Impact of Ozone Observations on Typhoon Structure Using Coupled Atmosphere-Chemistry Data Assimilation

Abstract

Since the air quality forecast is related to chemistry and to meteorology, the coupled atmosphere-chemistry data assimilation system is essential to air quality forecasting. Among the chemical variables, the ozone (O3) plays an important role in chemical reactions it is usually assimilated in chemical data assimilation. In the typhoon environment O3 shows a lower concentration inside the eyewall and an elevated concentration around the eye, impacting atmospheric as well as chemical variables. To identify the impact of O3 observations on typhoon structure including atmospheric and chemical information, we used the Weather Research and Forecasting model coupled with Chemistry (WRF-Chem) with an ensemble-based data assimilation algorithm, called the Maximum Likelihood Ensemble Filter (MLEF). The results indicate that the ensemble forecast is reasonable, accompanied with larger background state uncertainty over the typhoon, and also over eastern China. Similarly, the assimilation of O3 observations impacts atmospheric and chemical variables near the typhoon and where satellite passed. The strongest impact on air quality in the lower troposphere was over China, presumably due to the pollution advection. In the vicinity of the typhoon, however, the strongest impact on chemical variables adjustment was at higher levels. The impact on atmospheric variables was similar in both areas. When the typhoon has the strongest intensity, the impacts are shown more clearly. The analysis results are validated using several measures that include cost function, root-mean-squared error with respect to observations, and degrees of freedom for signal. All measures indicate a positive impact of data assimilation on the analysis. Although the impact of O3 observations on typhoon structure is effective, it is hard to say on track and intensity due to very small adjustment on the analysis increment of sea level pressure. Therefore, we can anticipate if we assimilate atmospheric variables, which directly affect to typhoon, and O3, it is more helpful to forecast typhoon including atmospheric and chemical variables.;대기질 예보는 화학 뿐만 아니라 기상현상에도 영향을 받는다. 따라서 대기–화학 결합 모델을 사용하면 대기질 뿐만 아니라 기상 예보에도 도움을 줄 수 있으며, 이는 자료동화를 통해 보다 개선될 수 있다. 화학 변수들 중에서 오존은 화학 반응에서 중요한 역할을 하고, 수동적인 추적자로써 대기의 흐름을 나타낼 수 있기 때문에 동화에 대표적으로 이용된다. 특히 오존은 태풍이 발생했을 때, 태풍 전반에 걸쳐서 낮은 농도를 보이고 태풍의 눈에서 높은 농도를 보이는 특징이 있다. 따라서 본 연구에서는 태풍 구조에 영향을 미치는 오존 관측의 영향을 확인하기 위해, 태풍 나비 (2005)를 대상으로 대기-화학 결합 모델인 WRF-Chem에 앙상블에 기초한 자료동화 알고리즘인 MLEF를 이용하여 태풍 환경에서 오존의 자료동화를 수행하였다. 그 결과 앙상블 예보는 태풍 환경에서 일반적인 대기 및 화학 변수의 분포를 보이며 태풍 주변과 중국 동쪽지역에 큰 배경 오차 공분산을 모의하였다. 배경 오차 공분산에 기반하여 오존 관측 동화는 태풍 주변과 위성이 지나는 지역에서 대기 및 화학 변수를 개선하였다. 특히 대류권 하층에서 대기질 예보의 가장 큰 개선은 대기 오염의 이류로 인해 중국 지역에서 나타났으며, 성층권 하층에서는 태풍 주변에서의 큰 개선을 보여주었다. 대기 변수의 영향은 대류권과 성층권 모두에서 반응이 비슷했다. 태풍 구조에 미치는 오존 관측의 영향은 태풍의 강도가 강할수록 태풍 내 개선이 분명하였다. 이러한 오존의 동화 결과는 비용함수, 관측에 대한 평균 제곱근 오차 등의 방법으로 확인되었다. 이 들은 자료동화의 결과가 태풍 내에서 긍적적인 효과를 갖는다는 것을 입증한다. 그러나 오존 관측이 태풍 구조에는 영향이 있음에도 불구하고, 작은 해면기압의 분석 조절분으로 인해 진로와 강도의 영향을 이야기 하기는 어렵다. 따라서 태풍에 직접적인 영향을 주는 대기변수와 함께 오존이 동화되면, 대기 및 화학 변수를 포함하는 태풍 예보의 개선을 예상할 수 있다.