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(2)

20 14 년 2 월

20 1 4 년 2 월 석사학위 논문

석 사 학 위 논 문

중규모 대류계에 의한 호남지방 강수 특성

중규 모 대류 계에

의한

호 남지 방 강 수

특성

조선대학교 대학원

김 창 모

대 기 과 학 과

김 창 모

(3)

중규모 대류계에 의한 호남지방 강수 특성

Pr eci pi t at i onChar act er i st i csi nHonam duet ot he Mesoscal eConvect i onSyst em

2 0 1 4년 2 월 2 5 일

조선대학교 대학원

대 기 과 학 과

김 창 모

(4)

중규모 대류계에 의한 호남지방 강수 특성

지도교수 류 찬 수

이 논문을 이학 석사학위신청 논문으로 제출함.

2 0 1 3 년 1 0 월

조선대학교 대학원

대 기 과 학 과

김 창 모

(5)

김창모의 석사학위 논문을 인준함

위원장 국 가

태 풍 센 터 센 터 장 이 종 호 ( 인)

위 원 국 립

기상연구소

정책연구과

과 장 김 백 조 ( 인)

위 원 조선대학교 교 수 류 찬 수 ( 인)

2 0 1 3 년 1 1 월

조선대학교 대학원

(6)

목 차

List of Tables

···

ⅲ List of Figures

···

ⅳ ABSTRACT

···

ⅴ

제1장 서론

···

1 제2장 자료 및 분석 방법

···

3

제1절 자료 ··· 3

제2절 분석 방법 ··· 5

제3장 결과

··· 7

제1절 중규모대류계의 규모별 특성 ··· 7

1. 기압패턴별 특성··· 7

2. 연도별 특성···8

3. 월별 특성 ··· 9

제2절 중규모대류계에 의한 강수 발생 특성 ··· 10

1. 강수 시작시간 분석 ··· 10

2. 강수 지속시간 분석 ··· 12 3. 강수 분포도 분석··· 13

(7)

4. 강수 구역과 바람수렴패턴 분석···21

제3절 중규모 호우 사례분석 ··· 23

1. 호우 특성 ··· 23

2. 중규모대류계의 발달 특성 ··· 24

3. 대기안정도 및 연직구조 특성··· 26

제4장 요약 및 결론

···

34 참고문헌

···

36 부록 ··· 38

(8)

List of Tables

Table 1. The frequency distribution of mesoscale convective systems

depending on the year ··· 8

Table 2. The frequency distribution of mesoscale convective systems depending on the month ··· 9

Table 3. Distribution of the precipitation start time ··· 10

Table 4. Thunderstorm probability depending on the K-index ··· 28

Table 5. Thunderstorm probability depending on the SSI ··· 28

(9)

List of Figures

Fig. 1. Locations of AWS ··· 4

Fig. 2. The schematic diagram of very short time forecast system ··· 4

Fig. 3. Observation images of the mesoscale convective systems depending on the scale ··· 6

Fig. 4. Structure images of the mesoscale convective systems depending on the scale ··· 6

Fig. 5. The frequency distribution of mesoscale convective systems depending on the pressure pattern ··· 7

Fig. 6. The frequency distribution of mesoscale convective systems depending on the year ··· 8

Fig. 7. The frequency distribution of mesoscale convective systems depending on the month ··· 9

Fig. 8. Distribution of the precipitation start time ··· 11

Fig. 9. Precipitation duration depending on the scale ··· 12

Fig. 10. Precipitation duration depending on the month ··· 12

Fig. 11. 10-year cumulative frequency of precipitation ··· 13

Fig. 12. Distribution of the daily mean precipitation depending on the case 14 Fig. 13. Distribution of the monthly cumulative amount of precipitation ··· 16

Fig. 14. Distribution of the cumulative precipitation depending on the pressure pattern ··· 18

Fig. 15. Distribution of the cumulative precipitation depending on the scale 20 Fig. 16. Distribution of the meso-β scale precipitation zone ··· 22

Fig. 17. Distribution of the daily precipitation deviation ··· 23

Fig. 18. Weather satellite images (MTSAT-IR) ··· 24

Fig. 19. The moving path of heavy rain cell and echo top images ··· 25

Fig. 20. Prognostic chart of sea-level pressure and 3-hours precipitation depending on the model ··· 27

(10)

Fig. 21. Distribution chart of the K-index(upper)& SSI(lower) ··· 29

Fig. 22. The Wind, Temperature, Equivalent potential temperature of the east and west in Gwangju ··· 31 Fig. 23. The Omega, Divergence, Vertical cirulation of the east and west in

Gwangju ··· 32 Fig. 24. The Moisture flux and Relative vorticity of the east and west in

Gwangju ··· 33

(11)

ABSTRACT

Precipitation Characteristics in Honam due to the Meso-scale Convection System

Kim Chang-Mo

Advisor : Prof. Ryu, Chan-Su, Ph.D.

Department of Atmospheric Science, Graduate School of Chosun University

The Honam region frequently experiences meteorological disasters due to the abrupt development of mesoscale convective systems caused by various topographic effects. Therefore, in this study, the precipitation characteristics due to mesoscale convective systems were analyzed through the statistical analysis and case analysis of the precipitation cases due to the mesoscale convective systems that had occurred in the Honam region from June to October every year for the last 10 years (2002-2011).

As for the data used in this study, for the synoptic analysis, the surface weather chart and 500 hPa weather chart, which had been produced by the Korea Meteorological Administration, were used; for the analysis of the mesoscale convective systems depending on the scale and the analysis of the precipitation characteristics, the satellite data, radar data, and AWS observation data were used; and for the case analysis, the data obtained from KLAPS was used to analyze the non-synoptic characteristics of the mesoscale convective systems.

During the research period, there were a total of 196 precipitation cases due to the mesoscale convective systems, and they were classified into the

(12)

meso-α, β, and γ scales using the satellite image, radar image, and AWS precipitation distribution chart in order to analyze the occurrence scale of the mesoscale convective systems depending on the case.

The analysis results indicated that 69% of the precipitation cases due to the mesoscale convective systems, which occurred in the Honam region, occurred due to the effect of the mT air mass. Among them, 35% was during mT contraction, and 34% was during mT expansion, which showed that the difference between the contraction and the expansion was very small. The number of yearly occurrences showed large variation, and thus a significant trend could not be found. However, considering that it continuously occurred more than 20 times for the last 4 years, it is thought that the number of occurrences has an increasing trend. As for the number of monthly occurrences, 40% was focused on August. This is thought to be because August is the most strongly affected by mT, and convection is active due to strong solar radiation.

The precipitation mostly occurred between 1300 and 2000 LST, and it peaked at 1600 LST and 1700 LST. The durations of the precipitation were 3.24 hours for the meso-α scale, 1.99 hours for the meso-β scale, and 1.05 hours for the meso-γ scale. The difference in the duration was about 1 hour depending on the scale.

The precipitation distribution chart was drawn based on the precipitation data of AWS spot 137 in the Honam region, using SUFER11. The schematic diagram was drawn by expressing the precipitation concentration zone and the zonal wind system depending on the topographic characteristics of each case, for the meso-β scale that occurred most frequently.

For the case analysis, the case of the heavy rainfall in the Gwangju region on August 8, 2008 was selected, and the real-time analysis, remote sensing image analysis, and numerical model data analysis were performed. This case was the β-scale case in which strong precipitation occurred in a short time focusing on part of the Honam region centered on Gwangju. Synoptic forecasting was difficult because the synoptic environment was weak. For the

(13)

prognostic chart of the numerical model data, precipitation forecasting was possible to a certain degree, but the position and amount of the precipitation could not be accurately simulated.

To increase the forecasting possibility of this case, it is thought that when there is a possibility of local heavy rainfall due to general instability, the heavy rainfall cell monitoring using meteorological satellite images and meteorological radar, the hourly atmospheric pressure changing trend examination based on the weather chart of the Korean Peninsula, and the low-level lability increasing trend consideration based on an adiabatic diagram are required.

(14)

제1장 서 론

지구 온난화에 따른 기후변화의 영향으로 우리나라에서도 위험기상현상의 빈도 와 강도의 증가로 인명 및 재산 피해가 증가하고 있다. 특히 우리나라의 여름철은 연강수량의 60% 이상이 집중되며, 종종 예측이 어려운 돌발적인 강수형태가 나타 나 방재에 어려움이 따른다.

우리나라의 여름철 강수 형태는 크게 전선성 강수와 대류성 강수로 분류할 수 있는데, 전선성 강수는 저기압에 의해 동반되어 비교적 예측이 쉽고, 오랜시간 넓 은 지역에 지속적인 강수가 나타나는 것이 특징이며, 대류성 강수는 예측이 어렵 고, 발생 시의 여러 변수에 의하여 차이가 있지만, 비교적 짧은 시간 좁은 지역에 강한 강수가 나타나는 것이 특징이다.

우리나라의 여름철 대표적인 위험기상현상인 집중호우는 1시간에 30 mm 이상 의 강수가 내리거나 연강수량의 10%가 하루 동안 내리는 현상으로(김광식, 1992), 다양한 규모의 강수계에 의해 발생하지만 주로 중규모대류계(Mesoscale Convective System)에 의해 나타난다.

중규모대류계는 수-수십 킬로미터의 수평규모를 갖는 개개의 독립적 뇌우 (isolated thunderstorm)부터, 여러 개의 뇌우로 조직화된 meso-α 규모의 대류계 까지 다양한 형태의 대류계를 총칭하며, Houze(1993, 2004)에 의하면 중규모대류 계는 다양한 구름과 강수를 나타내며, 적란운계를 구성하며, 인접강수에서 100km 이상의 한 방향으로의 강수영역을 만든다고 하였다.

한편, Schumacher and Johnson(2006)은 집중호우를 일으키는 대기의 구조 및 상태를 이해하기 위해서 레이더 자료와 지상의 강수 관측자료를 이용하여 미국 동 부지역의 강수를 분류하였는데, 그 결과를 보면 1999-2003년 동안 184건의 사례 중 약 66%가 중규모대류계와 관련이 있는 것으로 나타났다. 국내연구에서는 Lee and Kim(2007)이 2000-2006년 사이에 발생한 101회의 집중호우에 대하여 한반 도 호우시스템을 크게 고립된 뇌우형(Isolated thunderstorm), 대류밴드형 (Convective band), 스콜선(Squall line), 구름무리형(Cloud cluster)의 4가지 유형 으로 구분하였는데, 그 중 대류밴드형 호우 시스템은 현상학적으로 기상 레이더의 강수강도 영상자료에서 폭이 2-20km, 길이가 100km이상, 수십 분-수 시간의 지 속시간을 지닌 호우시스템이며 집중호우 유발 가능성이 큰 선형 중규모대류계 이

(15)

다.

이처럼 중규모대류계는 우리나라 강수의 시·공간 특성 및 집중호우 발생과 밀접 한 관련이 있다. 특히 중규모대류계의 발생기에 종관배경이 약하여 일기도에 저기 압으로 나타나지 않고 급격히 발달하는 경우, 그 발생 및 발달의 예측이 어려우며 발달 정도에 따라 집중적 강수로 큰 피해를 일으킬 수 있어 이에 관한 다각적인 연구가 필요하다.

최근 연구로는 도플러 레이더를 이용한 집중호우를 야기하는 중규모대류계의 구 조에 관한 연구(김효경 등, 1999; Kim and Lee, 2006)와 Park(2008)의 고해상도 관측 자료들을 활용한 장마선상에서 발생하는 중규모대류계의 구조에 관한 연구 등 중규모대류계와 호우시스템간의 관계분석이나 구조 분석 등이 주로 이루어지고 있다. 그러나 중규모대류계의 발생 및 발달 과정에는 다양한 변수들이 작용하기 때 문에 중규모대류계에 관한 이해는 아직도 많이 부족한 상태이다.

호남지방은 서해와 남해에 맞닿아 있고, 노령산맥과 소백산맥 등 다양한 지형효 과가 발생할 수 있는 환경을 갖추고 있어 중규모대류계에 의해 발생하는 집중호우 피해가 빈번히 발생한다. 따라서 본 연구에서는 최근 10년 동안(2002-2011년) 6-10월까지 호남지방에서 발생한 중규모대류계에 의한 강수 사례들을 통계조사 및 사례분석을 하였으며, 이를 통하여 중규모대류계에 의한 강수 특성을 파악하고 이 해를 넓혀, 앞으로의 위험기상현상(중규모대류계에 의한 집중호우)을 예측하고 대 비하는 데 있어 기초자료로 활용하고자 한다.

(16)

제2장 자료 및 분석방법

제 1 절 자료

호남지방에서 발생한 중규모대류계의 종관적 특성을 살펴보기 위해서 기상청에 서 생산되는 지상 일기도와 500hPa 일기도를 활용하였다. 지상 일기도는 중규모대 류계의 발달배경인 기단과 기압계의 분석을 위하여 사용하였고, 500hPa 일기도는 상층기류 흐름 파악과 mT의 위치 판단 등에 활용하였다.

중규모대류계의 발생 위치, 발생 시간, 발생 규모를 판단하기 위하여 주로 위성 영상을 활용하였고, 발달 규모가 작아 위성으로 판단이 어려운 사례는 AWS 관측 자료와 레이더 영상을 이용하였다.

기상청 AWS자료의 간격은 약 10km 내외로 중규모 기상 분석 활용에 용이하다.

중규모대류계에 의한 강수 발생시간, 강수 지속시간, 강수량, 강수 구역을 파악하 기 위하여 AWS 시간강수량 자료와 AWS 시계열 그래프를 활용하였고, 2002-2011 년 6-10월 사이의 관측지점별 강수량 자료를 기초로 하여 강수 분포특성을 나타내 는 데 활용 하였다. 또한 지상의 기류의 형태를 파악하기 위해 바람장자료를 활용 하였고, 강수발생구역별 통계적 풍계를 표시하여 모식도 작성에 활용하였다.

Fig. 1은 호남지방의 AWS 관측지점을 나타낸 것이다.

본 연구에서는 사례분석에서 중규모대류계의 비종관적인 특징을 분석하고자 하 여 KLAPS(Korea Local Analysis and Prediction System)를 통해 산출된 자료를 분석하였다. KLAPS 자료는 자료 수집 모듈과 분석 모듈을 거쳐 최종적으로 산출 된 자료로 3차원 그래픽 도구에 의해 현재 대기상태를 나타내는 그림으로 표출되 어 실황예보에 활용되고, 3차원 격자점 자료로 변환되어 수치예보모델의 기초자료 로 쓰이며, KLAPS의 좌표계는 수평 2-20km의 해상도로 람퍼트 공형(Lambert conformal) 및 극평사(polar stereo graphic) 등의 도법이 가능하고, 연직좌표계는 등압면좌표계로 25hPa의 해상도까지 분석이 가능하다. 따라서 이를 통해 meso-β 와 meso-γ에 이르는 국지 규모 기상현상의 분석이 가능하다(이용희 등, 2010).

(17)

Fig. 1. Locations of AWS.

Fig. 2. The schematic diagram of very short time forecast system (Ha et al., 2010).

(18)

제 2절 분석 방법

최근 10년간 호남지방의 중규모대류계에 의한 강수 사례를 보기 위하여 2002년 부터 2011년까지 6-10월 동안에 발생하였던 강수 사례를 AWS 강수량 자료를 활 용하여 수집하였다. 중규모대류계에 의한 강수 사례만을 보기 위하여 수집 사례 중 종관 규모가 큰 태풍, 장마, 저기압 등 체계적인 강수패턴은 배제하고 1차로 196 사례를 선별하였다.

중규모대류계의 규모를 분류하는 방법에는 다양한 것이 있는데, 본 연구에서는 가장 일반적으로 사용 되는 Orlanski(1975)의 분류기준에 따라 분류하였으며, 그에 따르면, 200-2000km 범위의 meso-α 규모, 20-200km 범위의 meso-β 규모, 그 리고 2-20km 범위의 meso-γ 규모로 나눌 수 있다. 1차에서 선별 된 사례들 중 위성으로 분류가 가능한 meso-α 규모와 meso-β 규모를 위성 적외 영상을 활용 하여 분류 하였고, 규모가 작아 위성으로 분류가 곤란한 meso-γ 규모는 레이더 영상과 AWS 강수 분포도를 이용하여 분류 하였다.

Fig. 3에서와 같이 총 196 사례를 meso-scale (α,β,γ)로 세분화 한 결과 meso-β 규모가 호남지방에서 120사례로 가장 많이 나타났고, meso-α는 24사례, 규모가 아주 작은 meso-γ는 52사례가 나타났다.

규모별 사례를 기압패턴별, 연도별, 월별로 구분하여 통계분석을 실시하였고, 강 수발생시간 및 강수지속시간을 분석하였다. 또한 호남지방의 AWS 137지점의 강수 자료를 데이터베이스로 사용, SUFER11을 활용하여 10년간의 통계적 강수 분포도 를 그려보았다. 또한 가장 많이 발생한 meso-β 규모 대한 사례를 더 심층적으로 분석하기 위하여 사례별 지형특성에 따른 강수 집중구역 및 수렴을 잘 이루는 지 역에 풍계를 표시하여 모식도를 작성하였으며, 대표사례를 정해 사례분석을 하였 다.

(19)

meso-α (200-2000km)

meso-β (20-200km)

meso-γ (2-20km)

EnhancedIR Images

AWS 60Min accumulated precipitation

Radar CAPPI Images

Fig. 3. Observation images of the mesoscale convective systems depending on the scale.

Fig. 4. Structure images of the mesoscale convective systems depending on the scale.

(20)

제3장 결 과

제 1 절 중규모대류계의 규모별 특성

1. 기압패턴별 특성

중규모대류계의 기압패턴별 분석을 위하여 종관규모가 큰 태풍․장마․저기압 등 체 계적 강수패턴은 제외하고, 고기압 기단 내에서 급격하게 발달하여 강수를 기록한 사례에 대하여 지상일기도와 500hPa 일기도를 활용 하였다. 중규모대류계의 기압 패턴별 발생분포를 확인하기 위하여 mT 수축, mT 확장, mP 수축, mP 확장 등 4 가지의 기준으로 분류하였다.

기압패턴별 분포 비율은 mT 수축 시 35%, mT 확장 시 34%, mP 수축 시 15%, mP확장 시 16%로 나타났으며, 기압패턴별 규모는 Fig. 5와 같다.

Fig. 5. The frequency distribution of mesoscale convective systems depending on the pressure pattern.

(21)

2. 연도별 특성

Table 1과 Fig. 6은 연도별 중규모대류계에 의한 강수 발생빈도를 나타낸 것으 로, 중규모대류계에 의한 발생빈도는 각 규모별로 해마다 그 변동 폭이 크며 유의 미한 경향도 나타나지는 않는 것으로 보인다. 보다 신빙성 있고 유의미한 경향이 시간 범위를 더 크게 설정하여 분석해야 하겠지만, 조사 기간 내에서 중규모대류계 의 총 발생 빈도는 2008년 이후, 20회 이상을 기록하고 있어 중규모대류계의 연도 별 발생빈도는 증가 추세에 있다고 볼 수 있다.

Year

Scale　 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 Total

α 2 0 4 1 7 1 4 0 3 2 24

β 18 3 8 11 16 6 8 16 18 16 120

γ 5 3 4 5 4 6 8 4 10 3 52

Total 25 6 16 17 27 13 20 20 31 21 196

Table 1. The frequency distribution of mesoscale convective systems depending on the year.

Fig. 6. The frequency distribution of mesoscale convective systems depending on the year.

(22)

3. 월별 특성

우리나라의 기압계를 보면 호남지방은 5-6월 사이에는 주로 mP기단의 영향을 받고, 6월 하순-7월 중순까지는 장마전선의 영향으로 일사에 의한 상승작용으로만 중규모대류계가 형성되기는 어렵다. 하지만 장마 후 북태평양고기압이 호남지방을 중심으로 확장 수축을 반복하면서 중규모대류계를 자주 발생시킨다. Table 2와 Fig. 7은 월별 중규모대류계에 의한 강수 발생빈도를 나타내는데, 8월이 45회로 가 장 많은 빈도수를 기록하였고, 10월이 4회로 가장 적은 빈도수를 기록하였다. 발생 빈도는 8월>7월>9월>6월>10월 순이다.

6월이 횟수가 적은이유는 호남지방이 주로 6월 중순-하순사이에 장마전선의 영 향을 받으므로, 종관규모의 영향을 받은 사례는 제외하였기 때문으로 판단된다.

　Month meso-α meso-β meso-γ Total

Jun 1 18 8 27

Jul 7 35 14 56

Aug 15 45 20 80

Sep 0 20 9 29

Oct 1 2 1 4

Total 24 120 52 196

Table 2. The frequency distribution of mesoscale convective systems depending on the month.

Fig. 7. The frequency distribution of mesoscale convective systems depending on the month.

(23)

제 2 절 중규모대류계에 의한 강수 발생 특성

1. 강수 시작시간 분석

Table3과 Fig. 8은 중규모대류계에 의한 강수 시작시간 분포를 나타낸 것이다.

중규모대류계가 발생하여 강수가 시작되는 시간은 주로 1300-2000LST에 집중 되어 있는데, 1700LST에 30회로 가장 많다. 대기가 안정되는 아침시간대인 0700LST에는 나타나지 않았다.

월별 강수시작시간 분포를 보면, 6월과 7월에 1700LST, 8월에 1600LST에 가장 많은 강수가 발생하였는데, 6-7월 상순까지는 주로 오호츠크해고기압권내에서 발 생한 중규모대류계가 많고, 8월에는 북태평양고기압권의 영향으로 강한 일사로 중 규모대류계가 1200LST 전후부터 형성되어, 6-7월 보다는 1시간 정도 빨리 강수가 시작된 것으로 판단된다. 9월에도 1600LST와 1700LST에 가장 많은 강수가 발생 하였다.

Hour

Month 00 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11

Jun 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Jul 6 1 0 0 1 0 0 0 1 0 3 1

Aug 2 1 2 0 0 3 1 0 0 0 2 0

Sep 3 2 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0

Oct 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0

Hour

Month 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23

Jun 1 0 0 4 4 5 2 4 2 1 2 1

Jul 1 2 3 4 6 10 7 3 3 1 1 1

Aug 1 5 7 7 12 10 5 9 8 2 1 3

Sep 0 1 1 1 5 5 2 4 1 2 1 0

Oct 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0

Table 3. Distribution of the precipitation start time.

(24)

Fig. 8. Distribution of the precipitation start time.

(25)

2. 강수 지속시간 분석

Fig. 9는 규모별 강수 지속시간을 나타낸 것으로, meso-α 규모는 3.2시간, meso-β 규모는 2.0시간, meso-γ 규모는 1.0시간을 기록하여, 규모가 감소함에 따라 약 1시간 정도 강수 지속시간 차이를 보이는 것을 알 수 있다.

Fig. 10은 월별 강수 지속시간을 나타낸 것으로, 6월과 10월에 비교적 지속시간 이 짧고, 7월과 8월에 긴 것을 알 수 있다. 이것은 장마 후 mT의 영향이 강해지 고, 중규모대류계의 발생 조건이 좋아지면서 그 규모가 더욱 커져 강수 지속시간의 증가로 나타난 것으로 해석된다.

Fig. 9. Precipitation duration depending on the scale.

Fig. 10. Precipitation duration depending on the month.

(26)

3. 강수 분포도 분석

가. 누적 강수 발생빈도

Fig. 11은 최근 10년간(2002-2011년) 중규모대류계에 의해 발생한 누적 강수빈 도이다.

서해안과 남해안의 해안선에 근접하여 위치하고 있는 해안지방에서는 약 20회 이상의 강수빈도를 보여주고 있으며, 점차 내륙지역으로 갈수록 강수빈도가 증가하 는 경향이 나타났다. 가장 많은 강수빈도를 보이는 곳은 성삼재를 중심으로 한 지 리산 일대로, 약 80회 이상의 강수빈도를 보이고 있으며, 성삼재에서 덕유봉으로 이어지는 소백산맥 지형을 중심으로 약 70회 이상의 강수빈도가 나타났다. 그 외 에 노령산맥과 소백산맥의 사이에 위치한 진안고원 부근에서도 약 70회 정도의 많 은 강수빈도를 확인 할 수 있었으며, 전북 중부내륙에 위치한 모악산 부근과 전남 중부내륙에 위치한 무등산 부근에서도 약 60회 정도의 비교적 높은 강수빈도가 나 타났다.

Fig. 11. 10-year cumulative frequency of precipitation.

(27)

나. 평균 강수량

Fig. 12는 최근 10년간(2002-2011년) 강수 사례별 일평균 강수량 분포도이다.

서해안과 남해안의 해안선을 따라서 약 25 mm 이상의 강수량 분포를 보이고 있 으며, 강수빈도와 마찬가지로 내륙으로 갈수록 강수량이 증가하였다. 그러나 강수 빈도가 호남 동부 내륙지역에 집중되어 나타나는 것과는 달리 강수량이 집중되는 지역은 전북 중부 내륙의 모악산 일대, 전남 중부 내륙의 무등산 일대, 성삼재 중 심의 지리산 일대로 나타났으며, 평균 80 mm 정도의 강수량이 나타났다. 호남 중 부내륙지역과 호남 동부내륙지역에 걸쳐 넓게 60 mm 이상의 강수량 분포를 보이 고 있지만, 강수 횟수는 상대적으로 호남 동부내륙지역에 집중되어 있기 때문에 중 부 내륙지역에는 상대적으로 강한 강수가 내렸고, 동부지역에는 약한 강수가 자주 내렸다는 것을 알 수 있다.

Fig. 12. Distribution of the daily mean precipitation depending on the case.

(28)

다. 월별 누적 강수량

Fig. 13은 최근 10년간(2002-2011년) 월별(6-10월) 누적 강수량 분포를 나타낸 것이다.

6월은 진안고원과 모악산 일대 등 전북 내륙 지역과 무등산 일대의 전남 내륙지 역 일부에서 약 50 mm 정도의 강수 분포를 보였다(Fig. 13a). 7월은 중규모대류 계에 의한 강수가 활발해져 호남 내륙지역 전체에 걸쳐 100 mm 이상의 강수 분 포를 보이는 것을 확인 할 수 있으며, 가장 많은 강수 분포를 보이는 곳은 전북 내 륙지역의 모악산 일대(200 mm이상)와 진안고원 일대(250 mm이상), 전남 내륙지 역의 무등산 일대와 광주 일대(200 mm이상), 소백산맥에 위치한 덕유봉(200 mm 이상)과 성삼재 일대(250 mm이상)이다(Fig. 13b). 8월은 중규모대류계에 의한 강 수가 가장 활발한 시기로 호남지방 전체적으로 200 mm 이상의 강수가 내리며, 특 히 전북 내륙의 모악산 일대와 전남 내륙의 무등봉 일대에서 400 mm 이상의 강 수가 내렸다(Fig. 13c). 7월에는 진안고원에 소낙성 강수가 집중되는 것에 반해 8 월에는 진안고원이 주변 지역보다 강수가 적게 나타나는 것이 특징이다. 9월부터는 전월에 비하여 중규모대류계에 의한 강수가 급격히 약해져 정읍을 중심으로 하는 전북 내륙지역 일부와 지리산 일대, 전남 동부내륙지역에 50 mm 이상의 강수지역 만을 나타내며(Fig. 13d), 10월은 중규모대류계로 인한 강수가 극히 줄어들어 전남 동부 일부지역에 미미한 강수 분포만 나타났다(Fig. 13e).

(29)

(a) Jun (b) Jul

(c) Aug (d) Sep

(e) Oct

Fig. 13. Distribution of the monthly cumulative amount of precipitation.

(30)

라. 기압 패턴별 누적 강수량

Fig. 14는 최근 10년간(2002-2011년) 기압 패턴별 누적 강수량 분포를 나타낸 것이다.

기압패턴별 강수량 분포에서 mP의 수축과 확장 때에는 뚜렷한 차이가 나타나지 않았다. mP의 수축 시에는 50 mm 이상의 강수량을 보인 지역은 전남 중부 내륙 지역의 일부를 제외하고는 호남 북부 지역과 동부 내륙지역에 집중되어 나타났고, 모악산을 중심으로 한 전북 중부 내륙지역과 덕유봉 일대에는 100 mm 이상의 강 수량이 나타났다. mP의 확장 시에는 전북 내륙지역과 전남 광주 지역, 소백산맥 동쪽 내륙지역에 100 mm 이상의 강수량이 나타났고, 그 지역을 중심으로 하여 50 mm 정도의 강수량이 넓게 나타났다.(Fig. 14a&b)

mT의 경우 수축과 확장에 따라 강수지역이 뚜렷한 차이를 보이는데, mT 수축 시 에는 200 mm 내외의 강수량을 보이는 전남 중부 내륙지역을 제외하고는 임실지 역을 중심으로 하는 진안고원 일대와 성삼재를 중심으로 하는 지리산 일대에서 300 mm 이상의 강수량을 보였으며, 그 주변에 해당하는 호남 동부 내륙지역에 250 mm 이상의 강수량이 나타났다. mT 확장 시에는 500 mm 이상의 강수량을 보인 정읍지역과 400 mm 내외의 강수량을 보이는 광주, 남원, 담양, 주암등을 중 심으로 하는 호남 중부 내륙 지역에 강수가 집중되어 나타났다.(Fig. 14c&d)

(31)

Fig. 14. Distribution of the cumulative precipitation depending on the pressure pattern.

(a) Contracted mP (b) Expanded mP

(d) Expanded mT (c) Contracted mT

(32)

마. 규모별 누적 강수량 분포도

meso-α 규모의 중규모대류계에서 발생하는 강수구역은 서해안과 남해안의 일부 해안지방을 제외하고는 내륙 전 지역에서 100 mm 이상의 강수분포를 보이고 있 으며, 모악산과 정읍을 중심으로 하는 전북 내륙지역과 광주를 중심으로 하는 전남 내륙지역에 300 mm 이상의 강수 집중구역을 보이고 있다. 또한 백운산을 중심으 로 하는 소백산맥 남단에 해당하는 지역에도 300 mm 이상의 강한 강수 집중구역 이 나타났다(Fig. 15a).

meso-β 규모의 중규모대류계에서 발생하는 강수구역 역시 서해안과 남해안의 일부 해안지방을 제외하고는 내륙 전 지역에서 100 mm 이상의 강수분포를 보이 고 있으며, 전북 중부 내륙과 전남 중부 내륙, 진안고원과 호남 동부 내륙에 걸친 넓은 지역에 300 mm 이상의 강수 구역을 보였다(Fig. 15b).

meso-γ 규모의 중규모대류계에서 발생 횟수는 많이 나타났으나 강수량이 적은 관계로 특징을 파악하기 어려운 점이 있었다. 주로 모악산, 무등봉, 덕유봉, 성삼재 와 같이 산악지형에 미소규모로 자주 발생 하였다(Fig. 15c).

(33)

Fig. 15. Distribution of the cumulative precipitation depending on the scale.

(a)meso-α scale

(c)meso-γ scale

(b)meso-β scale

(34)

4. 강수 구역과 바람수렴패턴 분석

호남지방에서 가장 빈발하는 중규모대류계의 규모는 meso-β 이다. AWS 바람벡 터 분포도를 활용하여 강수 구역에 따른 바람수렴패턴을 분류하였고 Fig. 16에 나 타내었다.

mP 수축 시 meso-β 규모에서 강수가 기록된 19사례를 분석한 결과, 강수구역 이 Fig. 15와 같이 나타났다. 노령산맥(담양, 순창, 임실) 지역에 북서풍과 남동풍 이 합류될 때(Type A)와 소백산맥 끝자락에 있는 지리산과 백운산 지역에 남동풍 이 유입될 때(Type B), 마지막으로 전북북동내륙인 덕유산 지역에 북동풍과 남동 풍이 합류될 때(Type C) 지형적인 영향으로 중규모대류계가 발생하였다(Fig. 16a).

mP 확장 시 meso-β 규모에서 강수가 기록된 19사례를 분석한 결과 지리산과 백운산 지역에 북서풍과 남동풍이 합류되었을 때(Type A)와 임실과 장수지역에 북 서풍이 유입되었을 때(Type B), 또한 광주 인근의 무등산 지역에 전남지방의 전형 적인 수렴패턴인 북서풍과 남서풍이 합류되었을 때(Type C) 중규모대류계가 발생 하였다(Fig. 16b).

mT 수축 시 meso-β 규모에서 강수가 기록된 45사례를 분석한 결과 정읍, 전 주, 임실, 장수, 모악산 지역에 해양으로부터 깊숙이 유입되는 북서풍과 남동풍이 합류되었을 때(Type A)와 지리산, 백운산 지역에 북서풍과 남동풍이 합류되었을 때(Type B) 그리고 무등산 지역으로 북서풍과 남동풍이 합류되었을 때(Type C) 중 규모대류계가 발생하였다(Fig. 16c).

mT 확장 시 meso-β 규모에서 강수가 기록된 37사례를 분석한 결과 전북내륙인 정읍, 임실, 장수, 덕유산 지역에 북서풍과 남서풍이 합류되었을 때(Type A), 순천 (주암)과 지리산 지역에 북서풍과 남풍이 합류되었을 때(Type B) 중규모대류계가 발생하였다(Fig. 16d).

(35)

Fig. 16. Distribution of the meso-β scale precipitation zone.

(a) (b)

(c) (d)

(36)

제 3 절 중규모 호우 사례분석

1. 호우 특성

2008년 8월 8일 1800-2100LST에 강한 대기불안정으로 광주광역시와 전남 서해 안지방을 중심으로 천둥․번개를 동반한 집중호우가 내렸다.

광주(1950LST)와 무안군(2030LST)에 각각 호우주의보가 발표되었고, 광주(기상 청) 98.0 mm, 무안군 몽탄면에서 74.0 mm의 강수량이 나타났으며, 그 외 광주 풍암동에서 77.0 mm, 신안군 지도읍에서 64.5 mm, 무안군 무안읍에서 59.0 mm 의 강수량을 기록하는 등, 주로 광주와 전남중부서해안 일부 지역에서 30-100 mm의 강수량이 나타났다.

강수량은 지역별로 편차가 크게 나타났다. 광주는 98.0 mm를 보였고, 일 강수 량 30 mm 이상을 기록한 지역은 광주 북부와 무안을 중심으로 반경 약 10km 이 내로 매우 좁은 지역에서 2-3시간 동안 집중되어 나타났다. 20km 거리 반경 내에 위치한 화순북 2.0 mm, 장성 4.5 mm, 상무대 1.0 mm, 이양 0.0 mm 등은 적은 양의 강수량만 기록하여 지역별 큰 편차를 잘 보여준다.(Fig.17)

Fig. 17. Distribution of the daily precipitation deviation.

(37)

2. 중규모대류계의 발달 특성

Fig. 18의 기상 위성 영상에서 보는 것과 같이 동해중부해상에서 우리나라 중부 지방을 지나 전북지방으로 건조역이 위치하고 있으며, 일본 큐슈에서 지속적인 고 온다습한 공기가 유입되고 있는 것이 관찰 된다. 8일 1730LST에 전북 동부 내륙 에서 적란운이 발생하여 점차 남서쪽으로 이동한 후 1930LST에 광주에서 최성기 로 발달하였고, 이후 점차 약화되면서 남서쪽으로 이동하여 2200LST에 서해상에서 소멸하였다.

1733LST 1933LST

Fig. 18. Weather satellite images (MTSAT-IR).

Fig. 19는 기상레이더 영상 자료로, 호우 셀의 이동경로와 발달 상황이 나타낸 것이다.

그림에서와 같이 전북 동부내륙에서 생성된 호우 셀은 시간에 따라 남·서진하면 서 강하게 발달하여 최성기인 1930LST에 광주지방에서 잘 발달한 에코 탑 영상을 보여준다. 최성기가 지나간 2000LST에 영상에서는 다소 약화된 에코 영상이 나타 났다.

(38)

CAPPI1.5km RadarImages

EchoTop RadarImages

1900 LST

1930 LST

2000 LST

Fig. 19. The moving path of heavy rain cell and echo top images.

(39)

3. 대기안정도 및 연직구조 특성

가. 모델 예측장

Fig. 20는 동 사례의 각 모델별 해면기압과 3시간 누적 강수량 예측장 자료이다.

전구모델(Global Data Assimilation and Prediction System, GDAPS)에서는 한 반도에 강수를 모의하고 있지 않으나 지역모델(Regional Data Assimilation and Prediction System, RDAPS)과 KWRF(KMA Weather Research and Forecast Model)모델에서는 국지적으로 약 10 mm 정도의 강수를 모의하고 있다. 전구모델 은 격자간의 간격이 넓어 중규모대류계의 예측이 어렵고 지역모델과 KWRF모델은 비교적 격자간의 간격이 좁아 강수를 모의해 낸 것으로 보인다.

이번 사례에서 강수 모의에 성공한 지역모델과 KWRF모델에서의 예상 강수 지역 은 전북 동부 내륙지역으로 실제 강수와 비교적 유사하게 모의 하였으나, 예상 강 수량과 실제 강수량에서는 약 50-90 mm 정도의 큰 차이를 보였다.

(40)

Fig. 20. Prognostic chart of sea-level pressure and 3-hours precipitation depending on the model.

GDAPS 0900LST(1500-1800LST)

RDAPS 0900LST(1500-1800LST)

KWRF 0900LST(1500-1800LST)

GDAPS 0900LST(1800-2100LST)

RDAPS 0900LST(1800-2100LST)

KWRF 0900LST(1800-2100LST)

(41)

나. 안정도 분석

K-index는 중하층의 대기 안정도, 하층의 수증기 절대량, 중하층의 수증기 포화 정도 등 3가지의 대류성 구름 발달에 중요한 환경요소로 이루어진 안정도 지수이 다. 지수 값이 클수록 불안정을 나타내는데 지수 값에 따른 뇌우 발생 확률은 Table 4와 같다. 2008년 08월 08일 K-index 값은 Fig. 21에서 보는 것과 같이 남 한 전체에 걸쳐 30값을 보이고 있어 전 지역에 60-80%의 뇌우 발생 가능성이 있 다는 것을 보여준다.

SSI는 500hPa의 기온과 850hPa의 공기가 500hPa까지 상승했을 때 나타날 수 있는 기온의 차이로 날씨악화지역을 추출하는 데 이용 되는 지수로, 값이 작을수록 불안정을 나타내며 지수 값에 따른 뇌우 발생 확률은 Table 5과 같다. 이번 사례 에서 SSI 값은 1500 LST에 호남 북부 내륙지역에 1이하의 지수 값이 나타났으며 1800 LST에 호남 동부 내륙지역에 0이하의 지수 값이 나타나 뇌우 가능성이 급증 하고 있다는 것을 보여주고 있다.

IndexValue OccurrenceProbability

KI> 25 40～60%

KI> 30 60～80%

KI> 35 80～90%

KI> 40 거의 100%

Table 4. Thunderstorm probability depending on the K-index.

IndexValue Meaning

3=< SSI Notoccurconvectiveclouds 1 < SSI=< 3 Thepossibilityofsomeshowers

and thunderstorms -3 < SSI=< 1 Increasetheprobabilityof

thunderstorms

-5 < SSI=< -3 Possibilityofseverethunderstorms SSI=< -6 Thepossibilityoftornado Table 5. Thunderstorm probability depending on the SSI

(42)

Fig. 21. Distribution chart of the K-index(upper) & SSI(lower).

1800LST

2100LST

(43)

다. 연직분포특성

Fig. 22는 KLAPS자료를 활용하여 2008년 8월 8일 광주지점의 1700LST부터 1900LST까지의 기온, 상당온위, 바람을 연직분석한 자료이다. 1700LST의 상당온 위를 살펴보면, 지면에서 850hPa까지 350k 이상의 고 상당온위역이 위치하고, 850-500hPa에 328k의 저 상당온위역이 자리 잡고 있어 상당온위의 경도가 매우 커 큰 잠재 불안정이 형성되어 있음을 알 수 있다. 1800LST에서는 하층의 고 상당 온위 영역이 상층까지 연결되는 것을 볼 수 있는데 상당온위에 의한 잠재불안정 대기가 지상 및 하층의 수분역을 상층으로 이동시키는 것으로 해석 할 수 있으며, 이는 Fig. 24에서 1700LST와 1800LST에서의 수분속의 이동에서도 확인할 수 있 다.

Fig. 23은 발산, 연직 순환, 오메가를 나타낸 자료로, 1700LST에는 국지적으로 강한 상승과 하강이 번갈아 나타나며, 동쪽에서부터 강한 수렴역이 보인다.

1800LST에는 하층에 강한 상승과 상층의 하강이 대립하고 있으며, 하층에 강한 수 렴 중심과 상층의 발산 중심이 보인다. 1900LST에서는 상층까지 강한 상승이 지배 하고 있어 악기상이 유발되고 있는 상황임을 알 수 있다.

(44)

Fig. 22. The Wind, Temperature, Equivalent potential temperature of the east and west in Gwangju .

1700LST

1900LST 1800LST

(45)

Fig. 23. The Omega, Divergence, Vertical cirulation of the 1700LST

1800LST

1900LST

(46)

Fig. 24. The Moisture flux and Relative vorticity of the east 1700LST

1800LST

1900LST

(47)

제4장 요약 및 결론

본 연구에서는 호남지방의 강수 특성을 밝히기 위해 최근 10년 동안(2002-2011 년) 6-10월까지 발생한 중규모대류계에 의한 강수 사례들을 통계조사 및 사례분석 을 하였다.

중규모대류계에 의한 강수 사례만을 보기 위하여 종관 규모가 큰 태풍, 장마, 저 기압 등 체계적인 강수패턴은 배제하여 1차로 196사례를 선정하였고, Orlanski (1975)의 분류기준과 위성영상, 레이더 영상, AWS 강수분포도를 활용하여 각각 meso-α,β,γ 규모로 분류하였다.

그 결과;

meso-β 규모가 호남지방에서 120사례로 가장 많이 나타났고, meso-α는 24사례, 규모가 아주 작은 meso-γ는 52사례가 나타났다.

중규모대류계의 기압패턴별 발생분포에서 mT 수축 시 35%, mT 확장 시 34%, mP 수축 시 15%, mP 확장 시 16%로 나타나 주로 mT의 영향 아래 발생한 것을 확인 하였고, mT의 확장과 수축에 따른 발생횟수는 큰 차이가 없는 것으로 나타났 다.

10년 동안 연도별 발생빈도에서, 최근 4년 동안 20회 이상의 발생 빈도로 보아 중규모대류계의 발생빈도는 증가 추세에 있다고 볼 수 있다. 보다 확실하고 신뢰성 있는 경향해석을 위해서는 시간 범위를 더 크게 설정하여 분석해야 할 것이다.

6-10월까지의 월별 발생빈도에서 mT의 영향을 가장 많이 받는 8월이 80회로 가장 많았고 7월이 56회로 7,8월의 합이 전체의 약 70%를 차지하였다.

중규모 대류계에 의한 강수 시작시간 분석 결과 대기가 안정되는 오전 시간대에 는 거의 발생 되지 않았고, 주로 1300-2000LST에 강수가 발생한 것을 확인 할 수 있었다. 가장 강수가 많았던 7월과 8월을 비교해 보면 7월의 피크는 1700LST, 8 월 1600LST로 8월이 1시간 정도 이르게 나타났다. 이는 8월에 mT의 영향과 일사 가 더 강하게 나타나기 때문으로 판단된다.

중규모대류계의 규모에 따른 강수 지속시간은 meso-α 규모는 3.2시간, meso-β 규모는 2.0시간, meso-γ 규모는 1.0시간을 기록하면서, 규모가 감소함에 따라 약 1시간 정도 강수지속시간 차이를 보였다.

호남지방의 10년 누적 강수빈도 및 사례별 일평균 강수량을 분석한 결과, 강수

(48)

량은 호남 중부내륙지역과 호남 동부내륙지역에 걸쳐 넓게 60 mm 이상의 강수분 포를 보이고 있지만 강수빈도는 상대적으로 호남 동부내륙지역에 집중되어 있기 때문에 중부 내륙지역에는 상대적으로 강한 강수가 내리고, 동부지역에는 약한 강 수가 자주 내린다는 사실을 알 수 있다.

월별 누적 강수량 분포는 6-7월은 동쪽 산악지형을 중심으로 지형효과가 더해져 중규모대류계가 많이 발생하여 강수구역을 형성하였으나, 8월에 접어들면서 서쪽으 로 점차 확장하는 경향이 나타났다. 기압 패턴별 누적 강수량 분포를 살펴보면, mT의 수축과 확장에 따라 강수구역의 편차가 나타났는데, 수축 시 진안고원 일대 와 성삼재를 중심으로 하는 동부 내륙 쪽에 강수가 집중 되었고, 확장 시 광주, 정 읍, 남원 등을 중심으로 하는 호남 중부 내륙 지역에 강수가 집중되는 것을 볼 수 있다. 가장 빈번히 발생하는 meso-β 규모의 강수에 대해서는 기압 패턴에 따라 발생 구역과 바람수렴패턴을 AWS 바람벡터 분포도를 이용하여 모식도로 작성하였 다.

중규모 호우 사례분석에서는 2008년 8월 8일 광주지방의 집중호우 사례를 선택 하였고 실황 분석, 원격탐사영상 분석, 수치모델자료 분석을 실시하였다. 광주를 중심으로 한 호남 일부 지역에 집중하여 단시간에 강한 강수가 내린 β-scale 사례 로 종관배경이 약하여 종관적 예측은 어려웠으며, 수치모델자료의 예상장에서도 어 느 정도 강수 예측은 되었으나 강수의 위치나 강수량 등은 정확히 모의하지 못하 였다. 이러한 사례분석에서 예측 가능성을 높이기 위해서는 전반적인 불안정에 의 한 국지적인 호우 가능성이 있는 경우, 기상위성영상과 기상레이더를 활용한 호우 셀 감시, 한반도 일기도 등을 통한 매시간 기압변화 경향 점검, 단열선도를 통한 하층 불안정도 증가 경향 고려 등의 노력이 필요 할 것으로 판단되었다.

(49)

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(51)

Date Occurrence Time(LST)

Duration

Time(Hour) Scale Pressure Patterns

2002

6/1 23 0.83 β ContractedmT

6/12 17 1.17 γ ContractedmT

6/15 22 1.33 β ExpandedmT

6/22 22 0.83 γ ExpandedmP

7/10 21 2.83 β ExpandedmP

8/17 15 2.50 β ContractedmP

8/19 17 6.33 α ExpandedmP

10/3 15 1.17 α ExpandedmT

2003

부록

호남지방에서 발생한 중규모대류계에 의한 강수 사례

(52)

9/4 21 0.33 γ ContractedmP

9/6 0 0.67 γ ExpandedmT

2004

2005

6/15 15 1.17 β ContractedmT 6/18 15 2.67 β ContractedmT 7/23 17 0.50 γ ContractedmT 7/24 19 1.17 γ ContractedmT

8/17 17 3.17 α ContractedmT

(53)

9/15 0 2.33 β ContractedmT 9/24 20 2.33 β ContractedmT

2006

8/13 19 2.67 β ContractedmT 8/14 15 2.67 β ContractedmT 8/15 12 1.00 γ ContractedmT 8/16 19 3.17 β ContractedmT

8/25 14 3.83 α ContractedmT 8/26 19 1.17 β ContractedmT

2007

8/17 21 0.65 γ ContractedmT 8/20 14 3.67 β ContractedmT

(54)

8/25 17 1.50 γ ContractedmT 8/26 15 1.50 α ContractedmT

2008

9/14 16 0.50 β ContractedmT 9/16 17 0.50 γ ContractedmT

2009

(55)

2010

6/19 20 0.83 β ContractedmT 6/30 20 1.67 α ContractedmT

7/19 11 2.67 γ ContractedmT 7/22 17 0.67 β ContractedmT

(56)

8/21 19 0.67 γ ContractedmT 8/22 19 1.33 γ ContractedmT

2011

7/24 10 3.67 α ContractedmP 7/26 10 5.50 β ContractedmP

7/29 14 1.00 β ContractedmT 7/30 14 3.33 β ContractedmT

8/14 14 3.00 β ContractedmT 8/27 17 1.83 β ContractedmP 8/29 17 1.67 β ContractedmP

(57)

감사의 글

어느덧 2013년 한해도 저물어 가고 있습니다. 새삼 돌아보니, 제가 광주에 처음 와서 조선대학교와 인연을 맺은 지도 벌써 10년이 가득차 갑니다. 10년이라는 긴 시간 동안 아무 연고도 없는 타지에서 대학과 대학원 석사과정을 무사히 마치고 졸업논문을 발표하게 된 것은, 많은 분들의 도움과 응원이 있었기 때문이라고 생각 합니다. 이번 기회를 빌어 그 분들에게 감사의 마음을 전합니다.

먼저, 존경하는 류찬수 교수님, 학교의 어떤 교수님보다 더 열정적으로 강의하시 는 모습에 저도 대기과학에 흥미를 느꼈고, 석사과정까지 오게 되어 그 결실을 보 게 되었습니다. 지식뿐만 아니라 인생을 살면서 꼭 갖춰야할 지혜까지 전해주신 교 수님께 깊은 존경과 감사를 드립니다.

항상 따뜻한 미소로 대해주시는 정효상 교수님, 제가 진로를 고민 할 때 항상 자 상하게 상담 해주시고, 제가 갖춰야할 능력들을 일러주셔서 덕분에 대학원 생활동 안 더 노력하고 공부할 수 있었습니다. 감사합니다.

국가태풍센터의 이종호 센터장님, 대학원 강의 때는 어려운 레이더기상학 과목을 쉽고 명쾌하게 강의 해주시고 또 기관의 장이라는 막중한 책임 중에 저의 졸업논 문의 심사위원장을 맡아 주셔서 논문 완성의 전반에 힘써주신 것에 깊은 감사를 드립니다.

국립기상연구소 김백조 과장님, 연구소의 제주도 이전으로 정신없이 바쁘신 가운 데에도 논문이 갖춰야할 조건과 틀, 연구 방법등 세세한 부분까지도 지도해주신 과 장님의 노고 덕분에 부족한 제가 논문을 완성할 수 있었습니다. 다시한번 감사의 말씀을 드립니다.

그리고 사랑하는 대기과학실험실 선후배님들, 먼저 기상청에 근무 중인 원효성 주임님, 감사드립니다. 각종 프로그램 사용법은 물론 논문 아이디어등 저의 대학원 생활 전반에 큰 도움이 되었습니다. 박근영 박사님, 항상 자상하고 따뜻하게 대해 주시고 먼저 솔선수범하시는 모습은 정말 배울점이 많았습니다. 친 형제자매 같은 진수형, 도완형, 세환형, 성용형, 성은형, 진아누나, 지영누나, 상철, 진우, 솔잎, 진 아, 미선, 혜민, 덕분에 홀로 온 광주가 외롭지 않고 즐겁고 행복했습니다.

마지막으로 저의 사랑하는 가족, 최고가 아닌 저를 최고라 생각해 주시고, 졸업 의 문턱에 서기까지 오랜 시간 동안을 물심양면으로 지원을 아끼지 않으신 부모님,

(58)

차마 감사합니다라는 말로는 다 못할 이 마음, 평생 효도하며 갚겠습니다. 그리고 우리 가족의 큰 축복 누나에게도 감사의 말을 전합니다.

본 논문이 완성되기까지 도움을 주셨던 많은 분들에게 다시한번 깊은 감사의 인 사를 드리며 이 글을 마칩니다.