| 초록 |
Ⅳ. 연구 내용 및 결과 ○ 모바일 기상관측 차량은 2016년 한 해 동안 집중관측, 기상관측 실험, 공동관측, 기상관측 지원, 차량 점검운행 등의 목적으로 최대 94일, 7627㎞의 운영을 실시하였고, 여름과 겨울에 집중되는 것으로 나타났다. 모바일 기상관측차량은 고층기상관측과 지상기상관측, 이동기상관측을 실시하였으며, 고층기상관측은 총 248회 실시하였다. MOVE 3은 도로기상관측을 위해 관측센서와 시스템이 개선되었으며, 노면센서, 시정현천계, 강우감지센서가 설치되었다. 집중관측실험의 동계집중관측은 ICE-POP 2018 Phase-1과 테스트이벤트 실험으로 진행되었다. 관측지점은 대관령, 보광, 정선 일대이며, 고층기상관측 및 지상기상관측을 수행하였다. 하계집중관측은 거창기상대에서 산악기상연구를 위한 관측기반 수립을 목적으로 고층기상관측 및 지상기상관측, 강우, 시정 등을 관측하였다. 기상관측 실험은 강풍사례, 폭염사례, 비교관측, 목표관측등을 수행하였다. 모바일 기상관측차량(MOVE)의 GNSS 관측장비 점검 및 자료의 신뢰도 파악을 위해 비교관측 실험을 수행하였다. 기준관측소와 비교하여 양의 편향 오차(Bias: 0.21~0.35) 경향과 유의한 오차수준(RMSE: 3 mm 내외)을 나타내는 등 모바일 차량들간의 GNSS 관측장비의 신뢰성을 확보할 수 있었다. 하계집중관측기간 비양되었던 라디오존데 자료를 활용하여 강수기간동안의 연직 열적불안정의 변화와 풍계를 정량적으로 분석하였다. 관측기간 강수가 발생한 4사례를 선별하여 분석하였으며, 특징적으로 사례4의 경우 사례1,2,3과 다르게 일본 훗카이도 왼쪽에 위치한 고기압이 강화되면서 상대적으로 약한 MF가 관측지역으로 유입되었다. 사례 중 가장 작은 강수량(1.4 mm)을 기록하였으나 2 km 고도에 320 K 상당온위가 분포하고 지표인근에 350 K의 상당온위를 보여 가장 높은 열적 불안정이 나타나는 것으로 분석되었다. 모바일 차량의 가강수량 관측을 활용한 수증기와 강수의 연관성 분석 결과, 산악지역에서 강수를 유발할 수 있는 가강수량(즉, 수증기량)의 임계값은 40 mm 수준이며, 특히 수증기량이 50 mm 이상일 때 강한 강수 현상이 빈번하게 나타남을 확인하였다. 한편 수증기와 강수 두 변수간의 지연시간에 따른 상호상관관계 분석을 통해서 수증기에서 강수로 변환되는 데 걸리는 시간이 1시간 내외로 매우 짧게 나타났다. 평창 산악지역의 여름철 강수를 분석하기 위해 발생 원인이 다른 두 사례를 선정 및 분석하였고, 이는 장마전선의 영향으로 한반도 전역(사례 1)과 대기불안정의 영향으로 강원산악에 국지적(사례 2)으로 강수가 발생한 사례이다. 사례 1보다 사례 2의 강수강도와 반사도의 범위가 넓고, 값이 커질수록 큰 입자의 비중은 증가하고 입자크기분포는 완만해진다. 또한 사례 1은 융해층 고도(3∼4 km)에서 낙하속도가 급격히 증가하지만, 사례 2는 융해층과 낙하속도가 급격히 증가하는 구간이 없으며, 이는 각각 층운형과 대류형의 특징이다. 2013년∼2015년 수행된 하계 집중 관측자료를 활용하여 GNSS 가강수량 자료와 라디오존데 가강수량 자료를 이용하여 관측 센서별 오차와 편차에 대한 특성을 분석하였다. GNSS 가강수량이 증가할수록 DFM 센서는 습윤편향이, RSG-20 센서는 건조편향이 강화되는 것을 확인하였다. 아울러 2013-2015년 장마기간의 역학적 불안정을 조사하기 위하여 332개의 연직 프로파일로부터 CAPE와 SRH를 계산하고 이들 변수를 분석하였다. 그 결과 CAPE와 강수의 시간적 관계성은 뚜렷하지 않았지만, SRH와 강수의 시간적 변화는 유사했다. ○ 2016년도에는. 강원국지예보시스템의 초기 경계장이 변경되었으며, 변경된 초기 경계장을 적용한 시스템이 기존 시스템 결과와 비교하여 일관성 있는 예측성능을 보임을 확인할 수 있었다. 산지 지역에 대한 예측 개선 효과를 분석하기 위해 WRF 모델 기반의 국지예보시스템을 이용하여 민감도 실험을 실시하였다. 0.9 km 해상도의 사례 실험으로부터 모의된 규준 실험의 예측 풍속은 관측에 대해 과대 모의되었다. 지상바람에 대한 지형보정 옵션의 효과가 우세하였으며 지상변수 검증에서는 계절에 상관없이 풍속의 RMSE가 개선되었다. 작년부터 진행해온 산림청 AWS 자료의 수치모델 민감도를 분석하였으며, 강수 사례에서 산림청 자료의 효과가 다소 좋아지는 것을 확인하였다. 거창 기상대에서 수행된 라디오존데 관측이 UM LDAPS의 예측 성능에 미치는 효과를 조사하고자 관측시스템실험을 수행하였다. 고층관측 자료의 효과로 인해 규준실험대비 강수모의결과가 개선됨을 확인할 수 있었으며 사례에 따라 자료동화 효과는 상이하였다. 2011년 구축된 앙상블 기반 집중호우 확률 예측 시스템의 과대모의 되는 경향을 개선하기 위해 실험 초기에 주어지는 불안정을 수정하였다. 개선전 시스템보다 약 50%정도 모의 강수량이 감소하는 것으로 나타났다. 시스템의 정성적인 검증 결과 정확도와 임계성공지수도 높게 나타났으며, 강수감지율도 높은 스코어를 보였다. 또한 낮은 오보율을 보아, 개선 된 시스템은 강수발생확률에 높은 예측성능을 보임을 알 수 있다. ○ 영향예보의 기반마련을 위해 자기조직화지도를 활용하여 적설동질지역을 구분했다. 기후적 적설동질지역은 11개 군집으로 나타났으며, 선행연구와 비교결과 유사한 공간분포를 보이는 것을 확인했다. 피해기반 적설동질지역은 11개 군집으로 나타났지만, 기후적 동질지역과 차이를 보였다. 이것은 지역별 기반시설과 방재정책에 대한 특징이 나타난 것으로 볼 수 있다. 본 연구에서 14개의 변수를 이용하여 수행한 주성분 분석의 변수의 KMO측도는 0.727이고, Bartlett p-value는 0.000이하의 값으로 분석되어 구형성 검정을 만족했다. 주성분 분석결과 고유 값이 1이상이고 누적 설명력이 84.7%를 만족하는 4개의 주성분으로 분석됐다. 각 주성분 별로 1번 주성분은 37% . 2번 주성분은 25%, 3번 주성분은 12%, 4번 주성분은 11%의 설명력을 갖는다. 1번 주성분의 설명력은 회 구조와 관계가 많고 재해에 대한 대응·복구력이 높은 성분으로 분석됐다 호우재해 기간 동안의 강수량을 분석하여 강수량에 대한 지역별 취약성을 분석했다. 그리고 단위 강수 당 피해액을 재해 취약성으로 가정하고 지역의 재해 취약성을 분석하고 시계열 분석을 통해 재해 취약성의 경향성을 분석했다. 재해 발생 기간 동안의 총 강우량은 수도권과 부산지역에서 많은 양의 강수량으로 분석되었으며, 지역에 따른 취약성의 구분이 비교적 명확하게 구분되었다. 추가 연구로 과거의 태풍 피해 이력을 학습하여 피해를 경감하고자 유사한 태풍을 검색하는 방안을 연구했다. 기준태풍 RAMMASUN과 이동경로가 유사한 태풍은 1986년 VERA, 최대 풍속이 유사한 태풍은 2006년 EWINIAR로 나타났으나, 피해 분포도가 유사한 태풍은 1994년 BRENDAN과 DOUG로 나타났다. (출처 : 요약문 19p) |
