작업25: 강릉 강설 분석해보기

어제 아침에 일어나니까 눈이 엄청 많이 와 있더라구요

그래서 제 나름대로 어떤 원리로 눈이 내리는지 분석해보려고 합니다

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강릉은 눈이 이만큼이나 왔습니다

방재기상정보시스템에서 자료를 조회한 결과

2월 15일 16시 기준 강원도 강릉시 사천면 방동리에 위치한 북강릉 관측소에서 25.4cm

강원도 강릉시 용강동에 위치한 강릉 관측소에서는 13cm로 관측이 됐습니다

저번에 눈이 왔을 때도 10cm가 넘지 않았었는데 이번에는 왜 이렇게 많이 내린건지 궁금해졌습니다

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여러분들도 영동지방의 기상 예측이 어렵다는 것을 한 번 쯤을 들어보셨을겁니다

태백 산맥이 가로막고 있기 때문에 굉장히 변칙적이거나 증폭되어서 나타나기 때문입니다

그래서 서울과 같은 영서 지방과 눈이 내리는 메커니즘도 약간 다릅니다

제가 배운 내용으로는

영서 지방의 강설 주로 12월에서 1월 사이에 시베리아 고기압으로부터 찬 공기가 북서쪽에서 유입되면서

내리기 때문에 건조한 눈이라고 들었고

영동 지방의 강설은 1월에서 2월 사이에 바다쪽에서 북동풍이 들어오면서 내리기 때문에

습한 눈이라고 배웠습니다

아직 구름 관련된 과목들을 수강하지 않아서 정말 완벽한 결과는 어렵겠지만 나름대로 할 수 있는 만큼 해보겠습니다

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평소에 학교 휴게실에 논문을 되게 자주 읽었습니다

그 중에서도 영동 강설에 대한 논문에서 주로 2 ~ 3월 늦겨울에 주로 발생하는 경향이 있고

겨울이 어느 정도 지나간 시점에서 약해진 시베리아 고기압이 한반도 남쪽을 지나가는 이동성 저기압과

만나면서 동해에 북풍에서 북동풍의 한기가 유입되기 때문에 영동 강설에 가장 중요한 요인이라고 할 수 있는

해기차가 증가한다고 되어 있었습니다

해기차가 증가함에 따라 대류불안정에 의한 눈구름이 만들어지면서 눈이 내리게 된다고 봤습니다

여기서 봐야 할건 이동성 저기압을 통해 만나는지, 바람이 북동풍이 부는지를 보겠습니다

먼저 이동성 저기압과의 접점입니다

위에 일기도를 보시면 한반도에 남쪽으로 이동성 저기압이 지나가는 모습이 보입니다

더 앞부분부터 확인한 결과 2월 9일부터 동중국해 부근부터 있었던 이동성 저기압이

한반도 남쪽으로 동진하면서 시베리아 고기압과 호응한 것 같습니다

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다음은 수직 측풍입니다

방재기상정보시스템에서 자료를 가지고 와서 파이썬으로 그렸습니다

코드는 분석후에 마지막에 올리겠습니다

시간은 오전 5시 30분부터 7시까지의 자료를 사용했습니다

오전 5시 반부터 보면 200m와 일부 바람이 약한 부분을 제외하면 대부분의 바람이 북동풍인 모습입니다

5시 50분까지는 고도에 따라 북동풍을 얼추 유지하는 모습이지만 6시부터는 남서풍의 등장 빈도가 늘어났고

이후 바람들이 난잡해진 모습을 보입니다

그러다가 6시 50분부터는 다시 대부분 북동풍으로 바뀐 모습입니다

전체적으로 북동풍의 빈도가 높은것으로 봐서 영동 강설의 특징을 갖춘 것 같습니다

#자료 불러오기
df1 = open('/content/drive/MyDrive/고층파일/wd.csv', 'r', encoding = 'utf-8-sig')
df2 = open('/content/drive/MyDrive/고층파일/ws.csv', 'r', encoding = 'utf-8-sig')

import numpy as np

#자료 전 처리
wd_df = []

rea = csv.reader(df1)
for row in rea:
  for j in np.arange(0, 10):
    wd_df.append(row[j])
df1.close

ws_df = []

rea = csv.reader(df2)
for row in rea:
  for j in np.arange(0, 10):
    ws_df.append(row[j])
df2.close

wd_df1 = list(map(int, wd_df))
ws_df1 = list(map(float, ws_df))

#단위 적용
wd1 = units.Quantity(wd_df1, 'degrees')
ws1 = units.Quantity(ws_df1, 'knots')

#바람 성분 구하기
u1, v1 = mc.wind_components(ws1, wd1)

#array 형태로 만든 후 모양 변경
u2 = np.array(u1)
v2 = np.array(v1)

u3 = u2.reshape(20, 10)
v3 = u2.reshape(20, 10)

#wind barbs 위치 
x = np.arange(0, 10)
y = np.arange(0, 20)

#2차원 좌표로 만들기
X, Y = np.meshgrid(x, y)

#x축, y축 라벨 
xx = ['07:00', '06:50', '06:40', '06:30', '06:20', '06:10', '06:00',
      '05:50', '05:40', '05:30']
yy = ['AWS', '200m', '300m', '400m', '500m', '600m', '700m', '800m', '900m', '1000m',
      '1100m', '1200m', '1300m', '1400m', '1500m', '1600m', '1700m', '1800m', '1900m', '2000m']
    
#수직 측풍 그림     
fig, ax = plt.subplots(figsize = (18, 10))

ax.barbs(X, Y, u3, v3)

ax.set_title('February 15th, 5:30 am to 7:00 am vertical side wind', fontsize = 20)
ax.set_xlabel('Time\n(every ten minutes from 5:30 a.m. to 7:00 a.m)', fontsize = 15)
ax.set_ylabel('Height(m)', fontsize = 15)

plt.xlim(-0.5, 10)
plt.ylim(-1, 20)

ax.set_xticks(np.arange(0, 10))
ax.set_xticklabels(xx, fontsize = 10)

ax.set_yticks(np.arange(0, 20))
ax.set_yticklabels(yy, fontsize = 10)

ax.grid()

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결과적으로 이번에 내린 눈은

일기도상으로 시베리아 고기압과 이동성 저기압의 호응과

수직 측풍의 북동풍 빈도로 봤을 때

제가 분석한 수준에서는 영동 대설 메커니즘을 잘 나타내고 있다고 생각합니다

다음에 또 이런 현상들이 있으면 분석해보겠습니다

긴 글 읽어주셔서 감사합니다!!