운용해양예보시스템의 예측정확도 평가

Abstract

운용해양예보시스템 (Korea Operational Oceanographic System: KOOS)은 우리나라 해역에 대하여 매일 72시간 기상 및 해양환경 현황 예측정보를 생산하고 제공하며, 유류유출 및 선박사고 등 각종 해난사고 발생 시 대응을 위한 예측정보를 신속하게 제공함으로써 피해저감에 기여하고 있다. 이러한 운용해양예보시스템의 예측정확도를 정량적으로 평가하고, 다양한 기상 및 해양 수치모델들의 정확도와 성능을 체계적으로 평가하기 위하여 모델 스킬평가 시스템을 구축하여 예측정확도를 평가하고 있다. 모델평가는 모델의 예측결과와 관측자료의 비교를 통하여 두 값의 차이를 나타내는 root-mean-square error (RMSE), RMSE percentage (RMSE%), root-mean-square difference (RMSD), and mean bias (MB) 등의 통계량과 두 값이 상관성 또는 유사성을 보여주는 correlation coefficient (R), index of agreement (IOA), and coefficient efficiency (E) 등의 통계량을 계산함으로써 비교·평가된다. 계산된 통계량들은 예측변수별로 설정한 수용임계값 범위에 따라 예측결과의 수용여부를 판단하게 된다. 계산된 통계량과 설정한 수용임계값의 비교를 통해 예측변수에 대한 예측정확도를 예측기간 대비 백분율로 산정하게 되는데 이를 central frequency (CF)로 정의하고, 이를 예측정확도를 나타내는 대표 스킬량으로 사용한다. 예측정확도 평가에 사용된 예측변수는 운용해양예보시스템에서 운영 중인 기상 및 해양수치모델 WRF, WAM, WW3, ROMS, MOM, MOHID 등에서 생산되는 기압, 해상풍, 유의파고, 유속, 조위, 수온, 염분이며, 이와 비교·평가하기 위한 관측자료는 한국해양과학기술원, 기상청, 국립해양조사원에서 운영 중인 해으로써 피해저감에 기여하고 있다. 이러한 운용해양예보시스템의 예측정확도를 정량적으로 평가하고, 다양한 기상 및 해양 수치모델들의 정확도와 성능을 체계적으로 평가하기 위하여 모델 스킬평가 시스템을 구축하여 예측정확도를 평가하고 있다. 모델평가는 모델의 예측결과와 관측자료의 비교를 통하여 두 값의 차이를 나타내는 root-mean-square error (RMSE), RMSE percentage (RMSE%), root-mean-square difference (RMSD), and mean bias (MB) 등의 통계량과 두 값이 상관성 또는 유사성을 보여주는 correlation coefficient (R), index of agreement (IOA), and coefficient efficiency (E) 등의 통계량을 계산함으로써 비교·평가된다. 계산된 통계량들은 예측변수별로 설정한 수용임계값 범위에 따라 예측결과의 수용여부를 판단하게 된다. 계산된 통계량과 설정한 수용임계값의 비교를 통해 예측변수에 대한 예측정확도를 예측기간 대비 백분율로 산정하게 되는데 이를 central frequency (CF)로 정의하고, 이를 예측정확도를 나타내는 대표 스킬량으로 사용한다. 예측정확도 평가에 사용된 예측변수는 운용해양예보시스템에서 운영 중인 기상 및 해양수치모델 WRF, WAM, WW3, ROMS, MOM, MOHID 등에서 생산되는 기압, 해상풍, 유의파고, 유속, 조위, 수온, 염분이며, 이와 비교·평가하기 위한 관측자료는 한국해양과학기술원, 기상청, 국립해양조사원에서 운영 중인 해