대기연직구조 분류에 따른 서울지역 강한 강수 특성 연구 A Study of the Characteristics of Heavy Rainfall in Seoul with the Classification of Atmospheric Vertical Structures원문보기
본 연구는 서울에서 강한 강수와 관련된 대기연직구조를 객관적으로 분류하고 대표 종관장과 강수 특성을 제시하고자 하였다. 이를 위해 2009년부터 2018년까지 여름철 (6~8월) 서울에서 강한 강수(>15 mm hr-1) 시 오산에서 비양된 레윈존데 자료에 객관적 방법을 적용하여 대기연직구조를 분류하였다. 그 결과 대기 전체가 습윤한 형태인 Thin Tube (TT) 형이 34.7% (17회), 건조한 하층 위로 습윤한 층이 존재하는 Inverted V (IV) 형이 20.4% (10회), 습윤한 하층 위로 건조한 공기가 침투하는 Loaded Gun (LG)이 20.4% (10회)로 분석되었다. TT형의 경우 SRH 값이 357.6 J kg-1으로 역학적 불안정이 큰 반면, LG와 IV형의 경우 1000 hPa부터 600 hPa까지 열적 불안정이 큰 특징을 보였다. NCEP/FNL 자료를 사용한 합성장 분석에서 TT형의 경우 기압골 전면(500 hPa)인 서해상에 저기압이 위치하여(850 hPa) 저기압이 강화될 수 있는 종관 패턴이 형성되었다. IV와 LG형의 경우 북만주와 중국의 북동에 강한 저기압이 위치하는 종관 패턴을 보이며, 기압경도에 의한 남서기류의 유입이 상대적으로 약하였다. 강수 전반부에 강수가 집중되는 형태가 모든 유형에서 나타났으며, 특히 IV형의 경우 강수 전반 높은 강도로 강수가 집중되어 내린다. TT형의 경우 가장 많은 강수량(123.9 mm)을 보였지만 다른 유형과 비교하였을 때, 강수가 전·후반 고르게 오랜 시간 지속되는 특징을 보였다. 본 연구 결과는 서울에서 강수와 관련된 고층관측자료의 이해도를 높이는 동시에 강수 예보기술 발전에 기여할 수 있을 것이다.
본 연구는 서울에서 강한 강수와 관련된 대기연직구조를 객관적으로 분류하고 대표 종관장과 강수 특성을 제시하고자 하였다. 이를 위해 2009년부터 2018년까지 여름철 (6~8월) 서울에서 강한 강수(>15 mm hr-1) 시 오산에서 비양된 레윈존데 자료에 객관적 방법을 적용하여 대기연직구조를 분류하였다. 그 결과 대기 전체가 습윤한 형태인 Thin Tube (TT) 형이 34.7% (17회), 건조한 하층 위로 습윤한 층이 존재하는 Inverted V (IV) 형이 20.4% (10회), 습윤한 하층 위로 건조한 공기가 침투하는 Loaded Gun (LG)이 20.4% (10회)로 분석되었다. TT형의 경우 SRH 값이 357.6 J kg-1으로 역학적 불안정이 큰 반면, LG와 IV형의 경우 1000 hPa부터 600 hPa까지 열적 불안정이 큰 특징을 보였다. NCEP/FNL 자료를 사용한 합성장 분석에서 TT형의 경우 기압골 전면(500 hPa)인 서해상에 저기압이 위치하여(850 hPa) 저기압이 강화될 수 있는 종관 패턴이 형성되었다. IV와 LG형의 경우 북만주와 중국의 북동에 강한 저기압이 위치하는 종관 패턴을 보이며, 기압경도에 의한 남서기류의 유입이 상대적으로 약하였다. 강수 전반부에 강수가 집중되는 형태가 모든 유형에서 나타났으며, 특히 IV형의 경우 강수 전반 높은 강도로 강수가 집중되어 내린다. TT형의 경우 가장 많은 강수량(123.9 mm)을 보였지만 다른 유형과 비교하였을 때, 강수가 전·후반 고르게 오랜 시간 지속되는 특징을 보였다. 본 연구 결과는 서울에서 강수와 관련된 고층관측자료의 이해도를 높이는 동시에 강수 예보기술 발전에 기여할 수 있을 것이다.
In this study, the atmospheric vertical structure (AVS) associated with summertime (June, July, and August) heavy rainfall in Seoul was classified into three patterns (Loaded Gun: L, Inverted V: IV, and Thin Tube: TT) using rawinsonde soundings launched at Osan from 2009 to 2018. The characteristics...
In this study, the atmospheric vertical structure (AVS) associated with summertime (June, July, and August) heavy rainfall in Seoul was classified into three patterns (Loaded Gun: L, Inverted V: IV, and Thin Tube: TT) using rawinsonde soundings launched at Osan from 2009 to 2018. The characteristics of classified AVS and precipitation property were analyzed. Occurrence frequencies in each type were 34.7% (TT-type), 20.4% (IV-type), 20.4% (LG-type), and 24.5% (Other-type), respectively. The mean value of Convective Available Potential Energy (1131.1 J kg-1) for LG-types and Storm Relative Helicity (357.6 ㎡s-2) for TT-types was about 2 times higher than that of other types, which seems to be the difference in the mechanism of convection at the low level atmosphere. The composited synoptic fields in all cases showed a pattern that warm and humid southwesterly wind flows into the Korean Peninsula. In the cases of TT-type, the low pressure center (at 850 hPa) was followed by the trough in upper-level (at 500 hPa) as the typical pattern of a low pressure deepening. The TT-type was strongly influenced by the low level jet (at 850 hPa), showing a pattern of connecting the upper- and low-level jets. The result of analysis indicated that precipitation was intensified in the first half of all types. IV-type precipitation induced by thermal instability tended to last for a short term period with strong precipitation intensity, while TT-type by mechanical instability showed weak precipitation over a long term period.
In this study, the atmospheric vertical structure (AVS) associated with summertime (June, July, and August) heavy rainfall in Seoul was classified into three patterns (Loaded Gun: L, Inverted V: IV, and Thin Tube: TT) using rawinsonde soundings launched at Osan from 2009 to 2018. The characteristics of classified AVS and precipitation property were analyzed. Occurrence frequencies in each type were 34.7% (TT-type), 20.4% (IV-type), 20.4% (LG-type), and 24.5% (Other-type), respectively. The mean value of Convective Available Potential Energy (1131.1 J kg-1) for LG-types and Storm Relative Helicity (357.6 ㎡s-2) for TT-types was about 2 times higher than that of other types, which seems to be the difference in the mechanism of convection at the low level atmosphere. The composited synoptic fields in all cases showed a pattern that warm and humid southwesterly wind flows into the Korean Peninsula. In the cases of TT-type, the low pressure center (at 850 hPa) was followed by the trough in upper-level (at 500 hPa) as the typical pattern of a low pressure deepening. The TT-type was strongly influenced by the low level jet (at 850 hPa), showing a pattern of connecting the upper- and low-level jets. The result of analysis indicated that precipitation was intensified in the first half of all types. IV-type precipitation induced by thermal instability tended to last for a short term period with strong precipitation intensity, while TT-type by mechanical instability showed weak precipitation over a long term period.
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문제 정의
1). 강수 시 대기는 빠르게 변화하기 때문에 강한 강수가 나타난 시간에 비양된 존데자료를 분석에 사용하고자 하였다. 한편, 서로 다른 관측자료를 사용할 경우 관측자료의 시공간 일치가 중요하다.
분석을 위해 NCEP/FNL의 850,500 hPa, 그리고 200 hPa의 지위고도, 온도, 바람의 격자 별(20~60oN, 100~140oE) 평균을 사용하였다. 또한, 선별된 대기연직구조에 따라 강수 특성을 분석하고자 하였다. 강수 사례는 선별된 레윈존데가 비양된 시간 전후로 강수가 지속되는 사례를 선정하였다.
위와 같은 국내외 선행연구들은 연직 온도, 습도에 기인한 열역학적 불안정에 따라 강수 강도가 다름을 보고하고 있다. 본 연구는 연직 온습도 분포에 따라 대기구조를 객관적으로 분류하고 대표 종관기상장과 그에 따른 강수 특성을 제시하고자 하였다. 특히, 기존 연구에서 언급되지 않은 대기연직구조 패턴에 따른 강수형태와 강도를 분석한 결과를 제시하였다.
서울에서 강한 강수와 관련된 대기연직구조 분류와 불안정지수를 산출하기 위해 레윈존데 자료를 사용하고자 하였다. 서울에서 가장 인접한 레윈존데 비양 지점은 대한민국 공군에서 운영하는 오산(OS: 47122) 지점으로써 서울과 약 50 km 떨어진 지점에 위치하고 있으며, 하루 네 번(00, 06, 12, 18 UTC) 레윈존데가 비양되고 있다(Fig.
연구는 서울에서 강한 강수와 관련된 연직 대기구조를 객관적으로 분류하고 대표 종관 기상장과 강수 특성을 제시하고자 하였다. 이를 위해 2009~2018년 여름철 (6~8월) 서울에서 강한 강수(>15 mm hr−1)시 오산에서 비양된 레윈존데 자료에 Yan et al.
제안 방법
강수 사례는 선별된 레윈존데가 비양된 시간 전후로 강수가 지속되는 사례를 선정하였다. 강수가 집중되는 시점을 전기와 후기로 나누어 그 특징을 제시하였으며, 강수강도를 정량적으로 분석하고자 아래와 같은 방법을 고안하였다(Fig. 3).
강수를 유발하는 구름 발달에 주요한 열역학적 불안정도를 분석하기 위해 2.2절 방법으로 불안정 지수를 산출하였다. 또한 여름철 강한 강수 및 불안정을 평가하기 위해 활용되는 K-Index (KI)와 TT Index(TTI)를 함께 평가하였다.
(2018)의 방법을 적용하여 대기연직구조를 분류하였다. 대기연직구조에 따른 대표적 종관 특성을 제시하기 위해 존데가 비양된 시간의 NCEP/FNL (National Centers for Environmental Prediction/Final Analysis)합성장을 분석하였다. 또한 강수 유형과 강수 집중도 분석을 위해 RI와 RCI를 고안하였다.
3 mm hr−1)가 내리는 것으로 분석되었다. 대기유형에 따른 강수 특성을 파악하기 위하여 강수 유형 지수(RI; Rainfall type Index)와 강수 집중 지수(RCI; Rainfall Concentration Index)를 산출하였다. 그 결과 LG, IV, TT의 RI는 각각 3.
대기연직구조에 따른 대표적 종관 특성을 제시하기 위해 존데가 비양된 시간의 NCEP/FNL (National Centers for Environmental Prediction/Final Analysis)합성장을 분석하였다. 또한 강수 유형과 강수 집중도 분석을 위해 RI와 RCI를 고안하였다. 그 결과 대기전체가 습윤한 형태인 Thin Tube (TT) 형이 34.
2절 방법으로 불안정 지수를 산출하였다. 또한 여름철 강한 강수 및 불안정을 평가하기 위해 활용되는 K-Index (KI)와 TT Index(TTI)를 함께 평가하였다. Table 2는 분류된 대기 유형별 불안정 지수의 평균값이다.
본 연구에서 Eom and Suh (2010)이 제시한 기준을 참고하여 레윈존데 비양 전 2시간에서 비양 후 1시간까지 AWS에서 강한 비의 기준(≥15mm hr−1)이 관측되었을 때, 이를 강한 강수와 관련된대기 구조로 판단하였다.
본 연구에서 기상청에서 사용하고 있는 강한 비의기준(≥15 mm hr−1)을 강한 강수로 선정하여 분석하였다.
본 연구에서는 고층관측 자료를 활용하여 강한 강수와 관련된 종관 특성 및 강수 패턴을 분석하였다. 연구 결과는 강수와 관련된 고층관측자료의 직관적 이해도를 높이는 동시에 강수 예보기술 발전에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
분류된 대기 유형에 따라 연직기상요소의 특성을 분석하기 위해 연직 혼합비(Fig. 5a), 풍속(Fig. 5b),그리고 상당온위(Fig. 5c)의 평균값과 편차를 각각 제시하였다(Table 1).
, 2017). 분석을 위해 NCEP/FNL의 850,500 hPa, 그리고 200 hPa의 지위고도, 온도, 바람의 격자 별(20~60oN, 100~140oE) 평균을 사용하였다. 또한, 선별된 대기연직구조에 따라 강수 특성을 분석하고자 하였다.
이를 위해 기상청에서 운영되고 있는 서울지역 자동기상관측장비(지점번호: 108)의 시간강수자료를 이용해 강한 강수 발생시간을 선별하였으며, 서울 인근 오산에서 비양된 레윈존데 자료를 활용하여 연직대기를 분류하였다. 수치모델 합성장(지위고도, 온도, 바람)을 이용해 대기연직구조에 따른 대표 종관장을 제시하였으며 강수 특성을 분석하였다. 이 논문의 2장에서는 서울에서 강한 강수 사례 선별과 연직대기를 분류한 방법을 기술하였으며, 3장에서는 분류된 연직 대기구조의 특징, 관련된 강수의 특성, 그리고 불안정 지수들을 정량적으로 분석하였다.
종관 기압배치의 특징을 분석하기 위해 기압, 바람, 온도의 합성장을 분석하였다(Figs. 6, 7, and 8).
본 연구는 연직 온습도 분포에 따라 대기구조를 객관적으로 분류하고 대표 종관기상장과 그에 따른 강수 특성을 제시하고자 하였다. 특히, 기존 연구에서 언급되지 않은 대기연직구조 패턴에 따른 강수형태와 강도를 분석한 결과를 제시하였다. 이를 위해 기상청에서 운영되고 있는 서울지역 자동기상관측장비(지점번호: 108)의 시간강수자료를 이용해 강한 강수 발생시간을 선별하였으며, 서울 인근 오산에서 비양된 레윈존데 자료를 활용하여 연직대기를 분류하였다.
대상 데이터
Flowchart showing the criteria for identifying the “LG”, “TT”, and “IV” soundings from radiosonde measurement. (a-c) Three severe weather sounding samples referred from the website (https://www.meted.ucar.edu/mesoprim/skewt/index.htm). This figure is from Yan et al.
또한, 선별된 대기연직구조에 따라 강수 특성을 분석하고자 하였다. 강수 사례는 선별된 레윈존데가 비양된 시간 전후로 강수가 지속되는 사례를 선정하였다. 강수가 집중되는 시점을 전기와 후기로 나누어 그 특징을 제시하였으며, 강수강도를 정량적으로 분석하고자 아래와 같은 방법을 고안하였다(Fig.
강한 강수시간을 선정하기 위해 기상청에서 운영되고 있는 자동기상관측장비(지점번호: 108) 시간 강수 자료를 분석하였다(Fig. 1).
대기연직구조 패턴에 따른 종관기상 특성을 분석하기 위하여 NCEP/FNL (National Centers for Environmental Prediction/Final Analysis)자료를 사용하였다. NCEP/FNL은 전지구 영역을 대상으로 1×1의 수평해상도를 가지고 연직으로 1,000 hPa에서 10 hPa까지 26개 층으로 이루어져 있다.
분석 기간은 2009년부터 2018년까지의 여름철(6~8월) 자료를 이용하였다. 세계적으로 지역에 따라 강한 강수를 규정하는 방법은 다양하게 적용되고 있다(Yan et al.
서울에서 강한 강수와 관련된 대기연직구조의 특성을 파악하기 위해 선정된 49개의 레윈존데 프로파일을 분류하였다. 그 결과 대기 전체가 습윤한 형태인 Thin Tube (TT) 형이 34.
특히, 기존 연구에서 언급되지 않은 대기연직구조 패턴에 따른 강수형태와 강도를 분석한 결과를 제시하였다. 이를 위해 기상청에서 운영되고 있는 서울지역 자동기상관측장비(지점번호: 108)의 시간강수자료를 이용해 강한 강수 발생시간을 선별하였으며, 서울 인근 오산에서 비양된 레윈존데 자료를 활용하여 연직대기를 분류하였다. 수치모델 합성장(지위고도, 온도, 바람)을 이용해 대기연직구조에 따른 대표 종관장을 제시하였으며 강수 특성을 분석하였다.
이론/모형
이를 위해 2009~2018년 여름철 (6~8월) 서울에서 강한 강수(>15 mm hr−1)시 오산에서 비양된 레윈존데 자료에 Yan et al.(2018)의 방법을 적용하여 대기연직구조를 분류하였다. 대기연직구조에 따른 대표적 종관 특성을 제시하기 위해 존데가 비양된 시간의 NCEP/FNL (National Centers for Environmental Prediction/Final Analysis)합성장을 분석하였다.
본 연구에서는 Yan et al. (2018)이 제시한 방법을 레윈존데 자료에 적용하여 강한 강수와 관련된 대기구조를 분석하였다. 대기구조는 습윤한 하층 위로 건조한 공기가 침투하는 Loaded Gun (LG)형,대기 전층이 습윤한 Thin Tube (TT)형, 그리고 건조한 하층대기 위로 습윤한 대기가 위치하는 InvertedV (IV)형으로 나누어진다.
성능/효과
총 강수 강도분석에서 IV형이 시간당 가장 많은 강수(10.3 mm hr−1)가 내리는 것으로 분석되었다.
900 hPa 이상의 고도부터 TT형은 다른 형태와 비교해 대기중상층(300 hPa)까지 가장 높은 혼합비와 TPW값을 보였으며(65.1 mm), LG형의 혼합비는 900 hPa 이상의 고도부터 IV형보다 높은 값의 분포를 보였다(LG: 0.0~15.2 g kg−1, IV: 0.0~14.8 g kg−1).
LG, IV, 그리고 TT형의 평균 강수량은 각각 77.0,60.8, 그리고 123.9 mm로 TT형에서 가장 높은 강수량을 보였으며 강수 지속시간은 평균 10.4, 5.9, 그리고 17.7시간이였다(Table 3). 총 강수 강도분석에서 IV형이 시간당 가장 많은 강수(10.
본 연구에서 기상청에서 사용하고 있는 강한 비의기준(≥15 mm hr−1)을 강한 강수로 선정하여 분석하였다. 강한 강수가 발생한 기간은 총 128건이었으며 6월, 7월, 그리고 8월이 각각 9회, 83회, 그리고 36회로 7월에 가장 높은 빈도를 보였다. 선별된 강한 강수는 15.
대기유형에 따른 강수 특성을 파악하기 위하여 강수 유형 지수(RI; Rainfall type Index)와 강수 집중 지수(RCI; Rainfall Concentration Index)를 산출하였다. 그 결과 LG, IV, TT의 RI는 각각 3.4, 3.1, 1.4으로 산출되어 모든 유형이 강수 전반에 각각 3.4, 3.1, 그리고 1.4배 더 많은 강수가 내렸음을 알 수 있다. 이를 총 강수량에 적용하여 정량적으로 분석하면 LG형, IV형, 그리고 TT형은 각각 강수 전반에 59.
서울에서 강한 강수와 관련된 대기연직구조의 특성을 파악하기 위해 선정된 49개의 레윈존데 프로파일을 분류하였다. 그 결과 대기 전체가 습윤한 형태인 Thin Tube (TT) 형이 34.7% (17회)로 가장 높은 빈도를 보였다. 건조한 하층위로 습윤한 층이 존재하는 Inverted V (IV) 형과 습윤한 하층위로 건조한 공기가 침투하는 Loaded Gun (LG)이 20.
또한 강수 유형과 강수 집중도 분석을 위해 RI와 RCI를 고안하였다. 그 결과 대기전체가 습윤한 형태인 Thin Tube (TT) 형이 34.7%(17회), 건조한 하층위로 습윤한 층이 존재하는 Inverted V (IV) 형이 20.4% (10회), 습윤한 하층위로 건조한 공기가 침투하는 Loaded Gun (LG)이20.4% (10회)로 서울에서 강한 강수는 34.7% TT형과 관련이 있었다. 레윈존데로 관측된 고도 별 풍속에서 TT형의 경우 400 hPa 이하 고도에서 세 유형 중 가장 높은 풍속 값(4.
(2009a)은 레윈존데 자료와 ECMWF (European Centre for Medium-Range Weather Forecasts) 자료를 이용하여 2007년 장마기간 동안 한반도 강수의 대기 연직구조를 분석하였다. 그 결과 장마기간 강수의 주요 원인은 열적 불안정보다 역학적 불안정이 주요한 원인이며, 400 hPa 이하 전 층에서 상당온위가 증가하는 결과를 제시하였다. 국외에 Yan et al.
대기연직구조 패턴별 강수강도(RIT; Rainfall Intensity by the Type) IV형이 가장 높은 29.5 mm hr−1였으며 총가강수량(TPW; Total Precipitable Water)은 대기 전층이 습윤한 TT형이 가장 높은 값(65.1 mm)을 보였다.
또한 세가지 유형 중 TT형은 가장 높은 강수량을 보였지만 강수의 집중도는 크지 않았으며 강수 전·후반부의 강수량 차이가 상대적으로 크지 않았음을 파악할 수 있었다.
이는 분류된 대기유형에 따라 강수를 유발하는 열·역학적 메커니즘이 다른 것으로 해석할 수 있었다. 또한, NCEP/FNL 자료를 사용한 합성장 분석에서 세 유형 모두 850 hPa에서 북태평양고기압의 영향으로 따뜻하고 습한 남서풍이 한반도로 유입되었다. TT형의 경우 기압골 전면(500 hPa)인 서해상에 저기압이 위치하여(850 hPa) 저기압이 강화될 수 있는 종관 패턴이 형성되었다.
레윈존데로 관측된 고도 별 풍속에서 TT형의 경우 400 hPa 이하 고도에서 세 유형 중 가장 높은 풍속 값(4.1~20.1 m s−1)을 보였으나, 연직 풍속의 증가는 세가지 유형 중 가장 낮았다.
500hPa의 5880 gpm으로 북태평양고기압의 가장자리를 판단하였다. 모든 유형에서 북태평양고기압의 가장자리를 따라 따뜻하고 습한 남서기류가 한반도로 유입되는 특징이 공통적으로 나타났다. 각 종관장은 850hPa에서 저기압의 위치와 북태평양고기압의 확장 범위에 특징적인 차이를 보였다.
또한, 강수 집중도를 분석하기 위해 고안된 RCI는 총 강수량, 지속시간, 그리고 시간 최고 강수량을 사용하여 식 (7)와 같이 산출하였다. 시간 최대 강수량과 총 강수량의 비를 강수강도에 가중치로 곱해주어 값을 산출하였으며, 값이 클수록 강수 집중도가 큰 것을 의미한다. 아래에서 max는 강수 값이 가장 큰 시점에 강수량이다.
8 g kg−1). 이 결과는 900 hPa 이상의 고도에서 분류된 대기의 각 특징(대기 전 층이 습윤한 TT형, 습윤한 하층대기 위로 건조한 대기가 침투하는 LG형, 건조한 대기위로 습윤한 층이 존재하는 IV형)을 잘 보여주고 있다. 고도에 따른 풍속 분석결과(Fig.
4배 더 많은 강수가 내렸음을 알 수 있다. 이를 총 강수량에 적용하여 정량적으로 분석하면 LG형, IV형, 그리고 TT형은 각각 강수 전반에 59.5, 46.0, 72.2 mm와 강수 후반에 17.5, 14.8, 51.6 mm가 내리는 것으로 분석되었다. LG, IV, TT형의 RCI는 각각 0.
6 J kg−1으로 역학적 불안정이 컸다. 한편, 상당온위 분석에서 대기하층이 안정 혹은 중립을 보인 TT 형과 달리 LG와 IV형의 경우 1000 hPa부터 600 hPa까지 각각 339.3~345.8K ( ),332.2~343.0K ( ) 값을 보여 TT 유형에 비해 하층에서 열적 불안정이 큰 특징을 보였다. 이는 분류된 대기유형에 따라 강수를 유발하는 열·역학적 메커니즘이 다른 것으로 해석할 수 있었다.
후속연구
연구 결과는 강수와 관련된 고층관측자료의 직관적 이해도를 높이는 동시에 강수 예보기술 발전에 기여할 수 있을 것으로 판단된다. 그러나 본 연구에서 연직대기 분류 기법이 완전하게 객관화 되지 못한 점과 강수와 직접적으로 관련된 구름 성장에 대한 연구가 이루어지지 못한 점은 한계로 남아있다. 연구 결과를 예보기술에 적용하기 위해서는 구름의 성장에 주요한 요소를 상세히 분석하는 것이 필요하다.
본 연구에서는 고층관측 자료를 활용하여 강한 강수와 관련된 종관 특성 및 강수 패턴을 분석하였다. 연구 결과는 강수와 관련된 고층관측자료의 직관적 이해도를 높이는 동시에 강수 예보기술 발전에 기여할 수 있을 것으로 판단된다. 그러나 본 연구에서 연직대기 분류 기법이 완전하게 객관화 되지 못한 점과 강수와 직접적으로 관련된 구름 성장에 대한 연구가 이루어지지 못한 점은 한계로 남아있다.
연구 결과를 예보기술에 적용하기 위해서는 구름의 성장에 주요한 요소를 상세히 분석하는 것이 필요하다. 향후 레이더의 반사도 자료를 활용한 구름 내부 수상체연직 분포와 위성을 활용한 구름의 운정 온도, 형태, 그리고 공간적 분포를 함께 분석한다면 예보기술 발전에 기여할 것으로 사료된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
한반도 집중호우의 특징은 무엇인가?
선행 연구를 통해 수도권 호우는 종관 기상장 배치, 열역학적 불안정, 그리고 지형효과에 기인한 대류활동과 관련 있다고 알려져 있다(Jung et al, 2014;KMA, 2012). 특히 한반도 집중호우는 여름철 북태평양고기압 영향으로 따뜻하고 습한 남서류의 지속적인 유입, 차고 건조한 공기가 중층으로 침투, 그리고 불안정한 상태의 공기가 상층 제트기류의 발산구역에 위치하는 패턴이 특징적이다(Kim and Lee, 2012;Kim et al, 2009b; Jung et al, 2015; Kim et al,2009; Kwon et al, 2013; Choi and Lee, 2016).
서울의 호우발생으로 인한 피해가 증가하는 이유?
, 2015). 특히,적극적인 호우방재 노력에도 불구하고 서울은 인구밀도 증가와 건물의 복잡화 등을 이유로 피해가 증가하고 있다(Choi, 2016; Kim et al, 2012). 따라서 서울의 호우발생 메커니즘 이해를 통한 강수예측기술고도화가 요구된다.
수도권 호우의 원인은?
선행 연구를 통해 수도권 호우는 종관 기상장 배치, 열역학적 불안정, 그리고 지형효과에 기인한 대류활동과 관련 있다고 알려져 있다(Jung et al, 2014;KMA, 2012). 특히 한반도 집중호우는 여름철 북태평양고기압 영향으로 따뜻하고 습한 남서류의 지속적인 유입, 차고 건조한 공기가 중층으로 침투, 그리고 불안정한 상태의 공기가 상층 제트기류의 발산구역에 위치하는 패턴이 특징적이다(Kim and Lee, 2012;Kim et al, 2009b; Jung et al, 2015; Kim et al,2009; Kwon et al, 2013; Choi and Lee, 2016).
참고문헌 (21)
Beebe, R. G., 1955, Types of airmasses in which tornados occur. Bulletin of the American meteorological society, 36, 349-350.
Choi, G.-Y., 2016, Chang in mean and extreme events of changma-period precipitation since mid-Joseon dynasty in Seoul, Korea. Journal of the Korean Geographical Society, 52(1), 23-40.
Choi, S.-B., and Lee, J.-G., 2016, A numerical study of a heavy rainfall event over Daegwallyeong on 31 July 2014. Atmosphere, 26(1), 159-183.
Eom, H.-S., and Suh, M.-S., 2010, Analysis of stability indexes for lightning by using upper air observation data over South Korea. Atmosphere, 20, 467-482.
Jeong, G.-Y., and Ryu, C.-S., 2008, The synoptic characteristics of heavy rain in South Korea. Journal of the Chosun Natural Science, 1(2), 89-114
Jo, Y.-J., Lee, H. C., Lim, B.-H., Kim, S.-B., 2019, Classification of weather patterns in the East Asia region using the K-mean clustering analysis. Atmosphere, 29(4), 451-461.
Jo, Y.-J., Lee H.-J., Chang L.-S., and Kim, C.-H., 2017, Sensitivity study of the initial meteorology fields on the PM10 concentration predictions using CMAQ modeling. Journal of Korean Society for Atmospheric Environment, 33(6), 554-569.
Jung, S.-P., Kwon, T.-Y., and Han, S.-O., 2014, Thermodynamic Characteristics Associated with Localized Torrential Rainfall Events in the Middle West Region of Korean Peninsula. Atmosphere, 24(4), 457-470.
Jung, S. P., In, S.-R., Kim, H.-W., Sim, J.-K., Han, S.-O., and Choi, B.-C., 2015, Classification of atmospheric vertical environment associated with heavy rainfall using long-term radiosonde observational data, 1997-2013. Atmosphere, 25(4), 611-622.
Kim, D.-W., Kim, Y.-H., Kim, K.-H., Shin, S.-S., Kim, D.-K., Hwang, Y.-J., Park, J.-I. Choi, D.-Y., and Lee, Y.-H., 2012, Effect on urbanization on rainfall events during the 2010 Summer intensive observation period over Seoul metropolitan area. Atmosphere, 33(3), 219-232.
Kim, J.-H. and Lee, T.-Y., 2012, Change of synoptic climatology associated with the variation of Summer rainfall amount over Korean peninsula around 1993/1994. Atmosphere, 22(4), 401-413.
Kim, K.-H., Kim, Y.-H., and Jang, D.-E., 2009a, The analysis of changma structure using radiosonde observational data from KEOP-2007: Part II. the dynamic and thermodynamic characteristics of Changma in 2007. Atmosphere, 19(4), 297-307.
Kim, K.-H., Kim, Y.-H., and Lee, D.-G., 2009b, The analysis of changma structure using radiosonde observational data from KEOP-2007: Part I. the assessment of the radiosonde data. Atmosphere, 19(2), 213-226.
Kim, M.-A., Heo, B.-H., Kim, K.-E., and Lee, D.-I., 2009, Analysis of kinematic characteristics of synoptic data for a heavy rain event (25 Jun 2006) occurred in changma front. Atmosphere, 19(1), 37-51.
Korea Meteorological Administration (KMA), 2012, Learn from case of the last 20 years, top 10 heavy rainfall. 6-13 pp.
Korea Meteorological Administration, 2009, Forecast Glossary. http://www.weather.go.kr/HELP/html/help_fct008.jsp (December 30th 2019)
Kwon. T.-Y., Kim, J.-S., and Kim, B.-G., 2013, Comparison of the properties of Yeongdong and Yeongseo heavy rain. Atmosphere, 23(3), 245-264.
Miller R. C., 1972, Notes on analysis and severe storm forecasting procedures of the Air Force Global Weather Central Air Weather Service Technical report, 190-200 p.
National Emergency Management Agency, 2014, Annual disaster report for 2013. 680 p.
Schaefer, J. T., 1986, Severe thunderstorm forecasting: a historical perspective Weather and Forecasting, 1, 164-189. http://doi.org/10.1175/1520-0434(1986)001<0164:STFAHP.2.0.CO;2.
Yan, Y., Y. Miao, J. Guo, S. Liu, H. Liu, M. Lou, L. Liu, D. Chen, W. Xue, and Zhai, P., 2018, Synoptic patterns and sounding-derived parameters associated with summertime heavy rainfall in Beijing. International Journal of Climatology, 2018;1-14. https://doi.org/10.1002/joc.5895.
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