위성관측에서 유도된 중간 및 하부대류권 온도와 ECMWF 모델 재분석 사이의 비교 : 시 공간 변동

Abstract

중간 및 하부 대류권의 열적 상태에 대한 관측 및 모델 결과들의 상대적인 정확성을 평가하기 위하여 세 종류의 위성관측 MSU 채널2 밝기온도 자료들과 ECMWF 모델의 재분석(1980-93년) 자료를 상호 비교하였다. 중간 대류권 온도를 반영하는 위성관측 자료는 직하점 자료인 MSU2(1980-98년)와 여러 주사자료를 사용하여 유도한 SC2(1980-97년)이고, 하부 대류권 온도를 반영하는 위성 관측 자료는 SC2R(1980-97년)이다. 여기서 MSU2는 본 연구에서, 그리고 SC2와 SC2R은 각각 Spencer and Christy(1992a)와 Spencer and Christy(1992b)에서 유도되었다. 위의 네 종류 자료간의 상관은 중·고위도에서 높았으나(r≥0.90), 저위도 그리고 대류가 활발한 열대 서태평양 및 콩고강 부근에서 낮았다. 특히 SC2R에 대한 다른 자료의 상관이 상대적으로 낮았다(r∼0.65). 이는 하부 대류권의 열적 상태를 반영하는 SC2R이 수적 및 지표방출의 영향으로 잡음을 크게 내포하기 때문인 것으로 추정된다. 또한 모델 결과에 대한 위생자료의 상관은 SC2가 MSU2보다 높았다. 이는 MSU2 직하점 자료에는 본질적으로 강수효과가 남아 있으나, SC 자료에서는 일부 제거되었기 때문이다. 세 종류의 MSU 채널2 밝기온도 기후값의 아노말리 비교에서 지표의 영향을 크게 받는 SC2R의 북반구 온도는 MSU2나 SC2에 비해 현저하게 1월에 하강하고 7월에 상승한다. 관측 및 모델 온도들에 대한 경험직교함수 분석에서 시·공간 변동은 대체로 유사하였다. 이들 자료는 월평균값 모드1에서 연주기를 보였으나, 열대 태평양의 경우 모드2에서 보였다. 전체 태평양에 대한 MSU2 모드1은 Walker 순환에 의한 동·서 대비를 보인 반면, 다른 위성관측과 모델 자료에서는 이러한 형태가 나타나지 않았다. 열대 태평양 아노말리 값 모드2에서 관측과 모델 자료는 엘니뇨 기간에 적도를 중심으로 열대 동태평양 부근에서 아령모양의 대칭 형태를 보였다. 그러나 적도 서태평양 용승지역에서 보이는 관측과 모델 결과 사이의 불일치는 ECMWF 재분석 모델에서 대기-해양 상호작용을 보완해야함을 제시한다. 관측과 모델 모두는 열대 태평양에 대한 아노말리값의 모드 1, 2에서 엘리뇨와 라니냐에 의한 경년변동을 뚜렷하게 보였다. 서로 독립적으로 유도된 위생관측 자료들 사이에서 유도 과정의 차이로 인한 온도 경향의 불일치가 발견되었음에도 불구하고 변동성 분석은 대체로 일치함을 보였다. 본 연구는 세 종류의 위성 관측 자료가 중간 및 하부 대류권의 기후 변동 평가에 유용하게 사용될 수 있으나 검정 및 유도과정을 포함한 보다 정확한 비교 분석이 필요함을 제시하며, 관측과 모델 자료의 비교를 통하여 상호 정확성을 진단할 수 있음을 보여준다. ; In order to estimate the accuracy of satellite observations and model results for middle and lower tropospheric thermal state over the regional oceans, intercomparison has been done between three kinds of data, which are the Microwave Sounding Units(MSU) Channel 2(Ch2) brightness temperatures of NOAA satellites and the vertically weighted corresponding temperature reanalysis of the ECMWF GCM (1980-93). Satellite data that reflect midtropospheric temperature are MSU2(1980-98) for nadir direction and SC2(1980-97) for multiple scan. SC2R(1980-97) represents low tropospheric thermal state. Here, MSU2 was derived in this study while SC2 and SC2R, Spencer and Christy(1992a, 1992b). Temporal correlations between the above four data during the overlapping period were high(r≥-0.90) in the middle and high latitudes of both hemispheres. However, the correlations are low (r∼0.65) over the low latitude and more convective regions, for instance, tropical western Pacific and Congo river. Especially, correlations of other three data with SC2R were relatively low because SC2R included many noises due to hydrometeors and surface emission. ECMWF reanalysis shows higher correlation with SC2 than MSU2 partially because of the precipitation effect. In the analysis of MSU monthly climatological anomaly, SC2R which is largely affected by surface decreases more than MSU2 and SC2 in northern hemisphere in January, and increases in July. Temporal and spatial variability for the Ch2 monthly mean and its anomaly data in observations and model reanalysis was generally similar, based on an Empirical Orthogonal Function (EOF) analysis. The first mode for the monthly mean data shows annual cycle over the most of regions except the tropics, where the cycle appears in mode 2. The first mode in MSU2 over the Pacific shows the east-west contrast due to the Walker circulation, but this tendency is not clear in other data. The second mode for the anomaly over the tropical Pacific, obtained from MSU and ECMWF, represents a dumbell-shaped pattern that straddles the equator over the eastern Pacific during El Nin～o periods. The substantial disagreement between the MSU observations and ECMWF occurs over the equatorial upwelling region of the western Pacific. This implies that an improvement may be required for the parameterization of atmosphere-ocean interaction. In the first and second mode for the anomaly over the most regions, the four data commonly indicate interannual variability due to El Nin～o and La Nin～a. Although significant discrepancies between independent temperature trends of MSU Ch2 observations were found due to difference of data derivation, the basic features in interannual variability were in good agreement. This study suggests that three satellite data together with model reanalysis can be useful for the objective assessment of middle and low tropospheric climate change, but a further study is required for more accurate intercomparison including the calibration and derivation processes of observed data.