최근 한반도는 지구온난화로 기상이변 현상이 심화되고 있으며, 그 중 우리나라에서 주로 발생하는 5대 자연재해는 호우, 태풍, 풍랑, 대설, 지진 등이 있다. 부산광역시는 광역시 이상의 도시 자연재해 피해액 중 50% 이상을 차지하고 도심 속 구릉성 산지가 다수 분포하여 적설재해에 매우 취약한 구조를 가지고 있다. 따라서 본 연구는 부산지역을 중심으로 지리정보시스템(GIS)을 이용하여 지형적 특성과 인위적 특성을 함께 고려한 적설재해 위험지역을 선정하였다. 재해취약 지역의 평가요소(표고, 경사도, 토지피복, 도로, 인구통계)에 가중치를 부과하기 위해 엔트로피 방법을 이용하였으며, 가중치가 부과된 평가요소 지도를 중첩하여 위험1-5등급으로 위험도를 산정하였다. 중첩된 격자별 위험등급을 정책결정이나 정보제공의 편의성을 위해 읍·면·동 단위로 평균하여 단순화된 적설재해 취약지도를 추가 분석하였다. 재해 취약지역은 산지를 중심으로 도로가 분포하는 지역 주변에 분포한다는 특징이 있으며, 도로 통제 빈도가 높았던 금정구의 산성로, 북구의 만덕터널, 수영구의 황령산로에 위험지역이 포함되어 본 분석의 신뢰성을 확인하였다. 이와 같은 방법론은 직관적이고 사용하기 쉬우며 취약인자의 추가나 개선에 대한 업데이트가 용이하기 때문에 다른 재해나 환경위험도 분석에도 쉽게 적용이 가능하다는 장점이 있다.
The heavy snowfall phenomenon with thunder and lightning occurred in Yeongdong coastal region on 20 January 2017. Amount of snow on that day was a maximum of 47 cm and was concentrated in a short time (2 hours) at the Yeongdong coastal area. The mechanism of thundersnow was investigated to describe in detail using observational data and numerical simulation (Weather Research and Forecast, WRF) applied lightning option. The results show that a convective cloud occurred at the Yeongdong coastal area. The east wind flow was generated and the pressure gradient force was maximized by the rapidly developed cyclone. The cold and dry air in the upper atmosphere has descended (so called tropopause folding) atmospheric lower layer at precipitation peak time (1200 LST). In addition, latent heat in the lower atmosphere layer and warm sea surface temperature caused thermal instability. The convective cloud caused by the strong thermal instability was developed up to 6 km at that time. And the backdoor cold front was determined by the change characteristics of meteorological elements and shear line in the east sea. Instability indexes such as Total totals Index (TT) and Lightning Potential Index (LPI) are also confirmed as one of good predictability indicates for the explosive precipitation of convective rainfall.
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.
In Jeju, on January 23, 2016, a cold surge accompanied by heavy snowfall with the most significant amount of 12 cm was the highest record in 32 years. During this period, the temperature of 850 hPa in January was the lowest in 2016. Notably, in 2016, the average surface temperature of January on the Polar cap was the highest since 1991, and 500 hPa geopotential height also showed the highest value. With this condition, the polar vortex in the northern hemisphere meandered and expanded into the subtropics regionally, covering the Korean Peninsula with very high potential vorticity up to 7 Potential Vorticity Unit. As a result, the strong cold advection, mostly driven by a northerly wind, around the Korean Peninsula occurred at over 2𝜎. Previous studies have not addressed this extreme synoptic condition linked to polar vortex expansion due to the unprecedented Arctic warming. We suggest that the occurrence of a strong Ural blocking event after the abrupt warming of the Barents/Karas seas is a major cause of unusually strong cold advection. With a specified mesoscale model simulation with SST (Sea Surface Temperature), we also show that the warmer SST condition near the Korean Peninsula contributed to the heavy snowfall event on Jeju Island.
대설로 인한 시설 농가의 피해를 예방하고 경감시키기 위해서는 기존의 적설 깊이와 더불어 적설하중에 대한 예보가 추가로 제공되어야 한다. 본 연구에서는 눈의 밀도 및 적설하중과 관련하여 해외 연구에서 사용하고 있는 이론과 공식들을 검토하고, 이를 국내에서 장기간의 농업기상관측 이력을 가지고 있는 수원에 적용하여 얻는 적설하중 결과를 소개하였다. 지난 30년(1988~2017) 간 국내 94개 기상대와 무인자동기상 관측소에서 측정된 적설(3시간 신적설, 최심신적설, 최심적설) 깊이 자료를 이용하여 우리나라 대설주의보와 대설경보에 해당하는 적설 깊이의 빈도를 살펴보았다. 우리나라 권역별 적설빈도 공간분포를 보면 대설주의보에 해당하는 신적설은 전북지역에서 많이 발생했고, 대설경보에 해당하는 신적설은 경북과 강원지역에서 많이 나타났다. 기록적인 대설은 경북과 강원지역에서 나타났으나, 최근의 겨울철 대설 피해는 경기, 경북, 전남에서 나타났다. 즉 적설 깊이가 깊더라도 적설하중이 무겁지 않다면 큰 피해가 발생하지 않는 것을 확인할 수 있었다. 수원지역의 적설하중을 추정한 결과를 보면 공식들에 따라 다양한 값들과 특징을 보였다. 대부분 적설 깊이가 깊을 때 적설하중이 무겁게 나타났지만 최대적설하중과 최심적설이 반드시 같은 날에 발생하지는 않았다. 이러한 수원지역의 결과는 다른 지역에서의 적설하중을 추정하는데 도움을 줄 수 있고, 온실구조 설계 기준의 표준 확립과 적설하중 예보를 통해 농가의 경제적 손실을 줄이는데 기여할 것이다.
The effect of 3DVAR (Three Dimension Variational data Assimilation) was examined by comparing observation and the simulations of CNTL (to which data assimilation was not applied) and ALL (to which data assimilation was applied using ground observation data and radar data) for the case of a heavy snowfall event (case A) of 11-12 February 2011 in the Yeongdong region. In case A, heavy snow intensively came in the Yeongdong coastal region rather than Daegwallyeong, in particular, around the Gangneung and Donghae regions with total precipitation in Bukgangneung at approximately 91 mm according to the AWS observation. It can be seen that compared to CNTL, ALL simulated larger precipitation along the Yeongdong coastline extending from Sokcho to Donghae while simulating smaller precipitation for inland areas including Daegwallyeong. On comparison of the total accumulated precipitations from simulations of CNTL and ALL, and the observed total accumulated precipitation, the positive effect of the assimilation of ground observation data and radar data could be identified in Bukgangneung and Donghae, on the other hand, the negative effect of the assimilation could be identified in the Daegwallyeong and Sokcho regions. In order to examine the average accuracy of precipitation prediction by CNTL and ALL for the entire Gangwon region including the major points mentioned earlier, the three hour accumulated precipitation from simulations of CNTL and ALL were divided into 5, 10, 15, 20, 25 and 30 mm/3hr and threat Scores were calculated by forecasting time. ALL showed relatively higher TSs than CNTL for all threshold values although there were some differences. That is, when considered generally based on the Gangwon region, the accuracy of precipitation prediction from ALL was improved somewhat compared to that from CNTL.
최근 우리나라에서 폭설이 증가하고 있으며, 이로 인한 피해액 또한 증가하고 있다. 우리나라는 전국적으로 폭설로 인한 피해를 줄이기 위해 내설 설계기준 마련 등의 노력을 하고 있으나, 강설 자료의 특성으로 기준 설정에 어려움이 있다. 본 연구에서는 우리나라 남부 지역에 있는 진주, 창원, 합천 지점의 적설량에 대한 수문통계학적 빈도분석을 수행하여 최심신적설량에 대한 설계수문량을 정량적으로 산정하였다. 자료의 특성상 연도별 측정값이 '0'인 경우가 존재하여 기존의 빈도분석 방법을 적용할 경우 매개변수의 추정이 불가능한 상황도 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 혼합분포함수를 이용하였고, 분포모형으로는 대수정규, 일반화 파레토, 일반화 극치, 감마, 검벨, 와이블 분포를 적용하였다. 적용 결과, 단일분포함수를 적용할 때 보다 혼합분포함수를 적용할 때 확률적설심이 더 작게 산정되었으며, 전체적으로 관측값이 간헐적으로 나타나는 지점에서 혼합분포함수의 적용성이 우수한 것으로 판단된다.
To investigate the air mass modification related with Yeongdong Heavy snowfall events, we examined sensible and latent heat fluxes on the East Sea, the energy exchange between atmosphere and ocean in this study. Sensible and latent heats were calculated by a bulk aerodynamic method, in which NCEP/NCAR reanalysis data and NOAA/AVHRR weekly SST data with high resolution were used. Among winter precipitation events in the Yeongdong region, 19 heavy precipitation events $(1995{\sim}2001)$ were selected and classified into three types (mountain, cold-coastal, and warm types). Mountain-type precipitation shows highly positive anomalies of sensible and latent heats over the southwestern part of the East Set When separating them into the two components due to variability of wind and temperature/ specific Humidity, it is shown that the wind components are dominant. Cold-coastal-type precipitation also shows strong positive anomalies of sensible and latent heats over the northern part and over the central-northern part of the East Sea, respectively. It is shown that the sensible heat anomalies are caused mostly by the decrease of surface air temperature. So it can be explained that cold-coastal-type precipitation is closely related with the air mass modification due to cold air advection over warm ocean surface. But in warm-type precipitation, negative anomalies are found in the sensible and latent heat distributions. From this result, it may be postulated that warm-type precipitation is affected by the internal process of the atmosphere rather than the atmosphere-ocean interaction.
Medium-range forecast is highly dependent on ensemble forecast data. However, operational weather forecasters have not enough time to digest all of detailed features revealed in ensemble forecast data. To utilize the ensemble data effectively in medium-range forecasting, representative weather patterns in East Asia in this study are defined. The k-means clustering analysis is applied for the objectivity of weather patterns. Input data used daily Mean Sea Level Pressure (MSLP) anomaly of the ECMWF ReAnalysis-Interim (ERA-Interim) during 1981~2010 (30 years) provided by the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF). Using the Explained Variance (EV), the optimal study area is defined by 20~60°N, 100~150°E. The number of clusters defined by Explained Cluster Variance (ECV) is thirty (k = 30). 30 representative weather patterns with their frequencies are summarized. Weather pattern #1 occurred all seasons, but it was about 56% in summer (June~September). The relatively rare occurrence of weather pattern (#30) occurred mainly in winter. Additionally, we investigate the relationship between weather patterns and extreme weather events such as heat wave, cold wave, and heavy rainfall as well as snowfall. The weather patterns associated with heavy rainfall exceeding 110 mm day-1 were #1, #4, and #9 with days (%) of more than 10%. Heavy snowfall events exceeding 24 cm day-1 mainly occurred in weather pattern #28 (4%) and #29 (6%). High and low temperature events (> 34℃ and < -14℃) were associated with weather pattern #1~4 (14~18%) and #28~29 (27~29%), respectively. These results suggest that the classification of various weather patterns will be used as a reference for grouping all ensemble forecast data, which will be useful for the scenario-based medium-range ensemble forecast in the future.
본 연구에서는 적설심 빈도분석을 수행하기 위해 우리나라에 가장 적합한 확률분포형과 모수추정방법을 선정하였다. 최적확률분포형으로는 Generalized Extreme Value (GEV), 모수추정방법으로는 확률가중모멘트법이 선정되었다. 선정된 확률분포형과 모수추정방법을 적용하여 우리나라 69개 기상관측소별 적설심 빈도분석을 수행하였다. 빈도분석을 통해 관측소별 빈도별 적설심을 산정하였고 적설심과 눈의 단위중량을 이용하여 적설하중을 산정하였다. 산정된 적설하중 중 100년 빈도 적설하중을 이용하여 ArcGIS 크리깅(Kriging) 기법을 통해 우리나라 설계적설하중 지도를 작성하였다. 또한, 본 연구를 통해 산정된 적설하중과 건축구조기준 및 해설(2009)에서 제시하고 있는 설계적설하중을 비교하여 설계적설하중 기준의 적정성을 평가하였다. 평가결과, 대부분의 지역에서 현재 지상적설하중 기준의 상향조정이 요구되었으며 본 연구를 통해 도출된 결과를 반영하여 보다 합리적인 지역별 설계적설하중을 제안하였다. 본 연구를 통해 제안된 지역별 설계적설하중은 폭설에 대비한 우리나라 전역의 구조물 설계에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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