The Korean Meteorological Society
[ Technical Note ]
Atmosphere - Vol. 32, No. 1, pp.71-84
ISSN: 1598-3560 (Print) 2288-3266 (Online)
Print publication date 31 Mar 2022
Received 20 Oct 2021 Revised 25 Dec 2021 Accepted 20 Jan 2022
DOI: https://doi.org/10.14191/Atmos.2022.32.1.071

Argo 플로트와 표류부이 관측자료를 활용한 기상청 전지구 해양모델(NEMO)의 검증: 최신 미해군 해양모델(HYCOM)과 비교

현승훤* ; 황승언 ; 이상민 ; 추성호
국립기상과학원 현업운영개발부
Verification of the KMA Ocean Model NEMO against Argo Floats and Drift Buoys: a Comparison with the Up-to-date US Navy HYCOM
Seung-Hwon Hyun* ; Seung-On Hwang ; Sang-Min Lee ; Sung-Ho Choo
Operational Systems Development Department, National Institute of Meteorological Sciences, Jeju, Korea

Correspondence to: * Seung-Hwon Hyun, Operational Systems Development Department, National Institute of Meteorological Sciences, 33 Seohobuk-ro, Seogwipo-si, Jeju 63568, Korea. Phone: +82-64-780-6612, Fax: +82-64-738-6514 E-mail: shhyun9114@korea.kr

Abstract

This paper describes verification results for the ocean analysis field produced by the Nucleus for European Modelling of the Ocean (NEMO) of the Korea Meteorological Administration (KMA) against observed Argo floats and drift buoys over the western Pacific Ocean and the equatorial Pacific during 2020~2021. This is confirmed by a comparison of the verification for the newly updated version of the HYbrid Coordinate Ocean Model/Navy Coupled Ocean Data Assimilation (HYCOM/NCODA) against same observations. NEMO shows that the vertical ocean temperature is much closer to the Argo floats than HYCOM for most seasons in terms of bias and root mean square error. On the other hand, there are overall considerable cold biases for HYCOM, which may be due to the more rapid decreasing temperature at the shallow thermocline in HYCOM. Conclusion demonstrated that the NEMO analysis for ocean temperature is more reliable than the analysis produced by the latest version of HYCOM as well as by the out-of-date HYCOM applied to the precedent study. The surface ocean current produced by NEMO also shows 14% closer to the AOML (Atlantic Oceanographic and Meteorological Laboratory) in situ drift buoys observations than HYCOM over the western Pacific Ocean. Over the equatorial Pacific, however, HYCOM shows slightly closer to AOML observation than NEMO in some seasons. Overall, this study suggests that the resulting information may be used to promote more use of NEMO analysis.

Keywords:

HYCOM, NEMO, Argo, Ocean drifter

1. 서 론

기상청의 기후예측시스템 GloSea5 (Global Seasonal Forecasting System version 5)의 해양-해빙 초기장을 생산하는 전지구 해양자료동화시스템(Global Ocean Data Assimilation and Prediction System, GODAPS)은 2018년부터 현업으로 운영되고 있다(Chang et al., 2021). GODAPS는 NEMO (Nucleus for European Modelling of the Ocean; Madec, 2008)를 해양모델로 사용하고 있으며, GODAPS에 대한 전반적인 사항은 Chang et al. (2021)에 자세히 기술되어 있다. Chang et al. (2021)은 GODAPS의 일년 기간의 모의 결과를 통해 자료동화의 긍정적 효과를 검증하였다. 그러나, 현업 운영 이후 해양모델인 NEMO에 대하여 관측자료나 다른 해양모델에 대한 비교 검증이 충분히 이루어지지 않아서, 사용자들이 신뢰하고 사용하기 위해서는 더 많은 정량적인 검증 자료가 요구된다. 특히, 기후예측이나 기후변동을 비롯하여 여름철 중국의 홍수로 인한 저온ˑ저염수 상황 분석, 태풍 예측과 관련한 해양열용량 산출을 위해서도 우리나라 주변 해양에서의 NEMO 분석장의 신뢰도를 파악할 필요가 있다. 또한, NEMO의 산출물에 대한 전반적인 특성 분석과 평가 결과는 향후 모델의 개선에 활용될 수 있을 것이다.

국내에서 수행된 기상청 GODAPS의 해양변수에 대한 검증은 많지 않았고, NEMO의 기후예측성 평가 중 일부분으로서 대기-해양 상호작용과 관련한 해수면온도를 검증하는 것이 대부분이었다(Jung et al., 2015; Lee et al., 2016). 이와 달리, NEMO의 산출물을 직접적으로 검증한 연구로서 먼저 해류에 대해서 Lee et al. (2018)은 GloSea5의 표층해류 유속의 예측결과를 표류부이 관측자료, OSCAR (Ocean Surface Current Analysis Real-time; Bonjean and Lagerloef, 2002) 분석장, HYCOM (HYbrid Coordinate Ocean Model/Navy Coupled Ocean Data Assimilation, HYCOM/NCODA)의 예측장과 비교 검증하였다. NEMO의 예측 결과는 HYCOM과 유사한 단기예측 성능을 보였고, 특히 예측 초기에는 NEMO의 오차가 상대적으로 낮게 나타나고 있음을 보였다. HYCOM은 군사 목적의 해양정보를 생산하기 위해 미해군 연구소가 개발 운용 중인 전지구 자료동화시스템으로서, 전 세계적으로 기후예측모델의 초기 및 경계장으로 널리 사용되는 것으로 알려져 있다(Kim et al., 2013; Ko et al., 2018). 수온에 대해서는 Jeong et al. (2016)이 NEMO에 의한 단기 해양예측 결과의 정확도를 다양한 관측자료를 이용하여 정량적으로 평가하고, 이를 바탕으로 대기-해양 결합 효과를 살펴보았다. 또한, Ko et al. (2018)은 열대부이자료, 한국 및 일본 기상청의 관측선과 부이 등 다양한 관측자료를 이용하여 기상청의 NEMO에서 생산된 해양분석장의 수온값을 검증하였다. 동시에, HYCOM 분석장에 대해서도 동일한 검증을 실시함으로써 NEMO와 병행 비교하여, 열대 태평양, 북태평양, 한반도 근해에서 NEMO가 HYCOM에 비해서 보다 더 정확한 수온 분석장을 생산하고 있음을 밝혔다.

본 연구에서는 Ko et al. (2018)가 작성한 기술노트의 연장선상에서, NEMO 및 HYCOM 분석장을 Argo와 표류부이 관측자료에 대해 검증하고 상호 비교함으로써 HYCOM에 대비한 NEMO의 정확성을 알아보고자 한다. 여기서, Ko et al. (2018)의 연구와 다른 점은 첫째, 검증에 사용되는 HYCOM이 Ko et al. (2018) 연구 이후에 개선된 버전으로 2020년 2월부터 새롭게 배포되었기 때문에 최신 버전의 HYCOM을 비교해본 것, 둘째, Ko et al. (2018)이 검증 관측자료로 사용하지 않았던 Argo 자료를 사용하여 더욱 광범위한 해역에서 해양 내부의 연직자료 검증을 목표로 한다는 것, 셋째, 열적 환경 이외에 해류의 분석장을 통한 두 모델의 역학적인 특성에 대한 부분을 추가로 비교 및 검증을 한다는 것이다. 본문의 2장에서는 검증 자료 및 방법, 3장과 4장에서는 수온과 해류의 검증 결과를 각각 설명한다. 5장에서는 본 연구의 내용을 간단히 요약하였다.


2. 모델 분석장 및 검증 관측 자료

2.1 NEMO와 HYCOM

본 연구에서 사용된 HYCOM은 Ko et al. (2018) 연구 이후 개선되었다. 개선된 점은 두가지로서, 첫째, 해양모델의 수평해상도가 1/25o로 전 버전보다 두배 향상된 해상도를 가진다는 점이며, 둘째, HYCOM에 대기 강제력을 제공하는 대기 모델인 NAVGEM의 수평해상도가 약 18 km 및 연직층은 60층(T681L60)으로 향상된 고해상도 2.0 버전이라는 점이다(Barton et al., 2021). 개선된 HYCOM 분석장은 2020년 2월부터 제공되고 있다. 반면, NEMO는 Ko et al. (2018)의 연구에서 쓰인 버전과 동일하다. 두 모델의 주요 세부사항에 대해서는 Ko et al. (2018)Chang et al. (2021)을 각각 참고하기 바라며, 두 모델의 차이를 Table 1에 간단히 기술하였다. 한편, Ko et al. (2018)와 비교시 용어를 통일하기 위해 이후 GODAPS를 그 해양모델의 이름인 NEMO로 표기하기로 한다.

Major speculation of NEMO and HYCOM.

2.2 검증용 관측 자료

본 연구에서는 수온자료로서 광범위하게 전지구 해양을 관측하는 Argo 플로트 현장관측 자료를 사용하였다. 해류 관측 자료는 AOML (Atlantic Oceanographic and Meteorological Laboratory of NOAA; http://www.aoml.noaa.gov)에서 제공하는 GDP (Global Drifter Program)의 SVP (Surface Velocity Program) 자료를 사용하였다. AOML에서는 유속 6시간 간격으로 수심 15 m의 유속을 계산한 자료를 제공하며, 이번 관측검증을 진행한 시점에서는 2021년 6월까지의 ascii 형식의 데이터를 확보할 수 있었다. 이 데이터들은 유속 및 좌표에 대하여 일 단위로 평균을 한 후 분석장과 비교하였다.

2.3 검증 방법

본 연구의 분석기간은 HYCOM의 최신버전인 GLBy0.08이 서비스되기 시작한 2020년 2월부터 2021년 10월까지로 설정하였다. 다만, 해류분석은 AOML 자료가 확보된 2021년 6월까지 수행되었다.

NEMO와 HYCOM의 분석장과의 비교를 위해 각 분석장별 격자점에서 Argo 수온 및 AMOL 표층해류 자료의 3차원 관측지점으로 내삽하여 검증하였다. 표층 해류의 경우 관측에 명시된 15 m 수심에 맞춰 연직내삽을 해 주었다. 내삽을 위해서는 보존 방법(conservative remapping)을 사용하였다. 주된 검증 방법은 Ko et al. (2018)에서도 사용한 관측대비 모델의 일별 편차(Model minus Observation, bias) 및 일별 편차의 평균제곱근오차(Root Mean Square Error, rmse)를 이용하였다.

계절별 검증을 위해 각 연도 구분 없이 계절에 해당하는 월의 자료를 평균하였다. 겨울은 12, 1, 2월 평균(December-January-February, DJF), 봄철은 3, 4, 5월 평균(March-April-May, MAM), 여름은 6, 7, 8월 평균(June-July-August, JJA), 가을은 9, 10, 11월(September-October-November, SON)의 평균값으로 정하였다. 분석자료는 장기간의 자료도 아니고 완전한 2년의 자료 또한 아니기 때문에, 분석 가능한 자료를 최대한 포함하여 상술한 계절 구분에 맞춰 2020년과 2021년의 월 데이터를 평균하였다. 예를 들면, DJF 평균 시 2020년 2, 12월, 2021년 1, 2월의 4개 달의 일별 자료를 평균하고, MAM은 2020년과 2021년의 6개 달의 평균을 구하는 방식이다.

검증 지역은 한반도, 일본과 중국 동부, 타이완 및 필리핀 일부를 포함한 아열대 및 중위도 북서태평양 해역(18~50oN, 105~150oE, Fig. 1a의 AREA0)과 온난수역(warm pool) 및 엘니뇨의 지수가 되는 Niño3 해역을 포함한 적도태평양(20oS~20oN, 120~270oE)을 검증지역으로 선정하였다(Fig. 1b). AREA0은 쿠로시오해류가 주로 분포하는 해역으로, Ko et al. (2018)에서 정선 및 정점 자료로 북서태평양 및 적도태평양 해역수온자료를 검증한 결과, NEMO와 HYCOM 모두에서 관측과의 차이가 가장 크게 나왔던 해역이기도 하다.

Fig. 1.

(a) the north western Pacific (b) the equatorial Pacific regions used for validation. Refer to the text for corresponding coordinates of each region. Black dots indicate the observed location of Argo floats during February, May, August and November, 2020 as examples.

또한, 수온 검증의 경우 북서태평양내 세부적인 해역의 특징 분석을 위해 아열대 북서태평양 해역(18~30oN, 127~150oE, Fig. 1a의 AREA1)과 중위도 일본 동남부의 쿠로시오 해역(30~45oN, 127~150oE 중 동해해역 35~45oN, 127~140oE 제외, Fig. 1a의 AREA2)으로 나누어 검증하였다. 한편, 적도태평양은 전 지구 대기 순환에 증요한 역할을 담당하는 서쪽의 온난 수역 및 엘니뇨 남방진동(El-Niño Southern Oscillation, ENSO)과 밀접한 연관을 가지는 동쪽의 냉설역(cold tongue)을 포함하는 해역으로서, 해당 지역의 모델 모의는 기후예측모델의 성능에 매우 중요한 요소이기에 검증지역에 포함시켰다. 세부적인 적도태평양 해역의 특징 분석을 위해 서태평양 해역(20oS~20oN, 120~180oE, Fig. 1b의 AREA3)과 동태평양 해역(20oS~20oN, 180~270oE, Fig. 1b의 AREA4)으로 구분하였다.


3. 연직 수온 관측검증

검증에 앞서, 두 모델 분석장의 계절별 모의특징을 확인하기 위하여 조사 해역에 대한 연직 평균 수온분포를 계산하였다(Fig. 2). 북서태평양 해역인 AREA0의 경우 계절에 따라 혼합층 깊이가 크게 변하는 모습을 보이는데(Fig. 2a), 바람의 영향이 강한 겨울철에 가장 깊으며 일사량으로 인해 표층수온이 높아지는 여름철에 가장 얕은 모습을 보여준다. 전 계절에 걸친 공통적인 특징은 NEMO의 수온약층 수온 기울기가 HYCOM에 비해 완만하다는 점이며, HYCOM의 경우 수온약층의 상부에서 상대적으로 차가운 수온을 보인다. AREA3와 AREA4을 포함한 적도 태평양의 경우 계절에 따른 평균 혼합층 및 수온약층의 변화는 큰 차이를 보이지는 않는 편이며, 적도 해역 또한 HYCOM의 수온약층 기울기가 NEMO 보다 조금 더 가파르게 모의하는 것으로 나타났다.

Fig. 2.

Area-averaged season-mean water temperature (a)-(d) in AREA0 and (e)-(h) in AREA3 + AREA4.

3.1 북서태평양 연직 수온 비교 분석 및 검증

이러한 수온 분포에 대한 관측 검증을 위해 연구 해역 내 Argo 관측자료를 사용하여 NEMO와 HYCOM의 수온자료의 오차를 비교하였다. 먼저, AREA0 영역에서 분석장과 Argo 플로트 자료 간 일별 수온편차를 구한 후 월평균하여 수심에 따라 나타내었다(Figs. 3a-d). NEMO의 편차는 대부분의 월에서 ±0.2oC 이내의 비교적 관측에 가까운 모습을 보임과 동시에 계절별로 차이는 존재하지만 100m 부근의 저층 수심에서는 양의 편차를 보인다. 반면, HYCOM은 연중 모든 월에서 대부분의 수심에서 관측 대비 음의 수온편차가 일관되게 나타나며, NEMO에 비해 관측과의 오차가 크다. 전 계절 공통적으로 표층 및 혼합층의 수심에서는 -0.5oC 이내의 수온편차를 보이다가 수심 100~150 m 사이에서 가장 큰 음의 오차를 보이는데, 최대 -1.0oC 이상까지 벌어진다(Figs. 3a-d). 이러한 전 계절에서 나타나는 HYCOM의 음의 수온편차는 표층부터 수온약층이 위치한 수심 약 400m까지 깊게 분포한다. 결론적으로, 편차분석을 통해 NEMO가 훨씬 더 정확한 분석장을 생산하고 있다는 것을 알 수 있다.

Fig. 3.

(a)-(d) season-mean bias and (e)-(f) rmse of water temperatures of NEMO (blue dots) and HYCOM (orange dots) against Argo floats in AREA0 (the northwestern Pacific).

한편, rmse 결과(Figs. 3e-h)는 두 모델 모두 관측과의 차이가 수심 50~200m 부근에서 두드러지게 나타난다. 이는 앞선 연구인 Ko et al. (2018)의 해당 해역 검증결과와 일치한다. rmse가 최대가 되는 수심에서도 NEMO는 1.0oC를 넘는 경우가 없는 반면, HYCOM은 대부분 1.0oC가 넘는 rmse를 보이고 있어, rmse 측면에서 분석하였을 때에도 NEMO가 관측에 더 가까운 값을 보인다. 한편, 두 모델 모두 계절에 따라 rmse가 최대가 되는 수심이 다르게 나타나는데, NEMO의 경우 봄철(Fig. 3e)에는 100~200 m 사이에서 최대가 되며, 및 여름과 가을(Figs. 3f, g)에 접어들면서 50m 미만의 얕은 수심에서 rmse가 최대가 된다. 이후 11월에 다시 최대값이 나타나는 수심이 깊어진다(Fig. 3h). 이와 같이 오차가 급격하게 커지는 수심은 혼합층의 하부이자 수온약층의 상층부에 해당하는 수심으로(Figs. 2a-d), 연직 수온 기울기가 커서 상대적으로 모의하기가 어려우기에 다른 수심대 보다 큰 편차 및 rmse의 오차가 발생하는 것으로 사료된다.

Figure 3에서 보았듯이, NEMO의 rmse는 HYCOM과 비슷하거나 조금 작은 값을 보이는 반면, NEMO의 평균 수온편차는 0에 가깝게 상쇄되는 모습을 보인다. 이는 NEMO의 수온이 시간 및 공간에 따라 관측에 비해서 서로 다른 위상의 편차로 모의되고 있음을 의미한다. 이와 달리, HYCOM의 경우 대부분의 영역에서 관측 대비 음의 수온편차로 치우쳐 모의하고 있기 때문에, 관측지점별 편차를 평균할때 상쇄되지 못하는 것으로 사료된다. 이러한 NEMO 및 HYCOM 분석장의 특징은 해당 해역에 대한 일본 기상청 관측선의 2015년 6, 7월 자료와 비교를 하였던 Ko et al. (2018)의 Line C (3.0~33.6oN, 137.0oE) 관측자료 검증결과와 일치하는 모습을 보이는데, 이것은 개선된 버전의 HYCOM도 이전 버전과 비슷한 모의 경향을 가지고 있음을 의미한다.

한편, 북서태평양 해역(AREA0)은 아열대 해역의 경우 일사량이 상대적으로 높고, 중위도 해역의 경우 난류와 수온 전선의 영향이 강하기에 해역별 수온분포에 대한 모델의 모의 특징이 다를 것으로 사료된다. 이를 알아보기 위해 해역을 세부적으로 나누어서 비교 검증하였다. Figure 4는 AREA1 및 AREA2에서 수온편차의 평균을 계산한 결과다. AREA1에서는 모든 계절에서 NEMO는 0에 매우 가까운 값을 나타내 HYCOM보다 관측에 더 가까운 모습을 보인 반면, HYCOM은 AREA0에서의 결과처럼 표ˑ중층 구간에서 계절 공통적으로 -1.0oC 이상의 큰 음의 편차를 보였다(Figs. 4a-d). 이는 앞선 AREA0에서의 결과(Fig. 3)와 전체적으로 유사한데, AREA1이 상대적으로 많은 Argo 자료(전체의 47.2%)를 포함한 것과 아열대 해역이기에 많은 열적 인자를 내포하는 것이 그 원인으로 사료된다.

Fig. 4.

The same as Figs. 3a-d but for (a)-(d) in AREA1 and (e)-(h) in AREA2.

AREA2에서의 연직 수온분포는 AREA0 및 AREA1과 비교해서 매우 다른 모습을 보인다(Figs. 4e-h). 즉, AREA0 및 AREA1에서 NEMO는 매우 작은 편차를, HYCOM은 큰 음의 편차를 보이는 특징이 계절마다 나타났으나, AREA2에서는 수심 및 계절에 따라 HYCOM과 비슷한 정도의 편차 크기를 나타낸다. 해당 해역에서 NEMO는 계절 공통적으로 저층에서는 관측에 가깝거나 양의 편차를 보이다가 300 m 이상의 수심으로 내려갈수록 강한 음의 편차로 전환되는데 HYCOM보다 편차가 더 커진다. 예외적으로 봄에는 저층에서 양의 편차가 없다. HYCOM은 깊은 수심까지 음의 편차를 보이는데, 특히 겨울 및 봄에는 -0.5oC 이상의 음의 수온편차를 보인다. 반면, 여름 및 가을에는 혼합층 및 수온약층 상층부에서 양의 편차가 나타나는데 특히 여름에는 수심 30m 부근에서 약 0.4oC, 수심 120m 부근에서 약 -0.6oC로 급격한 편차의 변화가 나타난다. 이는 관측보다 더 깊은 혼합층 및 더 가파른 수온약층이 모의되기 때문인 것으로 여겨진다. 또한, 일본 훗카이도 북동부의 고위도(40~50oN) 해역에서 봄ˑ여름철에 NEMO 대비 HYCOM의 표층 및 혼합층 수온이 약 1~2oC 가까이 더 높은 등, NEMO가 상대적으로 더 높은 수온을 보이는 타 해역과는 다른 모의를 한다(그림 생략). 결국, 이러한 결과들은 AREA2에서 두 모델 모두 관측과의 편차가 다른 해역과는 다른 양상을 보이고 있음을 의미한다. 그러나, 이와 같은 AREA2 해역의 모의 특징에도 불구하고, 전체적으로는 NEMO가 최신 버전의 HYCOM보다 더 관측에 가깝게 모의하고 있다.

3.2 적도태평양 연직 수온 비교 분석 및 검증

적도 태평양은 엘니뇨 남방진동 및 서태평양의 온난 수역과 같은 지구기후에 전반적인 영향을 주는 요소가 많기에, 이 해역에 대한 수온 모의의 능력을 평가할 필요가 제기된다. 때문에, AREA0~2의 분석과 마찬가지로 AREA3 및 AREA4에 대해서도 검증을 수행하였다(Fig. 5). 전반적으로, 적도 서태평양(AREA3)에서는 북서태평양 해역과 마찬가지로 NEMO보다 HYCOM의 오차가 더 크며, HYCOM은 혼합층~수온 약층 상부(0~300 m)에서 관측 대비 음의 편차를 모의한다(Figs. 5a-d). 가장 큰 편차는 여름철과 가을철 수심 100 m 부근에서 -0.72oC로 나타났다(Fig. 5c). NEMO 경우 HYCOM과 같은 특성 수심에서의 전체적으로 0oC에 가까운 편차를 유지하는데, 이를 통해서 NEMO의 열대 태평양 해역 수온 모의가 비교적 정확한 편임을 알 수 있다. rmse의 경우 두 모델 공통적으로 수심 100~150m 부근에서 관측과의 오차가 가장 큰 것으로 모의한다(Figs. 5e-h). 단 NEMO rmse는 HYCOM의 30%에 불과해 적도 서태평양에서 관측에 더 가까운 수온 분석장을 생산하는 것을 알 수 있다.

Fig. 5.

The same as Fig. 3 but for (a)-(h) in AREA3 and (i)-(p) in AREA4.

적도 동태평양(AREA4)의 경우 또한 마찬가지로 NEMO보다 HYCOM의 오차가 더 크게 나타난다(Figs. 5i-l). NEMO의 경우 서태평양과 마찬가지로 연직 전 층에서 0에 가까운 평균 편차를 보이며, 수심 200m 이상의 저층에서 -0.1oC 보다 작은 음의 편차를 모의한다. HYCOM의 경우 계절 공통으로 수심 100 m 보다 얕은 저층부터 강한 수온 편차를 보이면서 음의 오차 및 양의 편차를 수심별로 다르게 나타내다가 그보다 더 깊은 수심에서는 -0.2~-0.1oC 음의 수온을 모의한다. 겨울철의 경우, 100 m 이상부터는 음의 편차를 보인다. 봄철에는 100 m 부근에서는 관측과 가까워진 후 그 하층에서는 음의 편차가 나타난다. 여름철에는 가장 양의 편차를 보이는 수심이 100m 보다 약간 깊은 곳에서 생성되며 이후 200m 부근에서 음의 편차가 모의된다. 가을철에는 100m 보다 얕은 수심에서 연중 최대 0.2o C의 양의 편차를, 그리고 200 m 부근에서 연중 최대 0.25oC의 음의 오차를 보여 수심에 따른 관측과의 편차가 가장 크게 변한다. 반면 NEMO는 HYCOM에 비해 큰 편차를 보이지는 않으며, 사계절 공통적으로 관측과 가까운 모습을 보인다. 200 m 이상의 저층에서 -0.05oC 정도의 작은 평균 편차가 나타난다.

관측과의 rmse 분석에서는 두 모델 공통적으로 수심 100~150 m 부근에서 관측과의 오차를 가장 크게 모의한다. 가장 큰 수심별 오차 또한 두 모델 모두 여름철(NEMO: 0.63oC, HYCOM: 1.08oC)에 가장 크고, 봄철(NEMO: 0.56oC, HYCOM: 0.92oC)에 가장 작은 것으로 나타났다. 계절 공통적으로 NEMO가 1보다 작은 rmse를 모의하는 반면, 전 계절에서 100~150m 부근 수심의 rmse가 1보다 큰 특징을 보이는 HYCOM보다 전 수심에 대해 관측에 가깝게 모의를 하는 것을 확인할 수 있다. 적도태평양 결과에서도 rmse로 계산되는 오차의 크기는 앞서 구한 편차의 크기보다 더 크게 나온다. 수온편차의 경우 공간적인 평균을 하면서 지역적인 오차가 서로 상쇄되기에 비교적 0에 가까워지는 것으로 사료되는데, 이는 북서태평양의 수온검증과 비슷한 결과다.


4. 표층해류 비교 분석 및 검증

이 장에서는 두 모델의 표층해류 검증결과를 통해 표층에서의 역학적 특성을 알아보았다. 먼저, AOML 표류부이 유속 자료를 활용하여 두 모델에 대한 관측검증을 수행하였다. Figure 6은 2020년 2월부터 표류부이 자료가 제공되는 2021년 6월까지 16개월 동안의 모델 분석장과 관측간 유속 편차의 평균 크기를 계산한 영역별 검증 결과를 보여준다.

Fig. 6.

Season-mean absolute error of surface current speed for NEMO and HYCOM against AOML in all verification domains from February 2020 to June 2021.

북서태평양 전체 영역인 AREA0의 경우 NEMO의 오차 평균은 0.28ms-1, HYCOM은 0.30ms-1를 나타내어, NEMO가 HYCOM에 비해 AREA0 평균 9% 정도 관측과 더 가까운 모습을 보인다. 또한, 계절별로는 봄철에 NEMO가 HYCOM에 비해 0.06ms-1 정도 관측에 더 가까운 모의를 하면서 모델 간 가장 큰 차이를 보였으며(Fig. 6b), 여름철에는 0.01ms-1 정도 차이로 가장 작은 모습을 보인다(Fig. 6c). 다음, 아열대 해역인 AREA1의 경우 NEMO는 0.24m s-1, HYCOM은 0.27 m s-1로 두 모델 모두 AREA0보다 작은 연 평균 오차를 보였다. 또한 계절 분석에서도 전 계절에 걸쳐 NEMO의 관측 오차가 HYCOM보다 작게 모의하며(Figs. 6a-d), 모델 간 가장 큰 rmse 차이는 가을철(0.06 m s-1)에, 가장 작은 차이는 겨울 및 여름철(0.01 m s-1)에 발생한다. 다음, 쿠로시오 해역인 AREA2의 경우, NEMO는 연 평균 0.33ms-1, HYCOM은 0.36ms-1로 AREA0보다 큰 관측과의 오차를 보여주었다. 이는 난류의 영향이 강해지는 해역일수록 두 모델 모두 관측간 오차가 커지고 있다는 것을 의미한다. 계절적으로는 봄철에 NEMO가 HYCOM에 비해 가장 큰 차이(0.06 m s-1)를 보이면서 관측에 더 가깝게 모의하며, 가을철에는 반대로 NEMO 보다 HYCOM이 관측에 0.02 m s-1 더 가깝게 모의한다.

적도 서태평양의 온난수역인 AREA3의 경우, 다른 해역과는 다르게 모든 계절에서 NEMO가 HYCOM보다 관측과의 오차가 더 크게 나타난다(Figs. 6e-h). 적도 동태평양인 AREA4의 경우, 두 모델간 차이가 ± 0.01ms-1 정도로 모든 계절에서 비슷한 수준의 오차를 보이며, 이 수치는 동태평양 및 북서태평양의 오차에 비해 작은 편이다. 이 결과는 적도태평양의 주요 변동 및 그로 인한 적도 표층해류 변화에 대한 모의에 대해서는 NEMO보다 HYCOM이 상대적으로 더 정확한 모의를 할 가능성이 높다는 것을 제시한다.

4.1 북서태평양 해류 비교 분석 및 검증

이러한 오차 평균에 대한 보다 구체적인 원인을 분석하기 위해, NEMO와 HYCOM 분석장의 월 평균 표층해류를 각각 분석 비교하였다(Fig. 7). 두 모델은 쿠로시오 해류의 공간분포나 계절에 따른 난류의 사행 변화 등에서 서로 유사한 형태를 보였다. 그러나, 세부적으로는 유속의 세기에서 차이를 보였는데, 일본 동부(35oN, 140oE~)에 위치한 쿠로시오 난류의 경우 여름에 NEMO는 최대 약 1.6ms-1, HYCOM은 최대 약 2.0ms-1를 보여 HYCOM이 상대적으로 더 강하게 유속을 모의하고 있다. 두 모델 모두 강하게 모의한 일본 동부 쿠로시오 난류를 보다 자세히 비교하기 위해 140~150oE 해역에서 동서방향 표층해류의 동서 평균값(zonal mean)을 계산하였다(Fig. 8). 쿠로시오 확장(extension) 난류가 위치한 해역(35.5~37oE)의 경우, NEMO가 연중 0.5~0.9 m s-1의 유속을 보인 반면(Fig. 8a), HYCOM은 유속이 0.8~1.1 m s-1로서 HYCOM이 더 강한 난류를 모의하고 있다(Fig. 8b). 계절별로도 다른 모습을 보이는데, NEMO의 유속모의는 여름과 가을철에 강한 유속을 모의하고 봄 및 겨울철에 상대적으로 약한 유속을 모의하는 반면에, HYCOM의 경우 가을을 제외한 다른 계절에 서로 비슷한 유속 평균값을 보인다. 가장 강한 유속이 두 모델 모두 가을철에 나타나는 점은 같다. 해당 해역의 유속이 여름 및 가을철에 강화되는 점은 해당 기간에 남북의 해수면 경사가 최대가 되는 것 및 연직 경압불안정 강화로 인한 난류 운동에너지가 가장 강해진다는 것으로 선행연구에서 설명된 바 있으며(Qui et al., 1991; Yang and Liang, 2018), 이러한 특성이 NEMO에서 더 잘 모의된다는 것을 알 수 있다.

Fig. 7.

The speed (shading) and velocity (vectors) of seasonal mean surface current for (a)-(d) NEMO and (e)-(h) HYCOM.

Fig. 8.

The zonal mean (140~150˚E) of zonal current speed of (a) NEMO and (b) HYCOM.

AOML 표류부이 유속 자료의 계절별 평균(Figs. 9a-d)과 모델과의 차이에 대한 공간분포를 계산하였다(Figs. 9e-l). 관측을 살펴보면, 일본 남부 해역에서 1.0 m s-1 미만의 유속을 모의하는 두 모델 결과(Fig. 7)와는 다르게, 일본 남부 해역에서도 동부 해역처럼 1.7 m s-1 이상의 강한 유속이 나타나는 모습을 보였다. 모델과의 차이를 살펴보면, NEMO의 경우 140~150oE 일본 동부 쿠로시오 해역에서 분석장이 관측대비 여름 및 가을철에 관측 대비 강한 서향류 오차를 보이고 있는데, 이는 모델의 해당 해역 난류 모의가 관측보다 약하다는 것을 뜻한다. 이 결과는 위도 30oN 이상의 중위도 해역인 경우 GloSea5 (forecast day 0)가 관측 대비 강한 서향류 오차를 보인다는 점과 쿠로시오와 같은 서안경계류 해역에서 관측과의 오차가 커진다는 점을 언급한 바 있는 Lee et al. (2018)의 결과와도 일치하는 모습을 보인다. HYCOM의 경우 일본 동부에서는 서향 오차가 나타나지 않는 반면, 120~140oE 일본 남부 해역에서 모든 계절에 걸쳐 관측대비 약한 서향류 오차를 보였다. 또한 쿠로시오 해역을 제외하고는 오차가 적게 모의되는 편인 NEMO와는 다르게 기타 해역에서 NEMO보다 상대적으로 큰 오차를 보이는 것으로 나타났다. 다만 이러한 결과는 표류부이 기반의 관측 해류 자료의 경우 모델 분석장과 달리 균일한 샘플을 제공하지 못하기에 해석에 주의가 필요하다.

Fig. 9.

(a) and (d) AOML observed surface current velocity. The difference of (b) and (e) NEMO and (c) and (f) HYCOM from the AOML observation, respectively.

4.2 적도태평양 해류 공간패턴 비교 분석 및 검증

적도 해역의 경우 쿠로시오 난류로 인해 지속적인 특정 방향성을 가지는 북서태평양과는 달리(그림 생략), 적도 동ˑ중앙 태평양에서 발생하는 경년변동인 엘니뇨 남방진동의 위상에 따른 표층해류가 해마다 크게 달라지는 특징을 보인다. 같은 계절 평균장이라 하여도 경년 변동에 의해 해류의 유속이 상쇄될 가능성이 높기 때문에, 해류의 공간분포에 대한 제대로 된 관측검증을 위해서 전체 기간 중 2020년 봄(3월)부터 2021년 봄(5월)까지 5계절의 순차적인 변화에 대한 검증을 진행하였다(Figs. 10, 11). 2020년에서 2021년으로 넘어가는 시기는 라니냐가 발생하던 시기로서, 모델과 관측에서 적도 동태평양 해역의 서향류가 나타난다(Figs. 10, 11a-e). 두 모델은 모두 2020년 봄부터 겨울까지 적도 태평양에서 강한 유속을 모의하는데, 이러한 적도 서향류 흐름은 2020년 가을에 가장 강하다가 2021년으로 넘어가는 겨울철부터 약화하여 이듬해 봄철에는 약한 동향류 패턴을 보이게 된다. 이는 2020년 라니냐의 발달 및 쇠퇴과정과 연관이 있는 것으로 사료된다.

Fig. 10.

The speed (shading) and velocity (vectors) of season-mean surface current for (a)-(d) NEMO and (e)-(h) HYCOM from 2020 spring to 2021 spring season.

Fig. 11.

(a)-(e) season-mean AOML observed surface current velocity. The difference between observation and (f)-(j) NEMO and (k)-(o) HYCOM from 2020 spring to 2021 spring season, respectively.

NEMO는 210oE 서쪽에 위치한 중앙태평양에서는 일시적으로 유속이 감소하였다가 160oE의 적도 서태평양에서 다시 서향 유속이 강한 모습을 보인다. 이러한 서향류는 인도네시아 해안에 와서 지형효과에 의한 복잡한 난류를 보인다. 반면, HYCOM은 적도 동태평양부터 180o E까지 NEMO보다 강한 서향류를 지속적으로 모의하고, 인도네시아 연안에서는 NEMO보다 상대적으로 약한 난류를 모의한다. 또한, 동태평양 해류의 크기 및 계절 변화는 NEMO보다 HYCOM이 더 크게 모의하는 경향이 있다. 두 모델의 유속 모의의 또 다른 차이점은 NEMO는 적도에 걸쳐서 동서 방향의 해류를 주로 보여주는 편이지만, HYCOM의 경우 전체 기간에 걸쳐서 적도 동태평양에서 남향의 벡터성분을 보인다는 점이다.

표류 부이자료의 경우 적도해역의 일부 공백이 존재하지만 모델 분석장처럼 적도 동태평양에 강한 유속이 존재하는 것을 확인 가능하다. 다만 2020년 여름부터 겨울까지 일정한 남북방향 유속 성분을 보이던 모델과는 달리 관측에서는 지속적인 북향류가 나타난다(Figs. 11b-d). 또한, 2021년 봄으로 가면서 모델에서 모의하는 것과 마찬가지로 동태평양의 동향류가 관측된다. 실제 관측의 경우 동태평양에서 NEMO보다 강한 서향류 유속을 보이며, 이 점은 2020년 여름부터 겨울철에 뚜렷하게 나타난다(Figs. 11g-i). 이는 라니냐 발달기에 모의되는 NEMO의 해류 분석장이 실제 관측에 비해서 약하게 모의할 가능성이 높음을 시사한다. NEMO는 비슷한 시기 적도 서태평양 인도네시아 연안에서도 강한 오차를 보인다. 반면, HYCOM의 경우 관측과의 벡터 차에 있어서 동서 방향의 뚜렷하고 일관된 패턴이 나타나지 않는데, 이는 NEMO와는 다르게 라니냐 시기 서향류의 모의가 관측과 비슷한 수준으로 모의됨을 의미한다. 그러나, HYCOM 또한 NEMO와 비슷한 정도의 남북방향의 해류 오차를 보이는데, 이는 HYCOM의 동서방향 해류 모의는 비교적 정확한 편이지만 남북방향 유속 모의는 상대적으로 부족하다는 것을 의미한다. 한편, 적도 서태평양에서는 적도에 가까운 인도네시아 연안에서 여름~겨울 사이에 1m s-1 이상의 강한 오차를 보이는 NEMO와는 달리 HYCOM은 큰 오차를 보이지 않는다. 이러한 차이는 앞서 Figs. 6e-h의 AREA3에서 HYCOM이 NEMO보다 관측에 더 가까운 결과를 보이는 원인으로 사료된다.


5. 요약 및 토론

본 연구에서는 해양모델 NEMO와 최신 HYCOM의 해양 분석장을 관측자료에 대해 검증하여 NEMO 분석장의 모의성능 및 신뢰성을 평가하였다. Argo를 활용한 수온에 대한 검증 결과, 대부분의 계절 및 대부분의 수심에서 NEMO 분석장이 전체적으로 관측에 더 가깝게 모의하고 있는 것으로 나타나, 최신 버전의 HYCOM보다 좋은 모의 성능을 보였다. HYCOM은 표ˑ중층에서 전체적으로 관측보다 큰 음의 수온편차를 보이고, NEMO에 비해 rmse가 30~60% 이상 크게 나타났다.

이러한 수온 모의 차이는 주로 수온약층의 상층부에서 크게 나타나며, 그 원인은 해당 수심에서 NEMO나 관측에 비해 HYCOM이 더 가파른 수온 감소를 보이는데 있다. 이러한 결과는 이전 연구인 Ko et al. (2018)에서 도출하였던 북태평양 해역 결과와 비슷한 결과다. 이와 관련해, Pandey and Dwivedi (2021)의 인도양 해역에서의 분석 결과, NEMO에 적용된 연직혼합 scheme인 TKE (Gaspar et al., 1990)가 HYCOM에 적용된 KPP (Large et al., 1994)보다 대체적으로 관측에 더 가까운 혼합층 모의를 보이며, 계절 변화가 적거나 염분이 높은 원양일수록 이러한 경향이 강한 것을 제시한 바 있다.

이러한 두 모델 간 차이는 전체 해역(AREA0) 중에서도 아열대 북서태평양 해역인 AREA1에서 주로 나타난다. 이를 통해 AREA1이 전체 북서태평양 연직수온분포에 중요한 부분을 담당하고 있다고 결론지을 수 있다. 이는 해당 해역이 전체 해역 중 많은 면적 및 Argo 자료를 차지할 뿐 아니라, 적도에 가깝기에 상대적으로 많은 열적 인자를 내포하기 때문인 것으로 보여진다. 반면, 중위도 쿠로시오 해역에 위치한 AREA2 해역에서는 두 모델 모두 AREA0, AREA1과는 매우 다른 형태의 수온 편차를 모의하였다. 이는 일본 동북부의 고위도 해역의 경우 여름철에 NEMO가 HYCOM보다 더 차가운 수온을 모의하거나 관측과의 편차가 더 커지는 등 다른 해역과는 다른 수온 분석장을 모의하기 때문인 것으로 사료된다.

적도 태평양 해역에서도 NEMO의 연직 평균 수온편차는 0에 가깝게 나오는 반면 HYCOM은 혼합층 및 수온약층 부분에서 강한 오차를 보이는 것으로 나타났다. 이러한 성능 차이는 rmse가 최대 3배 가까이 작아지는 부분에서도 증명된다. 서태평양(AREA3)에 비하여 적도 동태평양(AREA4)의 경우 NEMO가 상대적으로 좋은 성능을 보이지만 모델 간 rmse 차이는 작은 편이다.

해류에 대한 비교 검증에서는 쿠로시오 해역을 포함하여 북서태평양 전체적으로 NEMO가 HYCOM에 비해 약한 표층유속을 보였다. 또한, 두 모델 모두 관측과의 오차는 크게 나는 편이며, 특히 다른 해역에 비해 일본 남부 및 동부의 쿠로시오 해역에서 오차가 두드러진다. 그러나, 관측검증에서는 NEMO가 HYCOM보다 전체 기간 평균 약 14% 정도 작은 관측과의 오차가 나타나는 모습을 보였다. 본문에서 제시한 대부분의 계절별 검증의 경우 일본 동부해역에서 NEMO보다 HCYOM의 오차가 작은 모습을 보였으나, 다른 가을철은 HYCOM이 관측과 더 가까운 결과를 보여, 표류부이 관측 자료의 한계도 존재하므로 해석에 주의가 필요하다. 한편, 적도태평양 해역에서는 두 모델 모두 북서태평양에 비해 관측 대비 작은 오차값을 보였고 모델간 오차 또한 비슷한 정도인 것으로 나타났다. 다만, 적도 서태평양의 모의에 있어서 NEMO의 관측대비 오차가 HYCOM보다 조금 더 크게 나왔는데, 이는 인도네시아 동안의 해류 모의도 차이에서 기인한다.

종합적으로, 수온에 대한 NEMO 해양 분석장은 HYCOM과 정량적으로 비교해서 북서태평양과 적도태평양 모든 해역 및 대부분의 계절에서 관측에 더 가까운 연직구조를 보이는 것으로 나타났다. 반면, 표층해류의 경우는 북서태평양에서 NEMO가 관측과 가까운 모습을 보였고, 적도태평양 일부 계절에서 HYCOM이 관측과 더 가까운 모습을 보여 해역 및 계절에 따라 혼재된 결과를 보였다. 결론적으로, Ko et al. (2018)의 결과와 비교할 때, HYCOM이 새롭게 최신 버전으로 개선되었음에도 불구하고, 이 HYCOM에 대비하여 NEMO가 좀 더 정확한 수온 및 해류 분석장을 생산하고 있다는 것을 시사한다. 본 연구에서는 Argo 플로트 관측자료를 활용하여 동아시아 주변의 광범위한 해역에서 수심에 따른 해양모델의 정확성 평가를 시도하였다는데 의의가 있으며, 향후 NEMO의 분석장 자료는 기후예측과 태풍예측을 비롯하여 해양순환의 예측을 위한 기초 자료로 더 활발하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

Acknowledgments

이 연구는 기상청 국립기상과학원「기후예측 현업시스템 개발」(KMA2018-00322)의 지원으로 수행되었습니다.

References

  • Barton, N., and Coauthors, 2021: The Navy’s earth system prediction capability: A new global coupled atmosphere-ocean-sea ice prediction system designed for daily to subseasonal forecasting. Earth and Space Sci., 8, e2002EA001199. [https://doi.org/10.1029/2020EA001199]
  • Bonjean, F., and G. S. E. Lagerloef, 2002: Diagnostic model and analysis of the surface currents in the tropical Pacific Ocean. J. Phys. Oceanogr., 32, 2938-2954. [https://doi.org/10.1175/1520-0485(2002)032<2938:DMAAOT>2.0.CO;2]
  • Chang, P.-H., S.-O. Hwang, S.-H. Choo, J. Lee, S.-M. Lee, and K.-O. Boo, 2021: Global Ocean Data Assimilation and Prediction System in KMA: description and assessment. Atmosphere, 31, 229-240, (in Korean with English abstract). [https://doi.org/10.14191/Atmos.2021.31.2.229]
  • Gaspar, P., Y. Gregoris, and J.-M. Lefevre, 1990: A simple eddy kinetic energy model for simulations of the oceanic vertical mixing: Tests at station Papa and longterm upper ocean study site. J. Geophys. Res. Oceans, 95, 16179-16193. [https://doi.org/10.1029/JC095iC09p16179]
  • Jeong, Y. Y., I.-J. Moon, and P.-H. Chang, 2016: Accuracy of short-term ocean prediction and the effect of atmosphere-ocean coupling on KMA Global Seasonal forecast system (GloSea5) during the development of ocean stratification. Atmosphere, 26, 599-615, (in Korean with English abstract). [https://doi.org/10.14191/Atmos.2016.26.4.599]
  • Jung, M.-I., S.-W. Son, J. Choi, and H.-S. Kang, 2015: Assessment of 6-month lead prediction skill of the GloSea5 hindcast experiment. Atmosphere, 25, 323-337, (in Korean with English abstract). [https://doi.org/10.14191/Atmos.2015.25.2.323]
  • Kim, Y. H., B.-J. Choi, J.-S. Lee, D.-S. Byun, K. R. Kang, Y.-G. Kim, and Y.-K. Cho, 2013: Korean ocean forecasting system: present and future. The Sea, 18, 89-103, (in Korean with English abstract). [https://doi.org/10.7850/jkso.2013.18.2.89]
  • Ko, E. B., I.-J. Moon, Y. Y. Jeong, and P.-H. Chang, 2018: A comparison of accuracy of the ocean thermal environments using the daily analysis data of the KMA NEMO/NEMOVAR and the US Navy HYCOM/NCODA. Atmosphere, 28, 99-112, (in Korean with English abstract).
  • Large, W. G., J. C. McWilliams, and S. C. Doney, 1994: Oceanic vertical mixing: A review and a model with a nonlocal boundary layer parameterization. Rev. Geophys., 32, 363-403. [https://doi.org/10.1029/94RG01872]
  • Lee, H., P.-H. Chang, K. R. Kang, H.-S. Kang, and Y. Kim, 2018: Assessment of ocean surface current forecasts from high resolution Global Seasonal forecast system version 5. Ocean and Polar Res., 40, 99-114, (in Korean with English abstract). [https://doi.org/10.4217/OPR.2018.40.3.099]
  • Lee, S.-M., H.-S. Kang, Y.-H. Kim, Y.-H. Byun, and C. H. Cho, 2016: Verification and comparison of forecast skill between global seasonal forecasting system version 5 and unified model during 2014. Atmosphere, 26, 59-72, (in Korean with English abstract). [https://doi.org/10.14191/Atmos.2016.26.1.059]
  • Madec, G., 2008: NEMO ocean engine. Note du Pole de mod ˆ elisation de l’Institut Pierre-Simon Laplace No 27, 386 pp.
  • Pandey, L. K., and S. Dwivedi, 2021: Comparing the performance of turbulent kinetic energy and k-profile parameterization vertical parameterization schemes over the tropical Indian ocean. Marine Geodesy, 44, 42-69. [https://doi.org/10.1080/01490419.2020.1835758]
  • Qui, B., K. A. Kelly, and T. M. Joyce, 1991: Mean flow and variability in the Kuroshio Extension from Geosat altimetry data., J. Geophys. Res., 96, 18491-18507. [https://doi.org/10.1029/91JC01834]
  • Yang, Y., and X. S. Liang, 2018: On the seasonal eddy variability in the Kuroshio Extension. J. Phys. Oceanogr., 48, 1675-1689. [https://doi.org/10.1175/JPO-D-18-0058.1]

Fig. 1.

Fig. 1.
(a) the north western Pacific (b) the equatorial Pacific regions used for validation. Refer to the text for corresponding coordinates of each region. Black dots indicate the observed location of Argo floats during February, May, August and November, 2020 as examples.

Fig. 2.

Fig. 2.
Area-averaged season-mean water temperature (a)-(d) in AREA0 and (e)-(h) in AREA3 + AREA4.

Fig. 3.

Fig. 3.
(a)-(d) season-mean bias and (e)-(f) rmse of water temperatures of NEMO (blue dots) and HYCOM (orange dots) against Argo floats in AREA0 (the northwestern Pacific).

Fig. 4.

Fig. 4.
The same as Figs. 3a-d but for (a)-(d) in AREA1 and (e)-(h) in AREA2.

Fig. 5.

Fig. 5.
The same as Fig. 3 but for (a)-(h) in AREA3 and (i)-(p) in AREA4.

Fig. 6.

Fig. 6.
Season-mean absolute error of surface current speed for NEMO and HYCOM against AOML in all verification domains from February 2020 to June 2021.

Fig. 7.

Fig. 7.
The speed (shading) and velocity (vectors) of seasonal mean surface current for (a)-(d) NEMO and (e)-(h) HYCOM.

Fig. 8.

Fig. 8.
The zonal mean (140~150˚E) of zonal current speed of (a) NEMO and (b) HYCOM.

Fig. 9.

Fig. 9.
(a) and (d) AOML observed surface current velocity. The difference of (b) and (e) NEMO and (c) and (f) HYCOM from the AOML observation, respectively.

Fig. 10.

Fig. 10.
The speed (shading) and velocity (vectors) of season-mean surface current for (a)-(d) NEMO and (e)-(h) HYCOM from 2020 spring to 2021 spring season.

Fig. 11.

Fig. 11.
(a)-(e) season-mean AOML observed surface current velocity. The difference between observation and (f)-(j) NEMO and (k)-(o) HYCOM from 2020 spring to 2021 spring season, respectively.

Table 1.

Major speculation of NEMO and HYCOM.

Model NEMO HYCOM
Grid & Resolution ORCA 0.25o L75 GLBy0.08 : 0.08o lon × 0.04o lat. L41
Assimilation scheme 3DVAR (NEMOVAR) 3DVAR (NCODA)
Atmospheric forcing KMA NWP N1280 3hourly NAVGEM v2.0 T681L60 3hourly
Vertical mixing scheme Turbulent kinetic energy (TKE) The K-Profile Param. (KPP)
Flux exchange Bulk formula Bulk formula