일기예보

일기 예보 과정

 

1. 관측

 

• 지상(기상 관측소), 고층(라디오존데, 항공기), 해양(선박, 부이)에서의 기상 관측과 기상 위성, 레이더 등을 이용한 기상 관측이 실시된다.

 

◇ 라디오존데 :풍선에 매달려 하늘로 올라가는 동안 고층 기상 자료를 무선으로 송신하도록 만든 장치

 

• 한 지역의 일기 예보를 위해서는 모든 나라에서 관측한 기상 자료가 필요하므로, 세계의 여러 관측소에서 매일 정해진 시각에 통일된 방법으로기압, 기온, 이슬점, 풍향, 풍속등의 기상 요소를 관측하고 자료를 공유한다.

 

2. 자료 교환 및 처리

 

• 전 세계의 기상 관측 자료를 실시간으로 수집하여 슈퍼컴퓨터를 이용하여 분석한다.

 

3. 자료 분석과 예보

 

• 현재의 각종 기상 자료와 지역 기상의 특성, 수치 예보 모델 결과, 위성과 레이더 영상, 일기도 등을 종합적으로 분석하고 예보관 회의를 거쳐 기상 예보를 생산한다.

 

◇ 수치 예보 : 기온, 습도, 바람 등의 기상 요소에 대한 시간대별 변화를 수학 방정식으로 표현한 수치 예보 모델을 프로그래밍하고, 실제 관측 자료를 그 프로그램에입력해 미래의 대기 상태를 정량적으로 예측하는 과정

 

 

◇ 기상 위성 영상

 

가시 영상	구름과 지표면에 반사된 햇빛의 세기를 나타낸다. 일반적으로 바다는 어둡게, 육지는 약간 밝게, 구름은매우 밝게 보인다. 두꺼운 구름일수록 햇빛이 많이 반사되므로 밝게 보인다.
적외선 영상	온도가 높은 구름은 어둡게, 낮은 구름은 밝게 보인다. →고도가 높은 구름은 밝게, 고도가 낮은 구름은 어둡게 보인다.
합성 영상	가시 영상을 붉은색으로, 적외선 영상을 푸른색으로 처리해 합성한 것이다. 상층운은 푸른색, 하층운은 붉은색, 수직으로 발달한 구름은 밝은 흰색으로 보인다.

 

가상위성

 

◇레이더 영상

 

레이더영상

 

전국 10곳의 기상 레이더 관측망의 자료를 통합한 영상이 1.5 km 고도의 구름과 강수 분포를 보여 준다.   그림의 레이더 영상에는 2007년 11호 태풍 나리가 지날 때의 강수 구역을 나타내고 있으며, 붉은색일수록 강수가 많은 지역이다. 제주도 남쪽 해상에 태풍의 눈이 뚜렷이 보이고 있으며, 태풍에 동반된 구름의 형태가 잘 나타나 있다.

 

 

4. 일기 예보 발표

 

• 방송, 인터넷 등 다양한 매체를 통하여 일기 예보를 제공한다.

 

예보의 종류

 

1. 예보 기간에 따른 종류

 

• 단기 예보(동네 예보), 주간 예보, 장기 예보(1~3개월 전망) 등

 

◇ 동네 예보

전국을 5 × 5 km 간격으로 세분화하여 3일 이내의 기상 상태에 대해 예상 기온, 강수, 바람 등의 12개 기상 요소를 3시간 간격으로(매일 8회) 발표하는 일기 예보 서비스

 

2. 기상 특보

 

• 호우, 대설, 폭풍 해일, 지진 해일, 태풍, 강풍, 풍랑, 황사, 건조, 한파, 폭염 등으로 인해 심각한 재해 발생이 예상될 때 발표
• 주의보와 경보로 구분

 

3. 태풍 정보

 

• 태풍에 대한 정보를 전달하기 위해 태풍의 현재 상황과 예상 진로 및 세기 등을 수시로 발표한다.

 

일기도

 

1. 일기도

 

• 같은 시각에 관측된 기상 요소(기압, 기온, 이슬점, 풍향, 풍속, 운량 등)의 값을 지도 위에 기호로 표시하고 그 위에 등압선을 그려 넣어 기압과 전선의 배치를 나타낸 그림

 

2. 지상 일기도

 

• 각기 고도가 다른 지역에서 측정한 기압을 해면 기압으로 변환해 기입한다.

 

3. 상층 일기도

 

• 925, 850, 700, 500, 300, 200, 100 hPa의 등압선 고도별로 작성한다.

 

일기도예시

 

정확한 일기 예보가 어려운 이유

 

• 날씨 변화를 일으키는 요인들이 너무 많다. 특히 우리나라는 삼면이 바다로 둘러싸여 있고, 대륙과 해양의 경계에 위치하여 날씨 변화가 매우 복잡하다.

 

• 해양 관측 자료가 불충분하다. 국지적인 기상 현상을 정확히 예보하려면 해양에서의 기상 관측망이 지금보다 훨씬 촘촘해야 한다.

 

• 컴퓨터 예측 모델은 이상적인 대기를 다루며 소규모의 변수는 고려하지 못하므로 실제 대기 상태와의 차이에 따른 오차가 생길 수 있다.

 

• 우리나라 기상 상황에 적합한 대기 모델에 대한 연구가 불충분하여 이에 대한 계속적인 연구가 필요하다.