The impact of domain size and location in regional climate simulation

Abstract

한반도 지역을 포함하고 있는 동아시아 지역은 복잡한 지형을 가지고 있어 기상 및 기후를 예측하기에 많은 어려움이 있다. 그러므로 상세 기상현상 및 기후를 모의하기 위한 고해상도 수치모델이 필요하다. 최근 초고속 전산자원의 활용이 가능해짐에 따라 전지구 수치모델의 수평/연직 해상도를 높여 상세하게 모의 할 수 있다. 지역규모 모델은 전지구 수치모델보다 상세지역의 기상/기후 변화까지도 모의할 수 있는 장점이 있다. 하지만 지역규모 모델은 영역에 따른 경계조건 영향에 따라 역학적 · 물리적으로 결과 값이 다르게 나타난다. 따라서 본 연구에서는 지역규모 모델의 장기 계절 예측 결과에 경계조건이 미치는 영향을 분석 하였다. 본 실험에서 사용한 지역규모 모델은 WRF(Weather Research and Forecasting) 이다. 지역규모 모델에서 서로 다른 domain 으로부터 각각의 경계조건이 장기 계절예측에 미치는 영향에 대한 모의실험을 하기 위해서 3가지의 서로 다른 domain을 선택을 하여 실험을 하였다. 첫 번째 도메인은 티벳고원을 포함한 아시아 영역 전체를 포함한 영역이고, 두 번째 도메인은 동아시아 중심으로 첫 번째 도메인 보다 작은 규모이다. 세 번째 도메인은 첫 번째 도메인과 영역 크기는 같지만 도메인의 중심이 북서쪽으로 이동하였다. 지역규모 모델 (WRF)에 사용되는 초기·경계자료는 전지구 수치모델인 Icosahedral -Hexagonal 격자 체계로 이루어진 GME 모델의 장기 계절예측자료 중 1981-1982년 자료를 이용하였다. 이 자료는 AMIP climatology SST를 forcing 으로 주어 생산 되었으며, 40km의 수평 해상도를 가지고 있다. 3가지 도메인의 월 평균값과 각 도메인의 월 평균값의 차이 및 계절 평균값에 대한 차이를 살펴본다. 지표온도의 경우, 여름철에 가장 큰 편차를 나타내었고, 겨울철에 가장 작은 편차를 나타내었다. 강수의 경우, 편차가 많이 나는 달은 여름철이다. 그 이유는 동아시아 경우, 여름철에 강수가 집중적으로 오기 때문이다. 편차는 최소 20~150mm 정도를 보인다. 하지만, 세 도메인의 월 평균값과 각 도메인의 월 평균 값의 차이로는 이 편차가 과연 차이가 있는 것으로 볼 수 있는지에 대한 확신이 없다. 그리하여, Student T-test를 통해서 '세도메인의 평균값과 각 도메인의 평균값이 차이가 없다' 라는 가설에 대해 검정을 하였다. Student T-test란 두 집단의 차이를 분석하고자 하는 경우 이용하는 분석 방법이다. 지표온도의 경우, 1981년에는 첫 번째 도메인의 첫 세달 만이 유의함을 보였고, 다른 두 도메인은 유의하지 않음을 보였다. 특히, T 값이 2.54를 넘는 경우가 대부분으로 유의수준이 1% 이기 때문에 많이 유의하지 않음을 알 수 있었다. 1982년 경우 대부분이 T 값이 1.96(유의수준 5%), 2.54(유의수준 1%) 이상으로 이 또한 유의하지 않음을 알 수 있었다. 1981년, 1982년의 강수에 대한 검정을 하면 여름철에 T 값이 2.54(유의수준 1%)를 나타내어 크게 유의하지 않음을 알 수 있었고, 겨울철에는 T 값이 1.96(유의수준 5%)로 유의하지 않음을 알 수 있었다. 이 실험의 목적은 도메인 크기와 지역이 변화 되었을 때, 지역 기후 모의를 통해 불확실성을 이해하는 것이었다. 세 도메인의 평균값과 각 도메인의 평균값은 차이가 있음을 Student T-test 통해 알 수 있었다. 그렇기 때문에 지역 기후모델에서 영역을 선택할 시에 주의를 할 필요가 있다.