1. 온도 프로파일 :
* 리프팅 응축 수준 (LCL) : 공기가 상승하는 고도가 이슬 지점으로 냉각되고 응축이 시작됩니다. 이것은 공기의 초기 온도와 습도에 의해 결정됩니다.
* 온도 경과율 : 고도에 따라 온도가 감소하는 속도. 가파른 랩스 속도 (더 빠른 냉각)는 LCL과 더 큰 구름으로 이어집니다.
* 반전 : 차가운 공기 이상의 따뜻한 공기 층은 상승하는 공기가 반전 층을 만날 때 구름 성장을 억제 할 수 있습니다.
2. 대기 안정성 :
* 안정적인 공기 : 수직 움직임에 저항하는 공기. 안정적인 공기의 구름은 평평하고 층형 (층) 경향이 있습니다.
* 불안정한 공기 : 부력으로 인해 상승하기 쉬운 공기. 불안정한 공기의 구름은 키가 크고 Cumuliform (푹신한) 경향이 있습니다.
* 조건부 불안정성 : 지상 근처에서 안정적이지만 더 높은 고도에서는 불안정 해지는 공기. 조건부로 불안정한 공기의 구름은 키가 크고 우뚝 솟을 수 있습니다.
3. 수분 함량 :
* 이슬점 : 공기가 수증기로 포화되는 온도. 더 높은 이슬점은 더 많은 수분을 나타내므로 더 많은 결로와 구름이 더 커집니다.
* 상대 습도 : 주어진 온도에서 가능한 최대 수증기 함량에 대한 실제 수증기 함량의 비율. 높은 상대 습도는 구름 형성과 성장을 선호합니다.
4. 바람 조건 :
* 바람 전단 : 고도에 따른 풍속과 방향의 변화는 구름의 모양과 방향에 영향을 줄 수 있습니다.
* 풍속 : 강한 바람은 구름이 수평으로 퍼져서 수직 성장을 제한 할 수 있습니다.
5. 대기압 :
* 낮은 압력 : 공기는 저압 영역에서 상승하여 구름 형성과 잠재적 성장으로 이어집니다.
* 더 높은 압력 : 공기는 고압 영역에서 내려와 구름 형성 및 성장을 억제합니다.
도구 및 기술 :
* Radiosonde : 온도, 습도 및 풍속을 측정하는 대기로 방출되는 기기.
* 날씨 위성 : 구름 덮개, 강수량 및 기타 대기 조건의 이미지를 제공하십시오.
* 날씨 모델 : 구름 성장 및 기타 기상 현상을 예측하기 위해 대기 프로세스를 시뮬레이션하는 수치 모델.
이러한 요소를 분석함으로써 기상 학자들은 구름의 높이를 추정하고 강수량을 생성 할 가능성을 예측할 수 있습니다.
