이 연구에서는 2014년 6월 10일 일산에서 발생한 용오름에 대해 구름분해모델(CReSS)를 활용하여 재현실험을 수행하고 발생 메커니즘을 분석하였다. 종관적으로는 대기 상층의 한랭하고 건조한 공기가 남하하였으며, 대기 하층에서는 온난하고 습윤한 공기의 이류가 있었다. 이로 인해 대기 상 하층 기온의 큰 차이가 발생하면서 강한 대기 불안정을 야기 시켰다. 19시 20분에 일산 지역에서 스톰이 발달하기 시작하여 10분 만에 최성기에 도달하였다. 재현 실험 결과 이 때 발달한 스톰의 높이는 9 km이었으며, 스톰 후면으로 갈고리 에코(hook echo)가 나타났다. 일산 주변으로 발달한 스톰 내부에서는 활강 기류가 발생하는 것으로 모의 되었다. 모의된 하강기류가 지면에서 발산되어 수평 흐름으로 변하게 되었고, 이 흐름은 스톰의 후면에서 상승류로 전환 되었다. 이 때 후면에서 강한 하강기류가 발생하였는데 이 하강류가 전환된 상승류를 지면까지 끌어내려 지면에서 소용돌이도가 발달하게 되었다. 그 이후 이 소용돌이도가 연직으로 신장되면서 용오름이 모의되었다. 모의된 용오름에서 발달한 저기압성 소용돌이도는 360 m 고도에서 $3{\times}10^{-2}s^{-1}$이었으며, 용오름의 직경은 900 m 고도에서 1 km로 추정되었다.
이 연구에서는 2014년 6월 10일 일산에서 발생한 용오름에 대해 구름분해모델(CReSS)를 활용하여 재현실험을 수행하고 발생 메커니즘을 분석하였다. 종관적으로는 대기 상층의 한랭하고 건조한 공기가 남하하였으며, 대기 하층에서는 온난하고 습윤한 공기의 이류가 있었다. 이로 인해 대기 상 하층 기온의 큰 차이가 발생하면서 강한 대기 불안정을 야기 시켰다. 19시 20분에 일산 지역에서 스톰이 발달하기 시작하여 10분 만에 최성기에 도달하였다. 재현 실험 결과 이 때 발달한 스톰의 높이는 9 km이었으며, 스톰 후면으로 갈고리 에코(hook echo)가 나타났다. 일산 주변으로 발달한 스톰 내부에서는 활강 기류가 발생하는 것으로 모의 되었다. 모의된 하강기류가 지면에서 발산되어 수평 흐름으로 변하게 되었고, 이 흐름은 스톰의 후면에서 상승류로 전환 되었다. 이 때 후면에서 강한 하강기류가 발생하였는데 이 하강류가 전환된 상승류를 지면까지 끌어내려 지면에서 소용돌이도가 발달하게 되었다. 그 이후 이 소용돌이도가 연직으로 신장되면서 용오름이 모의되었다. 모의된 용오름에서 발달한 저기압성 소용돌이도는 360 m 고도에서 $3{\times}10^{-2}s^{-1}$이었으며, 용오름의 직경은 900 m 고도에서 1 km로 추정되었다.
The purpose of this study is to investigate the formation mechanism of landspout by using the Cloud Resolving Storm Simulator (CReSS). The landspout occurred over Ilsan, Goyang City, the Republic of Korea on June 10, 2014 with the damage of a private property. In synoptic environment, a cold dry air...
The purpose of this study is to investigate the formation mechanism of landspout by using the Cloud Resolving Storm Simulator (CReSS). The landspout occurred over Ilsan, Goyang City, the Republic of Korea on June 10, 2014 with the damage of a private property. In synoptic environment, a cold dry air on the upper layers of the atmosphere, and there was an advection with warm and humid air in the lower atmosphere. Temperature differences between upper and lower layers resulted in thermal instability. The storm began to arise at 1920 KST and reached the mature stage in ten minutes. The cloud top height was estimated at 9 km and the hook echo was appeared at the rear of a storm in simulation result. Model results showed that the downburst was generated in the developed storm over the Ilsan area. This downburst caused the horizontal flow when it diverged near the surface. The horizontal flow was switched to updraft at the rear of storm, and the rear-flank downdrafts (RFDs) current occurred from simulation result. The RFDs took down the vertical flow to the surface. After then, the vertical vorticity could be generated on the surface in simulation result. Subsequently, the vertical vorticity was stretched to form a landspout. The cyclonic vorticity of echo hook from simulation was greater than $3{\times}10^{-2}s^{-1}$(height of 360 m) and landspout diameter was estimated at 1 km.
The purpose of this study is to investigate the formation mechanism of landspout by using the Cloud Resolving Storm Simulator (CReSS). The landspout occurred over Ilsan, Goyang City, the Republic of Korea on June 10, 2014 with the damage of a private property. In synoptic environment, a cold dry air on the upper layers of the atmosphere, and there was an advection with warm and humid air in the lower atmosphere. Temperature differences between upper and lower layers resulted in thermal instability. The storm began to arise at 1920 KST and reached the mature stage in ten minutes. The cloud top height was estimated at 9 km and the hook echo was appeared at the rear of a storm in simulation result. Model results showed that the downburst was generated in the developed storm over the Ilsan area. This downburst caused the horizontal flow when it diverged near the surface. The horizontal flow was switched to updraft at the rear of storm, and the rear-flank downdrafts (RFDs) current occurred from simulation result. The RFDs took down the vertical flow to the surface. After then, the vertical vorticity could be generated on the surface in simulation result. Subsequently, the vertical vorticity was stretched to form a landspout. The cyclonic vorticity of echo hook from simulation was greater than $3{\times}10^{-2}s^{-1}$(height of 360 m) and landspout diameter was estimated at 1 km.
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문제 정의
이 연구에서는 이례적으로 발생한 용오름 사례를 재현하고 분석하고자 하였는데 용오름 발생 위치 오차가 발생하였다. 그러나 용오름의 발생 메커니즘과 그 정성적인 특징이 관측과 유사하게 모의 되었다.
이에 본 연구에서는 구름분해모델인 CReSS (Cloud Resolving Storm Simulator)를 활용하여 사례에 대해 고해상도의 재현실험을 수행하였다. 이를 통해 관측 자료에서는 분석하기 어려웠던 용오름의 발생 메커니즘과 그 내부의 특징을 알아보고자 하였다. 2장에서는 실험에 사용한 모델 소개와 실험 설계에 대한 설명을 하고 3장에서는 사례의 종관적인 기상 실황에 대해 기술하였다.
용오름과 같은 대기 현상 규모는 micro-α (2 km ~200 m) 스케일(Orlanski, 1975)로 현재 기상청에서 운영 중인 관측 장비로는 그 현상을 규명하기가 어렵다. 이에 본 연구에서는 구름분해모델인 CReSS (Cloud Resolving Storm Simulator)를 활용하여 사례에 대해 고해상도의 재현실험을 수행하였다. 이를 통해 관측 자료에서는 분석하기 어려웠던 용오름의 발생 메커니즘과 그 내부의 특징을 알아보고자 하였다.
제안 방법
스톰 내부에서 발생하는 활강 기류로 인해 차갑고 건조한 공기가 지면에서 발산되면서, 스톰의 후면과 측면에 상대적으로 따뜻하고 습윤한 공기를 파고들면서 돌풍 전선이 형성되었고 이 전선면을 따라 따뜻하고 습윤한 공기가 상승하고 있음을 알 수 있다. 갈고리 에코 내부의 회전방향과 강도를 알아보고자 560 m의 소용돌이도(Fig. 9)를 살펴보았다. 여기서 소용돌이도는 frac{{{dy/dx}{du/dy}}{R x cos (lat)}}로 계산하였으며, R은 지구 반경(6.
갈고리 에코가 발생한 지점(lat: 37.65, lon: 126.654)의 연직특성을 분석하고자 단열선도(Fig. 11)을 살펴 보았다. 지상에서 700 hPa까지 상대 습도가 75% 이상으로 중하층 대기가 습윤한 상태였음을 알 수 있다.
Agee and Jones (2009)는 15 종류의 토네이도를 3가지 형태로 분류하였다. 강한 지역적인 상승류와 함께 분리된 슈퍼 셀의 메조사이클론 안에서 발생되는 type 1과 선형적인 대류시스템과 관련하여 발생되는 type 2, 그 외 다른 형태의 회전을 type 3로 분류 하였다.
도메인 1과 2의 적분시간은 10일 18KST부터 20KST까지 2시간 적분을 수행하였으며, 도메인1은 10분 간격, 도메인 2는 5분 간격으로 결과를 출력하였다. 그리고 도메인 1은 관악산 레이더 자료를 적분이 시작되는 18시부터 넛징(nudging)을 수행하였으며, 도메인 2에는 한국건설기술연구원 일산지점의 X-밴드 레이더 자료를 19시 20분부터 55분까지 넛징 하였다. 넛징에 사용한 변수는 반사도 값으로 모델 계산 과정에서는 수증기(qv)로 계산되어 사용된다.
Markowski and Richardson (2009)는 지면위에서 발생되는 메조사이클론은 지면 근처 회전 발달이 요구됨을 강조하였다. 그리고 토네이도와 토네이도가 아닌 슈퍼 셀을 구별하는 예측 요소들과 토네이도 발생의 역학적인 요소들 사이의 관계를 추론하였다. Agee and Jones (2009)는 15 종류의 토네이도를 3가지 형태로 분류하였다.
초기 경계장은 도메인 1의 결과로 10분 간격의 자료를 사용하였다. 도메인 1과 2의 적분시간은 10일 18KST부터 20KST까지 2시간 적분을 수행하였으며, 도메인1은 10분 간격, 도메인 2는 5분 간격으로 결과를 출력하였다. 그리고 도메인 1은 관악산 레이더 자료를 적분이 시작되는 18시부터 넛징(nudging)을 수행하였으며, 도메인 2에는 한국건설기술연구원 일산지점의 X-밴드 레이더 자료를 19시 20분부터 55분까지 넛징 하였다.
용오름이 발생하였을 때 대기의 불안정을 알아보고자 지상 기온과 0~3 km의 바람 시어를 살펴보았다. Fig.
이 사례로 인해 발생한 피해 조사 결과와 기상관측 자료를 종합하여 미국의 토네이도 등급(Enhanced Fujita, EF)으로 분류한 결과 EF0 이하(3초간 평균한 순간적인 풍속을 기준으로 29~38 m s−1 , 나뭇가지가 부러지고 간판이 떨어지는 정도의 단계)로 추정하였다(Kim, 2014).
이 연구에서는 고해상도 재현실험을 위하여 2개의 도메인을 둥지격자로 설정하였다(Fig. 1). 도메인 1은 수평격자 500 m이며, 동서 남북 450개의 격자로 구성하였으며, 연직격자는 시그마 층으로 최고층은 300 m 간격이고 연직 최하층 간격은 50 m로 설정 하였다.
한반도에서 이례적으로 내륙에서 발생한 2014년 6 월 10일 일산 용오름 사례에 대해 구름분해모델 (CReSS)을 이용하여 재현실험을 수행하고 발생 메커니즘을 분석하였다. 6월 10일 19시 20분경 발생한 적란운이 10분 만에 최성기에 도달하였고 그 후면으로 용오름이 발생하였다.
대상 데이터
도메인 2는 100 m의 수평격자로 동서, 남북 450개의 격자로 구성하였다. 그리고 연직격자는 도메인 1과 같은 시그마 층으로 최고층은 100 m, 최하층은 50 m 간격으로, 130개 층으로 구성하였다. 초기 경계장은 도메인 1의 결과로 10분 간격의 자료를 사용하였다.
1). 도메인 1은 수평격자 500 m이며, 동서 남북 450개의 격자로 구성하였으며, 연직격자는 시그마 층으로 최고층은 300 m 간격이고 연직 최하층 간격은 50 m로 설정 하였다. 초기 경계장은 일본기상청의 MSM (MesoScale Model) 분석장을 이용하였으며, MSM은 수평 격자 5 km로 3시간 간격으로 예측을 한다.
초기 경계장은 일본기상청의 MSM (MesoScale Model) 분석장을 이용하였으며, MSM은 수평 격자 5 km로 3시간 간격으로 예측을 한다. 도메인 2는 100 m의 수평격자로 동서, 남북 450개의 격자로 구성하였다. 그리고 연직격자는 도메인 1과 같은 시그마 층으로 최고층은 100 m, 최하층은 50 m 간격으로, 130개 층으로 구성하였다.
넛징에 사용한 관악산 레이더는 1 km 해상도로 수평격자 500개, 연직격자의 해상도는 250 m로 40개 층이다. 도메인 2에 사용된 한국건설기술연구원의 레이더는 X-밴드 이중편파레이더로 수평격자는 0.001o 간격으로 동서로는 902개, 남북으로는 714개로 되어있으며, 5o 와 6o Plan Position Indicator (PPI) 자료로 구성하여 2분 간격으로 넛징 하였다. 실험에 사용한 물리 옵션은 Table 1에 정리하였다.
앞서 언급되었듯이 지난 2014년 6월 10일 일산 용오름 사례는 8번째로 관측된 사례로 이례적으로 내륙에서 발생한 사례였다. 이 용오름은 19시 30분경 일산 서구 화훼단지에서 발생하여 북서진하며 20분간 지속되었다.
기상청 이외의 기록은 1964년 9월 13일 한강에서 보고된 이후 총 11차례의 관측 제보가 있었다. 지난 2014년 6월 10일 경기도 고양시 일산 서구에서 발생한 용오름 현상은 8번째로 관측된 사례로 이전 사례는 모두 해상에서 발생한 용오름인 반면 이 사례는 이례적으로 내륙에서 발생하여 인적 물적 피해를 야기 시켰다.
데이터처리
단열선도를 통해 계산된 불안정 지수들을 미국 대륙에서 발생하는 토네이도(EF2 이상)의 불안정 지수 값과 비교하였다(Rasmussen and Blanchard, 1998). CAPE는 상위 90% 값인 3028 J kg−1 보다 높았고, CIN은 토네이도의 중앙값인 12 J kg−1과 큰 차이를 보이지 않았다.
이론/모형
CReSS의 예보 변수는 3차원 동서 바람, 기압요란, 온위, 수증기 혼합비, 아격자 난류운동에너지 및 구름의 물리 변수가 있으며, Arakawa-C 수평격자와 Lorenz 연직격자 상에서 정의된다. 공간 적분을 위해 유한차분법을 사용하며 시각 적분을 위해 Klemp and Wilhelmson (1978)의 모드 분할 방법을 사용하여 음파와 관련된 항은 짧은 시간 적분간격으로 적분되고, 다른 항은 긴 시간 적분 간격으로 계산한다. 난류는 Smagorinsky의 1차 종결 또는 난류운동에너지를 사용한 1.
5차 종결에 의한 매개변수화를 사용한다. 대기경계층 과정은 Mellor and Yamada (1974)와 Segami et al. (1989)에 의한 매개 변수화로 구성 되었다.
도메인 1은 수평격자 500 m이며, 동서 남북 450개의 격자로 구성하였으며, 연직격자는 시그마 층으로 최고층은 300 m 간격이고 연직 최하층 간격은 50 m로 설정 하였다. 초기 경계장은 일본기상청의 MSM (MesoScale Model) 분석장을 이용하였으며, MSM은 수평 격자 5 km로 3시간 간격으로 예측을 한다. 도메인 2는 100 m의 수평격자로 동서, 남북 450개의 격자로 구성하였다.
성능/효과
(1990)은 1989년 10월 12일 충남 홍성에서 발생한 토네이도의 현장 검증과 당시 기상실황을 분석하였다. 그 결과 한반도가 기압골 전면에 위치하면서 대기 하층이 온난 습윤했으며, 상층이 건조하고 북서쪽으로 한기 이류가 강하게 나타나면서 남서쪽의 온난 습윤한 기류와 만나 강한 대류 불안정이 형성되었음을 보였다. 그리고 Jeong et al.
이러한 type 1의 토네이도는 강도가 EF0 ~EF5까지 발생 할 수 있으며, 이 type 1은 다시 3개로 분류가 된다. 그 중에 일산 용오름 사례는 슈퍼셀이 발생 할 수 있는 CAPE가 나타나며, 하층에서 지향적인 시어가 발생되고, 갈고리 에코가 발생하는 특징이 있는 유형에 해당함을 알 수 있었다.
그리고 900 m 고도를 기준으로 용오름의 직경은 1 km로 분석되었으며, 흐름은 저기압성이며, 그 강도는 3×10−2 s−1 이상임을 알 수 있었다.
그리고 CIN (Convective Inhibition)은 7 J kg−1 , 스톰의 상승 회전류 지속 가능성을 제시하는 SREH (Storm Relative Environment Helicity)는 −30 m2 s−2으로 나타났다.
레이더 시선 속도 자료의 velocity couplet (시선속도가 양, 음의 값으로 반복 관측되는 구간)을 활용하여 용오름이 약 1.9 km를 이동하였으며, 그 이동속도는 1.7 ms−1, 수평직격 약 1 km, 연직 3.5 km로 형성되었음을 보였다.
(1990)의 결과를 보면, 열적 불안정은 스톰의 강도와 관련이 있으며, 역학적 불안정은 스톰의 지속시간 및 규모와 밀접한 관련이 있음을 알 수 있다. 본 연구에서 분석된 불안정 지수들의 결과를 종합해 보았을 때 스톰의 강도와 관련된 열적인 불안정(CAPE, CIN)은 EF2 이상의 토네이도가 발생 할 수 있는 상태였다. 그러나 지속시간과 규모와 관련된 역학적인 불안정 (SREH)이 상대적으로 약하여 EF2보다 낮은 EF0의 용오름이 발생하였으며, 지속시간(20분)도 미국 대륙 보다 짧게 나타난 것으로 볼 수 있다.
스톰 이동 방향은 1.5~7 km 고도의 평균 바람으로 계산 하였으며 동진하는 것으로 분석되었다.
이러한 이유로 일산 용오름의 강도가 EF0로, 열적 불안정에 비해 약하게 발생하였음을 짐작 할 수 있다. 용오름의 크기를 정성적으로 분석한 결과 용오름이 발생한 스톰은 9 km까지 발달 하였으며, 그 후면(서쪽)에 발생된 용오름의 높이는 지상에서 900 m임을 알 수 있었다. 그리고 900 m 고도를 기준으로 용오름의 직경은 1 km로 분석되었으며, 흐름은 저기압성이며, 그 강도는 3×10−2 s−1 이상임을 알 수 있었다.
5 km 이하로 축소됨을 볼 수 있다. 이 결과를 통해 19시 30분에 지면에서 발생한 소용돌이도가 19시 35분에 연직으로 신장되어 발달하고 있음을 확인하였고, 저기압성의 소용돌이도로 인한 상승기류가 지면에서부터 연직으로 강하게 발생함은 Fig. 7b에서 볼 수 있었다. 갈고리 에코에서 발생한 용오름은 19시 30분부터 발달하기 시작하여 19시 35분에 최성기로 발달하였으며, 19시 40분부터 소멸하기 시작하였다.
이를 통해 한반도에서 처음으로 발생한 용오름의 구조와 특징은 분석 할 수 있었으며, 구름 분해 모델을 통한 micro-α 규모의 대기 현상 분석이 가능함을 알 수 있었다.
후속연구
이러한 이유는 초기 경계장의 영향과 넛징에 사용된 변수가 수증기로 열적인 요소는 모델의 계산 과정에 반영이 되었지만 역학적인 부분에 영향을 주지 못하였기 때문으로 사료된다. 그러나 용오름이 발생한 스톰과 갈고리 에코의 생성 그리고 스톰의 이동 방향 등이 실제 관측과 유사하게 모의 되었기에 메커니즘 분석에는 큰 무리 없이 사용 할 수 있을 것으로 사료되었다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
용오름이란?
용오름이란 지름이 수~수백 m의 저기압성 소용돌이로, 적운형 구름대에서 하층 수렴에 의해 발생하는 공기가 포화되어 발생하는 현상을 말한다. 이러한 현상을 한국에서는 용오름(spout), 미국에서는 토네이도 (tornado)라고 부르며(KMA, 2014), 잘 발달한 토네이도의 중심기압은 주변보다 10%(100 hPa)낮고, 매우 강한 바람(최대 45 km h−1 )을 동반한다(KMS, 2009).
대기경계층 과정은 누구에 의해 매개 변수화로 구성되었는가?
5차 종결에 의한 매개변수화를 사용한다. 대기경계층 과정은 Mellor and Yamada (1974)와 Segami et al. (1989)에 의한 매개 변수화로 구성 되었다.
미국 대륙에서 토네이도 발생 시 나타는 양의 SREH와 차이가 있는 이유는?
그러나 SREH는 음의 값으로 미국 대륙에서 토네이도 발생 시 나타는 양의 SREH와 차이가 있었다. 이러한 이유는 앞서 언급되었듯이 미국 대륙의 토네이도의 90%가 오른쪽으로 이동하기 때문에 양의 SREH가 나타났지만 일산 용오름은 왼쪽으로 이동하였기 때문에 미국 대륙과 다르게 나타난 것으로 판단되었다. SREH의 절대적인 크기를 비교해 보았을 때, 미국의 토네이도발생 SREH (>100 m2 s−2 , 하위 25% 값)에는 미치지 못하나 뇌우(non-supercell thunderstorm)가 발생하는 범위 (>17 m2 s−2 , 하위 25% 값)에는 해당하였다.
참고문헌 (32)
Agee, E. and Jones, E., 2009, Proposed conceptual for proper identification and classification of tornado events. American Meteorological Society. 24, 609-617.
Brown, R.A. and Meitin, R.J., 1994, Evolution and morphology of two splitting thunderstorms with dominant left-moving members. Monthly Weather Review. 122, 2052-2067.
Choi, B.-S., Lee, E.-G., and Hong, S.-G., 1990, On the tornado occurred on 12 October 1989 in Hongsong county. Asia-Pacific Journal of Atmospheric Sciences. 26(1), 48-60. (in Korean)
Cook, C., Kim, S.-S., and Lee, C., 1965, On the seoul tornado of September 13 1964. Asia-Pacific Journal of Atmospheric Sciences, 1(1), 1-7. (in Korean)
Cotton, W.R., Tripoli, G.J., Rauber, R.M., and Mulvihill, E.A., 1986, Numerical simulation of the effects of varying ice crystal nucleation rates and aggregation processes on orographic snowfall. Journal of Climate and Applied Meteorology, 25, 1658-1680.
Davies-Jones, R. and Brooks, H.E., 1993, Mesocyclogenesis from a theoretical perspective, in the tornado: Its structure, dynamics, prediction, and hazards. Geophysical Monograph Series American Geophysical Union, 79, 105-114.
Davies-Jones, R., Trapp, R.J., and Bluestein, H.B., 2001, Tornadoes and tornadic storms. Meteorological Monographs American Meteorological Society. 50, 167-221.
Djuric, D., 1994, Weather analysis. Prentice-Hall, 304 p.
Eblen, L.H., Ladd, J.W., and Hicks T.M., 1990, Severe thunderstorm forecasting. NOAA Technical memorandum NWS SR-130. National Weather Service Forecast Office, 42 p.
Grasso, L.D. and Cotton, W.R., 1995, Numerical simulation of a tornado vortex. Journal of the Atmospheric Sciences, 52(8), 1192-1203.
Ikawa, M. and Saito, K., 1991, Description of a nonhydrostatic model developed at the forecast research department of the MRI. Technical Reports of the Meteorological Research Institute, 28. Meteorological Research Institute, 238 p.
Jeong, J.H., Kim, Y.H., Oh, S.B., Lim, E., and Joo, S., 2016, Investigation of Goyang tornado outbreak using X-band polarimetric radar: 10 June 2014. Atmosphere Korean Meteorological Society, 26, 47-58. (in Korean)
Kim, J.Y., 2014, The science and technology. The Korean Federation of Science and Technology Societies, 543, 100-103. (in Korean)
Kim, Y.C. and Ham, S.J., 2009, Heavy rainfall prediction using convective instability index. Journal of the Korean Society for Aviation and Aeronautics, 17, 17-23.
Klemp, J.B. and Wilhelmson, R.B., 1978, The simulation of the three-dimensional convective storm dynamics. Journal of the Atmospheric Sciences, 35, 1070-1096.
KMA, 2014, Prediction skill using forecast essential element. Korea Meteorological Administration, 226-235. (in Korean)
KMA, 2015, The meteorological yearbook. Korea Meteorological Administration, 142pp. (in Korean)
KMS, 2009, Introduction to atmospheric science. Sigmapress, 184 p. (in Korean)
Lin, Y.L., Farley, R.D., and Orville, H.D., 1983, Bulk parameterization of the snow field in a cloud model. Journal of Climate and Applied Meteorology, 22, 1065-1092.
Mellor, G.L. and Yamada, T., 1974, A hierarchy of turbulent closure models for planetary boundary layers. Journal of the Atmospheric Sciences, 31, 1791-1806.
Moller, A.R. and Doswell, C.A., 1988, A proposed advanced storm $spotter^{\circ}Os$ training program. Preprints, 15th Conference on Severe Local Storms, Baltimore, American Meteorological Society, Boston, 173-177.
Murakami, M., 1990, Numerical modeling of dynamical and microphysical evolution of an isolated convective cloud - The 19 July 1981 CCOPE cloud. Journal of the Meteorological Society of Japan, 68, 107-128.
Murakami, M., Clark, T.L., and Hall, W.D., 1994, Numerical simulations of convective snow clouds over the Sea of Japan; Two-dimensional simulations of mixed layer development and convective snow cloud formation. Journal of the Meteorological Society of Japan, 72, 43-62.
Rasmussen, E.N. and Blanchard, D.O., 1998, A baseline climatology of sounding-derived supercell and tornado forecasting parameters. Weather and Forecasting, 13, 1148-1164.
Rotunno, R. and Klemp, J.B., 1985, On the rotation and propagation of simulated supercell thunderstorms. Journal of the Atmospheric Sciences. 42(3). 271-292.
Segami, A., Kurihara, K., Nakamura, H., Ueno, M., Takano, I. and Tatsumi, y., 1989, Operational mesoscale weather prediction with Japan Spectral Model. Journal of the Meteorological Society of Japan, 67, 907-923.
Tsuboki, K. and Sakakibara, A., 2002, Large-scale parallel computing of cloud resolving storm simulator. High Performance Computing, Springer, berlin, 243-259.
Walko, R.L., 1993, Tornado spin-up beneath a convective cell: required basic structure of the near-field boundary layer winds. The tornado: Its structure, dynamics, prediction, and hazards. Geophysical Monograph Series American Geophysical Union, 79, 89-95.
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