[보고서]관측/모형을 이용한 에어로졸-구름-강수-기후 연관성 연구

염성수

관측/모형을 이용한 에어로졸-구름-강수-기후 연관성 연구
An observational and modeling study of aerosol-cloud-precipitation-climate interaction 원문보기

보고서 정보
주관연구기관	연세대학교 지구환경연구소
연구책임자	염성수
참여연구자	김창기 , 김종환 , 이한아 , 이승철 , 김우재 , 안성진 , 신상희 , 송윤영 , 신이은 , 박민수 , 서소라 , 이수현
보고서유형	2단계보고서
발행국가	대한민국
언어	한국어
발행년월	2012-01
과제시작연도	2011
주관부처	기상청
사업 관리 기관	기상청 Korea Meteorological Administration
등록번호	TRKO201200000825
과제고유번호	1365001126
DB 구축일자	2013-04-18
키워드	에어로졸,구름응결핵,구름미세물리,구름모형,복사강제력Aerosols,cloud condensation nuclei,cloud microphysics,cloud model,radiative forcing

초록 ▼

관측기술 개발 및 관측 수행, 관측 자료 통계 분석,
● 한반도의 여러 환경을 대표할 수 있는 지역에서의 에어로졸 크기분포, 흡습성, 구름응결핵 상시/집중 관측
● 에어로졸/구름응결핵 관측 자료 DB 구축
● 한반도 에어로졸의 구름응결핵 가능성에 대한 종합적 분석
구름물리 항공관측 자료 분석
● 구름미세물리 인자들의 상관성 분석을 통한 온난운 초기 강수입자 생성에 대한 이해 증진
● 온난운에서의 초기 강수입자 성장에 대한 관측적 이해와 이론적 설명 제시
수치모형 실험 및 모형 개선, 수치 모형실험 결과 종합 분석
● 한반도 관측 자료를 바탕으로 수치모형 실험을 통한 에어로졸이 구름, 강수 발달에 미치는 영향 분석
● 수치모형 실험을 통한 에어로졸-구름미세물리-강수 과정 연관성 연구
● 축적된 자료와 모형 연구를 바탕으로 에어로졸-구름 미세물리-강수의 상관성 분석
● 에어로졸 간접적 효과 (구름의 복사강제력) 산출

Abstract ▼

Producing and performing statistical analysis on aerosol and CCN measurement data, developing measurement technique
- Conduct measurements of aerosol size distribution, hygroscopicity, CCN concentration at sites that can represent various environmental conditions in and around Korean Peninsula
- Establish the aerosol/CCN database -Overall analysis on the CCN activity of aerosol from Korean Peninsula
Analyze cloud microphysical airborne measurement data
- Conduct correlation analysis between various cloud microphysical properties and improve understanding on precipitation initiation
- Provide theoretical understanding on how precipitation process initiates within warm cloud
Improve and conduct numerical simulation, and analyze its result
- Conduct numerical study based on measurement data within Korean Peninsula and analyze how aerosols affect cloud and precipitation development
- Finding link between aerosol-cloud microphysics-precipitation process by using numerical model
- Analyze correlation between aerosol-cloud microphysics-precipitation by using cumulated measurement data and numerical model
- Deriving aerosol indirect effect on cloud radiative forcing

목차 Contents

표지 ... 1
제출문 ... 2
보고서 요약서 ... 3
요약문 ... 4
SUMMARY ... 7
목차 ... 11
제 1 장 연구개발과제의 개요 ... 18
제 1 절 연구개발의 목적 및 범위 ... 18
제 2 절 연구개발의 필요성 ... 18
제 2 장 국내외 기술개발 현황 ... 20
제 1 절 세계적 수준 ... 20
제 2 절 국내 수준 ... 21
제 3 장 연구개발수행 내용 및 결과 ... 23
제 1 절 한반도 에어로졸 구름응결핵 가능성 ... 23
1.1 배경대기 에어로졸 ... 23
1.2 한반도 내 배출원의 영향 ... 26
1.3 도시대기 에어로졸 ... 29
1.4 항공기를 이용한 에어로졸과 구름응결핵 관측 ... 31
1.5 종합 ... 33
제 2 절 구름미세물리 인자들 간의 상관성 연구 ... 35
제 3 절 적운모형연구 ... 43
3.1 모형 및 실험설계 ... 43
3.2 실험 결과 ... 47
3.3 요약 및 결론 ... 60
제 4 절 LES (Large Eddy Simulation)와 1차원 난류모형을 이용한 층적운 연구 ... 61
4.1 LES를 이용한 층적운 연구 ... 61
4.2 1차원 난류모형을 이용한 안개 발생 연구 ... 83
제 4 장 목표달성도 및 관련분야에의 기여도 ... 114
제 1 절 연구개발목표의 달성도 ... 114
제 2 절 관련분야 기여도 ... 115
제 5 장 연구개발결과의 활용계획 ... 116
제 6 장 연구개발과정에서 수집한 해외과학기술정보 ... 118
제 7 장 연구시설 장비 현황 ... 119
제 8 장 참고문헌 ... 120

표/그림 (70)

표 Fig. 1.1. Hygroscopic growth factor at 90% relative humidity for particles of various sizes.
표 Fig. 1.2. Comparison between aerosol hygroscopic growth and critical supersaturation.
표 Fig. 1.3. CCN concentration predicted by combining aerosol size distribution with (a) hygroscopic growth and (b) critical supersaturation
$Fig. 1.4. (a) Comparison between the method using hygroscopic growth factor (Method 1, red) and AR08 (brown). Additional comparison is also shown for refined AR08 method (grey). (b) Number fraction of particles whose diameter is smaller than 100 nm among total particle number concentration.$ 표 Fig. 1.4. (a) Comparison between the method using hygroscopic growth factor (Method 1, red) and AR08 (brown). Additional comparison is also shown for refined AR08 method (grey). (b) Number fraction of particles whose diameter is smaller than 100 nm among total particle number concentration.
표 Fig. 1.5. Aerosol size distribution measured at Daegwallyeong and Yeongjong Island during Aug. 2007.
표 Fig. 1.6. Geometric mean diameter vs. CCN number ratio at 0.53% supersaturation for Daegwallyeong (DG) and Yeongjong Island (YJ).
표 Fig. 1.7. Measured CCN concentration (NCCN_meas) vs. the one predicted by assuming pure ammonium sulfate (NCCN_pred) for Daegyallyeong (DG) and Yeongjong Island (YJ).
표 Fig. 1.8. Correlation between traffics and (left) NCN and (right) NCCN measured at Seoul.
표 Fig. 1.9. Average aerosol number size distribution measured at Seoul.
표 Fig. 1.10. Same as Fig. 1.6 except for the data are from Seoul.
표 Fig. 1.11. Photo inside the aircraft cabin where aerosol and CCN instruments are installed
표 Fig. 1.12. Horizontal distribution of NCCN over Korean Peninsula and corresponding vertical profiles of NCCN, NCN and scattering coefficients of the East Sea and the Yellow Sea.
표 Fig. 1.13. NCCN @ 0.6% / NCN measured in and around the Korean Peninsula
표 Fig. 2.1. 2008년 10월 28일 칠레 연안 태평양에 분포한 층적운의 위성 사진.
표 Fig. 2.2. 비행 경로에 따른 구름미세물리의 변화
표 Fig. 2.3. 혼합 다이아그램 설명
표 Fig. 2.4. 2008년 10월 28일의 6번의 구름 층 통과 각각의 자료에 대한 혼합 다이아그램
표 Fig. 2.5. 2008년 10월 28일 관측에서의 경도에 따른 에어로졸, 오존, CO 농도의 변화
표 Fig. 2.6. 2008년 10월 28일 관측에서의 여러 인자들의 평균 연직 분포
표 Fig. 2.8. 실제 구름에 적용하여 계산된 유입률 (entrainment rate).
표 Fig. 2.7. 외부 공기의 유입-혼합 과정을 나타내는 모식도
표 Fig. 3.1. The whole grid averages of cloud drop, graupel and hail size distributions at 40 min of simulation using original and new schemes.
표 Fig. 3.2. Vertical cross sections of hydrometeor mixing ratios (g kg-1) formaritime (M), continental (C) and extreme continental (EC) cloud sat 40min of simulation with the original and new schemes
표 Fig. 3.2. Vertical cross sections of hydrometeor mixing ratios (g kg-1) formaritime (M), continental (C) and extreme continental (EC) cloud sat 40min of simulation with the original and new schemes
표 Fig. 3.3. The whole grid averages of mixing ratios and number concentrations of cloud drop and ice particles (graupel+hail+ice crystal) using the original and new schemes
표 Fig. 3.4. The whole grid averages of updraft using original and new schemes
표 Fig. 3.5. Vertical profiles of mixing ratios(left) and number concentrations(right) for ice particles at 40 min of maritime case simulation
표 Fig. 3.6. Time series of surface precipitation amount for maritime (M), continental (C) and extreme continental (EC) clouds on the four initial soundings.
표 Fig. 3.7. Vertical cross sections of hydrometeor mixing ratios (g kg-1) at 100 min of simulation for Case 4.
표 The decoupling index I calculated for the daytime and nocturnal runs.
표 Cloud radiative forcing (C) of the daytime clouds (2-4 h average).
표 Fig. 4.1. Vertical profiles of liquid water potential temperature (θl)and total water mixing ratio (qt) of the ML, MH, DH and DL soundings.
표 Fig. 4.2. Vertical cross section (z-x) (at y=1.5 km) of cloud liquid water mixing ratio and vertical wind at 2, 4 and 6 h simulation times of the runs with the MH sounding and maritime (left panels) and polluted (right panels) CCN spectra for the daytime condition
표 Fig. 4.3. Same as Fig. 4.2 except for the nocturnal condition.
표 Fig. 4.4. Time variation of cloud top and base altitudes and surface precipitation rate in the model runs for the daytime condition
표 Fig. 4.5. Same as Fig. 4.4 except for the nocturnal condition.
표 Fig. 4.6. Cloud microphysical and radiative properties averaged over 2-4 h simulation time for the daytime condition
표 Fig. 4.7. Same as Fig. 4.6 except for the nocturnal condition.
표 Fig. 4.8. Horizontally averaged cloud liquid water mixing ratio (L) profiles at 2, 4 and 6 h simulation time in the model runs with the ML (a, b), MH (c, d), DH (e, f), and DL (g, h) soundings for the daytime condition
표 Fig. 4.9. Same as Fig. 4.8 except for the nocturnal condition
표 Fig. 4.10. Same as Fig. 4.8 except for the net (shorwave and longwave) radiative warming rate profiles.
표 Fig. 4.11. Same as Fig. 4.10 except for the nocturnal condition
표 Fig. 4.12. Same as Fig. 4.8 except for the buoyancy flux profiles
표 Fig. 4.13. Same as Fig. 4.12 except for the nocturnal condition.
표 Fig. 4.14. Domain setting for WRF simulation.
표 Fig. 4.15. Time series of air temperature (T, solid line), SST (dotted line), dew point temperature (Td, dashed line with closed triangle) and related humidity (RH, dashed line) measured at the buoy.
표 Fig. 4.16. Surface weather chart at 12 UTC, 18 April, 2006
표 Fig. 4.17. TSST (℃) (a) and TdSST(℃) (b) fields at 12 UTC, 18 April, 2006.
표 Fig. 4.18. Spatial distribution of the fog top height estimated from the MTSAT-1 satellite data during the period of the fog
표 Fig. 4.19. Time series of air temperature (T, solid line), SST (dotted line), dew point temperature (Td, dashed line with closed triangle) and related humidity (RH, dashed line) measured at the buoy.
표 Fig. 4.20. Surface weather chart at 18 UTC, 1 January 2006
표 Fig. 4.21. TSST (℃) (a) and TdSST(℃) (b) fields at 18 UTC, 1 January 2006
표 Fig. 4.22. Spatial distribution of the fog top height estimated from the MTSAT-1 satellite data during the period of the fog.
표 Fig. 4.23. Initial conditions of air temperature (K) and dew point temperature (K) for the PAFOG simulation using the Eulerian approach (a) and the Lagrangian approach (b)
표 Fig. 4.24. Time-height plots of the horizontal advections of air temperature (a) and dew point temperature (b) at the buoy location, simulated by WRF.
표 Fig. 4.25. Trajectory of air column for cold sea fog case in the Lagrangian approach
표 Fig. 4.26. Same as Fig. 4.23 but for warm sea fog case.
표 Fig. 4.27. Same as Fig. 4.24 but for warm sea fog case.
표 Fig. 4.28. Same as Fig. 4.25 but for warm sea fog case
표 Threat Score for all cold and warm sea fog cases.
표 Fig. 4.29. Time-height plot of cloud water mixing ratio (g kg-1) for WRF and PAFOG with the Eulerian approach (a, b) and with the Lagrangian approach (c, d)
표 Fig. 4.30. Same as Fig. 4.29 but for warm sea fog case
표 Fig. 4.31. Time series of T (solid line, ℃), Td(dashedline,℃), SST (dotted line, ℃) and liquid water path (LWP, dash-dotted line, g m-2) with the Eulerian approach (a) and the Lagrangian approach (b)
표 Fig. 4.32. Vertical profiles of net (solid line), shortwave (dashed line) and longwave (dotted line) radiative, and turbulent heating rates (dashed-dot line) at 27 h (a) and 42 h (b), and water vapour (solid line) and cloud water fluxes (dashed line) at 42 h (c) 42 h after the start of the PAFOG simulation in the Eulerian approach.
표 Fig. 4.33. Vertical profiles of radiative heating rate (solid line) and turbulent heat flux (dashed line) (a), and water vapour (solid line) and cloud water (dashed line) fluxes (b) at 48 h after the start of the PAFOG simulation in the Lagrangian approach.
표 Fig. 4.34. Time series of T (solid line, ℃) and Td(dashedline,℃) at 115 m altitude (a) and 30 m altitudes (b) shown together with SST (dotted line, ℃) and cloud base height (CBH, dash-dotted line, m) in the Eulerian approach. Two arrowheads in each plot indicate the time corresponding to the vertical soundings in Fig. 4.22.
표 Fig. 4.35. Vertical profiles of total heating rate (solid line), the radiative heating rate (dashed line), and turbulent heat flux (dotted line) at 41 h (a) and 43 h (b) after the start of the PAFOG simulation in the Eulerian approach
표 Fig. 4.36. Same as Fig. 4.34 except at 250 m (a) and 170 m altitudes (b) with the Lagrangian approach
표 Fig. 4.37. Same as Fig. 4.35 except at 18 h and 24 h after the start of the PAFOG simulation in the Lagrangian approach.
표 Fig. 5.1. Image of data processing using the database which contains aerosol andCCN information from various period and sites.

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