기상예보의 정확도 향상을 위한 수치예보모델, 기상관측자료 및 예보관 역량의 기여도 분석과 활용 방안 doc_id CNTS-00118872131_9

2012년 기상청 수치자료응용과에서 발표한 자료에 따르면, 기상청에서는 2010년 5월 통합수치예보모델을 기반으로 한 현업수치예보시스템을 도입하여 운영하고 있다. 통합모델은 각종 위성자료 등 많은 수의 관측자료들의 활용이 가능하고 GPS 자료 등 전세계적으로 공유되는 많은 관측자료들의 사용으로 예보정확도 향상에 기여하고 있다. 관측민감도 평가도구는 수반모델을 이용한 예측민감도 평가방법으로서 1회의 모델 수행으로 관측자료와 초기장이 예보성능에 미치는 영향을 세부적으로 파악할 수 있는 장점을 가지고 있다. 또한 통합모델 자료동화시스템에 구축된 관측민감도(FSO) 평가도구는 24시간 예보오차 감소에 기여하는 관측의 영향을 수반모델을 이용하여 계산한다. 현재 통합모델에는 10개의 관측그룹이 사용되 고 그 안에 27개의 세부 관측종이 사용되고 있다. 기상청에서는 수치예보모델의 체계적인 오차를 보정한 MOS(Model Output Statistics) 가이던스를 일 2회 생산하여 예보편집에 사용하고, 예보관은 최신관측 자료 등을 활용하여 MOS를 수정한 후 일 8회 동네예보를 생산하고 있다. 이를 위해 최신관측 자료를 반영한 객관적인 보정방법을 개발하여 성능을 검증하고 예보생산 시스템에 적용하고 있다. 성능검증에서 2015년 1년 동안 일 2회 생산되는 MOS와 예보시간 이전 3시간 동안의 사용 가능한 관측자료인 기온, 습도, 풍속을 사용한 예보(CMOS)와 비교한 결과, 기온은 0.3℃ 오차가 개선되었다. 또한 CMOS는 MOS에 비해 습도의 경우 약 4%, 풍속의 경우에는 0.34m/s의 오차가 개선되었으며 그 결과는 같다. 국지예보모델에 대한 기상관측자료의 기여도를 평가하기 위해 2015년 6월 15일부터 7월 15일까지 31일간 기상1호에서 수행한 여름철 집중관측 자료를 사용하였다. 집중관측 지점은 7지점으로 기상1호(제주해상), 진천, 군산, 대구, 보성, 창원, 고산이였고, 현업 관측지점은 6지점(백령도, 오산, 북강릉, 흑산도, 광주, 포항)이였다. 시간해상도는 3시간(진천, 창원, 보성)과 6시간(제주해상, 군산, 대구, 고산) 간격으로 실시되었다. 2015년 여름철(장마) 집중관측 자료에 대한 국지예보모델 기반 수치실험 수행 결과, 남해에 대한 집중관측자료의 영향이 크게 나타난 것으로 보아 집중관측자료에 의해 수치모델의 강수 정확도가 향상되었음을 알 수 있었다. 그리고 겨울철 집중관측(2016년 1월 20일~2월 26일) 지점으로는 기상1호(양양), 평창(보광), 대관령(용평), 강릉원주대, 정선 등 5지점과 현업 관측 지점인 7개 지점(백령도, 오산, 북강릉, 흑산도, 광주, 포항, 고산)으로 공간 해상도는 20~40km, 시간해상도는 3(강릉원주대), 6(대관령), 12(평창)시간이였다. 기상예보업무 역량에 영향을 미치는 요인은 기상관측자료, 수치예보모델, 예보관 역량 3가지로 구성하였다. 분석결과 수치예보모델이 0.361, 기상관측자료 0.358, 예보관 역량 0.281로 기여도를 나타냈다. 기상예보 역량에 영향을 주는 요소로 관측자료 수준, 수치예보모델 성능, 예보관 예보능력 등 3개 요소의 기여도가 10년 전에는 각각 32%, 40%, 28%였으나, 이번 조사에서는 각각 35.8%, 36.1%, 28.1%로 예보관 능력은 그대로였으나, 관측자료의 수준이 수치예보 모델 성능에 비해 상대적으로 그 기여도가 높아졌음을 확인하였다. 특히 예보관 역량은 예보경력, 예보지식, 교육훈련, 예보팀워크로 나뉘어 그 기여도를 분석 해 보면, 예보경력의 기여도가 0.443으로 가장 높았으며, 예보지식 0.195, 교육훈련 0.185, 예보팀워크 0.177순으로 기여도를 나타냈다. 이를 종합하여 기상예보 업무역량의 기여도를 분석하였다. 그 결과, 수치예보모델 성능이 0.213으로 1순위, 관측자료의 질이 0.206으로 2순위, 예보경력이 0.124로 3순위, 그리고 4순위로는 관측지점 수로 나타났다. 기상실황 감시나 6시간 이내의 초단기예보, 기상특보 업무에 대해 6개 관측분야에 대한 기상예보업무 기여도를 측정한 결과, 지상기상관측이 0.320으로 가장 높았으며, 기상레이더 관측이 0.241, 목측관측이 0.140, 기상위성관측이 0.119순으로 나타났다. 통상적으로 초단기예보에서는 기상레이더 관측자료가 실황파악용으로 많이 활용된다고 인지하고 있다. 하지만 본 조사결과, 지상기상관측이 더 중요한 것으로 나타났으며, 목측 관측도 3순위로 기상위성이나 해양기상, 고층기상관측보다 높게 나타났다. 예보경력의 유무에 따라 구분하여 집단간의 차이를 분석한 결과, 예보경력의 유,무와 관계없이 지상기상관측의 중요성이 가장 높게 나타났고, 다음으로 레이더, 3번째를 목측(유인)관측으로 응답해서 초단기에서는 목측관측이 중요한 것으로 응답했다. 예보경력 기간에 따라 차이를 분석한 결과, 6개의 관측분야에 대해 우선순위는 변동이 없었다. 현재 담당업무별 차이를 분석한 결과, 전체적으로 평균과 비슷한 경향을 보였으나 수치모델 담당은 모델에 입력되는 자료 중 기상레이더자료의 중요성이 반영되었고, 관측업무 담당은 목측 관측의 기여도가 0.192로 다른 집단보다 현저히 높게 나타났다. 기상실황 감시는 기상현상의 종류에 따라 기상관측자료의 활용이 달랐는데, 예를 들면 집중호우 감시는 기상청 및 유관기관의 ASOS나 AWS, 기상레이더, 기상위성관측자료를 중점 활용하여 감시하고 있다. 영향예보(Impact Forecasts)는 구체적인 기상영향 정보를 분석하여 제공함으로써 날씨로 인한 상세하고 구체적인 기상영향 정보를 추가적으로 제공하는데, 이로 인해 선제적인 위험기상 정보 제공이 가능해져 예상되는 위험기상의 영향수준과 발생 가능성을 바탕으로 위험수준을 판단하여, 최대 7일 전부터 위험수준 정보를 제공하여 조기에 의사결정을 지원하는데 중요한 역할을 하게 된다. 기상관측자료의 예보업무 기여도 분석에서는 기상관측자료의 카테고리화 및 계층적 구조설계를 통해 예보업무 기여도 평가를 위한 AHP 모형설계 및 Pilot Test를 수행하였다. AHP 및 일반 설문조사는 2018년 10월 1일부터 11월 10일까지 실시되었으며, 기상청 본청과 6개 지방기상청, 3개 지청, 항공기상청, 국립기상과학원 등 기상청 소속기관과 기상산업기술원, 기상사업자, 기상전문인협회 회원 등 총 770명을 대상으로 실시되었다. 또한, 특정 지역을 대상으로 발표하는 지점별 예보는 공항예보, 산악예보, 해수욕장예보가 있으며, 이러한 기상예보를 발표하기 위해서는 ASOS 및 AWS 등 지상기상관측자료, 부이, 파고계 등 해상기상관측자료, 라디오존데, 연직바람관측장비 등 고층기상관측자료, 기상레이더, 기상위성, 낙뢰관측 등 원격탐측기상관측자료와 기후자료, 수치예측자료를 함께 이용하여 예보관이 이를 종합분석하여 예보를 생산하고 있으나 예보종류에 따라 사용되는 관측자료별 사용 가중치는 각각 다르다. 기상청에서는 기상예보 뿐만 아니라 실황감시, 방재기상업무, 사후검증 및 분석을 위해 기온, 기압, 강수량 등 많은 기상요소를 유관기관(27개 기관 약 3,600개소)과 함께 관측하고 자료를 공유하여 활용하고 있다. 이러한 각각의 예보에서 사용되는 기상관측자료의 가중치가 다르기 때문에 각각의 기상관측자료가 개별 예보에 미치는 효용도 및 기여도가 얼마나 되는지를 객관적으로 분석 평가하여 예보적중율 향상에 반영해야 한다.