Current Issue

안개의 지역적 특성 비교를 위해 시정계 설치 지점의 지리적 위치에 따라 내륙, 산간(해발고도 600m 이상), 섬, 해안(해안선에서 3.5 km 이내) 지역으로 구분하였으며, 각지역마다 57개소, 2개소, 7개소, 그리고 20개소가 위치하였다(Fig. 1).

시정계를 이용한 안개의 판별, 안개의 시작과 소산시점, 안개 일 구분 등은 Lee and Suh (2018)와 동일한 방식을 적용하였다. 안개 자료 생성을 위해 시정계의 시정은 10분 이동평균을 적용하여 1분 간격의 시정으로 재계산하였으며, 10분 범위 내 적어도 6번 이상 관측자료가 있는 경우만 사용하였다. 또한, 이번 연구에서는 시정계 자료 품질을 높이기 위해 1분 간격의 시정계 관측자료에 (식1)을 적용하여 비정상적으로 높게 나타나는 값들(spike/dip)을 제거하고(NMI, 2002), 10분 이동평균 시정을 계산하였다.

여기서 δ 값은 1 km 미만의 1분 시정관측 자료에 대해 이전 시간 관측과의 시정거리 차이 분포에서 97.5 백분위수(percentile)에 해당하는 값을 고려하여 1km로 정하였다. 관측자료 x_i = x(t_i)이며, 시간 t는 1분 간격으로 관측시간 전후로 결측자료가 있는 경우 최대 5분 범위의 시정자료를 이용하였다.

안개로 인한 저시정과 강수현상, 연무, 황사 등으로 인한 저시정을 구분하기 위해 시정자료와 시정계의 현천코드, 1분 간격 AWS의 상대습도 자료를 이용하였다. 자료품질관리를 거쳐 안개로 판별된 1분 간격의 시정 자료에서 1시간 간격의 정시 안개(시정) 자료를 산출하였다. 비로 인한 저시정과 안개의 구분이 목측 안개와 시정계 계측 안개의 정확도 차이에 기여 하는 점을 고려하여(Lee and Suh, 2018), AWS의 시간당 강우량이 3mm 이상인 경우 시정이 1 km 미만이어도 강수에 의한 저시정으로 판단하여 안개자료에서 제외하였다(Yoo et al., 2016). 안개 일(fog day)은 안개 판결과정을 거친 1분 간격의 시정이 한번이라도 1km 이하를 기록한 날로 정의하였다.

Tardif and Rasmussen (2007)은 지속시간이 짧은 안개의 경우 발생 원인을 분석하기가 쉽지 않지만, 안개가 수 시간 이상 지속되었을 때의 안개 현상을 의미하는 “안개사례(fog event)” 개념을 도입하면, 안개의 일생주기에 영향을 주는 인자들의 특성에 대해 유의미한 분석을 할 수가 있다고 하였다. 프랑스 파리 근교에서 발생한 안개의 유형 분석과 일본의 안개유형 분석에도 Tardif and Rasmussen (2007)의 안개사례 선별 방식과 안개 유형 분류 방식을 적용하였다(Haeffelin et al., 2010; Akimoto and Kusaka, 2015). 본 연구에서도 객관적이고 신뢰도가 있는 안개 유형분류를 위해 안개사례를 선별하여 사용하였다. 안개사례의 선정은 신경망이나 의사결정트리방법과 유사한 분류 정확도를 가지는 “M-of-N construct” 방법(Setiono et al., 2005)에 기초하였으며, 하나의 안개사례란 1시간 간격의 5시간 연속 시정 자료(N)에서 1.6 km 미만의 수평 시정(M)이 적어도 3번 이상 관측되고, 안개의 기준인 1 km 미만의 수평 시정이 적어도 1번 이상 관측된 경우를 의미한다. 여기서 시정 기준으로 1.6 km를 사용한 것은 항공기 운항을 고려한 시정이며, 짙은 안개사례는 안개사례와 동일하나 1 km 미만의 시정 대신 100m 미만의 수평 시정이 적어도 1번 이상 관측된 경우로 하였다. 안개 유형 분류시 운고계 관측자료가 없는 안개사례는 전체 안개사례의 약 7%에 해당되는데 안개 유형 분류의 정확도 향상을 위해 안개분석에서 제외하였다. 최종적으로 안개유형 분류와 안개의 시종, 지속시간 등의 특징 분석에 사용된 안개사례는 총 4003건이었으며, 그중 짙은 안개사례는 828건이었다.

Figure 2는 본 연구에서 사용한 안개유형 분류 순서도를 나타낸 것으로 본 분류기법에서는 안개유형별 발생 특성에 영향을 주는 강수, 풍속, 운량, 운고, 기온, 노점온도, 기온변화(복사냉각) 등의 주요 기상 요소들(Tardif and Rasmussen, 2007)과 위성 안개탐지여 부, 인접한 해상 부이 습도 등을 안개 판별 보조요소들로 사용한다. 의사결정나무(Decision tree) 방식의 안개유형 분류 알고리즘은 복사안개, 이류안개, 강수안개, 운저하강안개, 그리고 아침증발안개 등 5개 유형으로 분류하는데, 안개 발생시나 이전 시간에 강수현상이 있을 수 있는 점을 고려하여 가장 먼저 강수유무를 기준으로 강수(전선)안개를 분류한다. 복사안개는 맑은 날 야간에 복사냉각에 의해 안개가 발생하는 경우, 복사냉각에 의해 안개가 발생하는 과정에 기온이 약간 증가한 경우 등으로 하였다. 예를 들어 안개발생 시각과 이전 시간대에 강수현상이 없었고, 풍속이 2.5m s^-1 미만으로 약하며, 하늘상태(운량)가 맑고, 복사냉각(기온하강)이 있으면 복사안개로 분류된다. 이류안개는 해상과 같이 인근 지역에서 이미 형성된 안개가 관측지점으로 이류해 오는 과정을 고려한다. 강수안개가 아닌 안개사례들 중 풍속이 2.5m s^-1 이상인데 시정이 1 km 이하로 갑자기 낮아지는 안개사례와 하늘상태가 맑았다가 갑자기 200m 이하의 운저고도가 관측되는 안개사례들은 이류안개로 분류된다. 우리나라 주변 해상에서의 이류안개 즉, 해무 발생시의 기상조건에 대한 연구에 의하면, 해무가 잦은 서해안 섬 지역의 경우 평균 풍속은 3.5m s^-1이었으며, 지역별로 2m s^-1에서 6.5m s^-1 이상의 평균 풍속분포를 보였다(Won et al., 2000). 서해 남부 먼바다에 위치한 흑산도의 경우 평균 풍속이 가장 강한 지점이지만, 개별 사례에서는 풍속이 2.5m s^-1 일 때도 해무가 관측되었다(Yoo and Kim, 2002). 또한, 해무가 가장 자주 발생하는 6월과 7월의 경우 하늘상태가 맑은 날보다 구름이 끼거나 흐린 날이 월등히 많았다(Won et al., 2000). 안개 유형 분류 알고리즘(Fig. 2)에서는 이러한 해무의 특성을 반영하여 백령도(102), 울릉도(115), 흑산도(169) 지점의 안개사례는 관측지점 부근에 위성 안개탐지 자료가 있는 경우 이류안개로 분류하였다. 또한 Kim and Yum (2010)의 이류안개 분류 기준을 반영하여, 섬 지역과 가까운 해상 부이에서 관측한 상대습도가 95%를 초과하는 경우도 이류안개로 판단하였다. 안개사례 발생시 풍속이 2.5 m s^-1 이상인 경우에도 일반적인 조건의 이류안개와 운저하강안개 유형을 순차적으로 구분한 후, 섬 지역의 경우 위성 안개탐지 자료와 인근 해상 부이의 상대습도 자료를 이용하여 이류안개(해무)로 재차 선별하였다. 운저하강안개는 바람이 약하고 구름이 있으며, 5시간 전의 운저가 1 km 미만이었다가 점차 운저가 낮아지는 조건을 만족하는 안개사례이다. 기상청의 운고계 자료 활용이 가능해지면서 판별이 가능해진 안개 유형이다. 아침증발안개는 일출 후 한시간 이내에 기온이 상승되는 것보다 노점온도가 더 크게 상승됨에 따라 대기가 포화되면서 일시적으로 안개가 형성되는 과정을 고려하여 분류하였다.

Fig. 2. 
Flowchart diagram illustrating the fog-type classification (grey conditional statements are added to classify for advection fog using COMS fog detection data and relative humidity of the adjacent buoy).

안개유형 분류 알고리즘에서 강수유무의 기준은 안개사례 발생 시각을 기준으로 5시간 누적 강수량이 0.1m m 이상인 경우 강수가 있다고 판단하였으며, 전운량은 5시간 평균이 2할 이하인 경우에 하늘상태가 맑은 것으로 구분하였다. 풍속은 안개사례 발생시각을 기준으로 2.5m s^-1 이상과 미만, 운고는 200m 미만과 100m 미만으로 나누었으며 해상 부이의 상대습도는 95% 이상과 미만으로 나누어 구분하였다. 기온의 변화와 노점온도의 변화는 5시간 전을 기준으로 하였다. Figure 3은 COMS-1호 위성 안개탐지영상과 이진자료의 예시이며, 안개탐지 이진자료를 이용하여 시정계 관측소를 기준으로 반경 0.5도(약 55 km) 부근에 안개 화소가 6 × 6(약 100 km²) 이상일 때와 미만일 때로 나누어 안개유형 판별에 사용하였다.

Fig. 3. 
COMS (a) fog retrieval image and (b) image with fog binary data at 15:00 KST on March 5, 2016. The orange areas indicate fog and a blue circle shows an adjacent fog detection area of Ulleungdo.

내륙의 복사안개나 해상의 이류안개처럼 안개 발생 원인이 분명한 안개 이벤트도 있지만, 여러 가지 발생 원인이 혼합된 형태로 안개이벤트가 나타날 수도 있다. Ahn et al. (2001)은 해무의 특성에 따른 발생 메커니즘을 수치모델로 모사하는 연구를 하면서, 전선의 활동과 관련해 발생하는 안개는 한기의 유입이 나 습윤한 공기의 유입에 따른 이류 안개 그리고 비가 낙하하거나 낙하 후 증발에 의해 발생하는 안개의 성질을 복합적으로 가지고 있음은 언급하였다. 본 연구에서는 이러한 안개에 대해 지상에서 강수가 관측된 경우에는 강수안개로, 그렇지 않은 경우에는 풍속 등을 고려하여 이류안개 등으로 유형을 구분하였다.

86개 지점에 대한 시정계 계측 안개일 수와 안개사례 수의 연 평균은 각각 26.5일과 15.5건으로 안개사례 수가 전체 안개일 수의 약 59%에 해당하였다. 지역별로는 섬지역에서 73%로 안개일 수 대비 안개사례 수의 비율이 가장 높았으며, 내륙, 산간, 해안지역에서는 각각 59%, 64%, 그리고 47%이다. 1분자료 대신 1시간 간격의 정시 시정계 관측자료를 이용하여 안개일 수를 계산하면, 안개사례 수는 안개일 수 대비 81 %에 해당하였다. 안개일 수와 안개사례 수에서 차이가 발생하는 이유는 안개가 야간에 생성되어 다음날까지 지속되거나, 안개가 단시간에 국지적으로 발생하여 안개사례 조건을 만족하지 못하는 경우, 그리고 안개의 지속시간이 24시간을 넘는 경우 등 안개일수가 안개사례 수보다 많게 나올 수 있기 때문이다. 안개일 수와 안개사례 수의 비율은 지리적 환경과 계절에 따라 차이가 있었으나 두 자료 모두 유사한 계절적인 변동 패턴을 보여주었다(Akimoto and Kusaka, 2015). 전체 86개소 모두에서 안개가 탐지되었으나, 앞에서 언급한 안개일과 안개사례 수 차이로 인해 안개사례가 없는 지점, 안개사례는 있었으나 운고계 관측자료가 없어 제외된 지점을 제외한 총 71개 지점의 자료를 최종 분석하였다.

Figure 4는 지점별 연 평균 안개사례의 발생빈도에 대한 공간분포를 보여준다. 서해에 위치한 섬 지역인백령도와 흑산도에서는 각각 연 70건, 연 50건 이상의 안개사례가 발생하였고, 동해상의 울릉도에서도 연 30건 이상 안개사례가 나타났다. 또한 경기남서부 내륙지역, 전남·전북 동부 내륙지역, 경남 서북부 내륙지역, 강원산간지역 등의 지점에서는 연 40건 이상 안개사례가 발생하였다. 하지만, 안개사례 다발 지역내 인접한 지점 간에도 안개 발생빈도 차가 크게 나타나는 특징을 보였다. 선행 연구에서 밝힌 바와 같이 관측지점이 바다, 강이나 댐에 가까이 있어 수증기 공급이 풍부하거나, 주변이 산으로 둘러싸인 분지에 위치하여 복사냉각이 잘 발생하는 지점 등에서는 안개가 자주 발생하고, 지표면이 포장되어 수증기 공급이 제한되고 도시열섬 현상이 강한 도심에 위치한 지점의 경우 안개가 적게 관측되고 있다(Jhun et al., 1998; Akimoto and Kusaka, 2015).

Fig. 4. 
Distribution map of the annual mean number of a) fog events with visibility less than 1 kilometers and (b) thick fog events with visibility less than 100 meters, averaged over the three-year study period from 2015 to 2017.

짙은 안개사례 발생건수는 백령도가 연 30건 이상으로 가장 많았으며, 울릉도에서도 연 20건 이상 짙은 안개사례가 나타났다. 울릉도의 경우 서해의 섬들에 비해 안개사례 발생빈도는 상대적으로 낮지만, 발생 안개의 대부분이 짙은 안개사례로 발달하는 특징을 보인다. 내륙지역인 경기 남서부, 충북 중부, 전북 동부와 경남 북 서부지역, 그리고 전남 남서부 지역에 위치한 지점들에서는 연 10건 이상 짙은 안개가 나타났다. 안개사례와 짙은 안개사례 모두에서 지리적 위치에 따라 발생빈도의 차이가 뚜렷하게 나타나고 있다.

Kim and Lee (1970)은 한반도를 17개의 안개기후구로 분류하였으며, 그 중 남한지역은 10개의 안개 기후구로 분류하였다. 안개 다발 기후구는 월 평균 안개일 수가 3일 이상인 곳으로, 경기도 근해 및 태안반도, 중부서안, 호남 내륙, 영남 내륙 등이 해당되었다. Jhun et al. (1998)은 서울과 5대 광역시, 대관령, 제주 등 22개 관측지점의 자료의 공간분석에서 대관령을 중심으로 한 동부 산악권, 순천과 진주 일대의 남해안 중부권, 양평 중심의 중부 내륙권을 3대 안개다발권으로 분석하였다. 기존의 연구와 본 연구에서 사용한 관측지점 수의 차이에도 불구하고, 안개 다발지점들의 공간분포가 유사하게 나타났다. 본 연구에서 연 평균 안개사례 건수가 30건 이상인 지점은 경기 이천과 백령도, 강원의 영월, 대관령, 충남의 부여 와 금산, 전북의 임실, 장수, 순천, 경남의 함양, 거창, 합천, 전남의 흑산도, 경북의 울릉도 등 총 14개 지점이었다.

Figure 5는 계절별 안개사례의 발생빈도를 보여준다. 봄철에는 섬지역과 제주 서부해안지역에서 안개사례가 자주 나타나며 내륙과 서해안지역으로는 가을철보다는 발생빈도는 적지만, 대다수의 지점에서 안개사례가 나타난다. 여름철에는 섬지역에서 안개사례가 월등히 자주 발생하는 특징을 보인다. 내륙에서는 전체적으로 안개발생빈도가 적고 지점별 안개사례일수의 차가 크다. 가을철에는 내륙 전체지역에서 발생빈도가 높고, 특히 전북 동부 내륙지역, 경남 북서부내륙지역, 충남 남부 내륙지역, 강원 산간지역의 지점들에서 안개사례의 발생이 잦다. 하지만 겨울철에는 섬지역에서 안개사례 빈도가 눈에 띄게 줄어들고, 내륙에서도 안개발생이 적다. 짙은 안개사례는 봄철과 여름철에 섬지역과 제주 서부해안지역에서 발생빈도가 높고, 가을철에는 내륙지역 중 경기 남부지역, 충북 중부지역, 전북 동부지역, 전남 남동부지역, 경남북서부지역에 위치하는 지점들에서 발생빈도가 높다. 또한 여름철에는 내륙에서 짙은 안개 사례가 발생하는 지점수가 다른 계절에 비해 매우 적은 특징이 있다(Fig. 6).

Fig. 5. 
Distribution of seasonal mean fog events in (a) spring, (b) summer, (c) autumn, and (d) winter.

Fig. 6. 
Same as Fig. 5 but for thick fog events with visibility less than 100 meters.

지리적 위치에 따른 월 평균 안개사례 발생빈도와 강도(시정거리)별 발생 비율은 Fig. 7과 같다. 내륙지역은 가을철인 9월에서 11월 사이에 안개사례 발생빈도가 높으며, 특히, 10월에 안개사례가 자주 발생하고, 짙은 안개사례의 발생 비율도 다른 달에 비해 높다. 맑은 날이 많고, 기온이 상승하는 5월과 6월에는 다른 달에 비해 내륙지역에서 안개사례의 발생이 적다. 산간에서는 4 ~10월(5월 제외)에 안개사례가 자주 발생하고 있으며 특히 9월과 10월의 발생빈도가 높다. 산간지역에서는 100m 미만의 짙은 안개사례의 발생빈도는 타지역에 비해 낮은 편이다. 해안지역에서는 4월과 7월에 안개사례의 발생빈도가 높고, 늦여름부터 겨울까지 다른 지역에 비해 안개사례 발생빈도가 낮다. 섬지역의 경우 해기차가 큰 6월과 7월에 안개사례가 자주 발생하였으며, 짙은 안개사례로 발달하는 비율이 다른 지역보다 높다.

Fig. 7. 
Monthly variation of occurrence of fog events and fog intensity averaged for the 3 years (2015~2017) for the subregions.

서해, 남해, 그리고 동해상에 위치하는 섬지역과 해안지역에서의 안개사례 수는 해역별로 차이가 크게 나타난다(Fig. 8). 서해상의 섬지역(백령도, 흑산도)에서는 6월과 7월에 월 평균 안개사례 수가 15건 이상으로 월등히 많으나, 서해안지역에서는 단지 4월과 7월에만 월 평균 약 4회 수준으로 발생하고 있을 뿐이다. 또한 서해 섬에서는 12, 1 , 2, 3월에서 그리고 서해안 지역에서는 1 , 2, 5 , 8월에 안개사례 수가 매우 적다. 이것은 3~4월에는 남서해상에 고기압이 위치하게 됨에 따라 상대적으로 따뜻한 기류가 서해상으로 유입되면서 양의 해기차가 발생하다가, 5월부터는 음의 해기차를 보인다는 Yoon et al. (2008)의 분석과 일치한다. 또한 서해는 초여름에 조석 운동이 활발해져 연안 표층수와 저층수의 혼합이 일어나 표층수의 수온 상승이 억제되지만, 여름에는 강한 수온 약층으로 인하여 해수의 수직 혼합이 약화되어 강한 일사에 의한 해수면의 온도가 상승하기 때문에, 8월이 되면 해기차가 줄어들거나 역전되면서 해무의 발생빈도가 줄어든다는 NIMR (1986)의 연구 결과와도 부합한다. 남해의 경우 안개사례 수가 해안가 및 섬 모두에서 월별로 1 ~2회 이내일 뿐만 아니라 안개사례가 없는 월도 있다. 남해안 가까이 위치한 섬들은 연육교가 연결되어 있을 정도로 내륙과 가깝기 때문에 다른 해역과 달리 섬지역과 해안지역의 차이가 적은 것으로 판단된다. Sohn (2010)은 남해안의 경우 서해안보다 안개일 수가 적고, 상대적으로 여름철에 자주 발생하며, 동해안과 달리 이류안개 뿐만 아니라 지역에 따라 가을에는 복사안개도 발생하며, 저기압이나 장마전선이 지날 때는 강수안개도 발생함을 보였다. 동해안은 서해안보다 해기차가 상대적으로 크지 않기 때문에 안개사례 발생 횟수가 적지만(Cho et al., 2000), 동해(울릉도)와 동해안지역은 모두 7월에 안개사례 수가 12회와 2회 내외로 다른 달에 비해 현저히 많았다. 또한, 10월에서 다음해 3월까지는 안개사례가 발생하지 않고 있다. 동해안에서 해무는 주로 5월에서 8월에 집중되어 있고, 9월에서 4월까지는 거의 발생하지 않는데, 이는 5월에서 8월까지는 높은 해기차를 보이다가 9월에는 표층해수가 따뜻해지면서 해기차가 감소하고, 지리적 특성으로 가을철과 겨울철에 복사안개 발생이 억제되기 때문이라고 분석한 Suh et al. (2003)의 연구결과와 잘 일치한다. Byun et al. (1997)은 동해와 그 주변에서 발생하는 해무나 이류안개는 여름 몬순의 남서풍에 동반된 온난 습윤한 공기가 한랭한 해수면상으로 이류되어 발생함을 밝혔다.

Fig. 8. 
Monthly mean frequency of occurrence of fog events from 2015 to 2017 for (a) Yellow sea, (b) South sea, and (c) East sea.

지역별 안개사례에서 시정 구간별 발생빈도수 분포를 Fig. 9에 제시하였다. 전체적으로 가장 빈도수가 높은 최소 시정거리는 100m~200 m 미만이었으며, 총 안개사례의 79.3%에서 최소 시정이 100m 이상으로 나타났다. 짙은 안개사례는 전체의 20.7%를 차지했고, 섬지역의 경우는 다른 지역에 비해 짙은 안개사례의 비율이 높아, 31%의 사례에서 최소시정이 나타났다. 산간지역은 500m 미만의 최소시정 발생 비율이 타지역에 비해 높았으나, 최소시정 100m 미만의 짙은 안개사례 비율은 오히려 적은 편이었다.

Fig. 9. 
Frequency distribution of minimum atmospheric visibility for annual fog events from 2015 to 2017 at (a) inland stations, (b) mountain stations, (c) coastal stations and (d) island stations.