역동적인 프로세스
브라질 판카스의 멋진 구름. 경험상 어둡고 오목한 바닥이 적합하지만, 바람이 약한 날에는 도착할 때쯤이면 이 구간 아래에 양력이 거의 없을 수도 있습니다. 구름 바로 위쪽의 파란 하늘에 있을 수도 있습니다. 하루를 최대한 활용하기 위해서는 호기심과 패턴을 파악하는 능력을 키우는 것이 중요합니다.
계속 스캔하라
영국의 평지. 이런 하늘은 많은 주의가 필요합니다. 동일한 클라우드를 1~2분마다 스캔하면 어떤 세포가 성장하고 어떤 세포가 죽어가는지 파악할 수 있으며, 5분 또는 10분 후에 어떤 세포가 그 아래에서 작동할지 계산하는 데 도움이 됩니다.
우리 모두는 클라우드의 고전적이고 가장 좋은 부분이 어떤 모습인지 알고 있습니다. 어둡고 오목한 바닥을 가진 멋지고 깊은 거품 모양의 뭉게구름으로, 아마도 새 몇 마리와 돛단배 한두 마리가 그 안으로 빨려 들어갔을 것입니다. 일반적으로 가장 보기 좋은 클라우드가 잘 작동하지만 항상 그런 것은 아닙니다.
실제로 평지 비행에서 가장 큰 도전 과제 중 하나는 구름과 관련하여 최상의 양력이 어디로 향할지 알아내는 것이며, 멘탈 매핑은 특히 클래식해 보이지만 양력이 예상과 다른 까다로운 날에는 정말 좋은 습관이 될 수 있습니다.
이처럼 멘탈 매핑은 본능적인 가정에 대응할 수 있는 좋은 방법입니다. 우리는 전날에 효과가 있었던 것이 우리에게도 똑같이 효과가 있을 것이라고 가정하도록 프로그램되어 있으므로, 이러한 경향을 의식적으로 차단하고 그날의 상황을 적극적으로 이해하고 그에 적응하려고 노력해야 합니다.
중요한 이유
예를 들어, 리프트가 약한 날에 개글을 하고 리프트 매핑을 잘해도 1~2m/s 상승에 그치는 경우를 생각해 보세요. 이런 날에는 공기가 매우 느리게 상승하여 상공에 구름이 이제 막 형성되기 시작할 수 있습니다. 멋진 구름 하강선을 발견하면 더 강한 상승을 기대하며 빠르게 활공하고 싶은 유혹에 빠질 수 있습니다.
그러나 대류가 발생하는 데 걸리는 시간을 고려할 때 이미 성숙하여 부패로 향하고 있을 수 있습니다. 사실, 우리는 지금 현재 가지고 있는 것을 고수하는 것이 더 나을 수도 있고, 더 나은 양력을 찾는 것이 클라우드 근처에서 이루어질 수도 있지만 클라우드 아래에서는 이루어지지 않을 수도 있습니다.
때로는 성숙하고 보기 좋은 구름이 열이 어디에 있었는지가 아니라 열이 어디에 있었는지를 보여줄 뿐입니다. 도중에 양력에 도달하면 성숙한 구름에 매우 가까운 새로운 구름을 형성하려는 대류의 새로운 주기로 비행할 수 있으므로 계속 비행할 가치가 있습니다.
또 다른 예는 강풍이 부는 날입니다. 열이 정말 강하고 바람을 잘 뚫고 지나가더라도, 열이 대류층으로 유입되고 열이 식고 느려지면서 응결되어 구름 위와 아래에서 적운을 형성하기 때문에 일반적으로 구름의 상승풍 쪽에서 가장 좋은 양력을 얻을 수 있습니다.
또는 더 높은 B/S 비율(부력/전단비: B/S 비율이 작을수록 높이에 따라 변화하는 바람으로 인한 바람의 전단력을 나타냄)로 인해 열이 더 많이 발생하는 경우. B/S가 5 미만이면 써멀이 손상되어 사용할 수 없는 상태일 가능성이 높다는 뜻입니다. B/S가 10 이상이면 전단 현상이 일어날 가능성이 낮다는 뜻입니다) 구름 아래에서 연결해야 한다고 생각되는 곳에 연결되지 않으면 양력이 결국 구름의 새로운 부분을 형성하는 횡풍을 더 찾아야 할 수도 있습니다.
리프트가 더 분명하게 예상되는 위치에 있지 않은 이유와 상관없이, 처음 몇 번의 등반에서 가장 좋은 리프트가 있는 위치를 기록해두면 정신적 모델을 구축하는 데 큰 도움이 됩니다. 연습이 필요하며, 보기 좋은 구름이 처음 몇 시간 동안 실제로 작동하지 않더라도 '작동해야 한다'는 생각에 계속해서 구름을 향해 나아가다가 실망할 수 있습니다.
구름이 개발되는 모양
1~3단계는 성장하는 구름을 나타냅니다. 4단계와 5단계는 구름이 붕괴되어 그 아래에는 양력이 없을 가능성이 높습니다. 하지만 구름이 1단계에서 2단계로 넘어가지 않는 경우가 많고, 어떤 날은 3단계가 다른 날보다 더 오래 머물러 있는 경우도 있습니다.
퍼지는 적운 아래에서 상승
기온이 습하거나 반전층이 좁은 띠로 수분을 잡아두어 구름 높이에 너무 많은 수분이 쌓이면 구름이 퍼져 성층권으로 변합니다. 어떤 날은 어두운 지역이 양력이 좋지만, 대부분의 경우 바람을 맞으며 햇볕이 잘 드는 쪽으로 향하는 것이 좋습니다. 패러글라이더와 행글라이더를 이용하면 그늘진 곳에서 활공할 수 있는 능력이 매우 제한적입니다.
사이드 선택
호주 퀸즐랜드 주 달비 상공에서 구름이 낀 하늘을 바라보고 있습니다. 강풍이 불면서 구름이 거리로 형성되기 시작하는데, 처음 두 개의 구름 중 어느 쪽이 가장 적합한지 확인하여 그날의 모델을 만드는 것이 중요합니다.
등반 중 리프트 매핑 방법
기지로 올라가는 첫 두세 번의 등반에서는 구름의 어느 부분이 작동하는지 머릿속으로 그려보세요. 중앙에 위치할 수도 있고, 위쪽 가장자리에 위치할 수도 있으며, 햇볕이 잘 드는 쪽에 위치할 수도 있습니다. 다음 구름으로 이동하면서 떠난 구름이 어떻게 생겼는지 되돌아보세요.
모델을 만들었으면 나침반 포인트의 관점에서 리프트가 가장 좋은 위치를 소리 내어 말하세요. 예를 들어, "좋아, 오늘 처음 두 번의 등반에서 리프트가 예상했던 곳이 아닌 구름의 남쪽 구역에 있었어."라고 말합니다. 그러면 플러그를 꽂을 때와 동일한 영역을 탐색할 수 있도록 설정됩니다.
여담이지만, 숙련된 비행 조종사와 함께 듀얼로 진행했을 때 그가 얼마나 혼잣말을 많이 하는지 놀랐습니다. 우리가 예인선 뒤편 활주로에서 이륙할 때 그는 케이블이 끊어지면 어떻게 해야 할지 즉시 알 수 있도록 "앞으로 착륙, 앞으로 착륙..."이라고 혼잣말을 하다가 500피트에 도달하자 "회항"으로 말을 바꿨습니다.
처음 두 번의 등반 후 그는 3,000피트 상공에서 등반이 하강으로 바뀌는 것을 큰 소리로 언급했습니다. 그리고 등반을 떠날 때마다 "앞의 구름을 위해 2노트의 등반을 남깁니다."라고 말하며 자신의 결정과 다음에 발견할 것으로 예상되는 것을 기억할 수 있도록 했습니다.
바람과 태양
또한 바람과 태양의 각도와 관련하여 구름에 대한 인식을 키울 수 있기 때문에 도움이 됩니다. 바람의 방향과 세기는 변할 수 있으며, 태양이 하늘을 가로질러 이동함에 따라 태양의 각도도 분명 변할 것입니다. 동풍이 강하게 부는 날 한낮에 내리쬐는 바람을 맞으며 비행하고 있다고 상상해 보세요. 아마도 각 구름의 중앙 바로 남쪽에 있는 상승풍 쪽에서 가장 좋은 양력을 발견할 수 있을 것입니다. 가장 좋은 상승도는 클라우드의 SE에 있다는 것을 스스로에게 알려줍니다. 그러면 바람이 불고 구름이 끼기 시작할 수 있습니다. 처음에는 남쪽의 태양이 동서로 뻗은 구름의 선을 따라 대류를 일으키기 때문에 각 중앙선의 왼쪽을 즐겁게 달릴 수 있고, 때때로 직선으로 1~2m/s의 속도를 즐길 수 있습니다.
하지만 오후 늦게 해가 서쪽으로 이동하면 설정이 완전히 바뀝니다. 각 거리의 시작 부분은 잘 작동하지만, 그 다음부터는 똑같은 멋진 어두운 거리가 사라진 것처럼 보이며 활기가 거의 느껴지지 않습니다. 왜 이런 일이 발생하는지 이해할 수 있다면, 더 조심해서 기지로 바로 올라가서 라이트 리프트를 이용해 높이 올라갈 수 있습니다.
결국 저녁이 되어 대류가 약해지면서 거리는 완전히 녹아내리고, 태양이 너무 멀리 돌면서 에너지가 '꺼져' 버립니다. 이제 이전 모델은 잊어버리고 남은 가볍고 고르지 않은 CU만 선택해도 됩니다.
CHUNKY CLOUDS
일반적으로 구름의 상승기류 부분, 가장 어두운 바닥을 가진 가장 높은 축적 아래에서 가장 높은 상승도를 찾습니다. 하지만 이전 등반에서 이 방법이 효과가 없었다면 다음 등반에서도 효과가 있을 거라고 기대하지 마세요!
태양과 관련된 거리 거리는 안정된 상태가 아닙니다. 때로는 태양열 heating이 리프팅 공기 바로 아래에 있을 때 태양 선과 그림자가 거리 연출과 '위상'이 일치하는 경우가 있습니다. 때로는 그림자가 거리 아래에 있어서 결국 거리가 사라지거나 옆으로 이동하는 경우도 있습니다. 패러글라이더가 비행하는 속도에서 리프트 라인이 10~20km 이상 지속되는 경우는 드뭅니다. 사진은 브라질 판카스의 그림자 바로 위에 구름이 드리워진 모습과 오른쪽 위, 셰인 깅겔이 호주 달비에서 380km를 비행할 때 사용했던 거리 중 한 곳을 보여줍니다.
Closed circuits
멘탈 매핑은 아웃-리턴 트라이앵글 비행을 할 때도 매우 유용합니다. 삼각형의 첫 번째 다리를 비행하면서 클라우드의 어느 부분이 작동하는지 파악하고 비슷한 맥락에서 다음 클라우드로 향하게 됩니다. 아마도 각 구름의 오른쪽 가까운 모서리일 것입니다.
당연히 첫 번째 회전 지점에서 120도를 돌고 나면 같은 오른쪽, 가까운 코너로 향해야 한다고 생각할 것입니다. 물론 다른 방향으로 가고 있기 때문에 틀릴 수 있습니다. 각 구름의 왼쪽 깊숙이 잘못 활공하게 됩니다.
각 구름의 가장 좋은 부분이 남동쪽 부분이라는 것을 알고 있다면, 반환점을 돌고 난 후 해당 사분면에 있는 구름의 어느 부분이 가장 좋은지 큰 소리로 계획할 수 있습니다.
결론
멘탈 모델링은 생각을 이야기하고 소리 내어 매핑하면 큰 도움이 될 수 있습니다. 이는 지난주에 비슷한 클라우드가 제공했던 4m/s의 상승 속도를 클라우드가 제공해주기를 '기대'하는 패턴에서 벗어나는 데 도움이 됩니다. 그리고 실제로 클라우드는 전체 그림에서 유용한 부분일 뿐, 보장할 수 있는 것은 아닙니다. 우리는 하루의 흐름에 몸을 맡겨야 하며, 구름이 기대에 미치지 못하면 이를 받아들이고 멘탈 모델을 업데이트하여 대처해야 합니다!
이곳 페차분에서 적용하기 좋은 이론이네요