[논문]태풍 진로의 기후학적 유형 분류와 유형에 따른 특성 분석

허창회

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허창회 (서울대학교 지구환경과학부)

열대 서태평양에서는 연평균27개 정도의 태풍이 발생하고, 그 중 75％ 이상이 6월부터 10월 사이에 발생한다(Ho et al. 2002). 태풍 활동은 해수면 온도가 26.5'c 이상, 약한 연직 바람 시어, 평균 이상의 대류권 중층의 습기, 조건 불안정한 대기, 하층 소용돌이도가 강한 환경 조건에서 활발해진다(Gray 1979; Frank 1987). 이러한 환경에서 발생한 태풍은 주변 대규모 순환과 해수면 온도, 그리고 그 내부적 요인이 복합적으로 작용하여 매우 다양한 진로 유형을 보이는데, 태풍의 진로를 유형별로 분류하기 위한 많은 노력이 기울여져 왔다. (중략)

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문제 정의

이외에도 많은 진로 유형을 분석한 결과들이 있으나 태풍 진로의 복잡하고 다양한 특성으로 인해 그 유형이 연구 목적에 따라 매우 차이가 있다. 본 연구에서는 1951-2002년 동안의 6월부터 10월까지 북서 태평양에서 발생한 모든 태풍을 고려한 기후적인 관점에서의 태풍 진로가 어떤 유형을 보이는가를 수치적 방법인 Fuzzy 군집 방법올 도입하여 객관적인 방법으로 분류해보고, 각 진로 유형에 따른 특징에 대해 살펴볼 것이다.

제안 방법

태풍 진로의 유형을 Fuzzy 군집 방법으로 분류한 결과 11가지 유형이 산출되었다 산출된 유형은 직진 형태의 4가지 유형과 전향 형태의 7가지 유형이며, 각각의 유형은 고유한 진로의 모양과 주요 이동 경로를 가지고 있다. 본 연구는 기존의 주관적인 태풍 진로 유형 분류 방식의 결점을 보완하는 객관적인 수치적 분류 방식을 채택하여 진로 유형올 성공적으로 분류해 내었다. 즉, 본 연구에서 산출한 진로 유형은 일반적으로 통용될 수 있는 기후학적 진로 유형으로 볼 수 있을 것이다.
본 연구에서는 주성분 분석을 기본으로 이용하기 때문에 행렬을 구성해야 하므로 데이터의 길이가 일정해야 한다. 이를 위해 TS 세기 동안의 진로를 임의의 등간격 위치벡터의 집합으로 변환하였다. 이제 초기 자료로 위치벡터((X, y)=(경도 위도))를 성분으로 하는 이루어진 NxT행렬(Ne 각 태풍의 위치벡터의 집합 T는 분석에 사용된 총 태풍의 개 수)。] 구성되었다.
진로 유형을 결정하는 대기 순환의 특성올 살펴보기 위해 태풍 발생 이틀 전부터 발생일까지 대류권 평균 순환의한 달 평균으로부터의 편차를 유형별로 조합하여 살펴보았다(그림 생략). 직진하는 유형에는 공통적으로 태풍 순환의 북쪽과 북서쪽에 강한 고기압성 회전이 존재하였다.
벡터 EOF 방법을 이용하여 주성분 각 모드에 해당하는 고유값 계수를 구할 수 있다. 처음 몇 개의 모드의 고유벡터를 태풍 진로에 영향을 주는 주요 물리적 요인으로 생각하여 이 모드들의 고유값을 이용하여 태풍 진로 분류를 위해 상사 지수(similarity indexes)를 구한다. 이 상사 지수는 Fuzzy 관계(fuzzy mlationship)로 군집 분석 방법올 이용하여 분류할 수 있다.

대상 데이터

1951-2002년 동안 6월부터 10월까지 발생한 총 열대 저기압(Tix)piaal Depression) 중 순간 최대 풍속 17 ms-1 이상의 태풍의 세기로 발달한 총 개수는 1055개이다 이 중 태풍 진로의 유형을 판정하기에 부적절하다고 판단되는 지속 시간과 이동 거리가 평균보다 적은 태풍과 깊은 몬순 저압대에 위치해 있는 남중국해에서 발생하여 그곳에 머무는 태풍은 그 진로가 매우 불규칙하여 분석에서 제외하였다. 따라서 분석에는 태풍의 세기가 된 후 5일 이상 지속된 태풍 573개 중 남중국해에 머무 는 태풍을 제외한 562개의 태풍 자료를 사용하였다 선정된 자료의 태풍들은 지속 시간이 각기 다르므로 관측된 위치벡터의 길이가 다르다. 본 연구에서는 주성분 분석을 기본으로 이용하기 때문에 행렬을 구성해야 하므로 데이터의 길이가 일정해야 한다.
본 연구에서 사용된 태풍 자료는 일본 기상청의 도쿄 태풍센터(Regional Specialized Meteorological CenteKRSMC) Tdcyo - Tycoon Center)에서 1951년부터 2002년까지 수집된 것으로, 이 자료는 통상 6시간 간격으로 최적 진로와 중심 부근 기압, 풍속 등의 정보를 담고 있다. (httpy/www.
태풍 진로와 관련된 대기 순환장 분석에 사용된 대기 자료는 미국의 National Centers for Environmental Prediction/National Center for Atmosfheric ResearchCNCEEVNCAR)°fl 의해 재분석된 일평균 고도와 바람 자료를 사용하였다(Kistler et al. 2002).

이론/모형

이 상사 지수는 Fuzzy 관계(fuzzy mlationship)로 군집 분석 방법올 이용하여 분류할 수 있다. 본 연구에서는 많은 자료를 이용하므로 비계층적 군집 방법을 이용하였다 단 태풍 진로 유형의 다양한 특성으로 인해 Hani 군집 방법은 군집의 특성올 잘 나타내지 못하는 단점이 있어, 불확실성을 내포하는 Fuzzy 군집 방법을 적용하기로 한다{Kaufoan and Rousseeuw 1990).
이제 초기 자료로 위치벡터((X, y)=(경도 위도))를 성분으로 하는 이루어진 NxT행렬(Ne 각 태풍의 위치벡터의 집합 T는 분석에 사용된 총 태풍의 개 수)。] 구성되었다. 위치 벡터를 성분으로 하는 행렬올 이용하기 위해 스칼라 EOF를 2차원 변수로 확장한 벡터 EOF 분석 방법을 이용하였다<L®er 1983, Harr and Elsbeny 1995). 벡터 EOF 방법을 이용하여 주성분 각 모드에 해당하는 고유값 계수를 구할 수 있다.

성능/효과

태풍 진로의 유형을 Fuzzy 군집 방법으로 분류한 결과 11가지 유형이 산출되었다 산출된 유형은 직진 형태의 4가지 유형과 전향 형태의 7가지 유형이며, 각각의 유형은 고유한 진로의 모양과 주요 이동 경로를 가지고 있다. 본 연구는 기존의 주관적인 태풍 진로 유형 분류 방식의 결점을 보완하는 객관적인 수치적 분류 방식을 채택하여 진로 유형올 성공적으로 분류해 내었다.

후속연구

한편, 각각의 태풍 진로 유형을 결정하는 대기 순환 장의 차이점도 명확히 다름올 확인하였다. 따라서 유형별 대기 순환 패턴을 이용하여 예측된 대기 순환 장과의 패턴 상관 분석을 통해 태풍 진로의 장기 예측 기법을 개발할 수 있을 것이다

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