• 한국해양학회지:바다
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• 제6권4호
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• pp.225-233
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• 2001

본 연구에서는 기후 시스템 내에서의 해빙의 역할을 살펴보고자 열역학적 방식에 의한 해빙 모형을 개발하고 이를 해양대순환 모형인 MOM에 접합한 해양/해빙 접합 모형을 구축하여 수치적 실험을 하였다. 연구에서는 먼저 접합한 모형을 이용하여 해빙의 계절 평균적인 분포를 모사하였다. 또한 해양대순환 모형이 해빙 모형과 접합한 경우와 접합하지 않은 경우를 비교함으로써 대규모 해양 분포에 나타나는 해빙의 역할을 살펴보았다. 또한 모형의 결과를 다른 모형의 결과 및 관측자료와 비교 분석함으로써 해양/해빙 모형 접합 모형의 결과를 검증하였다. 접합 모형은 양반구 고위도에서의 해빙이 계절적 분포를 전체적으로 적절히 모사하였다. 해양대순환 모형이 해빙 모형과 접합한 경우와 그렇지 않은 경우에 대한 비교 연구에서 해빙은 양반구 고위도에서의 해수온과 염분을 유지시켜주는 중요한 역할을 할뿐만 아니라 South Ocean 순환세포와 남반구 순환세포(Southern Hemisphere circulation cell) 및 북대서양 심층수와 관련한 자오 심해 순환과 남극환류 같은 동서류의 순환도 적절히 모사하였다.

• 한국지구과학회지
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• 제28권2호
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• pp.214-226
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• 2007

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.

• 한국환경과학회:학술대회논문집
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• 한국환경과학회 1997년도 가을 학술발표회 프로그램
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• pp.10-12
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• 1997

• 한국해양학회지:바다
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• 제3권1호
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• pp.16-24
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• 1998

본 연구에서는 해양-대기 접합기후계의 연구를 위해 대기대순환모형에 대응하는 해양대순환모형을 개발하였고 이 해양대순환모형을 이용하여 주어진 대기경계조건에 대한 해양의 반응을 연구하였다. 기후학적 월평균값을 이용하여 모형을 100년동안 적분하였을 때(EXP 1), 해수온과 해류 등 모사된 대규모 해양상태는 관측과 유사하게 나타났다. 그러나 북적도반류와 같은 좁은 구역의 해류는 모형이 성긴 격자를 사용함으로 불가피하게 흐트러졌다. 남극주변의 남빙양상의 해빙의 계절변화 또한 잘 모사되었다. NCEP/NCAR Reanalysis Project로부터 얻어진 10년 월평균자료(1982-1991)를 경계조건으로 한 EXP 2에서 모형은 1982-1983과 1986-1987의 엘니뇨를 포함하는 그 기간 동안의 주요한 해양변화를 적절히 모사해 내었다. ENSO기간 동안 모형은 편서풍 아노말리의 동진에 따른 서향류 아노말리에 반응하여 동쪽으로 팽창하는 더운물과 적도를 따른 음의 연직속도 아노말리를 보여주고 있다. 엘니뇨와 상관한 아노말리 분포와 그 시간전개는 관측과 일치하고 있다. 일련의 실험들은 본 모형이 해양의 평균상태 및 아노말리를 재생산하는 능력을 가지고 있고, 해양-대기 결합계의 연구를 위해 효과적으로 사용될 수 있음을 보여준다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제34권4호
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• pp.347-356
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• 2001

장래 $C0_2$의 증가에 따른 지구 기온의 상승은 그 정도의 차이는 있으나 불가피한 것으로 예측되고 있으며, 강수량의 경우는 대기대순환모형(General Circulation Model, GeM)의 종류에 따라 감소에서 증가까지 다양한 결과를 보이고 있다. 특히, 강수량의 변화는 평균적인 개념의 연평균, 계절평균이나 월 평균도 중요하지만 국가적인 재해와 관련된 홍수나 가뭄의 발생도 중요한 관심사항이 된다. 홍수나 가뭄의 발생변화를 적절히 예측하기 위해서는 기술적인 측면에서 대 기대순환모형의 결괴를 중규모 또는 소규모 대기모형에 연계히여 한반도를 중섬으로 해석하는 것이 필요하며, 궁극적으로는 수문 모형과의 연계를 통한 지변과 대기의 상호작용에 대한 고려가 이루어져야 한다. 그러나, 국내의 경우 아직까지 대기-수문 모형의 적용이 미미한 설정이다. 본 연구에서는 Kavvas 등 (1995)이 지표면 과정과 중규모 대기모형을 접합하여 개발한 국지규모 수분대기모형인 IRSHAM96 모형(Integrated Regional Scale Hydrologic/Atmospheric M Model)을 이용하여 지구온난화에 따른 한반도 기온의 변화를 분석하였다. 이를 통해 $C0_2$ 배증에 따라 한반도의 기온은 연평균 $2.5^{\circ}C$ 정도의 상숭승이 예측되었으며, 2월과 11월의 기온은 각각 $4.5^{\circ}C$와 $5.5^{\circ}C$의 높은 상승이 예상되어 겨울이라는 계절이 짧아질 수 있을 것으로 분석되었다. 이와 같은 계절적인 변화로 인해 한반도 생태계에 커다란 변화가 초래될 가능성이 높아질 수 있으며, 다른 계절의 기온도 상대적으로 높아질 것을 감안한다면 생태계에 커다란 재양일 수 있을 것이다. 또한 겨울철의 상대적으로 높은 기온 상승은 수자원의 특성에도 커다란 변화가 생길 수 있음을 시사하고 있다.

• 한국해양학회지:바다
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• 제12권3호
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• pp.170-177
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• 2007

본 연구에서는 기상청 연구개발 사업을 통해 개발된 PNU/CME 접합대순환 모형(CGCM)을 이용하여 적도 태평양에서의 엘니뇨 및 라니냐 현상에 대한 장기 예측성을 해수면온도 상관관계와 숙련도를 통해 살펴보았다. 이를 위하여 PNU/CME CGCM을 활용한 전구규모의 기후 예측을 위하여 1979년부터 2004년까지 매해 1월, 4월, 7월, 10월초를 초기조건으로 하여 12개월 후보 적분을 수행했다(각 적분은 APR RUN, JUL RUN, OCT RUN, JAN RUN 이라 명명한다). 또한 각 12개월 후보 적분은 5개의 앙상블로 구성되었다. 4계절로부터 출발한 모든 적분에서 12개월의 리드가 지난 이후에도 상대적으로 높은 상관이 적도 태평양에서 유지되었다. 특히, 본 연구에서 사용된 모형의 적도 해수면온도 아노말리 예측성은 6개월의 리드까지 뛰어나다는 것을 알 수 있었다. 엘니뇨와 라니냐에 대한 예측성을 평가하기 위해서 Hit rate와 False alarm rate 등의 다양한 숙련도를 구해본 결과, PNU/CME CGCM은 적도 태평양 지역에서의 온난 아노말리와 한랭 아노말리를 예측하는데 있어서는 좋은 예측성을 보였다. 그러나 보통 상태에 대한 예측성은 상대적으로 다소 낮았다. 또한 본 연구에 사용한 모형 결과를 DEMETER 사업에 참여하고 있는 다른 접합대순환 모형들의 예측성과도 비교해 보았을 때, 본 연구에 사용한 모형은 DEMETER 사업에 참여한 모형들에 견줄 수 있는 장기 예측 능력을 갖고 있음을 알 수 있었다. 결론적으로 Nino3.4 지역의 해수면온도 아노말리를 예측할 수 있는 능력을 통해서 살펴볼 때 PNU/CME CGCM은 엘니뇨 및 라니냐 해에 대해서는 6개월까지는 높은 예측성이 있다고 판단되며 최장 12개월 정도의 장기 예측 능력이 있다는 결론을 얻었다.

• 한국농림기상학회지
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• 제12권1호
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• pp.11-22
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• 2010

본 연구에서는 지구온난화에 따른 식물기간과 작물 기간 등과 관련된 농업기후지수의 변화를 살펴보기 위하여 접합 대순환 모형인 PNU CGCM에 의해 모의 된 $CO_2$ 배증 실험 결과를 지역기후 모형인 WRF에 two-way double nesting방법을 이용하여 역학적 규모 축소법을 적용 후, 그 결과를 분석하였다. 분석 기간은 배증 실험 시작 후 51년부터 55년까지 5년 동안의 3월~9월이다. 분석 결과 기온은 뚜렷하게 상승하는 모습을 볼 수 있었으며, 강수는 지역별로 차이를 보였으나 전반적으로 증가할 것으로 예상되었다. 상대습도와 토양온도도 증가하였으나 일사는 감소할 것으로 보인다. 풍속은 지역별로 큰 차이 없이 다소 상승할 것으로 모의되었다. 최저기온은 최고기온보다 상승폭이 커서 일교차는 줄어들 것으로 예상된다. 봄철 서리일수는 감소하고, 마지막 서리일은 빨라질 것으로 나타난다. 일 평균기온이 5 이상인 일수는 3월에 가장 큰 증가가 있을 것으로 보이며, 식물온도의 평균 출현초일은 한반도 평균적으로 3.7일 정도 빨라지는 것을 알 수 있었다. 그리고 한반도 북부지역보다 남부지역에서 출현초일이 앞당겨질 것으로 예상된다. 일 평균 기온이 10 이상 출현지속 기간인 작물온도의 평균 출현초일은 평균적으로 17일 빨라질 것으로 보이며 지역적으로 분석하였을 때, 강원도 산맥지역에서는 작물온도의 출현초일에 큰 변화가 없을 것으로 예상된다. 그리고 기후생산력 지수는 출수 후 40일간의 평균 일조시간과 기온의 상승으로 인해 증가할 것으로 예상된다. 따라서 $CO_2$ 배증에 의해 변화된 한반도 기후는 식물 및 작물의 생장과 벼 생장에 좋은 영향을 미칠 것으로 예상된다. 따라서 지구 온난화에 따라 예상되는 한반도 기후변화에 적합한 작부체계의 개선이 향후 필요할 것으로 생각된다. 그리고 본 연구는 하나의 시나리오를 적용한 결과이므로 보다 다양한 시나리오를 적용하여 그에 따른 농업기후지수 변화를 살펴보는 연구가 필요하다.

• 대기
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• 제25권2호
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• pp.353-366
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• 2015

The impact of land and ocean initial condition on coupled general circulation model seasonal predictability is assessed in this study. The CGCM used here is Pusan National University Couple General Circulation Model (PNU CGCM). The seasonal predictability of the surface air temperature and ocean potential temperature for boreal winter are evaluated with 4 different experiments which are combinations of 2 types of land initial conditions (AMI and CMI) and 2 types of ocean initial conditions (DA and noDA). EXP1 is the experiment using climatological land initial condition and ocean initial condition to which the data assimilation technique is not applied. EXP2 is same with EXP1 but used ocean data assimilation applied ocean initial condition. EXP3 is same with EXP1 but AMIP-type land initial condition is used for this experiment. EXP4 is the experiment using the AMIP-type land initial condition and data assimilated ocean initial condition. By comparing these 4 experiments, it is revealed that the impact of data assimilated ocean initial is dominant compared to AMIP-type land initial condition for seasonal predictability of CGCM. The spatial and temporal patterns of EXP2 and EXP4 to which the data assimilation technique is applied were improved compared to the others (EXP1 and EXP3) in boreal winter 2m temperature and sea surface temperature prediction.