1. 호주기상청 수치모델의 강수검증 훈련기관 : 호주기상청 (The Bureau of Meteorology) 기간 :2010 년 10 월 22 일 ~2011 년 3 월 31 일 광주지방기상청 남원기상대 국현훈

2. 발표개요 순서세부 내용 1 호주기상청 및 기상연구소 소개 2 호주수치모델 개요 3 호주기상청의 강수검증방법 발표순서 훈련개요 교육주관기관행정 안전부 교육훈련과 담당 기관기상청 수치 자료 동화팀 훈련기관호주기상청 훈련부서기상연구소 지구시스템 모델링과 훈련기간 2010 년 10 월 22 일 ~ 2011 년 3 월 31 일 (5 개월 10 일 ) 훈련 기관 담당자 Peter Steinle( 수치자료동화 팀장 ) Beth Ebert( 강수검증 전문가,) 훈련과제주제목 : 통합모델 기반 재해기상예측모델 개발 부제목 : 강수검증 발표자 약력 순서세부 내용 2002.08. 조선대학교 지구과학 교육과 졸업 2007.03. 기상청 입사 2007.08.~2008.10. 항공기상청 예보과 근무 2008.10.~ 현재광주지방기상청 남원기상대 근무

3. 기관소개 HEAD OFFICE 구조세부 구성 EXECUTIVES1 Directors, 4 Deputy Directors SYSTEMSObservations and Engineering, Information Technologies, Ionospheric Prediction SERVICEWeather Services, Climate and Oceans WATERWater Information Technology Planning and Development, Water Data Services, Water Reporting Services, Water Forecasting Services CorporateExecutive and International Affairs, Finance and Budgets, Management Services The Centre for Australian Weather and Climate Research(CAWCR) 부서주요 업무 Atmosphere and Land Observation and assessment To develop the techniques and knowledge to monitor, observe and understand atmospheric and land processes, their interaction, and the roles they play in Australia’s environment. Ocean Observation, Assessment and Prediction To observe, monitor and understand the key global processes that drive variability and change in Australia’s regional ocean waters and apply that understanding to model and predict the behaviours of the oceans of the Australian region and their role in regional and global climate Earth System ModelingTo lead development of a world-competitive coupled climate and earth system simulation and modelling system for the Australian community. Weather and Environmental Prediction To improve understanding of atmospheric processes and develop and apply numerical weather prediction systems for advanced weather forecasting and related environmental services including prediction and monitoring of severe weather and air pollution hazards. Climate Variability and Change To provide predictions of future Australian climate from seasonal to century scales and deliver climate information to inform policy for managing Australia’s environmental resources, climate dependent industries, and climate change mitigation and adaption strategies. CAWCR

4. The Bureau of Meteorology 지방조직 및 부속기관 구조세부 구성 지방청각각의 주도 (State capital) 과 다위 (Darwin) 에 위치하 7 개의 지방청 펄스 (Perth), 다윈 (Darwin), 브리스번 (Brisbane) 지방청은 요청시 열대 사이클론 경보센터운영 다윈 (Darwin) 지방청은 ‘ 화산재경보센터 ’ 와 ‘ WMO 지역특화기상센터 ’ 업무 병행 국립해양기상센터지방기상청과 유사한 서비스기능을 수행하지만, 국가센터로써의 역할을 수행하고 있다. 또한 ‘WMO 지역특화기상센터 ’ 의 업무병행, 멜번에 위치함. 국립조류센터아델레이드 (Adelaide) 에 위치하고 있으며, 해수면 감시와 분석, 조류예측관련 정보제공수행 기상대약 50 여개의 기상대 운영 관측소남극 및 인근도서 에 관측시설 운영 인력 순서세부 내용 총인원 1,400 명 협력인원 300 여명의 협력관측자와 6000 여명의 봉사관측자

5. 호주기상청 수치모델 ACCESS (Australian Community Climate and Earth-System Simulator) NWP Systems 2010 년 8 월 17 일부터 새롭게 도입된 호주기상청의 현업 NWP 시스템 영국 Met-office 의 Unified Model/Variational Assimilation(UM/VAR) system 에 기반을 두고 있으며, 기상연구소의 (CAWCR) 의 Earth System Modelling Programme 에서 개발되었고, 국가기상해양센터 (NMOC) 에서 운용되고 있다. ACCESS 의 개발과정 ACCESS NWP 구성요소들은 점진적인 스케줄에 의해 호주기상청의 이전 슈퍼컴퓨터인 “NEC sx6” 에서 시작 하여, 새로운 Oracle 슈퍼컴퓨터인 “Solar “ 에서 모든 시스템의 실행이 완성되었다.

6. ACCESS Operational ACCESS system configurations 초기의 ACCESS 롤아웃 (rollout) 은, 아래의 테이블과 그림에서 보여지는 것처럼, 기존현업 수치예측시스템과 유사한 도메인과 해상도를 가진 “Australian Parallel Suite 0" 로써 설계되었다. 차기모델은 APS1, APS2 로 설계될 것이다. APS0 를 위해, 자료동화는 00, 06, 12, 18UTC 자료동화 기준시간으로부터 매일 4 차례 시행된다. 하지만 ACCESS-G, T,TC,C 는 전체모델예보가 00 과 12UTC 분석시간에만 수행된다. 이와는 반대로 ACCESS-R 과 A 는 전체모델예보가 00, 06, 12, 18UTC 분석으로부터 매일 4 차례 수행된다. ACCESS-R 과 A 는 2 차 업데이트 자료동 화단계는, 이전의 주 동화단계 (main assimilation step) 시간에 가능하지 않았던 부가적인 관측자료 이용을 위해 주 운 영보다 4 시간 후에 수행된다. 전형적인 모델운영시간과 출력자료이용가능시간은 아래의 표에 나열하였다. (ACCESS-R,A,C 시스템이 각해의 10 월초에서 4 월사이의 주간세이빙타임으로 인해 변화된 지역예보스케줄에 맞추 어져 있는 것을 유의해야 한다. 초기의 APS0 ACCESS 모델의 도메인 ACCESS APS0 모델도메인과 해상도

7. ACCESS APS0 ACCESS 모델의 전형적 인 자료동화시작 ( 즉, 관측마감 ) 시간과 출력생산물가능시간. 별표로 표시된 시간은, 10 월에 서 4 월의 호주 하계주간세이빙 기간 동안에는 1 시간 앞서게 된 다.

8. ACCESS 모델의 문제점 ACCESS-C 와 ACCESS-A 의 과도한 일일 강수률 모의 ) 외부 사용자를 위한 ACCESS 모델 VIEWER 일반적으로 ACCESS 모델은 평균강수강 도와 총강수량을 다소 적게 예보하는 경향 을 가지고 있으며, 이러한 특성은 모든 ACCESS 모델과 모든 해상도에서 볼 수 있다. 해상도가 높은 ACCESS-A 와 ACCESS-C 의 경우에도 최대강도를 많이 모의하는 경향을가지고 있으며, 특히 온난 계절에 열대지역에서 두드러진다. 하지만 ACCESS 모델은 GASP/LAPS 등과 같은 모델에 비해 전반적으로 더 우수하다.

9. RAINVAL 강수 검증은 매일 매일의 강수 량 분석값에 대한 수치예보모 델의 정량적인 강수 예보를 검 증하는 RAINVAL 통계검증 페 키지를 이용한다. RAINVAL 사용자는 강수검증 을 위해 다양한 수치예보모 델과 예보기간, 날짜, 지역들 을 고를 수 있다. 강수검증결 과는 기상연구소나 국립기 상해양센터에서 사전에 계 산된 현존하는 파일로부터 로딩 될 수 있으며, 그때 그 때 계산되어진 파일로부터 로딩 될 수 있다. RAINVAL 은 2000 년 Beth Ebert and John McBride 에 의 해 개발되었으며, IDL 기반 그 래픽 사용자 인터페이스로써 수치예보모델의 정량적인 예 보와 현업의 강수 분석치에 대 한 검증을 구할 수 있다.

10. RAINVAL 검증된 결과값을 볼수 있도록 에니메이션 (animation), 줌 (zoom), 데이터선택 (Data picking), 분산형 차트의 별개 지도 생성 기 능 (difference maps with scatter plots), 시간별 차트 (Time series plotss), 강수율에 의한 계층화된 범주별 검증 통계치 (Categorical verification statistics stratified by rain rate), 비교통계표 (Comparative statistics tables) 과 같은 다양한 툴이 제공 된다.

11. RAINVAL RAINVAL 은 환경설정파일에 서 백그라운드 모드 (Backgr Ound mode) 나 인터엑티브모 드 (Interactive mode) 에서 실행 될 수 있다.. ;*The input file should contain: ;* model ;* forecast_period ;* region ;* verification_grid (0 to use model grid, non-zero to specify degrees) ;* starting_date ;* #_dates sumQPFs 1runflag landonlyflag CRAthreshold ;* postscript_file? (0=no, 1=B&W, 2=color) name_of_psfile | ;* gif_file? (0=no, 1=yes) name_of_giffile | null, ;* store_statistics? (0=no, 1=yes) name_of_statsfile > DEFAULT, or ;* store_values_for_cities? (0=no, 1=yes) name_of_citiesfil| ;* store_CRA_statistics? (0=no, 1=yes) name_of_CRAfile | ;* ;*Some examples of input files (like card decks) are: ;* ;* ACCESS-A Verifies ACCESS-A rainfall from the ;* 24 48 24-48-hr forecast, for the entire ;* AUST Australian region, for rain that ;* 0 fell yesterday, on model grid. ;* -1 Verifies only one day. ;* 1 0 0 0 5 Write to default ;* 1 default postscript, gif, statistics, ;* 1 default cities, and CRA files (see code ;* 1 default for names). ;* 1 default ;*

12. Compute validation statistics RAINVAL 의 다양한 강수검증 통계치

13. Compute validation statistics if (hits+misses) gt 0 then BIASscore=float(hits+falarms)/float(hits+misses) if (hits+misses) gt 0 then POD=float(hits)/float(hits+misses) if (hits+falarms) gt 0 then FAR=float(falarms)/float(hits+falarms) if (hits+falarms+misses) gt 0 then CSI=float(hits)/float(hits+falarms+misses) if ((zeros+falarms)*(misses+hits)) gt 0 then $ HK=float(zeros*hits-falarms*misses)/float((zeros+falarms)*(misses+hits)) expectedhits=(falarms+hits)*(misses+hits)/(zeros+falarms+misses+hits) if (hits+misses+falarms-expectedhits) gt 0 then $ ETS=(hits-expectedhits)/(hits+misses+falarms-expectedhits) wetanal=-999. & if misses+hits gt 0 then wetanal=n*avganal/float(misses+hits) if (misses+hits) eq 0 then wetanal=0. wetfcst=-999. & if falarms+hits gt 0 then wetfcst=n*avgfcst/float(falarms+hits) if (falarms+hits) eq 0 then wetfcst=0. cosfac=cos(0.5*(rlims[0]+rlims[2])*!pi/180.) factor=mdlat*mdlon*111.*(cosfac*111.)*1.e-6 ;to convert to rain volume [km^3] 검증 통계치 생산을 위한 RAINVAL CODE

14. Methods for dichotomous forecasts Probability of detection False alarm Ratio Probability of detection Root mean square error Threat score Equitable threat score Odds ratio

15. 모델별 강수 검증 ACCESS-G 테이블들은 이전 모델인 GASP(the Global Assimilation and prediction System)/LAPS(the Limited Area and Prediction System) 과 비교한 결과를 보여준다. ACCESS-G/R/A 모델의 경우, 결과 값은 두 개의 다른 계절에 대해 (1.warm season : 2009 년 11 월 1 일 부터 2010 년 3 월 31 일까지, 2.cool season: 2010 년 4 월 1 일부터 2010 년 8 월 6 일까지 ), 호주 전 지역의 격자점 에서 평균한 값이다. 2009 년 11 월 1 일부터 2010 년 3 월 31 일에 걸쳐 평균된 GASP 에 대한 ACCESS-G 의 강수검증통계, 격자해상도는 1° 이 테이블에서 ACCESS 결과값은 진 한 청색으로 표시되어있으며, 그 값 은, GASP/LAPS 등의 모델값보다 더 낫고, 반면에 이탤릭채의 붉은 글씨 는 그 값이 더 좋지 않음을 나타내 주 고 있다

16. 모델별 강수 검증 RAINVAL 결과값으로부터 ACCESS 예측값이 대응되는 GASP/LAPS 모 델값보다 더 낳다는 것을 알수 있다. 하지만, ACCESS 모델은 평균강수강 도 (average rainfall intensity) 와 총 강 수량 (total rain volume) 을 과소모의하 는 경향을 가지고 있으며, 이러한 특 성은 모든 ACCESS 모델과, 해상도 에서 나타나고 있다. 또한 좀더 높은 해상도를 가진 ACCESS-A 와 ACCESS-C 모델의 경우, 최대강도 (maximum intensity) 를 과대모의하 며, 특히 이러한 경향은 온난계절동 안 열대지방에서 두드러진다. 2010 년 4 월 1 일부터 2010 년 8 월 6 일에 걸쳐 평균된 GASP 에 대한 ACCESS- G 의 강수검증통계, 격자해상도는 1° ACCESS-G

17. 모델별 강수 검증 2010 년 4 월 1 일부터 2010 년 8 월 6 일 에 걸쳐 평균된 GASP 에 대한 ACCESS-G 의 강수검증통계, 격자 해상도는 1° ACCESS-R [2009 년 1 월 1 일부터 2010 년 3 월 31 일까지에 걸쳐 평균된 LAPS_PT375 에 대한 ACCESS-R 의 강수검증 통계값. 격자해상도는 0.375°] ACCESS-R

18. 모델별 강수 검증 ACCESS-A ACCESS-A 는 이전모델인 MESOLAPS_PT125 와 그보다 좀더 최근 모델인 MALAPS_PT100 과 비 교하였다. 오류점수 (error score) 와 기술점수 (skill score) 에서, ACCESS- A 는 일반적으로 두 개의 다른 중규모 모델보다 더 낳았으며, 특히 고해상 도자료동화를 수행했던 MALAPS_PT100 은 거의 모든 해상 도에서, MESOLAPS_PT125 를 능하 하였다. 하지만, 평균강수강도 (average rainfall intensity) 와 총강수 량 (total rain volume) 은 ACCESS-A 가 다소 과소 모의하였지만, 최대강 도 (maximum intensity) 의 경우 특별 히 온난계절동안 열대지방에서 과대 모의하는 두드러진 경향을 보였다. ACCESS-A 가 환경설정에서 좋은 세 부체계를 가지고 있기 때문에 이러한 우수한 성능을 보이는 것으로 여겨지 며, 이는 후에 대류파라미터화 (convection parameterization) 에 변 화를 준 ACCESS-C 의 경우에도 이 와 같은 현상을 찾을 수 있다. 2009 년 11 월 1 일부터 2010 년 3 월 31 일까지에 걸쳐 평균된 MESO_LAPS_PT125 와 MALAPS_PT100 와 비교한 ACCESS-A 의 강수검증 통계. ACCESS-A 는 0.11° 격자해상도에서 검증되었고, MALAPS_PT100 은 0.10° 격자해상도에서, MESO_LAPS_PT125 는 0.25° 격자해상도에서 검증되 었다.

19. 모델별 강수 검증 ACCESS-A 2010 년 4 월 1 일부터 2010 년 8 월 6 일까지에 걸쳐 평균된 MESO_LAPS_PT125 와 MALAPS_PT100 와 비교한 ACCESS-A 의 강수검증통계. ACCESS-A 는 0.11° 격자해상도에 서 검증되었고, MALAPS_PT100 은 0.10° 격자해상도에서, MESO_LAPS_PT125 는 0.25° 격 자해상도에서 검증되었다.

20. 모델별 강수 검증 ACCESS-C 아래의 테이블은 2010 년 5 월부터 8 월까지, 5km 해상도의 MESOLAPS 모델에 대응하는 5km 해상도의 ACCESS-C 모델의 비교결과를 보여 준다. 일반적으로, ACCESS-C 는 최 대강수를 제외하고는 모든 측정에서 MESOLAPS 보다 우수하였고, 최대 강수에서는 ACCESS-C 가, 과대모의 하는 경향을 보였다. 총강수지역 (Total rain area) 과 총강수량 (Total rain volume) 은 ACCESS 가 다소 과 소모의하는 경향을 보였으나, MESOLAP 보다는 우수하였다. 2010 년 5 월 21 일부터 2010 년 8 월 6 일에 걸쳐 평균된, MESO_LAPS_PT050 VICTAS 와 비교한 ACCESS-VT 의 강수검증통계, 격자해상도는 0.05°

21. 모델별 강수 검증 2010 년 5 월 21 일부터 8 월 6 일에 걸 쳐 평균된, MESO_LAPS_PT05 SYDNEY 와 비교한 ACCESS-SY 의 강수검증 통계, 격자해상도는 0.05° ACCESS-C 2010 년 5 월 21 일부터 8 월 6 일에 걸 쳐 평균된, MESO_LAPS_PT050 SEQLD 와 비교한 ACCESS-BN 에 대한 강수검증통계, 격자해상도는 0.05°

22. 모델별 강수 검증 2010 년 5 월 21 일부터 2010 년 8 월 6 일에 걸쳐 평균된, MESO_LAPS_PT50 Adelaide 에 대 한 ACCESS-AD 의 강수검증결과, 격자 해상도는 0.05° ACCESS-C 2010 년 5 월 21 일부터 8 월 6 일에 걸 쳐 평균된, MESO_LAPS_PT050 Perth 에 대한 ACCESS-PH 의 강수 검증 통계, 격자해상도는 0.05°

23. 브리스번 강수검증 RAINVAL 을 이용한 호주 브리스번 지역의 강수검증 2010 년 4 월부터 2011 년 1 월사이에 내린 강수량을 토대로 브리스번지역을 대상으로 ACCESS 모델의 강수예측 수행능력을 분석하였다. 비교검증을 위해 유럽모델인 ECMWF 모델과, 미국모델인 GFS 모델과 병행하여 검증 을 실시하였다.

24. 2010~2011 La Nina 라니냐 시즌 동안 호주의 강수 2009~2010 년 엘리뇨시즌의 끝 으로, 태평양의 급속한 냉각으 로 인해, 2010 년 가을 ( 우리나라 의 봄 ) 동안 라니냐의 발달의 징 후가 드러나기 시작했다. 7 월 까지, 라니냐의 상태가 자리를 잡으면서, 호주는 그 다음 8 개 월동안 평균 이상의 많은 강수 량을 기록하게 된다. 강수량의 피크는 2010 년 후반에서 2011 년 전반사이에 기록하게 되며, 1800 년대 이래 기록된 강수량 중에서 가장 많은 강수 시즌 중 의 하나로 기록될 많큼 엄청남 강수량을 기록하였다. December SST anomalies- NASA’s AMSR-E

25. 기록적 강수량 라니냐 기간동안 북부 지역과 동부지역에 많 은 강수량을 기록하였 고, 많은 지역에 서 홍 수가 발생하였다. 또한, 9 월은 이례적으로 평년 에 비해 비가 많이 내렸 고, 북부와 중앙 호주지 역은, 가장 비가 많이 내린 “ 건기 ” 를 경험하 였으며, 빅토리아는 가 장 비가 많이 내린 여름 을 기록하였다. 열대 사이클론 (Severe Tropical Cyclone) 야시 (Yasi) 는, 1918 년의 강한 라니냐 이후, 퀸스 랜드지역에 착륙한 가 장 강한 사이클론으로, 2011 년 2 월 3 일에 케인 즈와 타운스빌레 사이 의 해안을 통과하였다. 2010 년 호주의 두번쨰 로 가장 비가 많이 온 해로 기록되었다. 지역별 분포

26. Brisbane 강수검증 (12~36h) SEASONS1234567 AUTUMNACCESS-AACCESS-BNECMWFpt125ECMWFpt5ACCESS-RGFSACCESS-G WINTERECMASFpt5ACCESS-AACCESS-RASSESS-BNACCESS-GECMWFpt125GFS SPRINGACCESS-AACCESS-RACCESS-BNECMWFPT5ECMWFpt125ACCESS-GGFS SUMMERACCESS-BNACCESS-RACCESS-AACCESS-GGFSECMWFpt5ECMWFpt125 SEASONS1234567 AUTUMNECMWFpt5GFSECMWFpt125ACCESS-RACCESS-AACCESS-GACCESS-BN WINTERECMWFpt125GFSECMWFpt5ACCESS-RACCESS-AACCESS-GACCESS-BN SPRINGACCESS-BNECMWFpt125ACCESS-AACCESS-RGFSECMWFpt5ACCESS-G SUMMERGFSACCESS-AECMWFpt125ACCESS-BNECMWFpt5ACCESS-RACCESS-G BIAS 최고점수 근접도 ( 최고 점수 = 1) HK 최고점수 근접도 ( 최고 점수 = 1)

27. Brisbane 강수검증 (24~48h) SEASONS123456 AUTUMNACCESS-AACCESS-RECMWFpt125ECMWFpt5ACCESS-GGFS WINTERECMWFpt5ACCESS-AACCESS-RECMWFpt125ACCESS-GGFS SPRINGACCESS-AECMWFpt5ACCESS-RECMWFpt125ACCESS-GGFS SUMMERACCESS-AACCESS-RACCESS-GECMWFpt125ECMWFpt5GFS SEASONS123456 AUTUMNECMWFpt125ECMWFpt5GFSACCESS-AACCESS-RACCESS-G WINTERGFSECMWFpt125ECMWFpt5ACCESS-AACCESS-RACCESS-G SPRINGACCESS-AECMWFpt125ACCESS-RGFSACCESS-GECMWFpt5 SUMMERACCESS-AGFSACCESS-RECMWFpt125 ACCESS-G BIAS 최고점수 근접도 ( 최고 점수 = 1) HK 최고점수 근접도 ( 최고 점수 = 1)

28. Brisbane 강수검증 (96~168h_summer) MAXIMUM RAINFALLNUMBER OF DATA1234 10mm≤MAX<20mm4ACCESS-GGFSECMWFpt5ECMWFpt125 20mm≤MAX<50mm10GFSACCESS-GECMWFpt125ECMWFpt5 50mm≤MAX<100mm19GFSECMWFpt5ECMWFpt125ACCESS-G 100mm≤MAX<200mm13EMCWFpt125, 5GFSACCES-G 200mm≤MAX4ACCESS-G, ECMWFpt125, 5,GFS MAXIMUM RAINFALLNUMBER OF DATA1234 10mm≤MAX<20mm4ACCESS-GGFSECMWFpt5ECMWFpt125 20mm≤MAX<50mm4ECMWFpt125GFSACCESS-GECMWFpt5 50mm≤MAX<100mm2ECMWFpt125ACCESS-GECMWFpt5GFS 100mm≤MAX1ECMWFpt5ECMWFpt125GFSACCESS-G BIAS 최고점수 근접도 ( 최고 점수 = 1) HK 최고점수 근접도 ( 최고 점수 = 1)

29. MAXIMUM RAINFALLNUMBER OF DATA1234 10mm≤MAX<20mm9GFSECMWFp12t5ECMWFpt5ACCESS-G 20mm≤MAX<50mm13GFSECMWFpt125ECMWFpt5ACCESS-G 50mm≤MAX<10013ECMWFpt125ECMWFpt5ACCESS-GGFS 100mm≤MAX3ECMWFpt125ECMWFpt5ACCESS-GGFS Brisbane 강수검증 (144~168h_summer) MAXIMUM RAINFALLNUMBER OF DATA1234 10mm≤MAX<20mm8GFSECMWFpt125ECMWFpt5ACCESS-G 20mm≤MAX<50mm6ECMWFpt125ECMWFpt5GFSACCESS-G 50mm≤MAX<1006ECMWFpt125ECMWFpt5ACCESS-GGFS 100mm≤MAX2ACCESS-GECMWFpt125ECMWFp5ECMWFpt5 BIAS 최고점수 근접도 ( 최고 점수 = 1) HK 최고점수 근접도 ( 최고 점수 = 1)