| 초록 |
본 논문은 지벡-케인 모델(Zebiak-Cane model)과 조건 비선형 최적 섭동(conditional nonlinear optimal perturbation, CNOP) 방법을 이용하여, 초기 오차와 파라미터 오차의 공동 작용이 ENSO 봄철 예보 장애(ENSO spring predictability barrier)에 미치는 영향을 연구하였다. 모델에서 8개의 엘니뇨(El Ni?o) 사건을 선택하였는데 그 가운데는 4차의 강한 엘니뇨 사건과 4차의 미약한 엘니뇨 사건이 포함된다. 그리고 각 엘니뇨 사건에 대하여 8가지 서로 다른 시작 시간으로 1년 동안 예보하였다. 그리하여 모두 64차의 예보 실험을 진행한 것으로 된다. 각 실험 과정에서 CNOP 오차(초기 오차와 파라미터 오차가 동시에 존재할 때의 최적 오차)를 계산한 다음 오차 증가를 분석한 결과, CNOP 오차로 인한 1년 후의 예보 오차는 초기 예보 시간이 서로 다름에 따라 비교적 큰 차이가 있었고, 또한 서로 다른 강도의 엘니뇨 사건도 CNOP 오차 증가에 영향을 미쳤으며, 증가 위상에서의 강한 사건에 대한 예보 오차가 미약한 사건에 대한 예보 오차보다 컸지만 감소 위상에서는 반대로 미약한 사건에 대한 예보 오차가 강한 사건에 대한 예보 오차보다 컸다. 그리고 고빈도 엘니뇨 사건이 오차 증가율에 미치는 영향이 비교적 큰 것을 발견하였다. 본 연구 결과는 지벡-케인 모델로 ENSO를 예보하는 기술을 향상하는데 도움이 된다. |
