The Korean Meteorological Society 1

Current Issue

Atmosphere - Vol. 34 , No. 1

[ Article ]
Atmosphere - Vol. 31, No. 4, pp. 433-443
Abbreviation: Atmos
ISSN: 1598-3560 (Print) 2288-3266 (Online)
Print publication date 30 Nov 2021
Received 05 May 2021 Revised 17 Jul 2021 Accepted 06 Aug 2021
DOI: https://doi.org/10.14191/Atmos.2021.31.4.433

2020년 2월 8일 영동지역 강설 사례 시 관측과 수치모의 된 바람 분석
김해민1) ; 남형구1), * ; 김백조1) ; 지준범2)
1)국립기상과학원 재해기상연구부
2)한국외국어대학교 대기환경연구센터

An Analysis of Observed and Simulated Wind in the Snowfall Event in Yeongdong Region on 8 February 2020
Hae-Min Kim1) ; Hyoung-Gu Nam1), * ; Baek-Jo Kim1) ; Joon-Bum Jee2)
1)High Impact Weather Research Department, National Institute of Meteorological Sciences, KMA, Gangneung, Korea
2)Rearch Center for Atmospheric Environment, Hankuk University of Foreign Studies, Yongin, Korea
Correspondence to : * Hyoung-Gu Nam, High Impact Weather Research Department, National Institute of Meteorological Sciences, 7 Jukheon-gil, Gangneung-si, Gangwon-do 25457, Korea. Phone: +82-70-7850-6630, Fax: +82-33-644-2657 E-mail: hyounggu@korea.kr

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Abstract

The wind speed and wind direction in Yeongdong are one of the crucial meteorological factors for forecasting snowfall in this area. To improve the snowfall forecast in Yeongdong region, Yeongdong Extreme Snowfall-Windstorm Experiment, YES-WEX was designed. We examined the wind field variation simulated with Local Data Assimilation and Prediction System (LDAPS) using observed wind field during YES-WEX period. The simulated wind speed was overestimated over the East Sea and especially 2 to 4 times in the coastal line. The vertical wind in Yeongdong region, which is a crucial factor in the snowfall forecast, was not well simulated at the low level (850 hPa~1000 hPa) until 12 hours before the forecast. The snowfall distribution was also not accurately simulated. Three hours after the snowfall on the East Sea coast was observed, the snowfall was simulated. To improve the forecast accuracy of snowfall in Yeongdong region, it is important to understand the weather conditions using the observed and simulated data. In the future, data in the northern part of the East Sea and the mountain slope of Taebaek observed from the meteorological aircraft, ship, and drone would help in understanding the snowfall phenomenon and improving forecasts.


Keywords: LDAPS, Yeongdong snowfall, simulated wind field

1. 서 론

강원영동지역은 서쪽으로 태백산맥, 동쪽으로 동해를 인접한 지리적 특징 때문에 강풍, 대설, 폭우 등 국지적 재해기상현상이 빈번히 발생한다(Ahn et al., 2007). 영동지역의 강설은 영서지역과 비교하여 눈의 무게가 많이 나가는 습설의 빈도가 높아 농업, 축산, 건물의 피해가 약 4배 이상 크며, 강설 강도 역시 강한 것으로 보고되었다(Nam et al., 2014; Kim et al., 2019). 영동지역 강설피해를 줄이기 위해, 복잡지형에서 강설메커니즘 이해를 통한 예보 정확도 향상이 필요하다.

영동지역의 강설발생 메커니즘은 아래와 같이 알려져 있다. 시베리아 고기압이 만주를 넘어 연해주 방향으로 확장하는 경우에 한반도를 중심으로 북고남저형의 기압배치가 형성되고, 이때 영동지역은 해상으로부터 동풍이 유입된다(Lee, 2001; KMA, 2019). 동풍은 상대적으로 따뜻한 해상을 지나면서 열과 수증기를 공급받아 불안정하게 변질되고(Lake effect), 영동해안 인근에서 태백산맥의 지형 때문에 강제 상승되어 강설이 발생하는 것으로 알려져 있다(Lee and Kim, 2008; Lee and Xue, 2013; Nam et al., 2014).

현재 종관 강제력에 의해 발생하는 영동지역의 강설발생 메커니즘에 대한 이해와 강설예보 정확도에 많은 개선이 이루어졌지만, 여전히 동해안 인근 해상에 기류 수렴으로 형성된 강설 구름(대상수렴운)이 해안으로 유입되는 것을 예측하는데 어려움이 있다. Kim and Lee (2014)은 동해상에 띠 모양으로 형성되어 강설을 유발하는 대상수렴운(convergent cloud band)의 구조와 대기 상태를 수치예보모델(Weather Research and Forecast, WRF)을 사용하여 분석하고 발생 메커니즘을 아래와 같이 설명하였다. (1) 한반도 인근 종관 규모 기압배치에 의해 한반도 북쪽 산맥군에 북서계열의 기류가 유입된다. (2) 이 기류는 산맥군에 의해 내륙(북서)과 해양(북동)을 가로지르는 기류로 분리된 뒤 풍하 측인 동해상에서 수렴된다. (3) 따뜻한 해수면을 지나면서 열과 수증기를 공급받은 북동기류는 초단열감율 상태가 되어 불안정해진다. (4) 북서기류와 북동기류가 수렴하는 동해상에서 대기의 불안정이 해소되면서 적운 계열의 구름발생을 촉진시키고 띠 모양의 대상수렴운이 조직화된다. Kim and Lee (2014)는 동해안의 날씨를 정확하게 예측하는데 대상 수렴운의 연구가 중요하다는 것과 현재의 동해상 관측망으로 대상수렴운의 관측이 어렵다는 것을 강조하였다.

KMA (2015)에서 동해 중·남부 해상에 걸쳐 발생하는 대상수렴운은 북쪽 산맥군으로 유입되는 북서풍이 동쪽(동해 북부)과 서쪽(한반도 북부)으로 우회하여 영동 해안 지역에서 수렴하는 기류 때문에 발생한다고 하였다. 특히 한중 국경부근(연해주 인근)에서 해양과 육지의 열적 기온 대조로 생성된 중규모 고기압으로 대상수렴운이 해안으로 유입시키는 요인으로 보고하였다. 요약하면 동해상에 생성되는 대상수렴운은 북쪽 산맥군을 양쪽으로 우회하는 기류가 동해상에서 수렴되어 만들어 지며, 이것의 내륙유입은 동해상 기류의 강도에 의해 판단될 수 있다. 따라서 영동지역의 강설 예보의 정확도 개선을 위해 영동지역과 동해상의 기류를 파악하는 것이 무엇보다 중요하다고 하였다.

앞서 소개된 선행연구들에서 영동지역의 강설예보 개선을 위해 영동지역의 3차원 바람 관측자료 확보가 중요함을 언급하고 있다. 하지만 영동지역은 동해상과 태백산맥 산악지역을 인근한 지리적 특성 때문에 고해상도 관측망을 구성하기 어렵다. 더욱이 강설 발달 메커니즘에 주요하게 영향을 미치는 동해상의 관측자료 확보가 어렵다. 따라서 강원영동지역 국지순환 발달 메커니즘을 이해하기위해 강원지방기상청의 주관으로 2020년 2월부터 4월까지 2020 강원영동 공동입체기상관측(Yeongdong Extreme Snowfall-Windstorm Experiment; YES-WEX)이 수행되었다. YES-WEX는 기존 정규관측 외에, 다양한 기상관측장비(기상관측차량, 기상항공기, 기상관측선박, 드론 등)가 사용되어 동해상과 영동내륙의 고층대기를 시공간 고해상도로 관측하는 특별 관측이 추가되었다. 따라서 본 연구의 목적은 (1) 강설예보가 어려운 대상수렴운 사례 강설시 YES-WEX 기간에 관측된 자료와 모의된 바람의 특성을 비교 분석, (2) 비교된 바람의 특성과 실제 대상수렴운 강설 예보 정확도의 한계를 제시, (3) 이를 개선하기 위한 기상관측망의 확충에 대한 제고이다. 이를 위해 YES-WEX 기간 대상수렴운으로 강설이 발생한 사례를 선별하고 분석하였다.


2. 2020강원영동 공동 입체기상관측(YES-WEX)의 개요

2020 강원영동 공동 입체기상관측(YES-WEX)은 영동지역과 동해상 대기의 3차원 관측자료 확보와 분석으로 국지순환 발달 메커니즘 이해를 목적으로 한다. 영동 강설과 관련된 동풍 관측은 동해중부해상과 강원영동지역(속초, 강릉, 평창 등)을 목표로 설계되었다. 영동지역으로 유입되는 동풍은 만주에 중심을 둔 대륙고기압의 가장자리를 따라 동해북부 해상으로부터 동해안으로 유입 되는 기류로 정의되었다. YES-WEX은 기존 영동지역의 상시 관측 외에 기상청, 국립기상과학원, 국립해양조사원, 공군 제18전투비행단의 상시관측과 항공기, 선박, 드론, 기상관측차량을 활용한 특별관측으로 구성되었다. 관측망은 (1) 지상(Automated Synoptic Observing System, ASOS; Automatic Weather System, AWS 등), (2) 해양(부이, 선박, 파랑계 등), (3) 고층(레윈존데, 라디오미터, 기상드론, 윈드라이다, 항공기 등), (4) 원격 관측(기상레이더, 위성 등)으로 크게 분류되어 있다.

특별관측은 기상관측자료가 없는 동해상과 태백산맥 산사면의 기상정보를 얻는 것을 목적으로 수행되었다. 영동지역에 동풍의 유입 가능성이 있을 경우 특별관측이 수행되었는데, 동풍 유입 가능성은 7일 전, 4일 전, 3일 전, 2일 전, 전일 17시 예보를 참고하여 결정된다. 관측은 동해상에서 해안으로 유입되는 동풍의 규모와 강도를 관측하기 위해 기상항공기와 선박에서 각각 드랍존데의 투하와 레윈존데가 비양이 수행되었다. 특히 12시간 간격으로 강원지방기상청에서 수행되는 레윈존데 상시관측을 6시간 고해상도로 관측하여 중규모 기상현상 변화를 상세히 관측하였다. 또한 지형에 의해 다양하게 변화하는 기류의 특성 관측을 위해 기상관측차량(속초)과 기상드론(오대산, 설악산)을 활용한 6시간 해상도의 레윈존데 관측과 기상드론 관측이 수행되었다. 아쉽게도 본 연구 사례에서 기상상황에 영향을 많이 받는 기상항공기와 드론은 운영되지 않아 관련 자료가 사용되지 않았다.


3. 자료 및 분석방법

본 연구는 동해상에서 만들어진 대상수렴운이 육상으로 유입되어 강설이 발생했을 때, 기류의 변화를 관측자료로 이해하는 동시에 현업 수치예보모델(Unified Model, UM)의 모의 경향을 파악 하려하였다. 이를 위해 2020 YES-WEX 기간 대상수렴운의 유입으로 영동해안지역에 강설이 발생한 2020년 2월 8일~9일을 분석사례로 선정하였다. YES-WEX 기간 중에 총 4회의 집중관측이 수행되었으나, 영동해안지역에 강설이 관측되지 않은 2개 사례(case1, 3)와 저기압통과로 강한 강설이 발생한 사례(case4)는 분석에서 제외하였다(Table 1). 먼저, 강설 전(2020년 2월 8일 0000 UTC)과 강설 중(2020년 2월 8일 1200 UTC)의 분석 일기도를 비교하여 동해안 강설에 주요한 한반도 주변 기압계의 변화를 분석하였다. 지상관측자료가 없는 동해상의 바람 변화를 분석하기 위해 기상청에서 제공하는 WINDSAT의 해상풍 자료와 부이 자료(동해, 울릉도, 울진, 울산, 포항)를 이용하였으며(1시간 자료), 동해상에서 생성된 강설구름의 이동을 파악하기위해 천리안 주야간 합성영상을 사용하였다. 또한, Nam et al. (2014)Lee et al. (2012)은 동해상 눈구름 발달에 해기차의 영향이 크다고 하였는데, 본 연구에서는 해기차를 동해 부이에서 관측되는 수면온도와 북강릉(강원지방기상청)에서 6시간 간격으로 비양된 레윈존데 850 hPa 온도의 차이로 정의하고 분석하였다. 강설 시 해안과 내륙의 수평바람 연직 분포 변화 분석과 모델 검증을 위해 북강릉과 포항에서 6시간 간격으로 비양된 레윈존데 바람 자료를 연직 20 m 간격으로 평균하여 분석하였다. 또한 강원산지에서 강설 전후 기류의 변화를 분석하기 위해 대관령 구름물리선도센터에서 15분 간격으로 관측되는 윈드라이다 자료가 사용되었다. 수치예보모델(UM)에서 모의되는 지상과 해상 그리고 수평바람의 연직 분포는 북강릉에서 가장 많은 강설량이 관측된 2020년 2월 8일 1200 UTC을 기준으로 하여 ASOS, AWS, 부이, 레윈존데로 관측된 자료와 비교하였다. 사용된 관측 자료는 Fig. 1에 보여주었다. UM 국지모델은 1.5 km × 1.5 km의 공간해상도와 3시간 간격의 시간해상도를 가진다. 지상관측자료와 모델 모의 값의 비교를 위해 모델에서 생산되는 지상 단일면에서 u, v 바람성분, 강설 분포 자료, 그리고 온도자료를 활용하였으며, 수평바람의 연직 분포 모의 경향을 분석하기 위해 1000 hPa~50 hPa 등압면의 u, v 바람 성분 자료를 사용하였다. 이때 비교를 위한 모델 모의 값은 각 관측소와 가장 인접한 지점 값을 사용하였다.

Table 1. 
Summary of precipitation amount observed from ASOS in Bukgangneung (BGN) and Daegwanryeong (DGR) for snowfall episodes during YES-WEX.
Cases Date Precipitation amount in BGN Precipitation amount in DGR
Rain (mm) Snow (cm) Rain (mm) Snow (cm)
1 2020.02.05.~06. - - - 0.1
2 2020.02.08.~09. 1.2 4.2 - 0.3
3 2020.02.14.~15. - - - -
4 2020.02.25.~26. 62.0 - 32.4 26.2


Fig. 1. 
Location of the weather observation stations and buoys used in this study. The red dots indicate the weather observation stations, the blue dots indicate buoy. The black dot denotes where wind lidar is located.


4. 결 과
4.1 2020년 2월 8일 강설 사례분석

본 연구 사례는 영동해안지역에 2020년 2월 8일 1200 UTC부터 2020년 2월 8일 1500 UTC까지 누적 강설량 4.2 cm가 기록된 사례이다. 지상편집일기도(Fig. 2)를 보면 강설이 관측되기 전 몽고의 남부지역에 중심을 둔 고기압이 화중지방과 만주지역으로 확장하는 모습을 보이며(2020년 2월 8일 0000 UTC), 강설이 관측되기 시작한 시간(2020년 2월 8일 1200 UTC)에 한반도 북쪽 고기압이 강화되고 연해주 방향으로 이동하는 모습이 나타난다. 이러한 겨울철 종관 패턴은 KMA (2019)에서 언급한 겨울철 W형(영동지역 강수)의 전형적인 기압 배치이다. W형 기압배치는 몽고에 중심을 둔 고기압이 만주를 넘어 연해주 방향으로 확장하고 고기압의 영향으로 동해상과 영동지역에 북동풍을 유발하는 종관유형으로 알려져 있다(KMA, 2019). Figure 3은 위성 WINDSAT의 해상풍과 천리안위성 주야간 합성 영상이다. 앞서 일기도 분석에 유추했듯이 강설 시 동해상에서 북동계열의 바람이 불고 있는 것이 탐지된다. 강설 전(2월 8일 0000 UTC) 동해 북부해상에서 북동기류가 5~8 m s-1로 불고 있고, 상대적으로 따뜻한 해상 위를 지나면서 열과 수증기를 공급받아 생성된 층운형 구름이 동해상에 발달해 있다(Fig. 4). Nam et al. (2014)에 따르면 동해상의 해기차(Sea Surface Temperature - 850 hPa air temperature)가 18.0 K이상일 경우 대기하층이 강하게 불안정하여 강설 구름을 만든다고 하였다. 2월 8일 0000 UTC부터 2월 9일 1200 UTC까지 북강릉에서 비양된 레윈존데와(Fig. 5) 동해상 부이로 분석된 해기차는 평균 21.9 K (21.5 K~23.0 K)로 동해의 하층대기가 강하게 불안정한 상태인 것으로 파악된다. 또한 Kim and Lee (2014)는 동해상에서 생성되는 대상수렴운을 분석한 결과, 원산만에서 불어나오는 북서기류와 동해상에서 영동지역으로 불어 들어오는 북동기류가 영동해안 인근에서 만나 수렴역을 형성하고, 이 수렴역에서 대상수렴운이 발생한다고 하였다. Figure 4에서 북동과 북서가 합류하는 지역에서 수렴대가 형성되고 있고 이 수렴대는 위성사진의 구름역과 유사한 것으로 대상수렴운이 발달한 사례로 판단할 수 있다. 영동강설에 필수 요소인 북동기류는 강설 전 해안까지 유입되지 않았다. 그러나 강설이 관측되기 시작한 2월 8일 1200 UTC에 강설 전 유입되지 못했던 북동 기류가 동해 해안까지 유입되었다(Fig. 3b). Figure 4는 2월 8일 0000 UTC부터 2월 9일 1200 UTC까지 북강릉에서 비양된 레윈존데로 관측된 바람, 상당온위, 그리고 습도의 연직 시계열이다. 강설이 관측된 2월 8일 1200 UTC에 연직 3 km까지 강설구름이 발달한 것을 상대습도 연직분포(80% 이상)로 추정할 수 있다. 상당온위(검은 실선)은 강설 시작 전과 강설 중(2월 8일 1200 UTC)에, 대기하층(2 km 이하)에서 열적으로 중립 혹은 불안정한 모습을 보이다가 강설 종료후에 안정화되는 모습을 보인다. 이는 Nam et al. (2014)Lee et al. (2013)이 제시한대로 강설 전 열과 수증기가 공급되어 불안정해진 대기가 강설 현상으로 불안정이 해소되는 과정이 잘 관측된 결과라 사료된다. 2월 8일 0000 UTC에 5 km 이하 대기 전 층에서 서풍이 우세하던 바람은 2월 8일 0600 UTC에 지표에서 0.5 km 구간에서 북풍으로 바뀌는 모습을 보였다. Nam et al. (2020)은 태백산맥 동쪽 산사면 대기 하층에서 북풍 혹은 북서풍으로 한기의 축적(Yeongdong Cold Air Damming, YCAD) 현상을 설명하였다. 영동한기축적은 태백산맥에 수직으로 유입되는 북동풍이 태백산맥의 지형효과로 태백산맥과 평행한 북서로 전향되고 상대적으로 온도가 낮은 북풍계열의 바람이 동쪽 산사면을 타고 흐르게 되어 온도가 하강하는 현상이다. 강설이 관측된 2월 8일 1200 UTC에 지상에서부터 3 km 고도까지 연직 수평바람의 분포는 순전하는 모습을 보여 동해상에서 열과 수증기를 공급받은 온난습윤한 공기가 해안으로 유입된 것으로 판단된다. 이때 하강하던 기온은 강설이 종료된 0900 UTC까지 일정하게 유지되다가 강설 종료 후 다시 감소하는 모습을 보였다. Figure 6은 대관령에 설치되어 시간고해상도(10분)로 관측된 윈드라이다 자료이다. 관측장소에서 지속적으로 불던 서풍은 강설이 관측된 시간(8일 1200~1500 UTC)전인 8일 0730 UTC에 북서에서 북풍으로 변한 뒤, 강설 관측시간부터 다시 서풍계열의 바람으로 바뀌었다. 강설 관측 시 지상의 풍속은 2 m s-1 이하로 약해지고 8일 1500 UTC 이후로 점차 강해진다. 강설 시 약 1300 m 고도 이상에서 북풍이 우세하였고, 그 이하의 고도에서는 서풍이 우세하였다. 강설 전 지상에서 북풍이 우세해지는 시간(0730 UTC) 북강릉에서 8일 0800 UTC까지 북풍의 바람이 우세하고 이후 풍속이 감소하면서 북서 계열의 바람이 불기 시작한다. Figure 7은 북강릉에서 관측된 온도, 습도, 풍향, 풍속값이다. 온도는 약 8일 0400 UTC부터 0900 UTC까지(강설 전) 4oC에서 -0.9oC로 낮아져 5시간에 온도가 5oC 급감하였다. 이때 상대습도는 8일 0300 UTC에 약 40%에서 강설 시작 시(0900 UTC) 90% 이상까지 상승하였다. 풍속은 강설 전보다 낮아지는 경향을 보였다.


Fig. 2. 
Surface weather chart (a) before the snowfall event at 0000 UTC 8 February 2020 and (b) during the snowfall event at 1200 UTC 8 February 2020.


Fig. 3. 
Wind distribution from WINDSAT (a) before the snowfall event at 0000 UTC 8 February 2020 and (b) during the snowfall event at 1200 UTC 8 February 2020. The yellow arrows indicate wind direction on the East Sea (a) before snowfall at 0000 UTC 8 February 2020 and (b) during snowfall at 1200 UTC 8 February 2020. The red dot indicates the location of Bukgangneung.


Fig. 4. 
a) An IR satellite image and b) area of convergence on East Sea. The yellow arrows indicate wind direction on the East Sea. The red and blue shading indicate convergence and divergence area, respectively.


Fig. 5. 
Temporal variations of vertical profile of relative humidity (RH, back ground color), equivalent potential temperature (e, solid line), wind speed and direction (flag).


Fig. 6. 
Time series of temperature (red line), wind speed (blue broken line), wind direction (blue circle), relative humidity (green broken line) in Bukgangneung (BGN) weather observation site from 0300 UTC 8 February 2020 to at 0300 UTC 9 February 2020.


Fig. 7. 
Time series of temperature (red line), wind speed (blue broken line), wind direction (blue circle), relative humidity (green broken line) in Bukgangneung (BGN) weather observation site from 0000 UTC 8 February 2020 to at 0000 UTC 9 February 2020.

요약하면 몽고에 중심을 둔 고기압이 연해주 방향으로 확장하면서 영동지역에 북동풍을 유발하는 전형적인 종관장(W형)이 형성되었다. 대기와 비교해 상대적으로 따뜻한 동해상(해기차 21.9 K)에서 대상수렴운이 만들어졌다. 내륙에서 불어 나오는 북서와 해상에서 유입되는 북동 기류가 수렴하는 곳에서 강설 구름(운정고도 3 km)이 발달하였다. 동해상에서부터 연직 3 km 고도 규모로 유입되는 북동풍은 해안에 가까워질수록 지형(태백산맥)과 육상에서 불어 나오는 북서의 영향으로 고도가 낮아 질수록 북서로 전향되었다(순전). 북쪽의 찬공기가 산사면을 따라 하층으로 유입되면서 지상의 온도는 5시간내 5도(1oC hr-1) 감소하여 강수가 강설로 내릴 수 있는 영하의 온도(-0.9oC)가 되었다(Fig. 7). 영동해안(북강릉)에서 8일 1200 UTC부터 8일 1500 UTC까지 누적 4.2 cm의 강설이 기록된 뒤에 점차 연직으로 서풍이 강해짐에 따라 해안에서 강설이 종료되었다.

4.2 수치예보모델의 모의 특성

모델의 바람 모의 검증 전, 동해상 구름 발달에 주요한 해기차의 특징이 모델에서 잘 모의되고 있는지 확인하기 위해 모델에서 모의되는 해기차와 관측된 해기차를 분석했다(Table 2). 강설 관측 6시간 전과 강설이 시작된 2020년 2월 8일 1200 UTC에 관측과 모델에서 산출된 해기차는 매우 유사한 값을 보이고 있다. 이때 해기차는 Nam et al. (2014)이 제시한 동해상 하층이 강하게 불안정 되는 21oC 이상의 값으로 계산되어, 본 연구사례에서 동해상에 열적 불안정이 강하였음을 짐작할 수 있다. 강설이 발생하기 24시간 전(2020년 2월 7일 1200 UTC)과 12시간 전(8일 0000 UTC)에는 모델 모의된 값으로 계산된 해기차가 관측보다 컸다. 이러한 원인으로는 강설 24시간 전의 850 hPa 온도를 실제보다 약 4oC 낮게 모의하고 있었기 때문이다. LDAPS에서 모의된 동해상과 영동지역을 포함하는 바람분포(Fig. 8)를 보면 앞서 위성으로 탐지된 바람(Fig. 3b)과 유사하게 동해 중부 앞바다에서 점차 위도가 낮아 지면서 북동풍에서 북서풍으로 전향되는 모습을 잘 보이고 있다. 동해상과 해안지역 바람의 모의 결과를 상세히 분석하고자, 동해상과 동해안에서 운영되고 있는 부이 및 AWS 자료를 L DAPS에서 모의된 값과 비교하였다(Tables 3, 4). 강설이 관측되기 시작한 시간(2020년 2월 8일 1200 UTC) 북강릉을 제외하고 해상과, 해안모든 지점에서 L DAPS는 바람을 과대 모의했다. LDAPS로 모의된 바람을 부이 관측 값과 비교하였을 때, 동해상 모든 지점에서 LDAPS는 풍속을 평균 24.1% 증가하는 것으로 모의하였다. 동해 북부(동해: 17.4%)와 비교하여 동해 중부(포항: 46.3%)와 남부(울산: 27.3%)에서 풍속이 증가하는 것으로 모의하고 있다. 특히, 해안지역에서 풍속이 강하게 모의되는 경향이 있는데, 북강릉을 제외하고 평균 205.3% 풍속이 증가되었다. 동해, 울산, 그리고 포항의 경우 각각 425.0%, 206.3%, 354.5%으로 풍속을 2배에서 4배 이상까지 강하게 모의하였다. 해상 풍향의 경우 부이와 비교하면 모델은 해상위의 풍향을 잘 모의하고 있는 것으로 판단된다. 부이 자료에서 동해 중부 앞바다까지(동해, 울릉도, 울진, 포항) 북동풍이 불다가 동해 남부해상(울산)에서 북서로 바뀌는 것이 관측되는데, 모델 모의 결과와 잘 일치하였다. 해안의 경우 동해남부해안 지역(포항, 울산)의 북서를 잘 일치하였지만, 영동지역과 경북북부 지역의 서풍과 북풍이 잘 모의되지 않았다. 특히, 풍속이 425.0% 증가를 모의 한 동해의 경우 서풍이 관측되었지만 모델은 북풍을 예측하고 있다. 이러한 결과로 판단할 때 해상위의 바람모의는 비교적 잘 이루어 지고 있지만, 해안지역에서 바람은 풍속이 과대모의 되는 등 모의가 쉽지 않다는 것으로 판단된다.

Table 2. 
Model-observation comparison for the Air-sea temperature difference (AST). Bouy and Sonde indicate sea surface temperature on the Ease Sea (37.5442, 130.0000) and 850 hPa temperature from radiosonde lunched at Bukgangneung weather station. Tsea and T850 hPa indicate sea surface temperature and 850 hPa temperature near the bouy (37.5496, 129.9999), respectively.
UTC 02. 07. 1200 02. 07. 1800 02. 08. 0000 02. 08. 0600 02. 08. 1200
Obs. Bouy Sonde 285.6 266.6 285.4 - 285.3 263.7 285.4 263.2 285.7 263.9
AST 19.0 - 21.6 22.2 21.8
LDAPS Tsea T850 hPa 285.3 262.7 285.3 263.3 285.3 262.7 285.6 263.3 285.6 263.8
AST 22.6 22.1 22.6 22.3 21.8


Fig. 8. 
The wind field over the East Sea and Yeongdong region simulated by LDAPS at 1200 UTC 8 February 2020. Wind speed displayed in color shading.

Table 3. 
The quantitative values comparison of wind speed and direction between buoy on the East Sea (Donghae; b-DH, Ulleungdo; b-ULD, Uljin; b-UJ, Ulsan; b-US, Pohang; b-PH) and LDAPS.
2020.02.08.12.
(UTC)
DH ULD UJ US PH
WS WD WS WD WS WD WS WD WS WD
BOUY 8.6 55 10.3 30 8.9 52 7.7 327 9.5 31
LDAPS 10.1 45 11.5 20 10.5 27 9.8 322 13.9 3
RMSE 1.5 - 1.2 - 1.6 - 2.1 - 4.4 -

Table 4. 
The quantitative values comparison of wind speed and direction between coastal stations (Bukgangneung; BGN, Donghae; DH, Uljin; UJ, Yeongdeok; YD, Ulsan; US, Pohang; PH) and LDAPS.
2020.02.08.12.
(UTC)
BGN DH UJ YD US PH
WS WD WS WD WS WD WS WD WS WD WS WD
AWS 1.3 259 0.8 254 4.3 329 1.7 17 1.6 338 1.1 318
LDAPS 1.2 296 4.2 8 5.3 13 2.0 342 4.9 328 5.0 303
RMSE 0.1 - 3.4 - 1.0 - 0.3 - 3.3 - 3.9 -

영동해안지역과 동해남부해안의 연직으로 모의된 바람을 분석하기 위해, 북강릉과 포항에서 2월 8일 1200 UTC에 비양된 레윈존데의 수평바람의 연직 분포 자료(검은색 바람 깃)와 7일 0000 UTC부터 8일 1200 UTC까지 6시간 간격으로 예측 된 수평바람의 연직 분포(붉은 바람 깃)를 비교하였다(Fig. 9). 예측자료는 북강릉과 포항 레윈존데 비양지점과 인접한 모델 격자에서 추출하였다. 북강릉과 포항은 각각 위도 37.80o N와 경도 128.85o E, 위도 36.03o N 경도 129.37oE 지점에서 자료를 추출하였다. 북강릉 수평바람의 연직 분포 예측자료는 레윈존데 비양지점으로부터 내륙방향으로 직선거리 약 0.7 km이격된 거리이며, 포항의 경우 내륙방향으로 0.9 km이격된 지점이다. 포항에서 모의된 바람은 650 hPa 이상의 고도에서 관측값을 잘 모의하고 있는 것으로 판단된다. 750 hPa~800 hPa에서 북동풍을 모델은 북서로 예측하고 있지만, 850 hPa 이하고도에서 바람을 관측 값과 유사하게 모의하고 있는 것으로 판단된다. 북강릉 지점의 경우 700 hPa 이하의 바람모의가 정확하지 않다는 것을 Fig. 8b로 확인할 수 있다. 특히, 850 hPa 이하의 고도에서 12~24시간 예측(적분)시, 북풍 혹은 북서의 바람을 북동으로 모의하는 경향을 보였으며, 고도가 낮아질수록(950 hPa~1000 hPa) 관측 값과의 편차가 크다. 이후 0~6시간 예측에서 850 hPa 이하 고도의 풍향을 실제 관측 값과 유사한 북서로 예측하고 있지만, 850 hPa~925 hPa까지 북풍이 우세한 고도에서 서풍 계열의 바람이 우세하게 모의하고 있으며, 950 hPa~1000 hPa 고도에서 실제 서풍에 가까운 바람을 북풍에 가깝게 모의하고 있다. 영동지역은 복잡한 지형으로 인해 강설발생 메커니즘에 풍향은 아주 중요한 요소이다. 하지만 본 사례에서 영동지역의 강설과 관련된 연직바람의 모의가 강설 발생 12시간 전까지 어려운 것으로 분석된다.


Fig. 9. 
Wind flags observed sonde (black flag) at 1200 UTC 8 February and simulated with LDAPS (red flags) with height. The horizontal axis indicates accumulation prediction time in (a) Bukgangneung (BGN) and (b) Pohang (PH) from 1200 UTC 7 February 2020 to 1200 UTC 8 February 2020.

실제 2020년 2월 8일 1200 UTC에 관측된 3시간 누적 강설 분포를(Fig. 10a) 보면 영동지역(북강릉, 동해, 삼척 등)과 경북북부지역(울진)까지 강설이 관측되었으나, 모델은 내륙의 눈을 모의하지 못했다(Fig. 10b). 강설은 세시간 뒤인 2020년 2월 8일 1500 UTC부터 해안지역(삼척, 울진)에 모의되기 시작하였다(Fig. 10c). 모의된 영동지역의 바람과 강설예측장을 참고하였을 때, 현업 예보관들이 사전에 강설현상을 예측하기 어려웠을 것으로 예상된다. 기상청 기상통보문을 검토해본 결과 2020년 2월 7일 11시까지 강원 동해안 전역은 맑음으로 예측되고 있고, 많은 강설량이 기록된 동해(10.1 cm 3 hr-1) 역시 맑음으로 예보되었다. 이후 동일 17시 이후 통보문에서 강원영동과 경북북부 동해안에 강설이 발생하는 것으로 예보되었다. 본 사례(대상수렴운의 유입)의 경우 강설 발생 약 하루 전까지 강설지역을 맑음으로 예보하여 강설예보가 쉽지 않았음을 보여주고 있다.


Fig. 10. 
The snowfall distribution over Yeongdong region observed and simulated by ASOS and LDAPS. The figures showed that are (a) the accumulated snowfall distribution at 1200 UTC 8 February 2020, (b) simulated snowfall distribution at 1200 UTC 8 February 2020, and (c) at 1500 UTC 8 February 2020.

위의 내용을 정리하면, 본 강설 사례의 경우 LDAPS는 동해상과 동해안의 바람을 강하게 모의하는 경향이 있었으며, 특히 해안의 바람을 2배에서 4배까지 강하게 모의하는 경향을 보였다. 동해남부(포항)에서 보다 지형이 복잡한 영동지역(북강릉)에서 수평바람의 연직 분포 모의가 어려웠으며, 영동 강설 메커니즘에 매우 중요한 요소인 수평바람의 연직 분포가 강설 예측 12시간 전까지 정확하게 모의되지 못하였다.


5. 요약 및 토의

영동지역에서 강한 종관 강제력에 의해 발생하는 강설과 비교해 동해상에서 기류 수렴으로 생성된 대상수렴운 유입을 원인으로 하는 강설은 그 예측이 어렵다고 알려져 있다. 본 연구에서 수치예보모델에서 대상수렴운이 유입되어 강설이 발생한 경우 바람의 모의 경향을 분석하고자 하였다. 분석을 위해 남해상에 운영되고 있는 부이, 동해안지역의 지상관측자료, 동해안에서 비양된 레윈존데에서 관측된 자료를 모델값과 비교하여, 모델의 모의 경향을 분석하였다. 본 연구의 결과를 요약하면 아래와 같다.

본 사례는 영동지역 북강릉에 누적 강설량이 4.2 cm 관측된 사례로, 시베리아 고기압이 연해주 방향으로 확장할 때, 영동지역에 북동풍이 유입되는 전형적인 종관패턴(W형)에서 발생하였다. 상대적으로 따뜻한 동해상(해기차 21.9 K)을 지나면서 변질된 기류가 동해안의 북서 기류와 수렴되어 대상수렴운(운정고도 3 km)이 만들어 졌다. 강설이 관측된 시간 동해 중부 해상에서 북동의 기류가 강해지면서 대상수렴운이 해안으로 유입되었다. 북동풍은 고도가 낮아질수록 지형(태백산맥)과 육상에서 불어 나오는 북서의 영향으로 북동풍은 고도가 낮아 짐에 따라 점차 북서로 전향되는 모습을 보인다. 이때 상대적으로 찬 북쪽의 기류가 하층에 유입되면서 지상의 온도는 시간당 1oC 하강해 -0.9oC까지 낮아지며 강수가 강설로 바뀌었다.

LDAPS는 강설이 발생한 시간 동해상과 영동해안 지역의 바람을 모두 과대모의 하는 경향을 보였다. 특히, 동해상에서는 평균 24.1% 바람이 과대모의 되었으며, 동해 북부해상에 비해 동해 중부와 남부 해상에서 풍속이 강하게 모의되었다. 특히, 많은 강설량이 기록된 동해(10.1 cm) 해안지역은 425.0% 바람이 과대모의 되는 등, 해안지역에서 2배에서 4배 이상까지 바람이 과대 모의되었다. 해상에서 풍향은 경향은 잘 모의되는 것으로 판단되지만 북강릉 지점의 경우 700 hPa 이하의 바람이 정확하게 모의가 되지 못하고 있었다. 12시간 전까지 수평바람의 연직 분포는 실제 북서의 바람을 북동으로 모의하는 경향을 보였으며, 고도가 낮아짐에 따라 관측 값과 편차가 커졌다. 풍향과 풍속이 영동지역 강설 메커니즘에 중요한 요소임을 감안하면 영동지역 해안과 연직 풍향, 풍속의 모의 불확도는 정확한 강설 현상 예측을 어렵게 하는 요소가 된다.

관측과 모의된 누적 강설의 분포를 비교하였을 때, 모델은 3시간 뒤부터 해안지역의 강설을 모의하고 있었다. 예측장에서 강설영역의 정확한 모의가 어려운 것과 강설구름의 해안유입 판단에 중요한 참고자료인 수평바람의 연직 분포 모의가 정확하지 않은 것으로 판단할 때, 이 사례는 예보관들이 강설을 사전에 예측하기 어려웠을 것으로 판단된다. 실재 기상청 기상통보문을 검토해본 결과 강설 24전까지 영동지역은 맑음으로 예보되었고, 강설 발생 전일 17시 통보문에서 강설로 예보가 변경되었다. 따라서, 본 연구 사례만으로 평가하였을 때, 현재 LDAPS는 동해상에서 생성된 대상수렴운이 영동해안 지역으로 유입되는 현상을 24시간 이내에 정확히 모의하는 것에 한계가 있다고 판단된다.

예보 정확도를 향상시키기 위해, 관측자료 분석을 통한 강설메커니즘 이해와 해안지역의 바람 모의 불확도의 원인을 파악하는 것이 주요하다. 하지만, 본 연구에서 영동 강설 메커니즘 분석에 중요한 수평바람의 연직 분포 관측(레윈존데) 자료가 해안에만 존재한다는 것과 태백산맥 경사면에서 복잡하게 변화하는 바람(풍향, 풍속 변화 등)을 관측한 자료가 없다는 것은 메커니즘 분석에 한계로 남아 있다. 또한, 해안에서 모델의 바람 모의의 불확도는 기상요소만이 아니라 모델의 시공간 모의 해상도, 입력자료 등 다양한 원인으로 보고되고 있어 본 연구에서는 그 원인을 파악하지 못하였다. 그럼에도 본 연구는 일부 사례에서 수평바람의 연직 분포의 모의 성능이 불확실 하다는 것과 집중관측 자료를 활용한 모델 검증을 통해 오차의 범위를 정량적으로 제시한 것은 향후 유사한 사례를 분석해 일반화하는 과정에서 주요한 참고자료가 될 것이다.

본 사례에서 영동 강설 메커니즘을 이해하기위한 필수 관측 자료인 동해상의 연직 기상요소 관측(기상항공기, 기상관측선박)이 수행되지 못한 것은 큰 아쉬움으로 남는다. 향후, 항공기를 활용해 관측자료가 부족한 동해 북부해상의 연직 기상자료와 기상드론 등을 활용한 태백산맥 경사면에서 변화하는 바람을 고해상도로 관측한 자료가 확보된다면 영동지역 강설 메커니즘 이해와 예보정확도 개선에 기여할 수 있을 것이다.


Acknowledgments

이 연구는 기상청 국립기상과학원 「재해기상 감시·분석·예측기술 지원 및 활용연구」(KMA2018-00123)의 지원으로 수행되었습니다.


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