자료동화시스템

수치예보모델은 예보시간이 지날수록 오차가 증가하기 때문에, 기상관측자료와 같은 정확 한 기상정보를 이용해 모델의 오차를 주기적으로 보정해 주어야 한다. 이 과정을 자료동화 (Data Assimilation)라 부르는데, 자료동화는 이질적인 두개의 자료(관측자료, 모델자료)를 섞는 기술로서 고도의 수학 통계적 기법을 필요로 하며 어떠한 기술적 접근방법을 사용하느 냐에 따라 최적내삽법, 변분법, 앙상블 칼만필터 등 다양한 형태로 분류된다.

현재 세계적으로 가장 관심을 받고 있는 자료동화 기술은 4차원변분법(4DVAR)과 앙상블 자료동화를 결합한 융합형 자료동화기술이다. 융합형 자료동화시스템의 유용성은 여러 연구 를 통해 입증되었으며 유럽, 미국, 일본 등 대부분의 기상선진국들은 대부분 융합형 시스템 을 운영하고 있거나 운영을 준비 중에 있다. 융합형 자료동화시스템은 변분법과 앙상블 자 료동화의 융합형태에 따라 하이브리드시스템과 4차원 앙상블 변분자료동화시스템 등 몇 가 지 유형으로 분류된다. 하이브리드시스템¹⁾은 기존의 4차원변분법(또는 3차원변분법)과 앙상 블예측시스템의 체계를 독립적으로 유지하면서, 앙상블시스템에서 산출된 모델의 오차정

1) 하이브리드시스템은 앙상블과 3차원변분법을 연동한 Hybrid 3DVAR와 앙상블과 4차원변분법을 연동한 Hybrid 4DVAR로 구분된다.

보를 매개로 간단히 두 시스템을 연결하는 기술로 변분자료동화시스템과 앙상블 시스템이 원래의 형태대로 그대로 보존되는 방식이다. 반면, 4차원 앙상블 변분자료동화시스템 (4DEnVAR)은 4차원변분자료동화시스템에서 가장 계산비용이 비싼 모델시간적분과정²⁾을 제거하는 대신, 대규모 멤버를 가진 앙상블 시스템을 4차원적 관점에서 좀 더 적극적으로 결합하는 방식으로써 하이브리드시스템에 비해 두 시스템간의 결합단계를 높인 융합방식 이다. 유럽중기예보센터(ECMWF)를 포함한 대부분의 선진국 기상센터들은 4차원변분법 (4DVAR)을 넘어 하이브리드시스템이나 4차원 앙상블 변분자료동화시스템 쪽에 초점을 맞 추어 개발을 진행 중에 있다.

기상청에서는 2010년 영국기상청으로부터 통합모델을 도입한 이후 영국과의 협력을 통해 자료동화시스템을 지속적으로 개선해 오고 있으며, 2013년부터 융합형 자료동화시스템의 한 형태인 하이브리드 자료동화시스템(Hybrid 4DVAR)을 세계에서 세 번째로 현업에 도입하여 운영하기 시작하였다. 향후에는 4차원 앙상블 변분자료동화시스템을 중장기적으로 개발할 계획을 가지고 있다. [표 2-1]은 전지구예보시스템을 운영 중인 전세계 주요 선진국의 자료 동화기술 개발동향을 보여준다.

자료동화분야에서 중점적으로 다루어지고 있는 또 다른 핵심 기술분야는 바로 위성관측 자료에 대한 동화기술이다. 자료동화가 시작된 이래 위성으로부터 산출되는 수많은 관측정 보들을 어떻게 효과적으로 모델에 활용할 수 있을지가 항상 자료동화의 중요한 이슈가 되어 왔고, 위성자료 동화의 한계를 획기적으로 극복한 변분자료동화기법의 개발 이후 위성자료 의 활용도는 매년 크게 증가하여 왔다. 특히 위성관측기술의 발달로 위성자료의 품질이 지 속적으로 개선됨에 따라 고해상도 대용량 위성자료들을 효과적으로 동화할 수 있는 새로운 위성자료 처리기술 및 동화기법 등이 꾸준히 개발되고 있다.

빅데이터 활용에 대한 관심이 높아지면서, 우리 생활 주변에서 다양한 형태의 빅데이터 관측을 확보하여 활용하는 방안들이 제안되고 있다. 예를 들어, 자동차나 핸드폰에 관측센 서를 달아 사람들이 활동하는 지역을 중심으로 막대한 양의 관측 빅데이터를 확보하고 이를 모아 자료동화에 활용하는 방식 등이다. 아직은 단순히 아이디어 제안 단계에 머무르고 있 으나, 향후 인공지능 기술이나, 정보통신기술, 빅데이터 처리기술 등의 발달이 가속화되면서 실용화 가능성이 높아질 것으로 기대된다.

2) 4차원변분법은 관측자료를 정확한 시간에 모델자료와 동화시키기 위해 모델시간적분과정을 포함하고 있다. 자료동 화가 진행되는 과정에서 모델을 수행하여, 관측자료가 생산된 시간까지 모델을 적분해 갈수 있으며 이를 통해 관 측자료를 관측이 만들어진 시간의 모델결과와 정확하게 동화할 수 있다. 또한 관측자료의 동화가 끝난 후, 모델을 역으로 수행해 원래의 시간으로 돌아올 수 있다.

대류규모 현상에 초점을 맞춘 자료동화(Convective Scale Data Assimilation) 기술 또한 최 근에 중요하게 대두되고 있는 분야이다. 전세계적으로 국지적인 위험기상으로 인한 피해가 빈번하게 발생함에 따라 많은 연구자들의 관심이 전지구, 지역 규모의 현상에서 작은 규모 의 현상으로 옮겨가고 있다. 대용량 슈퍼컴퓨터의 발전으로 현업에서 사용가능한 모델 해상 도는 계속 증가하고 있으며, 특히 대류운에 대한 직접 모의가 가능한 1km 수평해상도의 수 치예보모델에 4차원변분자료동화와 앙상블자료동화기법을 적용하는 여러가지 방안들이 활 발하게 연구되고 있다. 국지규모 현상을 모의하는 데 유용한 자료인 레이더 관측자료의 활 용에 관해서도 다양한 연구들이 수행되고 있다.

국가 현업 자료동화체계

(향후 개발 계획) 국가 현업 자료동화체계

(향후 개발 계획)

유럽중기예보센터 Hybrid-4DVAR

(Hybrid-4DVAR) 한국 Hybrid-4DVAR

(4DEnVAR)

영국 Hybrid-4DVAR

(Hybrid-4DVAR) 프랑스 4DVAR

(4DEnVar)

미국 Hybrid-3DVAR

(4DEnVAR) 호주 4DVAR

(Hybrid-4DVAR)

일본 4DVAR

(4DVAR) 독일 Hybrid-3DVAR

(Hybrid-3DVAR)

캐나다 4DEnVar

(4DEnVar) 중국 3DVAR

(4DVAR)

▶▶표 2-1 기상선진국들의 자료동화기술 개발동향(WGNE* 보고서, 2016)

* WGNE：Working Group on Numerical Experimentation(세계 기상기구 수치실험 그룹)

지표면변수(토양수분, 토양온도 등)는 지표면과 대기 사이의 열과 수분을 교환하면서 대 기하층변수 진단 및 예측에 중요한 영향을 미친다. 따라서 수치모델에서 지표면변수의 정확 한 분석은 대기 하층변수의 예측 정확도를 향상시키기 위해서 매우 중요하다. 세계 주요현 업기관에서는 지표면변수 초기화 과정인 지표면자료동화 방법으로 EKF(Extended Kalman Filter), EnKF(Ensemble Kalman Filter), Nudging 등을 사용하고 있다. 기상청에서는 토양수 분을 초기화 하는 방법으로 Nudging을 사용하였으나, 2016년부터는 관측자료의 확장성 등 이 용이한 EKF 방법을 사용하고 있다. 입력자료로 토양수분 자료인 MetOp-A/B의 ASCA T,³⁾ 해수면온도와 적설자료인 OSTIA⁴⁾와 IMS⁵⁾를 활용하고 있다.