2003~2010년 기간 동안 UKESM-StratTrop와 UKESM-CRI이 모의한 일평균 지상 기온의 공간 분포를 ERA5 재분석자료와 비교하였다(그림 1). 먼저 ERA5의 공간 분포를 살펴보면, 북서태평양 및 이와 인접한 동남아시아 대륙에서는 약 20℃ 이상의 높은 기온을 보이고 중국, 몽골과 같은 내륙 지역에서는 약 5℃ 이하로 낮은 기온을 보이고 있다. 이는 동아시아 지역의 전형적인 지상 기온 분포이다(그림 1a). UKESM-StratTrop과 ERA5의 차이를 살펴보면, 해양 지역에서는 ±1℃ 이내의 작은 차이를 보여 전반적으로 유사한 공간 분포를 보였으나, 중국, 만주, 대한민국 등 내륙 지역에서는 약 -2℃ 정도로 낮게 모의되었음을 확인할 수 있다(그림 1b). UKESM-CRI과 ERA5의 차이에서는 내륙에서의 차이가 보다 심화되어 최대 -4℃ 차이를 보였으며, 북서태평양에서도 약 -2℃ 정도 낮게 모의하여 UKESM-Strattrop에 비해 ERA5와 차이가 비교적 크게 나타났다(그림 1c).

Fig. 1. 
Comparisons between 8-year (2003~2010) averaged surface air temperature (T_sfc) distributions from ERA5 reanalysis and two UKESM simulations over East Asia: (a) ERA5 spatial distribution, (b) the difference between UKESM-Strattrop and ERA5, and (c) the difference between UKESM-CRI and ERA5 respectively.

2003~2010년 기간 동안, 지상 기온의 시간에 따른 추이가 ERA5와 유사한지 파악하기 위해 동아시아 지역에 대해 공간 평균된 일평균 시계열을 ERA5와 비교하였다(그림 2a). 전반적으로 두 UKESM 모두 ERA5와 매우 유사한 변동 패턴과 진폭을 보였으나 겨울철(12~2월)과 여름철(6~8월)에는 ±4℃ 이내의 차이를 보였다.

Fig. 2. 
(a) Daily averaged T_sfc time-series of ERA5 reanalysis data (black line), UKESM-Strattrop simulated result (blue line), and UKESM-CRI simulated result (red line) between January 2003 to December 2010. Monthly box plots of daily averaged T_sfc differences for the period 2003~2010 between (b) UKESM-Strattrop and ERA5 reanalysis data and (c) UKESM-CRI and ERA5 are presented with standard deviations (box) and maximum/minimum daily means (whiskers).

이러한 특성은 월별 평균 기온 차이로 나타낸 상자그림(box plot)에서도 동일하게 나타났다(그림 2b, 2c). 겨울철에는 두 모델 모두 ERA5에 비해 기온을 낮게 모의하여 UKESM-Strattrop은 약 -1.0℃, UKESM-CRI는 약 -0.5℃ 정도의 중앙값을 보였으며 분산도 다소 크게 나타났다. 여름철의 경우, UKESM-Strattrop은 기온을 과대 모의하여 중앙값이 최대 약 +1.0℃로 나타났다. 오존 화학 과정이 강화된 UKESM-CRI도 유사한 양상을 보였지만, 중앙값은 최대 +0.8℃로 다소 낮아 상대적으로 차이가 줄어들었다.

시계열과 상자그림 분석에서 보인 계절별 차이를 자세히 파악하기 위해, 각 계절별 산점도를 이용하여 추가적인 비교 분석을 수행하였다(그림 3). 각 산점도에는 ERA5와의 상관 관계를 정량적으로 분석하기 위해, 선형 회귀식(y=ax+b), 결정계수(R²), 평균제곱근오차(root mean square error, RMSE)도 함께 표출하였다. 봄철(MAM)의 경우, 선형 회귀 분석에서 UKESM-Strattrop와 UKESM-CRI의 기울기는 각각 0.96과 0.89로 나타났으며, 두 모델 모두 결정계수(R²)가 0.9에 근접하여 높은 상관성을 보였다. 가을철(SON)에서도 이와 유사한 결과가 나타나, 두 모델 모두 봄철과 가을철에서는 ERA5와 매우 유사하게 모의한 것으로 확인되었다(그림 3a, 3c).

Fig. 3. 
Scatter plots of daily averaged T_sfc between two UKESM’s simulated results and ERA5 reanalysis data for the four seasons over January 2003 to December 2010. The straight lines from linear regression method are shown in blue (UKESM-Strattrop and ERA5) and red (UKESM-CRI and ERA5) colors. The equation of best fit, the coefficients of determination (R²), and the root mean square error (RMSE) are also shown for each season.

그러나 여름철(JJA)의 경우, 선형 회귀 기울기는 두 모델 모두 1에 근접하였으나 결정계수는 UKESM-Strattrop이 0.618, UKESM-CRI는 0.515로 봄철, 가을철에 비해 상대적으로 낮은 수치를 보였다(그림 3b). 겨울철(DJF)에서는 두 UKESM의 선형 기울기가 약 0.5로 낮은 수치를 보였으며 결정계수도 UKESM-Strattrop는 0.232, UKESM-CRI는 0.244에 머물러 봄, 가을에 비해 모의 성능이 상대적으로 떨어지는 것으로 나타났다(그림 3d). 이와 같은 UKESM의 겨울철 기온 모의 성능의 저하는, UKESM 개발진이 제시한 바와 같이, 북반구 겨울철 황산염 에어로졸을 합리적으로 모의하지 못하는 것에서 기인하는 것으로 판단된다(Hardacre et al., 2021). 황산염 에어로졸 과정을 개선한 최신 UKESM에서는 이러한 문제가 상당 부분 개선된 것으로 분석되었으므로 이를 활용한 후속 연구가 필요하다(Mulcahy et al., 2023).

2003~2010년 기간 동안 두 UKESM에서 모의된 일평균 강수량의 공간 분포를 ERA5와의 차이로 살펴보았다(그림 4). ERA5의 공간 분포는 중국 남동부와 북서태평양의 저위도를 중심으로 최대 15 mm day^-1 이상의 높은 강수량을 보였으며, 고위도 내륙 지역으로 올라갈수록 강수량이 감소하여 몽골의 경우 약 1 mm day^-1 미만의 낮은 강수량을 나타내었다(그림 4a). UKESM-Strattrop과 ERA5의 차이를 살펴보았을 때, 중위도 내륙 지역에서는 차이가 거의 나타나지 않았으나 ERA5에서 많은 강수량을 보였던 중국 남부 지역과 북서태평양, 그리고 동남아시아를 중심으로 뚜렷한 차이를 보였다. UKESM-Strattrop은 ERA5에 비하여 중국 남부 지역과 북서태평양에서는 약 4 mm day^-1 정도 과대 모의한 반면 동남아시아에서는 약 -4.0 mm day^-1 정도 강수량을 적게 모의하여 지역에 따라 상반된 차이를 보였다(그림 4b). UKESM-CRI와 ERA5 간의 공간 분포 차이에서도 이와 동일한 양상이 나타났으나 전반적으로 UKESM-Strattrop에 비해 강수량을 약 1 mm day^-1 정도 낮게 모의한 것으로 나타났다. 이로 인하여 UKESM-Strattrop이 ERA5에 비해 과대 모의하였던 중국 남부 지역과 북서태평양에서는 차이가 줄어들어 일부 개선된 모의 결과를 보였으나, 과소 모의가 나타났던 동남아시아 지역에서는 오히려 차이가 커지는 양상을 보였다. 이와 같이 UKESM의 강수 모의 결과가 ERA5와 차이를 보이는 것은 Zadra et al. (2018)이 지적한 바와 같이, 대류 과정을 여전히 전지구기후모델(Global Climate Model)과 유사한 방식으로 모수화하고 있는 UKESM의 계통적 오류(systematic error)로 보인다.

Fig. 4. 
Same as Fig. 1 except for precipitation (PRCP).

강수의 시간에 따른 추이를 ERA5와 유사하게 모의하는지 분석하기 위해 동아시아 지역에 대해 공간 평균한 2003~2010년 기간에 대한 일강수량 시계열과 일평균의 차이에 대한 상자그림을 제시하였다(그림 5). 먼저 시계열을 살펴보았을 때 두 모델 모두 전반적으로 유사한 추이를 모의하였으며, 강수량이 가장 많은 여름철에서도 ERA5와 거의 일치하는 결과를 나타냈다(그림 5a). 그러나 세부적으로 살펴보면, 전 기간에 걸쳐 두 모델과 ERA5 사이에 일정 수준의 강수량 차이가 발생하였다. 이를 구체적으로 파악하기 위해 두 UKESM과 ERA5와의 월평균 차이에 대한 상자그림(box plot)을 분석하였다. UKESM-Stratrop과 ERA5의 차이의 상자 그림의 경우 강수량이 적은 1~4월과 11~12월 기간에는 중앙값도 약 0.0~0.3 mm day^-1 범위로 나타났으며 변동폭도 크지 않았다. 그러나 강수가 집중되는 시기인 5~10월에서는 중앙값이 최대 +1.0 mm day^-1로 과대 모의하였으며 변동폭도 다소 크게 나타났다(그림 5b). UKESM-CRI와 ERA5의 상자그림에서도 이와 유사한 결과를 보였으나, 5~10월의 중앙값이 약 0.8 mm day^-1로 UKESM-Strattrop에 비하여 ERA5와의 차이가 다소 줄어들었다.

Fig. 5. 
Same as Fig. 2 except for PRCP.

두 UKESM과 ERA5 사이의 계절별 상관성을 분석하기 위해 각 계절에 대한 산점도를 제시하였다(그림 6). 봄철(MAM)과 가을철(SON)의 경우 선형 추세도 매우 유사하고 RMSE도 비교적 작게 나타났다(그림 6a, 6c). 특히 가을철의 경우 UKESM-Strattrop의 선형 기울기는 0.77, 결정계수(R²)는 0.415를 나타냈으며 UKESM-CRI도 각각 0.82와 0.447을 보여 UKESM-CRI의 강수 모의 성능이 일부 개선되는 모습을 보였다. 그러나 강수가 빈번한 여름철(JJA)에는 UKESM-Strattrop의 기울기가 0.27, 결정계수도 0.056을 보여 모의 성능이 다소 떨어졌으며, UKESM-CRI도 기울기가 0.18, 결정 계수가 0.025로 나타나 UKE-SM-Strattrop보다 더 낮은 모의 정확도를 보였다(그림 6b). 겨울철(DJF)은 강수량이 적은 특성으로 인해 RMSE가 여름철보다 작았으나, 선형 추세는 UKE-SM-Strattrop이 0.15, UKESM-CRI가 0.23으로 낮게 산출되어 모의 성능이 다른 계절에 비해 상대적으로 낮은 것으로 나타났다(그림 6d). 여름철 강수 모의 성능 저하가 나타나는 원인으로 CMIP6에 참여한 여러 ESM의 모의 결과에서도 보인 바와 같이, UKESM이 여름철 강수대(rainband) 형성에 중요한 북서태평양 아열대 고기압의 위치 및 강도에서 ERA5와 차이가 발생했을 가능성이 있다(Shi et al., 2023). 겨울철의 경우, 중위도 제트류 및 스톰 트랙(Storm track)의 위치가 ERA5와 상이했을 가능성이 있으나 추후 이와 관련한 정밀한 분석이 요구된다(Priestley et al., 2020; Zappa et al., 2013).

Fig. 6. 
Same as Fig.3 except for PRCP.

두 UKESM의 이산화황 모의 결과를 CAMS 재분석자료와 비교 분석하였다. 먼저 2003~2010년 기간 월평균된 CAMS 재분석자료의 공간 분포를 살펴보면, 산업 시설이 밀집해 있는 중국 화북 지역을 중심으로 최대 0.8 ppm 이상의 고농도가 나타났다(그림 7a). 대한민국에서는 0.2 ppm 수준으로 낮게 나타났으며 인위적 배출원이 거의 없는 해양 지역에서는 0.01 ppm 이하로 매우 낮은 분포를 보였다. UKESM-Strattrop과 CAMS의 차이의 공간 분포를 살펴보면, 중국과 우리나라를 중심으로 음의 차이가 나타났으나 고농도를 보이는 중국 화북 지역의 경우 약 +0.40 ppm으로 양의 차이가 나타났다 (그림 7b). UKESM-CRI와 CAMS의 차이의 공간 분포에서도 UKESM-Strattrop과 CAMS 차이의 공간 분포와 유사한 결과를 보였으나 중국 화북 지역과 한반도 북부 등 일부 지역에서는 모델과 재분석자료 사이의 차이가 줄어들어 개선된 모의 결과를 보였다(그림 7c).

Fig. 7. 
Similar to Fig. 1, but for SO₂ compared with CAMS reanalysis data.

시간에 따른 변동성을 CAMS 재분석자료와 유사하게 모의하는지 분석하기 위해, 동아시아 지역에 대해 공간 평균한 2003~2010년 월평균 시계열과 월평균 차이에 대한 상자그림을 제시하였다(그림 8). 먼저 시계열을 살펴보았을 때, 전반적으로 두 UKESM 모두 CAMS와 유사한 추이를 보였으나, 연료 소비가 증가하는 겨울철에서는 두 모델 모두 최대 +0.6 ppbv의 양의 차이를 나타냈다(그림 8a). 이와 같은 특징은 CAMS와의 월별 기온 차이에 대한 상자그림에서도 확인할 수 있었다. UKESM-Strattrop과 CAMS의 상자그림을 살펴보면 1~2월 및 10~12월에서 CAMS보다 최대 +0.7 ppbv 정도 높게 모의하였으며 1월과 12월에는 다른 달에 비해 분산도 크게 나타났다(그림 8b). 반면, UKESM-CRI는 1월을 제외하고 12월과 2월에 UKESM-Strattrop에 비해 CAMS와의 차이가 상대적으로 줄어들었다. 또한 2월과 11월, 12월의 경우 중앙값이 약 0.0 ppbv에 근접하였으며 분산도 작게 나타나, UKESM-Strattrop에 비해 개선된 모의 결과를 보였다(그림 8c). UKESM-CRI가 UKESM-Strat-trop과 동일한 황 화학 과정을 사용함에도 SO₂ 모의 성능에서 개선을 보인 것은, CRI에서 보다 정교하게 구현된 NMVOCs 화학 과정들이 OH 및 O₃와 같은 주요 산화제 농도를 변화시켜 SO₂의 황산염 전환 반응을 강화시킨 결과로 판단된다(Seinfeld and Pandis, 2016). 이러한 연쇄 반응 메커니즘에 대한 정량적인 분석은 향후 추가적인 연구를 통해 규명하고자 한다.

Fig. 8. 
Similar to Fig. 2, but for monthly averaged SO₂ compared with CAMS reanalysis data.

2003~2010년에 대해 월평균된 CAMS의 TCO 공간 분포 특징을 살펴보면 40°N 이상의 고위도 지역에서 약 325~375 DU의 높은 농도를 보이며, 저위도 지역으로 갈수록 농도가 감소하는 분포를 보였다(그림 9a). UKESM-Strattrop과 CAMS의 차이의 공간 분포를 살펴본 결과, UKESM-Strattrop은 동아시아 전역에서 CAMS에 비해 TCO를 높게 모의하였다. 특히, 30°N 이남 지역에서는 CAMS에 비하여 최대 +40 DU 이상 높게 모의하였으며 고위도 지역에서도 약 +25 DU의 차이를 보였다(그림 9b). 반면, UKESM-CRI와 CAMS 간의 차이의 공간 분포에서는 앞서 UKESM-Strattrop에 비해 차이가 대폭 줄어든 것을 확인할 수 있었다. 또한 UKESM-Strattrop이 +40 DU 이상 과대 모의한 30°N 이남 지역에서 +20 DU 이하로 차이가 줄어들었으며, 고위도 지역에서도 +5 DU 이하로 차이가 감소하여 UKESM-CRI의 모의 결과가 개선된 것을 확인할 수 있었다(그림 9c).

Fig. 9. 
Similar to Fig. 1, but for TCO compared with CAMS reanalysis data.

CAMS 재분석자료와 시간에 따른 추이를 유사하게 모의하는지 평가하기 위해, 2003~2010년에 대해 공간 평균된 월평균 시계열을 분석하였다(그림 10). 또한 CAMS 재분석자료의 오존 모의 정확성을 검증하기 위해 TOMS 위성 관측자료를 함께 표출하였다. TOMS 자료는 제공 기간을 고려하여 2003년 1월부터 2005년 11월까지 제시하였다. 먼저, TOMS 관측자료의 특성을 살펴본 결과, 3월에서 5월 사이에 최댓값을 나타냈으며, 9월부터 12월 사이에는 최솟값을 기록하는 뚜렷한 계절 변동성을 확인할 수 있었다. CAMS의 경우, TOMS와 비교하였을 때 매우 유사한 패턴을 보였다. 또한 TOMS와 수치적으로도 큰 차이가 없어 높은 모의 정확도를 확인할 수 있었다. UKE-SM-Strattrop의 경우, 시간에 따른 변동성은 CAMS와 유사하게 나타났으나 2005년 1~5월을 제외하면 전반적으로 CAMS에 비해 약 +10~20 DU 높은 값을 나타냈다. 반면, UKESM-CRI는 CAMS와 매우 유사한 변동성을 보임과 동시에 전 기간에 걸쳐 차이가 감소하여 모의 성능이 향상된 것으로 나타났다. 눈여겨볼 만한 점은 2008년 이후 두 UKESM의 TCO 값이 매우 유사해지는 특성이며, 이는 서로 다른 화학 과정에 따른 UKESM의 대류권과 성층권 오존 모의 특성에 대한 면밀한 분석의 수행이 필요하다는 점을 강조한다.

Fig. 10. 
Monthly-averaged timeseries of TCO from Jan. 2003 to Dec. 2010. The black solid line represents ERA5 reanalysis data, and the red and blue dashed lines correspond to UKESM-Strattrop and UKESM-CRI, respectively.

시계열에서 보인 계절별 차이를 자세히 분석하기 위해 2003~2010년 기간에 대한 계절별 산점도를 제시하였다(그림 11). 여름철(JJA)의 경우 UKESM-Strattrop과 UKESM-CRI의 기울기는 모두 1에 근접한 0.94와 0.83, 결정계수(R²)는 각각 0.553과 0.635로 나타나, CAMS와 가장 유사하게 모의하는 계절로 나타났다(그림 11b). 반면, 가을철(SON)에는 두 모델 모두 기울기와 결정계수가 매우 낮아 모의 성능이 상대적으로 저조하였다. 구체적으로 UKESM-Strattrop의 경우 기울기가 0.21, 결정계수 0.040을 보였으며, UKESM-CRI는 각각 0.03과 0.001로 매우 낮은 값을 보였다(그림 11c). 봄철(MAM)과 겨울철(DJF)에서는 두 모델의 기울기가 비교적 유사하게 나타났지만, 결정계수의 경우 다른 계절에 비해 상대적으로 낮게 나타났다(그림 11a, 11d). 봄철에는 UKESM-Strat-trop과 UKESM-CRI의 기울기가 각각 0.60과 0.59로 근접했지만, 결정계수는 각각 0.171과 0.219로 낮게 나타났다. 그러나 공간 분포 비교와 시계열 비교에서 보인 바와 같이, 모든 계절에 대해 UKESM-CRI의 RMSE가 UKESM-Strattrop보다 낮게 나타나, 오존 화학 과정이 강화된 CRI 과정이 기존 UKESM의 오존 과대 모의 현상을 개선할 수 있음을 확인할 수 있었다. 한편, Youn and Song (2025)에 제시한 바와 같이 CRI의 NMVOCs 배출량 자체가 Strattrop에 비해 약 1.7배 높기 때문에, 이로 인하여 증가된 라디칼(radical)들이 오존 생성량을 감소시켰을 가능성이 있다 (Praske et al., 2018; Crounse et al., 2013). 따라서 CRI 적용에 따른 오존 모의 성능 개선이 화학 과정의 정교화에 기인한 것인지, 입력 배출량의 차이에 따른 것인지 밝히기 위한 후속 연구가 필요하다.

Fig. 11. 
Same as Fig. 3 except for TCO.

2003~2010년에 대해 월평균된 MODIS의 AOD 공간 분포를 살펴보면, 인위적 배출원이 집중 분포하고 있는 중국 화북 지역에서 약 0.6 이상의 높은 AOD 값이 나타났으며, 우리나라와 일본의 경우 약 0.3 정도를 보였다(그림 12a). UKESM-Strattrop과 MODIS의 모의 결과와 위성자료의 차이의 공간 분포를 살펴보면 중국 화북 지역부터 서해에 이르는 고농도 AOD 지역에서는 약 -0.2의 음의 차이가 나타났으나 그외 대륙에서는 전반적으로 양의 차이를 보였다 (그림 12b). UKESM-CRI와 MODIS에 대한 차이의 공간 분포에서도 UKESM-Strattrop와 MODIS의 결과와 유사하여 모의 성능의 뚜렷한 개선은 보이지 않았다 (그림 12c).

Fig. 12. 
Similar to Fig. 1, but for AOD compared with MODIS data.

두 UKESM이 계절에 따른 AOD 변동을 유사하게 모의하는지 분석하기 위해, 각 계절별로 평균된 AOD 공간 분포를 MODIS 자료와 비교하였다(그림 13). MODIS를 살펴보면, 봄철(MAM)에는 산업 시설이 밀집하고 있는 중국 내륙 및 인접 해안 지역에서 0.8 이상으로 높은 수치를 보였다. 여름철(JJA)에는 동일한 지역에서 최대 1.0까지 증가하여 모든 계절 중에서 가장 높은 수치를 나타냈다. 가을철(SON)에는 해당 지역의 AOD 값이 0.4~0.6 범위를 보이며 봄철과 여름철에 비해 낮아졌으며, 겨울철(DJF)은 중국의 일부 해안 지역을 제외하면 대부분의 지역에서 0.2 이하로 가장 낮은 분포를 보였다.

Fig. 13. 
Comparisons of seasonal averaged AOD over East Asia between MODIS observations and UKESM model simulations. The rows represent different data sources: MODIS (top), UKESM-Strattrop (middle), and UKESM-CRI (bottom). The columns correspond to the four seasons: MAM (March~May), JJA (June~August), SON (September~November), and DJF (December~February) respectively.

두 UKESM의 계절별 변동성을 MODIS와 비교한 결과, 계절별 에어로졸 농도의 공간 분포 및 변동 양상을 MODIS 자료와 유사하게 모의하는 것으로 확인되었다. 특히 MODIS에서 모든 계절 중 가장 높은 에어로졸이 관측된 여름철 (JJA)에서, 두 모델 모두 MODIS와 유사한 공간 분포를 보였다. 그러나 계절별로 자세히 살펴보면, 두 UKESM 모델 모두 봄철 (MAM)에는 MODIS에서 관측된 중국 화북 지역의 고농도 에어로졸을 모의하지 못하였다. 또한 겨울철에는 MODIS에서 약 0.2 수준으로 매우 낮게 나타난 중국 서부 지역의 AOD를 약 1.0까지 과대 모의하였다. 오존 화학 과정이 강화된 UKESM-CRI의 경우에는 모든 계절에 걸쳐 UKESM-Strattrop보다도 과대 모의하여, 에어로졸 모의 결과를 개선시키지 못한 것으로 나타났다. 이러한 결과는 UKESM CRI에서 증가된 NMVOC 배출량이 SOA 생성을 촉진한 데 기인한 것으로 보이나 UKESM에서 AOD를 과대 모의하는 현상을 명확히 규명하기 위한 추가 연구가 필요하다.