2022년 예보관 과정 훈련보고서

기상특보 효율적 운영을 위한 광주 전남 대설 특징연구

소속: 기 상 청

성명: 황 연 남

2022. 9. 30.

- 목   차 -

1. 서론	4

1.1 연구배경 및 목적	4

1.2 대설특보	4

1.3 전남권 적설예보에 대한 선행연구	7

2. 이론적 배경	8

2.1 대설개념모델과 강설 메커니즘	8

2.2 호수효과의 정의	9

3. 자료조사 및 분석방법	12

3.1 자료조사	12

3.2 자료 분석방법	12

4. 본론	14

4.1 해상부이 관측요소와 적설변화 연구	14

4.1.1 바람과 신적설 비교	14

4.1.2 수온과 신적설 비교	16

4.1.3 유의파고와 적설 비교	22

4.2. 시간대별 적설 변화 연구	31

5. 사례분석	35

5.1 2021년 12월 25일	35

5.1.1 종관 기압계 분석	35

5.1.2 실황 및 수치예보 분석	41

6. 결론	48

6.1 요약	48

6.2 예보 현업에서 활용할 전략 제시	52

[참고문헌]	55

1. 서론

1.1. 연구배경 및 목적

광주와 전라남도는 겨울철에 찬 대륙고기압이 확장하면서 큰 해기차에 의해 만들어진 구름대의 영향으로 많은 눈이 내려 서해안을 중심으로 비닐하우스 붕괴, 교통사고 등 지역에 큰 피해를 줬다. 이에 대응하고자 많은 선행연구가 있었다. 지금까지의 선행연구에서는 적설을 중심으로 한 기상예보를 위한 것이었다면 본 연구에서는 기존의 연구결과와 함께 실시간 관측자료를 활용하여 대설의 시작과 끝을 판별할 수 있는 기준이 되는 관측자료를 찾고 이를 활용하여 효율적인 대설특보 운영을 위한 방법을 찾아보고자 한다. 이를 위하여 본 연구에서는 기상요소를 활용하여 서해안형 대설의 구체적인 지역과 기상특보 발표와 해제의 결정에 도움이 되고자 하였다. 특히, 광주전남 지역의 적설과 해양기상관측자료와 상관관계를 조사하여 대설특보를 효율적으로 운영하는 데 활용하고자 한다.

향후 기존에 사용되고 있는 가이던스를 개선하여 현업에서 이용 가능한 가이던스로 활용하고자 한다.

요약하면 적설(눈이 쌓인 량)이 강하거나 약해지는 단계의 특징을 실시간 관측자료 등을 중심으로 연구하여 기상특보(대설주의보/경보) 발표와 해제에 유용한 정보로 활용하고자 한다.

이 연구를 통해 대설특보의 발표 시점이 정확해짐으로 국민의 안전을 강화하여 기상정보이용자의 만족도를 크게 향상시키고 불편을 최소화하기 위한 핀셋 특보 발표를 위한 기초자료로 활용하고자 한다.

1.2. 대설특보

특보업무는 국민의 일상생활과 안전, 사회경제에 미치는 영향이 커 예보관이 발표하는 기상정보의 정확도, 적시성 등이 매우 중요하다.      이에 예보기술 향상에 대한 지속적인 노력이 필요하며 특보를 발표한 후에는 이에 대응하는 기상 실황과의 비교를 통하여 차이가 크게 발생하는 경우나 돌발적인 현상, 사회적 이슈 사항에 대한 사후분석을 실시하여 관련 시스템에 저장·관리하는 등 예보기술의 전문지식과 노하우, 경험을 지속해서 축적해야 합니다. 또한, 향후 유사한 기상 현상이 예상될 때, 예보관이 더욱 효과적으로 대응할 수 있도록 새로 터득한 지식을 공유하고 확산하여야 합니다.

1.2.1. 대설특보 발표기준(예보업무규정_기상청_2020.7.)

표 1. 대설특보 발표기준

특보	대설주의보	대설경보
발표기준	24시간 동안 내려 쌓인 눈의 양이 5cm 이상 예상될 때	24시간 동안 내려 쌓인 눈의 양이 20cm 이상 예상될 때 다만, 산지는 24시간 동안 내려 쌓인 눈의 양이 30cm 이상 예상될 때

1.2.2. 적설의 정의

지상기상관측업무규정(기상청_2016.07.28.)에 따르면 적설이란 고체상의 강수(눈, 싸락눈 등)가 지면에 내려 쌓여 있는 수직 깊이를 말한다. 눈이 관측장소 또는 관측장소 주위의 지면에 반 이상을 덮었을 때를 적설이 있는 것으로 한다. 강설량이란 눈으로 내린 강수량을 말하는 것으로 적설과는 그 뜻이 다르다. 아무리 많은 눈이 내리더라도 지면에 쌓이기 전에 녹아 지면(관측장소 또는 청사주위)의 반 이상을 덮지 못하면 적설은 없는 것이다.

적설의 단위는 cm이며 소수 1위까지 관측한다.

적설은 관측 편의에 따라 적설과 신적설로 구분하여 관측한다. 적설이란 내려 쌓인 기간과 관계없이 관측 시에 실제 지면에 쌓여 있는 눈의 깊이를 뜻한다.  신적설이란 어떤 특정한 기간에 새로 내려 쌓인 눈의 깊이를 말한다. 따라서 신적설은 반드시 특정 기간을 전제로 한 개념이다.

적설은 자체의 무게로 다져지기도 하고 녹아내리기도 하므로 새로 눈이 내리지 않았을 때나, 눈이 내리더라도 적설이 전 관측시보다 낮아지는 경우가 있다. 또한, 적설판 위의 눈은 표면이 균일하지 않아 깊이가 일정하지 않으므로 관측자는 그 평균값을 관측해야 한다.

일별 최심적설은 적설을 측정하는 적설판상에서 측정이 가능하며 정확한 최심적설의 깊이와 시간을 재기 위해서는 세심한 주의를 필요로 한다.

신적설 관측을 위하여서는 별개의 적설판을 사용해야 하며, 관측 시마다 측정이 끝나면 적설판 위의 눈을 쓸어버리고 다음 관측을 위한 준비를 해야 한다.

일최대적설과 일최대신적설은 24시간 중 눈이 가장 많이 쌓였을 때의 적설값(단위 : 0.1 cm)이다. 한편 최대적설은 일계와 무관하게 계속해서 누적된 눈을 관측대상으로 하며 임의 시각의 최심이다.

일별 최심신적설은 24시를 일계로 하여 24시간 동안에 새로 내려 쌓인 눈의 깊이가 가장 깊었을 때의 깊이와 그 시각을 측정하는 것이다.

따라서 이 최심신적설을 측정하기 위하여 별도의 적설판이 필요하며, 이 적설판은 24시에 눈을 쓸어내야 한다.

3시간 최심적설과 최심신적설은 정시관측 3시간 중 눈이 가장 많이 쌓인 임의 시각의 적설값(단위 : 0.1 cm)과 시각을 기록하며 적설과 신적설의 구분은 앞서 설명한 것과 원리가 같으나 일별최심적설, 최심신적설은 일계를 기준으로 하고 3시간 최심적설과 최심신적설은 3시간을 기준으로 삼는 것이 다른 점이다.

1.3. 전남권 적설예보 대한 선행연구

그림1과 그림2는 전남권 적설 예보를 위해 활용하고 있는 적설 판단가이던스이다.

그림 . CP기단 확장 시 강설지역 예측 flow chart

그림 . 서해안형 강설 판단을 위한 흐름도(출처: 겨울예보 why how)

2. 이론적 배경

2.1. 대설개념모델과 강설 메커니즘

대설개념모델 중 서해안형 대설은 한대 제트 북쪽의 차가운 기단 내에서 시베리아 고기압이 확장할 때 해기차에 의해 만들어진 눈구름이 광주, 전라남도에 대설을 발생시키는 사례로 가장 빈번하게 대설을 유발하는 유형이다.

호수효과로 인한 모식도를 보면 시베리아 고기압이 확장하여 차고 건조한 공기가 상대적으로 따뜻한 서해상을 지나면서 하층 불안정으로 인해 눈구름이 발달해서 북서풍을 타고 서해안 및 내륙으로 유입되어 강설이 나타나게 된다.

그림 3. 서해안형 대설구역 모식도(출처: 겨울예보 why how)

대설조건으로는 취주거리, 해기차, 바람이 있는데, 먼저 강설이 발생하기 위해서는 일반적으로 160km 이상의 충분한 취주거리가 필요하다.  목포의 경우, 요동반도에서부터 640km, 산둥반도에서부터는 약 440km의 매우 긴 취주거리를 갖게 되므로 전남 서해안은 충분한 취주거리를 확보했다고 할 수 있다. 다음은 해기차인데 서해안형 강설 발생에 필요한 850hPa의 해기차는 15도 이상, 대설은 20도 이상일 때 가능성이 높다.

마지막으로 하층의 강한 바람은 대기를 혼합시켜 열과 수증기 공급을 더욱 활발하게 하여 불안정을 강화하기 때문에 이번 연구에서는 하층 바람(북서풍과 육풍(동풍)의 수렴)에 초점을 맞췄다.

그림 4. 호수효과에 의한 서해안 강설 발생 모식도(출처: 겨울예보 why how)

2.2. 호수효과의 정의(출처: 겨울예보 why how)

겨울철 동아시아 지역은 시베리아 기단의 영향을 받는 기단의 특징으로 한랭건조하다. 우리나라가 시베리아 기단의 영향을 받는다면 맑고 건조한 날씨를 보여야 하는데, 많은 눈이 내리는 경우가 있다. 눈이 내리기 위해서는 기단 속에 충분한 양의 수증기가 존재해야 하지만, 시베리아 기단의 영향을 받아 어느 조건에서는 습한 ‘호수효과 (lake effect)’와 관련이 있습니다.

“호수효과”는 정확히 언제인지 알 수 없지만, 미국 뉴욕주 버팔로시의 국립기상청(NWS : National Weather Service) 산하연구실에서 근무하던 Barny Wiggin의 발견으로 처음 등장했습니다. 그가 발견한 것은 겨울철 5대호(Great Lakes) 주변 지역에 나타나는 흥미로운 기상 현상으로 5대호 북쪽 지역은 맑은 데 비해 남쪽 지역은 구름이 많고 심지어 눈이 내리는 모습을 보이는 특이한 것이었습니다. 호수를 경계로 북쪽과 남쪽 지역의 날씨가 전혀 다르게 나타나는 것이다. 현재 학계에서는 호수효과를 ‘늦은 가을에서 겨울에 걸쳐 차갑고 안정한 기단이 상대적으로 따뜻한 수면 위를 지나면서 강설이 형성되는 현상’이라고 말한다.

그림 5. 호수효과로 인한 강설

호수효과는 정확히 정의된 기상용어가 아니다. 그저 학자들 간에 소통되는 말로 지역과 나라마다 호수효과를 부르는 용어가 각각 다르다. 일본이나 멕시코 만류가 흐르는 미국 남쪽 지역에서는 ‘바다 효과 (Ocean effect)’, 미국 체서피크나 메사추세츠 만이 있는 지역에서는 ‘해만 효과 (Bay effect)’라고 부른다.

우리나라는 호수효과가 서해상에서 발생한다. 바다 효과라고 말할 수 있다. 서해 해상에서 구름이 만들어지는 현상이 호수효과에 의해 나타난 구름으로 겨울철 우리나라에 자주 등장한다.

호수효과가 일어나는 이유는 여러 가지가 있는데, 중요한 한 가지 요소는 기온과 수온의 차이입니다. 우리나라에서 호수효과가 일어나려면 서해와 시베리아 기단의 온도차이가 커야 하는데, 서해가 육지의 영향을 받아 온도 차이가 작아지면 우리나라는 호수효과에 의한 강설을 기대하기 어렵습니다.

쿠로시오 해류는 겨울철 서해에 다소 약한 영향을 미치지만, 가끔 크게 발달하여 서해상의 날씨를 변화시키기도 한다. 쿠로시오 해류는 북태평양 중위도 아열대 순환의 서안경계류로서, 저위도에서 고위도로 이동하는 난류인데요. 해수의 색이 검푸르게 보인다고 해서 일본에서는 ‘흑조(黑潮)’라고 부르고, 우리나라에서는 호수효과를 ‘흑조 현상’이라고도 부른다.

호수효과의 메커니즘은 겨울철 대륙의 차고 건조한 공기가 상대적으로 따뜻한 해수면을 지나가게 되면 열과 수증기를 공급받게 되는데, 해수면 위를 긴 시간 이동할수록 해수면 부근의 하층대기는 더욱 온난 습윤해지고 불안정해진다. 하층에서 대류와 함께 혼합이 일어나고 점차 혼합층이 깊어지면서 대류운이 발생하게 되는데, 긴 거리를 이류하는 동안 계속되는 열과 수증기의 공급은 대류를 촉진시켜 구름을 높게 발달시킨다.

기류가 해수면을 지나 육지로 유입되는 지역에서는 마찰에 의한 수렴으로 상승기류를 유발시키고 구름은 더욱 강하게 발달해 많은 눈을 내리게 한다. 한편 대류와 혼합으로 인해 발달한 구름은 상부로 갈수록 단열냉각이 되므로 상부의 기온이 낮아져 그 위로는 ‘capping inversion(착모역전)’이라는 모자 쓴 형태의 기온역전 현상이 나타나게 되며, 이는 대류에 의한 구름 발달을 하층으로 제한하게 된다.

따라서, 서해의 수온이 높고 수면 위로 유입되는 공기가 차가워 그 차이가 클수록 하층대기로의 열 공급은 더욱 커질 것이며, 서해상을 길게 이동할수록 많은 수증기 공급이 일어날 것이다. 또한, 강한 바람은 하층대기를 혼합시켜 열과 수증기 공급을 더욱 활발하게 해 불안정한 대기를 형성한다. 결국, 이러한 일련의 과정들이 복합적으로 어우러져 대류운을 발달시켜 강설로 이어지게 되는 것이다.

3. 자료조사 및 분석방법

3.1. 자료조사

본격적인 분석에 앞서 자료는 최근 11년, 2011년부터 2021년 겨울의 적설관측자료와 해양관측자료(칠발도 부이), 지상기상관측자료 등을 기상청 통계분석시스템을 통하여 수집하였다.

그림 6. 국가기후데이터센터 통계분석시스템(http://mcsas.kma.go.kr)

3.2. 자료 분석방법

자료 분석은 R 프로그램을 활용하여 자료 간의 결합 및 상관도를 분석하였다.

그림 7. 자료 분석에 사용된 RStudio 프로그램 버젼

현재 수치모델에서는 중규모 이하의 대류 현상을 일주일 전에 예측하기에는 어려움이 있다. 반면 국민은 대설특보 가능성에 대한 정보를 가능한 빨리 얻어 재난대응 등에 활용하고자 한다.

이에 따라 이번 연구에서는 수치모델에서 제공해주는 정량적인 자료뿐만 아니라, 통계자료 분석을 통한 대설특보 가능성을 조사하여 대설특보 발표 예측시간을 앞당기고, 대설특보 발표와 해제를 효율적으로 운영할 방법을 찾고자 한다. 이를 위하여 기상자료뿐만 아니라 다양한 자료들까지 분석하여 대설특보 효율적 운영에 필요한 자료를 활용하고자 한다.

4. 본론

4.1. 해상부이 관측요소와 적설변화 연구

4.1.1. 바람과 신적설 비교

바람과 적설과의 관계를 알기 위해 칠발도 부이의 바람과 전남권 주요지점(광주, 영광, 흑산도, 목포)의 3시간 동안 내린 신적설과의 상관계수를 조사하였다. 그 결과 표 2와 같은 값을 얻을 수 있었다.

표 2. 3시간 신적설과 칠발도 풍속과의 상관계수

상관계수	3시간 신적설(3시간 동안 새로 쌓인 적설)
	영광	광주	흑산도	목포
칠발도부이 풍속	-0.29	0.57	-0.89	-0.59

칠발도 바람과 광주, 전남의 신적설을 비교한 결과 칠발도 부이의 바람이 약해질수록 서해도서(흑산도)와 서해안(목포, 영광)의 적설이 증가하였다.

반면에 바람이 약해질수록 광주의 적설은 감소하였다. 이는 광주의 북북서쪽에 노령산맥이 위치하면서 약한 바람에는 눈이 노령산맥을 넘지 못해 내리지 못하고, 노령산맥을 넘으려면 강한 바람이 불거나 바람이 서풍계열의 바람이 불면서 노령산맥을 돌아서 불어야 함을 알 수 있었다.

이를 활용하여 바람이 북~북북서일 때 신적설을 기록하기 위해서는 풍속의 임계값을 알아보고자 하였다.

그림 8. 칠발도 바람과 광주 3시간 신적설(2.5cm 이상) 분포도(2011~2021)

그림 8은 3시간 동안에 광주지역에 2.5cm이상의 신적설을 칠발도 부이의 풍향풍속별로 나타내었다. 풍향이 북풍일지라도 9m 이상의 바람이 불면 2.5cm 이상의 3시간 신적설을 기록함을 알 수 있었고 풍향이 북북서풍일 때 바람이 14미터일 때 가장 큰 신적설을 기록하였다. 또한 북북동풍에서는 바람이 13m/s이상일 때 2.5cm이상의 적설을 기록하였다.

요약하면, 바람(칠발도 지점)이 약해지면서 흑산도와 서해안(목포, 영광)에 적설이 증가하고, 강해지면 전남내륙(광주)에 적설이 증가했다.

이를 활용하여, 대설특보 운영시 바람이 강할 때 전남내륙까지 대설특보를 확대하고, 바람이 약해지면 내륙은 특보 해제를 검토하였야 한다. 또한 바람이 약해지더라도 흑산도 등 전남 서해도서지역과 서해안(목포, 영광)은 적설이 증가할 수 있으므로 특보업무 운영시 바람이 약해졌을 때 모든 지점을 함께 대설특보를 해제하는 것은 신중해야 함을 알 수 있었다.

4.1.2. 수온과 신적설 비교

관측요소와 적설과의 관계를 알기 위해 칠발도 부이의 관측요소인 수온(기온 포함)과 전남권 주요지점(광주, 영광, 흑산도, 목포)의 3시간 동안 내린 신적설과의 상관계수를 구해보았다. 그 결과 표 3과 같은 값을 얻을 수 있었다.

표 3. 3시간 신적설과 칠발도 수온(기온)과의 상관계수

상관계수	3시간 신적설(3시간 동안 새로 쌓인 적설)
	영광	광주	흑산도	목포
칠발도부이 기온	0.00	0.70	0.09	0.03
칠발도부이 수온	-0.14	0.68	-0.17	-0.15

전남내륙을 대표하는 광주는 칠발도 부이의 수온(기온)과 높은 상관관계를 보였고, 도서지방인 흑산도, 서해안인 영광과 목포는 낮은 상관관계를 보임을 알 수 있다. 이는 해기차와 해륙풍의 강도에 영향을 미치는 수온이 내륙인 광주지역에 더 많은 영향을 줌을 알 수 있었다. 이는 해수면 온도가 높은 12월에 광주지역은 더 많은 적설이 내림을 알려주는 것으로 보이며 해수면 온도와 당해연도의 광주지역 적설과의 자세한 상관관계 조사가 필요할 것으로 보인다.

그림 9는 서해남부해상에 위치한 칠발도 해상기상관측 부이에서 측정한 2020년 겨울철(2020년 11월~2021년 2월) 수온의 일별 분포도이다.    이 분포도에서 11월에 가장 높은 수온을 기록하고 수온이 하루에 약 0.1℃ 씩 내려감을 알 수 있었고, 2월에 가장 낮은 수온을 기록하였다. 11월에서 1월 상순까지는 기온이 급하게 하강한 반면 1월 중순부터는 완만하게 기온이 하강함을 알 수 있었다. 여기에 예보에 활용하기 위해서는 수온이 높고 낮음의 기준이 필요하다. 이에 일별 칠발도 수온분포 관측자료를 조사하였고, 최근(2011~2021년) 수온자료를 조사하여 월평균 수온 및 일평균 수온을 구하여 적설 예보시 수온의 비교자료로 활용하고자 한다.

그림 9. 칠발도 2020년 겨울(2020년 11월~2021년 2월) 수온 분포 그래프

그림 10. 겨울철 일별 칠발도 수온(2011~2021년 평균)과 광주 일별 평년(1991~2020년)기온 차이 그래프

그림 10은 겨울철 일별 칠발도 수온과, 광주의 일평균기온과 이들의 차를 나타내는 그래프이다.

칠발도 수온을 2011년부터 2021년까지 관측한 자료를 결측값을 제외하고 모두 날짜별로 평균하였고, 광주 기온은 기상청 기후평년값 중 일별 기온 평년값(1991~2020년)에서 가져왔다.

수온과 기온차는 칠발도 수온에서 광주의 일별 기온의 평년값을 뺀 값이다. 수온과 기온차에 대한 추세선(y=-0.0.73x+7.6845)은 절편이 7.6845로 수온이 기온보다 약 7.7℃ 가량 높았고, 월별로 수온과 기온차를 자세히 분석해보면 11월은 평균 5.86℃ 이고, 4~7℃도의 분포를 보인다. 12월에는 평균 7.24℃로 6~8℃의 분포를 보이고 1월은 평균 5.83℃로 5~7℃의 분포를 보이고 2월은 평균 2.47℃로 0~5℃의 분포를 보이면서 후반으로 갈수록 차이가 0℃에 가까워져 해륙풍의 에너지원인 기온차가 12월에 가장 크고 점차 약화되어 2월말에는 0℃에 가까워짐을 알 수 있다.

그림 11. 칠발도 월평균(2013~2022년) 수온분포 그래프

또한, 그림 11은 칠발도 부이에서 2013년에서 2022년까지 최근 10년 동안 결측값을 제외한 관측값의 월평균 수온자료를 나타내는 그래프이다. 이 그래프에서 12월의 수온은 10.59 ℃, 1월은 6.83 ℃ 2월의 수온은 5.41 ℃임을 알 수 있다.

이는 앞으로 적설 예보시 칠발도의 수온의 높고 낮음의 기준으로 활용하여 수치모델에서 모의하는 적설예보값의 보정에 활용하는 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 보인다.

표 4. 칠발도 일별 평균 수온(2011~2021년)

날짜(일)	칠발도 일평균 수온(℃)				비 고
	11월	12월	1월	2월
1	17.4	13.1	8.2	5.8
2	16.9	12.8	8.2	5.8
3	17	12.7	8.2	5.9
4	16.9	12.4	8.1	5.8
5	16.8	12.2	7.7	5.7
6	16.6	12	7.6	5.7
7	16.7	12	7.5	5.6
8	16.5	12.2	7.5	5.4
9	16.2	11.8	7.3	5.3
10	16	11.5	7.1	5.2
11	15.9	11.3	6.9	5.2
12	15.8	11.1	6.8	5.3
13	15.8	11	6.8	5.4
14	15.7	10.6	6.9	5.6
15	15.5	10.4	6.8	5.5
16	15.5	10.3	7	5.4
17	15.3	10.1	6.8	5.3
18	15.3	9.8	6.8	4.8
19	15.1	9.6	6.7	4.8
20	15	9.5	6.6	4.8
21	14.9	9.7	6.4	5.0
22	14.9	9.5	6.5	5.1
23	14.6	9.3	6.4	5.1
24	14.4	9.2	6.4	5.2
25	14.2	9	6.3	5.4
26	13.9	8.8	5.8	5.5
27	13.9	8.5	5.7	5.5
28	13.6	8.4	5.9	5.6
29	13.4	8.3	5.9	7.0
30	13.4	8.4	5.9
31		8.3	5.7

표 5. 광주 일별 평년 기온(1991~2020년)

날짜(일)	광주 일별 평년 기온(℃)				비 고
	11월	12월	1월	2월
1	12.1	6.1	1.2	0.9
2	11.9	5.7	1.2	0.9
3	12	5.1	1.2	0.9
4	12.3	4.7	1.4	1.2
5	12.5	4.3	1.4	1.4
6	12.4	4.1	1.3	1.6
7	12.4	3.9	1.3	1.6
8	12.1	4	1.2	1.7
9	11.8	4	1.1	1.8
10	11.4	3.8	1	1.9
11	11.2	3.7	1	2.3
12	10.9	3.5	1.1	2.7
13	10.4	3.3	1	3.0
14	9.9	3.1	1.1	3.1
15	9.6	2.9	1.1	3.1
16	9.1	2.7	1.1	2.9
17	8.7	2.7	1.1	2.9
18	8.4	2.7	1.3	3.0
19	8.1	2.8	1.2	3.2
20	7.7	3	1.1	3.5
21	7.7	3.2	1	3.7
22	7.7	3.2	0.7	4.0
23	7.7	3	0.5	4.3
24	7.6	2.7	0.4	4.6
25	7.4	2.4	0.4	4.9
26	7.3	2	0.5	5.3
27	7	1.7	0.7	5.3
28	6.9	1.5	0.9	5.2
29	6.6	1.3	1.1	5.3
30	6.4	1.2	1.1
31		1.2	1

표 6. 칠발도 일별 평균 수온(2011~2021년)과 광주 일별 평년 기온(1991~2020년) 차

날짜(일)	칠발도 일평균 수온(℃) - 광주 일별 평년 기온(℃)				비 고
	11월	12월	1월	2월
1	5.3	7	7	4.9
2	5	7.1	7	4.9
3	5	7.6	7	5
4	4.6	7.7	6.7	4.6
5	4.3	7.9	6.3	4.3
6	4.2	7.9	6.3	4.1
7	4.3	8.1	6.2	4
8	4.4	8.2	6.3	3.7
9	4.4	7.8	6.2	3.5
10	4.6	7.7	6.1	3.3
11	4.7	7.6	5.9	2.9
12	4.9	7.6	5.7	2.6
13	5.4	7.7	5.8	2.4
14	5.8	7.5	5.8	2.5
15	5.9	7.5	5.7	2.4
16	6.4	7.6	5.9	2.5
17	6.6	7.4	5.7	2.4
18	6.9	7.1	5.5	1.8
19	7	6.8	5.5	1.6
20	7.3	6.5	5.5	1.3
21	7.2	6.5	5.4	1.3
22	7.2	6.3	5.8	1.1
23	6.9	6.3	5.9	0.8
24	6.8	6.5	6	0.6
25	6.8	6.6	5.9	0.5
26	6.6	6.8	5.3	0.2
27	6.9	6.8	5	0.2
28	6.7	6.9	5	0.4
29	6.8	7	4.8	1.7
30	7	7.2	4.8
31		7.1	4.7
월평균	5.86	7.24	5.83	2.46

표 7. 칠발도 월별 평균수온과 신적설 최심(광주) 분포표 (2011~2022년)

	칠발도 수온(℃)				광주 월별 신적설 최심(cm)				비 고
	1월	2월	11월	12월	1월	2월	11월	12월
2011년					4.2	2		7.4
2012년					7.2	8.1		8.4
2013년	5.1	4.4			1.4	0.3	10.3	8.9
2014년	6.5	5.9	16.0	10.1	4.7			7.8
2015년			15.5	11.7	8.6	1.1	5.5	7.6
2016년	8.5	5.7	14.9	10.4	13.5	5.6		1.6
2017년	7.3	5.5	14.4	9.3	5.3	3.4		4
2018년	5.8	3.2	15.3	10.9	17.1	6.6
2019년	6.9	5.9	16.3	11.1	3.8
2020년	8.3	7.3	15.4	10.5		10.9		16.9
2021년	6.3	5.6	15.6	10.7	8.5	5.9		8.6
2022년	6.8	5.2			2.3	2.2
평균	6.83	5.41	15.43	10.59	17.1	10.9	10.3	16.9	월별 최심신적설

표 7은 칠발도 부이의 년도별 월평균 수온값과 수온과 신적설과의 상관계수가 높은 광주지역의 월별 신적설 최심을 정리한 표이다. 여기에서 월별 신적설최심을보면 1월(17.1cm)과 12월(16.9cm)은 많고, 11월(10.3cm)과 2월(10.9cm)로 상대적으로 작았다. 2월 적설이 상대적으로 적은 것은 해수면온도가 상대적으로 낮고, 칠발도 해수온도와 광주기온과의 차이도 작아 육풍(동풍)의 강도도 상대적으로 작아 수렴도 약해서 인 것으로 보인다. 한편 최근 11년간 대설 경보 기준인 20cm 이상인 날은 하루도 없었음도 알 수 있었다. 광주지역에 대설경보 발표는 경각심을 주기 위해 내리는 방재차원 위주로 발표하고 예보에서도 20cm 이상은 신중을 기해야 할 것으로 보인다.

4.1.3. 유의파고와 적설 비교

광주전남의 신적설과 해상부이(칠발도)의 파고와의 상관관계를 비교하였다.

유의파고(significant wave height, H1/3)란 해양기상관측지침(기상청 2013)에 따르면 일반적으로 사용되는 파고로서, 통계적인 방법의 경우 관측된 파고를 크기순으로 일렬로 늘어 세웠을 때, 첫 번째부터 1/3번째까지의 파고를 평균한 값으로 산출한 파고이다.

표 8 은 3시간 신적설과 칠발도 유의파고와의 상관계수를 광주전남 주요지점을 중심으로 계산하였다. 3시간 신적설과 상관관계는 내륙지역인 광주는 양의 상관, 도서지방인 흑산도는 음의 상관을 보였다.

표 8. 3시간 신적설과 칠발도 유의파고와의 상관계수

상관계수	3시간 신적설(3시간 동안 새로 쌓인 적설)
	영광	광주	흑산도	목포
칠발도부이 유의파고	0.01	0.35	-0.33	-0.09

칠발도 부이의 일 최대유의파고와 전남권 주요지점(광주, 영광, 흑산도, 목포)의 일별 최심신적설과의 그래프를 그려보았다. 그 결과 그림 12~15와 같은 결과를 얻을 수 있었다. 일별 최심신적설이 대설주의보 기준인 일신적설 5cm 이상 일때 칠발도의 일최대유의파고는 내륙을 대표하는 광주는 2.9m 이상, 전남서해안 남부에 위치한 목포는 2.7m 이상, 전남서해안 중 북부에 위치한 영광은 2.7m 이상, 서해도서에 위치한 흑산도는 2.4m 이상임을 알 수 있었다.

종합하면 전남서해안은 2.0m 이상, 전남내륙은 2.9m 이상으로 정의하고, 기존 적설예보 가이던스의 조건에 추가하여 활용할수 있을것으로 보이며, 가이던스에 필요한 예상 유의파고는 비교적 정확도가 높은 유의파고 예상모델(지역파랑예측모델)을 활용하고자 한다.

그림 12. 영광 일별 최심신적설과 칠발도 부이 일최고유의파고와의 관계 그래프

그림 13. 흑산도 일별 최심신적설과 칠발도 부이 일최고유의파고와의 관계 그래프

그림 14. 목포 일별 최심신적설과 칠발도 부이 일최고유의파고와의 관계 그래프

그림 15. 광주 일별 최심신적설과 칠발도 부이 일최고유의파고와의 관계 그래프

표 9. 영광 일최심신적설 5cm 이상 일별 기상관측자료(2011~2013년)

날짜	영광			칠발도		비 고
	일최심신적설	최대풍속	최대풍속풍향	최고 유의파고	수온
20110116	13	7.2	360
20110124	9.8	6.2	360	3.4
20111216	13.8	7.5	50	3.6	10.4
20120104	8.5	9.4	360	4.1	7.5
20120123	6	5.9	20	3	6.4
20120125	6	6.7	360
20120202	7	7.6	360	4.6
20120208	8	9	320
20120218	5	6.9	360	3.2
20121223	15.5	7.9	360	3.3	7.4
20121228	5	4.7	20	1.3	5.7
20121230	9.5	7.6	360	3.7
20121231	9.5	2.9	110	3.9
20131128	6.5	7.4	320	3
20131219	6	8.9	320	2	9.1
20131229	10	3.1	110	1.2	6.5

표 10. 흑산도 일최심신적설 5cm 이상 일별 기상관측자료(2011~2021년)

날짜	흑산도			칠발도		비 고
	일최심신적설	최대풍속	최대풍속풍향	최고 유의파고	수온
20110214	8	12.2	20
20130103	15.2	12	340	2.9
20131228	5	12.3	340	1.3
20140206	6.5	10.3	20	1.1	6.5	남쪽기압골
20160119	6	14.7	340	4.3	7.8
20180124	5.2	13	360	2.5	5.7
20180205	7.3	14.6	340	2.9	3.3
20181208	8	13.2	340	2.5	12.2
20201215	8.3	14.3	360	2.5	10.4
20201230	6.8	19.4	360	5.1	7.9
20210108	15.6	16.5	360	3.7	6.2
20210111	8.2	10.8	360	2.4	5.9
20211226	6.8	17.9	360	3.6	8.7

표 11. 목포 일최심신적설 5cm 이상 일별 기상관측자료(2011~2021년)

날짜	목포			칠발도		비 고
	일최심신적설	최대풍속	최대풍속풍향	최고 유의파고	수온
20110116	5.3	12.8	360
20111216	5.1	15.6	360	3.6	10.4
20120125	5	8.7	360
20120202	5.4	11.2	360	4.6
20121223	8.4	11.5	360	3.3	7.4
20121230	8	12	360	3.7
20121231	9.1	10.9	360	3.9
20131229	5	7.7	320	1.2	6.5
20141205	18.3	11.5	340	4.1	11.8
20141216	5.8	12.9	340	5.1	10.0
20141217	31	12.6	360	5.1	9.2
20141221	8	10	320	2.9	7.7
20141222	5.7	9.3	320	3.5	7.5
20160119	6.9	12.4	360	4.3	7.8
20160123	16.3	11	320	3.2
20160124	11.5	10.3	320
20160125	11	8.8	320
20170210	8.4	12	340	4	5.0
20171208	5	10.8	360	3.3	10.9
20180110	15.5	14	320	4.5	6.7
20180111	10.1	10.7	340	4.4	5.6
20180129	5.4	8.4	360	2.7	3.2
20180205	11.8	7.8	360	2.9	3.3
20180206	6	7.9	340	2.7	3.5
20181228	5.1	10.8	360	3.6	8.4
20201214	5	12.8	360	3.6	10.7
20210107	6	12.3	340	5.3	6.5
20210109	7.2	6.1	360	3.5	6.2
20211226	14.8	5.8	20	3.6	8.7

표 12. 광주 일최심신적설 5cm 이상 일별 기상관측자료(2011~2021년)

날짜	광주			칠발도		비 고
	일최심신적설	최대풍속	최대풍속풍향	최고유의파고	수온
20111216	7.4	5.3	20	4.4	10.4
20120125	7.2	4.7	20
20120208	8.1	5	50
20121206	7	5.2	50	4.3	12.1
20121208	7	6.6	250		11.9
20121228	8.4	4.4	50	1.6	5.7
20131128	10.3	3.3	50
20131129	5.2	3.1	70
20131219	8.9	5.2	50	2.4	9.1
20131229	5	2.4	50	1.6	6.5
20141202	7	5	20	4.5	13.2
20141204	5	5.8	270	4.3	12.4
20141216	5.8	5.1	20	5.4	10.0
20141221	7.8	4.7	70	3.7	7.7
20150101	8	5.8	20	5.8	7.9
20150102	8.6	6.3	50
20151126	5.5	5	250	5.9	14.5
20151216	7.6	7.9	250	4.5	11.8
20160118	7.1	4.6	320	4.6	8.6
20160119	12.5	4.6	290	5.9	7.8
20160123	9.6	5.7	20
20160124	13.5	4.8	270
20160215	5.6	4.2	20	4.9	6.3
20170120	5.3	4.3	290	6	7.2
20180109	5.1	4.5	290	5.3	7.3
20180211	6.6	3.6	250	3.8	2.6
20200217	10.9	3.9	290	7	7.1
20201230	16.9	3.7	20	7.2	7.9
20210107	8.5	4	50	6.3	6.5
20210118	8.5	4.9	270	3.7	6.4
20210217	5.9	3.7	20	5.9	5.8
20211217	8.6	5.2	50	5.7	11.1

아래 그림 16의 파랑예측모델을 활용하여 칠발도 부근에 예상 최대유의파고가 2.9m 이상이면 광주를 포함한 영광, 흑산도, 목포까지 대설특보가능성이 있고, 영광은 예상 최대유의파고가 2.0m에서도 대설특보 가능성이 있음을 알 수 있다.

그림 16. 해상풍과 파고예상도(지역파랑모델에서 생산한 12월 25일 09시 파고예측자료)

그림 16은 2021년 12월 20일 09시 자료로 지역파랑예측모델에서 생산한 12월 25일 09시 해상풍과 파고예상도이다. 파고와 해상풍에 비교적 특화된 모델에서 생산된 파고와 해상풍을 대설판단 가이던스에 활용할 수 있을 것으로 보인다.

표 13. 일신적설과 칠발도 파고와의 상관계수

상관계수	일신적설(하루동안 새로 쌓인 적설)
	영광	광주	흑산도	목포
칠발도 유의파고	0.37	0.46	0.32	0.32
칠발도 최대파고	0.41	0.46	0.32	0.32

□ 칠발도(부이) 지점에 파고(최대파고의 높이)가 높을 때

(풍랑주의보기준(3m 이상))
- 파도의 높이가 높으면 일신적설(하루동안 새로 내린 눈)이 증가한다

☞ 파고 예측값(파고을 예측하는 수치모델)을 활용하여

대설주의보 가능성을 예측

4.2. 시간대별 적설 변화 연구

전남권의 적설을 시간대별로 변화추이를 조사하여 특보운영에 활용하고자 광주전남의 레이져 적설계 자료를 활용하여 시간대별 적설의 합을 그래프로 나타내었다. 아래 그림 17을 살펴보면 아침 9시까지 적설이 증가하다가 아침 9시에 가장 적설이 많고, 이후 점차 감소하는 경향을 보이다가 16시부터 다시 적설이 증가함을 알 수 있다. 증가와 감소폭을 보면 아침 9시 이후 적설이 급격하게 감소하고, 16시부터 20시까지는 완만하게 증가하고 20시부터 다음날 09시까지는 다소 급하게 증가함을 알 수 있었다. 그 원인은 서해안형 대설의 주요 메커니즘이 찬 시베리아 고기압에서 부는 북서풍계열의 바람과 우리나라 내륙에서 부는 육풍(바다와 육지기온 중 바다 기온이 높을 때 육지(동쪽)에서 부는 바람)이 수렴하면서 적설이 증가하는데 야간에 동풍인 육풍이 강화되어 육풍(동풍)의 강도에 따라 적설이 증가한 것으로 분석된다. 서해안형 적설이 드문 남해안에 위치한 여수와 광양은 시간대별 적설의 차이가 적었다.

이로써 출근시간대(07~09시)에는 특보운영시 대설특보 해제를 자제하고 많은 눈이 내렸을 때는 정책적으로 1시간~2시간 출근시간을 유연하게 운영하는 것이 좋을 것 같으며, 퇴근시간대(17시 이후) 특히 20시 이후에는 적설이 급격히 증가함을 알 수 있듯이, 특보 운영시 퇴근시간 전에 선제적으로 대설특보를 발표하고, 눈이 예보되어 있을 때는 퇴근을 서두르거나 이른 퇴근을 정책적으로 유도해야 할 것이다.

그림 17. 전남권 시간대별 적설 합 분포도

표 14. 광주 전남 시간대별 적설 합 분포표(2011~2021년)                   (단위 cm)

	광주	목포	흑산	영광	진도	강진	완도	순천	보성	해남	광양	장흥	고흥	여수	합계
1시	639.1	629.8	221.8	494	125.7	174.1	110.6	100.3	21.1	21.1	4.7	8.6	2		2552.9
2시	659.2	652.9	229.3	514.5	132.4	191	116.2	100.5	23.2	21.5	5.6	8.2	1.7	0	2656.2
3시	691.9	682.7	235.1	529	136	192.4	121.3	122.7	25.8	21.3	13	7.6	1.3	1.5	2781.6
4시	715	714.4	236	525.2	138.6	205.3	125.8	118.9	28.4	25.1	21.5	6.7	1.3	3.3	2865.5
5시	742.1	736.6	241.6	542.7	144.3	215.1	133.4	131	30.4	27.5	31.5	7.8	1.9	4.3	2990.2
6시	765.7	769.7	247.9	566.9	148.4	216	144.9	139.9	32.7	28.9	35.5	7.2	2.1	5.1	3110.9
7시	779.9	796.1	259.6	582.9	151.6	217.3	150.2	141.1	35.4	30.9	39.1	7.7	2.1	6.6	3200.5
8시	790.3	810.1	259.3	622.9	155	215.6	149.3	150.5	35.9	32.9	34.6	8.3	2.2	6.9	3273.8
9시	795.4	812.4	264.4	612.6	152.1	212.8	148.8	153.4	33.5	34.5	40.5	7.3	2.4	6.7	3276.8
10시	782.7	791.5	254.6	599.4	142.5	206.8	134	141.8	28.9	32.3	48.6	7.2	2.8	4.5	3177.6
11시	739.5	747	239	583.9	129.5	179.9	121.2	133.3	28.3	26.3	6.6	4.4	1.3	3.2	2943.4
12시	673.5	688.3	222.2	559.2	113.1	158.3	99	113.9	24.1	20.6	9.2	2.3	0.5	1.9	2686.1
13시	598.2	619.2	209.3	501.2	101.9	140.3	85.5	90.8	18.5	15.1	4.1	0.7	0.1	0.4	2385.3
14시	541.9	563.3	192.9	476.6	92.3	128.2	76.9	73.9	17.4	12.4	3.1	0.1		2	2181
15시	494.9	510.4	186	453.8	92.7	118.3	72.1	61.9	13.6	11.8	3	1.1		0.2	2019.8
16시	463.2	488	181.2	431.2	88.5	111.5	68.6	53.7	13.7	11.4	2.8	0.7		0	1914.5
17시	468	483.8	183.7	420.6	91.2	108.2	65.6	54.2	13.8	11.3	3	0.7	0.2		1904.3
18시	476.9	491.8	187.1	411.1	99.4	110.4	63.4	54.6	14.4	12.6	3.2	2.2	1		1928.1
19시	486.9	507.1	184.7	416	107.2	114.1	63.4	53.7	13.7	14.7	3.2	4.5	0.9		1970.1
20시	501.7	517.6	188.9	387.5	109.1	122.4	74.9	58.9	13.4	14.9	3.9	6.7	0.9		2000.8
21시	520.3	524.8	196.1	397.8	115.3	125.7	78	78.5	13.3	15.6	3.7	8.1	0.8		2078
22시	539.6	561.1	208.6	402.2	116.6	128.4	85.5	75.9	14.8	16.7	3.7	7.6	0.9		2161.6
23시	566	575.7	210.3	425.5	120.6	135.9	94.4	79.6	14.7	19	3.7	8.1	0.9		2254.4
24시	610.8	617.4	218	486.7	122.5	172.2	109.3	96.8	19.7	21	4.5	9.6	1.7		2490.2
* 관측장소 별 관측기간: 강진, 순천 광주, 목포, 여수, 완도, 흑산도(2011~2021년) 해남, 장흥, 고흥, 진도(2015~2021년) 영광(2011~2014년, 2020~2021년), 광양시(2012~2021년), 보성(2011~2014년, 2018~2021년)

요약하면 시간대별 적설의 분포를 계산한 결과, 아침 9시에 가장 많은 적설 그리고 9시 이후로 점차 적설이 감소했다가 17시 이후부터 증가하는 경향을 보였다.

□ 낮동안(09시~16시) 적설이 급격히 작아짐

- 09시이후 대설주의보해제 검토 오후(17시)부터 다시 적설이 증가하는 경향이 있어 대설주의보 발표 시 참고

5. 사례분석

5.1. 2021년 12월 25일(흑산도 바람이 약할 때 적설 증가 사례)

5.1.1. 종관 기압계 분석

2021년 12월 25일부터 27일 사이에 대륙고기압이 확장하면서 서해안을 중심으로 많은 눈이 내린 사례로 서해안에는 5~33cm, 특히 해제(무안)에는 33cm의 많은 적설이 나타난 사례이다.

오츠크해 부근 한기를 동반한 저기압이 정체한 가운데, 전남서해안으로 한기가 지속적으로 남하하는 상태를 보이고 있으며, 25일 09시 기준, 500hPa –24도선이 우리지역을 지나고, 한기 축이 남하하면서 25일 밤부터 26일 아침 사이 우리지역을 통과할 것으로 예상됨. 850hPa에서는 –15도선과 1500gpm 선이 우리지역을 지나고 있으며, 북서풍이 유입됨. 26일 밤부터는 온도선은 W형태를 그리면서, 내륙으로도 국지고기압이 형성되기 시작하며 수렴역이 서해안으로 형성됨.

그림 18. 지상일기도, 고층일기도, 대기선도(25.00UTC)

(25일 09시)

500hpa 기온(대련 –35도, 광주-24도) 바람(대련 80knot, 광주 100knot) 700hpa 기온(광주 –11도) 850hpa 기온선(광주 –13도) 바람(북북서 40knot), 925hpa 기온선(광주 –11도), 칠발도 수온( 9.7도 /25일 평년 9도)

그림 19. 지상일기도, 고층일기도, 대기선도(25.12UTC)

(25일 21시)

500hpa 기온(대련 –34도, 광주 -25도) 바람(대련 75knot, 광주 100knot) 700hpa 기온(광주 –14도) 850hpa 기온선(광주 –16도) 바람(북북서 35knot), 925hpa 기온선(광주 –12도), 칠발도 수온( 9.5도 /25일 평년 9도)

그림 20. 지상일기도, 고층일기도, 대기선도(26.00UTC)

(26일 09시)

500hpa 기온(대련 –35도, 광주 -23도) 바람(대련 50knot, 광주 105knot) 700hpa 기온(광주 –18도) 850hpa 기온선(광주 –16도) 바람(북서 40knot), 925hpa 기온선(광주 –13도), 칠발도 수온( 8.6도 /26일 평년 8.8도)

그림 21. 지상일기도, 고층일기도, 대기선도(26. 12UTC)

(26일 21시)

500hpa 기온(대련 –31도, 광주 -25도) 바람(대련 50knot, 광주 75knot) 700hpa 기온(광주 –17도) 850hpa 기온선(광주 –14도) 바람(북서 30knot), 925hpa 기온선(광주 –10도), 칠발도 수온( 8.5도 /26일 평년 8.8도)

그림 22. 지상일기도, 고층일기도, 대기선도(27. 00UTC)

(27일 09시)

500hpa 기온(대련 –31도, 광주 -25도) 바람(대련 50knot, 광주 70knot) 700hpa 기온(광주 –14도) 850hpa 기온선(광주 –11도) 바람(북북서 30knot), 925hpa 기온선(광주 –8도), 칠발도 수온( 8.7도 /26일 평년 8.5도)

5.1.2. 실황 및 수치예보 분석

그림 23. 레이더 영상(25일 09시~27일 09시 )

그림 23은 2021년 12월 15일 09시부터 27일 09시까지 6시간간격의 레이더 영상자료이다. 2021년 12월 25일 09시 한기가 서해해상으로 남하하면서 해기차에 의해서 만들어진 에코가 발생하여 전남서해안, 및 내륙을 중심으로 영향을 주고 있으며 점차 강하게 영향을 주고 있다.

그림 24. 적설, 기상레이더, 바람벡터, 해상 바람(12.26. 03시, 09시, 15시, 21시)

(25일 09~15시)  바람 자료를 분석해보면 내륙과 서해상의 바람이 북풍이 불면서 강수에코가 해안선을 중심으로 약하게 내림

(25일 21~26일 09시) 해안에 바람이 북동풍(육풍)이 강해지면서 해안에 수렴이 강하게 형성되어 강한 눈이 서해안을 중심으로 내림

그림 25. 적설, 기상레이더, 바람벡터, 해상 바람(26일 21시, 12.27. 03시, 09시 )

(26일 15시) 해안에 바람이 육풍이 약해지면서 수렴역이 약해 강한 눈구름은 서해앞바다로 이동

(26일 21시) 내륙의 바람이 북동풍이 강하여 서해안과 서해먼바다(흑산도 부근)으로 밀려나 강한 눈 에코가 정체해 있으면서 서해안 중심 적설기록

(27일 03~15시) 내륙의 바람이 북동풍이 강하여 서해먼바다로 밀려나 눈 에코가 약화됨

표 15. 칠발도해양관측부이 관측 자료(2021년  12월 25일~27일)

칠발도	유의파고 (m)	풍향(deg)	풍향	풍속 (m/s)	기온 (℃)	수온 (℃)	칠발도	유의파고	풍향(deg)	풍속 (m/s)	풍속	기온 (℃)	수온 (℃)
25일 01시	3.6	0	N	13.5	2.6	10	26일 13시	2.8	13	NNE	8.3	0	8.6
25일 02시	3.4	7	N	13.2	2.4	10	26일 14시	2.7	5	N	7.6	-1.5	8.6
25일 03시	3.8	6	N	13.4	2.1	10.1	26일 15시	2.5	2	N	9.1	-0.7	8.6
25일 04시	4	2	N	13.4	1.8	10.2	26일 16시	2.2	350	N	10.8	1.4	8.6
25일 05시	3.9	5	N	14	1.2	10.1	26일 17시	2.4	341	NNW	12.4	1.9	8.8
25일 06시	3.9	1	N	14.6	0.6	10.1	26일 18시	2.6	346	NNW	8.9	1.1	8.7
25일 07시	3.8	12	NNE	14	0.4	10	26일 19시	2.7	91	E	8.9	-2.3	8.9
25일 08시	3.9	4	N	14	-0.6	9.9	26일 20시	2.4	83	E	6.5	-2.7	9.1
25일 09시	3.9	6	N	15	-0.1	9.7	26일 21시	2.3	84	E	4.3	-2.9	8.5
25일 10시	3.5	4	N	14.3	-0.3	9.6	26일 22시	2.1	95	E	5	-2.7	9
25일 11시	3.9	12	NNE	14.4	-1.2	9.3	26일 23시	2.2	107	ESE	3.6	-1.9	8.6
25일 12시	4.1	4	N	13.5	-0.3	9.2	26일 24시	2.2	345	NNW	8.6	1.5	8.3
25일 13시	3.8	4	N	13.8	-1.4	9.4	27일 01시	2.2	359	N	8.5	0.9	8.5
25일 14시	3.8	359	N	12.7	-1.1	9.3	27일 02시	2	115	ESE	5.4	-1.7	8.5
25일 15시	3.5	5	N	13.4	-0.7	9	27일 03시	2.3	99	E	6.8	-1.4	8.3
25일 16시	4	8	N	12.3	-0.5	9.7	27일 04시	2.2	85	E	5.8	-2.5	8.4
25일 17시	3.9	6	N	13.1	-0.1	9.7	27일 05시	2	108	ESE	4.1	-2.4	8.4
25일 18시	3.7	11	N	12.9	-0.1	10	27일 06시	2	98	E	4.9	-2.4	8.5
25일 19시	3.4	9	N	13.8	0.1	9.8	27일 07시	1.8	105	ESE	4.8	-2.7	8.6
25일 20시	3.3	6	N	12.8	-0.1	9.9	27일 08시	1.9	98	E	3.4	-2.3	8.8
25일 21시	3.3	4	N	13.8	-0.8	9.5	27일 09시	2.1	90	E	3.8	-2	8.7
25일 22시	3.4	5	N	13.5	0	9.4	27일 10시	2.2	83	E	5.5	-2.7	8.8
25일 23시	3.1	1	N	12.6	0	9.2	27일 11시	2.2	84	E	5.3	-2	8.7
25일 24시	3.4	355	N	12.6	-0.1	9	27일 12시	2	105	ESE	4.8	-1.1	8.7
26일 01시	3.4	354	N	13.2	0.3	8.9	27일 13시	2.1	159	SSE	1.8	-0.4	8.7
26일 02시	3.2	359	N	13	0.2	8.9	27일 14시	1.6	140	SE	0.9	0.2	8.6
26일 03시	3.2	10	N	12.1	0.2	9.1	27일 15시	1.6	260	W	0.6	0.8	8.6
26일 04시	3.5	0	N	10.9	-0.5	9.1	27일 16시	1.4	-	-	0.4	1.8	8.8
26일 05시	3.1	1	N	11.1	-1.6	9	27일 17시	1.5	345	NNW	9.6	5	8.6
26일 06시	3.2	3	N	14	-0.2	9.2	27일 18시	1.6	350	N	9.1	5.1	8.7
26일 07시	3.6	354	N	12.3	-0.5	9.2	27일 19시	1.7	336	NNW	9.1	5.2	9.2
26일 08시	3.2	0	N	12.9	-1.9	9.1	27일 20시	1.8	338	NNW	8	5.2	9.1
26일 09시	3.1	6	N	11.3	-0.2	8.6	27일 21시	1.8	333	NNW	8.3	5.6	9
26일 10시	3.2	7	N	12.3	-0.4	8.8	27일 22시	1.9	343	NNW	8.2	5.8	9
26일 11시	2.9	352	N	11.5	-0.8	8.7	27일 23시	1.7	346	NNW	7.5	5.7	9.1
26일 12시	2.9	9	N	10.6	0.3	8.7	27일 24시	1.8	353	N	6.6	5.7	8.7

표 16. 전남권 적설관측 자료(2021년  12월 25일~27일)                     (단위: cm)

적설	광주광산	목포	무안해제	흑산도	영광군	칠발도풍속 (m/s)	적설	광주광산	목포	무안해제	흑산도	영광군	칠발도풍속 (m/s)
25일 01시	-	-	-	-	-	13.5	26일 13시	2.2	14.8	32	1.2	15.7	8.3
25일 02시	-	-	-	-	-	13.2	26일 14시	1.1	14	30.6	2	14.4	7.6
25일 03시	-	-	-	-	-	13.4	26일 15시	-	12	29.5	1.8	13.3	9.1
25일 04시	-	-	-	-	-	13.4	26일 16시	-	12	29.2	1.4	12.7	10.8
25일 05시	-	-	-	-	-	14	26일 17시	-	12.1	28.7	1.4	12	12.4
25일 06시	-	-	-	-	-	14.6	26일 18시	-	12.4	27.7	1.5	11.6	8.9
25일 07시	-	-	-	-	-	14	26일 19시	-	12	27.7	1.5	11.4	8.9
25일 08시	-	-	-	-	-	14	26일 20시	-	11.7	29.8	1.5	11.6	6.5
25일 09시	0.7	-	-	-	-	15	26일 21시	-	11.5	31	2.7	11.2	4.3
25일 10시	1.1	-	-	-	-	14.3	26일 22시	-	11.5	30.9	6.7	10.8	5
25일 11시	-	-	-	-	-	14.4	26일 23시	-	11.6	30.2	6.8	10.5	3.6
25일 12시	-	-	-	-	-	13.5	26일 24시	-	11.7	29.9	7	10.3	8.6
25일 13시	-	-	-	-	-	13.8	27일 01시	-	11.7	29.8	7	10	8.5
25일 14시	-	-	-	-	-	12.7	27일 02시	-	11.4	29.8	7.3	9.9	5.4
25일 15시	-	-	-	-	-	13.4	27일 03시	-	11.4	29.5	7.5	9.6	6.8
25일 16시	-	0.1	0.5	-	-	12.3	27일 04시	-	11.5	29	7.5	9.3	5.8
25일 17시	-	1	0.7	-	-	13.1	27일 05시	-	11.2	28.4	7.5	9	4.1
25일 18시	-	0.5	0.8	-	-	12.9	27일 06시	-	10.8	27.9	8	8.7	4.9
25일 19시	-	0.5	0.5	-	2	13.8	27일 07시	-	10.5	27.4	8.2	8.5	4.8
25일 20시	3.8	0.7	-	-	1.7	12.8	27일 08시	-	10.4	27.1	8.2	8.3	3.4
25일 21시	5.8	0.8	1.4	-	1.6	13.8	27일 09시	-	10	26.7	8	8.1	3.8
25일 22시	6	0.8	2.5	0.1	5.5	13.5	27일 10시	-	9.3	26.1	7	7.9	5.5
25일 23시	5.8	1.8	2.6	0.1	6.4	12.6	27일 11시	-	8.9	25.5	6	7.7	5.3
25일 24시	5.5	3	3.6	0.2	6.1	12.6	27일 12시	-	8.3	24.7	5.5	6.9	4.8
26일 01시	5.2	7	5.8	0.2	6	13.2	27일 13시	-	7.4	23.5	5	6.2	1.8
26일 02시	5	10	10.3	0.3	7.1	13	27일 14시	-	6.7	21.7	4.8	5.7	0.9
26일 03시	4.8	11	11.7	0.4	8.7	12.1	27일 15시	-	6.1	20.7	4.5	5.3	0.6
26일 04시	4.6	13	13	0.4	10.3	10.9	27일 16시	-	5.8	19.9	4	5.1	0.4
26일 05시	4.4	14.1	17.1	0.6	12.3	11.1	27일 17시	-	5.6	19.4	3.5	5	9.6
26일 06시	4.4	14.8	19.1	0.7	14.6	14	27일 18시	-	5.5	18.9	3.3	4.9	9.1
26일 07시	4.2	15.3	23.7	0.8	17.6	12.3	27일 19시	-	5.5	18.4	3.1	4.9	9.1
26일 08시	4.4	15.5	26.2	0.7	18.6	12.9	27일 20시	-	5.3	18.1	3	4.9	8
26일 09시	4.4	15.6	29.2	0.8	18.3	11.3	27일 21시	-	5.1	17.9	2.8	4.8	8.3
26일 10시	4.3	15	29.8	1.3	18.7	12.3	27일 22시	-	5.1	17.7	2.7	4.7	8.2
26일 11시	4	15.1	31.9	1.5	18.3	11.5	27일 23시	-	5	17.4	2.7	4.6	7.5
26일 12시	3.2	15.4	33	1.4	17.1	10.6	27일 24시	-	4.8	17.2	2.5	4.5	6.6

그림 26은 5일(120시간) 전에 생산한 파랑예측자료와 실황이 칠발도 부근의 파고(3.5~4m)를 잘 모의하는 것을 알 수 있다.

그림 26. 지역파랑모델 파랑예측자료(2021. 12.25. 09:00)

그림 27. 칠발도 시간별 유의파고, 풍속, 수온분포(2021.12.25.~12.27.)

그림 27에서 수온과 풍속, 수온자료는 칠발도해양기상관측 부이가 관측한 자료이며, 바람은 25일 09시에 15m/s로 가장 강하게 불고 26일 21시경 급격히 약화 되었다.  유의파고는 4m까지 일다가 점차 약화되었으며, 수온은 10.2도에서 점차 8.3도로 낮아졌다가 바람이 약해지면서 다시 9도까지 올랐다.

그림 28. 전남권 주요지점 적설과 칠발도 풍속과의 비교 그래프

그림 28에서 보면 칠발도 부이의 풍속이 13m/s 이상으로 강하게 부는 25일 09시경 내륙에 위치한 광주광산지점에서 가장 먼저 적설이 기록하였다. 적설은 25일 15시이후에 쌓이기 시작하여 26일 09시부근에 가장 피크를 보였다. 흑산도지점을 26일 22시에 칠발도 바람이 약하게 불면서 적설이 급격히 증가하여 특보기준이 넘는 6.7cm를 기록하였다.

6. 결론

6.1. 요약

(목적) 광주와 전라남도는 겨울철에 찬 대륙고기압이 확장하면서 큰 해기차에 의해 만들어진 구름대의 영향으로 많은 눈이 내려 서해안을 중심으로 비닐하우스 붕괴, 교통사고 등 지역에 큰 피해를 입혔다. 피해를 최소화하기 위해서는 신속하고 정확한 적설예보 및 대설특보의 발표가 중요하다고 하겠다. 본 연구에서는 기존의 서해안 대설에 대한 연구결과와 함께 실시간 관측자료를 활용하여 대설의 시작과 끝을 판별할 수 있는 가이던스를 찾고자 하였다.

또한, 대설을 판단하는 기준이 되는 관측자료를 찾고 이를 활용하여 효율적인 대설특보 운영을 위한 가이던스를 연구하여 전남권 서해안형 대설 가이던스를 개선하여 신속하고 정확한 기상특보 발표와 해제의 결정에 도움이 되고자 한다.

(바람과 신적설 비교)

바람과 적설과의 관계를 알기 위해 칠발도 부이의 바람과 전남권 주요지점(광주, 영광, 흑산도, 목포)의 3시간 동안 내린 신적설과의 상관계수를 조사하였다.

칠발도 바람과 광주, 전남의 신적설을 비교한 결과 칠발도 부이의 바람이 약해질수록 흑산도와 서해안(목포, 영광)의 적설이 증가하였다.

반면에 바람이 약해질수록 광주의 적설은 감소하였다. 이는 광주의 북북서쪽에 노령산맥이 위치하면서 약한 바람에는 눈이 오지 않았고, 노령산맥을 넘으려면 강한 바람이 불거나 바람이 서풍계열의 바람이 불면서 노령산맥을 돌아서 불어야 함을 알 수 있었다.

이를 활용하여 바람이 북~북북서일 때 신적설을 기록하기 위해서는 풍속의 임계값을 알아보고자 하였다.

3시간동안에 광주지역에 2.5cm이상의 신적설을 칠발도 부이의 풍향과풍속으로 나누어 조사하였다. 풍향이 북풍일지라도 칠발도에 9m 이상의 바람이 불면 2.5cm 이상의 신적설을 기록함을 알 수 있었고 풍향이 북북서풍일 때 바람이 14미터일 때 가장 큰 신적설을 기록하였다. 또한 북북동풍에서는 바람이 13m/s이상일 때 2.5cm이상의 적설을 기록하였다.

요약하면, 바람(칠발도 지점)이 약해지면서 흑산도와 서해안(목포, 영광)에 적설이 증가하고, 강해지면 전남내륙(광주)에 적설이 증가했다.

이를 활용하여, 대설특보 운영시 바람이 강하게 지속될 때 전남내륙까지 대설특보를 확대하고, 바람이 약해지면 내륙은 특보 해제를 검토해야 한다. 또한 바람이 약해지더라도 흑산도 등 서해도서지역과 서해안(목포, 영광)은 적설이 증가할 수 있으므로 특보 운영시 바람이 약해졌을 때 모든 지점을 함께 대설특보를 해제하는 것은 신중해야 함을 알 수 있었다.

(수온과 신적설 비교)

관측요소와 적설과의 관계를 알기 위해 칠발도 부이의 관측요소인 수온(기온포함)과 전남권 주요지점(광주, 영광, 흑산도, 목포)의 3시간 동안 내린 신적설과의 상관계수를 구해보았다.

전남내륙을 대표하는 광주는 칠발도 부이의 수온(기온)과 높은 상관을 보였고, 도서지방인 흑산도, 서해안인 영광과 목포는 낮은 상관관계를 보임을 알 수 있다. 이는 해기차와 해륙풍의 강도에 영향을 미치는  수온이 내륙인 광주지역에 더 많은 영향을 줌을 알 수 있었다. 이는 해수면 온도가 높은 12월에 광주지역은 더 강한 적설이 내림을 알려주는 것으로 보이며 해수면 온도와 당해연도의 광주지역 적설과의 상세한 상관관계 조사가 필요할 것으로 보인다.

서해남부해상에 위치한 칠발도 해상기상관측 부이에서 측정한 2020년 겨울철 수온의 일별 분포표에서 11월에 가장 높은 수온을 기록하고 수온이 하루에 약 0.1℃ 씩 내려감을 알 수 있었고, 2월에 가장 낮은 수온을 기록하였다. 11월에서 1월 상순까지는 기온이 급하게 하강한 반면 1월 중순부터는 완만하게 기온이 하강함을 알 수 있었다. 여기에 예보에 활용하기 위해서는 수온이 높고 낮음의 기준이 필요할 것으로 보여, 일별 칠발도 수온분포 관측자료를 조사하였고, 월평균 수온을 구하여 적설 예보시 수온의 비교자료로 활용하고자 하였다.

또한, 칠발도 부이에서 2013년에서 2022년까지 10년동안 결측값을 제외한 관측값의 월평균 수온자료는 12월은 10.59 ℃, 1월은 6.83 ℃ 2월은 5.41 ℃임을 알 수 있었다.

이는 앞으로 적설 예보시 칠발도의 수온의 높고 낮음의 기준으로 활용하여 수치모델에서 모의하는 적설예보값의 보정에 활용하는 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 보인다.

칠발도 부이 수온과 신적설과의 상관계수가 높은 광주지역의 월별 신적설 최심은 12월과 1월에 신적설최심이 많고, 2월에는 최심적설이 비교적 작음을 알 수 있었다.

(유의파고와 적설 비교)

광주전남의 신적설과 해상부이(칠발도)의 파고와의 관계를 일최심신적설을 기준으로 광주, 전남의 적설과 비교한 결과, 5cm 이상의 적설이 쌓였을 때 유의파고가 대부분 2m 이상이었음을 알 수 있었다. 이는 겨울철 유의파고와 적설과의 높은 상관이 있음을 알 수 있었고, 이를 바탕으로 비교적 정확도가 높은 유의파고 예상모델을 활용하여 일최심적설의 예상에 활용하고자 하였다.

칠발도 부이의 일 최대유의파고와 전남권 주요지점(광주, 영광, 흑산도, 목포)의 일별 최심신적설이 대설주의보 기준인 일신적설 5cm 이상 일때 칠발도의 일최대유의파고는 내륙을 대표하는 광주는 2.9m 이상, 서해안을 대표하는 목포는 2.7m 이상, 영광은 2m 이상, 도서지방을 대표하는 흑산도는 2.4m 이상임을 알 수 있었다.

이를 활용하여 칠발도 부근의 예상 유의파고를 활용하면 대설특보의 참고자료로 활용할 수 있을 것으로 보인다. 정성적으로 예상최대유의파고가 2.9m 이상이면 광주를 포함한 영광, 흑산도, 목포까지 대설특보가능성이 있음을 알 수 있었고, 영광은 예상최대파고가 2.0m에서도 대설특보 가능성이 있음을 알 수 있었다.

□ 칠발도(부이) 지점에 파고(최대파고의 높이)가 높을 때

(풍랑주의보기준(3m 이상))
- 파도의 높이가 높으면 일신적설(하루동안 새로 내린 눈)이 증가한다

☞ 파고 예측값(파고을 예측하는 수치모델)을 활용하여

대설특보 가능성을 예측

(시간대별 적설 변화)

전남권의 적설을 시간대별로 변화추이를 조사하여 특보운영에 활용하고자 광주전남의 레이져적설계 자료를 활용하여 시간대별 적설의 합을 살펴보았다. 아침 9시까지 적설이 증가하다가 아침 9시에 가장 적설이 많고, 이후 점차 감소하는 경향을 보이다가 17시부터 다시 적설이 증가함을 알 수 있다. 증가와 감소폭을 보면 아침 9시 이후 적설이 급격하게 감소하고, 17시부터 20시까지는 완만하게 증가하고 20시부터 다음날 09시까지는 다소 급하게 증가함을 알 수 있었다.

이로써 출근시간대(7~9시)에는 특보운영시 대설특보 해제를 자제하고 많은 눈이 내렸을 때에는 정책적으로 1시간~2시간 출근시간을 유연하게 운영하는 것이 좋을 것 같으며, 퇴근시간대(17시 이후) 특히 20시 이후에는 적설이 급격히 증가함을 알 수 있듯이, 특보운영시 퇴근시간 전에 선제적으로 대설특보를 발표하고, 눈이 예보되어 있을 때는 퇴근을 서두르거나 이른 퇴근을 정책적으로 유도 해야 할 것이다.

요약하면 시간대별 적설의 분포를 계산한 결과, 아침 9시에 가장 많은 적설 그리고 9시 이후로 점차 적설이 감소했다가 17시 이후부터 증가하는 경향을 보였다.

□ 낮동안(09시~16시) 적설이 급격히 작아짐

- 09시이후 대설주의보해제 검토 오후(17시)부터 다시 적설이 증가하는 경향이 있어 대설주의보 발표 시 참고

(전남서해안 대설예보 순서)

(1단계) 대설가능 날짜 예상(수치모델(상층 한기 등 분석) 파랑모델(파고 등))

(2단계) 강설 시간대와 위치 파악(바람을 분석하여 강설 시간대와 위치 파악)

(3단계) 대설 위치와 시간대 분석(육풍 수렴역 분석_광주기온 및 해뜨는 시간분석)

6.2. 예보 현업에서 활용할 전략 제시

대설특보의 발표는 국민의 일상생활과 생활 안전, 사회경제에 미치는 영향이 매우 크다. 이에 예보관이 발표하는 기상정보의 정확도, 적시성 등을 향상하기 위해서는 예보기술 향상에 대한 지속적인 노력이 필요하다 하겠다. 여기에서는 본연구 결과를 바탕으로 실제 예보현업에서 활용할 전략을 제시하고자 한다.

(칠발도 바람과 신적설)

바람(칠발도 지점)이 약해지면서 흑산도와 서해안(목포, 영광)적설이 증가하고, 강해지면 전남내륙(광주)에 적설이 증가했다.

이를 활용하여, 대설특보 운영시 바람이 강할 때 전남내륙까지 대설특보를 확대하고, 바람이 약해지면 전남내륙은 특보 해제를 검토해야 한다. 또한 바람이 약해지더라도 흑산도 등 서해도서와 서해안(목포, 영광)은 적설이 증가할 수 있으므로 특보 운영시 바람이 약해졌을때 모든 지점을 함께 대설특보를 해제하는 것은 신중해야 함을 알 수 있었다.

(수온과 신적설 비교)

서해남부해상에 위치한 칠발도 해상기상관측 부이에서 관측한 2020년 겨울철 수온의 일별 분포표에서 11월에 가장 높은 수온을 기록하고 수온이 하루에 약 0.1℃ 씩 내려감을 알 수 있었고, 2월에 가장 낮은 수온을 기록하였다. 11월에서 1월 상순까지는 기온이 급하게 하강한 반면 1월 중순부터는 완만하게 기온이 하강함을 알 수 있었다. 여기에 예보에 활용하기 위해서는 수온이 높고 낮음의 기준이 필요할 것으로 보여, 일별 칠발도 수온분포 관측자료를 조사(참조: 표 4. 칠발도 일별 평균 수온(2011~2021년))하였고, 월평균 수온(12월: 10.59 ℃, 1월:은 6.83 ℃ 2월은 5.41 ℃)을 조사하여 적설 예보시 수온의 비교자료로 활용하고자 하였다. 적설 예보시 칠발도의 수온의 높고 낮음의 기준으로 활용하여 수치모델에서 모의하는 적설값의 보정에 활용하는 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 보인다.

(유의파고와 적설 비교)

칠발도 부이의 일 최대 유의파고와 전남권 주요지점(광주, 영광, 흑산도, 목포)의 일별 최심신적설이 대설주의보 기준인 일신적설 5cm 이상 일때 칠발도의 일최대 유의파고는 내륙을 대표하는 광주는 2.9m 이상, 전남서해안을 대표하는 목포는 2.7m 이상, 영광은 2m 이상, 도서지방을 대표하는 흑산도는 2.4m 이상임을 알 수 있었다.

□ 칠발도(부이) 지점에 파고(최대유의파고의 높이)가 높을 때 즉 풍랑주의보 기준이 3m 임을 감안할 때 해상에 풍랑예비특보 (풍랑주의보 기준(3m 이상))가 발표되면 전남서해안(영광)에 대설주의보가 내릴 가능성이 있다.
- 파도의 높이가 높으면 일신적설(하루동안 새로 내린 눈)이 증가한다.

☞ 파고 예측값(지역파랑모델 파랑예측자료)을 활용하여 대설주의보 가능성을 예측

그림 29은 기존 서해안 강설판단가이던스에 예상파고 값을 추가하여 개선한 가이던스이다.

그림 29. 서해안형 강설 판단을 위한 흐름도(개선)

(시간대별 적설 변화)

전남권의 적설을 시간대별로 변화추이를 조사하여 특보운영에 활용하고자 시간대별 적설의 합을 살펴보면 아침 9시까지 적설이 증가하여 아침 9시에 가장 적설이 많고, 이후 점차 감소하는 경향을 보이다가 17시부터 다시 적설이 증가함을 알 수 있다. 증가와 감소폭을 보면 아침 9시 이후 적설이 급격하게 감소하고, 16시부터 20시까지는 완만하게 증가하고 20시부터 다음날 09시까지는 다소 급하게 증가함을 알 수 있었다.

이로써 출근시간대(07~09시)에는 특보운영시 대설특보 해제를 자제하고 많은 눈이 왔을 때는 정책적으로 1시간~2시간 출근시간을 유연하게 운영하는 것이 좋을 것 같으며, 퇴근시간대(17시 이후) 특히 20시 이후에는 적설이 급격히 증가함을 알 수 있듯이, 특보운영시 퇴근시간 전에 선제적으로 대설특보를 발표하고, 눈이 예보되어 있을 때는 퇴근을 서두르거나 이른 퇴근을 정책적으로 유도해야 할 것이다.

□ 아침(09시)까지 적설이 급격히 증가함

- 09시이전 대설주의보해제 자제, 출근시간대 특보 유지

□ 낮동안(09시~16시) 적설이 급격히 작아짐

- 09시이후 대설주의보해제 검토 오후(17시)부터 다시 적설이 증가하는 경향이 있어 대설주의보 발표 시 유의

(향후 계획)

전남권의 대설은 찬 대륙고기압이 확장할 때 상대적으로 따뜻한 해수면을 찬공기가 지나갈 때 호수효과에 의해 생긴 구름이 전남지역에 유입되고 여기에 해륙풍 중에 육풍(동풍)이 수렴하면서 눈의 강도가 강해져 내리는 특징을 가지고 있다. 대설의 시점과 적설을 알기 위해서는 한기의 강도도 중요하지만 수렴을 일으키는 육풍의 강도도 매우 중요하다. 육풍의 강도을 결정하는 요소로는 해 뜨는 시간과 함께 광주지역 기온이 있으며, 광주지역 기온과 칠발도 수온(기온)과의 차이로 육풍의 강도를 모니터링하는 연구가 필요하며, 이를 활용하여 바람이 수렴하는 지역 및 대설 지역을 예상할 수 있을 것으로 생각된다.

[참고문헌]

황연남, 김민호, 송유화 2021: 전남내륙 하층 바람과 서해안형 대설의 특징연구

기상청, 2016: 지상기상관측지침. 36~40pp.

기상청, 2020: 예보 및 특보평가 지침. 14pp.

기상청, 2020: 예보업무규정. 별표6.

기상청, 2013: 해양기상관측지침. 4pp.

기상청, 2021: 2021 예보관과정 훈련보고서 통합본. 225~284, 455~526 pp.

기상청, 2020: Why? How! 겨울 예보, 156pp.

박정은, 2019: cP기단 확장 시 북동 저지에 의한 강설 수렴역 판단