Current Issue

기상청(Korea Meteorological Administration; KMA)은 전국에 현업용 S-밴드 레이더 10대와 공항용 C-밴드 레이더 1대를 포함하여 총 11대의 이중편파레이더를 운영하여 한반도 전역을 관측하고 있다(Fig. 1, Table 1). S-밴드 레이더는 백령도(BRI), 광덕산(GDK), 관악산(KWK), 강릉(GNG), 오성산(KSN), 진도(JNI), 면봉산(MYN), 구덕산(PSN), 고산(GSN), 성산(SSP)에 C-밴드 레이더는 인천공항(IIA)에 설치되어 있다. 레이더는 240 km의 넓은 관측 반경(GNG: 280 km, IIA: 130 km)과 높은 시공간 분해능(5분, 250 m)으로 고해상도 레이더 자료를 산출한다. 레이더 고도가 지점에 따라 상이하여 각기 다른 9개 고도각으로 관측하고 있으며, 고도각에 따라 620~1,200 Hz의 high pulse repetition frequency (PRF)로 5:4 비율의 이중 PRF를 사용하여 시선속도의 접힘으로 인한 자료의 오염이 없도록 관측한다(Lee et al., 2021; Park et al., 2023). 고해상도 3차원 바람장 산출에 사용한 레이더 시선속도 자료는 품질관리를 적용하였다. Park et al. (2023)에 따라 노이즈 필터를 이용하여 잡음을 제거하고 중앙값을 통한 보정을 적용하였고, velocity azimuth display (VAD) 복원 함수로 시선속도의 손실된 영역을 복원하여 고품질의 시선속도를 산출하였다.

Fig. 1. 
Operational weather radar network of the Korea Meteorological Administration (KMA) within the WISSDOM analysis area. The blue markers indicate the locations of 11 radar sites, and the gray circles represent their respective observational coverage areas.

레이더 시선속도를 이용한 3차원 바람장을 산출하는 고전적인 방법은 두 대 이상의 레이더 중첩영역에서 레이더 관측의 기하학적인 특성을 이용하여 연립방정식과 연속방정식의 적분을 통해 수평속도와 연직속도를 유도하는 것이다(e.g. Armijo, 1969; Miller and Anderson, 1991). 이때 적분 방향과 레이더 관측의 상하층 공백에 의해 연직속도 오차가 증가하고 레이더 베이스라인과 분석 지점 간 사이각이 일정 범위를 벗어나면 바람 벡터의 오차가 급격하게 증가하는 문제가 있다. 또한, 레이더들의 상대적인 위치와 관측 전략 구성에 따라 바람장 산출 영역 및 정확도가 민감하게 바뀌는 문제가 있다.

기상레이더센터는 이러한 고전적인 방법의 한계를 극복하고 3차원 레이더 바람장의 품질을 향상시키기 위하여, 대만국립중앙대학교(National Central University)에서 개발한 변분법 기반의 다중 도플러 레이더 3차원 바람장 산출 시스템(Liou and Chang, 2009; Liou et al., 2012)을 국내 기상레이더에 적용하고 기술 개선하였다(Kim et al., 2018). 이 기술은 wind synthesis system using doppler measurements (WISSDOM)으로 정의한다. WISSDOM은 역학적 강제항의 비용함수를 최소화하기 위한 조절 변수(수평·연직 바람 성분)의 반복적인 계산을 통해 고전적인 방법이 가지고 있는 한계를 극복할 수 있으며 여러 대의 레이더 시선속도 자료로부터 최적의 바람 벡터를 결정하여 3차원 바람장을 산출한다. WISSDOM은 관측에 사용된 레이더 수에 영향을 받지 않기 때문에 레이더 베이스라인의 공백 영역과 여러 레이더가 중첩하여 관측하지 않는 영역에서도 바람장 산출이 가능하다. 변분법의 비용 함수에 와도 방정식과 경계조건에 대한 강제항을 추가하여 연직속도를 정확하게 추정할 수 있으며, 지상 관측 바람자료에 대한 강제항과 가상경계법(Peskin, 1977)을 통해 복잡한 지형에서 지형에 의한 강제력과 지상 관측 바람자료가 반영되어 보다 실제에 가까운 저층 바람벡터를 모의할 수 있다. Kim et al. (2018)에 따르면 WISSDOM 바람 자료와 라디오존데 고층 관측 자료의 비교 검증을 통해 풍속 오차는 2.8 m s^-1, 풍향 오차는 12.7^o로 나타났다.

WISSDOM은 품질 관리한 레이더의 시선속도뿐만 아니라 수치모델의 바람 자료, 지상관측자료(AWS) 등 가용한 바람자료를 입력자료로 사용한다. WISSDOM 3차원 바람장은 한반도 전역을 포함한 960 km × 960 km 격자로 수평해상도는 1 km, 연직해상도는 고도에 따라 가변적으로 산출된다(~1 km: 50 m, 1~2 km: 100 m, 2~4 km: 200 m, 4~9 km: 500 m 간격). WISSDOM 3차원 바람장 자료의 원활한 현업 예보 지원을 위하여 모듈화, 병렬화 등 최적화를 수행하였고, 처리 속도가 향상되어 5분 간격으로 실시간 산출된다. 본 연구에서는 저기압 회전 중심을 탐지하기 위해 WISSDOM으로 산출한 바람 변수(u, v, w, 수렴/발산, 와도) 중에서 u, v, 와도를 사용하였다.

저기압은 반시계 방향으로 회전하는 바람의 흐름으로 인해 중심부에서 일반적으로 양의 와도를 보인다. 중심으로 갈수록 와도 값이 증가하여 중심 위치에서 가장 큰 값이 나타난다. 또한 저기압 중심부에서는 수평 방향의 기압 차이가 거의 없어 기압경도력이 매우 약하기 때문에 공기를 수평으로 이동시키는 힘이 거의 없다. 저기압 주변에서 공기가 회전할 때 코리올리 힘과 원심력이 균형을 이루게 되어 중심으로 갈수록 이 균형점에 가까워지고, 수평운동보다 연직 상승운동이 우세해지면서 수평 방향의 풍속이 매우 약해진다. 이렇게 복합적인 작용으로 저기압 중심 위치에서는 풍속이 최소값으로 관측된다.

우리나라 서해상에 위치한 저기압 사례인 2023년 6월 30일 0900 LST의 WISSDOM 와도와 풍속을 보면 저기압 중심 부근에서 와도는 12 × 10^-5 s^-1 보다 크고, 풍속은 2 m s^-1 보다 작았다(Fig. 3). 본 연구에서는 이러한 저기압의 바람 특성을 이용하여 저기압 회전 중심 위치를 탐지하고자 하였다. 풍속은 1 m s^-1 미만으로 임곗값을 결정하였고, 와도는 저기압의 강도나 규모에 따라 달라질 수 있기 때문에 대부분의 저기압의 와도 값을 포함할 수 있도록 임곗값을 1 × 10^-5 s^-1 초과로 결정하였다. 두 변수의 임계조건을 동시에 만족하는 격자점을 저기압 중심 후보로서 저기압 가능 영역으로 선정하였다.

Fig. 3. 
WISSDOM vorticity (unit: × 10^-5 s^-1) and wind speed (unit: m s^-1) at an altitude of 1.4 km near the circulation centroid of mid-latitude cyclone at 0900 LST on 30 June 2023. The red circle with black arrows indicates the center of the circulation centroid.

저기압성 회전 영역을 판별하기 위해 저기압 중심 가능 영역으로 선정된 각 격자점을 기준으로 특정 반경(Rs) 내에서 바람이 반시계 방향의 회전이 있는지 확인하였다. 여기서 Rs는 저기압 규모에 따른 탐지 정확도와 계산 효율성에 직접적인 영향을 미치는 주요 변수이다. 최적의 Rs 값을 결정하기 위하여 Rs 값을 30 km에서 37 km까지 변경하여 탐지율과 계산시간을 비교하였다. Rs 값이 33 km에서 최대 탐지율을 보이면서 계산 효율성이 우수하였다. Rs를 33 km보다 작게 설정하면 작은 규모의 풍향 변동을 저기압성 회전 중심으로 판별하는 오류가 발생하였고, 33 km 보다 크게 설정하면 탐지율 향상 없이 계산 시간만 증가하여 효율성이 저하되었다. 따라서 이러한 실험 결과를 바탕으로 Rs 임곗값을 33 km로 결정하였다.

저기압 가능 영역 격자점을 중심으로 Rs까지의 영역을 설정하고, 4방위를 기준으로 네 개의 영역(남동풍, 남서풍, 북동풍, 북서풍)으로 분할하여 각 영역에서 평균 풍향을 산출하였다(Fig. 4a). 평균 풍향은 해당 영역 내 모든 격자점에서 u와 v 성분 값을 각각 평균하여 산출하였다. 각 영역의 평균 풍향이 남동풍 영역 90^o~180^o, 북동풍 영역 0^o~90^o, 북서풍 영역 270^o~360^o, 남서풍 영역 180^o~270^o의 조건을 모두 만족하면 저기압성 회전 영역으로 판별하였다.

Fig. 4. 
Schematic diagrams for detecting circulation centroid in mid-latitude cyclone. (a) Step 2: examination the rotational pattern of wind direction for each of the four quadrants (NE, NW, SW, and SE) within red circle line with a radius Rs. (b) Step 3: comparison of wind direction between ideal case (black) and WISSDOM data (red) as a function of azimuth.

마지막 단계에서는 저기압성 회전 영역으로 판별된 격자점들 사이의 공간적 거리를 통해 하나의 저기압 영역으로 간주하거나 별개의 저기압 영역으로 나누어 최종 저기압 회전 중심을 결정하였다. 저기압성 회전 영역으로 판별된 모든 격자들을 공간적으로 인접한 격자별로 그룹화하기 위해 K-means Clustering 기법 (Wu, 2021; Alshammari, 2024)을 적용하였다. K-means Clustering 기법은 주어진 자료를 K개의 그룹으로 묶는 알고리즘으로, 각 그룹과 거리 차이의 분산을 최소화하는 방식이다. 이 방법은 직관적이고 구현이 쉬우며 복잡한 계산이 필요하지 않아 대용량 자료에 적용이 가능하며 수렴성이 보장된다. 그러나 사용자가 그룹 수(K)를 미리 지정해야 하며, 최적의 K 값 결정이 어려울 수 있다. 최적의 K 값을 자동으로 결정하기 위하여 각 자료가 속한 그룹의 일관성을 측정하는 실루엣(Silhouette) 기법(Rousseeuw, 1987)을 활용하였다. 식(1)과 같이 그룹 내 격자들의 응집도(a⁽ⁱ⁾)와 그룹 간의 분리도(b⁽ⁱ⁾)를 통해 실루엣 계수(s⁽ⁱ⁾)를 계산하여 최적의 K 값을 결정하였다. a⁽ⁱ⁾는 i에 해당하는 격자에서 같은 그룹 내의 모든 격자 간 거리의 평균이고 b⁽ⁱ⁾는 i에 해당하는 격자에서 가장 가까운 그룹의 모든 격자간 거리의 평균을 나타낸다. 실루엣 계수는 -1에서 1 사이의 값을 가지며, 1에 가까울수록 그룹 개수가 최적화되었다고 간주한다. 따라서 실루엣 계수가 1에 가장 가까운 K를 선정하여, 저기압 회전 영역의 격자점들을 그룹화하였다.

저기압성 회전 영역 격자점들을 그룹화한 후, 각 그룹 내에서 이상적인 저기압 회전에 가장 가까운 격자점을 선정하여 최종 저기압 회전 중심점을 결정하였다. 각 격자점으로부터 Rs만큼 떨어진 거리의 모든 격자점의 풍향을 추출하고, 기준 풍향과의 표준편차를 산출하였다(Fig. 4b). 여기서 기준 풍향은 이상적인 저기압의 회전을 가정하며, 저기압 중심에서 임의의 거리만큼 떨어진 원의 모든 격자의 풍향 값이 0^o~360^o까지 고르게 분포한다. 기준 풍향과의 표준편차가 작을수록 이상적인 저기압성 회전에 가깝다고 판단하였으며, 각 그룹 내에서 표준편차 값이 최소인 격자점을 최종 저기압 회전 중심 위치(위·경도)로 결정하였다. 이때 표준편차 임곗값은 30^o 미만, 그룹별 최종 격자점 간의 거리 임곗값은 200 km 이상으로 적용하여 저기압의 충분한 회전성과 공간적 독립성을 확보할 수 있도록 하였다.

본 연구에서 개발한 저기압 회전 중심 탐지 기술을 실제 저기압 사례에 적용하였다. 2023년 6월 30일 0900 LST 저기압 사례는 우리나라 서해상을 통과한 저기압이 정체전선을 남쪽으로 밀어내면서 서해남부 해상에서 낙뢰를 동반한 대류성 강수가 지속적으로 발생해 남해안에 강한 비를 내렸던 사례이다(Fig. 5). 저기압 중심 위치 주변에서 WISSDOM 1.4 km 고도 바람의 풍향이 반시계 방향으로 회전하고 있으며 풍속은 저기압 중심으로 갈수록 약해지는 것을 확인할 수 있다(Fig. 5c). 해당 사례의 WISSDOM 3차원 바람장 1.4 km 고도에 저기압 회전 중심 위치 탐지 기술을 적용하였고 각 단계별 탐지 결과는 Fig. 6과 같다. 첫 번째 단계에서 우리나라 서해남부 먼바다, 태안반도 앞바다, 중부지방 및 강원 해안지역에서 풍속과 와도 조건을 만족하여 저기압 중심 가능 영역이 선정되었다. 해당 격자점 중에서 평균 풍향을 산출하여 저기압성 회전 유무를 확인한 결과, 서해남부 먼바다는 반시계 방향의 회전 조건이 맞지 않았고 태안반도 앞바다와 강원 해안지역에서 저기압성 회전영역에 판별되었다. 마지막 단계를 적용하면 기준풍향과의 표준편차 조건에 따라 태안반도 앞바다의 격자점이 최종 저기압 회전 중심 위치로 판별되었고 일기도상의 저기압 중심 위치(999 hPa)와 유사하게 나타났다. 지상관측자료 기반으로 결정되는 일기도의 저기압 중심은 자료의 해상도가 낮아 정확한 저기압 위치를 가늠하기 어려운 한계가 있기 때문에 고해상도의 레이더 바람장을 통해 저기압의 회전 특징을 반영하여 탐지한 저기압 회전 중심 위치가 잘 탐지되었다고 할 수 있다.

Fig. 5. 
Example case at 0900 LST on June 30, 2023. (a) Surface synoptic chart from the Korea Meteorological Administration (KMA). (b) Enlarged view of the WISSDOM analysis area in the synoptic chart. (c) WISSDOM wind vector at an altitude of 1.4 km, with color shading representing wind direction. Saturation of the color shading denotes wind speed, with higher saturation indicating higher speeds, as illustrated by the green color bar.

Fig. 6. 
Wind vectors at an altitude of 1.4 km and detection results of the low-pressure rotation center at 0900 LST on Jun 30, 2023: (a) Step 1: identification of potential regions for the low-pressure center (blue), (b) Step 2: determination of low-pressure rotation points (orange), and (c) Step 3: Final decision of the low-pressure center (red).

저기압 회전 중심 탐지 기술을 검증하기 위하여, WISSDOM 바람장 자료로 탐지한 저기압 중심 위치와 초단기 기상 분석 및 예측시스템(Korea local analysis and prediction system; KLAPS)의 해면기압 분석장 자료에서 표출한 저기압 위치를 정성적으로 비교하였다. KLPAS 분석장은 지상관측자료뿐만 아니라 종관, 고층, 항공 등 다양한 관측자료가 입력자료로 사용되어 30분 간격으로 해당 시간의 기압 배치를 알 수 있는 유용한 자료이다. 이에 현업 예보에서 예보관이 저기압에 동반된 강수시스템을 감지할 때 기압에 기반한 위치와 더불어 고해상도의 바람장을 활용한 저기압 탐지 결과의 적절한 비교 검증을 위해 현업으로 운영 중인 수치모델 자료 중 시공간적으로 고해상도로 생산되는 KLAPS 분석장 검증자료로 사용하였다. WISSDOM 바람장은 레이더 관측 한계로 인해 지상에 가까울수록 레이더 자료보다는 지상관측 자료의 영향이 커진다. 레이더 자료로부터 결정된 저기압 회전 중심 위치를 검증하기 위하여 지면과 가까우면서 레이더 자료가 가장 많이 반영된 WISSDOM 1.4 km 고도의 바람장 자료를 분석하였다. 검증 사례는 2023년 1월부터 2024년 5월까지 KLAPS 분석장에서 저기압이 하나 이상 표출된 사례 중 WISSDOM 영역 내에서 우리나라에 영향을 준 저기압 사례 50개를 선정하였다. KLAPS의 저기압 위치에 WISSDOM 바람장의 저기압 회전 중심이 위치하면 탐지(hit)로, 저기압 회전 중심을 탐지하지 못하였거나 위치가 다를 경우 미탐지(miss)로 판단하였다. 저기압이 여러 개일 경우에는 주 저기압의 위치가 일치하면 부 저기압을 탐지하지 못하더라도 탐지한 것으로 판단하여 주저기압 탐지를 우선으로 하였다. 여기서 주 저기압은 저기압성 회전이 뚜렷하게 나타나고 강수와 관련 있는 저기압을 의미하며 부 저기압은 주 저기압 근처에 상대적으로 규모가 작고 고기압 사이에서 상대적으로 기압이 낮아 일기도 상에 표현된 저기압을 의미한다. 그 결과, 총 50개의 저기압 사례 중 46개 사례에서 저기압 회전 중심 위치를 정확하게 탐지하여 92%의 탐지율(probability of detection)을 보였다. 미탐지 사례는 KLAPS 분석장에서 저기압이 존재하지만 WISSDOM 바람장에서 반시계 방향의 회전이 전혀 나타나지 않아 저기압 중심 탐지가 되지 않았거나, KLAPS 분석장의 저기압 위치와의 거리가 크게 나타난 것으로 확인하였다.

저기압 회전 중심 탐지 기술의 결과를 상세하게 분석하기 위하여 저기압 위치를 탐지하였던 사례에 대해 사례 분석을 추가로 진행하였다. 한반도 주변에 저기압이 있었던 두 사례를 선정하여 저기압 회전 중심 탐지 기술을 적용하였다. KLAPS 해면기압 분석장의 저기압 위치와 WISSDOM 바람장의 1.4 km 고도에서 탐지된 저기압 위치를 비교하였다. WISSDOM 바람장은 다양한 고도 자료로 산출되지만 본 연구에서는 1.4 km 고도를 선택하여 활용하였다. 현업 예보에서 저기압 분석 시 850 hPa 고도가 주로 사용되는데 지상 마찰 효과를 피하면서 대기 하층의 운동과 열역학적 특성 파악에 적합하기 때문이다. 또한, 레이더가 대부분 산정상에 위치하여 저층 관측에 한계가 있다. WISSDOM 바람장 산출 시 지표면에 가까울수록 지상관측자료의 비중이 높아지기 때문에 레이더 관측 정보가 우세하면서 850 hPa 고도에 가까운 1.4 km를 저기압 중심 탐지 결과의 분석 고도로 선택하였다. 2023년 1월 6일 2100 LST 저기압 사례는 전형적인 겨울철 기압 패턴으로 KLAPS 분석장에서 서한만에 중심기압 1,013 hPa의 저기압과 동해 먼바다에 중심기압 1,016 hPa의 저기압이 위치하며 한반도 내륙지역에는 고기압이 위치하였다(Fig. 7). 상층의 차가운 북서 기류가 내려오고 저기압 남쪽에서 하층의 남서 기류가 만나 낙뢰를 동반한 남북 방향의 선형 강수대가 발달하였고 이로 인해 전국에 강수(눈, 비, 눈/비)가 내렸던 사례이다. WISSDOM 바람벡터에서 서한만 부근에 반시계 방향의 회전 특성이 강하게 나타나며 회전 중심 부근(신의주 지역)에서는 풍속이 5 m s^-1 이하로 약하고 외곽으로 갈수록 풍속이 10 m s^-1 이상으로 강해지는 특징을 보였다. 저기압 회전 중심 탐지 기술의 1단계 적용 결과, 이 지역뿐만 아니라 동해 먼바다와 동해안의 여러 지역(원산만 부근, 울진 등)에서 풍속 및 와도 임곗값을 만족하여 저기압 중심 가능 영역(연한 파랑)으로 선정되었다. WISSDOM 풍향 분포도를 보면 신의주를 중심으로 서한만 지역에서 북서풍-남서풍-남풍-남동풍-북동풍, 동해 먼바다에서 북동풍-북서풍-남서풍-남풍-남동풍, 강원 북부 동해안에서 북서풍-남서풍-서풍-남풍-남동풍-북동풍으로 둘러싸인 저기압성 풍향 특성이 나타났다. 이에 따라 3개의 지역에서 저기압성 회전 유무 판별 조건을 만족하여 저기압 회전 영역(주황)으로 판별되었다. 마지막 단계에서 서한만 지역과 동해 먼바다의 저기압 회전영역이 임곗값 조건을 만족하였고 각 그룹 내 표준편차가 가장 작은 격자점이 최종적으로 저기압 회전의 중심 위치(빨강)로 결정되었다. 특히 서한만 부근의 저기압은 WISSDOM 영역의 경계에 위치하여 분석 자료가 제한적임에도 불구하고 저기압 회전 중심 위치를 탐지하였다.

Fig. 7. 
(a) See-level pressure from KLAPS with isobars (unit: hPa) and the locations of high-pressure (H) and low-pressure (L) at 2100 LST on 26 January 2023. (b) Wind vectors (color shading: wind speed), (c) wind direction, and (d) Detection results of the low-pressure rotation center: step 1 (blue), step 2 (orange), and step 3 (red) with wind vector of WISSDOM at an altitude of 1.4 km.

두 번째 사례는 2023년 9월 20일 0900 LST에 서해 먼바다의 저기압이 동북 동진하면서 우리나라에 영향을 주어 전국에 강수가 내렸고 시간당 30 mm h⁻¹ 이상의 강한 강수로 인해 충남지역에 12시간 동안 150 mm 이상의 많은 강수량을 기록한 사례이다. KLAPS 분석장에서는 중심기압 1,002 hPa의 저기압이 산둥반도 남쪽의 서해상에 위치하고 동해안에 고기압이 위치하였다(Fig. 8). 이러한 기압 배치는 저기압이 우리나라 중부와 남부지역을 통과하면서 강수가 발달할 가능성이 높은 전형적인 패턴이다. 산둥반도 남쪽의 저기압 위치에 WISSDOM 바람이 북동풍-북서풍-남서풍-남풍-남동풍으로 반시계 방향 회전 특성이 뚜렷하였고, 회전의 형태가 원형이 아닌 타원으로 나타났다. 저기압 회전 중심 탐지 기술을 적용한 결과, 산둥반도 남쪽 해상과 우리나라 중부지방의 육지와 해상의 여러 격자점에서 풍속과 와도 조건을 만족하여 1단계의 저기압 중심 가능 영역으로 선정되었고 이 격자점들 중에서 저기압성 회전 조건을 만족한 산둥반도 남쪽 해상의 격자점만이 저기압 회전 중심으로 탐지되었다. 3단계를 통과한 최종 저기압 회전 중심 위치는 저기압 중심 주변의 바람벡터가 타원 모양으로 나타났지만 KLAPS 분석장의 저기압 위치와 일치하였다. 이상적인 원형의 저기압성 회전이 아닌 타원형의 회전이 발생하는 상황에서도 4방위의 방위별 풍향 조건을 만족하여 저기압 중심 위치를 성공적으로 탐지할 수 있었다.

Fig. 8. 
The same as in Fig. 7. Except for a case of at 0900 LST on September 20, 2023.

저기압의 연직 구조를 분석하는 것은 강수시스템의 3차원적 특성을 이해할 수 있고 특히 저기압 중심의 연직 경사 혹은 상하층 중심의 상대적 위치를 통해 저기압의 발달 단계, 강도 변화 등을 파악할 수 있는 중요한 정보가 된다. WISSDOM 바람장은 총 56층의 다양한 고도에서 산출되므로 고도별로 저기압 회전 중심 탐지 기술을 적용하여 저기압의 연직 구조를 분석하고자 하였다. 저기압 중심의 연직 분포를 분석하기 위하여 지표 부근과 지표의 영향이 줄어드는 고도를 포함하여 WISSDOM 바람장 0.5, 0.8, 1.0, 1.5, 2.0, 2.4 km의 총 6개 고도에서 탐지한 저기압 회전 중심 위치를 비교하였다. 분석 사례는 2023년 9월 26일 0900 LST에 산둥반도 부근에 위치한 저기압이 느리게 우리나라로 접근하며 온난전선 형태의 강수가 영향을 준 사례이다. KLAPS 분석장에서 중심기압 1,011 hPa의 저기압이 서해상에 있고 동해 남부해상과 동해 북부해상에 각각 저기압이 있으며, 저기압 사이 우리나라 내륙의 동해안 지역(원산, 삼척)에 2개의 고기압이 있었다(Fig. 9a). 동해안의 고기압과 동해 북부해상과 동해 남부해상의 저기압 간의 기압 차이는 크지 않으며 동해 북부해상의 저기압은 상대적인 기압 차이에 의해 저기압이 표현된 것으로 보인다. WISSDOM 1.4 km 고도의 바람장에 저기압 회전 중심 탐지 기술을 적용하면 서해상과 동해 남부해상에 위치한 두 개의 저기압 부근에서 풍속과 와도 조건이 만족하였다. 그러나 서해상에 위치한 저기압 부근의 격자점들만 2단계인 저기압성 회전영역 조건을 만족하였으며, 최종적으로 KLAPS 분석장의 저기압과 동일한 위치인 서해상에 저기압 회전 중심 위치가 탐지되었다(Fig. 9b).

Fig. 9. 
(a) See-level pressure from KLAPS with isobars (unit: hPa), (b) detection results of the low-pressure rotation center with wind vectors from WISSDOM at an altitude of 1.4 km, (c) final decision of low-pressure center as functions of heights (0.5 km, 0.8 km, 1.0 km, 1.5 km, 2.0 km, and 2.4 km), and (d-i) WISSDOM wind directions at different heights with color shading at 0900 LST on 26 September 2023.

WISSDOM 풍향 자료(0.5~1.0 km)를 보면 서해상 저기압 중심 주변으로 저기압성 회전이 원형의 모양으로 명확하고 풍속이 강하였으나, 1.5 km 고도에서는 남동-남풍 계열의 바람이 약해지며 저기압성 회전이 원형이 아니라 찌그러진 타원 형태로 약하게 나타났다. 고도가 증가하면서(2.0 km 이상) 북동풍과 남서풍이 우세하여 저기압성 회전의 형태가 동서방향으로 길게 늘어진 형태로 변하며 저기압 순환 패턴이 약화되었다. 저기압 회전 중심 탐지 결과, 서해상에 위치한 저기압은 모든 고도에서 저기압 회전 중심이 모두 탐지되었으며 고도가 증가함에 따라 북서-북동방향으로 이동하였다(Fig. 9c). 하층(0.5~1.5 km)에서는 저기압 회전 중심 위치가 북서쪽으로 다소 기울어져 있는 연직 구조를 보였고, 2.0 km (2.5 km) 고도의 저기압 회전 중심은 0.5 km 고도의 저기압 중심 위치에서 북동쪽으로 약 250 km (330 km) 떨어진 위치에 최종 탐지되었다. 즉, 서해상에 위치한 저기압은 하층(0.5~1.0 km)에서 강하게 발달한 순환 구조를 가지며 상층으로 갈수록 점차 약화되어 저기압의 두께가 연직적으로 깊지 않음을 알 수 있었다.

동해상의 저기압을 고도별로 분석하면, 동해 남부해상의 저기압은 0.5 km와 0.8 km 고도에서 저기압 회전 중심이 최종 탐지되었으나, 동해 북부해상의 저기압은 최종 탐지되지 않았다(Fig. 9c). 동해 남부해상의 저기압은 요란으로 인해 반시계 방향의 회전이 나타나 저기압 회전 중심으로 탐지되었다. 동해 북부해상의 저기압은 WISSDOM 바람장의 모든 고도에서 반시계 방향의 풍향 패턴이 나타나지 않았고 오히려 시계방향의 흐름이 있었다. 저기압 회전 중심 위치 탐지 기술을 통해 해당 사례처럼 연직두께가 깊거나 얕은 저기압, 반시계 방향의 회전을 보이는 저기압성 요란, 일기도 상의 묘화에 의한 저기압 등 다양한 저기압에 대해 연직 구조 분석이 가능하였다.

본 연구에서 개발한 저기압 회전 중심 탐지 기술이 저기압의 이동을 연속적으로 탐지하는지 알아보고자 시간에 따른 저기압 회전의 중심 위치를 분석하였다. 2023년 9월 25일 1500 LST부터 2023년 9월 26일 1800 LST까지 27시간 동안 저기압은 산둥반도에서 충남북부 앞바다까지 약 400 km를 이동하였다(Fig. 10). KLAPS 분석장의 저기압 위치와 WISSDOM 바람장을 이용하여 탐지한 저기압 회전 중심 위치를 9시간 간격으로 비교하면 모든 시간에서 두 자료의 저기압이 동일한 위치에 나타났다. 25일 1500 LST에 중심기압 1,012 hPa의 저기압이 산둥반도 아래에 있었고 저기압 중심을 기준으로 서쪽 지역의 WISSDOM 풍속은 5 m s^-1 이하로 동쪽지역에 비해 상대적으로 약하지만 바람이 반시계 방향으로 회전하는 특성이 나타나 최종 저기압 회전 중심 위치가 KLAPS 저기압 위치와 동일하게 탐지되었다. 9시간 이후 저기압은 중심기압이 다소 낮아지며 저기압 중심 위치가 동북쪽으로 약 100 km 이동하였고, WISSDOM 바람장에서 저기압 중심 위치 주변의 풍속이 강해져 저기압성 회전 특성이 뚜렷하게 나타났으며 최종 저기압 회전 중심 위치가 탐지되었다. 26일 09시에 저기압 중심이 동남쪽으로 약 100 km 이동하여 한반도에 접근하여 서해안지역에 남서풍이 뚜렷하게 나타났다. 9시간 후, 26일 1800 LST에 저기압 중심(1,014 hPa)이 충남북부앞바다까지 이동하였으며 개발 기술의 최종 저기압 중심 결과도 동일한 위치에 나타났다. 이후 저기압은 반시계 방향의 회전이 보였지만 중심기압이 상승하고 풍속은 작아져 점차 약화되었다. 본 사례의 저기압은 편서풍대와 상층 기류의 영향을 받아 동진하는 전형적인 저기압 이동경로를 따르고 있으나 약 15 km h^-1 속도로 느리게 이동하여 우리나라에 하루 이상 강수가 지속되었다. Figure 10은 9시간 간격으로 저기압 중심 탐지 결과를 나타냈으나 본 연구에서 개발한 저기압 회전 중심 탐지 기술은 5분 간격으로 저기압 중심의 이동을 지속적으로 탐지할 수 있기 때문에 향후 예보관의 실황 감시에 도움이 될 것이다.

Fig. 10. 
Low-pressure system analysis from 1500 LST on September 25, 2023, to 1800 LST on 26 September 2023 with 9-hour intervals. (Top: a-d) see-level pressure from KLAPS with isobars, (middle: e-h) WISSDOM wind vectors and the detected center of low-pressure rotation (red dot), and (bottom: i-l) two-dimensional radar precipitation images.