영동지역에서 눈결정 카메라를 활용한 눈결정의 정량 분석

2.1 관측개요 및 눈결정 카메라

강릉원주대학교에서는 2014년부터 겨울마다 강설 집중관측 캠페인(Experiment on Snow Storms At Yeongdong: ESSAY)을 수행 중에 있는데, 주로 강릉과 대관령에서 다양한 원격관측장비와 라디오존데 관측을 통하여 강설 시 대기 열역학적인 구조와 강설 구름 및 눈결정을 관측하는 캠페인이다. 본 연구에서는 눈결정의 정량적인 분석을 위해서 Seo et al. (2015)에서 제시된 확대경을 부착한 스마트폰 촬영 방법과 더불어 공중에서 낙하하는 눈결정을 자동으로 촬영할 수 있는 MASC (Multi-Angle Snowflake Camera) 촬영 분석방법이 함께 적용되었다. ESSAY의 구체적인 관측방법론은 Seo et al. (2015)에 제시되어 있으며 본 논문에서는 MASC 활용 눈결정 정량 분석이 추가되었다.

국내에 처음 적용된 MASC 분석 방법은 기존 스마트폰 촬영방법에서 나타나는 눈결정이 지면에 떨어지면서 파손되거나 녹는 단점을 보완할 수 있고 사진의 영상처리를 통하여 눈결정 형태 및 크기변수들을 계산할 수 있을 뿐만 아니라 낙하속도를 산정할 수 있는 장점이 있다. 강설 시 MASC는 눈결정이 땅에 도달하기 전에 공중에서 바로 촬영할 수 있다. 눈결정이 가운데가 뚫린 MASC 10각형 틀(frame) 안쪽으로 낙하할 때 틀 상단에 위치한 적외선 센서와 교차하는 부분을 통과하게 되면, 36^o 각도로 배치된 3대의 카메라가 낙하하는 눈결정을 각각 세 방향에서 촬영한다(Fig. 1). MASC 장비는 근적외선 방출기와 검출기에 의해 낙하하는 눈결정을 감지하고 사진 촬영이 가능하다. MASC는 1/25000초의 속도로 1048 × 1248 픽셀의 사진 크기(1.3백만 픽셀)의 고해상도(34 μm/pixel) 사진 촬영이 가능하며, 이에 해당하는 수평적인 시야(field of view)와 심도(field of depth)는 각각 35.7 mm와 13.4 mm이다. 카메라의 상단에는 낮은 전압과 겨울철의 추운 환경에서도 장시간 사용 가능한 LED가 설치되어 있어 주변의 밝기에 상관없이 눈결정 촬영이 가능하다. 그리고 MASC는 눈결정 촬영 외에도 눈결정의 낙하속도를 측정할 수 있는데, 상단에 위치한 적외선센서의 교차구역과 하단의 교차구역을 통과하는 시간을 이용하여 낙하속도가 계산된다. 참고로 상단과 하단 교차구역의 거리는 32 mm이다. MASC는 USB-RS232 변환기로 연결된 컴퓨터에 의해 작동되며, 촬영된 사진은 바로 컴퓨터로 전송된다. MASC의 간단한 사양은 Table 1에 제시한다.

Fig. 1.

Schematic diagram of MASC (Multi-Angle Snowflake Camera), and a picture of MASC and smartphone photographing on the roof of Atmospheric Science Building at Gangneung-Wonju National University (GWNU) in the ESSAY campaign.

Table 1.

Lens and camera parameters for the Multi-Angle Snowflake Camera (MASC).

2.2 눈결정 분석방법

본 연구에서는 전체 ESSAY 기간 중 2017년부터 2018년까지 겨울철에 관측한 5개 강설 사례를 정리하여 Table 2에 제시하였다. 일차적으로 MASC를 이용하여 촬영된 눈결정은 사진 1장당 한 개의 눈결정만 잘라 낸(crop) 후 분석하였다. 추가로 초점이 잘 맞지 않아 어둡고 화소의 경도가 흐릿한 사진들은 정량 분석에서 제외하였다. 구체적으로는 눈결정 화소 주변(3 × 3) 컬러코드(color code)의 표준편차가 2%(0-255 컬러코드에서 5에 해당)보다 작은 사진들은 정량 분석에서 제외하였다. 눈결정의 분류 및 정량분석방법의 흐름도를 간단히 정리하여 Fig. 2에 제시하였다.

Table 2.

Summary of snow crystal measurement with MASC in 2017 and 2018 at Gangneung and Daegwallyeong.

Fig. 2.

Flowchart of classification of hydrometeor types and calculation of variables (Dmax, req, fallspeed, complexity, and aspect ratio) using snowflake images taken by MACS.

1차 심사를 통과한 사진들은 Praz et al. (2017) 방법에 기반하여 눈결정의 형태학적 특징을 분류하였다. Praz et al. (2017)는 Magono and Lee (1966)이 도입한 방법을 기본으로 하여 두 개 이상 입자들이 부착된 Aggregate (AG), 작은 입자들을 총칭하는 Small Particle (SP), 바늘과 컬럼 모양 입자 Columnar Crystal (CC), 편평한 판 모양 Planar Crystal (PC), CC와 PC의 여러 조합(CPC), 그리고 마지막으로 싸락눈 Graupel (GR) 등, 총 6가지 눈결정으로 분류하였다. Figure 3은 6가지 분류방법에 따른 눈결정 예시를 보여준다.

Fig. 3.

Examples of six snowflake images belonging to each hydrometeor type (Small Particle: SP, Columnar Crystal: CC, Planar Crystal: PC, Combination of column and Plate Crystal: CPC, Aggregate: AG, Graupel: GR) adapted from MASC (Adapted from Praz et al., 2017).

눈결정의 정량 분석방법은 관측된 사진 화소의 밝기를 이용하여 눈결정의 모양을 구분하고, 눈결정의 지름, 둘레, 넓이 등을 수치화 하여 분석하는 것이다. 세 방향으로 촬영된 눈결정 각각의 최대 지름(maximum diameter), 종횡비(aspect ratio), 방향성(orientation), 유효 반지름(equivalent radius), 복잡도(complexity)를 계산한 후 평균을 취한다. 먼저 최대 지름은 눈결정의 가장 긴 부분의 길이를 의미하며, 종횡비는 최대 지름과 최소 지름의 비율을 나타내며, 유효 반지름은 눈결정의 면적을 원으로 가정하였을 때 원의 반지름을 나타낸다(식 (1)). 방향성은 눈결정의 수평축에 대해 입자의 긴 부분이 기울어진 각도로서 눈결정 낙하 방향을 의미한다. 복잡도는 유효 반지름에 대응하는 원주의 길이와 이미지 분석을 통하여 분석된 눈결정사진의 둘레의 길이와의 비율을 나타낸다(식 (2)).

여기에서 r_eq는 유효 반지름, σ는 눈결정의 단면적, χ는 복잡도, P는 눈결정 둘레의 길이를 나타낸다. χ가 1이면 구를 의미하고, 값이 크면 눈입자 형태가 복잡한 부착형을 의미한다.

2.3 눈결정 비교

눈결정의 정량적인 분석에 앞서 눈결정 성상과 크기 등의 비교를 위하여 동 시간대(1분 이내) 스마트폰 카메라로 촬영한 눈결정과 MASC로 촬영된 눈결정의 형태와 크기를 제시하였다(Fig. 4). Figure 4의 왼쪽 사진들은 2017년 3월 14일 대관령에서 11시와 12시에 MASC와 디지털 카메라(Canon 650D)로 찍은 것이다. 우선 11시에는 2~4 mm 크기의 둥근 모양 결착형 눈결정이 주로 관측되었는데, 지상에 낙하한 눈결정을 찍은 디지털 카메라 촬영에서도 동일한 크기의 결착형 입자들이 확인되었지만 지면에 충돌하면서 다소 크기가 감소한 경향이 있다. 한 시간 이후에는 나뭇가지형 눈결정이 부착되거나 결착되어 10 mm 이상으로 크게 성장한 입자들이 MASC와 디지털 카메라 촬영 모두에서 확인되었다. 오른쪽 사진은 2018년 1월 22일 강릉에서 MASC와 스마트폰으로 촬영된 눈결정을 비교한 것인데, 17시에 MASC에 찍힌 눈결정은 약 10 mm 정도로 크게 성장한 부착형(aggregate) 눈결정이 지상 부근에서 약간 녹은 상태로 검게 나타났고, 이들이 지면에 충돌하면서 약 3~5 mm 크기로 분리되어 스마트폰에 촬영되었다. 20시에 촬영된 눈결정에서도 눈결정 모양이나 크기는 17시와 유사하나 온도 하강에 따라 눈결정의 녹은 정도가 줄어들어 하얗고 밝게 촬영되었다.

Fig. 4.

Comparison of snowflake images taken by the MASC with a digital camera (Left pics), and that of MASC with a smartphone (Right pics). Each picture was taken by MASC in the upper panel, followed by a smartphone picture taken at the same time.

3.1 강설 및 눈결정 전반적 특성

강설 기간 중 다른 변수들에 비하여 눈결정 형태에 가장 의존하는 변수는 복잡도이다. Garrett et al. (2014) 방법을 참고하여 결착정도에 따라 복잡도를 3 등급으로 구분하였고, 2017년부터 2018년까지 5가지 강설 사례들의 눈결정 복잡도에 따라 분류한 눈결정 사진을 Fig. 5에 제시하였다. 복잡도(χ)가 1.35 이하 범위에 해당하는 눈결정은 둥근 모양의 결착형 입자들이 대부분이며 일부 싸락눈들을 확인할 수 있었고, χ가 1.75 이상인 범위에서는 눈입자 크기도 크면서 형태가 복잡하고 불규칙한 부착형 입자들이 대부분을 차지하였다. 중간 범위에는 결착형과 부착형 입자들이 혼재하는 경향이 있었다. 즉, 결착은 눈입자 표면을 부드럽고 둥글게 만드는 경향이 있기 때문에 χ를 낮추는(복잡도 감소) 효과가 있다.

Fig. 5.

Snowflake images classified as complexity (χ ≤ 1.35, 1.35 < χ < 1.75, and χ ≥ 1.75) for the five snowfall events in 2017 and 2018.

Table 3은 전체 사례에 대한 최대 지름(D_max), 유효 반지름(r_eq), 종횡비(α), 방향성(θ), 복잡도(χ) 그리고 낙하속도(υ)의 통계값을 정리한 것이다. 이 중에서 눈결정 크기 변수(D_max, r_eq), 복잡도(χ)와 낙하속도(υ)의 크기별 빈도 분포를 Fig. 6에 제시하였다. 그리고 분석 가능한 눈결정 사진 개수가 부족한 2개 사례를 제외한 3개 사례의 주요 변수의 크기별 빈도분포도 함께 제시하였다. 전반적으로 눈결정 최대 지름과 유효 반지름의 평균값은 각각 1.1~4.3 mm, 0.5~1.5 mm 수준으로 Garrett et al. (2014)과 Praz et al. (2017) 관측결과와 유사하게 나타났다. 복잡도는 1.1~1.8 수준으로(참고로 구형 입자의 복잡도는 1) 영동지역 강설 입자는 전반적으로 둥근 형태이지만(최빈값이 1.2), 복잡도가 2 정도의 다양한 부착형 눈입자도 다수 관측되었다. 눈결정의 형태 변수인 방향성(orientation)은 36.0~41.5^o로 일정한 수준이지만 종횡비는 0.6~0.9로 변동성이 큰 편이었다. 평균 낙하속도는 1.0~1.5 m s⁻¹로 나타났지만 0.5~2.0 m s⁻¹ 범위에 상당히 넓게 분포하였다. 선행 연구결과와 비교할 때 영동지역 강설 입자들의 낙하속도가 전반적으로는 비슷한 수준이지만 변동폭은 크게 나타났다. 2017년 1월 20일 사례의 경우는 눈결정 크기(D_max, r_eq)는 전체 평균에 비해 작았고 낙하속도 역시 작은 경향이었지만 복잡도는 평균 크기분포와 유사하였다. 이는 본 사례가 천둥과 번개를 동반한 초단기 폭설사례로서 결착형의 작은 눈결정 입자들의 빈도가 높게 관측되었기 때문으로 추정된다. 강설 구름의 높이가 약 9 km까지 성장하여 시간당 약 10 cm 강한 강설이 관측되었는데 이 과정에서 상대적으로 작은 크기의 결착형 입자들이 다수확인되었다(3.3절 참조). 반면에 2017년 3월 14일과 2018년 1월 22일 눈결정 크기와 복잡도는 전체 평균 분포도에 비해 우측(큰 쪽)으로 치우쳐 있어 대체로 입자가 크고 복잡도 역시 큰 경향이었는데, 이는 눈입자들이 부착되어 크기가 증가하고 복잡한 형태의 입자가 다수 존재하였음을 의미한다. 각 개별 사례들에 대한 구체적인 설명은 3.3절에서 제시될 예정이다.

Table 3.

Statistics of Dmax, req, χ, orientation, aspect ratio, and fallspeed of snow crystals observed in 2017~2018.

Fig. 6.

Probability distributions of maximum dimension (Dmax, equivalent radius (req), complexity (χ), and fallspeed of snow particles based on 128,269 images obtained at Gangneung and Daegwallyeong for the whole snowfall events in 2017 and 2018. Those of three episodes are demonstrated together on Jan 20 and Mar 14, 2017, and Jan 22, 2018.

Figure 7은 복잡도에 따른 눈결정 입자크기 분포와 낙하속도의 빈도분포를 나타낸 것이다. 복잡도가 1.75보다 큰 범위에 속한 눈결정은 크기는 큰 쪽으로, 반면에 1.35보다 작은 구형에 가까운 입자들은 작은 크기 쪽으로 치우쳐 있다. 즉, 눈결정의 복잡도가 증가할수록 낙하속도가 약간 증가하는 경향이 있었다. 반면에 결착형에 가까운 눈결정들(주로 복잡도(χ)가 작은 입자)이 입자크기와 낙하속도 모두 왼쪽으로 약간 치우쳐 있어 결착형 입자들이 입자크기도 작고 낙하속도 역시 작은 경향이 있음을 알 수 있었다. 이는 Garrett et al. (2014)이 미국 유타 Wasatch 산악지역에서 관측한 연구결과와 비교할 때 결착형 입자들의 낙하속도가 부착형 입자들에 비해 크게 나타난다는 관측 결과와 상반되는 것이다. 현재 본 연구에서 활용한 눈결정 정량 분석은 실제 대기 중에서의 낙하속도를 측정하는 방법으로서 주변 강한 풍속이나 난류 등의 대기환경에 영향을 많이 받고 있기 때문에 눈결정의 밀도에 따른 낙하속도를 제대로 반영하지 못하여 복잡도에 따른 낙하속도 의존도가 기존의 관측결과와 다르게 나타난 것으로 추정된다. 또한 영동지역은 겨울철 강설시에 녹는 눈(melting snow)이 빈번하게 관측되는 경향이 있는데, 이는 눈결정의 크기가 큰 경우에 눈의 밀도를 증가시키기 때문에 낙하속도 역시 증가하였을 것으로 추정된다.

Fig. 7.

Probability distribution of maximum dimension Dmax (left) and fallspeed υ (right) normalized and categorized according to complexity χ in 2017 and 2018.

3.2 눈결정 정량 분석

Seo et al. (2015)의 스마트폰 눈결정 사진 분석결과에 의하면 영동지역 눈결정은 주로 나뭇가지(dendrite) 부착형(aggregate) 혹은 결착형(riming) 입자들이 대부분이었다. 한편 Kim et al. (2018b)에 의하면, 영동지역 강설 시 하층에서 북풍 내지 북동풍과 함께 한기가 유입되면서 강설이 시작되는 경향이 있기 때문에 온도가 점차 하강하는 경향이 있다. 그래서 강설 초기 결착형 입자가 온도 하강에 따라 부착형 눈결정으로의 변하는데, 이는 상대적으로 따뜻한 강설 초기에 과냉각 수적의 존재 가능성이 증가하기 때문에 결착 눈결정 발생빈도가 증가하는 것으로 추정된다. 또한 강설이 진행되는 동안 온도 하강에 의해 나뭇가지형(dendrite) 입자가 주로 형성되고 더불어 부착 가능성이 증가하는 것으로 판단된다. Figure 8은 2018년 1월 22일 강설 사례에 대해 눈결정 분류, 눈결정 최대 지름, 낙하속도, 복잡도 그리고 종횡비의 시간변화를 나타낸 것이다. 그림 아래에는 MASC로 촬영된 각 시간대의 주요 눈결정 사진을 함께 제시하였다. 눈결정 분류를 살펴보면 부착형(aggregates) 눈결정의 빈도가 전반적으로 크게 나타났는데 이는 Seo et al. (2015) 관측 결과를 뒷받침하는 것이다. 강설 초기에는 작은 입자 빈도가 높게 나타났지만 이후 감소하는 경향을 보였고, 눈입자의 최대 지름은 시간이 경과함에 따라 증가하는 경향을 보였다. 눈결정의 최대 크기는 1.0~10.0 mm 범위로 변동성이 큰 반면에 평균 낙하속도는 1.0 m s⁻¹이었다. MASC 사진(Fig. 8 아래)에 의하면 나뭇가지형, 바늘모양, 컬럼 등의 입자들이 서로 부착된 눈결정이 주로 관측되어 눈결정 복잡도가 대부분 1.3~2.0으로 3.1절에서 제시된 평균 값보다 큰 수준이었다. 또한, 부착형 눈결정에 상당 부분 결착이 일어났고, 사진이 어둡게 나타난 것으로 판단하건데 눈결정이 대기 하층을 통과하면서 녹았음을 의미한다. 강설이 관측된 17시부터 21시까지 지상온도는 0^oC 이상이었고 이후 온도가 감소하여 영하의 온도를 보였다(눈결정 사진이 점점 밝게 나타나고 있음).

Fig. 8.

Time series of proportions of each hydrometeor type, maximum dimension, fallspeed, complexity, aspect ratio and corresponding main snow crystal images taken on Jan 22, 2018. Shading indicates its standard deviation for each 5-min time window.

Figure 9는 2018년 1월 22일 강설 기간 중 강릉에서 관측한 대기 열역학적인 구조와 바람의 시간변화를 나타낸 것이다. 여기에 강설(수)량 및 850 hPa 기온의 시간변화도 함께 제시하였다. 여기서 강수량은 눈을 완전히 녹여 물로 환산한 물의 깊이, 즉 눈의 수 당량(snow water equivalent)을 의미한다. 강설 초반에 850 hPa 온도가 −6^oC 따뜻한 조건으로 과냉각 수적의 빈도가 증가함에 따라 결착형 빈도 역시 증가하였고, 강설 후반부로 갈수록 상층 850 hPa 온도가 하강하면서 녹은 정도가 감소하여 눈결정이 밝게 나타났다. 강설기간 22일 오후 6시부터 자정 무렵까지 운정 고도는 약 3 km 정도로 전형적인 강설 시의 운정고도 보다 높았으며 강설 시작 전에 1 km 이내에 북풍 계열의 바람이 관측되었고, 상층에서는 서풍 계열로 바뀌었다. 북풍과 함께 한기가 유입되면서 강설이 시작되고, 강설이 종료된 자정부터는 전체 고도에서 서풍이 관측되었다. 이 사례의 경우 강설 초반에 850 hPa의 온도는 약 −6^oC이었다가 후반부에 −8^oC까지 감소하였는데, 눈결정도 강설 초반에 녹은 상태의 눈입자가 주로 관측되다가 강설 후반부에는 온도 하강에 따라 주로 부착형 눈결정이 관측되었다.

Fig. 9.

Time series of thermodynamic profiles, and snow and precipitation amount along with 850-hPa temperature on Jan 22, 2018. The white flag, shading, and black line denote wind speed (m s−1), relative humidity (%), and equivalent potential temperature (K), respectively. Blue and green boxes denote accumulated snow depth (cm), and snow water equivalent (mm), respectively.

Figure 10은 2018년 3월 8일 강설 사례시 MASC 분석 결과인데, 눈결정 분포는 작은 입자와 부착형 눈결정의 빈도가 높았고, 최대 지름은 평균 2~5 mm 이고, 낙하속도는 1.5 m s⁻¹로 일반적인 강설 입자보다 크게 나타났다. 눈결정의 평균 복잡도 역시 1.8로 구형의 입자보다는 복잡한 형태가 주로 관측되었다. 라디오존데 관측결과(Fig. 11), 2018년 3월 8일 사례는 저기압이 한반도 남해상을 통과한 이후 동풍이 유입되면서 강설이 시작되었으며, 상층에는 300 hPa 이상까지 키가 큰 기압골이 발달하여 대기 중하층에 강한 경압 불안정을 유발한 사례이다. 상층 기압골이 한반도를 통과하기 전인 8일에는 상층까지(약 7 km) 남풍~남서풍 계열의 바람이 관측되었고, 상층 기압골이 한반도를 통과한 후인 9일에는 북풍~북서풍 계열의 바람이 관측되었다. 상층 기압골이 통과하기 전에는 구름이 6 km까지 높게 발달하였고, 상층 기압골이 한반도를 통과한 이후 구름은 낮아졌다. 또한 850 hPa 기온은 상층에 북풍 계열의 바람이 유입되면서 −4^oC에서 −6^oC까지 하강하였다. 8일에는 강수(설)량은 북강릉 관측소를 기준으로 10.5 mm (3.6 cm)가 관측되었다.

Fig. 10.

Same as in Fig. 8 except for Mar 8, 2018.

Fig. 11.

Same as in Fig. 9 except for Mar 8, 2018.

눈결정은 3월 8일 초반에는 빗방울과 결착된 부착형 눈결정이 주로 섞여 관측되다가 시간이 지날수록 빗방울은 감소하고 부착형 눈결정에 결착이 빈번히 발생하였다. 하지만 850 hPa 온도가 상대적으로 따뜻한 편인데, 부착형 빈도가 결착형 보다 높게 나타난 것은 기존 연구결과(Kim et al., 2018b)와는 상반된 결과이다. 이는 3월 8일에 약 7 km까지 높게 발달한 구름 상부의 낮은 온도(−30~−20^oC)에서 생성된 나뭇가지, 기둥, 컬럼 모양의 눈결정이 낙하하면서 구름내 눈결정과 부착(aggregate)된 이후, 하층의 따뜻한 지역을 지나면서 눈결정이 녹으면서 관측된 것으로 생각된다. 눈결정이 녹은 상태인 것은 MASC 사진에서 검고 어둡게 나타난 것으로도 확인할 수 있다. 이상의 결과는 복잡도가 큰 부착형 입자들도 녹은 정도가 증가함에 따라 낙하속도가 결착형 입자(복잡도 작음)보다 크게 나타날 수 있음을 설명하고 있다(Fig. 7 참조).

3.3 특이 사례 분석

분석 사례 중에서 2017년 1월 20일 사례는 영동지역에 천둥 번개를 동반한 단기간의 폭설이 관측된 사례이다. 이 사례는 저기압이 한반도를 관통하면서 하루 동안 약 13 hPa가 급격히 감소하면서 폭발적으로 저기압이 발달하였고, 영동지역에 초단기 폭설을 유발하였다. 강설은 10시 30분경부터 관측되기 시작하였으며, 11시~13시 사이에 구름의 높이가 9 km까지 발달하여(라디오존데 관측결과) 뇌전을 동반하면서 시간당 약 10 cm 적설량이 관측되었다. 13시 이후 구름의 높이가 3 km 이하로 낮아지면서 강설 강도 역시 약해졌다. Kim et al. (2018a)은 폭발적으로 발달하는 저기압과 단기간의 뇌전을 동반한 폭설 현상을 라디오존데 관측과 수치모의 결과를 통해 대류권계면 접힘(folding) 현상과 연관 지어 설명한 바 있다.

Figure 12는 2017년 1월 20일 눈결정 물리변수들의 시간변화를 나타낸 것이다. 강한 강설이 관측된 11시~13시 기간에는 두꺼운 구름의 형태와 다양한 형태의 눈결정과 함께 다수의 결착형 눈결정이 관측되었다. 이후 구름의 두께가 감소함에 따라서 점차 결착정도가 줄어들면서 나뭇가지 부착형의 눈결정이 주로 관측되었다. 특히 뇌전을 동반한 폭설이 이례적으로 관측된 11:30~12:30 동안에는 눈결정 크기는 감소하였지만(평균 1.9 mm) 평균 낙하속도는 1.1 m s⁻¹로 일반적인 강설 사례와 유사하였다(Table 3). 이와 더불어 평균 복잡도는 1.3으로 눈결정 입자가 비교적 균질한 형태를 띄었음을 알 수 있었다. 이후 강설 강도가 약화된 후반부(16~18시)의 경우 눈결정의 최대 지름은 오히려 4.1 mm로 크게 증가하면서 변동폭 역시 증가하였다. 반면에 낙하속도는 전반부와 유사한 경향(평균 1.0 m s⁻¹)을 보였다. 후반부의 강설과 눈결정 특징은 전형적인 동해효과에 의한 강설시의 눈결정 패턴과 유사하였다. 여기서 동해효과 강설은 겨울철에 상대적으로 따뜻한 동해상으로 북쪽 혹은 북동쪽으로부터 한기의 유입에 의해 형성된 눈구름에 의해 발생하는 강설 현상을 의미한다(Nam et al., 2014; Kim et al., 2018b).

Fig. 12.

Same s in Fig. 8 except for Jan 20. 2017.

마지막으로 앞서 제시된 강릉에서 관측한 분석결과와 달리 대관령 구름물리 선도센터에서 2017년 3월 14일에 관측한 눈결정 분석결과를 제시하고자 한다. 본 사례의 특이 사항은 15시 40분부터 16시 40분까지 한 시간 동안 구름물리 선도센터에서 요오드화은 연소 실험을 수행하였고, 풍하측 약 15 m 부근에 MASC 장비를 설치하여 눈결정 변화를 촬영하였다. 강설은 정오 12시부터 시작되어 18시 전후까지 지속되었는데, 15시부터 16시 사이에 강설 강도가 약화되면서 강설현상이 잠시 중지되었다. Figure 13은 시딩 실험 이전과 시딩 이후의 눈결정 변화를 이해하기 위하여 시딩 이전(12~15시)과 이후(16~17시) 각각의 눈결정 특성을 비교한 것이다. 흥미로운 점은 시딩 이전에는 상대적으로 크기가 큰 나뭇가지형 입자가 부착된 눈결정($$ \overline{D_{max}}$$= 4.3 mm, $$ \overline{r_{eq}}$$=1.5 mm)이 주로 관측된 반면에 시딩 이후 시간대에는 눈결정 크기가 뚜렷하게 감소하면서($$ \overline{D_{max}}$$ =2.7mm, $$ \overline{r_{eq}}$$=1.1mm) 결착형 입자가 크게 증가하였다(Table 3). 또한 복잡도는 시딩 이전 1.5에서 시딩 이후 1.3으로 뚜렷하게 감소한 반면에 낙하속도는 둘 다 1.0 m s⁻¹으로 큰 변화가 없었다. 이는 요오드화은 시딩으로 인해 빙정핵이 증가하여 눈결정 크기는 감소한 것으로 추정된다. 아쉽게도 눈결정 개수농도 관측은 이루어지지 않았다. 시딩 실험 이후 결착형 입자가 뚜렷하게 증가하였는데 이는 요오드화은 연소과정에서의 주변 대기 온도 상승으로 과냉각 수적이 증가하여 결착 현상이 빈번하게 일어났을 것으로 판단되며, 더불어 둥근 형태의 입자 증가로 인해 눈결정의 복잡도는 감소하였을 것으로 판단된다. 이상의 결과는 Fig. 13에 제시된 시딩 이전과 이후의 눈결정 입자 크기 분포와 복잡도 분포에서도 잘 확인할 수 있다. 결국 MASC 장비는 시딩 실험과정에서 발생하는 눈결정의 정량적인 실시간 변화를 성공적으로 관측할 수 있다는 것을 보여주고 있다.

Fig. 13.

Histogram of Dmax, req, complexity, and fallspeed for the period of before-seeding (1200~1500 LST) and after-seeding (1600~1700 LST) on Mar 14, 2017.