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문제 정의
- GPS 관측 자료로부터 보다 정확한 가강수량을 복원하기 위해서는 GPS 관측소와 기상 관측기기를 동일한 위치에 설치하는 것이 가장 이상적이나 현실적으로 어려움이 있는 관계로 본 연구에서는 두 관측소의 평면상의 이격 거리에 따라 발생할 수 있는 가강수량의 오차는 감안하기로 하였다. 그러나 가강수량 복원 정확도에 큰 영향을 미치는 기상 인자 중 하나인 기압의 경우에는 Song(2009)이 제시한 기압의 역해면 경정 보정을 통해 표고 방향의 이격 차이에 따른 기압차로 야기될 수 있는 가 강수량의 정확도 저하를 최소화하고자 하였다.
- (Yoo and Jung, 2015). 본 연구에서는 한국에서 운용되고 있는 GPS 상시관측소로부터 획득한 GPS 관측데이터를 이용하여 고정확도의 수증기 관측 방법을 적용하여 2014년 강원 폭설 기간 동안 수증기 변화 양상을 탐측하여 폭설 기작에 대한 수증기 변화를 추적하고자 하였다.
제안 방법
- 영동지역 폭설이 진행되는 동안 우리나라의 전반적인 가강수량의 변화를 검토하기 위하여 국토지리정보원에서 운영하고 있는 GPS 상시 관측소 중에서 전국에 고르게 분포함과 동시에 기상관측소에서 운용하고 있는 AWS(Automated Weather Station; 자동기상관측소)와 인접한 11개의 관측소를 연구 대상지로 선정하였다. GPS 가강수량의 시계열 변화 분석을 위하여 임의로 위도 36° 1′이하의 4개 관측소를 묶어 I지역으로 구획하였고, II 지역은 위도 36° 1′이상의 관측소 중에서 영동/영서 지역을 구분하는 태백산맥의 서쪽에 위치한 관측소로 구분하였으며, 폭설 진행 시 관측한 신적설량과의 변화 양상 비교를 위해서 사용할 강릉과 울진 관측소를 포함한 영동 지역의 GPS 관측소는 Ⅲ 지역으로 구분하였다. Fig.
- GPS 가강수량의 시계열 변화 탐측 정보와 좀 더 명확한 분석을 위하여 기상청에서 운용하고 있는 기상레이더와 천리안 위성(Communication, Ocean, and Meteorological Satellite; COMS) 영상 자료와 비교를 수행하였다. Fig.
- Table 1을 보면 GPS 상시관측소와 기상청 AWS와는 비교적 근접한 위치에 놓여 있도록 연구 대상 관측소를 선정하였으나 각 대상지의 GPS 상시관측소와 AWS는 랜덤하게 이격되어 있는 것을 알 수 있다. GPS 관측 자료로부터 보다 정확한 가강수량을 복원하기 위해서는 GPS 관측소와 기상 관측기기를 동일한 위치에 설치하는 것이 가장 이상적이나 현실적으로 어려움이 있는 관계로 본 연구에서는 두 관측소의 평면상의 이격 거리에 따라 발생할 수 있는 가강수량의 오차는 감안하기로 하였다. 그러나 가강수량 복원 정확도에 큰 영향을 미치는 기상 인자 중 하나인 기압의 경우에는 Song(2009)이 제시한 기압의 역해면 경정 보정을 통해 표고 방향의 이격 차이에 따른 기압차로 야기될 수 있는 가 강수량의 정확도 저하를 최소화하고자 하였다.
- Skew-T 분석으로 얻을 수 있는 변수들은 PWV, K-index, total index, sweat index, dry microburst potential, freezing level, wet-bulb zero height, lifted index 등을 얻을 수 있다. Skew-T을 통한 여러 변수 중에서 GPS 가강수량과의 분석을 위하여 연직 기온 감률, 대기 하층의 습도, 습도의 연직 분포를 나타내는 지수인 K-index와 강한 대류현상을 감지할 때 사용하는 total index 를 선택하였다. 가강수량은 대기의 상대습도, 비습도, 대기압의 변화, 기온과 연관한 포화수증기압의 조합으로 구성되기 때문에 이와 연관성을 가진 K-index와 total index를 비교자료로써 선정한 것이다.
- Skew-T을 통한 여러 변수 중에서 GPS 가강수량과의 분석을 위하여 연직 기온 감률, 대기 하층의 습도, 습도의 연직 분포를 나타내는 지수인 K-index와 강한 대류현상을 감지할 때 사용하는 total index 를 선택하였다. 가강수량은 대기의 상대습도, 비습도, 대기압의 변화, 기온과 연관한 포화수증기압의 조합으로 구성되기 때문에 이와 연관성을 가진 K-index와 total index를 비교자료로써 선정한 것이다. 또한 K-index는 주로 저기압 영향권 내에서 습윤한 상태 및 하층 제트기류 존재 여부와 관련하여 기단과 뇌우 등의 악천우 예보 등에 사용되며, 계절·지형·종관배경에 따라 변화가 심하다.
- 강원 영동지방에 폭설이 진행되는 동안 적설량과 강원 영동지역의 가강수량의 변화를 별도로 추적하기 위해서 강릉 상시 관측소와 울진 상시관측소의 자료를 별도로 분류하였다. 두 지점의 GPS 관측소를 선정한 이유는 기상청에서 적설량 관측이 이뤄지는 곳은 유인기상관측소이며, 연구 대상 지역에서 적설이 발생된 지점은 두 개소에 해당하기 때문이다.
- 적설량 관측은 기상본청과 지방기상청 및 유인관측소에서 이뤄지고 있으며, 다른 기상인자들과 달리 1시간 간격으로 관측자가 직접 관측을 실시하고 있다. 기상청에서 제공하고 있는 적설량은 일별로 적설량을 누적한 최심신적설이기 때문에 시간별로 별도로 분리하여 1시간별 신적설 정보를 확보하였다. Fig.
- 그러나 연구 대상 관측소 중에서 군산 GPS 상시관측소의 ARP 표고값은 고시가 되어 있지 않다. 따라서 고시된 측지좌표 성과를 가지고 국토지리정보원 수직 기준 변환서비스의 KNGeoid14 지오이드모델로부터 지오이드고(N=23.951m)를 획득하고, 표고(H=25.131m)를 간접적으로 계산하여 기재하였다. 기상청의 AWS 관측소의 경위도는 WGS(World Geodetic System) 84 타원체 기준이며, 표고값은 인천만 평균해수면을 기준으로 한 좌표값이다.
- 마지막으로 고층기상관측자료를 활용하여 악기상 예보 시 가장 많이 사용하고 있는 Skew-T 분석의 열역학적 변수와 GPS 가강수량과의 상관성 분석을 실시하였다. Skew-T 분석은 지상으로부터 상공 약 100hPa(약 16km)까지의 고층기상관측소에서 관측한 대기의 연직 기상상태를 분석한 자료로서 악기상 이벤트 가능성을 알려주는 많은 열역학적 변수들을 구할 수 있는 방법이다(KMA, 2014).
- total index는 중·상층의 한기 핵을 가진 저기압의 영향을 확인하고자 할 때 사용한다. 보통 하루 2번만 관측하는 고층기상관측의 특성으로 연구 기간 동안 두 지역별로 총 17개의 K-index와 total index를 획득할 수 있었다. Fig.
- 본 연구에서는 2014년 2월 영동지역에 내린 폭설동안 GPS 를 이용하여 가강수량을 복원하고 폭설 기간 동안 가 강수량과 신적설량, 다른 인자들과의 상관성 분석을 수행하였다. 이를 위하여 GPS 위성 신호의 대류권 총 지연량을 추정하고 여러 기상 인자와 관측소 위치 정보를 바탕으로 가 강수량으로 복원하였다.
- 이를 위하여 GPS 위성 신호의 대류권 총 지연량을 추정하고 여러 기상 인자와 관측소 위치 정보를 바탕으로 가 강수량으로 복원하였다. 폭설이 발생한 기간을 포함한 총 8일간 11 지점의 GPS 상시관측소 자료를 바탕으로 복원한 가강수량을 시계열 방법으로 분석하였으며, 폭설이 발생한 영동 지역의 GPS 가 강수량 자료와 신적설량과의 상관 분석을 함께 실시한 결과, 다음과 같은 결론을 얻을 수 있었다.
- 이를 위하여 GPS 위성 신호의 대류권 총 지연량을 추정하고 여러 기상 인자와 관측소 위치 정보를 바탕으로 가 강수량으로 복원하였다. 폭설이 발생한 기간을 포함한 총 8일간 11 지점의 GPS 상시관측소 자료를 바탕으로 복원한 가강수량을 시계열 방법으로 분석하였으며, 폭설이 발생한 영동 지역의 GPS 가 강수량 자료와 신적설량과의 상관 분석을 함께 실시한 결과, 다음과 같은 결론을 얻을 수 있었다.
대상 데이터
- GPS 데이터 처리에 필요한 궤도력은 IGS(International GNSS Service)의 정밀 궤도력을 활용하였다. 또한 GPS 가강수량 복 원에 필요한 기상인자들(기온, 기압, 습도, 등)은 기상청에서 운용하는 AWS의 다양한 자료 제공 간격 중에서 매 10분마 다의 관측 자료를 획득하였다. Fig.
- 본 연구에서는 2014년 2월 5일부터 2월 12일간(UTC 기준) 총 8일 동안 11개 지점의 GPS 관측데이터를 이용하였다. GPS 데이터 처리에 필요한 궤도력은 IGS(International GNSS Service)의 정밀 궤도력을 활용하였다.
- 경험적 건조 지연량을 계산하기 위해서는 GPS 상시관측소와 인접한 곳에 위치한 기상 관측소의 기상정보를 획득하여야 한다. 영동지역 폭설이 진행되는 동안 우리나라의 전반적인 가강수량의 변화를 검토하기 위하여 국토지리정보원에서 운영하고 있는 GPS 상시 관측소 중에서 전국에 고르게 분포함과 동시에 기상관측소에서 운용하고 있는 AWS(Automated Weather Station; 자동기상관측소)와 인접한 11개의 관측소를 연구 대상지로 선정하였다. GPS 가강수량의 시계열 변화 분석을 위하여 임의로 위도 36° 1′이하의 4개 관측소를 묶어 I지역으로 구획하였고, II 지역은 위도 36° 1′이상의 관측소 중에서 영동/영서 지역을 구분하는 태백산맥의 서쪽에 위치한 관측소로 구분하였으며, 폭설 진행 시 관측한 신적설량과의 변화 양상 비교를 위해서 사용할 강릉과 울진 관측소를 포함한 영동 지역의 GPS 관측소는 Ⅲ 지역으로 구분하였다.
이론/모형
- 본 연구에서는 천정 건조 지연량 계산에 있어서 여러 연구를 통하여 가장 정확하다고 다음의 Eq. (2)와 같은 Saastamoinen 모델을 적용하였다. Saastamoinen 모델은 기존의 Hopfield 모델에(서3) 요구하는 대기 기온 자료가 필요하지 않으며, 관측소의 고도와 위도만을 사용하는 장점도 지니고 있다.
- 본 연구에서는 2014년 2월 5일부터 2월 12일간(UTC 기준) 총 8일 동안 11개 지점의 GPS 관측데이터를 이용하였다. GPS 데이터 처리에 필요한 궤도력은 IGS(International GNSS Service)의 정밀 궤도력을 활용하였다. 또한 GPS 가강수량 복 원에 필요한 기상인자들(기온, 기압, 습도, 등)은 기상청에서 운용하는 AWS의 다양한 자료 제공 간격 중에서 매 10분마 다의 관측 자료를 획득하였다.
- 이다(Song and Grejner-Brzezinska, 2009). 가강수량의 복원 정확도와 밀접한 관계를 가지고 있는 평균 기온식 #은 Song and Grejner-Brzezinska(2009)가 제시한 한국형 가중평균기온모델을 적용하였다.
성능/효과
- 68mm 등 10mm 이상을 기록하고 있다. II 지역의 모든 관측소에서 10mm 미만 의가 강수량을 나타냈으며, 특히 동두천인 6.39mm로서 전 관측소에서 가장 낮은 가강수량을 보였다. 영동지역 폭설이 시작된 Ⅲ 지역에서는 인제(7.
- 최대 GPS 가강수량 발현 시점은 제주를 제외한 10개 관측소에서 2 월 7일(UTC)에 나타났다. I지역의 모든 관측소와 II지역의 보은(BOEN)에서는 UTC를 기준으로 오전 중에 최대 가 강수량을 기록하였으며, II지역의 나머지 관측소와 Ⅲ지역은 2월 7일 15시에서 16시 사이에 최댓값을 기록한 것을 확인할 수 있다.
- 6(b)는 강릉과 울진 지역의 GPS 가강수량과 K-index, (c)는 total index와의 선형회귀를 통한 상관분석 결과를 도시한 것이다. K-index와 GPS 가강수량의 상관분석 결과, 두 지역 모두 두 변수가 양의 부호 방향으로 증가하는 정적 상관을 나타내고 있다. 강릉지역에서는 GPS 가강수량과 K-index와의 상관 계수가 0.
- 531로서 동일한 형태의 피어슨 상관계수의 지표 분석 결과를 보이고 있다. 뇌우 발달의 가능성을 나타낼 때 유용한 인자인 total index와 GPS PWV와의 단순 선형 회귀분석에서도 K-index와 같이 강릉(상관계수=0.532)과 울진(상관계수=0.606)에서 모두 비례하여 증가하는 관계를 가지고 있는 것으로 나타났다.
- 둘째, GPS 가강수량과 1시간별 신적설량과의 상관성 분석에서는 동일 시간대의 두 변수간에는 정량적으로 특정한 상관 관계가 나타나지는 않았다. 즉 가강수량의 증가가 바로 적설량의 증가로 이어지는 것은 아니었다.
- 셋째, 고층기상자료의 Skew-T 분석을 통해 산출된 K-index 와 total index 및 GPS 가강수량 사이에는 양적 선형 관계를가지고 있는 것으로 분석되었다. 일반적으로 수증기의 과다유입 이후 상층 공기의 냉각된 빙정핵에 과냉각된 수증기가 부착되고 무거워져서 하층으로 하강하는 강설 발생 구조 측면에서 비추어 볼 때, 상층 대기의 일기 변화 모니터링과 함께 GPS 수증기 탐측 기술이 폭설과 같은 악천후 진행시 수증기가 포화 상태를 추적하기 위한 보조적인 방법 중 하나로서 활용될 수 있다고 판단된다.
- GPS 관측소는 국토지리정보원 고시 제2014-492호(2014년 3월 7일) 에의한 좌표 성과로서 GRS(Geodetic Reference System) 80 타원체에 기준한 성과이다. 연구 대상 기간인 2월 이전인 2014년 1월 27일에 새로운 좌표 고시가 먼저 이뤄졌으나 본 연구에서 활용한 GPS 상시관측소의 경우에는 고시 좌표의 변화가 없는 것을 사전에 확인하였다. GPS 상시관측소의 타원체고와 함께 기재된 괄호안의 값은 추후 설명할 GPS 관측소 지점으로의 기압 보정에 사용하기 위하여 GPS 안테나의 ARP(Antenna Reference Point) 지점의 표고값이다.
- 위도 36° 1'이상에 위치한 관측소 중에서 영동 지역을 제외한 동두천(DOND), 원주(WNJU), 서산(SEOS), 보은 (BOEN)을 포함하고 있는 II지역에서는 지역과는 달리 순간 적으로 단시간의 급격한 가강수량 상승보다는 2월 7일 하루 동안 비교적 점진적인 가강수량의 상승과 하강이 나타났다. 연구 기간 동안 연구 대상지 중에서 유일하게 적설이 기록된 강릉(KANR)과 울진(WULJ)이 포함된 Ⅲ지역에서는 폭설 이 발현되기 이전부터 점진적으로 가강수량이 증가하는 패턴 을 보였다.
- 첫째, 시공간적으로 다양하게 변화하는 GPS 가강수량을복원하여 기상레이더 CAPPI 자료 및 기상위성 합성 영상과 비교를 통해 증감 패턴과 각 지역별 수증기의 변화 여부를 함께 확인할 수 있었다. 특히 폭설이 발생했던 강릉과 울진에서는 최대 GPS 가강수량 발생 시점 이후 가강수량의 감소 추세와 함께 적설이 발생되는 것으로 나타났다.
- 8cm로 관측되었다. 추가적으로 2월 12일 1시부터 시작된 GPS 가 강수량의 증가와 함께 수증기의 유입이 강릉 지역에 발생하면서 12일 13시부터 2차 폭설이 진행되고 있음을 확인할 수 있다.
- 확인할 수 있었다. 특히 폭설이 발생했던 강릉과 울진에서는 최대 GPS 가강수량 발생 시점 이후 가강수량의 감소 추세와 함께 적설이 발생되는 것으로 나타났다. GPS 가강수량의증가는 수증기의 포화 과정을 의미하며, 해당 지역으로 유입되고 증가한 수증기는 그 지역에서 형성된 빙정과 빙정 면에 침적이 발생되면서 적설이 발생되었고 동시에 가강수량이 감소한 것으로 보인다.
후속연구
- 2011년 폭설 이벤트 동안 동일한 관측소를 기준으로 처리한 Song(2012)의 연구에서도 GPS로 복원한 최대 가 강수량 발생 후 약 2~3시간 후에 최대 신적설이 발생하였다. GPS 로 추정한 가강수량과 신적설과의 관계를 밝히기 위해서 다양한 폭설 이벤트에 대한 GPS 수증기 탐측 실험 자료의 지속적인 구축과 함께 열역학적/운동학적 분석 및 수분속과 혼합비 등의 다양한 강설 발생 조건과의 연관 분석이 수반되어야 할 것으로 사료된다.
- GPS 가강수량의증가는 수증기의 포화 과정을 의미하며, 해당 지역으로 유입되고 증가한 수증기는 그 지역에서 형성된 빙정과 빙정 면에 침적이 발생되면서 적설이 발생되었고 동시에 가강수량이 감소한 것으로 보인다. 보다 면밀한 분석을 위해서는 기단과 전선, 기압골 등과 연관된 중층 일기도 자료 등과의 분석이 필요하다고 사료된다.
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