장기간 지상 관측자료를 이용한 한반도 삼면에서의 해풍 특성

1. 서 론

해풍은 육지와 해양의 비열 차이로 인해 유도되는 국지적 기상 현상이며, 주로 구름이 적고 맑은 날 낮 시간대에 발달한다. 지면의 단파 복사 가열로 인해 육지의 기온이 해상의 기온보다 높아지면 열적으로 유도된 수평 기압 경도력으로 인해 해양에서 육지로 공기의 흐름이 유도되고, 육상에서 수렴된 공기는 상승하여 해양으로 유출되는 해풍 순환이 형성된다(Simpson, 1994). 반대로 야간에 육지가 해양보다 빠르게 냉각되어 수평 기압 경도력의 방향이 바뀌면 육지에서 해양으로의 흐름이 유도된다. 해풍은 대기 경계층의 열역학적 구조를 변화시켜 해안 지역의 국지 기상과 대기질에 영향을 주고(Oh et al., 2006; Papanastasiou and Melas, 2009), 때로는 내륙으로 침투한 해풍 전선 전면에서 대류를 촉발하여 국지성 강수를 유발하므로(Fovell, 2005), 해안 지역의 생태계와 인간 활동에도 중대한 영향을 미친다.

해풍의 기상학적 중요성 때문에 관측자료와 수치모델을 이용한 많은 연구가 수행되었으며, 해풍의 특성과 구조를 결정하는 다양한 요인들에 대해서도 분석되어 왔다(Miller et al., 2003; Crosman and Horel, 2010). 해풍의 연직 구조를 파악하기 위해 항공기 관측자료를 이용한 연구(Finkele et al., 1995)와, 고해상도 중규모 수치모델을 활용한 해풍 사례에서의 대기경계층 구조를 분석한 연구(Lee et al., 2021), 윈드라이다 관측자료를 이용한 여름철 서울 도심의 해륙풍 순환에 대한 연구가 수행되었다(Park and Chae, 2018). Yan and Anthes (1987)은 수치모델을 이용하여 위도에 따른 해풍 순환의 차이를 확인하였으며, 토지 이용의 변화에 의한 영향(Miao et al., 2003)과 종관 바람장의 풍향과 풍속이 해풍 순환에 미치는 영향(Azorin-Molina and Chen, 2009; Mestayer et al., 2018)에 대해서도 분석된 바 있다. 해안의 도시 지역은 도시풍 순환을 형성해 해풍 순환과 상호작용하여 복잡한 중규모 흐름이 나타날 수 있으며, 다양한 지역의 도시에서 해풍 특성이 분석되었다(Yoshikado, 1994; Ryu and Baik, 2013; Ribeiro et al., 2018). Choi and Lee (2021)는 도시에서 방출된 인공적인 열이 해풍 전선에 의해 촉발된 대류의 강도와 강수량을 증가시킬 수 있음을 보였으며, 이는 도시 지역의 해풍에 대한 분석과 연구의 중요성을 시사한다.

해풍은 다양한 요인들에 의해 영향을 받으며, 인간 활동과 지구 온난화에 의한 연안 환경의 변화는 해풍의 구조와 발달 특성을 변화시킬 수 있다. 해풍은 주간에 일사에 의해 발달하며 야간에는 지표 복사 냉각으로 인해 종료되는 일 주기적인 특징이 있으므로, 관측자료를 통해 해풍의 발생을 판단하여 해풍의 기후학적인 특성을 분석한 많은 연구가 수행되었다. Borne et al. (1998)은 스웨덴 해안가에서 지상 관측자료를 이용한 6개의 기준에 따른 해풍일 선정 방법을 제시하였으며, 해풍일을 선정하여 관측적인 특성을 분석한 많은 연구가 지중해(Furberg et al., 2002; Prtenjak and Grisogono, 2007; Azorin-Molina et al., 2011), 호주(Masouleh et al., 2016, 2019), 중국 상하이(Shen et al., 2019)와 국내 보성(Lim and Lee, 2019) 및 강릉(Hwang et al., 2020)에서 수행된 바 있다.

국내에서는 수치모델을 활용한 많은 해풍 연구가 수행되었지만(Park, 1990; Kim and Jhun, 1992; Ha and Lee, 2011), 관측자료를 이용한 분석은 상대적으로 부족하다. 또한 많은 선행 연구는 대부분 한 사례에 대한 단기간의 분석 혹은 한 지역에 대한 분석으로 국한되어 있고, 해풍일 선정 방법의 기준이 연구자마다 다르므로 각 지역의 분석 결과가 직접적으로 비교되기 힘들다. 또한 인구 밀도가 높은 수도권에 대해서는 장기간 관측자료를 사용한 분석이 수행되지 않아 추가적인 연구가 필요하다. 지구 온난화의 심화, 수도권의 도시화와 경기만 간척에 의한 국지 기상장의 변화(Park and Kim, 2011)로 인해 유발되는 해풍 발생 특징의 변화를 조사할 필요성이 있으며, 한반도 삼면의 특유 지형 등으로 인한 해풍 특성의 공간적인 차이가 예상되므로 지역에 따른 해풍 특성 차이를 비교하는 연구도 필요하다. 본 연구는 장기간 지상 및 해양 관측자료를 사용하여 해풍일 선정 기준을 수립하고, 지리 및 지형이 다른 한반도 삼면의 네 지역(인천, 동해, 보령, 보성)에 적용하고자 한다. 궁극적으로, 각 지역에서 탐지된 해풍일의 계절적 및 장기적 변화 양상을 분석하고, 해풍의 지역적인 특성을 비교 분석하여 연안 국지 기상에 대한 이해를 높이고자 한다.

2. 연구 방법

2.1 분석지점 및 자료

한반도 삼면의 해풍 특성을 분석하기 위해 네 개 지역(인천, 동해, 보령, 보성)을 선정하였다. 장기간의 자료를 분석하므로 품질관리를 고려하여 세계기상기구에 보고되는 종관기상관측장비(automatic synoptic observation system; ASOS)의 정시 관측자료를 사용하였으며, 인근에 장기간 운용되고 있는 해양 기상 부이의 유무 또한 고려하여 분석 지점을 선정하였다. Figure 1은 분석에 사용된 ASOS, AWS 지상 관측지점 및 부이 관측지점의 위치, 인근의 지형을 나타낸 것이며, 수도권 지역의 추가적인 분석을 위해 10개의 AWS 관측자료가 사용되었다. 인천 지역은 수도권에 위치해 주간에 발달하는 도시풍의 영향이 존재할 수 있으며, 인접한 영종도와 인천공항의 구조물이 지면 마찰을 증가시켜 해풍 흐름을 방해하고 수평 온도 구조를 변화시킬 수 있다. 동해 지역은 경사가 급한 산악 지형이 인접해 있어, 해풍과 함께 낮 동안 산곡풍 순환이 발달할 가능성이 높다. 이러한 이중 순환 구조는 국지적인 대기 순환을 더욱 복잡하게 만들 가능성이 있다. 보령은 해안선이 비교적 직선적 형태를 띠나 동쪽에 산악 지형이 있으며, 보성은 다도해에 위치하여 해안선이 복잡하게 형성되어 있다.

Fig. 1.

Location of observation sites. Black dots and triangles are for ASOS and buoy, respectively. AWS data (red diamond) are used only for the Incheon, the Seoul metropolitan areas.

분석에 사용된 ASOS와 부이 자료의 기간과 주변 평균 해안선 방향으로 정의된 육풍 및 해풍의 풍향 범위를 Table 1에 나타냈다(Lim and Lee, 2019). 각 지역의 ASOS와 부이 관측자료는 모두 13년 이상의 자료가 확보되었으나, 주로 부이 관측자료 누락으로 인해 전체 기간 중 약 70%만 실제 분석에 사용되었다. Table 2은 분석에 사용된 모든 관측자료의 정보를 정리한 것이며, 해안선으로부터의 거리는 내륙에 위치한 지점은 양수로, 해양은 음수로 표시하였다. 각 ASOS 지점은 해안선으로부터의 거리가 2 km보다 가깝고 해발고도 70 m 미만에 위치하고 있어 지형에 의한 영향이 상대적으로 적으리라 판단된다(Kim and Kang, 2020). AWS 관측은 2004년부터 2023년까지의 장기간 관측자료가 존재하며, 관측지점 위치의 변화가 1 km 미만으로 작거나 없는 지점들이 사용되었다.

Table 1.

Information on ASOS and buoy observation data was used in the analysis. Wind directions of the sea breeze and land breeze at each site are defined by the orientation of the nearby coastline.

Table 2.

Location information of the observation stations and signed distance from the coastline (ocean: negative, land: positive).

종관풍의 풍속이 강하면 국지적으로 형성된 기압경도의 구조가 종관풍에 의해 소멸하여 해풍이 형성되지 않을 수 있으며, 해양에서 육지로 부는 종관풍은 육지에서 해양으로 불어 나가는 풍향의 종관풍보다 효과적으로 해풍 구조를 상쇄시킨다(Crosman and Horel, 2010). 따라서 해풍일을 선정할 때 종관풍의 영향을 필수적으로 고려해야 한다. 하지만 연안 지역에서는 장기간 운용된 고층 기상 관측장비가 부족하다는 한계가 있다. 본 연구에서는 연안 지역에서 고층 관측자료의 부족을 보완하기 위해 위도 격자 0.25°, 경도 격자 0.25°의 해상도를 갖는 3시간 간격 The 5^th generation of the European centre for medium-range weather forecasts ReAnalysis (ERA5) 재분석장의 850 hPa 바람 성분을 사용하였으며, 강한 종관 흐름이 존재하는 환경을 배제하기 위한 목적으로 활용되었다. ERA5 자료는 각 ASOS 지점 위치의 최근접 격자의 바람 자료를 사용하였다.

2.2 해풍일 선정 방법

해풍일을 선정하기 위한 모식도는 Fig. 2에 제시되어 있으며, 모든 기준을 충족하는 경우에만 해풍일로 판단한다. 해풍일을 선정하는 기준은 국지적인 지형과 기후적인 요인 등에 의해 다소 주관적일 수 있으며, 해풍일을 탐지하는 보편적인 기준은 존재하지 않는다. 그러나 본 연구에서는 선행 연구에서 활용된 기준들을 참고하여, 해풍의 관측적 특징을 반영할 수 있는 기준을 설정하였다. 본 연구에서 사용한 해풍일 선정 방법은 다음과 같다. 강한 종관 흐름이 없는 사례 중에서 주간에 해풍의 강제력이 존재하며, 일출 이후 뚜렷한 해풍의 발달과 일몰 후 해풍의 종료가 관측된 날을 해풍일로 정의하였다.

Fig. 2.

Flow chart to select sea breeze days for each region. The subscripts day represent daytime, land (sea) refers to ASOS (buoy) observation data, and h indicates each hourly time. LSR and LSS indicate the local sunrise and local sunset respectively.

해풍일 탐지를 위해 ASOS와 부이의 매 정시 관측 자료를 활용하였으며, 해풍일의 자세한 선정 기준은 다음과 같다(Fig. 2). 1) ASOS 일 누적 강수량이 10 mm 미만이고, 1200 LST 기준으로 ERA5 재분석장의 850 hPa 풍속이 10 m s^-1 보다 작아야 한다. 강수량 기준은 저기압 시스템이나 전선 통과 등에 의한 풍향 변화를 제거하기 위해 설정되었다. 재분석장은 공간 해상도가 낮고 불확실성을 내재하고 있으므로, 이러한 특성을 고려하여 선행 연구에서 제시한 해풍 형성을 억제하는 풍속 기준보다 다소 큰 10 m s^-1 을 기준으로 적용하였다(Crosman and Horel, 2010). 종관풍의 풍향은 본 방법에서는 고려하지 않았다. 2) ASOS에서 관측된 일 최대 기온이 그 시각에 부이에서 관측된 기온보다 높아야 한다. 이는 해풍의 강제력을 대변하는 육지와 해상의 기온차를 고려하여, 해풍이 발달할 수 있는 환경이 실제로 존재했는지를 판단하기 위함이다. 3) 일출 후 1시간 이후부터 일몰 1시간 전까지 해풍이 발생해야 한다. 해풍 발생 전에는 육풍이거나 풍속이 1 m s^-1 보다 낮은 무풍 상태이며, 1시간 동안 30^o 를 초과하는 풍향의 변화가 관측되어 이후 풍향이 해풍 범위로 바뀌고, 이 풍향이 최소 4시간 이상 지속되었을 때 해풍이 발생했다고 판단한다. 일시적인 풍향 변화를 해풍의 발생으로 오인하지 않기 위해 4시간의 지속시간을 기준으로 설정하였다. 해풍 발생 전의 바람이 해풍 방향인 경우에도 일출 후에 해풍이 발달할 수 있지만, 본 연구에서는 선행 연구의 방법론을 최대한 반영하여 종관 흐름의 영향이 적어 오전에 육풍이 관측되는 이상적인 해풍일 사례를 선정하고자 하였다(Furberg et al., 2002; Prtenjak and Grisogono, 2007; Papanastasiou and Melas, 2009; Azorin-Molina et al., 2011; Masouleh et al., 2016; Lim and Lee, 2019; Shen et al., 2019). 또한 많은 운량 등에 의해 육지 가열이 지연되어 오후 늦게 발달하는 해풍까지 탐지하고자 해풍 발생 가능 시간대를 비교적 넓게 설정하였다. 4) 마지막으로 해풍이 그날 자정 전까지 종료되어야 하며, 종료 후 풍향이 육풍이거나 무풍 상태이고, 이 상태가 최소 2시간 이상 지속되어야 해풍이 종료되었다고 판단한다. 해풍 종료의 경우 풍향 변화의 폭은 고려되지 않았다(Lim and Lee, 2019). 위의 네 가지 조건을 모두 만족하는 사례가 해풍일로 선정된다.

본 연구에서 설정한 해풍일 선정 기준은 주관적인 요소를 포함하고 있으나, 제한적인 관측자료를 이용하여 해풍일을 탐지하는 합리적인 방법이라 할 수 있다. 해풍일 선정 기준이 각 지역의 해풍일을 정확히 진단했다고 할 수는 없지만, 해풍의 주요 특징을 적절히 반영한 것으로 판단된다. 종관풍의 풍속 기준 등과 같은 각 기준의 세부적인 조건을 조정하여 민감도 실험을 수행한 결과, 탐지된 해풍일의 특성은 본 논문에서 분석한 결과의 해석과 비교적 유사하게 나타났으며, 기준의 세밀한 차이가 분석 결과에 미치는 영향은 미미한 것으로 확인되었다.

3. 결 과

해풍일 선정 방법(Fig. 2)에 의해 탐지된 전체 분석 기간 대비 해풍일의 빈도는 보령이 40.5%로 가장 높았으며, 동해 38.2%, 보성 34.3%, 인천 17.5%으로 나타났다(Table 3). 관측자료의 누락으로 인해 해풍일 선정 방법을 적용할 수 없는 날은 모든 분석 통계에서 제외되었다. 인천의 해풍일은 ASOS 관측장비의 설치 고도가 타 지점들에 비해 높은 것을 감안하더라도 매우 낮은 빈도를 보였다.

Table 3.

The ratio of sea breeze days for each region during the entire analysis period, excluding the days with missing data.

분석 지역에서 해풍일이 적절히 탐지되었는지 확인하기 위해 전체 해풍일에 대해 평균한 10 m 고도 바람의 호도그래프를 확인한 결과, 해풍일의 일주기 지상 풍향 변화가 뚜렷하게 나타났으며 육풍에 비해 풍속이 강한 해풍의 특징이 잘 나타났다(Fig. 3). 동해를 제외한 지점들은 0900 LST부터 2400 LST까지 풍향이 순전하는 양상을 보였으며, 해풍의 최대 풍속은 보령이 약 1.4 m s⁻¹으로 가장 작고 보성이 약 2.8 m s⁻¹으로 가장 강하게 나타났다. 보성 관측지점은 해발고도가 낮고 평지인 지역에 위치해 지면 마찰과 지형에 의한 영향이 적어 풍속이 강하게 나타나고, 보령은 해안선으로부터 가장 멀리 떨어져 있어 해풍의 풍속이 약한 것으로 추정된다. 한편, 인천과 동해 해풍의 최대 풍속은 각각 2.0 m s⁻¹과 1.9 m s⁻¹로 비슷했다. 해풍의 최대 풍속이 나타나는 시각은 인천은 1600 LST로 비교적 늦고, 다른 지역은 1400 LST 전후로 나타나 해풍 발달 시점의 차이가 존재했다. 동해는 비교적 야간 육풍의 풍속이 강하게 나타나는데, 이는 인근 산악 지형에 의한 곡풍의 영향으로 판단된다.

Fig. 3.

Averaged Hodographs of all sea breeze days for (a) Incheon, (b) Donghae, (c) Boryeong, and (d) Boseong. Red numbers and dots indicate the time in LST. The red and blue shading represent the land breeze and sea breeze regime respectively.

3.1 계절별 해풍일 특성

분석 지역의 계절별 해풍일 특성을 분석하기 위해, Figs. 4a, d, g, and j에는 각 지역의 전체 분석 기간에 대해 평균한 월별 필터 통과율을 나타냈다. 이 그래프는 필터 1부터 필터 4까지의 순차적인 통과율을 각각 겹쳐서 표현하였으며, 필터를 거칠수록 순차적으로 비율이 감소하여 최종적으로 필터 4의 통과율은 필터 1부터 필터 4까지 모든 필터를 통과한 해풍일 빈도를 의미한다. Figures 4b, e, h, and k에 육상과 해상의 월별 평균 기온차를 나타냈으며, 육상과 해상의 기온차와 해풍일 빈도와의 관계를 조사하였다. 실선은 일출 후부터 일몰 전까지의 주간 최대 기온차(ΔT_day), 점선은 일몰 후부터 자정(2400 LST)까지의 야간 최소 기온차(ΔT_night)이다. ΔT의 값이 클수록 육상의 기온이 해상의 기온보다 높음을 의미한다.

$\[ \mathrm{\Delta }{\mathrm{T}}_{\mathrm{d}\mathrm{a}\mathrm{y}\mathrm{ }}={\mathrm{T}}_{\mathrm{l}\mathrm{a}\mathrm{n}\mathrm{d},\mathrm{ }\mathrm{d}\mathrm{a}\mathrm{y}\mathrm{ }}-{\mathrm{T}}_{\mathrm{s}\mathrm{e}\mathrm{a},\mathrm{ }\mathrm{d}\mathrm{a}\mathrm{y}\mathrm{ }} \]$

(1)

$\[ \mathrm{\Delta }{\mathrm{T}}_{\mathrm{n}\mathrm{i}\mathrm{g}\mathrm{h}\mathrm{t}\mathrm{ }}={\mathrm{T}}_{\mathrm{l}\mathrm{a}\mathrm{n}\mathrm{d},\mathrm{ }\mathrm{n}\mathrm{i}\mathrm{g}\mathrm{h}\mathrm{t}\mathrm{ }}-{\mathrm{T}}_{\mathrm{s}\mathrm{e}\mathrm{a},\mathrm{ }\mathrm{n}\mathrm{i}\mathrm{g}\mathrm{h}\mathrm{t}\mathrm{ }} \]$

(2)

Fig. 4.

The monthly passing rates of each filters (a, d, g, j), the monthly temperature differences between land and sea for sea breeze days (b, e, h, k), and the monthly occurrence times of sea breezes (c, f, i, l) for Incheon (a, b, c), Donghae (d, e, f), Boryeong (g, h, i), and Boseong (j, k, l). The black solid line (dashed line) represents daily mean maximum (minimum) temperature differences, the positive values indicate that the temperature on land is higher than that over the sea.

강수량과 850 hPa 풍속으로부터 강한 종관 환경을 배제하는 필터 1의 통과율은 모든 지역에서 6월에 약 80%로 가장 높고, 그 다음으로 가을에 높게 나타나는데, 여름에 풍속이 약하고 겨울에 풍속이 강하며 7월과 8월에 강수량이 집중되는 한반도의 기후적인 특징에 의한 결과로 판단된다. 육상의 기온과 해상의 기온을 비교하여 해풍 강제력의 유무를 판단하는 필터 2의 통과율은 모든 지역에서 여름에 높고 겨울에 작게 나타나는데, 일조 시간이 긴 여름에 일사에 의한 육상 기온의 상승폭이 겨울에 비해 크기 때문이다. 겨울을 제외한 모든 계절에서 인천, 보령, 보성 지역은 필터 2의 통과율이 높게 나타나는 반면 동해 지역은 상대적으로 낮은 통과율을 보이며, 특히 봄과 가을에 이러한 특징이 두드러진다. 월별 평균한 ΔT_day을 확인하였을 때 인천, 보령, 보성의 최대 ΔT_day가 7^oC를 초과하는 반면 동해의 최대 ΔT_day는 4.7^oC에 불과하며, 전체 기간에 대한 평균값 또한 다른 지역에 비해 동해가 3^oC 이상 낮은 것을 확인할 수 있다. 이는 상대적으로 육상의 기온이 낮거나 해상의 기온이 높음을 의미하며, 낮은 ΔT_day는 동해 지역에서 낮은 필터 2 통과율이 원인으로 파악된다.

해풍의 발생을 의미하는 필터 3의 통과율은 모든 지역에서 6월에 가장 높게 나타나며, 전체적으로 필터 2의 통과율과 비슷한 개형을 보인다. 이는 곧 종관풍이 약하고 해풍 강제력이 존재하는 환경이 해풍 발생의 주된 조건임을 시사한다. 필터 1과 2의 통과율이 각 지역에서 큰 차이를 보이지 않았던 것과 대조적으로 인천의 필터 3 통과율은 다른 지역에 비해 매우 낮은 것을 확인할 수 있다. 인천 ASOS 관측지점은 상대적으로 높은 고도에 설치되어 있고, 인천 해안으로부터 약 3 km 거리에 있는 영종도의 영향으로 해풍이 약화되거나 해풍 발생 시 뚜렷한 풍향 변화가 관측되지 않아 필터 3의 조건을 충족하지 못했을 가능성이 있다. 해풍의 강제력을 의미하는 ΔT_day는 인천과 보령은 4월에, 동해와 보성은 5월에 가장 크게 나타난다. 반면 해풍 발생은 해풍 강제력이 강한 봄이 아닌 여름에 가장 빈번하다. 해풍 강제력의 분포가 필터 3 통과율의 월별 분포와 일치하지 않는 이러한 특징은 여름보다 봄의 종관풍 세기가 강하기 때문에 해풍이 발생하기 위한 ΔT_day가 여름보다 봄에 더 큰 값이 요구된다고 해석할 수 있다.

해풍의 종료 또는 해풍의 육풍으로의 전환을 의미하는 필터 4의 통과율은 인천 지역에서 매우 낮게 나타난다. 해풍이 종료되려면 일몰 후 육지의 복사 냉각으로 인한 낮은 ΔT_night가 필요하다. 그러나 인천은 ΔT_night의 값이 봄과 여름에 0^oC보다 크며, 육상의 기온이 야간에도 매우 높게 유지된다. 높은 ΔT_night는 해풍의 종료를 억제해 결과적으로 선정된 해풍일의 빈도를 감소시킨다. 비록 해풍 강제력이 강한 여름에 해풍이 빈번하게 발생했을지라도 인천의 해풍일 빈도는 ΔT_night가 0^oC보다 작은 9월과 10월 가장 높게 나타난다. 한편, 인천을 제외한 다른 지역들은 해풍 발생 이후 매우 높은 비율로 해풍이 종료되며, 인천에 비해 낮은 ΔT_night로 인한 결과로 판단된다. ΔT_night의 값은 보령이 봄에, 동해와 보성은 여름에 크게 나타나는데, 이때 필터 4의 통과율이 소폭 감소하는 것을 확인할 수 있다.

각 지역에서 해풍 풍향이 나타나는 시간대를 조사하였다(Figs. 4c, f, i, and l). 전체적으로 일조 시간이 긴 여름에 해풍의 발생 시각이 빠르고 종료 시각이 늦게 나타나며, 해풍 종료와 밀접한 연관이 있는 ΔT_night의 값이 커질 때 해풍 종료 시각이 대체로 늦게 나타난다. ΔT_night의 최대가 봄에 나타나는 인천과 보령은 봄과 여름의 해풍 종료 시각 차이가 상대적으로 작지만, ΔT_night의 최대가 여름에 나타나는 동해와 보성은 반대로 크게 나타난다. 해풍일 빈도가 낮은 겨울을 제외하면, 인천에서 해풍 종료 시각은 2100 LST 전후로 다른 지역의 종료 시각이 1800 LST 전후인 것에 비해 매우 늦으며, 인천 해풍 종료의 지연은 높은 ΔT_night가 원인으로 판단된다. 인접한 수도권 도심 지역의 인공적인 열이 야간 기온을 상승시켜 해풍이 육풍으로 전환되는 시점을 늦췄을 가능성도 존재한다. 또한 인천은 해풍의 발생 시각이 여름에도 11시 전후로 늦게 나타났다. 이는 앞서 언급한 ASOS 관측지의 높은 고도와 인근 해상의 섬에 의한 영향이 원인으로 추정된다.

3.2 해풍일 빈도의 장기 추세

해풍일의 빈도와 해풍일에 영향을 주는 요인들의 기후적인 변화를 조사하기 위해 각 필터 통과율의 연별 분포를 Fig. 5에 나타냈으며, 관측자료의 결측 기간이 6개월 이상인 보성 2020년의 결과는 분석하지 않았다. 전체 기간에 대한 필터 1의 평균 통과율은 인천, 동해, 보령, 보성이 각각 64.82%, 67.59%, 65.78%, 62.48%로 차이가 크지 않았으며, 통계적으로 유의미한 추세가 확인되지 않았다. 따라서 종관 흐름의 기후적인 변화가 해풍일 빈도에 미친 영향은 미미할 것이다. 보령과 보성은 모든 필터의 통과율이 유의한 증감 추세를 보이지 않았으며, 해풍 발생 특성의 큰 변화가 없는 것으로 판단된다. 하지만 인천, 동해와 비교하면 보령과 보성의 분석 기간이 각각 14년과 13년으로 짧아 통계적인 추세가 확인되지 않았을 가능성도 있다.

Fig. 5.

The annual passing rates of each filter for (a) Incheon, (b) Donghae, (c) Boryeong, and (d) Boseong.

전체 분석 기간에서 동해는 38.2%의 해풍일 빈도를 보였으나, 2018년 이전으로 한정하면 약 45% 정도 모든 분석 지역 중 가장 높은 수치를 기록했다. 그러나 2019년 필터 3 통과율의 급격한 감소와 2020년 이후 필터 2 통과율이 크게 감소하여, 결과적으로 해풍일 빈도는 2019년부터 27% 미만으로 하락하였다. 동해의 급격한 해풍일 빈도의 감소 원인을 분석하고자 ASOS와 부이에서 관측된 육상과 해상의 연평균 기온차(ΔT)를 조사하였다(Fig. 6). 동해 지역의 ΔT는 연평균 해풍일 빈도와 비슷한 개형을 보이며 2019년 이후 급격히 감소함을 확인할 수 있다. 특히 봄과 여름의 ΔT의 감소가 뚜렷하게 나타난다(Fig. 6b). Lee et al. (2023)에 의하면 한반도 주변 해양 중 고온 현상의 지속시간과 강도는 겨울철 동해에서 가장 큰 폭으로 증가하였다. 2021년에 나타난 동해 이상 고온 현상은 지구 온난화에 의한 해빙 및 대규모 원격상관과 연관되어 있다는 것이 선행 연구에서 밝혀진 바 있으며(Kim et al., 2022; Lee et al., 2022), 2021년은 겨울철을 제외한 모든 계절에서 ΔT의 값이 분석 기간 중 가장 작은 값을 기록한 년도이다. 해면 수온의 증가는 해상 기온의 증가로 이어지며 해풍 강제력을 감소시키는 결과를 초래한다. ΔT의 감소는 직접적으로 필터 2의 통과율을 감소시키고, 간접적으로는 해풍 강제력이 약화되어 필터 3의 통과율을 감소시킬 수 있다. 이러한 분석 결과는 지구 온난화와 기후 변화에 의한 해양 환경의 변화가 해안의 국지 기상에도 중대한 영향을 미칠 수 있음을 시사한다.

Fig. 6.

(a) The annual temperature differences between land and sea of the entire period (black dashed line) and the annual frequency of sea breeze days (black solid line), (b) seasonal temperature differences between land and sea for the Donghae region.

앞서 설명한 바와 같이 인천은 필터 3과 4의 통과율이 다른 지점에 비해 낮게 나타나며, 다른 필터와 다르게 필터 4의 통과율은 지속해서 감소하는 추세를 보인다. 인천 주변은 다른 분석 지역들과 다르게 특수한 환경 변화를 겪은 지역이다. 수도권과 경기만은 인간 활동에 의한 토지 이용 변화가 빈번해 열용량, 반사도, 거칠기 길이 등의 지표 특성 변화가 뚜렷하고, 간척 사업에 의한 영향도 존재한다. 또한 서해는 수심이 매우 낮아 외부적인 요인에 의한 수온 변화가 크게 나타날 수 있는 지역이다. 이러한 특징으로 인해 ASOS와 부이 단일 지점의 관측자료만으로는 인천 해풍 특성 변화의 원인을 규명하지 못하였다. 다행히도 수도권의 AWS 관측이 공간적으로 매우 조밀하게 설치되어 있어 해풍의 수평 구조 분석이 가능했으며, 3.3절에서 AWS 관측자료 분석에 대한 결과를 함께 서술하였다.

3.3 수도권 해풍 특성 변화

수도권 지역의 해풍 특성 변화를 분석하고자 Fig. 7에 인천 지역의 연평균 해풍일 빈도, 필터 3 대비 필터 4의 통과율, 그리고 인천 해풍의 지속시간과 AWS 10개 지점 전체 평균한 연평균 ΔT_night을 나타냈다. 인천 해풍일의 빈도는 유의확률(p-값)이 0.01 미만 수준에서 유의미하게 감소하였으며, 선형 회귀 분석으로부터 추정한 결과 지난 25년 간 약 7.5% 감소하였다. 인천 지역에서 전체 기간에 대한 해풍일의 평균 빈도가 17.5%인 것을 생각하면 간과할 수 없는 큰 수치이다. 인천에서 필터 2와 필터 3의 연도별 통과율은 뚜렷한 증감 추세를 보이지 않는다. 따라서 주간 해풍의 강제력과 해풍의 발생 특징은 크게 변하지 않은 것으로 보인다. 인천 해풍일 빈도 감소는 절대적으로 필터 4의 감소에 의한 결과이며, 해풍 발생 이후 야간에 해풍이 육풍으로 전환되지 않고 유지되는 것이 주된 원인이다(Fig. 7b). 반면 인천 해풍의 지속시간은 유의한 증가 추세가 확인되며, 선형 회귀 분석으로부터 추정하였을 때 지난 25년간 1.25시간 증가하였다. 앞선 필터 4의 통과율 감소가 일몰 후 해풍의 지속을 의미하므로 해풍 지속시간의 증가는 일관된 결과로 보인다. 한편, 해풍 지속시간의 증가는 필터 4까지 통과한 해풍일에서만 확인되는 특성이 아니다. 필터 3까지만 통과한 사례들에 대해 조사했을 때도 해풍 지속시간이 증가하는 추세가 확인되었다. 또한, 인천의 필터 3 통과율은 연도별 증감이 없지만, 필터 4 통과율만 감소한다는 것은 해풍 발생 후 자정을 넘어서까지 지속되는 해풍의 비율이 증가한다는 것을 의미한다. 야간에 소멸하지 않는 인천 해풍의 원인을 찾고자 AWS 기온 관측과 덕적도 부이 기온 관측으로 계산한 ΔT_night을 Fig. 7d에 나타냈다. 인천의 야간 해풍 강제력은 지난 20년 간 증가하였지만, 통계적 유의성은 떨어지며 이를 주된 원인으로 확신할 수는 없었다. 분석 결과를 종합하면, 인천 해풍은 발생 이후 육풍으로의 전환이 원활하지 않아 해풍일 빈도가 감소하였으며 해풍이 더 늦은 시각까지 유지되는 경향을 보였고, 단순히 해풍 강제력의 변화가 유일한 원인이 아님을 암시한다.

Fig. 7.

(a) The annual frequency of sea breeze days, (b) the annual passing rates of filter 4, (c) the annual duration of sea breezes for the Incheon region, and (d) the minimum temperature differences between land and sea averaged over all AWS stations without winter season. The trend lines are shown as dashed lines in each figure.

인천 해풍 특성의 변화를 공간적으로 분석하기 위해 10개의 수도권 AWS 관측(Table 2)을 이용하여 추가적인 분석을 수행하였다. Figure 8은 인천 해풍일에 대해 AWS 1시간 간격 10 m 바람 관측자료를 평균하여 계산한 수도권 해풍일의 바람 분포이다. 각 AWS 지점의 바람 성분의 일변화를 동서 방향과 남북 방향으로 나누어 10년 간 시간 평균하였으며 내륙으로 침투하는 해풍의 분포가 공간적으로 균일하다는 가정하에 해안선까지의 거리에 따른 AWS 지점 사이의 값들을 선형 내삽하여 계산하였다. 해안선으로부터의 거리는 인천 ASOS에서 가장 가까운 해안선의 위치를 기준으로 계산되었으며 해양 방향은 음수로, 내륙 방향은 양수로 표현하였다. 수도권 해풍일의 지상 바람의 일변화를 분석한 결과, 해풍의 풍향이 나타나는 시간대가 과거에 비해 최근이 더 길게 나타났으며 해풍의 지속시간이 증가하였음을 의미한다. 해안선으로부터 10 km 정도 떨어진 인천 내륙에서는 최근에 더 늦은 시각까지 해풍 풍향이 유지되며, 해양 쪽으로 5 km 정도 떨어진 위치에서는 해풍의 발생 시각이 더 빠르게 나타났다. 1500 LST 전후 해양의 풍향은 과거 서풍에서 최근 북서풍으로 바뀌었는데 영종도에 신설된 건축물의 영향으로 추정된다. 해안으로부터 20 km에서 40 km 떨어진 내륙은 최근 해풍 풍향이 더 늦게까지 지속되며, 풍향이 260^o에서 280^o인 영역이 시간과 공간적으로 넓어진 것을 확인할 수 있다. 이는 곧 해풍이 수도권 내륙에 미치는 영향이 증가하였음을 의미한다.

Fig. 8.

Mean diurnal variations of 10 m wind (vectors) and wind direction (shaded) on sea breeze days observed at AWS stations in Table 2. The averages from 2004 to 2013 are shown in (a), and those from 2014 to 2023 are shown in (b). Positively (negatively) signed distance means land (ocean).

수도권 해풍은 발생 빈도 감소와 바람 분포의 변화가 확인됐으며, 이는 다양한 요인들이 상호작용을 한 결과로 추정된다. Shen et al. (2019)의 연구에 의하면 중국 상하이는 지구 온난화와 지속된 도시화로 인해 여름철 해풍일의 빈도가 감소하였다고 보고하였다. 도시에서 방출되는 인공적인 열이 도심의 야간 기온을 높게 유지하여 해풍에서 육풍으로의 전환을 억제하는 열역학적 과정과 도시 지역의 인공 구조물로 인한 지면 마찰 증가가 해풍의 내륙 침투를 저지하는 역학적 과정을 해풍일 빈도 감소의 원인으로 제시하였다. 선행 연구에서 제시한 과정과 유사하게 수도권의 도시화 또한 앞선 필터 4의 통과 비율 감소의 원인이 될 수 있다. 비록 통계적 유의성을 보장하지는 않지만, 수도권 ΔT_night가 상승하는 추세를 보이며(Fig. 7d) 수도권의 도시화가 야간 지상 기온 상승에 기여했을 가능성이 있다. 이를 조사하기 위해 통계청(korean statistical information service; KOSIS)에서 제공하는 도시화의 한 지표인 인구밀도 자료를 확인하였다. 인천 해풍일의 연별 빈도와 수도권 인구밀도는 음의 상관관계가 있으며(KOSIS, 2023), 인구밀도가 증가할수록 인천 해풍일이 드물게 발생하는 것을 알 수 있다(Fig. 9). 두 변수는 유의확률 0.005 미만 수준의 높은 유의성을 보이며, 두 변수가 상관성이 없다는 귀무가설을 기각한다. 그렇다면 수도권 도시화가 어떤 물리적 과정에 의해 해풍일 빈도를 감소시키는지 의문이 생긴다. 도시화에 의한 열섬 효과의 강화가 육상 기온을 상승시켜 해풍일 빈도를 감소시켰다는 가설은 통계적으로는 증명할 수 없었으며(Fig. 7d), 연안 환경에 미치는 다양한 요인들이 복합적으로 작용하기에 도시화에 의한 영향을 독립적으로 제시하지 못했다. 지구 온난화는 지상의 기온 상승과 해수면 온도의 상승을 동반하므로 실제 해풍과 육풍 발달에 미치는 영향은 비선형 관계일 수 있으며, 또한 경기만 간척으로 인한 국지 기상장 변화(Park and Kim, 2011)에 의한 영향도 배제할 수 없다. 해풍 특성에 영향을 미치는 수도권 연안 환경의 복합적인 변화가 중첩되어 나타나기 때문에 관측 자료만으로 해풍 특성 변화를 분석하기에는 한계점이 있었고, 명확한 변화 원인을 규명하기 위해서는 수치모델링 실험 등을 통한 추가적인 연구가 필요하다.

Fig. 9.

The linear regression analysis between the annual frequency of sea breeze days in the Incheon region and the annual population density over the Seoul metropolitan areas.

4. 결론 및 토의

본 연구에서는 한반도 삼면의 해풍 특성을 조사하기 위해 장기간 지상 및 해양 관측자료를 이용하여 해풍일을 선정하고 분석하였다. 해풍일의 빈도는 인천이 17.5%로 가장 낮고 보령이 40.5%로 가장 높았으며, 선정된 해풍일은 뚜렷한 풍향의 일변화를 보여 연구에서 사용된 해풍일 선정 기준이 적절함을 보였다. 해풍의 최대 풍속이 관측된 시점은 인천이 다른 지역에 비해 2시간 정도 늦어 해풍 발달 시간대가 지역적으로 차이가 나타났다.

분석 기간 동안 해풍일의 계절별 특성은 지역적으로 큰 차이를 보였는데, 특히 수도권에 인접한 인천은 다른 지역들에 비해 해풍 발생과 종료 시각이 지연되었다. 해풍 순환 발달에 가장 적합한 종관 환경은 모든 지역에서 6월이었으며 동해, 보령, 보성 지역의 해풍일 최대 빈도도 6월에 나타났지만, 인천에서는 해풍일 최대 빈도가 9월에 나타났다. 적절한 종관 환경과 강한 해풍 강제력이 존재하는 봄과 여름에 비해 가을의 해풍일 빈도가 더 높은 것은 인천이 유일하며, 인천에서 봄과 여름의 높은 야간 육상 기온으로 인해 해풍이 발생한 후 종료되지 않고 야간에도 해풍이 오래 유지되는 것이 원인으로 파악됐다. 인천의 높은 야간 기온은 도시 지역의 열섬 효과가 기여한 것으로 보인다. 모든 지역에서 탐지된 해풍일의 해풍 강제력은 봄에 가장 크게 나타났는데, 이는 여름에 비해 상대적으로 강한 종관 흐름으로 인해 해풍 발달을 위해서 더 큰 강제력을 요구하는 것으로 해석할 수 있다.

동해의 해풍일 빈도는 2019년 이후 급감하였으며, 기후 변화로 해면 수온이 상승하여 해풍 강제력을 감소시켜 나타난 결과이다. 특히 해풍 순환이 빈번히 발달하는 봄과 여름의 해풍 강제력이 현저히 감소하였다. 선형 회귀 분석으로 추정된 인천 해풍일의 빈도는 25년 간 약 7.5% 감소하였으며, 해풍의 지속시간은 약 1.25시간 증가하였다. 인천은 야간에도 해풍 강제력이 강하게 유지되어 해풍의 종료를 지연시키는 특징이 있는데, 도시화로 인한 야간 육상의 기온이 해상에 비해 더 빠르게 증가한 것이 해풍일 빈도와 지속시간 변화의 원인으로 꼽힌다.

덕적도 부이의 위치는 인천 ASOS 관측지점으로부터 약 60 km 떨어져 있어 수심이 낮은 서해안의 뚜렷한 수온 일변화를 반영하지 못하며, 인천 해풍 종료에 필요한 수평 온도 경도의 크기를 정량적으로 확인하지 못하였다. 수도권 해풍의 공간적인 분포를 조사하기 위해 사용된 AWS 관측자료는 해안으로부터 50 km에서 70 km 사이에 장기간 운용된 AWS 관측지점이 존재하지 않아, 내륙으로 60 km 이상 침투하는 수도권 해풍의 특징을 분석하기에는 한계가 있었다(Park and Chae, 2018). 또한 지상 관측자료만을 사용하였기에 해풍의 연직 구조의 변화와 국지적인 해풍 순환의 구조, 도시풍을 비롯한 다른 국지풍과의 상호작용 등을 분석할 수 없었다.

본 연구에서는 한반도 연안의 네 지역에서 발생하는 해풍의 통계적인 특성을 비교 분석하였다. 본 연구의 결과는 한반도 삼면의 국지 순환 해석에 기여하고, 해풍으로 인해 촉발되는 대류성 강수 예보 활용 및 도심 항공과 항공기 활주로 이착륙 방향 결정에 활용되리라 기대된다. 관측자료의 한계로 인해 분석하지 못한 해풍과 다른 요인들 간의 상호작용은 수치모델 실험 등을 활용한 연구에서 보다 명확하게 규명될 수 있을 것으로 보이며, 특히 수도권 도시화로 인한 서해 경기만지역 해륙풍에 대한 사례 연구들이 필요한 실정이다.

Acknowledgments

본 논문에 좋은 의견을 주신 두 명의 심사위원 분들께 감사드립니다. 또한, 본 논문에 많은 지도와 조언을 주신 서울대학교 지구환경과학부 백종진 교수님과 박성수 교수님께 감사의 말씀을 드립니다. 이 연구는 기상청「차세대 항공교통 지원 항공기상 기술개발(NARAE-Weather)」(KMI2022-00310)과「위험기상 선제대응 기술개발사업」(RS2023-00233640)의 지원으로 수행되었습니다. 본 연구에서 수립된 해풍일 선정 방법을 이용해 각 지역에서 선정된 모든 해풍일의 날짜를 faa.snu.ac.kr/links/document/62에 공개하였습니다.

References

• Azorin-Molina, C., and D. Chen, 2009: A climatological study of the influence of synoptic-scale flows on sea breeze evolution in the Bay of Alicante (Spain). Theor. Appl. Climatol., 96, 249-260. [https://doi.org/10.1007/s00704-008-0028-2]
• Azorin-Molina, D. Chen, C., S. Tijm, and M. Baldi, 2011: A multi‐year study of sea breezes in a Mediterranean coastal site: Alicante (Spain). Int. J. Climatol., 31, 468-486. [https://doi.org/10.1002/joc.2064]
• Borne, K., D. Chen, and M. Nunez, 1998: A method for finding sea breeze days under stable synoptic conditions and its application to the Swedish west coast. Int. J. Climatol., 18, 901-914. [https://doi.org/10.1002/(SICI)1097-0088(19980630)18:8<901::AID-JOC295>3.0.CO;2-F]
• Choi, Y., and Y.-H. Lee, 2021: Urban effect on sea-breeze-initiated rainfall: A case study for Seoul metropolitan area. Atmosphere, 12, 1483. [https://doi.org/10.3390/atmos12111483]
• Crosman, E. T., and J. D. Horel, 2010: Sea and lake breezes: A review of numerical studies. Bound.-Layer Meteor., 137, 1-29. [https://doi.org/10.1007/s10546-010-9517-9]
• Finkele, K., J. M. Hacker, H. Kraus, and R. A. D. Byron-Scott, 1995: A complete sea-breeze circulation cell derived from aircraft observations. Bound.-Layer Meteor., 73, 299-317. [https://doi.org/10.1007/BF00711261]
• Fovell, R. G., 2005: Convective initiation ahead of the seabreeze front. Mon. Wea. Rev., 133, 264-278. [https://doi.org/10.1175/MWR-2852.1]
• Furberg, M., D. G. Steyn, and M. Baldi, 2002: The climatology of sea breezes on Sardinia. Int. J. Climatol., 22, 917-932. [https://doi.org/10.1002/joc.780]
• Ha, W.-S., and J. G. Lee, 2011: WRF sensitivity experiments on the choice of land cover data for an event of sea breeze over the Yeongdong region. Atmosphere, 21, 373-389. [https://doi.org/10.14191/Atmos.2011.21.4.373]
• Hwang, H., S.-H. Eun, B.-G. Kim, S.-J. Park, and G.-M. Park, 2020: Occurrence characteristics of sea breeze in the Gangneung Region for 2009~2018. Atmosphere, 30, 221-236. [https://doi.org/10.14191/Atmos.2020.30.3.221]
• Kim, C. H., and J. G. Jhun, 1992: Numerical simulations of the three-dimensional land and sea breezes under synoptic flows over South Korea. J. Kor. Meteor. Soc., 28, 165-181.
• Kim, D.-S., S.-Y. Jun, M.-I. Lee, and J.-S. Kug, 2022: Significant relationship between Arctic warming and East Asia hot summers. Int. J. Climatol., 42, 9530-9538. [https://doi.org/10.1002/joc.7844]
• Kim, J.-W., and S.-L. Kang, 2020: Identification of sea/land breeze circulation using a band-pass filter and the ensemble approach. J. Korean Data Inf. Sci. Soc., 31, 591-610. [https://doi.org/10.7465/jkdi.2020.31.3.591]
• KOSIS, 2023: Population density (based on the Population and Housing Census) - by province. Retrieved February 4, 2025, Korean Statistical Information Service [Available online at https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1B08024&conn_path=I2, ].
• Lee, K.-J., M. Kwon, and H.-W. Kang, 2022: Record-breaking high temperature in July 2021 over East Sea and possible mechanism. Atmosphere, 32, 17-25. [https://doi.org/10.14191/Atmos.2022.32.1.017]
• Lee, S., M. S. Park, M. Kwon, Y. G. Park, Y. H. Kim, and N. Choi, 2023: Rapidly changing East Asian marine heatwaves under a warming climate. J. Geophys. Res. Oceans, 128, e2023JC019761. [https://doi.org/10.1029/2023JC019761]
• Lee, Y. H., M.-S. Park, and Y. Choi, 2021: Planetary boundary-layer structure at an inland urban site under sea breeze penetration. Asia-Pac. J. Atmos. Sci., 57, 701-715. [https://doi.org/10.1007/s13143-020-00222-1]
• Lim, H.-J., and Y.-H. Lee, 2019: Characteristics of sea breezes at coastal area in Boseong. Atmosphere, 29, 41-51. [https://doi.org/10.14191/ATMOS.2019.29.1.041]
• Masouleh, Z. P., D. J. Walker, and J. M. Crowther, 2016: Sea breeze characteristics on two sides of a shallow gulf: study of the Gulf St Vincent in South Australia. Meteor. Appl., 23, 222-229. [https://doi.org/10.1002/met.1547]
• Masouleh, Z. P., D. J. Walker, and J. M. Crowther, 2019: A long-term study of sea-breeze characteristics: A case study of the coastal city of Adelaide. J. Appl. Meteor. Climatol., 58, 385-400. [https://doi.org/10.1175/JAMC-D-17-0251.1]
• Mestayer, P. G., I. Calmet, O. Herlédant, S. Barré, T. Piquet, and J.-M. Rosant, 2018: A coastal bay summer breeze study, part 1: results of the Quiberon 2006 experimental campaign. Bound.-Layer Meteorology, 167, 1-26. [https://doi.org/10.1007/s10546-017-0314-6]
• Miao, J.-F., L. J. M. Kroon, J. Vilà-Guerau de Arellano, and A. A. M. Holtslag, 2003: Impacts of topography and land degradation on the sea breeze over eastern Spain. Meteor. Atmos. Phys., 84, 157-170. [https://doi.org/10.1007/s00703-002-0579-1]
• Miller, S. T. K., B. D. Keim, R. W. Talbot, and H. Mao, 2003: Sea breeze: Structure, forecasting, and impacts. Rev. Geophys., 41. [https://doi.org/10.1029/2003RG000124]
• Oh, I.-B., Y.-K. Kim, H. W. Lee, and C.-H. Kim, 2006: An observational and numerical study of the effects of the late sea breeze on ozone distributions in the Busan metropolitan area, Korea. Atmos. Environ., 40, 1284-1298. [https://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2005.10.049]
• Papanastasiou, D. K., and D. Melas, 2009: Climatology and impact on air quality of sea breeze in an urban coastal environment. Int. J. Climatol., 29, 305-315. [https://doi.org/10.1002/joc.1707]
• Park, M.-S., and J.-H. Chae, 2018: Features of sea-land-breeze circulation over the Seoul Metropolitan Area. Geosci. Lett., 5, 1-12. [https://doi.org/10.1186/s40562-018-0127-6]
• Park, S. K., and J.-H. Kim, 2011: A study on changes in local meteorological fields due to a change in land use in the lake Shihwa region using synthetic land cover data and high-resolution mesoscale model. Atmosphere, 21, 405-414. [https://doi.org/10.14191/ATMOS.2011.21.4.405]
• Park, S.-U., 1990: Results of a three dimensional numerical model of land-sea breezes over South Korea. Asia-Pac. J. Atmos. Sci., 26, 78-103.
• Prtenjak, M. T., and B. Grisogono, 2007: Sea/land breeze climatological characteristics along the northern Croatian Adriatic coast. Theor. Appl. Climatol., 90, 201-215. [https://doi.org/10.1007/s00704-006-0286-9]
• Ribeiro, F. N., A. P. de Oliveira, J. Soares, R. M. de Miranda, M. Barlage, and F. Chen, 2018: Effect of sea breeze propagation on the urban boundary layer of the metropolitan region of Sao Paulo, Brazil. Atmos. Res., 214, 174-188. [https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2018.07.015]
• Ryu, Y.-H., and J.-J. Baik, 2013: Daytime local circulations and their interactions in the Seoul metropolitan area. J. Appl. Meteor. Climatol., 52, 784-801. [https://doi.org/10.1175/JAMC-D-12-0157.1]
• Shen, L., C. Zhao, Z. Ma, Z. Li, J. Li, and K. Wang, 2019: Observed decrease of summer sea-land breeze in Shanghai from 1994 to 2014 and its association with urbanization. Atmos. Res., 227, 198-209. [https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2019.05.007]
• Simpson, J. E., 1994: Sea breeze and local winds. Cambridge University Press, 234 pp.
• Yan, H., and R. A. Anthes, 1987: The effect of latitude on the sea breeze. Mon. Wea. Rev., 115, 936-956. [https://doi.org/10.1175/1520-0493(1987)115<0936:TEOLOT>2.0.CO;2]
• Yoshikado, H., 1994: Interaction of the sea breeze with urban heat islands of different sizes and locations. J. Meteor. Soc. Japan Ser. II, 72, 139-143. [https://doi.org/10.2151/jmsj1965.72.1_139]