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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박형식 (국립기상과학원) 이조한 (국립기상과학원) 이상민 (국립기상과학원) 황승언 (국립기상과학원) 부경온 (국립기상과학원)
저널정보
한국기상학회 대기 대기 Vol.33 No.4
발행연도
2023.8
수록면
423 - 440 (18page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2023

기상청 전지구 해양자료동화시스템 2(GODAPS2): 운영체계 및 개선사항
박형식 ,  이조한 ,  이상민 외 2명 대기 2023.08 학술저널
기상청 국립기상과학원 전지구 해양자료동화시스템(GODAPS2) 현업운영 현황 및 최근 관측자료 개선사항
박형식 ,  추성호 ,  이조한 외 2명 한국기상학회 학술대회 논문집 2023.04 학술대회자료

2022

기상청 전지구 해양자료동화시스템(GODAPS2) 개선사항
박형식 ,  추성호 ,  이조한 외 2명 한국기상학회 학술대회 논문집 2022.10 학술대회자료

초록· 키워드

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The updated version of Global Ocean Data Assimilation and Prediction System (GODAPS) in the NIMS/KMA (National Institute of Meteorological Sciences/Korea Meteorological Administration), which has been in operation since December 2021, is being introduced. This technical note on GODAPS2 describes main progress and updates to the previous version of GODAPS, a software tool for the operating system, and its improvements. GODAPS2 is based on Forecasting Ocean Assimilation Model (FOAM) vn14.1, instead of previous version, FOAM vn13. The southern limit of the model domain has been extended from 77oS to 85oS, allowing the modelling of the circulation under ice shelves in Antarctica. The adoption of nonlinear free surface and variable volume layers, the update of vertical mixing parameterization, and the adjustment of isopycnal diffusion coefficient for the ocean model decrease the model biases. For the sea-ice model, four vertical ice layers and an additional snow layer on top of the ice layers are being used instead of previous single ice and snow layers. The changes for data assimilation include the updated treatment for background error covariance, a newly added bias scheme combined with observation bias, the application of a new bias correction for sea level anomaly, an extension of the assimilation window from 1 day to 2 days, and separate assimilations for ocean and sea-ice. For comparison, we present the difference between GODAPS and GODAPS2. The verification results show that GODAPS2 yields an overall improved simulation compared to GODAPS.
#Ocean Data Assimilation #GODAPS2 #NEMO #NEMOVAR #GloSea6

목차

Abstract
1. 서론
2. GODAPS2 모델 구성 및 개선 사항
3. GODAPS2 현업 운영체계 및 계산환경
4. 입전 관측자료 개선사항
5. GODAPS2와 GODAPS의 분석결과 차이
6. 검증
7. 요약 및 결론
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