과학(Science)/지구 과학 (Earth Science)

'일기 예보'의 과학

SURPRISER - Tistory 2021. 11. 29. 17:21

0. 목차

  1. 날씨를 예측하려면?
  2. 기상 관측기기
  3. 전 세계의 관측 데이터가 실시간으로 모인다.
  4. 수치 예보
  5. 일기도를 보는 방법
  6. 장기 예보
반응형

1. 날씨를 예측하려면?

 날씨는 항상 변하며, 한 번도 같은 형태가 나타나는 경우가 없다. 이런 날씨의 변화는 무엇을 조사하면 예측할 수 있을까?

 '날씨(기상 현상)'는 대기 속에서 일어나는 현상이고, 그 대기의 움직임을 일으키는 근원은 '태양광'이다. 태양광은 '기온(대기의 온도)'를 바꾼다. '기온'의 차이는 '기압'의 차이를 만들고, 기압의 차이가 대기를 움직이게 해 바람이 분다. 북반구에서는 '남풍'이 불면 기온이 올라가고, '북풍'이 불면 기온이 내려간다. 바람이 상승 기류'로 바뀌면 대기에 포함된 '수증기'가 물방울이나 얼음 알갱이가 되어 구름이 되고 비나 눈이 된다. 이처럼 '날씨'는 태양광의 영향을 받은 대기나 물의 움직임에 의해 변한다. 그래서 각 지점의 기온, 기압, 습도를 아는 것은 날씨 예측에 꼭 필요하다.

 우리가 살고 있는 곳은 대기의 바닥인 '지표면'이지만, 날씨의 변화를 중요한 원인은 상공에 있다. 따라서 날씨의 변화를 예측하려면, 지표면에서부터 상공까지의 대기를 입체적으로 파악해야만 한다. 또한 기상 현상은 국경이 없이 지구 규모로 일어나는 일이기 때문에, 기상 상황을 지구 전체 규모로 아는 일이 중요하다.

반응형

2. 기상 관측 기기

 지금보다 '기상 관측 기기'가 부족한 시대에는 상공의 대기 모습을 알려면, 구름의 변화나 기압의 변화 등을 바탕으로 간접적으로 추측할 수밖에 없었다. 하지만 1930년대가 되자, 관측 기기를 매달아 상공에 보내는 '존데(sonde)'를 통한 대기 관측이 시작되었다.

 현대에는 여러 가지 관측 기기를 통해, 날씨 변화가 일어나는 '대류권'보다 더 높은 영역까지 관측할 수 있다. 관측 기기를 통해 기압, 기온, 풍향, 풍속, 수증기량 등의 대기 상태를 모두 관측할 수 있다. 지상에서는 '기상대'나 '자동 관측 장치'가 그 지점의 기상을 직접 관측하고, '기상 레이더(meteorological radar)'나, '측풍 장비(wind profiler)'가 전파를 상공으로 보내 상공의 비구름과 바람을 포착한다. '기상 레이더'는 1대로 수백 km의 광범위한 비구름을 관측할 수 있다.

 해상에서도 '배(ship)'나 '부이(물 위에 띄워 어떤 표적으로 삼는 물건)'가 국제 협력 아래에 기상 관측을 하고 있지만, 육지에 비해 수는 부족하다. 상공에서는 항공기와 '기상 위성'이 기상 관측을 하고 있다. '기상 위성'은 세계의 여러 나라가 국제 협력을 통해 운용하고 있다. '기상 위성'의 관측은 해상의 관측 부족을 보완한다.

 '기상 관측 기기'는 설치된 지점의 기상을 직접 관측하는 것과, 떨어진 지점의 기상을 원격으로 관측하는 것으로 나눌 수 있다. '직접 관측 기기'에는 '종관 기상 관측 시스템(ASOS: Automated Synoptic Observing System)' 등의 지상 관측 기기, 배, 항공기, 라디오 오존대, 우량계, 온도계, 습도계, 일조계, 풍향·풍속계 등이 있다. '원격 관측 기기'에는 지상의 '기상 레이더'나 '측풍 장비(wind profiler)', 상공의 인공위성이 있다.

2-1. 도플러 기상 레이더

 기상 레이더 가운데 바람의 관측도 하는 것을 '도플러 기상 레이더(DWR: Doppler Weather Radar)'라고 한다. 전파를 발사해서 빗방울에 반사된 마이크로파를 관측하면, 반지름 수백 km 범위의 강수와 강수 지역 내의 바람의 분포를 알 수 있다. '도플러 기상 레이더'는 공간적으로 연속적인 데이터를 확보할 수 있다는 이점이 있다. 바람의 관측 결과는 '토네이도' 등 돌풍의 감시, 예보의 강화에 사용된다.

도플러 기상 레이더

2-2. 지역 기상 관측 시스템

 한국의 기상청은 전국 500여 곳 이상에 있는 '자동 기상 관측망'으로 풍향, 풍속, 기압, 기온, 습도, 강수량, 강수 유무, 일사량, 일조 시간, 초상 온도, 지면 온도 등을 실시간으로 관측하고 있다.

자동 기상 관측망

2-3. 측풍 장비

 '측풍 장비(wind profiler)'는 '도플러 효과(Doppler effect)'를 이용한 장치로, 전파를 상공의 다섯 방향으로 발사하고 대기의 흔들림이나 빗방울로 산란되어 돌아온 전파의 주파수 변화에서 바람의 움직임을 알아내는 장치다.

Wind Profiler (scintec사 - 모델명 'LAP3000')

2-4. 정지 기상 위성

 '정지 기상 위성(geostationary meteorological satellite)'은 지구의 기상 상태를 관측하여 지상에 알리는 '정지 위성'이다. 정지 궤도에서 가시광선, 적외선 등으로 지구를 촬영하고 있다. 거의 실시간으로 상공에 있는 구름의 위치 등을 알 수 있으며, 연속 영상으로 구름이나 수증기의 움직임을 포착하여 바람에 대한 정보도 얻을 수 있다.

 한국의 정지 기상 위성인 '천리안 기상 위성'은 적도 상공 36000km, 동경 182.2°에서 기상을 관측한다. 한국 최초의 기상 위성 '천리안 위성 1호'는 2010년 6월 27일에 발사되어, 2011년 4월 1일부터 정규 서비스를 시작하였고, 2020년 4월 1일에 임무를 종료하였다. 2018년 12월 5일에는 '천리안 위성 2A호'가, 2018년 2월 19일에는 '천리안 위성 2B호'가 발사되었다. 천리안 위성 1호는 해외와 공동 개발하였으나, 2A호와 2B호는 독자 기술로 개발되었다.

천리안 위성

2-5. 극궤도 기상 위성

 '극궤도 기상 위성(polar-orbiting meteorological satellite)'은 지구의 극궤도를 따라 남북 방향으로 비행하면서, 지구의 자전과 함께 지구 전체 표면을 관측할 수 있는 특성을 이용하여 기상 관측을 하는 위성이다. '극궤도(polar orbit)'란 남북 양극의 상공을 통과하는 궤도를 말한다. 극궤도 등을 선회하는 위성은 '마이크로파 복사계' 등으로 기온과 수증기량 등의 정보를 얻고 있다. 대표적인 '극궤도 기상 위성(polar-orbiting meteorological satellite)'으로는 미국의 '타이로스(TIROS)', '님버스(NIMBUS)', '에사(ESSA)', '노아(NOAA)', 그리고 러시아의 '메테오르(METEOR)' 등이 있다. 그중에서 '타이로스'의 고도는 850km이며, 'NASA(미국항공우주국)'에서 개발한 최초의 기상 위성이다.

미국에서 개발한 최초의 기상위성 '타이로스(TIROS)'

2-6. 라디오존데

 '라디오존데(radiosonde)'는 기구에 매달린 관측 기기이다. 풍선 모양의 기구나 낙하산에 관측 장비를 탑재하여, 기온이나 기압, 습도, 오존 농도, 일사량, 공중 전기 및 방사능 등 대기 중의 기상 상태를 측정한 후, 지상의 관측소에 송신한다. 또 '라디오존데'의 위치 변화로 풍향과 퐁속도 관측하고, 대기 중의 '자외선(ultraviolet rays)'이나 '우주선(cosmic rays)'의 측정에도 사용한다.

 1일 2회, 한국시간으로는 9시와 21시에 세계 각국에서 동시에 관측한다.

라디오존데(radiosonde)

2-7. 해상 기상 관측

 해상에서도 '배(ship)'와 '부이(buoy)' 등으로 기상 관측이 이루어지고 있다. 기상 관측선이나 일반 선박이 '해상의 기상'이나 '해면 수온', '바람이 만드는 파도'와 '너울(직접적으로 일어난 파도가 아닌 바람에 일어난 물결)' 등을 관측한다. 국제 조약으로 선박의 해상 기상 관측이 장려되고 있다.

'오트로닉스(OTRONIX)'사의 10m 대형 부이

2-8. 항공기 기상 관측

 기상을 관측하거나 제어하기 위해 만든 첨단 항공기인 '기상 항공기'를 통해 기상이 관측되기도 한다. 기상 기관과 민간 항공 회사의 제휴를 통한 '항공기 관측'도 늘어나고 있다. 관측 가능한 항목은 기압, 기온, 바람 등이다.

기상 항공기 (모델명: Beechcraft King Air 350)

2-9. 낙뢰 관측 장비

 '낙뢰(lightning strike)'는 갑작스러운 전기적 방전 현상으로, 주로 '뇌우(번개와 천둥을 발생시키는 하나의 폭풍우)'가 있을 때 발생한다. 대기 중의 방전은 구름과 지면 사이의 '대지 방전', 구름과 구름 사이에서 발생하는 '운간 방전', 그리고 구름 속에서 발생하는 '구름 방전'으로 나뉜다. 일반적으로 낙뢰는 수백만 볼트에 이르는 전하를 수송하므로 매우 큰 피해를 초래할 수 있다. 따라서 기상청은 국민의 생명과 재산을 지키기 위하여 낙뢰를 관측하고 예보하는데 노력하고 있다.

 2021년 현재 대한민국 기상청에서 운영 중인 '낙뢰관측시스템(LINET: LIghtning NETwork)'은 2014년에 독일의 nowcast사로부터 도입된 장비로, 하나의 센서가 '대지 방전'과 '구름 방전'을 모두 관측할 수 있다. 낙뢰의 발생 시각, 위치, 강도, 극성 등의 낙뢰관측자료는 시각화되어 홈페이지와 모바일 웹 서비스를 통하여 국민에게 제공되고 있다.

LINET systems - Lightning Detection Network

3. 전 세계의 관측 데이터가 실시간으로 모인다.

 전 세계에서 관측된 데이터는 세계의 주요 지역을 연결하는 '전 지구 통신망(GTS: Global Telecomunication System)'을 통해 짧은 시간에 국제적으로 교환된다. 그 결과, 전 지구적인 대기의 상황을 알 수 있게 된다.

반응형

4. 수치 예보

 오늘날 일기 예보는 슈퍼컴퓨터가 막대한 계산을 해서 내놓은 '수치 예보'를 토대로 한다. '수치 예보' 결과를 바탕으로 기상청의 예보관이 지역마다 다른 특성 등을 고려해 정확하게 만든 것이 우리에게 전달되는 '일기 예보'이다.

4-1. 슈퍼컴퓨터로 지구의 대기를 시뮬레이션한다.

 '수치 예보'에서는 먼저 컴퓨터에 가상의 지구와 대기를 설정한다. 먼저 대기를 가느다란 격자로 구획을 짓고, 각각의 격자에 온도와 습도 등의 대기의 상태를 나타내는 값을 할당한다. 그리고 물리 법칙에 근거한 모델을 적용한 '예보 프로그램'을 사용해 이들 값이 어떻게 변하는지, 즉 지구 전체의 기상이 어떻게 변하는지를 계산한다. '초기값(계산할 때 미리 모든 격자에 할당해 두는 값)'에는 현실의 대기 상태를 가능한 정확하게 반영시켜 두어야 한다. 그래서 '초기값'을 가능한 구체적으로 반영시키기 위해 전 세계의 관측 데이터가 사용되는 것이다.

4-2. 수치 예보 모델

 지구 전체의 대기 상태를 예상하는 모델을 '전지구 예보 모델'이라고 한다. 몇몇 나라의 기상 기관에서는, 예컨대 미국의 '국립환경 예측센터', 유럽의 '유럽 중기 예보센터(ECMWF: European Centre for Medium-Range Weather Forecasts)', 영국의 '기상국, 일본의 '기상청' 등에서는 독자적인 '전지구 예보 모델'을 개발, 운용하고 있다. '전지구 예보 모델'로 하루 뒤의 날씨를 불과 10분 정도 만에 예측할 수 있다. 수치 예보의 모델은 작은 규모의 현상까지 재현하려면 격자 간격을 가늘게 해서 분해능이 좋은 모델을 사용해야 한다. 하지만 계산량이 막대해지기 때문에 예보하고자 하는 기상 현상의 규모에 맞는 설정이 필요하다. 그래서 예측할 지역을 좁혀 계산량의 증대를 억제함으로써 더욱 가는 격자 간격으로 계산을 하는 모델도 있다.

 세계의 기상 선진국들은 1950년대 후반부터 '수치 예보'를 기상업무에 적용하였고, 한국의 경우 1980년대 후반에 수치예보를 도입하였다. 1985년에 '전산 예보 도입 계획'을 수립하고 스웨덴, 아일랜드 등 유럽의 수치모델을 도입하여 한국에 맞게 변환하기 위한 연구를 시작하였다. 1990년대 초부터는 우리나라 최초의 현업용 모델인 '아시아 지역 모델(ALAM)'과 '극동아시아 지역 모델(FLAM)'을 개발하여 운영하였고, 1990년대 말에는 '수치 예보' 업무를 전담할 '수치예보과'를 신설하고 본격적인 '수치 예보' 업무 및 서비스에 착수하였다. 2011년에는 '한국형 수치 예보 모델 개발 사업단(KIAPS: Korea Institute of atmospheric prediction systesms)'이 발족되었다.

'국가기상 슈퍼컴퓨터센터'의 기상청 슈퍼컴퓨터 4호기 (2021. 11. 24.)

4-3. 날씨 예측은 어떻게 계산되는가?

 날씨의 변화를 계산으로 예측한다고 하지만, 날씨의 변화는 생각처럼 단순한 것이 아니다. '수치 예보 모델(Numerical Weather Prediction Model)'에서는 어떤 방법이 사용될까?

 '수치 예보 모델'에서는 '대기의 흐름'을 지배하는 '운동방정식(유체 역학의 방정식)', 대기와 수증기 양의 변화에 관한 '질량 보존의식(연속의 식)', 기온 변화에 관한 '열역학 제1법칙'과 '기체의 상태 방정식' 등이 사용된다. 이들 이 기본 방정식이 되어 대기를 지배하는 골격이 된다. 또 태양광이나 태양에 의해 따뜻해진 지면이나 구름이 발산하는 열, 지표면과 해수면의 영향도 계산에 반영된다. 대기는 태양광으로부터 직접 따뜻해진다기보다 태양광을 흡수한 지표면이나 해수면에 의해 아래서부터 따뜻해진다. 그래서 이런 효과는 지표면이 침엽수로 뒤덮여 있는지 초원인지, 산인지, 쌓인 눈이 있는지, 바다의 얼음이 있는지 등을 고려하여 추정하여 계산에 반영된다. 또 지형이 기류에 미치는 영향도 고려되어야 하기 때문에, 지형의 정보도 반영된다.

4-4. 관측 데이터가 없는 곳은 이전의 예보 값을 이용한다.

 예보 계산은 '지구 전체의 현재 대기의 상태'를 '초기값'으로 해서 계산을 시작한다. 그러나 기상 위성이 널리 관측한다고 해도 광대한 대기의 현재 모습을 모든 곳에서 알기는 어렵다. 모델의 모든 격자를 메울 정도의 관측 데이터는 현대의 기상 관측망을 통해서도 얻을 수가 없다.

 그래서 직전에 만들어진 예보 결과가 초깃값의 바탕으로 이용된다. 그리고 최신의 관측값을 대조해 어긋나는 곳이 있으면, 그곳을 수정에 초깃값으로 이용하는 것이다. 이는 예보의 정확성을 높이는 데 매우 중요한 과정이다. 수치 예보에서는 작은 오차가 시간과 흐름과 함께 커지는 성질이 있어서, 어떻게 최대한 오차가 적은 초깃값을 만드느냐가 예측의 정확성을 좌우하기 때문이다.

4-5. '예보 계산' 다음에는 자동 보정이 이루어진다.

 '예보 계산'이 끝난 다음에는 자동으로 보정이 이루어진다. 예컨대, 모델의 격자가 성기는 경우, 무시되는 작은 섬이나 분지도 그 부근의 기온이나 우량 등에 커다란 영향을 미친다. 그래서 같은 지역마다 날씨가 변하기 쉬운 지형이 있는 곳은, 예보 계산에서 나온 값을 '보정'한다. 이 보정은 과거에 축적된 통계 데이터를 바탕으로 자동으로 처리된다.

4-6. 알기 쉬운 표현으로 바꾼다.

 예보 계산이 끝나면, 예보 업무에 이용하기 쉬운 형태로 데이터를 변환하는 처리가 이루어진다. '수치 예보'의 결과는 숫자의 나열일 뿐이므로, 그대로는 다르기 어렵다. 그래서 컴퓨터에서 맑음이나 비 등의 날씨, 강수 확률, 최고 기온, 최저 기온 등 사람이 이해하기 어려운 형태로 데이터를 변환시킨다.

4-8. 예보 결과는 얼마나 정확한가?

 일반적으로 예보 기간이 늘어나면 예보 결과의 오차가 커지는 경향이 있다. 그리고 강수 같은 세세한 현상은 격자의 간격이 좁은 모델일수록 상세하게 예보할 수 있다.

반응형

5. 일기도를 보는 방법

5-1. 일기도란 무엇인가?

 일기 예보'의 현장에서는 수치 예보의 결과와 최신 관측 데이터 등 여러 가지 기상 자료를 바탕으로 지역별 날씨를 예상한다. 그 자료의 중심은 '일기도'로, '일기도(Weather Chart)'란 각 관측소에서 측정한 기상요소를 지도상에 표시하고 등압선을 그려 넣은 것이다. 일기도에는 '지상 일기도(Surface Chart)'와 '상층 일기도(Upper Air Weather Chart)' 등 여러 종류가 있다.

5-1-1. 일기 기호

 일기도에는 아래 그림과 같은 '일기 기호(Weather Symbols)'가 지역마다 그려져 있다. 가운데의 원에는 구름의 양을 표시하는데, 검은색으로 원이 모두 칠해져 있으면 흐림, 칠해져 있지 않으면 맑음을 나타낸다. 원 위에 그어진 풍향선은 그 방향에 따라 방향의 방향을 나타내며, 풍속선은 바람의 속도를 나타낸다. 왼쪽에는 기온, 현재 일기, '이슬점(수증기를 함유하는 공기가 식을 때 이슬을 맺는 온도)'을 표기하고, 오른쪽에는 '기압'과 '기압 변화(과거 3시간)'를 표시한다. 아래의 일기 기호를 보면, 날씨가 흐리고, 기온은 17℃, 기압은 999hPa, 12m/s의 풍속으로 '북동풍(북동쪽에서 불어오는 바람)'이 불고 있으며, 3시간 전에 비해 기압이 1.2hPa 저하되었다는 사실을 알 수 있다.

일기도에 쓰이는 기호

5-2. 지상 일기도

 '지상 일기도(Surface Weather Map)'란 TV 뉴스와 신문에서 자주 볼 수 있는 해발 0m의 대기 상태를 그린 것이다. 아래의 '지상 일기도 A'를 보자. 가장 먼저 들어오는 구불구불한 선은 지도에서 같은 해발고도를 이은 '등고선(contour line)'처럼, 기압이 같은 곳을 이은 '등압선(isobar)'이다. 1000hPa을 기준으로 4hPa마다 선을 긋고, 20hPa마다 굵은 선으로 그리기도 한다. 등압선을 보면 대기의 흐름을 파악할 수 있다. 바람은 대게 기압이 높은 곳에서 낮은 곳을 향해 불고, 등압선의 간격이 좁을수록 바람은 강해진다. 또 아래의 지도에는 없지만, 등압선이 고리처럼 닫힐 때도 있는데, 주위보다 기압이 높으면서 고리가 닫힌 곳을 '고기압'이라고 하고, 주위보다 기압이 낮으면서 고리가 닫힌 곳을 '저기압'이라고 한다. 고기압과 저기압의 절대적인 기준은 없다.

 그리고 따뜻한 공기와 차가운 공기가 부딪치는 경계를 '전선(前線)'이라고 한다. 따뜻한 공기와 찬 공기 중 어느 세력이 강한지로 전선의 종류가 바뀐다. 찬 공기가 강하면 '한랭 전선', 따뜼한 공기가 강하면 '온난 전선', 둘이 버티어 대항하면 '정체 전선', 한랭 전선이 온난 전선을 따라잡아 겹치면 '폐색 전선'이 된다. 아래의 '지상일기도 B'에서는 '한랭 전선'과 '온난 전선'이 발달해 있다.

지상 일기도 A
지상 일기도 B

5-3. 상층 일기도

 '지상 일기도(Surface Weather Map)'로는 해당 날씨의 대략적인 경향을 알 수 있다. 하지만 날씨를 좌우하는 상황은 상공의 대기 흐름, 특히 차가운 공기의 유입이나 '난습류(따뜻하고 습한 기류)'의 영향을 가장 많이 받기 때문에, 지상의 기압만을 보아서는 날씨를 예측하기가 어렵다. 그래서 실제로 전문가들은 상공의 대기 모습을 나타내는 '상층 일기도'를 활용한다. 예보할 때는 이것을 보면서 예보 시나리오를 작성한다.

 기압은 고도 1500m 부근에서 850hPa, 고도 3000m 부근에서 700hPa, 고도 5700m 부근에서 500hPa, 고도 9000m 부근에서 300hPa 하는 식으로, 고도가 낮아짐에 따라 낮아진다. '상층 일기도'는 같은 기압이 상공 몇m에 있는지를 '등고도선'으로 나타낸 것이다. 예컨대, '700hPa의 상층 일기도'에서 3000이라고 쓰여 있다면, 고도 3000m 지점의 기압이 700hPa라는 뜻이다.

 쉬운 이해를 위해 '상층 일기도'를 실제로 보면서 알아보자. 아래의 그림은 '500hPa의 상층 일기도'이다. 5610이라고 적혀있는 '등고도선'은 그 지점에서 5610m 점의 기압이 500hPa라는 뜻이다. 등고도선은 60m 간격으로 그려져 있다. 또한 풍향과 풍속도 기재되어 있으며, 아래의 그림에는 없지만 고층 일기도에는 '등온선'도 점선으로 기재되어 있다. 그 밖에도 '상층 일기도'에는 '소용돌이의 정도', '상당 온위(공기 덩어리에 포함되어 있는 수증기를 모드 응결시켰을 때, 해당 공기 덩어리가 1000hPa에서 갖는 온도)'라는 전문적인 정보를 나타낸 것도 있다.

상층 일기도

6. 장기 예보

 '전 지구 모델'에 의한 '수치 예보'는 해마다 정확도가 올라가고 있다. 2일 후 정도까지의 예보의 정확도는 상당히 정확한 수준이다. 하지만 이보다 더 먼 장기 예보는 간단하지가 않다. 대기의 움직임에는 '카오스(Chaos)'의 성질이 있기 때문에, '수치 예보'의 '초기값'에 약간만 차이가 나도 예상이 크게 달라진다. '카오스'는 1960년대 초에 기상학자 '에드워드 로렌츠(Edward N. Lorenz, 1917~2008)'가 기상 모델을 컴퓨터에 입력하면서 발견하였다.

 그래서 1주일 이상 되는 장기 예보에서는 격자점의 데이터를 복수로 준비해 계산하고, 그 평균값을 취한 '앙상블 예보(Ensemble forecast)'가 사용된다. 즉, 대략적인 경향을 확률적으로 구하는 것이다.