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폭염은 비정상적인 고온다습 조건이 지속되는 기상 현상으로, 경우에 따라 광범위한 지역에 수일간 지속되며, 극심한 피해를 입히는 재해 현상이다. 폭염에 의한 인명 피해는 매년 전세계적으로 발생하고 있으며, 1998~2017년 통계에 따르면 폭염에 따른 전세계 사망자수는 166,000명 이상인 것으로 나타났다(WHO, 2017). 우리나라의 경우, 국내 발생한 재해 중 폭염이 가장 많은 사망 피해를 가져온 것으로 조사되었다(Kysely and Kim, 2009). 1994년 발생한 폭염으로 인해 3,384명의 사망자가 발생하였으며, 2018년에는 기상관측사상 111년 만에 가장 강하고 긴 폭염으로 인해 44,000명의 온열질환자와 929명의 사망자가 발생하였다(Ha et al., 2020; Lee et al., 2020; Min et al., 2020; Park and Chae, 2020). 이례적인 폭염 사례로 인해 폭염에 대한 경각심은 더욱 높아졌으며, 국내 폭염 관련 연구도 함께 증가하였다(Baek and Kwon, 2021).

폭염의 위험성은 기후변화와 함께 미래에 더욱 높아질 것으로 전망되었다. 최근 연구에서는 지구 평균 기온의 상승과 함께 폭염의 빈도, 강도, 주기가 증가할 것이며(Meehl et al., 2000; Coumou et al., 2013; USGCRP, 2017; IPCC, 2022), 그에 따른 피해가 커질 것으로 예측했다(Yoon et al., 2021; IPCC, 2022). 세계보건기구에 따르면 전세계적으로 2030년에는 90,000명 이상, 2050년에는 255,000명 이상 온열질환 사망자 수가 나올 것으로 추정되었다(WHO, 2014).

이러한 배경하에 향후 가중될 수 있는 폭염 피해를 최소화하기 위해서 정확한 사전 예측의 중요성이 더욱 대두되고 있다. 현재 기상청의 폭염 예측은 두 측면으로 이루어진다. 장기예측 관점에서 1개월 또는 3개월 전망을 제공하거나, 단기적인 측면에서 매일의 기상예보를 통해 폭염의 시작과 종료, 각 일의 최고기온 예측 정보 및 이를 기반으로 한 예경보를 발행한다. 이때 수치모델의 예측정보는 각 예보에서 핵심적인 부분을 차지하고 있으나, 현재 수치모델에서 극한 기온을 모의하는 것에는 한계가 있음이 일반적으로 알려져 있다(Flato et al., 2013). 예를 들어 Kharin et al. (2007)과 Kharin et al. (2013)은 CMIP3 (Coupled Model Intercomparison Project Phase 3)와 CMIP5 모델의 기온과 강수 성능 평가를 통해 모델의 극한 기온 모의에서 지역별 오차가 상이함을 제시하였다. 또한, Sillmann et al. (2013)은 CMIP5 모델의 기온과 강수로 구한 다양한 극한 지수 모의 성능을 평가하였고, 이를 통해 극한 기온 모의의 불확실성을 확인하였다. 한편, 현업기관의 기상예측에서는 이러한 모델의 불확실성을 보정하기 위하여 중기예측모델 결과를 후처리하여 폭염시 기온예측에 활용하고 있다. 기상청에서 사용하는 Model Output Statistics는 기후값을 기초로 하여 통계적인 방식으로 재예측하는 모델로써 수치모델의 불확실성을 보정하고 있으나, 이러한 방식에서도 기후값에서 크게 벗어나는 극한기온의 예측성은 보장하기 어렵다(KMA, 2019). 종합적으로 폭염의 예측성 향상을 위해서는 수치모델의 성능향상과 이를 예보산출물로 활용하는 기술의 양방향으로의 개선이 요구된다.

본 연구에서는 중기예측모델의 예측성에 중점을 두어 현재 기상청에서 현업 예측에 사용하는 전지구예보모델의 우리나라 폭염 예측 성능을 평가하고, 예측 오차의 관련 요인을 파악하고자 한다. 특히 우리나라 여름철 기상기후와 밀접하게 관련된 고기압시스템인 티베트고기압과 북태평양고기압의 예측성 여부와 폭염 발생시 지상 최고기온의 정확도에 대한 평가를 통해서 모델 예측에 대한 정보 활용과 향후 모델의 정확도 향상을 위한 근거를 확보하는 것을 목적으로 하였다.

한국형수치예보모델 KIM (Korean Integrated Model)은 2011년부터 2019년까지 9년간 국내 기술로 개발된 전지구모델로(Hong et al., 2018), 2020년 4월부터 기상청에서 현업 운영되고 있다(KMA NMC, 2022). 본 연구에서는 2020년 기간 동안 모의한 KIM의 현업 운영 결과로부터 폭염 사례에 대한 성능을 평가하고자 하였으며, 모델 예측 성능의 현 수준을 파악하고, 예측 오차의 주요 요인에 대하여 논의하고자 한다. 또한, 평가의 신뢰성을 확보하기 위하여 추가적으로 최근 3년(2018~2020년) 간의 폭염 사례들에 대한 수치실험을 통해서 예측 오차의 경향과 관련 요인을 분석하였으며, 원인 분석을 위한 민감도 실험을 수행하였다.

본 연구의 2장에서는 분석장을 통해 2018~2020년 폭염 사례에 대하여 기술하였고, 3장에서는 KIM 모델에 대한 설명과 실험 방법, 검증자료에 대해 설명하였다. 4장에서는 현업의 폭염 모의 성능을 평가하였으며, 5장에서는 추가 실험 결과를 분석하고, 오차 원인에 대해 진단하였다. 마지막으로 6장에서는 요약 및 토의를 제시하였다.

우리나라의 폭염은 일반적으로 여름철 대표 고기압인 북태평양고기압과 티베트고기압의 영향으로 하강기류에 의한 대기의 단열압축과 일사량의 증가에 의해 발생한다. 또한 한반도 주변 기압 배치에 따라 한반도로 남풍이 유입되거나, 한반도 남쪽에 위치한 열대저기압, 태풍에 의해 동풍이 불면서 푄 현상으로 작용해 국지적인 폭염이 발생하기도 한다. 본 연구에서는 여름철 한반도 상층에 중첩된 티베트고기압과 북태평양고기압 영향 하에 전국적으로 발생한 폭염을 중심으로 분석을 진행하였다. 2018~2020년 여름에는 모두 장마 종료 이후 한반도가 티베트고기압과 북태평양고기압의 영향권에 놓이면서 전국적으로 폭염이 관측되었다. 6~8월 기간 동안 발생한 전국적 폭염일수는 2018년에는 32일, 2019년에는 10일, 2020년에는 4일로 확인되었다. 이 때 전국 폭염의 기준은 전국 평균 일최고기온이 33℃가 넘는 날로 선택하였으며, 사용된 기온자료는 기상청의 기상자료개방포털(https://data.kma.go.kr/cmmn/main.do)에서 제공하는 종관기상관측자료(Automated Synoptic Observing System, ASOS)를 사용하였다. 같은 방법으로 산출한 30년(1991~2020년) 평균 전국 폭염 발생일인 10일과 비교하였을 때 2018년에는 매우 이례적으로 장기간 폭염이 관측되었으며, 2019년은 평년과 유사하고, 2020년은 상대적으로 폭염일이 적다.

각 해의 폭염 사례의 특성을 파악하기 위하여 여름철 지위고도의 변화와 폭염조건에서의 종관장 분포를 분석하였다. Figure 1은 한반도 주변을 평균한 200 hPa 및 500 hPa 지위고도의 7~8월 기간 동안의 시계열과 폭염 기간에 한반도 주변 기압계 및 하층 바람장의 분포를 나타낸 것이다. 200 hPa 및 500 hPa 기압면은 티베트고기압과 북태평양고기압 분석의 기준 기압면으로, 일반적으로 티베트고기압은 200 hPa 기압면의 12,480 gpm 고도선과 그 경계가 일치하고, 북태평양고기압은 500 hPa 기압면의 5,880 gpm 고도선과 그 경계가 일치한다고 알려져 있다(KMA, 2019). 본 연구에서도 이 두 기준선을 바탕으로 두 고기압의 진행을 분석하였다.

Fig. 1. 
(Left panel) Time series of 200 hPa (shading) and 500 hPa (orange line) geopotential height analysis averaged over the South Korean region (34–38.5°N, 126–129.5°E) during July–August in (a) 2018, (c) 2019, and (e) 2020. (Right panel) Horizontal distributions of 200 hPa (shading) and 500 hPa (black contour) geopotential height (m) with 850 hPa wind vectors (m s^–1) over East Asia averaged during three heat wave days each year. The white (blue) line indicates zero gradient of 200 hPa (500 hPa) meridional gradient. Analysis is obtained from IFS.

2018년은 평년보다 빨리 장마가 종료되었으며, 7월 초반부터 중층과 상층 지위고도가 급격히 상승하였다. 우리나라는 7월 10일경 북태평양고기압과 티베트고기압의 영향권에 들어갔으며, 14일부터 전국적 폭염이 관측되었다. 이후 고기압의 지속적인 영향으로 8월 중순까지 공기 흐름이 장기간 정체되면서 이례적으로 길고 극심한 무더위가 나타났으며, 이러한 폭염은 8월 15일까지 지속되었다(Fig. 1a).

2019년에는 7월 중순부터 상층 지위고도가 빠르게 증가하여 19일에 티베트고기압이 한반도에 영향을 미치기 시작했다. 반면, 중층 지위고도는 비교적 서서히 증가하였으며, 한반도는 장마가 종료되는 7월 후반에서 북태평양고기압의 영향권 안에 들어섰다. 이후 8월 1일부터 5일간 전국적인 폭염이 관측되었다. 8월 중 나타나는 지위고도의 급격한 변화들은 기간 중 몇 차례의 태풍의 영향이 있었기 때문이다. 그러나 태풍으로 인해 하층에 따뜻하고 습한 바람이 유입되면서 8월 중반까지 간헐적으로 폭염이 발생하기도 하였다(Fig. 1c).

2020년은 폭염이 상대적으로 짧게 관측된 해이다. 이는 7월 북태평양고기압이 북쪽으로 충분히 확장하지 못하면서 우리나라 주변으로 기압골이 자주 내려왔기 때문으로 판단된다. 지위고도의 변화를 살펴보면 7월에 상층과 중층 고기압이 다른 해보다 느리게 성장하는데, 이는 여러 차례 기압골이 한반도를 지나가며 영향을 준 것으로 확인되었다. 8월에서야 한반도는 티베트고기압의 영향권 아래 들어왔으며, 장마전선의 늦은 북상으로 인해 8월 중순에서야 북태평양고기압 영향권 안에 들어왔다. 이후 두 고기압의 영향으로 맑은 날씨와 함께 일사량이 증가하여 기온이 상승하였고 폭염이 관측되었다. 전국적 폭염은 8월 18일부터 3일 동안과 25일에 관측되었다(Fig. 1e).

폭염 발생시의 한반도 주변의 기상조건을 확인하기 위하여 전국 발생 폭염일의 시작일로부터 3일간 평균한 종관장 분포를 함께 제시하였다. 제시한 것은 200 hPa과 500 hPa 지위고도와 850 hPa 바람장이다. 3개의 사례 모두 티베트고기압과 북태평양고기압이 한반도에 자리잡고, 우리나라 남부지방에 기압경도가 0인 선이 지나가고 있음이 확인되었다. 이는 대류권 상층까지 키,큰 고기압이 존재하고, 고기압의 중심이 우리나라 남부지방에 위치하고 있음을 보여준다. 850 hPa 바람장 분포에서는 서해상에서 남서 또는 남풍계열의 바람이 습하고 따뜻한 공기를 한반도에 공급하고 있는 것으로 보이는 반면, 내륙과 동안 지역은 상대적으로 바람이 약한 것으로 나타났다(Figs. 1b, d, and f).

폭염 사례별로 고기압의 확장과 후퇴 시기 및 크기가 다르나, 공통적으로 폭염 시기에 하층부터 상층까지 키 큰 고기압이 자리잡고 있으며, 하층에 주로 남풍계열의 바람이 유입되고 있음을 알 수 있다.

KIM-OP의 2020년 폭염 예측 성능을 종관장과 지상기온의 예측성의 두 측면으로 분석하였다. 2020년 폭염은 8월에만 발생하였으므로 본 분석은 8월에 국한하였다. Figure 2는 지위고도의 시간경도단면도(Hovmöller diagram)로 8월 한 달 동안 KIM-OP가 예측한 한반도 주변의 지위고도 변화를 IFS 분석장과 비교한 것이다. 남한지역의 지위고도 변화를 파악하기 위하여 위도 34~38.5°N를 평균하였으며, 경도 110~140°E 범위를 분석하였다. 남한의 육지지역은 약 125~130°E 범위 내에 위치한다.

Fig. 2. 
Hovemöller plots of 200 hPa (top) and 500 hPa (bottom) geopotential height (m) in IFS analysis, and KIM-OP +3, 5, 10 days predictions averaged over the South Korea domain (34–38.5°N).

IFS 분석장에서 볼 때 우리나라는 8월의 초반부터 티베트고기압의 영향권에 점차 들어옴을 알 수 있다. 8월 1일의 경우 티베트고기압의 가장자리가 130°E 부근까지 영향을 미치고 있으며, 이후 점차 동쪽으로 확장하면서 발달하였다. 티베트고기압이 더 강해짐에 따라 한반도 전 지역이 고기압권에 놓여 있으며, 이는 8월 20일 경까지 유지되었다. 한반도 영역에서 고기압이 가장 강할 때는 17~18일 경으로 이 시기는 우리나라에 전국적인 폭염이 나타났을 때와 일치한다. 20일에는 서쪽의 기압골이 한반도를 지나가고, 26일에는 한반도 인근으로 북상한 8호 태풍 바비에 의해 북서쪽에 기압골의 남하하였다. 이는 8월 말 한반도 주변 상층 고기압 환경을 약하게 만들었다(Fig. 2a).

KIM-OP의 200 hPa 지위고도장을 예측 +3일, +5일, +10일에 대하여 각각 IFS 분석과 비교하였다(Figs. 2b–d). 3일과 5일의 예측장에서는 한반도에 영향을 미치는 티베트고기압의 확장과 후퇴 시점이 분석장과 거의 유사하며, 저기압 및 기압골의 이동도 대체로 유사하게 모의하고 있다(Figs. 2b, c). 3일 예측의 경우, 분석장에 비해 지위고도를 더 높게 모의하는 경향이 있으며, 이러한 경향은 5일 예측에서 더 심화되는 것으로 나타났다. 반면 10일 예측의 경우 분석장과 다른 양상을 띄며, 기압분포가 동서 방향으로 늘어진 형태를 갖는 것으로 확인되었다(Fig. 2d).

IFS 분석장의 500 hPa 지위고도의 시간경도단면도에서 5,880 gpm 기준으로 북태평양고기압의 확장과 후퇴를 확인하였을 때 한반도가 북태평양고기압 영향권 안에 놓인 것은 8월 중순경이다. 8월 초 서쪽으로 확장하며 발달하던 북태평양고기압은 한반도 주변에 위치한 기압골과 5호 태풍 장미의 영향으로 축소되었고, 12일에서야 한반도까지 확장하였다. 이후 북태평양고기압은 더욱 발달하여 한반도 영역에서 17~18일에 가장 강하게 나타났다. 이 시기는 티베트고기압이 강하게 나타난 기간과 동일하며, 대류권 하층부터 상층까지 키 큰 고기압이 한반도 상공에 존재하였다. 8월 후반에는 한반도 서쪽에서 발달한 기압골과 태풍의 영향으로 한반도 주변 기압이 낮게 나타났고, 북태평양고기압은 동쪽으로 후퇴하였다(Fig. 2e).

200 hPa과 마찬가지로 500 hPa 지위고도에서도 KIM-OP의 3일과 5일 예측장은 분석장과 유사하게 나타났으며, 10일 예측장에서 차이를 보였다. 즉 3일과 5일 예측장에서 북태평양고기압의 확장과 후퇴시기가 분석장과 유사하였고, 공간 규모도 잘 모의하였다. 고기압의 강도는 분석장에 비해 약하게 모의하였으나, 고기압이 가장 강하게 나타난 시기는 분석장과 일치하였다. 반면 10일 예측장은 동서방향으로 기압패턴이 길게 나타났고, 기압골과 태풍시기의 기압장을 잘 모의하지 못했다(Figs. 2f–h).

전반적으로 KIM-OP의 여름철 고기압 모의 성능은 5일 예측까지 IFS 분석장과 유사하다고 판단된다. 두 주요 고기압의 확장과 후퇴 양상을 분석장과 유사하게 모의하고 있으며, 두 고기압의 최성기 시기가 일치하고, 한반도 상공에서 대류권 상층까지 나타나는 키 큰 고기압을 적절히 잘 모의한다. 한편, 고기압의 강도 예측에서는 예측시간이 길어질수록 200 hPa에서는 강하고, 500 hPa에서는 약하게 모의하는 경향이 있다.

Figure 3은 KIM-OP에서 예측한 한반도 영역 평균의 지상 최고 기온과 IFS 분석장을 비교한 시계열이다. 여기서 최고기온은 모델의 출력 시간 간격을 고려하여 0600 UTC (1500 KST) 기온으로 분석하였다. 평균 영역은 34~38.5°N, 126~129.5°E이며, 육지만을 고려하였다. IFS 분석을 살펴보면, 2020년 8월 기온은 1일부터 7일까지 기온이 감소하여 8일 24℃의 최저값을 기록한 후 다시 급격히 기온이 증가하였다. 8월 10일부터 20일까지는 지속적인 기온 상승을 보였고, 이 기간 중 8월 18~20일에는 폭염기준을 넘는 무더위가 발생하였다. 강수로 인해 22일에 낮은 기온이 관측되었으나, 이후 기온이 상승하여 8월 25일에 다시 한번 폭염이 발생하였다. KIM-OP의 3, 5, 10일 예측은 전반적으로 IFS 분석에서 보인 8월 기온의 증감 양상을 잘 보여주었다. 그러나 기온이 서서히 증가하는 시점을 지나 급격히 상승하는 8월 중반의 기온을 뚜렷히 과소모의하는 특성이 있는 것으로 나타났다. 이러한 과소모의 특징은 특히 폭염 기간에 두드러지며(음영), 18~20일 최고기온 계통오차는 3일 예측의 경우 약 –1.5℃ 수준으로 나타났으며, 5일과 10일 예측에서 더 크게 나타났다. 8월 전반에 걸쳐 모델이 예측한 기온의 일별 변동폭은 IFS 분석에 비해 크고, 특히 예측기간이 길어질수록 이러한 경향이 증가하는 것으로 보이나, 폭염기간 중에는 각 일의 한랭오차가 일관적으로 나타났다.

Fig. 3. 
Time series of maximum temperature (℃) at the surface level in 3, 5, 10-day predictions by KIM-OP and IFS analysis averaged over the South Korea in August 2020. Gray shading represents the heat wave period according to ASOS observation. Here, surface temperature at 0600 UTC (1500 KST) are regarded as the maximum temperature.

폭염 발생기간의 지위고도와 기온의 예측성을 정량적으로 평가하기 위하여 8월 한 달(All, 총 31일) 동안 폭염이 발생한 날짜(HW, 총 4일)와 그렇지 않은 날짜(Non-HW, 총 27일)로 구분하여 오차를 비교하였다. Figure 4는 0600 UTC (15 KST) 기준 예측시간별 200 hPa과 500 hPa 지위고도와 최고기온의 평균 편차(Bias)와 평균제곱근오차(Root Mean Standard Error, RMSE)를 나타낸 것이다. 평균 영역은 앞선 기온 시계열 분석(Fig. 3)과 동일하다.

Fig. 4. 
Forecast bias (left) and RMSE (right) in 200 hPa and 500 hPa geopotential height, and surface maximum temperature with forecast lead times averaged for heat wave days (HW), Non-heat wave days (Non-HW), and in August 2020 (All). Number of heat wave and Non-heat wave days are 4 and 27 days.

우선 KIM-OP의 지위고도 예측 특성을 예측시간별 Bias를 통해 파악하였다. 200 hPa 지위고도의 예측시간별 Bias를 살펴보면, KIM-OP는 한반도 영역의 지위고도를 과대모의하는 특성을 보이며, 이러한 특성은 예측시간 전반에 걸쳐 나타났다. 과대모의 특성은 예측 5일 이내에서 All, Non-HW, HW 모두 10 m 이내 정도로 나타났으며, 이때 HW 편차가 가장 작았다. 예측시간 5일 이후부터는 All과 Non-HW에 비해 HW 사례에서 상대적으로 뚜렷한 양의 편차를 보이는 것이 확인되었다(Fig. 4a). 한편 500 hPa 지위고도에서는 All 및 Non-HW와 HW의 예측 편차가 반대의 양상이 나타났다. All과 Non-HW의 경우에는 예측시간 전반적으로 양의 편차를 보이며, 지위고도를 과대모의 하는 특성을 갖는 반면, HW의 경우에는 과소모의하는 특성을 보여주었다(Fig. 4c). 전반적으로 지위고도의 편차는 예측 5일 이내에서 적은 수준을 보였으며, 예측 5일 이후에 두드러짐을 알 수 있다.

지위고도의 예측 오차의 크기는 RMSE 비교를 통해 파악할 수 있다. 200 hPa과 500 hPa 지위고도 오차는 예측시간이 길어질수록 증가하는 특성이 나타난다. 그러나 All과 Non-HW의 오차에 비해 HW의 오차가 전 예측시간에 걸쳐 가장 적은 것을 알 수 있다. 특히 예측 5일 이내에서 HW의 RMSE는 예측시간이 길어지더라도 거의 증가하지 않았다. 200 hPa 지위고도의 경우 예측 3일째(54 h 예측) HW의 RMSE는 Non-HW의 40% 수준이었고, 5일 예측에서(102 h 예측) HW의 RMSE는 Non-HW의 41% 수준을 보였다(Fig. 4b). 500 hPa 지위고도의 경우, Non-HW와 비교하여 HW의 RMSE는 예측 3일째 69%, 예측 5일째 29% 수준이었다(Fig. 4d).

KIM-OP의 지상기온에 대해서는 모든 예측시간에 대해 한랭오차가 확인되었는데, 8월 한 달 평균 약 –0.6에서 –1.2℃ 수준의 한랭오차가 있는 것으로 나타났다. 그러나 HW 기간에 대한 한랭오차는 예측 1일째부터(6 h 예측) 약 –0.6℃ 수준으로 출발하여 예측 3일은 –1.5℃ 이상, 그리고 예측 8일 이상에서는 약 –3℃ 수준으로 점점 증가하는 경향이 나타났다(Fig. 4e). 또한 기온의 RMSE는 5일 예측부터 HW의 오차가 All과 Non-HW의 오차보다 더 크고 뚜렷하게 나타났다(Fig. 4f). 즉, 폭염기간에 한랭오차는 일반적인 여름철 계통오차에 비해 더 크게 나타나고 있음을 알 수 있다.

지금까지 우리나라 영역에서 KIM-OP의 2020년 폭염 예측 특성을 지위고도와 기온의 예측성으로 분석하였다. 폭염에 영향을 미치는 주요 기압계의 모의에 있어서는 KIM-OP의 5일 이내의 예측에서는 우수하게 예측하였으며, 예측 후반에서는 티베트고기압을 다소 강하게, 북태평양고기압을 약하게 모의하는 경향이 확인되었다. 한편, 예측시간 5일 이내에서 지위고도의 예측성이 높음에도 불구하고, KIM-OP의 기온 예측 특성은 전반적으로 과소모의가 나타났으며, 폭염 발생시 한랭오차는 더 두드러졌다. 이는 고기압 환경의 예측 정확성 이외에도 기온 예측성에 영향을 주는 다른 요인이 있음을 나타낸다.

본 연구에서는 한국형전지구모델 KIM의 폭염 모의 성능을 분석하였다. 이 때 기상청 현업에서 예측한 KIM-OP의 2020년 폭염 모의 성능을 평가하고, 2018~2020년 기간의 폭염 사례에 대한 비순환 예측 실험(KIM-cold)으로부터 폭염 모의 성능과 예측성에 미치는 요인을 분석하였다. 주요 결과는 다음과 같다.

KIM-OP는 2020년 8월 기간 한반도 주변 종관장을 비교적 잘 모의하였고, 5일 예측까지 티베트고기압과 북태평양고기압의 확장과 후퇴, 고기압의 최성기를 잘 모의하였다. 폭염 기간의 고기압의 세기는 예측시간이 길어질수록 200 hPa에서 더 강하게, 500 hPa에서 더 약하게 모의하는 경향이 있으나, 8월 한 달의 평균오차보다 대체로 정확한 수준이다. 한편, KIM-OP의 지상 최고기온 예측에서는 여름철 전반에 걸쳐 한랭오차가 존재함을 확인하였으며, 특히 폭염이 발생했을 때 한랭오차가 더 뚜렷하게 나타났다.

KIM의 한랭오차는 KIM-cold의 2018~2020년 폭염 사례 실험에서도 확인되었다. 지상기온 오차와 관련된 요인들 즉, 고기압 시스템, 강수와 지면 습기 상태, 구름 및 복사 등에 대해 분석한 결과, 하층 구름의 과대모의 경향과 이로 인한 지면 도달 하향단파복사의 감소를 확인하였다. 각 폭염 사례에서 지상 부근 하층운의 형성과 뚜렷한 일변화가 존재함을 확인하였으며, 이때 KIM-cold 모의에서는 야간 하층운량을 과대모의하고, 주간의 확산이 지연되는 양상을 보여주었다. 하층 구름의 존재로 인해 주간의 지면 기온 상승에 영향을 주어 한랭편향을 야기한 것으로 판단된다. KIM-cold에서 모의한 해상의 기온과 습기의 연직 프로파일은 재분석장에 비해 야간에 하층 포화조건을 과다 모의하는 경향이 있으며, 그 원인으로 하층 습기의 과대모의 특성이 확인되었다. 이와 동시에 하층 기온에서도 재분석장에 비해 한랭한 층이 형성됨이 확인되었는데, 이는 과대모의된 하층운의 상부에서 나타나는 적외 복사 냉각의 영향 때문으로 나타났다. 육상의 경우에는 서해상으로부터 유입되는 구름과 함께 구름의 상부에서의 지속적인 냉각으로 두꺼운 포화층을 모의하고 있음이 확인되었으며, 해상과 마찬가지로 구름의 적외 복사 냉각효과가 하층에 계속 나타나며, 구름 소산을 더디게 만들었다. 결과적으로 해상으로부터 이류된 구름과 육상에서 추가 생성된 구름이 주간에 단파복사를 차단하는 효과를 가져오고, 지상기온의 한랭오차를 야기한 것으로 판단된다. 이 과정에서 대기의 복사 냉각은 되먹임을 통해 구름의 과대모의를 강화할 수 있음을 시사한다.

마지막으로 하층의 온·습도 모의 특성을 조절하여 구름 모의 특성의 변화가 폭염 기온 예측에 미치는 민감도를 확인하였다. 경계층 물리과정의 습기 확산 계수를 강화하는 실험을 통해 야간과 주간에 모의된 구름이 감소함을 확인하였다. 구름의 감소는 해상에서 주로 이루어졌으며, 해상의 구름에 의해 영향을 받던 육상의 구름에도 나타났다. 이때 지면에서의 순복사량의 변화가 나타났는데, 주간에 증가한 순복사량은 지상 가열의 효과로 폭염모의의 한랭오차를 완화시켰다. 그러나 야간의 구름 감소는 지면에 도달하는 장파 복사를 감소시키므로 지상기온을 더욱 낮추는 것으로 드러나 폭염의 한랭오차 개선에는 도움이 되지 않는 것으로 나타났다. 만약 주야간 구름 모의가 더 정교하도록 모델이 개선이 된다면 기온 예측성도 더욱 높아질 것이며, 모델에서 나타나는 한랭오차를 줄일 수 있을 것으로 판단된다.

본 연구를 통해 수치모델의 구름 모의 개선이 폭염 기간 기온 예측성을 높이는데 영향을 줄 수 있음을 확인하였다. KIM 현업의 폭염 성능에 대한 통계적 성능 평가로부터 도출된 지상 한랭오차의 원인을 추적하기 위해 설계된 비순환 실험은 현업과 다른 초기장으로 인하여 그 결과에 영향을 받을 수 있음을 언급할 필요가 있다. 그러나 2020년 사례에 대한 현업 결과와 비순환 실험 모두에서 유사한 수준의 한랭오차가 확인되었으며, 그 원인으로 추정되는 구름 과대모의 및 하향 단파복사 과소모의 경향이 나타났다. 또한 본 연구에서 분석한 5일의 예측 시간은 초기장의 영향이 점차 감소하고, 물리 과정의 영향이 지배적으로 나타나는 시점임을 감안할 때 현재 도출된 결과는 모델 물리과정의 불확실성에 따른 계통 오차인 것으로 보이고, 이는 모델의 개발단계에서 폭염 성능 개선을 위한 기초자료로 활용 가능할 것으로 보인다.