예측시스템 개선연구
현재 기상청에서 현업운영중인 파랑 예측시스템의 수치모델인 WAVEWATCHⅢ 가 최근 ver 4.18로 공식적으로 배포됨에 따라, 현업모델의 업그레이드를 위한 차기 파랑예측시스템의 구축 작업이 수행되었다. 새로 배포된 ver 4.18에서는 표출변수로 서 유의파고의 풍파와 너울 성분의 분리가 가능하게 되었고, ver 4.18은 대기-파랑 상호작용과 관련된 근원함수 모수화, 즉 물리적인 옵션 및 방안이 새롭게 추가되었다. 차기 전지구 파랑 예측시스템(ver4.18)의 성능 테스트를 위하여 두 계절(겨울철, 여름철)에 대하여 정량적인 검증을 수행하였다. 겨울철과 여름철을 비교해본 결과, bias의 차는 겨울철이 더 0에 가까운 모습을 보이지만, RMSE가 두 버전 모두 여름철에 더 좋은 결과를 보이는 것을 확인하였다. 그러나 모델 업그레이드에도 불구하고 짧은 기간 동안의 겨울, 여름철 계절 검증 결과가 현업 시스템에 비해 예측 성능의 개선이 미약한 것으로 보아, 향후 장기간 모의를 통한 성능 비교평가가 필요할 것으로 사료된다. 차기 지역 파랑예측시스템(ver 4.18) 또한 전지구와 마찬가지로 두계절에 대하여 검증을 실시한 결과, ver 4.18의 경우 여름철 모든 부이 지점에 대해서 음의 bias를 보였으며, 두 버전 모두 예보시간이 길어질수록 편차가 작아지는 모습을 보였다. RMSE 검증 결 부이 지점별 차이가 존재하지만 전반적으로 ver 2.22 보다 예측 성능이 향상된 모습을 확인할 수 있다.
폭풍해일 예측시스템 개선을 위해 앙상블멤버의 대기예측정보를 입력장으로 사용하는 폭풍해일 앙상블예측시스템을 2014년 7월부터 시계열 등 모델 결과 표출 시스템 운영을 시작하였다. RTSM-EPSG는 하루 두 번(00, 12 UTC) 실시간으로 모델이 수행되며, 모델 예측이 끝나면 87시간 폭풍해일예측 결과를 종합기상정보시스템(http://cht.kma.go.kr/nwp/rtsm_ana.php)에 표출된다. 본 연구를 통하여 다양한 예측 상황을 감안한 폭풍해일 발생가능성 분석 지원과 국내 상륙 태풍에 대한 방재 의사결정 능력을 향상 시킬 수 있길 기대한다.
현재 사용되는 예보 구역의 재검토를 위하여 현업예측모델에서 제공되는 수치모델 결과 값 중 해상풍 및 파랑 등의 해상관련 요소를 사용하여 군집분석을 통한 한반도 해상 구역별 해상풍 및 파랑의 시·공간적인 특성을 분석해 보고자한다. 연구방법으로 통계적 방법인 군집분석을 통하여 지역 및 국지연안 파랑예측모델의 수행영역에 대하여 각 군집별 해상구역을 분류하고, 각 영역별, 구역별 해양기상특성을 분석하였다. 분석 군집변수로는 해상예보에 중요한 변수로 언급되는 풍속과 파고의 변수를 이용하였으며, 실루엣 평균값을 이용하여 6개의 군집분포를 최적군집으로 선정하였다. 각 영역별로 최적군집에 대한 특성을 분석한 결과 해안선으로부터 거리가 멀어질수록 각 군집의 평균 풍속과 평균 파고가 증가하는 경향을 보였고, 영역의 차이가 존재하지만 전반적으로 최대 풍속 및 최대 파고도 증가하는 경향을 보였다. 동북아시아 영역의 경우 기존의 200해리 내의 예보 영역과 유사한 군집분포를 보였다. 한반도 영역은 기존의 앞바다의 영역보다는 더 안쪽으로 연안 가까이에서의 군집이 형성된 모습을 보였고, 서해와 남해가 유사한 특성의 군집으로 분포하였다. 연안의 경우 기존의 예보영역구역과는 상이한 모습을 보여, 차후의 예보영역 설정 시 고려 해야할 것으로 사료된다.

3. 전지구 및 동북아시아 해양순환예측시스템 개발
전지구 단기 해양순환 예측 및 기상청 계절예측시스템 운영에 필요한 해양 초기 자료 생산을 목적으로 한·영 기상청 공동연구를 기반으로 한 전지구 해양순환예측 시스템을 개발 중에 있다. 2012년도에는 영국기상청 현업 전지구 해양순환예측시스템의 핵심 엔진인 해양순환-해빙 결합모델(NEMO-CICE)과 해양자료동화(NEMOVAR) 모델을 도입하여 기상청 슈퍼컴 3호기에 설치하였으며, 2013년도에는 관측 및 경계자료 전처리 시스템 개발을 수행하였다. 당해연도에는 전처리 시스템 개선을 위해 위성관측 해수면 온도자료의 전처리 방안을 제시하고, 자료동화 효과 극대화를 위한 해양 프로파일 및 해수면 고도 자료를 확대 적용하였다. 또한, 현업화 기반구축을 목적으로 전 후처리 시스템과 모델/자료동화를 연계한 전지구 해양 분석장 생산 체계를 구축하였다. 마지막으로 본 시스템의 자료동화 특성을 이해하기 위해 전지구 해역에 비교적 균질하게 분포하고 있는 전지구 ARGO 수온 염분 관측망을 선정하여 해당 관측자료가 본 시스템의 분석장에 미치는 영향에 대해 살펴보았다.
해수면 온도 자료 전처리와 관련하여 본 연구에서는 비교적 적용이 간단한 sub-sampling 방법을 활용하여 독자적으로 위성관측 해수면 온도 자료를 수집·처리 하는 방안을 마련코자 하였다. 자료의 해상도에 따른 표층수온 분석장의 정확도를 살펴보기 위해, AVHRR NOAA-18G와 AVHRR METOP-A Level 2 위성 자료를 채택하여 sub-sampling 간격에 따른 중간 해상도와 저 해상도의 자료를 산출하였다. 본 연구에서는 중간 해상도 자료를 적용한 실험(Exp. MDT)과 저해상도 자료를 동화한 실험(Exp. LDT)을 각각 수행하여 관측자료와 비교하였다. 아울러, 영국기상청에서 처리한 관측자료를 동화한 Exp. UKMO의 결과도 함께 비교하였다. 현장관측 자료와의 비교 결과, 저해상도 자료를 동화한 실험(Exp. LDT)이 Exp. MDT 결과보다 전지구 평균으로 약 0.04 ℃ 정도 RMSE가 낮게 나타났으며, Exp. UKMO와 비슷한 결과를 보였다. 이러한 경향은 Kuroshio-Extension과 같은 수온구배가 강한 해역들에서도 공통적으로 나타났는데, 결과적으로 저해상도의 자료를 적용하는 것이
계산비용과 결과 면에서 타당한 것으로 보인다. 향후 두 위성자료 간에 해상도를 달리 적용한 실험을 추가로 수행하여 자료별로 적절한 위성자료의 sub-sampling 해상도를 도출할 계획이다.
해양 예측 정확성 향상을 위해서는 고품질의 다양한 관측자료를 동화하여 해양초기장의 품질을 개선하는 것이 무엇보다 중요하다. 이와 관련하여 기상청 전처리 시스템을 거쳐 수집된 실시간 해양 관측자료의 경우, 특히 수온 염분 프로파일 및 해수면 고도 자료가 부족하였다. 이와 같은 문제점을 개선하기 위해, 당해연도는 해양 프로파일 자료를 추가 적용하였고, 결과적으로 매일 300 여개 이상의 ARGO 수온염분 자료와 열대해역의 계류부이 자료를 추가로 적용하는 것이 가능해 졌다. 추가된 관측 자료는 비교적 재현성이 떨어지는 모델의 표층 염분 및 적도해역의 수온 염분 배경장을 개선하는 데 크게 기여하리라 판단된다. 아울러, 본 연구를 통해 Jason-2 관측자료 이외에 Cryosat-2의 해수면 고도 자료를 추가로 적용하여 전지구 관측 커버리지를 개선하였다.
전지구 해양순환예측시스템의 현업운영을 위한 기반 연구로, 본 연구에서는 전처리 과정과 모델 및 자료동화 과정을 연계하여 전지구 해양·해빙 분석장 산출 체계를 구축하였다. 본 운영체계는 크게 5가지 단계로 나뉜다. 먼저, 관측자료를 수집하고 품질관리를 수행하는 관측자료 전처리 과정, 기상청 전지구 예보모델로부터 모델 경계자료를 추출하여 해양모델의 격자체계로 내삽하는 경계자료 전처리 과정, 24시간 이전부터 자료동화를 수행하여 분석장을 생산하는 hindcast run 및 24시간 예측장을 생산하는 forecast run, 그리고 후처리 과정으로 구성된다. 위의 5가지 단계는 매일 1600 UTC부터 1회 수행된다. 또한, forecast run을 통한 24시간 예측결과는 다음날 모델 수행 전 관측자료의 품질관리를 위한 배경장 체크 과정에 이용된다. 향후, 현업화를 위해서 위성관측 해수면 온도 자료의 수집 전처리 과정 개발 및 적용, 2-day hindcast run을 통한 초기장 품질 개선 고려, 그리고 시스템의 검증 및 안정화가 요구된다.
전지구 해양순환예측시스템에서는 다양한 해양 관측자료를 동화하여 초기장을 개선한다. 초기장의 품질은 자료동화 기법 자체에도 의존적이나, 적용되는 관측 자료의 특성 등에도 큰 영향을 받게 된다. 이 때문에 특히 현업 자료동화 시스템에 있어 각각의 관측자료가 예측 및 분석장에 미치는 영향을 이해할 필요성이 있다. 본 연구에서는 전지구 ARGO 수온 염분 관측망이 NEMO-CICE/ NEMOVAR 기반의 전지구 해양순환 예측시스템의 분석장에 미치는 영향을, ARGO 자료를 포함한 실험(Exp. DALL)과 제외한 실험(Exp. NATS)을 통해 살펴보았다. 두 실험간 차이를 살펴본 결과, 수온 분석장의 경우 표층수온의 자료동화 효과로 인해 ARGO 자료의 효과는 표층에서 약하게 나타났고 아표층 부근에서 가장 큰 수온 차이(전구 평균 약 0.24 ℃)를 보였다. 이에 비해, 염분 분석장의 경우 표층에서 가장 큰 차이(전구 평균 약 0.05 psu)를 보였고 수심이 깊어질수록 감소하는 경향을 보였다. 수온 및 염분 분석장의 수평 분포 차이를 살펴보면, 전반적으로 열대해역에서 ARGO 자료의 영향이 큰 것으로 나타났고, 서안경계류 및 남극순환류 부근에서도 큰 차이가 나타났다. 결과적으로, ARGO 자료의 효과는 해수면 고도와 해류에도 영향을 미치고, 이러한 영향은 해수면 고도의 동화만으로는 보정되지 않는 결과를 보였다.
국립기상연구소에서는 상세 해양예측정보 생산을 목적으로 동북아시아 지역에 대하여 ROMS 모형을 운영하고 있다. 본 연구에서는 ROMS 모형의 예측정확도를 평가하고자 ARGO 관측 수온과 염분 자료를 이용하여 검증하였다. 검증 기간은 2014년 1월부터 8월까지이며 수심 10m에서부터 2000m 까지 오차를 분석하였다. ROMS에서 예측된 수온은 해양의 중층 깊이에서 과소 모의함을 보인다. 염분의 오차는 심해보다 표층에서 크며, 최대 오차는 800m 근처에서 나타난다. 수온 오차의 공간 분포는 동해와 일본 동쪽 태평양에서 최대임을 보인다. 염분 오차의 공간 분포는 대부분 지역에서 과소모의 함을 보였다.

Abstract ▼

Ⅳ. Research Contents and Results

1. Development of the ocean real-time monitoring system and analysis of ocean environmental changes
National Institute Meteorological Research(NIMR) has been participating in international ARGO program for establishing global ocean monitoring system since

Ⅳ. Research Contents and Results

1. Development of the ocean real-time monitoring system and analysis of ocean environmental changes
National Institute Meteorological Research(NIMR) has been participating in international ARGO program for establishing global ocean monitoring system since 2001 and deployed 169 ARGO floats in the East Sea and North Pacific Ocean until 2013. The 57 ARGO floats are operating in the East Sea and North Pacific Ocean. In July 2014, NIMR deployed 11 and 4 floats in East sea and in Southeastern region of Kamchatka Peninsula respectively with the help of ‘Araon’, the ice breaker from Korea Polar Research Institute(KOPRI). NIMR deployed floats at 0.6 higher latitudes than last year in the East Sea, based on sea current and trajectories of floats. After the data collecting, the data is distributed a total of 2,332 profiles to DAC through real-time quality control system in 2014. In particular 7-day cycle and DO floats were deployed to get more detailed observation data.
NIMR built new data transfer system using ‘web service’ and ‘sftp’ for security enhancement. Also we additionally built processing and transfer system of the BUFR format data. The threshold value of density inversion is changed from 0.01 kg/m³ to 0.03 kg/m³ for improving real-time quality control. As a result, quality is better than before.
Active floats are about 3,800 in the global ocean and the United State deploys annually about 50% of all the floats. Also Korea deploys over 15 floats each year. 11 Regional data center is processing the data over the 100,000 profiles per year and Korea is operating 57 floats with contributing about 2% for ARGO program.
NIMR has collected dissolved oxygen profile in the East Sea since 2012 and has analyzed the characteristics of monthly dissolved oxygen. In the case of summer season, dissolved oxygen is minimum in the surface layer and is maximum at an oceanic depth of 150m, which corresponds to maximum salinity.
The findings are maximum salinity and minimum dissolved oxygen occurred by Tsushima current. Dissolved oxygen profile is shown a similar amount(230∼240μ㏖/㎏) from surface layer to upper-intermediate water in winter. In deeper intermediate water, The concentration of dissolved oxygen gradually gets lower than 180μ㏖/㎏. This result is previously known as a marine characteristics in the Ease Sea, which is all the more meaningful in that ARGO profile is used for
this research.

2. Study on improvement of operational marine meteorological forecast system
As new version of WAVEWATCHⅢ which is numerical model of operational wave forecast system is officially released, the model is installed and evaluated their performance for upgrade of operational model. Significant wave height of new version is divided into wind wave and swell and physical option associated with air-sea interaction is added. The new global system(GWW3 ver4.18) was conducted for three months in winter and summer period. As a result of verification for two seasons, bias are near to zero in winter but RMSE showed a better result in summer. Although wave model is upgraded in several aspects such as physical option, model performance was not improved than the current operational model. It is necessary to run for a long time and in the future study. The new regional system(RWW3 ver4.18) was tested for two seasons in common with new global system. As a result of verification for two seasons, all station have negative bias for summer and bias was decreased with increasing of forecast time. RMSE was decreased than version 2.22, but difference existed for each buoy stations.
We developed the Storm Surge/Tide Model based on Global Ensemble Prediction System(RTSM-EPSG) for guidance provision of stochastic surge heights about the typhoon and a variety of forecasted scenarios. The RTSM-EPSG provided atmospheric input fields of 24-members is operating 2 times a day(00, 12 UTC). The predicted results of surge height have being displayed in the “COMIS-Ⅳ” since July 2014.
In this study, we discuss the marine forecast areas by classifying wind and wave as time-spatial using numerical model forecast variables such as sea surface wind and wave and analyze the characteristics. In order to examine the spatial characteristics of ocean weather, clusters were spatially classified over the study area through k-mean clustering. We choose an optimized cluster among several clusters using mean silhouette value and it was 6 class. And cluster distributions of three case including wind speed(WS), wave height(WH) and WS+WH were analyzed for several cases. As a result, mean wind speed
and mean wave height of each cluster were increased away from the coastline. Maximum wind speed and wave height were generally increased but difference was shown for each cluster. Cluster analysis for Northeast Asian domain was similar to classification with marine forecast areas in KMA. Cluster analysis for Korean Peninsula was shown that cluster was classified closer to coastline than current forecast areas and the Yellow Sea and Southern sea were similar results. Coastal areas has showed different results with current forecast areas, so it is necessary to consider setup of new forecast area in the future.

3. Development of Global and Northeast Asia Ocean Forecasting Systems
A global ocean forecasting system is being developed for applications in short-range ocean forecasting and offering initial fields of KMA’s seasonal forecasting system (i.e., GloSea5). In 2012, we set up the ocean and sea-ice coupled model (NEMO-CICE) and data assimilation (NEMOVAR) into KMA's CRAY machine. Thereafter, pre-processing system for the boundary condition and ocean observation was developed. In order to improve the pre-processing system, this year, we investigate a proper spatial resolution for the satellite observed Sea Surface Temperature (SST) data to be applied in NEMO/NEMOVAR. Also, we increased observations of ocean profile and sea surface anomaly. In order to proceed an operational system, we constructed a test version of system to produce analysis fields everyday and investigated impacts of observing system in the NEMO/NEMOVAR by conducting observing system experiment.
To examine a proper spatial resolution of satellite observed SST data (i.e., AVHRR NOAA-18G and AVHRR METOP-A Level 2 data) for the NEMO/NEMOVAR system, we performed two experiments of Exp. MDT and Exp. LDT, assimilating moderate resolution of SST data and low resolution data, respectively. In addition, Exp. UKMO was carried out by assimilating UKMO’s
processed satellite observed SST data. The comparison with in-situ SST data showed that the Exp. LDT has lower RMSE than that from the Exp. MDT. The RMSE difference (i.e., Exp. MDT minus Exp. LDT) reaches about 0.04 ℃ in the global region. The RMSE of Exp. MDT is similar to the Exp. UKMO. These results also appears in the region where a strong horizontal gradient exists, such as Kuroshio-Extension, Gulf-stream, and the Cold-tongue. Thus, it is considered that the low-resolution data is proper to apply in to the NEMO/NEMOVAR system in aspect of computing cost and model accuracy.
In order to enhance ocean predictability, it is important to improve ocean initial fields through the assimilation of various observations. With regard to this, we mainly focused on the increasing ocean observations of profile and sea level anomaly for the pre-processing system of NEMO/NEMOVAR. As a result, Argo and moored-buoy data are significantly increased, and those observations are possibly contribute to enhance the accuracy of analysis fields. In addition, the Cryosat-2’s sea surface anomaly data are newly added to improve global coverage for the data assimilation.
Toward operational system, this year we developed test version of operational system, which produces global ocean analysis fields. The system’s procedures are divided by five steps: preparation of observations, extraction and interpolation of boundary data, 1-day hindcast run, 1-day forecasting run, and post-processing for a real-time monitoring. Above procedures are done everyday from 1600 UTC. Note that the forecast fields are used in background check in the next day simulation. For the operational system, it is necessary to add a sub-sampling procedure to the pre-processing system for the assimilation of the sea surface temperature and to asses analysis fields using independent observations from the NEMOVAR.
The NEMO/NEMOVAR adopts various observing systems, such as Argo, moored-buoy (e.g., TAO), drifters, and satellite observations for sea surface temperature, sea surface height, and sea-ice concentration. Among those observing systems, Argo has very unique features. For instance, Argo floats distribute homogeneously in global ocean, providing about 350 profiles everyday. In particular, Argo measures salinity also from surface to middle layer. Recently, Argo data are indispensable to operational system for ocean forecasting. In the present study, we investigate the Argo impacts on the NEMO/NEMOVAR analysis fields by performing Observing System Experiment. Thus, we carried out two experiments by assimilating observations with (Exp. DALL) and without Argo (Exp. NATS). Impact of Argo temperature assimilation is strong especially in the sub-surface layer, showing the difference of about 0.24 ℃ (i.e., Exp. DALL minus Exp. NATS), while it is relatively weak in the surface layer. It is considered that relatively weak impact on the surface layer is due to the effect
of surface temperature assimilation. On the other hand, the large difference of salinity fields is found in the surface layer. In horizontal, Argo impacts are generally large in the tropical ocean and regions of western boundary current and Antarctic Circumpolar Current. As a result, Argo data also have an effect on the sea surface height and ocean current, and this was not corrected by assimilation of sea surface anomaly.
We evaluated three-dimensional ocean circulation model ROMS of the northwestern Pacific which is operating at National Institute of Meteorological Research. The ROMS forecast verified against sea temperature and salinity which is observed from ARGO observation. Validation period is from January to August 2014 and the error is analyzed for 10m to 2000m depth. Sea temperature predicted from ROMS underestimated in the middle depth of the ocean. Salinity showed the large difference between the model and observation near surface ocean and the maximum difference showed around 800m depth. Spatial difference of sea temperature showed the maximum value over the East Sea and Pacific Ocean of east Japan. Spatial distribution of salinity difference showed that ROMS model forecast underestimated over the model domain.

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연구보고서 ... 2
• 목차 ... 3
• CONTENTS ... 5
• LIST OF TABLES ... 8
• LIST OF FIGURES ... 10
• 요약문 ... 15
• Summary ... 24
• 제1장 서 론 ... 34
• 제2장 국립기상연구소 ARGO 프로그램 및 해양변동성 분석 ... 36
• 제1절 국립기상연구소 ARGO 플로트 투하 및 운영 ... 36
• 1. ARGO 관측망 운영 현황 ... 36
• 2. 2014년도 투하 ARGO 자료 특성 및 분배 ... 40
• 3. 국제 ARGO 공동연구 현황 ... 42
• 제2절 실시간 ARGO 자료관리시스템 개선 ... 47
• 1. ARGO 관측자료 송수신 시스템 개선 ... 47
• 2. 자료관리 기법 개선 ... 50
• 제3절 지역 해양환경 분석을 위한 기반연구 ... 52
• 1. 배경 ... 52
• 2. ARGO 플로트 용존산소 관측자료 처리방안 ... 53
• 3. 동해 용존산소 특성 분석 ... 57
• 제4절 결론 및 향후계획 ... 62
• 제3장 현업 해양기상 예측시스템 개선 연구 ... 64
• 제1절 현업 파랑 예측시스템 개선 연구 ... 64
• 1. 배 경 ... 64
• 2. 모델 및 자료 ... 64
• 3. 차기 파랑 예측시스템 비교 검증 ... 67
• 제2절 전지구 앙상블기반 지역폭풍해일 예측시스템 구축 ... 74
• 1. 서 론 ... 74
• 2. 폭풍해일 예측시스템 개선 사항 ... 75
• 3. 전지구 앙상블기반 지역폭풍해일 후처리 결과 ... 79
• 제3절 한반도 주변 해양기상 특성 분석 ... 87
• 1. 배 경 ... 87
• 2. 자료 및 분석방법 ... 87
• 3. 결 과 ... 89
• 4. 요 약 ... 100
• 제4장 전지구 및 동북아시아 해양순환예측시스템 개발 ... 102
• 제1절 전지구 해양순환예측시스템 개발 연구 ... 102
• 1. 위성관측 해수면 온도 자료 전처리 과정 개발 ... 103
• 2. 해수면 고도 자료 추가 동화 ... 119
• 3. 전지구 해양예측시스템 현업운영 기반 구축 ... 122
• 4. 해양분석장에 대한 ARGO 해양관측시스템 영향 분석 ... 128
• 제2절 동북아시아 해양순환 예측시스템 검증 ... 142
• 1. 서론 ... 142
• 2. 모델 및 자료 ... 142
• 3. 결과 ... 146
• 4. 결론 ... 158
• 제5장 결 론 ... 159
• 참고문헌 ... 162
• 부록 1 : 전지구 해양순환예측시스템의 해빙모듈 평가 및 개선 ... 168
• 부록 2 : 전지구 해양순환예측시스템 진단 체계 구축 ... 256
• 부록 3 : 해양자료 분석 및 검증기술 개발(II) ... 343
• 끝페이지 ... 500