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본 연구에서는 국립기상과학원에서 운영 중인 보성 종합기상탑과 안동 수문기상관측사이트(Fig. 1, Table 1)에서 관측한 지표특성정보, AWS 관측자료, 에디공분산 방법으로 측정한 플럭스를 활용하여 현업 수치모델의 JULES 모의 성능을 비교 검증하였다. 2015년 3월 1일부터 2016년 2월 29일까지 총 1년의 기간에 대해서 연구를 수행하였다.

Fig. 1. 
Location of rice-paddy (blue) and cropland (green) site.

본 연구는 자립판(stand-alone) JULES 4.3 버전(2015년 6월 배포, https://jules.jchmr.org)을 사용하였다. JULES 지면 모델은 모자이크 기법을 통해 격자 내토지 피복의 비균질성을 표현한다. 각 격자에 대해서 5가지의 식생(활엽수, 침엽수, 온대 초지, 열대 초지, 관목)과 4가지의 비식생(도시, 육수, 나지, 육빙) 피복으로 총 9가지의 토지 피복 종류의 면적 비율을 각각 설정할 수 있다. 지면 아래에 있는 토양층의 경우 모자이크 기법을 적용하지 않고 한 격자 내에서는 하나의 토양 특성만을 가지도록 설정한다. 이를 구동하기위해 필요한 토양 특성 매개변수는 albsoil, b, hcap, hcon, satcon, sathh, sm_wilt, sm_crit, sm_sat으로 총 9가지이며, 각 변수의 정의와 단위를 Table 2에 제시하였다.

본 연구에서는 현재 기상청에서 운영 중인 수치예보모델의 설정을 진단하고, 보조 자료의 변경에 따른 지면 에너지 수지와 토양 수분의 모의 성능 변화를 파악하고자 하였다. 이를 위해 현업 1.5 km 해상도 국지예보모델인 UM Local Data Assimilation and Prediction System (LDAPS)에서 사용 중인 보조 자료를 그대로 사용하여 모의한 경우(CTL)와, 다른 방법으로 개발한 국지 보조 자료를 사용하여 모의한 경우(EXP)의 결과를 비교 검증하였다. 여러 가지 보조 자료들 중에서 토지 피복도와 토양 특성 모수를 변경대상으로 하였고, EXP 실험에서 토지 피복도는 환경부에서 제작한 대분류 토지피복도(http://egis.me.go.kr)를 사용하였으며, 토양 특성 모수는 농촌진흥청에서 제작한 개략 토양도에서 추출한 값을 사용하였다. 지면모델링 분야의 연구 쟁점 중의 하나인 토양 수분초기조건(Koster et al., 2011; van den Hurk et al., 2012; Prodhomme et al., 2016)의 경우, 현업 기후예측시스템인 GloSea5의 토양 수분 초기 자료에서 각 사이트별로 가장 가까운 격자점의 값을 추출하여 사용하였다. 다만 CTL 실험에서는 스핀업을 수행하지 않았으나 EXP 실험에서는 토양 수분에 대해서 1% 공차(tolerance) 설정으로 스핀업을 수행하였다. 각 실험에 사용한 보조 자료의 관측지별 입력값은 Table 3에 나타내었다.

모델의 지면 에너지 수지 모의 성능 검증 시 순복사, 현열 플럭스, 잠열 플럭스가 모두 존재하는 시간대의 관측 자료만을 검증에 사용하였다. 연구기간인 1년에 대해서 각 에너지 수지 성분별로 관측값과 모의값의 편차(bias), 평균제곱근오차(Root Mean Square Error, RMSE), 평균절대오차(Mean Absolute Error, MAE)를 계산하여 모의 성능을 정량화하였다. 각 통계값들의 정의는 Table 4에 기술하였다. 관측값과 모의값의 산점도(scatter plot)에서 낮시간을 구별하여 표시하였으며 이 때 일조시간의 기준이 되는 하향단파복사가 120W m⁻²을 초과할 경우를 낮시간으로 정의 하였다(WMO, 2008). 토양 수분 검증 시에는 토양 수분 함량의 일 평균값을 1년간의 시계열을 이용하여 비교하였다.

Figure 2는 각 관측지의 복사계 발자국 영역을 관측자료의 70%(주황색)와 95%(빨강색) 기여도를 갖는 반경으로 표시한 그림이다. 측정한 복사속의 70%는 각 관측 고도의 약 1.5배에 해당하는 영역으로부터 측정되며, 95%는 관측 고도의 약 4.5배에 해당하는 영역에서 측정되는 것으로 나타났다. 보성 지점의 발자국 영역은 대부분 주변 논으로 이루어졌으며(Fig. 2a), 안동은 관측지 주변의 밭을 포함하여(Fig. 2b), 두 곳의 복사속 관측은 각 관측지의 지면 특성을 적절하게 반영하고 있었다.

Fig. 2. 
Footprint of radiative flux over (a) BoSeong rice-paddy and (b) AnDong cropland site.

지면 플럭스 관측자료의 발자국 영역은 관측 고도(z_m)와 영면변위 및 거칠기 길이 등의 주변 지표의 거칠기 환경, 마찰강도와 평균 풍속 방향에 수직한 방향의 풍속 성분의 표준편차로 정의되는 난류강도, 풍향 및 풍속, 대기안정도에 의해서 결정되기 때문에 그 양상이 복잡하고 해석이 어렵다. Figure 3은 각 관측지의 연구기간 동안 누적한 난류 플럭스의 발자국 기후값을 나타낸다. 보성은 관측 고도(2.5 m)가 낮아서 비교적 발자국 영역이 관측 지점으로부터 좁은 영역에 나타났는데, 북서풍과 남동풍의 해륙풍 국지순환의 영향을 많이 받는 것을 알 수 있었다(Fig. 3a). 보성에서 측정한 난류 에너지 플럭스는 대부분 논의 영향을 받았기 때문에, 논에서의 지면 에너지 수지 연구에 중요한 정보를 제공할 것으로 보인다. 안동 지점은 보성과 비교했을 때 관측 고도(10 m)가 높고, 주변 장애물(농작물, 나무 등)의 높이도 낮아서 거칠기 요소가 적기 때문에 상대적으로 넓은 발자국 영역을 나타내었다(Fig. 3b). 관측지 주변의 농경지로부터 약 70%의 발자국 비중이 확인되었지만, 발자국 영역내에 하천과 주변에 위치한 숲(동쪽: 왕모산, 서쪽: 건지산-영지산)을 일부 포함하기 때문에 관측자료의 해석과 활용에 있어서 보다 주의가 필요할 것으로 보인다.

Fig. 3. 
Footprint climatology of turbulent fluxes over (a) BoSeong rice-paddy and (b) AnDong cropland site.

Figure 4는 보성에서 직접 관측한 순복사, 현열, 잠열 플럭스를 JULES 모의 결과와 비교한 그림이다. 순복사의 경우 CTL 실험은 양의 편차(+4.9W m⁻²)를 나타내었지만(Fig. 4a), EXP 실험은 음의 편차(−6.0W m⁻²)를 보이고 있었으며, EXP 실험에서 RMSE와 MAE가 각각 12.2에서 20.6W m⁻²로, 8.1에서 12.2W m⁻²로 증가하여 모의 성능이 감소한 것으로 나타났다(Fig. 4d). 이런 모의 성능의 변화는 순복사량이 높은 값을 보이는 낮 시간에 두드러졌다. 낮 동안의 순복사는 일반적으로 하향 단파복사량과 지면 알베도에 큰 영향을 받기 때문에, 모의 성능의 변화는 실제 관측지와 모델에 처방한 지면 알베도(albedo) 간의 차이에 의한 것으로 추정된다. 생장기의 논은 관개에 의해서 항상토양 상부가 물로 덮여 있고, 드러난 토양도 습윤한 환경이 유지된다. 기존에 보고된 지면 알베도의 결과에 의하면 지면(> 0.10)보다는 수면(0.03~0.10)에서, 건조한 토양(0.20~0.40)보다 습윤한 토양(0.10~0.20)에서 알베도 값이 더 낮은 것으로 알려져 있으므로(Table 3.1 in Arya, 2001), 따라서 논의 알베도는 식생이 분포한 일반적인 지면에 비해서 상대적으로 낮은 알베도를 기대 할 수 있다. CTL 실험의 낮은 토양 알베도(0.087)를 농촌진흥청의 토양 자료의 상대적으로 높은 토양 알베도(0.211) 값으로 처방한 EXP 실험에서, 알베도를 과대평가하여 순복사를 과소 모의하는데 기여한 것으로 보인다(Table 3).

Fig. 4. 
Scatter plots of modeled versus observed surface energy fluxes with LDAPS setting (CTL; a: net radiation, b: sensible heat flux, c: latent heat flux) and local ancillary data (EXP; d: net radiation, e: sensible heat flux, f: latent heat flux) for BoSeong rice-paddy site. The red crosses and black circles in the plots represent the daytime (downward shortwave radiation > 120W m⁻²) and non-daytime (downward shortwave radiation ≤ 120 W m⁻²) data, respectively.

두 실험 모두 현열 플럭스는 과대 모의하고, 잠열플럭스는 과소 모의하였으나, EXP 실험에서 현열 플럭스의 bias, RMSE, MAE가 모두 감소하여 모의 성능이 다소 개선되었음을 확인할 수 있었다. CTL의 활엽수(14.4%)와 침엽수(3.8%)가 EXP에서 초지로 바뀌어 처방되었기 때문에, 현열 플럭스의 성능 개선은 1) 지면과 토양 알베도 증가에 의한 순복사 과소 모의와 2) 지표식생 변수 개선의 효과로 보여진다(Table 3). 그럼에도 불구하고 두 실험 모두 잠열 플럭스를 과소모의하고 있었는데, 이는 실제 논의 관개를 CTL, EXP 모두 제대로 표현하고 있지 못하기 때문이다. 지면 모델 내에 논과 같은 관개가 이루어지는 지표 피복을 현실적으로 모의하지 못하는 문제는 JULES 모델뿐만 아니라 다른 지면 모델에서도 발생하는 문제이며(Ozdogan et al., 2010; Yang et al., 2017), 향후 연구 및 개선되어야 할 사항이다.

안동에서의 JULES 모델의 순복사 모의 결과는 EXP 실험에서 편차가 증가하는 것으로 나타났다(Figs. 5a, d). 이는 CTL 실험에서 초지였던 지표 피복이 EXP 실험에서는 모두 활엽수와 침엽수로 변화하면서 열용량이 실제 지표 피복보다 높게 모의되어 지면의 온도가 실제보다 덜 증가했을 것으로 추정되며 이로 인해 과소모의 된 상향장파복사량으로 순복사가 과대모의된 것으로 보인다. 앞서 살펴본 발자국 분석에서도 나타났듯이 안동 지역의 복사와 난류 플럭스 자료는 키가 낮은 작물을 재배하는 농경지(초지로 분류 가능)를 많이 포함하고 있다. 이로부터 환경부의 대분류 토지피복도에서 사용한 관측지역의 지표 피복은 현업 LDAPS 모델에서 사용하고 있는 지표 피복보다 오히려 현실성이 떨어진다고 할 수 있다. 이는 직접 개발한 보조자료나 고해상도의 보조자료를 사용했을 때 모델의 모의 성능이 향상할 것이라는 기대와는 다른 결과인데, 보조자료를 사용하기 전에 반드시 그 자료를 검증하고 비교 분석하려는 연구를 수행해야 함을 시사하고 있다.

Fig. 5. 
Scatter plots of modeled versus observed surface energy fluxes with LDAPS setting (CTL; a: net radiation, b: sensible heat flux, c: latent heat flux) and local ancillary data (EXP; d: net radiation, e: sensible heat flux, f: latent heat flux) for AnDong cropland site. The red crosses and black circles in the plots represent the daytime (downward shortwave radiation > 120 W m⁻²) and non-daytime (downward shortwave radiation ≤ 120 W m⁻²) data, respectively.

같은 맥락에서 CTL 실험의 현열과 잠열 플럭스 모의 성능은 우수 했지만(Figs. 5b, c), 국지규모 고해상도 보조자료를 적용한 EXP 실험의 결과는 모의 성능이 감소하는 것으로 나타났다(Figs. 5e, f). CTL에서 약 21%를 차지했던 호수가 EXP에서는 모두 숲으로 바뀌었는데, 이에 따라서 잠열 플럭스 모의 결과가 크게 감소하고 현열 플럭스는 증가하면서 실제보다 지면에서의 증발산을 더 과소 모의하는 것을 확인할 수 있었다.

Figure 6은 두 관측지의 토양수분함량 관측 자료와 CTL 및 EXP 실험에서 모의한 토양수분함량을 비교한 그림이다. 보성의 경우 0.20m 깊이에서 관측한 자료와 0.25m 깊이(두 번째 토양층)의 모의결과를 비교했으며, 안동 농경지의 경우 관측자료와 모의결과 모두 0.10m 깊이의 값을 비교하였다. 두 실험모두 관측의 변화 경향을 잘 따르고 있지만, 포화토양수분함량의 기준(sm_sat, volumetric soil moisture content at saturation) 처방에 따라 EXP (0.491m³ m⁻³)가 CTL (0.447 m³ m⁻³)보다 전반적으로 토양을 습윤하게 모의하였다. 안동 지점에 대한 모의에서도 동일하게 EXP (0.434 m³ m⁻³)가 CTL (0.427 m³ m⁻³)보다 다소 습윤하게 토양을 모의하였다. 국내에 특화된 고해상도 농촌진흥청의 토양 보조자료를 사용하였음에도 불구하고 토양수분 모의 성능이 관측과의 차이가 더 커지는 경향이 나타났다. 또, JULES 모델의 토양수분 모의결과는 관측보다 토양수분함량의 변동폭이 더 크게 나타났는데, 시간 변화에 따른 토양수분함량의 변화는 토양의 수리전도도(hydraulic conductivity) 및 그와 관련된 매개변수의 처방에 의해 결정되기 때문에, 향후 이와 관련한 추가적인 연구가 진행되어야 할 것으로 보인다.

Fig. 6. 
Daily mean soil water content (m³ m⁻³) of observed (black) and modeled with LDAPS setting (CTL; blue) and local ancillary data (EXP; red) for (a) BoSeong rice-paddy and (b) AnDong cropland site.

토양수분의 차이를 앞서 분석한 플럭스 분석 결과와 연관 지어 분석하였다. EXP의 토양수분함량이 CTL보다 높았기 때문에, 더 큰 잠열 플럭스의 모의를 예상할 수 있다. 하지만 안동 농경지에서는 오히려 잠열 플럭스가 EXP에서 CTL보다 더 낮게 나타났는데(Figs. 5c, f), 이는 식생의 증산 과정에 수분 부족 스트레스를 반영하는 토양수분 임계점(sm_crit, critical point)과 증산을 전혀 하지 않는 위조점(sm_wilt, wilting point)을 CTL과 비교했을 때, 각각 0.265에서 0.303 m³ m⁻³으로, 0.142에서 0.185m³ m⁻³로 증가하여 식생의 증산량의 제한이 더 강하게 이루어진 점이 영향을 미친 것으로 보인다. 또한 C3의 광합성량이 다른 식생 유형보다 더 많이 모의되는 JULES 모델의 특성을 고려했을 때, 토양피복의 대부분이 EXP 실험에서 키가 큰 숲(broad leaf, needle leaf)으로 변화한 것도 영향을 미쳤을 것이다(Table 3). 식생유형별 토양수분의 임계점이나 위조점에 대한 연구도 부족한데, 향후 토양의 물리적 특성과 관련한 연구가 관측과 모델 모두의 영역에서 더 이루어져야 할 것으로 보인다.