Improvement of Pre-processing Algorithm for Better Utilization of Microwave Observation over Winter Arctic Sea ice in a Numerical Weather Prediction System

Abstract

Microwave sounder observations contribute significantly to the improvement of numerical weather prediction (NWP) models. However, their application in sea ice regions is limited due to challenges in accurately simulating surface radiance, particularly in winter sea areas where substantial disparities exist between observations and model background fields. Therefore, the current study develops a pre-processing method to enhance the utilization of microwave observations over Arctic winter sea ice. The proposed method involved a surface emissivity calculation and an algorithm to correct bias. Sea ice emissivity is dynamically calculated using Advanced Technology Microwave Sounder (ATMS) observations and the auxiliary data from the Korean Integrated Model (KIM). While the dynamic emissivity proves effective in simulating observation counterparts with high correlation coefficients between observation and background brightness temperatures (TBs), systematic biases of approximately 0.6-0.8 K against observations were found over the winter sea ice region. The sensitivity test results suggest that the primary source of bias stems from the uncertainty associated with employing skin temperature instead of emitting layer temperature, coupled with the uncertainty in atmospheric upwelling radiance propagated from errors in atmospheric profiles. To address this bias, predictors representing the variations in TB corresponding to changes in upwelling atmospheric radiance, model skin temperature, and dynamic emissivity were selected. The effectiveness of the multi-linear regression model in bias estimation was evident, with the selected predictors adeptly describing diverse physical conditions among different ice types. Furthermore, a dynamic emissivity and bias correction scheme has been implemented to assimilate the 53.6 and 54 GHz observations over sea ice into the KIM system. The assimilation experiment, conducted for the period of January 2022 alongside a control run, results in a 6-7% increase in the number of ATMS observations used for data assimilation. The impact of newly assimilated observations was neutral to positive, reducing the temperature errors by up to 1%. In addition, the incorporation of slant-path corrected atmospheric profiles to the observation operator enhances the simulation of atmospheric radiance. The enhancement was particularly notable at tropopause channels and larger satellite zenith angles. Specifically, the standard deviation of observation departure decreased by up to 6%. Overall, the findings of this study indicate that the proposed pre-processing approach for ATMS observations over sea ice is effective, contributing to the improved utilization of microwave observations and the improved performance of the NWP model;마이크로파 탐측기 관측자료는 수치예보모델의 예보 성능 향상에 큰 기여를 하고 있다. 하지만, 해빙 지역에서 관측된 자료는 해양에 비해 제한적으로 사용되고 있는데, 이는 해빙에서 방출되는 복사량을 정확하게 모의하는데 어려움이 있기 때문이다. 특히, 겨울철 해빙 지역에서 관측과 모델 배경장의 차이가 크기 때문에 활용이 더 어려운 실정이다. 본 연구에서는 북반구 겨울철 해빙에서 관측된 자료를 수치예보모델에 더 잘 활용하기 위해 해빙 방출률을 개선하고, 겨울철 해빙에서 나타나는 편향의 원인을 파악하여 보정할 수 있는 방법을 개발하였다. 이는 해양 자료를 이용해 개발되었던 기존의 편향보정 방법과 달리, 해빙의 복사 특성을 고려한 편향보정 방법을 개발하였다는 것에 의의가 있다. 먼저, 해빙 방출률은 대기복사전달방정식을 방출률에 대해 정리한 식을 통해 AMTS 관측자료, KIM의 표면온도, RTTOV에서 예측된 대기복사량 변수를 이용해 계산된다. 이에 따라 온도 탐측채널과 가장 가까운 지표채널인 50.3 GHz에서 방출률을 계산하고 이를 탐측채널의 복사량 모의에 이용하였다. 계산된 방출률은 선행연구 및 이론적으로 알려진 마이크로파 방출률과 상응하는 특성을 보였으나, 겨울철 해빙지역에서 0.61 K의 편향을 보였다. 자료동화 시스템에서 정확한 해를 구하기 위해서는 이러한 편향을 제거하는 과정이 필요하다. 편향의 원인을 파악하기 위해 휘도온도의 민감도 테스트를 수행하였고, 이를 통해 편향을 설명할 수 있는 예측인자를 선정하였다. 결과적으로 다중선형회귀 식을 통해 회귀계수를 계산하여 편차를 예측할 수 있었다. 이때, 선정된 예측인자와 회귀계수는 방출률, 표면온도, 그리고 대기상향복사의 불확실성을 나타낸다. 예측인자와 회귀계수를 통해 예측된 값을 관측 값에서 빼 줌으로써 편향을 효과적으로 보정할 수 있었다. 다음으로, 동적 방출률과 편향보정을 이용하는 전처리 방법을 이용해 북반구 겨울철 해빙지역의 ATMS 관측자료를 한국형수치예보모델(KIM)에 추가 동화하는 실험을 2022년 1월 한달 기간에 대해 수행하였다. 실험 결과, KIM에 동화된 ATMS 관측 자료 개수는 기존 대비 약 6% 증가하였으며, 추가 동화된 하층채널 뿐만 아니라 기존에 동화되고 있는 상층채널에서도 자료 개수가 약 7% 증가하였다. 추가 동화된 해빙 지역 관측자료는 모델의 극지역 온도 분석장의 성능을 향상시키는 긍정적인 영향을 보였다. 개발된 전처리 기술의 적용 및 하층채널 동화로 상층채널의 온도장 성능이 개선되었지만, 상층채널은 하층채널에 비하면 상대적으로 큰 관측 증분을 가지고 있다. 이에 본 연구에서는 상층채널들의 배경장 모의 성능을 추가 개선할 수 있는 방안의 필요성을 느꼈고, 이를 개선하기위해 기존의 연직 대기 정보가 아닌 위성의 관측경로를 고려한 대기 정보를 적용하고, 이에 따른 효과를 분석하였다. 분석 결과, 온도탐측채널의 관측증분 표준편차가 최대 약 6% 감소하는 개선을 보였다.