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2014년 2월 박사학위 논문
황사감시기상탑 자료를 이용한 황사발원 관련 기상조건의 특성 연구
조선대학교 대학원
대 기 과 학 과
황사감시기상탑 자료를 이용한 황사발원 관련 기상조건의 특성 연구
A Study of the Characteristics of Meteorological Conditions Associated with Asian Dust Occurrence Using Data
from Asian Dust Monitoring Towers
2014년 2월 25일
조선대학교 대학원
대 기 과 학 과
안 보 영
황사감시기상탑 자료를 이용한 황사발원 관련 기상조건의 특성 연구
지도교수 류 찬 수
이 논문을 이학 박사학위신청 논문으로 제출함.
2013년 10월
조선대학교 대학원
대 기 과 학 과
안보영의 박사학위 논문을 인준함
위원장 조선대학교 교 수 정 효 상 (인) 위 원 C A T E R 원 장 정 연 앙 (인) 위 원 국 가
태 풍 센 터 센 터 장 이 종 호 (인) 위 원 국 립
기상연구소 정책연구
과 장 김 백 조 (인)
위 원 조선대학교 교 수 류 찬 수 (인)
2013년 12월조 선 대 학 교 대 학 원
목 차
List of Tables ···ⅳ List of Figures ···ⅴ ABSTRACT ···ⅸ
제1장 서론 ···1
제2장 황사감시기상탑의 지리적 위치와 기후 ···5
제1절 황사감시기상탑의 위치 ···5
제2절 황사감시기상탑 위치의 기후 특성 ···7
제3장 연구에 사용된 자료와 연구 방법 ···8
제1절 연구에 사용된 자료 ···8
1. 황사감시기상탑 자료 ···8
2. 모델 자료
···9
3. 일기도 자료
···10
4. HYSPLIT 모델 자료
···11
5. NCEP/NCAR 재분석 자료
···11
6. 미세먼지 자료
···
11제2절 연구방법 ···14
제4장 2011년 봄철 황사의 특징 ···18
제1절 발원지와 우리나라에서 관측된 황사의 특징 ··· 18
제5장 황사발원과 기상조건의 특성 ···21
제1절 황사감시기상탑 자료 분석 ···21
제2절 관측자료와 모델자료의 관계성 ···32
1. PM10, 풍속, 마찰속도의 비교 분석 ···32
2. PM10, 풍속, 마찰속도의 통계 분석
···40
제6장 종관 기상 특성 분석 ···50
제1절 황사일기도 분석 ···50
제2절 300 hPa 일기도 분석 ···65
제3절 NCEP/NCAR 재분석 자료 분석 ···74
1. 지오포텐샬 고도와 기온 분석 ···74
가. 850 hPa ···74
나. 500 hPa ···88
2. 상대습도 분석 ···102
가. 1000 hPa ···102
나. 850 hPa ···116
3. 바람벡터와 풍속 분석 ···130
가. 850 hPa ···130
나. 300 hPa ···145
제7장 후방공기궤적 분석 ···160
제1절 황사의 이동경로 분석 ···160
제8장 에어러졸 특성 분석 ···163
제1절 입자크기별 질량농도와 부피농도 분석 ···163
제2절 미세먼지농도(PM
10) 분석 ···179
제9장 요약 및 결론 ···182
참고문헌 ···186
List of Tables
Table 1. Location of the Asian dust monitoring sites.···5
Table 2. Instrument deployment at the Erdene and Nomgon towers.···8
Table 3. The specification of UM-ADAM.···9
Table 4. The specification of PM10.···12
Table 5. The specification of APS.···12
Table 6. Asian dust events used in this study.···14
Table 7. Observed and simulated means, mean bias of modeled against observed PM10, correlation coefficients of Asian dust cases in 2011 springtime at sites located in Erdene and Nomgon.···40
Table 8. Observed and simulated means, mean bias of modeled against observed wind speed, correlation coefficients of Asian dust case in 2011 springtime at sites located in Erdene and Nomgon.···42
Table 9. Observed and simulated means, mean bias of modeled against observed friction velocity, correlation coefficients of Asian dust case in 2011 springtime at sites located in Erdene and Nomgon.···42
Table 10. Observed and simulated means, mean bias of modeled against observed PM10, correlation coefficents for Asian dust source of this study··· 48
List of Figures
Fig. 1. The locations of the Asian dust monitoring towers of Erdene(operated in 2008) and Nomgon(opreated in 2010)···5 Fig. 2. Schematic view of instrumentation of the Erdene and Nomgon towers··· 6 Fig. 3. The locations of the dust monitoring towers and the landscape of the (a) Erdene, (b) Nomgon sites···7 Fig. 4. Schematic diagram of single particle scattering method of APS. ···13 Fig. 5. A schematic diagram of aerosol bimodal distribution in atmosphere.···16 Fig. 6. Blowing sand occurrence during the springtime (March to May) in Asian dust source of 2011.···19 Fig. 7. Asian dust Frequency in springtime (March to May) of 2011.···19 Fig. 8. Distribution of observation of Asian dsut in springtime (March to May) of 2011.···20 Fig. 9. Temporal variations of (a) PM10 concentration ( , ㎍m-3), (b) wind speed (16 m) ( , ms-1) and friction velocity ( , ms-1), (C) relative humidity (16 m) ( , %) and air temperature (16 m) ( , ℃), (d) air temperature (2 m) ( , ℃) and soil temperature (5 cm) ( , ℃) at Erdene in Mongolia 17 to 19 March 2011.··· 22 Fig. 10. The same as Fig. 9 except for 28 to 30 April 2011.···24 Fig. 11. Temporal variations of (a) PM10 concentration ( , ㎍m-3), (b) wind speed (16 m) ( , ms-1) and friction velocity ( , ms-1), (C) relative humidity (16 m) ( , %) and air temperature (16 m) ( , ℃), (d) air temperature (2 m) ( , ℃) and soil temperature (5 cm) ( , ℃) at Nomgon in Mongolia 28 to 30 April 2011.···26 Fig. 12. The same as Fig. 9 except for 10 to 12 May 2011.···28 Fig. 13. The same as Fig. 11 except for 10 to 12 May 2011.···30 Fig. 14. Time series of hourly (a) PM10 and 3-hourly (b) wind speed, (c) friction velocity simulated by UM-ADAM2, compared with hourly observations obtained from the Asian dust monitoring tower located at Erdene in Mongolia 17 to 19 March 2011.···25
Fig. 16. Time series of hourly (a) PM10 and 3-hourly (b) wind speed, (c) friction velocity simulated by UM-ADAM2, compared with hourly observations obtained from the Asian dust monitoring tower located at Nomgon in
Mongolia 28 to 30 April 2011.···36
Fig. 17. The same as Fig. 14 except for 10 to 12 May 2011.···37
Fig. 18. The same as Fig. 16 except for 10 to 12 May 2011.···39
Fig. 19. Scatter diagrams of observed and simulated (a) PM10, (b) wind speed, (C) friction velocity at Erdene in Mongolia 17 to 19 March 2011.···41
Fig. 20. Scatter diagrams of observed and simulated (a) PM10, (b) wind speed, (C) friction velocity at Erdene in Mongolia 1 to 4 May 2011.···44
Fig. 21. Scatter diagrams of observed and simulated (a) PM10, (b) wind speed, (C) friction velocity at Nomgon Mongolia 1 to 4 May 2011.···45
Fig. 22. Scatter diagrams of observed and simulated (a) PM10, (b) wind speed, (C) friction velocity at Erdene in Mongolia 12 to 13 May 2011.···46
Fig. 23. Scatter diagrams of observed and simulated (a) PM10, (b) wind speed, (C) friction velocity at Nomgon in Mongolia 12 to 13 May 2011.···47
Fig. 24. Scatter diagrams of observed and simulated (a) PM10, (b) wind speed, (c) friction velocity of this study. Correlation coefficients are presented.···49
Fig. 25. synoptic weather chart at surface from 17 to 22 March, 2011.···53
Fig. 26. synoptic weather chart at surface from 28 April to 4 May, 2011.···57
Fig. 27. synoptic weather chart at surface from 10 to 13 May, 2011.···62
Fig. 28. synoptic weather chart at 300 hPa from 17 to 22 March, 2011.···67
Fig. 29. synoptic weather chart at 300 hPa from 17 to 22 March, 2011.···69
Fig. 30. synoptic weather chart at 300 hPa from 17 to 22 March, 2011.···72
Fig. 31. Analyses of 850 hPa composited goepotential height (m) (dash line) and temperature (k) (color line) from 17 to 22 March, 2011.···76
Fig. 32. Analyses of 850 hPa composited goepotential height (m) (dash line) and temperature (k) (color line) from 28 April to 4 May, 2011.···80
Fig. 33. Analyses of 850 hPa composited goepotential height (m) (dash line) and temperature (k) (color line) from 10 to 13 May, 2011.···85 Fig. 34. Analyses of 500 hPa composited goepotential height (m) (dash line) and
temperature (k) (color line) from 17 to 22 March, 2011.···90 Fig. 35. Analyses of 500 hPa composited goepotential height (m) (dash line) and temperature (k) (color line) from 28 April to 4 May, 2011.···94 Fig. 36. Analyses of 500 hPa composited goepotential height (m) (dash line) and temperature (k) (color line) from 10 to 13 May, 2011.···99 Fig. 37. Analyses of relative humidity (%) at 1000 hPa from 17 to 22 March, 2011.··· 104 Fig. 38. Analyses of relative humidity (%) at 1000 hPa from 28 April to 4 May, 2011.·· 108 Fig. 39. Analyses of relative humidity (%) at 1000 hPa from 10 to 13 May, 2011.··· 113 Fig. 40. Analyses of relative humidity (%) at 850 hPa from 17 to 22 March, 2011.··· 118 Fig. 41. Analyses of relative humidity (%) at 850 hPa from 28 April to 4 May, 2011.···· 122 Fig. 42. Analyses of relative humidity (%) at 850 hPa from 10 to 13 May, 2011.··· 127 Fig. 43. Analyses of 850 hPa composited wind vector (arrow) and wind speed (ms-1) from 17 to 22 March, 2011.···133 Fig. 44. Analyses of 850 hPa composited wind vector (arrow) and wind speed (ms-1) from 28 April to 4 May, 2011.···137 Fig. 45. Analyses of 850 hPa composited wind vector (arrow) and wind speed (ms-1) from 10 to 13 May, 2011.···142 Fig. 46. Analyses of 300 hPa composited wind vector (arrow) and wind speed (ms-1) from 17 to 22 March, 2011.···148 Fig. 47. Analyses of 300 hPa composited wind vector (arrow) and wind speed (ms-1) from 28 April to 4 May, 2011.···152 Fig. 48. Analyses of 300 hPa composited wind vector (arrow) and wind speed (ms-1) from 10 to 13 May, 2011.···157 Fig. 49. 72-hour backward trajectories originating from a KMA PM10 station on (a) 21 KST 19 March 2011, (b) 03 KST 2 May 2011, (c) 00 KST 13 May 2011 at 500 m height ( ), 1,000 m height( ), 1,500 m height( ).···162 Fig. 50. Concentrations of PM10/PM2.5/PM1.0 (above) and Volume (below) from (a) Baengnyeongdo, (b) Paju, (C) Seoul, (d) Cholwon (e) Gunsan (f) Heuksando, (g) Daegu on 19-22 March 2011.···168 Fig. 51. Concentrations of PM /PM /PM (above) and Volume (below) from (a)
April-22 March 2011.···172 Fig. 52. Concentrations of PM10/PM2.5/PM1.0 (above) and Volume (below) from (a) Baengnyeongdo, (b) Paju, (C) Seoul, (d) Cholwon (e) Gunsan (f) Heuksando, (g) Daegu on 11-14 May 2011.···175 Fig. 53. PM10 Concentrations from a KMA PM10 station on (a) 19 ∼ 22 March 2011., (b) 1 ∼ 4 May 2011., (c) 12 ∼ 14 May 2011.···181
ABSTRACT
A Study of the Characteristics of Meteorological Conditions Associated with Asian Dust Occurrence Using Data
from Asian Dust Monitoring Towers
Ahn Bo-Young
Advisor : Prof. Ryu, Chan-Su, Ph.D.
Department of Atmospheric Science, Graduate School of Chosun University
Asian dust events are typically observed on the Korean Peninsula every spring between the months of March and May. In the 10 years (2002–2011) since the Korea Meteorological Administration (KMA) started issuing special reports on these outbreaks, Asian dust was observed on a total of 93 occasions, including 22 advisory-level events and 15 warning-level events. In particular, warning-level outbreaks have been observed an average of 1–2 times each year since the system has been in place, with 80% of the occurrences originating in the Gobi Desert and Inner Mongolia. The events observed on the Korean Peninsula in the past decade were mostly (67 events, accounting for 72% of the total occurrences) concentrated in spring, with 28 occurrences in March, 25 occurrences in April, and 14 occurrences in May. Out of the 7 events that affected the Korean Peninsula in spring 2011, this study has singled out three advisory-level events, and analyzed meteorological observations and turbulence and dust concentration data collected at the Asian dust monitoring towers in Erdene and Nomgon to identify the formation of spring dust storms originating in Mongolia and the characteristics of associated meteorological conditions. The findings were compared with output from UM-ADAM2, which addresses limitations of surface meteorological data and is employed in the analysis of horizontal spatial distribution and Asian dust forecast, with
UM-ADAM2 and the monitoring towers. The study also examined the development and movement of air pressure systems in addition to the intensity and properties of aerosol observed over the Korean Peninsula, and found the following:
First, meteorological variables such as PM10 concentrations (collected at 3 m), wind speed (at 16 m), friction velocity (at 16 m), temperature (at 16m and 2 m), relative humidity (at 16 m), and soil temperature (at 5 cm) taken from the monitoring towers in Erdene and Nomgon in Mongolia were analyzed to identify the meteorological conditions conducive to Asian dust formation. Somewhat elevated temperatures above 10°C were recorded at 16 m and 2 m immediately before the outbreaks, but plummeted as soon as the dust storms had formed. Likewise, the soil temperature at 5 cm exceeded 10°C before the outbreaks, and dropped down to below 5°C afterwards, showing a trend similar to the temperatures at 16 m and 2 m. Relative humidity was low (less than 40%) immediately preceding the outbreaks, and rose to 50% afterwards.
Second, correlation analysis of measurements and model output found that the modeled values more or less trended like the observations in the case of PM10. Modeled wind speed approximated the observation trends, with some underestimation, while modeled friction velocity exhibited the same trend as in the observations, with a measure of overestimation in those cases where there were dust outbreaks.
Third, statistical analysis of the observations and model output found that the simulated PM10 values in all cases other than those for Nomgon in Case 2 were generally higher than the actual measurements, with the model showing a deviation of approximately 58 ㎍m-3. The correlation was relatively low overall, between 0.09 and 0.28, although Case 2 (Erdene) and Case 3 (Nomgon) recorded high values of 0.87 and 0.61 respectively. PM10 concentrations for the three cases (spring 2011) showed a low correlation of 0.37, and a mean bias of 32.2 ㎍m-3 in the model relative to the observations, suggesting that model error must be taken into account in quantitatively interpreting forecasted Asian dust amount at the point of origin. As for wind speed, the observations only showed a mean bias of about 3.9 ms-1 relative to model output; the correlation was relatively high, recording 0.87 for Erdene in Case 2, 0.85 for Erdene in Case 3, and 0.79 for all three cases, suggesting that wind speed measurements may be useful in the quantitative forecast of Asian dust. Friction velocity showed little (a mean bias of 0.1 ms-1) deviation between the modeled and observed values, a high correlation of 0.5–0.8, and an even higher correlation of 0.65 for all three cases; like wind speed, friction velocity data may be potentially useful in the quantitative prediction of Asian
dust.
Fourth, the synoptic weather charts for the three cases revealed the outbreaks are to be attributed to strong wind due to a strengthened pressure gradient force in central Mongolia. The dust was transported to the Korean Peninsula by the northwestern air current formed by the expansion of a continental high pressure system located behind a low pressure system. The 300 hPa weather charts show an atmospheric pressure configuration conducive to dust storm formation, with a jet stream positioned in southern Mongolia and northern China that resulted in a developed surface low pressure system, which in turn created updrafts favoring dust formation.
Fifth, the study considered NCEP/NCAR reanalysis data for 850 hPa and 500 hPa geopotential heights and spatial distribution of temperature fields for the three cases.
The 850 hPa charts show a pressure gradient and a thermal gradient crossing over Inner Mongolia, producing strong baroclinic instability, and corresponding strong jet streams from the low pressure system over this area; behind this low pressure system, a high pressure system developed gradually, causing in turn the development of a cold advection in front, and traveled to northern Manchuria. On the other hand, the 500 hPa charts show a high pressure system developing behind an upper-level trough over Inner Mongolia and the pressure gradient force causing a strong wind zone to form in front of the high pressure system. The subsequent eastward movement of this trough facilitated the development of a high pressure system in the rear, so that dust was carried by the resulting northwestern current to the Korean Peninsula. Relative humidity was 10% or lower at 1,000 hPa and 850 hPa over the source areas in southern Mongolia and northern China; the air was fairly dry both on the surface and in the vertical profile, suggesting that the atmospheric conditions over Mongolia and China stayed dry for the duration of all three outbreaks. As for wind vector and speed, southern Mongolia recorded a strong wind zone with wind speed in excess of 16 ms-1 at 850 hPa, and 40 ms-1 at 300 hPa. The strong wind zone at 300 hPa facilitated the development of a low pressure system at ground level, which in turn further strengthened surface updrafts—a synoptic pattern conducive to dust formation, and wind vectors at 300 hPa were found to approximate the direction of the jet stream in the 300 hPa weather charts.
Sixth, the backward trajectories for 500 m, 1,000 m, and 1,500 m showed northwestern currents moving from Inner Mongolia to the Korean Peninsula via Bohai
weather charts.
Seventh, PM10 concentrations showed a spike after the 97 outbreak of Asian dust in Korea while PM2.5 and PM1.0 levels were low. The volume concentration of particles in the coarse particle mode was found to increase along with the mass concentration of PM10, indicating the infiltration of naturally-formed primary particulate matter such as Asian dust. The intensity trends of Asian dust (PM10) as measured at 28 locations on the Korean Peninsula were found to match those points when increased mass and volume concentrations were recorded at 8 locations using particle counters. High concentrations of aerosol were found at all observation points during the three outbreaks.
The surface conditions and meteorological parameters at the point of Asian dust formation may have a substantial impact on the quantity of dust generated. However, the determination of meteorological conditions and the forecast of Asian dust are a challenge in the case of Mongolia, which lacks the necessary observing equipment.
Therefore, if the network comprising the monitoring towers used in this study is expanded to include the source area, data obtained from the towers in real time will enable well-informed research on Asian dust, and help us better understand the mechanism underlying its formation and produce accurate prediction of outbreaks.
제1장 서 론
황사는 중국 북부 지역과 몽골의 건조 지역(모래, 고비, 황토, 혼합 토양)에서 발생하는 먼지 현상이다. 황사의 발원지는 몽골고원, 몽골과 중국 국경 부근의 고비사막, 중국 황토고원, 만주 등으로 알려져 있다. 발원지의 토양은 중국 토양도 와 몽골 수문기상국의 토양정보를 이용하여 종류별로 고비(Gobi), 모래(Sand), 황토 (Loess)로 구분하였고(전영신, 1997), 여기에 혼합(Mixed)을 추가하여 총 네 종류의 토양으로 구분되어 있다(In and Park, 2002). 이들 지역에서는 한랭전선 후면 한기 역에서 강한 바람에 의해 먼지 보라가 발생하며(정관영과 박순웅, 1995), 지면의 미 세한 토사가 상승 기류에 의해 다량 상층으로 비산(飛散)하다가 침적되는데, 때로 는 흙먼지가 상층 3∼6 Km에 까지 이르기도 한다(Iwasaka et al., 1987). 황사는 매년 봄철에 가장 빈번하게 발생하며(In and Park, 2002; Park and In, 2003; Park and Lee, 2004; Park et al., 2010a and b), 발원지와 풍하측 지역 주변의 인간 활동 에 큰 피해를 야기시킨다(Hagen and Woodruff, 1973; Buritt and Hyers, 1981;
Goudie, 1977; Gao et al., 1992; Park et al., 2010b). 특히, 우리나라는 편서풍 지대 에 위치하고 있어 한반도 서쪽의 중국 내 발원지에서 발생한 황사의 이동에 쉽게 영향을 받기 때문에(정관영과 박순웅, 1995), 봄철 중국으로부터 수송되어 지는 황 사로 인해 대기 중 먼지의 농도가 급격히 증가한다.
황사는 식생대가 없는 지표와 수일간 맑은 날이 지속될 경우 지표 부근의 기온 이 크게 상승할 때 찬 성질을 띤 기단이 통과하게 되면 대기가 열적으로 불안정하 므로 쉽게 황사가 부유할 수 있는 조건이 된다(전영신 등, 2000). 최근 들어 황사 발원지의 사막화현상과 경작지의 증가 및 강수량의 부족으로 황사현상의 빈도수는 증가하고 있다(Park and Lee, 2004). 2009년도에는 1965년 이후 44년 만에 9월에 황사가 관측되었으며 2010년에는 11월에 2사례, 12월에 3사례의 황사가 관측되어 가을철과 겨울철에도 우리나라에 황사가 관측되었다. 2010년 3월 20일∼21일의 황 사 사례의 경우 흑산도에서는 2005년 기상청 계기 관측 이래 최고의 농도인 2,712
㎍m-3(시간평균)를 기록하여 사례 기간 중 전국적으로 황사 경보가 발표되었다. 황 사 이동에 영향을 미치는 기후인자(풍속, 기압, 상대습도)는 주기적 변동에 따라 황 사의 발생도 주기적으로 변한다(손혜영과 김철희, 2009).
생과 연관된 저기압의 뒤를 따르는 고기압의 위치, 발달정도, 그리고 이동속도에 따른 기류의 방향과 풍속에 영향을 받는다(이재규, 1993). 한반도에서의 황사관측일 2∼3일전의 황사 발원지에서의 종관기상장이 중요하며(정관영과 박순웅, 1995), 700 hPa 혹은 500 hPa 등압면에 강한 풍속대에 동반된 바람시어(wind shear)가 황사 입자 부유에 영향을 주거나, 지상 및 상층저기압의 동해상 진출을 통한 급격한 발 달이 큰 기압골을 형성하며, 그 후면의 북서기류는 한반도로 황사를 유입시키는데 중요한 역할을 한다(전영신 등, 2000). 그리고 700 hPa 등압면과 850 hPa 등압면에 서 우리나라 북부 기압골이 위치 할 경우 우리나라는 황사가 관측되지만 특히, 850 hPa 등압면에서 우리나라 근처 기류의 방향이 남풍 및 북풍일 경우 중국에서 발생 한 황사는 우리나라로 이동하기 어렵다고 했다(전종갑 등 1999). 황사발원지인 중 국 북부지역과 몽골지역에서 봄철(1999년∼2003년) 발생하는 황사의 지역적 차이 분석에서 서쪽 타림분지, 동쪽 타림분지와 하서주랑, 황토고원 지역에서는 강풍의 발생 빈도는 높고 황사발생의 횟수는 적었으나 대부분 고기압이 이 주변에 발달할 때 황사가 발원한다고 했다. 그리고 몽골남쪽과 만주 평야 남쪽 지역에서는 강풍의 빈도는 낮고 황사의 발생 횟수는 많았으며 고기압 및 강한 풍속 사이에서 황사가 발생한다고 했다(Yoshino et al., 2007). 또한 지상저기압 중심이 한반도에 위치하고 서해상에서 상층 제트 기류가 유입되어 지상저기압의 기류가 강화될 때 황사발원 지에서 발원된 황사는 한반도를 돌아 일본에서 관측되기도 한다(안보영과 전영신, 2011). 한편, 중국의 북동쪽에 위치한 만주에 서고동저의 기압배치로 형성되는 강풍 대가 자리 잡을 때 황사가 발원하여 북풍계열의 바람에 의해 우리나라로 수송됨을 보여 만주가 우리나라에 영향을 주는 황사 발원지임을 최초로 밝힌 연구도 있다(전 영신 등, 2003). 황사는 자연적으로 발생되는 현상으로서 한번 발생되면 수백, 수천 킬로미터의 중·장거리로 이동하여 시정 등 풍하측의 대기 환경에 큰 영향을 주기도 한다(Chung, 1986).
황사의 발생과 특성에 대한 정량적 연구를 위해 모델과 위성, 관측 자료를 활용 한 연구도 이루어지고 있다. 황사농도 단기예측모델(ADAM)의 PM10 농도와 실측 PM10 농도의 비교 분석을 통해 예측 정확도를 정량화 하였고(조창범 등, 2007), 사 계절적으로 운용할 수 있는 UM-ADAM2의 황사발생량과 국내 및 중국에 위치한 관측소에서 관측한 PM10 농도와의 비교분석을 통해 모델의 예측 정확성의 경향을 분석했다(이은희 등, 2012). 또한, MTSAT(Multi-functional Transport SATellite)-1R 위성의 자료를 이용한 정확도 높은 황사의 강도에 대한 정량적인 황사탐지를 위해
적외영역에서의 광학깊이(optical depth)의 차이를 이용한 적외광학두께지수(IODI) 의 지표면 온도 변화의 영향으로 주·야간, 육·해상에 나타났던 황사 강도의 불연속 문제를 개선하였다(이미자 등, 2008). 황사감시기상탑에서 측정한 자료(2009년)를 이용한 황사 발생 특성과 황사 농도에 대한 매개변수화를 시행한 연구에서는 에르 덴은 1년 내내 황사가 발생하며(68회), 특히 5월에 가장 많이 발생하고, 발생한 황 사 사례 중 시간평균값의 최대는 5월에 4,107 ㎍/㎥ 이며, 최소는 8월에 251 ㎍/㎥
로 나타났고 지속 시간은 최대 29시간이며, 최소는 3시간이었고 황사 발생시 황사 농도는 임계풍속을 초과하는 풍속, NDVI와 직접 관련이 있으나, 토양수분과는 거 의 관련이 없다고 했다(Park et al., 2010). 또한, 에르덴 황사감시기상탑 자료를 이용 하여 황사 발생시 황사 농도를 logC=a+b(u*+cw*)n (u*: 마찰속도, w*: 대류속도, C:
시간평균 황사농도) 매개변수화를 시도하였다. 토양온도가 영하인 12월부터 3월까 지는 대류속도가 불안정한 대기에서는 난류 강도를 증가시키고, 안정한 대기에서는 대기경계층 높이를 감소시킴으로써 황사농도를 증가시키는 역할을 했고, 토양온도 가 영상인 4월에서 10월까지는 대류속도가 안정한 대기에서는 난류강도를 감소시 키고, 불안정한 대기에서는 대기경계층의 높이를 증가시킴으로써 황사 농도를 감소 시키는 역할을 했다. 대류속도가 황사 농도의 감소에 미치는 영향은 대기가 안정할 때 더 효과적이었다고 했다(Park et al., 2011).
몽골 고비사막과 내몽골의 넓은 지역은 연중 황사가 많이 발생하고 있으며 특히, 2002년부터 2011년까지 우리나라에서 관측된 총 93건의 황사사례 중 약 80 %가 고비사막과 내몽골에서 발원하였다(기상청, 2012). 황사에 관한 대부분의 연구들은 황사 발생량의 정량적인 분석을 위해 중국에 위치한 관측소에서 제공되는 미세먼 지 관측 자료를 사용하거나 황사 발원의 수평적 분석을 위한 모델의 모의 자료를 분석한 연구가 대부분이다. 상대적으로 몽골 내륙에서 발생하는 황사에 관한 연구 는 정량적인 관측을 위한 관측 장비의 부재로 황사에 관한 사례 연구는 매우 미흡 하기 때문에 몽골의 황사 발원지의 특성을 파악하고 황사가 발생할 수 있는 기상 조건을 정확히 규명하고, 지표면 조건에 대한 정확한 이해를 위해 기상청은 현재 몽골의 남동쪽에 위치한 에르덴과 몽골 남쪽에 위치한 놈곤(고비지역)에 황사감시 기상탑을 설치하여 운영하고 있다(국립기상연구소, 2011). 이 관측탑에서는 각종 기 상 변수 및 난류 변수 그리고 먼지 농도가 지속적으로 관측되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 2011년 봄철 우리나라에서 관측된 7개의 황사 사례 중 황사주의보급의
석을 통해 봄철 몽골에서 발원하는 황사 발원과 기상 조건의 특성을 알아보았다.
또한, 지상 관측 자료의 한계를 보완하고 황사의 수평적인 공간분포 분석과 황사예 보에 활용되고 있는 모델과의 비교 및 통계 분석을 통해 황사의 정량적 해석을 시 도하였다. 이 분석을 위해 모델과 황사감시기상탑의 PM10 농도, 풍속, 마찰속도 자 료를 사용했다. 이러한 연구는 몽골 지역에서 발원하는 황사 발원량의 정확한 분석 이 가능할 뿐만 아니라 황사 발원의 기작을 이해하는데 도움이 될 것이며 황사 예 보 정확도 향상에 도움이 될 것으로 사료된다.
제2장 황사감시기상탑의 지리적 위치와 기후
제1절 황사감시기상탑의 위치
몽골의 고비지역인 에르덴 관측소와 놈곤 관측소 두 지역(Fig. 1 참조)에 위치해 있는 황사감시기상탑을 Fig. 2에서 보여주고 있다. Fig. 1에서 보여주는 에르덴 관 측소는 몽골의 도르노고비(Dornogobi) Aimag의 중심 도시인 샤인샌드(Saynshand) 로부터 남동쪽으로 90 km, 중국과 몽골의 경계에 위치한 자민우드(Zmyn-Uud)로 부터 북동쪽으로 100 km 떨어진 곳에 위치해 있다. 놈곤 관측소(Fig. 1)는 움노고 비(Omnogovi) Aimag의 중심의 달란자드가드(Dalanzadgad)에서 남남동 방향으로 100 km 떨어져 있다(국립기상연구소, 2012).
Table 1. Location of the Asian dust monitoring sites.
Site Latitude longitude Elevation Surface
Erdene 44°27'N 111°05'N 988 m Gobi(mixed)
Nomgon 42°51'N 105°08'N 1,494 m Gobi
Fig. 1. The locations of the Asian dust monitoring towers of Erdene(operated in
에르덴 관측소는 내몽골 고비 지역에 위치하고 있으며 혼합 토양(Gobi mixed)에 설치되어, 2007년 11월에 일부 관측 장비만 설치되어 운영되다가 2008년 11월에 완 성되어 운영되고 있다. 놈곤 관측소는 2010년 10월 설치되어 운영되고 있다. 관측 소들의 위도, 고도 및 지표조건은 Table 1과 같다.
Fig. 2. Schematic view of instrumentation of the Erdene and Nomgon towers.
제2절 황사감시기상탑 위치의 기후 특성
몽골의 황사감시기상탑이 설치되어 있는 에르덴 지역의 기후는 북서풍이 탁월하 고, 연평균 기온이 2 ℃, 연평균 강수량은 100 mm이다. 최저 기온은 -40 ℃, 최고 기온은 40 ℃ 이며, 15 ms-1 이상의 강풍은 1년에 20일 이상이고, 황사의 발생빈도 는 1년에 50일 이상 이다(Batsukh, 2004). 놈곤 지역의 기후는 연평균 기온이 4 ℃ 이며, 연 강수량은 100 ∼ 150 mm이다. 15 ms-1 이상의 강풍은 1년에 30일 이상이 고, 황사의 발생빈도는 1년에 40일 이상 이다(Batsukh, 2004). 놈곤과 에르덴의 주 변 환경은 Fig. 3과 같다.
(a) (b)
Fig. 3. The locations of the dust monitoring towers and the landscape of the (a) Erdene, (b) Nomgon sites
제3장 연구에 사용된 자료와 연구 방법
제1절 연구에 사용된 자료
1. 황사감시기상탑 자료
몽골의 황사감시기상탑은 에르덴(에르덴)과 놈곤(놈곤)에 설치되어 운영되고 있 다. 에르덴은 2008년 11월, 놈곤은 2010년 10월에 설치되어 운영되고 있다. 황사감 시기상탑에 설치된 관측 장비는 Table 2과 같다.
Table 2. Instrument deployment at the Erdene and Nomgon towers.
Sensor Model &
Manufacture
Measurement range
Measurement range Height or Depth
Data logger CR3000 (Campbell) - 1.5m
Temperature &
Humidity HMP45orC (Vaisala) -40∼60 ℃
0.8∼100 % 2 m, 4 m, 8 m, 16 m Wind speed 03101 (Campbell) 0∼60 ms-1 2 m, 4 m, 16 m, 20 m Wind direction 03101 (Campbell) 0 ~ 360 deg. 20 m
Soil Temperature 107 (Campbell) -35∼50 ℃ 5 m, 20 m, 50 m (depth) Soil moisture CS615 (Campbell) 0∼1 v/v 5 m, 20 m, 50 m (depth) Solar radiation LI200X (Li-Cor) 0~3000 Wm-2 2 m (up, down)
Surface temperature IRTS (Apogee) -40∼70 ℃ 2 m
Aerosol concentration
(PM10)
FH62C14 (Thermo) 0 ~ 5000 ㎍m-3 3 m
관측 장비의 높이는 20 m이며 2 m, 4 m, 8 m, 16 m 높이에서는 기온과 상대습 도가 측정되고 2 m, 4 m, 16 m, 20 m 높이에서는 풍속을 측정하는데 특히, 20 m 높이에서는 풍향도 함께 측정한다. 또한, 초음파 풍속계는 8 m에서 연속적으로 측 정되는데 raw data는 별도로 저장되지 않고, 공분산 연산을 이용하여 10개의 공분 산 자료(UU, UV, UW, UT, VV, VW, VT, WW, WT, TT)가 생성된다. 지중에는
3개의 층(5 cm, 20 cm, 50 cm 깊이)으로 분류하여 지중 온도와 토양 수분을 측정 하고 있으며, 3 m 높이에서는 PM10 농도 자료를 측정한다. 모든 자료들은 10분 평균자료이다. 본 연구에서는 황사 발원의 특성을 분석하기 위해 PM10 미세먼지 자료와 2 m 와 16 m 높이에서 측정된 기온자료를 이용하였다. 또한 같은 높이에 서 측정된 풍속과 상대습도 자료, 지중 5 cm에서 측정된 토양온도의 자료를 이용 하였다. 그리고 공분산 자료 중 UW 와 VW 자료를 사용하여 마찰속도를 계산하여 분석하였다.
2. 모델 자료
전지구 통합 수치모델(UM: Unified Model)은 영국기상청의 통합모델로서 기후, 전지구(40 km), 지역(12 Km), 악기상(4 Km)을 동일한 역학체계로 구성하여 운영 하는 모델이다. 모델의 구체적 구조와 입력자료는 Table 3과 같다.
Table 3. The specification of UM-ADAM.
Specification
Type 3D Eulerian particle transport model Domain 150 x 120, center: (126°E, 38°N) Horizontal resolution 30 km x 30 km
Vertical resolution 29 layers (sigma)
Projection Lambert Conformal
ΔT variable (max = 300 sec)
Dust size range and bins 0.2~74㎛(diameter), 11 bins Forecast time 72 hours(00, 12 UTC)
Meteorology database UM(Unified Model) Global, MCIP
UM의 역학체계는 등위경도 수평격자체계와 연직 Charney-Phillips 격자 체계를 사용하고 있으며, 지역모델로 사용하는 경우에는 극의 위치를 변환한 Rotated-등위 경도 수평격자체계를 사용한다. 기상청은 차세대 수치예보시스템으로 영국의 통합 모델인 UM을 2008년 5월에 도입하여 2010년부터 현업에 활용하고 있다.
UM-ADAM의 인터페이스 개발을 통해 UM에서 생산되는 기상자료를 기반으로 하
다(국립기상연구소, 2011). UMMCIP 과정에서는 예측 기상장으로부터 기온, 기압, 수평 및 수직 성분 풍속 등 황사발생 및 수송에 관여하는 25가지 기상변수를 추출 하여 ADAM의 영역과 격자에 맞도록 내삽하여 황사모의를 위한 기상입력장을 생 성한다(국립기상연구소, 2011). 여기에 위성에서 관측된 식생지수(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)를 입력자료로 하여 발원지 식생의 변화를 고 려할 수 있는 황사모델 ADAM2는 UM을 입력장으로 하는 사계절 황사단기예측모 델 UM-ADAM2 이 있다. 이 모델은 2010년 11월부터 기상청에서 현업에 활용되고 있다. UM-ADAM2의 도메인은 280×200 격자로 UM-ADAM에 비해 크다. 본 연구 에서는 UM-ADAM2 모델에서 모의된 사례별 PM10 농도, 풍속, 마찰속도의 자료를 사용하였다. PM10 자료와 풍속, 마찰속도의 자료는 1시간 평균 자료이며 특히, 풍 속과 마찰속도 자료는 3시간마다 제공된다. 풍속 자료는 10 m에서 모의된 자료이 며, 마찰속도는 10 m에서 모의한 U 성분과 V 성분의 바람장을 계산을 통해 생산 된 자료이다. 황사 발원량의 연직 분포와 연직 풍속을 파악하기 위해 UM-ADAM2 모델의 연직 29개 층의 자료를 사용하였다. 연직 PM10 자료와 풍속자료는 1시간 평균자료이며 연직 풍속자료는 3시간마다 제공되는 자료이다.
3. 일기도 자료
황사일기도는 세계기상기구(World Meteorological Organization, WMO)의 기상 관측소들이 관측자료를 3시간마다 공유하기 위해 사용하는 전지구통신체계(Global Telecommunication System, GTS)의 기상전문 중에서 먼지나 모래가 바람에 의해 뜨는 현상인 황사가 발생한 경우 발원과 강도 등에 따라 현재일기(ww = 07, 08, 09, 30∼35, 98)를 분류하여 나타낸다. 이 때 관측지점은 갈색으로 나타내는 특징이 있다. 그리고 황사의 이동과 가장 연관성이 있는 기압계 발달과 이동을 알 수가 있 어 황사예보에 사용된다. 본 연구에서는 황사의 발원지와 종관장의 특징을 알아보 기 위해 기상청에서 3시간 마다 제공되는 황사일기도를 사용하였다. 또한, 황사발 원과 지상저기압의 상승기류와 관련성을 갖는 제트 기류의 위치와 이동을 분석하 기 위해 기상청에서 하루에 두 번(09 KST, 21 KST) 제공되는 300 hPa 일기도를 사용하였다.
4. HYSPLIT 모델 자료
HYSPLIT 모델은 격자화된 기상자료를 이용하여 단순한 궤적에서부터 복잡한 대기확산과 지표침적의 계산을 지원한다. 이 모델은 미국 해양기상청(National Oceanic and Atmospheric Administration, NOAA) 산하 ARL(Air Resource Laboratory)에서 제공하는 오염물질의 장거리수송 모델이다. 이 모델은 오염물질의 전방, 후방 공기궤적의 추적이 가능하고 다양한 높이의 역궤적에 대한 분석도 가능 하여, 한 시간 단위로 5일 이상까지 분석을 할 수 있는 기능이 제공된다. 본 연구 에서는 ARL에서 제공되는 수평풍속성분(U, V), 온도(T), 고도(Z), 압력(P)과 지표 면 압력(P0) 등의 필수 성분이 포함된 FNL 기상자료를 사용하였다.
5. NCEP/NCAR 재분석 자료
황사의 발원과 기압계의 이동 및 발달에 대한 종관 기상 분석을 위해 NCEP/NCAR(National Center for Environmental Prediction/National Center for Atmospheric Research) 재분석 자료를 사용하였다. 이 자료는 1950년부터 6시간 간격으로 각종 기상자료(강수, 온도, 습도, 풍속, 풍향 등)를 제공하고 있으며, 격자 간격은 2.5°×2.5° 이다(Kalnay and Coauthors, 1996). 본 연구에서는 표준등압면인 850 hPa, 500 hPa, 300 hPa의 지오포텐샬 고도, 온도, 습도, 풍향, 풍속 자료를 사 용하였고 습도 자료는 1000 hPa 의 자료를 사용하였다. 본 연구에서 자료의 분석 영역은 경도 70∼150E, 위도 20∼60N 이다.
6. 미세먼지 자료
황사의 강도와 미세먼지 입자크기별 분석을 위해 PM10(Particle Matter 10 ㎛) 장비의 자료와 입자계수기 장비의 부피농도와 질량농도의 자료를 사용하였다.
PM10 은 베타선 흡수법(BAM, β-ray Attenuation Method, Model: FH62C14, Thermo electron Co.)으로 실시간 측정한다. 대기 중 부유하고 있는 직경 10 ㎛ 이 하의 입자를 일정시간 여과지에 포집하여 쌓인 먼지에 베타선을 투과시켜 감쇄되
조와 특징은 Table 4와 같다.
Table 4. The specification of PM10.
Specification
Method Microprocessor controlled Beta radiation(14C) attenuation Measuring Range 0.25 ∼ 32 ㎛
Particle concentration From 1 to 2,000,000 particles / liter Particle mass From 0.1 μg/m³ to 100 mg/m³
Sample airflow 1.2 l/min +/-5% continuously regulated Laser laser diode, wavelength 660nm
Size channels 31
Reproducibility ±5% over the total measuring range
입자계수기는 광학입자계수기(OPC, Optical Particle Counter) 또는 대기입자분광 계(APS, Atmospheric Particle Spectrometer)라고도 불리고 대기 중 입자상 물질의 분포 특성을 관측할 수 있는 측기이다(Table 5).
Table 5. The specification of APS.
Specification
Model #365, #180
Measuring Range 0 ∼ 5,000㎍/㎥(if necessary, changable within the range) Resolution within ±2μg/㎥(24 hour mode)
Measuring Accuracy within ±2% of indication(24 hour mode) Flow rate 0∼20 SLPM Automatic adjustable
Sampling Pump Vacuum Pump(220V, 50/60㎐), RPM adjustable Data Storage more 30 days of 1 hour value
Filter Tape Continuous glass fiber filter
기상청 국립기상연구소에서는 2007년부터 서울, 백령도, 파주, 군산, 철원, 흑산 도, 대구, 광주 등 8개소에 설치하여 운영하고 있다(국립기상연구소, 2012). 입자계 수기는 단일입자 광산란 측정법을 이용하여 실내 또는 실외에서 공기중에 떠다니 는 분진 및 먼지 등을 측정하는 장비로서 31개 입경별로 에어러솔의 수농도를 계 수(count)하고, 여기에 추정된 입자의 밀도(Density)를 곱하여 PM10, PM2.5 PM1.0
의 질량농도를 계산한다(Fig. 4).
Fig. 4. Schematic diagram of single particle scattering method of APS.
입자계수기의 수농도 측정은 로렌츠-미(Lorenz-Mie) 산란을 응용하여 입자의 측 방 산란광을 전기신호로 바꾸어 입자의 크기를 측정하고 전기신호의 빈도를 분석 하여 입자의 수농도를 측정한다.
제2절 연구방법
몽골 내륙에서 발생하는 황사 발원지의 특성을 파악하고 황사가 발생할 수 있는 기상조건의 정확한 이해가 필요하다. 그러나 몽골에서 발원하는 황사에 관한 사례 연구는 매우 미흡하기 때문에 본 연구에서는 2011년 봄철(3∼5월) 우리나라에서 관 측된 7개의 황사 사례 중 발원지가 몽골 내륙이고 우리나라에서 미세먼지 농도가 400 ㎍/㎥(시간평균) 이상이 2시간 이상 지속된 황사주의보급 사례 3개를 선정하였 다. 각각의 사례 기간 동안 자료가 결측 되어 사례분석에 사용할 수 없는 경우 결 측된 기간을 제외하고 연구에 사용하였다. 그 결과는 Table 6과 같다. 선정된 사례 는 3월에 한 사례, 5월에 두 사례이며 3월 한 사례를 Case 1, 5월의 두 사례를 각 각 Case 2와 Case3으로 정의하였다. 선정된 3개의 사례에 대해 에르덴과 놈곤의 황사감시기상탑에서 관측된 PM10 농도, 기상자료를 사용하여 황사 발원과 관련한 기상 조건의 특성을 알아보았다. 이 분석을 위해 우리나라에 황사가 관측된 시간으 로부터 2 ∼ 3일 전의 에르덴과 놈곤의 황사감시기상탑에서 관측된 자료를 사용하 였다. 또한, Case 1의 경우 놈곤의 황사감시기상탑의 관측자료가 사례일에 결측되 어 본 연구에서는 제외하였고, Case 2의 에르덴 사례의 경우 사례기간 중 PM10 자 료가 부분적으로 결측되어 자료의 정확성을 위해 본 연구에서는 결측된 자료는 제 외하고 분석하였다.
Table 6. Asian dust events used in this study.
Case Asian dust events
Asian dust monitoring
sites.
Pathway
Max. PM10
Conc.(㎍/㎥) (site)
Duration (hour)
1 2011. 3. 19.
∼ 3. 22. (a) Erdene Gobi-Man.4)-BB1)-North Korea-South Korea
876
(Cheonan) 67
2 2011. 5. 1.
∼5. 4.
(a) Erdene Gobi-SP2)-LP3)-North Korea-South Korea
1,025
(Heuksando) 82 (b) Nomgon
3 2011. 5. 12.
∼ 5. 13.
(a) Erdene Gobi-Man.4)-LP3)-North Korea-South Korea
838
(Baengnyeongdo) 27 (b) Nomgon
1)BB-Bohai Bay, 2)SP-Shndong Peninsula, 3)LP-Liaoning Peninsula, 4)Man.-Manchuria
몽골에서 발원한 황사의 기상조건의 특성을 분석하기 위해 황사감시기상탑에서 제공되는 미세먼지(PM10)농도(3 m), 풍속(16 m), 마찰속도(16 m), 상대습도(16 m), 온도(2 m, 16 m), 토양온도(5 cm)의 자료들을 사용하여 분석하였다. 자료들은 모두 10분 평균 관측 자료이며, 본 연구에서는 1시간 평균으로 재분석하여 사용하였다.
6개의 자료들 중 마찰속도는 공분산 연산을 이용하여 생산되는 10개의 자료들(UU, UV, UW, UT, VV, VW, VT, WW, WT, TT) 중 UW 와 VW를 이용한 계산된 자료로, 식 (1)과 같은 공식을 얻을 수 있다.
′′ ′′ (1)
식 (1)에서 U* 를 마찰속도라 한다. 마찰속도는 물체와의 접촉면에서 물체의 운 동을 방해하는 힘의 속도로 풍속과 밀접한 관련이 있다. 즉, 황사가 발원했을 때 풍속이 강하고 마찰속도가 증가하면 황사 발원량도 많아 질 수 있다. 이와 관련하 여황사감시기상탑의 관측값과 모델에서 모의한 값과의 관계성을 조사하기 위해 PM10 농도와 마찰속도, 풍속자료를 비교하였다. 황사모델에서 모의하는 농도와 기 상변수들은 황사 예보에 밀접한 관련을 가지기 때문이다. 따라서, 지상 관측자료의 한계를 보완하고 황사의 수평적인 공간분포 분석과 황사예보에 활용되고 있는 모 델과의 비교 및 통계 분석을 통해 황사 예보의 정량적 해석을 시도하였다. 이 분석 을 위해 모델과 황사감시기상탑의 PM10 농도, 풍속, 마찰속도 자료를 사용했다.
황사발원의 특성을 이해하기 위하여 종관기상장의 이해가 필요하다. 종관기상장 분석에 있어 가장 중요한 자료는 황사일기도이다. 황사일기도는 황사가 발원했을 경우 황사 발원지역은 갈색으로 표시가 되며 그 주변에 대한 기압계의 이동과 발 달에 대하여 전체적인 특징을 분석할 수 있다. 본 연구에서는 사례별 황사일기도에 서 나타나는 황사 발원지역과 기압 패턴을 분석하여 황사 발원과 이동에 대한 특 징을 분석하였다. 또한, 황사발원과 지상저기압의 상승기류와 관련성을 갖는 제트 기류의 위치와 이동을 분석하기 위해 300 hPa 일기도를 분석하였다. 이 분석을 통 해 상층 기압패턴의 특징을 찾고자 했으며, 제트기류의 위치와 이동에 대한 분석을 통해 지상기압계와의 연관성을 알아보았다. 그리고 발원지 및 동아시아 지역 주변 의 종관적인 재해석을 위해 NCEP/NCER 재분석 자료에서 850 hPa, 500 hPa, 300
경우 1,000 hPa, 850 hPa의 공간분포의 분석을 통해 발원지 주변의 건조 상태를 알 아보았다. 발원지에서 발원한 황사의 이동경로를 알아보기 위해 우리나라 지상관측 소에서 황사를 맨눈으로 가장 많이 관측한 시간대의 후방공기궤적을 알아보았다.
이 분석을 위해 우리나라 황사 관측소 28개 지점의 위·경도로 부터 500 m, 1,000 m, 1,500 m 고도에서 72시간 동안 모의된 HYSPLIT 4 모델의 후방공기궤적 자료 를 이용하여 황사의 이동경로를 추론해 보았다.
우리나라에 유입된 황사의 정량적인 분석과 강도를 알아보기 위해 28개 황사 관 측소에서 관측되고 있는 β-ray PM10 장비의 관측 자료를 사용하였다. 또한 유입된 황사 입자들의 크기분포를 알아보기 위하여 기상청 국립기상연구소에서 보유하고 있는 8개의 입자계수기의 수농도 자료와 부피농도 자료를 사용하였다. 수농도 자료 는 에어로졸 입자의 직경별 개수를 측정한 값이다.
Fig. 5. A schematic diagram of aerosol bimodal distribution in atmosphere.
에어로졸은 발생원에 따라 두 가지 크기 분포를 보인다(Wilson and Suh, 1997).
대략 에어로졸 입경이 1.0 ∼ 2.5 ㎛ 보다 큰 경우를 조대입자영역(Coarse mode)이 라 하고, 이보다 작은 경우는 미세입자영역(Fine mode)이라고 한다(Fig. 5). 조대입 자영역에 속하는 에어로졸은 황사, 해염, 화산재 등 대부분 자연 발생적인 1차성 입자상 물질들이 주요 구성인자들이며(Seinfled and Pandis, 1998), 미세입자영역에 속하는 에어로졸은 화학반응이나 물리적 상(phase) 변화를 통해 집적된 형태의 물
질들로 황산염, 질산염, VOC 등 인위적 발생으로 생긴 2차성 입자상 물질들이다.
부피농도(dv/dlogDp)의 경우 입자계수기에서 측정된 에어로졸이 레이저에 의해 산 란된 빛을 감지하여 크기를 측정하고, 0.25 ㎛와 32 ㎛ 사이의 31개 채널 입자의 수농도(dN/dlogDp)를 부피농도로 환산한 계산값이다. 관측된 모든 입자가 동일한 조성을 가진 성분이라고 가정했을 때 부피가 질량에 선형적으로 비례한고 밀도가 일정하다는 가정하에 산출된 자료 중 각 입자 크기구간(dlogD)별 개수(N)를 아래 식에서 부피농도(dv/dlogDp)를 구하였다(Hobbs, 2000).
log
log
(2)
식 (2)에서 계산된 부피농도의 사례별 입자크기의 분포를 위해 전국 8개소의 입 자계수기에서 관측된 부피농도를 분석하여 입자크기가 1.0 ㎛ 이상 일 때를 황사로 판단하였고, 질량농도의(PM10, PM2.5, PM1.0) 입자크기와 비교하여 특징을 분석하였 다.
제4장 2011년 봄철 황사의 특징
제1절 발원지와 우리나라에서 관측된 황사의 특징
봄철 황사의 장거리 이동과 관련하여 동아시아에서 발생하는 황사는 3월에 황사 및 타클라마칸 사막에서 주로 발생하며, 4월에는 강풍일수 증가로 인해 황사가 급 격히 증가하고 특히 몽골에서 많은 황사가 나타나며, 5월에는 몽골과 중국 중동부, 황사 그리고 타클라마칸 사막에서 황사 발생이 많다(Kenji et al., 1998). 2011년 봄 철(3∼5월) 몽골에서 발원한 황사의 특징을 알아보기 위해 Dust Strom Index(DSI) 를 이용하였다. DSI는 WMO의 GTS SYNOP 자료 중 먼지 현상과 관련있는 07, 08, 09, 30∼35, 98 의 현재일기(ww)를 세 가지 현상으로 분류하여 황사의 강도를 분석한 기법이다(McTainsh et al., 2004). 이 기법은 현재일기가 33, 34, 35 일 경우 심한 황사(Severe Dust storm, SD), 현재일기가 30, 31, 32, 98인 경우 보통 황사 (Moderate Dust storm, MD) 그리고 현재일기가 07, 08인 경우 지역적인 황사 현 상(Local Dust Event, LDE)로 구분하여 식 (3)을 통해 DSI를 구한다.
DSI = (5×SD) + MD + (LDE/20)
(3)식 (3)을 이용하여 2011년 봄철 몽골에서 발생한 황사의 강도는 그림 6와 같다.
DSI는 몽골 남쪽 고비사막 일대인 경도 100 ∼ 110E, 위도 40 ∼ 47N 지역에서 높은 것으로 나타나고 있어 이 지역에 황사 강도가 심했을 것으로 판단되며 특히, 황사감시기상탑이 설치된 에르덴과, 놈곤 지역 일대에서는 DSI 가 40 이상으로 황 사의 발원이 많았던 것을 알 수 있다.
2011년 우리나라에 영향을 준 황사사례는 총 7사례이며 모두 봄철(3월∼5월)에 관측되었다(Fig. 7). 7개의 사례들 중 황사의 발원지가 몽골 및 내몽골인 사례가 다 섯 사례로 전체의 약 70% 이상을 차지했고, 나머지 두 개의 사례는 만주에서 발원 되었다. 3월과 4월에 각각 두 사례, 5월에는 세 개의 황사가 우리나라에 관측되었 는데 특히, 3월과 5월에는 각각 1개의 황사주보급의 사례가 관측되었고 5월에는 황 사경보급의 사례도 1사례가 관측되었다. 우리나라 28개소 황사 관측망에서 관측한
봄철 황사 일수 분포를 살펴보면, 2011년 봄철(3∼5월) 우리나라의 황사 관측일수 는 8.5일로 3월에 2.5일, 4월에 0.3일, 5월에 5.7일로 관측되었다. 지역적 분포로는 강원도와 경상북도지역에서 10일 이상의 관측일수가 분포하는 경향을 나타냈고, 수 도권과 경기도 지역에서는 8일 ∼9일, 제주도와 울릉도는 6일의 관측일을 보였다 (Fig. 8).
Fig. 6. Blowing sand occurrence during the springtime (March to May) in Asian dust source of 2011.
Fig. 8 Distribution of observation of Asian dsut in springtime (March to May) of 2011.
제5장 황사발원과 기상조건의 특성
제1절 황사감시기상탑 자료 분석
2011년 봄철 몽골 내륙에서 발생한 황사는 앞 절의 분석과 같이 DSI 가 40 이 상으로 황사의 발원이 많았던 것을 알 수 있다. 본 연구에서는 몽골에서 황사가 발 생할 수 있는 기상조건의 특성을 살펴보기 위해 2011년 봄철 3개의 사례에 대해 에르덴과 놈곤에서 관측된 황사감시기상탑 자료를 분석하였다(Table 6).
Fig. 9은 Case 1 (a)의 2011년 3월 17일에서 19일의 기간 동안 에르덴의 황사감 시기상탑에서 관측된 PM10 농도(3 m), 풍속(16 m)과 마찰속도(16 m), 기온(16 m) 과 상대습도(16 m), 기온(2 m)과 토양온도(5 cm)의 기상변수를 나타낸 것이다. 3월 17일부터 19일의 3일간의 PM10 농도의 시간 변화를 살펴보면 09 KST 부터 PM10
농도는 급격히 증가하여 17일 13 KST에 최고의 농도값인 3,680 ㎍m-3 을 나타냈 고, 이후 감소하다가 17일 20 KST에 다시 증가하여 두 번째 최고값 866 ㎍m-3 을 나타내었고, 다시 감소하다가 18일 04 KST에 세 번째 최고값인 713 ㎍m-3 을 나 타내었다. 18일 12 KST 이후에는 황사 발원이 없는 수준으로 낮아져 황사 발원량 이 감소하였다(Fig. 9(a)).
같은 기간의 풍속과 마찰속도의 시간 변화를 살펴보면 17일 08 KST 부터 풍속 이 급격히 증가하여 17일 12 KST에 17 ms-1 의 최대 풍속을 나타내고 이후 감소 와 증가를 반복하는 것을 나타내다 점차 감소하는 경향을 보였다(Fig. 9(b)). 마찰 속도의 시간 변화는 풍속의 변화 경향성과 비슷하게 나타내는 것을 알 수 있다. 풍 속이 급격히 증가하는 17일 12 KST에 0.8 ms-1 의 최대 마찰 속도를 나타내었고, 이후 감소와 증가를 반복하다 감소하는 경향을 나타내었다(Fig. 9(b)). 특히, 풍속과 마찰속도가 급격히 증가하는 17일 12 KST 이후에는 PM10 농도도 급격히 증가하 는 것을 알 수 있어 지상 풍속과 마찰속도가 황사 발생에 큰 영향을 줌을 알 수 있다.
기온(16 m)과 상대습도(16 m)의 변화를 살펴보면 기온의 경우 17일 00 KST에 0 ℃를 나타내다 점차 낮아지면서 17일 06 KST에 -4 ℃의 영하의 기온을 나타냈 다. 이후 기온은 급격히 높아지면서 17일 15 KST에 7 ℃의 최고 기온을 나타낸
Fig. 9. Temporal variations of (a) PM10 concentration ( , ㎍m-3), (b) wind speed (16 m) ( , ms-1) and friction velocity ( , ms-1), (C) relative humidity (16 m) ( , %) and air temperature (16 m) ( , ℃), (d) air temperature (2 m) ( , ℃) and soil temperature (5 cm) ( , ℃) at Erdene in Mongolia 17 to 19 March 2011.
지는 경향을 보였으나 18일 03 KST 까지 50 % 이하로 나타났으며, 그 후 급격히 높아지는 것으로 나타났다(Fig. 9(c)). 3월 17일에서 19일의 황사가 발원한 기간은 봄철임에도 불구하고 기온은 대부분 0 ℃ 이하의 기온을 나타냈고 황사가 발원하 기 전에 높았다가 발원 후에는 급격하게 떨어졌다. 반대로 상대습도는 황사가 발원 할 때 낮았다가 발원 후에는 급격히 높아졌다.
2 m에서 관측된 기온은 7일 00KST에 -1 ℃의 영하의 기온을 나타내다 황사가 발원할 때 급격히 높아지면서 17일 15 KST에 7℃의 최고 기온을 나타낸 후 감소 하여 16 m에서 관측된 기온(Fig. 9(c))과 경향성이 매우 유사하게 나타났다. 토양 온도(5 cm)의 경우 황사가 발원한 기간 동안 0 ℃ 이하로 나타나고 있어 지표면이 차고 건조한 상태를 나타냈고 16 m와 2 m에서 관측된 기온과 변화 경향성이 비슷 하게 나타났다(Fig. 9(d)).
Fig. 10는 Case 2 (a)의 2011년 4월 28일에서 30일의 기간 동안 에르덴의 황사감 시기상탑에서 관측된 PM10 농도, 풍속(16 m)과 마찰속도(16 m), 기온(16 m)과 상 대습도(16 m), 기온(2 m)과 토양온도(5 cm)의 기상변수를 나타낸 것이다. PM10 농 도의 시간 변화를 살펴보면 29일 08 KST부터 PM10 농도가 증가하였다. 그러나 11 KST 부터 관측자료가 결측되어 PM10 농도의 정량적인 값을 알 수 없었고, 19 KST 부터 PM10 농도를 확인할 수 있었다. 19 KST 에 관측된 PM10 농도는 4,992
㎍m-3 을 나타냈고 사례 기간 중 최고 농도 값을 보였다. 이 후 PM10 농도는 감소 하다가 29일 22 KST에 1,361 ㎍m-3 의 일시적인 증가를 보이다 다시 감소하며 낮 아졌다(Fig. 10(a)).
풍속과 마찰속도의 시간 변화를 살펴보면 28일 00 KST 부터 19 KST 까지 5 ms-1 미만의 풍속을 나타내다 그 이후부터 풍속이 점차 증가하여 29일 15 KST에 21 ms-1 의 최대풍속을 나타냈다. 그리고 점차 감소하다 30일 11 KST에 다시 증 가하여 두 번째 최대 풍속인 13 ms-1 를 나타내다 감소하였다(Fig. 10(b)). 마찰속 도의 경우 풍속의 시간 변화와 경향성이 비슷하게 나타나는 것을 알 수 있다. 29일 00 KST부터 02 KST 까지 0.4 ms-1 미만의 마찰속도를 보이다가 그 이후부터 점 차 증가하여 29일 15 KST에 1.0 ms-1 의 최대 마찰속도를 보였다. 그리고 점차 감 소하다 30일 11 KST에 다시 증가하여 두 번째 최대 마찰속도인 1.0 ms-1 를 나타 내다 감소하였다(Fig. 10(b)). 풍속과 마찰속도가 증가하는 29일 오전에는 PM10 농 도는 결측으로 정확한 농도를 알 수 없으나 이후 19 KST에 PM 농도가 최고 농
Fig. 10. The same as Fig. 9 except for 28 to 30 April 2011.
16 m에서 관측한 기온과 상대습도의 변화를 살펴보면 기온은 황사가 발원하기 전 28일 09 KST부터 10 ℃의 기온을 나타내다 황사가 발원한 후부터 10 ℃의 이 하의 기온으로 점차 감소하였다. 상대습도는 황사가 발원하기 전 29일 03 KST에 68% 의 상대습도를 나타내다 황사 발원할 때 낮았다가 황사 발원 후에는 급격히 높아져서 30일 00 KST에는 99%의 상대습도를 나타냈다(Fig. 10(c)).
2 m의 기온변화는 황사 발원전 28일 16 KST 20 ℃의 최고기온을 보였고, 황사 가 발원할 때 점차 감소하는 경향을 보였다. 5 cm 의 토양 온도의 경우도 황사 발 원전 28일 16 KST 23 ℃의 최고 온도를 나타내고 그 후 점차 하강하였다(Fig.
10(d)). 2 m의 기온과 5 cm 의 토양온도는 16 m에서 관측된 기온과 변화 경향이 비슷하게 나타났다.
Fig. 11의 Case 2 (b)는 Case 1 (a)와 같은 기간 동안 놈곤의 황사감시기상탑에 서 관측된 PM10 농도, 풍속(16 m)과 마찰속도(16 m), 기온(16 m)와 상대습도(16 m), 기온(2 m)과 토양온도(5 cm)의 기상변수를 나타낸 것이다. PM10 농도의 변화 를 살펴보면 28일 18 KST 부터 PM10 농도는 증가하여 28일 23 KST에 감소하다 가 29일 00 KST부터 급격히 증가하여 03 KST에 최대 농도값인 3,917 ㎍m-3 을 나타냈고, 이후 감소하다가 06 KST에 다시 증가하여 두 번째 최대 농도인 3,142
㎍m-3 을 나타내다 감소하며 낮아졌다. 그러나 20 KST부터 다시 증가하며 29일 22 KST에 세 번째 최대 농도인 1,421 ㎍m-3 을 나타냈고, 그 후 증가와 감소의 경 향을 보이다 30일 13시에 발원량은 낮아지며 감소하였다(Fig. 11(a)). Case 2(b)의 경우 4월 28일부터 30일의 3일간 세 번의 황사 발원이 나타났고, 최대 농도는 모두 1,000 ㎍m-3 이상 나타나 고농도의 황사가 발원을 하였다.
16 m에서 관측된 풍속과 마찰속도의 변화를 살펴보면 풍속은 28일 10 KST 부 터 증가하면서 18 KST에 14 ms-1 의 풍속을 나타내고 감소하다 28일 23 KST부 터 다시 증가하여 29일 00시에 15 ms-1 의 나타냈다. 그 후 29일 04 KST에 다시 증가하여 29일 10 KST 20 ms-1 의 최대 풍속을 나타내고 15 KST에 다시 20 ms-1 의 최고 풍속을 나타냈다. 그 후 급격히 감소하다가 30일 03 KST에 세 번째 최고 풍속인 17 ms-1 를 나타냈고, 이후에는 풍속이 감소하였다(Fig. 11 (b)). 마찰 속도의 시간 변화는 28일 08 KST 부터 점차 증가하는 경향을 보였고 풍속이 가장 최대값이 였던 29일 10 KST 에 1.0 ms-1 의 마찰속도를 보였다. 그 후 세 번째 최 대 풍속을 나타낸 30일 03 KST에는 1.1 ms-1 의 최대 마찰속도를 나타냈다. 풍
Fig. 11. Temporal variations of (a) PM10 concentration ( , ㎍m-3), (b) wind speed (16 m) ( , ms-1) and friction velocity ( , ms-1), (C) relative humidity (16 m) ( , %) and air temperature (16 m) ( , ℃), (d) air temperature (2 m) ( , ℃) and soil temperature (5 cm) ( , ℃) at Nomgon in Mongolia 28 to 30 April 2011.
