http://dx.doi.org/10.7848/ksgpc.2015.33.4.305
2014년 강원 폭설동안 GPS 가강수량 탐측
Remote Sensing of GPS Precipitable Water Vapor during 2014 Heavy Snowfall in Gangwon Province
남진용1)· 송동섭2)
Nam, JinYong · Song, DongSeob
Abstract
The GPS signal delays in troposphere, which are along the signal path between a transmitting satellite and GPS permanent station, can be used to retrieve the precipitable water vapor. The GPS remote sensing technique of atmospheric water vapor is capable of monitoring typhoon and detecting long term water vapor for tracking of earth’s climate change. In this study, we analyzed GPS precipitable water vapor variations during the heavy snowstorm event occurred in the Yeongdong area, 2014. The results show that the snowfall event were occurring after the GPS precipitable water vapor were increased, the maximum fresh snow depth was recorded after the maximum GPS precipitable water vapor was generated, in Kangneug and Wuljin, respectively. Also, we analyzed that the closely correlation among the GPS precipitable water vapor, the K-index and total index which was acquired by the upper air observation system during this snowstorm event was revealed.
Keywords : Snowfall, Yeongdong Area, Precipitable Water Vapor, GPS
초 록
GPS 상시관측소와 위성 신호 전송 과정에서 발생되는 대류권에서의 GPS 신호 지연은 가강수량을 복원하는데
사용되고 있다. 지상 기반의 GPS를 이용한 수증기 탐측 기술은 태풍 모니터링, 기후변화 추적을 장기간 수증기 관
측 분야에서 유용하다. 본 연구에서는 2014년 영동지방에 폭설이 내리는 동안 우리나라의 GPS 가강수량 변화 추
세를 분석하였다. GPS 가강수량이 증가된 이후 강설이 발생되는 경향이 나타났으며, 강릉과 울진에서 최대 GPS 가
강수량이 발생한 일정 시간 이후에 최대 신적설이 기록되었다. 또한 이번 폭설 이벤트 동안 고층기상관측시스템으
로부터 분석된 K-index와 total index 및 GPS 가강수량에는 밀접한 상관관계가 있는 것으로 분석되었다.
핵심어 : 폭설, 영동지방, 가강수량, GPS
305 Original article
Received 2015. 08. 04, Revised 2015. 08. 24, Accepted 2015. 08. 31
1) Member, Dept. of Environmental Disaster Prevention Engineering, Kangwon National University(E-mail: [email protected])
2) Corresponding Author, Member, Dept. of Environmental and Ocean Construction Engineering, Kangwon National University (E-mail: [email protected]) This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution Non-Commercial License (http://
creativecommons.org/licenses/by-nc/3.0) which permits unrestricted non-commercial use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.
1. 서 론
대기에 포함된 수증기는 지구의 기상 상황과 기후 변화의 프로세스에 밀접한 영향을 미치는 요소이다. 수증기 성분은 온실 효과를 제어하는 주요 변수 중 하나이며, 범지구적인 대 기 에너지 순환 주기에 중요한 역할을 담당하고 있다. 시간에
따라 수증기 분포 및 변화에 대한 정확한 정보는 기후 프로세
스의 설명과 이해를 위해서 필수적이다. 기상위성이나 라디오
존데 (radiosonde)로 구성된 전지구 상층 대기관측 시스템은
기압 , 기온 등의 다른 기상 요소들에 비하여 일반적으로 수
증기의 관측이 불충분하게 이뤄지는 경우가 많다. 전통적으
로 사용하고 있는 대기 습도 관측 시스템인 라디오존데는 전
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography, Vol. 33, No. 4, 305-316, 2015
306
세계적으로 약 900개의 관측소가 운용되고 있다(Vey et al., 2010). 그러나 라디오존데는 매우 불균일하게 분포되고 있으 며, 대부분의 관측소 또한 선진국에 위치하고 있다. 또한 각 나 라별로 사용하는 장비와 자료 처리 전략 방식이 서로 다르기 때문에 라디오존데 데이터의 해석은 매우 복잡하다(Garand
et al., 1992). 기상 변화를 예의 주시하기 위해서는 지속적인관측망 운영으로 대기 구성 요소를 관측하고 특징을 분석하 며 변화 경향을 이해하는 것이 매우 중요한 과제이다. 특히 대 기 구성 요소 중에서 매우 중요한 인자 중의 하나인 수증기 는 지구 표면과 대기권 사이의 열에너지를 수송하면서 증발과 응축의 과정을 거쳐 연속적으로 순환하고 있다. 광범위한 시 간에 걸친 지구 기후의 변화 예측을 위해서는 전 지구적 가강 수량(Precipitable Water Vapor; PWV)의 장기간 감시가 수행 되어야 한다. 이러한 상황 속에서 GPS를 이용한 수증기 탐측 기술은 대기에 분포하는 수증기량 증감의 추적에 있어 시공간 적으로 높은 해상도 제공이 가능하며, 전 세계적 기후 변화 추 세를 연구하기 위한 분석을 가능하게 하고 있다. GPS 수증기 탐측 기술은 대류권에서의 위성신호 전파 지연량을 역으로 추정하여 기상예보의 필수 인자를 도출하는 방법으로서 다 수 지점의 GPS 상시관측소 설치를 통한 기반 인프라의 구축 과 함께 높은 정확도, 어떠한 기상조건 등에 관계없이 이용할 수 있는 장점과 더불어 기존의 기상관측장비에 비하여 기 구 축 시스템을 이용하기 때문에 저렴하다는 장점이 있어 전 세 계적으로 많은 연구와 실용화가 진행되고 있다. 현재 GPS는 수신기 이동의 간편성, 전천후 관측, 경제성으로 기상 예측에 필요한 수증기 추정을 위한 매력적인 수단으로 인식되고 있 다. 현재 GPS의 관측 정확도 및 해석 기술이 발전함에 따라서 선진국에서는 GPS/MET, 즉, GPS를 이용하여 대류권 수증기 량을 추정하여 기상 예보 능력을 향상시키는 연구가 1990년 초부터 진행되어 최근에는 수치 기상 모형에 동화시키는 단계 에 접어들고 있다(Song, 2009).
최근 들어 고위도 북반구 지역에 폭설과 한파와 같은 겨울 철 자연재해가 지구온난화와의 진행과 상반되는 양상을 보이 면서 발생횟수와 피해 규모가 증가하고 있다. 지구온난화의 진행과는 역설되는 이러한 현상을 설명하기 위한 다양한 가 설 중에서 가장 설득력을 지니고 있는 것은 지구온난화로 인 한 북극 빙하의 해빙과 함께 구름의 대량 발생으로 인해 북반 구의 적설량이 증가되고 있다는 것이다. 이렇게 증가된 적설 과 구름이 지구로 입사되는 태양에너지를 반사시켜 지표의 온 도를 낮추고, 증가된 찬 공기의 영향으로 시베리아 고기압 세 력이 확장됨과 동시에 제트기류를 타고 저위도 방향으로 남 하하면서 북반구 기온의 하강과 폭설을 일으킨다는 것이다
(Yoo and Jung, 2015). 본 연구에서는 한국에서 운용되고 있 는 GPS 상시관측소로부터 획득한 GPS 관측데이터를 이용하 여 고정확도의 수증기 관측 방법을 적용하여 2014년 강원 폭 설 기간 동안 수증기 변화 양상을 탐측하여 폭설 기작에 대한 수증기 변화를 추적하고자 하였다.
2. 2014 폭설 현황 및 연구 대상지
2014년 2월의 전국 평균기온은 기존의 우리나라의 평균기 온보다 1.4℃ 높은 2.5℃로 비교적 따뜻한 겨울을 유지하였다.
그러나 2월 6일부터 14일, 17일부터 18일간 두 차례에 걸쳐 강 원도 영동지방에 폭설이 발생하였다. 발생원인은 제주도 부근 저기압이 빠져나가지 못하고 북쪽 만주지역의 고기압과 만나 태백산맥에서 팬 현상으로 인한 기존 동해안지역에 폭설 발생 유형과 비슷하였다(GSCH, 2014). 폭설로 인한 피해액은 총 122억 4천 4백만 원으로 집계되었고 이 중 연구 대상지역 중 하나인 강릉시는 총 피해액의 50.59%를 차지하는 61억 9천 4 백만 원으로 폭설 피해액의 절반을 차지하였다. 또한 금회 폭 설로 인하여 기존에 기록된 기상 극값 중 일최심신적설량은 북강릉 9일 45.7cm(5위), 10일 45.9cm(4위)을 기록하였으며, 북강릉의 일최심적설량은 10일부터 14일 동안 내린 폭설로 1 위 (11일, 110cm)부터 5위(12일, 83.5cm)까지 새롭게 극값이 갱 신되었다 (KMA, 2014).
GPS 관측 자료로부터 가강수량을 산출하기 위해서는 총 대류권 지연량으로부터 경험적 건조 지연 모델로부터 천정 습
Fig. 1. Location map of GPS permanent stations
307 윤 지연량의 추정이 필요하다. 경험적 건조 지연량을 계산하
기 위해서는 GPS 상시관측소와 인접한 곳에 위치한 기상 관 측소의 기상정보를 획득하여야 한다. 영동지역 폭설이 진행 되는 동안 우리나라의 전반적인 가강수량의 변화를 검토하기
위하여 국토지리정보원에서 운영하고 있는 GPS 상시관측소 중에서 전국에 고르게 분포함과 동시에 기상관측소에서 운 용하고 있는 AWS(Automated Weather Station; 자동기상관 측소 )와 인접한 11개의 관측소를 연구 대상지로 선정하였다.
Table 1. Coordinates of GPS stations and AWSs(φ : latitude(dd-mm-ss), λ : longitude(dd-mm-ss), h : ellipsoid height(m), H : orthometric height(m))
Site GPS station AWS Differ.(km)
Area I
KUSN
φ 36-00-19.6975
Kunsan (140)
φ 36-00-19
0.045
λ 126-45-41.5823 λ 126-45-40
h(H) 49.082(25.131) H 23
KWNJ
φ 35-10-42.1514
Kwangju (156)
φ 35-10-22
1.825
λ 126-54-36.8524 λ 126-53-29
h(H) 71.626(46.484) H 72
CHNG
φ 35-31-59.9205
Changwon (919)
φ 35-33-07
2.077
λ 128-28-41.0174 λ 128-28-33
h(H) 61.753(33.013) H 24
CHJU
φ 33-30-50.1352
(184) Jeju
φ 33-30-50
0.035
λ 126-31-47.3521 λ 126-31-46
h(H) 50.337(25.031) H 20
Area II
DOND
φ 37-54-7.3892
Dongducheon (98)
φ 37-54-06
0.046
λ 127-3-38.6642 λ 127-03-38
h(H) 140.471(117.058) H 109
WNJU
φ 37-20-13.9455
Wonju (114)
φ 37-20-15
0.070
λ 127-56-49.5187 λ 127-56-47
h(H) 180.206(154.184) H 148
SEOS
φ 36-46-35.0728
Seosan (129)
φ 36-46-35
0.028
λ 126-29-39.1297 λ 126-29-38
h(H) 52.277(29.752) H 25
BOEN
φ 36-29-18.1261
Boeun (226)
φ 36-29-15
0.338
λ 127-43-48.9608 λ 127-44-02
h(H) 212.238(186.025) H 175
Area III
INJE
φ 38-04-10.0691
INJE (211)
φ 38-03-35
1.132
λ 128-10-14.8604 λ 128-10-01
h(H) 257.483(231.018) H 200
KANR
φ 37-46-15.3394
Kangneung (104)
φ 37-48-16
3.890
λ 128-52-5.6213 λ 128-51-19
h(H) 57.043(29.826) H 78
WULJ
φ 36-59-31.1155
Wuljin (130)
φ 36-59-30
0.039
λ 129-24-46.7839 λ 129-24-46
h(H) 80.741(52.055) H 50
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography, Vol. 33, No. 4, 305-316, 2015
308
GPS 가강수량의 시계열 변화 분석을 위하여 임의로 위도 36°
1′이하의 4개 관측소를 묶어 I지역으로 구획하였고, II지역은 위도 36° 1′이상의 관측소 중에서 영동/영서 지역을 구분하는 태백산맥의 서쪽에 위치한 관측소로 구분하였으며, 폭설 진 행시 관측한 신적설량과의 변화 양상 비교를 위해서 사용할 강릉과 울진 관측소를 포함한 영동 지역의 GPS 관측소는 III 지역으로 구분하였다. Fig. 1은 11개 GPS 상시관측소의 위치 를 나타낸 것이다.
Table 1은 본 연구에서 활용한 GPS 상시관측소와 AWS의 위 치 정보와 두 관측소간의 평면상 거리를 정리한 것이다. GPS 관 측소는 국토지리정보원 고시 제2014-492호(2014년 3월 7일)에 의한 좌표 성과로서 GRS(Geodetic Reference System) 80 타원 체에 기준한 성과이다. 연구 대상 기간인 2월 이전인 2014년 1월 27일에 새로운 좌표 고시가 먼저 이뤄졌으나 본 연구에서 활용 한 GPS 상시관측소의 경우에는 고시 좌표의 변화가 없는 것을 사전에 확인하였다. GPS 상시관측소의 타원체고와 함께 기재 된 괄호안의 값은 추후 설명할 GPS 관측소 지점으로의 기압 보 정에 사용하기 위하여 GPS 안테나의 ARP(Antenna Reference Point) 지점의 표고값이다. 그러나 연구 대상 관측소 중에서 군 산 GPS 상시관측소의 ARP 표고값은 고시가 되어 있지 않다.
따라서 고시된 측지좌표 성과를 가지고 국토지리정보원 수직 기준 변환서비스의 KNGeoid14 지오이드모델로부터 지오이 드고 (N=23.951m)를 획득하고, 표고(H=25.131m)를 간접적으 로 계산하여 기재하였다. 기상청의 AWS 관측소의 경위도는 WGS(World Geodetic System) 84 타원체 기준이며, 표고값은 인천만 평균해수면을 기준으로 한 좌표값이다. Table 1을 보면 GPS 상시관측소와 기상청 AWS와는 비교적 근접한 위치에 놓 여 있도록 연구 대상 관측소를 선정하였으나 각 대상지의 GPS 상시관측소와 AWS는 랜덤하게 이격되어 있는 것을 알 수 있다.
GPS 관측 자료로부터 보다 정확한 가강수량을 복원하기 위해 서는 GPS 관측소와 기상 관측기기를 동일한 위치에 설치하는 것이 가장 이상적이나 현실적으로 어려움이 있는 관계로 본 연 구에서는 두 관측소의 평면상의 이격 거리에 따라 발생할 수 있 는 가강수량의 오차는 감안하기로 하였다. 그러나 가강수량 복 원 정확도에 큰 영향을 미치는 기상 인자 중 하나인 기압의 경 우에는 Song(2009)이 제시한 기압의 역해면 경정 보정을 통해 표고 방향의 이격 차이에 따른 기압차로 야기될 수 있는 가강수 량의 정확도 저하를 최소화하고자 하였다.
3. GPS 가강수량 복원 과정
GPS는 수신자의 위치, 속도 데이터를 제공하며 이와 같은
정보를 계산하기 위해 L1, L2파와 같은 반송파 신호에 C/A, P와 같은 코드를 변조되어 이용된다(Hofmann-Wellenhof et
al., 1997). GPS 신호가 위성에서 수신기로 전달되기까지 여러가지 요인들로 인해 관측값에 오차가 발생한다. 관측값에 발 생하는 오차 요인은 위성궤도, 대류권 지연, 전리층 지연, 위성 및 수신기 시계 오차, 멀티패스 등이 있다(No et al., 2012). 이 중 대류권의 신호지연오차는 크게 두 가지로 나누어지는데 수증기나 미세한 물 알갱이에 의한 습윤지연(wet delay), 그 외 의 성분들에 의한 건조지연(dry delay)으로 구분된다(Davis
et al., 1985). 이러한 지연 성분은 부가적으로 대기 파라미터성분 중 하나인 가강수량을 결정하기 위해서 필요한 천정 총 지연량 (Zenith Total Delay; ZTD)을 추정할 수 있는 자료로 서 활용된다. 총 지연량 추정에 관한 상세한 내용은 지면관계 상 참고문헌으로 대류권의 포함된 수증기 성분 중 하나인 가 강수량 복원에 필요한 천정 습윤 지연량(Zenith Wet Delay;
ZWD)은 GPS 관측 자료의 해석을 통하여 산출할 수 있는 천 정 총 지연량으로부터 경험적 모델을 통해 계산 가능한 천정 건조 지연량(Zenith Hydrostatic Delay; ZHD)을 감해주면 구 할 수 있다.
(1)
∙ cos
∙
∙
∆
(3)
∆
∏ ×
∏
∙
∙
′
∙
∙
′ ±
± ×
m ax
m ax(1)
천정 건조 지연량은 GPS 관측소 지점의 대기압에 종속되 며 , Hopfield 모델, Black 모델, MOPS 모델 및 Saastamoinen 모델 등이 소개되어 있다. 본 연구에서는 천정 건조 지연량 계 산에 있어서 여러 연구를 통하여 가장 정확하다고 다음의 Eq.
(2)와 같은 Saastamoinen 모델을 적용하였다. Saastamoinen 모델은 기존의 Hopfield 모델에서 요구하는 대기 기온 자료 가 필요하지 않으며, 관측소의 고도와 위도만을 사용하는 장 점도 지니고 있다.
(1)
∙ cos
∙
∙
∆
(3)
∆
∏ ×
∏
∙
∙
′
∙
∙
′ ±
± ×
m ax
m ax(2)
where, ZHD: Zenith Hydrostatic Delay
(1)
∙ cos
∙
∙
∆
(3)
∆
∏ ×
∏
∙
∙
′
∙
∙
′ ±
± ×
m ax
m ax: Air-pressure at surface/GPS station [hPa]
(1)
∙ cos
∙
∙
∆
(3)
∆
∏ ×
∏
∙
∙
′
∙
∙
′ ±
± ×
m ax
m ax: Geodetic latitude of GPS station
(1)
∙ cos
∙
∙
∆
(3)
∆
∏ ×
∏
∙
∙
′
∙
∙
′ ±
± ×
m ax
m ax: Ellipsoid height [km]
천정 건조 지연량 계산의 정확도는 종속적으로 GPS 가강
수량의 복원 정확도와 연관된다. 따라서 Saastamoinen 모델
을 적용한 천정 건조 지연량은 기압과 기하학적 위치 정보(위
309 도와 타원체고)의 정확성을 확보하는 것이 중요하다. GPS 관
측소의 기하학적 위치 정보는 앞서 설명한 바와 같이 국가에 서 고시한 절대좌표를 준용하는 것이 바람직하다. 그러나 기 상청에서 제공하고 있는 해당 지역의 기압 정보는 평균 해수 면과 같이 통일된 높이 기준면으로 환산하여 제공하고 있다.
해면경정이라는 과정을 거쳐 보정된 보정 기압(또는 해면 기 압 )을 그대로 적용하는 경우에는 천정 건조 지연량의 정확도 를 떨어뜨리게 되며, 궁극적으로 가강수량의 복원 정확도 저 하를 유발하게 된다. 본 연구에서는 GPS 상시관측소와 인접 한 지역의 AWS로부터 획득한 해면 기압을 GPS 상시관측소 지점으로의 기압으로 재보정하기 위하여 Song(2009)이 제시 한 Eq. (3)과 같은 기압의 역해면 경정 과정을 적용하였다.
(1)
∙ cos
∙
∙
∆
(3)
∆
∏ ×
∏
∙
∙
′
∙
∙
′ ±
± ×
m ax
m ax(3) where,
(1)
∙ cos
∙
∙
∆
(3)
∆
∏ ×
∏
∙
∙
′
∙
∙
′ ±
± ×
m ax
m ax: Air-pressure at GPS antenna reference point
(1)
∙ cos
∙
∙
∆
(3)
∆
∏ ×
∏
∙
∙
′
∙
∙
′ ±
± ×
m ax
m ax: Air-pressure at sea level
(1)
∙ cos
∙
∙
∆
(3)
∆
∏ ×
∏
∙
∙
′
∙
∙
′ ±
± ×
m ax
m ax: Air-pressure of reverse sea level correction
Eq. (1)에서 제시한 바와 같이 GPS 자료 처리를 통해서 구 한 천정 총 지연량으로부터 천정 건조 지연량을 감하여 구한 천정 습윤 지연량으로부터 가강수량으로의 복원은 Eq. (4)와 같다 (Bevis et al., 1994).
(1)
∙ cos
∙
∙
∆
(3)
∆
∏ ×
∏
∙
∙
′
∙
∙
′ ±
± ×
m ax
m ax(4) 여기서 , 천정 습윤 지연량과의 결합하는
(1)
∙ cos
∙
∙
∆
(3)
∆
∏ ×
∏
∙
∙
′
∙
∙
′ ±
± ×
m ax
m ax변환값 는 다음 의 Eq. (5)와 같다.
(1)
∙ cos
∙
∙
∆
(3)
∆
∏ ×
∏
∙
∙
′
∙
∙
′ ±
± ×
m ax
m ax(5)
where,
(1)
∙ cos
∙
∙
∆
(3)
∆
∏ ×
∏
∙
∙
′
∙
∙
′ ±
± ×
m ax
m ax: Density of water [kg/㎥]
(1)
∙ cos
∙
∙
∆
(3)
∆
∏ ×
∏
∙
∙
′
∙
∙
′ ±
± ×
m ax
m ax: Specific gas constant of water vapor
(1)
∙ cos
∙
∙
∆
(3)
∆
∏ ×
∏
∙
∙
′
∙
∙
′ ±
± ×
m ax
m ax (1)
∙ cos
∙
∙
∆
(3)
∆
∏ ×
∏
∙
∙
′
∙
∙
′ ±
± ×
m ax
m ax:
(1)
∙ cos
∙
∙
∆
(3)
∆
∏ ×
∏
∙
∙
′
∙
∙
′ ±
± ×
m ax
m ax (1)
∙ cos
∙
∙
∆
(3)
∆
∏ ×
∏
∙
∙
′
∙
∙
′ ±
± ×
m ax
m ax:
(1)
∙ cos
∙
∙
∆
(3)
∆
∏ ×
∏
∙
∙
′
∙
∙
′ ±
± ×
m ax
m ax (1)
∙ cos
∙
∙
∆
(3)
∆
∏ ×
∏
∙
∙
′
∙
∙
′ ±
± ×
m ax
m ax: Weighted mean temperature of atmosphere [K]
(1)
∙ cos
∙
∙
∆
(3)
∆
∏ ×
∏
∙
∙
′
∙
∙
′ ±
± ×
m ax
m ax,
(1)
∙ cos
∙
∙
∆
(3)
∆
∏ ×
∏
∙
∙
′
∙
∙
′ ±
± ×
m ax
m ax,
(1)
∙ cos
∙
∙
∆
(3)
∆
∏ ×
∏
∙
∙
′
∙
∙
′ ±
± ×
m ax
m ax는 대기 굴절 계수(N)에서 광범위하게 사용하 는 물리 상수이며, m은 수증기와 건조 공기의 몰 중량 비율
(1)
∙ cos
∙
∙
∆
(3)
∆
∏ ×
∏
∙
∙
′
∙
∙
′ ±
± ×
m ax
m ax이다 (Song and Grejner-Brzezinska, 2009). 가강수
량의 복원 정확도와 밀접한 관계를 가지고 있는 평균 기온식 (T
m)은 Song and Grejner-Brzezinska(2009)가 제시한 한국형 가중평균기온모델을 적용하였다.
4. 폭설기간 동안 GPS 가강수량 변화 탐측
4.1 우리나라의 GPS 가강수량 탐측
