본 문헌 검토 논문에서는 대기물리 분야를 편의상 대기복사, 대기 에어로졸, 구름물리 관측 및 실험, 구름모델링, 강수물리로 나누어 각 분야에서 196 3년 한국기상학회가 발족된 이후 지난 60년간 역사적으로 어떠한 학술적인 발전을 이루어왔는지를 검토하였다. 대기복사 분야에서는 주로 복사관측과 복사이론 연구에 꾸준한 발전을 이루어왔으나 상대적으로 학회 회원들의 활동이 저조했다고 할 수 있다. 대기 에어로졸과 구름물리 분야는 기후변화 인자로서의 에어로졸의 역할과 그 중요성이 부각되면서 많은 연구가 이루어졌다. 다양한 첨단 에어로졸 관측장비를 이용한 관측, 기상관측 전용항공기의 도입과 이를 이용한 에어로졸 연직분포 관측, 구름 속의 구름입자 직접 관측 등이 가능해졌고, 여러 국제 공동 에어로졸/구름 관측 캠페인에 주도적으로 참여하여 의미 있는 연구결과를 발표하고 있으며, 구름모델링 분야에서는 구름과정 모수화 연구에 학회 회원들의 기여가 두드러졌다. 또한 지상 원격탐사 장비를 이용한 강수입자 특성과 강수 물리 과정에 대한 연구도 매우 활발히 이루어졌다. 2022년 초에는 국립기상과학원이 구름챔버 제작을 완성하여 현재 세계적으로도 드물게 이루어지고 있는 구름챔버를 이용한 구름물리, 인공강수 연구를 시작 할 수 있게 되었다. 이러한 선도적 활동을 발판으로 향후에는 한국기상학회 회원들이 대기물리 분야에서 세계 기상학계를 이끌어 가는 커다란 발전을 이룰 것으로 전망해 본다.
구름과 에어로졸의 상호 작용은 기후 시스템에서 중요한 강제력 메커니즘 중 하나로 알려져 있지만, 에어로졸 변화가 구름의 양과 수명에 미치는 영향에 대해서는 서로 일치하지 않는 연구결과를 보이고 있다. 더구나 구름과 강수에 대한 에어로졸 효과는 기상요인으로부터 발생하는 효과와 쉽게 분리되지 않는다. 이 논문에서는 구름두께(H), 액체수함량(Liquid water path, LWP)과 같은 구름 거시물리 인자들이 강수에 미치는 영향을 최소화한 상태에서, 에어로졸 농도 변화가 강수변화에 미치는 영향을 기술하는, 강수민감도($S_o$)에 대한 연구를 살펴보았다. 구름 두께가 얇거나 구름이 포함하고 있는 액체수함량이 작을 경우 에어로졸 농도가 증가하여도 강수율에는 변화가 없었다. 그러나 구름 두께나 액체수함량이 중간 정도인 경우에는 에어로졸 농도가 증가할수록 강수량이 감소한다. 이것은 대기 중에 존재하는 에어로졸이 구름씨앗으로 작용하여 수많은 작은 크기의 구름입자를 생성하여, 강수로 이어지는 충돌 병합과정을 억제하기 때문이다. 구름두께나 액체수함량이 큰 경우에는 대기 중에 이미 충분한 수분이 존재하여, LWP 또는 H가 증가할수록 강수민감도는 감소한다. 이러한 LWP 또는 H 영역에 따른 강수민감도 변화특성은 구름 속에서 작용하는 우세한 구름물리 과정에 따라 다르게 나타난다.
성간 물질의 분광선 관측을 통해 측정된 분자들의 기둥 밀도 사이에 상관 관계가 존재하는 것이 알려져 있다. 가령 같은 시선 방향을 따라 측정된 H2, CO, CH 분자의 기둥 밀도가 서로 선형 상관 관계를 갖고 있음이 최근 밝혀졌다. 이러한 분자들의 상관 관계는 분자 구름의 물리, 화학적 기원 및 성질과 관련이 있을 것으로 추측되지만 아직까지 상관 관계를 설명하기 위한 연구는 활발히 이루어지지 않고 있다. 본 연구에서는 성간 물질 혹은 구름 모형의 전산 모사를 통해 이러한 상관 관계를 재현함으로써 성간분자 구름의 물리적 특성, 화학적 조성, 그리고 환경 변수들을 영향을 이해하려고 한다. 성간 분자 구름의 화학적 조성이 시간에 따라 변화하는 것을 계산하기 위해 Astrochem을 이용하였다.
본 연구에서는 에어로솔의 간접 효과를 고려한 구름의 광학두께와 유효입자반경을 산출하기 위해 새로운 알고리즘을 개발하였다. 구름의 미세물리적 특성을 산출하기 위해 Nakajima and Nakajima(1995)의 방법을 응용하였다. 다양한 대기상태에서 복사전달모델을 이용하여 미리 계산한 서로 다른 LUT을 적용하여 최종 산출물인 구름광학두께와 유효입자반경을 산출하였다. 러시아지역에 산불이 있었던 2003년 5월 한반도 주변을 사례로 선택하였다. 이 때 발생한 에어로솔은 대기 흐름을 따라 한반도까지 도달하여 한반도 주변의 날씨에 매우 많은 영향을 주었다. 본 연구에서는 이 시기에 러시아 지역의 산불로 인하여 발생한 에어로솔이 한반도 주변의 구름에 어떠한 영향을 주는지 알아보았다. 이 사례의 알고리즘 적용을 위해 Terra위성에 탑재된 분광계인 MODIS자료를 사용하였다. 사례분석 결과, 에어로솔이 있는 시기에는 유효입자반경이 $20{\mu}m$ 이상의 큰 구름은 거의 존재하지 않았음에 비해, 에어로솔이 거의 없는 시기에는 $20{\mu}m$ 이상의 큰 구름도 다수 존재하였다. 즉, 에어로솔의 영향하에 발달한 구름은 구름광학두께는 크고, 유효입자반경은 작은 구름이라는 것을 확인할 수 있었다. 이러한 결과는 에어로솔이 구름의 미세물리적 특성을 변화시킨다는 것을 보여준다.
우주선 intensity가 갑작스럽게 감소하는 대표적인 현상인 Forbush Decrease(FD)는 행성간 충격파(Interplanetary shock), 자기 구름(Magnetic cloud)과 같은 태양풍 이벤트와 밀접한 관련성을 가지고 있다. FD 현상에 대해 태양풍 이벤트 중 자기구름이 어느 정도 효과적으로 작용하는 지에 대해 알아보기 위해 1998-1999년의 2년 동안 발생한 44개의 자기 구름을 분석하였다. 그 결과 44개 중 11개의 자기 구름이 FD 현상과 관련이 있었으며, 자기 구름 영역이나 자기구름과 관계된 행성간 충격파의 sheath 영역의 평균 자기장 세기, 자기장 교란도 그리고 태양풍 속도와 같은 행성간 자기장 및 태양풍의 물리적 특성이 FD 현상과의 관련성을 대표해준다는 것을 밝혀냈다. 특히, 행성간 충격파 sheath 영역의 자기장 및 태양풍의 물리량이 자기장 세기가 13nT, 자기장 교란도는 3nT, 및 태양풍 속도가 평균 550km/s 이상의 태양풍 이벤트에서 FD 발생에 효과적으로 작용하는 것으로 분석되었다.
대기 중 에어로졸은 지구표면에 도달하는 태양복사에너지를 흡수 또는 산란시키는 직접 효과 및 대기물리작용에 의한 구름의 형성 및 구름 수명에 영향을 미치는 간접 효과를 통해 지구복사 평형에 불균형을 초래함으로써 전지구적인 기후변화에 영향을 미친다(Toon, 1995). 이들 에어로졸은 온실기체와는 달리 -0.4~-3.0 W/$m^2$ 의 지구 평균 복사강제력을 나타내면서(IPCC, 1995) 대기 중에 냉각 효과(whitehouse effect)를 일으킨다(Schwartz, 1996). (중략)
대기오염물질 제거에 중요한 역할을 하는 침적 현상은 크게 건성침적(dry deposition)과 습성침적(wet deposition)으로 구분된다. 건성침적은 오염물질이 중력이나 분자 확산에 의해 지면이나 그 부근에 침강ㆍ흡착하는 현상이며, 습성침적은 구름 속의 에어로졸이 응결핵으로 제거되는 성우제거(rainout)와 구름 이하의 고도에서 강수에 의해 제거되는 세척제거(washout)와 같은 현상을 일컫는다. 습성침적은 강수 및 구름 물리와 관련하여 대기 중 오염물질 제거에 큰 비중을 차지함에도 불구하고 건성침적에 비해 그 연구가 미흡한 실정이며, 침적 모형을 이용한 연구는 더욱 찾아보기 어렵다. (중략)
본 논문은 기상 모델의 미세구름물리 모수화 과정 내의 눈송이의 질량-크기 관계가 지표 강수 모의에 미치는 영향에 대해 연구에 관한 것이다. WDM6와 WSM6 미세구름물리 모수화 방안이 연구를 위해 사용되었다. 실제 관측된 자료를 바탕으로 산출된 Thompson의 눈송이의 질량-크기 관계를 도입하여 WDM6와 WSM6 내의 눈송이의 질량-크기 관계식을 대체하였다. 이상적인 스콜선과 한반도 겨울철 강수 사례에 대해 수정된 WDM6와 WSM6를 사용하여 민감도 실험을 실시하였다. 결과적으로, 대기 하층에서는 싸락눈과 빗방울의 혼합비가 증가하였고 눈송이의 혼합비는 감소하였다. 이러한 혼합비와 지표 강수의 변화는 빗방울과 눈송이의 충돌 및 병합 과정과 싸락눈의 융해 과정에 기인한 것으로 분석되었다.
본 논문은 절차적함수를 이용하여 실시간으로 3차원 구름을 모델링하고 렌더링하는 알고리즘을 제안한다. 구름 모델링은 절차적 노이즈 함수인 fbm(Fractional Brownian Motion)을 변형하여 사용하며, 이 값을 대기의 수증기 밀도 값으로 이용한다. 이 밀도 값은 파라미터로 주어진 3가지 구름의 형태를 위해 변형되며 렌더링단계의 입력 값으로 들어간다. 레이마칭(ray marching)기법을 이용한 렌더링 단계에서는 이 밀도 값을 이용하여 구름의 색상을 결정하며 이때 밀도에 따른 빛의 감소 및 산란현상은 물리적으로 계산된다. 대기모델로 렌더링 된 하늘 위에 제안한 알고리즘에 의해 구현된 구름들이 블랜딩되며, 이 때 바람의 방향에 따라 구름이 움직이도록 한다. 제안된 구름 생성 및 렌더링은 GLSL언어를 이용해서 GPU상에서 구현되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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