Remote Sensing of GPS Precipitable Water Vapor during 2014 Heavy Snowfall in Gangwon Province

2014년 강원 폭설동안 GPS 가강수량 탐측

Abstract

The GPS signal delays in troposphere, which are along the signal path between a transmitting satellite and GPS permanent station, can be used to retrieve the precipitable water vapor. The GPS remote sensing technique of atmospheric water vapor is capable of monitoring typhoon and detecting long term water vapor for tracking of earth’s climate change. In this study, we analyzed GPS precipitable water vapor variations during the heavy snowstorm event occurred in the Yeongdong area, 2014. The results show that the snowfall event were occurring after the GPS precipitable water vapor were increased, the maximum fresh snow depth was recorded after the maximum GPS precipitable water vapor was generated, in Kangneug and Wuljin, respectively. Also, we analyzed that the closely correlation among the GPS precipitable water vapor, the K-index and total index which was acquired by the upper air observation system during this snowstorm event was revealed.

GPS 상시관측소와 위성 신호 전송 과정에서 발생되는 대류권에서의 GPS 신호 지연은 가강수량을 복원하는데 사용되고 있다. 지상 기반의 GPS를 이용한 수증기 탐측 기술은 태풍 모니터링, 기후변화 추적을 장기간 수증기 관측 분야에서 유용하다. 본 연구에서는 2014년 영동지방에 폭설이 내리는 동안 우리나라의 GPS 가강수량 변화 추세를 분석하였다. GPS 가강수량이 증가된 이후 강설이 발생되는 경향이 나타났으며, 강릉과 울진에서 최대 GPS 가 강수량이 발생한 일정 시간 이후에 최대 신적설이 기록되었다. 또한 이번 폭설 이벤트 동안 고층기상관측시스템으로부터 분석된 K-index와 total index 및 GPS 가강수량에는 밀접한 상관관계가 있는 것으로 분석되었다.

1. 서 론

대기에 포함된 수증기는 지구의 기상 상황과 기후 변화의 프로세스에 밀접한 영향을 미치는 요소이다. 수증기 성분은 온실 효과를 제어하는 주요 변수 중 하나이며, 범지구적인 대기 에너지 순환 주기에 중요한 역할을 담당하고 있다. 시간에 따라 수증기 분포 및 변화에 대한 정확한 정보는 기후 프로세스의 설명과 이해를 위해서 필수적이다. 기상위성이나 라디오존데(radiosonde)로 구성된 전지구 상층 대기관측 시스템은 기압, 기온 등의 다른 기상 요소들에 비하여 일반적으로 수증기의 관측이 불충분하게 이뤄지는 경우가 많다. 전통적으로 사용하고 있는 대기 습도 관측 시스템인 라디오존데는 전 세계적으로 약 900개의 관측소가 운용되고 있다(Vey et al., 2010). 그러나 라디오존데는 매우 불균일하게 분포되고 있으며, 대부분의 관측소 또한 선진국에 위치하고 있다. 또한 각 나라별로 사용하는 장비와 자료 처리 전략 방식이 서로 다르기 때문에 라디오존데 데이터의 해석은 매우 복잡하다(Garand et al., 1992). 기상 변화를 예의 주시하기 위해서는 지속적인 관측망 운영으로 대기 구성 요소를 관측하고 특징을 분석하며 변화 경향을 이해하는 것이 매우 중요한 과제이다. 특히 대기 구성 요소 중에서 매우 중요한 인자 중의 하나인 수증기는 지구 표면과 대기권 사이의 열에너지를 수송하면서 증발과 응축의 과정을 거쳐 연속적으로 순환하고 있다. 광범위한 시간에 걸친 지구 기후의 변화 예측을 위해서는 전 지구적 가강수량(Precipitable Water Vapor; PWV)의 장기간 감시가 수행되어야 한다. 이러한 상황 속에서 GPS를 이용한 수증기 탐측 기술은 대기에 분포하는 수증기량 증감의 추적에 있어 시공간적으로 높은 해상도 제공이 가능하며, 전 세계적 기후 변화 추세를 연구하기 위한 분석을 가능하게 하고 있다. GPS 수증기 탐측 기술은 대류권에서의 위성신호 전파 지연량을 역으로 추정하여 기상예보의 필수 인자를 도출하는 방법으로서 다수 지점의 GPS 상시관측소 설치를 통한 기반 인프라의 구축과 함께 높은 정확도, 어떠한 기상조건 등에 관계없이 이용할 수 있는 장점과 더불어 기존의 기상관측장비에 비하여 기 구축 시스템을 이용하기 때문에 저렴하다는 장점이 있어 전 세계적으로 많은 연구와 실용화가 진행되고 있다. 현재 GPS는 수신기 이동의 간편성, 전천후 관측, 경제성으로 기상 예측에 필요한 수증기 추정을 위한 매력적인 수단으로 인식되고 있다. 현재 GPS의 관측 정확도 및 해석 기술이 발전함에 따라서 선진국에서는 GPS/MET, 즉, GPS를 이용하여 대류권 수증기량을 추정하여 기상 예보 능력을 향상시키는 연구가 1990년 초부터 진행되어 최근에는 수치 기상 모형에 동화시키는 단계에 접어들고 있다(Song, 2009).

최근 들어 고위도 북반구 지역에 폭설과 한파와 같은 겨울철 자연재해가 지구온난화와의 진행과 상반되는 양상을 보이면서 발생횟수와 피해 규모가 증가하고 있다. 지구온난화의 진행과는 역설되는 이러한 현상을 설명하기 위한 다양한 가설 중에서 가장 설득력을 지니고 있는 것은 지구온난화로 인한 북극 빙하의 해빙과 함께 구름의 대량 발생으로 인해 북반구의 적설량이 증가되고 있다는 것이다. 이렇게 증가된 적설과 구름이 지구로 입사되는 태양에너지를 반사시켜 지표의 온도를 낮추고, 증가된 찬 공기의 영향으로 시베리아 고기압 세력이 확장됨과 동시에 제트기류를 타고 저위도 방향으로 남하하면서 북반구 기온의 하강과 폭설을 일으킨다는 것이다(Yoo and Jung, 2015). 본 연구에서는 한국에서 운용되고 있는 GPS 상시관측소로부터 획득한 GPS 관측데이터를 이용하여 고정확도의 수증기 관측 방법을 적용하여 2014년 강원 폭설 기간 동안 수증기 변화 양상을 탐측하여 폭설 기작에 대한 수증기 변화를 추적하고자 하였다.

 

2. 2014 폭설 현황 및 연구 대상지

2014년 2월의 전국 평균기온은 기존의 우리나라의 평균기온보다 1.4℃ 높은 2.5℃로 비교적 따뜻한 겨울을 유지하였다. 그러나 2월 6일부터 14일, 17일부터 18일간 두 차례에 걸쳐 강원도 영동지방에 폭설이 발생하였다. 발생원인은 제주도 부근 저기압이 빠져나가지 못하고 북쪽 만주지역의 고기압과 만나 태백산맥에서 팬 현상으로 인한 기존 동해안지역에 폭설 발생 유형과 비슷하였다(GSCH, 2014). 폭설로 인한 피해액은 총 122억 4천 4백만 원으로 집계되었고 이 중 연구 대상지역 중 하나인 강릉시는 총 피해액의 50.59%를 차지하는 61억 9천 4백만 원으로 폭설 피해액의 절반을 차지하였다. 또한 금회 폭설로 인하여 기존에 기록된 기상 극값 중 일최심신적설량은 북강릉 9일 45.7cm(5위), 10일 45.9cm(4위)을 기록하였으며, 북강릉의 일최심적설량은 10일부터 14일 동안 내린 폭설로 1위(11일, 110cm)부터 5위(12일, 83.5cm)까지 새롭게 극값이 갱신되었다(KMA, 2014).

GPS 관측 자료로부터 가강수량을 산출하기 위해서는 총 대류권 지연량으로부터 경험적 건조 지연 모델로부터 천정 습윤 지연량의 추정이 필요하다. 경험적 건조 지연량을 계산하기 위해서는 GPS 상시관측소와 인접한 곳에 위치한 기상 관측소의 기상정보를 획득하여야 한다. 영동지역 폭설이 진행되는 동안 우리나라의 전반적인 가강수량의 변화를 검토하기 위하여 국토지리정보원에서 운영하고 있는 GPS 상시관측소 중에서 전국에 고르게 분포함과 동시에 기상관측소에서 운용하고 있는 AWS(Automated Weather Station; 자동기상관측소)와 인접한 11개의 관측소를 연구 대상지로 선정하였다. GPS 가강수량의 시계열 변화 분석을 위하여 임의로 위도 36° 1′이하의 4개 관측소를 묶어 I지역으로 구획하였고, II지역은 위도 36° 1′이상의 관측소 중에서 영동/영서 지역을 구분하는 태백산맥의 서쪽에 위치한 관측소로 구분하였으며, 폭설 진행시 관측한 신적설량과의 변화 양상 비교를 위해서 사용할 강릉과 울진 관측소를 포함한 영동 지역의 GPS 관측소는 III 지역으로 구분하였다. Fig. 1은 11개 GPS 상시관측소의 위치를 나타낸 것이다.

Fig. 1.Location map of GPS permanent stations

Table 1은 본 연구에서 활용한 GPS 상시관측소와 AWS의 위치 정보와 두 관측소간의 평면상 거리를 정리한 것이다. GPS 관측소는 국토지리정보원 고시 제2014-492호(2014년 3월 7일)에 의한 좌표 성과로서 GRS(Geodetic Reference System) 80 타원체에 기준한 성과이다. 연구 대상 기간인 2월 이전인 2014년 1월 27일에 새로운 좌표 고시가 먼저 이뤄졌으나 본 연구에서 활용한 GPS 상시관측소의 경우에는 고시 좌표의 변화가 없는 것을 사전에 확인하였다. GPS 상시관측소의 타원체고와 함께 기재된 괄호안의 값은 추후 설명할 GPS 관측소 지점으로의 기압 보정에 사용하기 위하여 GPS 안테나의 ARP(Antenna Reference Point) 지점의 표고값이다. 그러나 연구 대상 관측소 중에서 군산 GPS 상시관측소의 ARP 표고값은 고시가 되어 있지 않다. 따라서 고시된 측지좌표 성과를 가지고 국토지리정보원 수직 기준 변환서비스의 KNGeoid14 지오이드모델로부터 지오이드고(N=23.951m)를 획득하고, 표고(H=25.131m)를 간접적으로 계산하여 기재하였다. 기상청의 AWS 관측소의 경위도는 WGS(World Geodetic System) 84 타원체 기준이며, 표고값은 인천만 평균해수면을 기준으로 한 좌표값이다. Table 1을 보면 GPS 상시관측소와 기상청 AWS와는 비교적 근접한 위치에 놓여 있도록 연구 대상 관측소를 선정하였으나 각 대상지의 GPS 상시관측소와 AWS는 랜덤하게 이격되어 있는 것을 알 수 있다. GPS 관측 자료로부터 보다 정확한 가강수량을 복원하기 위해서는 GPS 관측소와 기상 관측기기를 동일한 위치에 설치하는 것이 가장 이상적이나 현실적으로 어려움이 있는 관계로 본 연구에서는 두 관측소의 평면상의 이격 거리에 따라 발생할 수 있는 가강수량의 오차는 감안하기로 하였다. 그러나 가강수량 복원 정확도에 큰 영향을 미치는 기상 인자 중 하나인 기압의 경우에는 Song(2009)이 제시한 기압의 역해면 경정 보정을 통해 표고방향의이격차이에따른기압차로야기될수있는가강수량의 정확도 저하를 최소화하고자 하였다.

Table 1.Coordinates of GPS stations and AWSs(φ : latitude(dd-mm-ss), λ : longitude(dd-mm-ss), h : ellipsoid height(m), H : orthometric height(m))

 

3. GPS 가강수량 복원 과정

GPS는 수신자의 위치, 속도 데이터를 제공하며 이와 같은 정보를 계산하기 위해 L1, L2파와 같은 반송파 신호에 C/A, P와 같은 코드를 변조되어 이용된다(Hofmann-Wellenhof et al., 1997). GPS 신호가 위성에서 수신기로 전달되기까지 여러가지 요인들로 인해 관측값에 오차가 발생한다. 관측값에 발생하는 오차 요인은 위성궤도, 대류권 지연, 전리층 지연, 위성 및 수신기 시계 오차, 멀티패스 등이 있다(No et al., 2012). 이 중 대류권의 신호지연오차는 크게 두 가지로 나누어지는데 수증기나 미세한 물 알갱이에 의한 습윤지연(wet delay), 그 외의 성분들에 의한 건조지연(dry delay)으로 구분된다(Davis et al., 1985). 이러한 지연 성분은 부가적으로 대기 파라미터 성분 중 하나인 가강수량을 결정하기 위해서 필요한 천정 총 지연량(Zenith Total Delay; ZTD)을 추정할 수 있는 자료로서 활용된다. 총지연량 추정에 관한 상세한 내용은 지면관계상 참고문헌으로 대류권의 포함된 수증기 성분 중 하나인 가강수량 복원에 필요한 천정 습윤 지연량(Zenith Wet Delay; ZWD)은 GPS 관측 자료의 해석을 통하여 산출할 수 있는 천정 총 지연량으로부터 경험적 모델을 통해 계산 가능한 천정 건조 지연량(Zenith Hydrostatic Delay; ZHD)을 감해주면 구할 수 있다.

천정 건조 지연량은 GPS 관측소 지점의 대기압에 종속되며, Hopfield 모델, Black 모델, MOPS 모델 및 Saastamoinen 모델 등이 소개되어 있다. 본 연구에서는 천정 건조 지연량 계산에 있어서 여러 연구를 통하여 가장 정확하다고 다음의 Eq. (2)와 같은 Saastamoinen 모델을 적용하였다. Saastamoinen 모델은 기존의 Hopfield 모델에서 요구하는 대기 기온 자료가 필요하지 않으며, 관측소의 고도와 위도만을 사용하는 장점도 지니고 있다.

where, ZHD: Zenith Hydrostatic Delay                     Ps : Air-pressure at surface/GPS station [hPa]                       φ : Geodetic latitude of GPS station                       h : Ellipsoid height [km]

천정 건조 지연량 계산의 정확도는 종속적으로 GPS 가강수량의 복원 정확도와 연관된다. 따라서 Saastamoinen 모델을 적용한 천정 건조 지연량은 기압과 기하학적 위치 정보(위도와 타원체고)의 정확성을 확보하는 것이 중요하다. GPS 관측소의 기하학적 위치 정보는 앞서 설명한 바와 같이 국가에서 고시한 절대좌표를 준용하는 것이 바람직하다. 그러나 기상청에서 제공하고 있는 해당 지역의 기압 정보는 평균 해수면과 같이 통일된 높이 기준면으로 환산하여 제공하고 있다. 해면경정이라는 과정을 거쳐 보정된 보정 기압(또는 해면 기압)을 그대로 적용하는 경우에는 천정 건조 지연량의 정확도를 떨어뜨리게 되며, 궁극적으로 가강수량의 복원 정확도 저하를 유발하게 된다. 본 연구에서는 GPS 상시관측소와 인접한 지역의 AWS로부터 획득한 해면 기압을 GPS 상시관측소 지점으로의 기압으로 재보정하기 위하여 Song(2009)이 제시한 Eq. (3)과 같은 기압의 역해면 경정 과정을 적용하였다.

where, PG : Air-pressure at GPS antenna reference point                  PM : Air-pressure at sea level          ∆PGPS : Air-pressure of reverse sea level correction

Eq. (1)에서 제시한 바와 같이 GPS 자료 처리를 통해서 구한 천정 총 지연량으로부터 천정 건조 지연량을 감하여 구한 천정 습윤 지연량으로부터 가강수량으로의 복원은 Eq. (4)와 같다(Bevis et al., 1994).

여기서, 천정 습윤 지연량과의 결합하는 II 변환값는 다음의 Eq. (5)와 같다.

where, ρ : Density of water [kg/m3]              RV : Specific gas constant of water vapor [J • kg−1 • K−1]                : 22.1 ± 2.2 [K/hPa] = k2 − mk1                k3 : (3.739 ± 0.012) × 105 [K2/hPa]               Tm : Weighted mean temperature of atmosphere [K]

k1, k2, k3는 대기 굴절 계수(N)에서 광범위하게 사용하는 물리 상수이며, m은 수증기와 건조 공기의 몰 중량 비율 (Mw/Md)이다(Song and Grejner-Brzezinska, 2009). 가강수량의 복원 정확도와 밀접한 관계를 가지고 있는 평균 기온식(Tm)은 Song and Grejner-Brzezinska(2009)가 제시한 한국형 가중평균기온모델을 적용하였다.

 

4. 폭설기간 동안 GPS 가강수량 변화 탐측

4.1 우리나라의 GPS 가강수량 탐측

본 연구에서는 2014년 2월 5일부터 2월 12일간(UTC 기준) 총 8일 동안 11개 지점의 GPS 관측데이터를 이용하였다. GPS 데이터 처리에 필요한 궤도력은 IGS(International GNSS Service)의 정밀 궤도력을 활용하였다. 또한 GPS 가강수량 복원에 필요한 기상인자들(기온, 기압, 습도, 등)은 기상청에서 운용하는 AWS의 다양한 자료 제공 간격 중에서 매 10분마다의 관측 자료를 획득하였다. Fig. 2는 11개 연구 대상지에 대하여 10분 간격의 분해능을 갖도록 복원한 GPS 가강수량 시계열 분석(time series) 결과를 보여준다. Fig. 2(a)는 Fig. 1에서와 보인 바와 같이 I지역으로 구획한 제주(CHJU), 창녕(CHNG), 광주(KWNJ), 군산(KUSN)의 가강수량 시계열 그래프로서 II지역이나 III지역과는 다른 가강수량의 패턴을 보이고 있다. 강원 영동지역의 강설이 발생하는 2월 6일 06시(UTC) 이전에 I지역에서는 가강수량의 증가가 먼저 이뤄지고 있음을 확인할 수 있다. 2월 5일부터 제주와 광주에서는 가강수량이 10mm 이상을 기록하면서 해당 지역의 수증기의 유입이 이뤄지고 있다. 특히 제주에서는 가파른 가강수량의 증가를 보이면서 연구 대상지 중 가장 큰 가강수량(최대 가강수량=25.39mm)을 나타내었다. 또한 제주에서는 2월 5일 15시 50분부터 이틀이 넘는 2월 7일 18시 10분까지 지속적으로 20mm 이상의 가강수량을 계속적으로 유지하고 있다. 다른 세 지역에서도 2월 7일을 기준으로 가강수량의 급격한 상승 이후 약 20시간 동안 지역별 최대 가강수량을 유지하고 있음을 알 수 있다.

Fig. 2.GPS PWV time series graph

위도 36° 1′이상에 위치한 관측소 중에서 영동 지역을 제외한 동두천(DOND), 원주(WNJU), 서산(SEOS), 보은(BOEN)을 포함하고 있는 II지역에서는 I지역과는 달리 순간적으로 단시간의 급격한 가강수량 상승보다는 2월 7일 하루동안 비교적 점진적인 가강수량의 상승과 하강이 나타났다. 연구 기간 동안 연구 대상지 중에서 유일하게 적설이 기록된 강릉(KANR)과 울진(WULJ)이 포함된 III지역에서는 폭설이 발현되기 이전부터 점진적으로 가강수량이 증가하는 패턴을 보였다. 강릉의 경우, 첫 적설이 시작된 2월 6일 6시(적설량=0.5cm)보다 6시간 이전부터 가강수량이 6mm에서 8mm 이상으로 증가하고 난 이후 2월 7일 16시에 가장 큰 14.16mm의 가강수량을 정점으로 하강하기 시작하였다. 울진의 첫 적설은 2월 8일 15시부터 기록되기 시작하였으나 GPS 가강수량은 강설이 발생하기 전부터 강릉 지역보다는 비교적 큰 값을 나타내고 있다. 이러한 사실은 강설이나 강우 발생 이전에 충분한 수증기 공급이 유입되고 있음을 나타낸다고 판단된다.

GPS 가강수량의 시계열 변화 탐측 정보와 좀 더 명확한 분석을 위하여 기상청에서 운용하고 있는 기상레이더와 천리안 위성(Communication, Ocean, and Meteorological Satellite; COMS) 영상 자료와 비교를 수행하였다. Fig. 3은 폭설전과 폭설 진행에 따른 기상레이더의 영상과 GPS 가강수량 및 COMS 합성영상을 정리한 것이다. 기상레이더에서는 안테나의 고도각을 0°에서 45°까지 18개로 분리하여 대기 스캐닝을 실시하며, 1번의 기본 디스플레이 자료를 PPI(Plan Position Indicator)라고 한다. Fig. 3에서 사용한 CAPPI(Constant Altitude Plan Position Indicator)는 각각의 PPI를 일정한 고도에서 수평자료만을 추출하여 표출한 자료로서, 우리나라에서는 1.5km의 고도의 강수의 수평분포를 나타내고자 사용하고 있다. 천리안 위성영상의 합성영상은 가시영상과 적외영상을 합성한 영상으로 구름의 분포와 종류를 판독하고 적외영상은 푸른색으로, 가시영상을 붉은색으로 처리하여 합성한다. 상층운은 푸른색, 하층운은 붉은색, 발달한 구름은 밝은 흰색으로 표출되는 특징을 가지고 있다.

Fig. 3.Water vapor parameter(left : Radar image, middle : GPS PWV, right : COMS satellite image)

2월 5일 12시경에는 Fig. 2(a)에서 확인한 것과 같이 제주의 GPS 가강수량이 가장 큰 값을 나타내고 있다. 기상레이더 영상에서도 제주 지역 방향으로 강수 강도(rain rate)가 밀집되고 있음을 확인할 수 있다. 천리안 위성으로도 우리나라 서쪽과 남서쪽으로 각각 고층운과 하층운이 발달되고 있음을 알 수 있다. Fig. 3(b)는 2월 7일 00시의 자료로서 우리나라 전 지역에서 GPS 가강수량이 증가된 시점이다. I지역의 제주에서 23.96mm의 GPS 가강수량 복원 결과를 비롯하여 광주는 17.41mm, 창녕 13.42mm, 군산 10.68mm 등 10mm 이상을 기록하고 있다. II 지역의 모든 관측소에서 10mm 미만의 가강수량을 나타냈으며, 특히 동두천인 6.39mm로서 전 관측소에서 가장 낮은 가강수량을 보였다. 영동지역 폭설이 시작된 III 지역에서는 인제(7.32mm)를 제외한 강릉(10.96mm), 울진(11.78mm)은 10mm 이상의 가강수량의 크기를 보이고 있다. 기상레이더에서도 우리나라 남서쪽으로 집중된 강수 강도와 더불어 강릉 기상레이더에서 검출된 것과 같이 강릉 일대로 강수 강도 집중이 진행되고 있다. 2월 9일 10시경(Fig. 3(c))에는 군산의 GPS 가강수량이 4.33mm로 전국 최저를 나타내고 있으며, 폭설이 진행되고 있는 강릉과 울진에서는 각각 6.37mm와 8.55mm로 각 지점의 최대 가강수량과 대비하여 55%와 42%의 가강수량이 줄어들었음을 알 수 있다. 가강수량의 감소는 실제 해당 지역 내 대류권에 포함된 수증기의 감소를 의미하며, 수증기의 감소는 강설로서 발현되어 적설이 이뤄졌을 가능성을 지니고 있다고 사료된다. Table 2는 11개 지점의 최대 GPS 가강수량과 발생 시점을 정리한 것이다. 최대 GPS 가강수량 발현 시점은 제주를 제외한 10개 관측소에서 2월 7일(UTC)에 나타났다. I지역의 모든 관측소와 II지역의 보은(BOEN)에서는 UTC를 기준으로 오전 중에 최대 가강수량을 기록하였으며, II지역의 나머지 관측소와 III지역은 2월 7일 15시에서 16시 사이에 최댓값을 기록한 것을 확인할 수 있다.

Table 2.Magnitude and epoch of maximum GPS PWV

4.2 영동지역 폭설과 GPS 가강수량 변화

강원 영동지방에 폭설이 진행되는 동안 적설량과 강원 영동지역의 가강수량의 변화를 별도로 추적하기 위해서 강릉 상시관측소와 울진 상시관측소의 자료를 별도로 분류하였다. 두 지점의 GPS 관측소를 선정한 이유는 기상청에서 적설량 관측이 이뤄지는 곳은 유인기상관측소이며, 연구 대상 지역에서 적설이 발생된 지점은 두 개소에 해당하기 때문이다. 적설량 관측은 기상본청과 지방기상청 및 유인관측소에서 이뤄지고 있으며, 다른 기상인자들과 달리 1시간 간격으로 관측자가 직접 관측을 실시하고 있다. 기상청에서 제공하고 있는 적설량은 일별로 적설량을 누적한 최심신적설이기 때문에 시간별로 별도로 분리하여 1시간별 신적설 정보를 확보하였다. Fig. 4는 1시간별 신적설 정규관측 자료와 매 10분마다 복원한 GPS 가강수량 및 GPS 안테나 ARP 지점으로 환산한 대기압의 변화를 도시한 것이다. 강릉에서는 2월 6일 6시(UTC)에 첫 신적설 0.5cm가 관측된 이후, 2월 11일 1시에 마지막 신적설이 기록될 때 까지 지속적으로 강설이 발생한 것을 확인할 수 있다(Fig. 4(a)). 2월 5일부터 시작된 가강수량의 증가는 해당 지역의 수증기의 유입량 증가를 의미하며, 종관 규모의 기상 상태와 연관하여 수증기가 강설의 형태로 전환되고 적설이 발생한 것으로 사료된다. 2월 7일 16시경 14.16mm의 최대 가강수량을 정점으로 GPS 가강수량은 점진적으로 감소하고 있으며, 2월 11일 1시경 1.0cm의 적설량과 함께 5mm 미만의 가강수량을 보였다. 최대 신적설은 2월 9일 10시경으로 5.8cm로 관측되었다. 추가적으로 2월 12일 1시부터 시작된 GPS 가강수량의 증가와 함께 수증기의 유입이 강릉 지역에 발생하면서 12일 13시부터 2차 폭설이 진행되고 있음을 확인할 수 있다.

Fig. 4.Time series graph for GPS PWV, snowfall and air-pressure

Fig. 4(b)에서와 같이 울진에서는 수증기의 증가를 의미하는 가강수량의 증가가 나타나고 있으나 강릉에서와 같이 적설의 형태로 바로 발현되지는 않는 것으로 나타났다. 그러나 최대 신적설량이 발생된 시점(2월 9일 12시)은 강릉과 차이가 크지 않으며, 강릉의 가강수량 패턴과 같이 가강수량이 감소된 후에 최대 신적설(4.0cm)이 관측되었다. 두 관측소 사이에서 GPS로 복원한 가강수량의 증감 추세와 신적설량 사이에는 특별한 상관성이 없는 것으로 사료된다. 그러나 두 지역 모두 최대 가강수량의 발생 시점과 최대 신적설 발생의 시간 차이에는 유사성이 나타났다. 강릉의 경우에는 최대 가강수량 발생 후 약 42시간 후에 최대 신적설이 기록되었으며, 울진에서는 약 44시간 후에 1시간별 최대 신적설이 발생하였다는 사실이다. 2011년 폭설 이벤트 동안 동일한 관측소를 기준으로 처리한 Song(2012)의 연구에서도 GPS로 복원한 최대 가강수량 발생 후 약 2~3시간 후에 최대 신적설이 발생하였다. GPS로 추정한 가강수량과 신적설과의 관계를 밝히기 위해서 다양한 폭설 이벤트에 대한 GPS 수증기 탐측 실험 자료의 지속적인 구축과 함께 열역학적/운동학적 분석 및 수분속과 혼합비 등의 다양한 강설 발생 조건과의 연관 분석이 수반되어야 할 것으로 사료된다.

Fig. 5는 시간별 신적설량의 크기와 적설량 관측 시간에 기록된 GPS 가강수량의 크기 사이의 상관성을 검토하기 위하여 작성한 상관도 그래프이다. 각 지역에 대하여 GPS 가강수량 크기와 1시간별 신적설량에 대한 상관계수(correlation coefficient)는 강릉에서는 −0.316, 울진에서는 +0.092로 분석되었다. 상관계수의 크기와 방향성에서 알 수 있듯이 강릉에서는 음적 선형관계를 나타냈으며, 울진에서는 약한 양적 선형관계를 보이고 있다. 두 지역에서 일관성을 가진 선형관계나 상관계수가 도출되지 않는 것으로 보아 동일한 시간에 GPS 가강수량이 크다고 해서 적설량이 커진다는 것을 의미하지는 않는 것이다. 보통 상승 기류에 의해 수증기를 포함한 공기가 상공으로 상승하면서 주변 기압이 낮아지고 상승한 공기는 단열 팽창된다. 공기의 부피가 늘어나면 기온이 낮아지며, 기온이 노점온도 아래로 내려가면 공기 중의 수증기가 응결되며, 바람, 태양복사, 기단과 전선의 영향에 의해 수증기의 과다 유입이 이뤄지면 과포화 상태가 발생되고 수증기의 응결이 진행되어 강수나 강설이 발생하게 된다. 따라서 GPS 가강수량의 증가가 바로 적설량의 증가와 직접적인 연관성이 없지만, Fig. 4에서와 같이 적설 발생 이전에 수증기의 과다 유입이 이뤄지고 있는 사실을 GPS를 이용하여 탐측할 수 있었다고 본다.

Fig. 5.Correlation analysis between GPS PWV and fresh snow depth

마지막으로 고층기상관측자료를 활용하여 악기상 예보시 가장 많이 사용하고 있는 Skew-T 분석의 열역학적 변수와 GPS 가강수량과의 상관성 분석을 실시하였다. Skew-T 분석은 지상으로부터 상공 약 100hPa(약 16km)까지의 고층 기상관측소에서 관측한 대기의 연직 기상상태를 분석한 자료로서 악기상 이벤트 가능성을 알려주는 많은 열역학적 변수들을 구할 수 있는 방법이다(KMA, 2014). Skew-T 분석으로 얻을 수 있는 변수들은 PWV, K-index, total index, sweat index, dry microburst potential, freezing level, wet-bulb zero height, lifted index 등을 얻을 수 있다. Skew-T을 통한 여러 변수 중에서 GPS 가강수량과의 분석을 위하여 연직 기온 감률, 대기 하층의 습도, 습도의 연직 분포를 나타내는 지수인 K-index와 강한 대류현상을 감지할 때 사용하는 total index를 선택하였다. 가강수량은 대기의 상대습도, 비습도, 대기압의 변화, 기온과 연관한 포화수증기압의 조합으로 구성되기 때문에 이와 연관성을 가진 K-index와 total index를 비교자료로써 선정한 것이다. 또한 K-index는 주로 저기압 영향권 내에서 습윤한 상태 및 하층 제트기류 존재 여부와 관련하여 기단과 뇌우 등의 악천우 예보 등에 사용되며, 계절·지형·종관배경에 따라 변화가 심하다. total index는 중·상층의 한기핵을 가진 저기압의 영향을 확인하고자 할 때 사용한다. 보통 하루 2번만 관측하는 고층기상관측의 특성으로 연구 기간 동안 두 지역별로 총 17개의 K-index와 total index를 획득할 수 있었다. Fig. 6(a)는 포항 고층기상관측자료의 Skew-T 분석 결과인 단열선도(SkewT-logP diagram)이며, Fig. 6(b)는 강릉과 울진 지역의 GPS 가강수량과 K-index, (c)는 total index와의 선형회귀를 통한 상관분석 결과를 도시한 것이다. K-index와 GPS 가강수량의 상관분석 결과, 두 지역 모두 두 변수가 양의 부호 방향으로 증가하는 정적 상관을 나타내고 있다. 강릉 지역에서는 GPS 가강수량과 K-index와의 상관 계수가 0.585로서 뚜렷한 양적 선형 관계를 나타내고 있으며, 울진의 상관계수도 0.531로서 동일한 형태의 피어슨 상관계수의 지표 분석 결과를 보이고 있다. 뇌우 발달의 가능성을 나타낼 때 유용한 인자인 total index와 GPS PWV와의 단순선형회귀분석에서도 K-index와 같이 강릉(상관계수=0.532)과 울진(상관계수=0.606)에서 모두 비례하여 증가하는 관계를 가지고 있는 것으로 나타났다.

Fig. 6.Skew-T analysis and correlation analysis results

 

5. 결 론

본 연구에서는 2014년 2월 영동지역에 내린 폭설동안 GPS를 이용하여 가강수량을 복원하고 폭설 기간 동안 가강수량과 신적설량, 다른 인자들과의 상관성 분석을 수행하였다. 이를 위하여 GPS 위성 신호의 대류권 총 지연량을 추정하고 여러 기상 인자와 관측소 위치 정보를 바탕으로 가강수량으로 복원하였다. 폭설이 발생한 기간을 포함한 총 8일간 11 지점의 GPS 상시관측소 자료를 바탕으로 복원한 가강수량을 시계열 방법으로 분석하였으며, 폭설이 발생한 영동 지역의 GPS 가강수량 자료와 신적설량과의 상관 분석을 함께 실시한 결과, 다음과 같은 결론을 얻을 수 있었다.

첫째, 시공간적으로 다양하게 변화하는 GPS 가강수량을 복원하여 기상레이더 CAPPI 자료 및 기상위성 합성영상과 비교를 통해 증감 패턴과 각 지역별 수증기의 변화 여부를 함께 확인할 수 있었다. 특히 폭설이 발생했던 강릉과 울진에서는 최대 GPS 가강수량 발생 시점 이후 가강수량의 감소 추세와 함께 적설이 발생되는 것으로 나타났다. GPS 가강수량의 증가는 수증기의 포화 과정을 의미하며, 해당 지역으로 유입되고 증가한 수증기는 그 지역에서 형성된 빙정과 빙정면에 침적이 발생되면서 적설이 발생되었고 동시에 가강수량이 감소한 것으로 보인다. 보다 면밀한 분석을 위해서는 기단과 전선, 기압골 등과 연관된 중층 일기도 자료 등과의 분석이 필요하다고 사료된다.

둘째, GPS 가강수량과 1시간별 신적설량과의 상관성 분석에서는 동일 시간대의 두 변수간에는 정량적으로 특정한 상관 관계가 나타나지는 않았다. 즉 가강수량의 증가가 바로 적설량의 증가로 이어지는 것은 아니었다. 하지만 영동지역의 폭설 기간에 대하여 GPS 가강수량이 상승한 후에 일정한 시간이 지난 뒤 최대 신적설이 발생하는 기존 Song(2012)의 연구 결과와 유사한 양상이 보였다. 즉, 최대 가강수량의 발생 시점과 최대 신적설 발생 시간 차이는 동일한 폭설 이벤트에서 영동 일대와 같은 일정한 지역에서는 적설 발생 간격이 비슷하게 나타나는 유사성을 가지고 있는 것으로 보인다.

셋째, 고층기상자료의 Skew-T 분석을 통해 산출된 K-index와 total index 및 GPS 가강수량 사이에는 양적 선형 관계를 가지고 있는 것으로 분석되었다. 일반적으로 수증기의 과다 유입이후 상층 공기의 냉각된 빙정핵에 과냉각된 수증기가 부착되고 무거워져서 하층으로 하강하는 강설 발생 구조 측면에서 비추어 볼 때, 상층 대기의 일기 변화 모니터링과 함께 GPS 수증기 탐측 기술이 폭설과 같은 악천후 진행시 수증기가 포화 상태를 추적하기 위한 보조적인 방법 중 하나로서 활용될 수 있다고 판단된다.