본 연구는 여름 및 초가을(6-9월)에 한반도에서 관측된 레윈존데 사운딩을 분석하여 대류가용잠재에너지와 대류 억제도가 깊은 습윤 대류 및 강수 발생 예측에 유용성이 있는지를 확인해보았다. 레원존데 사운딩은 열역학적으로 깊은 습윤 대류가 발생할 가능성이 높은 고 대류가용잠재에너지 저 대류억제도 그룹과 대류 발생을 억제시킬 수 있는 저 대 류가용잠재에너지 고 대류억제도 그룹으로 분류하였다. 이후, 두 그룹의 12시간 누적 강수량, 12시간 평균 최저운고, 12시간 평균 중하층운량의 분포 차이가 유의미한지 여부를 통계적 가설검정을 통해 확인하였다. 그 결과, 무강수인 경 우 21:01-09:00 KST 시간대의 12시간 평균 최저운고를 제외하고 두 그룹은 통계적으로 유의미한 차이가 있음이 검증 되었다. 이 결과는 고 대류가용잠재에너지 저 대류억제도 그룹이 저 대류가용잠재에너지 고 대류억제도 그룹보다 깊은 습윤 대류 및 강수 발생에 더 유리함을 시사한다.

본 연구에서는 한국기상청의 장기예측시스템 현업모형인 GloSea5의 성층권 극소용돌이 강화사례에 대한 예측성 을 진단 및 검증하였다. 진단에 사용된 통계량은 이상상관계수(ACC, Anomaly Correlation Coefficient)와 평균제곱근 예측성(MSSS, Mean Squared Skill Score)으로, 1991-2010년간 발생한 14개 극소용돌이 강화사례에 대한 GloSea5의 예측성한계는 ACC를 기준으로 13.6일, MSSS를 기준으로 18.5일로 나타났다. 모형의 평균제곱오차(MSE, Mean Squared Error)의 각 성분을 정량적으로 비교분석한 결과, 예측성을 저하시키는 가장 큰 요인은 맴돌이(에디)오차로, 그 중 에디의 위상오차가 전체 예측오차의 큰 부분을 차지하는 것으로 나타났다. 또한 극소용돌이 현상이 수평적으로 큰 규모를 가지는 만큼 동서파수 1의 에디와 관련한 오차가 더 작은 규모의 에디에 비해 가장 크게 예측오차에 기여하는 것으로 나타났다. 한편, 분석한 사례들에 대하여 GloSea5의 대류권 순환에 대한 예측성은 성층권 예측성과는 큰 관련이 없는 것으로 나타났다. 이는 단순히 GloSea5 모형이 성층권-대류권 접합과정을 잘 모의하지 못하기 때문에 나타난 결과로 유추할 수 있다. 하지만, 극소용돌이 강화에 의한 영향에 비해 대류권에서 내부변동성의 절대적인 크기가 종종 크게 나 타난다는 점을 감안하면, 모형에서 성층권-대류권 접합을 잘 모의하고 있더라도 극소용돌이 강화 자체만의 영향이 뚜렷 하게 나타나지 않았을 가능성 또한 간과하면 안 될 것이다.

최근 기후변화 및 4대강 보에 의한 본류 구간에서의 조류 발생 우려로 인하여 지류로부터 유입되는 영양염류 물질 등 비점오염에 대한 관리의 필요성이 증대되고 있다. 이와 같이 영양염류의 다량 유입 등 원인제공에서 대 조류 발생과 같은 수질현상으로 발현되기까지 장기간이 소요되는 경우, 오염원의 입체적 관리 및 사전예방 대책 수립을 위한 장기 수질예보의 필요성이 높아지고 있다. 국내의 경우 「수질예보 및 대응조치에 관한 규정」에 따라 현재 국립환경과학원에서는 4대강 본류 중심의 7일 단위의 단기 수질예보를 수행하고 있으며, 해외의 경우에도 장기 수질예보의 사례를 찾아보기 힘들다. 본 연구에서는 3개월 선행예측기간(lead time)의 장기 수질예보를 위해서 통계적 접근 방법과 모델링 기반 접근 방법의 예측성을 비교하였다. 통계적 접근 방법의 경우 관측자료 기반 기후인자(Climate Index)와 중권역 규모 관측 수질 사이의 지체시간(lag time)을 갖는 원격상관(teleconnection)을 이용하여 모델링 과정 없이 수질을 예측하였다. 반면 모델링 기반 방법의 경우에는 장기 기후예측 정보를 유역규모 및 일 단위로 시·공간적 상세화(downscaling)를 거쳐 유역모형의 입력으로 사용하여 수질을 예측하였으며, 유역모형으로는 국내에서 가장 보편적으로 사용되고 있는 Soil and Water Assessment Tool (SWAT) 및 Hydrological Simulation Program-Fortran (HSPF) 모형을 사용하였다. 낙동강의 위천 중권역을 대상으로 하여 총질소(TN) 및 총인(TP) 수질항목에 대한 예측성을 평가하였다. 통계적 방법의 경우 3개 관측지점에서 월별(12개월) 수질 장기 예측을 수행한 결과 유의수준 0.05에서 유의미한 상관계수(Temporal Correlation Coefficient) 이상의 값을 보인 경우는 TN, TP의 경우 각각 83%, 89%로서 적절한 예측성을 보였다. 반면 모델링 방법의 경우에는 수질의 절댓값(농도) 비교를 통한 예측성 평가에는 어려움이 있는 것으로 나타났으며, 향후 추가적인 예측성 평가 기법의 개발이 필요할 것으로 사료된다.

In order to understand the relation between the distribution of sea surface temperature and heavy snowfall over western coast of the Korean peninsula, several numerical assessments were carried out. Numerical model used in this study is WRF, and sea surface temperature data were FNL(National Center for Environment Prediction-Final operational global analysis), RTG(Real Time Global analysis), and OSTIA(Operational Sea Surface Temperature and Sea Ice Analysis). There were produced on the basis of remote sensing data, such as a variety of satellite and in situ observation. The analysis focused on the heavy snowfall over Honam districts for 2 days from 29 December 2010. In comparison with RTG and OSTIA SST data, sensible and latent heat fluexes estimated by numerical simulation with FNL data were higher than those with RTG and OSTIA SST data, due to higher sea surface temperature of FNL. General distribution of RTG and OSTIA SST showed similar, however, fine spatial differences appear in near western coast of the peninsula. Estimated snow fall amount with OSTIA SST was occurred far from the western coast because of higher SST over sea far from coast than that near coast. On the other hand, snowfall amount near coast is larger than that over distance sea in simulation with RTG SST. The difference of snowfall amount between numerical assessment with RTG and OSTIA is induced from the fine difference of SST spatial distributions over the Yellow sea. So, the prediction accuracy of snowfall amount is strongly associated with the SST distribution not only over near coast but also over far from the western coast of the Korean peninsula.