Characteristics of Precipitation Timing for the Periods of the Long-range Transported Haze and Yellow Sand Events
장거리이동 연무 및 황사기간 동안의 강수시간 관측특성
- 주제(키워드) 도움말 장거리이동 연무 , 강수 , 에어로졸
- 발행기관 강릉원주대학교 대기환경과학과
- 지도교수 도움말 김병곤
- 심사위원 권태영, 이권호
- 발행년도 2018
- 학위수여년월 2018. 8
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 도움말 일반대학원 대기환경과학과
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/kangnung/000000010276
- UCI I804:42001-000000010276
- 본문언어 영어
- 저작권 강릉원주대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
초록/요약 도움말
Korea has suffered from various pollutant, largely domestic anthropogenic aerosols mixed with long-range transported pollutants from abroad. It is important to analyze characteristics of high- aerosol loading events in terms of time and space scales, and further its relationship with precipitation. Aerosol impacts on weather have not much been investigated whereas lots of studies on the haze characteristics and its evolution along with the meteorological condition to enhance haze intensity have been done. This study examined the characteristics of precipitation specifically for the long-range transported aerosol events, including haze and yellow sand, with an emphasis on thetiming of observed precipitation against aerosol temporal variations. Using ground aerosol observation data at Seoul (37.61˚N, 126.93˚E) and Baengnyeongdo (37.94˚N, 124.63˚E) from 2011 to 2016, we classified high-concentration aerosol episodes to 40 Long-range transported haze (LH) episodes, 23 Yellow sand (YS) episodes, 29 Urban haze (UH) episodes and 35 Mixing haze (MH) episodes, respectively. To investigate the characteristics of precipitation timing during the LH and YS, the period of episodes were divided to 'PRE', "EVENT', and "POST' according to the occurrence time of precipitation relative to the aerosol event. Precipitation tends to precede YS whereas it appears to coincide with LH period. In other sense, we also found out some differences between operational weather forecast and observed precipitation for the selected episodes. Notably light precipitation tends to last longer about within a day following enhanced aerosol loadings for the LH events. Meanwhile, precipitation timing seems to be largely controlled by large scale synoptic forcing for the YS episodes. This result demonstrates active interactions between aerosols and meteorology such as probable modifications of cloud microphysics and light precipitation, synoptic-induced dust transport, and precipitation-scavenging in Korea, downstream of China. In addition, this study can contribute to improve temporal and spatial accuracy of precipitation forecast especially for the high-aerosol loading conditions.
more초록/요약 도움말
한반도에서 다양한 대기오염을 동반한 연무로 뒤덮이는 사례가 자주 발생하고 있다. 특히 중국의 풍하측에 위치하고 있으며 외부로부터 황사나 해염입자같이 자연적인 에어로졸과 인간 활동에 의해 배출된 에어로졸이 많이 유입되고 있다. 그밖에도 한반도에서 자체적으로 인위적인 에어로졸도 발생하고 있다. 이런 에어로졸들은 대기 중에서 부유하고 있으며 빛을 산란 및 흡수를 통해서 시정장애 현상을 유발한다. 에어로졸은 직접적으로 태양 복사의 전달에 영향을 미칠 뿐만 아니라 구름의 응결핵 혹은 빙정핵을 작용함으로써 구름의 생성과 발달, 나아가 강수에도 영향을 미치고 있다 (Kim and Kwon, 2006; Tao et al., 2012). 대기 중에서 증가된 에어로졸은 구름방울의 크기를 감소시키고 개수농도를 증가하므로 구름방울 간의 충돌병합 효율을 억제시켜서 결국은 강수의 지체하거나 억제하는 경향이 있다 (Albrecht, 1989; Khain et al., 2008; Eun et al., 2016). 본 연구는 서울 (SL)과 백령도 (BN) 두 개 관측지점에서 관측된 에어로졸 질량농도와 산란계수, 지상 시간강수, 일 평균 상대습도, 850hPa 일기도, 위성영상 등 다양한 자료을 통해서 한반도에서 관측된 고농도 에어로졸 사례들의 강수시간 관측특성을 연구하고자 한다. Lee et al., 2017 제시된 고농도 에어로졸 사례 분류방법을 적용해서 2011년 ~ 2016년 기간 동안에 총 127개 고농도 에어로졸 사례를 장거리이동 연무 (LH) 40개, 황사 (YS) 23개, 도시연무 (UH) 29개와 혼합성 연무 (MH) 35개 사례로 분류하였으며 외부로부터 유입되는 에어로졸 강제력을 초점을 맞추기 위해서 LH와 YS 사레만 분석하였다. 3일 시간규모에서 강수를 동반하는 빈도가 장거리이동 연무 68%, 황사 87%로 나타났으며 강수의 시간특성이 연무 유형에 따라 다르게 나타났다. 장거리이동 연무는 강수시간의 거의 일치하는 경향을 보이는 반면에 황사 사례 일 때 강수가 황사를 선행하는 경향을 보였다. 이는 황사사례의 에어로졸 농도변화는 주로 종관장에 의해 지배받는 것을 보여주고 장거리이동 사례의 경우에는 에어로졸 농도 증가가 강수에 영향을 두였을 가능성을 보여준다. 2013년 2월 22일을 분석하였으며 에어로졸 증가에 따른 약한 강수의 연장 및 지연 가능성을 잘 보여주고 있다. 한번도에서 사용되고 있는 수치예보 현업모델은 에어로졸-구름-강수 상호작용에 대하여 상세한 모수화가 이러어지지 않고 있기 때문에 본 연구결과는 향후 에어로졸 효과를 고려한 강수예보의 시공간적인 정확도 향상에 기여할 수 있을 것으로 생각된다.
more목차 도움말
Acknowledgments Ⅰ
Contents Ⅱ
List of tables Ⅲ
List of figures Ⅲ
Abstract Ⅴ
1. Introduction 1
2. Data and methodology 2
2.1. Data 2
2.2. Methodology 4
2.2.1. Classification of high-aerosol events 4
2.2.2. Precipitation timing 5
2.2.3. Comparison between observation and forecast 6
3. Results 7
3.1. Classification of high-aerosol events 7
3.2. Precipitation characteristics 10
3.3. Forecast accuracy for precipitation timing 13
3.4. Episode analysis 17
4. Conclusion 20
5. Reference 22
6. Appendix 26
Abstract (Korean) 27
