Observed Characteristics and Modeling of Monsoonal Precipitation in Bangladesh and Northeast India

Abstract

방글라데시는 남아시아 몬순의 영향을 크게 받는 지역이다. 이 지역은 잦은 홍수에 의한 피해가 크기 때문에, 전국적인 강수 기후에 대한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 2003년부터 2016년까지 35개 관측소의 우량계 관측 자료를 이용해 방글라데시 강수의 시공간 분포를 조사하였다. 방글라데시의 연 강수량은 2263 mm이며, 공간적으로 큰 변동성을 보인다. 연 강수량은 방글라데시 남동 해안 지역과 메갈라야 고원 근방 지역에서 크며, 중서부 지역에서는 적다. 계절별로는, pre-monsoon 기간(3–5월)과 monsoon 기간(6–9월)의 강수량이 각각 연 강수량의 17%, 73%를 차지한다. 강수의 일 변동 양상은 방글라데시 내에서도 지역에 따라 다르게 나타난다. 방글라데시 북부 지역에서는 pre-monsoon, monsoon 기간 모두에서 일 최대 강수가 늦은 밤과 이른 아침에 나타난다. 이는 이 시간대에 나타나는 하층 수증기 속의 강한 수렴과 관련된다. 야간에 하층 풍속이 증가하여 히말라야 산맥과 메갈라야 고원으로의 수증기 수송이 강화되고, 이것이 야간 강수 증가에 영향을 미친 것으로 보인다. 방글라데시 남서부 지역에서는 일 최대 강수가 pre-monsoon 기간에는 오후의 강한 대류 불안정에 의해 이른 저녁에 나타나고, monsoon 기간에는 이른 오후에 나타난다. 방글라데시 남동부 지역에서는 pre-monsoon 기간 강수의 일 변동성이 다른 지역에 비해 약하며, monsoon 기간에는 늦은 밤과 이른 아침에 일 최대 강수가 나타난다. 방글라데시 및 주변 지역과 같이 지상 우량계가 충분히 많지 않은 지역에서는 높은 시공간 해상도를 갖는 위성 관측 기반 강수 자료를 활용하는 것이 강수 연구에 큰 도움이 될 수 있다. 본 연구에서는 방글라데시와 주변 지역 강수 연구에서 IMERG(Integrated Multi-satellite Retrievals for Global Precipitation Measurement) 자료의 활용 가능성을 평가하고, 이 자료와 CSEOF(cyclostationary empirical orthogonal function) 분석 방법을 이용하여 이 지역 강수의 중요한 일 변동 특징을 조사하였다. IMERG 자료는 pre-monsoon 기간 강수의 일 변동성을 과대추정하나, 전체적으로는 강수의 일 변동 양상을 잘 나타낸다. IMERG 자료는 강수의 공간 분포 역시, 방글라데시 북동부 지역 내 급격한 공간 변동성을 재현하지 못하는 것을 제외하면 전체적으로 잘 나타낸다. 이는 방글라데시 및 주변 지역 강수 특징을 연구하는 데 있어 IMERG 자료가 유용할 수 있음을 보여준다. 다음으로 CSEOF 분석을 통해 이 지역 pre-monsoon과 monsoon 기간 강수의 중요한 일 변동 특징을 밝혔다. Pre-monsoon 기간 강수의 특징은 방글라데시 북부 지역과 메갈라야 고원 지역에서 늦은 밤과 이른 아침에 강수가 강화되는 것이며, 이는 남풍에 의한 벵골만으로부터의 수증기 수송, 그리고 남서풍에 의한 수증기 수송과 관련되어 있다. Monsoon 기간 강수의 경우 첫번째, 두번째 CSEOF 모드가 대조적으로 나타난다. 첫번째 CSEOF 모드에서는 0600–1500 LST에 벵골만 북부에서 강수가 강화되는 모습이 나타나는데, 이는 서풍에 의한 벵골만에서 아라칸 산맥으로의 강한 수증기 수송과 연관된다. 두번째 CSEOF 모드에서는 0000–0600 LST에 메갈라야 고원과 히말라야 산맥의 남쪽 경사면에서 강수가 강화되는 모습이 나타나며, 이는 이 시간대에 나타나는 남서풍이 아라칸 산맥에 의해 가로막히거나 굴절되지 않고 메갈라야 고원 및 히말라야 산맥 남쪽 경사면에 수증기를 활발히 수송하기 때문이다. Bulk 구름 미세물리 방안의 결착 과정은 확률 포착 방정식을 이용해 모수화할 수 있다. 본 연구에서는 빗방울과 구름 물방울 크기에 따라 달라지는 포착 효율을 확률 포착 방정식에 적용하여 빗방울 및 구름 물방울 크기 분포에 따른 결착률의 큰 변동성을 고려할 수 있는 새 결착 과정 모수화를 개발하였다. 새 결착 과정 모수화(NP)를 평가하기 위해 NP를 구름 분해 모형에 적용하여 연속 포착 방정식에 기반한 기존의 결착 과정 모수화(OP)를 대신하도록 하였다. 이상화된 깊은 대류 구름에 대한 수치 실험에서 NP는 OP에 비해 결착률을 전체적으로 크게 예측하고, 이로 인해 자동변환율은 낮게 나타나며, 결착률–자동변환율 비가 높아져 빗방울의 평균 크기가 증가한다. 빗방울의 평균 크기의 증가는 빗방울 낙하 속도의 증가로 이어져 지표 강수의 시작 시간이 앞당겨지며, 빗방울의 증발 냉각이 약화된다. 한편, 주어진 우수함량과 구름 수함량에 대해 NP의 결착률은 OP에 비해 상대적으로 넓은 분포를 보이는데, 이는 결착 과정을 모수화하는 데 있어 질량 함량만이 아니라 다른 미세물리 변수에 대한 결착률의 변동성을 적절히 고려해야 한다는 것을 보여준다. 방글라데시의 실제 강수 사례에 대한 수치 실험도 수행하였다. 여기서 나타난 결착 과정 모수화 간 차이는 이상화된 깊은 대류 구름 실험에서 나타난 것과 유사한 양상을 보이나, 모수화 간 차이의 정도는 작게 나타난다. 누적 강수량의 공간 분포는 NP를 사용했을 때 관측과 보다 유사하게 나타난다. 인도 북동부에 위치한 메갈라야 고원(MP)은 세계에서 가장 비가 많이 오는 지역 중 하나이다. 2015년 8월 18–19일, MP의 남쪽 경사면에는 매우 강한 강수가 내렸으며, 일 최대 강수량은 Mawsynram에서 745 mm에 달했다. 본 연구에서는 고해상도 수치 실험을 통해 이 극한 강수 사례와 관련된 역학 과정과 구름 미세물리 과정을 알아보았다. 수평 격자 해상도가 1 km인 실험(CNTL)은 관측된 누적 강수의 공간 분포를 잘 재현한다. 온난다습한 공기를 MP로 수송하는 하층 제트가 상대적으로 약했던 18일 1500 LST–19일 0000 LST(P1)에 MP의 오르막 지역에는 지형성 상승에 의해 이 지역에서 생성된 강수가 내리며, 이 강수는 MP를 제거한 실험(noMP)에서는 거의 나타나지 않는다. P1의 강수에는 온난 미세물리 과정이 지배적인 역할을 한다. 한편, 하층 제트가 강화된 19일 0000–0900 LST(P2)에는 noMP 실험에서도 중간 정도의 강수량이 MP의 오르막 지역에 나타나며, CNTL 실험에서는 이 지역에 훨씬 많은 강수량이 나타난다. 이 시기에는 MP의 풍상측에서 깊은 대류계가 여럿 발달하여 MP 쪽으로 이동한다. 이 대류계들은 MP의 오르막 지역에서 합쳐져 더욱 강해진다. MP의 급경사면에서 하층의 강한 상승류에 의해 결착 과정이 상당히 강화되며, 이는 강한 강수로 이어진다. 수평 격자 해상도가 1/3 km인 실험(HRES)에서는 MP의 오르막 지역의 강수가 CNTL 실험에 비해 더 강하게 나타난다. 높아진 수평 해상도에 의해 이 지역의 경사면들이 더 가파르게 표현되고, 이로 인해 상승 기류가 보다 강화된다. HRES 실험에서는 모의된 강수량과 관측된 강수량의 차이가 CNTL 실험에 비해 작게 나타나며, 이는 MP의 극한 강수를 모의하는 데 매우 높은 수평 해상도를 사용하는 것이 중요하다는 것을 보여준다. 추가적으로, 이 강수 사례에 대해 여러 물리 모수화 방안에 따른 강수 예측의 민감도를 조사하고, 다중물리 앙상블의 강수 예측 성능을 평가하였다. 이를 위해 서로 다른 6개의 구름 미세물리 방안과 4개의 행성경계층 방안, 3개의 복사 방안을 사용하였고, 각 방안을 사용한 실험과 이들의 다중물리 앙상블의 강수 예측 성능을 평가하였다. 여기에 더해 확률 포착 방정식에 기반한 자동변환 및 결착 과정 모수화를 포함하도록 개선한 구름 미세물리 방안의 강수 예측 성능 또한 평가하였다. 서로 다른 구름 미세물리 방안을 사용했을 때 강수의 공간 분포 양상은 서로 유사하나, 강수 강도에 있어 큰 차이를 보인다. 다중물리 앙상블은 대부분의 개별 실험에 비해 좋은 강수 예측 성능을 보인다. 개선된 구름 미세물리 방안의 경우, 다중물리 앙상블과 비슷한 성능을 보여, 구름 미세물리 모수화의 개선이 강수 예측을 크게 향상시키는 것으로 드러났다.

Bangladesh is under the strong influence of the South Asian monsoon. Extensive damages caused by frequent severe flood events in this country call for a study of nationwide precipitation climatology. Here, we examine spatiotemporal variations of precipitation in Bangladesh using rain gauge data at 35 stations for the period 2003–2016. The annual precipitation amount in Bangladesh is 2263 mm, and it shows large spatial variations. The annual precipitation amount is large in the southeastern coastal region of the country and the region close to the Meghalaya Plateau, and it is small in the west central region. 17% and 73% of the annual precipitation amount are observed in the pre-monsoon season (March to May) and monsoon season (June to September), respectively. The pattern of the diurnal variation of precipitation differs depending on regions of Bangladesh. In the northern region of the country, the precipitation maximum occurs in the late night to early morning in both the pre-monsoon and monsoon seasons. The late night to early morning maximum of precipitation is associated with the large horizontal convergence of low-level water vapor flux. The Himalaya Mountains and the Meghalaya Plateau together with more nighttime moisture transport due to the strengthened nighttime low-level wind seem to play roles in enhancing nighttime precipitation. In the southwestern region of the country, the precipitation maximum is observed in the early evening in the pre-monsoon season, which is associated with the large convective instability in the afternoon, and it is observed in the early afternoon in the monsoon season. In the southeastern region of the country, the diurnal variability of precipitation is smallest in the pre-monsoon season compared with other regions of the country in the pre-monsoon and monsoon seasons and the precipitation maximum occurs in the late night to early morning in the monsoon season. Satellite retrieval-based precipitation data with high spatial and temporal resolutions give opportunity for precipitation research in regions with coarse networks of precipitation-measuring instruments. This study evaluates the applicability of the Integrated Multi-satellitE Retrievals for Global Precipitation Measurement (IMERG) data to studying precipitation in Bangladesh and surrounding regions, and examines important features of the diurnal variation of precipitation in these regions using the IMERG data and the cyclostationary empirical orthogonal function (CSEOF) analysis method. The IMERG data capture the overall patterns of the diurnal variation of precipitation well, except for the overestimation of the degree of diurnal variability in the pre-monsoon season. The spatial distribution of precipitation is also captured well, except for the drastic horizontal change in precipitation within the northeastern region of Bangladesh. These encourage the use of the IMERG data for studying precipitation characteristics in Bangladesh and surrounding regions. Through the CSEOF analysis, the pre-monsoonal precipitation is characterized by the enhanced precipitation in the northern region of Bangladesh and the Meghalaya Plateau region in the late night to early morning. The monsoonal precipitation consists of two contrasting CSEOF modes. One shows enhanced precipitation in the northern region of the Bay of Bengal in 0600–1500 LST, related to the strong westerly moisture transport over the Bay of Bengal. The other shows enhanced precipitation in the southern slopes of the Meghalaya Plateau and Himalayan Foothills in 0000–0600 LST, associated with the strong southwesterly moisture transport toward these slopes that is neither blocked or deflected by the Arakan Mountains. Accretion process in bulk cloud microphysics schemes can be parameterized using the stochastic collection equation (SCE). In this study, the collection efficiency of each raindrop–cloud droplet pair is applied to the SCE to derive a new accretion parameterization that considers a strong variability of accretion rate depending on the cloud droplet and raindrop size distributions. To evaluate the new accretion parameterization (NP), it is implemented into a cloud-resolving model, replacing the original accretion parameterization (OP) based on the continuous collection equation. In the idealized simulations of deep convective clouds, NP predicts overall larger accretion rates and smaller autoconversion rates than OP. The resultant high accretion/autoconversion rate ratio in NP increases the mean raindrop size. This induces faster sedimentation of raindrops that is associated with the earlier onset of surface precipitation and also weakens the evaporation cooling of raindrops that can affect the thermodynamics and dynamics of clouds. Meanwhile, for a given pair of rainwater and cloud water mass contents, the accretion rates in NP have a broad distribution while those in OP are less variant, suggesting that the dependence of the accretion rates on bulk microphysical properties other than the mass contents also needs to be properly considered in accretion parameterizations. Most of the aforementioned differences between the two accretion parameterizations found in the idealized simulations are also found in the real-case simulations of a precipitation event over Bangladesh but the differences are smaller, and the spatial distribution of the accumulated precipitation amount is relatively well predicted by NP compared to OP. The Meghalaya Plateau (MP) located in Northeast India is one of the rainiest regions in the world. On 18–19 August 2015, the southern slope of MP received extremely heavy precipitation with the 1-day accumulated precipitation amount of 745 mm at Mawsynram. This study investigates the dynamical, thermodynamical, and cloud microphysical processes associated with this event through numerical simulations with fine horizontal resolutions (1 km and 1/3 km). The control (CNTL) simulation with 1-km grid spacing successfully reproduces the observed spatial pattern of accumulated precipitation. From 1500 LST 18 to 0000 LST 19 (P1) when the low-level jet that carries warm and moist air toward MP is relatively weak, the upslope region receives a moderate amount of precipitation which is initiated over this region due to the orographic lifting, while almost no precipitation is received there in the simulation without MP (noMP). Warm microphysical processes play dominant roles in the precipitation in P1. From 0000 to 0900 LST 19 (P2) when the low-level jet is enhanced, the noMP simulation shows a moderate amount of precipitation in the upslope region and the CNTL simulation shows much heavier precipitation there. Deep convective systems developed upwind of MP move toward MP. These convective systems merge together and strengthen over the upslope region. The accretion process is substantially enhanced by the vigorous updrafts at low levels over the steep slope of MP, resulting in heavy precipitation. The simulation with 1/3-km grid spacing shows much heavier precipitation in the upslope region than the CNTL simulation. The increased horizontal resolution makes the slopes steeper, which results in further intensification of the updrafts over this region. This increase in simulated precipitation reduces the deviation from the rain gauge observation, implying the importance of very high horizontal resolutions in the simulations of extremely heavy precipitation in MP. Further study investigates the sensitivities of simulated precipitation to various physical parameterization schemes and the performance of the multiphysics ensemble. Six different cloud microphysics, four different PBL, and three different radiation schemes are used. The performance of each scheme and the multiphysics ensemble are evaluated. An improved cloud microphysics scheme that includes the stochastic autoconversion and accretion processes is also evaluated. Simulations with different microphysics schemes show similar spatial distribution patterns of precipitation, but precipitation intensity differs depending on which microphysics scheme is employed. The multiphysics ensemble shows better performance compared to most of the individual ensemble members. The performance of the improved microphysics scheme is similar to that of the multiphysics ensemble, improving precipitation prediction considerably.