[붙임] 연구결과 개요

1. 연구배경 

날씨를 예측하는 기상모델이나 기후변화를 예측하는 기후모델과 같은 수치예보시스템에서 지면(land) 초기화 기법(시뮬레이션에 입력하는 초기값을 찾는 것)은 대부분 특점 시점의 관측 자료를 강제력(지면 상태에 영향을 미치는 강수량, 기온, 바람, 복사량)을 이용한 적분값으로 생산한다.

그러나 초기화에 사용되는 지면 자료는 오프라인 실험에서 산출된 토양수분 자료는 관측 강수량 자료의 불확실성, 지면 모수화 오차 등으로 신뢰성 문제가 있다.

최근 인공위성의 마이크로파(microwave) 센서를 이용하여 추출한 토양 수분 자료를 지면 모델에 자료동화1) (Data assimilation)하는 방식의 고도화된 지면자료 생산 기법이 개발되고 있다.

위성이 생산하는 자료를 이용하면 전지구적 예측 모형에서 초기장으로 사용되는 초기자료의 품질을 크게 높일 수 있다. 일반적 지면 자료는 모든 지역과 시간에 대하여 규칙적으로 구하기 어렵기 때문에 위성으로는 이 한계를 극복 할 수 있기 때문이다.

2. 연구내용  

이번 연구에서는 실시간으로 마이크로웨이브(microwave) 위성자료에서 제공되는 토양수분 자료를 이용하여 ‘50km JULES 지면 offline 모델’2)에 EnKF(앙상블 칼만 필터 기반)의 자료동화(assimilation)기법을 통해 지면 재분석 자료를 생산했다.

특히 가용 가능한 여러 위성 관측 자료를 사용하여 자료동화 시스템에서 산출된 토양수분 자료를 검증하고 성능평가 수행했다. 이를 통해 토양 표면의 수분 뿐만 아니라 뿌리층 깊이의 수분 정확도도 자료 동화를 통해 향상 시킬 수 있음 확인했다.

또 자료동화 성능을 진단할 수 있는 assimilation metrics를 이용하여 자료동화 성능에 영향을 미치는 요인을 분석을 분석했다. 이를 통해 주로 위성자료의 성능이 자료동화 성능에 영향을 미치고, 관측의 반영 정도를 나타내는 칼만상수와 자료동화에 사용되는 위성관측자료 개수가 자료동화 성능에 영향을 미친다는 결과를 제시했다.

3. 기대효과

토양수분 관련된 다양한 위성자료를 사용해 토양수분 자료동화에서 산출된 자료 성능을 정량적으로 분석한 이번 연구를 통해 예측시스템에서 모의하는 지표면 변수의 예측 성능 향상 기대할 수 있다. 또 개선된 지면자료를 이용하여 폭염, 가뭄과 같은 특이 기상 현상을 대기-지면 상호작용 측면에서 이해하고, 원인 진단을 통한 계절예측시스템 개발3) 및 예측성능 향상에 기여 할 수 있다.

[붙임] 용어설명

1. 자료동화 (Data assimilation)

자료동화는 수치모델의 입력자료인 분석장(Analysis field)을 만드는 과정이다. 분석장은 외부강제력에 의해 수치모델에서 생산된 배경장(Background field)과 현재 시간의 관측자료, 그리고 두 자료의 오차를 산출하여 그 비율에 따라 분석장을 생산한다.

2. 50km JULES 지면 offline 모델

지면의 상태를 시뮬레이션 하는 모델의 한 종류. 지면을 한 면이 50km인 바둑판 모양의 격자점 나눠 시뮬레이션 한다. 

3. 계절예측시스템 (Seasonal Forecast System)

계절예측시스템은 대기권, 수권, 지권, 빙권으로 구성되는 기후시스템의 사용하여 계절내 시간규모의 기후변수에 대한 예측을 하는 시스템이다.

[붙임] 그림설명

그림1. 지면자료동화 시스템을 통해 생산된 토양수분 변수의 성능비교: (a) 지면 자료동화를 통해 생산된 표층 토양수분 자료의 성능. (b) 지중(뿌리 근처) 토양수분 자료의 성능. 자료동화를 거친 인공위성 자료의 정확도가 자료동화를 거치지 않은 경우(회색)보다 더 높다.(c) SMAP위성자료를 사용하였을 때 나타나는 북미지역 토양수분 성능 개선도. (d) ASCAT위성자료를 사용하였을 때 나타나는 북미지역 토양수분 성능 개선도. 빨간색점이 많을수록 자료 동화를 거친 인공위성 자료의 품질이 우수함을 나타낸다.