도시 캐노피 층 기온과 상대습도의 일변화에 관한 수치 모의

1. 서 론

도시 표면은 도로, 건물 벽, 지붕 등의 요소로 구성된다. 도로와 도로 양 옆에 위치한 건물들에 의해 형성된 도시 협곡은 도시의 지면으로부터 평균 건물높이까지의 실외 대기층인 도시 캐노피 층(Urban Canopy Layer, UCL)의 기상 변수에 영향을 미친다(Arnfield, 2003; Park et al., 2020). 도시 협곡의 기하 구조는 도시 협곡에 도달하는 단파복사에너지를 감소시키는 한편, 도시 협곡에서 방출되는 장파복사에너지의 탈출을 방해한다(Theeuwes et al., 2014). 도시 표면은 상대적으로 단파복사의 반사율이 낮고 흡수율이 높으며, 식생이 적어 잠열 교환이 제한되므로 현열 속(flux)이 증가해 기온 상승을 유발한다(Kim and Yeom, 2012; Yang et al., 2019). 또한, 도시 지역은 시골 지역에 비해 표면 거칠기가 커 풍속이 비교적 작다(Bornstein and Johnson, 1977). 이러한 요인들은 인간 활동으로 인한 인공열 방출(Lindberg et al., 2013)과 더불어 UCL에서 도시 열섬이 발생하는 주요 요인이다(Oke, 1982).

이렇듯 도시 지역에서는 도시 표면의 특성으로 인해 다른 지역과는 구별되는 미기후적 특성이 나타난다(Shashua-Bar et al., 2004). 전세계적으로 도시화율 이 계속해서 상승하고 있기 때문에(UNDESA, 2019), UCL에서 일어나는 물리 과정과 그에 따른 대기 특성에 대해 정확히 이해하고 예측하는 것이 중요하다.

도시 열섬 등 도시 기상에 대한 보다 정확한 예측을 위해, 여러 연구에서는 중규모 기상 모형에 UCL에서의 물리 과정들을 모의하는 도시 캐노피 모형(Urban Canopy Model, UCM)을 접합하여 활용하였다. Lee et al. (2012)은 UCM이 적용된 Weather Research and Forecasting (WRF) 모형과 지상 및 행성 경계층의 관측 자료를 이용해 춘천 지역의 도시 열섬에 대해 조사하였고, 도시와 교외 지역의 냉각률 차이에 의해 일몰 이후에 기온 차이가 증가하는 것을 밝혔다. Byon et al. (2010)은 Kusaka et al. (2001)의 단일층 UCM을 WRF 모형에 결합하였을 때 서울 지역에서 도시 열섬이 잘 모의되었으며, 기온에 대한 예측 정확도가 향상됨을 보였다. Bang et al. (2020)의 연구에서는 UCM을 결합한 WRF 모형이 건물 높이, 거칠기 길이, 인공열 등의 도시 효과를 반영하여 울산 연안 도시지역의 기온을 실제 관측자료에 가깝게 모의하였다. 한편 Kim et al. (2020)의 연구에서는 계산유체역학 모형과 도시 표면에 대한 미규모 에너지 모형을 개발해 접합하는 등 미규모에서 실제 도시 기상을 정확히 예측하기 위한 연구 또한 진행되고 있다.

UCM을 이용하여 도시 표면의 특성이 UCL 기상변수에 미치는 영향을 연구하기도 한다. Wang et al. (2011)은 UCM에 입력되는 대기 및 도시 표면 변수에 대한 민감도 실험을 수행하였고, 도시 표면의 온도 및 에너지 속이 건물 높이와 지붕 너비 등 도시 기하 구조의 변화에 민감하게 반응함을 보였다. Ryu et al. (2011)에서는 새롭게 개발한 UCM을 이용해 스위스 바젤 지역과 프랑스 마르세유 지역을 대상으로 도시표면과 관련된 입력 변수의 민감도를 조사하였다. 도로 폭과 건물 높이의 비로 표현되는 도시 협곡 외관비(urban canyon aspect ratio)가 증가하면 주간에는 그림자 효과와 풍속 감소로 인해 현열 속 방출이 감소하고, 야간에는 벽면에 저장된 열의 증가와 복사 갇힘으로 인해 현열 속 방출이 증가한다는 것을 보였으나, 이것이 UCL 기온에 미치는 영향은 제시하지 않았다. Loughner et al. (2012)과 Liu et al. (2017)은 UCM이 결합된 수치 모형을 이용해 실제 도시 지역의 기온을 모의하였으며, 건물 높이 증가에 의한 협곡 외관비의 증가가 2 m 기온을 주간에는 하강시키고 야간에는 상승시킨다는 것을 밝혔다. 하지만 도시 협곡 내의 물리 과정이 직접적으로 반영되지 않고 표면층 상사 이론에 의해 진단적으로 계산되는 2 m 기온은 도시 협곡의 열 환경을 정량적으로 분석하는 데 한계가 있다(Lee et al., 2016). Marciotto et al. (2010)은 1차원 대기 난류 모형과 UCM을 결합해 협곡 외관비의 증가에 따른 주간, 야간의 UCL 기온 변화를 분석하고 영향을 미치는 인자들을 제시하였으나 이들의 상대적인 기여도를 비교하지는 않았다.

본 연구에서는 단일층 UCM이 접합된 중규모 기상모형을 이용해 서울 및 수도권 지역의 여름철 기상을 모의하여 UCL 기온, 상대습도, 풍속의 일변화를 분석하고, 도시 협곡 외관비 변화가 UCL 기상 변수에 미치는 영향을 보다 정확히 이해하고자 한다. 2장에서는 연구에 사용된 모형과 실험 설정을 기술하였다. 3장에서는 모형의 검증 및 UCL 기상 변수의 일변화 양상을 다루었으며, 협곡 외관비 변화에 의한 영향을 논의하였다. 4장에서는 연구 결과를 요약하였고 결론을 내렸다.

2. 실험 방법

2.1 수치 모형

본 연구에서는 Ryu et al. (2011)이 개발한 단일층 도시 캐노피 모형(Seoul National University Urban Canopy Model, SNUUCM)이 접합된 WRF 모형 4.1.3 버전(Skamarock et al., 2019)을 사용하였다. Figure 1은 SNUUCM의 간략한 구성도이다. SNUUCM은 도시 협곡 구조를 가정하여 UCL에서의 물리 과정을 모수화하며, 도시 협곡을 단일층으로 고려한다. 태양 방위각과 협곡 방향을 바탕으로 태양광을 직접 받는 벽과 그늘이 지는 벽을 구분하여 직달 단파복사에너지를 계산한다. 또한, 단파복사의 경우 3회, 장파복사의 경우 1회의 반사를 고려하고 하늘시계지수(sky-view factor)를 이용해 산란 단파복사에너지를 계산하여 구조물의 각 표면에서의 복사에너지 전달 과정을 모수화한다. 한편, 계산유체역학 모형의 결과를 바탕으로 외부 풍향과 도시 협곡 외관비의 영향을 고려해 협곡 대기 부피에 대해 평균된 UCL 풍속을 계산하며, Monin-Obukhov 상사 이론과 경험식을 이용해 UCL에서의 난류 에너지 교환 과정을 모수화한다. 협곡 표면과 기층(substrate) 간 열 전달 과정은 열 전도 방정식을 수치적으로 풀어 계산한다. 도시 지역에 대한 평균 에너지 속의 경우 Noah LSM (Land Surface Model)(Chen and Dudhia, 2001)과 접합되어 도시 피복 면적에 대해서는 SNU UCM을 통해 계산하고, 그 외의 피복 면적에 대해서는 Noah LSM을 통해 계산한 후 면적 가중 평균을 취한다. 더불어 다음의 예단 방정식을 이용해 협곡 대기 부피에 대한 UCL 기온(T_c)과 비습(q_c)을 각각 계산한다.

$\[ \begin{array}{c}\rho c_p{V}_c\frac{d{T}_c}{dt}\\ =\left(\frac{H}{W}{Q}_{H, w1}+\frac{H}{W}{Q}_{H, w2}+Q_{H, g}+Q_{F, c}-Q_{H, c}\right)A_c\end{array} \]$

(1)

$\[ \rho \lambda V_c\frac{d{q}_c}{dt}=\left(Q_{L, g}-Q_{L, c}\right)A_c \]$

(2)

Fig. 1.

A schematic diagram of the Seoul National University Urban Canopy Model [adopted from Ryu et al. (2011)].

여기서 ρ와 c_p는 대기의 밀도와 정압 비열을, V_c는 협곡 대기의 부피를, H와 W는 건물 높이와 도로 폭을, Q_{H, w1}, Q_{H, w2}, Q_{H, g}는 각각 벽 1, 벽 2, 도로에서 UCL로 방출되는 현열 속을, Q_{H, c}는 UCL에서 상부 대기로 방출되는 현열 속을 의미한다. Q_{F, c}는 UCL로 방출되는 인공열, A_c는 협곡 바닥면의 넓이이다. λ는 물의 증발 잠열을 나타내며, Q_{L, g}는 도로에서 UCL로 방출되는 잠열 속을, Q_{L, c}는 UCL에서 상부 대기로 방출되는 잠열 속을 의미한다. SNUUCM에서는 도시 협곡이 남북 방향인 경우와 동서 방향인 경우 두 가지에 대해 각각 변수들을 계산한 뒤에 평균한다. 벽 1과 벽 2는 협곡 방향이 남북 방향인 경우 각각 서쪽, 동쪽을 바라보는 벽을 나타내며 동서 방향인 경우 각각 남쪽, 북쪽을 바라보는 벽을 나타낸다. 모형의 영면 변위(zero-plane displacement, d)는 평균 건물 높이의 0.65배로 한다(Ryu et al., 2011).

2.2 수치 실험 설정

계산 영역은 71개의 연직층과 6.25 (격자 수 300 × 200), 1.25 (격자 수 300 × 200), 0.25 km (격자 수 280 × 220)의 수평 해상도를 갖는 세 개의 둥지 격자로 설정하였으며, 마지막 계산 영역은 서울 및 수도권 지역을 포함한다(Fig. 2). 모든 분석은 마지막 계산 영역의 모의 결과를 이용하여 수행하였다. 적분 기간은 2020년 6월 21일 0900 LST부터 23일 0300 LST까지이며, 6월 22일의 모의 결과를 분석하였다. 6월 22일은 서해상에 위치한 고기압으로 인해 강수가 없고 운량이 적은(서울 일평균 운량 1.6) 맑은 날씨를 보였다(Fig. 3). 고해상도의 토지이용 및 지형 특성을 반영하기 위해 Ryu and Baik (2013)과 Han et al. (2019)의 연구에 사용된 4m 해상도의 토지이용 자료와 수도권 지역에 대해 90m 해상도를 갖는 지형 자료를 사용하였다. 본 토지이용 자료에서 마지막 계산 영역의 도시 지표는 고밀도 주거 지역과 산업/상업 지역으로 구분되며, 도시 격자 중 약 80.1%가 고밀도 주거 지역에 해당한다(Fig. 2b). 도시 협곡의 기하 구조 및 표면의 특성과 관련된 수치들은 Chen et al. (2011)에서 고밀도 주거 지역 및 산업/상업 지역에 대해 제시된 값을 사용하였다. 또한, Lee and Kim (2015)에서 2010년에 대해 산정된 1 km 해상도를 갖는 1시간 간격의 인공열 자료를 적용하였다.

Fig. 2.

(a) The three nested model domains with terrain height. (b) Land use/land cover in the innermost domain. The administrative boundary of Seoul is indicated by thick black line. The locations of 19 AWS points used for the model validation are marked by black dots. The location of water quality monitoring station in Guri-si is marked by a yellow diamond.

Fig. 3.

(a) Surface weather chart and (b) infrared satellite image at 1500 LST 22 June 2020 provided by the Korea Meteorological Administration.

초기/경계 조건 자료는 0.25° × 0.25° 해상도를 갖는 6시간 간격의 National Centers for Environmental Prediction Final Analysis (NCEP FNL) 자료를 사용하였다. 행성 경계층 모수화의 경우 첫 번째와 두 번째 계산 영역에서는 YSU 방법(Hong et al., 2006)을 적용하였고, 마지막 계산 영역에서는 난류흐름을 정확히 모의하기 위해 행성 경계층 모수화를 적용하지 않고 큰에디모사(Large-Eddy Simulation, LES) 옵션을 적용하였다. 구름 미세물리 모수화는 WRF single-moment 6-class microphysics 방법(Hong and Lim, 2006)을, 장파복사와 단파복사는 각각 Rapid radiative transfer model 방법(Mlawer et al., 1997)과 Dudhia 방법(Dudhia, 1989)을 적용하였다. 적운 모수화는 첫 번째 계산 영역에 대해서만 Kain-Fritsch 방법(Kain, 2004)을 적용하였다. WRF 모형 내에서 강의 표면 온도는 구리 측정소(37.56°N, 127.12°E)에서 6월 22일에 측정된 일 수온 값(25.9°C)을 사용하였다. 협곡 외관비 변화에 따른 UCL에서의 기온, 상대습도, 풍속의 변화를 분석하기 위해 건물 높이를 Chen et al. (2011)에서 제시된 값으로 설정한 경우(AR_1.0), 이 값의 0.5배, 1.5배, 2배로 변경한 경우(AR_0.5, AR_1.5, AR_2.0)를 고려하여 민감도 실험을 수행하였다(Table 1).

Table 1.

Building height parameters (high-density residential, industrial/commercial) used for the sensitivity experiments.

3. 결과 및 논의

3.1 모형 검증 및 국지 순환

수치 모의 결과의 신뢰성을 평가하고자 서울 지역 내 자동기상관측장비(Automatic Weather Station, AWS)중 그 위치에 대응되는 모형 내 격자가 도시 지표에 속하는 19개 AWS (Fig. 2b)의 관측 자료를 이용하여 2 m 기온과 10 m 풍속에 대해 검증을 수행하였다(Fig. 4). 19개 AWS 위치에 가장 가까운 격자점의 2 m 기온과 10m 풍속을 실제 관측 자료와 비교하였다. 2 m 기온의 경우 주간에는 과소추정을, 야간에는 과대추정을 하였다. 하지만 일변화 양상이 잘 모의되었으며 상관 계수(correlation coefficient, R)가 0.98, 평균 제곱근 오차(root mean square error, RMSE)가 1.42°C로 신뢰성 높은 결과를 보여주었다. 10 m 풍속의 경우 모형이 과대추정하였으나, 일변화 경향을 유사하게 모의하였다(R: 0.62, RMSE: 1.36 m s^-1). 따라서 WRF-SNUUCM모형의 모의 결과는 신뢰할 수 있는 것으로 판단된다.

Fig. 4.

Diurnal variations of (a) 2-m air temperature and (c) 10-m wind speed simulated by the WRF-SNUUCM and observed by the AWS on 22 June 2020. Scatterplots of the simulated and observed (b) 2-m air temperature and (d) 10-m wind speed.

Figure 5는 주간의 2 m 기온과 10m 바람 벡터의 수평분포를 보여준다. 동일한 지역, 유사한 기상 조건에서 국지 순환을 모의한 Ryu and Baik (2013)의 연구에서 나타난 것처럼 1000 LST에 북한산과 관악산 부근에서 경사면을 따라 위로 향하는 곡풍이 나타났으며, 약 0900 LST에 서해상에서 발달하기 시작한 해풍은 시간이 경과함에 따라 점차 내륙으로 깊게 진입한다. 한편, 1600 LST에 서울 내 고온 지역으로 수렴하는 도시풍이 발달하였으며, 1800 LST에는 서울 지역에 진입한 해풍과 일부 도시풍이 만난다. 본 수치 모의에서는 전체적으로 종관 강제력이 약한 여름철 맑은 날의 국지 순환이 잘 나타났다고 할 수 있다.

Fig. 5.

Fields of simulated 2-m air temperature and 10-m wind vector at (a) 0800, (b) 1000, (c) 1200, (d) 1400, (e) 1600, and (f) 1800 LST on 22 June 2020.

3.2 일변화 양상

도시 협곡이 지표 근처의 기상 변수 모의에 미치는 영향을 알아보고자 UCL 기온, 상대습도, 풍속의 일변화와 2 m 기온, 상대습도, 10 m 풍속의 일변화를 도시 격자에 대해 평균하여 비교하였다. 2 m 기상 변수는 모형 최하층 고도와 지표의 기상 변수로부터, 10 m 기상 변수는 모형 최하층 고도의 기상 변수로부터 진단적으로 계산되는 반면, UCL 기상 변수는 SNUUCM에서 도시 협곡에서의 물리 과정을 모의하여 계산된다. Figure 6은 SNUUCM에서 정의된 UCL과 2 m, 10m 고도 및 첫 번째 모형 고도를 나타낸 모식도이다. UCL 기온은 2 m 기온에 비해 높았으며, 최댓값은 39.2°C (1440 LST), 최솟값은 23.7°C (0550 LST)로 2 m 기온에 비해 일 변동폭이 컸다(Fig. 7a). UCL 기온과 2 m 기온 간의 차이는 1200~1700 LST에 평균 6.0°C, 0000~0500 LST에 평균 0.3°C로 야간보다 주간에 차이가 더 컸다. UCL 기온은 2 m 기온에 비해 약 60분 빠른 1440 LST에 최댓값에 도달하며, 기온이 가파르게 상승하는 0600 LST부터 1200 LST까지의 평균 기온 상승률 또한 UCL 기온의 경우 2.1°C h^-1로 2 m 기온의 경우(1.2°C h^-1)보다 컸다.

Fig. 6.

A schematic diagram representing UCL, 2-m, 10-m, and the first model layer height (Za) defined in the SNUUCM.

Fig. 7.

Diurnal variations of simulated canopy layer and 2-m (a) air temperature and (b) relative humidity, and (c) those of canopy layer and 10-m wind speed averaged over urban grids in the innermost domain.

SNUUCM은 도시 협곡에서 교환되는 현열 속을 이용하여 UCL 기온을 계산한다[식(1)]. 도시 협곡의 기하 구조를 고려하면 표면이 평평한 경우와 비교하였을 때 장애물에 의해 도시 협곡으로의 단파복사에너지 입사가 제한되지만(Littlefair, 2001), 입사한 단파복사의 다중 반사 및 표면에서 방출되는 장파복사의 복사 갇힘으로 인해 복사 가열이 강화된다(Schrijvers et al., 2020). 또한, 도시 피복 면적만이 고려되기 때문에 식생 피복 면적이 함께 고려된 경우보다 기온이 더 높고 주간에 가파르게 상승한다(Ryu and Baik, 2013). 이러한 요인들로 인해 상대적으로 2 m 기온보다 이른 시간에 UCL 기온이 최대에 이르게 되며, 기온 상승률 역시 더 크게 나타나는 것으로 추정된다.

UCL 비습은 2 m 비습에 비해 낮았으며, 차이는 1200~1700 LST에 평균 0.14 g kg^-1, 0000~0500 LST에 평균 0.11 g kg^-1로 주간에 더 컸다. UCL 비습의 경우 식생이 배제된 도시 협곡에서의 잠열 교환만 고려하여 계산되었기 때문에 상대적으로 낮은 값을 보이며[식(2)], 증발산작용이 활발한 주간에 이러한 영향이 더 커지는 것으로 판단된다. 상대적으로 낮은 비습과 높은 기온으로 인해 UCL 상대습도는 2 m 상대습도에 비해 일반적으로 더 낮았다(Fig. 7b). 중위도의 다른 도시 지역에서도 보고된 것처럼, 상대습도의 변화는 비습보다는 주로 기온 변화에 의해 좌우되는 것으로 나타났다(e.g., Fortuniak et al., 2006; Yang et al., 2017).

풍속의 경우 UCL 풍속과 10m 풍속이 유사한 일변화 양상을 보이는데, 해풍이 주간에 내륙으로 진입하면서 UCL 풍속과 10m 풍속이 모두 상승하였다(Figs. 5, 7c). 하지만 UCL 풍속의 경우 일 평균 0.9 m s^-1로 일 평균 10m 풍속(2.4 m s^-1)의 39%에 불과하였다. 10 m 풍속에 대한 UCL 풍속의 비율은 38~42%로 하루 동안 거의 일정하게 유지되었다.

UCL의 에너지 수지와 더불어 UCL 기온 변화에 대한 각 현열 속 항의 기여도를 분석하기 위해 식(1) 우변의 벽 1, 벽 2, 도로, UCL로부터 방출되는 현열 속항의 일변화를 Fig. 8에 나타냈다. $$ \frac{H}{W}{Q}_{H, w1}, \frac{H}{W}{Q}_{H, w2}, Q_{H, g}$$는 각각 벽 1, 벽 2, 도로에서 UCL로 방출되는 현열 속 항을 나타내며, Q_{F, c}는 UCL로 방출되는 인공열 항을, -Q_{H, c}는 UCL로부터 상부 대기로 방출되는 현열 속 항을 나타낸다. 동쪽 또는 북쪽 방향을 바라보는 벽 2가 가장 먼저 직달 단파복사에 의해 가열되어 0950 LST에 최댓값(87.1 W m^-2)을 보였다. 이후 $$ \frac{H}{W}{Q}_{H, w2}$$ 의 크기는 감소하였다가 북쪽 방향을 바라보는 벽이 늦은 주간에 직달 단파복사에 의해 다시 가열되어 1830 LST에 작은 극댓값을 보인다. Q_{H, g}의 경우 남중고도 시각(1230 LST)에 근접한 1310 LST에 최댓값(253.8W m^-2)이 나타났으며, 벽 1, 벽 2에 비해 최댓값이 크게 나타났다. 태양의 남중 시 직달 단파복사에너지에 의한 도로 표면의 가열이 벽면의 가열에 비해 강하기 때문이다. 또한, Q_{H, g}는 1020~1630 LST까지 $$ \frac{H}{W}{Q}_{H, w1}$$ 및 $$ \frac{H}{W}{Q}_{H, w2}$$ 보다 큰 값을 보이면서 주간에 UCL로 현열을 방출하는데 가장 큰 기여를 하였다. 한편, $$ \frac{H}{W}{Q}_{H, w1}$$ 은 서쪽 혹은 남쪽을 바라보는 벽 1이 오후 시간에 단파복사에 집중적으로 노출되어 1630 LST에 최댓값(143.9W m^-2)을 보였는데, 이는 $$ \frac{H}{W}{Q}_{H, w2}$$ 의 최댓값보다 크다. 이는 앞서 가열되었던 벽 2와 도로 로부터 방출된 장파복사에너지가 벽 1에 다시 전달되는 복사 갇힘 때문인 것으로 보인다. $$ \frac{H}{W}{Q}_{H, w1,} \frac{H}{W}{Q}_{H, w2}$$ 는 야간에도 계속해서 양의 값을 보이는데, 이는 벽면에 저장된 열이 방출되기 때문이다(Ryu and Baik, 2012).

Fig. 8.

Diurnal variations of the simulated five sensible heat flux terms averaged over urban grids in the innermost domain for the wall 1 HWQH, w1 wall 2 HWQH, w2 road (QH, g), anthropogenic heat (QF, c), and UCL (- QH, c) in the prognostic canopy layer air temperature equation. The gray horizontal line indicates the zero line.

위의 요인들로 인한 주간 UCL의 기온 상승은 UCL에서 상부 대기로의 현열 방출에 의해 완화되었다. 이현열 속 항(-Q_{H, c})은 전반적으로 UCL 기온에 비례하여 1400 LST에 최대 크기(-433.6W m^-2)를 보였다. 이는 UCL 기온이 상승함에 따라 열부력(thermal buoyancy)에 의해 상부 대기와의 현열 교환이 활발하게 나타났기 때문이다. 한편, 벽과 도로로부터의 현열 속이 작은 야간에는 UCL에서 상부 대기로의 현열 방출에 의해 기온이 하강한다. 0000~0500 LST에 $$ \frac{H}{W}{Q}_{H,w1}, \frac{H}{W}{Q}_{H,w2}, Q_{H,g}$$ 는 각각 평균 11.7W m^-2, 8.3W m^-2, -0.6W m^-2로 -Q_{H, c} (-41.5W m^-2)에 비해 그 크기가 작다. 이 기간 동안 인공열 항(Q_{F, c})은 평균 약 19.4W m^-2로 야간의 기온 하강을 완화하는데 가장 큰 역할을 하였다.

3.3 민감도 실험

도시 협곡 외관비 $$ \left(\frac{H}{W}\right)$$ 변화가 UCL 기상 변수에 미치는 영향을 조사하기 위해 건물 높이를 0.5, 1.5, 2배로 변경하여 민감도 실험을 수행하였다. Figure 9에 도시 격자에 대해 평균한 UCL 기온, 상대습도, 풍속의 일변화를 협곡 외관비 조건(AR_0.5, AR_1.0, AR_1.5, AR_2.0)에 따라 나타냈다. 협곡 외관비가 증가함에 따라 UCL 기온은 대체로 낮에는 하강하고, 밤에는 약간 상승하는 경향을 보였다. 단, 협곡 외관비가 AR_0.5에서 AR_2.0으로 증가함에 따라 1200~1700 LST의 평균 UCL 기온은 4.5°C 하강한 반면, 0000~0500 LST 평균 UCL 기온은 0.2°C 상승해 야간에 비해 주간의 UCL 기온이 상대적으로 더 뚜렷한 변화를 보였다(Fig. 9a). Figure 10은 네 가지 민감도 실험의 1200~1700, 0000~0500 LST 평균 UCL 기온이다. 협곡 외관비 증가에 따라 주간 UCL 기온의 실험 간 감소폭이 점차 줄어들었다. 반면, 도로의 폭을 감소시키는 방식으로 협곡 외관비를 증가시킨 Lee et al. (2016)의 연구에서는 주간 UCL 기온이 점차 더 크게 감소하였다. 이러한 차이가 나타나는 이유는 본 연구에서 건물 높이를 증가시키는 방식으로 협곡 외관비를 증가시켜 협곡 외관비 증가에 따른 UCL 부피의 증가가 기온 변화에 지배적인 영향을 미쳤기 때문으로, 뒷부분에서 자세히 설명할 것이다. 0000~0500 LST 평균 UCL 기온은 AR_1.5까지는 협곡 외관비 증가에 따라 점점 증가하였고 AR_2.0에서는 AR_1.5 대비 약간 감소하였다. 또한, AR_1.5까지는 협곡 외관비가 커질수록 야간 UCL 기온의 실험 간 증가폭이 감소하였다.

Fig. 9.

Diurnal variations of canopy layer (a) air temperature, (b) relative humidity, and (c) wind speed averaged over urban grids in the innermost domain for four different experiments (AR0.5, AR1.0, AR1.5, AR2.0).

Fig. 10.

Variations of the canopy layer air temperature with sensitivity experiment averaged over the urban grids in (a) 1200~1700 LST and (b) 0000~0500 LST.

도시 협곡 외관비가 감소할수록 실제 도시 협곡에 존재하는 식생이 받는 단파복사가 증가하여 더 많은 잠열 속이 방출된다는 것이 보고된 바 있으나(Ryu et al., 2016), 본 민감도 실험에서 협곡 외관비 변화가 UCL 비습에 미치는 효과는 명확하게 나타나지 않았다. SNUUCM에서는 도시 협곡에서 식생을 고려하지 않으며, 건물 벽면에서의 잠열 교환 또한 무시하여[식(2)] 협곡 외관비의 영향이 작게 나타난 것으로 보인다. 이 때문에 협곡 외관비 변화에 의한 UCL 상대습도의 변화는 UCL 비습이 아닌 UCL 기온 변화에 의해 좌우되었으며, 그에 따라 협곡 외관비가 증가할수록 UCL 상대습도는 대체로 주간에 더 높게, 야간에 더 낮게 나타났다(Fig. 9b). 도시 협곡에서의 식생의 효과(e.g., Lee and Park, 2008) 및 건물 내에서의 인간 활동에 의한 현열, 잠열 교환(e.g., Masson, 2000)등을 상세히 고려한다면 UCL에서의 열에너지 및 수증기 교환에 대해 협곡 외관비의 영향을 보다 현실에 가깝게 모의할 수 있을 것이다.

네 가지 민감도 실험에서 UCL 풍속의 일변화는 비슷하게 나타났으나, 협곡 외관비가 증가할수록 풍속이 감소하는 경향을 보였다(Fig. 9c). SNUUCM에서 UCL 풍속은 계산유체역학 실험을 통해 얻은 외부 풍향 조건에 대한 협곡 외관비와의 멱법칙 회귀식을 이용해 계산하며, UCL 풍속과 협곡 외관비는 서로 음의 상관관계를 갖는다(Ryu et al., 2011). 따라서 협곡 외관비가 증가함에 따라 UCL 풍속은 감소하였으며, 협곡 외관비가 증가할수록 UCL 풍속의 실험 간 감소폭이 줄어들었다. 따라서 협곡 외관비를 감소시켰을 때의 풍속 증가폭이 같은 크기만큼 협곡 외관비를 증가시켰을 때의 풍속 감소폭보다 컸다.

협곡 외관비 조건에 따라 UCL 기온 일변화의 차이가 나타나는 원인을 분석하고자 AR_0.5, AR_1.0, AR_1.5, AR_2.0 실험에 대해 벽 1, 벽 2, 도로, UCL로부터 방출되는 현열 속 항$$ \left(\frac{H}{W}{Q}_{H, w1}, \frac{H}{W}{Q}_{H, w2}, Q_{H, g}, -Q_{H, c}\right)$$을 Fig. 11에 나타냈다. 협곡 외관비 증가에 따른 주간의 그림자 효과 강화는 벽 1, 벽 2, 도로의 가열 시간을 감소시켰다. 이로 인해 1200~1700 LST에 협곡 외관비가 AR_0.5에서 AR_2.0으로 증가함에 따라 Q_{H, w1}, Q_{H, w2}, Q_{H, g}은 각각 41.5, 26.6, 88.2W m^-2 감소하였다. 그러나 $$ \frac{H}{W}$$ 가 더 큰 비율로 증가하여 $$ \frac{H}{W}{Q}_{H, w1}, \frac{H}{W}{Q}_{H, w2}$$는 협곡 외관비 증가에 따라 오히려 증가하였으며, AR_0.5 대비 AR_2.0에서의 증가량은 각각 102.5, 43.5W m^-2였다. 단, 협곡 외관비 증가에 따라 직달 단파복사에 노출되는 시간이 제한되어 극댓값이 나타나는 시간에 차이가 발생하였다.

Fig. 11.

Diurnal variations of the sensible heat flux terms averaged over urban grids in the innermost domain for the (a) wall 1 HWQH, w1, (b) wall 2 HWQH, w2, (c) road (QH, g), and (d) UCL (- QH, c) in the prognostic canopy layer air temperature equation for four different experiments (AR0.5, AR1.0, AR1.5, AR2.0).

0000~0500 LST에는 협곡 외관비가 AR_0.5에서 AR_2.0으로 증가함에 따라 Q_{H, w1}, Q_{H, w2}, Q_{H, g}이 각각 2.7, 5.7, 2.0W m^-2 증가하였다. 이는 협곡 외관비가 증가함에 따라 야간의 장파복사 갇힘이 약간 강화되었음을 의미한다. $$ \frac{H}{W}$$ 또한 증가하면서 $$ \frac{H}{W}{Q}_{H, w1}, \frac{H}{W}{Q}_{H, w2}$$가 증가하였으며, AR_0.5 대비 AR_2.0에서의 증가량은 각각 19.4, 17.4W m^-2였다. 한편, UCL로부터 방출되는 현열 속 항(- Q_{H, c})의 경우 협곡 외관비가 증가함에 따라 크기가 증가하였고, AR_0.5 대비 AR_2.0에서 1200~1700 LST에 56.9W m^-2, 0000~0500 LST에 39.8W m^-2만큼 크기가 증가하였다(Fig. 11d). 이는 협곡 외관비 증가에 의해 마찰 속도가 상승하여 난류에 의한 상부대기와의 열에너지 교환을 강화시켰기 때문이다. 1200~1700 LST에는 -Q_{H, c} 크기의 증가 및 Q_{H, g}의 감소 보다 $$ \frac{H}{W}{Q}_{H, w1}, \frac{H}{W}{Q}_{H, w2}$$의 증가량이 상대적으로 더 커 협곡 외관비 증가에 따라 UCL에 유입되는 순 현열 속이 AR_0.5 대비 AR_2.0에서 오히려 평균 1.0W m^-2 증가하였다. 반면, 0000~0500 LST에는 벽 및 도로로부터의 현열 속 항$$ \frac{H}{W}{Q}_{H,w1}, \frac{H}{W}{Q}_{H,w2}, Q_{H,g}$$ 증가에 비해 UCL로부터 방출되는 -Q_{H, c}의 크기 증가량이 더 커 UCL에 유입되는 순 현열 속 항이 반대로 평균 1.0W m^-2감소하였다.

주간(야간)에 UCL에 유입되는 순 현열 속의 증가(감소)에도 불구하고 UCL 기온이 하강(상승)한 원인은 협곡 외관비 증가에 따라 정의되는 UCL 부피가 증가하여 기온 변화율의 크기가 전반적으로 줄어들었기 때문이다[식(1)]. AR_0.5, AR_1.0, AR_1.5, AR_2.0 실험에 대해 벽 1, 벽 2, 도로, UCL로부터 방출되는 현열 속항에 의한 기온 변화율$$ \left(\frac{A_c}{\rho c_p{V}_c}\frac{H}{W}{Q}_{H, w1},\frac{A_c}{\rho c_p{V}_c}\frac{H}{W}{Q}_{H, w2},\frac{A_c}{\rho c_p{V}_c}{Q}_{H, g},\frac{A_c}{\rho c_p{V}_c}{Q}_{F, c},-\frac{A_c}{\rho c_p{V}_c}{Q}_{H, c}\right)$$을 Fig. 12에 나타냈다. 협곡 외관비 증가에 따라 각 현열 속 항에 의한 기온 변화율의 크기는 전반적으로 감소하였다. 협곡 외관비 증가에 따라 UCL 기온 상승에 기여하는 $$ \frac{H}{W}{Q}_{H, w1}, \frac{H}{W}{Q}_{H, w2}$$는 벽 면적의 증가에 의해 크기가 증가하였지만, UCL의 부피 또한 커졌기 때문에 이에 의한 기온 변화율$$ \left(\frac{A_c}{\rho c_p{V}_c}\frac{H}{W}{Q}_{H, w1},\frac{A_c}{\rho c_p{V}_c}\frac{H}{W}{Q}_{H, w2}\right)$$은 크기가 오히려 감소하였다. -Q_{H, c}에 의한 기온 변화율$$ \left(-\frac{A_c}{\rho c_p{V}_c}{Q}_{H, c}\right)$$의 크기도 전반적으로 이와 유사한 경향을 보였으며, 네 가지 민감도 실험에서 인공열 항(Q_{F, c})은 모두 같은 크기임에도 불구하고 협곡 외관비 증가에 따른 UCL 부피 증가에 의해 인공열 항에 의한 기온 변화율$$ \left(\frac{A_c}{\rho c_p{V}_c}{Q}_{F, c}\right)$$크기가 감소하였다. 최종적으로 UCL 부피 증가에 의한 UCL 기온 변화율의 감소는 주간의 UCL 기온 상승과 야간의 UCL 기온 하강을 약화시켰고, 이 때문에 협곡 외관비 증가에 따라 UCL 기온이 주간에는 하강하였으며, 야간에는 대체로 상승하였다.

Fig. 12.

Diurnal variations of the change rate of the canopy layer air temperature averaged over urban grids in the innermost domain by the (a) wall 1 AcρcpVcHWQH, w1, (b) wall 2 AcρcpVcHWQH, w2, (c) road AcρcpVcQH, g, (d) anthropogenic heat AcρcpVcQF, c, and (e) UCL -AcρcpVcQH, c in the prognostic canopy layer air temperature equation for four different experiments (AR0.5, AR1.0, AR1.5, AR2.0)

협곡 외관비가 커질수록 실험 간 UCL 부피의 상대적인 증가율은 점차 감소하였으며, 이에 따라 기온변화율 크기의 감소폭이 점차 줄어들었다. 이로 인해 협곡 외관비가 증가할수록 주간 UCL 기온의 실험 간 감소폭이 줄어드는 양상을 보이게 되었다(Fig. 10a). 야간의 UCL 기온 또한 AR_1.5까지는 협곡 외관비가 커질수록 UCL 기온의 실험 간 증가폭이 점차 감소 하였다(Fig. 10b). AR_2.0에서는 AR_1.5와 야간 기온 하강폭의 차이가 매우 작아 주간의 UCL 기온 차를 해소하지 못하고 약간 더 낮은 기온을 보인 것으로 판단된다.

Lee et al. (2016)의 연구에서는 도로 폭을 감소 시켜 협곡 외관비를 증가시켰을 때 주간 UCL 기온 하강과 야간 UCL 기온의 증가의 원인을 현열 속 관점에서 각각 그림자 효과 및 장파 복사 갇힘 등으로 밝힌 바 있다. 그러나, 건물 높이 증가에 의한 협곡 외관비 증가 시에는 UCL에 들어오는 순 현열 속의 변화보다 UCL 부피의 변화가 UCL 기온 변화에 큰 영향을 미칠 수 있다.

4. 요약 및 결론

본 연구에서는 SNUUCM이 결합된 WRF 모형을 이용해 UCL 기온과 상대습도의 일변화에 대해 조사하였다. 또한, 도시 협곡 외관비의 변화가 UCL 기상 변수에 미치는 영향을 분석하고자 건물 높이를 조정해 협곡 외관비를 각각 0.5배, 1.5배, 2배로 변경한 민감도 실험을 수행하였다. 모형은 2 m 기온과 10 m 풍속의 일변화 양상을 관측 결과에 가깝게 모의하였으며, 여름철 맑은 날에 수도권 지역에서 발달하는 국지 순환들이 잘 나타났다. UCL 기온은 2 m 기온에 비해 더 높았고, 특히 주간에 큰 차이를 보이며 상대적으로 이른 시간에 최댓값을 보였다. 이는 UCL 기온을 계산하는 SNUUCM에서 도시 협곡의 기하 구조를 고려하여 입사한 단파복사의 다중반사 및 장파복사의 복사 갇힘에 의해 복사 가열이 강화되기 때문으로 판단된다. UCL 비습은 2 m 비습에 비해 더 낮았으며, 상대적으로 높은 UCL 기온으로 인해 UCL 상대습도는 2 m 상대습도에 비해 더 낮았다.

협곡 외관비 증가에 따른 현열 속 항의 변화를 조사한 결과, 주간에는 협곡 외관비 증가에 따른 건물 벽면의 증가로 건물 벽면에서 UCL로 방출되는 현열속 항이 크게 증가하여 UCL에 유입되는 순 현열 속이 오히려 증가하였고, 야간에는 협곡 외관비 증가에 따라 UCL에서 방출되는 현열 속 항의 크기가 상대적으로 크게 증가하면서 순 현열 속이 오히려 감소하였다. 그러나 UCL 부피 증가로 인해 UCL 기온 상승 및 하강의 크기가 감소하면서 협곡 외관비 증가에 따라 일반적으로 주간에는 UCL 기온이 하강하였고, 야간에는 상승하였다. 또한, 협곡 외관비가 증가할수록 UCL 부피의 실험 간 상대적인 증가율이 감소하였기 때문에, 협곡 외관비 증가에 따른 기온 변화율 크기의 실험 간 감소폭이 점차 줄어들었다. 이 때문에 협곡 외관비가 증가할수록 주간의 UCL 기온 하강폭과 야간의 UCL 기온 증가폭이 대체로 점차 감소하였다. 한편, 협곡 외관비의 변화는 UCL 비습에 유의미한 영향을 끼치지 못하였다. 따라서 민감도 실험에서 UCL 상대습도의 양상은 UCL 기온의 양상에 의해 크게 좌우되었다.

UCL에서의 열에너지 및 수증기 교환에 대해 협곡 외관비의 영향을 보다 현실적으로 반영하기 위해서는 도시 협곡의 식생의 효과 및 건물 내에서 인간 활동에 의한 현열 및 잠열 교환 등을 고려할 필요가 있다. 향후 SNUUCM 뿐만 아니라 여러 종류의 UCM들을 이용한 결과를 비교하여 UCL 기상 변수의 일변화 및 협곡 외관비의 영향에 대해 더욱 더 명확히 조사하는 추가 연구가 필요하다.

Acknowledgments

본 논문의 개선을 위해 좋은 의견을 제시해 주신 두 분의 심사위원께 감사를 드립니다.

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