14) 한편 CAPE은 아래의 수식과 같이 구름 공기괴의 부력을 구름 바닥부터 구름 꼭대기까지
2.5 KIOST 지구시스템 모형의 모의 성능 및 예측성 평가
2.5.1 대규모 순환장
기후모형(climate model)의 개발은 지구시스템 모형(earth system model; ESM)으로 확장 되면 최근 수십년 동안 빠르게 발전해왔다. 그러나 대규모 순환조차도 아직 관측자료와 많은 차이를 보인다. 이와 관련하여 기후모형을 개발하는 기관에서는 국제적 협조 체제인 기후모형 상호 비교 사업(Coupled Model Intercomparison Project; CMIP)이 제안되었고, 현재 50 여개 의 기후모형 또는 이에 확장된 지구시스템 모형이 그 사업에 참여하고 있다. 한국도 이 사업 에 참여하고 있지만, 국내 자체 모형이 아닌 독일 모형 또는 영국 모형을 이용하여 사업에 참 여하고 있다. 이에 한국해양과학기술원에서는 국내 인력으로 KIOST 지구시스템모형을 개발하 였고, 이 모형을 이용하여 제 6차 CMIP에 참여하기 위한 준비를 하고 있다. 다른 많은 기후모 형 또는 지구시스템 모형이 그러하듯이 KIOST 지구시스템모형도 관측에 비하여 상당한 편이 (bias)를 가지고 있다. 본 연구에서는 대규모 순환과 관련하여 KIOST 지구시스템모형에서 모 의되는 주요 원격상관 모드들을 구하고, 다른 관측 기반 재분석자료와 비교하고자 한다.
북반구에서 가장 주요한 내적 모드 중 하나는 NAM(Northern Annular Mode)이다. NAM 은 AO(Artic Oscillation)으로도 알려져 있으며, 비계절성분의 SLP(Sea Level Pressure)에 대 하여 북반구 20N 이상인 지역의 첫 번째 주성분모드로 정의된다. 이 모드는 다른 대부분의 CMIP 모형에서도 잘 나타나며, 북반구의 내적 변동성의 많은 부분을 차지하는 중요한 모드이 다. 이 모드를 분석하기 위하여 우선 이 모드 성분이 강한 겨울철에 대하여 평균한 자료를 이 용하여 20N 이상인 지역에 대하여 EOF 첫 번째 모드를 구하였다. 고위도 지역은 각 위도대가 차지하는 면적이 코사인의 근호에 해당하는 비율로 줄어들기 때문에 공분산행렬을 구할 때, 위도별 가중치를 취하였다. 그 모드의 첫 번째 로딩 벡터를 Figure 2.5.1에 나타내었다. 설명분 산(explained variance)는 각각 22.7%, 22.6%, 그리고 21.2%이다. NAM의 변동성의 비율은 관 측과 매우 유사하게 나타남을 알 수 있다.
Figure 2.5.1. Northern Annular Mode for ERA40, NCEP2, and KIOST.
Figure 2. Pacific Decadal Oscillation Mode for ERA40, NCEP2, and KIOST.
그러나 패턴과 관련하여 북태평양 알류샨 지역의 변동성이 다소 과도하게 나타남을 알 수 있다(Figure 2.5.1c). 이러한 편이는 다른 기후모형 또는 지구시스템 모형에서도 나타나며, 심 지어 재분석자료와도 약간의 차이를 보인다. 즉, NCEP2 재분석자료에 비하여 ERA40 재분석
자료에서 나타나는 북태평양 지역 변동성이 더 크게 나타난다. 이러한 차이는 단지 북반구의 내적변동성 뿐만 아니라 ENSO에 의한 원격상관의 차이에 의해서도 나타날 수 있다.
북태평양 지역 해양변동성의 가장 주요한 모드는 북태평양 십년진동 즉, PDO(Pacific Decadal Oscillation)이다. 이 모드는 북태평양 지역 20N 이상의 해수면온도(sea surface temperature; SST)의 첫 번째 EOF 모드로 정의되며, 여름철에는 혼합층이 깊어져 경년변동의 성분이 사라지므로 주로 겨울철 뚜렷하게 나타난다. 여름철에 PDO의 표층 변동 분산이 작아 지지만, 심해에 PDO의 편차가 유지되다가 그 다음 겨울에 표층에 나타나므로 PDO의 경년변 동성은 시간적으로 일치되는 성격을 갖는다. 이 모드를 구하기 위해 NAM과 마찬가지로 겨울 철 평균한 SST에 대하여 20N 이상인 북태평양 지역의 주요모드를 구하였다(Fig. 2). 재분석자 료에서 보이는 PDO 모드는 서로 유사하게 나타나지만, KIOST 지구시스템 모형에서 나타나 는 PDO 모드는 쿠로시오 확장역 부근의 변동성이 다소 과도하고 중태평양 지역의 변동성이 매우 약하게 나타남을 확인할 수 있다. 이와 같은 성질은 KIOST 지구시스템 모형이 GFDL-CM 기반의 모형이기 때문에 나타나는 성질이다(figure not shown). GFDL-CM 기반의 모형은 PDO의 변동성에 기여를 하는 서태평양 해류와 관련된 모드와 ENSO와 관련된 모드 중 서태평양 해류와 관련된 모드가 다소 과도하게 나타나는 특징이 있다. 이와 반면에 서태평 양 해류와 관련된 모드는 약하고, ENSO와 관련된 모드가 다소 과도하게 나타나는 모형들 (MPI나 MRI 기반의 모형들)도 있다. 기후모형에서 나타나는 PDO 모드에 다양성이 있기 때문 에 KIOST 모형에서 나타나는 PDO 모드의 변동성이 재분석자료와는 차이가 있지만, 중요한 문제라기보다 개선해야 하는 부분으로 여겨질 수 있다.
적도 태평양뿐만 아니라 열대/중위도 기후변동성에서 가장 중요한 모드는 ENSO 관련된 모 드이다. ENSO 모드는 열대 태평양에서 위도 방향으로 비교적 좁게 나타나지만, 그에 대한 영 향은 정상 로스비파(staionary Rossby wave)의 형태로 거의 북반구 전체(남반구 포함)에 나타 나므로 중위도 기후변동성에 있어 가장 중요한 모드라고 할 수 있다. 특히, 우리나라를 포함한 중위도 지역의 계절예측성의 많은 부분은 ENSO 모드에서 기인하므로 지구시스템모형에서 모 의되는 ENSO 모드는 예측성 확보에 있어 가장 중요하다. 그러나 다양한 지구시스템모형에서 모의되는 ENSO 모드는 그 패턴이나 강도, 주기 등이 상이하게 다르게 나타난다. 그 이유는 ENSO 모드의 특화하는 매개변수들이 주변 해양/대기의 편차에 의해 매우 크게 좌우되기 때 문이다. 그러므로 ENSO 모드가 관측과 유사하게 모의되는 모형은 아직은 없으며, KIOST 모 형은 그 도전적인 과정에 있다. ENSO 모드는 겨울철에 정점을 가지는 계절적 특성이 있으므 로 ENSO 모드를 구하기 위하여 겨울철 평균한 적도 SST에 대하여 첫 번째 EOF를 구하였다 (Figure 2.5.3). 사실 엄밀히 얘기하면 이 모드는 ENSO 모드는 아니고, ENSO의 정점에 대한 모드이다. ENSO 모드는 ENSO 전이모드(transition mode)를 포함하여야 한다. 재분석자료에
서 보이는 ENSO 정점모드는 다른 기후모형에서 나타나는 ENSO 정점모드와 다르게 위도 방 향으로 퍼져 있는 모습을 가지고 있다. KIOST 지구시스템 모형에서도 약하기는 하지만 어느 정도 그러한 특징이 보인다. 이는 KIOST 지구시스템 모형이 ENSO를 모의하는데 있어 매우 고무적인 특징이라고 할 수 있다. 그러나 다른 기후모형에서 나타나는 것과 유사하게 ENSO 패턴이 적도 서태평양쪽으로 지나치게 확장되어 나타난다는 것이 단점이다. 이 때문에 ENSO 패턴이 우리나라를 포함한 북동아시아 지역에 영향을 줄 때, 중간자 역할을 하는 북서태평양 아열대 고기압변동이 거의 나타나지 않는다(figure not shown). 이 부분은 북동아시아 계절 예 측과 관련하여 큰 약점이고 반드시 개선되어야 하는 부분이다. 또한, ENSO 패턴이 서태평양 쪽으로 과도하게 확장되어 있으므로 이와 연관된 인도몬순과 관련된 원격상관도 매우 약하게 나타난다. 관측에서는 이를 통해 전구순환원격상관(Circumglobal Teleconnection)이 나타나는 데, KIOST 지구시스템 모형에서 이 패턴은 매우 약하게 나타난다(figure not shown).
Figure 3. EOF1 of SST anomalies for ERA40, NCEP2, and KIOST.
또한, ENSO의 전이모드(transition mode)인 EOF2는 ERA40와 NCEP2가 매우 유사하게 나 타나지만 KIOST 지구시스템모형에서는 이 전이모드를 거의 캡쳐하지 못한다(figure not shown). 이는 KIOST 지구시스템모형이 가지고 있는 분명한 약점이지만, 다른 많은 기후모형 에서도 이 전이모드를 캡쳐하지 못한다. ENSO에 의한 북태평양 원격상관 중 하나인 태평양- 북대서양(Pacific North Atlantic; PNA) 패턴을 보면, 이 엘니뇨 패턴의 약점이 그대로 드러난 다(Figure 2.5.4). PNA-like 패턴을 구하기 위하여 SST의 EOF1은 정점모드만 포함하고 있으 므로 ENSO와 관련된 시계열을 구하기 위하여 Nino3.4 지역의 SST 편차를 이용하였다. 북반 구 겨울철 상층은 정역학 균형에 의해 변동성이 크게 나타나는 고도가 낮아지므로, 300 hPa 동서바람을 이용하여 PNA-like 패턴을 분석하였다. ENSO와 연관된 상층 패턴은 KIOST 지 구시스템모형에서 태평양에서의 원격상관이 다소 약하고, 인도양에서의 원격상관이 다소 강한 특성을 갖는다(Figure 2.5.4). 이와 같은 현상이 나타나는 이유는 KIOST 모형에서 나타나는 엘니뇨와 연관된 적도 강수 패턴이 ENSO 패턴이 서쪽으로 확장됨에 따라 더 서쪽에서 그 정 점이 나타나고 이는 중위도로 영향을 주는 정상 로스비파를 크게 활성화하는 영역을 벗어나기 때문에 중위도로의 원격상관이 크게 약화되는 특성을 보이다. 또한 이와 관련하여 ENSO와 연 관된 PDO 패턴도 같이 약화된다(Figure 2.5.2).
Figure 2.5.4 Nino3.4-regressed zonal wind anomalies at 300 hPa for ERA40, NCEP2, and KIOST.