Atmosphere. Korean Meteorological Society Vol. 23, No. 1 (2013) pp. 103-112 기술노트 경험적방법을통한발생학적한반도안개구분과안개발생예측가능성연구 이현동 안중배 * 부산대학교지구환경시스템학부 ( 접수 : 2012 년 11 월 26 일, 수정 : 2012 년 12 월 29 일, 게재확정일 : 2013 년 1 월 9 일 ) Study on Classification of Fog Type based on Its Generation Mechanism and Fog Predictability Using Empirical Method Hyun-Dong Lee and Joong-Bae Ahn* Division of Earth Environmental System, Pusan National University, Busan 609-735, Korea (Received: 26 November 2012, Revised: 29 December 2012, Accepted: 9 January 2013) Abstract In this study, we developed a fog classification algorithm to classify fog type based on fog generation mechanism. For the analysis period of 1986-2005, 15,748 fog events had been reported from the 40 observational sites in South Korea. Thus, practically, it is almost impossible to individually classify the fog type of the whole fog events occurred in South Korea manually. In this study, the characteristics of fog during the research period were investigated and the fog classification flowchart were developed base on the analysis, and the fog classification algorithm was applied for the classification of fogs occurred at the observational sites. Finally, the classified fog-type and hindcasted fog occurance results obtained from the flowchart were evaluated for verification. Key words: Fog, fog type, fog prediction, fog classification, sea fog 1. 서론 기상학적으로안개란비, 눈, 우박, 이슬, 서리등과같이대기중의수증기가모여발생하는현상으로, 수평시정이 1 km 미만일때를일컫는다 ( 김광식, 1992). 그러나미세물리적정의에따르면안개란대기중공기 1 kg 에수증기량이 0.05~0.2 g 일때로정의된다. 안개의발생역학은구름의발생역학과기본적으로유사하다. 구름은대기중의수증기가응결되는현상으로지표로부터높은고도에서발생하는기상현상이지만안개는지표근처에서발생하는것이다를뿐이다. 때로는하층운이지면으로하강하여구름의바닥이지면에닿아서안개가발생하기도한다 ( 안중배 *Corresponding Author: Joong-Bae Ahn, Division of Earth Environmental System, Pusan National University, Busandaehakro 63beon-gil, Geumjeong-gu, Busan 609-735, Rep. of Korea. Phone : +82-51-510-2290, Fax : +82-51-515-1689 E-mail : jbahn@pusan.ac.kr 등, 2002). 안개가발생하기위해서는다량의수증기와수증기의응결을촉진할수있는흡습성미립자가있어야하고또한이런조건을가진공기가노점온도이하가될수있도록냉각이일어나야한다. 안개의종류는생성원인에따라세가지로구분된다. 직접또는간접냉각에의해생성되는안개를냉각무라하며, 외부로부터의수증기공급으로인한포화과정을통해생성되는안개를증발무라고한다. 또한불포화이고온도가다른두공기가혼합했을때발생할수있는안개를혼합무라한다. 증발무에는증기무와전선무가있으며냉각무로는이류무, 복사무, 활승무가있다. 증발무는한랭한공기괴가온난한수면으로이류할때발생하며, 기온과수온의차가커야하며수면에서그리높지않은곳에역전층이존재해야한다. 전선무에는온난전선무, 한랭전선무, 전선통과무등이있다. 이류무는공기덩이의강제냉각이나이류에의한지표면의증발에의하여수증기가포 103
104 경험적방법을통한발생학적한반도안개구분과안개발생예측가능성연구 화되어응결하면서발생하는안개로온난습윤한공기가찬해면을지날때공기덩이자체의냉각에의해발생하거나, 한랭건조한공기가따뜻한지표면을지날때지표면으로부터의증발에의하여수증기가공급되어발생하는안개이다. 이때이류공기의냉각속도는지면과의온도차, 이류하는공기의속도에비례한다. 우리나라해상에서빈번히발생하는해무는이류무중의한종류이다. 복사무는육상안개로야간에지표면이강하게복사냉각되고지표면이습하며노점온도가복사냉각에의한최저기온보다높을때잘발생한다. 활승무는습한공기가산경사면을강제상승하면서단열팽창에의하여기온이하강하여포화에도달할때발생하는안개이다. 활승무는강제상승이요인이기때문에강한바람에도발생하는특징이있다 (1998, 김문옥 ). 국내에서의안개관련한최초연구는김성삼과이내영 (1970) 에의한것으로이들은안개일수및지속시간을월별, 연중으로분석하여우리나라를 8 개의안개기후구로분류하였다. 허인혜와이승호 (1998) 는우리나라에서발생한안개에대한전반적인분석을실시하였다. 이들은지역별연평균, 계절별안개일수, 연평균안개지속시간, 계절별평균안개지속시간등을분석하여우리나라를 4 개의안개구로구분하였다. 이들은우리나라내륙에서는주로복사무가발생하며, 동 남해안에서는이류무, 서해안에서는복사무와이류무가혼합되어서나타난다고결론지었다. 안개는종관규모대기운동뿐만아니라미세물리과정및경계층내에서의역학과정에영향을받으며서로종속되어있어진단및예측이매우어렵다 (Croft et al., 1997; Chun et al., 1999; 임헌호등, 2005). 또한안개의발생과소산은지역적특성에크게좌우된다 (George, 1951). 따라서안개발생예측을위해서는안개종류에따른발생특성을이해하는것이중요하며더불어지역의특성을파악하는것이필요하다. 최근들어컴퓨터의계산능력이향상되고수치모델이복잡한물리적 화학적메커니즘들을다룰수있게되면서수치모델을활용한안개예측연구도활발히진행되고있다. 대표적인예로안중배등 (2002) 은동해지역에서발생하는해무를발생학적특성에따라분류하였으며, 해무의종류에따른대표적인사례선정을하여수치모델을이용하여해무를 hindcast 하고그예측가능성을평가하였다. 본연구에서는안개종류별특성을조사하여통계적안개분류 / 예측도를작성하였다. 그리고이통계적방법을관측자료에적용하여한반도에서발생하는안개를분류하고지역별안개분포를분석하였다. 또한인천을사례지역으로선정하여분류법에의한결과와종관기상패턴을고려하여재분류한결과를비교하여 분류 / 예측도의정확성에대한분석을실시하였다. 본연구에서는또한지역적특성을고려한인천지역이류무와복사무예측모형을시범적으로개발하여발생원인별통계적안개모형에의한예측가능성을평가하였다. 2. 자료및분석방법 자료는시정관측을실시하는기상관서 41 개지점기상관측자료를이용하였다. 따라서본연구에서사용하는안개란시정이 1 km 이내인경우의기상현상을일컫는다. 41 개지점중진도지점자료는결측및불확실성이높아제외하였다. 분석기간은 1986~2005 년까지 20 년자료를이용하였으며, 1986 년이후관측이시작된지점은관측시점으로부터의자료를이용하였다. 한반도연안의수온분석을위해국립수산과학원의한반도주변연안정지관측자료를이용하였다. 한반도각해상별 ( 동해, 남해, 서해, 제주 ) 대표지점을선정하여그지점의관측자료를활용하였다. 동해는울릉도, 남해는소리도, 서해는선미도, 제주는마라도지점자료를선정하였으며기간은기상관측자료와동일하다. 또한지역안개모형을활용한안개예측가능성평가를위해 2006 년인천기상대관측자료및 2006 년연안정지관측자료 ( 선미도 ) 를활용하였다. 한반도안개특성을파악하기위해계절별안개일수및지속시간을분석하였다. 그리고안개발생특성에따른안개종류의분류를위해안개종류별발생시기상조건을조사하고이를기준으로분류 / 예측도를작성하였다. 각관측지점별자료를분류 / 예측도에적용시켜종류별발생빈도를나누었다. 그리고각지점별, 권역별안개분포를파악하고분석하였다. 또한지역안개모형을활용한안개예측가능성평가를위해신공항이있는인천을선정하여지역적특성을고려한복사무와이류무예측모형을시범적으로개발하고분석을실시하였다. 인천은서쪽으로는서해, 동쪽으로내륙이위치한전형적인연안관측지점이다. 그러므로해양에의한영향뿐아니라내륙에의한영향까지동시에받는곳이기때문에안개의종류별특성을파악하기에좋은조건을갖춘곳으로사료된다. 특성분석후비강수일한반도에서가장빈번히발생하는이류무와복사무에대한예측성실험을수행하였다. 자료의풍향, 풍속, 상대습도, 기압을분석하여예측을위한조건을세우고그것을바탕으로모델실험을수행하였다. 3. 한반도안개특성및분류 3.1. 한반도안개특성 Fig. 1 은한반도의월평균안개일수이다. 한반도 한국기상학회대기제 23 권 1 호 (2013)
이현동 안중배 105 Fig. 1. Monthly frequency of occurrence day of fog on South Korea. Fig. 2. Monthly duration of lasting time of fog on South Korea. 전체연평균안개일수는 30.1 일이며, 대체로늦봄과여름철에안개발생빈도가높다. 계절별로는여름철이 10.8 일로가장발생빈도가높으며, 다음으로가을철 8.6 일, 봄 6.9 일, 겨울 3.8 일순이다. 한반도월별안개지속시간을계절별로살펴보면 (Fig. 2) 뚜렷한특성을보이지않으나여름철이 7.2 시간으로가장길며, 겨울 6.5 시간, 봄 6.3 시간, 가을 6.0 시간을보인다. Fig. 3 의관측지점별연평균안개일수를살펴보면, 가장뚜렷한특징은내륙지역이해안지역에비해안개일수가높다는것이다. 대관령이 130.7 일로가장높은안개일수를보인다. 다른지역에비해서도월등히높은빈도를보이는데, 이는대관령지역의관측고도가다른지역에비해높아공기의강제상승에의한지형성구름이자주형성되기때문이다 ( 허인혜와이승호, 1998). 진주 75.6 일, 영월 60.9 일, 안동 57.4 일등주로내륙지역에서높은안개발생빈도를보이나백령도 82 일, 흑산도 63.6 일등서해도서지역에서도높은안개일수를나타낸다. 해안지역의안개일수는내륙지역에대체로낮으나서해안지역은인천 44 일, 군산 38 일등으로내륙지역에비해낮지않다. 이는우리나라가편서풍지대에위치하여서해 Fig. 3. Annual and seasonal frequency of occurrence day of fog at each station on South Korea, (a) annual, (b) spring, (c) summer, (d) fall and (e) winter. 연안에서발생하여밀려오는해무에의한것으로써서해안지역은같은위도상에위치한동해보다 3 배정도높은안개일수를보인다 ( 기상청, 1997). 봄철의안개특징은서해안에서의안개일수가다른지역에비해높다는것이다. 앞에서언급했듯이우리나라는편서풍대에위치하여서해로부터다량의수증기가공급된다. 봄철은이동성고기압과오호츠크해고기압의영향을받는시기이다 ( 허인혜와이승호, 1998). 이동성고기압의발생시습하고안정된공기의이류로인한서해안안개발생이잦다. 그러나서해안을제외하고는모든지역에서낮은안개일수를보인다. 봄철은건기로써대기중수증기가적어안개발생에불리한조건을가지고있다. 여름철은해안지역에서의안개일수가가장높은계절이다. 특히서해도서지방에서의안개일수증가가뚜렷하다. 초여름장마전선의영향과함께북태평 Atmosphere, Vol. 23, No. 1. (2013)
106 경험적방법을통한발생학적한반도안개구분과안개발생예측가능성연구 양기단의영향을받는시기라이류무가빈번히발생한다. 가을철은내륙지역에서의안개일수가높다. 한반도가을은대기가매우안정되어있고바람이약하고구름이적어야간복사냉각으로인해복사무가빈번히발생한다. 해안지역에서는안정된대기상태와육지에비해상대적으로따뜻한해양의영향으로안개일수가적게나타난다. 겨울철은시베리아고기압의영향을받아건조하고안정된대기상태로인해안개일수가매우낮다. 그러나서해도서지역과울릉도지역은대기에비해상대적으로따뜻한해양과의작용으로증기무가증가하는시기여서안개일수가높은경향이있다. 3.2. 안개분류 / 예측도개발 40 개지점에서연구기간인 1986 년부터 2005 년까지총 15748 번의안개가발생하였다. 따라서발생한총안개발생사례에대해발생원인별로일일이분류하는것은거의불가능하다. 따라서본연구에서는안개분류 / 예측도를개발하여모든안개에대한발생원인별분류를실시하였다. 전선무 ( 이하 FRT) 는온난전선전방에안정된찬공기가있고바람이약할때와한랭전선후방의강수지역에서증발이일어날때발생하며안개시작전강수가있다 (Petterssen, 1969). 이류무 ( 이하 ADV) 는고기압의중심에위치하고바람이강할때발생하며상대적으로차가운수면으로의이류로인한하층냉각이있는경우발생한다 (Roach, 1995). 또한복사무 ( 이하 RAD) 는맑은날밤바람이약한경우, 공기의복사냉각이지표면근처에서심할때발생한다. 야간지표면복사냉각과함께약한바람에의해난류혼합되어냉각층두께가증가하여발생한다. 그리고증기무 ( 이하 EVP) 는차가운공기가따뜻한수면위로이류하고기온과수온의차가커야하며수면위높지않은고도에역전층이존재하는경우발생하며, 온도와함께이슬점이크게증가경향을보인다 (Tardif, 2007). 이러한안개종류별생성조건등을고려하여안개분류 / 예측도 (Fig. 4) 를개발하였다. 먼저안개발생생성시점부터소멸시점까지를한번의사례로정하고그생성이나소멸시기에강수가존재했다면 FRT 로분류하였다. 다음으로안개생성에큰영향을주는풍속을고려하여 2.5 m s 1 이상의풍속을기록할경우는 RAD 가생성될수없음을가정하고, 내륙지역에서이속도를초과한바람이불경우발생한안개는모두 ADV 로분류하였다. 해안지역에서 2.5 m s 1 이상의바람이불어올시 SST 와대기온도를비교하여 SST 자료가대기온도보다낮을경우는 ADV 로, Fig. 4. Flowchart diagram illustrating the fog-type classification algorithm. 반대의경우는이전시간대와안개발생시간대의기온과노점온도변화율을고려하여노점온도의상승률이기온상승률보다클경우 EVP 로분류하였다. 풍속 2.5 m s 1 미만의경우우선기온경향을고려하여안개발생전 3 시간사이온도가상승하였을경우와하강하였을경우로나누었다. 상승하였다면대기온도상승률과노점온도의상승률을비교하여 EVP 와알수없는종류 ( 이하 UNK) 로분류하였다. 하강하였을경우는내륙지역과해안지역을나누어내륙지역의경우 3 시간전중하층운량 4 를기준으로낮았을경우 RAD 로분류하고높았을경우 ADV 로분류하였다. 더정확한분류를위해서는지표온도자료가필요하나지표온도자료는 6 시간간격관측자료로활용도가떨어져사용하지않았다. 해안지역의경우 SST 와대기온도를비교하여 SST 자료가대기온도보다낮을경우 ADV, 높은경우 RAD 로분류하였다. 3.3. 안개분류 / 예측도에의한관측지점별안개분류 Fig 5 는앞의안개분류 / 예측도에의해분류된한반도지역의안개종류별발생빈도이다. 동해안북부지역은연간안개발생이 10 회내외로동해안남부지역에비해안개발생빈도가높으며, FRT 가가장 한국기상학회대기제 23 권 1 호 (2013)
이현동 안중배 107 Fig. 5. Frequencies of occurance of fog types based on the classification algorithm. 빈번히발생하였다. RAD 의발생도상당부분을차지하고있다. 또한 EVP 도다른지역에비해빈번히발생하는편이다. 동해안지역은쿠루시오난류의지류인대만난류가대한해협을통과하여북상하는동한난류의영향으로연중 15 o C 이상의수온을유지한다. 봄과초여름북동지역에위치한오호츠크고기압의세력의확장으로차가운공기가이류될시발생하는 EVP 로판단된다. 동해안남부지역인포항과울산은연간발생이 5 회내외로낮으며 FRT 에비해 ADV 가더빈번히발생하였다. 이는남부지역으로부터의따뜻한공기의이류에의한영향을북쪽지역에비해많이받기때문인것으로사료된다. 남해안지역은 ADV 가가장빈번히발생하며다음으로 FRT 가많이발생한다. 남해안의안개는 5 월 ~8 월대부분이발생하며, 비강수일의경우강한풍속에서빈번히발생하며, 풍향은남동 - 남서풍으로남풍계열에서빈번히발생한다 ( 기상청, 1997). 이는남해안의지형과위치를고려했을때 ADV 가가장발생하기쉬운조건이다. FRT 는부산과여수지역에서발생안개의 50% 와 48% 로절반이상을차지하였다. RAD 는통영, 여수, 완도지역에서일부나타났으며 EVP 는다른해안에비해서는매우적게발생하였다. 서해안지역에서는다른연안에서처럼 ADV 가가장자주발생한다. 그런특징적으로해안지역임에도불구하고도서지역인백령도와흑산도, 상대적으로내륙지역인서울지역을제외하고인천, 서산, 군산, 목포등에서는 RAD 가 ADV 다음으로가장많이발생하였다. 이는발생시간별로안개를분류하여종류를규정한허인혜와이승호 (1998) 의결과와일치한다. 특히, 서산에서의높은복사무발생률은다른관측지점들에비해상대적으로내륙에위치하며, 서쪽으로는팔봉산, 동쪽으로는서완산으로둘러싸인분지형을이루고있어복사무가발생하기좋은지형에위치 해있기때문이다. EVP 는군산과백령도에서높은발생률을보이고겨울철차가운공기의영향을적게받는서해남부지역으로갈수록 EVP 의발생률이작아진다. 내륙지역은연안지역과는달리대부분의지역에서 RAD 가가장빈번히발생한다. 특히중부내륙지역에서의 RAD 발생률이높다. 남부지역은중부지역에비해전체적인안개발생횟수가적다. 이런차이는 RAD 의발생빈도가낮기때문에발생한다. FRT 는전체적으로적은발생률을나타낸다. ADV 는안동, 진주지역에서다소높게나타나나전체적으로낮은발생률을보인다. EVP 는춘천, 안동, 충주지역에서다른지역에비해높은발생률을보이는데이지역들은모두주위에인공호가위치해있는곳으로늦봄과겨울인공호의영향을받기때문인것으로사료된다. 대관령지역은고산에위치한지역적특색에의해안개발생횟수가다른지역에비해월등히높을뿐아니라 FRT 와 ADV 가전체안개의 45% 와 41% 를차지한다. 온대성저기압이나한대전선통과시다른지역에비해강수의발달이쉬울뿐아니라강수가없더라도낮은구름이안개로관측되기때문에 FRT 와 ADV 의횟수가증가한것이다. 또한활승무를분류범위에서고려하지않았기때문에활승무대부분이 FRT 와 ADV 에포함된것이다. 대관령은높은지대로인해야간지표냉각도일어나기쉬운조건을갖추고있다. 이로인해 RAD 도상당부분나타난다. 제주지역안개는거의대부분이 FRT 와 ADV 로발생한다. 특히여름철남서풍의영향을많이받는고산과서귀포에서는안개발생빈도가높을뿐아니라 FRT 와 ADV 가다른두지역에비해많이발생하였다. 겨울철북서계절풍의영향을받을수있는고산과제주에서는 EVP 가가끔발생하였으나다른지역에서는거의발생하지않았다. 4. 안개분류 / 예측도검증및평가 40 개지점에서 1986 년부터 2005 년까지 20 년간발생한총 15748 번의안개에대한분류를일일이검증하는것역시거의불가능하다. 따라서본연구에서는개발된안개분류 / 예측도에의한발생원인별분류에대해서 2006 년인천지역에서발생한안개사례들을활용하여관측자료를이용한안개예측가능성검토를위한연구를수행하였다. 인천관측지점은위도 37 o 28', 경도 126 o 37' 로한반도의서안경계지역에위치해있다. 약 340 o 에서 160 o 를기준으로남서방향은서해, 북동방향은내륙으로경계지어있다. 기후분류상온대기후대에속하며여름철에서는해양성열대기단의영향을받으며겨울철에는대륙성한대기단의 Atmosphere, Vol. 23, No. 1. (2013)
108 경험적방법을통한발생학적한반도안개구분과안개발생예측가능성연구 Table 1. Monthly fog types classification by flowchart (F) and hand (H) at Incheon station in 2006. JAN. FEB. MAR. APR. MAY JUN. JUL. AUG. SEP. OCT. NOV. DEC. YEAR F H F H F H F H F H F H F H F H F H F H F H F H F H FRT 1 2 1 1-1 2 2 1 2 3 3 4 4 - - - - 1 2 - - - - 13 17 ADV - - - - 2 1-1 3 2 6 6 1 1-1 - - - - - - - - 12 12 RAD 2 1 2 2 2 1 - - - - - - - - 1 - - - - 2 - - - - 7 6 EVP - - - - - - 1 - - - - - - - - - - - 1 1 - - - - 2 1 UNK - - - - - 1 - - - - - - - - - - - - 3 - - - - - 3 1 Total 3 3 4 3 4 9 5 1-5 - - 37 영향을주로받는다. 봄, 가을은서쪽으로부터오는이동성고기압과북동지역에서확장해오는차가운해양성기단의영향을받는다. 계절에따라영향을주는기압패턴이다르기때문에생성되는안개의종류도계절에따라매우다르다. 인천지점의 2006 년기상관측자료를사용하여분류 / 예측도를통한분류후, 각사례에대한종관일기도및관측데이터직접분석재분류작업을실시하였다. Table 1 은분류 / 예측도에의한결과와직접분석에의한결과를보여준다. 안개분류 / 예측도에의한분류에서는총 37 회의안개발생사례중 FRT 13 회, ADV 12 회, RAD 7, EVP 2, UNK 3 회가각각발생하였다. 직접분석을통해재분류작업후총 8 개의사례가수정되었고, 그결과 FRT 17 회, ADV 12 회, RAD 6 회, EVP 1 회, UNK 1 회로각각분류되었다. 각사례를살펴보면, 1 월의경우 RAD 2 회중 1 회에서강수가관측되지는않았으나전선이통과한시기여서 FRT 로분류하였다. 3 월의경우 ADV 2 회중 1 회에서관측상강수가측정되지는않았으나전선이통과중이어서 FRT 로분류하였으며 RAD 2 회중 1 회에서종관일기도, 바람장, 기온변화등을고려하였을때 RAD 로취급할수없었으며다른특정종류의안개로할근거도제시되지않아 UNK 로분류하였다. 4 월의경우 EVP 가 1 회나타났는데제주남서동중국해해상의약한고기압의존재와관측된남서계열의풍향을고려하였을때 ADV 로분류하였다. 이는분류과정에사용된서해지역 SST 자료와인천대기온도자료의차이에의한오차의결과로나타난것으로사료된다. 5 월의 ADV 사례중한사례도전선이통과중이어서 FRT 로분류하였다. 8 월에발생한 1 회의안개는분류 / 예측도에의해 RAD 로구분되었으나안개발생전약간기온하강및남서계열의풍향, 1.5 m s 1 이상의풍속을고려하여 ADV 로분류하였다. 10 월의경우분류 / 예측도에의해 3 회의 UNK 이나타났는데 1 회는전선이통과중이어서 FRT 로나머지 2 회는일기도에서보이는한반도상공의고기압과내륙방향에서의약한풍속고려하여 RAD 로분류하였다. 재분류작업을통한안개분류 / 예측도의정확성검토결과, 분류 / 예측도의가장큰문제점은종관기상상태를고려하지않고한시적인관측자료에만의존하여종관기상상태에적합하지못한관측자료가보정없이사용되어기상상태에적합하지못한분류가발생하였다는것이다. 다음으로한지역을대표점으로선정하여사용하며, 일변화를고려하지않은 SST 자료와실제안개관측지점에서의 SST 값사이에서의차이가분류오차를보인것으로판단된다. 그리고 3 시간간격의시정자료를사용하여안개발생시간대에대한정확한기상관측자료가입력되지않아국지적이고일시적인경향이강한안개현상의발생원인을정확하게인지하지못하여분류의한계가있었다. 5. 지역성이고려된경험적안개예측성사례연구 Fig. 4 에제시된안개분류 / 예측도는지역성이고려되지않았기때문에안개발생의국지성과지역적특성을고려할때어느정도의오차는불가피하다. 따라서이절에서는안개발생의지역적인특성까지고려하였을때예측성이어느정도까지향상될수있는지확인하기위하여 2006 년인천지역의안개발생사례에대한발생특성분석하고예측성을살펴보았다. 비강수일한반도에서가장빈번히발생하는 ADV 와 RAD 에대한분석을하였으며분석변수는풍향, 풍속, 상대습도, 기압이다. ADV 는가장최빈월인 5, 6 월, RAD 는 1, 2 월을선택하여안개발생이전시간대인발생전날 18 시에서 24 시까지자료를중점으로기상변수변화특성을살펴보았다. 이를토대로예측을위한모델실험을행하여예측성을평가하였다. 5.1. ADV 예측및분석지역적인 ADV 특성파악을위해 5 월과 6 월의 ADV 와비 ADV 의풍향, 풍속, 상대습도, 기압의변화에대해살펴보았다. Fig 6 에서 (a) 는 ADV 발생전날 18 시에서 24 시까지의바람장미이며 (b) 는비 ADV 전날 한국기상학회대기제 23 권 1 호 (2013)
이현동 안중배 109 Fig. 6. Windrose from 18 LST to 24 LST before (a) ADV fog days and (b) no-fog days in May and June of 2006. 같은시간대바람장미이다. 비 ADV 에대한바람장미를보면풍향은동풍과남풍계열을제외한모든방향에서불어온다. 특히, 서풍과북풍이두드러진다. 남, 남동, 동풍계열은아주낮은발생빈도를보여준다. 그러나 ADV 발생전날의바람장미를보면 70% 이상이남서와서풍계열에서불어와비 ADV 전날과의차이를보인다. 특히, 대부분이 230 o 에서 360 o 사이에서불었다. 풍속을살펴보면비 ADV 에서는무풍에서 6.5 m s 1 까지넓은범위의발생빈도를보인다. 0.5 m s 1 미만이 9.7%, 0.5~1.5 m s 1 31%, 1.5~2.5 m s 1 31%, 2.5~3.5 m s 1 18%, 3.5~4.5 m s 1 7.3%, 4.5~5.5 m s 1 미만이 2.7% 를차지했다. 그러나 ADV 발생전날의결과를보면 0.5 m s 1 미만이 3.2%, 0.5~1.5 m s 1 35%, 1.5~2.5 m s 1 43%, 2.5~3.5 m s 1 17%, 3.5~4.5 m s 1 가 1.6% 로나타났으며, 그이상의바람은발생하지않았다. ADV 발생전날과비 ADV 전날의풍속차이는뚜렷하지않으나비 ADV 전날에비해발생전날에서는다소약했으며 3.5 m s 1 이상의풍속의거의발생하지않았다. Fig 7(a) 은 ADV 발생과관련된상대습도의변화를보여준다. 실선은안개가발생하지않은날의평균값을나타내고나머지선들은각 ADV 발생사례별값을보여준다. ADV 발생전날은비 ADV 전날에비해상대습도가높다. 일중최고기온을기록하는 14 시에서 15 시사이에비 ADV 전날상대습도는평균 60% 이하이나 ADV 발생전날의같은시간대상대습도는대부분이 60% 이상을나타내었다. 상대습도는일몰이후기온이하강하면서급격히증가하기시작하여일출이전최고를보인다. ADV 발생사례에서는비 ADV 사례의평균에비해일몰직후증가율이크며모든사례에서 24 시이전에 88% 이상의상대습도를기록하였다. 그러나비발생사례평균은최고를보이는새벽 4 시 ~6 시사이의값이 80% 이하를기록하였다. Fig 7(b) 는 ADV 발생과관련된기압변화를보여 Fig. 7. Time series of (a) relative humidity and (b) air pressure of ADV fog days and no-fog days mean in May and June. 준다. 6 월 12 일사례를제외하고는 12 시 ~18 시사이의변화패턴이유사하다. 그러나 18 시이후 ADV 사례의경우기압상승이두드러지나비 ADV 평균은상대적으로적은압력상승을보이며, 24 시이후에서는 ADV 의경우계속상승을하나비 ADV 평균에서는하강하는추세를보인다. 특히, ADV 사례에서는 18 시에서 24 시까지는압력상승이최소 15 hpa 를기록하였으나비 ADV 평균에서는 12 hpa 로상대적으로낮은상승을기록하였다. ADV 분석결과를활용하여예측을위한조건을다음과같이정리하였다. 1) 발생전날및당일발생이전강수가없음. 2) 발생전날 18 시 ~24 시의매시간풍향이 230 o ~ 360 o 에 5 회이상발생. 3) 발생전날 18 시 ~24 시의매시간풍속최대가 3.5 m s 1 이하. 4) 발생전날 24 시상대습도가 88% 이상. 5) 발생전날 18 시에서 24 시까지의기압증가가 1.5 hpa 이상. 위의조건을이용하여 ADV 가가장빈번히발생한 2006 년 5, 6 월전체날을대상으로 ADV 예측실험을실시하였다. 관측결과와실험결과를비교하였을 Atmosphere, Vol. 23, No. 1. (2013)
110 경험적 방법을 통한 발생학적 한반도 안개 구분과 안개 발생 예측가능성 연구 Table 2. Contigency table for ADV fog prediction. O and F represent Observation and Model prediction, respectively. F O Yes No Total Yes No Total 7 1 8 2 51 53 9 52 61 때 관측에서는 총 61일 중 8회에서 ADV가 발생하였 다 (Table 2). 실험에서는 이 중 7회를 정확하게 예측 했으며 6월 29일 한 사례에 대해서만 예측에 실패 했다. 그리고 비ADV 날 중 6월 18일, 6월 19일에 대 해서 잘못 예측했는데, 분석 결과 해당 날들의 평균 시정이 각각 8 km와 6 km로 안개가 발생하지는 않았 으나 시정이 낮음을 보였다. 이 경우에 대한 Hit Rate (HR)와 False Alarm Rate (FAR)는 각각 0.78, 0.02이 며 Wilks (1995)에 의한 Heidke Skill Score (HSS)는 0.80으로 로 대단히 높은 ADV 예측성을 보였다. 5.2. RAD 예측 및 분석 지역적인 RAD 특성 파악을 위해 1월과 2월의 RAD 와 비RAD의 풍향, 풍속, 상대습도, 기압의 변화에 대 해 살펴보았다. Fig 8에서 (a)는 RAD 발생 전날 18 Fig. 8. Windrose from 18LST to 24LST before (a) RAD fog days and (b) no fog days, and from 03LST to 09LST at (c) RAD fog days and (d) no-fog days in January and February. 한국기상학회 대기 제23권 1호 (2013) 시에서 24시까지의 바람장미, (b)는 비RAD 전날 같 은 시간대 바람장미, (c)는 RAD 발생 당일 3시에서 9시까지의 바람장미, (d)는 비RAD 당일의 같은 시간 바람장미이다. RAD와과 비RAD 전날 야간 풍향, 풍 속을 살펴보기 위해 (a), (b)를 비교해 보았다. RAD 전날의 경우 남서풍 및 북풍 계열의 바람이 우세하나, 동, 남동풍을 제외하고는 모든 방향에서 바람이 불었 다. 그러나 비RAD 전날의 경우 북풍계열의 바람이 뚜렷하게 나타났으며 동풍 계열의 바람을 제외하고는 거의 발생하지 않았다. 풍속에서 RAD 전날의 경우 최고치가 3.5 m s 1 이하로 대체적으로 약했으나 비 RAD 전날의 경우 3.5 m s 1 이상의 바람이 우세하였 다. RAD 전날 야간의 풍향, 풍속 결과 인천 지역에 서의 RAD 발생을 위한 조건에 부합되지 않는 것으 로 판단하여, RAD 일과 비RAD 일의 3시에서 9시 사 이의 바람장미를 분석하였다. 분석 결과 RAD의 경우 전날 야간에는 북풍에 비해 남서풍의 바람이 많이 불 었으나 당일 3시 이후에는 무풍과 북풍이 뚜렷하게 나타났다. 그러나 비RAD의 경우 다소 시계방향으로 의 반전이 있었으나 여전히 북풍 계열의 바람이 뚜렷 했다. 이 결론으로 보아 밤 동안의 풍향 변화가 이 지 역의 RAD 발생에 영향을 미치는 것으로 사료된다. 풍속의 경우는 RAD와 비RAD 모두에서 전날 야간에 비해 약해지는 경향을 보여준다. Fig 9(a)은 RAD 발생과 관련된 상대습도의 변화를 Fig. 9. Time series of (a) relative humidity and (b) air pressure during RAD fog days and no-fog days mean in January and February.
이현동 안중배 111 보여준다. 실선은비 RAD 의평균을나타내고나머지선들은각 RAD 사례별값을보여준다. RAD 는건조한늦가을과겨울철에나타나비 RAD 와비교하였을때상대적으로아주높은상대습도를가진다. 그림에서알수있듯이 RAD 전날 18 시이후상대습도는비 RAD 에비해높은상승률을보이고 24 시경 85% 를넘으며, 그이후증가율이약간감소하나아침까지증가는계속된다. 비 RAD 최고치가나타나는 8 시상대습도를비교해보면비안개일은 65% 이하로 RAD 의 90% 이상에비해매우낮은상대습도를보인다. Fig 9(b) 은 RAD 발생과관련된기압변화를보여준다. 실선은비 RAD 평균이며나머지선은각 RAD 사례를나타낸다. RAD 사례는비 RAD 평균에비해낮은기압을보인다. 그리고 15 시이후기압이급격히변화하는데, RAD 의경우는비 RAD 평균에비해상대적으로낮은기압변화를보인다. 비 RAD 평균의경우 15 시이후압력이급격히상승하나 RAD 의경우새벽 3 시이후까지압력변화가거의없거나약한상승을보일뿐이다. 18 시와 24 시를기준으로변화량을보았을때, RAD 사례의경우최대증가가 10 hpa 이하로낮은압력변화를보인다. RAD 분석결과를활용하여예측을위한조건을다음과같이정리하였다. 1) 발생전날및당일발생이전강수가없음. 2) 발생전날 18 시 ~24 시의매시간풍속최대가 3.5 m s 1 이하. 3) 발생전날 24 시상대습도가 85% 이상. 4) 발생전날 18 시에서 24 시까지의기압증가가 1 hpa 이하. 위의조건을이용하여 2006 년 1, 2 월전체날을대상으로 RAD 예측실험을실시하였다. 관측결과와실험결과를비교하였을때관측에서는총 59 일중 3 회에서 RAD 가발생하였다 (Table 3). 실험에서는 RAD 가발생한모든사례를정확하게예측했다. 그리고비 RAD 날중 1 월 27 일에대해서잘못예측했는데, 분석결과해당날의평균시정이 7 km 로안개가발생하지는않았으나낮은시정을보였다. 이경우에대한 HR 과 FAR 은각각 1.0, 0.02 이며 HSS 는 0.85 로 Table 3. Contigency table for RAD fog prediction. O and F represent Observation and Model prediction, respectively. F O Yes No Total Yes 3 0 3 No 1 55 56 Total 4 55 59 ADV 와마찬가지로 RAD 에대한예측성역시대단히높았다. 6. 결론 본연구에서는안개분류 / 예측도를개발하여모든안개에대한발생원인별분류를실시하였다. 실제로한반도 40 개지점에서연구기간인 1986 년부터 2005 년까지관측된안개발생횟수는총 15748 번으로모든안개발생사례에대해발생원인별로일일이분류하는것은거의불가능하다. 따라서본연구에서는안개종류별특성을조사하여안개분류 / 예측도를작성하였으며, 이를토대로한반도관측지점별안개종류를분류하였다. 또한인천을사례지역으로선정하여안개분류 / 예측도에의해분류된안개를발생원인별로검증하였다. 또한본연구에서는지역성이고려된경험적안개예측모형을개발하여인천에서발생한 ADV 와 RAD 에대한안개예측가능성을평가하였다. 한반도안개특성을살펴보면, 계절에따른안개일수는 5, 6,7 월에가장높으며지속시간은계절에따른특별한차이를보이지않는다. 지역별안개일수를보면봄철에는이동성고기압의영향으로인한서해로부터의수증기공급이많아서해안에서의안개가잦다. 여름철은한반도대부분의지역에서안개일수가높다. 특히해안지역에서의증가가뚜렷하다. 가을철은대기가안정되고수증기가풍부하여내륙의안개증가가두드러진다. 겨울철은시베리아고기압의영향으로건조하고안정된대기상태로인해안개일수가가장낮다. 안개분류 / 예측도를작성하여관측지점별안개를종류별로분류하였다. 동해지역에서는대체적으로안개일수가적으며 FRT 가가장빈번히발생하나지역적차이가있다. 해안지역이라 ADV 가상대적으로빈번했다. 남해지역은 ADV 가가장빈번히발생하며다음으로 FRT 가많이발생했다. 남해안지형및위치를고려하였을대남쪽으로부터의온난한공기이류로인한 ADV 발생이용이한결과이다. 서해지역은 ADV 가가장빈번히발생했으며다음으로 RAD 가많이발생한다. 제주지역은 FRT 와 ADV 가거의대부분의안개를차지한다. 아열대기후구에속하는지역이라다른안개들의발생빈도는매우낮다. 내륙지역은 RAD 의발생이높다. 특히, 중부내륙지역에서자주발생한다. 남부지역은안개일수가내륙지역에비해낮은데이는 RAD 의빈도가중부지역에비해매우낮기때문인것으로평가된다. 대관령은관측지점중안개일수가가장높은곳으로고산에위치하여 FRT 와 ADV 가빈번히발생한다. 고산지역은활승무의발생이용이하나분류시고려되지않아대부분 Atmosphere, Vol. 23, No. 1. (2013)
112 경험적방법을통한발생학적한반도안개구분과안개발생예측가능성연구 이 ADV 로분류되었을것으로판단된다. 안개분류 / 예측도는지역성이고려되지않았기때문에안개발생의국지성과지역적특성을고려할때어느정도의오차는불가피하다. 따라서안개발생의지역적인특성까지고려하였을때예측성이어느정도까지향상될수있는지확인하기위하여 2006 년인천에서발생한안개중 ADV 와 RAD 에대한예측모형을만들고그예측가능성을평가해보았다. 이를위하여 2006 년인천안개사례들을대상으로안개발생시풍향, 풍속, 상대습도, 기압에대한분석을실시하고안개사례별로종관기상패턴을고려하여분류를실시하였다. 그것을바탕으로두안개에대한예측모형을만들고예측성을살펴보았다. ADV 에대한 5, 6 월자료분석결과총 61 일중 8 회의 ADV 가발생하였는데모형은이중 7 회를정확히예측하였다. 그리고비 ADV 53 일중 2 회를잘못잡았는데, 해당날안개는발생하지않았으나시정이낮음을보였다. RAD 에대한 1, 2 월 59 일중 3 회가발생하였는데예측실험에서는모든사례를정확하게예측하였으며, 비 ADV 55 일중 1 회를잘못잡았다. 그러나해당날또한해당시기다른날에비해매우낮은일평균시정을기록하였다. ADV 와 RAD 두경우의예측에대한 Heidke Skill Score 는각각 0.80, 0.85 로써모형은대단히높은예측성을보였다. 실험을통해안개의발생메커니즘을이해하고종류에맞게분류하여특성을파악한후지역적안개예측모델을만든다면, 복잡한계산과과정을거치지않고서도예측력높은경험적모델을개발할수있음을알수있었다. 따라서향후각지역에적합한통계적 ADV, FRT, RAD 등발생역학별안개발생예측모형을개발하여활용하는경우예측성높은안개예보에도움이될것으로본다. 감사의글 이논문은부산대학교자유과제학술연구비 (2 년 ) 에의하여연구되었음. 참고문헌 기상청, 1997: 한반도연안해무특성집. 136 pp. 김광식, 1992: 기상학사전. 양문사, 735 pp. 김문옥, 1998: 한반도주변해역의해무분포특성. 전남대학교대학원석사학위논문, 64 pp. 김성삼, 이내영, 1970: 한국안개기후구설정에관하여. 한국기상학회지, 6, 1-15. 민경덕, 1976: 경부고속도로상의안개구역에서의안개발생에관한연구. 한국기상학회지, 12(1), 13-24. 안중배, 남재철, 서장원, 이해진, 2002: 해무예측모듈개발과울릉도해무사례적용연구. 한국기상학회지, 38(2), 155-164. 이종범, 1981: 춘천지방이인공호에의한안개및운량의변화. 한국기상학회지, 17(1), 1018-1026. 임헌호, 이화운, 이순환, 2005: 인천국제공항에서발생한안개의특성분석. 한국기상학회지, 41(2), 1111-1123. 허인혜, 이승호, 1998: 한국의안개분포와특성. 한국지리환경교육학회지, 6(1), 71-85. Chun Y., K. Boo, J. Kim, S. Kim, H. Cho, and S. Hong, 1999: Analysis of the radiation fog at the Kimpo International Airport in Atumn. Journal of Atmos. Res, 16(1), 30-43. Croft, P. J., R. L. Pfost, J. M. Mdlin, and G. A. Johnson, 1997: Fog Forcasting for the southern region: A conceptual model approach. Wea. Forecasting, 12(3), 545-556. George, J. J., 1951: Fog, Compendium of Meteorology. Amer. Meteor. Soc., 1187. Petterssen, S., 1969: Introduction to Meteorology. 3d ed. McGraw-Hill, 333 pp. Roach, W., 1995: Back to basics: Fog: Part 3-The formation and dissipation of sea fog. Weather, 50, 80-84. Tardif, 2007: Event-Based Climatology and Typology of Fog in the New York City Region. J. Appl. Meteor. Climatol., 46, 1141-1168. Wilks, D. S., 1995: Statistical methods in the atmosphere science. Academicc Press., 266 pp. 한국기상학회대기제 23 권 1 호 (2013)