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문제 정의
- 태풍에 의한 막대한 피해를 줄이기 위해서는 정확한 태풍의 경로에 대한 분석이 필수적이다. 본 연구에서는 KMA와 JMA에서 제공하고 있는 시간에 따른 태풍경로 자료를 기반으로 확률론적 클러스터링 기법을 적용하여 한반도에 영향을 미친 태풍의 경로의 특성을 분석하였다. 각 클러스터에 해당하는 태풍의 발생위치 및 태풍의 경로를 검증하고 NCEP/NCAR의 재분석 자료를 사용하여 클러스터의 종관기후패턴을 분석하였다.
- 그러나 태풍의 발생위치, 경로, 이동시간 등을 정량적으로 해석함과 동시에 이들 태풍의 주요 특성들과 연계한 수문 기상학 및 종관기후학적 연구는 상대적으로 미흡한 실정이다. 이러한 점에서 본 연구에서는 태풍의 특성을 효과적으로 고려할 수 있는 확률론적 클러스터링 기법을 기반으로 한반도에 영향을 미친 태풍의 대표경로를 추적하였다. 도출된 태풍의 대표경로를 기준으로 태풍의 발생위치를 분리한 후 각 경로에 따른 수문기상학적, 종관기후학적 분석을 실시하였다.
제안 방법
- 1) 본 연구에서는 서로 다른 길이를 가지는 태풍사상의 경로 특성을 고려하여 태풍을범주화할 수 있는 확률론적 모형을 도입하였다. 본 연구에서 적용한 PCAC 방법은 상대적으로 적은 태풍의 경로정보를 고려할 수 있을 뿐만 아니라 경로의 모양과 위치정보를 동시에 고려할 수 있는 장점을 확인할 수 있었다.
- 1951년부터 2012년까지 한반도를 내습한 총 197개의 태풍사상의 경로를 대상으로 PCAC 클러스터링 기법을 적용하였다. 회귀분석을 실행함에 있어서 고차다항식 및 Spline회귀방정식의 경우 다수의 매개변수로 인해 과적합이 발생할 개연성이 크다.
- 재해석 자료는 전지구모형(global circulation model, GCM)에 관측값을 입력 자료로 활용하여(forcing) 전지구적인 기상학적 거동을 평가한 자료이다. NOAA에서 제공하는 NCEP 자료 중 x방향 바람벡터(u-wind vector), y방향 바람벡터(v-wind vector) 자료와 850 Pa 해수면기압 SLP의총 3가지 기상인자 자료를 이용하여 각 클러스터 별로 종관기후학적 패턴을 도시하였다.
- 본 연구에서는 KMA와 JMA에서 제공하고 있는 시간에 따른 태풍경로 자료를 기반으로 확률론적 클러스터링 기법을 적용하여 한반도에 영향을 미친 태풍의 경로의 특성을 분석하였다. 각 클러스터에 해당하는 태풍의 발생위치 및 태풍의 경로를 검증하고 NCEP/NCAR의 재분석 자료를 사용하여 클러스터의 종관기후패턴을 분석하였다. 본 연구를 통하여 도출한 결론은 다음과 같다.
- 이러한 점에서 본 연구에서는 태풍의 특성을 효과적으로 고려할 수 있는 확률론적 클러스터링 기법을 기반으로 한반도에 영향을 미친 태풍의 대표경로를 추적하였다. 도출된 태풍의 대표경로를 기준으로 태풍의 발생위치를 분리한 후 각 경로에 따른 수문기상학적, 종관기후학적 분석을 실시하였다.
- 따라서 모형의 매개변수를 최소화하고 우도값을 최대화 하면 AIC는 최소값을 가지게 되는데 AIC가 최소화 될수록 모형의 최적화를 의미한다. 따라서 본 연구에서는 모형의 매개변수의 개수와 우도값으로 산정되는 AIC를 사용하여 모형의 최적 클러스터의 개수를 결정하는 최적화 과정을 수행하였다.
- 122로 유의한 상관성은 없는 것으로 판단되었다. 따라서 적도지역에서 발생한 태풍 중에서 우리나라에 영향을 미친 태풍만을 분류하여 분석을 실시하였다. 적도지역에서 발생한 태풍 중 1951년에서 2012년까지 우리나라에 영향을 끼친 태풍은 총 197개로 연평균 3.
- (1999)은 1945년부터 1999년까지의 53개년의 자료를 이용하여 태풍에 의한 한반도의 기후학적 특성을 분석하였다. 또한 최대풍속이 50 m/s를 상회하는 태풍은 8월말에서 9월초에 주로 발생하는 것으로 분석되었으며, 또한 1973년 이후에 발생하고 있는 태풍의 강도와 태평양 해수면 온도와의 연관성을 분석하였다. Yoo and Jung (2000)은 2000년 한반도에 영향을 미친 태풍 ‘사오마이’와 ‘쁘라삐룬’의 피해상황과 과거 유사한 경로를 가지는 태풍들과 비교하였으며, 이외에도 Park et al.
- (2006)은 한반도에 영향을 미치는 태풍을 정의하고, 기후변화에 따른 태풍의 발생 빈도 및 발생지역의 변화 양상을 평가하였다. 또한 한반도에 영향을 미친 태풍을 진로에 따라 유형을 구분하고 각 유형별로 태풍의 강도와 한반도에 영향을 미치는 정도를 파악하여 태풍의 진로와 강도에 따른 태풍 특성을 분석하였다. Oh et al.
- 모의실험을 통하여 PCAC 클러스터링 기법의 적용성을 평가하였다. 우선 1차부터 3차까지의 차수를 가지는 다항식을 임의 발생한 후 다항식의 계수에 일정한 난수를 가산하여 각 차수별로 50개의 변형된 다항식을 생성하였다.
- 본 연구에서는 태풍의 경로를 산정하는데 태풍의 중심 위치가 관측된 좌표를 회귀분석기법을 적용하여 태풍의 경로를 산정하였다. 본 연구에서 적용한 PCAC 기법은 혼합회귀다항식(mixture polynomial regression)의 차수를 결정한 뒤 태풍의 경로를 분석하게 된다.
- 모의실험을 통하여 PCAC 클러스터링 기법의 적용성을 평가하였다. 우선 1차부터 3차까지의 차수를 가지는 다항식을 임의 발생한 후 다항식의 계수에 일정한 난수를 가산하여 각 차수별로 50개의 변형된 다항식을 생성하였다. Fig.
- 클러스터 수 K를 1∼10까지 변화하면서 각 클러스터에 해당하는 대수 우도함수와 AIC를 계산하여 Fig. 4에 나타내었으며 대수 우도함수와 AIC가 수렴하기 시작하는 지점에서 최적의 클러스터 수를 결정하였다.
- Elsner and Liu (2003)는 북서태평양의 태풍경로에 적용하였으며 Elsner (2003)는 북대서양의 허리케인 경로를 범주화시키기 위해서 적용되었다. 태풍경로를 범주화시키기 위한 속성정보로서 위의 두 연구는 허리케인의 최대강도의 위치정보와 허리케인이 종료되는 지점의 위치정보를 활용하였으며 3개의 대표경로를 추출하였다. Blender et al.
- 즉, 클러스터의 수 K를 4로 증가시키면 대수우도가 상대적으로 큰 증가를 보이며, K=5에서부터 수렴하는 특성을 보이고 있다. 특히, 클러스터의 개수 K=7을 중심으로 대수우도와 AIC가 큰 차이를 보이지 않고 빠르게 수렴하고 있으며 본 연구에서는 클러스터의 개수를 7개로 적용하여 태풍경로를 분석하였다.
대상 데이터
- 본 연구에서는 한국 기상청(KMA)과 일본 기상청(JMA)에서 제공하고 있는 태풍자료를 사용하였으며, 일본 기상청 산하의 지역특별기상센터(Regional Specialized meteorological Centers-Tokyo Typhoon Center)에서 제공하는 자료는 태풍의 이름, 위 경도 위치, 최소 중심기압, 중심 최대풍속 등의 변수가 6시간 간격으로 이루어져 있다. 우리나라의 근대적 기상관측이 개시된 이래 최근까지 109년 동안(1904∼2012년) 우리나라에 영향을 미친 크고 작은 태풍의 수는 총 335개이다.
- 태풍이 발생된 시점의 종관기후학적 패턴을 알아보기 위하여 NCEP/NCAR (National Centers for Environmental Prediction/National enter for Atmospheric Research) 재해석(reanalysis) 자료를 기본적으로 활용하였다. 재해석 자료는 전지구모형(global circulation model, GCM)에 관측값을 입력 자료로 활용하여(forcing) 전지구적인 기상학적 거동을 평가한 자료이다.
데이터처리
- 우선 관측된 태풍 자료로부터 i번째 태풍의 위도와 경도를 나타내는 ni × 2 형태로 구성된 Zi 경로 자료를 구축 하여 위도와 경로에 대하여 p차의 다항회귀 분석을 실시한다.
이론/모형
- 본 연구에서는 태풍의 경로를 산정하는데 태풍의 중심 위치가 관측된 좌표를 회귀분석기법을 적용하여 태풍의 경로를 산정하였다. 본 연구에서 적용한 PCAC 기법은 혼합회귀다항식(mixture polynomial regression)의 차수를 결정한 뒤 태풍의 경로를 분석하게 된다. 혼합회귀다항식의 최적 차수와 클러스터 수를 산정하기 위해서 우도함수가 최대가 되는 조합을 결정하는 과정이 필요하다.
- 본 연구에서는 태풍의 경로를 효과적으로 묘사하기 위해서 유한혼합(finite mixture)모형을 적용하였으며 다른 길이를 가지는 태풍의 경로를 범주화할 수 있는 확률론적(probabilistic) Curve-Aligned Clustering (PCAC) 모형을 도입하였다. 이러한 점에서 PCAC기법은 기존 k-means 방법의 단점을 보완할 수 있는 방안으로 적용이 가능하다.
- 그러나 우도가 최대화됨에 따라서 모델의 매개변수가 무한히 증가할 수 있다. 이렇게 매개변수가 무한히 증가하는 경우는 모델이 과적합(overfitting)되는 문제점이 있으므로(Kwon et al., 2013), 본 연구에서는 모형 선택 지표로 Akaike Information Criterion (AIC)를 사용하였으며 회귀분석 최적차수와 클러스터의 개수를 결정하였다.
- 주어진 태풍경로들 중에서 클러스터 k와 가장 연계되는 태풍의 경로를 추출하기 위하여 EM 알고리즘이 적용되며 Expectation 단계에서는 각 클러스터 k의 속할 확률 (membership probability)을 계산한다.
- 클러스터링을 수행함에 있어 주어진 자료로부터 우도 값을 최대화하는 매개변수를 추정하는 방법으로 본 연구에서는 Expectation-Maximization (EM) 알고리즘을 활용하였다. EM 알고리즘은 자료들이 최적의 클러스터의 정보를 도출하기 위해서 초기값을 가정하여 얻은 해를 일차적으로 추정한다.
성능/효과
- Figs. 1 and 2는 1951년부터 2012년까지 우리나라에 영향을 미친 197개 태풍사상의 발생횟수를 적도지역의 태풍 발생 개수와 비교하여 도시한 결과로 우리나라에 영향을 끼친 태풍의 개수와 적도지역에서 발생한 태풍의 개수 사이의 상관계수는 0.122로 유의한 상관성은 없는 것으로 판단되었다. 따라서 적도지역에서 발생한 태풍 중에서 우리나라에 영향을 미친 태풍만을 분류하여 분석을 실시하였다.
- 2) 한반도에 내습한 태풍의 경우 총 7개의 클러스터로 분류되었다. 클러스터 B의 경우 약 25.
- 3) 한반도에 영향을 미치는 대표경로인 클러스터 B에 대하여 강우장의 분포를 도시한 결과 한반도 전체에 걸쳐서 강한 양(positive)의 강우량 Anomaly를 갖는 것을 확인할 수 있었다. 강우량 Anomaly의 값이 양의 값을 가진다는 의미는 구름이 많고 강우가 발생하고 있다는 것으로서 양의 값이 클수록 강한 저기압대가 위치하고 있다는 것을 의미한다.
- 3은 PCAC 클러스터링 기법을 사용하여 클러스터링 한 결과로 기존의 임의 발생한 다항식을 효과적으로 분류하였다. Fig. 3의 검은색 실선은 초기에 임의 발생을 위한 기본다항식을 나타내며 각 차수에 해당하는 다항식이 효과적으로 분류되고 있음을 확인할 수 있었다.
- 기상합성 분석 결과 태풍의 발생위치에는 모든 클러스터에서 강한 저기압이 위치하고 있는 것을 확인할 수 있었으며, 반대로 저기압 상단에는 강한 고기압이 위치하고 있어 전선이 형성되고 있음을 확인할 수 있다. Fig.
- 가장 빈도수가 높은 클러스터 B의 경우 한반도에 가장 근접하여 태풍이 발생하고 있으며 저기압의 강도 또한 다른 클러스터의 비해 매우 큰 특징을 가지고 있다. 또한 강한 고기압대와 블록을 형성하고 있으며 전선의 방향도 한반도를 직접 향하고 있어 상대적으로 한반도에 영향이 가장 큰 경로로 분석되었다. 클러스터 A의 경우도 한반도의 근접하여 태풍이 발생하고 있으며 제주도 먼바다 및 대만 근처에서 전선이 형성되어 한반도 서쪽으로 크게 선회하는 경로를 가지는 특징이 있으며 주로 강원도 지역에 큰 수해를 발생시킨 태풍사상 ‘루사’ 및 ‘올리브’가 이에 해당한다.
- 7은 한반도를 가장 많이 내습한 클러스터 B에 대하여 태풍 발생일로부터 5일 이후의 강수량의 Anomaly 값의 분포를 나타낸 것으로 태풍의 중심을 기준으로 왼쪽 부근에 강수량이 집중적으로 분포되어 있는 것을 확인할 수 있다. 또한 한반도 통과시에 최대강수량을 기록한 태풍사상을 정리한 결과 클러스터 B에 해당하는 태풍사상이 가장 많은 것으로 나타났다. 이러한 이유는 태풍이 북서쪽으로 진행함에 따라서 반시계방향으로 회전하면 해수면의 수증기를 흡수하여 육지에 도달하는 경우 기압의 변화로 인하여 상대적으로 많은 강수량을 유발시키는 것과 연관이 있는 것으로 사료된다.
- , 2007). 모형의 적용에 앞서 클러스터의 수를 결정하기 위하여 대수우도함수(log-likelihood function)와 AIC를 산정하였으며, 대수우도함수가 클수록 또는 AIC가 작을수록 모형의 적합성이 우수함을 나타낸다. 클러스터 수 K를 1∼10까지 변화하면서 각 클러스터에 해당하는 대수 우도함수와 AIC를 계산하여 Fig.
- 1) 본 연구에서는 서로 다른 길이를 가지는 태풍사상의 경로 특성을 고려하여 태풍을범주화할 수 있는 확률론적 모형을 도입하였다. 본 연구에서 적용한 PCAC 방법은 상대적으로 적은 태풍의 경로정보를 고려할 수 있을 뿐만 아니라 경로의 모양과 위치정보를 동시에 고려할 수 있는 장점을 확인할 수 있었다. 이와 더불어 모의실험을 통하여 모형의 적합성을 확인할 수 있었으며, 태풍 경로에 적용이 가능한 방안으로 평가되었다.
- 클러스터 A의 경우도 한반도의 근접하여 태풍이 발생하고 있으며 제주도 먼바다 및 대만 근처에서 전선이 형성되어 한반도 서쪽으로 크게 선회하는 경로를 가지는 특징이 있으며 주로 강원도 지역에 큰 수해를 발생시킨 태풍사상 ‘루사’ 및 ‘올리브’가 이에 해당한다. 세 번째로 빈도가 높은 클러스터 G의 경우 클러스터 B와 유사한 경로를 가지고 있으나 발생위치에서 판단해보면 클러스터 G에 비해 평균적으로 오른쪽으로 치우쳐 발생하고 있으며 종관기후학적으로 클러스터 B에 비해 저기압강도가 상대적으로 약한 점을 Fig. 6에서 확인할 수 있다.
- 이러한 점으로 인하여 한반도에 내습하는 대부분의 태풍은 위도 10°∼20°N, 경도 120°∼165°E 해수면에서 발생하여 한반도로 진행하는 것을 확인하였다.
- 본 연구에서 적용한 PCAC 방법은 상대적으로 적은 태풍의 경로정보를 고려할 수 있을 뿐만 아니라 경로의 모양과 위치정보를 동시에 고려할 수 있는 장점을 확인할 수 있었다. 이와 더불어 모의실험을 통하여 모형의 적합성을 확인할 수 있었으며, 태풍 경로에 적용이 가능한 방안으로 평가되었다.
- 따라서 적도지역에서 발생한 태풍 중에서 우리나라에 영향을 미친 태풍만을 분류하여 분석을 실시하였다. 적도지역에서 발생한 태풍 중 1951년에서 2012년까지 우리나라에 영향을 끼친 태풍은 총 197개로 연평균 3.21개이며, 연도별 최대값은 7개로 1959년에 가장 많은 태풍이 우리나라에 영향을 미친 것을 확인하였다.
- 4에 나타내었으며 대수 우도함수와 AIC가 수렴하기 시작하는 지점에서 최적의 클러스터 수를 결정하였다. 즉, 클러스터의 수 K를 4로 증가시키면 대수우도가 상대적으로 큰 증가를 보이며, K=5에서부터 수렴하는 특성을 보이고 있다. 특히, 클러스터의 개수 K=7을 중심으로 대수우도와 AIC가 큰 차이를 보이지 않고 빠르게 수렴하고 있으며 본 연구에서는 클러스터의 개수를 7개로 적용하여 태풍경로를 분석하였다.
- 클러스터 B의 태풍은 위도 15°N, 경도 135°E 해수면 근처에서 발생하여 다른 클러스터와는 달리 한반도를 향하여 북쪽으로 수직 상향 하면서 기압변화가 이루어지는 위도 30°N 부근에서 북동쪽으로 선회하여 한반도에 영향을 미치는 것으로 확인되었다.
후속연구
- 추후 연구로서 태풍의 경로에 대한 모의 기법을 개발하고 이에 따른 한반도 주요 지역에 대한 강수의 발생빈도 및 집중호우 가능성을 평가할 수 있는 다변량 Monte Carlo 모의 기법을 개발하고 이를 활용한 태풍 위험도 평가기법을 도출하는 것이 필요할 것으로 사료된다.
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