일반기술

3개월 예측시스템

3개월 예측시스템은 기상연구소 대기모델 (METRI AGCM, MEteorological Research Institute Atmospheric General Circulation Model)을 기반으로 시간지연법(Lagged Average)에 의한 앙상블 예측시스템을 구축한 것으로, 약 1달의 선행시간(lead time)을 가지고 모델을 적분하여 매월 3개월을 예측하는 것이다.3개월 예측시스템의 기후모델인 METRI AGCM은 YONU (Yonsei University) AGCM ST15를 기초로 개선된 것으로 전구 규모 역학 과정을 수치 모의하는데 사용되는 기상연구소 대기 대순환 모델이다. YONU AGCM ST15은 미국 일리노이 대학교 (UIUC) 모델의 물리과정과 일본 기상연구소 (MRI) 모델의 역학 과정을 모체로 하여 1992년부터 연세대학교에서 개발한 모형으로, 대류권 8층 (대기경계층 3층)과 성층권 7층으로 구성되어있다. 2000년부터 기상연구소는 YOUNU AGCM을 개선시켜 대류권 10층 (대기경계층 4층)과 성층권 7층으로 연직층수를 상세화하고, 적운 대류 모수화 방안에서 앙상블 구름 모델을 단일 구름 모델로 변형시켰다. 2002년에는 복사 과정 모수화에 있어 부분적 개선 작업 (지표 알베도 수정, 구름 광학 깊이 수정, 배경 에어로졸 효과, 델타-에딩턴 2-stream 방법과 관련된 선형 방정식을 푸는데 있어 새로운 방안 도입)이 이루어 졌으며, 그 외 김정우 외(2002)의 방법에 따라 지표바람 계산 방법을 수정하고, 지면 간극빙을 고려하였다. 2006년 현재는 복사 물리 과정과 지면 물리 과정을 최신 방법으로 대체하는 노력을 기울이고 있다.기상연구소 3개월 예측시스템은 METRI AGCM을 기반으로 시간 지연 평균 예보법 (Lagged Average Forecast)을 이용한 10개의 앙상블 멤버로 이루어진다. 모델의 초기조건으로는 u (동서바람), v (남북바람), T (온도), q (비습), Ps (지표 기압), Ts (지표 기온) 등이 사용된다. 기본적으로 12시간 간격의 NCEP/NCAR 재분석 자료가 초기 조건으로 이용되며, 모델 해상도에 맞추어 수평-연직으로 선형 내삽해서 사용한다. 경계 조건은 크게 해수면온도, 해빙 (SIC; Sea Ice Condition)으로 구성된다. AGCM을 이용한 예측에 있어 가장 중요한 경계조건으로 여겨지는 해수면 온도의 경우 선박과 부이 (buoy)로부터 얻은 지상 관측과 인공위성 관측 자료를 경험적 직교함수와 최적 내삽 방법 (optimum interpolation)을 이용하여 재구성한 monthly OISST (optimum interpolated sea surface temperature)를 이용한다. 이 때, 예측 과정에서는 해수면 온도가 예측 시작 시기의 아노말리가 예측 기간 동안에 큰 변화가 없다는 가정 아래 해수면 온도 기후값에 예측 시작 시기의 편차 (anomaly)를 더하여 예측 기간동안 사용하는 편차 지속 (anomaly persistent) 방법이 사용된다. 해빙 (SIC)의 경우 기후값이 사용된다. 모델을 적분한 후에 편차 예측 (anomaly prediction)을 위해서 사용되는 모델의 기후값 (model climatology)은 1979년~2002년의 총 24년 동안의 SMIP/HFP (Seasonal Model Intercomparison Project/Historical Forecast Project) type의 모델 자료를 평균하여 얻어진다. 이러한 내용을 간단히 정리하면 아래와 같다. - 초기조건: NCEP/NCAR 재분석 자료 - 경계조건: Persisted SST anomaly from monthly OISST - 앙상블 멤버: 10 member - 앙상블 방법: 12hourly lagged Initial Conditions - 기후값: 1979-2002년 SMIP/HFP type hindcast data

기술정보

기술분류
지구과학 > 대기모델링 및 예보
보유기관
기상청기상연구소
기술유형
일반기술
등록일
2006-08-09
데이터 갱신일
정보 없음

상세설명

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