운용해양 시스템에서의 모델 스킬 평가

Abstract

최근 KORDI에서는 실시간 72시간 (3일) 해양예측예보를 포함하는 운용해양 시스템 (KOOS)을 개발 및 시범 운용하고 있다. 시스템 구축과정에서 필요한 사항 중의 하나가 해양예측 모델들에 대한 스킬 평가이다. 모델 스킬 평가는 모델 검보정을 포함할 뿐만 아니라 시스템의 정확도와 신뢰도를 향상시키는 방향을 제시할 수 있다 (Hess et al., 2003). 본 연구에서는 6 가지의 스킬량 (RMSE: root mean square error; ARE: mean absolute relative error; CSI: correlation skill index; IOA: index of agreement; MB: model bias skill error; R2: R-squared)를 이용한 체계적인 스킬 평가 방법을 도입하여 운용해양 시스템 해양 모델들 (FVCOM, KORDI-S, MOHID, ROMS)에 대해 적용하였다. 모델 스킬 평가는 체계적이고 자동화된 시스템으로 구축되어, 수용임계를 넘지 못한 모델에 대해서 해당 모델러에게 모델 개선을 제시하게 된다. 모델 개선은 모델 파라미터 조정을 통해 이루어지며, 이러한 조정은 모델 스킬이 운용해양시스템이 목표로 하는 수용임계에 도달하기까지 반복 지속적으로 이루어진다. 그러므로 모델 스킬 평가시스템은 KOOS의 해양예측정보 개선에 중요한 역할을 하게 될 것이다.