AR2 기법을 이용한 SST 예측

Abstract

여러 종류의 위성자료를 합성하여 일정한 시간간격으로 작성한 합성SST자료가 앞으로 가용할 전망이다 (Kawamura 2001). 위성자료는 광범위하게 동시적으로 많은 자료를 획득하는 이점이 있는 반면에 구름이나 주변환경 요인으로 자료의 질이 항상 일정하지 않아 일정한 시간간격으로 자료가 필요한 활용에는 제한적일 수밖에 없다. AVHRR/NOAA 자료를 근간으로 합성한 SST자료를 작성할 때, 시공간적으로나 통계적으로도 유의성 있는 시간간격을 선택하게 된다. 강용균 등(1991)은 마르코프 모델(AR1)을 사용하여 연안정지 관측점 일별 수온의 예측과 2개월 간격 해양정선수온 관측치에 대한 예측기법을 개발한 바 있다. 본 기법은 매일의 자료를 이용한 연안정지 관측점 수온의 예측에는 효과적이었던 반면에 2개월 간격 해양정선수온의 예측에는 미흡하였다. 자료의 시간간격이 결정적으로 중요한 인자인데, AVHRR/NOAA 자료를 이용하여 구성할 수 있는 합성자료의 시간간격은 5일∼10일 정도이다. 마르코프 모델 과정에서 SST는 SST평년치와 편차의 합으로 이루어지는데, SST 예측은 SST편차의 시계열로부터 편차 예측치를 결정하고 이를 SST평년치와 합하여 얻을 수 있다. 대표적인 계절적 변동을 포함하는 SST평년치를 결정하기 위해서는 충분히 긴 기간동안의 자료가 필요하다. 한국해양연구원에서 직접 수신한 2000년부터 2002년 현재까지의 AVHRR/NOAA 자료를 이용하여 각각 5일과 10일간격의 합성SST자료를 작성하였다. 앞으로 그 이전의 자료도 활용하여 기간이 확대된 합성SST자료를 구축할 예정이다. 본 연구에서는 제한적이지만 짧은 기간 동안의 자료에 AR2 기법을 도입하여 SST예측에 시험적으로 적용하였다. SST예측은 가용한 자료의 시간간격이 길수록 예측 신뢰도가 떨어지는 것은 당연하다. 5일과 10일 간격의 합성자료를 각각 사용하고 AR1과 AR2를 적용한 각각의 결과를 비교함으로써 마르코프 모델 과정으로 얻는 예측치에 대한 이해와 평가를 시도하였다.