1. 자료의 위치
※ 위치 : COMIS3 → 일기도 → 예보장 → 등온위면분석(UM전구, 한반도)
현재 UM 모델을 통해 아시아지역과 한반도를 대상으로 IPV(Isentropic Potential Vorticity)와 등압선, 바람벡터를 16개(275~350K : 5K 간격) 등온위면상에서 제공하고 있음
그림 4. 기상청에서 생산하는 등온위분석장 아시아영역(상)과 한반도 영역(하). 아시아영역의 바람벡터는 30KTS이상만 표시하고 있음
2. 등온위면에서 바람벡터와 등압선
등온위면에서 등압선을 가로질러 이동하는 공기는 연직 운동을 한다고 생각할 수 있다. 아래 그림 5는 2010년 1월 4일 중부 지방을 중심으로 폭설이 발생된 사례이다
280K 등온위면에서 우리나라는 제주도에서 북한으로 이어지는 남풍의 영향을 받고 있다. 이 바람은 지상에서 700hPa 부근까지 상승하는 기류로써, 같은 시각 오산 단열선도를 보면 약 800~925hPa 사이에 포화된 상태에서 난역의 침투로 인한 역전층이 발견된다.
제주에서 오산까지 약 400km 거리를 횡단하면서 지상에서 800hPa까지 약 2km의 고도를 상승한 경우로서 일반적인 온난전선의 기울기인 1/200와 비슷하다(홍성길 2006).
280K 등온위면에서 붉은색 파선으로 그려진 구역의 오른쪽은 상승기류가 활발한 지역으로 레이더 영상의 강수대는 이 지역내로 한정 됨을 알 수 있다
아래 그림 6은 2011년 7월 9일 남부지방에 발생된 호우사례이다.
310K 등온위면 3시간 예측장을 보면 우리나라가 남서류의 영향을 받고 있지만, 등압선을 가로질러 이동하는 기류를 분석하면 기압이 높은데서 낮은데로 이동하는 상승기류는 붉은색 점선의 남쪽으로 한정된다. 북쪽지역은 남서풍이지만 기압이 낮은데서 높은데로 이동하는 하강기류를 의미한다.
강한 강수구역은 Potential Vorticity Unit(PVU)값이 높은 남부지방을 중심으로 위치하는 것을 확인할 수 있다. 따라서 강한 강수지역은 저기압성 와도와 함께 상승기류가 강한 지역임을 알 수 있다
그림 6. 2011년 7월 9일 12시(KST) 310K 등온위 예상(+3H)도(위쪽), 레이더 영상(아래쪽). 등온위면의 채색된 부분은 PVU(Potential Vorticity Unit)로서, 오른쪽 범례를 이용하여 값을 읽을 수 있다.
Namias(1940)는 아래 표1과 같이 계절별 하층대기 분석에 유용한 등온위면을 제시하였다.
우리나라에서는 여름철 하층대기 분석에 300~310K 등온위면 분석이 유용하며, 겨울철 275~280K의 등온위면 분석은 눈 예보에 활용성이 높다. 겨울철 눈 발생 층이 대부분 대기 중·하층 고도로서 275~280K 등온위면은 925~700hPa 등압선을 가로지르기 때문이다.
3. 잠재와도(Potential Vorticity)
잠재와도는 아래 식으로 표현한다.
이 식에서 (중력가속도)가 일정하다면, 결국 절대와도항(상대와도+ 코리올리)과 온위변화 (기압에 대한 온위의 변화)가 중요하다. 따라서, 저기압성 순환은 잠재와도의 절대값을 증가시키고, 고도에 따른 기압의 변화는 마이너스 항으로서 온위값을 증가시킨다.
간단하게, 잠재와도는 P(변화량) = 와도변화 x 온위변화 로 요약할 수 있다. 물리량을 계산한 단위 식은 P = 10-6 m2 s-1 K kg-1 = 1 PV 를 사용한다. 대류권계면 값으로 여러 연구에서 1~3PVU 값을 사용하고 있으나 1.5PVU 값을 통상적으로 권계면 값으로 사용한다(Bluestein 1993). 1.5 PVU는 온위 값의 증가율이 급격하게 커지기 시작하는 대류권계면 고도이다. 반면, 대류권계면 이하에서는 고도감소에 따라 PVU도 감소한다.
1.5보다 값이 클 경우는 성층권으로 해석할 수 있는데, 대류권계면 고도부터 고도상승(기압감소)에 따라 기온이 상승하기 때문에 온위 값은 급격하게 커진다.
성층권에서 대류권으로 공기가 침투하면서 권계면 접힘(tropopause folding)현상이 발생하는데, 이는 하부 성층권의 높은 와도값이 대류권으로 침투하기 때문이다. 이때 권계면 고도가 낮아지면서 상층 파동이 발달한다. 파동이 발생하면 저기압 발생 및 발달에 중요한 원인을 제공하므로, 1.5PVU 이상의 잠재와도 값을 중요시하여 분석할 필요가 있다.
아래 그림 7은 2011년 2월 11일 285~295K 등온위면 분석을 통해 권계면 접힘 현상이 발생한 사례이다.
285K에서 295K로 등온위면 고도가 상승할수록 PVU값이 증가하고 범위도 넗어진다. 그렇지만, 높은 PVU값이 나타났더라도 상층 등온위면의 PVU가 증가하지 않는다면 권계면 접힘 현상이 아니라 대류권 내 저기압성 와도가 발달한 것으로 해석할 수 있다.
아래 그림 8의 330K 등온위면에서 압록강과 연해주 부근에 1.5PVU 이상의 값이 분포하고 있다. 이 값은 500hPa 와도와 정확하게 일치한다. 이 지역의 높은 PVU는 저기압성 와도가 강화되어 나타난 것이다. 330K 등온위면에서 오호츠크해 부근에 높은 PVU값은 성층권을 의미하며 그 주위의 기류를 따라 1.5PVU 값으로 상층제트가 위치하고 있다고 해석할 수 있다. 여름철 동아시아 대기는 기온이 높아 대류권계면 접힘이 겨울철만큼 잘 표현되지 않는다.
그림 8. 2011년 7월 15일 09시(KST) 330K 등온위면 분석장(위)과 500hPa 와도장(아래)
4. 연직분포를 이용한 황사분석
등온위면의 연직분포를 이용하면 공중에 부양된 황사가 언제 우리나라에 도달할지 가늠할 수 있다.
아래 그림 9와 같이 위성영상에서 황사가 나타났다면, 우선 기류와 일기패턴 분석을 통해 황사구역의 이동 경로를 파악한다. 다음으로, 예측한 이동경로로 연직 온위분포를 분석하면, 급격하게 등온위가 하강하는 구역이 발견되는데, 이 때 황사가 지면과 하층대기로 하강할 수 있는 시점이다.
그림 9. 2011년 5월 1일 발생된 황사사례. 2011년 4월30일 09시 30분 위성영상(상단), 4월 30일부터 5월 1일까지 주요 3지점의 PM10 농도 시계열 그래프(하단)
아래 그림 10은 이런 연직 온위 분포를 보여준다. A위치는 위성영상에서 황사가 탐지된 발해만 부근이고 B는 태안반도이다. 등온위 값이 약 3km 고도에서 1km 고도로 급격하게 하강하는 시간대에, 우리나라 서쪽지방에 위치한 백령도, 안면 센터, 관악산 등지에서 황사농도 값이 급격히 상승하기 시작했음을 볼 수 있다.
그림 10. UM-RDAPS 예측장을 이용한 2011년 4월 30일 09시(상단), 2011년 5월1일 03시(하단) 연직 온위분석
바람장 분석(상승·하강 기류 파악)과 일기패턴 분석(시스템의 이동경로 파악)이 동시에 이루어지면 정확성을 높일 수 있다. 연직 등온위분포는 리눅스 FAS를 이용해서 분석 할 수 있다. 이 외에도 전선, 대기안정도, 파동 분석 등 여러 다양한 방면에서 온위·등온위면 분석도가 이용되고 있다.
[ 참고문헌 ]
기상청, 손에 잡히는 일기예보
김광식, 1992: 기상학사전, 향문사, p387.
홍성길, 2006: 기상분석과 일기예보, 교학연구사, p100-101.
Bluestein, H. R., 1992: Isentropic surfaces basic concepts energy equations dimensional analysis. Vol. I, 23 pp.
Bluestein, H. R., 1993: Synoptic-dynamic meteorology in midlatitudes. Vol. II: observations and theory of weather systems. Oxford University Press, 594 pp.
Hakim, G.J., D.Keyser, and L.F. Bosart, 1996: The ohio valley wave-merger cyclogenesis event of 25-26 January 1978. Part II: diagnosis using quasigeostrophic potential vorticity inversion. Mon. Wea. Rev., 124, 2176-2205.
James, R. H., 2004: An introduction to dynamic meteorology. Elsevier academic press, p59-62.
Ken Crawford 2010: The value of isentropic analysis in a modern forecast office. 지식, 경험, 노하우(지.경.노) 발표자료
Moore, J. T., 2003: Isentropic analysis workshop, millersville university Isentropic Workshop: 5 April 2003 Namias, J., 1940: Isentropic analysis, in Weather analysis and forecasting by S. Petterseen. New York, McGraw-Hill, 503 pp. 372-374 pp.