The Korean Meteorological Society
[ Article ]
Atmosphere - Vol. 26, No. 2, pp.257-275
ISSN: 1598-3560 (Print) 2288-3266 (Online)
Print publication date Jun 2016
Received 15 Feb 2016 Revised 16 Apr 2016 Accepted 06 May 2016
DOI: https://doi.org/10.14191/Atmos.2016.26.2.257

2015년 2월 관측된 고농도 황사 사례 연구

박미은 ; 조정훈 ; 김선영 ; 이상삼 ; 김정은 ; 이희춘* ; 차주완 ; 류상범
국립기상과학원 환경기상연구과
Case Study of the Heavy Asian Dust Observed in Late February 2015
Mi Eun Park ; Jeong Hoon Cho ; Sunyoung Kim ; Sang-Sam Lee ; Jeong Eun Kim ; Hee Choon Lee* ; Joo Wan Cha ; Sang Boom Ryoo
Environmental Meteorology Research Division, National Institute of Meteorological Sciences, Jeju, Korea

Correspondence to: * Hee Choon Lee, Environmental meteorology Research Division, National Institute of Meteorological Sciences, 33, Seohobuk-ro, Seogwipo-si, Jeju 63568, Korea. Phone: +82-64-780-6564, Fax: +82-64-738-6512 E-mail: lee.heechoon@korea.kr

Abstract

Asian dust is a seasonal meteorological phenomenon influencing most East Asia, irregularly occurring during spring. Unusual heavy Asian dust event in winter was observed in Seoul, Korea, with up to 1,044 μg m−3 of hourly mean PM10, in 22~23 February 2015. Causes of such infrequent event has been studied using both ground based and spaceborne observations, as well as numerical simulations including ECMWF ERA Interim reanalysis, NOAA HYSPLIT backward trajectory analysis, and ADAM2-Haze simulation. Analysis showed that southern Mongolia and northern China, one of the areas for dust origins, had been warm and dry condition, i.e. no snow depth, soil temperature of ~0°C, and cumulative rainfall of 1 mm in February, along with strong surface winds higher than critical wind speed of 6~7.5 m s−1 during 20~21 February. While Jurihe, China, (42°23'56''N, 112°53'58''E) experienced 9,308 μg m−3 of hourly mean surface PM10 during the period, the Asian dust had affected the Korean Peninsula within 24 hours traveling through strong north-westerly wind at ~2 km altitude. KMA issued Asian dust alert from 1100 KST on 22nd to 2200 KST on 23rd since above 400 μg m−3 of hourly mean surface PM10. It is also important to note that, previously to arrival of the Asian dust, the Korean Peninsula was affected by anthropogenic air pollutants (NO3, SO42−, and NH4+) originated from the megacities and large industrial areas in northeast China. In addition, this study suggests using various data sets from modeling and observations as well as improving predictability of the ADAM2-Haze model itself, in order to more accurately predict the occurrence and impacts of the Asian dust over the Korean peninsula.

Keywords:

Asian dust, surface PM10 concentrations, ADAM2-Haze model, vertical and spatial distributions, chemical compositions

1. 서 론

2015년 2월 22일 11시 서해5도를 시작으로 18시 강원도까지 전국적으로 황사주의보(2시간 이상 1시간 평균 지상 PM10 농도가 400 μg m−3 이상)가 발표되었다. 2월 23일 22시 황사주의보가 해제되기까지 서울에서 1시간 평균 지상 PM10 농도가 최고 1,044 μg m−3에 이르는 고농도 황사가 이틀에 걸쳐 한반도 중부지방을 중심으로 관측되었다.

한반도는 황사 발원지인 몽골 및 중국의 풍하측에 위치하여 고농도 황사의 영향을 종종 받아 왔다(Sun et al., 2001; Arimoto et al., 2004; Yu et al., 2006; Kim, 2008). 주로 저기압 내의 강한 상승류에 의해 상층으로 이동한 모래먼지가 저기압 시스템을 따라 남동진하면서 중국 동부의 대도시 및 대규모 산업지역을 통과하여 모래먼지뿐만 아니라 인위적인 대기오염 물질을 동반한다(Prospero, 1999; Mori et al., 2003; Seinfeld et al., 2004; Arimoto et al., 2006; Park et al., 2013). 한반도에 영향을 미치는 고농도 황사는 미세하고 유해한 입자로 구성되어 시정 악화 및 정밀 기기에 피해를 주며, 호흡기 및 안질환을 야기하는 등 인간 건강에도 치명적이다(Kwon et al., 2002; Chen et al., 2004; Onishi et al., 2012). 또한 한반도의 고농도 황사 발생여부는 황사가 발생하는 시점의 발원지 상태, 종관 특성 및 이동 경로 등의 다양한 요소에 의해 결정되어, 규칙적인 발생 경향이 나타나지 않는 한반도의 고농도 황사를 예측하는 데에는 어려움이 있다(Fig. 1).

Fig. 1.

The number of Asian dust (AD) observed cases (violet: very heavy; green: heavy; red: light) in each year.

고농도 황사의 영향에 대응하고자 현재 기상청은 정확도 높은 지상 및 위성관측자료와 연속적인 시공간 정보를 제공하는 예측모델의 장점을 통합적으로 활용하여 황사를 예보하고 있다. 이로써 지상관측이 발원지로부터 대기 상층 및 지상관측망이 없는 경로로 이동해오는 황사를 모니터링 하지 못하거나, 지표 및 구름 반사에 의한 자료 소실로 위성관측을 통해 황사의 발원 및 이동을 탐지하지 못하거나, 모델 예측 결과가 틀렸을 때에 지상 및 위성관측과 모델 결과에 대한 종합적인 자료 활용으로 실제 황사의 발원, 이동 및 영향에 대한 오판 가능성을 줄여 보다 정확한 황사 예측에 기여할 수 있다. 기상청은 황사 관측자료로 황사 발원지 및 이동 경로에 위치하는 황사 감시망의 실시간 지상 PM10 농도(Cho et al., 2007), 연직 라이다 관측자료와 동북아시아 대기를 상시 감시하는 천리안위성(COMS: Communication, Ocean, and Meteorological Satellite)에 탑재된 MI (Meteorological Imager) 및 GOCI (Geostationary Ocean Color Imager)의 에어로졸의 광학 특성 정보를 사용하고 있다(Lee et al., 2010; Kim et al., 2012, 2014). 또한 정량적인 황사 예보를 위해 황사예측모델을 개발해왔다(Table 1). 2014년에는 황사 · 연무통합예측 모델(ADAM2-Haze)을 개발하여 황사뿐만 아니라 인위적 배출원에 의한 대기오염물질의 성분별 농도를 예측할 수 있게 되었다(Park et al., 2012; Park, 2015). 황사 · 연무통합예측모델을 활용함으로써 한반도에서 관측되는 황사와 더불어 인위적인 대기오염물질의 영향을 주로 받는 연무의 특성까지도 분석하는 것이 가능해졌다. 황사 · 연무통합예측모델을 포함하여 기상청이 과거부터 현재까지 황사 예측에 사용해온 모델(Table 1)은 황사의 강도를 다소 적게 모의하는 경향이 있으나 황사의 발생시점 및 지속시간은 비교적 정확하게 모의한다고 연구된 바 있다(Cho et al., 2007; Lee et al., 2012; Park et al., 2012; Park, 2015). 일반적으로 기상청은 황사예측모델의 예측결과를 바탕으로 실시간 지상 및 위성관측자료를 주시하여 황사의 발원과 한반도에의 영향 가능성을 예보한다.

A history for development and operation of Asian dust forecast models.

한반도는 2002년부터 2011년까지 황사주의보에 이르는 고농도 황사가 총 37 사례에 걸쳐 해마다 관측 되어 왔으나, 최근 3년간(2012~2014년)은 주의보 수준의 고농도 황사가 전혀 관측되지 않았다(Fig. 1; Park et al., 2013). 또한 겨울철 황사 발원지는 보통 지면이 얼어 있거나 눈에 덮여 있어 고농도 황사가 좀처럼 나타나지 않으며(Sun et al., 2003), 황사가 발원하여 한반도에 영향을 주더라도 뒤따르는 겨울철 시베리아 고기압으로 인해 남한은 전국적으로 1일 이내에 황사의 영향권에서 모두 벗어났다. 2015년 2월 22~23일 한반도에서 관측된 황사는 2011년 5월 12~13일 사례 이래로 지난 3년간 전혀 발생하지 않았던 주의보수준의 고농도 사례로, 겨울철임에도 불구하고 전국에 황사주의보가 35시간 동안이나 발효된 이례적인 현상이었다.

본 연구에서는 한반도에서 45개월 만에 황사주의보가 발효된 2015년 2월 22~23일 이례적인 고농도 황사의 원인 및 특징에 대해 살펴보았다. 특히 관측자료에 근거하여 황사의 종관 특성을 분석하거나(Chung and Park, 1995; Chun et al., 2000), 황사예측모델에 대한 검증 및 모델 개선(Cho et al., 2007; Lee et al., 2012)을 위해 황사 사례를 분석한 과거의 국내 황사 연구들과 달리, 다양한 지상 및 위성관측자료와 모델 예측결과를 종합적으로 활용하여 2015년 2월 고농도황사 사례를 면밀히 분석하였다. 황사 사례 분석을 위해 실시간 지상 PM10 관측망 및 지상 라이다(LIDAR: LIght Detection And Ranging) 관측자료, 천리안 및 CALIPSO (Cloud-Aerosol Lidar and Infrared Pathfinder Satellite Observations) 위성관측자료, ECMWF (European Centre for Medium-Range Weather Forecasts) ERA Interim 재분석 자료, 황사 · 연무통합예측모델의 황사 예측 결과와 NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration) HYSPLIT (HYbrid Single-Particle Lagrangian Integrated Trajectory) 모델 결과를 사용하였다. 또한 황사 사례를 황사 발원지, 황사의 이동 및 황사가 한반도에 미친 영향의 순으로 분석하여, 한반도에 발생한 이례적인 겨울철 고농도 황사 현상을 체계적으로 이해할 수 있도록 하였다. 마지막으로, 2015년 2월 겨울철 고농도 황사의 원인 및 특성을 요약하고, 향후 황사 예보의 정확도 향상을 위한 다양한 관측자료 및 모델의 활용 방안을 제안하였다.


2. 자료 및 방법

2.1 황사 · 연무통합예측모델 자료

황사 예측을 위해 기상청은 황사뿐만 아니라 인위적인 대기오염물질에 대한 정보를 포함하는 황사 · 연무통합예측모델을 개발하였다. 황사 · 연무통합예측모델은 미국 환경보호국(US Environmental Protection Agency)이 개발한 대기화학수송모델인 CMAQ(Community Multiscale Air Quality) v4.7.1 (Byun and Ching, 1999; Byun and Schere, 2006)을 기반으로 황사발원모델(ADAM2: Asian Dust Aerosol Model)이 탑재된 것이다. 황사발원모델은 몽골 및 중국의 황사 발원지를 토양 성분에 따라 4개 지역(고비, 모래, 황토와 혼합)으로 구분하고, 각 지역에서의 월별 황사 발생 임계습도 및 임계풍속을 정의하여 지역과 계절에 따라 황사 발생 여부를 결정한다(Park et al., 2010a).

황사 · 연무통합예측모델에 입력되는 기상장은 영국기상청의 통합모델인 UM (Unified Model)을 기반으로 기상청에 구축되어 있는 전지구예보모델(GDAPS: Global Data Assimilation and Prediction System) 자료를 활용하였다(Kim et al., 2011). UM GDAPS는 25km 수평 격자에 대해 협정세계시(UTC: Universal Time Coordinated)로 매일 0000, 1200 UTC에 288시간, 0600, 1800 UTC에 87시간의 예측 결과를 생산하며, 본 황사 사례 분석을 위해 이를 모두 활용하여 0000, 0600, 1200, 1800 UTC는 분석장, 0300, 0900, 1500, 2100 UTC는 예보장으로 구성된 정확도 높은 3시간 간격의 기상장을 마련하였다. 황사 · 연무통합예측모델에 사용되는 인위적인 대기오염물질 배출량 자료는 남한 지역과 남한 지역을 제외한 동아시아 영역에 대해서 각각 환경부 국립환경과학원의 2008년 상세배출량 자료인 1 km 등거리 간격의 CAPSS (Clean Air Policy Supporting System)와 0.5° 간격의 등 위경도로 주어진 2006년 INTEX-B (Intercontinental Chemical Transport Experiment-Phase B)가 활용되었다. 두 배출량 자료는 모두 황사 · 연무통합예측모델 격자에 맞도록 수평 내삽하고 미국 환경보호국이 제안한 월 및 일 변화량에 근거하여 시간을 할당하였으며, CB05 화학 메커니즘에 따라 종(species) 분류 작업을 하였다.

모델의 수행 영역은 Fig. 2와 같이 한반도, 일본 및 황사 발원지인 몽골과 중국을 포함하는 동아시아 지역(20~60°N; 70~150°E)이며, 25 km 수평 격자(N512)와 지표로부터 100 hPa까지 47개 층의 연직 격자(σ-좌표계)로 구성되었다. 2015년 2월 22~23일 황사 사례 분석을 위해 6시간 간격으로 제공되는 UM GDAPS자료를 모두 활용하여 황사 · 연무통합예측모델의 입력자료인 기상장의 정확도를 최대화하였고, 모델의 안정화를 위한 스핀업(spin-up) 기간(120시간) 및 황사발원 시점을 고려하여 2015년 2월 15~24일에 대해 10일간 황사 · 연무통합예측모델을 수행하였다.

Fig. 2.

A modeling domain of ADAM2-Haze and observation sites of surface PM10 (red dots: observation sites mentioned in this paper).

2.2 지상 및 위성 관측자료

황사의 발원과 국내에 유입된 황사의 농도 및 영향 범위를 파악하기 위해 중국의 황사 감시망(운영장비: TEOM (Tapered Element Oscillating Microbalance) 1400a 측정기) 15개 지점과 국내 지상 감시망(운영장비: β-ray 부유분진측정기) 27개 지점의 지상 PM10 자료가 이용되었다(Fig. 2). 또한 국내의 서울황사감시센터에서 측정한 입자계수기(APS: Aerodynamic Particle Sizer)의 입자 크기별 부피농도와 PILS-IC (Particle-Into-Liquid Sampler coupled with Ion Chromatography; Orsini et al., 2003)의 지상 PM10 수용성 이온농도 자료를 이용하여 2015년 2월 이례적인 겨울철 고농도황사 사례에 관측된 에어로졸의 물리 · 화학적 특성을 분석하였다.

2010년 6월 발사되어 동북아시아를 상시 감시하는 천리안위성에 탑재된 GOCI의 RGB 합성영상 및 AOD (Aerosol Optical Depth)와 MI의 에어로졸 지수(AI: Aerosol Index), 적설지역 및 지표면 온도 분석영상을 활용하였다. 동북아시아를 하루에 두 번 관측하는 MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)와 달리 GOCI는 1시간 간격으로 일 8회(0930~1630 KST), MI는 매 15분 간격으로 연속적인 관측자료를 제공하고 있다. 천리안위성은 중국 북동부 및 황해를 거쳐 이동하는 황사를 실시간으로 감시하여 한반도의 황사 영향 가능성 및 시점을 파악하기에 용이하다(Park et al., 2014).

위성 및 지상 라이다를 통해 관측된 에어로졸 연직 분포를 참고함으로써 황사가 한반도 지표 부근에 영향을 주기까지 발원지로부터 발원하여 한반도로 이동 해오는 황사의 연직 움직임을 파악하였다. CALIPSO (Cloud-Aerosol Lidar and Infrared Pathfinder Satellite Observations) 위성에 탑재된 편광 라이다인 CALIOP (Cloud-Aerosol Lidar with Orthogonal Polarization)으로부터 제공되는 532 nm 파장의 에어로졸 성분에 대한 연직 정보(Winker et al., 2007)와 안면도의 지상라이다 관측 정보를 사용하였다.

2.3 기타 활용자료

황사 발원지 특성을 파악하기 위해 0.75° × 0.75° 공간해상도의 ECMWF ERA Interim 전지구 재분석 자료를 사용하였다(Dee et al., 2011). 지난 30년(1981~2010년)에 대한 적설량, 토양 온도, 강수량 및 지상 10 m 수평 풍속(u, v)에 해당하는 재분석 자료의 아노말리(anomaly)를 활용하여 2015년 2월의 황사 발원지 특성을 분석하였다. 또한 기상청이 UM 분석장에 근거하여 제공하는 황사일기도와 UM 보조분석도(700 hPa 상승속도, 500 hPa 와도 및 850 hPa 기온변화)를 활용하여 수평 및 종관 기압계를 분석함으로써 황사의 발원 및 이동과 황사가 한반도에 미치는 영향을 해석하였다. NOAA에서 개발한 대기확산모델인 HYSPLIT역궤적 분석을 통해서는 한반도에 영향을 미치는 에어로졸의 기원지역 및 이동경로를 파악하였다.


3. 사례 분석 및 결과

관측자료 및 황사 · 연무통합예측모델 수행 결과를 활용하여 2015년 2월 겨울철 고농도 황사의 특성을 황사 발원지, 황사의 이동 및 황사가 한반도에 미친 영향 순으로 분석하였다.

3.1 황사 발원지 특성

2015년 2월 22~23일 한반도에서 관측된 겨울철 고농도 황사는 20~21일 몽골 남부 및 중국 북부지역(고비사막과 내몽골 고원)에서 발원하였다. 황사일기도의 붉은색 황사 표시 및 COMS/MI의 에어로졸 지수가 20일 15시부터 몽골 남부에서 나타나며 황사의 발원이 감지되기 시작하였다(Figs. 3ab). 동진하는 저기압과 겨울철 시베리아 고기압 사이의 기압 경도가 강하게 나타나는 지역에서 황사가 관측되었으며, 대륙고기압이 강하게 장출하면서 21일 18시 중국 북동부지역까지 지속적으로 고기압 전면에 황사가 관측되었다(Figs. 3a, ce). COMS/MI의 황사 탐지 영역인 에어로졸 지수도 황사일기도에서 황사가 관측되는 지점을 포함하는 몽골 남부를 시작으로 중국 북부 및 북동부지역에서 순차적으로 탐지되어 고비사막 및 내몽골 고원 전역에서 황사가 발원한 것으로 확인되었다(Figs. 3b, df). 중국 북부지역에 위치한 하미, 엘렌하오터와 쥬리허 지점에서 20일 16시부터 21일 24시까지 1시간 평균 지상 PM10 농도가 400 μg m−3 이상의 짙은 황사가 관측되었으며, 쥬리허에서는 1시간평균 지상 PM10 농도가 9,308 μg m−3(21일 17시)까지도 관측되었다(Table 2). 지상 및 위성관측과 마찬가지로 황사 · 연무통합예측모델도 몽골 남부 및 중국 북부지역에서 20일 15시부터 21일 18시까지의 황사 발원을 예측하였다(Figs. 6ab). 하지만 쥬리허에서 지상 PM10 농도가 최고 9,308 μg m−3(21일 17시)으로 관측된 것에 비해 황사 · 연무통합예측모델은 쥬리허의 지상 PM10 농도를 최고 2,548 μg m−3으로(Fig. 14의 쥬리허), 쥬리허를 포함하는 황사 발원지의 지상 PM10 농도를 최고 5,449 μg m−3로 예측하여 황사의 발원을 전반적으로 과소모의하였다(Fig. 6b). 그러므로 황사의 발원, 이동 및 한반도에 미치는 황사의 영향을 정확히 파악하기 위해서 모델의 예측 결과를 참고할 수는 있지만 전적으로 의존할 수 없다.

Fig. 3.

Surface weather charts for Asian dust ((a), (c), (e), and (g)) and COMS/MI AI ((b), (d), (f), and (h)) at 1500 KST on 20 Feb, at 1200 and 1800 KST on 21 Feb, and at 1800 KST on 22 Feb 2015.

Hourly average surface PM10 observations at Hami, Jurihe, Erenhot, Chifeng, and Tongliao sites in northeast part of China in 20~22 Feb. 2015.

ECMWF 재분석 자료와 COMS/MI 분석영상을 이용하여 이례적인 고농도 황사가 발원한 2015년 2월 20~21일의 발원지 특성을 분석하였다. ECMWF 재분석 자료에 의하면 2015년 2월 몽골 남부 및 중국 북부지역에 해당하는 황사 발원지는 평년 2월 대비 적설량이 1~25%로 낮고 토양 온도는 0~4°C 높고 강수량은 25% 이하로 나타났다(Figs. 4a, ce). 황사가 발원한 20~21일 발원지의 평균 적설량은 약 0 m, 평균 토양 기온은 약 0°C, 황사 발원 직전까지의 2월 누적강수량은 1 mm 미만(Figs. 4b, df)으로 발원지는 평년 2월에 비해 적설이 없고 온난건조한 상태로 파악되었다. COMS/MI의 적설지역 및 지표면 온도 분석영상에서도 황사 발원이 감지되기 시작하였던 20일 15시 발원지 부근은 흰색으로 나타나는 적설이 없을 뿐만 아니라 지표면이 약 10°C에 이를 정도로 발원지가 충분히 온난한 상태였던 것으로 나타났다(Fig. 5). 물론 야간에는 지표면 온도가 0°C 부근 및 그 이하로 나타나기도 했지만 지표가 건조하여 토양이 결빙했을 확률은 거의 없었던 것으로 사료된다. 또한 20~21일 황사 발원지는 저기압과 그 후면에 뒤따르는 겨울철 시베리아 고기압 사이의 강한 기압 경도에 의해 10 ms−1 이상의 강한 북서풍이 불었다(Figs. 3a, ce의 황사일기도). 황사 · 연무통합예측모델에서도 20~21일 몽골 남부 및 중국 북부지역의 황사 발원지가 6 m s−1이상의 강풍이 부는 저기압 후면에 위치하였으며, 저기압은 21일 18시경까지 강풍을 유지하면서 발원지 일대를 남동진하여 통과하는 것으로 예측하였다(Figs. 6ab). 결과적으로 2015년 2월의 황사 발원지는 평년 2월과 달리 적설 및 강수가 없고 온난건조한 상태로 Park et al. (2010b)이 제시한 황사 발원 임계치인 6.0~7.5 m s−1 이상의 강풍이 불어 고농도 황사가 발원하기에 유리한 조건을 갖추었다. 과거 우리나라에 겨울철 고농도 황사가 발생했던 2009년 2월 20일과 2009년 12월 25일 사례에도 이와 마찬가지로 발원지에서 황사가 발생할 당시 온난건조하며 강풍이 부는 황사가 발원하기 유리한 조건으로 고농도 황사가 발생하였다. 하지만 과거 사례의 경우 한반도는 1일 이내로 짧게 황사가 관측된 뒤 황사의 영향권에서 바로 벗어났다. 다음 3.2와 3.3장에서 황사 이동 및 한반도에 관측된 황사 특성을 추가적으로 분석함으로써, 과거 겨울철 고농도 사례와 달리 2015년 2월 22~23일 발생한 겨울철 고농도 황사가 2일 이상이나 한반도에 지속적으로 영향을 주었던 원인 및 특징을 파악하였다.

Fig. 4.

ECMWF ERA interim reanalysis charts for snow depth ((a) and (b)), soil temperature ((c) and (d)), and precipitations ((e) and (f)) in Feb 2015.

Fig. 5.

COMS/MI analysis images for (a) snow area and (b) surface temperature at 1500 KST on 20 Feb 2015.

Fig. 6.

Forecast charts for ADAM2-Haze simulated surface PM10 at (a) 1500 KST on 20 Feb, at (b) 1800 KST on 21 Feb, and at (c) 0600 and (d) 1800 KST on 22 Feb 2015.

3.2 황사 이동 특성

2월 20~21일 몽골 남부 및 중국 북부에서 발원한 고농도 황사는 남동진하면서 다렌 등 중국 북동부지역에 영향을 주며 통과하여 22~23일에는 한반도에서도 1시간 평균 지상 PM10 농도가 400 μg m−3 이상에 이르는 고농도 황사를 야기하였다. 발원지로부터 한반도까지 황사의 이동 양상을 기압계의 이동 및 에어로졸의 수평 및 연직 분포에 대한 지상 및 위성관측자료와 황사 · 연무통합예측모델 결과를 통해 분석하였다.

UM 보조분석도의 700 hPa 상승 속도 및 500 hPa 와도를 살펴봤을 때(Fig. 7), 황사가 강하게 발원한 21일(Figs. 7ab)에 황사 발원지(엘렌하오터 부근) 상층으로 상승류와 저기압성 와도가 강하게 나타나는 것으로 보아 발원지 부근에 발달한 저기압 내에 강한 상승류가 유지되었음을 알 수 있다. 점차 강해진 상승류와 저기압성 와도(33 × 10−5 s−1)는 계속하여 남동진하여 22일 09시(Figs. 7cd)에 다렌 부근까지 이른 것을 확인할 수 있다. 강한 500 hPa 저기압성 와도가 700 hPa 상승 속도가 강한 구역의 서쪽에 위치함으로써 황사 발원지로부터 시작된 발달한 저기압내의 상승류에 의해 상층으로 확산된 고농도의 모래 먼지가 한반도에 이르는 거리를 수송할 수 있는 강제력을 제공하였던 것으로 판단된다.

Fig. 7.

700 hPa vertical velocity ((a) and (c)) and 500 hPa vorticity ((b) and (d)) of UM analysis at 0900 KST on 21 and 22 Feb 2015.

발달한 저기압 시스템을 따라 남동진하는 황사의 수평이동은 황사 · 연무통합예측모델의 지상 PM10 농도 및 바람의 수평분포도(Fig. 6)와 한반도 상공에서 대기를 상시 감시하는 COMS/GOCI의 RGB 합성영상 및 AOD 산출자료(Fig. 8)를 통해 연속적으로 파악하였다. 황사 · 연무통합예측모델은 20~21일 몽골 남부 및 중국 북부지역에서 발원한 황사가 남동진하는 저기압을 따라 21일 18시 다렌에 이르고(Fig. 6b), 계속하여 한반도 서해안으로 이동하여 22일 06시에는 백령도에 영향을 주는 것으로 모의하였다(Fig. 6c). 앞서 황사일기도에서도 확인하였듯이(Figs. 3a, ce), 발원지 부근의 강한 겨울철 시베리아 고기압의 장출로 저기압 시스템이 중국 북동부 대륙을 하루 만에 빠르게 이동하여 한반도에 도달했던 것으로 판단된다. 22일 10시 30분의 GOCI RGB 합성영상(Fig. 8a)에서도 다렌 부근을 중심으로 한반도 서해안에 이르기까지 노란색의 강한 모래먼지가 탐지되었다. 구름 반사의 영향으로 자료소실 영역이 다소 발생했지만 GOCI로부터 산출된 AOD의 수평분포(Figs. 8bd)를 통해 한반도로 날아드는 모래먼지의 강도를 파악할 수 있었다. 동아시아에서 AOD가 평균적으로 봄철에 0.46, 겨울철에는 0.27 수준(Kim et al., 2007; Remer et al., 2008; Zhang et al., 2009)인 것에 비해 Fig. 8b에서 다렌 부근 및 황해상의 AOD가 약 3으로 높게 나타나 고농도 황사가 한반도로 이동하였음을 알 수 있었다.

Fig. 8.

COMS/GOCI RGB images ((a) and (c)) and AOD distributions ((b) and (d)) at 1030 and 1630 KST on 22 Feb 2015.

황사 · 연무통합예측모델의 PM10 농도 및 바람에 대한 연직단면과 위성 라이다 연직관측자료를 활용하여 황사의 연직이동 또한 파악하였다. 황사 · 연무통합예측모델의 연직단면도(Fig. 9a)는 단면의 왼쪽에 황사 발원지인 몽골 남부 및 중국 북부지역을, 단면의 오른쪽에 한반도를 두고 황사의 분포(PM10 농도)를 연직으로 나타냈다. 20~21일 발원하여 약 2 km 고도까지 상승한 황사는 21일 21시에는 중국 북동해안에 도달했고, 2 km 고도 부근의 상층으로 이동하는 PM10 을 최고 1,788 μg m−3에 이르는 고농도로 예측하였다(Fig. 9a의 * 표시 지점). 또한 단면에 평행한 바람 벡터가 연직분포도의 오른쪽에 위치한 한반도를 향해, 발원지로부터 상승한 황사가 20 m s−1 이상의 북서풍의 영향으로 약 2 km 고도를 따라 Fig. 9b와 같이 계속하여 한반도로 이동하는 것으로 모의하였다. Figure 10은 왼쪽 지도 상에 표시된 CALIPSO 위성의 이동 경로를 따라 관측하는 CALIOP에 의해 추정되는 6가지 에어로졸 성분(1. clean marine; 2. dust; 3. polluted continental; 4. clean continental; 5. polluted dust; 6. smoke)의 연직분포를 나타낸 것이다. 21일 04시 및 15시에 몽골 남부 및 중국 북부지역의 2 km 고도 부근에 약 2 km 두께로 황사(Figs. 10ab의 점선 영역)가 분포하는 것으로 나타나, CALIOP 관측에서도 황사 · 연무통합예측모델과 마찬가지로 황사가 약 2 km고도를 따라 이동한 것으로 확인되었다. 2 km 고도의 상층으로 이동해 온 황사는 22일 03시경 중국 북동해안 상공에 도달하였고, 일부는 약 1 km 고도까지 하강하여 지표 부근에 영향을 주어(Fig. 10c의 점선 영역) 다렌 부근의 지상 PM10 농도를 상승시켰다(Fig. 14). 이때 1 km 고도 부근에 인위적인 오염원의 영향을 받은 황사(5: polluted dust)가 나타나는데(Fig. 10c), 이는 황사를 싣고 남동진하는 저기압 내의 상승류가 중국 동부의 대도시 및 대규모의 산업단지를 통과하면서 인위적인 대기오염물질 또한 상층 대기로 유입시킨 것으로 사료된다.

Fig. 9.

Vertical cross sections of PM10 from the Gobi (a red dot on left side) to the Korean peninsula (a violet dot on right side) at (a) 2100 KST on 21 Feb and at (b) 0900 KST on 22 Feb 2015.

Fig. 10.

Trajectories of CALIPSO satellite (blue line: downward; green line: upward) and vertical distributions of CALIOPretrieved aerosol types (N/A: not applicable, 1: clean marine, 2: dust, 3: polluted continental, 4: clean continental, 5: polluted dust, and 6: smoke) at (a) 0400 and (b) 1500 KST on 21 Feb and at (c) 0300 and (d) 1400 KST on 22 Feb 2015.

지상 및 위성관측자료와 황사 · 연무통합예측모델 결과를 통합적으로 분석한 결과, 21일 오전에 몽골 남부 및 중국 북부지역에서 발원한 황사가 약 하루가 지난 22일 오전에 한반도 서해안에 도착하였다. 보통 봄철에 관측되는 황사는 발원 후 약 2~3일 후에 한반도에 영향을 주지만(Chung and Park, 1995; Chun et al., 2000, 2001; Lin, 2001), 2015년 2월 22~23일 한반도에서 관측된 황사는 저기압 후면의 겨울철 시베리아 고기압의 영향으로 기압계의 이동이 빨라 발원한지 하루 만에 한반도까지 영향을 준 것으로 판단된다.

3.3 한반도에서 관측된 황사 특성

황사는 저기압에 동반된 한랭전선이 통과하고 하강 기류가 나타나는 22일 새벽 한반도 서해안에 영향을 주기 시작하여 23일 저녁 동해안을 빠져나갈 때까지 전국에서 관측되었다. 전국의 지상 관측망 자료에 의하면 22일 12시부터 23일 17시까지는 1시간평균 지상 PM10 농도가 400 μg m−3 이상으로 관측되어 전국에 고농도 황사가 지속적으로 영향을 준 것으로 나타났다. 한반도에서 관측된 황사의 시작 및 종료 시점과 황사의 강도를 면밀히 분석하기 위해 850 hPa 기온변화 보조분석도, 지상 라이다 및 지상 PM10 관측 자료, 입자 크기별 부피농도 및 지상 PM10 이온농도 분석자료, 황사 · 연무통합예측모델 및 NOAA HYSPLIT 역궤적 분석 결과를 활용하였다.

UM 보조분석도의 850 hPa 24시간 기온변화(Fig. 11)에서 녹색 및 청색으로 나타나는 24시간 기온하강구역은 저기압에 동반된 한랭전선의 후면에 하강기류가 나타나는 곳으로, 한반도가 황사의 영향을 받는 시점 및 황사의 강도를 유추하는 데에 용이하다. 하강기류는 22일 오전부터 서해안에 영향을 주면서 백령도 및 안면도의 지상 PM10 농도가 급격히 증가하기 시작하였다(Figs. 11a14). 강한 하강기류가 Fig. 11에서와 같이 22~23일에 한반도를 통과하면서 발원지로부터 이동해 온 황사를 지표 부근으로 하강시켜, 한반도에 황사를 야기했던 것으로 판단된다. 저기압 후면에 동반된 하강기류가 발원지로부터 황해까지 중국 북동부대륙을 이동해오는 시간이 하루 정도로 짧았던 것에 비해 한반도 황해상에 도달하고부터는(Fig. 11a) 동해상으로 빠져나가기까지(Fig. 11d) 이틀에 걸쳐 느리게 한반도를 통과하면서 고농도의 황사가 관측되었던 것으로 사료된다.

Fig. 11.

850 hPa temperature changes for 24 hour of UM analysis at 0900 and 2100 KST on 22 ((a) and (b)) and 23 ((c) and (d)) Feb 2015.

한반도 서해안에 위치한 안면도(Fig. 2)는 중국으로부터 장거리 수송되는 에어로졸의 관문 역할을 하는 곳으로, 지상 라이다를 통해 발원지로부터 이동해오는 황사가 한반도에 영향을 주는 시점 및 과정을 실시간으로 모니터링 할 수 있다. 지상 라이다로부터 산출된 에어로졸 후방산란계수의 시계열 분석(Fig. 12a)에서 안면도는 황사 발원지로부터 한반도 부근으로 이동해 온 저기압의 영향을 받기 시작하는 20일 오후에 3~5 km 고도에서 구름에 의한 강한 신호가 탐지되기 시작하였고, 21일 새벽부터 22일 새벽까지 저기압에 동반된 한랭전선 후면의 하강기류에 의해 점차 하강하는 비구름이 약 3 km 고도로부터 지표 부근으로 나타나는 강한 신호로 탐지되었다. Figure 11a에서 확인할 수 있듯이, 강한 하강기류의 영향을 받는 22일 06시경부터 1 km 고도 이하의 지표 부근으로 에어로졸이 유입되기 시작하여 23일 정오경까지 계속하여 강하게 관측되는 것을 확인할 수 있다(Fig. 12a). 이때 유입된 에어로졸은 초반(22일 06시경)에는 비편광도가 낮은 구형 입자인 인위적인 대기오염물질 위주로 구성되었고, 22일 12시경부터 23일 18시경까지는 비편광도가 높은 비구형의 황사 입자로 구성되었던 것으로 사료된다(Fig. 12b). 황사 · 연무통합예측모델도 안면도(Fig. 13)에서 지상 라이다가 에어로졸의 강한 유입을 탐지하는 22일 06시부터 지표 부근에 약60 μg m−3의 PM10이 유입되기 시작하여 23일 15시까지 750 hPa(약 2.5 km) 이하의 고도에서 최고 700 μgm−3에 이르는 고농도 PM10을 예측하였다. 지상 라이다는 황사가 대체로 1 km 고도 이하에 영향을 준 것으로 탐지한 것에 비해 황사 · 연무통합예측모델에서는 약 2.5 km 고도까지 분산되어 상층 대기에도 상당량의 황사가 분포하는 것으로 예측하였다(Figs. 9b, 1213). 발원지에서 황사의 발원량을 적게 모의한 황사 · 연무통합예측모델이 한반도에서 황사가 실제보다 높은 고도까지 영향을 미치는 것으로 모의함으로써 결과적으로 지표에 나타난 황사(지상 PM10 농도)를 과소평가한 것으로 판단된다.

Fig. 12.

Vertical profiles for (a) range-corrected backscatter signal and (b) depolarization ratio retrieved from Lidar at Anmyondo in 19~24 Feb 2015 (based on KST).

Fig. 13.

A vertical profile for ADAM2-Haze modeled PM10 at Anmyondo in 20~23 Feb 2015.

황사 · 연무통합예측모델의 지상 PM10 수평분포도에서도 22일 06시에 백령도를 포함하는 황해에서 지상 PM10 농도가 100~700 μg m−3에 이르는 황사의 영향을 받기 시작하는 것으로 모의하였으며(Fig. 6c), 18시에는 한반도 전역의 지상 PM10 농도가 약 400 μgm−3로 고농도 황사의 영향권에 든 것으로 예측하였다(Fig. 6d). 실제로 황사일기도에서도 22일 18시 중부지방을 중심으로 한반도 전역에서 황사가 관측되었으며(Fig. 3g), GOCI RGB 합성영상에서 또한 22일 10시 30분에 노란 모래먼지가 서해안 상공에 나타나기 시작해서 16시 30분에는 한반도 전역에 뒤덮여 있는 것을 확인해 볼 수 있으며(Figs. 8ac), AOD 역시 약 3에 이르는 고농도의 에어로졸이 한반도 전역에서 탐지되었다(Figs. 8bd).

한반도 전역이 황사의 영향권에 든 22일 18시에 황사 · 연무통합예측모델은 만주지방에서 지상 PM10 농도가 최고 4,036 μg m−3에 이르는 고농도 황사가 발원한 것으로 예측하였다(Fig. 6d). 20~21일 몽골 남부 및 중국 북부지역에서 발원한 황사가 남동진하여 다렌뿐만 아니라 츠펑 및 통랴오를 포함하는 만주지방에도 영향을 주어 21일 20시부터 22일 10시까지 실제 지상 PM10 농도가 1시간평균 400 μg m−3 이상으로 높게 관측되었다(Table 2). 하지만 황사 · 연무통합예측모델이 만주지방에서 황사를 추가 발원한 것으로 예측한 22일 18시에 황사 감시망을 통해 관측된 지상 PM10 농도가 전혀 증가하지 않았으며 황사일기도 상에서도 황사가 관측되지 않았던 것으로 보아(Table 2Fig. 3g), 황사 · 연무통합예측모델이 실제로 발원하지 않은 황사를 모의했던 것으로 판단된다. 참고로 황사 · 연무통합예측모델이 만주지방에서 발원시킨 고농도 황사는 동진하는 저기압을 따라 이동하여 한반도 북부지역으로 빠져나가면서 2015년 2월 22~23일 남한 지역에서 모의된 황사 발생량(지상 PM10농도)에는 변화를 주지 않아, 실제 남한의 황사 관측상황을 파악하는 데에는 별다른 영향을 미치지 않았다.

지표 부근에 직접적으로 영향을 준 황사의 특징을 파악하기 위해 황사 · 연무통합예측모델의 지상 PM10 구성성분농도와 황사 감시망의 지상 PM10 농도를 시계열 분석하였다(Fig. 14). 황사 · 연무통합예측모델과 황사 감시망 모두 지상 PM10의 최고 농도가 황사 발원지에 위치한 쥬리허에서는 21일 16시경, 한반도 서해안의 백령도에서는 22일 14시경 나타났다. 여기서 다시 한번 22일부터 한반도에서 관측되기 시작한 겨울철 고농도 황사가 발원지로부터 만 하루 이내에 이동해왔음을 확인할 수 있었다. 하지만 겨울철 시베리아 고기압에 의해 빠르게 이동해 온 황사가 한반도에 이르렀을 때, Fig. 3g에서 볼 수 있듯이 시베리아 고기압의 세력이 다소 약해진 것을 확인할 수 있었다. 이로 인해 고기압이 한반도까지 장출하여 한반도에 위치한 저기압을 동해상으로 밀어내기까지의 시간이 길어지면서, 일반적으로 겨울철 황사가 발원지로부터 빠르게 이동하여 한반도에 하루 이내로 짧게 영향을 주는 것과 달리 한반도에 22일부터 23일까지 35시간이나 황사주의보를 발효시킬 만큼의 고농도 황사가 영향을 준 것으로 파악되었다. Fig. 14의 백령도에서 황사 · 연무통합예측모델 및 관측자료 모두 40 μg m−3정도로 나타나던 지상 PM10 농도가 22일 새벽부터 약150 μg m−3(06시)으로 증가하기 시작하였다. 황사 · 연무통합예측모델 결과에 의하면 이 시점에 증가한 지상 PM10을 구성하는 에어로졸의 주성분은 황사가 아니라 NO3, SO42−와 NH4+을 포함하는 인위적인 2차 대기오염물질(SIA: Secondary Inorganic Aerosols)이었다. 이와 같이 고농도 황사가 관측되기 직전에 나타난 대기오염물질은 Fig. 10의 CALIOP 연직분석에서 확인한 것처럼 발원지로부터 황사를 싣고 이동하는 발달한 저기압 내의 상승류가 중국 동부의 대도시 및 대규모 산업지역을 지나면서 황사의 전면에 실려 온 것으로 사료된다. HYSPLIT 역궤적 분석을 통해서도 백령도에서 인위적인 대기오염물질이 증가한 22일 06시의 대기는 대도시 및 대규모 산업지역을 포함하는 중국 동부에서 기원하였음을 확인하였다(Fig. 15a). 황사 · 연무통합예측모델이 예측한 지상 PM10 성분을 보면, 인위적인 대기오염물질이 한반도에 영향을 준 직후인 22일 06시부터 백령도로 황사가 유입되었으며, 백령도가 인위적인 대기오염물질의 영향에서 벗어난 22일 12시에 지상 PM10 농도가 최고 507 μg m−3으로 고농도 황사를 모의하였다(Fig. 14). 황사 · 연무통합예측 모델에서 주로 황사로 모의된 22일 12시 백령도의 지상 PM10은 황사 발원지인 몽골 남부 및 중국 북부지역에서 기원하였음을 HYSPLIT 역궤적 분석으로 확인하였다(Fig. 15b). 실제 백령도에서 22일 12시에 1시간평균 지상 PM10 농도가 480 μg m−3으로 관측되어 황사 · 연무통합예측모델이 지상 PM10 농도를 상당히 정확하게 모의하는 듯하였으나, 이후로도 한동안 지상 PM10 농도가 증가하면서 최고 983 μg m−3(22일 16시)까지 관측되어 결과적으로 황사 · 연무통합 예측모델은 한반도에 영향을 준 황사의 강도를 다소 낮게 모의한 것으로 나타났다. 하지만 Fig. 14의 지상 PM10 시계열 분석을 통해 황사 · 연무통합예측모델이 20~21일 발원지(쥬리허)에서 황사가 발원하고 21일 남동쪽으로 이동하여(다렌), 22~23일 한반도(백령도, 안면도, 서울 및 울릉도)에서 지상 PM10 농도가 증가하고 감소하는 시점 및 기간은 지상 관측망 자료와 비교적 유사하게 모의한 것을 확인할 수 있었다. 이와 같이 다소 불확실성이 있으나 황사의 이동 경로 및 황사가 발생하는 시점을 비교적 정확하게 모의한 황사 · 연무통합예측모델의 예측 결과는 실제 지상 및 위성관측을 통해 황사의 발원, 이동과 황사가 한반도에 미치는 영향을 주시할 수 있도록 경고하는 기능을 제대로 하였다. 또한 향후 황사 · 연무통합예측모델에 활용되는 배출량 및 발원지의 식생 분포 및 발사 발원과 관련된 지중온도, 습도 및 풍속에 대한 임계치를 신규자료로 갱신하거나, 본 연구에서 활용하고 있는 다양한 관측자료와의 자료동화를 통해 모델의 예측성을 향상시킴으로써 황사에 대한 보다 정확한 판단 및 예보에 기여할 수 있을 것이다.

Fig. 14.

Time-series for both observed surface PM10 (black line) and ADAM2-Haze modeled aerosol species (Asian dust, sea salt, SIA, carbon, and unspeciated PM10) at surface in 21~23 Feb 2015.

Fig. 15.

NOAA HYSPLIT 6 hour-interval backward trajectories for Asian dust observed at Baengnyeongdo site at (a) 0600 and (b) 1200 KST on 22 Feb 2015.

황사 · 연무통합예측모델과 HYSPLIT 역궤적 분석을 통해서 한반도는 2015년 2월 22~23일 이례적인 겨울철 고농도 황사의 영향을 받기에 앞서 인위적인 대기오염물질의 영향을 받았음을 추정할 수 있었다. 이와 같은 판단은 지상관측 장비인 APS와 PILS-IC의 입자 크기별 부피농도와 수용성 이온분석 결과를 통해 보다 명확히 하였다. Figures 16ab는 각각 서울황사감시센터에서 관측한 입자 크기별 부피농도와 수용성 이온분석자료로 지상 PM10 농도가 증가하기 시작한 22일 09시부터 15시까지는 입경이 약 1 μm인 초미세먼지가 증가하였으며, 이때 지상 PM10은 주로 NO3, SO42−와 NH4+의 인위적인 대기오염물질로 구성된 것으로 분석되었다. 이후 1시간 평균 지상 PM10 농도가 최고 1,044 μg m−3(23일 04시)로 증가했으며 23일 자정까지 계속하여 200 μg m−3 이상의 고농도 지상 PM10이 관측되었다(Fig. 16b). 이때 증가한 지상 PM10 농도는 입경이 약 4 μm(조대입자)에서 최대로 나타났으며 황사의 지시자(indicator)로 알려진 Ca2+의 농도가 최고 34 μg m−3(23일 06시)까지 분석되어, 황사의 영향을 강하게 받은 것으로 확인되었다. 지상관측을 통한 에어로졸 입자의 크기 및 성분에 따른 농도를 분석함으로써 실제로 22~23일 한반도에서 관측된 고농도 지상 PM10은 황사 발원지로부터 이동해 온이례적인 겨울철 고농도 황사에 의한 것임을 파악하였다. 또한 고농도 황사의 영향 직전에 급격히 증가한 인위적인 대기오염물질은 황사를 싣고 남동진하는 강한 저기압 내의 상승류가 중국 동부의 대도시 및 산업지역을 통과하면서 유입되어 한반도까지 이동하여 영향을 주었던 것으로 사료된다.

Fig. 16.

Time-series for (a) particle size distributions and (b) chemical components measured respectively using APS and PILSIC at surface in 22~24 Feb 2015 (based on KST).

본 연구를 통해 2015년 2월 황사 사례와 같이 겨울철이더라도 지표면이 온난건조하여 황사가 발원하기 유리한 조건이라면 고농도 황사의 발원이 충분히 가능하다는 것을 파악하였다. 또한 발원지에서 황사가 발원하더라도 발원지로부터 한반도에 이르기까지 지표 및 상층의 기압계의 형성 및 이동 특성에 따라 실제로 한반도에서 관측되는 황사의 강도, 관측시점 및 기간이 유동적이므로 일단 발원지에서 황사의 발원이 감지되면 기압계의 형성 및 이동 상황을 눈 여겨 볼 필요가 있음을 알 수 있었다. 마지막으로 2015년 2월 이례적인 고농도 황사 사례에 대한 분석을 위해 본 논문에서 활용한 바와 같이 정확도가 높은 지상 및 위성관측자료와 연속적인 시공간 정보를 제공하는 모델의 장점을 종합적으로 활용함으로써 보다 신뢰할만한 황사 예보가 가능할 것으로 사료된다.


4. 요약 및 제언

본 연구에서는 2011년 5월 12~13일 사례 이후 45개월 만에 황사주의보가 발효되었고, 서울에서 1시간 평균 지상 PM10 농도가 최고 1,044 μg m−3으로 관측된 2015년 2월 22~23일 이례적인 고농도 황사의 원인 및 특징을 분석하였다. 황사 사례 분석을 위해 동북아시아 대기를 상시 감시하는 지상 및 위성관측자료, 지난 30년에 대한 ECMWF ERA Interim 재분석 자료, NOAA HYSPLIT 역궤적 분석 결과 및 황사를 포함하는 에어로졸에 대한 3차원의 시공간 정보를 제공하는 황사 · 연무통합예측모델의 결과를 종합적으로 사용하였다. 황사 · 연무통합예측모델은 대기화학수송모델인 CMAQ과 황사발원모델인 ADAM2가 결합된 것으로, 6시간 간격의 UM GDAPS로부터 산출한 기상장과 동아시아에 적합한 배출량을 활용하고 모델의 스핀업 기간을 고려하여 2015년 2월 15~24일에 대해 수행하였다.

2015년 2월 20~21일 황사 발원지인 몽골 남부 및 중국 북부지역은 겨울철임에도 불구하고 적설량이 약 0 m, 토양 기온은 0°C 부근이었고, 황사 발원 직전까지의 2015년 2월 누적강수량이 1 mm 미만으로, 발원지는 적설이 없고 평년 2월에 비해 온난건조한 상태로 고농도 황사가 발원하기 유리하였다. 발원지 부근은 임계풍속(6.0~7.5 m s−1) 이상의 강풍이 불면서 쥬리허에서 1시간평균 지상 PM10 농도가 최고 9,308 μgm−3까지 관측되는 등 건조한 지표로부터 고농도 황사가 발원하였다. 발원지로부터 저기압 내의 강한 상승류에 의해 약 2 km 고도까지 상층으로 확산한 황사는 남동진하는 저기압을 따라 한반도까지 운반되었다. 일반적으로 한반도에서 고농도로 관측되는 봄철 황사가 발원지로부터 보통 2~3일에 걸쳐 이동하는 것에 비해, 본 황사 사례는 겨울철 시베리아 고기압에 의한 강한 북서풍의 영향으로 몽골 남부 및 중국 북부지역에서 2월 20~21일 발원한 황사가 하루 만에 빠른 속도로 이동하여 22일부터 한반도에 영향을 주기 시작하였다. 이때 황사를 동반한 저기압 시스템을 빠르게 이동시킨 시베리아 고기압 세력이 다소 약화되어 저기압이 한반도를 이틀에 걸쳐 느리게 통과함으로써 한반도에 장시간 고농도 황사를 야기하였다. 서해안이 저기압에 동반된 한랭전선 후면의 하강기류의 영향을 받는 22일 새벽부터 저기압이 동해안으로 빠져나가는 23일 오후까지 한반도는 2시간 이상 1시간평균 지상 PM10 농도가 400 μg m−3을 넘는 주의보 수준의 고농도 황사가 발생하였다. 또한 발원지로부터 황사를 이동시켜온 발달한 저기압 내의 상승류가 중국 동부의 대도시 및 대규모 산업지역을 통과하면서 인위적인 대기오염물질(NO3, SO42−와 NH4+)을 포함하여 한반도에서 22~23일 고농도 황사의 영향을 받기에 앞서 지상 PM10 농도를 100 μg m−3 가량 증가시킨 것으로 파악되었다.

2015년 2월 황사 사례와 같이 겨울철임에도 불구하고 지표면 상태 및 기압계의 형성 및 이동 특성에 따라 한반도에 고농도 황사가 장시간 발생할 수 있음을 확인하였다. 또한 본 논문에서와 같이 정확도 높은 지상 및 위성관측자료와 연속적인 시공간 정보를 제공하는 모델의 장점을 종합적으로 분석함으로써 실제로 2015년 2월 22~23일 이례적인 고농도 황사 사례 당시 기상청은 45개월 만에 관측된 주의보 수준의 고농도 황사에 대한 예보 및 대응이 가능하였다. 향후에는 중국 전역을 모니터링 할 수 있는 약 1,500개에 이르는 중국환경망 지상 PM10 자료와 몽골 및 중국 황사 발원지를 포함하는 동아시아 전역에 대해 10분 간격의 연속적인 관측이 가능한 Himawari-8 위성관측자료를 사용하고, 황사발원모델의 개선 및 관측자료와의 자료동화를 통한 황사 · 연무통합예측모델의 예측 성능을 개선하는 등 시공간 해상도가 높은 지상 및 위성관측자료와 예측성이 향상된 모델 결과를 활용함으로써 2015년 2월 황사 사례와 같이 이례적으로 발생하는 한반도의 고농도 황사에 대한 보다 정확도 높은 예보를 기대해 볼 수 있을 것으로 사료된다.

Acknowledgments

본 연구는 국립기상과학원 주요사업 ‘기상업무지원 기술개발연구(NIMS-2016-3100)’의 일환으로 수행되었습니다.

REFERENCES

  • Arimoto, R., X. Y. Zhang, B. J. Huebert, C. H. Kang, D. L. Savoie, J. M. Prospero, S. K. Sage, C. A. Schloesslin, H. M. Khaing, and S. N. Oh, (2004), Chemical composition of atmospheric aerosols from Zhenbeitai, China, and Gosan, South Korea, during ACE-Asia, J. Geophys. Res, 109. [https://doi.org/10.1029/2003JD004323]
  • Arimoto, R., and Coauthors , (2006), Characterization of Asian dust during ACE-Asia, Global. Planet. Change, 52, p23-56. [https://doi.org/10.1016/j.gloplacha.2006.02.013]
  • Byun, D. W., and J. K. S. Ching, (1999), Science algorithms of the EPA Models-3 Community Multi-scale Air Quality (CMAQ) Modeling system, EPA/600/R-99/030, p22.
  • Byun, D. W., and K. L. Schere, (2006), Review of the governing equations, computational algorithm, and other components of the Models-3 Community Multi-scale Air Quality (CMAQ) Modeling system, Appl. Mech. Rev, 59, p51-77. [https://doi.org/10.1115/1.2128636]
  • Chen, Y.-S., P.-C. Sheen, E.-R. Chen, Y.-K. Liu, T.-N. Wu, and C.-Y. Yang, (2004), Effects of Asian dust storm events on daily mortality in Taipei, Taiwan, Environ. Res, 95, p151-155. [https://doi.org/10.1016/j.envres.2003.08.008]
  • Cho, C., Y. Chun, B. Ku, S.-U. Park, S.-S. Lee, and Y.-A. Chung, (2007), Comparison of ADAM’s (Asian Dust Aerosol Model) results with observed PM10 data, Atmosphere, 17, p87-99, (in Korean with English abstract).
  • Chun, Y., J. Kim, K.-O. Boo, and N.-O. Kim, (2000), The features associated with the Yellow sand phenomenon observed in Korea in wintertime, J. KOSAE, 16, p487-497, (in Korean with English abstract).
  • Chun, Y., K.-O. Boo, J. Kim, S.-U. Park, and M. Lee, (2001), Synopsis, transport, and physical characteristics of Asian dust in Korea, J. Geophys. Res, 106, p18461-18469. [https://doi.org/10.1029/2001JD900184]
  • Chung, K.-Y., and S.-U. Park, (1995), Characteristic synoptic features associated with the transport of Yellow sand to Korea, Atmosphere, 31, p45-63, (in Korean with English abstract).
  • Dee, D. P., and Coauthors , (2011), The ERA-Interim reanalysis: configuration and performance of the data assimilation system, Quart. J. Roy. Meteor. Soc, 137, p553-597. [https://doi.org/10.1002/qj.828]
  • Kim, H.-D., G.-S. Kang, D.-K. Lee, K.-W. Jin, S.-B. Seo, H.-J. Oh, J.-H. Ryu, H. Lamber, I. Laine, P. Meyer, P. Coste, and J.-L. Duquesne, (2012), COMS, the new eyes in the sky for geostationary remote sensing, Remote Sens.-Advan. Tech P, p235-268.
  • Kim, J., (2008), Transport routes and source regions of Asian dust observed in Korea during the past 40 years (1965~2004), Atmos. Environ, 42, p4778-4789. [https://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2008.01.040]
  • Kim, M., J. Kim, M. S. Wong, J. Yoon, J. Lee, D. Wu, P. W. Chan, J. E. Nichol, C.-Y. Chung, and M.-L. Ou, (2014), Improvement of aerosol optical depth retrieval over Hong Kong from a geostationary meteorological satellite using critical reflectance with background optical depth correction, Remote Sens. Environ, 142, p176-187. [https://doi.org/10.1016/j.rse.2013.12.003]
  • Kim, S.-M., H. M. Kim, S.-W. Joo, H.-C. Shin, and D. J. Won, (2011), Development of tools for calculating forecast sensitivities to the initial condition in the Korea Meteorological Administration (KMA) Unified Model (UM), Atmosphere, 21, p163-172, (in Korean with English abstract).
  • Kim, S.-W., S.-C. Yoon, J. Kim, and S.-Y. Kim, (2007), Seasonal and monthly variations of columnar aerosol optical properties over east Asia determined from multi-year MODIS, LIDAR, and AERONET Sun/sky radiometer measurements, Atmos. Environ, 41, p1634-1651. [https://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2006.10.044]
  • Kwon, H.-J., S.-H. Cho, Y. Chun, F. Lagarde, and G. Pershagen, (2002), Effects of the Asian dust events on daily mortality in Seoul, Korea, Environ. Res. Section, 90, p1-5. [https://doi.org/10.1006/enrs.2002.4377]
  • Lee, E.-H., S. Kim, J.-C. Ha, and Y. Chun, (2012), Performance analysis of simulation of Asian dust observed in 2010 by the all-season dust forecasting model UM-ADAM2, Atmosphere, 22, p245-257, (in Korean with English abstract). [https://doi.org/10.14191/Atmos.2012.22.2.245]
  • Lee, J., J. Kim, C. H. Song, J.-H. Ryu, Y.-H. Ahn, and C. K. Song, (2010), Algorithm for retrieval of aerosol optical properties over the ocean from the Geostationary Ocean Color Imager, Remote Sens. Environ, 114, p1077-1088. [https://doi.org/10.1016/s1352-2310(01)00392-2]
  • Lin, T.-H., (2001), Long-range transport of yellow sand to Taiwan in Spring 2000: observed evidence and simulation, Atmos. Environ, 35, p5873-5882. [https://doi.org/10.1016/S1352-2310(01)00392-2]
  • Mori, I., M. Nishikawa, T. Tanimura, and H. Quan, (2003), Change in size distribution and chemical composition of kosa (Asian dust) aerosol during long-range transport, Atmos. Environ, 37, p4253-4263. [https://doi.org/10.1016/S1352-2310(03)00535-1]
  • Onishi, K., Y. Kurosaki, S. Otani, A. Yoshida, N. Sugimoto, and Y. Kurozawa, (2012), Atmospheric transport route determines components of Asian dust and health effects in Japan, Atmos. Environ, 49, p94-102. [https://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2011.12.018]
  • Orsini, D. A., Y. Ma, A. Sullivan, B. Sierau, K. Baumann, and R. J. Weber, (2003), Refinements to the particleinto- liquid sampler (PILS) for ground and airborne measurements of water soluble aerosol composition, Atmos. Environ, 37, p1243-1259. [https://doi.org/10.1016/S1352-2310(02)01015-4]
  • Park, J. S., J. S. Han, and J. Y. Ahn, (2013), The research trend of Asian Dust storm (AD) of Korea and recent episode analysis, J. KOSAE, 29, p553-573, (in Korean with English abstract). [https://doi.org/10.5572/kosae.2013.29.5.553]
  • Park, M. E., C. H. Song, R. S. Park, J. Lee, J. Kim, S. Lee, J.-H. Woo, G. R. Carmichael, T. F. Eck, B. N. Holben, S.-S. Lee, C. K. Song, and Y. D. Hong, (2014), New approach to monitor transboundary particulate pollution over Northeast Asia, Atmos. Chem. Phys, 14, p659-674. [https://doi.org/10.5194/acp-14-659-2014]
  • Park, S.-U., (2015), Spatial distributions of aerosol loadings and depositions in East Asia during the year 2010, Atmos. Environ, 107, p244-254. [https://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2015.02.046]
  • Park, S.-U., A. Choe, E.-H. Lee, M.-S. Park, and X. Song, (2010a), The Asian dust aerosol model 2 (ADAM2) with the use of normalized difference vegetation data (NDVI) obtained from the spot4/vegetation data, Theor. Appl. Climatol, 101, p191-208. [https://doi.org/10.1007/s00704-009-0244-4]
  • Park, S.-U., M.-S. Park, and Y. Chun, (2010b), Asian dust events observed by a 20-m monitoring tower in Mongolia during 2009, Atmos. Environ, 44, p4964-4972. [https://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2010.08.014]
  • Park, S.-U., J. H. Cho, and M.-S. Park, (2012), simulation of aerosols in Asia with the use of ADAM2 and CMAQ, Advances in Fluid Mechanics and Heat & Mass Transfer, P. Mastny Eds, et al , p258-263.
  • Prospero, J. M., (1999), Long-range transport of mineral dust in the global atmosphere: Impact of African dust on the environment of the southeastern United States, Proc. Natl. Acad. Sci, 96, p3396-3403. [https://doi.org/10.1073/pnas.96.7.3396]
  • Remer, L. A., and Coauthors , (2008), Global aerosol climatology from the MODIS satellite sensors, J. Geophys. Res, 112, pD14S07. [https://doi.org/10.1029/2007JD009661]
  • Seinfeld, J. H., and Coauthors , (2004), ACE-ASIA: Regional climatic and atmospheric chemical effects of Asian dust and pollution, Bull. Am. Meteor. Soc, 85, p367-380. [https://doi.org/10.1175/BAMS-85-3-367]
  • Sun, D., F. Chen, J. Bloemendal, and R. Su, (2003), Seasonal variability of modern dust over the Loess Plateau of China, J. Geophys. Res, 108. [https://doi.org/10.1029/2003JD003382]
  • Sun, J., M. Zhang, and T. Liu, (2001), Spatial and temporal characteristics of dust storms in China and its surrounding regions, 1960~1999: Relations to source area and climate, J. Geophys. Res, 106, p10325-10333. [https://doi.org/10.1029/2000jd900665]
  • Winker, D. M., W. H. Hunt, and M. J. McGill, (2007), Initial performance assessment of CALIOP, Geophys, Res. Lett, 34, pL19803. [https://doi.org/10.1029/2007gl030135]
  • Yu, X., T. Cheng, J. Chen, and Y. Liu, (2006), A comparison of dust properties between China continent and Korea, Japan in East Asia, Atmos. Environ, 40, p5787-5797. [https://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2006.05.013]
  • Zhang, D. F., A. S. Zakey, X. J. Gao, F. Giorgi, and F. Solmon, (2009), Simulation of dust aerosol and its regional feedbacks over East Asia using a regional climate model, Atmos. Chem. Phys, 9, p1095-1110. [https://doi.org/10.5194/acp-9-1095-2009]

Fig. 1.

Fig. 1.
The number of Asian dust (AD) observed cases (violet: very heavy; green: heavy; red: light) in each year.

Fig. 2.

Fig. 2.
A modeling domain of ADAM2-Haze and observation sites of surface PM10 (red dots: observation sites mentioned in this paper).

Fig. 3.

Fig. 3.
Surface weather charts for Asian dust ((a), (c), (e), and (g)) and COMS/MI AI ((b), (d), (f), and (h)) at 1500 KST on 20 Feb, at 1200 and 1800 KST on 21 Feb, and at 1800 KST on 22 Feb 2015.

Fig. 4.

Fig. 4.
ECMWF ERA interim reanalysis charts for snow depth ((a) and (b)), soil temperature ((c) and (d)), and precipitations ((e) and (f)) in Feb 2015.

Fig. 5.

Fig. 5.
COMS/MI analysis images for (a) snow area and (b) surface temperature at 1500 KST on 20 Feb 2015.

Fig. 6.

Fig. 6.
Forecast charts for ADAM2-Haze simulated surface PM10 at (a) 1500 KST on 20 Feb, at (b) 1800 KST on 21 Feb, and at (c) 0600 and (d) 1800 KST on 22 Feb 2015.

Fig. 7.

Fig. 7.
700 hPa vertical velocity ((a) and (c)) and 500 hPa vorticity ((b) and (d)) of UM analysis at 0900 KST on 21 and 22 Feb 2015.

Fig. 8.

Fig. 8.
COMS/GOCI RGB images ((a) and (c)) and AOD distributions ((b) and (d)) at 1030 and 1630 KST on 22 Feb 2015.

Fig. 9.

Fig. 9.
Vertical cross sections of PM10 from the Gobi (a red dot on left side) to the Korean peninsula (a violet dot on right side) at (a) 2100 KST on 21 Feb and at (b) 0900 KST on 22 Feb 2015.

Fig. 10.

Fig. 10.
Trajectories of CALIPSO satellite (blue line: downward; green line: upward) and vertical distributions of CALIOPretrieved aerosol types (N/A: not applicable, 1: clean marine, 2: dust, 3: polluted continental, 4: clean continental, 5: polluted dust, and 6: smoke) at (a) 0400 and (b) 1500 KST on 21 Feb and at (c) 0300 and (d) 1400 KST on 22 Feb 2015.

Fig. 11.

Fig. 11.
850 hPa temperature changes for 24 hour of UM analysis at 0900 and 2100 KST on 22 ((a) and (b)) and 23 ((c) and (d)) Feb 2015.

Fig. 12.

Fig. 12.
Vertical profiles for (a) range-corrected backscatter signal and (b) depolarization ratio retrieved from Lidar at Anmyondo in 19~24 Feb 2015 (based on KST).

Fig. 13.

Fig. 13.
A vertical profile for ADAM2-Haze modeled PM10 at Anmyondo in 20~23 Feb 2015.

Fig. 14.

Fig. 14.
Time-series for both observed surface PM10 (black line) and ADAM2-Haze modeled aerosol species (Asian dust, sea salt, SIA, carbon, and unspeciated PM10) at surface in 21~23 Feb 2015.

Fig. 15.

Fig. 15.
NOAA HYSPLIT 6 hour-interval backward trajectories for Asian dust observed at Baengnyeongdo site at (a) 0600 and (b) 1200 KST on 22 Feb 2015.

Fig. 16.

Fig. 16.
Time-series for (a) particle size distributions and (b) chemical components measured respectively using APS and PILSIC at surface in 22~24 Feb 2015 (based on KST).

Table 1.

A history for development and operation of Asian dust forecast models.

Time Development descriptions
1)Asian Dust Aerosol Model.
2)Korea Meteorological Administration.
3)RDAPS-ADAM and UM-ADAM means the ADAM which are respectively used meteorological data from RDAPS (Regional Data Assimilation and Prediction System) and UM (Unified Model).
4)ADAM2: a version updated from ADAM by considering monthly properties of NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) and synoptic observations (Park et al., 2010a).
Feb. 2003 Development of ADAM1) by Prof. Park at Seoul National University
Mar. 2006 Set up ADAM into super computer of KMA2)
Mar. 2007 Work-site operations of RDAPS-ADAM3)
Sep. 2010 Test operations of UM-ADAM3)
Oct. 2010 Work-site operations of UM-ADAM24)
Dec. 2014 Semi work-site operations of ADAM2-Haze

Table 2.

Hourly average surface PM10 observations at Hami, Jurihe, Erenhot, Chifeng, and Tongliao sites in northeast part of China in 20~22 Feb. 2015.

Site Hami Jurihe Erenhot Chifeng Tongliao
Time (KST) 20th 21st 20th 21st 20th 21st 21st 22nd 21st 22nd
1)Missing or invalid data.
2)PM10 presents in bold type when its 1 h-average is over 400 μg m−3 during over 2 hour (warning criteria of Asian dust in Korea).
01 h 50 301 53 117 58 63 86 -1) 38 3,8412)
02 h 42 273 61 101 62 236 62 -1 35 4,416
03 h 57 193 58 195 66 234 56 -1 32 3,667
04 h 52 267 62 198 70 181 49 -1 28 3,530
05 h 61 201 60 142 68 244 48 -1 41 2,469
06 h 53 96 64 116 62 134 47 -1 25 2,106
07 h 50 89 61 267 66 35 56 -1 48 1,609
08 h 28 73 77 539 67 71 67 135 11 1,061
09 h 18 58 90 884 69 1,098 71 56 26 639
10 h 37 142 99 827 69 2,186 51 48 23 441
11 h 53 307 106 450 75 6,013 61 49 24 178
12 h 48 290 138 3,306 47 5,924 49 48 337 261
13 h 37 132 143 3,113 36 6,194 45 46 17 274
14 h 35 18 178 2,197 32 6,110 42 39 74 191
15 h 176 80 150 5,230 79 6,469 272 39 39 186
16 h 512 86 188 9,205 69 6,500 103 34 46 209
17 h 691 78 253 9,308 29 4,473 109 29 59 256
18 h 639 78 145 - 32 1,979 331 23 67 275
19 h 507 64 144 - 40 1,092 376 22 62 168
20 h 271 66 127 9,281 54 782 909 24 90 120
21 h - 95 129 8,987 78 561 1,734 17 34 90
22 h 171 120 137 5,340 61 456 1,691 14 129 86
23 h 62 67 110 2,293 42 330 1,351 14 1,219 54
24 h 542 82 141 1,859 39 198 - 12 2,650 47