大 韓 土 木 學 會 論 文 集 第26卷 第6D 號·2006年 11月 pp. 1033~1041
測量 및 地形空間情報工學
태풍 에위니아 영향력에서의 GPS 가강수량 변화 분석
Analysis of GPS Precipitable Water Vapor Variation During the Influence of a Typhoon EWINIAR
송동섭*ㆍ윤홍식**
Song, Dong Seob ㆍ Yun, Hong Sic
···
Abstract
In this study, we calculated a space-time variation of GPS precipitable water vapor using GPS meteorology technique during a progress of the typhoon EWINIAR had made an effect on Korean peninsular at 10 July, 2006. We estimated tropospheric dry delay and wet delay for one hourly using 22 GPS permanent stations and precipitable water vapor was conversed by using sur- face meteorological data. The Korean weighted mean temperature and air-pressure of versa-reduction to the mean sea level have been used for an accuracy improvement of GPS precipitable water vapor estimation. Finally, we compared MTSAT water vapor image, radar image and precipitable water vapor map during a passage of the typhoon EWINIAR.
Keywords : typhoon EWINIAR, GPS precipitable water vapor, radiosonde, tropospheric delay
···
요 지
본 연구에서는 2006년 7월 10일경 한반도에 영향을 미친 태풍 에위니아가 진행하는 동안 GPS/MET 기술을 이용하여 한 반도의 GPS 가강수량의 시공간적 변화량을 계산하였다. 22개소의 GPS 상시관측소를 이용하여 1시간 간격의 대류권의 건조 지연량과 습윤 지연량을 산출하고 지상기상관측 정보를 이용하여 가강수량으로 환산하였다. 가강수량으로 환산하기 위하여 가중 평균 기온식은 기존의 한국형 가중 평균 기온식 결정 연구에서 제시된 식을 적용하였다. 보다 정확한 GPS 가강수량 의 결정을 위하여 기압 정보를 역해면 경정하여 관측소 해발고도상의 기압으로 환산하여 적용하였다. 최종적으로 GPS 가강 수량도를 작성하여 태풍 에위니아 진행 동안 MTSAT 수증기 영상 및 레이더 영상과 함께 시공간적 변화를 비교하였다.
핵심용어 : 태풍 에위니아, GPS 가강수량, 라디오존데, 대류권 지연
···
1. 서 론
미크리네시아어로 폭풍의 신이란 뜻을 가진 태풍 에위니아 는 우리시각 2006 년 7 월 1 일 03 시에 미국 괌 남서쪽 약
1010km 부근 해상에 발생하여 7 월 10 일경에 우리 나라에
영향을 미치기 시작하면서 22 시경에 서울 동쪽 약 80km
부근 강원도 홍천에서 소멸되었다 . 당초 태풍 에위니아는 서 해상을 따라 북북진할 예상이었으나 중국에서 불어오는 편 서풍의 영향과 북태평양 고기압이 오호츠크해 고기압에 막 혀 북진하지 못함에 따라 북태평양 고기압 전선 가장자리를 타고 북동진하여 한반도를 통과하였다 . 그림 1 은 기상청이 제공한 태풍 에위니아의 이동 경로 정보를 나타낸 것이다 .
태풍 에위니아의 강타로 우리 나라에서는 사망 6 명 , 실종 3
명 등 총 9 명의 인명피해와 364 세대 655 명의 이재민 발생 과 함께 농경지 1 만 4 천 790ha 가 침수되었다 . 이와 같이 태풍
은 해마다 우리 나라에 막대한 피해를 주는 기상 현상 중의 하나로 그 경로 예측을 위해서 기상청에서는 막대한 비용을 들이고 있는 실정이다 . 본 연구에서는 대류권에서의 GPS 위 성신호의 지연량을 계산하여 대류권 내의 가강수량을 역으 로 추정하는 GPS 기상 기술 (GPS Meteorology Technique)
을 이용하여 태풍 에위니아의 영향력에서의 한반도의 가강 수량의 변화를 해석하였다 . 대류권내의 가강수량을 계산하기 위하여 사용되는 기존의 기상관측기구인 라디오존데는 한번 관측시 약 400 만원이 소요되는 것에 비하여 GPS 는 기존에
구축된 GPS 상시관측소의 관측데이터를 이용하여 가강수량
을 매우 조밀한 시간 해상도를 가진 가강수량의 결정이 가
능하다 . 본 연구에서 계산된 GPS 가강수량의 변화 결과를
태풍의 경로와 기상 관측 자료와의 비교·분석을 수행하였 으며 , 라디오존데 관측 데이터의 가강수량 해석 결과와 비교
하여 GPS 가강수량의 신뢰도를 검토하였다 .
*성균관대학교토목환경공학과공학박사수료·연구원
(E-mail : [email protected])
**정회원·교신저자·성균관대학교토목환경공학과부교수
(E-mail : [email protected])
2. 이론적 배경
GPS 위성으로부터 수신기에 이르는 GPS 신호는 지구 대 기를 통과하면서 지연을 일으킨다 . 이중에서 전리층의 대전
된 입자들에 의해 굴절된 전리층 지연은 2 주파 수신기를 사
용하여 선형 조합을 통해 소거할 수 있다 . 30GHz 이하의
단일 주파수가 중성 대기를 통과한 전파의 속도는 온도 , 압 력 , 수증기와 관련된 굴절 계수에 의존한다 . 중성 대기에서
의 GPS 신호의 지연과 굴절로 인해 발생되는 오차를 대류
권의 신호 지연이라고 부른다 . 대류권의 신호 지연량은 천정 방향으로 약 2.0~2.5 m 정도이며 , 1/(sin 고도각 ) 에 의해 지 연량이 증가하게 되며 , 고도각이 약 5
o일 경우에는 20~
28 m 정도가 된다 (Brunner et al., 1993). 경사 방향의 지연 량은 사상 함수 (mapping fuction) 로 나타낼 수 있으며 , 모든 지연량은 천정 방향으로 산출할 수 있다 . 또한 , 대류권에서 천정 방향의 지연량인 TZD(Total Zenith Delay) 는 GPS 데 이터 처리에서 구할 수 있으며 , 각 측점에 대해 천정 지연량 의 시계열 분석 결과를 얻을 수 있다 (Rocken et al., 1995).
대류권에서의 GPS 위성신호의 총 지연량은 대류권의 선험 적 건조 지연량 (Apriori Hydrostatic Delay; AHD) 과 선험 적 습윤 지연량 (Apriori Wet Delay; AWD) 및 천정 지연 보정량 (Zenith Delay Correction; ZDC) 의 합으로 구성된다 .
먼저 선험적 건조 지연량은 표준 대기 모델을 사용할 경우에 관측소의 표고와 관련된 함수로서 시간과는 관계가 없으며 , 다 음의 관계식을 통해 계산할 수 있다 (Webb et al., 1993).
(1)
여기서 ,
h: 타원체고
선험적 습윤 지연량 (apriori wet dealy) 은 천정방향에 대한
선험적 모델 (apriori model) 에 의한 사상 함수의 적용을 통
해 간단하게 계산되며 임의로 0.1 m 로 설정된다 . 천정 지연 보
정량은 선험적 모델에 대한 보정항으로써 시간에 따라 변화하 는 양이며 , 최소자승법을 통해 GPS 처리과정에서 계산된다 .
본 연구에서 적용된 Niell 사상 함수는 연속된 분수형태의
함수식을 이용하여 경사방향의 지연량을 천정방향으로 투영 하게 된다 (Brunner et al., 1993). 식 (2) 는 Niell 사상 함수
식으로 GPS 뿐만 아니라 초장거리간섭계 (Very Long
Baseline Interferometry, VLBI) 에서도 많이 사용되는 사상 함수이며 , a, b, c 는 고도각에 따른 Niell 사상 함수의 계수
이다 . Neill 은 사상 함수의 각 계수의 변화에 대한 평균값을
위도대별로 제시하였다 (Niell, 1996).
(2)
대부분의 대류권 지연 모델은 습윤 지연요소 및 정역학적 기체 평형 상태에서의 지연인 건조 지연을 추정함에 있어서 기체의 정역학적인 성분의 수치적 측정을 통해서도 충분하 게 구할 수 있다 . 이를 위해서는 지상 관측소 지역에서 측 정한 기압과 기온을 이용해야 한다 . 대류권에서의 부분적인 건조 지연량은 Gunter(1993) 가 제시하였으며 , 식 (3) 과 같다 .
(3)
여기서 ,
dZHD: 천정방향의 부분 건조 지연량
k1
: 건조 굴절 상수 (77.6
K/hPa)
Pd: 건조 기압 [
hPa]
T
: 기온 [
K]
dh: 타원체고 변화량
대기의 화학적 조성 상태가 일정하다는 가정하에 기체 정
AHD
= 2.29951 ×
e–0.000116×hm z
( )
1
a1
b1 +
c--- + --- +
sin ε
asin ε + sin ---
bε +
c--- +
---
=
dZHD k1 Pd
--- 10
T –6dh⋅ ⋅
=
그림 1. 태풍 에위니아의 이동 경로(제공처 : 기상청)
역학적 평형 방정식을 사용하여 (3) 식을 적분하면 건조 지연 량을 얻게 되며 , 이러한 건조 지연량은 관측소 지역의 기온 과 기압 정보를 이용하여 경험적인 모델에 의하여 계산이 가능하다 . 현재 대류층 건조 지연에 관하여 알려진 경험적 모델은 Saastamoinen 모델 , Hopfield 모델 , Black 모델 , MOPS 모델 등이 있다 ( 송동섭 , 2001). 본 연구에서는 GPS
기상 연구를 통해 가장 정확하다고 알려진 Saastamoinen 건 조 지연 모델을 이용하여 건조 지연량을 결정하였으며 , 건조 지연 모델식은 다음과 같다 .
(4)
여기서 ,
ZHD: 천정방향 건조 지연량
Ps
: 관측소의 기압 φ : 관측소의 위도
h
: 관측소의 타원체고
경험적 건조 지연 모델에서 중요한 기상 변수인 관측소의 기압은 관측소 표면상의 기압을 의미하며 그 기압 측정값의 정밀도에 따라 건조 지연량의 정확도가 달라질 수 있다 . Bevis 등 (1992) 에 의하면 기압 측정값 0.3hPa 당 약 0.1 mm
의 가강수량 오차를 유발할 수 있다고 하였다 . 또한 , 송동섭
등 (2004) 은 실제 현지 관측소 높이에서의 기압으로 보정을
통하여 GPS 가강수량의 정확도가 향상된다는 결과를 제시
하였다 . 우리 나라의 기상청에서 제공하고 있는 기압 정보는 일기도 등의 작성을 위하여 기상 관측소에 관측한 기압을 일정한 고도상의 기압으로 보정하여 제공하고 있는데 보통 평균해수면상의 기압으로 수정한다 . 이러한 작업을 해면경정
(reduction to mean sea level) 이라고 한다 . 해면경정은 관측 소의 고도·기온·습도·중력 등에 의해서 다르고 , 각 나라 에서는 자국에 적합한 공식을 사용하여 경정된 기압값을 구
하고 있다 . 우리 나라 기상청은 1950 년 이래로 다음 식 (5)
를 사용하여 해면 경정값을 구하고 있다 ( 소선섭 등 , 2000).
(5)
여기서 , ∆
B: 해면경정값 (hPa)
B: 측정기압 (hPa)
exp: 지수함수의 기호
g: 중력값 (m/s
2)
h: 해발고도 (m)
Γ : 기온감률
ε
m: 수증기에 의한 영향 보정값
가령 해수면상의 기압이 1000hPa 로 관측되었을 때 해발고
도 500 m 에 위치한 GPS 상시관측소에서의 기압은 기온 15
o
C 의 동일한 조건에서는 약 940.8hPa 이 되어 약 59.2hPa 의
차이를 보이게 된다 . 이러한 기압 차이는 GPS 가강수량 계
산에 있어서 약 20 mm 의 오차를 유발한다 . 이러한 오차는
GPS 가강수량이 보통 30~80 mm 의 사이에 분포하는 것을 감안할 때 상당히 큰 정확도 저하를 일으키는 원인이 된다 .
따라서 본 연구에서도 식 (5) 의 해면 경정값을 구하여 기상 청에서 제공하는 기압정보에 역으로 보정하였다 . 그 다음
GPS 상시관측소 해발고도상에서의 기압으로 환산한 후에
Saastamoinen 건조 지연 모델에 적용하였다 .
선험적 모델로부터 구한 총 지연량으로부터 1 시간별로 관 측된 지상 기상관측값과 관측소의 타원체고를 이용하여 경 험적 건조 지연 모델에서 결정한 건조 지연량을 빼주면 실 제 대류권에서의 1 시간별 습윤 지연량을 결정할 수 있다 .
이러한 단계를 거쳐서 결정한 습윤 지연량을 가강수량
(Precipitable Water Vapor; PWV) 로 환산하기 위해서는 물 의 밀도와 수증기 기체상수 및 가중 평균 기온식 등으로 조 합된 다음의 함수식을 적용하여야 한다 .
(6)
여기서 , ρ : 물의 밀도
RV
: 수증기의 기체상수 : 22.1 ± 2.2(
K/mb)
k3
: (3.739 ± 0.012) × 10
5(
k2/mb)
Tm: 평균기온
특히 , 가강수량 환산에 있어서 정밀도에 가장 크게 영향을
미치는 요인은 가중 평균 기온이다 . 본 연구에서는 가중 평 균 기온을 구하기 위한 가중 평균 기온식을 한국의 라디오 존데 관측값과 지상 기상 관측값의 선형 회귀를 통해 결정 된 기존의 연구 결과인 다음의 식 (7) 을 이용하여 가강수량 을 계산하였다 .
(7)
여기서 ,
Ts: 관측소 표면 기온 (
K)
Tm: 대기의 가중 평균 기온 (
K)
식 (7) 은 Bevis 등 (1992) 이 제시한 표준편차 4.7K 의 가중 평균 기온식보다 더욱 정밀한 표준편차 1.46K, 상관계수
0.972 를 갖는 한국에 적합하다고 검증된 가중 평균 기온식이
다 ( 송동섭 등 , 2004).
그림 2 는 이상의 이론적인 내용을 토대로 GPS 관측데이
터를 과학용 해석 프로그램인 Gipsy-Oasis II 를 이용하여 각종 오차원을 모델링하여 보정하고 정밀한 대류권 지연량 을 계산하여 기상관측데이터를 이용하여 최종적인 가강수량 을 결정하는 순서를 도식화한 것이다 .
3. GPS 가강수량의 계산 및 정확도 검증
3.1 GPS 가강수량의 계산
본 연구에서는 태풍 에위니아가 한반도에 영향이 미치기 시작한 2006 년 7 월 7 일부터 7 월 11 일의 5 일간 국토지리정 보원의 GPS 상시관측소 14 개소 , 한국천문연구원의 3 개소 ,
해양수산부의 5 개소 등 총 22 개소의 GPS 관측소의 관측데
이터를 이용하여 GPS 가강수량을 계산하였다 . 가강수량 계
산에 이용한 GPS 상시관측소는 온라인상에서 관측데이터를
ZHD
( 2.2779 0.00024 ± [
mm] ) ⋅
Ps1 0.00266 – ⋅ cos 2φ 0.00028 1 –
km--- ⋅
h---
=
∆
B Bexp
g h⋅
287.04 273.15
t t+ ( + Γ
h) --- 2
⎩ + ⎭
⎨ ⎬
⎧ ⎫ + ε
m--- 1 –
×
=
PWV ZWD
ρ ⋅
RV[ (
k3⁄
Tm) +
k2′] --- 10 ×
8=
k2′
Tm
= 16.70 0.94 + ×
Ts취득할 수 있는 기관 중에서 지상기상관측소의 기상 정보를 얻을 수 있는 지역에 위치한 관측소를 대상으로 선택하였다 .
그림 3 은 본 연구에서 이용한 GPS 상시관측소의 위치와 반
경 50 km 의 영역을 둥근 원으로 표시한 것이다 . 영서 북부
와 충남 서부 및 전남 남부 지방의 일부분을 제외하고는 모
든 지역을 포괄하는 GPS 가강수량의 계산이 가능하였다 .
그림 4 는 연구기간동안 계산한 22 개 지점의 1 시간별 GPS
가강수량의 시계열 (Time Series) 그래프이다 . 태풍의 영향이 한반도에 미치지 못했던 7 월 8 일 새벽까지는 GPS 가강수량
이 전국적으로 50 mm 이하를 보이다가 태풍 에위니아의 간 접 영향권에 들어간 7 월 8 일 10 시부터 제주 지역의 GPS
상시관측소인 CHJU 와 JEJU 의 가강수량이 65 mm 이상으로 급격이 상승하면서 2 시간 후인 12 시부터 내륙에 위치한 상시
관측소의 GPS 가강수량도 상승하는 것을 알 수 있다 . 또한 ,
7 월 10 일 9 시 무렵 태풍 에위니아의 세력이 강태풍에서 중태
풍으로 약해짐에 따라 잠시 GPS 가강수량이 하강하다가 7 월
10 일 15 시경에 태풍 에위니아가 북위 35.5
o, 동경 126.5
o지점 에서 중심기압 985hPa, 최대 풍속 23 m/s, 강풍반경 310 km 의 약태풍으로 변경되면서 다시 한차례 가파른 가강수량의 상승 그림 2. GPS를 이용한 가강수량 계산 순서도
그림 3. 가강수량 계산에 이용한 GPS 상시관측소 위치
그림 4. 1시간별 GPS 상시관측소의 가강수량 시계열 그래프
을 보이고 있는 것을 알 수 있다 . 이러한 이유는 태풍 세력에 의해 밀려났던 장마전선이 태풍 세력 약화에 따라 다시 북상 하면서 태풍이 지니고 있던 수증기 에너지와 장마전선 기단의 합성에 의해 수증기량이 증가함에 그 원인이 있다 .
3.2 GPS 가강수량의 정확도 검증
태풍 에위니아가 진행하는 동안 계산된 GPS 가강수량의 정확도를 검증하기 위해서는 고층기상관측기구인 라디오존데
(radiosonde) 로부터 계산된 가강수량과의 비교가 필요하다 .
보다 정확한 정확도 검증을 위해서는 수증기 복사계 (Water
Vapor Radiometer; WVR) 라는 장비가 필요하나 우리 나라
는 보유하고 있지 않아 이용이 불가능하다 . 우리 나라의 라 디오존데는 기상청과 공군이 운용하고 있으며 , 1,680 MHz
대의 주파수를 사용하며 자동 추적 데오덜라이트를 장착하
고 있다 . 측정고도는 35 km 정도이며 , 기압 측정 정확도는
± 1hPa 로써 비교적 정확하고 악천후에도 관측이 가능하다 . 라 디오존데의 측정 정보는 고도 , 기온 , 기압 , 노점온도 , 풍향 ,
풍속 등이며 , 이러한 정보들을 이용하여 가강수량을 구하는
방법은 송동섭 등 (2002) 에 자세히 설명되어 있다 .
우리 나라의 라디오존데 관측소는 오산 , 포항 , 광주 , 제주 ,
속초 , 백령도의 6 곳이며 , 이 중에서 오산 , 포항 , 광주 , 속초 ,
제주는 본 연구에서 사용한 GPS 상시관측소인 수원
(SUWN), 호미곶 (HOMI), 광주 (KWNJ), 속초 (SKCH) 및 제
주 (JEJU) 로부터 비교적 근접한 곳에 위치하고 있어 정확도
검증에 이용하였다 . 표 1 은 본 연구 기간인 7 월 10 일부터
7 월 12 일까지의 GPS 가강수량 (GPS 로 표시 ) 과 라디오존데 가강수량 (RAD 로 표시 ) 과 그 차이 (GPS-RAD 로 표시 ) 를 비 교한 것이다 . 기상청에서 운용하고 있는 포항 , 속초 , 제주
표 1. 관측소별 GPS 가강수량과 라디오존데 가강수량 및 차이값의 통계 비교
호미곶
(HOMI)제주
(JEJU)속초
(SKCH)일시
(KST) GPS(mm) RAD
(mm) GPS-RAD
(mm)
일시
(KST) GPS(mm) RAD
(mm) GPS-RAD
(mm)
일시
(KST) GPS(mm) RAD(mm) GPS-RAD 7
월
7일
10시
46.97 40.23 6.74 7월
7일
10시
38.59 35.31 3.28 7월
7일
10시
47.46 39.83 7.63 (mm) 7월
7일
22시
43.89 40.21 3.68 7월
7일
22시
31.06 29.56 1.50 7월
7일
22시
41.78 38.52 3.26 7월
8일
10시
37.92 34.87 3.05 7월
8일
10시
63.82 54.89 8.93 7월
8일
10시
39.67 35.52 4.15 7월
8일
22시
57.26 48.79 8.47 7월
8일
22시
62.89 61.92 0.97 7월
8일
22시
44.30 40.00 4.30 7월
9일
10시
60.53 45.72 14.81 7월
9일
10시
58.36 52.50 5.86 7월
9일
10시
44.44 43.25 1.19 7월
9일
22시
54.77 47.89 6.88 7월
9일
22시
62.29 54.30 7.99 7월
9일
22시
53.88 45.79 8.09 7월
10일
04시
54.01 48.00 6.01 7월
10일
10시
60.19 60.98 -0.79 7월
10일
10시
53.98 49.71 4.27 7월
10일
10시
61.17 40.48 20.69 7월
10일
16시
51.05 47.41 3.64 7월
10일
22시
65.51 61.11 4.40 7월
11일
10시
53.96 43.37 10.59 7월
10일
22시
45.49 45.11 0.38 7월
11일
10시
54.49 45.92 8.57 7월
11일
22시
65.87 48.38 17.49 7월
11일
10시
66.09 65.71 0.38 7월
11일
22시
59.38 53.13 6.25 7월
12일
09시
70.94 60.98 9.96 7월
11일
22시
61.76 61.51 0.25 7월
12일
09시
63.14 53.51 9.63평균
5.66±
9.857월
12일
09시
61.46 56.27 5.19평균
2.60±
5.61평균
3.24±
3.13광주
(KWNJ)수원
(SUWN)일시
(KST) GPS (mm) RAD (mm) GPS-RAD (mm)일시
(KST) GPS (mm) RAD (mm) GPS-RAD (mm) 7월
7일
10시
45.61 45.17 0.44 7월
7일
10시
42.91 40.58 2.33 7월
7일
16시
43.08 42.09 0.99 7월
7일
16시
45.56 36.26 9.30 7월
7일
22시
40.15 42.14 -1.99 7월
7일
22시
44.32 44.86 -0.54 7월
8일
04시
35.76 34.39 1.37 7월
8일
04시
39.27 40.80 -1.53 7월
8일
10시
37.74 37.69 0.05 7월
8일
10시
37.74 40.61 -2.87 7월
8일
16시
57.48 53.38 4.10 7월
8일
16시
41.57 46.18 -4.61 7월
8일
22시
62.79 62.30 0.49 7월
8일
22시
49.13 47.86 1.27 7월
9일
04시
63.69 62.51 1.18 7월
9일
04시
44.39 45.96 -1.57 7월
9일
10시
67.05 60.24 6.81 7월
9일
10시
41.85 44.26 -2.41 7월
9일
16시
63.36 61.07 2.29 7월
9일
16시
58.36 56.61 1.75 7월
9일
22시
49.50 56.37 -6.87 7월
9일
22시
57.64 62.17 -4.53 7월
10일
04시
58.09 57.20 0.89 7월
10일
04시
51.90 55.50 -3.60 7월
10일
10시
70.11 65.85 4.26 7월
10일
10시
57.06 53.18 3.88 7월
10일
16시
62.82 54.24 8.58 7월
10일
16시
63.75 66.25 -2.50 7월
10일
22시
54.76 55.02 -0.26 7월
10일
22시
54.99 54.87 0.12 7월
11일
04시
55.18 47.94 7.24 7월
11일
04시
50.43 49.84 0.59 7월
11일
10시
58.52 58.25 0.27 7월
11일
10시
57.04 51.52 5.52 7월
11일
16시
71.60 63.20 8.40 7월
11일
16시
62.45 55.86 6.59 7월
11일
22시
70.91 71.19 -0.28 7월
11일
22시
63.12 62.49 0.63 7월
12일
04시
66.52 67.05 -0.53 7월
12일
04시
67.35 61.95 5.40 7월
12일
09시
65.35 62.49 2.86 7월
12일
09시
63.62 62.37 1.25평균
1.92±
3.68평균
0.69±
3.79라디오존데 관측소는 보통 하루에 2 번 , 태풍과 같은 특별 기상 현상시에는 3~4 번을 관측함에 비하여 공군이 운용하는 광주와 오산은 하루에 4 번을 관측함에 따라 가강수량의 정 확도 검증을 위한 개수가 더 많았다 .
GPS 가강수량과 라디오존데 가강수량 차이의 평균과 표준 편차는 호미곶 (HOMI) 이 5.66 ± 9.85 mm, 제주 (JEJU) 3.24 ± 3.13 mm, 속초 (SKCH) 2.60 ± 5.61 mm, 광주 (KWNJ) 1.92 ± 3.68 mm 및 수원 (SUWN) 이 0.69 ± 3.79 mm 로 계산되었다 .
가강수량의 측정 정밀도를 나타내는 표준편차는 제주 (JEJU)
가 ± 3.13 mm 로서 가장 낮은 호미곶 (HOMI) 보다 약 68%
정도 더 정밀하게 계산되었다 . 이렇게 지역별로 다양한 편의
(bias) 와 편차 (deviation) 를 보이는 원인은 GPS 상시관측소와 라디오존데 관측소간의 기하학적 차이 ( 거리차 , 고도차 ), 기상 관측장비의 측정 정밀도 , GPS 상시관측소 절대위치 정확도 ,
기상관측소 위치 정보의 정확도 , 가중 평균 기온식 , 사상 함 수 등 여러 요인에 따라 구별할 수 있다 . 추후 이러한 항목
에 대한 정확도 검증 연구가 부가적으로 필요하다고 본다 .
그림 5 는 정확도 검증 기간 동안의 5 개 관측소별 가강수 량과 기상 정보 ( 기압 , 기온 , 강수량 ) 의 시계열 그래프를 표시 한 것이다 . 시계열 그래프의 X 축은 일시 , Y 축은 가강수량 및 기상정보를 나타낸 것이다 . 그래프중에서 데이터 표식이 있는 실선과 점선은 가강수량 , 일점 쇄선은 기압 , 이점 쇄선 은 기온 , 막대 그래프는 강수량을 표시한 것이다 . 시계열 그 래프에서 보는 바와 같이 태풍 에위니아가 영향을 미치는 시점에서는 각 지역별로 기압이 급격히 떨어지고 가강수량 이 상승하는 패턴을 볼 수 있다 .
4. 태풍 에위니아 진행에 따른 GPS 가강수량 변화 분석
그림 6 은 태풍 에위니아가 진행하는 동안 기상관측위성인
MTSAT 이 한반도를 촬영한 수증기 영상과 지상레이더에서
그림 5. 가강수량과 기상정보의 시계열 그래프
촬영한 CMAX(Constant Maximum) 합성 영상 및 GPS/
MET 기술을 접목하여 작성한 GPS 가강수량의 등고선도와
벡터도를 중첩하여 나타낸 가강수량도이다 . 수증기 영상은 적외 영상의 일종으로 구름이 없는 대기에서도 수증기에 민
감하게 반응하며 최대 반응고도 약 400hPa 까지 대기 중상층
수증기 분포 및 습도 분석 , 상층 고·저기압의 위치 , 제트기 류 , 상층 침강역 및 건조역에서의 바람 분포나 종관규모 대
기 특성을 분석할 수 있다 . CMAX 합성 레이더 영상은 전
국의 각 레이더 관측 영상의 가장 강한 부분을 합성하여 표 출한 영상으로 구름과 강수의 가장 강한 수평 분포를 보여 준다 .
그림 6(a) 는 2006 년 7 월 10 일 오전 10 시경 태풍 에위니
아가 목포 남쪽 약 120km 부근 해상에 위치할 때의 영상
들로 GPS 가강수량도 연구 지역 중에서 목포 (MKPO) 가
74.1 mm 로 가장 큰 값을 보였다 . 그림 6(b) 는 7 월 10 일 오 후 1 시경 태풍 에위니아가 중심기압 980hPa, 최대 풍속 26
m/s 를 가지며 목포 육상에 상륙한 시점으로 그 세력이 다소
약화되었으나 수증기 영상에서 보이듯이 태풍 중심을 기준 으로 강수량의 분포가 남동쪽으로 많이 퍼져 있는 상태를
유지하고 있다 . 이 순간의 GPS 가강수량은 진주 (JINJ) 가
75.6 mm 의 최댓값을 나타내었으며 1 시간 강수량도 23 mm(3
시간 누적 강수량 =107 mm) 로 22 개의 연구 지역 중 최고를
기록하였다 .
태풍이 군산 남남서쪽 약 60 km 부근 육상에서 그 세력
그림 6. 태풍 에위니아의 진행에 따른 수증기영상(좌), 레이다영상(중), GPS 가강수량도(우)
이 약태풍으로 변한 7 월 10 일 오후 4 시경의 영상과 가강수
량도를 그림 6(c) 에 제시하였다 . 태풍의 진행 속도가 3 시간
전의 37 km/h 에서 35 km/h 로 크게 바뀌지 않은 상태에서
태풍 세력 약화와 함께 남쪽에 머물러 있던 장마 전선이 북 상하면서 수증기 세력이 동쪽으로 이동하는 것을 수증기 영
상과 레이더 영상을 통해 알 수 있다 . GPS 가강수량도 상주
(SNJU) 와 호미곶 (HOMI) 이 각각 72.5 mm 와 72.1 mm 의 최 댓값을 나타내고 있다 . 7 월 10 일 오후 7 시 ( 그림 6(d)) 에는 태 풍 에위니아의 세력이 거의 소멸되어 가는 시점으로 GPS 가
강수량의 최댓값은 속초 (SKCH) 가 70.6 mm 로 계산되었으며 ,
강수량도 속초가 17.5 mm 로 관측되었다 . 태풍 에위니아가 완
전 소멸되어 온대 저기압으로 변질된 7 월 10 일 오후 10 시에 는 강원도 지역의 속초 (GPS 가강수량 =65.5 mm) 와 강릉 (GPS
가강수량 =62.7 mm) 을 제외하고는 전국적으로 60 mm 이하의
GPS 가강수량을 보이고 있다 ( 그림 6(e)). 또한 기상청 분석 일기도에 따르면 태풍 세력으로 인하여 중국에 머물러 있던 고기압 세력이 남동쪽으로 이동하면서 강원도 북동쪽 해상으 로 장마전선이 활성화되고 이후 12 일부터 강원도 지역에 엄 청난 폭우를 발생하기도 하였는데 수증기 영상과 레이더 영
상에서는 그 세력의 특성이 보이지 않았지만 GPS 가강수량
은 강원도를 중심으로 크게 나타난 것을 알 수 있었다 .
5. 결 론본 연구에서는 국내 GPS 상시관측소 22 개소의 GPS 관측
데이터를 GPS/MET 기술을 이용하여 태풍 에위니아가 진행
하는 동안 한반도 지역의 GPS 가강수량을 계산하여 그 변
화를 분석하였다 . GPS 가강수량의 정확도 향상을 위하여 한 국의 가중 평균 기온식과 현지 기압으로 역해면경정을 실시 하고 정확도를 검증한 결과 , 평균적으로 편의량 (bias) 2.8
mm, 표준편차 ± 5.2 mm 의 매우 정밀한 GPS 가강수량의 계
산이 가능하였다 . 또한 , GPS 가강수량 정보를 이용하여 등 고선도와 벡터도를 생성·중첩하여 작성한 가강수량도와
MTSAT 강수량 영상 및 CMAX 합성 레이더 영상을 태풍
에위니아의 진행하는 동안 비교를 하였다 . 그 결과 태풍 에 위니아의 간접 영향에 들면서부터 GPS 가강수량이 제주지 역을 중심으로 급격한 상승을 보이기 시작하였고 , 태풍이 한 반도를 따라 진행하면서 GPS 가강수량의 정점이 이루어진 지역에서 강수량도 최고값을 나타내는 것을 확인할 수 있었
다 . GPS 가강수량도가 레이더 영상처럼 높은 공간해상도를
제공하지 못했지만 수증기의 시공간적 변화 패턴은 확실히
증명할 수 있었다 . 향후 더 많은 GPS 상시관측소와 지상
자동기상 관측소인 AWS(Automated Weather Station) 와 연
계하여 실시간 GPS 가강수량 정보 제공이 실현된다면 향상
된 공간해상도와 기상 예보 현업 서비스에 응용이 가능할 것으로 사료된다 . 앞으로 공간해상도 향상 연구와 국부적인
집중 호우 및 태풍 진행에 따른 GPS 가강수량의 장기간
특성 데이터 구축 등이 필요할 것으로 본다 . 이러한 연구를
토대로 거의 실시간 (real-time) GPS 가강수량의 획득 시스템
의 설계와 구현 연구가 진척이 된다면 지역적 가강수량 강
그림 6. continued
도 분석을 통한 국부 방재 시스템 및 철도 강우방재시스템
(Railroad Disaster Prevention System for Rainfall) 의 적용 이 가능할 것으로 본다 .
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