[논문]천리안 위성 적외영상 자료를 이용한 태풍강풍반경의 산출

이윤경; 권민호

doi:10.14191/atmos.2015.25.3.569

천리안 위성 적외영상 자료를 이용한 태풍강풍반경의 산출
An Estimation of the of Tropical Cyclone Size Using COMS Infrared Imagery 원문보기

대기 = Atmosphere, v.25 no.3, 2015년, pp.569 - 573

이윤경 (한국해양과학기술원 해양순환.기후연구센터) , 권민호 (한국해양과학기술원 해양순환.기후연구센터)

Abstract ▼ AI-Helper

An algorithm to symmetric radius of $15ms^{-1}$ isotaches of tropical cyclones is suggested using infrared (IR) imagery of geostationary satellite. It is assumed that symmetric tangential winds outside the maximum winds exponentially decrease with the radial distances of the tropical cyclone, which has a clear eye-wall structure. Four parameters for estimation of the tropical cyclone size are center location, maximum sustained wind, radius of the maximum wind, and relaxation coefficient for the decreasing rate with distances of the tropical cyclone. The estimation results are limitedly verified as comparing to surface winds of polar orbiting satellite such as ASCAT data.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

태풍의 바람구조를 모니터링하고 예측하는데 주로 위성자료가 많이 활용이 되는데, 특히 적외위성자료를 이용하여 태풍의 바람구조의 개략적인 특징을 알 수 있다. 여기서는 이 적외위성자료를 이용한 강풍반경의 추정법을 제안하고자 한다.
적외위성 자료로 부터 태풍의 대칭 등풍속선 중 15 ms−1 등풍속선을 태풍의 크기로 정의하여 이를 산출하는 알고리즘을 제안하고 제한적이기는 하지만 극궤도 위성의 해상풍 자료를 이용하여 이 알고리즘을 검증하고자 한다.

제안 방법

1. Symmetric components of the averaged 10-m wind speed of the tropical cyclones detected from the YOTC high-resolution reanalysis. Unit is ms⁻¹.
정지궤도 적외영상을 이용한 간단한 강풍반경 산출 알고리즘을 제안하였다. 강풍반경을 산출하기 위하여 필요한 태풍의 매개변수는 태풍의 중심위치, 태풍의 최대풍속, 태풍의 최대풍속반경, 그리고 완화계수이다.
극궤도 위성(polar orbiting satellite)의 해상풍자료는 강풍반경을 산출하는 데 적절하지만, 일반적으로 위성이 태풍의 경로와 일치하지 않으므로 태풍의 매개변수 추정에 사용할 수 있는 극궤도 위성자료가 많지는 않다. 태풍의 크기를 정의하는 여러 가지 방법 중, 본 연구에서는 태풍의 영향 권으로 태풍의 크기를 추정하였다. 적외위성 자료로 부터 태풍의 대칭 등풍속선 중 15 ms⁻¹ 등풍속선을 태풍의 크기로 정의하여 이를 산출하는 알고리즘을 제안하고 제한적이기는 하지만 극궤도 위성의 해상풍 자료를 이용하여 이 알고리즘을 검증하고자 한다.

대상 데이터

제공되는 자료의 기간 2008년 5월부터 2010년 4월까지 북서태평양에서 발생한 열대 저기압에 대하여 RSMC 최적경로에 기반하여 10 m 지상 부근 풍속을 모두 추출하였다. 모두 514 가지의 경우가 추출되어 분석에 활용되었다. 태풍의 수평 지상 근처 바람은 일반적으로 이동방향 오른쪽에서 강하고 왼쪽에서 약한 비대칭적인 구조를 갖지만, 접선방향으로 평균한 대칭 바람구조는 보편적으로 접선바람이 가장 강한 최대풍속반경(radius of the maximum wind)에서부터 지수적으로 감소하는 모습을 갖는다(Fig.
본 연구에서 제안된 강풍반경 알고리즘을 검증하기 위하여 EUMETSAT (the Europe organization for the exploitation of Meteorological Satellites) MetOp-A 위성에 장착된 ASCAT (Advanced Scatterometer) 자료가 사용되었다. ASCAT 해상풍자료는 25 km의 수평 해상도를 가지며 3분 간격의 시간해상도를 갖는다.
125도로 약 14 km이다. 여기서는 10 m 바람자료를 이용하였다. 태풍 추출을 위해 태풍 경로 자료로 일본의 RSMC (Regional Specialized Meteorological Center)의 최적경로(best track) 자료가 활용되었다.
ASCAT 해상풍자료는 25 km의 수평 해상도를 가지며 3분 간격의 시간해상도를 갖는다. 적외위성자료로 천리안위성 자료가 이용되었다. 천리안위성은 통신해양기상위성(Communication, Ocean, and Meteorological Satellite; COMS)으로 2010년 6월 국내기술로 개발된 국내 최초의 다목적 정지궤도 위성이다.
태풍의 수평 바람구조를 파악하기 위하여 YOTC 고해상도 재분석자료가 활용되었다. 제공되는 자료의 기간 2008년 5월부터 2010년 4월까지 북서태평양에서 발생한 열대 저기압에 대하여 RSMC 최적경로에 기반하여 10 m 지상 부근 풍속을 모두 추출하였다. 모두 514 가지의 경우가 추출되어 분석에 활용되었다.
태풍 바람구조의 통계적 특성을 파악하기 위하여 YOTC (the Year Of Tropical Convection) 자료가 활용되었다. YOTC 자료는 열대지역 대류활동을 이해하기 위하여 위성자료와 실관측자료를 모아 전구모형으로 재구성된 고해상도 재분석자료이다(Moncrieff et al.
여기서는 10 m 바람자료를 이용하였다. 태풍 추출을 위해 태풍 경로 자료로 일본의 RSMC (Regional Specialized Meteorological Center)의 최적경로(best track) 자료가 활용되었다. RSMC 최적경로자료는 북서태평양에 대하여 0.
태풍의 수평 바람구조를 파악하기 위하여 YOTC 고해상도 재분석자료가 활용되었다. 제공되는 자료의 기간 2008년 5월부터 2010년 4월까지 북서태평양에서 발생한 열대 저기압에 대하여 RSMC 최적경로에 기반하여 10 m 지상 부근 풍속을 모두 추출하였다.

성능/효과

최대풍속반경을 구할 때 이 가정이 필요한데, 향후 태풍의 눈이 뚜렷하지 않은 경우에 최대풍속반경 산출 알고리즘이 개발된다면 이 문제로 해결이 가능하다. 또한, 제안된 알고리즘의 또 다른 문제는 아주 강한 태풍의 경우에는 완화계수 추정이 저평가(underestimate)되어 그 추정 정확도가 떨어질 수 있다는 것이다. 왜냐하면, 빠르게 발달하는 아주 강한 태풍의 경우 중심부근의 완화계수는 주변보다 커질 수 있기 때문이다.
본 연구에서 제안된 강풍반경 산출 알고리즘은 몇 가지 한계점을 가지고 있다. 우선 제안된 알고리즘은 태풍이 충분히 성장하여 그 눈이 분명한 태풍에 대해서만 적용이 가능하다는 것이다. 최대풍속반경을 구할 때 이 가정이 필요한데, 향후 태풍의 눈이 뚜렷하지 않은 경우에 최대풍속반경 산출 알고리즘이 개발된다면 이 문제로 해결이 가능하다.

후속연구

한편, 알고리즘을 개발하기 위하여 고해상도 재분석자료를 이용하였는데, 이는 실관측자료가 아니기 때문에, 수평해상도의 제약으로 인해 최대풍속이 저평가될 수 있으므로 다른 실제 관측자료를 통해 계수의 조정이 필요하다. 본 연구에서는 비교할 수 있는 관측자료의 제약으로 알고리즘의 정확도를 정량적으로 제시할 수 없었지만, 향후 연구에서 항공관측, 드랍존데, 극궤도 위성 자료 등을 모두 활용한 알고리즘의 정량적 검증이 요구된다.
우선 제안된 알고리즘은 태풍이 충분히 성장하여 그 눈이 분명한 태풍에 대해서만 적용이 가능하다는 것이다. 최대풍속반경을 구할 때 이 가정이 필요한데, 향후 태풍의 눈이 뚜렷하지 않은 경우에 최대풍속반경 산출 알고리즘이 개발된다면 이 문제로 해결이 가능하다. 또한, 제안된 알고리즘의 또 다른 문제는 아주 강한 태풍의 경우에는 완화계수 추정이 저평가(underestimate)되어 그 추정 정확도가 떨어질 수 있다는 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	태풍의 크기는 어떻게 정의되는가?	태풍의 강도는 최대 지속 풍속이나 태풍 중심의 최소 해면기압으로 표현될 수 있으며, 그 자체도 중요하지만 태풍의 진로를 예측하는 데에도 중요하게 활용이 된다(Chan and Kepert, 2010). 태풍의 크기는 중심에서부터 최대 풍속이 나타나는 거리의 평균, 또는 강풍 바람의 평균 반경으로 정의된다(Holland and Merril, 1984; Merril, 1984; Demuth et al., 2006).
	평균적인 관점에서 완화계수는 태풍이 강할수록 크고 태풍이 약할수록 작은 이유는 무엇인가?	평균적인 관점에서 완화계수는 태풍이 강할수록 크고 태풍이 약할수록 작다. 강한 태풍인 경우 평균바람은 태풍 중심으로부터 거리에 따라 지수적으로 더 빨리 감소하고, 약한 태풍인 경우 평균바람은 상대적으로덜 빨리 감소하기 때문이다. 실제 태풍의 세기 즉 태풍의 최대풍속(VMAX)에 따라 완화계수의 값에 대한 히스토그램을 보면 완화계수는 태풍의 최대풍속에 따라선형적으로 증가하는 것을 알 수 있다(Fig.
	YOTC 자료란 무엇인가?	태풍 바람구조의 통계적 특성을 파악하기 위하여 YOTC (the Year Of Tropical Convection) 자료가 활용되었다. YOTC 자료는 열대지역 대류활동을 이해하기 위하여 위성자료와 실관측자료를 모아 전구모형으로 재구성된 고해상도 재분석자료이다(Moncrieff et al., 2012).

참고문헌 (12)

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Demuth, J. D., M. DeMaria, and J. A. Knaff, 2006: Improvement of advanced microwave sounding unit tropical cyclone intensity and size estimation algorithms. J. Appl. Meteor. Climatol., 45, 1573-1581.

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Holland, G. J., and R. T. Merrill, 1984: On the dynamics of tropical cyclone structural changes. Quart. J. Roy. Meteor. Soc., 110, 723-745.

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Hsu, S. A., and A. Babin, 2005: Estimating the radius of maximum winds via satellite during hurricane LiLi (2002) over the gulf of Mexico. Natl. Wea. Assoc. Electron. J., 2005-EJ13.
Kossin, J. P., J. A. Knaff, H. I. Berger, D. C. Herndon, T. A. Cram, C. S. Velden, R. J. Murnane, and J. D. Hawkins, 2007: Estimating hurricane wind structure in the absence of aircraft reconnaissance. Wea. Forecasting, 22, 89-101.

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Kwon, M., 2012: Estimation and statistical characteristics of the radius of maximum wind of tropical cyclones using COMS IR imagery. Atmosphere, 22, 473-481 (in Korean with English abstract).

원문보기 상세보기
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Liu, K. S., and J. C. L. Chan, 1999: Size of tropical cyclones as inferred from ERS-1 and ERS-2 data. Mon. Wea. Rev., 127, 2992.3001.
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Moncrieff, M. W., D. E. Waliser, M. J. Miller, M. A. Shapiro, G. R. Asrar, and J. Caughey, 2012: Multiscale convective organization and the YOTC virtual field campaign. Bull. Amer. Meteor. Soc., 93, 1171-1187.

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Olander, T. L., and C. S. Velden, 2007: The advanced Dvorak technique: Continued development of an objective scheme to estimate tropical cyclone intensity using geostationary infrared satellite imagery. Wea. Forecasting, 22, 287-298.

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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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