본 연구에서는 국방 분야에 대한 기상정보를 제공하고 있는 공군 기상단의 현업 수치 예보 시스템을 위한 자료동화 체계를 구축하기 위해 필요한 사항에 대하여 살펴보고자 한다. 공군 현업 수치 예보 시스템은 Weather Research and Forecasting (WRF) 중규모 지역 모델을 활용하고 있으며, 이번 연구에서 사용하게 될 자료동화 체계는 공군 기상단의 여러 상황을 고려하여 WRF Three-Dimensional Variational (3DVAR)를 사용하였다.
본 연구에서는 수평 고해상도 모델 영역에서의 예보 정확도 향상을 위한 자료동화 시스템 구축 시 어느 모델 영역에 자료동화를 수행하는 것이 적절한에 대한 실험과 3DVAR에서 시간에 따라 변화하지 않는 배경오차 공분산의 추정 시기에 따른 자료동화의 효과를 살펴보고자 한다. 또한, 구축한 자료동화 시스템을 이용하여 위성 관측자료 중 정지 궤도 위성의 대기 운동 벡터 (GEOAMVs: Geostationary Earth Orbit satellite Atmospheric Motion Vectors)의 동화 시간 분포에 따른 민감도 실험 및 Advanced Microwave Sounding UnitA (AMSUA) 동화가 한반도 지역의 예보에 미치는 영향을 살펴보고자 한다.
총 3개로 (수평 격자 간격 : 영역 1 18km, 영역 2 6km, 영역 3 2km) 로 이루어져 있는 모델 영역과 모델 내 물리과정 등은 공군 현업 수치 예보 시스템과 동일하다. 검증은 2015년 7월 15일부터 7월 31일 까지 영역 3에 대해서 수행하였다. 자료동화에는 conventional 자료와 AMSUA자료를 사용하였으며, 6시간 간격으로 분석 값을 생성하고 각 분석시점에서 24시간 예보를 수행하였다.
고해상도인 영역 3에서 수치 예보 정확도를 향상 시키기 위하여 영역 2에 자료동화 한 실험과 영역 3에 자료동화 한 실험에 대한 분석 결과, 영역 2에 자료 동화한 실험의 예보 정확도가 영역 3에 자료동화 한 실험보다 전반적으로 높게 나타났다. National Meteorological Center (NMC)방법을 활용한 배경오차 공분산의 추정 시기에 따른 민감도 실험 결과, 예보를 생산하는 해당 월의 특성이 반영된 월별 배경오차 공분산을 활용하여 자료동화 할 경우 추정 시기에 따른 예보 정확도는 유의미한 차이가 나타나지 않는 것을 확인하였다. 또한, 계절별로 배경오차 공분산을 추정하는 것보다 월별로 배경오차 공분산을 추정하는 것이 보다 정확하였다.
분석 시점을 기준으로 전후 3시간의 GEOAMVs 자료를 동화한 실험보다 전후 1시간의 GEOAMVs자료를 동화한 실험이, 일부 상층 변수와 일부 강수 예보 시간에 대한 예보 정확도가 향상됨을 확인 하였으나, 그 효과는 크지 않았다. AMSUA동화 효과를 한반도 지역에서 살펴본 결과, AMSUA 동화가 상층 변수의 예보 정확도에 부정적인 영향을 주었으나, 6시간 강수 예보 정확도와 2 m 상대습도에 대해서는 예보 정확도 향상에 기여함을 확인하였다.
2015년 7월 15일 09 UTC와 2015년 7월 29일 00 UTC의 강수 예보에 대하여 사례분석 한 결과, 자료동화를 하지 않은 실험 대비 자료동화를 수행한 실험의 강수 예보 정확도가 향상됨을 확인하였다. 또한, 북한 지역에 대해서도 GEOAMVs 자료의 동화시간에 따른 실험과 AMSUA 동화효과는 영역 3의 실험 결과와 유사한 경향을 보였다.
본 연구를 통해 공군 현업 수치 예보 시스템의 자료동화 체계를 구축하기 위해 필요한 사항에 대해 고려할 수 있었으며, 본 연구의 결과는 공군 기상단에서 추후에 현업 자료동화시스템을 구축하는데 기반이 될 것으로 사료된다.

This study investigates the necessary information to construct a data assimilation system for the operational numerical weather prediction (NWP) system at the Republic of Korea Air Force Weather Group that provides weather information for the military service. The Air Force NWP system utilizes the Weather Research and Forecasting (WRF) meso-scale regional model, thus the data assimilation system used in this study is based on the WRF three-dimensional variational (3DVar) technique.
Experiments were conducted to find the optimal domain for assimilating observation data to improve the weather forecast accuracy in the horizontal high resolution domain. The effect of the estimation period of Background Error Covariance (BEC) that does not change with time in 3Dvar is also investigated. In addition, the sensitivity experiments are performed to examine the impact of the assimilation time interval of geostationary atmospheric motion vectors (GEOAMVs) and the impact of the advanced microwave sounding unit A (AMSUA) using the constructed data assimilation system to the forecasts for the Korean Peninsula region.
The model domain which consists of three (horizontal grid: domain 1 18km, domain 2 6km, domain 3 2km) domains and the physical processes in the model are the same as the Air Force NWP system. The verification was performed from July 15, 2015 to July 31, 2015 in the domain 3. For the data assimilation, the conventional data and AMSUA were used, and the analysis fields were generated every 6 hours and the 24 hour forecasts were performed at each analysis time.
In order to improve the forecast accuracy in the high resolution domain 3, data were assimilated in domain 2 and 3 and the results are compared in domain 3. The results of the experiment in which data assimilation is conducted in the domain 2 have higher forecast accuracy than those of the experiment in which data assimilation is conducted in the domain 3. The sensitivities of the BEC estimated by using the National Meteorological Center (NMC) method for the period of the July 2015, July 2014, and from June to August 2015 on the forecast performance are analyzed. The forecasts were not significantly different at the 95% confidence level according to the estimated time of BEC. The forecasts based on the BEC estimated using monthly data showed a higher accuracy than those based on the BEC estimated using seasonal data.
For some upper layer variables and precipitation, assimilating GEOAMVs data within ±1-h of the analysis time showed better results in forecast accuracy than assimilating the GEOAMVs data within ±3-h of the analysis time, although the effect was not significant. The assimilation of AMSUA data had a negative effect on the forecast accuracy of the upper layer variables, but improved the accuracy of the 6-h precipitation forecast and 2 m relative humidity in the Korean Peninsula.
As a result of case study on 09 UTC July 15, 2015 and 00 UTC July 29, 2015, the accuracy of the precipitation forecasts was improved with data assimilation compared with the experiment without data assimilation. The effect of the assimilation window of GEOAMVs data and the effect of AMSUA assimilation on the forecasts in the North Korea region, verified by ERA-Interim data, are the same as those results verified by AWS data in domain 3.
Through this study, it was possible to consider the necessary components to construct a data assimilation system in the air force NWP system. This study will be a basis to establish the operational data assimilation system for the Republic of Korea Air Force Weather Group.