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문제 정의
- 본 연구에서는 2003-2008년 5년 동안 한반도 상공에서 난류가 발생했을 때와 발생하지 않았을 때의 종관규모 대기의 특성을 비교, 분석하고, 이를 통해 한반도 상공에서 관측되는 청천난류의 주요 발생 메커니즘을 이해하고자 한다. 또한 청천난류와 관련된 주요 난류진단지수들을 계산하여 메커니즘별 종관상태의 유형 분류를 실시하고자 한다. 이와 같은 연구 결과는 궁극적으로 한국에서 발생하는 청천난류 예측성 향상에 기여할 것이다.
- 본 연구에서는 2003-2008년 5년 동안 한반도 상공에서 난류가 발생했을 때와 발생하지 않았을 때의 종관규모 대기의 특성을 비교, 분석하고, 이를 통해 한반도 상공에서 관측되는 청천난류의 주요 발생 메커니즘을 이해하고자 한다. 또한 청천난류와 관련된 주요 난류진단지수들을 계산하여 메커니즘별 종관상태의 유형 분류를 실시하고자 한다.
- 본 연구에서는 자료의 누락이 많은 2005년을 제외한 2002년 12월부터 2008년 11월까지 5년간의 PIREP 을 이용하여 한국에서 발생한 청천난류 사례들을 MOG 와 NIL 사례로 분류하였고, 계절별, 고도별 (300-200 hPa)로 평균된 RDAPS 30 km 재분석장과 관측값과의 비교, 분석을 통해 MOG 강도의 청천난류가 발생하였을 때 한반도 주변 종관규모 대기의 특징을 살펴보 았다. RDAPS 재분석장의 지오퍼텐셜고도, 기온, 바람을 이용하여 각 변수들의 MOG, NIL 사례에 대한 평균을 비교하였고, 그들의 차이에 대한 통계적 유의 성도 조사하였다.
가설 설정
- 잠재와도의 단위 (potential vorticity unit, PVU; 1 PVU = 10-6m2 s-1K kg-1)가 2가 되는 고도를 대류권계면으로 정의하고, 대류권계면을 기준으로 ± 50 hPa 범위 내에서 25 hPa 간격의 총 5개의 고도에서 계산된 난류진단지수들이 최소한 한 고도 이상에서 그들이 제안한 임계값을 만족할 경우 난류가 발생할 가능성이 있다고 가정하여, 그 난류발생 가능성에 대한 백분율을 구하였다.
제안 방법
- 본 연구에서는 Kim and Chun (2011)에서 제안되었던 한국의 항공난류 발생메커니즘을 바탕으로 우라나라에서 관측된 청천난류의 발생 메커니즘을 세가지로 구분하였다. (i) 상층전선이 발달된 지역에서 제트류의 강화와 그로 인한 시어불안정 (이하 M1), (ii) 강한 고기압성 흐름이 나타나는 지역에서의 관성불안정 (이하 M2), 그리고 (iii) 산악파의 파동파괴에 의한 난류발생 (이하 M3)에 따라 한반도 상공에서의 난류발생 사례를 분류하고, 각각의 사례의 종관규모 기상장의 특징을 살펴보았다.
- 첫째, 수평온도경도 (이하 HTG: horizontal temperature gradient)가 강한 상층전선 지역에서 온도풍 관계에 의해 연직바람시어 (이하 VWS: vertical wind shear)가 강화되고, 이로 인한 시어불안정이 청천난류를 발생시키게 된다 (Colson 1963; Ellrod and Knapp 1992). Ellrod and Knapp (1992)은 이러한 지역에서 수평 변형 (이하 DEF: horizontal deformation) 과, VWS가 상대적으로 크게 나타남을 보였으며, 이들의 곱으로 나타내어지는 TI1 (Turbulence Index 1) 지수를 개발하여 난류발생을 진단하였다. 둘째, Knox (1997)는 강한 고기압성 시어흐름이 존재하는 비지균 지역에서의 지균조절과정과 절대와도 (AVOR: absolute vorticity)가 0보다 작은 관성불안정에 의해 청천난류가 발생한다고 설명하였다.
- 이를 근거로 Kaplan et al. (2006)은 종관 흐름에서 비지균 정도가 강할수록 연직 와도의 수평 경도 방향(#)과 수평 기압경도력 방향 (# ; 여기서 M은 몽고메리 유선함수)이 서로 직교한다는 점에 착안하여 이들의 내적으로 나타내어지는 NCSU2 (North Carolina State University 2) 지수를 개발하여 그 예측성을 검증하였다. 셋째, 지형을 가로지르는 흐름에 의해 발생되는 산악파가 수평/연직 전파하여 항공기 순항고도 부근에서 파괴될 때 청천난류가 발생하여 항공기 사고를 유발할 수 있다 (Doyle and Durran, 2002; Doyle et al.
- PIREP 자료로 수집된 난류자료들 중 청천난류에 대한 자료만 추출해내기 위하여, 기상청에서 제공되는 낙뢰자료를 이용하여 낙뢰 발생지점으로부터 반경 50 km 이내, 낙뢰발생 전후로 20분 내에 포함되는 PIREP은 대류에 의한 난류 (CIT: convectively induced turbulence)로 간주하고 본 연구의 연구대상에서 제외하였다. 그리하여 5년 간의 MOG 강도의 청천난류는 총 240개, LGT 1,588개, 그리고 4,520개의 NIL이 수집되었다.
- 본 연구에서는 자료의 누락이 많은 2005년을 제외한 2002년 12월부터 2008년 11월까지 5년간의 PIREP 을 이용하여 한국에서 발생한 청천난류 사례들을 MOG 와 NIL 사례로 분류하였고, 계절별, 고도별 (300-200 hPa)로 평균된 RDAPS 30 km 재분석장과 관측값과의 비교, 분석을 통해 MOG 강도의 청천난류가 발생하였을 때 한반도 주변 종관규모 대기의 특징을 살펴보 았다. RDAPS 재분석장의 지오퍼텐셜고도, 기온, 바람을 이용하여 각 변수들의 MOG, NIL 사례에 대한 평균을 비교하였고, 그들의 차이에 대한 통계적 유의 성도 조사하였다. 각 계절별 PIREP에서 MOG 강도청천난류의 발생은 봄철이 91개로 가장 빈번하게 관측되었고 겨울철이 47개, 여름철과 가을철은 각각 51개로 나타났다.
- 1은 MOG 강도 청천난류의 고도별 분포를 나타낸 것으로, 국내외 민간항공기들의 주요 순항고도인 25,000에서 35,000 ft사이의 고도에서 PIREP의 관측이 가장 빈번하게 발생하였다. 관측된 PIREP자료의 자세한 시간적, 공간적 분포는 Kim and Chun (2011)에 포함되어 있으므로 본 연구에서는 생략하도록 하겠다.
- 본 연구에서는 RDAPS 30 km 재분석장을 1,000-45,000 ft 사이에서 매 1,000 ft 간격으로 45개 층의 항공고도로 내삽하여, MOG와 NIL사례에 대한 시간적, 공간적 구조를 파악하고 이를 비교하였다. 또한 난류 발생 메커니즘에 따라 분류된 사례들에 대해 RDAPS 분석장 및 이를 통해 계산된 난류진단지수들을 비교, 분석 하였다.
- 먼저, 각각의 난류 발생 메커니즘을 잘 표현할 수 있는 대표 난류진단지수들을 결정하고, 각각의 대표 난류진단지수가 개별 PIREP 자료의 관측 위치에 대한 불명확성 (Cornman et al., 1995)을 감안한, 수평 반경 50 km, 연직 3,000 ft 범위 내에서 김정훈 등 (2009)이 구한 MOG 강도의 난류지수 임계값을 만족할 경우 그 PIREP을 분류된 난류 발생 메커니즘에 속하는 사례로 결정하였다. M1과 M2의 대표 난류진단지수의 이름과 단위, 계절별 임계값은 Table 3에 나타내었다.
- 본 연구에서는 Kim and Chun (2011)에서 제안되었던 한국의 항공난류 발생메커니즘을 바탕으로 우라나라에서 관측된 청천난류의 발생 메커니즘을 세가지로 구분하였다. (i) 상층전선이 발달된 지역에서 제트류의 강화와 그로 인한 시어불안정 (이하 M1), (ii) 강한 고기압성 흐름이 나타나는 지역에서의 관성불안정 (이하 M2), 그리고 (iii) 산악파의 파동파괴에 의한 난류발생 (이하 M3)에 따라 한반도 상공에서의 난류발생 사례를 분류하고, 각각의 사례의 종관규모 기상장의 특징을 살펴보았다.
- 본 연구에서는 RDAPS 30 km 재분석장을 1,000-45,000 ft 사이에서 매 1,000 ft 간격으로 45개 층의 항공고도로 내삽하여, MOG와 NIL사례에 대한 시간적, 공간적 구조를 파악하고 이를 비교하였다. 또한 난류 발생 메커니즘에 따라 분류된 사례들에 대해 RDAPS 분석장 및 이를 통해 계산된 난류진단지수들을 비교, 분석 하였다.
- 본 연구에서는 항공기 순항고도 부근에서의 난류진 단지수를 확인하는 것이 의미가 있을 것으로 판단하여 Fig. 1에서 청천난류 발생 빈도가 가장 높았던 25,000-35,000 ft 범위 내에서 1,000 ft 간격으로 총 11개의 고도에서 4개의 선택된 난류진단지수를 계산하였다. 선택된 4개의 난류진단지수는 김정훈 등 (2009)에서 RDAPS 30 km 재분석장을 이용하여 구한 GTG의 난류진단지수 중 계절별 예측성이 좋은 상위 4개의 지수들이다.
- 또한 M2 사례는 제트 입구의 흐름이 합류되는 지점에서 빈번하게 발생하여 수평수렴이 강하였음을 알 수 있었다. 산악 GWD 모수화를 이용하여 운동량속의 연직 수렴/발산이 존재 하는 지역에서 청천난류가 발생한 것으로 간주하여 PIREP 관측이 GWD 발생 지역과 일치하는 경우 M3사례로 분류 하였다. 산악파의 발생은 하층 바람과 안정도가 중요한 역할을 하기 때문에 지상에서 850 hPa 까지의 바람과 대기안정도의 평균을 살펴보았다.
- 산악 GWD 모수화를 이용하여 운동량속의 연직 수렴/발산이 존재 하는 지역에서 청천난류가 발생한 것으로 간주하여 PIREP 관측이 GWD 발생 지역과 일치하는 경우 M3사례로 분류 하였다. 산악파의 발생은 하층 바람과 안정도가 중요한 역할을 하기 때문에 지상에서 850 hPa 까지의 바람과 대기안정도의 평균을 살펴보았다. 그러나 M3에 속하는 청천난류에 대한 평균 종관장의 표준편차가 컸으며, 유의성 검사 결과에서 M3 사례의 평균과 모든 MOG 평균의 차이가 유의수준을 만족하지는 않았다.
- 지형을 넘어가는 하층 흐름이 존재하고 대기가 안정할 때 산악파의 발생이 잘 유도될 수 있다. 이처럼 산악파의 발생과 전파에 있어 하층 바람과 대기안정도가 중요하기 때문에 M3 사례의 평균된 종관장을 지상으로부터 850 hPa까지 평균한 하층 바람과 대기 안정도에 대해서 살펴보았다. Fig.
- 청천난류가 발생하였을 때의 종관규모 대기의 특징을 살펴보기 위해, NIL과 MOG 강도 PIREP의 관측 시각과 가장 가까운 시간의 RDAPS 재분석장의 변수들 (지오퍼텐셜고도, 기온, 풍속)을 항공기 순항고도인 300-200 hPa (약 25,000-35,000 ft) 층에 대하여 평균하였다.
- 장욱 등 (2009)은 최근 5년의 PIREP 자료에 근거하여 현업 KITFA를 개선하는 몇 가지 방안을 제안하였다. 현재 KITFA에 사용되고 있는 청천 난류지수의 가중치를 새롭게 계산하는 방법과 청천난 류지수와 그 가중치를 모두 새롭게 구하는 방법을 고려하여 현업 KITFA와 비교하여 그 예측성을 평가하였다. 그 결과, 5년 PIREP 자료를 이용하여 청천난류지수와 그 가중치를 모두 바꾼 경우에 현저한 예측성 향상을 보였다.
대상 데이터
- PIREP 자료로 수집된 난류자료들 중 청천난류에 대한 자료만 추출해내기 위하여, 기상청에서 제공되는 낙뢰자료를 이용하여 낙뢰 발생지점으로부터 반경 50 km 이내, 낙뢰발생 전후로 20분 내에 포함되는 PIREP은 대류에 의한 난류 (CIT: convectively induced turbulence)로 간주하고 본 연구의 연구대상에서 제외하였다. 그리하여 5년 간의 MOG 강도의 청천난류는 총 240개, LGT 1,588개, 그리고 4,520개의 NIL이 수집되었다. Table 1은 위의 과정을 거친 MOG, LGT 그리고 NIL 강도의 청천난류 개수를 계절별 (DJF: December-January-February, MAM: March-April-May, JJA: June-July-August, SON: September-October-November) 로 나타낸 것이다.
- 본 연구에서는 청천난류가 발생했을 때와 발생하지 않았을 때의 종관규모 대기상태를 비교하기 위하여 2002년 12월부터 2008년 11월까지의 5년간 RDAPS 30 km 재분석장과 같은 기간의 항공기상청에서 수집된 PIREP 자료 (2004년 12월부터 2005년 11월까지의 PIREP 자료는 누락됨)를 사용하였다. RDAPS 재분석 장은 동-서 방향으로 191개의 격자점을 가지고, 남-북 방향으로는 171개의 격자점으로 구성되어 있으며, 연 직으로는 1,000 hPa에서 100 hPa까지 총 22개의 층으로 이루어져있다.
- 1에서 청천난류 발생 빈도가 가장 높았던 25,000-35,000 ft 범위 내에서 1,000 ft 간격으로 총 11개의 고도에서 4개의 선택된 난류진단지수를 계산하였다. 선택된 4개의 난류진단지수는 김정훈 등 (2009)에서 RDAPS 30 km 재분석장을 이용하여 구한 GTG의 난류진단지수 중 계절별 예측성이 좋은 상위 4개의 지수들이다.
이론/모형
- (1977)에서 경험적으로 임계값을 결정한 AVOR은 M2 사례의 대표 난류진단지수로 사용되었다. 산악파의 파동 파괴에 의한 청천난류 (M3 사례)의 진단법은 중력파 항력 (이하 GWD: gravity wave drag) 모수화 (전혜영 등, 1996) 를 사용하였다. GWD 모수화 과정은 기본적으로 지표 항력 (surface drag) 벡터를 구하고, 지표 항력의 연직 구조를 계산함으로써 다음 두 식의 오른쪽에 나타나는 항력 성분 τx와 τy를 모형층의 모든 계면에서 구하게 된다.
성능/효과
- 여기서 실선은 MOG 사례의 항공기 순항고도 (25,000-35,000 ft)에서 평균된 풍속을 나타낸다. 4개의 난류진단지수 모두 제트 축을 중심으로 양의 차이가 나타나는 것으로 보아 MOG 사례가 NIL 때보다 임계값을 넘는 날의 빈도가 높았다. 특히 CP와 DTF3 빈도의 양의 차이가 크게 나타났다.
- 잠재와도의 단위 (potential vorticity unit, PVU; 1 PVU = 10-6m2 s-1K kg-1)가 2가 되는 고도를 대류권계면으로 정의하고, 대류권계면을 기준으로 ± 50 hPa 범위 내에서 25 hPa 간격의 총 5개의 고도에서 계산된 난류진단지수들이 최소한 한 고도 이상에서 그들이 제안한 임계값을 만족할 경우 난류가 발생할 가능성이 있다고 가정하여, 그 난류발생 가능성에 대한 백분율을 구하였다. 4개의 난류진단지수의 임계값을 만족하는 자료의 빈도는 주로 북아메리카 동부, 서부 해안 지역 및 동아시아 지역에서 최대값이 나타났고 여름철이 되면서 임계값을 만족하는 자료의 빈도가 줄어들고 그 분포 또한 북쪽으로 이동하였다. 특히 Ri, PV, TI1 지수에 대해 이러한 계절 변화가 뚜렷하게 나타났다.
- M1 사례와 모든 MOG 사례의 평균을 이용한 비교에서 M1 사례의 HTG가 강하게 나타났고, 이는 VWS 의 강화로 시어불안정에 의한 청천난류가 발생한 것으로 분석되었다. M2 사례는 AVOR와 비지균정도를 나타내는 NCSU2 지수를 이용하여 비교한 결과, 한반도 지역에서 모든 MOG 평균에 비해 M2 사례의 평균에서 AVOR의 최대 음의 차이가 나타났으며 이는 AVOR가 0보다 작은 관성불안정이 발생할 수 있는 가능성이 큰 것을 알 수 있었다.
- M1 사례와 모든 MOG 사례의 평균을 이용한 비교에서 M1 사례의 HTG가 강하게 나타났고, 이는 VWS 의 강화로 시어불안정에 의한 청천난류가 발생한 것으로 분석되었다. M2 사례는 AVOR와 비지균정도를 나타내는 NCSU2 지수를 이용하여 비교한 결과, 한반도 지역에서 모든 MOG 평균에 비해 M2 사례의 평균에서 AVOR의 최대 음의 차이가 나타났으며 이는 AVOR가 0보다 작은 관성불안정이 발생할 수 있는 가능성이 큰 것을 알 수 있었다. 또한 M2 사례는 제트 입구의 흐름이 합류되는 지점에서 빈번하게 발생하여 수평수렴이 강하였음을 알 수 있었다.
- 또한 그 차이는 95% 신뢰도의 유의수준을 만족하고 있다. RDAPS 재분석장으로 계산된 HTG (Fig. 9c)의 평균 차를 보면 한반도 지역에서 유의한 수준의 양의 차이가 나타났고 이는 M1 사례가 발생하였을 때 더욱 강한 HTG가 나타났음을 의미한다. 이러한 강한 HTG는 온도풍 관계에 의해 상층전선의 발달과 제트를 강화 시키고 VWS의 강화를 유발한다.
- RDAPS 재분석장의 지오퍼텐셜고도, 기온, 바람을 이용하여 각 변수들의 MOG, NIL 사례에 대한 평균을 비교하였고, 그들의 차이에 대한 통계적 유의 성도 조사하였다. 각 계절별 PIREP에서 MOG 강도청천난류의 발생은 봄철이 91개로 가장 빈번하게 관측되었고 겨울철이 47개, 여름철과 가을철은 각각 51개로 나타났다. 고도별 분포를 살펴보면 국내외 민간 항공기들의 순항고도인 25,000-35,000 ft사이에서 MOG 사례의 발생빈도가 가장 높은 것으로 나타났고, 이 고도에 대한 RDAPS 재분석장의 평균 수평 종관장은 겨울철의 경우 제트입구가 우리나라 남쪽으로 지나고 있어 우리나라에는 저기압성 시어흐름이 존재하고 있 었고, 여름철에는 제트축이 겨울철보다 북상하였으나 여전히 한반도상공에서 강한 제트가 지나가는 특징을 보이고 있었다.
- 각 계절별 PIREP에서 MOG 강도청천난류의 발생은 봄철이 91개로 가장 빈번하게 관측되었고 겨울철이 47개, 여름철과 가을철은 각각 51개로 나타났다. 고도별 분포를 살펴보면 국내외 민간 항공기들의 순항고도인 25,000-35,000 ft사이에서 MOG 사례의 발생빈도가 가장 높은 것으로 나타났고, 이 고도에 대한 RDAPS 재분석장의 평균 수평 종관장은 겨울철의 경우 제트입구가 우리나라 남쪽으로 지나고 있어 우리나라에는 저기압성 시어흐름이 존재하고 있 었고, 여름철에는 제트축이 겨울철보다 북상하였으나 여전히 한반도상공에서 강한 제트가 지나가는 특징을 보이고 있었다.
- 현재 KITFA에 사용되고 있는 청천 난류지수의 가중치를 새롭게 계산하는 방법과 청천난 류지수와 그 가중치를 모두 새롭게 구하는 방법을 고려하여 현업 KITFA와 비교하여 그 예측성을 평가하였다. 그 결과, 5년 PIREP 자료를 이용하여 청천난류지수와 그 가중치를 모두 바꾼 경우에 현저한 예측성 향상을 보였다. 김정훈 등 (2009)은 한반도 상공에서 발생하는 청천난류에 대한 예측성을 향상시키기 위해 미국에서 현업으로 사용되고 있는 GTG (Graphical Turbulence Guidance; Sharman et al.
- , 2006) 시스템을 RDAPS (Regional Data Assimilation and Prediction System) 30 km 재분석장을 이용하여 우리나라에서 관측된 청천난류에 대한 평가를 수행하였다. 그 결과, 겨울철, 가을철에 그 예측성이 현재의 KITFA의 예측성 보다는 향상되었으나, 장욱 등 (2009)에서 제안한 개선된 KITFA의 같은 계절의 예측성과 비교하여서는 큰 차이가 없는 것으로 나타났다.
- 산악파의 발생은 하층 바람과 안정도가 중요한 역할을 하기 때문에 지상에서 850 hPa 까지의 바람과 대기안정도의 평균을 살펴보았다. 그러나 M3에 속하는 청천난류에 대한 평균 종관장의 표준편차가 컸으며, 유의성 검사 결과에서 M3 사례의 평균과 모든 MOG 평균의 차이가 유의수준을 만족하지는 않았다.
- 안정도의 경우 태백산맥이 위치하는 한반도 동쪽과 동해안에서 양의 차이를 보이고 있는 반면 한반도 서해안과 내륙지방에서는 음의 차이가 나타나고 있다. 그리고 풍속의 경우 한반도 전역에서 음의 차이가 나타나고 있고 남해와 동해에서 양의 차이를 보이는 것으로 나타났다. 하지만 M3 사례의 경우 각각의 사례의 종관규모대기의 특징이 다양하고 독립적이어서 유의수준을 만족하는 평균차는 나타나지 않았다.
- 우리나라는 4계절이 모두 중위도 제트가 지나가기 때문에 M1 사례가 가장 많이 나타나고, 제트의 위치에 따라 한반도가 강한 고기압성 시어흐름이 존재할 때 관성 불안정에 의한 청천난류가 빈번하게 발생하기 때문에 M2 사례도 빈번히 나타났다. 따라서, M1과 M2 사례가 모든 MOG 사례 중에서 많은 수를 차지 하는 것으로 나타났으며, 그 둘의 중복 또한 36개로 많은 수를 차지하는 것으로 나타났다.
- 본 연구를 통하여 MOG 강도의 청천난류가 발생하였을 때의 한반도 주변으로 제트의 위치 및 강도의 차이를 확인 할 수 있었고 계절별로 정해진 난류진단지수의 임계값을 넘는 날의 빈도수도 NIL에 비해 MOG때 한반도 지역에서 더 높았음을 확인 할 수 있 었다. 또 난류발생메커니즘별 분류를 통하여 상층전선 및 제트에 관련된 청천난류 사례가 가장 많음을 확인하였다. 산악파 관련 청천난류의 경우 우리나라의 지형이 복잡하고 그 수평규모가 작아서 30 km의 수평 해상도를 가지는 RDAPS 재분석장을 통한 분류에 한계가 있었다.
- 10a)을 살펴보면 제트축이 M1 사례보다 약화되고 그 축이 북한 쪽으로 더 북상하여 위치한 것을 볼 수 있고, 이때문에 남한 지역에서 고기압성 시어흐름이 발생할수 있다. 모든 MOG 사례의 평균과의 풍속차 (Fig. 10b)를 보면 여전히 한반도 지역에선 양의 차이를 보이고 있지만 최대값이 M1 사례에 비해 북쪽에 위치하고, 유의수준을 만족하는 지역이 북한 지역에 나타나고 있음을 확인 할 수 있다. AVOR (Fig.
- 한반도는 제트 입구 왼쪽에 위치하여 저기압성 흐름이 강하게 나타나고 있다. 모든 MOG 사례의 평균과의 풍속차 (Fig. 9b)에서 한반도 지역은 양의 차이가 나타나고 있어, M1 사례로 분류된 청천난류의 평균 풍속이 모든 MOG 사례의 평균 풍속보다 강하였음을 알 수 있다. 또한 그 차이는 95% 신뢰도의 유의수준을 만족하고 있다.
- 본 연구를 통하여 MOG 강도의 청천난류가 발생하였을 때의 한반도 주변으로 제트의 위치 및 강도의 차이를 확인 할 수 있었고 계절별로 정해진 난류진단지수의 임계값을 넘는 날의 빈도수도 NIL에 비해 MOG때 한반도 지역에서 더 높았음을 확인 할 수 있 었다. 또 난류발생메커니즘별 분류를 통하여 상층전선 및 제트에 관련된 청천난류 사례가 가장 많음을 확인하였다.
- 본 연구에서 수집된 청천난류 사례들은 항공기가 급작스럽게 난류를 조우했을 때 조종사와 관제사간의 무선 통신을 통해 PIREP을 보고한 사례들이므로, 조종사의 경험 및 난류 조우 시 대처 방식 등에 따라 PIREP에 보고된 난류 강도 및 위치 등에 불확실성이 존재할 수 있다. 최근, 미국 등의 항공 선진국에서는 민간 항공기에 부착되어 난류를 실시간 측정하는 EDR (eddy dissipation rate; Cornman et al.
- 95% 신뢰도의 유의수준을 만족하는 지역은 음영으로 표시하였다. 세 지수 모두 한반도 주변에서 양의 값을 보였고, 모두 95%유의수준을 만족하였다. 강한 DEF는 HTG를 증가시킬 수 있고, 이는 상층전선의 발달과 온도풍 관계에 의한 제트의 강화로 이어져, 결국 VWS의 강화로 인한 시어불안정에 의해 난류가 발생하게 된다 (Petterssen 1956; Ellrod and Knapp 1992).
- 이 같은 관계는 한반도를 포함한 중위도 영역에서는 잘 성립하였으나, 세 지수 모두 95% 유의수준을 만족한 또 다른 지역인 20-25°N에서는 DEF와 HTG 사이의 음의 상관관계를 나타내어 양의 DEF 지역에서 VWS가 약화되는 상반된 결과를 가져왔다.
- 겨울철 이외의 계절에도 (그림을 보이지 않았음) HTG와 VWS의 MOG와 NIL의 차이는 한반도에서 양의 값을 보여 MOG때 HTG, VWS가 강하였음을 나타낸다. 이를 통해 한반도 상공에서 발생한 MOG 강도의 청천난류는 계절에 상관없이 주로 상층전선 및 제트 지역에서 발생하는 시어불안정과 밀접하게 관련되어있음을 알 수 있었다.
- 한반도 지역에서 MOG 때의 종관규모 대기상태가 NIL에 비해 난류발생 가능성이 통계적으로 유의한 수준에서 높다는 것을 확인하였다. 특히 겨울철의 MOG와 NIL의 난류발생 가능성의 차이가 다른 계절에 비해 큰 것으로 나타났다. 이는 김정훈 등 (2009) 이 제안한 예측성이 높은 난류진단지수들이 대부분 상층전선과 제트기류와 관련된 것이기 때문으로 생각된다.
- 김정훈 등 (2009)이 결정한 계절별 예측성이 좋은 상위 4개의 난류진단지수들에 대해 Jaeger and Sprenger (2007)가 사용한 난류발생 가능성에 대한 연구방법을 이용하여 한반도 상공에서의 난류발생 가능성을 살펴보았다. 한반도 지역에서 MOG 때의 종관규모 대기상태가 NIL에 비해 난류발생 가능성이 통계적으로 유의한 수준에서 높다는 것을 확인하였다. 특히 겨울철의 MOG와 NIL의 난류발생 가능성의 차이가 다른 계절에 비해 큰 것으로 나타났다.
후속연구
- 2004) 자료를 통해 항공난류 위치 및 강도 등의 관측 정확성을 높이고 있다. 따라서, 차후 한국 민간항공기에도 EDR 관측이 도입되어 사용되면, 본 연구에서의 한국 청천난류 사례에서 나타나는 종관규모 대기흐름의 특성 및 발생 메커니즘에 따른 분류에 대한 객관성 및 정확성이 더욱 향상될 것으로 기대된다.
- 이 같은 관계는 한반도를 포함한 중위도 영역에서는 잘 성립하였으나, 세 지수 모두 95% 유의수준을 만족한 또 다른 지역인 20-25°N에서는 DEF와 HTG 사이의 음의 상관관계를 나타내어 양의 DEF 지역에서 VWS가 약화되는 상반된 결과를 가져왔다. 앞에서 언급한 상층전선 부근에서의 DEF과 HTG의 관계는 중위도 지역에서 유용한 준지균이론에 근거하므로, 저위도 지역으로 갈수록 잘 맞지 않을 수 있으며, 저위도에서는 DEF 뿐 아니라 다른 과정들에 의해 HTG가 결정될 수 있으나 본 연구의 목적상 더 이상의 자세한 분석은 하지 않았다. 겨울철 이외의 계절에도 (그림을 보이지 않았음) HTG와 VWS의 MOG와 NIL의 차이는 한반도에서 양의 값을 보여 MOG때 HTG, VWS가 강하였음을 나타낸다.
- 또한 청천난류와 관련된 주요 난류진단지수들을 계산하여 메커니즘별 종관상태의 유형 분류를 실시하고자 한다. 이와 같은 연구 결과는 궁극적으로 한국에서 발생하는 청천난류 예측성 향상에 기여할 것이다.
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