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ISSN : 1225-6692(Print)
ISSN : 2287-4518(Online)
Journal of the Korean earth science society Vol.40 No.3 pp.227-239
DOI : https://doi.org/10.5467/JKESS.2019.40.3.227

Characteristics Analysis of Snow Particle Size Distribution in Gangwon Region according to Topography

Wonbae Bang1, Kwonil Kim2, Daejin Yeom2, Su-jeong Cho3, Choeng-lyong Lee1, Daehyung Lee2, Bo-Young Ye1, GyuWon Lee1,2*
1Center for Atmospheric REmote sensing, Kyungpook National University, Daegu 41566, Korea
2Department of Astronomy and Atmospheric Sciences, Kyungpook National University, Daegu 41566, Korea
3Numerical Data Application Division, Numerical Modeling Center, Korea Meteorological Administration, Seoul 07062, Korea
Corresponding author: gyuwon@knu.ac.kr Tel: +82-53-950-6361
May 13, 2019 June 17, 2019 June 20, 2019

Abstract


Heavy snowfall events frequently occur in the Gangwon province, and the snowfall amount significantly varies in space due to the complex terrain and topographical modulation of precipitation. Understanding the spatial characteristics of heavy snowfall and its prediction is particularly challenging during snowfall events in the easterly winds. The easterly wind produces a significantly different atmospheric condition. Hence, it brings different precipitation characteristics. In this study, we have investigated the microphysical characteristics of snowfall in the windward and leeward sides of the Taebaek mountain range in the easterly condition. The two snowfall events are selected in the easterly, and the snow particles size distributions (SSD) are observed in the four sites (two windward and two leeward sites) by the PARSIVEL distrometers. We compared the characteristic parameters of SSDs that come from leeward sites to that of windward sites. The results show that SSDs of windward sites have a relatively wide distribution with many small snow particles compared to those of leeward sites. This characteristic is clearly shown by the larger characteristic number concentration and characteristic diameter in the windward sites. Snowfall rate and ice water content of windward also are larger than those of leeward sites. The results indicate that a new generation of snowfall particles is dominant in the windward sites which is likely due to the orographic lifting. In addition, the windward sites show heavy aggregation particles by nearby zero ground temperature that is likely driven by the wet and warm condition near the ocean.



지형에 따른 강원지역의 강설입자 크기 분포 특성 분석

방 원배1, 김 권일2, 염 대진2, 조 수정3, 이 청룡1, 이 대형2, 예 보영1, 이 규원1,2*
1경북대학교 대기원격탐사연구소, 41566, 대구광역시 북구 대학로 80
2경북대학교 천문대기과학과, 41566, 대구광역시 북구 대학로 80
3기상청 수치모델링센터 수치자료응용과, 07062, 서울특별시 동작구 여의대방로16길 61

초록


강원지역은 우리나라의 다설지로서 복잡한 지형 때문에 강설량의 공간변동성이 크다. 특히 동풍조건에서 강설이 발생할 시 강설량의 공간적 변동을 예측하기 어렵다. 동풍조건에서는 강원지역 내 위치에 따라 대기환경조건이 다르며 이는 강설의 특성에도 영향을 줄 수 있다. 본 연구에서는 동풍 조건에서 태백산맥의 풍상측과 풍하측에서 강설의 미세 물리적 특성을 서로 비교 분석하였다. 강원지역 내 4개 관측지점을 선정하여 파시벨 수적계로 입자크기분포를 관측하였 다. 얻어진 강설입자 크기 분포의 특성을 풍상측과 풍하측간 비교한 결과, 풍상측의 강설입자 크기 분포는 풍하측에 비 해 넓은 분포를 가졌고 작은 강설입자의 수도 많았다. 강설입자의 수농도에 비례하는 보편특성수농도와 강설입자의 직 경에 비례하는 보편특성직경 둘 다 풍상측에서 상대적으로 큰 값을 보였다. 또한, 얼음수함량과 강설강도 비교에서도 풍상측 지점에서 큰 평균값을 가졌다. 이 결과가 나타난 원인은 태백산맥 산사면에서 공기덩어리의 강제적 상승효과로 풍상측 지점 상공에 새로운 강설입자의 생성이 활발했기 때문으로 추정된다. 또한, 풍상측은 따뜻하고 습한 동풍이 불 어오므로 이로 인해 지상기온이 0°C 근처에 머무르며 강한 부착과정이 일어나기 좋은 조건이다.



    Kyungpook National University

    서 론

    강원지역은 하층 동풍과 태백산맥의 지형적 영향으 로 겨울철 대설이 빈번히 발생하는 지역이다(Lee et al., 2006; Kwon et al., 2013). 강원지역의 겨울철 강 수는 강수영역이 좁고 관측망의 부족으로 강수발달 구조를 파악하기 매우 어렵다(Cho et al., 2004). 또 한, 2018 평창 동계올림픽 기간동안 예보지원 및 강 설연구를 위하여 집중관측망의 필요성이 증대되었다. 이에 따라 2016년부터 2018년까지 평창군을 비롯한 강원지역에 다양한 지상관측장비와 원격탐사장비 등 의 집중관측망을 구축하고 이를 활용하여 강설연구를 진행한 ICE-POP 2018 (International Collaborative Experiments for Pyeongchang 2018 Olympic and Paralympic winter games) 프로젝트가 진행되었다 (Lee et al., 2016). 특히 강원지역 강설의 미세물리적 특성을 이해하기 위해서 파시벨(PARticle SIze and VELocity, PARSIVEL) 등 미세물리 지상관측장비들 이 강원지역 곳곳에 배치되었다.

    파시벨은 강수입자의 낙하속도와 직경을 측정하는 관측장비로, 강수입자크기분포 이해에 도움이 되어 강우뿐만 아니라 강설연구에 널리 사용되고 있다 (Cha, 2014; Heo et al., 2014). Cha (2014)는 대관령 구름물리선도센터(Cloud Physics Obsevation Center, CPOS)에서 파시벨의 입자크기분포 특성이 지면의 온 도 및 풍속, 강수시스템 이동방향과 어떻게 연관되는 지 분석하였다. 강설입자 크기 분포의 폭은 온도가 낮고 풍속이 강할 때 넓어지고, 온도 −10 º C 조건에 서 동풍에 의한 강설보다 서풍에 의한 강설시 큰 강 설입자의 수농도가 크게 나타났다. Heo et al. (2014) 은 CPOS에 배치된 파시벨 자료를 사용하여 적설량 이 적을 때와 많을 때 강설입자 크기 분포 특성을 서로 비교하였다. 비교 결과 적설량이 많은 사례에서 강설입자 크기 분포 너비가 넓어짐을 확인하였다. 이 러한 강설입자 크기 분포의 특성은 특성변수를 활용 하면 분석이 보다 용이하다. 또한 이러한 특성변수를 이용하여 강설의 정량적 특성, 지형과 연관된 강설의 미세물리특성을 이해할 수 있다. 강설입자 크기 분포의 특성변수는 강설강도(snowfall rate), 얼음수함량(ice water content), 보편특성수농도(generalized characteristic number concentration), 보편특성직경(generalized characteristic diameter) 등이 있다. 강설강도와 얼음 수함량은 강수량과 관련된 특성변수로 눈의 밀도를 고려하기 때문에 습설 또는 건설의 특성이 나타난다. 보편특성수농도와 보편특성직경은 강수입자크기분포 의 스케일링법칙(Lee et al., 2004)에 따라 유도된 특 성변수이다. 보편특성직경은 강설입자의 평균크기에 비례하며, 보편특성수농도는 강설입자의 개수에 비례 한다. 이러한 강설입자 크기 분포 특성변수를 분석한 다면 눈의 밀도 및 다양한 미세물리과정의 이해가 가능하다.

    또한, 강원지역에 동풍이 불 때 태백산맥을 중심으 로 풍상측과 풍하측 간 대기상태, 즉 수증기량, 연직 기류 강도가 상이하다. 풍상측은 동해 바다의 영향으 로 대기 중 수증기량이 많고 태백산맥에 의한 상승 기류가 빈번히 발생한다. 대기환경상태가 상이한 두 지역에서 강원지역에 동풍이 불 때 내륙으로 들어갈 수록 강설량이 줄어든다는 연구결과가 있으므로(Cheong et al., 2006) 강설량이 지형의 영향을 받음이 확인되 었다. 그러나 지형에 따른 강설의 미세물리적 특성에 대한 연구는 아직 부족하다.

    따라서 본 연구에서는 동풍 상태에서 강설이 발생 할 때 태백산맥의 풍상측과 풍하측에 설치된 강설입 자크기 분포를 분석하였다. 2017년 겨울 동풍조건 강 설시 관측된 2개의 강설사례에 대해 각 관측지점별 강설입자 크기 분포 및 강설입자 크기 분포 특성변 수를 계산하였다. 풍상측과 풍하측 지점으로 나누어 강설의 미세물리적 특성을 비교함으로서 강원지역 내 강설의 미세물리적 특성이 지리적 위치에 따라 어떻 게 변동하는지 분석하였다.

    강설입자 크기 분포 자료

    강설입자 크기 분포는 파시벨에서 관측된 자료를 활용하였다. 파시벨은 OTT사에서 제조한 레이저식 광학 수적계로 상부는 레이저 빔을 발사하는 송신부 와 수신하는 수신부로 이루어져있다(Fig. 1). 레이저 빔 사이로 강수입자가 낙하하면 레이저 빔의 일부가 차단되면서 수신부에서 측정한 레이저 빔의 세기가 일시적으로 감소하게 된다. 레이저 빔의 강도변화와 강도가 다시 원상복구되기까지의 시간을 이용하여 강 수입자의 직경 및 강수입자의 낙하속도를 각각 측정 한다. 파시벨은 파장 780 nm의 레이저 빔을 사용하 고, 측정면적은 48 cm 2이다. 파시벨에서 측정 가능한 물체의 직경은 최대 30 mm이며 측정 가능한 낙하속 도 범위는 0.1-20 m s−1이다(Table 1).

    지리적 특성에 따른 강설의 미세물리적 특성 변동 을 분석하기 위해서 동풍이 부는 경우 풍상측 지점 과 풍하측 지점의 파시벨 관측자료를 사용하였다. 풍 상측의 GWU(강릉원주대)는 37 º 46'15.23"N, 128 º 52' 0.69"E에 위치하며 해발고도는 36 m이며 SCW (속초 기상대)는 38 º 15'3.24"N, 128 º 33'52.92"E에 위치하며 해발고도는 18 m이다. 풍하측의 CPOS(구름물리 선 도센터)는 37 º 41'13.03"N, 128 º 45'31.09"E에 위치하며 YPO (용평)은 37 º 38'36.03"N, 128 º 40'13.78"E에 위치 하고 해발고도는 각각 855, 772 m이다(Fig. 2).

    본 연구에서는 태백산맥 풍상측과 풍하측에서 나타 나는 강설의 미세물리 특성을 살펴보기 위하여, 동풍 조건에서 강원지역에 강설이 내린 2017년 1월 20일 과 2017년 1월 29일-30일 사례를 분석하였다(Fig. 3). Figure 3a는 2017년 1월 20일 09 KST의 지상분 석일기도, Fig. 3b는 2017년 1월 29일 21 KST의 지 상분석일기도를 나타낸다. 두 사례 모두 찬 대륙고기 압이 확장할 때 동해상에는 저기압이 급격히 발달하 면서 서고동저형 기압배치를 보였다. 두 사례는 동해 상에 발달한 저기압의 영향으로 북동풍이 동해안으로 유입되면서 지형성 강수가 발달해 강원 지역에 많은 폭설을 내렸다. 자동기상관측장비(AWS) 지점별 강수 량은 1월 20일 사례는 속초 29.3 mm, 북강릉 32.2 mm, 대관령 10.1 mm이며 1월 29~30일 사례는 속초 23.6 mm, 북강릉 14.1 mm, 대관령 6.6 mm로 관측되 었다(KMA, 2017).

    자료처리 및 분석 방법

    강설입자 크기 분포 품질관리

    파시벨로 관측한 자료는 강수입자의 직경(D, mm) 32개 채널과 강수입자의 낙하속도(V, m s−1 ) 32개 채 널을 가지며 각 채널 그룹에 해당하는 강수입자 수 가 저장된다. 파시벨은 레이저 빔의 가장자리로 강수 입자가 낙하하는 경우 직경 또는 낙하속도가 실제보 다 작게 측정될 수 있으므로(Löffler-Mang and Joss, 2000; Yuter et al., 2006; Battaglia et al., 2010) 1mm 미만 직경 채널에 해당하는 자료를 제거하였다. 또한 본 연구에서는 강설입자만을 분석에 사용하기 때문에 강우에 대한 경험적 관계식(Atlas et al. 1973, 식 (1))을 이용하여 관측된 강우입자를 제거하였다.

    V a ( D ) = 9.65 10.3 exp ( 0.6 D )
    (1)

    여기서 첨자 a는 Atlas et al. (1973) 결과임을 의미 한다. 각 직경마다 관측된 V와 해당 직경의 Va(D)의 속도 차이가 두 채널 이하일 때 강우입자로 판단하 여 제거하였다 (Yuter et al., 2006). 즉, Atlas et al. (1973)의 속도-직경 관계식에 근접하면 강우로 고려 하였다. 또한 주어진 강수입자 크기에서 관측된 낙하 속도 값이 Atlas et al. (1973)의 속도 값보다 큰 경 우도 제거하였다.

    강설입자 크기 분포 및 특성변수 계산

    강설입자 크기 분포(N(D), m−3 mm−1 )는 직경에 따 른 강설입자수농도 분포로서 강설입자 크기 분포의 i번째 채널 강설입자수농도는 다음과 같이 계산된다.

    N ( D i ) = j = 1 32 n i , j A V i , j Δ t Δ D
    (2)

    여기서 Δt는 시간간격 (60 초), n은 해당시간 간격에 관측된 해당 채널에서의 강설입자 개수, j는 낙하속 도 채널번호, 그리고 A는 파시벨의 관측 면적(mm 2 ) 이다. ΔD는 채널 간 직경차이(Di+1Di)로부터 계산 되었으며 32번째 직경채널의 ΔD는 31번째 직경채널 의 ΔD와 같다고 가정하였다.

    강설입자 크기 분포를 비교할 때 분포의 너비가 좁거나 넓음 등의 판별은 가능하지만 정량적인 비교 를 위해서 강설입자 크기 분포로부터 산출되는 강설 량과 관련된 특성변수인 강설강도(Snowfall Rate, SR [mm hr−1 ]와 얼음수함량(Ice Water Content, IWC [g m−3 ])을 계산하였다. 강설강도와 얼음수함량은 강설입 자의 밀도(ρ, g m−3 )를 고려하여 각각 다음과 같이 계산된다.

    S R = 600 π l = 1 k ρ ( D l ) D l 3 A Δ t
    (3)
    I W C = π 6 j = 1 32 π ( D i ) N ( D i ) D i 3 Δ D
    (4)
    ρ ( D ) = 0.178 D 0.922
    (5)

    여기서 ρ (D)는 Brandes et al. (2007)의 밀도-직경 (ρD) 관계식을 적용하였고 이 경험적 관계식은 직 경이 큰 부착입자의 밀도는 작고 직경이 작은 싸락 눈입자는 밀도가 크다는 전형적인 특징을 잘 표현한 다. k는 해당시간 관측된 입자 총개수를 의미한다.

    강설입자 크기 분포 형태를 비교하기 위해 이중적 률(double moments)로부터 얻어지는 보편특성인자를 계산하였다. 보편특성인자는 서로 다른 강설입자 크 기 분포를 하나의 함수로 정규화할 수 있다(Testud et al., 2001; Lee et al., 2004). 보편특성수농도(N0' m−3 mm−1 )와 보편특성직경(Dm', mm)은 다음과 같이 계산된다.

    N 0 = M 3 5 M 4 4
    (6)
    D m = M 4 M 3
    (7)

    여기서 MN은 강설입자 크기 분포의 N번째 적률(m−3 mmN)이며 다음과 같이 계산된다.

    M N = i = 1 32 N ( D i ) D i N Δ D
    (8)

    보편특성수농도는 매시간 관측된 강설입자의 평균 수농도에 의존하므로 보편특성수농도가 클수록 작은 강설입자의 수가 많이 관측된 것이다. 보편특성직경 은 매시간 관측된 강설입자의 평균직경에 비례하므로 큰 입자를 많이 생산하는 미세물리과정(부착)이 강할 수록 보편특성직경은 큰 값을 갖는다.

    강원지역의 지리적위치에 따른 미세물리 특성 변동 을 분석하기 위하여 각 지점별 강설입자 크기 분포 의 특성을 사례별로 분석하였고 풍상측과 풍하측 그 룹으로 나누어 그룹간 강설입자 크기 분포의 특성을 비교하였다.

    분석 결과

    사례별 강설특성 분석

    강설 사례별 강설특성을 분석하기 위하여 지점별 지상온도, 습도 시계열과 강설입자 크기 분포의 시계 열을 제시하고 시간에 따른 낙하속도-직경 그래프의 분포를 서로 비교하였다. 우선 2017년 1월 20일 사 례에 대한 해당 강설사례에 대해 자동기상관측장비 (AWS; Automatic Weather System)에서 얻어진 지상 온도 및 상대습도 시계열을 Fig. 4에 나타내었으며 강설기간은 회색 음영으로 표시하였다. 풍상측인 SCW 와 GWU에서는 강설기간 중 지상온도는 약 −2 º C 정 도, 상대습도는 90% 이상으로 유지된 반면 YPO와 CPOS 근처에 위치한 AWS인 DGW (DaeGwallyeong regional Weather office)에서는 강설기간 중 지상온도 가 −5 º C부터 시작하여 강수기간 중 계속 떨어지면서 −8 º C까지 감소하였으며 상대습도도 85%에서 90% 사이를 유지하였다. 따라서 풍상측은 풍하측에 비하 여 상대적으로 높은 온도 및 상대습도의 대기조건을 보였다.

    동일 사례에 대해 지점별 강설입자 크기 분포의 시계열을 Fig. 5에 나타내었다. Figure 5a에서 풍상측 에 위치한 SCW, GWU 지점부터 먼저 강설이 관측 되었다. SCW 지점은 00 UTC부터 09 UTC까지 강설 이 관측되었으나 01 UTC에서 05 UTC 사이에 파시 벨 결측이 있었다. 강설기간 동안 15 mm 이상인 강 설입자가 빈번히 관측되었다. GWU 지점은 02 UTC ~10 UTC 사이 강설이 내렸으며 SCW와 유사하게 15 mm 이상 강설입자가 관측된다. 풍하측(CPOS, YPO in Figs. 5c-d)은 07 UTC부터 강설이 관측되었 으며 강설 초기에 작은 입자들이 대부분이었고 강설 의 후반부에는 큰 입자들이 증가하였다. 사례기간 내 최대 직경은 CPOS에서 약 14 mm, YPO에서 약 12 mm이다. 강설입자 크기 분포는 풍상측(SCW, GWU in Figs 5a-b)에 비해 너비가 좁았다. 해당사례의 강 설입자 낙하속도-강설입자 직경 그래프를 Fig. 6에 나타내었다. 낙하속도와 직경의 32개 채널에 대한 정 규빈도(Normalized Freqency, NF) 값은 색으로 구분 하였다. 산포도에 표시된 G (싸락눈 입자; Graupel), N (바늘형 입자; Needle), P (판형 입자; Plate), D (나 뭇가지형 입자; Dendrite) 곡선은 각 수상체별 경험적 낙하속도-직경 관계식을 의미한다(Lee et al., 2015). 사례기간 내 관측된 강설입자 수는 SCW 지점 267093 개, GWU 지점 523435개, CPOS 지점 23042개 그리 고 YPO 지점이 20734개로, 풍상측에서 강설입자 수 가 더 많이 관측되었다. 풍상측에 해당하는 SCW, GWU 지점이 G 곡선(4 m s−1 이상)을 따라 강설입자 의 빈도가 풍하측인 YPO 지점보다 크게 나타났다. 이 지점의 입자들은 주로 상고대화에 의해 성장하여 눈의 밀도 및 낙하속도가 큰 것으로 판단된다.

    Figure 7은 2017년 1월 30일 사례에 대한 지점별 지상기온 및 상대습도 시계열을 나타낸 것이다. 1월 20일 사례처럼 이 사례에서도 풍상측인 GWU와 SCW에서 강설 기간중 90% 이상의 높은 상대습도가 나타났고 기온도 −1 º C에서 −2 º C 사이 분포하였다. 풍하측인 DGW에서는 강설기간 중 70%에서 80% 사이 상대습도가 나타나고 기온은 −4 º C에서 −8 º C 사 이에 분포하였다.

    동일 사례에 대한 지점별 강설입자 크기 분포 시 계열을 Fig. 8에 나타내었다. SCW 지점에서 02 UTC 부터 08 UTC까지 강설이 관측되었고 활발한 부착과정으로 생성된 것으로 추정되는 직경 10 mm 이상인 강설입자도 나타났다(Fig. 8a). GWU 지점은 03 UTC부터 10 UTC까지 강설이 있었고 SCW 지점 과 유사하게 직경 10 mm 이상의 큰 강설입자가 관 측되었다(Fig. 8b). CPOS, YPO 지점은 강수초반(00 UTC~03 UTC)에 서풍류에 의한 강설이 관측되었으 며 05 UTC부터 11 UTC까지는 동풍류에 의한 강설 이 나타났다(not shown). Figure 8(c-d)에서 풍하측인 CPOS, YPO 지점의 강설입자 크기 분포는 직경이 대부분 5 mm 미만인 입자가 많고 10 mm 이상의 입 자는 드물게 관측되었으므로 풍상측 지점(SCW, GWU) 보다 부착과정이 덜 활발한 것으로 추정된다. 또한, 직경 3 mm 미만의 작은 강설입자의 수농도를 비교 했을 때 SCW, GWU 지점은 10 2.5 m−3 mm−1 ~10 4 m−3 mm−1의 강설입자 수농도를 보이지만 CPOS, YPO지 점은 10 2 m−3 mm−1 ~10 3 m−3 mm−1으로 풍하측에서 관 측된 강설입자 수농도가 상대적으로 낮았다. Figure 9는 해당 사례의 강설입자 낙하속도-강설입자 직경 그래프이다. 각 지점별 사례기간 내 강설입자 수는 SCW 지점 259542개, GWU 지점 137566개, CPOS 지점 38113개, YPO 지점 32600개로 나타나 이 사례 또한 풍상측에서 많은 입자 수가 관측되었다. 낙하속 도가 P곡선 아래에 위치한 큰 강설입자(D ≥ 10 mm) 의 정규빈도는 풍상측이 더 컸으며 이 영역의 강설 입자는 강한 부착과정에 의해 형성된 입자이다. 두 강설사례에서 나타난 지점별 차이점은 SCW, GWU 지점이 CPOS, YPO 지점에 비해 전체 강설입자수가 많았으며 거대한 강설입자가 더 빈번히 나타났다는 점이다.

    풍상측과 풍하측에서 강설입자 분포 특성

    두 사례를 분석한 결과 풍상측 지점과 풍하측 지 점은 서로 상이한 대기환경조건과 지상 강설특성을 보였으므로 이번 절에서는 2개 사례에 대한 자료를 합치고 풍상측 지점(SCW, GWU)과 풍하측 지점 (CPOS, YPO)을 각각 그룹화하여 통계적으로 분석하 였다. 풍상측과 풍하측의 강설입자 크기 분포 특성변 수 별 정규빈도분포를 2개 사례를 합쳐 분석하고 보 편특성수농도-보편특성직경 산포를 비교하였다.

    두 사례에 대한 풍상측과 풍하측간 강설량 특성변 수들의 정규빈도분포를 비교하였다(Fig. 10a: 강설강 도, Fig. 10b: 얼음수함량). 여기서 빨간색은 풍하측, 파란색은 풍상측의 빈도분포를 의미하며 점선은 평균 값을 나타낸다. 강설강도의 빈도분포는 풍하측에서 최대 6 mmhr−1까지 분포하는 반면 풍상측은 강설강 도가 최대 17 mm hr−1까지 분포하여 상대적으로 넓은 분포를 보였다. 강설강도의 평균값은 풍하측에서 0.42 mm hr−1 , 풍상측에서 3.48 mm hr−1을 보였다. 1mmhr−1 미만 강설강도를 제외하고 모든 강설강도 에서 풍상측의 정규빈도가 더 높았다. 얼음수함량의 정규빈도분포는 풍하측에서 최대 1.1 g m−3까지 분포 한 반면 풍상측에서는 3 gm−3까지 분포하여 상대적 으로 넓은 분포를 나타내었다. 얼음수함량의 평균값 은 풍하측이 0.14 g m−3 , 풍상측이 0.77 g m−3이다. 0.1 gm−3 미만 얼음수함량의 정규빈도는 풍하측에서 더 높았다. 강설강도와 얼음수함량의 비교결과를 통해 풍상측에 내린 강설은 풍하측에 비해 더 액체함량이 많은 강설이라고 판단할 수 있다.

    풍상측과 풍하측간 보편특성인자 관련 변수들의 정 규빈도분포를 비교하였다(Fig. 11a: 보편특성수농도, Fig. 11b: 보편특성직경). 평균 보편특성수농도는 풍하 측에서 10 1.81 m−3 mm−1이고 풍상측에서 10 2.32 m−3 mm−1 이다. 이 결과는 풍상측 강설이 풍하측 강설보다 더 많은 강설입자수를 가짐을 의미한다. 평균 보편특성 직경은 풍하측이 2.22 mm, 풍상측이 4.30 mm으로 풍상측에 내리는 강설의 평균입자직경이 더 큼을 의 미한다. 정규빈도의 분포특성을 비교하면, 보편특성수 농도가 10 2 m−3 mm−1과 10 3 m−3 mm−1 사이에서는 풍 하측의 정규빈도가 높고 10 4 m−3 mm−1 이상에서 풍상 측의 빈도가 더 높았다. 보편특성직경은 2 mm 미만 에서 풍하측의 정규빈도가 높고 2 mm 이상에서는 풍상측의 정규빈도가 더 높다.

    풍하측과 풍상측 간 보편특성수농도-보편특성직경 정규빈도를 Fig. 12에서 비교하였다. Fig. 12a는 풍하 측, Fig. 12b는 풍상측, 그리고 Fig. 12c는 두 그룹간 정규빈도의 차이(풍하측-풍상측)이고 붉은색 계열은 풍하측의 정규빈도가 높은 것을 의미하고 푸른색 계 열은 풍상측의 정규빈도가 높음을 의미한다. 풍하측 강설은 작은 보편특성직경 및 보편특성수농도(1 mm < Dm' < 2 mm, 10 m−3 mm−1 < N0' < 10 2 m−3 mm−1 ) 영역 에서 높은 정규빈도를 보였고 풍상측 강설은 큰 보 편특성직경 및 보편특성수농도(2 mm < Dm' < 3 mm, 10 2 m−3 mm−1 < N0' < 10 3.5 m−3 mm−1 ) 영역에서 정규빈 도가 높게 나타났다(Fig. 12c).

    요약하면 풍상측에서 평균적으로 강설량 관련 특성 변수 및 보편특성변수가 풍하측보다 크게 나타났다. 풍상측의 강설입자 크기 분포는 평균적으로 풍하측에 비해 더 넓은 너비를 갖고 강설입자 수도 더 큰 분 포를 가졌다. 이는 동풍 유입 시 풍상측으로 유입된 많은 수증기가 산사면을 따라 강제상승하면서 더 많 은 강설 입자가 생성되고, 0 º C 근처 지상기온에 의해 강설입자 표면이 서로 달라붙기 좋도록 살짝 녹으면 서 강한 부착이 발생할 가능성이 있는 환경조건이기 때문이다. 반면 풍하측은 −5 º C 미만의 낮은 온도로 부착과정이 활발하기 힘든 조건이었으며 상대적으로 낮은 수증기량으로 인해 강설입자 생성 수도 적었다.

    요약 및 결론

    평창 동계올림픽 예보지원 및 강설연구를 위해 강 원지역에 설치된 파시벨 수적계 관측자료를 이용하여 동해안으로 동풍이 유입되어 발생한 두 강설사례 (2017년 1월 20일과 1월 30일)를 분석하였다. 관측지 점을 풍상측 SCW, GWU 지점과 풍하측 CPOS, YPO 지점으로 구분하여 지리적 위치에 따라 강설입 자의 미세물리적 특성을 분석하였다. 이러한 분석을 위하여 강설입자 특성변수인 강설강도, 얼음수함량, 보편특성수농도, 보편특성직경을 계산하여 그 특성을 살펴보았다.

    분석결과 두 사례 공통적으로 풍상측의 대기조건은 더 높은 상대습도와 0 º C에 가까운 지상기온으로 특 징지을 수 있었다. 또한 풍상측에 위치한 GWU, SCW 지점의 강설입자 크기 분포는 풍하측에 위치한 CPOS, YPO 지점의 강설입자 크기 분포보다 분포가 넓고 강설입자의 수도 많았다. 낙하속도-직경 빈도 분석결과에서는 관측된 강설입자의 개수가 풍상측이 더 많이 나타났다. 동풍 강설시 지리적 위치에 따른 강설의 정량적 분석을 위하여 풍상측과 풍하측 그룹 으로 나누어 두 사례를 합친 자료로부터 특성변수를 비교하였다. 강설량과 관련된 특성변수인 강설강도와 얼음수함량 모두 풍상측이 높게 나타났으므로 풍상측 이 풍하측에 비해 많은 액체함량을 포함한 강설이었 음을 알 수 있었다. 보편특성인자 비교결과에서는 풍 상측이 상대적으로 더 큰 보편특성수농도와 보편특성 직경을 가졌다. 즉 풍상측의 강설입자 크기 분포는 강설입자의 수농도가 높고 강설입자의 전체 개수도 많다고 할 수 있다. 따라서 풍상측의 강설은 동풍으 로 유입된 많은 수증기가 산사면을 타고 올라가면서 많은 수의 강설입자가 생성되었고 부착과정에 의해 거대한 강설입자가 더 빈번히 관측됨을 알 수 있다. 또한 0 º C에 가까운 지상기온에 의해 강한 부착과정 이 발생할 가능성도 높았다.

    결론을 내리면 강원지역에 동풍이 불 때 강설 특 성은 풍상측이 습설 특성에 가깝고 풍하측은 건설 특성에 가깝다. 풍상측은 바다에서 유입된 수증기 영 향으로 강설이 많은 수분을 함유하고 있는 반면 풍 하측의 강설은 상대적으로 적은 양의 수분의 영향을 받는 것이 강설특성의 차이를 만든 것으로 판단된다. 향후 강원지역에서 강설입자 크기 분포 특성 분석에 더해 강설입자 사진자료까지 활용한다면 더 자세한 지형에 따른 강설특성 차이를 확인할 수 있을 것으 로 기대된다.

    사 사

    이 논문(저서)은 2016학년도 경북대학교 연구년 교 수 연구비에 의하여 연구되었음.

    Figure

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    Photos of PARSIVEL installed at (a) SCW (SokCho regional Weather office), (b) GWU (Gangneung-Wonju national University), (c) CPOS (Cloud Physics Observatory), and (d) YPO (YongPyong cloud physics Observatory).

    JKESS-40-3-227_F2.gif

    Topographical map of Gangwon region with PARSIVEL sites. The black points are locations of PARSIVEL sites.

    JKESS-40-3-227_F3.gif

    Surface weather charts of east asia regions for the twº Cases of easterly. (a) 09 KST, 20 Jan 2017. (b) 21 KST, 29 Jan 2017 (KMA, 2017).

    JKESS-40-3-227_F4.gif

    Timeseries of ground temperature and relative humidity from KMA AWS on 20 Jan 2017 at (a) SCW, (b) GWU, (c) DGW. Time is in UTC.

    JKESS-40-3-227_F5.gif

    Timeseries of N(D) on 20 Jan 2017 at (a) SCW, (b) GWU, (c) CPOS, and (d) YPO. Time is in UTC (=KST-9).

    JKESS-40-3-227_F6.gif

    Normalized frequencies of precipitation particles in fall velocity-diameter on 20 Jan 2017 at (a) SCW, (b) GWU, (c) CPOS, and (d) YPO. The curves are the fall velocity- diameter relationship from Lee et al. (2015) for four different snow habits (G: graupel, N: needle, P: plate, and D: dendrite).

    JKESS-40-3-227_F7.gif

    Timeseries of ground temperature and relative humidity from KMA AWS on 30 Jan 2017 at (a) SCW, (b) GWU, (c) DGW. Time is in UTC.

    JKESS-40-3-227_F8.gif

    Timeseries of N(D) on 30 Jan 2017 at (a) SCW, (b) GWU, (c) CPOS, and (d) YPO. Time is in UTC.

    JKESS-40-3-227_F9.gif

    Normalized frequencies of precipitation particles in fall velocity-diameter on 30 Jan 2017 at (a) SCW, (b) GWU, (c) CPOS, and (d) YPO. The curves are the fall velocity- diameter relationship from Lee et al. (2015) for four different snow habits (G: graupel, N: needle, P: plate, and D: dendrite).

    JKESS-40-3-227_F10.gif

    Histograms of (a) snowfall rate (SR) and (b) ice water content (IWC). Blue color is from the windward sites and red from the leeward sites. Dotted line is an arithmetic average value.

    JKESS-40-3-227_F11.gif

    Histograms of (a) logN0' and (b) Dm'. Blue (red) color is from the windward (leeward) sites. The vertical dotted line is an arithmetic average.

    JKESS-40-3-227_F12.gif

    Normalized frequencies of N0'-Dm' for (a) leeward sites, (b) windward sites, and (c) difference between leeward and windward sites. Red (Blue) color indicates that NF of the leeward sites is larger (smaller) than that of the windward sites.

    Table

    Specifications of PARSIVEL distrometer (Löffler- Mang and Joss, 2000)

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