경제 발전에 따라 레저, 해운, 수산, 국방, 해난사고 등 해양을 이용하는 활동이 증가하면서 해양예보에 대한 수요가 크게 증가하고 있다. 기상에서 해양의 역할이 새롭게 인식되면서 정확한 기상 및 기후변화를 예측하기 위한 해양 예측의 필요성도 증가하고 있다. 사회적인 요구와 관련 기술의 발전에 힘입어 선진국을 중심으로 해양예측시스템이 수립되어 왔다. 이 연구에서는 세계적으로 해양예측시스템을 발전시키고 확산시킨 국제협력프로그램 GODAE(Global Ocean Data Assimilation Experiment)의 진행과정과 기여를 정리하였다. 그리고 현재 해양예측시스템을 운용 중인 미국, 프랑스, 영국, 이탈리아, 노르웨이, 호주, 일본, 중국이 해양예측시스템을 구축하면서 세웠던 목적과 비전, 역사, 연구 동향을 조사하고 각 나라의 해양예측시스템 현황을 비교하였다. 우리보다 앞서 해양예측시스템을 구축하여 사용하고 있는 나라들이 취한 개발 전략의 특징은 다음과 같이 요약해 볼 수 있다. 첫째, 국가적인 역량을 집중하여 성공적인 현업 해양예측시스템을 구축하였다. 둘째, 국제적인 프로그램을 통해 선진 기술을 공유하고 상호 발전시켰다. 셋째, 각 기관의 역할과 고유 목적에 따라 기여분야를 나눠가졌다. 국내에서도 최근 현업 해양예측시스템에 대한 수요가 증대되고 있다. 기상청, 국립해양조사원, 국립수산과학원, 국방과학연구소의 해양예측시스템 개발에 관한 현재 상황과 향후 장기적 계획을 조사하였다. 국지 해양예측 또는 기후예측 모델을 위한 개방경계 초기장 제공이 가능한 광역의 정확도 높은 해양예측시스템을 구축하기 위해서는 국내의 유관 기관 간 협력 관계가 필수적이다. 이를 위해 관련 기관과 연구자들이 함께 참여하는 컨소시엄 형성이 바람직하다. 컨소시엄을 통해 경쟁력 높은 예측 모델과 시스템을 구축할 수 있으며, 제한된 재원을 효율적으로 활용할 수 있고, 연구 개발 인력이 전문분야에 집중할 수 있으며, 중복 투자를 막고 각 기관은 고유 업무에 역량을 집중할 수 있다. 비록 해양예보에 있어 우리나라가 현 단계로는 국제적인 수준에 뒤쳐져 있지만, 각 유관 기관들이 고유 업무를 정립하고 국가적인 역량을 집중하여 현업 해양예측시스템을 공동 개발하면 곧 추격하여 해양예보 분야를 선도할 수 있을 것이다.
해양파랑 예측에 있어 단일 수치모델의 불확실성을 보완하기 위하여 앙상블 기법을 적용한 지역 파랑예측시스템을 구축하였다. 기상청 전지구 대기 수치모델의 확률예측시스템에서 생산되는 24개 앙상블 해상풍을 입력자료로 이용, 87시간까지 파랑 예측자료를 생산하였으며, 기상청 계류부이 관측자료와 다양한 통계방법을 적용하여 검증을 수행하였다. 2일예측 이후의 앙상블 예측평균의 평균제곱근오차(RMSE)는 단일모델예측에 비하여 향상된 결과를 보였으며, 특히 3일예측의 경우 단일모델예측 대비 RMSE가 약 15% 정도 향상되었다. 이것은 앙상블 기법이 수치모델의 불확실성을 감소시켜 예측정확도 향상에 크게 기여한 것으로 보인다. ROC(Relative Operating Characteristic) 분석결과, 전체 예측시간에 대하여 ROC 영역이 모두 0.9 이상을 보여 확률예측 성능이 뛰어남을 보였으며, 앙상블 파랑예측 결과가 해상 확률예보에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
이 노트는 국립해양조사원이 5년(2012~2016년)간에 걸쳐 지역해(동해, 황 동중국해) 수치예측시스템을 구축하여 자동으로 끊임없이 운영하면서 확보한 기술들 중 다음 3가지를 담고 있다. (1) 끊임없이 3일 해양예측 자료를 생산하기 위한 전략, (2) 매일 특정시각에 외부 해양 기상자료(HYCOM, NOAA/NCEP GFS)를 안정적으로 내려 받는 방법과 (3) 해양예측시스템 운영자들이 휴대전화 단문 메시지 서비스(Short Message Service)를 이용하여 해양예측시스템 수행 시 발생하는 시스템 오류를 신속하게 파악할 수 있는 기능에 관하여 기술하였다. 이들 기본 기술과 운영시스템 구성의 기본 개념은 지역해와 연안 해양 수치예측시스템을 자동으로 운영하는 체계를 구축하는 데 있어서 유용하게 사용될 것이다.
전지구수치예보모델의 해상풍 예측자료를 기반으로 비정형격자의 국지연안 파랑예측시스템을 구축하고, 파랑모델의 수행성능 및 예측성능을 검증하였다. 기존의 정형격자는 복잡한 해안선과 연안지형에서의 파랑예측이 제한적이기 때문에 정밀한 국지연안 수치모의를 위해 비정형격자체계를 적용하고, 현업 예보 지원에 대한 적용가능성을 검토하였다. 두 격자체계 모두 근해와 연안에서 유사한 예측경향을 보였고, 격자체계에 따른 예측오차의 차이도 크지 않았다. 또한 정형격자와 비교하여, 비정형격자의 모델수행시간이 동일한 조건에서 현저히 감소하는 것을 통해 비정형격자 기반 파랑예측시스템의 현업 예보 지원에 대한 적용가능성을 확인하였다.
In the present study, we assess the GloSea5 (Global Seasonal Forecasting System version 5) near-surface ocean current forecasts using globally observed surface drifter dataset. Annual mean surface current fields at 0-day forecast lead time are quite consistent with drifter-derived velocity fields, and low values of root mean square (RMS) errors distributes in global oceans, except for regions of high variability, such as the Antarctic Circumpolar Current, Kuroshio, and Gulf Stream. Moreover a comparison with the global high-resolution forecasting system, HYCOM (Hybrid Coordinate Ocean Model), signifies that GloSea5 performs well in terms of short-range surface-current forecasts. Predictions from 0-day to 4-week lead time are also validated for the global ocean and regions covering the main ocean basins. In general, the Indian Ocean and tropical regions yield relatively high RMS errors against all forecast lead times, whilst the Pacific and Atlantic Oceans show low values. RMS errors against forecast lead time ranging from 0-day to 4-week reveal the largest increase rate between 0-day and 1-week lead time in all regions. Correlation against forecast lead time also reveals similar results. In addition, a strong westward bias of about $0.2m\;s^{-1}$ is found along the Equator in the western Pacific on the initial forecast day, and it extends toward the Equator of the eastern Pacific as the lead time increases.
Seasonal forecasting has numerous socioeconomic benefits because it can be used for disaster mitigation. Therefore, it is necessary to diagnose and improve the seasonal forecast model. Moreover, the model performance is partly related to the ocean model. This study evaluated the hindcast performance in the upper ocean of the Global Seasonal Forecasting System version 5-Global Couple Configuration 2 (GloSea5-GC2) using a multivariable integrated evaluation method. The normalized potential temperature, salinity, zonal and meridional currents, and sea surface height anomalies were evaluated. Model performance was affected by the target month and was found to be better in the Pacific than in the Atlantic. An increase in lead time led to a decrease in overall model performance, along with decreases in interannual variability, pattern similarity, and root mean square vector deviation. Improving the performance for ocean currents is a more critical than enhancing the performance for other evaluated variables. The tropical Pacific showed the best accuracy in the surface layer, but a spring predictability barrier was present. At the depth of 301 m, the north Pacific and tropical Atlantic exhibited the best and worst accuracies, respectively. These findings provide fundamental evidence for the ocean forecasting performance of GloSea5.
한반도 대기모델의 해상풍을 입력자료로 사용하는 초단기 파랑예측시스템을 구축하고, 예측성능을 결정하는 중요한 요소인 입력바람장-파랑 상호작용을 고려하여, 수치모의실험을 수행하였다. 예측성능을 검증하기 위해 비태풍시기와 태풍시기에 대한 파랑모델의 예측결과를 기상청 계류부이 관측자료와 비교하였다. 비태풍시기에는 전반적으로 모델의 과소모의 경향이 나타났으며, 입력바람장과 파랑의 상호작용 물리계수를 증가시키면 과소모의하는 예측경향과 평균제곱근오차(RMSE)는 감소하는 것을 확인할 수 있었다. RMSE가 최소가 되는 실험조건을 적용하여 태풍시기를 분석한 결과, 비태풍시기와 비교하여 예측오차가 증가하였다. 이는 파랑모델이 상대적으로 약한 비태풍시기의 바람장 영향을 고려했기 때문으로 보이며, 강한 바람장 형성으로 인한 파랑의 비선형효과와 파랑에너지 소산효과가 충분히 반영되지 않았던 것으로 판단된다.
대양을 운항하는 선박의 최적 항로계획 수립에 중요한 해양환경정보를 실시간으로 예보하는 시스템(MEIS)을 개발하였다. 예보정보는 위성관측 대양환경 자료를 기반으로 유럽중기기후예보센터가 처리한 실시간 자료를 바탕으로 하며, 장기 관측자료 데이터베이스에 근거한 통계적 정보와 함께 제공된다. MEIS시스템은 육상 기지국에 설치되어 해양환경정보를 취득하고 처리하는 육상자료처리시스템(MEIS-Center)과 선박에 탑재되어 가공된 해양환경정보를 화상으로 구현하고 최적항로 선정을 돕는 선박탑재화상구현시스템(MEIS-Ship)으로 구성되며, 운항중인 선박과 육상기지국간의 정보 송수신을 위한 위성통신 시스템을 활용한다. 해양환경 요소는 바람, 파랑, 기압, 폭풍을 포함하며, 바람은 풍향과 풍속 정보를 제공하고, 파랑은 너울과 풍파로 구분하여 파고, 파향, 파주기 정보를 제공할 수 있다. 실시간 정보는 0.5°해상도로 5시간 간격의 10일 예보치가 매일 제공되며, 통계적 정보는 1.5° 해상도의 15년 관측자료를 이용하여 월평균 및 재현주기별 최대값이 산정된다. MEIS-Ship은 항로 시뮬레이션 기능을 제공하며, 설정된 항로에 대해 예보 및 통계적 해양환경정보를 그림 또는 표의 형태로 제공한다. MEIS는 예정 항로상의 정확한 실시간 해양환경 예보를 제공하므로 선박운항자가 항로의 위험도와 운항경제성을 고려하여 최적 항로를 선정하는 것이 가능하다.
최근 해양레포츠 산업이 블루오션으로 떠오르고 있는데, 해양레포츠는 조류, 수온, 염도 등과 같은 다양한 환경조건에 영향을 받기 때문에 관측자료 뿐만 아니라 모델 예측자료도 매우 필요한 정보이다. 본 연구에서는 연안해양모델인 FVCOM(Finite Volume Coastal Ocean Model)에서 산출된 예측자료를 웹 및 스마트폰을 통해 제공하는 시각화시스템을 구현하였다. 이를 위하여 FVCOM 자료에 내삽과 샘플링 등의 전처리를 하여, 조위, 수온, 염도의 래스터 이미지와 조류(유속, 유향)의 벡터 데이터베이스를 구축하였고, 스프링 프레임워크(Spring Framework)를 활용하여 REST(Representational State Transfer) 기반의 API(Application Programming Interface)를 제공하는 웹서비스를 구축하였다. 또한 데이터베이스 자료를 데스크톱 및 이기종의 스마트폰에 탑재시킴으로써 크로스플랫폼(cross-platform) 시각화 환경을 실현하였다.
COMS(Communication, Ocean, and Meteorological Satellite) is the geostationary satellite for the mission of satellite communication, ocean monitoring, and meteorological service. It is scheduled to be launched at the end of 2008. Ocean payload of COMS named as GOCI(Geostationary Ocean Color Imager) observes ocean color and derives the chlorophyll concentrlition, the concentration of dissolved organic material and so on. In operational oceanography, satellite derived data products are used to provide forecasting and now casting of the ocean and coastal water state. In this work, conceptual design of structural part of GOCI is carried out and two baseline concepts are proposed. The one is dioptric module that uses lens system and the other is TMA(Three Mirror Anastigmat) module that uses mirror system. Trade-off studies between two concepts are investigated by considering optical and mechanical performances. Finally, on-going tasks and future development plan are briefly discussed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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