기후변화가 진행되고, 이상기후가 빈번하게 일어나는 현 시점에서 단기, 중기, 장기 미래 기후 예측은 갈수록 더욱 어려워지는 추세이며, 기후 예측을 수행하기 위한 수치모형의 정확도를 향상시키기 위한 노력들이 이루어지고 있다. 수치 모형의 정확도는 모형의 물리과정의 개선과 자료동화 기법이 발전하고 있음에도 불구하고 초기 조건에 따라 많은 오차를 유발시키기 때문에 수치 모형 정확도 향상에 있어 자료동화 측면에서는 보다 현실적인 초기 조건을 만들어주는 것이 중요하다.
현실적인 초기 조건을 생산하기 위해서는 자료동화 기법 성능 향상이 뒷받침되어야 하며, 자료동화 기법 성능의 핵심은 배경오차공분산장으로 알려져 있다. 현재 기상청 현업에서 사용 중인 자료동화체계(Variational Data Assimilation, NEMOVAR)는 3D-VAR 기반으로 되어 있으며, 이는 배경오차공분산장이 시간에 대하여 고정되어있는 한계점을 가지고 있다.
본 연구에서는 기상청 현업에서 사용 중인 전 지구 해양 순환 모형 NEMO (Nucleus for European Modelling of the Ocean)를 NEMO 국제 연합의 회원사인 NOCS (National Oceanography Center Southampton)에서 제공하는 benchmark 모형을 확보하여 전남대학교 서버에 자체 구축하였으며, 성공적인 구축 여부를 확인하기 위해 모형 적분 실험을 수행하였다. 또한, 모형 정확도 향상에 있어 보다 개선된(현실적인) 초기 조건을 만들어 주기 위해 자료동화의 기법 성능의 핵심이 되는 배경오차공분산장을 지역적 및 시간의 연속성을 고려하여 만들어 낼 수 있는 흐름 의존적 배경오차공분산장 추출 기법을 개발하였다.
많은 자연변동성 중에서 가장 두드러지게 나타나며 이러한 이유로 모형 검증 평가에 주로 사용되는 변동성은 엘니뇨(El-Nino)와 라니냐(La-Nina)이다. 따라서 본 연구에서는 NEMO 해양 모형의 성공적인 구축 여부를 확인하기 위해 엘니뇨(El-Nino)와 라니냐(La-Nina)가 가장 강력했던 기간(1997, 1998)을 포함하는 총 8년간의 모형실험을 진행하였으며, 엘니뇨(El-Nino)와 라니냐(La-Nina) 절정기의 패턴을 확인하기 위해 1997년 12월 ~ 1998년 2월 평균 (엘니뇨 패턴), 1998년 12월 ~ 1999년 2월 평균 (라니냐 패턴)하여 재분석자료와 비교하였다. 모형실험 결과 엘니뇨(라니냐) 시기에 재분석자료에서 나타나는 해수면 온도와 해수면 높이가 동고서저(서고동저) 패턴이 NEMO 해양 모형에서도 잘 나타났으며, 동서바람응력 패턴 역시 관측과 유사하게 패턴이 모의되는 것을 확인함으로써 자체 구축된 NEMO 해양 모형이 성공적으로 구축되었음으로 판단하였다.
흐름 의존적 배경오차공분산장 추출 기법은 시간적, 지역적 특성을 대변하는 등온선 패턴을 고려하도록 개발되었으며, 이는 특정 지점(관측 지점이라 가정)에 정보가 주어졌을 때 특정 지점 근처의 등온선의 경사도(gradient)와 거리를 고려하여 배경오차공분산장이 추출되도록 개발되었다.
흐름 의존적 배경오차공분산장 추출 기법을 NEMO 해양 모형에 적용하기 위하여, NEMO 해양 모형에서 생산되는 1997년 12월, 1998년 12월, 1999년 12월 초기 조건을 가지고 흐름 의존적 배경오차공분산장 추출 기법을 적용하여 배경오차공분산장을 추출하였다. 추출된 배경오차공분산장 확인 결과, 각 년도(엘니뇨 시기의 열대 태평양 등온선 패턴, 라니냐 시기의 열대 태평양 등온선 패턴, 평년시기의 열대 태평양 등온선 패턴)에서 나타나는 등온선 패턴을 따라서 배경오차공분산장이 형성되는 것을 확인하였다. 이는 해양의 시간적 변화와 해양의 물리적인 과정을 고려하는 배경오차공분산장을 표현한 것으로 판단된다.

At this point in time of happening climate change and abnormal weather frequently, it becomes more and more difficult to predict short, medium and longer climate. Therefore, efforts are being made to improve accuracy of Numerical modeling to carry out climate prediction. Nevertheless improvement of physical progress of model and data assimilation technique develop, accuracy of Numerical modeling has a lot of error, depending on initial condition. With regard to improving accuracy of Numerical modeling, an aspect of data assimilation is important to make an initial condition.
To produce a realistic initial condition, improvement of performance of data assimilation technique should be supported and a key point of performance of data assimilation technique is known as background error covariance. Variational Data Assimilation, NEMOVAR using in the Meteorological Administration is based on 3D-VAR and it has the uppermost limit that background error covariance is fixed about time.
In this study, shows that the autonomously built NEMO in the Chonnam National University server a benchmark model provided by NOCS (National Oceanography Center Southampton) a member of the NEMO. The author conducted an experiment of model for eight years to check that a successful construction is completed. In addition, the key point of performance of data assimilation technique is background error covariance and the author developed an extraction technique of flow-dependent background error covariance which takes a regional and temporal continuity into account to make a more practical initial condition in a part of improvement.
The variability using in model verification assessment is El-Nino and La-Nina because they are most marked in lots of natural variability. Thus, the author proceeded an experiment with a model for six years which include 1997 and 1998 when El-Nino and La-Nina was the strongest to check that a successful construction of NEMO is completed in this study. The author compared his outcome of model analysis with the reanalysis data by using an average value between December 1997 and February 1998 (El-Nino pattern) and between December 1998 and February 1999 (La-Nina pattern) to check the pattern of apotheosis of El-Nino and La-Nina. As a result of an experiment with a model, east high west low (west high east low) pattern which occurs at surface sea temperature and surface sea height of the reanalysis data in El-Nino(La-Nina) time also occurs in NEMO. Furthermore, the author confirmed that a pattern of wind stress also appears similar to observation. The author judged that NEMO which built autonomously constructed successfully through above results
Extraction technique of flow-dependent background error covariance was developed to consider patterns of an isothermal line which represent temporal and local characteristic. This was developed to be extracted background error covariance considering gradient of an isothermal line and distance near a specific point when information is given to the specific point.
The author extracted background error covariance with initial conditions of December 1997, 1998 and 1999 by applying the extraction technique of flow-dependent background error covariance to apply the extraction technique of flow-dependent background error covariance to NEMO. The author confirmed the fact that background error covariance is built along patterns of an isothermal line at each year (isothermal line patterns of tropics pacific of El-Nino, La-Nina and ENSO neutral) from checking the result of extracted background error covariance. This is regarded as expressing background error covariance which expresses a temporal change and a physical process of the ocean.