[논문]CMIP5 기후모델에서 나타나는 열대저기압 생성빈도의 연진동과 경년변동성: 잠재생성지수의 이용

권민호

doi:10.5467/jkess.2012.33.7.583

CMIP5 기후모델에서 나타나는 열대저기압 생성빈도의 연진동과 경년변동성: 잠재생성지수의 이용
Annual Cycle and Interannual Variability of Tropical Cyclone Genesis Frequency in the CMIP5 Climate Models: Use of Genesis Potential Index 원문보기

한국지구과학회지 = Journal of the Korean Earth Science Society, v.33 no.7, 2012년, pp.583 - 595

초록
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대기 및 해양의 대규모 환경에서 열대저기압 발생의 잠재적 빈도는 잠재생성지수(GPI; Genesis Potential Index)를 이용하여 예측할 수 있다. 본 연구에서는 18개의 CMIP5 기후모델을 이용하여 GPI의 연진동 및 경년변동성이 분석되었다. 비교를 위하여 재분석자료로부터 계산된 GPI의 연진동이 재조명되었다. 특히 CMIP5 기후모델과 재분석자료에 의한 GPI가 비교되었고, 그 차이에 대한 가능한 해석이 논의되었다. ENSO (El Nino and Southern Oscillation)는 열대 저기압 발생 및 경로에 영향을 주는 열대 기후현상이다. 잠재생성지수가 네 개의 대규모 매개변수의 함수임을 이용함으로써 열대저기압발생에 대한 역학적 해석이 제시되었다. 본 연구에서는 엘니뇨 혹은 라니냐 해에 GPI 편차를 논의하였고, 그 편차에 가장 영향을 많이 주는 인자를 찾았다. 또한 여러 대규모 인자를 활용하여 북태평양지역 열대저기압 발생에 대하여 가능한 기작을 논의하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

The potential for tropical cyclogenesis in a given oceanic and atmospheric environments can be represented by genesis potential index (GPI). Using the 18 Coupled Model Inter Comparison Project phase 5 (CMIP5) models, the annual cycle of GPI and interannual variability of GPI are analyzed in this study. In comparison, the annual cycle of GPI calculated from reanalysis data is revisited. In particular, GPI differences between CMIP5 models and reanalysis data are compared, and the possible reasons for the GPI differences are discussed. ENSO (El Nino and Southern Oscillation) has a tropical phenomenon, which affects tropical cyclone genesis and its passages. Some dynamical interpretations of tropical cyclogenesis are suggested by using the fact that GPI is a function of four large-scale parameters. The GPI anomalies in El Nino or La Nina years are discussed and the most contributable factors are identified in this study. In addition, possible dynamics of tropical cyclogenesis in the Northern Hemisphere Pacific region are discussed using the large-scale factors.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

한편 열대저기압 생성에 대한 많은 연구가 있어 왔지만, 주어진 대규모 대기 및 해양 환경에서 열대저기압 생성에 대한 기작(mechanism)은 아직 이해가 부족하다. GPI는 대규모 대기 및 해양 변수의 함수로 이루어져 있으므로, 본 연구에서는 GPI 변동성에 대해서 각각 대규모 변수들의 역할을 살펴보고 이를 통해 대규모 대기 및 해양 환경 변동과 관련하여 열대저기압 생성에 대한 기작을 이해하고자 한다.
많은 CMIP5 모형들은 수평해상도 100 km 이상의 저해상도 모형이므로 현실적인 열대저기압 소용돌이를 추출하기는 쉽지 않다. 본 연구에서는 CMIP5의 모형결과를 이용하여 기후모형에서 나타나는 GPI의 기후적 특성 및 경년변동성을 파악하고자 한다. 한편 열대저기압 생성에 대한 많은 연구가 있어 왔지만, 주어진 대규모 대기 및 해양 환경에서 열대저기압 생성에 대한 기작(mechanism)은 아직 이해가 부족하다.

제안 방법

그러므로 GPI는 그 변동성에 대한 각 매개변수의 상대적인 역할을 살펴볼 수 있다. ENSO 변동성에 대한 중태평양 GPI 편차에 대한 각 매개변수의 역할을 비교하기 위하여 해당 변수는 그대로 두고 다른 변수는 기후값으로 두어 GPI를 재계산하였다. 또한 이 GPI를 전체 매개변수를 기후값으로 둔 GPI를 빼면 각 매개변수의 독립적인 역할을 살펴볼 수 있다.
GPI는 Gray(1979)의 연구를 확장한 Emanuel and Nolan(2004)에 의해 이루어졌다. GPI를 개발하는데 물리적 배경 하에 많은 환경변수가 고려되었지만, GPI에 대한 매개변수(parameter)로 잠재강도(potential intensity), 상대습도, 절대소용돌이도(absolute vorticity), 그리고 상하층 바람쉬어가 사용되었다. 바람쉬어는 850 hPa 수평바람과 200 hPa 수평바람의 차이의 절대값으로 정의된다.
, 2012). 각 모델의 개개 앙상블런(ensemble run)들은 GPI 변동성에 대한 특성이 서로 유사하므로, 각 모델당 하나의 앙상블런만 이용하였다. 또한 여러 시나리오 중 역사적(historical) 모의가 분석에 이용되었다.
4 지역(170W-120W, 5S-5N)의 해수면온도 편차(anomaly)로 지수화하였다. 그리고 이 지수를 GPI 편차에 회귀시켜 그 공간분포를 살펴보았다(Fig. 6). 모형마다 강도와 위치는 조금씩 차이가 있지만, 전반적으로 양(음)의 Nino3.
이 중태평양 지역의 GPI 변동성의 많은 부분은 ENSO에 의해서 영향을 받는다. 이러한 영향을 살펴보기 위해서 우선 ENSO를 Nino3.4 지역(170W-120W, 5S-5N)의 해수면온도 편차(anomaly)로 지수화하였다. 그리고 이 지수를 GPI 편차에 회귀시켜 그 공간분포를 살펴보았다(Fig.
최근 CMIP5 기후모델 결과가 공개되어 이 모델 결과를 이용하여 대규모 변수에 대한 열대저기압 생성빈도의 특성이 파악되었다. 많은 CMIP5 모델들은 상대적으로 수평해상도가 낮으므로 대규모 변수가 열대저기압 생성에 미치는 상대적 기여도를 파악하는데 잠재생성지수(Genesis Potential Index) 즉 GPI가 이용되었다.
그러나 북대서양의 GPI는 관측 열대저기압 빈도에 비하여 고평가(overestimate)되는 등 일부 지역에서는 서로 불일치되는 부분이 있다. 한편, 재분석 자료에 의한 GPI 기후값의 시간적 변화를 살펴보기 위하여 각 대양에 대하여 GPI를 공간평균하여 비교하였다. 본 연구에서 사용된 대양은 적도에서 40N에 대하여 다음과 같다.

대상 데이터

GPI를 계산하기 위하여 월(monthly) 평균 자료가 이용되었다.
5도의 격자로 내삽(interpolation)되었다. 그리고 관측 열대저기압의 생성빈도를 구하기 위하여 미국 연합태풍관제센터(JTWC; the Joint Typhoon Warning Center)의 최적경로(best track) 자료가 이용되었다. 그리고 현재기후의 GPI를 계산하기 위하여 월평균 NCEP/NCAR (the National Centers for Environmental Prediction/the National Center for Atmospheric Research) 재분석 자료가 이용되었다(Kalnay et al.
그리고 관측 열대저기압의 생성빈도를 구하기 위하여 미국 연합태풍관제센터(JTWC; the Joint Typhoon Warning Center)의 최적경로(best track) 자료가 이용되었다. 그리고 현재기후의 GPI를 계산하기 위하여 월평균 NCEP/NCAR (the National Centers for Environmental Prediction/the National Center for Atmospheric Research) 재분석 자료가 이용되었다(Kalnay et al., 1996). NCEP/NCAR 재분석자료의 수평격자는 2.
본 연구에서 사용된 기후모델은 공개된 CMIP5 모델이며, 사용된 모델은 Table 1에 제시되었다(Talyoret al., 2012). 각 모델의 개개 앙상블런(ensemble run)들은 GPI 변동성에 대한 특성이 서로 유사하므로, 각 모델당 하나의 앙상블런만 이용하였다.
한편, 재분석 자료에 의한 GPI 기후값의 시간적 변화를 살펴보기 위하여 각 대양에 대하여 GPI를 공간평균하여 비교하였다. 본 연구에서 사용된 대양은 적도에서 40N에 대하여 다음과 같다. 우선 북서태평양 지역(WP; Western North Pacific)은 100E-180, 북동태평양 및 대서양 지역(EP+AT; Eastern North Pacific and Atlantic)은 180-30W, 그리고 북인도양 지역(IO;Indian Ocean)은 30E-100E이다.
한편 같은 모델링 그룹에서 2개 이상의 CMIP5 모형 결과가 제출된 경우가 많다. 본 연구에서 사용된 모델 중 GISS-E2-H와 GISS-E2-R은 미국의 NASA (the National Aeronautics and Space Administration)에서, 그리고 NorESM1-ME와 NorESM1-M은 노르웨이의 NCC (Norwegian Climate Centre)에서 제출되었고, HadGEM2-AO, HadGEM2-CC, 그리고 HadGEM2-ES는 모두 영국 해들리 센터에 개발된 모형에 기반을 두고 있다. 같은 기관에서 제출된 모형들은 서로 비슷한 모의 성능을 가지고 있으므로(Fig.
적분기간은 모형에 따라 다르지만, 공통적으로 1800년대 중반부터 2005년까지이다. 분석에 사용된 기간은 1905년부터 2004년까지이다. GPI를 계산하기 위하여 월(monthly) 평균 자료가 이용되었다.
0도이다. 재분석자료의 분석에 이용된 기간은 1958년부터 2007년까지이다.
5도이다. 재분석자료의 해수면온도는 NOAA (the National Oceanic and Atmospheric Administration)의 ERSST (Extended Reconstructed Sea Surface Temperature)의 월평균 자료가 이용되었다(Smith and Reynolds, 2004). 해수면온도의 수평격자는 2.

이론/모형

GPI는 Gray(1979)의 연구를 확장한 Emanuel and Nolan(2004)에 의해 이루어졌다. GPI를 개발하는데 물리적 배경 하에 많은 환경변수가 고려되었지만, GPI에 대한 매개변수(parameter)로 잠재강도(potential intensity), 상대습도, 절대소용돌이도(absolute vorticity), 그리고 상하층 바람쉬어가 사용되었다.

성능/효과

우선 북서태평양 지역(WP; Western North Pacific)은 100E-180, 북동태평양 및 대서양 지역(EP+AT; Eastern North Pacific and Atlantic)은 180-30W, 그리고 북인도양 지역(IO;Indian Ocean)은 30E-100E이다. 각 대양에서 평균된 GPI는 관측 열대저기압 빈도의 연변화와 비교되었는데, 두 GPI와 관측 열대저기압 빈도의 연변화는 잘 일치한다(Fig. 2). 특히 북인도양 지역에서 북반구 여름철에 열대저기압 빈도가 감소하고 늦가을에 최대가 나타나는 특징을 GPI는 잘 잡아낸다.
많은 CMIP5 모델들은 상대적으로 수평해상도가 낮으므로 대규모 변수가 열대저기압 생성에 미치는 상대적 기여도를 파악하는데 잠재생성지수(Genesis Potential Index) 즉 GPI가 이용되었다. 그 결과 NCEP/NCAR 재분석자료에서 계산된 GPI는 열대저기압 발생빈도의 통계적 특징을 잘 반영하고 있으며, CMIP5에서 계산된 GPI도 비슷한 특징을 보인다. 상대적으로 NCAP/NCAR 재분석자료에 비해 CMIP5의 GPI가 양의 편이를 가지고 있는데, 이는 중층 상대습도의 편이에 차이가 있기 때문이다.
한편 무역풍의 감소로 인한 중태평양 하층 수렴은 중태평양의 평균강수량을 증가시키고 이는 Gill-형태의 반응에 따라 강수지역 북서쪽에 양의 상대소용돌이도 편차를 유도한다. 증가된 수증기, 감소된 연직바람쉬어, 하층 수렴 및 증가된 상대소용돌이도는 모두 중태평양의 열대저기압 활동 및 GPI를 증가시킨다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	열대 저기압은 무엇에 영향을 미치는가?	가장 강한 기상현상 중 하나인 태풍(typhoon), 허리케인(hurricane) 등과 같은 열대 저기압(tropical cyclone)은 열대지역 뿐만 아니라 중위도 지역에도 영향을 주며, 인간 사회과 경제에 막대한 영향을 미친다. 더욱이 최근 들어 한반도에 상륙하는 태풍의 빈도가 증가하고 있어(Choi et al.
	CMIP5 기후 모델의 특징은 무엇인가?	, 2012). CMIP5 기후 모델은 과거의 기후모델에 비해 그 모의 성능이 비슷하거나 개선되었다(e.g.
	대기 및 해양 환경에 따라 열대저기압의 특성을 이해하려는 수치모형을 이용한 많은 연구의 방식 세 가지에는 무엇이 있는가?	지난 수십 년 동안 주어진 대기 및 해양 환경에 따라 열대저기압의 특성을 이해하려는 수치모형을 이용한 많은 연구가 있었다. 이러한 연구는 크게 세 가지 방식으로 구분될 수 있는데, 첫 번째 방식은 열대 저기압의 발달에 대한 예측인자를 사용하는 것이다. 그 예측인자는 많은 대기의 조건들을 포함한다. 이런 접근 방법은 저해상도 모형을 통하여 이루어질 수 있다(e.g., Ryan et al., 1992). 두 번째 방식은 지역기후 모형을 이용하는 것이다(e.g., Knutson and Tuleya, 1999). 통상적으로 지역기후 모형은 고해상도 모형이 이용된다. 이 중규모 모형은 해수면온도와 같은 전구 기후모형(global climate model)에서 얻어진 경계조건과 대기의 경계조건을 이용한다. 세 번째 방식은 전구 기후모형을 이용하는 직접 열대저기압 소용돌이(tropical cyclone-like vortex)를 모의하는 것이다. 이 방법은 대규모 대기 및 해양의 환경에서 열대저기압의 특성을 파악하기 위한 보다 직접적인 접근 방법이다(e.g.

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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