1. 서 론

연안해양 수치모델에서 하천을 통한 담수유입 산정 시 주요 기상조건 입력자료로 사용되는 LDAPS(Local Data Assimilation and Prediction System, 국지예보모델)는 한반도 전역의 강우예보 자료를 활용할 수 있어 연안해양환경 예측 분야에서 활용도가 매우 높지만 그 정확도를 검증한 연구는 거의 없다. 공간 규모가 크고 가용한 현장 관측자료가 매우 제한적인 대양에서는 LDAPS와 같은 기상수치모델을 활용하고 검증한 연구가 많으나(Do and Kim, 2018;Kim et al., 2022;Son and Do, 2021;Xue et al., 2020) 지형적 영향으로 복잡한 기상현상이 발생하는 연안환경에서는 검증이 충분히 이루어지지 않은 채 사용되는 경우가 많았다. 하천과 강우의 영향에 민감하게 반응하는 연안해양환경은 수치모델을 이용한 모의 과정에서 입력되는 강우자료의 신뢰성에 따라 결과의 정확도가 좌우된다. 활용가치가 뛰어나며 예측의 측면에서 대체하기 힘든 LDAPS 강우자료를 연안해양 수치모델의 입력자료로 활용하기 위해서는 연안에서 발생하는 강우와 면밀히 비교하여 자료의 신뢰성을 확보해야 한다.

최근 이상기후로 인한 극한강우와 돌발성 국지호우 등 이례적인 강우현상의 빈도가 증가하면서 연안으로 유입되는 오염부하를 파악하기가 더욱 어려워지고 있다(Yu et al., 2019;Lee et al., 2010). 부영양화, 저층 퇴적물 오염, 빈산소수괴 강화 등 강우와 직접적으로 연관된 해양환경문제를 예측하고 대비하기 위해서는 기후변화로 인한 영향과 강우의 시 공간 변동을 보다 정확도 높게 예측할 수 있는 강우자료가 필요하다. 일반적으로 사용되는 우량계 강우자료는 강우를 직접 관측하여 정확도가 높지만 유량과 부하량을 산정할 경 우 여러 지점의 우량계 강우자료를 내삽해야 하기 때문에 그 과정에서 수학적 오차가 포함될 수 있다. 강우가 연안해 양환경에 미치는 영향을 파악하기 위해서는 유량과 부하량 산정이 필수적이며 이때 우량계 강우자료를 사용할 경우 공간적인 한계로 인하여 국지호우나 강우의 시공간 변동을 정확히 반영할 수 없다. Kim et al.(2014)는 우량계 자료를 사용하여 유량과 부하량을 산정하였으나 일부 사례에서 우량계의 공간적 한계로 강우의 국지적인 변화를 고려하지 못하여 유량과 부하량 산정에 오차가 발생하였다. Park and Hur(2009)의 연구 또한 우량계 강우자료와 분포형 유역모델을 활용하여 임진강 유역의 유량을 산정하였으나 우량계 간 먼 거리로 인해 산정된 유량과 실측 값의 차이가 크게 나타나는 한계점을 보였다. 한 지점의 강우만을 관측하는 우량계는 공간적 한계가 명확하며 이를 극복하기 위해서는 강우의 변동을 정확하게 파악할 수 있는 공간적인 강우자료가 필요하다.

최근 관측기기와 컴퓨터 연산처리성능의 발달로 다양한 강우자료가 생산되고 연안해양환경 재현 및 예측 분야에도 활용되고 있지만 수치모델을 이용한 미래 상황 예측에는 대부분 LDAPS 강우자료만을 사용하고 있다. LDAPS는 대표적인 강우 관측기기인 우량계가 제공할 수 없는 격자형태의 강우예보자료를 제공하여 우량계의 시공간적인 한계를 극복할 수 있다. LDAPS는 우량계 강우자료가 불충분한 지역을 대상으로 예측유량을 산정할 수 있어 유용하며 단기예측을 통한 재난대응에도 적용될 수 있다. Yu et al.(2016)의 연구에서는 우량계가 불규칙적으로 설치된 한탄강 유역 내 유량 산정을 위하여 LDAPS 강우자료를 활용하였다. 산악이 많이 분포하고 있는 우리나라의 지형 특성상 우량계의 설치가 제한적인 경우가 많고 우량계 간 이격거리가 멀어 격자형태의 강우자료를 제공하기가 거의 불가능하기 때문에 LDAPS의 공간적 장점을 활용하여 강우의 분포를 잘 재현한 바 있다. Kim et al.(2022)의 연구에서는 LDAPS를 포함한 기상수치모델의 강우자료를 활용하여 유역 내 강우에 대해 통계적으로 평가를 진행한 바 있다. 유역 내 강우를 평가한 결과 이례적인 기상현상과 국지적으로 발달하는 강우에 대해서 LDAPS의 예측 정확도가 다소 떨어졌지만 산악과 해상 등 우량계 설치가 제한적인 미개측 유역의 경우 LDAPS 강우자료가 효과적으로 활용할 수 있을 것으로 판단되었다.

LDAPS는 중권역 혹은 대양에서의 적용 연구가 활발히 이뤄지고 있으며 우량계를 대체하여 유량 산정에 활용성이 검증되고 있다. 강우의 복잡한 시공간 변동과 기후변화로 인한 영향 등을 연안해양 수치모델에 반영할 수 있는 LDAPS 강우자료는 활용성이 뛰어나지만 건물이나 지형으로 인한 효과를 고려하지 못하고 LDAPS의 시공간 해상도보다 작은 미규모의 기상현상은 모의할 수 없기 때문에(Mittermaier, 2008;Song et al., 2019) 연안해양환경 연구에 적용 시 면밀한 검증이 필요하다. 강우에 민감한 연안해양환경을 예측하고 개선하기 위해서 LDAPS 강우자료가 활용될 수 있으나 규모가 작은 연안에서 LDAPS의 강우 재현성이 충분히 검증되지 않았기 때문에 결과의 신뢰성을 보장할 수 없다. 본 연구는 연안해양환경분야에 활용되는 LDAPS의 신뢰도를 판단하고 자진해만 인근 우량계 정점 3개소를 기준으로 연안 규모에서 검증이 부족한 LDAPS 강우자료를 비교하여 LDAPS 강우 자료의 시공간적 오차와 한계점을 분석하고 연안으로 유입되는 하천 유량과 부하량 산정에 적합한 자료인지 판단하였다.

2. 강우자료 및 연구지역

2.1 강우자료

강우자료는 기상자료개방포털(data.kma.go.kr)에서 제공되는 우량계와 LDAPS 자료를 사용하였으며 우량계를 기준으로 LDAPS 강우자료를 비교하여 분석하였다. 2020년 1월부터 12월까지 1년간 시간 단위의 누적 강우자료를 사용하였으며 우량계 정점은 진해만과 가장 인접한 고성(GS), 진북(JB), 장목(JM)의 기상 관측정점을 사용하였다. 우량계는 기상청 자동기상관측장비(AWS)에 설치되어 전국 약 510여개 지점에 서 자료를 생산한다. 우량계는 강우를 분석하기 위해 사용되는 대표적인 강우 관측 장비로 육상에 낙하하는 강우를 직접 관측하여 정확한 강우자료를 생산한다. 비교에 사용된 기상 정점 우량계는 전도형 자기 우량계(Tipping bucket rain gauge)로 0.5mm 단위로 매분 강우자료를 생산한다. 우량계는 육상에 낙하하는 강우를 정확히 관측할 수 있다는 장점이 있지만 한 지점의 강우만을 관측하기 때문에 우량계만으로는 강우의 공간변동을 파악하는데 한계가 있다.

LDAPS는 통합전지구예보모델(Unified Model, UM)로부터 경계장을 제공받아 한반도의 기상을 예측하는 기상수치예보 모델로 3차원 기상예측 자료를 제공한다. 한반도를 중심으로 602 × 781개의 격자로 구성되어 중국과 일본 일부를 포함한 한반도 전역에 기온, 풍속, 풍향, 강우 등 136개의 기상 자료를 생산하고 있다. 수평해상도는 1.5 km로 연직 방향으로 40 km까지 70개의 시그마 층으로 구성되며, 일간 3시간(00, 06, 12, 18 KST), 36시간(03, 09, 15, 21 KST) 예측 결과를 각각 4회씩 총 8회 산출한다. LDAPS는 하루 3시간 간격으로 한반도 전역의 기상자료를 생산하며 예측자료를 포함하여 1시간 간격의 기상자료를 제공한다. 우량계와 LDAPS 강우자료에 대한 정보는 Table 1과 같다.

2.2 연구 지역

진해만은 남북과 동서로 각각 약 25 km이며 약 647 km² 의 넓이를 가지고 있다. 동쪽과 남쪽을 제외하고는 주위가 소반도로 둘러싸여 있으며 내부에 작은 만들이 분포하여 매우 복잡한 해안선을 나타낸다(Fig. 1). 지난 50여년간 굴, 홍합, 미더덕, 멍게 등 오랜 기간동안 활발한 양식활동으로 인하여 국내에서 가장 부영양화된 해역으로 알려져 있다(Lim and Shin, 2005). 반폐쇄성 해역으로 평균 수심이 약 20 m 정도로 비교적 얕으며 6개의 소내만을 포함한 만 내에서의 흐름은 약 10 cm/s 이하로 해수의 순환이 제한적이다. 진해만은 약 40개의 하천을 통해 오염물질이 지속적으로 유입되면서 퇴적물로 침강하여 매년 빈산소수괴 등의 환경 문제가 꾸준히 발생하고 있다(Kang, 1991). 활발한 양식 생산이 이뤄지는 진해만의 어장 환경의 보전을 위해 관련된 연구가 꾸준히 이뤄지고있으나 기후변화로 인한 강우의 변화에 대비 하기 위해서는 진해만으로 유입되는 부하량을 정량적으로 파악할 수 있는 방안을 마련해야 한다(Lee et al., 2020;Kong et al., 2005).

3. 결과 및 고찰

3.1 우량계 강우자료

Fig. 2와 같이 진해만 주변의 우량계 3개소에 대한 2020년 강우량을 살펴보면 하계에 강우가 집중되는 우리나라의 전형적인 강우 특성이 잘 나타나며 최대 강우량은 고성과 진북에서 시간당 48 mm, 장목에서 43.5 mm로 나타났다. 각 정점에서 평균 강우량은 장목(3.4 mm), 고성(3.1 mm), 진북(2.8 mm) 순으로 장목의 평균 강우량이 가장 높았다. 각 정점의 강우 특성은 Table 2에 표기하였다. 각 정점별로 인근의 지형과 강우의 이동 방향에 따라 강우의 특성이 달라졌으며 주풍 방향과 나란하게 설치된 고성과 진북 정점에서 강우의 특성이 유사하게 나타났다. 진북 정점은 장목과 고성 정점에 비해 비교적 내륙에 설치되어 평균 강우량이 가장 낮았으며 해안과 가장 가까운 장목에서 평균 강우량이 가장 높았다.

각각의 우량계 정점에서 관측된 강우를 비교한 결과 Fig. 3과 같이 각 정점의 강우 특성에 차이가 있는 것을 확인할 수 있다. 우량계 간 강우의 상관계수는 평균 약 0.7로 정점 간 수평 거리가 진해만을 중심으로 반경 30 km 이내의 가까운 것을 고려하면 정점 간 강우 특성의 차이가 작지 않다. 우량계 간 강우 특성의 차이는 우량계가 위치한 지역의 지형적 특성과 강우의 중심 이동 경로에 따라 발생한다. 많은 섬으로 인해 복잡한 지형적 특성가진 남해안은 기상 현상의 불규칙성이 강하게 나타나며(Seol, 2011) 강우 관측의 사각지대를 가진 우량계만으로는 강우의 영향을 분석하기에 한계가 있다. 이러한 우량계의 공간적 제약을 극복하기 위해서는 LDAPS와 같은 시공간 강우자료를 활용할 필요가 있다.

3.2 LDAPS 강우자료

각 우량계 정점에서 가장 인접한 LDAPS 격자의 강우 시 계열은 Fig. 4와 같다. 우량계 강우자료와 유사하게 LDAPS 강우자료 또한 전형적인 우리나라의 강우 특성이 잘 나타나며 하계 기간에 집중되는 강우와 8월에서 9월 사이 강우가 발생하지 않는 공백 시기를 잘 재현하였다. 2020년 전체 기간동안 각 우량계 정점에서 LDAPS 강우자료의 최댓값은 진북, 고성, 장목 정점에서 88.2 mm, 45.5 mm, 30.9 mm로 진북에서 가장 크게 나타났으며 평균 강우량은 진북(3.5 mm), 고성(3.1 mm), 장목(2.7 mm) 순으로 컸다(Table 2). 우량계 강우 자료와 달리 해안에 인접한 고성과 장목 정점의 평균 강우량이 비교적 낮았으며 내륙에 가까운 진북 정점의 평균 강우량이 가장 높게 나타났다. 주풍방향과 나란히 설치된 고성과 진북 정점의 경우 강우의 특성이 비교적 유사하였으나 LDAPS 강우자료의 경우 강우의 특성이 매우 다르게 모의되 었다. 고성과 진북의 최대 강우량을 각각 살펴보면 우량계 강우자료는 두 정점 모두 최대 강우량 48 mm를 나타냈으나 진북 정점의 경우 88.2 mm로 우량계 강우자료에 비해 40 mm나 크게 나타나 오차가 매우 컸으며 고성은 30.9 mm로 진북 정점과 달리 매우 작게 모의되었다.

우량계와 LDAPS 강우자료의 차이를 자세히 살펴보기 위하여 2020년 8월 5일에서 13일까지 우량계와 LDAPS 강우자료를 Fig. 5로 나타냈다. LDAPS 강우자료(파란 실선)가 우량계 강우자료(검정 실선)와 비교하였을 때 실제 강우가 발생한 시간을 LDAPS 강우자료가 대체로 유사하게 모의하였지만 강우량의 피크가 다르게 나타났다. 모든 정점에서 우량계 대비 LDAPS 강우자료가 정량적 강우량의 불규칙적인 오차를 나타냈으며 특히 진북 정점에서 LDAPS 강우자료가 8월 12일경 우량계로 관측된 강우가 없음에도 약 70 mm의 강우량을 나타내어 우량계 강우자료와 LDAPS 강우자료의 차이가 매우 컸다. LDAPS 강우자료는 실제 강우의 발생 시기는 대체로 유사하게 모의하지만 강우의 시공간적 변동에 민감하게 반응하는 연안 해역에 적용되기에는 오차가 매우 컸다.

2020년 전체 기간의 LDAPS의 강우 재현성능을 파악하기 위하여 2020년 각 정점별 우량계와 LDAPS의 강우자료의 상관관계를 분석하였다(Fig. 6). 각 정점에서 우량계를 기준으로 LDAPS 강우자료를 비교하였을 때 최대 강우량의 차이가 매우 크게 나타났던 진북 정점에서 상관계수가 0.05로 가장 낮았고 고성 정점에서 0.11로 가장 높게 나타났다. 전체 정점에서 우량계와 LDAPS 강우자료의 상관계수는 평균 0.08로 LDAPS가 실제 강우의 경향을 정확히 재현하지 못하였다.

우량계와 LDAPS 강우자료의 정량적 오차를 비교하면 누적 강우량의 차이는 최대 344 mm로 비율로는 약 19.1%의 상대오차를 나타냈다(Table 2). 특징적으로 7~8월동안 모든 정점에서 누적 강우량의 차이가 평균 197.5 mm에서 285.4 mm 로 증가하였고 비율로는 10.5%에서 24.1%로 두배 이상 증가하며 LDAPS 강우자료의 정확도가 시기에 따라 달라지는 것을 확인할 수 있었다. 각 정점 별 위치에 따라서도 LDAPS 강우자료의 상대오차가 크게 달라졌다. 각 정점 별 강우량의 상대오차는 고성 정점에서 5%로 가장 낮았고 진북 정점에서 36.8%로 가장 높게 나타나 정점 위치에 따라 상대오차가 불안정하게 나타났다. LDAPS의 낮은 정확도와 오차의 불안정성은 수치모의 과정에서 지형 혹은 건물로 인한 효과를 고려하지 못하거나 모델의 해상도 한계로 인한 국지성 현상을 재현하지 못하는 등 수치계산상의 한계로 인해 강수량의 오차가 발생하게 된다.

LDAPS 강우자료의 정확도 검증과 더불어 실제 강우가 발생하는 시점과 어느정도 시간 지연이 발생하는 지 비교하였다. LDAPS 강우자료의 시간 지연은 우량계를 기준으로 LDAPS 강우자료의 시점을 ± 240시간 범위로 이동시키며 상관계수를 산출하였다(Fig. 7). 전체 시간 범위에서 대체로 0.1 이하의 낮은 상관계수를 보였으나 +8시간의 시간 지연을 고려하였을 경우 상관계수가 약 0.5로 가장 높게 나타났다. 시간 지연을 고려한 LDAPS 강우자료와 우량계 강우자료의 비교를 통해 LDAPS 강우자료가 실제 강우에 비해 약 8시간의 시간 지연을 내포하고 있다는 것을 확인할 수 있었다. 우량계와 비교하여 나타난 LDAPS의 시간 지연은 비교에 사용된 우량계 자료가 3개소로 한정적이었기 때문에 모든 영역에서 보편적으로 나타난다고 볼 수는 없다. 한반도 전역에 기상 자료를 제공하는 LDAPS 강우자료를 해양환경연구에 활용하 기 위해서는 적용 영역별로 LDAPS 강우자료를 검증하여 시간 지연을 산정하고 고려할 필요가 있다.

4. 결 론

본 연구는 연안해양환경 예측을 위한 수치모델 구축 과정에서 예측 강우로 주로 활용되는 LDAPS(Local Data Assimilation and Prediction System, 국지예보모델) 강우자료의 시공간적 오차 특성을 분석하고 연안환경모델 적용 시 한계점에 대해서 고찰한 것이다.

대상 해역은 진해만으로 2020년 우량계 3개소(고성, 진북, 장목)의 강우 관측자료를 기준으로 LDAPS 예측자료의 상관 계수, 누적강우량, 강우피크의 발생시점을 비교하였다. LDAPS 자료는 강우의 연변동 경향을 관측값과 유사하게 모의하였으나 단기변동에서는 매우 큰 차이를 보였는데 상관계수가 모든 정점에서 평균 0.1 전후로 매우 낮게 나타났다. 즉 바다와 육지 지형이 만나는 연안해역에서는 LDAPS 예측 자료가 강우의 시공간적 단기변동을 국지적으로 정밀하게 재현하는 데는 많은 한계가 있는 것으로 판단된다. 누적강우량 차이도 강우의 단기변동이 큰 하계에 285.4 mm(상대오차 24.1%), 년평균값은 197.5 mm(상대오차 10.5%)로 나타나 최근 잦아지고 있는 극한강우와 같이 강우가 집중되는 시기 일수록 LDAPS의 정확도가 연안역에서는 크게 감소하는 것을 확인할 수 있었다. 강우 피크의 발생시점 차이를 파악하기 위해 LDAPS 예측 강우자료의 관측시간을 단계적으로 이동시키며 우량계 강우자료와 상관계수를 계산한 결과 약 8시간의 시간지연을 고려하였을 경우 가장 높은 상관을 나타 내었다.

LDAPS 강우 피크의 시간차이는 연안역에서 약 12시간 주기로 변동하는 조석·조류 특성을 고려했을 때 담수와 오염 물질 부하량의 유입 시점을 실제와 달리 부여하여 물질의 확산경로나 범위, 체류시간 등의 예측 결과에 적지 않은 오차를 유발시킬 수 있으므로 매우 주의가 필요하다. 최근 기후변화로 인한 돌발성 극단적 강우가 증가하면서 지금까지 경험하지 못한 많은 강우량이 단시간 동안 기록되는 사례가 일반화되고 있는 만큼 이러한 LDAPS의 시공간 오차특성은 빈산소수괴 강화 등 강우와 직접적으로 연관된 연안해양환경 관리분야 뿐만 아니라 수산재해·재난 대응 측면에서도 예측결과에 심각한 문제를 야기시킬 수 있다.

향후 고해상도 기상예보 자료를 제공하는 LDAPS의 강우 자료를 연안해양환경 예측 연구에 효과적으로 활용하기 위해서는 기상레이더(Weather Radar)와 같은 차세대 관측자료 결합을 통한 강우자료의 고도화, 지형과 건물의 기상효과를 고려한 기상모델의 예측정확도 향상, 해역별 LDAPS 오차특성 분석 및 개선과 같은 시공간적 해상도를 높일 수 있는 연구가 추가적으로 필요하다. 장기적으로는 다양한 기상조건과 해역을 대상으로 LDAPS 강우자료의 성능을 다각적으로 평가하면서 단기적으로는 해역별 LDAPS의 시간지연을 산정하여 연안해양환경 수치모델을 수행하는 등 예측 강우자료 활용 시 개선방안을 도출할 필요가 있다.