김기훈 김연희 장동언국립기상연구소예보연구과 년 월 일접수 년 월 일승인 In order to investigate the characteristics of Changma over the Korean peninsula, KEOP-2007 IOP (Intensive Observing Period) was conducted from 15 June 2007 to 15 July 2007. KEOP-2007 IOP is high spatial and temporal radiosonde observations (RAOB) which consisted of three special stations (Munsan, Haenam, and Ieodo) from National Institute of Meteorological Research, five operational stations (Sokcho, Baengnyeongdo, Pohang, Heuksando, and Gosan) from Korea Meteorological Administration (KMA), and two operational stations (Osan and Gwangju) from Korean Air Force (KAF) using four different types of radiosonde sensors. The error statistics of the sensor of radiosonde were investigated using quality control check. The minimum and maximum error frequency appears at the sensor of RS92-SGP and RS1524L respectively. The error frequency of DFM-06 tends to increase below 200 hpa but RS80-15L and RS1524L show vice versa. Especially, the error frequency of RS1524L tends to increase rapidly over 200 hpa. Systematic biases of radiosonde show warm biases in case of temperature and dry biases in case of relative humidity compared with ECMWF (European Center for Medium-Range Weather Forecast) analysis data and precipitable water vapor from GPS. The maximum and minimum values of systematic bias appear at the sensor of DFM-06 and RS92-SGP in case of temperature and RS80-15L and DFM-06 in case of relative humidity. The systematic warm and dry biases at all sensors tend to increase during daytime than nighttime because air temperature around sensor increases from the solar heating during daytime. Systematic biases of radiosonde are affected by the sensor type and the height of the sun but random errors are more correlated with the moisture conditions at each observation station. Key words: Radiosonde, KEOP-2007, Radiosonde error, Radiosonde bias, Sensor 서론 라디오존데는지상에서부터상층으로비양되어기 *Corresponding Author: Yeon-Hee Kim, Forecast Research Laboratory, National Institute of Meteorological Research, KMA, Seoul 156-720, Republic of Korea. Phone: +82-2-2-6712-0253, fax: +82-2-834-5922 E-mail: kyh@kma.go.kr 압 ( 지오포텐셜고도 ), 기온, 상대습도, 바람의고해상도의연직자료를생산하는관측장비로적정상승속도인 5~8 ms 1 를유지하여, 최대 35 km 까지도달한다 (WMO, 2006). 라디오존데자료는기상예측을위한수치자료로활용되며부가적으로는모델검증, 기후연구, 위성자료검증등다양한연구에도폭넓게사용되고있다 (e.g. Durre et al., 2006). 반면라디오존데는센서고유의오차 (error) 및편차 (bias) 를지니며, 특히상대습도를낮게측정하는경향이있어수치모형에서 Korean Meteorological Society, 2009
KEOP-2007 라디오존데관측자료를이용한장마특성분석 : Part I. 라디오존데관측자료평가분석 강수량을과소측정하거나 (Lorenc et al., 1996), 동일지점에서라디오존데의센서변경이지점내기후특성을바꾸는주요원인임을밝힌바있다 (Eskridge et al., 2003). 라디오존데오차및편차는비교관측실험을통한연구또는다른장비와의비교실험을통한연구가주를이루었다. 이중 Nakamura et al. (2004) 은 Vaisala RS80-A 및 JMA RS2-91 을 GPS(Global Positioning System) 를통해계산된가강수량 (precipitable water vapor; PWV) 과비교한결과 Vaisala RS80-A 는건조편차 (dry bias) 를보이는반면, JMA RS2-91 은건조대기에서습윤편차 (moist bias) 를보여차이가있음을밝힌바있다. 또한상대습도의편차는수증기가적은건조지역일수록작은반면일본과같이중위도습윤지역일경우편차가커짐을제시하였다. 이밖에 Turner et al. (2003) 은 Vaisala RS80-H 에서계산된가강수량을지상라디오미터와비교한결과약 5% 의건조편차를보였고, Vömel et al. (2007) 은 RS92 라디오존데도이전 RS80 과같이낮시간동안태양복사열에의해건조편차가뚜렷함을밝힌바있다. Wang and Zhang (2008) 은기후적관점에서장기간동안라디오존데자료를분석한결과라디오존데오차및편차는계통적관측오차, 시공간적불연속성, 일별및공간별표본오차로분류되고, 계통적관측오차는라디오존데센서의특성에기인함을밝혔다. 또한라디오존데의건조편차의주요원인은센서의화학적오염, 태양복사열로인한센서의가열, 야간냉각에의한복사열의방출에따른센서의냉각, 센서의측정시간의지연이며이는대기중상대습도및태양고도각의차이에따라달라질수있음을밝혔다. 이와관련되어 Kwon et al. (2007) 은국내에서의 2 년간라디오존데관측자료를 GPS 가강수량과비교한결과상대습도의편차는기존연구중습윤지역에서보인건조편차와유사한크기로나타났고, 이는 Wang et al. (2002) 이밝힌바와같이낮시간동안태양복사열의영향임을밝힌바있다. 하지만 Kwon et al. (2007) 연구를제외하고는국내에서오차및편차에대한특성분석이활발히수행되지못하였고, 최근국내에서사용되는 GPS 라디오존데에대한특성은조사된바가없어국내의관측자료를활용하여이를분석하는것은의미가있다. 하지만지역별오차및편차의특성을분석하기위해서는한반도내고해상도라디오존데관측자료가필요하며낮 시간과밤시간동안오차및편차특성을상세히분석하기위해서는현재종관관측보다조밀한관측자료가필요하다. 이를위해본연구에서는 2007 년국립기상연구소에서수행되었던라디오존데집중관측 (KEOP- 2007 IOP) 자료를활용하였다. 본자료의경우한반도 10 개지점에서 1 일 6 시간간격의라디오존데관측자료이므로이를통해라디오존데오차및편차에대한시공간적으로고해상도의분석이가능하다. 특히 KEOP- 2007 IOP 기간동안다양한라디오존데가사용되었기때문에오차및편차의비교분석이가능하다. 본연구에서는 KEOP-2007 IOP 기간동안관측된라디오존데관측자료의오차와편차를지역별과센서별로분류하여그특성을분석하고자한다. 자료및분석방법 KEOP-2007 IOP 는고해상도라디오존데관측자료로서 2007 년 6 월 15 일부터 2007 년 7 월 15 일까지 6 시간간격으로기상청고층기상관측관서 5 개지점 ( 속초, 백령도, 흑산도, 포항, 고산 ), 특별관측 3 개지점 ( 문산, 해남, 이어도 ) 에서수행되었고, 본연구에서는추가로대한민국공군 2 개지점 ( 오산, 광주 ) 에서수행된관측자료를활용하였다 (Table 1). 지점별위치와사용된라디오존데센서의유형은 Fig. 1 과같으며, IOP 동안독일 Graw DFM-06( 이하 DFM06) 라디오존데가 402 개로가장많이사용되었고, 한국진양 RS1524L( 이하 RS1524) 이 299 개, 핀란드 Vaisala RS80-15L( 이하 RS80) 이 232 개, 핀란드 Vaisala RS92-SGP( 이하 RS92) 가 180 개순이었다. 지점별로는기상청소속 5 개관측지점에서는정규관측 (0000, 1200 UTC) 의경우 DFM06, 특별관측 (0600, 1800 UTC) 의경우 RS80( 흑산도제외 ) 및 RS1524( 흑산도 ) 가사용되었다. 반면공군 2 개관측지점에서는 1 일 4 회 (0000, 0600, 1200, 1800 UTC) 관측모두 RS1524 가사용되었고, 특별관측지점의경우해남에서는 RS92 가 1 일 4 회, 문산에서는 7 월 1 일을경계로이전에는 RS92 이후에는 DFM06 이사용되었다. 또한이어도관측지점에서는 DFM06 이 1 일 4 회사용되었는데지리적제한사항으로인해 7 월 1 일이후관측자료가존재하지않았다. RS92 의경우다른센서에비해상대적으로사용량이적었는데그이유는 KEOP-2007 IOP 기간동안에기상청과공군에서사용중인센하서가각각 DFM06 과 RS1524 이었고, 기상청에서그이전에사용되었던 RS80 의재고를활용
김기훈 김연희 장동언 Table 1. The information of radiosonde (RAOB) stations during KEOP-2007 IOP. RAOB ID Name Latitude (deg) Longitude (deg) Height (m) Radiosonde sensor type 47030 Ieodo 32.1262 125.185 36.0 DFM-06 47090 Sokcho 38.2508 128.564 17.8 RS80-15L, DFM-06 47099 Munsan 37.8858 126.766 30.0 RS92-SGP, DFM-06 47102 Baengnyeongdo 37.9660 124.630 144.4 RS80-15L, DFM-06 47122 Osan 37.0999 127.033 52.0 RS1524L 47138 Pohang 36.0326 129.379 1.9 RS80-15L, DFM-06 47158 Gwangju 35.1166 126.816 13.0 RS1524L 47169 Heuksando 34.6871 125.451 79.4 DFM-06, RS1524L 47185 Gosan 33.2938 126.162 71.2 RS80-15L, DFM-06 47261 Haenam 34.5535 126.569 13.8 RS92-SGP Fig. 1. The radiosonde stations and the radiosonde sensors at each site during KEOP-2007 IOP, and GPS stations from KASI (Korea Astronomy & Space Science Institute).
KEOP-2007 라디오존데관측자료를이용한장마특성분석 : Part I. 라디오존데관측자료평가분석 Table 2. The information of GPS stations operated by KASI. GPS ID Name Latitude (deg) Longitude (deg) Height (m) BHAO Mt. Bohyun 36.16374 128.9763 1133.2 DAEJ Daejeon 36.39943 127.3745 116.8 JEJU Seogwipo 33.28835 126.4622 430.2 MKPO Mokpo 34.81685 126.3814 64.4 SBAO Mt. Sobaek 36.93423 128.4569 1369.3 SKCH Sokcho 38.25097 128.5648 46.1 SKMA Seoul 37.49353 126.918 61.7 하였기때문이다. 라디오존데는초기값의오류, 센서의불량, 센서의초기화오류등여러원인에의해오류값을가지고있으며라디오존데오차보다상대적으로큰값으로나타나기때문에제거할필요가있다. 이를위해본연구에서는기상청에서개발하여사용중인관측자료품질검사시스템중라디오존데품질검사알고리즘을사용하였고 ( 허복행등, 2006), 분석과정에서 의심 이상이보이는자료는모두제거되었다. 통계적으로라디오존데의오차및편차는각각우연오차 (random error) 와계통편차 (systematic bias) 로분류되고, 이는 RMSE(Root Mean Square Error) 와평균편차 (mean bias) 를통해정량적으로표현된다. 우연오차는센서가가지는불확도내에서불규칙적으로변화하는값의범위를나타내는것으로우연오차가작을수록센서의정확도가높은것을의미하고, 계통편차는센서가가지고있는편차의정도를나타내는것으로우연오차와달리보정이가능하다. 라디오존데의우연오차및계통편차를계산하기위해서는라디오존데자료를비교할수있는기준자료가필요한데본연구에서는수평해상도 0.5 간격의 ECMWF 6 시간분석자료와한국천문연구원 (Korea Astronomy & Space Science Institute) 으로부터제공된 1 시간간격의 GPS 가강수량자료가이용되었다. ECMWF 분석자료는관측자료검증을위해이전연구에서활용된바있고 (Simmons et al., 1999), Ovarlez and van Velthoven (1997) 은 ECMWF 분석자료가비록대류권상부에서관측보다상대습도를과다측정하는경향이있지만관측자료를검증함에있어유용함을밝힌바있다. ECMWF 분석자료의경우임의고도에따른수평격자자료로구성되어있으므로라디오존데관측지점으로내삽하였고, 라디오존데자료의경우유의고도별로추출하여비교하였다. GPS 가강수량관측지점은 속초 1 곳을제외하고는지리적으로일치하지않아 Wang and Zhang (2008) 이사용한방법을적용하여수평거리 50 km 이내의 GPS 지점을가강수량비교지점으로선정하였다. 그결과 GPS 7 개관측지점 (Table 2) 중에서 Table 3 과같이 4 개지점이선정되었다. 단선정과정에서수평거리외에고도차이는감안하지않았다. 이를통해라디오존데센서는 DFM06 과 RS 계열 (RS80, RS92) 이선정되었고, RS1524 의경우비교지점이없어 GPS 가강수량과의분석에서는제외되었다. GPS 가강수량과비교하기위해라디오존데및 ECMWF 분석자료에서가강수량계산은다음과같다. 여기서, PWV 는가강수량 (mm), e 는수증기압 (hpa), Td 는이슬점온도 ( ), q 는비습 (kg/kg) 을의미하며, ε=0.622 이다. 적분고도는지상부터 100 hpa 이며, 이는대류권계면 100 hpa 이상에서수증기가거의존재하지않기때문이다. 분석결과 라디오존데의오차및편차를분석하기앞서 KEOP- 2007 IOP 동안라디오존데관측의지점별및시간대별결측횟수를분석해보았다. 그결과전체기간 121 회중문산에서가장많은 14 회를보였고, 백령도가 9 회, 포항이 3 회순으로나타났다. 특별관측지점인문산에서는특히 7 월 1 일을기점으로가장많은결측이
김기훈 김연희 장동언 Table 3. The difference between GPS and their corresponding radiosonde stations. L indicates the difference of the horizontal distance and H does the height of difference between GPS and radiosonde stations. Location (GPS) Location (RAOB) L (km) H (m) Radiosonde sensor type Mt. Bohyun Pohang 39.04 1131 DFM-06, RS80 Seogwipo Gosan 27.82 358 DFM-06, RS80 Mokpo Haenam 34.00 50 RS92 Sokcho Sokcho 0.00 28 DFM-06, RS80 나타났는데이는낙뢰로인한기기고장이주요원인이었다. 그외지점의경우전반적으로 7.5% 미만의결측율을보여안정적으로관측이수행되었음을확인할수있었다. 시간대별로는 0600 UTC 가 12 회로가장많았고, 0000 UTC 에 10 회, 1800 UTC 에 5 회, 1200 UTC 에 4 회순으로나타나낮시간이밤시간에비해결측횟수가많은특징을보였다. Fig. 2 는분석기간동안각관측지점에서평균된라디오존데의최대관측시간, 최대도달고도, 평균상승속도를보여준다. 최대관측시간의경우이어도 (47030) 와해남 (47261) 을제외한나머지지점들에서는 6000 초 (100 분 ) 를넘지못한반면해남의경우 7000 초 ( 약 116 분 ), 이어도의경우 8500 초 ( 약 141 분 ) 이상을보였다. 최대도달고도의경우모든지점에서 26,000 gpm 이상도달하였고이어도가최대관측시간과같이가장높은 32,282 gpm 을보인반면해남의경우속초 (47090) 보다낮은고도를보여최대관측시간이최대도달고도와항상일치하지는않았다. 이어도와해남에서최대관측시간이가장큰이유는평균상승속도가각각 3.9 ms 1, 4.3 ms 1 로 WMO(WMO, 2006) 에서권고하는 5~8 ms 1 보다낮아천천히상승하였기때문이다. 한편고산 (47185) 에서는최대관측시간및최대관측고도가낮음에도불구하고평균상승속도또한 5.0 ms 1 보다낮게나타나차이를보였다. 이러한지점별특징은대기의상태, 기구의품질, 가스주입량, 가스주입기술등이상호복합적으로작용하기때문에본연구에서원인을명확히규명할수없지만, 이어도의경우지리적제한사항으로인한헬륨가스주입량의미달이주요원인으로추정된다. 품질검사 KEOP-2007 IOP 기간동안관측된라디오존데자료의오류를분석하고자유의고도에따른오류값의발생빈도를 Fig. 3a 에나타내었다. 오류값은지상 (1000 hpa) 과대류권 200 hpa 이상에서높게나타났고센서별로살펴보면 RS92 의경우다른센서와비교시상층까지 5% 범위내에서가장낮은빈도를보였다. RS80 은 200 hpa 이하대류권내에서는 RS92 보다낮은빈도를보였지만이후고도가증가할수록점진적으로빈도가증가하였다. DFM06 에서는 RS80 과는반대로대류권내에서오류빈도가높았다. 한편 RS1524 의경우 200 hpa 이하에서는안정적이지만이후급격히증가하는패턴을보였다. 이처럼라디오존데오류발생빈도는센서에따라차이는있지만 200 hpa 을기준으로발생빈도가급증하는데, 이는장마기간동안상층제트의위치가 200 hpa 임을감안하면상층제트에의해라디오존데가급격히이동하면서발생되는것으로추정된다. 기상청품질검사프로그램의경우총 7 단계로자료를검사하는데, 라디오존데오류값이센서별로어떤과정에서발생하는지비교해보았다 (Fig. 3b). RS1524 의경우오류값의대부분이기후범위검사 (F2) 에서나타나상층에서급격히증가하는오류빈도는기후범위를벗어나기때문에나타나는것으로분석된다. DFM06 과 RS92 는서로상반된패턴을보였는데, DFM06 의경우물리한계검사 (F1), 연직일치성검사 (F3), 연직기온감률검사 (F4) 에서상대적으로높은반면 RS92 의경우표준고도와유의고도일치성검사 (F5) 와정역학일치성검사 (F6) 가상대적으로높았다. RS80 의경우연직기온감률검사 (F4) 에서상대적으로높은빈도를보인반면그밖의다른검사과정에서는발생빈도가상대적으로낮았다. 비교연구결과 a. ECMWF 분석자료라디오존데의오차및편차특성을분석하고자, 기온및상대습도에대한 ECMWF 분석자료와의상관계수, 평균편차, RMSE 를계산하고그결과를 Table 4 에나
KEOP-2007 라디오존데관측자료를이용한장마특성분석 : Part I. 라디오존데관측자료평가분석 Fig. 2. The averaged maximum time, height and rising speed at each station. Each value at station ID indicates Ieodo (47030), Sokcho (47090), Munsan (47099), Baengnyeongdo (47102), Osan (47122), Pohang (47138), Gwangju (47158), Heuksando (47169), Gosan (47185), and Haenam (47261), respectively. 타내었다. RAOB 와 ECMWF 간기온에대한상관계수는 0.9 이상으로거의동일하게나타났고, 평균편차가모든센서에서양의값을보여전반적으로 RAOB 는기온 을높게측정하는온난편차경향을보였다. 라디오존데센서별로살펴보면, DFM06 은평균편차가 0.4 C 로가장높았고, RS1524 가 0.3 C 로그다음으로높았다. RS92 와 RS80 은평균편차가 0.1 C 로가장낮아상대적으로계통편차가작은것을알수있다. RAOB 의센서에따른기온의우연오차를가늠할수있는 RMSE 의경우평균적으로 1.2 C 로서평균편차와같이 RS92 가가장낮은 1.1 C 로나타난반면 RS80 이가장높은값인 1.9 C 를보였다. RAOB 와 ECMWF 간상대습도에대한상관계수는기온보다낮은 0.8 을보였고, 평균편차는 -6.8% 로모든센서에서상대습도를낮게측정하는건조편차경향이있음을알수있으며이러한경향은 DFM06 이가장작았고, RS80 이가장크게나타났다. 우연오차는계통편차와같이 DFM06 이가장낮은 19.3% 를보였지만, 가장큰우연오차는 RS1524 에서나타나계통편차와는차이를보였다. ECMWF 기온및상대습도에대한 RAOB 의편차분포를 Fig. 4 에나타내었다. 기온의평균편차 (Fig. 4a) 는그크기에따라뚜렷한경향은나타나지않지만 DFM06 에서는기온이 -40.0 C 이하일경우온난편차가강화되고 RS80 의경우기온이 20.0 C 이상일경우한랭편차경향이강화되었다. 결국고도가증가할수록기온이감소하는것을감안하면, RS80 은하층에서기온을낮게측정하고, DFM06 은상층에서기온을높게측정하는경향이있음을알수있다. 상대습도 (Fig. 4b) 의평균편차는 ECMWF 에서계산된상대습도의크기에따라큰차이를보이는데, ECMWF 의상대습도가낮을수록 RAOB 는높게측정하고, 이와는반대로 ECMWF 의상대습도가높을수록 RAOB 는이를낮게측정하는경향을보였다. 일반적으로상대습도는상층으로갈수록낮아지므로이를감안하면 RAOB 는상층으로갈수록건조편차경향이약화됨을알수있으며이는 DFM06 에서가장뚜렷하였다. 이와관련하여이전연구에서 Nakamura et al. (2004) 은 JMA RS2-91 을대상으로 GPS 가강수량과비교분석한결과상대습도가낮을경우습윤편차, 높을경우건조편차를보임을밝힌바있어 DFM06 이 JMA RS2-91 과유사한특성을지님을알수있다. RAOB 의센서별특성은 ECMWF 의기온과상대습도크기에따라달라지므로, ECMWF 의기온과상대습도를함수로두어 RAOB 의센서별편차특성을비교분석해보았다 (Figs. 5~6). 기온에대한편차의분
김기훈 김연희 장동언 Fig. 3. The error frequency distribution at (a) each level and (b) each QC flag. F1 indicates physical limitation check, F2 does climatological limitation check, F3 does vertical consistency, F4 does lapse-rate check of vertical temperature, F5 does consistency between mandatory and significant levels, F6 does hydrostatic consistency, and F7 does vertical wind-shear check. Fig. 4. Scatter plots for ECMWF and RAOB-ECMWF of temperature and relative humidity according to sensor types of radiosonde. 포는전반적으로온난편차가우세하나 ECMWF 의기온이 20 C 이상이며상대습도가 60% 이하일경우또는기온이 -40 C 이하이며상대습도가 40% 이하일경우한랭편차가강화되는특성을보였다. 센서별로는 RS80 과 RS92 의경우기온이낮을수록 DFM06 과 RS1524 에비해한랭편차가크게나타났다. 결국 RS80 및 RS92 에서는높은고도일수록기온을낮게측정하는경향이우세한반면 DFM06 과 RS1524 에서는이와는반대로기온을높게측정하는경향우세하였고특히상대습도가높을수록이러한경향은강화되는특성을보였다. 상대습도에서는전반적으로 ECMWF 의상대습도가높고기온이낮을수록 RAOB 는이를낮게측정하
220 KEOP-2007 라디오존데 관측자료를 이용한 장마 특성 분석: Part I. 라디오존데 관측 자료 평가 분석 Table 4. The correlation coefficients, mean biases, and RMSEs of temperature and relative humidity between radiosonde and ECMWF. Variables Temperature Relative humidity correlation coefficients mean bias ( C) RMSE ( C) correlation coefficients mean bias (%) RMSE (%) RS80 0.9 0.1 1.9 0.8-12.3 24.2 RS92 0.9 0.1 1.1 0.9-7.0 20.3 DFM06 0.9 0.4 1.4 0.8-0.1 19.3 RS1524 0.9 0.3 1.2 0.8-7.9 24.9 Average 0.9 0.2 1.2 0.8-6.8 22.2 Fig. 5. The distribution of temperature biases (RAOB-ECMWF) from each sensor type of radiosonde corresponding with temperature and relative humidity during daytime and nighttime.
김기훈 김연희 장동언 221 Fig. 6. The same as Fig. 5 except for relative humidity biases. 고 반대로 기온이 높고 습도가 낮을수록 이를 높게 측 정하는 경향을 보였다. 상대습도를 높게 측정하는 습윤 편차는 특히 DFM06에서 두드러지게 나타났으며 다른 센서와 달리 상대습도가 20% 이하로 낮은 경우 기온에 관계없이 습윤 편차가 뚜렷한 차이를 보였다. 이러한 오차 및 편차에 대해 이전 연구에서 Wang and Zhang (2008)은 대기 중 상대습도 및 태양고도각에 따 른 복사열이 RAOB의 편차의 주요 원인임을 밝힌 바 있으며, Wang et al. (2002)은 RAOB의 건조 편차는 낮 시간 동안 태양 복사열의 영향임을 밝힌 바 있다. 이 를 확인하기 위해 고도 별 RAOB 평균 편차 및 RMSE 에 대한 낮 시간과 밤 시간의 차이(낮 시간-밤 시간)를 분석해 보았다(Fig. 7). 분석결과 기온의 경우 대류권 내에서는 그 차이가 크지 않지만 상층으로 갈수록 RS92를 제외하고는 낮 시간 동안 커지는 특성을 보였 다. 기온의 경우 온난 편차(양의 부호)가 우세한 것을
KEOP-2007 라디오존데관측자료를이용한장마특성분석 : Part I. 라디오존데관측자료평가분석 감안하면, 925 hpa 이하하층에서 DFM06 은온난편차가낮시간에강화되는반면다른센서는낮시간동안온난편차가약화되었다. 고도가증가함에따라낮시간동안온난편차는점차강화되었으나, RS92 의경우다른센서와는달리일정한편차를유지하면서오히려밤시간동안온난편차가강화되는경향을보였다. 상대습도의경우대류권내에서큰차이를보이는데특히 200 hpa 에서차이가가장크게나타났다. RAOB 는건조편차 ( 음의부호 ) 가우세함을감안하면지상을제외한전층에서건조편차가낮시간동안강 화되고특히 200 hpa 에서차이가가장크고, 상층으로갈수록건조편차의차이는점차약화됨을알수있다. 결국온난편차및건조편차모두낮시간동안증가함을본분석을통해확인하였고, 특히낮시간과밤시간의온난편차차이는대류권이상에서크고건조편차차이는대류권이하에서크게나타나며이는센서별로뚜렷한차이가있음을확인하였다. 반면 RMSE 에서는낮시간과밤시간에따른큰차이가없었고센서별로뚜렷한특징은나타나지않았다. Fig. 7. The differences (daytime-nighttime) of mean bias and RMSE in case of temperature and relative humidity
김기훈 김연희 장동언 Fig. 8. Scatter plots for GPS and RAOB-GPS of precipitable water vapor at the stations of Sokcho, Pohang, Gosan, and Haenam. b. GPS 를이용한가강수량비교 GPS 와 RAOB 간의가강수량을비교하기위해가강수량편차 (RAOB-GPS) 를 Fig. 8 에나타내었다. 포항지점을제외하고는 GPS 가강수량이증가할수록 RAOB 는건조편차가강화되고, 감소할수록 RAOB 는습윤편차가강화됨을보였고이는 ECMWF 상대습도분석과동일하였다. GPS 가강수량과가장잘일치하는지점은속초로서평균편차가 -1.23 mm, RMSE 가 6.70 mm 로나타났고, 해남, 고산순으로나타났다. 가장차이를많이보이는지점은포항으로평균편차및 RMSE 가각각 14.59 mm, 17.39 mm 를보였다. 속초의경우가장잘일치하는이유는 GPS 관측지점과위치오차가가장작은지점이기때문이고, 포항에서가장큰편차를보이는이유는 GPS 관측지점이지리적으로높게위치하기때문에하층에서의가강수량이감안되지못하여 RAOB 에서높은습윤편차가나타나기때문이다. 이를통해 GPS 가강수량과의비교시오차및편차특성은 ECMWF 에서밝힌센서특성외에비교지점간의지리적위치또한영향을미침을알수있다. 이전연구에서 Kwon et al. (2007) 은국내에서사용된라디
KEOP-2007 라디오존데관측자료를이용한장마특성분석 : Part I. 라디오존데관측자료평가분석 Fig. 9. The frequency differences for precipitable water vapor at the stations of Sokcho, Pohang, Gosan, and Haenam according to each sensor. 오존데 RS80 과 RS1524 에대해 GPS 가강수량과비교한결과평균편차는 -1.50 mm, RMSE 는 2.45 mm 임을보였다. 하지만본연구에서는지역별로평균편차의크기는이전결과와유사하지만건조편차보다는습윤편차경향이우세하였고 RMSE 는더큰값을나타내었는데, 이는 Kwon et al. (2007) 은 2 년간라디오존데관측자료를통계적으로분석한반면본연구에서는가강수량의변화가큰장마기간에관측된자료로결과를도출하였기때문으로사료된다. GPS 가강수량과의비교결과에서는 ECMWF 상대 습도분석결과와달리속초를제외하고는약한습윤편차를보였다. 이러한원인은앞서밝힌지리적위치차이에따른자료의불일치및라디오존데센서간의편차의차이가영향을미치기때문이다. 이를확인하기위해 GPS 가강수량강도에따른센서별발생빈도의차이 (RAOB-GPS) 를지점별로분류하여 Fig. 9 에나타내었다. 포항의경우 30 mm 이상의가강수량빈도는 RAOB 가 GPS 보다상대적으로높게나타나는반면, 30 mm 이하의가강수량에서는이와반대되는경향을보였다. 센서별차이는거의유사한분포를보이
김기훈 김연희 장동언 Table 5. The mean biases, and RMSEs of PWV during daytime and nighttime. Variables RS80 RS92 DFM06 Daytime mean bias (mm) -5.09-0.63 0.42 RMSE (mm) 6.35 9.12 5.80 Nighttime mean bias (mm) -2.42 4.83 2.10 RMSE (mm) 6.36 10.70 8.11 지만 DFM06 이상대적으로높은가강수량에서발생빈도가높게나타났다. 이러한특징은다른두지점 ( 속초, 고산 ) 에서도동일하였는데이는결국앞서밝힌습윤편차경향에서 DFM06 의영향이 RS80 보다크고, 이러한영향은가강수량이클수록높아지는것을알수있다. ECMWF 와비교결과에서제시된바와같이, 라디오존데편차특성은낮시간동안증가하는경향을보였는데, GPS 가강수량에서도이를확인하기위해지점위치차이가없는속초와해남에서의낮과밤시간동안의평균편차와 RMSE 를계산해보았다 (Table 5). 낮시간동안가장 RS80 이가장건조편차가크게나타났고 ECMWF 분석결과와같이 DFM06 에서약한습윤편차가나타났다. RMSE 는평균편차와는다르게 RS92 에서가장큰값을보였고 RS80 과 DFM06 은유사한값으로나타났다. 밤시간동안에는 RS80 에서건조편차가감소하는경향을보이는반면 RS92 와 DFM06 에서는습윤편차가강화되는경향을나타내었다. 하지만밤시간동안 RMSE 는 DFM06 이밤시간동안증가하는경향을제외하고는낮시간과유사한특성을보였다. 결국이러한결과는 ECMWF 분석결과와유사함을확인하였고, 추가적으로 RS80 과 DFM06 의경우동일지점인속초에서, RS92 의경우해남에서관측된자료임을감안하면평균편차는라디오존데센서에따라민감하게반응하는반면 RMSE 는센서보다는위도에따른대기의수증기분포특성이더큰영향을받음을알수있다. 요약및결론 본연구에서는국내에서수행된고해상도라디오존데자료를활용하여지점별우연오차및계통편차의특성을분석해보았다. 이에앞서라디오존데오류를판별하고이를제거하고자품질검사를수행한결과, RS80 과 RS1524 는 200 hpa 을기준으로상층으로갈수록오류빈도가증가하는패턴을보인반면 DFM06 은 200 hpa 이하에서오류빈도가높은차이를보였다. RS92 의경우고도에관계없이오류빈도가일정하고다른센서에비해빈도가낮아가장안정적인관측자료로판명되었다. RS1524 의오류값은대부분이기후범위검사과정에서발생되었고, RS80 은연직기온감률검사과정에서주로나타났다. 품질검사과정을통해오류값을제거한이후라디오존데기온및상대습도의오차및편차의특성을 ECMWF 분석자료와 GPS 가강수량자료와비교하여분석해보았다. 기온의경우하층에서기온을낮게측정하는경향을보이는반면평균적으로는기온을높게측정하는경향이우세하였고이러한경향은낮시간동안고도가증가함에따라강화되었다. 하지만이러한경향은상대습도와비교시상대적으로약하였다. 센서별로는 DFM06 에서가장강하고 RS92 와 RS80 이가장약하였다. 상대습도의경우하층에서상대습도가낮을경우이를높게측정하는경향을보였지만평균적으로는낮게측정하는경향이우세하였다. 이러한경향은낮시간동안상층에서상대습도가높을수록강화되었고, 센서별로는 DFM06 이가장약한반면 RS80 이가장강하게나타났다. 결국라디오존데는기온을높게측정하고, 상대습도를낮게측정하는경향이있으며이는이전연구에서제시된결과와일치하였다. 이러한경향을보이는원인은낮시간동안태양복사열이센서에전달되면서센서주변의기온이증가하고상대습도는감소하기때문으로보인다. 결국라디오존데우연오차의크기는센서와관계없이분석지점의기후적환경에큰영향을받는반면, 계통편차는라디오존데센서에따라뚜렷한차이가있음을확인하였다. 반면라디오존데편차의크기는이전연구와비교시다소크게나타났는데이는상대습도가높을수록편차또한커짐을감안하면상대습도가높은여름철기간동안분석되었기때문으로해석된다. 하지만본연구에서활용된분석자료의경우동시에관측된자료가아니므로센서별상호비교에있어보다정확한비교분석을위해서는향후비교관측을
KEOP-2007 라디오존데관측자료를이용한장마특성분석 : Part I. 라디오존데관측자료평가분석 통한연구가필요하며, 이를위해향후에는라디오존데를지상에설치된다른표준온습도계와장기간동안계절별, 낮시간및밤시간동안비교하여본연구에서분석된오차및편차결과를추가분석하고자한다. 또한비교관측자료를이용하여라디오존데센서별오차원인을더욱명확히분석하고자하고, 라디오존데센서에따른편차의보정식을개발할예정이다. 특이하게도품질검사내연직시어검사에서오류가한건도발견되지않았는데, 이는검사항목의알고리즘내의경계값이민감하지못하거나실제대기를반영하지못하는것으로판단되어품질검사과정에대한점검및개선이필요한것으로보인다. 감사의글 본연구는국립기상연구소주요사업인 예보기술지원및활용연구 의일환으로수행되었습니다. GPS 가강수량자료를제공한한국천문연구원에게감사를표합니다. 참고문헌 허복행, 이상우, 이종혁, 오승준, 유동봉, 이진아, 2006: 기상관측자료실시간품질관리시스템 I (RQMOD I): 고층자료품질검사. 한국기상학회가을학술대회논문집, 312-313. Durre, I., R. S. Vose, and D. B. Wuertz, 2006: Overview of the integrated global radiosonde archive. J. Climate, 19, 53-68. Eskridge, R. E., J. K. Luers, and C. R. Redder, 2003: Unexplained discontinuity in the U.S. radiosonde temperature data. Part I: Troposphere. J. Climate, 16, 2385-2395. Kwon, H.-T., T. Iwabuchi, and G.-H. Lim, 2007: Comparison of precipitable water derived from ground-based GPS measurements with radiosonde observations over the Korean Peninsula. J. Meteor. Soc. Japan, 85, 733-746. Lorenc, A. C., D. Barker, R. S. Bell, B. Macpherson, and A. J. Maycock, 1996: On the use of radiosonde humidity observations in mid-latitude NWP. Meteor. Atmos. Phys., 60, 3-17. Nakamura, H., H. Seko, and Y. Shoji, 2004: Dry biases of humidity measurements from the Vaisala RS80-A and Meisei RS2-91 radiosondes and from ground-based GPS. J. Meteor. Soc. Japan, 82(1B), 277-299. Ovarlez, J. and P.F.J. van Velthoven, 1997: Comparison of water vapour measurements with data retrieved from ECMWF analyses during the POLINAT experiment. J. Appl. Meteorol., 36, 1329-1335. Simmons, A. J., A. Untch, C. Jakob, P. Kallberg, and P. Unden, 1999: Stratospheric water vapour and tropical tropopause temperatures in ECMWF analyses and multi-year simulations. Quart. J. Roy. Meteor. Soc., 125, 353-386. Turner, D. D., B. M. Lesht, S. A. Clough, J. C. Liljegren, H. E. Revercomb, and D. C. Tobin, 2003: Dry bias and variability in Vaisala RS80-H radiosondes: The ARM experience. J. Atmos. Oceanic Technol., 20, 117-132. Vömel, H., H. Selkirk, L. Miloshevich, J. Valverde-Canossa, J. Valdes, E. Kyrö, R. Kivi, W. Stolz, G. Peng, and J. A. Diaz, 2007: Radiation dry bias of the Vaisala RS92 humidity sensor. J. Atmos. Oceanic Technol., 24, 953-963. Wang, J. and L. Zhang, 2008: Systematic errors in global radiosonde precipitable water data from comparisons with ground-based GPS measurements. J. Climate, 21, 2218-2238., H. L. Cole, D. J. Carlson, E. R. Miller, K. Beierle, A. Paukknen, and T. K. Laine, 2002: Corrections of humidity measurement errors from the Vaisala RS80 radiosonde-application to TOGA COARE data. J. Atmos. Oceanic Technol., 19, 981-1002. WMO, 2006: WMO Guide to Meteorological Instruments and Methods of Observation. WMO Publication No. 8, World Meteorological Organization.