2.3 앙상블 시스템의 설계
2.3.2 앙상블을 선택하는 방법
주어진 ‘최상의 추정’ 분석(우리는 이를 규준이라 부름), 다른 앙상블 멤버 를 정의하기 위한 이러한 최상의 추정분석으로부터 섭동을 추가하기 위한 다양한 방법들이 이용되고 있다.
이 방법은 빠르고 쉽지만, 비효율적이라는 단점이 있다. 앙상블은 규준으로 부터 크게 벗어나는 결과들을 멤버화하기보다는 규준에 수렴하는 앙상블 멤버들에 지배되기 쉽다. 하지만 예측의 가능한 퍼짐에 대해 유용한 정보를 제공하는 것은 규준으로부터 크게 벗어나는 멤버(초기조건)들이다.
2.3.2.1 무작위법
무작위 선택의 한계를 뛰어넘기 위해, 규준예보로부터 효과적으로 벗어나 는 대기의 경로를 잘 파악할 수 있는 방법이 필요하다. 성공적인 것으로 알 려진 한 방법이 바로 증식법(Breeding)이다.
분석 자료로부터 추출된 한 쌍의 무작위 섭동(분석 오차 범위내)이 초기에 계산된다. 이러한 분석들은 주어진 순환의 수만큼 추후 예보-분석의 순환 을 통하여 실행된다. 즉, 모델들은 섭동분석으로부터 수시간에 대해 예보로 서 실행되고 그 후 관측자료가 동화되고 하는 이러한 일련의 과정들이 수 회 반복된다. 이러한 과정은 규준예보로 재수렴하는 경향을 제거하는 데 효 과가 있는 것으로 알려지고 있다(즉 빠르게 성장하는 모드를 ‘증식’). 그 후 최종 예보가 실행되는데 이러한 과정은 아래 그림 2.3에 나타내었다.
2.3.2.2 증식법
2.3 앙상블 시스템의 설계
이는 증식법보다 좀 더 복잡하고 정밀한 방법이다. 이 방법은 섭동의 최대 성장 방향을 명시적으로 찾는 것을 포함한다(초기분석의 고유 벡터라고 한 다. 약자로는 SV).
SV를 취득하는 법에 대한 자세한 설명을 생략하면, 일반적인 SV에 대한 접근방법은 다음과 같다. 처음 분석장을 이용하여 48시간의 예보를 수행한 다. 종료 상태로부터 수반모델을 이용하여 48시간의 ‘되감기(역) 예보’를 수행한다. 순방향 예보의 시작과 종료 시점 상태로부터 선형 행렬이 계산될 수 있는데 이 행렬에 초기상태를 곱하면 종료 상태를 제공할 것이다. 두 번 째 행렬은 되감기 예보를 위해 계산된다. 이 선형 행렬로부터 고유벡터가 계산된다.
수반 모델 사용의 필요성은 많은 암시를 갖는다. 이는 단순화된 모델을 필 요로 하며, 특히 물리과정들이 보다 단순하게 나타내어져야 한다. 모델의 운영 버전 기준으로 해상도가 떨어질 가능성도 높다. 이러한 단순화에도 불 구하고, 고유벡터 방법은 여전히 계산시간이 많이 소요되고 증식법보다도 고려해야 할 것이 많다.
2.3.2.3 고유 벡터
2.3 앙상블 시스템의 설계
앞 절의 내용은 분석에서 발생한 오류가 모델에 미치는 영향에 대해 이야 기 하였다. 물론 예보의 오류에 있어 다른 원인도 존재한다. 즉 모델 자체의 오류이다.
그러나 이것 또한 앙상블 방법으로 해결할 수 있다. 서로 다른 예보기관들 에서의 NWP 모델들이 종종 서로 다른 예보를 하기 때문에, 특히 중기 예 측의 경우, 여러 모델의 결과를 종합하여 사용하는 것은 실제 대기의 가능 한 해를 추출하는 다른 방법을 제공한다.
2.3.3 모델의 오류
앙상블 시스템을 설계하는데 있어 고려해야 할 또 다른 점은 가능한 한 많 은 수의 앙상블 멤버를 갖는 것과 가능한 높은 해상도(신뢰성)의 멤버(그러 므로 멤버 수는 줄어든다)를 갖는 것 중 어느 것이 더 중요한 지다. 사실 이 문제의 정답은 전자와 후자를 적절하게 조화시키는 것이라 하겠다.