가. 모델 예측장
Fig. 20는 동 사례의 각 모델별 해면기압과 3시간 누적 강수량 예측장 자료이다.
전구모델(Global Data Assimilation and Prediction System, GDAPS)에서는 한 반도에 강수를 모의하고 있지 않으나 지역모델(Regional Data Assimilation and Prediction System, RDAPS)과 KWRF(KMA Weather Research and Forecast Model)모델에서는 국지적으로 약 10 mm 정도의 강수를 모의하고 있다. 전구모델 은 격자간의 간격이 넓어 중규모대류계의 예측이 어렵고 지역모델과 KWRF모델은 비교적 격자간의 간격이 좁아 강수를 모의해 낸 것으로 보인다.
이번 사례에서 강수 모의에 성공한 지역모델과 KWRF모델에서의 예상 강수 지역 은 전북 동부 내륙지역으로 실제 강수와 비교적 유사하게 모의 하였으나, 예상 강 수량과 실제 강수량에서는 약 50-90 mm 정도의 큰 차이를 보였다.
Fig. 20. Prognostic chart of sea-level pressure and 3-hours precipitation depending on the model.
GDAPS 0900LST(1500-1800LST)
RDAPS 0900LST(1500-1800LST)
KWRF 0900LST(1500-1800LST)
GDAPS 0900LST(1800-2100LST)
RDAPS 0900LST(1800-2100LST)
KWRF 0900LST(1800-2100LST)
나. 안정도 분석
K-index는 중하층의 대기 안정도, 하층의 수증기 절대량, 중하층의 수증기 포화 정도 등 3가지의 대류성 구름 발달에 중요한 환경요소로 이루어진 안정도 지수이 다. 지수 값이 클수록 불안정을 나타내는데 지수 값에 따른 뇌우 발생 확률은 Table 4와 같다. 2008년 08월 08일 K-index 값은 Fig. 21에서 보는 것과 같이 남 한 전체에 걸쳐 30값을 보이고 있어 전 지역에 60-80%의 뇌우 발생 가능성이 있 다는 것을 보여준다.
SSI는 500hPa의 기온과 850hPa의 공기가 500hPa까지 상승했을 때 나타날 수 있는 기온의 차이로 날씨악화지역을 추출하는 데 이용 되는 지수로, 값이 작을수록 불안정을 나타내며 지수 값에 따른 뇌우 발생 확률은 Table 5과 같다. 이번 사례 에서 SSI 값은 1500 LST에 호남 북부 내륙지역에 1이하의 지수 값이 나타났으며 1800 LST에 호남 동부 내륙지역에 0이하의 지수 값이 나타나 뇌우 가능성이 급증 하고 있다는 것을 보여주고 있다.
IndexValue OccurrenceProbability
KI> 25 40～60%
KI> 30 60～80%
KI> 35 80～90%
KI> 40 거의 100%
Table 4. Thunderstorm probability depending on the K-index.
IndexValue Meaning
3=< SSI Notoccurconvectiveclouds 1 < SSI=< 3 Thepossibilityofsomeshowers
and thunderstorms -3 < SSI=< 1 Increasetheprobabilityof
thunderstorms
-5 < SSI=< -3 Possibilityofseverethunderstorms SSI=< -6 Thepossibilityoftornado Table 5. Thunderstorm probability depending on the SSI
Fig. 21. Distribution chart of the K-index(upper) & SSI(lower).
1800LST
1800LST
2100LST
2100LST
다. 연직분포특성
Fig. 22는 KLAPS자료를 활용하여 2008년 8월 8일 광주지점의 1700LST부터 1900LST까지의 기온, 상당온위, 바람을 연직분석한 자료이다. 1700LST의 상당온 위를 살펴보면, 지면에서 850hPa까지 350k 이상의 고 상당온위역이 위치하고, 850-500hPa에 328k의 저 상당온위역이 자리 잡고 있어 상당온위의 경도가 매우 커 큰 잠재 불안정이 형성되어 있음을 알 수 있다. 1800LST에서는 하층의 고 상당 온위 영역이 상층까지 연결되는 것을 볼 수 있는데 상당온위에 의한 잠재불안정 대기가 지상 및 하층의 수분역을 상층으로 이동시키는 것으로 해석 할 수 있으며, 이는 Fig. 24에서 1700LST와 1800LST에서의 수분속의 이동에서도 확인할 수 있 다.
Fig. 23은 발산, 연직 순환, 오메가를 나타낸 자료로, 1700LST에는 국지적으로 강한 상승과 하강이 번갈아 나타나며, 동쪽에서부터 강한 수렴역이 보인다.
1800LST에는 하층에 강한 상승과 상층의 하강이 대립하고 있으며, 하층에 강한 수 렴 중심과 상층의 발산 중심이 보인다. 1900LST에서는 상층까지 강한 상승이 지배 하고 있어 악기상이 유발되고 있는 상황임을 알 수 있다.
Fig. 22. The Wind, Temperature, Equivalent potential temperature of the east and west in Gwangju .
1700LST
1900LST 1800LST
Fig. 23. The Omega, Divergence, Vertical cirulation of the 1700LST
1800LST
1900LST
Fig. 24. The Moisture flux and Relative vorticity of the east 1700LST
1800LST
1900LST
제4장 요약 및 결론
본 연구에서는 호남지방의 강수 특성을 밝히기 위해 최근 10년 동안(2002-2011 년) 6-10월까지 발생한 중규모대류계에 의한 강수 사례들을 통계조사 및 사례분석 을 하였다.
중규모대류계에 의한 강수 사례만을 보기 위하여 종관 규모가 큰 태풍, 장마, 저 기압 등 체계적인 강수패턴은 배제하여 1차로 196사례를 선정하였고, Orlanski (1975)의 분류기준과 위성영상, 레이더 영상, AWS 강수분포도를 활용하여 각각 meso-α,β,γ 규모로 분류하였다.
그 결과;
meso-β 규모가 호남지방에서 120사례로 가장 많이 나타났고, meso-α는 24사례, 규모가 아주 작은 meso-γ는 52사례가 나타났다.
중규모대류계의 기압패턴별 발생분포에서 mT 수축 시 35%, mT 확장 시 34%, mP 수축 시 15%, mP 확장 시 16%로 나타나 주로 mT의 영향 아래 발생한 것을 확인 하였고, mT의 확장과 수축에 따른 발생횟수는 큰 차이가 없는 것으로 나타났 다.
10년 동안 연도별 발생빈도에서, 최근 4년 동안 20회 이상의 발생 빈도로 보아 중규모대류계의 발생빈도는 증가 추세에 있다고 볼 수 있다. 보다 확실하고 신뢰성 있는 경향해석을 위해서는 시간 범위를 더 크게 설정하여 분석해야 할 것이다.
6-10월까지의 월별 발생빈도에서 mT의 영향을 가장 많이 받는 8월이 80회로 가장 많았고 7월이 56회로 7,8월의 합이 전체의 약 70%를 차지하였다.
중규모 대류계에 의한 강수 시작시간 분석 결과 대기가 안정되는 오전 시간대에 는 거의 발생 되지 않았고, 주로 1300-2000LST에 강수가 발생한 것을 확인 할 수 있었다. 가장 강수가 많았던 7월과 8월을 비교해 보면 7월의 피크는 1700LST, 8 월 1600LST로 8월이 1시간 정도 이르게 나타났다. 이는 8월에 mT의 영향과 일사 가 더 강하게 나타나기 때문으로 판단된다.
중규모대류계의 규모에 따른 강수 지속시간은 meso-α 규모는 3.2시간, meso-β 규모는 2.0시간, meso-γ 규모는 1.0시간을 기록하면서, 규모가 감소함에 따라 약 1시간 정도 강수지속시간 차이를 보였다.
호남지방의 10년 누적 강수빈도 및 사례별 일평균 강수량을 분석한 결과, 강수
량은 호남 중부내륙지역과 호남 동부내륙지역에 걸쳐 넓게 60 mm 이상의 강수분 포를 보이고 있지만 강수빈도는 상대적으로 호남 동부내륙지역에 집중되어 있기 때문에 중부 내륙지역에는 상대적으로 강한 강수가 내리고, 동부지역에는 약한 강 수가 자주 내린다는 사실을 알 수 있다.
월별 누적 강수량 분포는 6-7월은 동쪽 산악지형을 중심으로 지형효과가 더해져 중규모대류계가 많이 발생하여 강수구역을 형성하였으나, 8월에 접어들면서 서쪽으 로 점차 확장하는 경향이 나타났다. 기압 패턴별 누적 강수량 분포를 살펴보면, mT의 수축과 확장에 따라 강수구역의 편차가 나타났는데, 수축 시 진안고원 일대 와 성삼재를 중심으로 하는 동부 내륙 쪽에 강수가 집중 되었고, 확장 시 광주, 정 읍, 남원 등을 중심으로 하는 호남 중부 내륙 지역에 강수가 집중되는 것을 볼 수 있다. 가장 빈번히 발생하는 meso-β 규모의 강수에 대해서는 기압 패턴에 따라 발생 구역과 바람수렴패턴을 AWS 바람벡터 분포도를 이용하여 모식도로 작성하였 다.
중규모 호우 사례분석에서는 2008년 8월 8일 광주지방의 집중호우 사례를 선택 하였고 실황 분석, 원격탐사영상 분석, 수치모델자료 분석을 실시하였다. 광주를 중심으로 한 호남 일부 지역에 집중하여 단시간에 강한 강수가 내린 β-scale 사례 로 종관배경이 약하여 종관적 예측은 어려웠으며, 수치모델자료의 예상장에서도 어 느 정도 강수 예측은 되었으나 강수의 위치나 강수량 등은 정확히 모의하지 못하 였다. 이러한 사례분석에서 예측 가능성을 높이기 위해서는 전반적인 불안정에 의 한 국지적인 호우 가능성이 있는 경우, 기상위성영상과 기상레이더를 활용한 호우 셀 감시, 한반도 일기도 등을 통한 매시간 기압변화 경향 점검, 단열선도를 통한 하층 불안정도 증가 경향 고려 등의 노력이 필요 할 것으로 판단되었다.
참고문헌
기상청, 2011 : 장마백서. 46-54.
기상청, 예보국 예보상황 4팀, 2007 : 중규모대류계에 의한 집중호우 예보가이던스 개발. 국립기상연구소, 1-22.
김광식, 1992 : 기상학사전. p.496.
김동균, 전혜영, 2000 : 집중호우와 연관된 산악효과에 대한 수치적 연구. 한국기 상학회지, 36(4), 441-454.
김효경, 임은하, 김동호, 1999 : 강수시스템의 변동에 따른 레이더 반사도와 강수 량의 분포 특성. 한국기상학회 가을 학술대회 논문집, 323-325.
문태수, 2013 : 호남지방에 발생한 호우성 대류밴드에 관한 연구. 조선대학교 대학 원 석사학위논문, 4-9.
양세환, 2010 : mT 연변에서의 호남지방 집중호우 특성에 관한 연구. 조선대학교 대학원 석사학위논문, 12-49.
원효성, 정관영, 이강휴, 류찬수, 2006 : 서해상에서 발달한 중규모대류계와 지형 에 관한 연구. 한국기상학회 봄철 학술대회 논문집, 322-323.
이순환, 류찬수, 2005 : 독립지형강제력이 한반도 중규모 대류복합체의 형성에 미 치는 영향에 관한 수치연구. 한국기상학회 가을 학술대회 논문집, 54-55.
이태영, 2002 : 한반도의 여름철 집중호우와 장마. 장마포럼. 기상청, 10-12.
이태영, 2003 : 7월 호우와 8월 호우의 종관 규모 및 중규모적 특징 : 사례 연구.
한국기상학회지, 13(3), 80-81.
임은하, 이태영, 1994 : 한반도 중부 지방의 지형이 구름 및 강수 발달에 미치는 영향 -2차원의 수치적 연구. 한국기상학회지, 30(4), 565-582.
전종갑, 1979 : 우리나라 호우의 통계적 분석. 기상연구소 연구논문집, 25(3), 168-191.
정관영, 류찬수, 2008 : 한반도 집중호우의 종관적 특성. 조선자연과학논문집, 1(2), 99-103.
Houze, R. A. 1993 : cloud dynamics, International geophysics series. 53, Academic press, Inc, 573pp.
Houze, R. A. 2004 : Mesoscale Convective Systems. Reviews of Geopysics, 42, 1-43.
Kim, Hyung Woo and Dong Kyou Lee, 2006 : An Observational Study of Mesoscale Convective Systems with Heavy Rainfall over the Korean Peninsula. Wea. Forecasting, 21, 125-148.
Lee, T. Y., and Y. H. Kim, 2007: Heavy precipitation systems over the Korean peninsula and their classification. J. Korean Meteor. Soc., 43(4), 367-396.
Maddox, R.A., 1980 : Mesoscale convective complexes. Bull. Amer. Meteoro.
Soc., 61, 1374-1387.
Reap, R.M., 1991 : Climatological Characteristics and Objective Prediction of Thunderstorms in Alaska. Weather and Forecasting, 6(3), 309-319.
Schumacher, R. S. and Richard H. Johnson, 2006 : Characteristics of U.S Extreme Rain Events during1999-2003. Wea. Forecasting, 21, 69-85.
Tucker, D.F., Crook, N.A., 1999: The generation of a mesoscale convective system from mountain convection. Monthly Weather Review, 127, 1259-1273.
Date Occurrence Time(LST)
Duration
Time(Hour) Scale Pressure Patterns
2002
6/1 23 0.83 β ContractedmT
6/2 16 3.17 β ContractedmT
6/12 17 1.17 γ ContractedmT
6/15 22 1.33 β ExpandedmT
6/16 17 0.83 β ContractedmT
6/22 22 0.83 γ ExpandedmP
6/25 19 3.00 γ ExpandedmP
7/3 16 1.33 β ContractedmT
7/10 21 2.83 β ExpandedmP
7/11 0 1.83 β ExpandedmT
7/30 8 0.50 γ ContractedmT
8/4 18 0.67 γ ContractedmT
8/5 20 2.67 β ExpandedmT
8/17 15 2.50 β ContractedmP
8/18 16 1.00 β ExpandedmP
8/19 17 6.33 α ExpandedmP
8/21 5 0.67 β ContractedmP
8/26 23 0.67 β ExpandedmT
9/6 17 2.50 β ExpandedmT
9/10 21 3.00 β ExpandedmT
9/11 0 1.50 β ContractedmT
9/13 18 4.33 β ContractedmT
9/22 16 0.83 β ExpandedmP
9/30 5 1.67 β ContractedmT
10/3 15 1.17 α ExpandedmT
2003
7/26 22 1.17 β ExpandedmT
8/3 23 0.67 β ExpandedmT
부록
호남지방에서 발생한 중규모대류계에 의한 강수 사례