Numerical Investigation of the Heat Wave over the Korean Peninsula in Summer 2016 Using WRF

Abstract

An increase in global average temperature may cause more frequent and intenser heat waves, which exert a great impact on human society by inducing many heat-related illnesses and various economic problems. Thus, accurate prediction of heat waves is of the utmost importance. Heat waves are significantly influenced by surface variables such as soil moisture and vegetation. Therefore, a land surface model (LSM), which is coupled with the numerical forecasting model and calculates the parameters interacting with the surface, has a great impact on the forecast of heat waves. Heat waves are also associated with large scale atmospheric circulation patterns over the Okhotsk Sea and the Tibetan Plateau. In this study, we evaluate the sensitivity of heat waves over the Korean Peninsula in the summer of 2016 to the Weather Research and Forecasting (WRF) model for different LSMs (Exp. LM) in terms of three parameters —the skin temperature, the daily maximum skin temperature (STmax) and the number of hot days (NHDs). All simulations were conducted for a total of 7 months from February to August in 2016, among which June, July, and August were analyzed. The NCEP Final Operational Global Analysis (FNL) data were used as the initial and boundary conditions; the station daily maximum air temperature data from the Korea Meteorological Administration (KMA) were used to evaluate the results. A total of 6 LSMs —Thermal Diffusion (TD) scheme, Noah LSM, Rapid Update Cycle (RUC) LSM, Noah LSM with multiparameterization options (Noah-MP), Community Land Model version 4 (CLM4), Pleim & Xiu (PX) scheme— were employed in this research. The TD and PX schemes underestimated all the parameters in the northeast of the Korean Peninsula due to the absence of snow parameterization. The Noah-MP simulated the heat wave reasonably, but overestimated the parameters in the urban areas because some variables such as LAI are considered as constants. The CLM4 showed the most accurate prediction of the heat wave in 2016. Furthermore, CLM4 also produced the 2 m air temperatures that matched the observations very well. To investigate the effect of the WRF domain configuration on the heat wave, we have conducted additional experriments by employing 2 different domains that cover the Okhotsk Sea (Exp. OS) and the Tibetan Plateau (Exp. TP), focusing on CLM4 only. Compared with the results from Exp. LM using CLM4, Exp. OS showed worse result than Exp. TP. In particular, the results from Exp. TP were more similar to those from Exp. LM using CLM4 from mid-July to August in 2016, when the heat wave frequently occured.;최근 기후 변화로 인해 폭염의 발생 빈도가 증가하고 그 강도 또한 증가하는 추세이다. 따라서 폭염으로 인한 사회·경제적 피해를 줄이기 위해 정확한 폭염 예측은 중요하다. 폭염은 토양 수분, 식생 등과 같은 지면 변수들에 크게 영향을 받는다. 따라서 수치예보모델과 결합해 지표면과 상호작용을 하는 변수들을 계산하는 지면 모델 (land surface model; LSM) 은 폭염 예보에 큰 영향을 미친다. 한반도의 여름철 기상 현상은 오호츠크해 (Okhotsk Sea; OS) 와 티베트 고원 (Tibetan Plateau; TP) 에서 발생하는 대규모 대기 순환과 관련이 있다. 본 연구에서는 2016년 한반도에서 발생한 폭염을 서로 다른 LSMs (Exp. LM) 와 도메인에 따라 기후 연구 및 예측 모델 (Weather Research and Forecast; WRF) 을 이용해 모의하고, 각 모델에서 도출된 결과를 비교 분석하였다. 모든 모의는 2016년 2월부터 2016년 8월까지 총 7개월 동안 수행되었으며 그중 6, 7, 8월 결과를 가지고 분석하였다. 모의의 초기장 및 배경장으로 NCEP Final Operational Global Analysis data (FNL) 가 사용되었으며 결과 분석을 위해 한국 기상청에서 제공하는 120개 지점의 지상 기상 관측 자료를 사용하였다. 모의 결과를 평가하기 위해 폭염과 깊은 관련이 있는 토양 수분을 잘 반영하는 변수인 지표면 온도를 이용하였다. 일 최고 지표면 온도 (STmax)와 일 최고 지표면 온도가 306.15 K를 넘는 폭염 일수 (NHD) 를 지표로 이용하였다. 여러 가지 LSM이 2016년 한반도에서 발생한 폭염을 모의하는 성능을 비교하는 실험은 총 6개의 LSM — Thermal Diffusion (TD) scheme, Noah LSM, Rapid Update Cycle (RUC) LSM, Noah LSM with multiparameterization options (Noah-MP), Community Land Model version 4 (CLM4), Pleim & Xiu (PX) scheme —을 사용하여 진행되었다. LSMs를 비교하는 실험 결과 자체적으로 눈을 모의하지 않는 TD와 PX가 한반도 북동쪽에서 STmax를 과소 모의하였다. Noah-MP는 전체적으로는 합리적인 모의 결과를 보였으나 도심 지역에서 과대모의 하는 결과를 보였다. CLM4가 가장 좋은 모의성능을 보였으며, 특히 2 m 기온을 이용한 폭염 모의 결과에서도 관측과 유사한 값을 보였다. WRF 모델의 도메인 차이가 2016년 여름철 한반도에서 발생한 폭염에 미치는 영향을 비교하기 위해 오호츠크해를 포함하는 도메인 (Exp. OS) 과 티베트 고원을 포함하는 도메인 (Exp. TP) 을 사용하여 모의하였다. Exp. LM에서 CLM4를 이용한 모의 결과 (Exp.LM-CLM4) 와 비교해 Exp. OS의 결과가 Exp. TP의 결과보다 더 크게 과소 모의하는 경향을 보였다. 특히 폭염이 많이 발생한 7월 중순 이후 Exp. TP의 결과가 Exp. LM-CLM4와 더 유사하였다.