[논문]싸락눈 종단 속도의 불확실성이 구름 모의에 미치는 영향

이현호; 백종진

doi:10.14191/atmos.2016.26.3.435

싸락눈 종단 속도의 불확실성이 구름 모의에 미치는 영향
Effects of Uncertainty in Graupel Terminal Velocity on Cloud Simulation 원문보기

대기 = Atmosphere, v.26 no.3, 2016년, pp.435 - 444

이현호 (서울대학교 지구환경과학부) , 백종진 (서울대학교 지구환경과학부)

Abstract ▼ AI-Helper

In spite of considerable progress in the recent decades, there still remain large uncertainties in numerical cloud models. In this study, effects of uncertainty in terminal velocity of graupel on cloud simulation are investigated. For this, a two-dimensional bin microphysics cloud model is employed, and deep convective clouds are simulated under idealized environmental conditions. In the sensitivity experiments, the terminal velocity of graupel is changed to twice and half the velocity in the control experiment. In the experiment with fast graupel terminal velocity, a large amount of graupel mass is present in the lower layer. On the other hand, in the experiment with slow graupel terminal velocity, almost all graupel mass remains in the upper layer. The graupel size distribution exhibits that as graupel terminal velocity increases, in the lower layer, the number of graupel particles increases and the peak radius in the graupel mass size distribution decreases. In the experiment with fast graupel terminal velocity, the vertical velocity is decreased mainly due to a decrease in riming that leads to a decrease in latent heat release and an increase in evaporative cooling via evaporation, sublimation, and melting that leads to more stable atmosphere. This decrease in vertical velocity causes graupel particles to fall toward the ground easier. By the changes in graupel terminal velocity, the accumulated surface precipitation amount differs up to about two times. This study reveals that the terminal velocity of graupel should be estimated more accurately than it is now.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구에서는 이러한 싸락눈 종단 속도의 불확실성이 수치적으로 모의한 구름과 강수에 끼치는 영향을 알아보고자 한다. 이를 위해 bin 구름 미세물리 모형을 이용하여 이상적인 대기 조건에서 싸락눈의 종단 속도를 바꾸어가며 수치 실험을 수행한 후, 각각의 경우에서 구름의 발달과 강수가 어떻게 달라지는지를 살펴보고자 한다.

가설 설정

싸락눈은 구형으로 가정하였고 싸락눈의 밀도로 HUCM에서 싸락눈의 기본 밀도로 설정한 0.4g m−3을 이용하였다.

제안 방법

싸락눈 종단 속도에 대한 민감도를 고려하기 위해 Mitchell and Heymsfield (2005), Heymsfield and Wright (2014)에 나타난 싸락눈 종단 속도의 불확실성을 감안하여 규준 실험에서 사용한 싸락눈의 종단 속도에 2배를 한 경우(VT2 실험)와 0.5배를 한 경우(VT0.5 실험)를 각각 고려하였다. 본 연구에서 고려한 싸락눈의 크기에 따른 종단 속도를 Fig.
싸락눈의 크기 등에 따라 결정되는 베스트 수(Best number)와 싸락눈의 종단 속도에 선형으로 비례하는 레이놀즈 수(Reynolds number)의 관계를 이용하여 싸락눈의 종단 속도 근사식을 제안한 Heymsfield and Wright (2014)의 결과를 이용하여 규준(control) 실험에서의 싸락눈 종단 속도를 설정하였다. 레이놀즈 수 Re로부터 싸락눈의 종단 속도 V_t는 다음과 같이 계산된다.
름을 수치적으로 모의하는 구름 모델링에는 다양한 종류의 불확실성이 존재한다. 이러한 불확실성이 구름의 발달과 강수의 수치 모의에 끼치는 영향을 파악하기 위해 이상적인 깊은 대류 구름을 모의하는 대기 조건 하에서 싸락눈의 종단 속도를 바꾸어가며 실험을 수행하였다. 싸락눈의 종단 속도는 기존의 연구 결과를 고려하여 규준 실험 값의 2배와 0.
본 연구에서는 이러한 싸락눈 종단 속도의 불확실성이 수치적으로 모의한 구름과 강수에 끼치는 영향을 알아보고자 한다. 이를 위해 bin 구름 미세물리 모형을 이용하여 이상적인 대기 조건에서 싸락눈의 종단 속도를 바꾸어가며 수치 실험을 수행한 후, 각각의 경우에서 구름의 발달과 강수가 어떻게 달라지는지를 살펴보고자 한다.
모든 경우에서 꼭대기가 z~12 km까지 이르는 깊은 대류 구름이 모의되었다. 전체 모형 적분 시간 동안 대략 40-60분 간격으로 구름이 발달과 쇠퇴를 반복하였고(Fig. 8 참고), 이를 토대로 t = 120-150 min을 구름의 발달과 쇠퇴 양상을 대표하는 시간으로 간주하여 주요 분석 시간으로 설정하였다. 각각의 경우에 대해 수평 방향으로 평균한 대기수상의 연직 질량 분포를 Fig.
, 2011). 총 7종류의 대기수상[물방울, 얼음 결정(기둥, 판, 가지 모양), 눈송이, 싸락눈, 우박]과 에어로졸을 고려하고, 각각의 입자 종류에 대해 총 43개의 질량 배증 bin을 사용하여 각 bin에서의 수농도를 계산한다. 세부 구름 미세물리 과정으로 핵형성 과정, 수증기의 응결, 증발, 침적, 승화 과정, 결빙 및 용융 과정을 고려한다.

이론/모형

세부 구름 미세물리 과정으로 핵형성 과정, 수증기의 응결, 증발, 침적, 승화 과정, 결빙 및 용융 과정을 고려한다. 또한 각 입자들 간의 충돌 과정을 고려하는데, 이 과정에서 물방울과 눈송이의 분열 과정, 그리고 이차 얼음 결정 형성 과정(Hallett and Mossop, 1974)을 고려한다. 난류에 의해 구름 입자들의 충돌이 증강되는 효과가 반영되어 있다(Pinsky et al.
이상적인 깊은 대류 구름을 모의하기 위해 본 연구에서 사용한 실험 조건은 싸락눈의 종단 속도를 제외하고 Lee et al. (2014)에서 사용한 것과 같다.

성능/효과

VT2 실험에서 싸락눈의 종단 속도가 다른 경우에 비해 커서 지표를 향해 하강하는 싸락눈이 증가하고 따라서 용융 과정에 의해 하층에서의 빗방울 양이 증가하여 지표 강수량이 증가한다. 4시간 동안 누적한 지표 강수량을 보면 VT2 실험에서의 누적 지표 강수량이 VT0.5 실험의 경우에 비해 약 2배 가깝게 많아 싸락눈 종단 속도에 따라 구름의 발달과 강수가 상당히 큰 영향을 받음을 알 수 있다. 이는 싸락눈 종단 속도에 대해 보다 정교한 관측이 요구됨을 시사한다.
싸락눈의 수농도 분포에서(Figs. 5a, c, e), z = 6 km 이하에서는 VT2 실험에서 싸락눈의 수농도가 가장 크고 고도가 낮아질수록 그 차이가 두드러진다. 이는 싸락눈의 종단 속도가 클수록 지표로 하강하는 싸락눈이 증가하여 하층으로 갈수록 싸락눈의 수농도가 증가하기 때문이다.
또한 용융 과정의 증가로 인해 하층 및 지표 부근에서의 빗방울 질량농도가 증가함에 따라 빗방울의 증발이 증가하는데 이 또한 대기 하층을 냉각시키는 작용을 한다. 결과적으로 VT2 실험에서는 상층에서 일어나는 결착 과정과 그로 인한 잠열 방출이 감소하는 반면, 중하층에서 일어나는 승화, 용융, 그리고 증발 과정과 그로 인한 잠열 흡수가 증가한다. 따라서 대기는 보다 안정하게 되고 이로 인해 상승 기류는 약해진다.
모든 실험에서 싸락눈이 구름을 구성하는 대기수상 중 가장 많은 질량 비율을 차지하여 싸락눈의 종단 속도 민감도를 조사하기 적절한 실험 설계임을 확인하였다. 싸락눈의 종단 속도가 클수록 상층에서는 상대적으로 적은 양의 싸락눈이 좁은 수평 범위에 분포하고 싸락눈 양이 하층에 집중되는 경향을 보인 반면에, 싸락눈의 종단 속도가 작을수록 대부분의 싸락눈이 상층에 집중되고 넓은 수평 범위에 걸쳐 분포하였다.
싸락눈의 종단 속도가 큰 실험에서는 구름 상층에서의 결착 과정 감소로 인한 잠열 방출 감소와 구름 중하층에서의 승화, 용융, 증발 과정 증가로 인한 잠열 흡수 증가로 인해 대기가 보다 안정화되었고 이에 따라 상승 기류가 약화되었다. 이러한 상승 기류의 약화는 다시 싸락눈이 보다 쉽게 지표를 향해 하강할 수 있도록 하여 양의 되먹임 작용을 할 수 있다.
싸락눈의 종단 속도가 클수록 상층에서는 상대적으로 적은 양의 싸락눈이 좁은 수평 범위에 분포하고 싸락눈 양이 하층에 집중되는 경향을 보인 반면에, 싸락눈의 종단 속도가 작을수록 대부분의 싸락눈이 상층에 집중되고 넓은 수평 범위에 걸쳐 분포하였다. 싸락눈의 질량농도 분포를 살펴 보면, 싸락눈의 종단 속도가 큰 실험에서는 구름 하부에 비교적 크기가 작은 싸락눈이 다수를 구성하는데 반해, 싸락눈의 종단 속도가 작은 실험에서는 크기가 매우 큰 싸락눈만이 하층으로 내려올 수 있어 하층에서의 싸락눈 크기 분포가 싸락눈의 종단 속도에 큰 영향을 받았다.
5 실험에서는 약 1 mm h−1 의 다소 낮은 강수율이 t~200 min까지 유지되는 반면, VT2 실험과 규준 실험에서는 지표 강수율이 약 40-60분의 주기로 강화와 약화를 반복하고, 적분 시간 동안 그 주기가 점점 짧아지고 최대 강도가 점점 강해지는 경향을 보인다. 지표 강수율이 극대를 보이는 순간부터 다음 극대를 보이는 순간까지를 주기로 설정하여 한 주기 동안의 강수량을 살펴보면, 첫 번째 주기에서 규준 실험에서는 54분 동안 1.39 mm, VT2 실험에서는 51분 동안 1.47 mm, 그리고 VT0.5 실험에서는 37분 동안 0.57 mm의 계산 영역 평균 누적 강수량을 나타내었다. 계산 시간 전체에서의 누적 지표 강수량 역시 VT2 실험, 규준 실험, VT0.

후속연구

싸락눈의 종단 속도가 큰 실험에서와 규준 실험에서는 지표 강수가 수십 분의 주기로 강화와 약화를 반복하는 경향을 보인데 반해 싸락눈의 종단 속도가 작은 실험에서는 그와 같은 현상이 나타나지 않았다. 싸락눈의 종단 속도가 큰 실험과 작은 실험 간의 누적 지표 강수량의 차이는 약 2배에 달해 싸락눈의 종단 속도가 구름의 발달과 강수의 양상에 큰 영향을 끼쳤고 따라서 싸락눈 종단 속도에 대해 보다 정교한 관측이 요구됨을 알 수 있었다. 싸락눈 종단 속도의 관측 불확실성은 싸락눈이 하강할 때 입자가 기울어진 정도, 싸락눈 입자 모양의 다양함에 따른 단면 면적의 불확실성 등에 의해 영향을 받는다(Wang, 2002).
싸락눈 종단 속도의 관측 불확실성은 싸락눈이 하강할 때 입자가 기울어진 정도, 싸락눈 입자 모양의 다양함에 따른 단면 면적의 불확실성 등에 의해 영향을 받는다(Wang, 2002). 향후 정교한 관측 및 실험 연구를 통해 싸락눈의 종단 속도를 비롯한 구름 모형의 여러 매개변수를 보다 정확히 측정하고, 이러한 결과를 반영하여 수치 모형을 정교하게 하는 과정이 필요하다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	구름을 구성하는 얼음 입자와 관련 연구는 어떤 특징을 가지는가?	이러한 발전에도 불구하고, 구름 모델링에는 여전히 다양한 종류의 불확실성이 존재한다. 특히 구름을 구성하는 얼음 입자는 그 모양이 매우 다양하여 이에 대한 이론적 연구가 물방울에 비해 어렵고, 일부 지역을 제외하면 상대적으로 관측이 어려운 구름의 중상층에 존재하는 경우가 많아서 이에 대한 관측 연구 역시 까다롭다. 이로 인해 구름 안에 있는 얼음 입자의 성질과 크기 분포에는 상당히 큰 불확실성이 존재한다(e.
	HUCM는 세부 구름 미세물리 과정으로 어떤 것들을 고려하는가?	, 2011). 총 7종류의 대기수상[물방울, 얼음 결정(기둥, 판, 가지 모양), 눈송이, 싸락눈, 우박]과 에어로졸을 고려하고, 각각의 입자 종류에 대해 총 43개의 질량 배증 bin을 사용하여 각 bin에서의 수농도를 계산한다. 세부 구름 미세물리 과정으로 핵형성 과정, 수증기의 응결, 증발, 침적, 승화 과정, 결빙 및 용융 과정을 고려한다.
	구름을 구성하는 얼음 입자에는 어떤 것들이 있는가?	구름을 구성하는 얼음 입자 가운데 눈송이(snowflake), 싸락눈, 그리고 우박(hail) 입자는 종단 속도가 상대적으로 커서 대기 조건에 따라 구름의 하층 또는 지표면까지 도달할 수 있고 따라서 지표 강수에 큰 영향을 끼친다. 그러나 이러한 얼음 입자의 종단 속도에는 큰 불확실성이 존재한다.

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