학위논문 (박사)-- 서울대학교 대학원 : 지구환경과학부, 2016. 2. 백종진.최근 수십 년 동안의 연구를 통해 구름 내에 존재하는 난류가 구름과 강수의 발달, 특히 구름 입자들 사이의 충돌에 상당한 영향을 끼침이 알려졌다. 2차원 상세 구름 미세물리 모형을 이용하여 구름 응결핵(CCN) 수농도를 바꾸어가며 난류가 유도하는 충돌 향상(TICE)이 온난 구름과 강수에 미치는 효과를 조사하였다. TICE는 테일러 마이크로 규모의 레이놀즈 수와 난류 소실률에 따라 결정된다. 이 연구에 사용된 열역학적 탐측 자료는 착모역전층이 존재하는 온난하고 습윤한 대기 조건으로 온난 구름을 모의하기에 적절하다. 모든 CCN 수농도에서 TICE에 의해 구름 발달 초기의 액체수 경로가 감소하였고 지표 강수가 일찍 출현하였다. 그러나 TICE에 의한 우수 경로와 지표 강수량의 변화는 CCN 수농도에 따라 다르게 나타났다. CCN 수농도가 높을 때에는 TICE에 의해 평균 구름 물방울 수농도(CDNC)가 감소하고 평균 유효 반지름이 증가하였는데, 이러한 변화는 지표 강수량의 증가를 야기하였다. 그러나 CCN 수농도가 낮을 때에는 TICE에 의한 평균 CDNC와 평균 유효 반지름의 변화가 작았고 지표 강수량은 조금 감소하였다. 가속된 물방울 사이의 병합에 의한 응결량의 감소로 지표 강수량의 감소를 설명할 수 있었다. 또한 CCN 수농도가 증가함에 따라 지표 강수량이 증가하는 구간이 있었는데, TICE는 이러한 CCN 수농도와 지표 강수량 사이의 관계에 영향을 끼쳤다. 이 관계는 대기의 상대 습도에 따라 크게 좌우되었다.
TICE가 깊은 대류 혼합 구름에 미치는 영향을 물방울-물방울, 물방울-얼음 충돌에 대한 TICE가 고려된 2차원 상세 구름 미세물리 모형을 이용하고 두 종류의 기본 바람 배경류와 두 종류의 에어로졸 농도를 고려하여 수치적으로 조사하였다. 모든 모의 결과에서 싸락눈 입자가 구름 질량에서 가장 큰 부분을 차지하였다. 균일한 배경류 사례에서는 TICE가 반영되었을 때에는 중간 크기의 싸락눈 입자가 전체 싸락눈 질량의 일정 부분을 차지하였으나 TICE가 반영되지 않았을 때에는 큰 크기의 싸락눈 입자가 전체 싸락눈 질량의 상당 부분을 차지하였다. 이것은 TICE에 의해 얼음 결정이 작은 싸락눈으로 보다 빨리 성장하였기 때문이다. 이러한 난류에 의한 싸락눈 입자의 크기 분포 변화는 질량 평균된 싸락눈 입자의 종단 속도의 감소를 불러 일으켰다. 따라서 TICE에 의해 싸락눈 질량의 하강 플럭스와 싸락눈 입자의 용융이 감소하였고 이로 인해 지표 강수량이 감소하였다. 또한 에어로졸 수농도가 낮을 때에는 TICE에 의해 얼음 입자의 승화도 증가하였는데 이 또한 지표 강수량의 감소에 일정 부분 기여하였다. 시어가 있는 배경류의 경우에서는 균일한 배경류의 경우에 비해 TICE 효과가 두드러지게 나타나지 않았는데 이는 얼음 결정의 수가 균일한 배경류의 경우보다 훨씬 감소하여 TICE가 반영된 경우와 그렇지 않은 경우에서 싸락눈 입자의 크기 분포가 크게 달라지지 않았기 때문이다.
상세 구름 미세물리 모형이 결합된 Weather Research and Forecasting(WRF) 모형의 큰 에디 모사(LES) 버전을 이용하여 강수를 유발하는 온난 구름에서의 지표 강수, 구름 비율, 구름의 광학 두께, 구름의 반사도와 같은 구름의 성질에 TICE 효과가 미치는 영향을 조사하였다. 선행 연구에서와 마찬가지로 물방울 간의 충돌 향상으로 인해 평균 물방울 크기가 증가하였고 이로 인해 지표 강수의 시작이 앞당겨지고 지표 강수량이 증가하였다. 초기에 단봉분포였던 물방울 크기 분포는 TICE에 의해 쌍봉분포가 되고, 이는 물방울의 단봉분포에서 극값의 위치를 이동시키는 에어로졸에 의한 효과와는 달랐다. 물방울 크기가 증가함에 따라 증발이 감소하여 이로 인해 구름이 차지하는 면적이 증가하였다. 또한 감소한 증발 냉각으로 인해 대기가 보다 안정화되면서 연직 운동의 평균과 변동이 감소하였고, 이러한 감소는 시어에 의한 난류 운동 에너지(TKE)의 생성을 감소시켜 TKE의 감소를 야기하였다. TICE에 의한 TKE의 감소는 비록 그 변화 정도가 일반적으로 작았지만 음되먹임으로 해석될 수 있다. 평균 물방울 크기의 증가는 구름의 황학 두께와 구름 영역에서 평균된 구름 반사도의 감소를 야기하였다. 하지만 이는 증가한 구름이 차지한 면적과 서로 상쇄되어 계산 영역에서 평균된 구름 반사도는 거의 변화가 없었다. 난류에 의해 유도된 강수량의 변화는 구름의 구조에 상대적으로 작은 영향을 끼쳤는데, 이는 지표 강수량의 차이가 적거나, 지표 강수량이 적어서였다.
TICE가 2010년 9월 21일 한반도 중부 지역에 발생한 집중호우에 미치는 영향을 상세 구름 미세물리 모형이 결합된 WRF 모형을 이용하여 조사하였다. 수치 실험은 종관 대기 조건뿐 아니라 관측된 지표 강수와 레이더 반사도의 중요한 특징을 잘 모의하였다. TICE에 의해 한반도 중부 지역에서 평균된 지표 강수량은 증가하였는데, 특히 서울과 그 주변 지역에서의 최대 강수율은 TICE에 의해 약 35%까지 증가하였다. TICE에 의해 지표 부근에서 강한 레이더 반사도의 출현 비율 역시 증가하였다. TICE는 작은 구름 물방울 사이의 충돌을 가속시키는데, 이로 인해 응결이 감소하여 전선을 따라 상층으로 수송되는 수증기의 양이 증가하였다. 이는 상층에서 얼음에 대한 상대습도 증가를 야기하였고 이로 인해 얼음 결정과 눈송이의 수증기 침착에 의한 성장도 증가하였다. 따라서 TICE에 의해 눈송이의 질량이 증가하였고 이러한 증가는 지표 강수량의 증가를 불러 일으켰다. TICE에 의해 부유하는 작은 구름 물방울이 감소하여 눈송이의 결착률은 감소하였지만, TICE에 의해 유도되는 얼음 입자의 수증기 침착에 의한 성장이 증가하여 전체 결착량은 증가하였다. 눈송이 크기 분포에서의 극값의 위치는 거의 변하지 않은 대신 눈송이의 수농도는 거의 모든 눈송이 크기 범위에서 증가하였다.
해석적 적분과 입자 모형, 난류 통계 모형을 이용하여 계산한 충돌 효율에 기반하여 TICE를 고려하는 새로운 자동변환 과정 모수화를 개발하였다. 상자 모형 결과는 개발된 자동변환 모수화가 구름 물방울이 빗방울로 전환되는데 걸리는 시간과 구름 물방울의 수농도 예측에 대한 계산 과정의 정확도를 이전의 자동변환 모수화 과정에 비해 상당히 향상시켰음을 보여 주었다. 개발된 자동변환 모수화를 WRF 모형과 Thompson 미세물리 모형에 결합하여 이상화된 깊은 대류 구름의 사례와 집중호우 사례를 조사하였다. 이상화된 깊은 대류 구름 사례에 개발된 자동변환 모수화를 이용할 경우 기존에 사용된 자동변환 모수화 과정에 비해 훨씬 많은 빗방울 수농도가 예측되었고 이로 인해 지표 강수 출현의 지연과 지표 강수량의 감소가 야기되었다. 집중호우 사례에 대한 수치 실험에서 개발된 자동변환 모수화의 영향은 제한적이었다. 하지만 TICE에 의해 관심 지역에서의 지표 강수량이 뚜렷이 증가하였고 이는 TICE에 의해 작은 물방울의 병합이 가속되어 응결이 감소하였기 때문이다. 이러한 응결의 감소로 인해 더 많은 수증기가 상층으로 수송되고, 이로 인해 얼음 입자의 혼합비가 증가하여 용융에 의한 지표 강수량이 증가하였다.1. Introduction 1
1.1. Review of previous studies 1
1.1.1. Effects of turbulence on collisions between cloud droplets 1
1.1.2. Effects of turbulence on clouds and precipitation 3
1.2. Aim of this study 4
2. Model descriptions 6
2.1. Dynamic process 6
2.2. Microphysical process 8
2.2.1. Nucleation process 9
2.2.2. Diffusional process 10
2.2.3. Freezing process 13
2.2.4. Melting process 14
2.2.5. Collision process 15
2.3. Turbulence-induced collision enhancement 17
2.4. The Weather Research and Forecasting (WRF) model 21
3. Effects of turbulence on warm clouds and precipitation 23
3.1. Experimental setup 23
3.2. Macroscopic structures 25
3.3. Microscopic structures 29
3.4. Effects of TICE on surface precipitation 35
3.5. Comparisons with results of previous studies 48
4. Effects of turbulence on mixed-phase deep convective clouds and precipitation 54
4.1. Experimental setup 54
4.2. Uniform basic-state wind cases 56
4.3. Sheared basic-state wind cases 66
4.4. Surface precipitation 75
5. Effects of turbulence on warm cloud properties 79
5.1. Experimental setup 79
5.2. Precipitation 81
5.3. Cloud dynamics and morphology 88
5.4. Precipitation effects on cloud morphology 96
6. Effects of turbulence on a heavy precipitation case observed in the Korean Peninsula 99
6.1. Case description and experimental setup 99
6.2. Validation 100
6.3. Turbulent structures and precipitation 106
6.4. Microphysical structures 114
7. Development of a new autoconversion parameterization with inclusion of the turbulence effects 125
7.1. Parameterization of the autoconversion process 125
7.2. Turbulence-induced collision enhancement on autoconversion process 134
7.3. Validation 137
7.4. Results 140
7.4.1. Idealized 2-D cloud case 140
7.4.2. Heavy precipitation case 146
8. Summary and Conclusions 151
REFERENCES 159
초록 171Docto
