[논문]따뜻한 구름에서의 강수민감도에 대한 고찰

정은실

doi:10.5467/jkess.2018.40.2.109

[국내논문] 따뜻한 구름에서의 강수민감도에 대한 고찰
A Review of Precipitation Susceptibility in Warm Boundary Layer Clouds 원문보기

한국지구과학회지 = Journal of the Korean Earth Science Society, v.40 no.2, 2019년, pp.109 - 118

초록
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구름과 에어로졸의 상호 작용은 기후 시스템에서 중요한 강제력 메커니즘 중 하나로 알려져 있지만, 에어로졸 변화가 구름의 양과 수명에 미치는 영향에 대해서는 서로 일치하지 않는 연구결과를 보이고 있다. 더구나 구름과 강수에 대한 에어로졸 효과는 기상요인으로부터 발생하는 효과와 쉽게 분리되지 않는다. 이 논문에서는 구름두께(H), 액체수함량(Liquid water path, LWP)과 같은 구름 거시물리 인자들이 강수에 미치는 영향을 최소화한 상태에서, 에어로졸 농도 변화가 강수변화에 미치는 영향을 기술하는, 강수민감도($S_o$)에 대한 연구를 살펴보았다. 구름 두께가 얇거나 구름이 포함하고 있는 액체수함량이 작을 경우 에어로졸 농도가 증가하여도 강수율에는 변화가 없었다. 그러나 구름 두께나 액체수함량이 중간 정도인 경우에는 에어로졸 농도가 증가할수록 강수량이 감소한다. 이것은 대기 중에 존재하는 에어로졸이 구름씨앗으로 작용하여 수많은 작은 크기의 구름입자를 생성하여, 강수로 이어지는 충돌 병합과정을 억제하기 때문이다. 구름두께나 액체수함량이 큰 경우에는 대기 중에 이미 충분한 수분이 존재하여, LWP 또는 H가 증가할수록 강수민감도는 감소한다. 이러한 LWP 또는 H 영역에 따른 강수민감도 변화특성은 구름 속에서 작용하는 우세한 구름물리 과정에 따라 다르게 나타난다.

Abstract ▼ AI-Helper

Cloud-aerosol interactions are considered to be one of the most important forcing mechanisms in the climate system. However, there is considerable disagreement on the magnitude and even on the sign of how aerosol perturbations affect cloud fraction and lifetime. Furthermore, aerosol effects on clouds and precipitation are not readily separable from the effects of meteorology. This review paper summarizes the study of precipitation susceptibility $S_o$, which qualifies how aerosol perturbations alter the magnitude of the precipitation rate (R) while minimizing the effects of macrophysical factors such as cloud depth (H) and liquid water path (LWP). The analysis shows that the precipitation susceptibility $S_o$ for the warm marine boundary layer clouds is insensitive to aerosol perturbations at low LWP (equivalently low H). However, R decreases as aerosols increase at intermediate LWP. This is because aerosols act as cloud seed and produce numerous small-sized particles, which impede the collision and coalescence process that leads to precipitation. At high LWP, $S_o$ decreases with increasing LWP as there are enough water contents in the clouds. The LWP or H dependent $S_o$ behavior differs depending on the predominant cloud physics processes in the clouds.

Keyword

AI 본문요약
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문제 정의

이 논문에서는 구름 두께, 액체수함량과 같은 구름의 거시물리 인자를 고정함으로써 에어로졸 농도 변화가 강수 변화에 미치는 영향만을 보여주는 강수민감도 연구결과를 살펴보았다. Feingold and Siebert(2009)에 의해 강수민감도가 처음으로 제안된 시점부터 2018년 현재까지, 관측 및 수치모델 실험 결과로부터 얻은 강수민감도의 특징, 강수민감도 계산 방법, 그리고 고려할 점 등에 대한 내용을 다룬다.
어떤 지역에서 강수량 변화가 나타났을 경우에 그러한 변화가 에어로졸 농도 변화에 의한 것인지 혹은 저기압/전선 등과 동반하여 발생하는 기상 요인에 의한 변화인지를 구분하는 것은 쉽지 않다. 이 논문에서는 에어로졸 농도변화가 강수량 변화에 미치는 영향만을 보여줄 수 있는 강수민감도(S_o) 매트릭스에 대한 연구를 살펴보았다. 강수민감도 매트릭스는 구름의 거시물리 인자 즉 강수과정에 영향을 미치는 기상요인을 고정함으로써 강수변화에 미치는 기상학적인 영향을 최소화하였다.
강수민감도 매트릭스는 구름의 거시물리 인자 즉 강수과정에 영향을 미치는 기상요인을 고정함으로써 강수변화에 미치는 기상학적인 영향을 최소화하였다. 본 연구에서는 현재까지의 강수민감도에 대한 연구 동향, 계산 방법 및 한계점, 그리고 강수민감도를 계산할 때 고려하여야 할점에 대하여 살펴보았다.

가설 설정

관측된 구름 중 가장 키 큰 구름 두께가 500 m이고, 각 H의 간격이 100 m라고 가정하자. Figure 5a와 같이 log (N_d)를 가로축으로, −log (R)을 세로축으로 하여 각 H 간격에 해당하는 자료(N_d와 R)의 기울기를 구한다.

제안 방법

이 논문에서는 구름 두께, 액체수함량과 같은 구름의 거시물리 인자를 고정함으로써 에어로졸 농도 변화가 강수 변화에 미치는 영향만을 보여주는 강수민감도 연구결과를 살펴보았다. Feingold and Siebert(2009)에 의해 강수민감도가 처음으로 제안된 시점부터 2018년 현재까지, 관측 및 수치모델 실험 결과로부터 얻은 강수민감도의 특징, 강수민감도 계산 방법, 그리고 고려할 점 등에 대한 내용을 다룬다. 본 논문에서는 강수민감도에 대한 내용을 다룬 연구결과를 가능한 한 모두 포함하였으며, 특히, 새로운 결과 또는 해석을 제시한 연구 뿐 만 아니라 기존 연구 결과와 상반된 결과를 제시한 연구를 포함하였다.
따라서 어떤 지역에서 강수량의 변화가 나타났을 경우, 그 변화가 에어로졸의 변화 때문인지 혹은 저기압이나 전선이 통과하면서 발생한 상승기류 등의 변화 즉 기상요인에 의한 변화인지를 구분하는 것은 쉽지 않다. 기상학적인 인자로부터 발생하는 효과를 최소화하면서 에어로졸 변화에 따른 강수량의 변화를 살펴보기 위하여 두 가지 방법이 사용되었다. 첫째는 동일한 종관상태에서 에어로졸 변화에 따른 강수량 변화를 조사하는 방법이고, 둘째는 강수민감도 매트릭스를 사용하는 방법이다.
에 관한 최초의 계산식은 구름기저의 강수율과 구름 수 농도(Nd) 자료를 사용하였다. 그러나 그 이후에는 유효한 자료형태에 따라 다른 계산식을 사용하여 강수민감도를 계산하였다. Sorooshian et al.

대상 데이터

Feingold and Siebert(2009)에 의해 강수민감도가 처음으로 제안된 시점부터 2018년 현재까지, 관측 및 수치모델 실험 결과로부터 얻은 강수민감도의 특징, 강수민감도 계산 방법, 그리고 고려할 점 등에 대한 내용을 다룬다. 본 논문에서는 강수민감도에 대한 내용을 다룬 연구결과를 가능한 한 모두 포함하였으며, 특히, 새로운 결과 또는 해석을 제시한 연구 뿐 만 아니라 기존 연구 결과와 상반된 결과를 제시한 연구를 포함하였다.
강수민감도 S_o에 관한 최초의 계산식은 구름기저의 강수율과 구름 수 농도(Nd) 자료를 사용하였다. 그러나 그 이후에는 유효한 자료형태에 따라 다른 계산식을 사용하여 강수민감도를 계산하였다.
(2009; 2010)은 구름 입자(cloud parcel) 모델과 LES (large eddy simulation) 모델, 그리고 MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) 및 AMSR-E (The Advanced Microwave Scanning Radiometer for EOS) 등의 위성자료를 사용하여 강수민감도를 계산하였다. 위성관측자료의 경우, 에어로졸 광학 깊이(Aerosol Optical Depth, AOD)나 에어로졸 지수(Aerosol Index)와 같은 구름응결핵 대리(CCN proxy)를 Nd 대신에 사용하였으며, CloudSat 구름 연직 레이더(CPR, cloud profiling radar)의 산출물(2C-PRECIP-COLUMN)을 R대신 사용하였다. Mann et al.
고정된 구름 거시물리 인자를 나타내는 요소로는 H를 사용하여 설명한다. 1초간격의 3시간 자료가 수집되었을 경우에 10,800개의 자료가 수집되며, 먼저 이 자료를 특정한 구름 두께별로 그룹화 한다. 이때 각 그룹별로 N_d와 R자료 수가 비슷하게 할당이 되도록 구름두께 그룹을 정한다.

성능/효과

강수민감도에 대한 최초의 연구(Feingold and Siebert, 2009)는 따뜻한 구름을 대상으로 하였으며, 구름 입자 모델(cloud parcel model)을 이용하여 수행되었다. 이 연구에서 강수민감도(S_o)는 LWP가 증가함에 따라 0.65에서 1.1사이에서 변하고 LWP가 증가함에 따라 So 패턴이 뚜렷하게 변하는 세 영역을 보였다(Fig. 1). Figure 1에서, LWP가 작은 영역(LWP< ~300 g m⁻²)에서는 S_o가 약 0.
(2009)의 정상모델(steady-state model)에서 다르게 나타남을 보였다. 전지구기후모델에서 강수민감도 S_o는 LWP가 증가함에 따라 패턴이 뚜렷하게 변하는 세 영역을 보였지만, 정상모델에서는 LWP가 증가함에 따라 강수민감도가 일정 하거나 감소하는 모습을 보였다.
(2014)의 연구에서 강수민감도 S_pop는, LWP가 증가함에 따라 감소 또는 거의 일정한 모습을 보였다. 또한 이들은 RICO (Rain in Cumulus over the Ocean) 관측 캠페인 기간 중 수집한 고층관측자료를 초기 입력자료로 하여 LES 모델에서 강수민감도 S_pop를 계산하였다 그 결과, 해양성 적운형 구름에서 S_pop는 LWP가 증가함에 따라 서서히 증가하는 모습을 보였다.

후속연구

다시 말해 실질적으로 어떤 지역, 영역, 계절에서 강수억제를 일으키는 구름의 두께가 어떤 값인지 등에 대한 결과는 없는 실정이다. 따라서 우리나라의 경우, 한반도에서 발생하는 에어로졸 및 구름분포(예: 구름 두께, LWP)에 대한 조사가 선행되어야 하며, 이러한 선행관측 및 자료 정립화 이후, 강수억제 및 강수촉진 상태에 대한 조사, 분석이 이루어져야 할 것이다. 이것은 한반도에서 발생하는 구름 및 에어로졸 특성에 대한 기초 연구조사 뿐만 아니라 인공증우 실험에 필요한 기초자료로도 사용가능 하게 된다.
이것은 한반도에서 발생하는 구름 및 에어로졸 특성에 대한 기초 연구조사 뿐만 아니라 인공증우 실험에 필요한 기초자료로도 사용가능 하게 된다. 미세먼지에 대한 관심이 높아지는 오늘날 기상학적인 요인이 강수에 미치는 영향을 배재하고, 순수하게 에어로졸 효과에 의한 강수변화를 보고자 하는 연구에서는 이러한 강수민감도 매트릭스를 사용함으로써 정확한 에어로졸-구름-강수 효과 평가가 가능할 것으로 기대된다. 이러한 강수민감도 계산을 위해서는 구름입자 수농도, 강수율, LWP 또는 구름 두께를 관측할 수 있는 관측 장비의 확보 역시 필요할 것으로 보인다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	복사에너지 관점에서 구름-에어로졸 상호작용은?	복사에너지 관점에서 구름-에어로졸 상호작용을 살펴보면, 에어로졸 수농도가 증가하면 작은 크기의 수많은 구름 입자가 생성되어, 구름이 없었다면 지구표면에 도달했을 태양광이 지표면에 도달하지 못하고 구름에 의해 반사되어 대기 밖으로 방출됨으로써, 지구 입장에서는 에너지를 잃게 되는 결과를 낳는다(Twomey, 1959). 반면에 바이오매스(biomass)나 검댕(soot)같은 흡습성 에어로졸은, 입사하는 태양복사에너지를 흡수하여 지구시스템의 온도를 높인다는 연구결과도 있다(Johnson et al.
	강수량의 변화가 에어로졸의 변화 때문인지 구분하기 쉽지 않은 이유는?	구름의 유형과 크기, 구름 속에 존재하는 액체수함량, 구름 주변의 대기환경(구름 내외부의 대기 운동), 대기 중에 존재하는 에어로졸 농도와 같은 다양한 이유로 강수량의 변화가 발생할 수 있다. 따라서 어떤 지역에서 강수량의 변화가 나타났을 경우, 그 변화가 에어로졸의 변화 때문인지 혹은 저기압이나 전선이 통과하면서 발생한 상승기류 등의 변화 즉 기상요인에 의한 변화인지를 구분하는 것은 쉽지 않다.
	자동변환과정이란?	위식에서 R은 강수율(rainfall rate)을 나타내며, 따뜻한 구름에서 강수율은 자동변환과정(autoconversion)과 부착(accretion)과정에 기인한다. 자동변환과정은 강수입자를 형성하기 위하여 구름 입자가 서로 충돌하고 병합하는 충돌·병합과정의 초기 단계를 말하며, 이 과정으로 몇 개의 큰 채집 물방울(collector drops)이 생성된다. 부착 과정은 개수가 적고 크기가 큰 강수씨눈(precipitation embryos)에 의해 구름 입자들을 수집하는 과정을 말한다(Feingold et al.

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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