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차주완,염성수,엄준식,박민수,Belorid Miloslav 한국기상학회 2021 한국기상학회 학술대회 논문집 Vol.2021 No.10
구름 미세물리 과정은 강수, 강설, 빛의 산란 및 흡수 등 다양한 기상 특성을 설명할 수 있는 기상과학의 한 분야로써 구름 미세물리 과정의 이해는 매우 중요하다. 또한, 구름 미세물리 과정 연구는 인공증우의 가능성을 높이고 수치예보모델에서 다양한 기상 예보 오차를 줄일 수 있기에 그 중요성이 대두되고 있다. 국립기상과학원에서는 현재 인공강우 실험기술의 시험·검증을 위한 지상 테스트베드(Test-bed)를 마련하고 기초 구름물리 연구를 활성화하고자 구름물리실험챔버(cloud physics experimental chamber; CPEC)를 구축 중이다. CPEC은 구름챔버(cloud chamber), 에어로졸챔버(aerosol chamber), 풍동기와 연소장치, 냉동기 등의 부속장비로 구성되어 있다. 구름챔버는 단열팽창을 기본 원리로 하는 챔버이며, 이중구조로 구성되어 챔버 벽면으로부터의 열전달을 최소화하는 구조로 설계되었다. 외부 챔버는 5 m x 5 m 크기의 원기둥 형태이다. 내부 챔버는 3 m x 3 m 크기의 팔각기둥 형태이며, 챔버 벽면의 온도도 조절가능하다. 챔버 내부의 온도는 60 ℃ 부터 -70 ℃ 까지 조절 가능하고, 압력은 1013 hPa부터 30 hPa까지 조절 가능하여, 다양한 기상조건을 반영한 챔버실험이 가능하다. 에어로졸 챔버는 또한 3 m x 3 m 크기로 연소장치, 에어로졸발생기 등을 이용하여 다양한 에어로졸을 에어로졸 챔버에서 발생시킨 후 구름물리실험챔버로 주입시키는 실험이 가능하다. CPEC에는 온도계, 습도계, 에어로졸 발생기, 응결입자 계수기, 광학입자 계수기, 전기이동도식 입자크기분포 측정기, 구름응결핵 계수기, 빙정핵 계수기, 구름입자 측정기 등의 측정 장비가 연차적으로 도입되어 연구목적에 따른 다양한 구름실험을 지원할 예정이다. 향후 CPEC은 인공강우 분야 뿐 만 아니라 구름물리, 환경, 구름장비 분야 등 다양한 분야 활용 가능한 챔버이므로 국내외 관련연구자들의 많은 참여가 필요하다. CPEC 구축은 2021년 12월에 완료를 목표로 진행되고 있으며, 자세한 내용은 학회에서 소개될 것이며, 학회 회원의 의견을 수렴하여 CPEC 연구 활용계획에 반영할 예정이다.
차주완,석미경,박종서,Cha, Ju-Wan,Seok, Mi-Gyeong,Park, Jong-Seo 한국수자원학회 2012 물과 미래(한국수자원학회지) Vol.45 No.8
본 연구는 레이더 반사도를 이용한 RAD-RAR시스템의 개발내용에 대한 설명과 이를 검증하기 위해 2006년 레이더 반사도를 이용한 RAD-RAR시스템의 강우량 추정값과 지상 AWS 강우량관측값을 비교 하였다. 2006년 전체를 보았을 때 RAD-RAR의 일 누적관측값은 지상강우량과 비교하여 약 0.84로 높은 상관계수를 보였다. 또한 본 연구에서 북한 지역 등의 지상 관측 공백지역에 대한 강수량 모니터링의 필요성의 증가 때문에, 2009년 황강댐 부근에서 발생한 강수사례를 분석하여보았다. 북한 지역에 대해서는 GTS 지점에서 황강댐 방류 기간에 대해서 비교 및 검증을 수행하였다. 북한 지역에 대한 사례분석 결과는 상관도가 0.75로 남한 지역(상관도: 0.85)에 비해서 상대적으로 낮게 나타났다. 이는 북한 지역에 대한 검증시 사용된 샘플링의 수가 적었기 때문에 일반화하기 어렵고 또한 북한 지역의 GTS 지점에서 관측된 강수량 자료의 높은 신뢰도를 얻기 어려우므로 더 추가적인 분석이 필요하다.
차주완,신범철,고희정,임윤규,류상범 한국기상학회 2020 Asia-Pacific Journal of Atmospheric Sciences Vol.56 No.3
Major compositions of water-soluble ionic species in particulate matter less than 10 and 2.5 μm in diameter (PM10 and PM2.5, respectively) over the Yellow Sea were collected during the Korea–United States Air Quality (KORUS-AQ) campaign in 2016 onboard the research vessel Gisang 1. The secondary ionic species (NH4 +, nss-SO4 2−, and NO3 −) in PM10 and PM2.5 accounted for 84% and 89% of the total analyzed species. NH4 + was strongly correlated with non-sea salt (nss) SO4 2− (nss-SO4 2−) in PM10 and PM2.5; NO3 − was closely correlated with Na+, Mg2+, and nss-Ca2+ in PM10 and NH4 + in PM2.5. High mass concentrations of methane sulfonic acid (MSA, CH3SO3 −), the main source of natural sulfates over the Yellow Sea, were observed. The concentrations of MSAwere found to show an increasing trend over the Yellow Sea in recent years. Biogenic sulfur contributions to the total nss-SO4 2− (MSA/nss-SO4 2− ratio) over the Yellow Sea ranged from 1.4% to 9.2% inPM10 and from 0.68%to 9.5% inPM2.5 during the cruise. Thus, biogenic nss-SO4 2− must be included, especially in the spring and early summer seasons, when biological activities are elevated in Northeast Asia. We classified the high aerosol mass concentration cases such as Asian dust and haze cases. In Asian dust cases, the ratio of NO3 − to nss-SO4 2− in the aerosols showed that mobile (stationary) sources mainly affected PM10 (PM2.5). The major chemical species for Asian dust cases over the Yellow sea were CaCO3, Ca(NO3)2, Mg(NO3)2, Na(NO3)2, and sea salt. In haze cases over the Yellow sea, the contributions from stationary sources are high and the major species were (NH4)2SO4 and NH4NO3 in PM10 and PM2.5, respectively.
차주완,염성수 한국기상학회 2021 Asia-Pacific Journal of Atmospheric Sciences Vol.57 No.2
This study analyzed HC (Hydrometeor Classification), rain rate, and DSD (Drop Size Distribution) observed using an optical disdrometer, parsivel, at a mountain (Daegwallyeong, DG) and a coastal site (Mokpo, MP) over 2 years (2010–2011). The HC accuracies of the drizzle, rain, and snow were about 95%, 87%, and 80%respectively. The R2 (coefficient of determination) of the parsivel with TB (Tipping Bucket) rain gauge was 0.91 at MP and 0.96 at DG. The shapes of drizzle and rain DSD observed at DG and MP were similar while the variation in snow DSD was easily influenced by weather condition such as temperature and wind speed. The relatively warm temperature (–5 °C∼ -0 °C) increased the snow particle number concentration at around 0.6~1 mm diameter and the relatively cold temperature (–15 °C ∼ -10 °C) decreased it above 2 mm diameter. Although wind speed was not a strong factor in snow DSD, larger particles were apt to form in relatively strong wind conditions. Due to different wind directions for the maritime and continental regions, snow particle number density (N(D)) at MP and DG exhibited large differences in terms of snow DSD shape and the number concentration. For instance, in the maritime precipitation, snow DSD shape at MP was broader than that at DG and small-size snow particles were observed at DG more frequently than at MP. In addition, camera-observed snow particle type measurement was carried out at DG in January to March 2010. During the measurement at DG, a mixed type of plate and column was the most frequent and an aggregation of plate type frequently occurred at lower temperatures. This study analyzed HC (Hydrometeor Classification), rain rate, and DSD (Drop Size Distribution) observed using an optical disdrometer, parsivel, at a mountain (Daegwallyeong, DG) and a coastal site (Mokpo, MP) over 2 years (2010–2011). The HC accuracies of the drizzle, rain, and snow were about 95%, 87%, and 80% respectively. The R2 (coefficient of determination) of the parsivel with TB (Tipping Bucket) rain gauge was 0.91 at MP and 0.96 at DG. The shapes of drizzle and rain DSD observed at DG and MP were similar while the variation in snow DSD was easily influenced by weather condition such as temperature and wind speed. The relatively warm temperature (–5 °C ∼ -0 °C) increased the snow particle number concentration at around 0.6~1 mm diameter and the relatively cold temperature (–15 °C ∼ -10 °C) decreased it above 2 mm diameter. Although wind speed was not a strong factor in snow DSD, larger particles were apt to form in relatively strong wind conditions. Due to different wind directions for the maritime and continental regions, snow particle number density (N(D)) at MP and DG exhibited large differences in terms of snow DSD shape and the number concentration. For instance, in the maritime precipitation, snow DSD shape at MP was broader than that at DG and small-size snow particles were observed at DG more frequently than at MP. In addition, camera-observed snow particle type measurement was carried out at DG in January to March 2010. During the measurement at DG, a mixed type of plate and column was the most frequent and an aggregation of plate type frequently occurred at lower temperatures.