수도권 지역의 고해상도 WRF 모델 기반 연직 해상도 및 경계층 모수화 방안 민감도 실험
임아영·노준우*·지준범·최영진
한국외국어대학교 차세대도시농림융합기상사업단, 449-791, 경기도 용인시 처인구 모현면 외대로 81
Sensitivity Experiments of Vertical Resolution and Planetary Boundary Layer Parameterization Schemes on the Seoul Metropolitan Area
using WRF Model
A-Young Lim, Joon-Woo Roh*, Joon-Bum Jee, and Young-Jean Choi
Weather Information Service Engine, Hankuk University of Foreign Studies, Gyeonggi-do 449-791, Korea
Abstract: The effects of vertical resolutions and planetary boundary layer (PBL) physics schemes in a numerical simulation with a very high resolution over the metropolitan area were investigated. The numerical experiments using the Weather Research and Forecast model were conducted from 0000 UTC 25 October to 0000 UTC 26 October 2013. We verified the numerical results against with six hourly observation data from the radiosonde at Seolleung, which was located in southern part of Seoul, and forty three auto weather systems in Seoul. In the experiments of vertical resolutions in low level atmosphere with 44, 50, and 60 layers, which are set to be subdivided particularly under 2 km height. The experiment in 60 layers, which has the highest vertical resolution in this study, showed relatively a clear diurnal variation of PBL heights.
Especially, the difference of PBL heights and 10-meter wind fields were mainly seen in the area of high altitude lands for the experiments of vertical resolution. In the sensitivity experiment of PBL schemes such as asymmetric convective model-version 2 (ACM2), Yonsei University (YSU), and Mellow-Yamada-Janjic (MYJ) to the temperature, all three PBL schemes revealed lower temperature than observed profile from the radiosonde in the entire period. The experiments with YSU PBL and ACM2 PBL schemes show relatively less biased in comparison with the experiment of the MYJ PBL scheme.
Keywords: planetary boundary layer, radiosonde, vertical resolution, parameterization
요 약: 수도권 지역의 고해상도 수치실험에 있어 연직 해상도와 대기경계층 모수화 방안의 효과를 조사하였다. WRF 모델을 이용하여 2013년 10월 25일 0000 UTC 부터 10월 26일 0000 UTC까지 수치 적분을 수행하였다. 수치 결과는 서울 남부에 위치한 선릉지역에서 관측된 6시간 간격의 라디오존데 자료와 서울지역의 43개 자동 기상 관측소 자료를 이용하여 검증하였다. 대기 하층의 연직해상도 비교 실험은 연직 44, 50, 60개의 층으로 구성되었으며, 특히 약 2 km 고도 이하의 층을 세분화하였다. 연직 해상도가 가장 높은 60개층 실험에서 대기경계층 고도의 일 변동이 가장 뚜렷하 게 나타났고, 특히 산악 지형과 같은 고지대에서는 대기경계층 고도와 10 m 바람장에서 연직해상도 실험 별 차이가 크 게 나타났다. WRF 모델 내 ACM2, YSU, MYJ 대기경계층 모수화 방안에 따른 온도의 민감도 실험에서는 모든 실험 수행 시간대에서 수치 모델 결과가 라디오존데 관측에 비교하여 온도를 과소 모의하였다. 지상 온도는 YSU 방안과 ACM2 방안이 MYJ 방안에 비해 상대적으로 편차가 낮게 나타났다.
주요어: 대기 경계층, 라디오존데, 연직 해상도, 물리 모수화
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1. 서 론
우리나라는 도시화율이 매우 빠르며, 1980년대 이 후 수도권을 중심으로 인구, 고층화된 건물의 증가 등으로 인해 대도시화가 급속히 진행되었다. 특히 지 표면 근처에는 밀집된 인구에 의한 주거, 사무공간, 차량 등에 의한 인공배열과 집적화된 각종 건물들은 도시환경에 중요한 요소인 기상 조건을 변화시킨다 (Stull, 1988). 대기 경계층 (Planetary boundary layer;
PBL) 내 복잡한 기류로 인해 바람장의 진단 및 대기 질, 대기확산 예측이 어려워지고 이는 환경분야에서 도 매우 중요한 문제로 대두된다(Seaman, 2000;
Moon and Kim, 2011). 도심지역의 지표 바람장에 대한 중규모 고해상도 수치모델 모의 결과는 확산 모델의 입력장으로 사용될 수 있어 2차 기상 예측이 가능함으로써 대기오염질의 수송이나 대기오염으로 인한 수용체 피해를 예방할 수 있는 과학적 근거를 제시할 수 있다. 현재 컴퓨팅 기술의 발전과 물리과 정의 개선으로 수 km 이하의 고해상도에서도 중규모 수치모델은 구현되고 있다(Byon et al., 2009; Byon et al., 2013; Lee, 2011).
대도시지역의 지표 바람장, PBL 내 열/역학 플럭 스 등 상세 기상정보를 생산하기 위해서는 모델의 수평 해상도 및 PBL 이하의 연직 해상도를 높여 공 간적 상세화를 추구하는 방법이 있다. 공간적 상세화 에 있어 연직 해상도는 모델이 기상현상을 재현하는 데 있어 수치 모델의 수평해상도가 증가함에 따라 연직층을 적절히 설정하는 것은 매우 중요하다(U.S EPA, 2007). 모델의 연직 해상도 설정에 따라 지표에 서의 기상조건, 연직적 혼합과정과 관계된 혼합고도, 안정도 등의 모의결과의 차이가 발생하며 결과적으로 대기 하층의 기상변수의 시공간 분포를 다르게 재현 할 수 있다(Seaman, 2000). U.S Environmental Protection Agency (2007)은 오염물질 분포에 영향을 끼치는 주 간의 혼합고도의 상승률, 야간의 연직 역전층 등의 정확한 모의를 위해서 PBL 내 연직해상도는 조밀하 게 설정해야 된다고 제시하였다. 또한 연직층 설정에 있어 적절한 최하층 고도 설정은 지상의 기상 조건 과 대기확산을 정확히 모의하는데 기여한다(Menut et al., 2013). Menut et al. (2013)은 2009년 프랑스 파 리지역의 여름, 겨울 사례를 통해 너무 낮은 최하층 고도 설정은 오히려 도시 캐노피 층을 적절히 재현 하지 못한다고 제시하였다. 일반적으로 모델의 연직
해상도 설정에 있어 적운대류와 제트기류 이외에 성 층권 역학까지 잘 고려할 수 있게 성층권을 포함하 여 모델의 최상위 층의 고도를 정하고(Seaman, 2000), PBL 내 기상현상과 지표층을 포함한 하부 PBL의 안 정 조건을 최대한 현실적으로 모의할 수 있게 지표 부근으로 내려갈수록 연직층의 해상도가 높아지게 된 다. Seaman (2000)은 PBL 고도 주변에서는 상대적 으로 고해상도의 연직층 설정이 요구되며 대기경계층 내에서는 40~50 m 간격의 해상도가 적절하다고 제시 하였다. 그러나 현실적인 계산 자원 측면에서, 일반 적으로 시/공간적 한계를 고려하여 대기 하층의 대기 현상과 바람장을 적절히 재현할 수 있도록 일부 층 을 선택하여 수치 적분을 수행한다. 따라서 본 연구 에서는 대기 최하층 고도와 PBL 이하의 연직층 수 설정에 따라 각 실험에 대한 대기 하층 기상변수들 의 모의 수준을 비교 제시하였다.
한편, 대기 경계층 모수화 방안에 관한 선행연구에 서는 모수화 방안에 따라 모델링 결과에 뚜렷한 차 이가 있음을 제시하였다(Zhang et al., 2004; Yu et al., 2010; Seo et al., 2010; Arasa et al., 2012;
Menut et al., 2013). Zhang et al. (2004)은 미국 중 부를 대상으로 수치모델링을 하였을 때 PBL 모수화 방안에 따라 표층 바람의 일변화 주기와 강도가 다 르게 나타나고 특히 비국지 난류 모수화 방안은 표 층과 PBL 고도 사이의 운동량 연직 교환이 빨리 이 루어져 관측과 일변화 주기가 비슷하게 모의되는 반 면 국지 난류 모수화 방안은 하층으로의 운동량 수 송이 느려 낮 시간의 일변동이 관측과 비교해 반대 로 나타나는 등 PBL 모수화 방안에 따라 풍속의 민 감도가 다르게 나타나는 것을 확인하였다. Seo et al.
(2010)은 수치모델을 이용하여 지표층 바람을 모사하 는 실험에서 YSU 방안이 MYJ 방안 보다 오차가 더 감소하는 것을 확인하였다. 10 m와 80 m 고도의 풍 속을 각각 지면 모델과 대기경계층 모수화 방안에 대한 민감도를 살펴봄으로써 고도가 높아질수록 경계 층 모수화 방안간의 차이가 지면모델간의 차이보다 크게 나타나는 것을 확인하고 풍속은 대기경계층 모 수화 방안에 의해 영향을 더 많이 받을 것으로 제언 하였다. 특히 대기 하층 PBL내의 기상조건이 현실적 으로 반영될 수 있도록 제안된 PBL 물리 모수화 방 안은 대기 중 열, 운동량, 수분의 연직 플럭스를 모 수화하여 오염물질의 수송과 확산 등을 포함한 대기 중 오염물질 농도나 대기 안정도에 중요한 역할을
한다. 이에 본 연구에서는 PBL 모수화 방안에 따라 예측된 바람에 대한 비교 분석을 추가로 실시하였다.
본 연구에서 중점을 둔 PBL 이하의 바람과 온도 는 연직 해상도와 PBL 물리과정에 의해 더욱 민감 하게 영향을 받을 수 있다. 게다가 이전의 국외 연구 결과는 우리나라 수도권과 같이 복잡한 도심지역에 적용하기에는 한계가 존재하고 국내 연구 결과 또한 연직 기상관측자료의 부족으로 수치모델 결과 검증에 한계가 있었다. 따라서 본 연구에서는 우리나라 수도 권 지역을 대상으로 WRF (Weather Research and Forecasting) 모델을 이용하여 고해상도 바람, 기온장 을 산출하고 연직층수와 PBL 모수화 방안에 따른 비교 분석을 실시하였다. 2장에서는 수치모델 및 사 례와 실험 구성을 설명하고, 3장에서는 수도권 지역 에 대한 연직해상도에 따라 수치모델의 바람, 기온장 을 비교 분석하였고, 4장에서 대기경계층 모수화 방 안 민감도 실험 결과를 분석하였다. 그리고 5장에서 는 결론 및 요약을 제시하였다.
2. 연구 방법
2.1. 수치모델 및 사례일
본 연구에서 사용된 수치모형은 미국국립대기연구 센터(National Center for Atmospheric Research;
NCAR)에서 개발된 중규모 모델인 WRF이며 버전은 3.6.1이다. 모델의 영역에서 최하위 고해상도 영역은 수도권을 중심으로 3개로 설정하였다. 각 영역의 수 평격자는 151(동서)×121(남북), 88(동서)×76(남북), 121 (동서)×109(남북)으로 구성하였고, 격자 간격은 각각
3 km, 1 km, 333 m의 양방향 둥지 격자로 구성하였 다(Fig. 1). 연구 대상영역은 수도권 영역을 포함하는 최하위 고해상도 영역을 선택하였다. 모든 실험의 모 델 최고 상한 연직층은 50 hPa로 구성하였다. 모델의 초기 입력 자료와 경계 자료는 통합모델(The Unified Model; UM) 기반의 기상청 지역예보시스템(Regional Data Assimilation and Prediction System; RDAPS)에 서 생산된 자료를 사용하였다. RDAPS 자료는 12 km 의 수평해상도를 가지며 3시간 간격으로 총 72시간 의 예측자료를 제공하는데 이 중 2013년 10월 25일 0000 UTC를 기준으로 24시간 예측자료를 민감도 실 험의 초기 및 경계 자료로 사용하였다. 실험에 사용 한 지표입력자료는 연구 영역 해상도에 따라 최상위 영역에서는 900 m 해상도로 미국 지질조사원(United States Geological Survey; USGS)에서 제작된 수치고 도모형자료(Digital Elevation Model; DEM)와 33개 로 분류된 지면피복자료를 사용하였고, 최하위 고해 상도 영역에서는 90 m 해상도로 항공우주국(National Aeronautics and Space Administration; NASA)의 Shuttle Radar Topography Mission 자료와 국립지리 원에서 제공되는 대분류 토지이용자료를 토대로 33 개 카테고리로 재분배한 것을 사용하였다(Park et al., 2015). 33개 카테고리의 지면 피복 분류에서 30 이하 로 분류된 곳은 살림, 나대지, 하천 등의 도시화가 이루어 지지 않은 지역이고, 31~32는 도시의 건물의 밀도에 따라 분류된 도시지역이다. 33은 공업 또는 상업 지역으로서 서울 주변에 발달한 신도시 또는 공업지역으로 고해상도 수치 모의에 있어 도심 지역 의 특성을 반영하였다. 최하위 모델 영역의 지표자료 Fig. 1. Configuration of the two-way nested domain of the WRF model. Grid sizes of the domains are 3, 1, and 0.333 km, respectively. Topography height is shaded over domain2 and 3.
는 90 m 해상도의 분해능을 가지기 때문에 산악지형 의 고도 및 지표 특성은 물론, 모델 상위 영역에서는 분해되지 않았던 서울 시내 한강 상류 구역이 명확 하게 구분될 수 있게 되었다. 연구 사례일은 서울 선 릉에 위치한 공원(37.507oN, 127.050oE)에서 2013년 10월 25일~11월 1일 동안 6시간 간격으로 0000, 0600, 1200, 1800 UTC에 일 4회 관측한 라디오존데 자료 중 오측률을 고려하여 비교적 강풍이나 저기압 의 요동이 적은 맑은 날로 2013년 10월 25일 0000 UTC에서 10월 26일 0000 UTC까지로 선정하였다.
또한 수평 공간 검증을 위해 기상청에서 제공하는 자동 기상 관측소 (Auto weather system; AWS) 자 료를 이용하였다.
2.2. 민감도 실험 설계
연직 해상도 민감도 실험은 약 700 hPa (σ =0.68) 이하의 고도에 대해서 연직 층의 개수를 조정하고 각 실험은 60층(L60), 50층(L50), 44층(L44)으로 구 성하였다(Fig. 2). 규준실험인 L44의 연직 층수를 토 대로 L50과 L60은 등 eta-level로 구분하였으며, 고 도 약 2,000 m 이하의 대기 하층에 가중치를 두어 실험 L50, L60으로 갈수록 하층이 조밀하게 설계하 였다. Fig. 2에 연직 해상도 비교를 위해 초기자료로
사용된 UM 예측장(UM12)도 함께 나타내었다. 연직 해상도 민감도 실험에 공통적으로 적용한 물리방안으 로 대기경계층 모수화는 Asymmetric convective model, version 2 (ACM2) (Pleim, 2007a, 2007b), 미세물리 방안은 Lin (Lin et al., 1983), 적운 모수화 방안은 Kain-Fritsch (Kain, 2004), 장파복사는 Rapid radiative transfer model (RRTM) (Mlawer et al., 1997), 단파 복사는 Dudhia (Dudhia, 1989), 지면모델은 Pleim (Pleim and Xiu, 2003)을 이용하였다(Table 1). 더불 어 PBL이하의 지표 바람장에 대한 대기경계층 모수 화의 영향을 살펴보기 위해 규준 실험(L44)을 적용해 PBL 모수화 방안에 따른 민감도 실험을 추가 수행하 였다. PBL 모수화 민감도 실험은 Yonsei University (YSU; Hong et al., 2006) 방안, Mellow-Yamada- Janjic (MYJ; Janjic, 1994) 방안, ACM2 방안의 3가 지 조합으로 실시하였으며, 그 외 다른 물리 모수화 방안은 동일하게 설정하였다.
3. 결 과
3.1. 연직 해상도에 따른 기온, 바람 연직구조 본 절에서는 2013년 10월 25일 0000 UTC부터 26 일 0000 UTC까지 6시간별 수치모형의 연직 해상도 에 따른 기온과 풍속의 연직구조를 살펴보고 그 결 과를 라디오존데 관측 자료와 비교 분석하였다. Fig.
3은 각 실험 별 선릉지역의 PBL 고도를 비교한 것이 다. 복사 전도율이 높은 시간대인 0600 UTC (1500 Fig. 2. Vertical level structure for 3 configurations of the
WRF model experiments and UM 12 km data used initial data for vertical layer resolutions. Black, pink, blue and green line indicate the initial data (UM 12 km), L44, L50, and L60, respectively.
Table 1. Summary of experiment design (PBL: Planetary boundary layer, LSM: Land surface model, SFC: Surface, LW/SW: Longwave/Shortwave)
Model WRF (Weather Research and Forecasting) Version 3.6.1
Initial data UM RDAPS (12 km, 3 hourly) data Experiment
period
0000 UTC 25 October 2013~
0000 UTC 26 October 2013
Physics Scheme Reference
Microphysics LIN Lin et al.(1983)
PBL
YSU Hong et al. (2006)
MYJ Janjic (1994)
ACM2 Pleim (2007)
LW/SW
Radiation RRTM/Dudhia Mlawer et al. (1997)/
Dudhia (1989)
SFC layer Pleim Pleim (2006)
LSM Pleim Pleim and Xiu (2003)
Cumulus Kain-Fritsch Kain (2004)
KST)에, 모든 실험에서 PBL 고도가 약 1,200 m로 가장 높게 나타났고 이후 복사냉각으로 인해 PBL 고도가 점차 감소하다가 L60은 1800 UTC (0300 KST), 나머지 실험은 2100 UTC (0600 KST) 이후로 PBL 고도가 다시 증가하였다. 약 2,000 m 고도 이하 의 연직층을 조밀하게 설정한 L60은 0300 UTC를 제외한 시간대에서 상대적으로 PBL 고도를 가장 높 게 모사하였다. 이와 같은 차이를 통해 모형의 연직 해상도가 PBL 내 복사가열 및 대류, 대기하층 기류 순환에 영향을 미치는 변수인 PBL 고도에 중요한 역할을 할 수 있음을 제시하고 있다.
Fig. 4와 Fig. 5는 각 실험 결과에 대한 선릉지역의 라디오존데 관측 온도와 온위의 PBL 이하 연직 프 로파일을 나타낸 것이다. 0600 UTC (Fig. 4a)에 모 든 실험에서 상층으로 갈수록 기온은 감소한다. 1200 UTC (Fig. 4b)의 경우 L60은 고도 700 m까지 연직 변동성은 관측값과 가장 유사하게 나타나지만, 선릉 지점에서의 연직 기온은 실험 중 가장 과소모의 하 였다. 약 700~900 m 부근까지 관측과 RDAPS와 같 이 각 실험들이 중립층을 모의하다가 900 m 이상의 고도에서 경계층이 나타나는데(Fig. 5b) 관측에서는 그림에서 제시한 고도 이상 약 1,200 m 고도에서 온 위가 강하게 증가하면서 경계층이 나타나는 것을 확 인하였다. 1800 UTC에는 초기장과 관측의 연직 기 온이 다르게 나타나면서 각 실험들이 역전층의 고도 를 다르게 모의하거나 중립상태를 안정층으로 나타내 기도 한다(Fig. 5c). 마찬가지로, 26일 0000 UTC에 각 실험들이 고도는 다르지만 대기 최하층(약 300 m)
에서 중립을 유지하다 이후 안정층이 나타나는데, 이 는 약 500 m 고도까지 중립에서 안정층으로 변하는 관측의 연직 온위 구조와 유사하다(Fig. 5d).
연직 고도별 수평 풍속 변화를 살펴보면(Fig. 6), 0600 UTC (Fig. 6a)에 모든 실험에서 나온 풍속은 6~8 m/s로 연직에 따른 변화가 거의 없이 나타났고, 실제 바람장의 연직 변화를 적절히 모사하지 못했다.
이는 본 연구에서 나타내지 않았지만 초기 시간을 다르게 두고 6시간 예측을 한 다른 실험에서도 유사 하게 나타난 결과이다. 1200 UTC (Fig. 6b)에는 약 350 m 이하의 고도에서 각 풍속이 관측값과 유사하 다가 350~700 m 사이에서는 급격하게 풍속이 증가하 면서 관측값에 비해 약 3~5 m/s 과대모의하는 경향 을 보였다. 700 m 고도 부근은 모델에서 모의된 PBL 고도로써 PBL 고도 이상이 되면 풍속이 안정화 되 는 것을 볼 수 있다. 반면, 1800 UTC (Fig. 6c)와 0000 UTC (Fig. 6d)의 경우 복사냉각으로 인해 지표 기온이 감소하여 RDAPS와 관측장에서 PBL 이내 고도의 연직 기온 차가 적게 나타났으며, 이는 이 시 간에 대기가 비교적 안정하거나 중립상태였음을 나타 낸다. 이 시간대의 연직 고도에 대한 수평 풍속 변화 를 살펴보면, 모든 실험에서 약 200, 500, 700 m 고 도에서 풍속의 증감이 순차적으로 나타난다. 이는 고 도가 정확하게 일치하지 않지만 풍속의 증감이 뚜렷 하게 나타나는 관측의 변동과 매우 유사한 형태이다.
PBL 이하의 대기 하층의 풍속의 변화가 크거나 불안 정할 때, 연직해상도가 낮은 RDAPS 에서는 이러한 연직 풍속 변화가 나타나지 않았다. 이를 통해 수치 모델의 입력자료인 RDAPS의 경우, 수평 해상도 뿐 만 아니라 연직 24개층으로 분리되어 있어 PBL 이 하 하층 연직해상도가 낮아 도심의 하층 고해상도 바람 변화를 추정하기엔 한계가 있음을 알 수 있다.
3.2. 연직해상도에 따른 PBL 관련 대기 변수 수평 구조
PBL 고도를 통해 각 시간에 따른 대기 상태를 분 석하고 연직해상도에 따라 PBL 이하 하층 변수들의 수평 분포 차이를 살펴보고자 하였다. 1800 UTC와 0000 UTC에서 연직해상도에 따른 PBL 고도와 L44 를 기준으로 L44와 각 실험간의 지상 10 m 바람장 차이를 비교하였다(Figs. 7, 8). 0600 UTC, 1200 UTC 시간에서는 상대적으로 실험간 차이가 적었으 며, 바람의 경우 북서풍이 주로 형성되었다. 1800 Fig. 3. Diurnal variation of PBL heights (m) derived from 3
experiments from 0300 UTC 25 October 2013 to 0000 UTC 26 October 2013. X and Y axis indicate the forecasting time (UTC) and PBL height (m), respectively.
UTC (0300 KST) 에 모든 실험에서 한강 부근의 PBL 고도가 상대적으로 다른 지역에 비해 높게 나타 난다(Fig. 7). 앞서 언급한대로 본 연구에서는 최하위 고해상도 영역에서 서울시내 한강 상류의 지표특성이 반영되었으므로 복사 냉각이 나타나는 새벽 시간대는, 지면과 한강수 면의 기온 차이가 커져 3개 실험 모 두에서 PBL 고도의 차이가 크게 나타난 것으로 추 정된다. 이를 통해 도시기상을 고려하기 위해서 수 백 m 규모의 고해상도 모의를 해야만 하는 당위성을 재확인할 수 있다. 산간 지역에서는 L60 실험에서 PBL고도가 상대적으로 높게 모의된다. 이는 연직해 상도 증가에 따른 효과와 더불어 복사 냉각이 주도 되는 시간대에는 기온과 PBL 고도가 지형에 의해 높게 결정된 것으로 판단된다. L60(Fig. 7c) 의 경우, 한강 이남지역의 온도를 상대적으로 높게 모의하였다.
L44의 10 m 바람은 강서구, 구로구, 노원구, 도봉구,
서대문구, 양천구, 은평구, 중랑구 등 서울의 서쪽 지 역과 북동 지역에서 북풍 내지 북서풍의 바람장을 형성하고 강남구, 강동구, 송파구 등 남동지역은 서 풍의 바람장이 주도하는 것으로 나타났다(Fig. 7a).
앞서 언급한 것처럼 Fig. 7b, 7c는 L44에 대한 L50, L60 실험의 바람 차이(wind difference)로 표출되어 있다. 연직해상도에 따른 각 실험별 10 m 바람장은 연직해상도가 높아질수록 그 차이가 크다. L60 (Fig.
7c)의 10 m 바람장 차이의 경우 L44의 바람장 유형 과 비교할 때 대기경계층 고도의 변화가 큰 지역에 서 더 활발한 차이를 보였다.
연직해상도에 따른 대기경계층 고도의 차이와 10 m 바람장 차이는 0000 UTC 에 더 두드러지게 나타났 다(Fig. 8). 서울 광진구, 서대문구, 송파구, 중구 등 의 지역이 PBL 고도가 상대적으로 높고 도봉산과 수락산 자락 사이로, 도봉구에서 광진구까지 북풍이 Fig. 4. Comparison of vertical temperature profile of 3 experiments for vertical resolutions at (a) 0600 UTC 25 October, (b) 1200 UTC 25 October, (c) 1800 UTC 25 October, and (d) 0000 UTC 26 October. X axis indicates the temperature (unit: oC)
형성되고 한강 부근에는 서풍이 우세하게 모의되었다 (Fig. 8a). L50 실험(Fig. 8b)에서는 강남구, 광진구, 동작구, 동대문구, 성동구, 송파구, 양천구, 영등포구 등지에서 상대적으로 높은 PBL 고도가 모의되었고 L44 실험의 10 m 바람장에 대한 바람 차이는 송파구, 영등포구 지역에 저기압성 흐름과 성북구-중랑구, 강 남구-관악구 지역에 고기압성 흐름이 나타났다(Fig.
8b). L60 실험에서는 PBL 고도가 상대적으로 낮게 모의 되었다(Fig. 8c). L44 실험의 10 m 바람장에 대 한 L60 실험의 바람 차이는 북한산 자락에서 은평구 로 이어지는 지역 및 용산구 지역에 저기압성 흐름 과 아차산 부근의 고기압성 흐름이 나타났다(Fig.
8c). 이처럼 본 실험에서는 PBL 고도 아래 연직 층 해상도에 따라 PBL 고도와 10 m 바람장 차이가 두 드러지게 나타났다.
연직해상도에 따른 대기 하층의 온도와 바람의 차 이를 살펴보기 위해 1800 UTC (Fig. 9), 0000 UTC
(Fig. 10)에서의 925 hPa 고도의 온도와 바람을 나타 낸 것이다. Fig. 9a를 살펴보면, 1800 UTC에 수도권 지역에서 북동풍이 우세하고 약 4~8도 정도의 기온 이 다양하게 분포했다. Fig. 9b, Fig. 9c는 L44실험에 대한 L50, L60 실험의 기온 및 바람 차이를 나타내 며, 연직해상도에 따라 노원구, 중랑구 등 지역과 강 남구, 강동구, 송파구의 한강변을 잇는 지역 등에서 기온 차이 등 다양한 차이를 나타냈다. L50, L60 실 험의 변수값 차이가 컸으며, 우면산 부근에서 용산구 를 지나 노원구와 도봉구에 이르는 남풍 차이가 뚜 렷하게 나타났고 서대문구 지역에는 저기압성 차이가 모의되었다. L60 실험 결과는 L44에 비해 관악산, 우면산, 아차산 부근 등 일부 지역을 제외한 서울 대 부분의 지역이 크게는 0.5oC 정도의 음의 차이를 보 였다. 0000 UTC인 Fig. 10에서는 연직해상도가 높아 질수록 서울 노원구, 도봉구, 의정부 북동지역의 기 온을 낮게 모의하였다. L44 실험(Fig. 10a)의 경우, Fig. 5. Same as Fig. 4 except for potential temperature. X axis indicates the potential temperature (unit: K)
한강 이북 지역에는 주로 동풍이, 한강 이남 지역은 주로 남동풍이 우세했다. L50(Fig. 10b)은 강남구와 송파구 부근에 양의 기온 차이와 남풍 및 남서풍 차 이가 모의되었다. L60 (Fig. 10c)에서는 우면산 부근 에서 용산구를 지나 노원구와 도봉구에 이르는 남풍 차이가 뚜렷하게 나타났다. 이처럼 2 km 고도 이하 대기 하층의 연직해상도에 따른 PBL 고도, 기온, 바 람의 수평 분포는 낮과 밤의 일변화와 도심지 내 지 형에 따라 뚜렷한 차이를 나타내었다.
연구 영역 내에 포함되는 AWS 자료를 이용하여 온도의 수평 공간 검증을 수행하였다(Fig. 11). 검증 에 사용된 AWS 지점 정보는 Table 2에 제시하였다.
각 실험 별 관측과의 편차를 구한 결과, 실험 중 연 직해상도가 가장 높은 L60은 평균적으로 편차가 가 장 작게 나타났다. 반면, L50은 3가지 실험 중 편차 가 가장 높게 나타났다. L44와 L60에서 25일 1800 UTC에는 도봉구, 노원구와 서울 북서지역에서는 양 의 편차가 나타나고 그 외 지역은 음의 편차가 크게 나타났다. 반면 26일 0000 UTC에는 연직 관측지점
이 위치한 서울 남동부 지역은 관측과의 기온 편차 가 −0.5~0.5oC로 낮게 나타나며 수치 모의가 관측과 유사하게 나타났고, L44와 L60에서 그 외 대부분의 지역에서 양의 편차가 나타났다. 반면, L50은 서울 전 지역에 음의 편차가 두드러지는 특징이 나타났다.
4. PBL 방안 민감도 실험
본 절에서는 PBL 모수화 방안 3가지의 구성 및 PBL 모수화 방안을 적용하지 않은 각 실험 결과를 선릉지역에 대한 연직 기온과 풍속 값을 관측값에 대해 비교하였다. Fig. 12와 Fig. 13은 2013년 10월 25일 0600 UTC에서 26일 0000 UTC까지 6시간 간 격의 선릉지역 라디오존데 관측자료와 PBL 모수화 방안에 따른 WRF 모의 결과와 RDAPS 분석장 자료 의 기온과 풍속 연직 프로파일을 나타낸다. 1 km 이 하 대기하층의 연직 기온의 경우 25일 0600 (Fig. 12a), 1200 UTC (Fig. 12b)에는 지상 부근에서 1,000 m 사 이, 고도에 따라 1~3oC 정도의 오차가 나타나는 구 간이 있으나 물리 모수화 방안 별 기온의 차이는 작 Fig. 6. Same as Fig. 4 except for wind speed. X axis indicates the wind speed (unit: m/s)
Fig. 9. Spatial distribution of temperature (shading; m) and wind speed (vectors) for (a) L44 and bias temperature between L44 and other simulation (b, c) and wind speed at 925 hPa 1800 UTC 25 October 2013.
Fig. 7. Spatial distribution of PBL height (shading) and bias of wind speed (vectors) at 10m between L44 and the other experi- ments at 1800 UTC 25 October 2013.
Fig. 8. Same as Fig. 7 except for 0000 UTC 26 October 2013
Fig. 10. Same as Fig. 9 except for at 0000 UTC 26 October 2013.
Fig. 11. Spatial distribution of biases of surface temperature in 1800 UTC 25 (Upper panels) and 0000 UTC 26 (Bottom pan- els) October, 2013 derived from numerical experiments. Biases are calculated at 43 AWS stations over study area. Right-upper values of each panel indicate spatial mean bias.
Table 2. Specifications of AWS stations, KMA in this study area Station
Number
Location Altitude
(m)
Station Number
Location Altitude
Lat. ( o ) Lon. ( o) Lat. ( o) Lon. ( o ) (m)
108 37.571 126.966 85.8 419 37.552 126.987 266.4
110 37.557 126.798 18.0 420 37.626 126.96 454.9
116 37.445 126.964 622.4 421 37.547 127.039 33.7
400 37.513 127.047 59.9 423 37.494 126.827 53.5
401 37.489 127.016 35.5 424 37.64 127.026 55.7
402 37.556 127.145 56.9 433 37.498 126.767 29.0
403 37.512 127.097 53.6 437 37.476 126.866 68.0
404 37.55 126.843 79.1 450 37.655 126.833 50.0
405 37.53 126.878 9.7 451 37.611 127.153 34.0
406 37.666 127.029 55.5 453 37.440 126.898 37.0
407 37.621 127.097 52.1 457 37.522 127.194 52.0
408 37.585 127.06 49.4 509 37.453 126.95 145.1
409 37.585 127.087 40.2 510 37.527 126.907 24.4
410 37.494 126.918 33.8 540 37.634 126.892 100.0
411 37.552 126.903 25.5 541 37.653 127.149 28.0
412 37.57 126.941 100.6 544 37.480 126.800 69.0
413 37.542 127.081 52.5 569 37.599 127.131 66.0
414 37.612 126.999 125.9 572 37.582 127.157 24.0
415 37.52 126.976 32.6 589 37.421 127.125 28.7
416 37.611 126.934 67.6 590 37.702 126.79 58.0
417 37.466 126.9 41.5 860 37.44 127.002 44.3
418 37.525 126.939 10.7
고 고도에 따라 기온의 감소 추세도 유사했다. 25일 1800 (Fig. 12c), 26일 0000 UTC (Fig. 12d)에는 ACM2, MYJ의 경우 PBL 이하의 고도에서 YSU 방 안 보다 기온을 과소 모의하다가 PBL 이상의 고도 에서는 차이가 점점 줄어드는 경향이 나타났다. 연직 고도에 대한 온도의 경우 0600 UTC, 1200 UTC에 는 모수화 실험 별 차이가 적었던 반면, 풍속은 1200 UTC (Fig. 13b)에 라디오존데 관측값에 비해 최대 5 m/s까지 풍속차이가 나는 등 모수화 실험 별로 가 장 뚜렷한 차이를 보였다. 모든 실험이 연직 풍속 변 화를 적절히 모의하지 못했다. UM 분석장 역시 관 측값에 비해 큰 차이가 나타나는 것으로 추정해 볼 때 모델 초기장 및 경계장의 정확도를 고해상도 기 상 모의에 있어 중요한 역할을 강조할 수 있다. 1200 UTC에 PBL 이하의 고도에서 풍속은 YSU, ACM2, MYJ 순으로 과대모의 되는 경향이 있지만 PBL 이
상의 고도에서는 풍속 모의 경향이 역으로 나타났다.
이러한 결과는 1800 UTC (Fig. 13c)에서도 유사한 경향이 나타났다. YSU 방안이 풍속 모의에 있어 PBL 고도에 가장 큰 영향을 받는 것을 알 수 있다.
0000 UTC (Fig. 13d)는 0600 UTC와 마찬가지로 모 델 입력자료(RDAPS)에서는 연직에 따른 풍속변화가 거의 나타나지 않았음에도 불구하고 실험에서 산출된 풍속모의 결과는 관측값과 유사하게 고도에 따라 풍 속 증감을 모사하고 있다. 결과적으로, PBL 모수화 방안에 대한 연직 기상변수의 변동을 살펴봤을 때 기온보다는 풍속 모의에 미치는 영향이 더 뚜렷하였 다. 라디오존데 관측자료를 이용하여 특정 한 지점에 대한 대기하층 연직분포 검증을 실시하였다면, 비록 지상에 국한되지만 연구 영역 내 서울 지역에 위치 한 AWS 43개 관측 지점에서 관측된 지상 온도를 이용하여 각 PBL 모수화 실험 별 수평 분포의 검증 Fig. 12. Comparison of vertical temperature profile of 3 experiments for PBL schemes at (a) 0600 UTC 25 October, (b) 1200 UTC 25 October, (c) 1800 UTC 25 October, and (d) 0000 UTC 26 October. Red and black solid line indicate temperature of the radiosonde and UM 12 km data, respectively. Yellow, blue and green dashed line indicate temperature of the MYJ, YSU, and ACM2 experiment, respectively. X axis indicates the temperature (unit: oC).
을 통한 비교 분석을 실시하였다. 각 모의 시간대별 43개 지점 평균 편차 값을 PBL 모수화 별로 산출하 였다(Table 3). 전체 실험은 관측에 비해 음의 편차를 가지고 있고 이는 모델이 계통적 오차를 포함하고 있기 때문으로 추정된다. 0600 UTC를 제외한 나머 지 시간에서는 YSU, ACM2, MYJ 순으로 음의 편 차가 커지는 것을 확인하였다. 마찬가지로, Hu et al.
(2010)은 텍사스에서 2005년 7~9월간 세가지 PBL 모수화 방안별 기온 분포를 살펴본 결과, YSU, ACM2이 MYJ 보다 더 적은 편차를 나타낸다고 언 급하였고, YSU, ACM2 PBL 모수화 방안이 1차 종 결(first-order closure) 방안인데 반해, MYJ 모수화 방안은 난류운동에너지 종결(Turbulent kinetic energy closure) 방안으로 PBL 고도 내에서 대기를 차고 습 하게 모사한다고 제시하였다. Yerramilli et al. (2012) 은 YSU가 MYJ보다 기온의 모의 정확도가 높음을
제시한 바 있다. 이처럼 본 실험에서의 PBL 모수화 조건에 따른 고해상도 수치모의 결과들을 선릉지역에 서의 라디오존데 관측값과 수도권 AWS 자료를 이용 하여 대기하층 연직 고도 및 수도권 영역 대기변수 값과 비교 분석을 실시한 결과 기존 선행 연구들과 유사한 경향을 확인 할 수 있었다.
Fig. 13. Same as Fig. 12 except for wind speed. X axis indicates the wind speed (unit:m/s).
Table 3. Spatial averaged bias of temperature at 2 m between AWS and numerical experiments for three PBL schemes from 0600 UTC 25 to 0000 UTC 26 October 2013
Variable Time Experiment
YSU MYJ ACM2
2 m temperature
0600 UTC 25 October -1.3 -1.2 -1.1 1200 UTC 25 October -2.2 -2.9 -2.5 1800 UTC 25 October -1.3 -2.4 -2.1 0000 UTC 26 October -0.5 -2.3 -0.9
5. 결론 및 제언
대도심 지역의 하층대기는 건물과 인구 등의 밀집 에 의한 복잡한 지형과 인공배열로 인해 대기의 일 변화가 심하다. 따라서 대도심 지역의 복잡한 대기 하층 기상 현상을 보다 더 상세히 이해하기 위해서 는 기상 수치모델을 이용한 초고해상도 기상장 모의 가 요구된다. 서울 대도심 지역 내 복잡한 대기하층 의 이해를 위해 고해상도 기상 수치모의 결과의 검 증과 고해상도 수치모델의 향후 개선에 있어, 지표 수평 기상 관측자료뿐만 아니라 연직 기상관측자료 또한 중요하다. 본 연구에서는 서울 도심 선릉지역의 라디오존데에서 일 4회 6시간 간격으로 관측된 연직 기상자료를 통해 모델에서 산출된 대기경계층을 포함 한 하층대기의 기온 및 바람장에 대해 연직 프로파 일을 비교하고자 하였다.
PBL 이하의 대기 하층 고도의 연직 해상도에 따른 기온 및 바람의 일변화의 비교 분석을 위해 고도 약 2 km 이하의 연직 해상도를 변경하여 실험을 수행한 결과, 실험 별로 뚜렷한 차이가 있음을 확인할 수 있 었다. 연직을 60층으로 설정한 L60 실험의 PBL 고 도는 연직 44층과 55층 실험에 비해, 높은 산악 등 지형에 의한 효과가 뚜렷하게 반영되어 PBL 고도의 변화를 크게 나타내었고, 그 주변의 풍속 또한 다른 실험들에 비해 약 2~3 m/s 정도로 높게 산출되었다.
이외에도 복잡한 도시지역 내 기상현상 모의를 위해 1 km 이하(~333 m)의 수평해상도 수치모의 실험에서 는 폭이 약 1km인 한강의 지표 성질이 잘 반영되는 것을 확인할 수 있었다. 이에 따라 야간에는 육지면 과 강 사이의 지상 기온과 PBL 고도 차이가 크게 나타났다. 도심 내 연직 및 수평 관측자료의 부족으 로 고해상도 수치 모델 결과를 검증하는 데 있어 한 계가 있는데 본 연구에서는 선릉 라디오존데 자료를 이용하여 연직 해상도에 따른 PBL 고도 이하의 기 온 및 바람의 일 변동 특성을 조사하였고, AWS를 이용하여 지표 온도를 수평 검증하였다. 그 결과, 예 측 시간에 따라 차이가 있지만 실험 중 연직 해상도 가 가장 높은 L60의 편차가 가장 작은 것으로 확인 하였다.
또한 도심지역 고해상도 수치 모의의 PBL 모수화 방안 민감도 실험에서, 비록 수치 모델에서 모의된 하층 대기의 온도가 전반적으로 관측보다 낮게 모의 하긴 하지만 비국지 난류 모수화 방안인 YSU,
ACM2에서 국지 난류 모수화 방안인 MYJ순으로 관 측과의 편차가 높게 나타났다. YSU, ACM2 방안은 상대적으로 대기를 따뜻하고 덜 습하게 모의하기 때 문에 주간 대기하층에 강한 연직 혼합으로 인해 MYJ 보다는 편차가 낮게 나타난다는 선행연구(Hu et al., 2010)와 상응하는 결과이다. 한편, 바람장 모 의에 있어 0600 UTC 에는 연직 층수, PBL 모수화 방안 별 차이가 작게 나타났는데, 이는 초기 입력 시 간을 지연 (lag)시켜 각 실험을 수행했을 때도 나타 났다.
도심 지점별 연직 관측자료의 한계로 인해 라디오 존데 관측을 수행한 사례일에 국한되어 연구가 진행 되었지만 대도심 지역 내 연직 관측한 결과를 토대 로 모델 결과와의 검증을 시도함에 있어 의미가 있 고, 대도시의 복잡한 지형을 고려한 고해상도 수치 실험에 있어, 연직 층수와 경계층 모수화 방안의 고 려가 중요하다는 것을 제시한다. 향후 연구에서는 보 다 체계적인 연직 층수 설정을 적용한 수도권 지역 의 수치 민감도 연구와 PBL 모수화 방안 별 역할 분석에 대한 연구가 진행될 계획에 있다.
사 사
본 연구는 기상청 차세대도시농림융합스마트기상서 비스개발(WISE) 사업의 지원으로 수행되었습니다(153- 3100-3133-302-350). 본 연구에 기상청 슈퍼컴퓨터가 활용되도록 지원해준 기상청 슈퍼컴퓨터운영과에 특 별히 감사합니다.
References
Arasa, R., Soler, M.R., and Olid, M., 2012, Numerical experiments to determine MM5/WRF-CMAQ sensitivity to various PBL and land-surface schemes in north- eastern Spain: application to a case study in summer 2009, International Journal of Environment and Pollution, 48, 105-116.
Byon, J.Y., Choi, Y.J., and Seo, B.K., 2009, Numerical simulation of local circulation over the Deachung lake area by using the mesoscale model. Journal of Korean Earth Science Society, 30(4), 464-477. (in Korean) Byon, J.Y., Kang, M.S., and Jung, H.S., 2013, Evaluation
of wind turbine efficiency of Haengwon wind farm in Jeju island based on Korean wind map. Journal of Korean Earth Science Society, 34, 633-633. (in Korean) Duhdia, J., 1989, Numerical study of convection observed
during the winter monsoon experiment using a mesoscale two dimensional mode. Journal of Atmospheric Sciences, 46, 3077-3107.
Hong, S.Y., Noh, Y., and Dudhia, J. 2006, A new vertical diffusion package with an explicit treatment of entrainment processes. Monthly Weather Review, 134, 2318-2341.
Hu X.-M., Nielsen-Gammon, J.W., and Zhang, F., 2010, Evaluation of Three Planetary Boundary Layer Schemes in the WRF Model. Journal of Applied Meteorology and Climatology, 49, 1831-1844.
Janjic, Z.I., 1994: The Step-Mountain Eta Coordinate Model: Further developments of the convection, viscous sublayer, and turbulence closure schemes. Monthly Weather Review, 122, 927-945.
Kain, J.S., 2004: The Kain-Fritsch convective parameterization:
An update. Journal of Applied Meteorology, 43, 170- 181.
Lee, S.H., 2011, A Numerical study on the characteristics of high resolution wind resource in mountainous areas using computational fluid dynamic analysis. Journal of Korean Earth Science Society, 32, 46-56. (in Korean) Lin, Y.L., Farley, R.D., and Orville, H.D., 1983, Bulk
Parameterization of the Snow Field in a Cloud Model.
Journal of Climate and Applied Meteorology, 22, 1065- 1092.
Menut, L., Bessagnet, B., Colette, A., and Khvorostiyanov, D., 2013, On the impact of the vertical resolution on chemistry-transport modeling. Atmospheric Environment, 67, 370-284.
Mlawer, E.J., Taubman, S.J., Vrown, P.D., Iacono, M.J., and Clough, S.A., 1997, Radiative transfer for inhomogeneous atmospheres: RRTM, a validated correlated-k model for the longwave. Journal of Geophysical Research, 102D, 16 663- 16 682.
Moon, N.K., Kim, S.T., and Seo, J.H., 2011, Sensibility study for PBL scheme of WRF-CMAQ. Journal of Korean Society for Atmospheric Environment, 27, 791- 804. (in Korean)
Park, S.H., Jee, J.B., and Lee, C.Y., 2015, Sensitivity Test of the Numerical Simulation with High Resolution Topography and Landuse over Seoul Metropolitan and Surrounding Areas. Atmosphere Korean Meteorological Society, 25, 309-322. (in Korean)
Pleim, J.E. and Xiu, A. 2003, Development of a land surface model. Part II: Data assimilation. Journal of Applied Meteorology, 42, 1811-1822.
Pleim, J.E., 2007, A Combined Local and Nonlocal Closure Model for the Atmospheric Boundary Layer.
Part I: Model Description and Testing. Journal of Applied Meteorology and Climatology, 46, 1383-1395.
Pleim, J.E., 2007, A Combined Local and Nonlocal Closure Model for the Atmospheric Boundary Layer.
Part II: Application and evaluation in a mesoscale meteorological model. Journal of Applied Meteorology and Climatology, 46, 1396-1409.
Pleim, J.E., 2006, A simple, efficient solution of flux- profile relationships in the atmospheric surface layer.
Journal of Applied Meteorology and Climatology, 45, 341-347.
Seaman, N.L., 2000, Meteorological modeling for air- quality assessment. Atmospheric Environment, 34, 2231-2259.
Seo, B.G., Byon, J.Y., and Choi, Y.J., 2010, Sensitivity Evaluation of wind fields in surface layer by WRF-PBL and LSM parameterizations. Atmosphere Korean Meteorological Society, 20, 319-332. (in Korean) Stull, R.B., 1988, An introduction to boundary layer
meteorology. 13, Springer Science & Business Media, 2-4 p.
U.S. EPA, 2007, Guidance on the use of models and other analysis for demonstrating attainment of air quality goals for ozone, PM2.5, and regional haze. Tech Rep., EPA-454/B-07-002, Research Triangle Park, NC, 152- 153 p.
Yu, S., Mathur, R., Sarwar, G., Kang, D., Tong, D., Poulot, G., and Pleim, J., 2010, Eta-CMAQ air quality forecasts for O3 and related species using three different photochemical mechanisms (CB4, CB05, SAPRC-99):
comparisons with measurements during the 2004 ICARTT study. Atmospheric Chemistry Physics, 10, 3001-3025.
Yerramilli A., Challa, V.S., Dodla, V.B.R., Myles, L., Pendergrass, W.R., Vogel, C.A., Tuluri, F., Baham, J.M., Hughes, R., Patrick, C., Young, J., and Swanier, S., 2012, Simulation of surface ozone pollution in the Central Gulf Coast region during summer synoptic condition using WRF/Chem air quality model.
Atmospheric Pollution Research, 3, 55-71.
Zhang, D.L. and Zheng, W.Z. 2004, Diurnal Cycles of Surface Winds and Temperatures as Simulated by Five Boundary Layer Parameterization. Journal of Applied Meteorology, 43, 157-169.
Manuscript received: June 29, 2015 Revised manuscript received: July 31, 2015 Manuscript accepted: August 25, 2015
