1.서 론

컴퓨터 성능의 발달과 함께 대기경계층 내의 3차원 바람 장을 정확하게 모의하기 위해 종관규모 대기운동을 고려하 고 중규모 기상 예측 모델과 상세 영역에서 지표 구조물과 지형을 포함하는 진단 모델이 개발되어 활발한 연구가 진행 되고 있다. 한반도는 동북고 남서저의 큰 산맥들이 북부와 동부에 치우쳐 있고 삼면이 바다로 둘러싸여 있으며, 해안 선이 길고 복잡하며 굴곡이 심한 지형으로 이루어져 있다. 대규모 공단이 위치하고 있는 해안가에서는 육지-바다 간의 온도차에 의한 해륙풍의 효과로 매우 복잡한 바람장이 나타 나기 때문에 연안 도시 지역에서 대기 오염 물질의 분포는 해 풍과 같은 국지풍에 의하여 복잡한 양상을 보이고(Kawamura, 1985), 연안지역에 정박한 선박으로부터 발생한 대기 오염 물질은 해륙풍 순환을 따라 수송된다(Lee et al., 1999). 따라 서 연안 도시 지역 안전 감시를 위해 국지 규모 수치 모델링 을 수행하기 위한 3차원 바람장의 입력 자료가 필요하다 (Kim, 2003; Lee and Kim, 2009; Kim et al., 2014).

상세한 초기 바람장의 입력 요구에 따라 중규모 기상 예 측 모델인 WRF의 결과를 국지 규모의 3차원 역학장을 진 단하는 CALMET의 초기 바람장으로 입력하여 결과를 산출 하는 연구가 진행되고 있다. Yim et al.(2007)은 대표적 복잡 지형인 홍콩에서 상세한 바람장 생성을 위하여 MM5와 CALMET을 결합하여 대기경계층 하부의 상세 바람장 모사 능력을 향상 시켰다. Lee and Kim(2009)은 MM5의 기상장 개 선에 따른 CALMET의 모사능력 평가를 위해 전국 5개소의 상층 기상 관측 자료와 지상 기상 관측 자료(ASOS) 그리고 4차원 자료동화 전·후의 MM5 모의 결과를 CALMET에 적용 하였다. 자료동화를 이용한 기상 모델의 개선 효과는 기상 장의 영향을 크게 받는 확산모델의 정확도 향상에 중요하 며, 3차원 기상장을 이용하는 확산 모델에서 복잡한 지형에 대한 자료 동화는 반드시 필요한 과정임을 보였다. Lee et al.(2010)이 복잡 해안 지역인 광양만에서 실험한 결과는 WRF 와 CALMET를 결합한 시스템이 WRF만을 이용한 결과보다 전반적으로 풍속의 정체 및 가속 효과로 인한 풍속의 국지 적인 증감을 뚜렷하게 모의하였다. CALMET은 국지 바람장 모의뿐만 아니라 중규모 바람장 모의에도 유용하여 오클라 호마시티(600 km × 600 km 영역)에서 성공적으로 추적자 실험 이 수행되었다(James and Roger, 1998). 또한 Chandrasekar et al.(2003)은 필라델피아 지역(300 km × 300 km)에서 CALMET의 입력 자료로 MM5 결과와 7개 지점에서 1일 2회 비양하여 관측된 라디오존데 자료 그리고 30개 지점의 지상관측소 자 료를 이용하여 3차원 바람장을 산출하였고 이를 윈드프로파 일러 데이터와 비교 검증하였다. 이와 같이 모델 결과와 관 측 자료를 같이 사용하는 하이브리드 방법은 모델 결과만 이용하거나 관측 자료만 이용하여 산출되는 결과보다 더 정 확한 바람장을 제공할 수 있다(Chandrasekar et al., 2003; Bruce et al., 2006; Yim et al., 2007; Jennifer and Joe, 2011).

예측 모델과 진단 모델의 입력 자료 또는 검증 자료로 사 용되는 라디오존데 자료는 하루에 2회(0900 LST, 2100 LST) 비양되어 생산되기 때문에 시간 분해능과 공간 분해능이 매 우 떨어진다. 반면에 윈드프로파일러 자료는 연직 수 십 미 터의 공간 분해능과 수 분의 시간 분해능으로 바람의 연직 변화를 제공할 수 있어서 위험기상을 분석하거나 수치예보 모델의 예측 정확도를 높이기 위한 기초 자료로 널리 활용 되고 있다(Ishihara et al., 2006; Holleman et al., 2008; Robert and Barbré, 2012; Maruri et al., 2014; Kim et al., 2015). 윈드 프로파일러 자료의 효과에 대한 선행 연구로는 Jeong et al.(2010)이 6개의 윈드프로파일러 자료를 이용하여 3차원 변 분 자료 동화를 수행하여 중규모 기상모델의 초기장을 향상 시키고, 이를 통해 개선된 초기장이 서로 다른 지형적 특성 을 보이는 남서해안과 동해안지역의 수평과 연직 바람장 개 선에 미치는 영향을 분석하고 그 차이를 규명하였다. 전반 적으로 윈드프로파일러 자료는 해상에서 약하게 모의되었 던 값들을 더 강하게 보정하는 역할을 하였으며, 육지 내에 서의 전체적인 강한 바람을 부분적으로 약하게 모의함으로 써 지형에 의한 상세한 바람장 산출에 보다 효과적으로 작 용함을 보고하였다. 단조로운 해안선을 가진 동해안보다는 복잡한 해안선과 많은 섬들로 이루어진 남서해안에서 윈드 프로파일러 자료의 영향이 더 크게 나타났다. 풍향과 풍속 을 비교한 결과로부터 윈드프로파일러 자료가 남서해안 지 역에서는 풍향 분포 개선에 더 큰 기여를 하였으며, 동해안 지역에서는 해안선 부근의 풍속 개선에 더 효과적으로 작용 함을 보였다.

본 연구에서는 윈드프로파일러 자료의 유용성과 시공간 적 고해상도를 고려하여, 기상예측모델 결과와 지상 및 상 층 기상 자료를 결합하여 3차원 바람장을 산출하는 선행연 구들과 달리 지상과 상층 기상 자료만을 CALMET의 입력 자료로 이용하여 계산 시간을 줄일 수 있는 윈드프로파일러 자료의 적용 가능성과 효율성을 분석하였다. 우리나라에서 운용되는 윈드프로파일러 네트워크는 세계에서 가장 고밀 도이며 생산되는 자료도 우수하여, 이를 활용하는 방법으로 수치 모델의 입력 자료로 적합할 것이라는 기대는 본 연구 의 배경이다.

2.자료 및 방법

2.1관측 자료

윈드프로파일러는 시간 해상도와 연직 공간 해상도가 뛰 어나지만 단일 윈드프로파일러로는 수평 공간 해상도 향상 에는 여전히 한계가 있기 때문에 강릉, 원주, 철원, 문산, 군 산, 창원, 서해종합기지, 추풍령, 울진, 보성에 설치된 10개의 윈드프로파일러에서 측정되는 바람 자료를 사용하였다(Fig. 1). 2013년 6월 17일 0000 LST부터 18일 2400 LST까지 48시간 동안의 자료가 이에 해당한다. 2013년 6월 17일 24시간 동안 의 자료는 초기 바람장으로 사용하였다. 윈드프로파일러에 의한 고도별 바람은 연직 해상도가 71.68 m인 저층 관측과 164.85 m인 고층 관측 방식으로 관측되어 각각 5.0 km와 11.0 km 고도까지 산출된다. 두 관측 방식 모두 총 71개의 고도에서 10분 간격으로 자료를 생성한다(Kim et al., 2015). 본 연구에 서는 두 관측 방식으로 생성된 자료를 모두 사용하였다.

CALMET으로 모의한 바람장의 정확성을 평가하기 위해서 8개 지역에서 관측된 라디오존데 자료를 사용하였다(Table 1). 속초, 전곡리, 오산, 포항, 광주, 흑산도의 라디오존데 자 료는 기상청과 공군에서 비양하고 있으며 기온, 풍향, 풍속, 습도, 기압의 5가지 요소를 매일 0000 UTC와 1200 UTC에 2회 관측으로 수집된다. 이 라디오존데 자료는 세계기상기 구(World Meteorological Organization, WMO)지침에 따라 품질 관리를 통해 고도 분해능이 낮은 자료로 변환된다. 기준 등 압면(1000, 925, 850, 700, 500, 400, 300, 200, 100 hPa)과 기온의 기울기나 풍향 등이 급격하게 변하는 중요한 고도면의 정보 를 포함하고 있다(Jung and Lee, 2010).

윈드프로파일러 자료의 검증과 품질 개선을 위해 강릉기 상대와 군산기상대 인근에서 집중 관측으로 수집한 라디오 존데 자료도 바람장 모의의 검증 자료로 사용하였다. 이들 지역은 해안지역으로 국지 기상의 변화가 나타나기 때문에 2~3 시간 간격으로 총 12회 비양하였다(Kim et al., 2015). 사 용된 센서는 독일의 GRAW사 DFM-06로 자료는 1초 간격으 로 저장되었다. 강릉 지점에서 비양한 라디오존데 자료와 비교 검증을 수행할 때는 강릉 지점을 제외한 9개의 윈드프 로파일러 풍향과 풍속 자료가 사용되었고, 군산 지점에서 비양한 라디오존데 자료와 비교 검증을 수행할 때는 군산 지점을 제외한 9개의 윈드프로파일러 풍향과 풍속 자료가 사용되었다.

2.2수치 모델

CALMET은 지상 및 상층 기상자료 뿐만 아니라 중규모 기상예측 모델(WRF, MM5)로부터 산곡풍, 해륙풍 등의 비정 역학적인 중규모 흐름 결과를 입력받아 계산 영역 내의 바 람장을 생성하고 육상과 해상에 대한 대기경계층 구조를 파 악할 수 있는 기상 진단 모델이다. 육상의 경우 Holtslag and van Ulden(1983)에 의해 제시된 에너지 평형 방법을 이용한 다. 이는 매시간 각 격자점의 열속, 지표 마찰속도, 모닌-오 부코프 길이와 연직 대류속도 항으로부터 경계층의 높이를 구하게 되며 안정도가 계산된다. 지상 관측소의 풍속, 기온, 운량, 운고, 기압, 습도, 강수 자료가 입력되어 객관분석이 이루어지며, 상층의 풍속, 풍향, 기온, 이슬점 온도, 기압, 고 도는 연직 변위 계산을 위해 입력된다. 또한 CALMET 구동 을 위해 지형 고도와 지표 특성 자료인 거칠기 길이, 반사 도, 보웬비, 토양 열속, 인공 열속 그리고 잎면적 지수 등의 입력 자료가 요구된다. Table 2에 설명된 CALMET V6.326의 수평 격자 간격은 6 km(120 × 120)이고, 지형을 따르는 연직 좌 표는 총 12개의 연직 층(20 m, 40 m, 80 m, 160 m, 300 m, 600 m, 1000 m, 1500 m, 2200 m, 3000 m, 4000 m, 5000 m)으로 구성되었 다. 지형에 의한 운동학적 효과, 대기 정체, 경사풍, 골과 골 사이의 가속된 바람과 지표 성질에 의한 안정도 및 거칠기 길 이에 의한 연직 전단풍의 효과를 나타내기 위해 USGS(United States Geological Survey)의 1° 자료 대신 SRTM(The Shuttle Radar Topography Mission)의 3″ 지형 자료와 EGIS(Environmenatl Geographic Information System)의 30 m 간격 토지 이용도를 모델 에 적용하였다. Table 2에서 Biases, R1, R2, RMAX1와 RMAX2 는 관측 자료를 이용할 경우에 필요한 설정 변수들이다. Biases는 -1 ~ 1 사이의 값으로써 -1은 지상 기상 자료의 가 중치를 100 %, 1은 상층 기상자료의 가중치를 100 % 반영한 다. RMAX1와 RMIN1은 각각 지상 기상 자료의 최대와 최소 영향 반경이고, R1은 모든 지상 기상 자료의 대표 영향 반경 이다. RMAX2와 RMIN2는 상층 기상 자료의 각각 최대와 최 소 영향 반경이며, R2는 모든 상층 기상 자료의 대표 영향 반경이다(Jennifer and Joe, 2011).

CALMET의 입력 자료로 사용할 중규모 수치모델 결과는 미국 NCAR에서 개발한 Weather Research and Forecasting (WRF-V3.4.1) 모델을 이용하여 산출하였다(Table 3). WRF는 비정역학 모형으로 미규모, 중규모 기상 현상을 모의하기에 적합하다(Byon et al., 2010). 초기 입력 자료와 경계 자료로 NCEP/NCAR에서 6시간 간격으로 제공되는 수평 간격이 1.0° × 1.0° GDAS FNL 자료를 사용하였다. 수치 모의를 위한 모 델 영역은 한반도 내의 한 지점(129.0°E, 37°N)을 중심으로 중부 지역에 초점을 맞추어 설정하였다. 대상 영역 1과 대상 영역 2의 수평 격자 간격은 각각 18 km(133 × 133)와 6 km(121 × 121)이다(Fig. 2). 두 영역의 적분 시간은 각각 90초와 30초 로 설정하였다. 대상 영역 2의 결과를 CALMET의 입력 자 료로 사용하였다. 연직 층은 지형을 따르는 시그마 면 상에 서 28층으로 정의되었고, 경계층의 최상단 기압은 50 hPa이 다. 대기경계층 모의를 위해 꼭대기에서 유입층을 고려하는 YSU(Yonsei University scheme) PBL 기법(Hong and Lim, 2006) 을 사용하였다. 빠르고 정확한 장파복사 과정을 계산하기 위해 미리 설치된 표에 따라 계산되는 RRTM(Rapid Radiative Transfer Model) 장파복사 기법(Mlawer et al., 1997)과 청정 대 기에서의 단파복사의 산란, 수증기에 의한 흡수를 단순하게 계산하는 Dudhia 기법(Dudhia, 1989)을 선택하였다. 스핀업 시 간을 고려하여 2013년 6월 17일 0000 LST부터 2013년 6월 20 일 0000 LST까지 72시간 모델을 수행하였다.

2.3분석 방법

CALMET을 이용하는 바람장 산출에는 일반적으로 입력 자료에 따라 세 가지 방법으로 나눌 수 있다(Joseph et al., 2000). 기상예측 모델 WRF의 결과를 입력 자료로 사용하는 방법(WRFIM: WRF Input Mode)과 지상 및 상층 기상 관측 자 료만을 입력하는 방법(OBSIM: Observation Input Mode) 그리 고 이 두 방법을 결합하여 3차원 바람장을 산출하는 하이브 리드 방법이 있다. 선행 연구에서 알 수 있듯이 하이브리드 방법이 많이 사용되지만 입력 자료 준비 과정 간소화에 의 한 바람장 산출 시간 단축에 중점을 두고 다음의 두 가지 방 법으로 CALMET을 이용한 바람장을 산출하고 비교 분석하 였다. 첫 번째는 기상 관측 자료를 이용하지 않고 중규모 예 측모델의 바람장 결과만을 입력 자료로 사용하여 모델링 하 는 WRFIM이며, 두 번째는 OBSIM에서 상층 자료를 윈드프 로파일러 관측 자료만 사용하는 방법(WPIM: WindProfiler Input Mode)이다.

WRFIM에서 격자 간격이 큰 중규모 예측 모델 결과는 CALMET 격자 간격으로 적절하게 내삽된다. 모의 기간 24시 간 전의 중규모 예측 모델 바람장 결과를 초기 바람장(Initial Guess Field)으로 설정하고 지형 효과가 반영되어 1단계 바람 장이 산출된다. 여기에 거리의 가중치를 고려한 객관 분석 을 통하여 최종 바람장인 2단계 바람장이 계산된다. WRF와 같은 중규모 예측 모델 결과를 이용하면 해륙풍, 산곡풍 등 의 비정역학적인 중규모 흐름 결과를 각 단계별로 수평과 연직으로 활용되기도 한다(Dougals and Kessler, 1988).

상층 기상 자료인 윈드프로파일러 자료만을 이용하여 CALMET으로 산출되는 바람장을 평가에서는 지상 기상 입 력 자료의 영향을 최소화하기 위하여 1시간 간격의 서귀포 지상 관측소 자료만을 사용하였다. 선행 실험에서 상층 기 상 입력 자료로 사용할 수 있는 것은 1일 2회의 라디오존데 상층 기상 관측 자료이거나 집중관측으로 확보할 수 있는 3 시간 해상도의 연직 자료로 한정되어 관심 있는 기간이나 기상 현상에 대하여 조사하기 쉽지 않았다. 윈드프로파일러 자료를 사용할 경우는 원하는 기간에 대하여 1시간 간격의 고해상도 자료를 입력할 수 있는 장점이 있다. 모의 기간 24 시간 전의 고도별 윈드프로파일러 자료를 초기 바람장으로 설정하고 지형 효과에 의한 다양한 바람장 변화가 반영되어 1단계 바람장이 산출된다. 그리고 이 윈드프로파일러 관측 자료를 이용하여 객관분석을 통해 최종 바람장인 2단계 바 람장이 계산된다(Dougals and Kessler, 1988). 지표에 가까운 고도에서는 고도에 따라 지상 자료와 상층 자료의 영향 정 도를 고려하였다. 고도 80 m까지는 지상 자료만의 가중치를 설정하고, 300 m까지는 지상 자료와 상층 자료의 영향을 동 일하게 설정하였다.

CALMET으로 모의한 바람장을 라디오존데 자료와 비교하 여 고도별 평균 편의(Mean Bias, MB), 제곱근 평균 제곱근 오 차(Root Mean Square Error, RMSE)를 사용하여 통계적 방법으 로 평가하였다. CALMET의 모의 높이(20 m, 40 m, 80 m, 160 m, 300 m, 600 m, 1000 m, 1500 m, 2200 m, 3000 m, 4000 m, 5000 m) 에 가장 근접한 라디오존데 자료를 선택하였다.

3.결 과

3.1비교 평가

한반도의 여섯 지점에서 매일 2회 측정되는 고도에 따른 풍속과 풍향의 변화를 WRFIM와 WPIM로 각각 산출한 수평 바람의 연직 변화와 비교하였다. CALMET이 산출하는 고도 별로 12개의 수평 바람장을 생산하고, 라디오존데를 비양한 여섯 지점에서 CALMET 바람장의 연직 프로파일을 산출하 였다. 풍선이 수평 이동하여 발생하는 고도별 위치 차이에 따른 풍속의 오차는 고려하지 않았다. Fig. 3과 Fig. 4에서 실 선은 0900 LST에 라디오존데 관측으로 얻은 바람의 선형 내 삽한 결과이다. WRFIM의 결과(*)와 WPIM의 결과(◻)도 표 시하였다.

속초와 흑산도의 하층 풍속을 제외하면 WRFIM과 WPIM 의 결과는 매우 좋은 일치성을 보인다. 전곡리에서 라디오 존데의 풍속은 1.4 km까지 감소하다가 증가하는 변화인데 WRFIM과 WPIM는 이 변화를 반대로 모의한다. 5 km 고도에 서 WRFIM는 10 m/s 이상의 오차를 보이고 있다. Fig. 3의 속 초에서는 WPIM이 하층에서 라디오존데와 1 ~ 2 m/s 의 차이 를 보이지만 변화 경향은 WRFIM보다 잘 모의한다. 오산에 서 1.5 ~ 3.0 km까지 WPIM이 라디오존데 풍속과 더 가깝지만 약 2 m/s 의 오차를 보인다. 포항의 풍속 변화는 약 800 m까 지 감소하다가 증가하는 경우임에도 WRFIM과 WPIM 모두 그 경향을 잘 모의하고 있으며 모든 고도에서 라디오존데와 약 2 ~ 5 m/s로 정도 차이를 보인다. 광주에서는 속초보다 더 좋은 일치를 보이고, 특히 1.5 km 고도의 변곡점을 정확하게 모의한다. 상층에서도 WPIM는 1 m/s 이하의 오차를 보일 뿐 이다. 흑산도에서 바람의 고도별 변화를 WPIM이 더 잘 모의 하지만 하층에서 그 크기는 WRFIM이 라디오존데 관측 결과 와 가깝다.

Fig. 4에서 고도에 따라 풍향이 바뀌지 않는 구간에서는 WRFIM, WPIM 그리고 라디오존데의 풍향이 모두 일치한다. 특히 하층의 풍향이 고도에 따라 바뀌는 구간에서는 WPIM 이 WRFIM보다 라디오존데의 풍향에 가까운 풍향을 모의한 다. WPIM은 전곡리의 경우와 같이 지상에서 2 km까지 급격 하게 바뀌는 풍향도 정확하게 모의한다.

분석기간에 비교할 수 있는 라디오존데 관측 자료는 0900 LST와 2100 LST의 2회뿐이고, 산출고도도 제한적이기 때문 에 객관적인 정량 평가가 어렵다. 이 문제점을 해결하기 위해 강릉과 군산에서 집중 관측한 라디오존데 자료를 분석하였 다. Fig. 5는 강릉에서 관측한 라디오존데 자료중에서 WRFIM 과 WPIM의 모의 기간에 해당하는 12회의 자료를 사용하여 산출한 풍속의 MB와 풍향의 RMSE를 고도에 따라 나타낸 것이다. 2 km 이하에서 풍속의 WPIM 산출 결과가 라디오존 데 관측 자료와 1 m/s 이내의 범위에서 일치한다. 풍향은 WRFIM과 WPIM의 결과 모두가 1.5 km 이하에서 라디오존데 관측 결과와 60° 이상의 차이를 보인다. WPIM의 풍향이 라 디오존데 관측 풍향과 차이를 보이는 것은 Kim et al.(2016)이 강릉 윈드프로파일러 자료의 품질 평가에서 제시한 바와 같 이 서쪽 산맥에 의해 윈드프로파일러의 하층 풍향이 오염되 었기 때문이다.

11회의 라디오존데 자료를 이용한 군산의 경우는 Fig. 6에 서와 같이 WRFIM의 풍속은 하층 200 ~ 300 m까지를 제외하 고 4 km까지 라디오존데의 풍속보다 3 ~ 6 m/s 작게 산출되었 다. 반면 WPIM의 풍속은 하층 200 m까지 과대 산출된 것을 제외하면 3 km 이내에서 라디오존데의 풍속과 2 m/s 이하의 오차를 보인다. WPIM의 풍향은 고도 1 km 이내에서 90° 이 상의 오차를 보이지만 WRFIM의 풍향은 4 km 내의 모든 고 도에서 50° 이하의 오차를 보인다.

Jeong et al.(2010)이 윈드프로파일러 자료로 3차원 변분 자 료동화를 수행하여 해안 지역에서 바람장이 개선되는 결과 를 보인 바와 같이 윈드프로파일러 자료가 지형에 의한 상 세한 바람장 산출에 보다 효과적으로 작용한다는 것을 확인 하였다. Fig. 5와 Fig. 6에서 보여주는 통계적 결과에서 군산 이 강릉보다 비교적 오차가 큰 이유 중의 하나는 군산 지역 에서 비교 평가를 위해 군산의 윈드프로파일러 자료를 제외 한 9개 지점의 윈드프로파일러 자료만 WPIM의 입력 자료로 사용하였기 때문에 Fig. 1에 나타난 바와 같이 군산 지역이 WPIM에 적용되는 군산 주변 윈드프로파일러(47229, 47135, 47258)의 영향 반경 내에 포함되지 않기 때문이다.

3.2연안 지역 바람의 연직 분포 모의

연안 지역의 하층 대기는 해수면뿐만 아니라 육지 표면의 영향도 받는다. 대기경계층의 발달 구조는 지구 표면의 조 건에 영향을 받기 때문에 육지와 해수면이 만나는 전이 지 역에서 하층 바람 분포는 종관 규모의 운동과 종종 다르게 나타난다(Kwon, 2005). Kim and Jhun(1992)은 3차원 정역학 방 정식계를 사용하여 동일한 종관 바람의 영향권에서 한반도 국지순환이 지역에 따라 다른 특징이 나타남을 보였다. 한 반도의 서쪽 지역에서는 국지순환의 형태, 대기경계층의 높 이, 해륙풍의 강도, 육지로의 진입거리 등이 종관 바람에 영 향을 많이 받는 반면에 태백산맥 동쪽 경사면에서는 이른 아침부터 가열로 인해 지표면 온도가 먼저 승온하여 서해안 보다 국지 순환이 더 일찍 발달하였고, 종관 규모 운동이 존 재하면 그 특성이 유지되었다.

Fig. 7에서 종관 바람장에 영향을 받은 군산과 국지 규모 순환이 나타나는 강릉의 사례를 확인할 수 있다. Fig. 7(a)는 6월 18일에 군산 기상대에서 라디오존데로 관측한 바람의 시계열 연직 분포를 WPIM과 WRFIM의 결과와 비교하기 쉽 게 고도를 조정하여 보여준다. 하루 종일 모든 고도에서 전 형적인 종관 바람이 영향을 받아서 서풍 계열의 바람이 관 측되었다. 이 경우에 WPIM로 산출한 바람장은 Fig. 7의 관측 결과와 같이 모든 고도에서 서풍 계열의 바람으로 잘 모의 되었다(Fig. 8(a)). WRFIM로 산출한 바람은 오전까지는 강한 해풍이 들어온 것으로 모의되었지만 1200 LST 이후로 약 1.2 km 이하의 고도에서 동풍 계열의 육풍으로 모의되었다(Fig. 8(b)). WPIM은 주로 역학장에 영향을 받고 관측된 바람 자료가 입 력되기 때문에 국지풍 모의에 적절하지만 WRFIM에서는 역 학장 뿐만 아니라 표면 온도, 기온, 수증기 등의 열역학 조 건도 매우 중요하다. 해수면 온도 차이가 있는 경우 열적 불 균형에 의해 국지적인 2차 순환이 모의되기 때문에 군산 사 례와 같이 열역학 자료가 충분하지 않을 경우 지형 조건에 따른 모의 과정이 진행되면 해수와 육지가 만나는 지역에서 바람의 국지 순환이 모의될 수 있다(Kwon et al., 1998).

Fig. 7(b)는 2013년 6월 18일에 강릉 기상대에서 라디오존 데를 총 12회 비양하여 관측한 바람장의 시계열이다. 0200 LST와 0400 LST에 고도 800 m 아래에서 동풍인 해풍이 불다 가 0600 LST에 서풍인 육풍으로 바뀌어 1600 LST까지 500 m 이하에서는 육풍이 유지되었다. 0800 LST ~ 1300 LST에 900 m 주변에서 육풍과 해풍의 변이 고도가 나타나고 1500 LST에 1 km 위에서 해풍이 불기 시작하여 1900 LST까지 국지 순환 이 유지되었다. 2013년 6월 18일의 종관 바람은 군산 사례에 서 확인하였듯이 서풍이 지배적이었는데 강릉에서 바람의 국지 순환이 관측되어 강릉에서 관측된 열역학적 자료로 이 를 확인하였다.

Fig. 9는 오후에 해풍이 불 때의 라디오존데 관측 자료를 이용하여 계산한 온위와 비습의 변화를 나타낸 것이다. 1500 LST의 온위는 모든 고도에 1300 LST보다 증가하였지만 해 풍이 들어온 이후에는 감소하여 1700 LST에 평균 2K 이상 낮은 것을 알 수 있다. 1300 LST부터 1500 LST까지 온위가 증가했는데 비습은 감소하지 않고 해풍의 영향으로 증가하 였고 특히 풍향의 전이 고도인 약 800 m 주변에서 급증하였 다. 1700 LST에는 온위가 감소하면서 응결이 발생하였고 1200 m 위에서는 구름이 형성되어 비습이 감소하였다.

강릉 사례를 WRFIM와 WPIM로 각각 모의한 바람장을 Fig. 10에 나타냈다. WRFIM은 해풍이 들어오는 시간에 하층 에는 여전히 육풍인 서풍으로 모의하였다(Fig. 10(b)). 반면에 라디오존데로 관측한 Fig. 7(b)의 풍향과 같이 WPIM은 새벽 0500 LST까지의 해풍과 1300 LST부터의 해풍을 잘 모의하였 다. 0200 LST와 0400 LST에 최하층에서 관측된 서풍 계열 바 람은 WPIM에서도 서풍으로 모의되었고, 동풍이 관측된 약 900 m 고도는 WPIM에서는 풍향이 바뀌는 전이 고도로 나타 났다. 오후의 바람 모의는 관측 결과와 다소 차이가 있다. 1500 LST에 약 2 km 고도까지 관측된 동풍은 WPIM에서는 1.5 km 고도까지만 확인할 수 있고, 지상부터 약 700 m까지 관측 된 서풍은 WPIM에서는 모의되지 않았다.

해안선이 길고 복잡 지형이 많은 우리나라에서 국지 기상 을 예측하기 위해서는 상세한 수치모델이 요구된다. 수치 모의 결과는 입력 자료에 따라 차이가 많기 때문에 관측 자 료의 수집 조건에 따라 여러 조합의 실험이 실시되고 있다. 본 연구에서는 대기경계층 내의 오염 확산 평가에 사용되는 CALMET 기상 모형에 시간 해상도가 높은 윈드프로파일러 자료를 입력하여 얻은 결과를 평가하고, 특히 해안 지역에 서 대기의 국지 순환을 상세하게 모의할 수 있음을 보였다.

입력 자료로 WRF 결과를 사용한 WRFIM와 윈드프로파일 러 관측자료를 사용한 WPIM로 모의한 바람장 영역은 모두 동일하게 한반도 규모의 영역으로 6 km 해상도인 수평 120 개의 격자와 연직 12개의 격자로 이루어진 720 km × 720 km × 72 km 이다. 입력 자료에 따른 조합 방법에 따라 산출된 바 람장을 라디오존데를 비양하여 직접 관측한 자료와 비교하 여 통계적으로 검증하였다. 한반도에 비교적 종관 규모의 대기 흐름이 지배적인 장마 전선이 형성된 6월 18일을 선정 하여 바람장을 모의하였다. WRFIM로 산출한 바람장은 라디 오존데 자료에 비해 상층의 풍속을 과소 모의하는 경향을 보였고, 하층의 풍속은 과대 모의하는 경향을 보였다. 윈드 프로파일러 자료를 입력 자료로 사용하는 경우에는 164.85 m 의 고도 분해능으로 총 71개의 고도에서 1시간 간격으로 생 성된 풍속이 CALMET의 상층 기상 입력 자료로 사용되었기 때문에 WPIM로 산출한 바람은 라디오존데 관측 자료와 비 교하여 평균제곱근오차가 모든 고도에서 1.5 m/s 이하로 현 업에 활용할 수 있는 매우 유용한 결과이다. 그럼에도 불구 하고 WPIM로 산출한 군산의 하층 수평 풍속이 과소 모의되 는 것은 군산 지역이 주변에 있는 서해종합기지, 추풍령, 보 성 윈드프로파일러의 영향 반경 100 km 밖에 있어서 관측 자료가 충분히 반영되지 않기 때문이다. 또한 강릉 사례에 서 확인된 국지 순환 모의는 연안 지역 환경 감시에 매우 긍 정적인 결과이지만 하층에서 발생하는 윈드프로파일러의 풍향 오차는 보정되어야 한다.

해안 지역에서 국지적인 3차원 바람장을 산출할 경우에 상층 기상 자료로 윈드프로파일러 자료의 활용 가능성과 가 치를 확인하였다. 윈드프로파일러 자료는 1일 2회 제공되는 라디오존데 자료에 비해 고해상도의 상층 기상 자료라는 장 점이 있다. 본 연구에서 제시하는 WPIM은 연안 지역 안전 확보를 위해 신속하고 정확하게 국지풍 변화를 확인하고 풍 력 자원 평가 및 대기 오염 확산 모델 등에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.