초록 ▼

Ⅳ. 연구 내용 및 결과
1. 현업 해양기상 예측시스템 개선 연구
가. 파랑예측시스템 개선
- 파랑 확률정보 생산을 위하여 지역 앙상블 파랑예측시스템을 개선하였음. 모델의 계절적인 편향을 보정하여 앙상블 분산도를 개선하고, 파랑확률예보의 성능을 개선시킴.
- 해상풍의 입력주기를 상세화하고 해빙농도를 고려하여 고해상도 전지구 파랑예측시스템을 개선하였음.
나. 파처오름 예측기술 개발
- 파처오름 경험식(EurOtop, 2007), 파랑 및 폭풍해일예측자료를 이용한 파처오름 예측시스템을 개발하였음.

Ⅳ. 연구 내용 및 결과
1. 현업 해양기상 예측시스템 개선 연구
가. 파랑예측시스템 개선
- 파랑 확률정보 생산을 위하여 지역 앙상블 파랑예측시스템을 개선하였음. 모델의 계절적인 편향을 보정하여 앙상블 분산도를 개선하고, 파랑확률예보의 성능을 개선시킴.
- 해상풍의 입력주기를 상세화하고 해빙농도를 고려하여 고해상도 전지구 파랑예측시스템을 개선하였음.
나. 파처오름 예측기술 개발
- 파처오름 경험식(EurOtop, 2007), 파랑 및 폭풍해일예측자료를 이용한 파처오름 예측시스템을 개발하였음.
- 예측된 파처오름값을 이용하여 총수위 및 잠재적 위험수준정보 실시간 생산.
- 총수위가 다소 과소 모의되는 경향이 있으나 시간에 따른 변화 경향은 잘 모의함.
다. NEMO 기반 지역 폭풍해일 예측시스템 개발
- 폭풍해일 예측정확도 향상을 위한 NEMO 모델 기반의 지역폭풍해일 예측시스템 구축.
- 조석 민감도 실험에서 수심 변화의 경우 진폭보다 위상에 영향을 주며, 바닥 마찰계수는 작아지면(커지면) 진폭이 증가(감소)하는 결과를 보임.

2. 전지구 및 지역해양 감시 및 대기-해양 상호작용 연구
가. Argo 국제공동연구사업 수행 및 지역자료센터 운영
- 동해를 비롯한 서해, 남해에 Argo 플로트 13기를 투하하였으며, 총 2,420개의 프로파일을 실시간 품질관리를 통해 전지구 자료센터에 제공.
- 2017년 12월 기준, 63기의 Argo 플로트가 실시간 관측 중에 있음.
나. 기상1호를 활용한 서해 정기 해양관측
- 2017년 선박관측을 통해 서해의 수온⋅염분의 특성을 분석하였음.
- 여름철, 강한 일사의 영향으로 평년보다 높은 수온 분포를 보였으며, 저층냉수대는 강하고 넓게 분포하는 특성을 보였음.
다. 동해 폭설과 연근해 수온과의 연계성 분석
- 폭설과 관련된 동해의 해수면 온도 분포는 북쪽으로 따뜻한 공기, 남쪽으로 찬 공기의 이류,베링해 준정체성 저기압을 강화, 기온의 남북경도를 약화.
- 동해 해수면온도에 대한 대기장의 국지적 반응은 비단열 포싱의 강도와 신호, 패턴에 관련하여 선형적이고 대칭적 구조를 보임.
- 동해 해수면 온도에 대한 원격 대기의 반응은 작은 규모의 동해 상층의 조건이 대규모 대기순환장에 현저하게 멀리까지 전달되어 영향을 미침.
라. 한반도 근해 해양열용량 변동성 연구
- GloSea5 Hindcast 자료의 한반도 근해 수온 재현성 평가결과 해양 초기장 모의 성능은 HYCOM 재분석보다 우수한 것으로 나타남.
- 분석기간 20년(1991-2010) 동안 서해와 남해 및 동중국해의 해양열용량은 상승하는 추세를 보이나 동해는 선형추세보다 경년변동성 영향이 크게 나타남.

3. 전지구 해양자료동화시스템 개선 및 장기예측시스템 검증
가. 전지구 해양자료동화시스템 개선
- 연속적인 관측자료의 자료동화를 통해 전지구 해양자료동화시스템의 해양 초기 및 예측장를 개선하였음. 위성관측 해수면 온도(1종) 및 해수면 고도자료(2종)를 전지구 해양자료동화시스템에 추가 적용하였고, 이를 통해 해수면 온도와 고도에서 전지구 평균 RMSE가 각각 6.6%와 7.5% 감소함.
- 전지구 해양자료동화시스템에 대한 Argo 관측자료의 영향을 현업적인 관점에서 살펴보았음.실시간 운영시스템을 이용하여 Argo 자료를 제외한 실험을 별도로 수행하여, 실시간 시스템과 비교하였음. Argo 자료를 동화하였을 때, 해수면 온도, 수온, 염분 프로파일, 해수면 고도의 단기평균 예측오차(RMSE)는 각각 약 2.5%, 14%, 16%, 9% 감소하고, 모든 해역과 예측일에서 뚜렷한 개선결과를 나타냄.
나. 장기예측시스템 해빙 모의 성능 분석
- GloSea5 Hindcast 자료를 사용하여 북극해빙의 면적과 두께의 장기 변동성, 관련된 대기와 해양 영향에 대한 통계분석, 그리고 GloSea5의 계절예측 성능 분석.
- 1991-2010년(Arctic amplification) 동안 북극 해빙변화의 주 원인은 약화된 북극진동(대기요인)으로 인한 표층해류 순환(Beaufort Gyre)의 세기와 주기 변화의 영향으로 나타남. 이 순환의 변화에 따라 겨울철 해빙의 이동, 해빙 두께 및 해빙면적의 변화가 발생함.
- 2016년 1월부터 2017년 2월까지 매월 향후 6개월 북극해빙의 예측성능을 분석함. 여름철을 제외하고 대체로 우수한 예측성능을 나타내나 여름철의 북극해빙은 과소 모의하므로 앙상블의 75% 퍼센타일 이상을 사용해야 함.
다. 장기예측시스템의 해류예측성 분석
- 2016년을 연구기간으로 하여 GloSea5 표층 해류 예측장을 검증하였음. 해류 분포와 위상을 관측과 가깝게 모의함.
- OSCAR 분석장에 대해 서향류와 남향류 편차가 있었음. 예측시간이 증가할수록 대체로 오차가 증가했으며, 특히 적도 서태평양의 서향류 편차는 선행시간 증가에 따라 동태평양으로 확장하는 경향이 있었음.

( 출처: 요약문 17p )

Abstract ▼

Ⅳ. Major contents and results
1. Improvement of the operational marine meteorological prediction system
a. Improvement of the wind wave prediction system
- An ensemble forecasting system for regional wave was improved to increase the predictability of wave probability information. An ensemb

Ⅳ. Major contents and results
1. Improvement of the operational marine meteorological prediction system
a. Improvement of the wind wave prediction system
- An ensemble forecasting system for regional wave was improved to increase the predictability of wave probability information. An ensemble spread was also improved according to seasonal-biases correction and verification results showed good agreement from overall performance.
- Global wind wave prediction system was improved by adding ice concentration and more frequent wind forcing input.
b. Development of the wave runup prediction method
- Wave runup prediction system was developed using the EurOtop (2007) empirical formular.
- Potential risk level was produced based on the wave runup, wave height and storm surge forecast systems.
- Total water level was underestimated but temporal tendency was well forecast in some degree.
c. Development of a regional storm surge forecasting system based on the Nucleus for European Modelling of the Ocean (NEMO)
- NEMO-based regional storm surge model was setup to improve the storm surge predictability.
- The tide sensitivity test showed that the bathymetry and bottom friction were important factors to determine the sea level change. Bathymetry amendments have greater impact on the tidal phase than amplitudes. However, bottom friction coefficient affected the sea level change: decreasing friction factor was caused of the increasing amplitude, vice versa.

2. Global and regional ocean real-time monitoring system and research of air-sea interaction
a. International Argo program and Regional Data Assembling Center operation at NIMS.
- NIMS deployed additional 13 Argo floats in the East Sea, Yellow Sea and South Sea of Korea and distributed 2,420 real-time profiles to the Global Data Center in 2017.
- The 63 Argo floats are operating in the East Sea, South Sea of Korea and North Pacific Ocean.
b. Yellow Sea observation campaign by observation vessel Gisang1
- Analysis of seasonal variation of temperature and salinity characteristics was performed.
- The water temperature was higher than normal year average due to the strong solar radiation, and the bottom cold water was widely distributed.
c. Relationship between the East Sea SST and heavy snowfall events
- Composite maps of SST, wind and sea level pressure (SLP) anomalies for heavy snowfall events generally showed that the cold SST anomalies with peak over the East Korean Bay and anomalous northern-high and southern-low SLP pattern, and then easterly wind anomalies are significant.
- Pattern correlations between composite SST and heavy snowfall events revealed that the East Sea SST for heavy snowfall events is necessary condition, not sufficient condition.
- Local near surface atmospheric responses to SSTA in the East Sea exhibited typical features; a linear and symmetric response with respect to the sign, pattern and magnitude of anomalous diabatic forcing.
- Remote atmospheric response to the East Sea SST demonstrated a remarkable far-reaching influence on the atmospheric circulation.
d. The ocean heat content variability in the marginal seas around Korea
- Quantitative validation of water temperatures in the marginal seas around Korean peninsula showed that the ocean initial field of GloSea5 Hindcast showed better performance than HYCOM reanalysis.
- During the analysis period from 1991 to 2010, the ocean heat content in Yellow Sea, South Sea, and East China Sea experienced warming trend, however the upper ocean of the East Sea displayed the stronger interannual variation rather than steady linear trend.

3. Improvement of Global Ocean Data Assimilation and Prediction System and assessment of KMA’s global seasonal forecast system(GloSea5)
a. Improvement of Global Ocean Data Assimilation and Prediction System
- The Global Ocean Data Assimilation and Prediction System (GODAPS) was improved by adding satellite-observed sea surface temperature (SST) and sea level anomaly data. The continuous ocean data reduced the RMS errors of SST and sea surface height (SSH) by 6.6 % and 7.5 %, respectively.
- The impact of Argo data on the operational GODAPS was investigated by using Observing System Experiment method. The experimental results showed that Argo data reduces 6-day averaged forecast errors (RMSE) of SST, temperature and salinity profiles, and SSH by 2.5%, 14%, 16 %, and 9%, respectively. The study implies that the global Argo network is indispensible for improving global ocean forecasts.
b. Analysis of the long term Arctic sea ice variability and sea ice forecast skills of KMA GloSea5
- A long-term variability of the Arctic sea ice extent and thickness and its atmospheric and ocean impacts have been analysed using the GloSea5 hindcast data. In addition, the seasonal sea ice forecasting skills of GloSea5 have been also analysed.
- The results have shown that the main cause of Arctic sea ice changes during 1991 to 2010 (Arctic Amplification) is due to the change of surface ocean circulation caused by weakened Arctic Oscillation. In other words, the change in the intensity and period of the Beaufort Gyre circulation changes the direction and intensity of the Arctic sea ice drift and this changes the sea ice thickness and extent during the winter.
- At each month from January 2016 to February 2017, forecasting skills of the Arctic sea ice for the next six months have been analysed. At present, GloSea5 seems to have a good predictability in general but except for summer therefore over 75% percentile of ensembles should be used as it underestimates the Arctic sea ice during summer.
c. Analysis of GloSea5’s ocean currents predictability.
- Surface ocean currents of GloSea5 prediction were similar to the observed current direction and spatial distribution during 2016.
- GloSea5 currents showed westward and southward biases compared with OSCAR analysis field. And as lead time increases, error increased in general and westward bias along the equator was extend to eastward.

( 출처 : SUMMARY 21p )

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연구 보고서 ... 3
• 목차 ... 5
• 표목차 ... 8
• 그림목차 ... 9
• 요 약 문 ... 17
• Summary ... 21
• 제1장 서론 ... 27
• 제2장 현업 해양기상 예측시스템 개선 연구 ... 31
• 제1절 파랑예측시스템 개선 연구 ... 31
• 1. 서론 ... 31
• 2. 앙상블 파랑예측시스템 구축 및 개선 ... 32
• 3. 고해상도 전지구 파랑예측시스템 개선 ... 38
• 4. 결론 ... 42
• 제2절 파처오름 예측기술 개발 ... 43
• 1. 서 론 ... 43
• 2. 파처오름 예측시스템 구축 ... 44
• 3. 예측성능 검증 ... 50
• 4. 결론 ... 53
• 제3절 NEMO 기반 폭풍해일 예측시스템 개발 ... 53
• 1. 서론 ... 53
• 2. NEMO 기반 조석/폭풍해일 모델 ... 54
• 3. 조석 민감도 실험 ... 55
• 4. 결론 및 향후계획 ... 60
• 제3장 전지구/지역 해양 감시 및 대기-해양 상호작용 연구 ... 61
• 제1절 국제 Argo 플로트 관측망 운영 ... 61
• 1. 2017년도 Argo 플로트 투하 현황 ... 61
• 2. 관측자료 포맷 개선 및 분배 ... 65
• 제2절 기상1호를 활용한 서해 정기 해양관측 ... 67
• 1. 서론 ... 67
• 2. 기상1호 서해 정기관측 개요 ... 67
• 3. 서해 계절변동 특성 분석 및 모델 성능 검증 ... 68
• 4. 요약 및 제언 ... 81
• 제3절 동해 폭설과 연근해 수온과의 연계성 분석 ... 82
• 1. 서 론 ... 82
• 2. 연구 방법 및 자료 ... 83
• 3. 동해안 지방에서 폭설과 동해 상층 해양과의 관계 ... 84
• 4. 결 론 ... 92
• 제4절 한반도 근해 해양열용량 변동성 연구 ... 92
• 1. 배경 및 목적 ... 92
• 2. 자료 및 분석방법 ... 93
• 3. 연직 수온 재현성능 평가 ... 95
• 4. 지역 해양의 장기변동성 및 해역별/계절별 추세 ... 96
• 5. 동해 상층 열용량의 시공간적 변동 특성 ... 99
• 6. 요약 및 제언 ... 102
• 제4장 전지구 해양자료동화시스템 개선 및 장기예측시스템 검증 ... 104
• 제1절 전지구 해양자료동화시스템 개선 ... 104
• 1. 연속적인 관측자료의 적용을 통한 해양초기장 품질 향상 ... 105
• 2. Argo 플로트 관측자료 민감도 분석 ... 109
• 3. 결론 및 향후계획 ... 116
• 제2절 장기예측시스템 해빙 모의 성능 분석 ... 117
• 1. 해빙 장기변동성 분석 ... 117
• 2. 장기예측시스템의 북극해빙 예측성능 분석 ... 122
• 3. 결론 ... 129
• 제3절 장기예측시스템의 해류예측성 분석 ... 129
• 1. 서론 ... 129
• 2. 자료 및 방법 ... 130
• 3. 검증 결과 ... 132
• 4. 결론 및 향후계획 ... 138
• 제5장 결론 ... 140
• 참고 문헌 ... 146
• <부록Ⅰ> 학술연구용역 ... 153
• <부록Ⅱ> 학술연구용역 ... 157
• 끝페이지 ... 159