This study revisits the definition of Changma, which is the major rainy season in Korea and corresponds to a regional component of the East Asian summer monsoon system. In spite of several decades of researches on Changma, questions still remain on many aspects of Changma that include its proper definition, determination of its onset and retreat, and relevant large-scale dynamical and thermodynamical features. Therefore, this study clarifies the definition of Changma (which is a starting point for the study of interannual and interdecadal variability) using a basic concept of air mass and front by calculating equivalent potential temperature (${\theta}_e$) that considers air temperature and humidity simultaneously. A negative peak in the meridional gradient of this quantity signifies the approximate location of Changma front. This front has previously been recognized as the boundary between the tropical North Pacific air mass and cold Okhotsk sea air mass. However, this study identifies three more important air masses affecting Changma: the tropical monsoon air mass related to the intertropical convergence zone over Southeast Asia and South China Sea, the tropical continental air mass over North China, and intermittently polar continental air mass. The variations of these five air masses lead to complicated evolution of Changma and modulate intensity, onset and withdrawal dates, and duration of Changma on the interannual time scale. Importantly, use of ${\theta}_e$, 500-hPa geopotential height and 200 hPa zonal wind fields for determining Changma onset and withdrawal dates results in a significant increase (up to~57%) in the hindcast skill compared to a previous study.
최근 2014년 마른장마의 영향으로 중부 지방에 가뭄이 발생하였으며, 장마철 강수부족은 2015년까지 영향을 미친바 있다. 이로 인해 소양강 댐은 역대 최저수위를 기록하였으며, 일부 지역에서는 제한급수, 농업용수 부족 등의 피해가 발생하였다. 일반적으로 가뭄은 발생순서에 따라 기상학적, 농업적, 수문학적 가뭄 등으로 분류하고 있다 (Wilhite and Grantz, 1985). 기상학적 가뭄은 농업 및 수문학적 가뭄에 영향을 미치는 가뭄의 시작 단계를 의미하며, 가뭄을 판단하는데 있어 중요한 요소라 할 수 있다. 기상학적 가뭄을 정량적으로 판단하기 위해 SPI, PDSI, PN 등이 활용되고 있으며, 특히 강수량 기반의 SPI는 계산과정이 쉽고, 다양한 지속시간(3, 6, 9, 12개월 등)에 따라 가뭄을 객관적으로 판단할 수 있어 가장 활발하게 이용되고 있다(Mckee et al., 1993). 최근 기상청은 대기와 해양-해빙 모델을 접합한 GloSea5의 장기예보자료를 활용하여 월 내지 계절 가뭄전망을 위한 기상학적 가뭄지수를 현업에 활용하고 있다. 다만 국내에서는 주로 단기가뭄(1~3개월)이 빈번하게 발생함에 따라 짧은 예보선행시간을 갖는 가뭄전망에 대한 평가에 집중되어 왔다. 2014, 15년에는 이례적으로 2년 연속 가뭄이 지속된바 있으며, 장기가뭄(3개월 이상)에 대한 전망정보의 필요성이 증가하고 있다. 본 연구에서는 장기예보자료 기반의 기상학적 가뭄전망정보를 산정하고, 2015년 가뭄을 대상으로 활용성을 평가하였다. 이를 위해 ASOS 59개 지점의 관측강수량, GloSea5의 미래예측(Foreacst) 및 과거재현(Hindcast) 자료를 활용하였으며, 다양한 지속시간(3, 6, 9, 12개월)에 대한 SPI를 산정하였다. 또한 예보선행시간(1~6개월)에 따른 SPI와 관측자료 기반의 SPI 간의 통계적 분석(상관계수, 평균제곱근오차)을 수행하여 전망정보의 정확도를 평가하였다.
전통적 조화분해 방법을 이용한 명량해전(1597년 음력 9월 16일)과 같은 19세기 이전 역사적 해전 당시의 고조석(고조류) 추산과 관련하여 조석 (조류) 조화분해와 예측에 많이 사용되고 있는 IOS tidal package(IOS)와 Task-2000 tidal package(Task2K)의 5가지 천문변수 계산식을 살펴보았다. 이로부터 IOS와 달리 Task2K가 1801년 이전 시기에 대한 조석(조류) 추산이 불가능한 원인을 파악하였다. 즉, 임의의 19세기 이전 시점(1801년, 1800년, 1597년 1월 1일 자정)에 대하여 구한 천문변수 값을 비교한 결과, 1801년은 거의 일치하였으나, 나머지 해의 천문변수 값은 차이가 컸다. 이는 1900년을 기준으로 그레고리력(양력)을 직접 사용하여 천문변수 값을 구하는 Task2K의 계산식이 1801~2099년 범위를 벗어난 해에 대해서 윤년을 정확히 계산하지 못함으로써 발생하는 문제이다. 따라서 그레고리력을 바탕으로 0000년 1월 l일 자정을 기준으로 누적된 일자로 환산한 시간을 사용한 IOS의 천문변수 계산식을 사용함으로써 Task2K에서도 고조석(고조류)을 추산할 수 있다.
노지에서 재배되는 벼는 필연적으로 기상요소의 영향을 받을 수밖에 없으며, 벼 생장에 영향을 미치는 최적의 기상자료 확보 및 변수 선정은 벼 수확량 예측 모델링에 있어 매우 중요하다. 본 연구에서는 1996-2019년의 7월, 8월, 9월에 대하여, 다종의 기상자료 비교평가를 통해 우리나라 벼 수확량 모델링에 대한 적합성을 살펴보고, 기상요소와 벼 수확량 사이의 비선형적인 관계를 고려하여 기계학습 기법을 이용한 수확량 하인드캐스트 실험을 수행하고자 한다. 다종의 기상자료로는, 기상청 ASOS 지상관측과 함께, CRU-JRA ver. 2.1, ERA5 재분석장을 사용하였다. 이들 기상자료에서 공통적으로 도출할 수 있는 월 단위 기온, 상대습도, 일사량, 강수량 변수에 대한 비교를 통하여, 각 자료의 특성 및 벼 수확량과의 연관성을 분석하였다. CRU-JRA ver. 2.1 재분석장은 전반적으로 타 자료와 높은 일치성을 나타냈으며, 변수별 특징을 보았을 때, 상대습도는 벼 수확량에 미치는 영향이 거의 없었으나, 일사량은 벼 수확량과의 상관성이 상당히 높은 것으로 나타났다. 7월, 8월, 9월의 기온, 일사량, 강수량을 랜덤 포리스트 모델에 투입하여 벼 수확량 하인드캐스트 실험을 수행한 결과, CRU-JRA ver. 2.1 재분석장은 세 종류 기상자료 중에 가장 높은 정확도를 나타냈다(CC = 0.772). 또한 예측 모델에서 변수의 중요도는 일사량이 가장 높게 나타나, 기존의 농학적 연구결과와 일치하였다. 본 연구는 벼 수확량 예측을 위한 다종 기상자료의 선택에 있어 하나의 합리적 방법을 제시한 것으로써 의미가 있다고 하겠다.
In this study, we investigate the performance of Global Seasonal Forecasting System version 5 (GloSea5) in Korea Meteorological Administration on the relationship between El $Ni{\tilde{n}}o$ and East Asian climate for the period of 1991~2010. It is found that the GloSea5 has a great prediction skill of El $Ni{\tilde{n}}o$ whose anomaly correlation coefficients of $Ni{\tilde{n}}o$ indices are over 0.96 during winter. The eastern Pacific (EP) El $Ni{\tilde{n}}o$ and the central Pacific (CP) El $Ni{\tilde{n}}o$ are considered and we analyze for EP El $Ni{\tilde{n}}o$, which is well simulated in GloSea5. The analysis period is divided into the developing phase of El $Ni{\tilde{n}}o$ summer (JJA(0)), mature phase of El $Ni{\tilde{n}}o$ winter (D(0)JF(1)), and decaying phase of El $Ni{\tilde{n}}o$ summer (JJA(1)). The GloSea5 simulates the relationship between precipitation and temperature in East Asia and the prediction skill for the East Asian precipitation and temperature varies depending on the El $Ni{\tilde{n}}o$ phase. While the precipitation and temperature are simulated well over the equatorial western Pacific region, there are biases in mid-latitude region during the JJA(0) and JJA(1). Because the low level pressure, wind, and vertical stream function are simulated weakly toward mid-latitude region, though they are similar with observation in low-latitude region. During the D(0)JF(1), the precipitation and temperature patterns analogize with observation in most regions, but there is temperature bias in inland over East Asia. The reason is that the GloSea5 poorly predicts the weakening of Siberian high, even though the shift of Aleutian low is predicted. Overall, the predictability of precipitation and temperature related to El $Ni{\tilde{n}}o$ in the GloSea5 is considered to be better in D(0)JF(1) than JJA(0) and JJA(1) and better in ocean than in inland region.
만성리 해안은 중조차 해빈으로 조립한 해저질으로 구성되어 있으며, 외해에 대해 남동쪽으로 열려있어 조석 조류보다 파랑에 의한 해빈변형이 우세하게 나타났다. 파랑은 춘계와 하계에 강하여 유의파고가 2~3m에 달하는 폭풍파가 자주 출현하였으나 추계와 동계는 고파랑이 출현하지 않는 정온한 해상상태를 보였다. 관측된 해안선변화의 계절적 특징은 입사파와 깊은 관계를 나타내었다. 춘계와 하계의 고파랑시에 해안선이 침식하였고 추계과 동계의 정온시에 침식을 회복하였다. 이런 현장자료를 바탕으로 실측해안선자료를 사용하여 해안선변화의 검증수치실험을 수행하였는데, 검증매개변수 $C_1=0.2$와 $C_2=1C_1$일 때 사후예측된 해안선은 실측해안선과의 RMS 오차가 1.26 m 정도로 만족스러웠다. 이 값을 사용하여 잠제와 도류제 등이 완공된 10년 후 만성리 해빈의 해안선을 예측한 결과, 잠제배후역에서 5~15 m 정도 해안선이 전진하며, 잠제배후역 북측에서 5~15 m 정도 해안선이 후퇴하는 결과를 나타내었다.
강수는 다양한 대기 변수들의 영향으로 나타나기 때문에 비선형성이 매우 강하다. 따라서 역학 모형을 통해 예측된 강수의 보정은 비선형 모형인 인공 신경망 등을 통해 가능할 것이지만, 인공 신경망의 경우 초기 가중치 선택, 지역 최소화 문제, 뉴런의 수 결정 등의 문제로 인한 한계가 있다. 그러므로 본 연구에서는 가장 보편적으로 사용되는 다중 선형 회귀 모형을 이용하여 CGCM에 의해 모사된 강수를 보정하였으며, 예측성을 살펴보았다. 이를 위하여 우선 PNU/CME 접합 대순환 모형(Coupled General Circulation model, CGCM)(박혜선과 안중배, 2004)을 이용하여 1979년부터 2005년까지 매해 4월부터 8월까지 5개월간 앙상블 적분을 하였다. 적분 결과 중 한반도를 포함한 동북아시아 지역$(110^{\circ}E-145^{\circ}E,\;25^{\circ}N-55^{\circ}N)$의 여름철인 6월(리드 2), 7월(리드 3), 8월(리드 4) 및 여름철 평균인 JJA(from June to August) 기간의 PNU/CME CGCM에 의해 모사된 강수를 보정하기 위해 다중 선형 회귀(Multiple Linear Regression, MLR)를 이용하였다. PNU/CME 접합 대순환 모형의 결과 중 강수, 500 hPa 연직 속도, 200 hPa 발산장, 지상 기온 등의 예측 인자와 관측 강수와의 선형적인 관계를 이용하여 MLR 모형을 구축하였다. 그리고 교차 검증(cross- validation)을 수행하여 PNU/CME 접합 대순환 모형의 결과와 교차 검증 결과를 비교하였다. 상관계수, 적중률 (hit rate), 오보율(false alarm rate) 그리고 Heidke 기술 점수(Heidke skill score) 등을 살펴본 바, 보정하지 않은 모형의 결과에 비해 MLR 모형을 이용하여 보정한 결과의 강수에 대한 예측성이 뛰어난 것을 알 수 있었다.
풍력발전단지의 신규 개발과 안정적인 운영 계획 수립을 위해 기후변화에 따른 미래 풍력에너지의 변동성 정보를 파악하는 것이 필요하다. 본 연구는 IPCC 5차 보고서에서 새롭게 도입된 대표농도경로(Representative Concentration Pathway)를 적용한 기후변화 시나리오 자료를 활용하여 2006년부터 2040년까지의 가까운 미래에 대한 풍력에너지(풍력에너지밀도와 잠재전력생산량)의 시 공간적 변동성을 분석하고자 한다. 사용된 기후변화 시나리오는 지역기후모델 HadGEM3-RA를 이용해 생산된 RCP2.6과 8.5자료이다. 시나리오 생산의 기반이 된 지역기후모델을 과거기간에 대하여 ECMWF의 ERA-interim 재분석자료와 비교분석한 결과, 지역 기후모델은 풍력에너지를 육지에서는 과소, 바다에서는 과대 모의하였다. 그리고 변동성 역시 육지에서 과소, 바다에서는 과대 모의하였다. 미래 풍력에너지는 RCP 시나리오별로 다소 차이가 나타나지만 육지에서 증가, 바다에서는 감소할 것으로 예측되었으며 고도가 높은 산지 및 해안지역에서 미래 풍력에너지의 변동성이 증가할 것으로 분석되었다. 지역별 풍력에너지밀도 분석결과 제주에서 크게 증가할 것으로 예상되었으며 변동성도 크게 증가하였다. 미래 풍력에너지의 변동은 주변 기상장의 변화와 연관 지어 해석이 가능하였으나 큰 변동성으로 인한 불확실성이 증가할 것으로 판단할 수 있다. 본 연구를 통해서 분석된 결과는 미래 에너지 수급 및 활용계획 수립에 있어 기초자료로 활용될 수 있으리라 판단한다.
본 연구에서는 국가태풍센터에서 운영하는 북서태평양 태풍 진로 계절예측모델의 6월부터 10월까지의 고정된 예측시점을 현업 예보자가 목적에 따라 3개월 단위로 그 예측기간을 조정할 수 있도록 개선하였다. 여름철과 가을철 태풍 전망을 발표하는 기상청 장기예보 일정에 부합해 예측결과를 산출하기 위해 계절별로 나누어 북서태평양의 대표적 태풍 진로 유형을 새로 분류하고 각 유형별 대규모 순환장과의 상관성을 분석해서 예측모델을 개발하였다. 이 모델들의 성능을 평가하고 현업에서의 활용 가능성을 확인하기 위해 교차타당화 방법을 이용해 1982년부터 2010년까지 과거기간 동안의 예측성능을 검증하였다. 태풍 진로 밀도의 예측에 있어 관측과 모델 값의 상관계수는 여름철에 0.70, 가을철에 0.55 정도를 보였으며, 이는 예측치가 관측에서 나타난 변동성의 99% 유의수준에서 모의되는 것으로 나타났다. 두 계절 모두 기후적인 관점에서 우수한 예측성능을 보였고, 또한 기존에 개발되었던 6월부터 10월까지 기간을 대상으로 하는 모델의 성능과 비슷한 수준인 것으로 나타났다. 이러한 예측 대상기간의 수정은 사용자가 본 모델의 초기 입력자료로 사용되는 네임리스트 입력 파라미터를 조정해 쉽게 조절할 수 있다. 또한 본 모델 예측 결과에 한반도 비상구역의 결과를 집중해서 산출하는 후처리 모듈을 추가하여 현업 예보에서 신속하게 모델을 구동하고 정확한 한반도 태풍활동 예측결과를 산출할 수 있도록 하였다. 비록 가을철 한반도 비상구역 태풍활동의 피크 해 모의에 한계성이 일부 나타났으나 향후 새로운 예측인자 도입 및 최적화, 다른 회귀분석 방법 시험 등을 통해 극복할 수 있을 것이다. 이 연구를 통해 개발된 3개월 단위 예측 모듈, 유저 친화적 인터페이스, 그리고 후처리 스크립트 추가를 통한 한반도 지역 예측기능들은 기상청 국가태풍센터의 태풍 장기 예보 업무에 큰 도움이 될 것으로 기대된다.
본 연구에서는 장기예보자료 기반의 장기 가뭄전망정보를 산정하고, 2015년 가뭄사상을 대상으로 활용성을 평가하였다. 이를 위해 ASOS 59개 지점의 관측강수량, GloSea5의 미래예측 및 과거재현 자료를 활용하였으며, 다양한 지속기간(3, 6, 9, 12개월)에 대한 SPI를 산정하였다. 또한 예보선행시간(1~6개월)에 따른 SPI와 관측자료 기반의 SPI 간의 ROC (Receiver Operating Characteristic)및 통계적 분석(상관계수, 평균제곱근 오차)을 수행하여 전망정보의 활용성을 평가하였다. ROC 분석결과, SPI(3)는 2개월, SPI(6)은 3개월, SPI(9)는 4개월, SPI(12)는 5개월까지 ROC score 약 0.70 이상으로 산정되었다. 예보선행시간별 상관계수 및 평균제곱근오차의 경우, 2개월 선행시간 SPI(3)은 0.60, 0.87, 4개월 선행시간 SPI(6)은 0.72, 0.95, 5개월 선행시간 SPI(9)는 0.75, 0.95, 6개월 선행시간 SPI(12)는 0.77, 0.89로 상관계수는 높게, 평균제곱근오차는 낮게 산정되어 활용성이 있는 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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