초록 ▼

항공에서 윈드시어는 비행의 모든 형태에서 매우 중요한 요소로 고려되어지고 있다. 윈드시어의 원인을 고려할 때는 수평거리에 따른 바람의 변화(수평윈드시어)나 연직거리에 따른 바람의 변화(연직윈드시어) 혹은 두 가지 현상이 결합되어 나타나기도 한다. 이러한 윈드시어는 항공기 이 착륙 시 안전을 위협하는 중요 사항으로 인식되지만 국지적인 규모에서 갑자기 발생함에 따라 윈드시어 예보 및 특보업무에 어려움을 겪고 있다. 따라서 본 연구에서는 항공기 이 착륙 안전성 제고를 위해 저층 윈드시어의 대표적인 탐측기기인 $LLWAS를 활용하여 연구

항공에서 윈드시어는 비행의 모든 형태에서 매우 중요한 요소로 고려되어지고 있다. 윈드시어의 원인을 고려할 때는 수평거리에 따른 바람의 변화(수평윈드시어)나 연직거리에 따른 바람의 변화(연직윈드시어) 혹은 두 가지 현상이 결합되어 나타나기도 한다. 이러한 윈드시어는 항공기 이 착륙 시 안전을 위협하는 중요 사항으로 인식되지만 국지적인 규모에서 갑자기 발생함에 따라 윈드시어 예보 및 특보업무에 어려움을 겪고 있다. 따라서 본 연구에서는 항공기 이 착륙 안전성 제고를 위해 저층 윈드시어의 대표적인 탐측기기인 $LLWAS를 활용하여 연구 및 분석을 통해 윈드시어 예보 가이던스를 제공하였다.
보고서 서론의 1장에 이어 2장에서는 윈드시어와 LLWAS의 개요를 설명하였다. 윈드시어는 대기중에서 짧은 수평, 수직거리 내에서 바람의 방향과 속도가 갑자기 변하는 현상으로 단위거리당 바람의 변화로 나타나며 이런 윈드시어 발생으로 인해 이 착륙하는 항공기는 정상항로 및 활주로 이탈을 하게 되어 이륙과 착륙의 실패원인이 된다. 현재 우리나라에서는 저충 윈드시어를 탐지하기 위해 인천공항, 제주공항, 양양공항에 LLWAS를 설치하여 운영 중이다.
3장에서는 LLWAS 및 윈드시어에 관련된 국내 외 관련 연구 자료를 소개하고 있다. 국내 연구 자료로는 항공기상 예측기술 개발 연구(국립기상 연구소, 2001)에서 LLWAS 활용 방안에 대한 연구를 수행하였으며, 항공기상 현업연구 자료로는 김해공항 바람시어 조사 분석(Wind Profiler 활용, 김해공항기상실, 2008)과 LLWAS를 이용한 양양공항 바람특성 연구(양양공항기상실, 2008), 바람시어 경보 발표를 위한 가이던스 개발(제주공항기상대, 2007) 등이 있다. 국외 연구 자료로는 Application of an Infrared Doppler Lidar in Detection of Wind Shear(C. M. Shun & P. W. Chan, 2007), Study of Network Expansion LLWAS(LLWAS-NE) Fault Identification and System Warning Optimization through Joint Use of LLWAS-NE and $TDWR Data(Darin R. Meyer, Mark A. Isaminger, and Erik A. Proseus, 1999) 등의 자료가 있다.
4장에서는 LLWAS 탐측장비가 설치되어 있는 인천공항, 제주공항, 양양공항을 대상으로 통계 분석하였다. 자료는 2005년 1월 1일`2008년 12월 31일까지 윈드시어 경보 알람이 10분 간격으로 한 번이라도 울렸을 경우를 대상으로 조사하였다. 각 공항별로 윈드시어 발생빈도를 살펴보면 제주공항, 양양공항, 인천공항 순으로 나타났으며 제주공항이 윈드시어의 영향을 가장 많이 받았다. 반면에 마이크로버스트는 윈드시어 발생빈도와는 다르게 양양공항에서 가장 많이 발생하였다.
5장에서는 인천공항, 제주공항, 양양공항을 대상으로 발생원인별, 기압배치별로 분류하였고 사례분석을 통하여 예보 가이던스를 도출하였다. 발생원인별로는 뇌우 및 돌풍전선, 국지적 지형에 관련된 지상풍, 전선면 등으로 분류하였으며 인천공항은 뇌우 및 돌풍전선에서, 제주, 양양공항은 국지적 지형에 관련된 지상풍에서 윈드시어가 많이 발생하였다. 기압패턴별로는 저기압통과, cP 통과, 북고남저, 남고북저 등 6가지 유형으로 분류하였으며 인천, 제주공항은 저기압 통과 시에 많이 발생하였고, 양양공항은 남고북저에서 많이 발생하였다. 인천공항에 나타난 기압패턴 중 가장 많이 발생한 저기압 통과 시의 윈드시어 특징을 살펴본 결과, 저기압이 통과하면서 인천공항 주변으로 수분속, 유선이 수렴하고 SSI 지수가 3인 구역이 접근하고 있으며 700hPa 연직속도, 500hPa 와도는 +인 구역이 접근하고 있다. 이 외에 연직시어강도 및 1000hPa~850hPa 와도가 존재하며 상층 발산과 함께 하층 수렴역이 형성되면서 불안정역이 강화되는 특징을 보였다. 제주공항도 저기압 통과 시 윈드시어가 가장 많이 발생하며 그 특징을 살펴보면 저기압이 접근하면서 남동풍이 다른 풍향을 가지면서 윈드시어가 발생하는 경우 우도의 풍속이 10kt 이상 유입되는 특징을 보였다 또한, 하층에는 풍속이 매우 약하게 나타나지만 850hPa 고도에서는 25kt 이상의 시어가 존재하면서 상하층간의 시어풍속차가 크게 나타났다. 이와 더불어 남동풍이 주풍으로 그대로 유입되어 윈드시어가 발생하는 경우에는 제주공항과 오등의 양의 풍속차가 +1kt의 값을 가진 후 1시간 후에 윈드시어가 발생하며 이 후 오등의 풍속이 커지면서 -값을 가지게 된다. 또한 하층에서 상층까지 지상에서 상충까지 15KT 이상의 강한 시어가 나타났다.
양양공항은 남고북저형에서 윈드시어가 많이 발생하였고 그 특징을 살펴보면 윈드시어 발생 전에 속초지방의 850hPa 풍향은 남서~북북서풍이며 주풍은 북서류이고, 평균풍속은 20kt였으며, 발생 시에는 850hPa 풍향은 서남서~북북서풍이며 주풍은 서풍류이고, 풍속평균이 32.5kt가 불어서 발생 전과 비교하여 풍향은 남쪽으로 쳐지면서, 평균풍속은 10kt 이상 강해졌다. 또한, AWS 시계열자료에서 양양공항의 윈드시어 발생 시보다 인제가 평균 1시간 3분, 기린이 평균 2시간 8분 가량 각각 선행하여 윈드시어가 발생했다. 이 외에 수직측풍에서는 양양공항의 윈드시어 발생시보다 문산이 평균 3시간 9분, 군산이 평균 2시간 50분 가량 선행하여 발생하였다. 각 공항별로 사례분석을 통해 윈드시어 특성 및 선행현상을 밝힘으로써 예보에 활용할 수 있는 가이던스를 제시하였다.
마지막으로 6장에서는 본 연구과제의 종합 결론 및 향후 윈드시어에 대한 연구 방향을 제시하였다.

목차 Contents

• 1. 서론 ... 15
• 2. 윈드시어 및 LLWAS 개요 ... 17
• 가. 윈드시어 개요 ... 17
• 나. 윈드시어가 항공기에 미치는 영향 ... 19
• 다. 윈드시어 발생 원인 ... 20
• 1) 마이크로버스트 ... 20
• 2) 전선면 ... 21
• 3) 해풍전선대 ... 21
• 4) 기타 ... 21
• 라. LLWAS 개요 ... 22
• 1) LLWAS 관측 시스템의 개발 배경과 발전 현황 ... 22
• 가) LLWAS 관측 시스템의 개발배경 ... 22
• 나) LLWAS 관측 시스템의 발전현황 ... 24
• 다) LLWAS 관측 시스템의 윈드시어 검출 성능 평가 결과 ... 25
• 3. 국내.외 관련 연구 ... 27
• 가. 국내 연구자료 ... 27
• 나. 국외 연구자료 ... 27
• 4. 저층 윈드시어 통계 분석 ... 29
• 가. 자료조사 ... 29
• 나. 통계분석 ... 29
• 1) 인천공항 ... 29
• 가) 지형분석 ... 29
• 나) 윈드시어 통계분석 ... 30
• (1) 윈드시어 발생 일수 ... 30
• (가) 월별 윈드시어 발생일수 ... 30
• (나) 월평균 윈드시어 발생일수 ... 31
• (2) 윈드시어 발생횟수 ... 31
• (가) 월별 윈드시어 발생횟수 ... 31
• (나) 월평균 윈드시어 발생횟수 ... 32
• (3) 윈드시어 지속시간 ... 33
• (가) 지속시간별 발생빈도 ... 33
• (나) 월별 발생횟수 및 지속시간 ... 33
• (4) 시간대별 윈드시어 발생 빈도 ... 35
• 2) 제주공항 ... 36
• 가) 지형분석 ... 36
• 나) 윈드시어 통계분석 ... 36
• (1) 윈드시어 발생일수 ... 36
• (가) 월별 윈드시어 발생일수 ... 37
• (나) 월평균 윈드시어 발생일수 ... 37
• (2) 윈드시어 발생 횟수 ... 38
• (가) 월별 윈드시어 발생횟수 ... 38
• (나) 월평균 윈드시어 발생횟수 ... 39
• (3) 윈드시어 지속시간 ... 39
• (가) 지속시간별 윈드시어 발생빈도 ... 39
• (나) 월별 발생횟수 및 지속시간 ... 39
• (4) 시간대별 윈드시어 발생 빈도 ... 42
• 3) 양양공항 ... 43
• 가) 지형분석 ... 43
• 나) 윈드시어 통계분석 ... 43
• (1) 윈드시어 발생일수 ... 43
• (가) 월별 윈드시어 발생일수 ... 44
• (나) 월평균 윈드시어 발생일수 ... 44
• (2) 윈드시어 발생횟수 ... 45
• (가) 월별 윈드시어 발생횟수 ... 45
• (나) 월평균 윈드시어 발생횟수 ... 46
• (3) 윈드시어 지속시간 ... 46
• (가) 지속시간별 윈드시어 발생빈도 ... 46
• (나) 월별 발생횟수 및 지속시간 ... 46
• (4) 시간대별 윈드시어 발생 빈도 ... 49
• 5. 윈드시어 예보가이던스 도출 ... 50
• 가. 발생원인별 분석 ... 50
• 1) 인천공항 ... 50
• 2) 제주공항 ... 52
• 3) 양양공항 ... 53
• 나. 기압배치별 분석 ... 54
• 다. 사례분석을 통한 윈드시어 예보가이던스 도출 ... 55
• 1) 인천공항 ... 55
• 가) 사례분석 I ... 55
• (1) 개황 ... 55
• (2) 일기도 분석 ... 55
• (3) 자료 분석 ... 56
• 나) 사례분석 II ... 57
• (1) 개황 ... 57
• (2) 일기도 분석 ... 57
• (3) 자료 분석 ... 58
• 다) 분석 결과 ... 59
• 2) 제주공항 ... 61
• 가) 사례분석 ... 61
• (1) 개황 ... 61
• (2) 일기도 분석 ... 62
• (3) AWS 바람벡터 ... 62
• (4) 윈드시어 연직 분석 ... 64
• 나) 분석 결과 ... 65
• 3) 양양공항 ... 66
• 가) 사례분석 ... 66
• (1) 개황 ... 66
• (2) 일기도 분석 ... 67
• (3) AWS 바람벡터 ... 68
• (4) 속초지방 850hPa 바람 분석 ... 68
• (5) AWS 시계열 분석 ... 69
• (6) 수직측풍 분석 ... 70
• (7) 온위 및 윈드시어 연직 분석 ... 71
• 나) 분석 결과 ... 71
• 6. 결론 ... 73
• 가. 윈드시어 발생 특성 ... 73
• 나. 마이크로버스트 발생 특성 ... 74
• 다. 윈드시어 예보 가이던스 연구 ... 74
• 참고 문헌 ... 77
• 부록 ... 78
• 1. 국내 연구자료 ... 78
• 가. 인천공항 저층 바람시어 경보 시스템의 효율적인 운영방안 연구 ... 78
• 나. 김해공항 바람시어 조사 분석(Wind Profiler 활용) ... 81
• 다. LLWAS를 이용한 양양공항 바람 특성 연구 ... 84
• 라. 바람시어 경보 발표를 위한 가이던스 개발 ... 88
• 2. 국외 연구자료 ... 94
• 가. Application of an Infrared Doppler Lidar in Detection of Wind Shear ... 94
• 나. Study of Network Expansion LLWAS(LLWAS-NE) Fault Identification and System Warning Optimization through Joint Use of LLWAS-NE and TDWR Data해공항 바람시 어 조사 분석(Wind Profiler 활용) ... 97
• 다. LOperational experience with TDWR/LLWAS-NE integration at the DALLAS.TX International airport(DFW) ... 99
• 그림목차 ... 0
• 그림 1. 기상요인별 항공기 사고 빈도 ... 15
• 그림 2. 항공기 사고 사망자수 ... 15
• 그림 3. 윈드시어의 형태 ... 17
• 그림 4. 윈드시어 발생 모식도 ... 18
• 그림 5. 하강동풍의 항공기(a) 착륙, (b) 이륙부양, (c) 이륙에 대한 영향 ... 20
• 그림 6. 윈드시어 발생원인 ... 21
• 그림 7. 인천공항 지형도 및 LLWAS 장비 위치도 ... 30
• 그림 8 월별 윈드시어 발생일수(인천공항) ... 31
• 그림 9 월별 윈드시어 발생횟수(인천공항) ... 32
• 그림 10. 월별 마이크로버스트 발생횟수(인천공항) ... 32
• 그림 11. 윈드시어 지속시간별 발생빈도(인천공항), (a) 윈드시어, (b) 마이크로버스트 ... 33
• 그림 12. 월별 윈드시어 발생횟수 및 지속시간(인천공항), (a) 발생횟수, (b) 지속시간 ... 34
• 그림 13. 월별 마이크로버스트 발생횟수 및 지속시간(인천공항), (a) 발생횟수, (b) 지속시간 ... 34
• 그림 14. 계절별.시간대별 윈드시어 발생빈도(인천공항) ... 35
• 그림 15. 제주공항 지형도 및 LLWAS 장비위치도 ... 36
• 그림 16. 월별 윈드시어 발생일수(제주공항) ... 37
• 그림 17. 월별 윈드시어 발생횟수(제주공항) ... 38
• 그림 18. 월별 마이크로버스트 발생횟수(제주공항) ... 38
• 그림 19. 윈드시어 지속시간별 발생빈도(제주공항), (a) 윈드시어, (b) 마이크로버스트 ... 40
• 그림 20. 월별 윈드시어 발생횟수 및 지속시간(제주공항), (a) 발생횟수, (b) 지속시간 ... 40
• 그림 21. 월별 마이크로버스트 발생횟수 및 지속시간(제주공항), (a) 발생횟수, (b) 지속시 간 ... 41
• 그림 22. 계절별.시간대별 윈드시어 발생빈도(제주공항) ... 42
• 그림 23. 양양공항 지형 및 LLWAS 장비 위치도 ... 43
• 그림 24. 월별 윈드시어 발생일수(양양공항) ... 44
• 그림 25. 월별 윈드시어 발생횟수(양양공항) ... 45
• 그림 26. 월별 마이크로버스트 발생횟수(양양공항) ... 45
• 그림 27. 윈드시어 지속시간별 발생빈도(양양공항), (a) 윈드시어, (b) 마이크로버스트 ... 47
• 그림 28. 월별 윈드시어 발생횟수 및 지속시간(양양공항), (a) 발생횟수, (b) 지속시간 ... 47
• 그림 29. 월별 마이크로버스트 발생횟수 및 지속시간(양양공항), (a) 발생횟수, (b) 지속시간 ... 48
• 그림 30. 계절별.시간대별 윈드시어 발생빈도(양양공항) ... 49
• 그림 31. 뇌우 및 돌풍전선에 의한 윈드시어 발생사례(인천공항, 2008. 4. 25.) ... 51
• 그림 32. 국지적 지형에 관련된 지상풍에 의한 윈드시어 발생 사례(제주공항, 2005. 4. 19.) ... 52
• 그림 33. 국지적 지형에 관련된 지상풍에 의한 윈드시어 발생 사례(양양공항, 2006. 11. 7.) ... 53
• 그림 34. 좌:지상일기도(2008. 5. 13 .06UTC), 우:500 hPa 일기도(2008. 5. 13. 12UTC) ... 56
• 그림 35. AWS 바람벡 터 및 합성영상 ... 56
• 그림 36. 인천공항 연직시어강도 (2008 .5. 13. 01UTC~12UTC) ... 57
• 그림 37. 1000~850hPa Vorticity(2008. 5. 13. 09UTC) ... 57
• 그림 38. 좌:지상일기도(2008. 11. 26. 18UTC), 우:500hPa 일기도(2008. 11. 27. 00UTC) ... 58
• 그림 39. AWS 바람벡 터 및 레이더영상 ... 58
• 그림 40. 인천공항 연직시어강도 (2008. 11. 26. 08UTC~18UTC) ... 59
• 그림 41. 1000~850hPa Vorticity(2008. 11. 26. 17UTC) ... 59
• 그림 42. 좌:지상일기도(2008. 03. 22. 12UTC), 우:500hPa 일기도(2008. 03. 22. 12UTC) ... 62
• 그림 43 AWS 바람벡터(좌 : 윈드시어 발생 전, 우 : 윈드시어 발생 후), 노란 원은 제주공항, 빨간 원은 우도 위치를 나타낸다. ... 62
• 그림 44. AWS 바람벡터(좌 : 윈드시어 발생 전, 우 : 윈드시어 발생 후), 노란 원은 제주공항, 파란 원은 오등 위치를 나타낸다. ... 63
• 그림 45. 물뜀현상 모식도 ... 64
• 그림 46. 윈드시어 발생 시 시어강도 시간-고도단면도(좌: 남동풍 수렴하여 윈드시어 발생, 우 : 남동풍 주풍으로 윈드시어 발생) ... 65
• 그림 47. 지상일기도 및 500 hPa 일기도 ... 67
• 그림 48. 양양공항부근 AWS 바람벡터(2006. 3. 15. 09:30KST) ... 68
• 그림 49. 기린 AWS 시계열 (2006. 3. 14. 12KST~3. 15. 12KST) ... 69
• 그림 50. 군산 수직측풍(2006. 3. 14. 13KST~20KST) ... 70
• 그림 51. 수원-양양 온위연직단면(2006. 3. 15. 00UTC) ... 71
• 그림 52. 시간-고도 윈드시어 연직단면(2006. 3. 15. 00UTC~11UTC) ... 71
• 그림 53. 김해공항 지형 ... 82
• 그림 54. 윈드시어 ALERT 평균 지속시간 ... 83
• 그림 55. 윈드시어 발생일의 일최대풍속 ... 86
• 표목차 ... 0
• 표 1. 저충 윈드시어 강도 ... 19
• 표 2. 윈드시어에 의한 미국의 항공기 사고와 인명 손실 ... 23
• 표 3. LLWAS의 단계별 발전 현황 ... 26
• 표 4. LLWAS Alert 기준 ... 29
• 표 5. 연도별 윈드시어 발생일수(인천공항) ... 30
• 표 6. 월평균 윈드시어 발생일수(인천공항) ... 31
• 표 7. 월평균 윈드시어 발생횟수(인천공항) ... 32
• 표 8. 계절별 윈드시어 총 발생횟수 및 평균 지속시간(인천공항) ... 34
• 표 9. 계절별 마이크로버스트 총 발생횟수 및 평균 지속시간(인천공항) ... 35
• 표 10. 연도별 윈드시어 발생일수(제주공항) ... 36
• 표 11. 월평균 윈드시어 발생일수(제주공항) ... 38
• 표 12. 월평균 윈드시어 발생횟수(제주공항) ... 39
• 표 13. 계절별 윈드시어 총 발생횟수 및 평균 지속시간(제주공항) ... 41
• 표 14. 계절별 마이크로버스트 총 발생횟수 및 평균 지속시간(제주공항) ... 42
• 표 15. 연도별 윈드시어 발생일수(양양공항) ... 43
• 표 16. 월평균 윈드시어 발생일수(양양공항) ... 44
• 표 17. 월평균 윈드시어 발생횟수(양양공항) ... 46
• 표 18. 계절별 윈드시어 총 발생횟수 및 평균 지속시간(양양공항) ... 48
• 표 19. 계절별 마이크로버스트 총 발생횟수 및 평균 지속시간(양양공항) ... 49
• 표 20. 윈드시어 발생원인별 발생빈도(인천공항) ... 50
• 표 21. 윈드시어 발생원인별 발생빈도(제주공항) ... 52
• 표 22. 윈드시어 발생원인별 발생빈도(양양공항) ... 53
• 표 23. 기압배치별 윈드시어 발생빈도 ... 54
• 표 24. 윈드시어 발생 현황(2008. 5. 13.) ... 55
• 표 25. 윈드시어 발생 현황(2008. 11. 27.) ... 57
• 표 26. 사례분석 결과표 ... 60
• 표 27. 윈드시어 발생 현황(2008. 3. 22.~3. 23.) ... 61
• 표 28. 남동풍 주풍 시 윈드시어 발생 착안사항 ... 63
• 표 29. 윈드시어 발생 현황(2006. 3. 14.~3. 15.) ... 66
• 표 30. 양양공항 윈드시어 발생 전, 850hPa 속초지방의 바람 ... 68
• 표 31. 양양공항 윈드시어 발생 시, 850hPa 속초지방의 바람 ... 69
• 표 32. 양양공항 윈드시어 발생 시, 인제 및 기린의 풍향시어 평균선행시간 ... 70
• 표 33. 양양공항 윈드시어 발생 시, 문산 및 군산 수직측풍 윈드시어 평균선행시간 ... 71
• 표 34. LLWAS의 단계별 발전현황 ... 80
• 표 35. 김해공항 바람시어탐지경보시스템 Alert 기준 ... 82
• 표 36. 월별 바람시어 Alert 발생 횟수 ... 82
• 표 37. 양양공항 LLWAS Alert 기준 ... 85
• 표 38. 연도별 바람시어 발생 일수 ... 85
• 표 39. 구간별 일최대풍속 발생일수 비교 ... 86
• 표 40. 강수일의 바람시어 발생현황 ... 86
• 표 41. 북쪽저기압에서 남서풍 수렴 시 바람시어 착안사항 ... 89
• 표 42. 북쪽저기압에서 남서풍 주풍 시 바람시어 착안사항 ... 90
• 표 43. 북쪽저기압에서 남풍 강풍 시 바람시어 착안사항 ... 90
• 표 44. 남쪽저기압에서 남풍 수렴 시 바람시어 착안사항 ... 91
• 표 45. 남쪽저기압에서 남동풍 주풍 시 바람시어 착안사항 ... 91
• 표 46. 북태평양고기압에서 남서풍 주풍 시 바람시어 착안사항 ... 92
• 표 47. 북태평양고기압에서 남동풍 수렴 시 바람시어 착안사항 ... 92
• 표 48. 북태평양고기압에서 남풍 수렴 시 바람시어 착안사항 ... 93