이 연구는 지역특별기상센터-동경 태풍 센터에서 제공하는 태풍의 최적 경로 자료와 미국 국립 환경예측센터/미국 국립 대기연구센터의 재분석 자료를 이용하여 6월 북대서양 진동 지수와 7, 8월 총 북서태평양 태풍발생빈도 사이에 강한 양의 상관관계가 있음이 분석되었다. 이러한 관계의 가능한 원인을 알아보기 위해 엘니뇨, 라니냐 해를 포함한 경우와 포함 하지 않은 경우로 구분하여 가장 높은 양의 북대서양 진동 해와 가장 낮은 음의 북대서양 진동 해 사이의 평균 차를 분석하였다. 엘니뇨 해와 라니냐 해를 포함한 경우 양의 북대서양 진동 해에는 태풍이 열대 및 아열대 서태평양의 북서쪽에서 주로 발생하였으며, 필리핀 북동쪽 해상으로부터 동중국해를 지나 동아시아 중위도 지역으로 이동하는 패턴을 나타냈다. 반면, 음의 북대서양 진동 해에는 태풍이 열대 및 아열대 서태평양의 남동쪽에서 주로 발생하였으며, 필리핀 남동쪽 해상으로부터 남중국해를 지나 중국 남부해안 및 인도차이나 반도를 향해 서진하는 패턴을 나타냈다. 이러한 두 해의 태풍 이동 패턴은 태풍의 전향위치에도 영향을 주어 양의 북대서양 진동 해에 태풍 전향이 평균적으로 좀 더 북동쪽에 이루어지는 것으로 나타났다. 또한 두 해의 태풍 이동 패턴은 태풍의 강도에도 영향을 주어 동아시아 중위도에 북상하는 동안 바다로부터 충분한 에너지를 공급받을 수 있는 양의 북대서양 진동 해의 태풍의 강도가 음의 북대서양 진동 해의 태풍들보다 더 강했다. 음의 북대서양 진동 해에 태풍은 중국 남부해안 및 인도차이나 반도에 상륙하면서 강도가 약해지거나 바로 소멸되어 약한 강도를 나타내었다. 한편 위의 모든 분석의 결과는 엘니뇨, 리니냐 해를 포함하지 않은 경우에도 비슷하게 나타나 6월 북대서양 진동 지수가 7, 8월 총 북서태평양 태풍발생빈도를 예측하는데 좋은 예측인자가 될 수 있음을 알 수 있었다.
이 연구는 지역특별기상센터-동경 태풍 센터에서 제공하는 태풍의 최적 경로 자료와 미국 국립 환경예측센터/미국 국립 대기연구센터의 재분석 자료를 이용하여 6월 북대서양 진동 지수와 7, 8월 총 북서태평양 태풍발생빈도 사이에 강한 양의 상관관계가 있음이 분석되었다. 이러한 관계의 가능한 원인을 알아보기 위해 엘니뇨, 라니냐 해를 포함한 경우와 포함 하지 않은 경우로 구분하여 가장 높은 양의 북대서양 진동 해와 가장 낮은 음의 북대서양 진동 해 사이의 평균 차를 분석하였다. 엘니뇨 해와 라니냐 해를 포함한 경우 양의 북대서양 진동 해에는 태풍이 열대 및 아열대 서태평양의 북서쪽에서 주로 발생하였으며, 필리핀 북동쪽 해상으로부터 동중국해를 지나 동아시아 중위도 지역으로 이동하는 패턴을 나타냈다. 반면, 음의 북대서양 진동 해에는 태풍이 열대 및 아열대 서태평양의 남동쪽에서 주로 발생하였으며, 필리핀 남동쪽 해상으로부터 남중국해를 지나 중국 남부해안 및 인도차이나 반도를 향해 서진하는 패턴을 나타냈다. 이러한 두 해의 태풍 이동 패턴은 태풍의 전향위치에도 영향을 주어 양의 북대서양 진동 해에 태풍 전향이 평균적으로 좀 더 북동쪽에 이루어지는 것으로 나타났다. 또한 두 해의 태풍 이동 패턴은 태풍의 강도에도 영향을 주어 동아시아 중위도에 북상하는 동안 바다로부터 충분한 에너지를 공급받을 수 있는 양의 북대서양 진동 해의 태풍의 강도가 음의 북대서양 진동 해의 태풍들보다 더 강했다. 음의 북대서양 진동 해에 태풍은 중국 남부해안 및 인도차이나 반도에 상륙하면서 강도가 약해지거나 바로 소멸되어 약한 강도를 나타내었다. 한편 위의 모든 분석의 결과는 엘니뇨, 리니냐 해를 포함하지 않은 경우에도 비슷하게 나타나 6월 북대서양 진동 지수가 7, 8월 총 북서태평양 태풍발생빈도를 예측하는데 좋은 예측인자가 될 수 있음을 알 수 있었다.
This study examined a strong positive correlation between the North Atlantic Oscillation (NAO) index during June and the total tropical cyclone (TC) genesis frequency in the western North Pacific during July and August. To investigate a possible cause for this relationship, the mean difference betwe...
This study examined a strong positive correlation between the North Atlantic Oscillation (NAO) index during June and the total tropical cyclone (TC) genesis frequency in the western North Pacific during July and August. To investigate a possible cause for this relationship, the mean difference between the highest positive NAO years and the lowest negative NAO years was analyzed by dividing into when the El Ni$\tilde{n}$o and La Ni$\tilde{n}$a years were included and when the El Ni$\tilde{n}$o and La Ni$\tilde{n}$a years were not included. When the El Ni$\tilde{n}$o and La Ni$\tilde{n}$a years were included, for the positive NAO years, the TCs mostly occurred in the northwestern region of tropical and subtropical western Pacific, and showed a pattern that migrate from the sea northeast of the Philippines, pass the East China Sea, and move toward the mid-latitudes of East Asia. In contrast, for the negative NAO years, the TCs mostly occurred in the southeastern region of tropical and subtropical western Pacific, and showed a pattern that migrate westward from the sea southeast of the Philippines, pass the South China Sea, and move toward the southern coast of China and Indochinese peninsula. These two different TC migration patterns affect the recurving location of TC, and for the positive NAO years, the recurving of TC was averagely found to take place in the further northeast. In addition, the migration patterns also affect the TC intensity, and the TCs of positive NAO years had stronger intensity than the TCs of negative NAO years as sufficient energy can be absorbed from the ocean while moving north in the mid-latitudes of East Asia. The TCs of negative NAO years showed weak intensity as they get weaken or disappear shortly while landing on the southern coast of China and the Indochinese peninsula. On the other hand, the above result of analysis is also similarly observed when the El Ni$\tilde{n}$o and La Ni$\tilde{n}$a years were not included.
This study examined a strong positive correlation between the North Atlantic Oscillation (NAO) index during June and the total tropical cyclone (TC) genesis frequency in the western North Pacific during July and August. To investigate a possible cause for this relationship, the mean difference between the highest positive NAO years and the lowest negative NAO years was analyzed by dividing into when the El Ni$\tilde{n}$o and La Ni$\tilde{n}$a years were included and when the El Ni$\tilde{n}$o and La Ni$\tilde{n}$a years were not included. When the El Ni$\tilde{n}$o and La Ni$\tilde{n}$a years were included, for the positive NAO years, the TCs mostly occurred in the northwestern region of tropical and subtropical western Pacific, and showed a pattern that migrate from the sea northeast of the Philippines, pass the East China Sea, and move toward the mid-latitudes of East Asia. In contrast, for the negative NAO years, the TCs mostly occurred in the southeastern region of tropical and subtropical western Pacific, and showed a pattern that migrate westward from the sea southeast of the Philippines, pass the South China Sea, and move toward the southern coast of China and Indochinese peninsula. These two different TC migration patterns affect the recurving location of TC, and for the positive NAO years, the recurving of TC was averagely found to take place in the further northeast. In addition, the migration patterns also affect the TC intensity, and the TCs of positive NAO years had stronger intensity than the TCs of negative NAO years as sufficient energy can be absorbed from the ocean while moving north in the mid-latitudes of East Asia. The TCs of negative NAO years showed weak intensity as they get weaken or disappear shortly while landing on the southern coast of China and the Indochinese peninsula. On the other hand, the above result of analysis is also similarly observed when the El Ni$\tilde{n}$o and La Ni$\tilde{n}$a years were not included.
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문제 정의
반면 30 oN 이남의 북반구 열대 및 아열대 지역에는 모두 음의 공간분포를 나타내어 양의 북대서양 진동 해에 열대 및 아열대 서태평양에서 태풍의 발생빈도를 높게 하는 한 원인이 되었다. 두 해 사이에 850 hPa 유선 차의 분석에서도 동아시아 영역에서 30oN를 중심으로 남저북고의 기압 아노말리 패턴을 나타내어 양의 북대서양 진동 해에 열대 및 아열대 서태평양에서 태풍의 발생빈도를 높게 하는 좋은 환경을 제공해 주었다. 이러한 남저북고의 기압 아노말리 패턴은 양의 북대서양 진동 해에 북서태평양 고기압이 좀 더 북동쪽으로 수축되고, 음의 북대서양 진동 해에는 북서태평양 고기압이 타이완까지 남서쪽으로 확장하는 결과를 가져왔으며, 이러한 두 해 사이에 북서태평양 고기압의 위치 차는 앞서 설명하였듯이 태풍의 이동 패턴에 영향을 주었다.
게다가 열대 및 아열대 서태평양의 음의 아노말리 값은 일본 남서쪽 지역까지 북쪽으로 확장되어 있다. 따라서 양의 북대서양 진동 해에 태풍이 동아시아 중위도 지역까지 북상하더라도 강한 강도를 유지할 수 있는 좋은 환경을 제공해 준다. 이러한 특징은 엘니뇨 해, 라니냐 해를 포함하지 않은 경우에도 유사하게 나타난다(Fig.
따라서 이 연구는 북대서양 진동이 열대 및 아열대 서태평양에서 발생하는 태풍 빈도와 관계가 있는지를 조사하고, 관계가 있다면 그 이유를 대기순환을 통해서 찾고자 하였다.
이후의 장에서는 두 변수 사이에 이러한 양의 상관을 나타내는 이유를 알아보고자 한다.
가설 설정
(a) TC genesis frequency and (b) TC passage frequency in the grid box of 5o ×5 o in July-August including ENSO years (left panel) and excluding ENSO years (right panel). In (a) and (b), the small boxes inside the circles are significant at the 95% confidence level. In (b), the solid and the dashed lines represent 5875 gpm contours in the positive and negative NAO phases, respectively.
제안 방법
(2001)은 Gray의 요소들보다는 원격패턴의 요소들에 초점을 두었다. 즉, 그들은 (i) 중앙 및 동태평양에서의 해수면 온도 아노말리, (ii) 이전 해의 4월부터 현재 해의 3월까지 서태평양과 아시아지역에서의 대기순환 특징 지수 (iii) 태풍활동에서의 매년 변화 경향(기후와 지속성)와 호주 및 남태평양 지역에서의 대기순환을 대표하는 지수를 포함하는 대기 및 해양 요소를 이용하여 태풍 발생의 특성을 다루었다. Ho et al.
한편 북대서양 진동지수는 34년 동안 약하게 감소하는 경향을 나타내는 반면, 7, 8월 총 열대 및 아열대 서태평양 태풍발생빈도는 변화 경향이 거의 없다. 두 변수로부터 변동 경향을 제거하게 되면 앞서 분석된 상관관계가 달라질 수 있어 두 변수로부터 변동 경향을 제거하고 상관관계를 재분석하였다. 하지만 두 변수의 상관관계는 99% 신뢰수준에서 유의한 0.
두 해 사이에 태풍의 발생빈도 차의 원인을 알아보기 위해 북서태평양 지역에서 7, 8월 평균에 대해 두 해 사이에 850 hPa 유선차를 분석하였다. 먼저 엘니뇨 해, 라니냐 해를 포함한 경우 25oN 이북인 동아시아 중위도 지역에는 고기압성 순환 아노말리가, 25oN 이남인 열대 및 아열대 서태평양에는 저기압성 순환 아노말리가 강화되어 있다.
태풍의 발생 및 발달은 연직바람시어의 영향을 많이 받는다. 따라서 본 연구는 두 해 사이에 200-850 hPa 사이에 연직바람시어 차를 분석하였다(Fig. 7). 연직바람시어는 그 값이 적을수록 기단이 안정하여 태풍의 발생 및 발달에 우호적인 환경을 제공해 준다.
한편 두 변수 사이에 상관결과는 ENSO에 영향을 받을 수 있다. 따라서 위의 결과와의 비교를 위해 Fig. 1에서 34년의 분석기간 동안 6-8월 평균 엘니뇨해(1982, 1987, 1991, 1997, 2002, 2004, 2009년)와 라니냐 해(1985, 1988, 1998-2000, 2010년)를 제외하고 가장 높은 북대서양 진동지수를 가지는 6개 해와 가장 낮은 북대서양 진동지수를 가지는 6개 해를 선택하여 두 해들 사이에 평균차를 분석하였다(Table 2). 여기서 엘니뇨 해, 라니냐 해를 선정하기 위한 기후학적 평균 해수면 온도는 1978-2011년 평균 해수면 온도를 사용하였다.
특히 95% 신뢰수준에서 유의한 높은 양의 상관을 나타내는 월은 6월 북대서양 진동 지수와 7, 8월 열대 및 아열대 서태평양 태풍발생빈도 사이에서 나타난다. 따라서 이 연구는 6월 북대서양 진동과 7, 8월 총 열대 및 아열대 서태평양 태풍발생빈도 사이에 상관에 초점을 두었다.
위에서 살펴본 것처럼 태풍의 발생 및 이동방향, 전향위치 등은 태풍의 강도에 영향을 줄 수 있다. 따라서 이 연구는 두 해에 대한 각각의 태풍 강도를 조사하였으며, 태풍의 강도는 지역특별기상센터-동경 태풍 센터에서 제공하는 6시간 간격의 태풍 최적경로 자료에서 태풍의 일생 동안에 관측된 가장 낮은 중심기압과 태풍 수명으로 정의된다(Fig. 4). 먼저 태풍의 수명에서는 엘니뇨 해, 라니냐 해를 포함한 경우와 포함하지 않은 해의 경우 모두 전체적으로 양의 북대서양 진동 해에 태풍의 수명이 더 긴 것을 볼 수 있다(Fig.
이러한 남저북고의 기압 아노말리 패턴은 양의 북대서양 진동 해에 북서태평양 고기압이 좀 더 북동쪽으로 수축되고, 음의 북대서양 진동 해에는 북서태평양 고기압이 타이완까지 남서쪽으로 확장하는 결과를 가져왔으며, 이러한 두 해 사이에 북서태평양 고기압의 위치 차는 앞서 설명하였듯이 태풍의 이동 패턴에 영향을 주었다. 또한 두 해 사이에 태풍의 발생위치, 이동패턴 및 강도 등과 같은 태풍 활동의 차 역시 두 해 사이에 연직바람시어 차의 분석을 통해 확인 되었다.
위에서 분석된 것처럼 두 해 사이에 태풍의 활동에서 차를 야기하는 원인을 알아보기 위해 7, 8월 평균에 대해 두 해 사이에 500 hPa 유선의 차를 분석하였다(Fig. 5). 본래 북대서양 진동은 북반구 겨울철에 가장 뚜렷하게 나타나는 원격패턴이지만, 본 연구에서도 겨울철 만큼 뚜렷하지는 않으나 엘니뇨 해, 라니냐 해를 포함한 경우에 북아메리카 대륙에는 양의 값이 북대서양에는 음의 값이 위치해 있는 전형적인 양의 북대서양 진동 패턴의 공간분포를 나타낸다(Fig.
태풍은 일반적으로 중심최대풍속(maximum sustained surface wind speeds, MSSWS)을 기준으로 네 등급으로 나뉘어진다: 열대 저기압(MSSWS<17 m s−1 ), 열대 폭풍(17 m s−1≤ MSSWS ≤ 24 m s−1 ), 강한 열대 폭풍(25 m s−1≤ MSSWS ≤ 32 m s−1 ), 태풍(MSSWS ≥ 33 m s−1 ). 위의 네 등급에 더하여 이 연구에서는 태풍으로부터 변형된 온대 저기압도 분석에 포함시켰다. 이는 이러한 온대 저기압도 동아시아 중위도 지역에서 많은 재산과 인명피해를 입히기 때문이다.
이 연구는 6월 북 대서양 진동과 7, 8월 총 열대 및 아열대 서태평양 태풍 발생빈도와의 상관과 이러한 상관이 발생하는 원인 분석에 초점을 두었다. 차후 분석에서는 6월 북 대서양 진동을 이용하여 7, 8월 총 열대 및 아열대 서태평양 태풍발생빈도를 예측할 수 있는 통계모델을 개발할 것이다.
이 연구는 6월 북대서양 진동과 7, 8월 총 열대 및 아열대 서태평양 태풍발생빈도 사이에 나타나는 양의 상관관계의 원인을 알아보기 위해 Fig. 1에서 34년의 분석 기간 중 가장 높은 북대서양 진동 지수를 가지는 9개 해(양의 북대서양 진동 해)와 가장 낮은 북대서양 진동 지수를 가지는 9개 해(음의 북대서양 진동 해)를 선택하여 양의 북대서양 진동 해의 평균과 음의 북대서양 진동 해의 평균 사이에 차를 분석하였다(Table 2). 양의 북대서양 진동 해에 7, 8월 총 열대 및 아열대 서태평양 태풍발생빈도의 평균은 10.
이 연구는 6월 북대서양 진동 지수와 7, 8월 총 열대 및 아열대 서태평양 태풍발생빈도 사이에 강한 양의 상관관계가 있음이 분석되었다. 이러한 관계의 가능한 원인을 알아보기 위해 엘니뇨 해, 라니냐 해를 포함한 경우와 포함 하지 않은 경우로 구분하여 가장 높은 양의 북대서양 진동 해와 가장 낮은 음의 북대서양 진동 해 사이의 평균 차를 분석하였다.
이러한 두 해 사이에 태풍의 활동에 영향을 미치는 대기순환 패턴을 알아보기 위해 두 해 사이에 500 hPa 유선차가 분석되었다. 그 결과로서 미국 대륙에는 양의 값이, 북대서양에는 음의 값이 위치해 있는 전형적인 양의 북대서양 진동 패턴의 공간분포를 나타내었으며, 또한 북반구 중위도에서는 북대서양으로부터 북서태평양까지 양의 공간분포-음의 공간 분포-다시 양의 공간분포와 같이 로스비 파에 의한 파열(wave train)과 같은 공간분포를 보였다.
한편, 두 해 사이에 500 hPa과 850 hPa 유선차에서 보여진 동아시아 영역에서의 남저 북고의 기압 아노말리 패턴은 양의 북대서양 진동 해에 북서태평양 고기압이 좀 더 북쪽으로 발달 했음을 의미한다. 이를 알아보기 위해 북서태평양 고기압의 발달 정도를 분석하였다(Fig. 2b). 여기서 북서태평양 고기압은 5875 gpm 이상의 영역을 나타내는 지역으로 정의된다.
대상 데이터
북대서양 진동 지수는 미국 NOAA의 기후예측센터(Climate Prediction Center)에서 제공하는 지수를 사용하였다.
태풍 자료는 지역특별기상센터-동경 태풍 센터에서 제공하는 태풍의 최적 경로 자료로부터 얻어졌다. 이 자료는 1978-2011년(34년)동안 매 6시간 간격으로 관측된 태풍 이름, 태풍 위경도 위치, 태풍 중심기압, 태풍 중심 최대풍속의 정보로 구성된다. 태풍은 일반적으로 중심최대풍속(maximum sustained surface wind speeds, MSSWS)을 기준으로 네 등급으로 나뉘어진다: 열대 저기압(MSSWS<17 m s−1 ), 열대 폭풍(17 m s−1≤ MSSWS ≤ 24 m s−1 ), 강한 열대 폭풍(25 m s−1≤ MSSWS ≤ 32 m s−1 ), 태풍(MSSWS ≥ 33 m s−1 ).
태풍 자료는 지역특별기상센터-동경 태풍 센터에서 제공하는 태풍의 최적 경로 자료로부터 얻어졌다. 이 자료는 1978-2011년(34년)동안 매 6시간 간격으로 관측된 태풍 이름, 태풍 위경도 위치, 태풍 중심기압, 태풍 중심 최대풍속의 정보로 구성된다.
성능/효과
7, 8월 총 열대 및 아열대 서태평양 태풍 발생빈도와 6월 북대서양 진동 지수 사이에 상관을 분석하게 되면 99% 신뢰수준에서 유의한 0.49의 좀 더 높은 양의 상관을 나타낸다. 6월 북대서양 진동 진수와 7, 8월 총 열대 및 아열대 서태평양 태풍 발생빈도의 시계열을 Fig.
이러한 두 해 사이에 태풍의 활동에 영향을 미치는 대기순환 패턴을 알아보기 위해 두 해 사이에 500 hPa 유선차가 분석되었다. 그 결과로서 미국 대륙에는 양의 값이, 북대서양에는 음의 값이 위치해 있는 전형적인 양의 북대서양 진동 패턴의 공간분포를 나타내었으며, 또한 북반구 중위도에서는 북대서양으로부터 북서태평양까지 양의 공간분포-음의 공간 분포-다시 양의 공간분포와 같이 로스비 파에 의한 파열(wave train)과 같은 공간분포를 보였다. 반면 30 oN 이남의 북반구 열대 및 아열대 지역에는 모두 음의 공간분포를 나타내어 양의 북대서양 진동 해에 열대 및 아열대 서태평양에서 태풍의 발생빈도를 높게 하는 한 원인이 되었다.
먼저 엘니뇨 해, 라니냐 해를 포함한 경우 25oN 이북인 동아시아 중위도 지역에는 고기압성 순환 아노말리가, 25oN 이남인 열대 및 아열대 서태평양에는 저기압성 순환 아노말리가 강화되어 있다. 따라서 분석영역인 동아시아 지역은 25oN 위도대를 경계로 남저북고의 공간분포를 보이고 있어 양의 북대서양 진동 해에 태풍의 발생에 유리한 대기순환이 형성되어 있음을 알 수 있다. 이러한 공간 분포는 엘니뇨 해, 라니냐 해를 포함하지 않은 경우에도 유사하게 나타난다 (Fig.
여기서 평균 발생위치의 위-경도차는 90% 신뢰수준에서 유의하다. 따라서 태풍 발생빈도의 공간분포에서 아열대 서태평양의 북서쪽과 남동쪽 지역 사이에 쌍극자의 공간분포를 나타냄을 알 수 있다.
양의 북대서양 진동 해에는 평균적으로 필리핀 먼 동쪽해상으로부터 동중국해를 지나 동아시아 중위도 지역에 위치한 한국 및 일본으로 이동하는 경향을 나타내는 반면, 음의 북대서양 진동 해에는 필리핀 남동쪽 해상으로부터 남중국해를 지나 중국 남부해안 및 인도차이나 반도지역에 상륙하는 패턴을 나타낸다. 따라서 태풍 이동빈도의 공간분포에서 동아시아의 남서쪽과 북동쪽 지역 사이에 쌍극자의 공간분포를 보임을 알 수 있다.
4). 먼저 태풍의 수명에서는 엘니뇨 해, 라니냐 해를 포함한 경우와 포함하지 않은 해의 경우 모두 전체적으로 양의 북대서양 진동 해에 태풍의 수명이 더 긴 것을 볼 수 있다(Fig. 4a). 이는 두 해에 대한 태풍의 평균 수명을 비교해 봄으로서 알 수 있다.
엘니뇨 해, 라니냐 해를 포함한 경우 양의 북대서양 진동 해에는 태풍이 열대 및 아열대 서태평양의 북서쪽에서 발생하는 특징을 보였으며, 필리핀 북동쪽 해상으로부터 동중국해를 지나 한국과 일본이 위치한 동아시아 중위도 지역으로 이동하는 패턴을 나타냈다. 반면, 음의 북대서양 진동 해에는 태풍이 열대 및 아열대 서태평양의 남동쪽에서 발생하는 경향을 보였으며, 필리핀 남동쪽 해상으로부터 남중국해를 지나 중국 남부해안 및 인도차이나 반도를 향해 서진하는 패턴을 나타냈다. 이러한 두 해의 태풍 이동 패턴은 태풍의 전향위치에도 영향을 주어 음의 북대서양 진동 해보다 태풍이 좀 더 북동쪽에서 이동한 양의 북대서양 진동 해에 태풍의 전향위치가 평균적으로 북동쪽에 위치하는 것으로 나타났다.
본 연구에서 태풍의 이동빈도는 5o ×5o 격자 간격 내를 통과하는 태풍의 빈도를 더한 것으로 표현되었다.
1에서 34년의 분석 기간 중 가장 높은 북대서양 진동 지수를 가지는 9개 해(양의 북대서양 진동 해)와 가장 낮은 북대서양 진동 지수를 가지는 9개 해(음의 북대서양 진동 해)를 선택하여 양의 북대서양 진동 해의 평균과 음의 북대서양 진동 해의 평균 사이에 차를 분석하였다(Table 2). 양의 북대서양 진동 해에 7, 8월 총 열대 및 아열대 서태평양 태풍발생빈도의 평균은 10.7개이며, 음의 북대서양 진동 해에 7, 8월 총 열대 및 아열대 서태평양 태풍발생빈도의 평균은 7.4개로서 평균적으로 약 3개의 태풍이 양의 북대서양 진동 해에 더 많이 발생하였다. 두 해들 사이에 7, 8월 총 열대 및 아열대 서태평양 태풍 발생빈도의 평균차는 90% 신뢰수준에서 유의하다.
여기서 엘니뇨 해, 라니냐 해를 선정하기 위한 기후학적 평균 해수면 온도는 1978-2011년 평균 해수면 온도를 사용하였다. 양의 북대서양 진동 해에 7, 8월 총 열대 및 아열대 서태평양 태풍발생빈도의 평균은 10.8개이며, 음의 북대서양 진동 해에 7, 8월 총 열대 및 아열대 서태평양 태풍발생빈도의 평균은 8.8개로서 평균적으로 약 2개의 태풍이 양의 북대서양 진동 해에 더 많이 발생하였다. 두 해들 사이에 7, 8월 총 열대 및 아열대 서태평양 태풍 발생빈도의 평균차는 85% 신뢰수준에서 유의하다.
엘니뇨 해, 라니냐 해를 포함한 경우 양의 북대서양 진동 해에는 태풍이 열대 및 아열대 서태평양의 북서쪽에서 발생하는 특징을 보였으며, 필리핀 북동쪽 해상으로부터 동중국해를 지나 한국과 일본이 위치한 동아시아 중위도 지역으로 이동하는 패턴을 나타냈다. 반면, 음의 북대서양 진동 해에는 태풍이 열대 및 아열대 서태평양의 남동쪽에서 발생하는 경향을 보였으며, 필리핀 남동쪽 해상으로부터 남중국해를 지나 중국 남부해안 및 인도차이나 반도를 향해 서진하는 패턴을 나타냈다.
이는 두 해에 대한 태풍의 평균 수명을 비교해 봄으로서 알 수 있다. 엘니뇨 해, 라니냐 해를 포함한 경우와 포함하지 않은 경우 모두 양의 북대서양 진동 해에 태풍이 평균적으로 약 3일 더 생존하였다. 두 해 사이에 태풍의 평균 수명 차이는 모두 95% 신뢰수준에서 유의하다.
반면, 음의 북대서양 진동 해에는 태풍이 열대 및 아열대 서태평양의 남동쪽에서 발생하는 경향을 보였으며, 필리핀 남동쪽 해상으로부터 남중국해를 지나 중국 남부해안 및 인도차이나 반도를 향해 서진하는 패턴을 나타냈다. 이러한 두 해의 태풍 이동 패턴은 태풍의 전향위치에도 영향을 주어 음의 북대서양 진동 해보다 태풍이 좀 더 북동쪽에서 이동한 양의 북대서양 진동 해에 태풍의 전향위치가 평균적으로 북동쪽에 위치하는 것으로 나타났다. 또한 두 해의 태풍의 이동 패턴은 태풍의 강도에도 영향을 주어 동아시아 중위도에 북상하는 동안 바다로부터 충분한 에너지를 흡수할 수 있는 양의 북대서양 진동 해의 태풍의 강도가 음의 북대서양 진동 해의 태풍들보다 더 강했다.
2a는 엘니뇨 해, 라니냐 해를 포함하였을 경우 (좌측 패널)와 포함하지 않았을 경우(우측 패널)에 양의 북대서양 진동의 해와 음의 북대서양 진동의 해 사이에 태풍 발생빈도의 평균차를 나타낸 것이다. 전체적으로 두 경우 모두 양의 북대서양 진동 해에는 아열대 서태평양의 북서 지역에서 발생하는 경향이 있으며, 음의 북대서양 진동 해에는 아열대 서태평양의 남동 지역에서 발생하는 경향이 뚜렷하다. 이는 두 해 각각에 대한 평균 발생위치에서의 차를 비교해 봄으로서 확인할 수 있다.
따라서 태풍의 전체적인 경로가 서진 또는 동진만 하는 경우, 이상한 경로를 가지는 태풍의 사례는 본 연구에서 제외되었다. 전체적으로 두 경우 모두 음의 북대서양 진동의 해보다 양의 북대서양 진동의 해에 아열대 서태평양에서 좀 더 북동쪽에서 전향하였음을 볼 수 있다. 이는 두 해에 대한 태풍의 평균 전향위치를 살펴봄으로써 알 수 있다.
후속연구
이는 양의 북대서양 진동 해에 태풍의 발생에 우호적인 환경을 제공해 준다. 또한 이러한 공간패턴은 양의 북대서양 진동 해에 태풍이 열대 및 아열대 서태평양의 북서쪽에서 주로 발생하는 반면, 음의 북대서양 진동 해에는 태풍이 열대 및 아열대 서태평양의 남동쪽에서 주로 발생할 수 있는 좋은 환경을 제공해 준다. 게다가 열대 및 아열대 서태평양의 음의 아노말리 값은 일본 남서쪽 지역까지 북쪽으로 확장되어 있다.
이 연구는 6월 북 대서양 진동과 7, 8월 총 열대 및 아열대 서태평양 태풍 발생빈도와의 상관과 이러한 상관이 발생하는 원인 분석에 초점을 두었다. 차후 분석에서는 6월 북 대서양 진동을 이용하여 7, 8월 총 열대 및 아열대 서태평양 태풍발생빈도를 예측할 수 있는 통계모델을 개발할 것이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
태풍의 발생 특징을 이해하기 위해 가장 주목했던 변수는 무엇인가?
따라서 태풍의 발생 특징을 이해하고 이를 예측하기 위한 많은 연구들이 이루어져왔다. 지금까지 태풍 발생의 특징을 이해하기 위해 가장 주목 받아왔던 변수로는 El NiñoSouthern Oscillation(ENSO)가 있다(Wang and Chan, 2002; Chu, 2002; Wu et al., 2004).
엘니뇨 해의 태풍의 특징은 무엇인가?
, 2004). 일반적으로 엘니뇨 해의 태풍들은 아열대 서태평양의 남동해역에서 주로 발생하여 전향한 뒤 동아시아 중위도에 위치한 중국 동부해안, 한국 및 일본에 상륙하거나 영향을 주는 경향이 있다. 반대로 라니냐 해의 태풍들은 아열대 서태평양의 북서해역에서 발생하여 서쪽 또는 서북쪽으로 향하는 경향이 있기 때문에 이러한 태풍들은 주로 필리핀, 남중국 또는 인도차이나 반도에 상륙한다.
태풍의 발생에 중요한 여섯 가지 물리적 요소는 무엇인가?
(1992, 1993, 1994) 은 태풍의 발생에 중요한 여섯 가지 물리적 요소가 있음을 발견하였다. 그 여섯 가지 요소는 (i) 하층 상대와도, (ii) 코리올리스 파라미터, (iii) 상층과 하층대류권 사이의 연직바람시어, (iv) 해수면으로부터 수심 60 m 깊이까지 26.8o C 이상의 해수면 온도에 기인하는 해양 열 에너지, (v) 지표와 500 hPa 고도 사이에 상당온위의 연직경도, (vi) 중층대류권 상대습도이다. 이러한 Gray의 요소는 태풍활동의 계절별 특성을 잘 반영하기 때문에 태풍발생의 계절예측을 위한 통계모델에서 주요예측인자로 사용되고 있다.
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