A Study of Seasonal Prediction Using Different Dynamical Cores and Surface Boundary Conditions in the Community Atmosphere Model 5

Abstract

The seasonal prediction of Surface Air Temperature (SAT) is of increasing importance in addressing the rise of extreme cold winters in the Northern Hemisphere mid-latitudes. Despite notable advancements in climate models, the translation of potential predictors into reliable outcomes remains a challenging task due to the intricate nonlinear nature of the climate system. This study investigates the complex interplay between dynamical cores and surface boundary conditions, unraveling their influence on seasonal prediction during boreal winter. While acknowledging the recognized significance of the dynamical core, a comprehensive evaluation of its impact on boreal winter predictions is notably lacking in prior research. Utilizing the Community Atmospheric Model version 5 (CAM5), we meticulously quantify the performance and sensitivity of seasonal predictions employing two distinct dynamical cores—finite volume (FV) and spectral element (SE). Sensitivity experiments, manipulating diverse topography sets to isolate uncertainties and evaluate their impact on boreal winter predictions, extend our investigation to the sensitivity of atmospheric flow to initial conditions, particularly Sea Surface Temperatures (SST) and Sea Ice Concentration (SIC). In examining biases in reforecast prescribed data (i.e. CAM5(CFS)), we introduce mean-bias correction to SIC and SST, constructing hybrid surface boundary conditions for CAM5(HYB). Assessing their impact on boreal winter predictions in comparison to uncorrected conditions through hindcasts against the Japanese 55-year reanalysis, our study quantitatively evaluates the influence of mean bias-corrected surface boundary conditions on seasonal prediction. As a result, the SE dynamical core consistently reveals warmer surface temperatures, particularly in North America, Southern Europe/Northern Africa, and East Asia compared to the FV dynamical core, emphasizing the dynamic core's key role in seasonal prediction. Biases in atmospheric circulations, with SE displaying a negative North Atlantic Oscillation (NAO)-like pattern, underscore the dynamic core's significance in shaping regional differences. The findings underscore the substantial impact of dynamical core selection on seasonal predictions in the Northern Hemisphere mid-latitudes during boreal winter, elucidating its role in regional differences in surface temperature predictability. Furthermore, CAM5(HYB) manifests distinctive low-pressure anomalies in geopotential height at 500 hPa (Z500), particularly around Greenland, influenced by prescribed sea ice conditions, affecting cloud and eddy heat flux. Boundary conditions play a key role in polar region simulations, troposphere-stratosphere coupling, and the polar vortex. The study underscores the efficacy of mean bias correction in enhancing prediction performance beyond a 1-month lead time. In conclusion, this research advances our understanding of the key components influencing seasonal predictions, providing valuable insights for improving the accuracy and reliability of seasonal prediction performance during boreal winter.;여러 시스템들이 복잡하게 상호 작용하는 기후 시스템을 이해하기 위해서는 기후 모델을 활용하여 모델을 구성하는 개별 요소들에 대한 특성을 파악하고 요소들 간의 상호 작용이 예측에 미치는 영향을 파악하는 것이 중요하다. 뿐만 아니라, 예측 결과를 토대로 예측 모델의 구조적 오차를 파악하고 예측 가능성 및 지속성을 평가함으로써 미래 기후 예측에 대한 예측 성능을 높이는데 기여할 수 있다. 이에 본 연구에서는 기후모델을 구성하는 주요 요소인 역학 코어와 표면 경계 조건을 활용하여 북반구 겨울철 지표 기온 계절 예측 성능에 미치는 영향을 조사하고 진단하였다. 더하여, 예측된 결과를 바탕으로 겨울철 북반구 지표 기온 변화와 밀접하게 연관이 있는 북극-중위도 연계성을 기반으로 진단 매트릭스를 구성하여 북반구 지표 기온에 영향을 미칠 수 있는 주요 진단 요소 및 현상에 대한 분석과 정량적인 평가를 진행하였다. 대기 모델은 Community Atmosphere Model 5 (CAM5) 모델을 바탕으로 Spectral Element (SE) 역학 코어와 Finite Volume (FV) 역학 코어를 활용하였으며, 역학 코어가 가지고 있는 잠재적인 불확실성을 최대한 제거하기 위해 지형에 대한 민감도 실험을 함께 진행하였다 (FVSE). 북반구 겨울철 지표 기온 예측 성능에서 SE 역학 코어 실험은 FV 역학 코어 실험보다 지표 기온을 상대적으로 따뜻하게 모의하는 특징을 보임을 확인하였다. 이는 지형의 불확실성을 제거한 실험에서도 마찬가지였으며 역학 코어가 계절 예측 성능에 미치는 특성으로 파악할 수 있다. 이러한 지표 기온의 차이는 역학 코어가 모의하는 상층 지위 고도 편차와 밀접한 연관이 있는데 이러한 특징은 음의 북대서양 (North Atlantic Oscillation) 편차로 나타났다. SE 역학 코어는 상층 지위 고도장에서 음의 북대서양 편차를 강하게 모의하였으며, 이러한 편차가 지표 기온에 따뜻한 열과 수분을 수송하여 상대적으로 FV 역학 코어 실험 보다 지표 기온을 따뜻하게 모의하였다. 또한 역학 코어의 차이는 평균 순환장에도 강하게 영향을 주었으며 역학 코어에 의한 평균 순환장 변화는 에디의 흐름에 영향을 주어 극지역에서 상승 기류를 적도 지역에서는 하강 기류를 모의하여 상대적으로 SE 역학 코어가 지표를 따뜻하게 유지하는데 영향을 줌을 확인하였다. 이러한 평균장 차이는 아노말리 예측 성능과도 밀접한 연관이 있으며 평균장 변화로 인한 아노말리 예측 성능에서 SE 역학 코어는 북미 지역에서, FV 역학 코어에서는 동아시아 지역에서 유의한 예측 성능 차이를 보임을 확인하였다. 이러한 역학 코어에 따른 지역적 예측 성능 차이는 북반구 겨울철 기온 예측을 진단하고 평가하는데 중요한 의의를 가진다. 대기 모델의 예측 성능은 역학 코어와 같은 물리-역학적인 요소 외에 초기 조건과 경계 조건의 정확성이 예측성 향상에 큰 기여를 한다. 특히 2주 이내의 짧은 시간 규모 예측의 경우 초기 조건의 정확성이 예측 성능에 큰 영향을 미치지만, 1-2개월 이상의 계절 예측에서는 경계 조건이 예측의 정확성과 밀접한 연관이 있다. 다양한 대기 모델들에서 이러한 경계 조건의 정확성을 향상 시키기 위해 관측 자료를 기반으로 예측에 활용되는 경계 조건의 편차 보정을 수행한다. 이러한 편차 보정에는 다양한 방법이 있으나 경계 조건을 구성하는 해양과 해빙의 특성 때문에 정확한 경계 조건 편차를 구축하는 것은 쉽지 않다. 그럼에도 불구하고 본 연구에서는 계절 예측 시간 규모 측면에서 경계조건의 평균 편차 보정이 북반구 겨울철 예측 성능에 미치는 영향을 파악하고 진단하고자 관측의 기후값과 모델의 변동성을 활용하여 새로운 하이브리드 경계 조건을 구축하였으며, 기존 경계 조건과 비교하여 예측 성능이 어떠한 측면에서 향상되었고 예측의 특징을 가지고 있는지 분석하였다. 예측 결과, 경계 조건의 평균 편차 개선은 기존 경계 조건을 처방한 대기 모델 예측 실험보다 1-2개월 리드 타임 실험에서 높은 예측 향상이 있음을 확인할 수 있었으며, 이러한 특징 또한 지역적으로 나타났는데 기존 경계조건과 개선된 경계 조건의 예측 평균장 차이가 두드러졌던 북미 지역과 유라시아, 그리고 북극 해역에서 나타났다. 초겨울과 늦겨울의 예측 성능 차이는 있었으나, 전반적으로 개선된 경계조건 실험의 예측 성능이 더 유의한 것으로 분석되었다. 이러한 예측 실험 결과들의 특징을 바탕으로 북극-중위도 연계성 진단을 통해 SE 역학 코어와 FV 역학 코어가 지역별 예측성 차이를 통해 북극-중위도 원격상관 패턴 모의 뿐만 아니라 성층권-대류권 커플링 모의 성능에 차이가 보임을 알 수 있었다. 또한, 개선된 경계조건 실험은 전반적인 북극-중위도 원격상관 패턴 예측 성능이 향상된 것을 알 수 있었다. 이러한 예측 결과를 정량적으로 표출하여 실험 모델들 사이의 예측 성능이 북극-중위도 연계성을 정량적으로 어떻게 평가하는지를 통해 모델의 예측 성능을 파악하고 구조적 오차를 해소하는데 도움을 줄 수 있다. 결과적으로 대기 모델의 주요 요소인 역학 코어와 표면 경계 조건의 개선이 북반구 중위도 계절 예측에 미치는 영향과 물리적 과정을 상세히 파악함으로써 기후 모델 내에서 요소들에 대한 이해와 모델의 예측 성능의 향상성과 구조적 오차를 파악하여 미래 기후 예측 성능을 개선하는데 기여할 수 있다.