Analysis of Optical Characteristic Near the Cloud Base of Before Precipitation Over the Yeongdong Region in Winter

영동지역 겨울철 스캔라이다로 관측된 강수 이전 운저 인근 수상체의 광학 특성 분석

Abstract

The vertical distribution of hydrometeor before precipitation near the cloud base has been analyzed using a scanning lidar, rawinsonde data, and Cloud-Resolving Storm Simulator (CReSS). This study mostly focuses on 13 Desember 2016 only. The typical synoptic pattern of lake-effect snowstorm induced easterly in the Yeongdong region. Clouds generated due to high temperature difference between 850 hPa and sea surface (SST) penentrated in the Yeongdong region along with northerly and northeasterly, which eventually resulted precipitation. The cloud base height before the precipitation changed from 750 m to 1,280 m, which was in agreement with that from ceilometer at Sokcho. However, ceilometer tended to detect the cloud base 50 m ~ 100 m below strong signal of lidar backscattering coefficient. As a result, the depolarization ratio increased vertically while the backscattering coefficient decreased about 1,010 m~1,200 m above the ground. Lidar signal might be interpreted to be attenuated with the penetration depth of the cloud layer with of nonspherical hydrometeor (snow, ice cloud). An increase in backscattering signal and a decrease in depolarization ratio occured in the layer of 800 to 1,010 m, probably being associated with an increase in non-spherical particles. There seemed to be a shallow liquid layer with a low depolarization ratio (<0.1) in the layer of 850~900 m. As the altitude increases in the 680 m~850 m, the backscattering coefficient and depolarization ratio increase at the same time. In this range of height, the maximum value (0.6) is displayed. Such a result can be inferred that the nonspherical hydrometeor are distributed by a low density. At this time, the depolarization ratio and the backscattering coefficient did not increase under observed melting layer of 680 m. The lidar has a disadvantage that it is difficult for its beam to penetrate deep into clouds due to attenuation problem. However it is promising to distinguish hydrometeor morphology by utilizing the depolarization ratio and the backscattering coefficient, since its vertical high resolution (2.5 m) enable us to analyze detailed cloud microphysics. It would contribute to understanding cloud microphysics of cold clouds and snowfall when remote sensings including lidar, radar, and in-situ measurements could be timely utilized altogether.

본 연구에서 영동지역 강수 전(2016년 12월 13일) 운저 고도인근 수상체 분포를 스캐닝 라이다와 레윈존데 자료 및 구름분해모델(Cloud Resolving Storm Simulator; CReSS)의 모의 결과를 통해 분석하였다. 강수 전운저 인근에서 관측된 라이다의 연직 후방산란 신호와 평광비 프로파일은 유사한 특징을 보였다. 이를 모델의 재현 결과와 비교하였을 때, 찬 구름 내부(< $0^{\circ}C$)에 존재하는 운빙(ice), 눈(snow)과 운저 인근에 형성된 과냉각 수 적층, 운저 아래에서 낙하하는 부착(rimed)형 눈의 존재를 관측한 결과라 판단된다. 또한, 고도에 따른 광학속성 프로파일의 변화 형태에 따라 연직으로 구간을 세분화하여 연직 수상체의 형상과 밀도에 대해 분석한 결과를 제시하였다.

1. 서론

구름이 생성·발달하여 강수로 이르기까지 수상체(hydometeor) 변화로 인한 미세물리과정을 이해하고 모수화 하는 것은 중규모기상예측 모델의 정확도 개선을 위한 중요한 과정이다(Seo et al., 2015; Lee and Baik, 2016). 특히 다양한 선행 연구에서 구름미세물리 현상 이해의 중요성을 언급하였다. Yasunaga et al.(2008)은 빙정이 수적으로 녹을 때 발생하는 단열 냉각으로 인해 주변 수증기들의 응결이 강화되는 것을 언급하였으며, 이러한 이해를 바탕으로 따뜻한 구름에서 일어나는 구름미세 물리 매개변수화 과정을 개선하였다. Szyrmer and Zawadzki(1999)는 수치모델을 통한 수상체(hydrometeor) 의 변화를 모의하기 위하여 모델 스킴을 개선하였으며, 융해고도에서 일어나는 작은 규모의 역학적 섭동(perturbation)이 강수량 변화에 영향을 미칠 수 있음을 언급하였다. Willis and Heymsfield(1989)는 비행관측과 수치모델 결과를 비교 분석하여 구름 내부에서 일어나는 수상체의 크기(size)와 양(mass)의 변화를 정량적으로 분석하였다. 또한, 융해 고도 내에서 일어나는 입자들의 부착(aggregate)으로 인한 성장과 융해고도 상부에서 파편화 과정(fragmentation process)으로 인한 작은 빙정의 개수농도 증가를 언급하였다.

지금까지 구름미세물리 연구를 위해 원격관측 장비(Radar, Lidar 등)가 많이 활용되고 있다(Sassen, 1975; Vivekanandan et al., 1999; Noel and Sassen., 2005; Girolamo et al., 2012; Jung et al., 2016). 예를 들면 레이더와 라이다의각 파장의 후방산란신호(Backscattering Coefficient; BC)와 편광비(Depolarization Ratio; DR)를 활용하여 고도 별대기 수상체를 분류하여 구름의 구조를 제시하거나, 레이더 반사도 측정을 통해 강수입자의 크기를 역산한 뒤 강수량을 추정하는 등의 연구들이 주로 수행되었다.

현재 기상청에서는 영동지역에서 생성되거나 동해에서 이류되는 강수구름의 관측을 위해 광덕산과 강릉 레이더가 운영 중이며 제원 정보는 Table 1과 같다.

Table 1. Information of radar traits (Jung et al., 2016)

각 레이더는 약 10 cm의 파장을 가지는 S밴드 단일편파 도플러 레이더이다. 광덕산 레이더는 내륙에 위치하고 있으며 안테나의 해발고도는 1,064 m 관측반경은 240 km, 2877 MHz의 주파수를 사용한다. 강릉레이더의 경우 해안가에 설치되어 안테나의 해발고도가 99 m로 상대적으로 낮고, 2855 MHz의 주파수를 사용하며 관측 반경은 280 km이다(Jung et al., 2016). 각각의 레이더는 강수에 의한 신호감가 적 장거리 탐지가 가능하며 장마전선 집중호우 및 태풍 등의 악기상을 감시하는데 장점이 있다. 하지만 구름미세물리 분석을 위해서는 수증기에서 강수 또는 강설 입자까지 수상체 변화의 탐지를 위한 고해상도의 연직 관측이 필요하나 현재 운영중인 단일 편파 레이더로는 편광비를 활용한 수상체에 대한 정보를 얻는 것과 구름 내 얇은 두께에서 일어나는 구름미세 물리분석에 한계가 있다. 반면, 라이다는 신호 감쇄로 인해 구름의 내부를 탐지할 수 없다는 단점은 있지만, 운저(cloud base)의 정확한 탐지 및 dark band를 통한 융해층 관측과 편광비를 활용한 수상체의 형상 유추가 가능하다(Sassen et al., 1991).

그래서 본 연구에서는 기상라이다차량시스템(LIdar observation VEhicle; LIVE)에 탑재된 스캐닝 라이다로 관측된 자료를 활용하여 기존에 구축된 레이더 관측망으로 탐지가 어려운 강설 전 영동지역 눈구름 운저에 존재하는 대기 수상체의 연직 분포를 제시하고자 하였다. 특히, 기상학적 응용에 중요한 요소인 융해고도 인근에서 수상체 형상에 따른 라이다 시그널의 특성을 분석하였다. 고도에 따른 수상체의 직접적인 관측 자료가 없으므로 이를 보완하기 위하여 Cloud Resolving Storm Simulator(CReSS) 모델의 연직 대기 수상체 분포특성을 통해 라이다 관측 시그널을 이해하고자 하였다. 궁극적으로 본 논문에서는 LIVE를 활용한 구름미세물리연구의 가능성을 제시하고 상대적으로 국내에서 분석이 이루어지지 않은 라이다를 활용한 구름미세물리연구의 기초연구 자료를 제공하고자 한다.

2. 관측 방법 및 분석 자료

2016년 12월 1일부터 2017년 3월 30일까지 영동지역 강수·설 현상 분석을 위하여 모바일 관측차량을 활용한 집중관측이 이루어졌다. 융해고도 인근 수상체 (hydrometeor) 분포에 따른 라이다 광학 특성 변화 분석을 위해 융해고도가 탐지된 2016년 12월 13일 13:00~20:00 기간 자료를 분석에 사용하였으며, 위의 사례는 영동지역에서 강수가 강설로 변화한 사례이다. 구름의 광학 특성 자료를 얻기 위한 라이다 관측은 LIVE를 활용하여 이루어졌으며 차량 및 장비에 대한 설명은 Nam et al.(2016)에 상세히 기술되어 있다. LIVE에 탑재된 라이다의 상세한 제원은 Table 2와 같다.

Table 2. Specification of lidar system on board the LIVE

관측은 속초기상대 인근 봉포해변 (38.2576N°, 128.5601E°)에서 이루어졌으며 구름이 유입되는 동해상을 관측하기 위하여 관측지로부터 인근 바위섬 (38.2544N°, 128.5796E°) 방향을 기준으로 강설 이전까지 연직단면관측(Range Height Indicator, RHI) 관측이 수행되었다(Fig. 1). 관측은 스캔 모의 기계적 한계인 1° 간격으로 이루어 졌으며 먼바다로부터 이류 되는 구름을 탐지하기 위해 수평(0°)으로부터 연직(90°)방향까지 설정하였다. 고해상도 구름관측을 위해 0°~ 90°까지 1° 간격으로 90개의 지점을 관측하게 되며, 한 지점에서 초당 30회(30Hz) 레이저 빔이 대기로 조사되어 관측된 자료를 평균한 뒤 하나의 값이 제시된다. 고정기반 라이다 관측은 1~5분 동안 관측한 값을 분석에 활용한다. 스캐닝 관측 수행 시 동일한 방법으로 관측하면 1회 스캔(PPI) 시간이 많이 요구되며, 관측시간이 짧을 시 신호잡음에 따른 관측 값의 신뢰도가 낮아진다. 따라서 각 포인트에서 관측을 수행할 시 적절한 관측시간을 지정해 주는 것이 중요하다. 본 연구에서 포인트(1°당) 관측은 약 15초간 이루어졌으며 0°~90°까지(90회) 스캔 1회 관측이 수행되기까지 약 25분 가량이 필요하도록 관측을 구성하였다.

Fig. 1. The CReSS model domain and topography with shading and LIVE observation point (black dot). Green arrow is the LIVE’s laser viewing direction.

분석에 필요한 라이다 광학 특성은 아래의 수식으로 산출하게 된다(Jo et al., 2013).

\(P(\lambda, z)=P_{0}(\lambda) K(\lambda) \frac{\beta(\lambda, z)}{z^{2}} \exp \left[-2 \int_{z}^{0} \alpha\left(\lambda, z^{\prime}\right) d z^{\prime}\right]\)       (1)

\(S(\lambda, z)=\ln \left(z^{2} P(\lambda, z)\right)\)       (2)

\(\beta=L \alpha^{K}\)      (3)

\(\delta=532 \perp / 532 \|\)       (4)

\(\chi=P(1064 \mathrm{~nm}) / P(532 \mathrm{~nm})\))       (5)

여기서 P(λ,z)와 P₀는 각각 거리 z에서 신호세기와 대기로 조사되는 라이다의 초기 신호세기를 나타내며, K(λ)는 시스템 상수,β(λ, z)와 α(λ, z)는 거리 z에서의 후방산란신호와 소산계수, S(λ, z)와 L은 거리보정 된 라이다 후방산란신호와 라이다 비를 나타낸다. 또한 ‖와 ⊥ 는 각각 라이다 신호의 평행과 직교 성분의 편광을 나타내며 본 연구에서 편광비와 컬러비의 정의는 식(4), (5)와 같다.

구름층 및 융해고도 판단을 위해 재해기상연구센터에서 운영중인 Mobile Observation VEhicle(MOVE)의 레윈존데 자료가 사용되었다. MOVE의 자세한 설명은 Kim et al..(2016)에 상세히 언급되어 있다. MOVE를 활용한 고층관측은 LIVE 관측지점에서 남동방향을 800 m 떨어진 속초기상관측소(38.2507N°, 128.564E°)에서 분석기간 강설 전일부터 강설 종료까지 6시간 간격으로 수행되었다. 구름의 운저 및 두께를 파악하기 위하여 혼합비와 포화혼합비를 비교한 Kim et al.(2005)의 구름층 추정 방법을 활용하였으며, 융해고도(0°C)의 판단을 위하여 연직 온도 프로파일이 활용되었다.

본 연구에서 연직 대기 수상체(hydrometeor) 분포에 따른 라이다 광학신호 분석을 위해 고해상도 구름분해 모델인 Cloud Resolving Storm Simulator(CReSS)를 활용하였다. CReSS 모델은 일본 나고야(Nagoya) 대학교의 대기물순환연구센터(HyARC)에서 개발한 3차원 비정역학(non-hydrostatic) 모델이다(Tsuboki and Sakakibara, 2001). 구름 미세물리 과정을 위해 bulk cold rain 스킴을 사용하였으며, 아격자 규모(sub-grid scale)의 모수화를 위해 1.5 차의 난류운동에너지(TKE) 종결 방법을 선택 하였다(Tsuboki and Sakakibara, 2002). 미세물리를 위한 예단 변수는 수증기(water vapor), 구름 물(cloud water), 빗물(rain water), 운빙(cloud ice), 눈(snow), 그리고 싸락눈(graupel)의 혼합비와 운빙, 눈, 싸락눈의 개수 농도 등이 있다. 또한 CReSS의 미세물리 과정은 상의 핵화 (nucleation), 확산에 의한 성장 및 증발(evaporation)과 같은 액체상 물(liquid water)과 얼음 상(ice phase)의 과정들, 그리고 입자들 간의 충돌·병합(collection)에 의한 과정의 3가지 기본 분류를 포함하고 있다(Murakami et al., 1994). 본 연구에서 사용한 모델의 설계 및 상세한 옵션 설정은 Table 3에 제시하였다.

Table 3. CReSS model setup used in this study

수치 모의 실험의 초기 경계장은 일본기상청(JMA)에서 개발한 중규모 모델(MSM) 자료를 사용하였다. JMAMSM은 481 × 505 자점을 가진 5 km 수평해상도와 16개의 연직 시그마(sigma) 층을 가지고 있다. 2016년 12 월 13일 사례에 대한 모델의 적분 시간은 30시간이며, 영동지역을 대상으로 한 모델의 도메인은 Fig. 1에 제시 하였다. 본 연구에서 설계한 모델의 수평 격자는 1 km 의 해상도를 가진 160 × 160이며, 연직 해상도는 200 m 간격으로 연직 50층까지 설정하였다(Table 3). 고해상도의 라이다 관측 결과와 직접적인 비교를 위해 모델 결과물의 산출 간격은 30분으로 설정하였으며, 주로 각 대기 수상체의 혼합비 및 개수농도에 대한 연직 단면도 분석을 수행하여 라이다 관측 결과와 비교 또는 강수 이전의 미세물리 특성을 제시하고자 하였다.

3. 결과

1) 관측기간 전반적인 기상조건

분석사례는 해기차(T_SST – T₈₅₀)로 인해 생성된 구름이 동풍을 타고 내륙으로 유입되어 태백산맥의 지형효과로 인해 강제 수렴되어 영동지역에 강설을 유발하는 전형적인 종관 패턴이다(Lee et al., 2012; Nam et al., 2014).

관측시작시간(13:00) 한반도로 장출한 시베리아 고기압과 삿포로 인근에 중심을 둔 저기압의 영향으로 동한만과 동해중부해상에 북동풍계열의 바람이 불고 있으며 중·하층운(1~4 km)이 넓게 분포하고 있다(Fig. 2b). 이때 850hPa 일기도에서 영동지역은 -6°C의 등온선 (Fig. 2c)이 걸쳐져 있고 동해 부이(buoy)에서 관측된 해수면 온도는 17°C로 해양과 기온 차이(해기차)는 약 23°C였다. 해기차로 인해 생성된 중·하층운(Fig. 2a)은종관 배치로 인한 북동풍의 영향으로 강수 전까지 점차 남서진한다. 이때, 속초에서 2016년 12월 12일 00KST 부터 2016년 12월 13일 23KST까지 관측된 자동기상관 측장비(AWS) 자료를 Fig. 3에 제시하였다(노란 점-풍향, 녹색 실선-풍속, 붉은 실선-온도, 파란 실선-상대습도, 분홍 실선-현지기압).

Fig. 2. (a) Satellite image of clouds, (b) surface synoptic chart, and (c) 850 hPa weather map on December 13, 2016. The red dashed circle indicates the observed cloud cluster using scanning lidar and radio sonde.

Fig. 3. Observed temperature (red line; °C), wind direction (yellow dot), wind speed (green line; ms -1 ), pressure (pink line; hPa), relative humidity (blue line; %) in Skcho. The black dashed box is period of measure using LIVE and the black arrow means time of observation in Fig. 8.

13일 12시까지 지상 바람은 서풍이 우세함을 보인 후 12시경 북풍계열 바람이 우세함이 나타난다. 풍향 변화에 따라 풍속이 승하기 시작하며 이에 따라 상대습도의 증가와 온도의 감소가 나타난다. 상대습도의 증가와 온도의 감소는 해상 위에서 생성된 북쪽의 차가운 공기가 관측지에 영향을 미치는 것으로써 앞서 언급된 구름 층이 유입되기 시작하는 시간으로 판단된다. 강수가 시작되는 20시경부터 북서풍과 북동풍의 풍향 변화에 따라 온도, 풍속, 습도가 큰 차이를 보이며, 북서풍이 우세한 경우 약 2°C의 온도 하강과 약 4 ms^-1 풍속 감소가 있었다. 관측시간(13:00~20:00) 지상의 온도는 8.0°C에서 5.5°C까지 하강하였으며 습도의 경우 60%에서 90% 이상까지 증가하여 대기 하층이 습윤해졌다. 19:00부터 약한 이슬비가 관측되기 시작하여 20시부터 강수가 본격적으로 시작되었다.

2) 관측된 구름의 광학 특성

Fig. 4은 북동풍이 유입되면서 상대습도가 증가하는 시간부터 강수시작 전 연직 관측이 수행되었던 17:21~ 19:40 라이다 관측자료이다.

Fig. 4. Height distributions of the depolarization ratio (black dot line) and the backscattering coefficient (blue solid line). The green dashed line is cloud base observed from ceilometer at Sokcho.

속초 기상관측소의 운고계로 관측된 운저고도(CB) 와 라이다로 관측된 편광비(DR) 및 532 nm 후방산란신호(BS)를 제시하였으며 각각은 녹색 점선, 검은색 점선, 파란색 실선으로 표시되었다. 운고계(CL-51)로 관측된 운저(CB)는 관측시간 동안 750~1280 m로 다양하게 변화하는 모습을 보인다. 운고계는 라이다 후방산란신호의 최댓값이 나타나는 고도 아래(50~100 m)에서 운저를 탐지하는 경향을 보였다. 본 연구에서 라이다 후방산란신호의 연직 기울기가 상대적으로 증가하는 곳을 운저로 판단하여 분석을 수행하였다. Fig. 4은 비교적 짧은 시간(2시간 20분)동안 이루어진 관측 결과임에도 불구하고 후방산란신호 및 편광비가 연직으로 다양하게 변화하는 것을 확인할 수 있다. 하지만 두 후방산란신호와 편광비의 연직 분포는 다음과 같은 유사한 형태를 보인다. 첫째, 운저 아래에서 편광비와 후방산란신호가 같이 증가하는 모양, 둘째, 운저에서 편광비의 감소와 후방산란신호의 최고점이 나타나는 모양, 셋째, 구름 내 라이다 레이저의 투과 깊이에 따라 편광비의 증가와 후산란신호가 감쇄하는 분포이다. 위와 같은 시그널 현상은 선행연구에서도 보고된 바 있다(Sassen et al., 1991). 연직 편광비의 변화는 고도에 따라 상대적인 입자의 형상 분포를 유추할 수 있으며, 후방산란신호로 입자의 크기 및 밀도의 변화를 유추할 수 있다. 이와 같은 관측의 분석 결과는 3.4절에서 상세히 언급되었다.

Fig. 5은 관측 중 촬영된 인근 구름의 파노라마 사진 (a)과 LIVE의 스캔 시스템으로 관측된 후방산란신호 (b), 편광비(c), 컬러비(d)의 RHI 프로파일, 레윈존데로 관측된 혼합비(Mixing Ratio; MR)와 온도(T)의 연직 프로파일(e), 그리고 0°C 고도(노란 점선)를 제시하였다.

Fig. 5. The panoramic picture during observation time that is to 17:22 from 17:49 (a). 532 nm backscattering coefficient (b), color ratio (c), depolarization ratio (d) observed by scanning lidar, and the vertical profiles of mixing ratio and temperature estimated by radio sonde (e). Yellow dashed line in figures is 0°C level.

Fig. 5a는 17시 20분에 촬영된 관측지점 구름의 파노라마 사진이다. 스캔 라이다와 레윈존데 자료의 분석 시간 일치를 위해 17시 20분부터 17시 49분까지 약 29분간 1°관측이 이루어진 RHI 결과와 18KST관측을 위하여 17시 40분에 비양된 레윈존데 자료를 제시하였다. 파노라마 사진으로 관측지점는 하층운의 영향을 받고 있는 것이 확인된다(Fig. 5a). 관측된 후방산란 신호(Fig. 5b)를통해 구름의 운저가 약 1 km인 것으로 평가되며 또한, 후방산란신호가 강한 1 km(운저고도) 아래쪽으로 상대적으로 약한 후방산란신호가 관측된다(800~1,000 m). 이는 입자의 밀도가 운저 고도까지 연직으로 높아지는 것으로 해석되며, 운저에서 낙하하는 일부 강수입자가 관측된 것이라 판단된다. Sassesn(1975) 역시 층운 아래에 형성된 상대적으로 건조한 공기로 인해 구름층 하부에서 구름입자 및 약한 강수가 승화되는 현상인 찬 꼬리구름(ice virga)이 이와 유사한 시그널을 보인다고 보고하였다. 컬러비의 경우 운저(1 km)에서 최고 값을 보이며 500 m 고도에서 상대적으로 입자가 작은 구름이 관측된다. 이는 낮은 고도에서 이류되는 규모가 작은 구름(수평 규모; 200 m)으로써 관측된 편광비에서 그 값이 작아 구형으로 형성된 것으로 판단할 수 있다(Fig. 5c). 혼합비의 연직 프로파일에서 680 m 고도부터 대기가 포화되는 것을 보이며 이는 운저 아래 후방산란신호가 증가하는 고도와 일치한다. 또한, 이 고도는 레윈데로 관측된 0°C 고도(노란 점선)와 잘 일치되는 모습을 보였다.

3) CReSS로 모의된 연직 수상체 분포

Fig. 4에 제시된 스캔 라이다의 관측 결과(2016년 12월 13일 17:20~17:49)와 구름분해모델 결과와 비교하기 위해 CReSS로부터 모의된 대기 연직 수상체의 분포를 Fig. 6에 제시하였다.

Fig.6. Vertical cross-sections of mixing ratio (g kg^-1) and number concentrations (# cm^-3) for each hydrometeor from the CReSS simulation. The shading, white contour and black contour denote mixing ratio, number concentrations and isotherm, respectively.

동시간대의 CReSS 모델 결과를 관측지를 중심으로 동해 바다의 방향(128.55 E ~ 128.60 E)으로 동서 연직 단면 도로 제시하였으며, 고도에 따른 대기 수상체의 분포를 확인하기 위하여 운빙(cloud ice), 눈(snow), 싸락눈(graupel) 의 혼합비(mixing ratio)와 수농도(number concentrations), 그리고 빗물(rain water)의 혼합비를 각각 제시하였다. 먼저 모델에서 모의된 융해 고도(0°C)는 680 m으로 17시 40분에 비양한 레윈존데 관측의 0°C 고도와 잘 일치하였다.

운빙의 수농도는 약 1200~2100 m 고도에서 단위 부피 (1 cm^-3)당 대략 2~14개가 분포하였으며, 혼합비 역시 같은 고도에 적은 양이 분포하였다(Fig. 6a). 다음으로 Fig. 6b의 눈(snow)의 연직 혼합비는 융해 고도에서부터 2700m 근처까지 넓게 분포하였으며, 중심 고도(1500~2100m)에서 눈의 혼합비(~0.06 g kg^-1)와 수농도(~27개)의 최댓값은 잘 일치하였다. 여기서 Fig. 4b의 관측 결과와 비교해보면, 모델에서 운빙과 눈을 강하게 모의하였던 연직 구간은 라이다 시그널에서는 구름층을 통과할 때 신호 감쇄로 인한 잡음으로 나타나 그 특성을 파악하기 힘들었다. 한편 혼합상의 싸락눈과 액상인 강수의 연직 수상체 분포는 Fig. 6c와 6d에 각각 제시하였다. 융해층 바로 아래 고도(약 500 m)까지 싸락눈이 분포하였으며, 1100~1700 m 고도에서 동해상으로 약 2 km 떨어진 지점까지 혼합비(0.45~0.55 g kg^-1)가 크게 나타났다. 싸락 눈의 수농도는 혼합비의 중심 영역 보다는 약 300 m 높은 고도에서 최댓값을 나타냈다(Fig. 6c). 1100 m~1200 m 구간에서 라이다 시그널은 후방 산란신호는 작으나 편광비가 증가한 것으로 보아 Fig. 6b와 유사하게 존재하던 얼음 입자가 낙하하면서 부착되어(aggregated) 비구형 입자가 일부 증가한 것으로 판단된다. 하지만 1100 m 바로 밑의 고도에서는 라이다의 후방 산란신호는 증가, 편광비는 감소하는 특징을 나타냈는데, 이 고도 구간에서 Fig. 6c의 싸락눈이 다른 수상체에 비해 가장 많이 분포한 것으로 판단할 때 과냉각 수적(SLW; supercooled liquid water)이 많이 분포으로써 결착된 형태의 입자(rimed particle)가 증가한 것으로 생각된다. 마지막으로 빗물의 혼합비 분포를 살펴보면, 대부분 융해 고도(680 m) 아래에 위치하고 있으며 중심 고도는 약 400~600 m 이다(Fig. 6d). CReSS 모의 결과로부터 높은 고도에서 낮은 고도까지 운빙, 눈, 싸락눈, 그리고 빗물 순으로 순차적으로 연직 수상체가 분포하였으며, 지상에서부터 600 m 고도까지 빗물(rain water)이 존재함을 확인하였다.

4) 라이다 시그널의 현상학적 분석

Fig. 7는 라이다 관측값과 구름분해모델(CReSS)의모의결과를 바탕으로 영동지역 겨울철 강수 전 구름에서 관측된 라이다 시그널의 분석 모식도를 제시하였다.

Fig. 7. Vertical distribution of atmospheric hydrometeor classified by lidar optical properties (backscattering coefficient; blue line and depolarization ratio; black dashed line) and vertical temperature profile (red dashed line) from rawinsonde.

라이다 중첩고도(overlap) 이상과 시그널 감소가 일어나기 시작하는 고도 사이의 자료가 제시되었으며(200~ 1600 m) 관측된 시그널 특성(후방산란신호, 편광비)에 따라 여섯 구간으로 나누어 분석하였다. 제시된 라이다 연직 프로파일은 CReSS 모의 결과(17:30)와 레윈존데 자료(18KST)와의 비교를 위해 강수가 시작되기 전 17:49분의 자료를 활용하였다. ① 먼저 1,200~1,600 m 층은 레이저가 구름층 내로 투과되지 못해 관측이 어려운 구간이다. Fig. 6과 같이 CReSS는 이 구간에서 눈 (snow), 운빙(cloud ice), 싸락눈(graupel)이 함께 분포하는 것으로 모의하고 있다. 특히 운빙과 눈의 개수농도가 이구간에 집중되어 나타난다. ② 1,010~1,200 m 층은 고도가 증가함에 따라 후방산란신호는 감소하지만 편광비는 고도 증가와 함께 점차 증가하는 특징을 나타냈다 (0.2~0.4). Iokibe et al.(2005)은 편광비와 후방산란신호의 변화에 따라 구름 특성을 분석한 결과를 제시하였으며, 수적이 우세한 혼합상(빙정, 과냉각수적) 구름층에서 비구형 입자의 개수농도가 커질 때 이와 같은 시그널을 보인다고 언급하였다. ③ 850~1,01 m 층은 가장 높은 후방산란신호(900 m)를 보이며 속초의 운고계로 관측된 운저 고도와 일치된다(녹색 점선). 후방산란신호는 라이다의 레이저 투과 깊이에 따라 값이 낮아지는 모습을 나타낸다. 이는 운저 고도에 밀도 높게 형성되어 있는 수적들로 인해 레이저가 구름층을 투과하지 못하여 나타나는 현상으로 판단된다. 편광비의 변화가 고도에 따라 크게 변화하지 않는 것으로 보아 다중 산란(multiple-scatering)의 영향은 적은 것으로 판단된다. 또한 낮은 편광비가 분포(0.1~0.15)하고 있어 상대적으로 구형의 입자들이 얇은 층으로 분포하고 있는 것이 확인된다. Ansmann et al.(2009)은 이러한 현상을 혼합상으로 이루어진 구름층에서 과냉각수적의 존재로 설명하였다. 또한 많은 선행 연구는 혼합상 구름(빙정, 과냉각수적)에서 연직 수백 미터(100~200 m)의 과냉각수적 층과 빙정 층이 공존하며 수분의 짧은 시간 동안 빠르게 변화하는 것을 언급하였다. 특히, 과냉각수의 존재를 연직 상하 운동(vertical oscillation)으로 발생하는 상승류(updraft)에 기인한 미세물리과정(증발과 침적)으로 설명하였다 (Korolev and Isaac, 2003; Korolev and Field, 2008). ④ 650~850 m 층은 후방산란신호와 편광비가 함께 증가하는 특징이 나타난다. 편광비는 고도에 따른 증가률이 모든 구간 중에 가장 컸다(0.05~0.6). 모델 결과를 보면 수상체는 눈, 싸락눈, 비 등으로 이루어진 것을 보이며, 특히 싸락눈의 분포가 높은 것으로 나타났다(0.35~0.45 g kg^-1). 모델에서 graupel은 낙하속도가 1~4 ms^-1의 범주에 속해있기 때문에 나뭇가지결착형(rimed dendrites), 나뭇가지부착형(aggregates of dendrite), 그리고 싸락눈 (graupel) 등의 크기가 큰 입자들의 다양한 형태로 모의될 수 있다. 관측된 라이다 시그널에서 편광비가 높게 나타난 것으로 보아 나뭇가지결착형의 입자들이 분포 하고 있었던 것으로 추정된다. 그러나 이러한 관측 현상을 입증하기 위해서는 직접관측(in-situ)과의 비교 등을 통한 세밀한 추가 분석이 필요하다. 이때 레윈존데로 파악된 융해고도(0°C 고도)는 약 680 m 였다. 마지막으로 ⑤~⑥ 구간은 낙하하는 작은 물방울(drizzle)이 건조역을 지나면서 증발이 일어나 결국 지면까지 강수입자로 떨어지지 못하였다.

4. 결론 및 토의

본 연구에서는 현재 레이더 관측망으로 탐지가 어려운 영동지역 강수 구름 운저의 대기 수상체(hydrometeor) 분포를 스캔 라이다와 레윈존데 자료 및 구름분해모델 (CReSS)을 통합 활용하여 분석하였다. 관측은 2016년 12월 13일 13~20시까지 수행되었으며, 분석사례는 시베리아 고기압이 확장한 가운데 한반도 남쪽으로 저기압이 통과하면서 영동지역에 동풍을 유발하는 종관 패턴이 형성되었으며, 높은해기차(T_SST – T₈₅₀)로 인해 생성된 구름이 북동풍을 타고 영동지역으로 이류 되어 강수와 강설을 유발한 사례였다.

강수 전 구름의 운저 고도는 750~1280 m로 변화하는 모습을 보였으며, 이는 속초 기상대의 운고계 자료와 잘 일치되었다. 하지만 운고계는 라이다 후방산란신호의 최댓값이 나타나는 고도 아래(50~100 m)에서 운저를 탐지는 경향을 보였다. Fig. 4에 관측된 라이다 광학 특성(후방산란신호, 편광비)은 연직으로 유사한 분포 경향을 보였으며 그 특징은 다음과 같다. 첫째, 구름 내 레이저 투과 깊이에 따라 편광비의 증가와 후방산란신호의 감소 둘째, 운저에서 편광비 감소와 후방산란신호의 최댓값 관측 셋째, 운저 아래 수백 미터(100~200 m) 층에서 편광비의 증가와 후방산란신호가 함께 증가하는 경향이다. 이러한 특징을 라이다 광학 특성, 레윈존데, CReSS 모델 모의 결과를 토대로 하여 상세히 분석하였다(3.4절). 1,010~1,200 m 구간에서 모델은 싸락눈과 눈을 모의하고 있으며 이 구간에서 편광비는 연직으로 증가하지만 후방산란신호는 감소하는 경향을 보였다. 이는 구름층의 투과 깊이에 따른 라이다 시그널 감쇄와 연직 고도 증가에 따른 비구형 입자(눈 입자)의 증가로 해석된다. 850~1,010 m 구간에서 후방산란 신호의 증가와 편광비의 감소가 나타났다. 또한, 850~900 m 고도에 편광비가 낮은(< 0.1) 얕은 층이 존재하는 것이 나타나 수적으로 이루어진 층이 구름 내 존재하는 것으로 분석된다. Ansmann et al.(2009) 역시 빙정 구름(ice cloud) 내 과냉각수적 층이 존재할 때 위와 유사한 시그널이 나타나는 것을 보고하였다. 680~850 m 구간에서 고도가 증가함에 따라 후방산란신호와 편광비가 동시에 증가하는 모습을 보이며 특히 편광비의 경우 가장 큰 값(0.6)이 나타난다. 이와 같은 결과는 상대적으로 비구형의 입자들이 낮은 밀도로 분포하고 있는 것으로 유추 가능하다. CReSS 모델에서 이 구간은 적은 양이지만 눈(0.01~0.015g kg^-1), 싸락눈(0.1~0.3g kg^-1), 빗물(0.02~0.04g kg^-1)이 함께 분포하고 있는 것이 나타났다. 이때 융해고도는 680 m 로 관측되었으며 융해고도 아래에서 편광비와 후방산란신호의 증가는 없었던 것으로 보아 작은 수상체 (hydrometeor)들이 건조역을 지나면서 증발된 것으로 판단된다.

본 연구에서 라이다, 레윈존데, 모델링 통합분석으로 혼합상 구름의 광학 특성을 제시하고 이를 분석하였다. 하지만 구름층 내부에서 생성되고 변화하는 구름입자의 변화를 제시하지는 못하였다. 그 이유로 현상을 분석하기 위한 관측 자료가 부족하다는 점과 라이다 관측 특성상 운저 위의 얕은 층(<200 m)까지만 관측이 가능하다는 점, 또한 라이다의 기계적 특성 때문에 대기 수상체들의 정량적광학 특성 분석이 어렵다는 점 때문이다. 반면 라이다는 편광비와 후방산란신호를 활용한 수상 체의 상대적 형상 구분이 용이하다는 점과 연직고해상도의 자료(2.5 m 해상도)를 제공할 수 있다. 또한, 다양한 파장에서 산란되는 입자의 광학 특성을 활용한 운저에서 구름입자의 정량적 크기 분포 관측은 구름 미세물리 분석에 활용될 가치가 크다고 평가된다(Kim et al., 2014). 향후, 라이다와 레이더 포함한 원격관측 장비와 직접 관측자료(항공기 혹은 지상눈결정카메라)가 함께 활용될 시 상세한 구름미세물리연구에 기여도가 클 것이다.