[보고서]태풍 중기예측 시스템 구축을 위한 기초 연구

허창회

보고서 정보

주관연구기관

서울대학교
Seoul National University

연구책임자

허창회

보고서유형

최종보고서

발행국가

대한민국

언어

한국어

발행년월

2020-01

과제시작연도

2019

주관부처

기상청
Korea Meteorological Administration(KMA)

등록번호

TRKO202200009847

과제고유번호

1365003099

사업명

기상·지진See-At기술개발연구(R&D)

DB 구축일자

2022-09-29

키워드

태풍.중기예측.다중역학모델.앙상블예측.Tropical cyclone.Medium-range forecast.Multi-model system.Ensemble prediction.

DOI

https://doi.org/10.23000/TRKO202200009847

표 연구개발 개요 모식도
표 2016년 현업 기관, 전구 모델, 지역 모델의 24, 48, 72, 96, 120시간 평균 위치 오차(km). (출처: 울산과학기술대학교 차동현 교수)
표 HKO의 9일 태풍 진로 확률(%) 분포도 예시. (좌) 2018년 태풍 망쿳, (우) 2019년 태풍 바이루 사례
표 ECMWF의 10일 (좌) 태풍 진로 확률(%), (우상) 강도 등급 확률(%), (우중) 최대 풍속(kt), (우하) 최저 중심기압(hPa) 예측 예시. 제시된 예시는 2019년 태풍 바이루 사례에 해당
표 다중모델에서 예측한 2018년 19호 태풍 콩레이(KONG-REY)의 발생 시점으로부터의 진로(상단) 및 진로 오차의 시계열(하단). 검은색, 보라색, 초록색, 파란색, 빨간색은 각각 RSMC 베스트 트랙, GDAPS, GEFS, GFS, CFSv2에서의 예측 진로를 나타냄
표 다중모델에서 예측한 2018년 19호 태풍 콩레이(KONG-REY)의 발생 시점으로부터의 중심 해면 기압의 시계열(상단) 및 중심 해면 기압 오차의 시계열(하단). 검은색, 보라색, 초록색, 파란색, 빨간색은 각각 RSMC 베스트 트랙, GDAPS, GEFS, GFS, CFSv2에서의 예측 진로를 나타냄
표 그림 2.1.3과 동일하나, 2018년 25호 태풍 솔릭(SOULIK)의 사례에 해당함
표 그림 2.1.4와 동일하나, 2018년 25호 태풍 솔릭(SOULIK)의 사례에 해당함
표 2011~2018 한반도 영향 태풍 22개 사례에 대한 CFSv2, GFS, GEFS, GDAPS 모델의 태풍 진로 오차 시계열. 얇은 실선은 개별 사례에 대한 결과를 나타내며, 굵은 실선은 전체 사례 평균 값을 나타냄. GDAPS의 경우 2018년 사례만을 분석
표 그림 2.1.7과 동일하나, 태풍 중심 해면기압(Sea Level Pressure, SLP)에 대한 결과
표 과거 사례 예측용 자료베이스 구축 계획 태풍 사례. 태풍이 5일 이내에 소멸한 경우나 과거 유사태풍의 사례가 부족한 경우에는 중기예측을 수행하기에 적합하지 않아서 분석에서 제외함(빗금표시)
표 다중역학모델 앙상블 예측 기법의 흐름도
표 2018년에 발생한 3개의 태풍의 발생 시기, 발생 위치
표 1965년부터 2017년까지 지정 월에 태풍 발생 위치를 중심으로 하는 10°x10° 격자를 지나간 과거 태풍의 수
표 태풍 솔릭의 예측을 위해 선정한 과거 태풍들의 경로(회색 실선)를 7개의 군집으로 나눈 결과. 각 군집의 대표 경로는 굵은 검은색 실선으로 표시하였다
표 1965년부터 2017년까지 6~10월에 북서태평양에서 발생한 모든 태풍의 경로(회색 실선)를 나눈 결과. 각 군집의 대표 경로는 굵은 검은색 실선으로 표시하였다
표 태풍 제비의 경로 예측을 위해 선정한 과거 태풍들의 경로(붉은색 실선)와 태풍 제비의 경로(검은색 실선). 파란색 상자는 태풍 제비의 발생 위치를 중심으로 하는 위경도 10°x10의 범위를 나타낸다
표 태풍 망쿳의 경로 예측을 위해 선정한 과거 태풍들의 경로(붉은색 실선)와 태풍 제비의 경로(검은색 실선). 파란색 상자는 태풍 제비의 발생 위치를 중심으로 하는 위경도 10°x10의 범위를 나타낸다
표 태풍 솔릭의 발생 위치와 기상청 태풍 5일 예보의 5일차 위치를 중심으로 하는 반경 450km의 원 두 개를 설정하고(검은색 실선) 1979년부터 2017년까지 발생한 과거 태풍 중 두 개의 원을 모두 통과한 태풍의 경로(회색 실선)를 나타냄. 태풍 솔릭의 경로는 파란색 실선으로 표시하였다
표 태풍 솔릭의 예측을 위해 선정한 과거 태풍들의 경로(회색 실선)를 2개의 군집으로 나누어 대표 경로(검은색 실선)를 표시하였다. 태풍 솔릭의 경로는 파란색 실선으로 표시하였으며 초기에는 군집1(C1)의 대표 경로와 유사한 경로를 나타내다가 중기 이후 벗어나는 형태를 보였다
표 태풍 솔릭의 진로가 서쪽으로 급격히 변화한 위치와 기상청 태풍 5일 예보 의 5일차 위치를 중심으로 하는 반경 350km의 원 두 개를 설정하고(검은색 실선) 1979년부터 2017년까지 발생한 과거 태풍 중 두 개의 원을 모두 통과한 태풍의 경로(회색실선)를 나타낸 것이다. 태풍 솔릭의 경로는 파란색 실선으로 표시하였다
표 태풍 솔릭의 예측을 위해 선정한 과거 태풍들의 경로(회색 실선)를 2개의 군집으로 나누어 대표 경로(검은색 실선)를 표시하였다. 태풍 솔릭의 경로는 파란색 실선으로 표시하였으며 군집2(C2)의 대표 경로와 유사한 경로를 나타냈다
표 태풍 솔릭의 발생 위치와 기상청 태풍 5일 예보의 1~5일차 위치를 기준으로 반경 500km~1000km의 원을 설정하고(검은색 실선) 1979년부터 2017년까지 발생한 과거 태풍 중 여섯 개의 원을 모두 통과한 태풍의 경로(회색 실선)를 나타낸 것이다. 과거 태풍 경로는 여섯 번째 원에 진입한 이후의 부분만 표시하였다. 태풍 솔릭의 경로는 파란색 실선 (여섯 번째 원 진입 이후)과 점선(그 이전)으로 표시하였다
표 태풍 솔릭의 예측을 위해 선정한 과거 태풍들의 경로(회색 실선)를 3개의 군집으로 나누어 대표 경로(검은색 실선)를 표시하였다. 태풍 솔릭의 경로는 파란색 실선으로 표시하였으며 군집1(C1)의 대표경로와 유사한 경로를 나타냈다
표 태풍 제비의 발생 위치와 기상청 태풍 5일 예보의 1~5일차 위치를 기준으로 반경 500km~1000km의 원을 설정하고(검은색 실선) 1979년부터 2017년까지 발생한 과거 태풍 중 여섯 개의 원을 모두 통과한 태풍의 경로(회색 실선)를 나타낸 것이다. 과거 태풍 경로는 여섯 번째 원에 진입한 이후의 부분만 표시하였다. 태풍 제비의 경로는 파란색 실선(여섯 번째 원 진입 이후)과 점선(그 이전)으로 표시하였다
표 태풍 제비의 예측을 위해 선정한 과거 태풍들의 경로(회색 실선)를 3개의 군집으로 나누어 대표 경로(검은색 실선)를 표시하였다. 태풍 제비의 경로는 파란색 실선으로 표시하였으며 군집2(C2)의 대표 경로와 유사한 경로를 나타냈다
표 태풍 콩레이의 발생 위치와 기상청 태풍 5일 예보의 1~5일차 위치를 기준으로 반경 500km~1000km의 원을 설정하였을 때의 과거 태풍 경로(상단)와 발생 위치를 중심으로 하는 첫 번째 원의 반경을 300km로 줄였을 때의 과거 태풍 경로(하단)를 나타내었다. 첫 번째 원의 반경을 줄일 경우 표본 크기가 79에서 45로 감소하였다
표 태풍 콩레이의 예측을 위해 첫 번째 원의 반경을 500km로 설정하여 과거 태풍을 선정하고 군집분석을 한 결과(상단)와 첫 번째 원의 반경을 300km로 설정한 결과(하단)를 나타내었다. 표본의 크기는 달라졌지만 각 군집의 대표경로가 매우 유사하다
표 태풍 솔릭의 경로 예측을 위한 과거 태풍 경로 군집화에서 군집 개수에 따른 각 지수들의 값
표 태풍 제비의 경로 예측을 위한 과거 태풍 경로 군집화에서 군집 개수에 따른 각 지수들의 값
표 태풍 망쿳의 경로 예측을 위한 과거 태풍 경로 군집화에서 군집 개수에 따른 각 지수들의 값
표 태풍 탈라스의 경로 예측을 3개의 군집 개수를 이용하여 수행하였을 때의 결과(좌측)와 8개의 군집 개수를 이용하였을 때의 결과(우측)를 나타낸 것이다. 검은색 실선은 실제 태풍의 진로, 검은색 점선은 역학 모델이 예측한 태풍의 진로, 붉은색 점선은 다중 역학모델 앙상블 기법을 이용하여 예측한 태풍의 진로이다
표 태풍 콩레이의 경로 예측을 3개의 군집 개수를 이용하여 수행하였을 때의 결과 (좌측)와 8개의 군집 개수를 이용하였을 때의 결과(우측)를 나타낸 것이다. 검은색 실선은 실제 태풍의 진로, 검은색 점선은 역학 모델이 예측한 태풍의 진로, 붉은색 점선은 다중역학모델 앙상블 기법을 이용하여 예측한 태풍의 진로이다
표 태풍 탈라스에 대해 선정한 과거 태풍이 여섯 번째 원에 진입한 이후 태풍 소멸까지의 경로 전체를 이용하여 군집화한 결과(상단)와 후반부의 절반만을 이용하여 군집화한 결과(하단)를 나타내었다
표 태풍 콩레이에 대해 선정한 과거 태풍이 여섯 번째 원에 진입한 이후 태풍 소멸까지의 경로 전체를 이용하여 군집화한 결과(상단)와 후반부의 절반만을 이용하여 군집화한 결과(하단)를 나타내었다
표 북서태평양 태풍 경로 유형별 500hPa 지위고도(등치선, 5880gpm)와 지향류(유선, m/s). Kim et al. (2011) Figure 9에서 발췌
표 태풍 솔릭(2018) 사례에 대한 과거 학습사례 태풍 군집별 합성장 분석. 500hPa 지위도고(상좌), 해수면 온도(상우), 200hPa 동서풍(하좌)
표 태풍 제비(2018) 사례에 대한 과거 학습사례 태풍 군집별 합성장 분석. 500hPa 지위도고(상좌), 해수면 온도(상우), 200hPa 동서풍(하좌)
표 태풍 솔릭(2018)에 대한 과거 태풍 사례의 경로 군집화. 회색 실선은 과거 학습사례 경로, 검은 실선은 군집의 평균 경로, 파란 실선은 태풍 솔릭(2018)의 경로, 그리고 괄호 안의 숫자는 군집 내의 사례 개수를 나타낸다
표 태풍 솔릭(2018)의 과거 학습사례에 대한 군집별 500hPa 지위고도 합성장(C1, C2, C3)과 모델별 7-10일 평균 예측장(GFS, CFSv2, GEFS) (좌), 초기 조건 (중) 및 그 차이 (우). 검은 실선은 5880gpm 등치선이며, 검은 점은 신뢰도 95% 수준의 분산 분석 결과 군집별로 유의한 차이를 나타내는 지점이다
표 태풍 솔릭(2018)의 과거 학습사례에 대한 군집별 지향류(화살표, 단위 m/s) 합성장(C1, C2, C3)과 모델별 7-10일 평균 예측장(GFS, CFSv2, GEFS) (좌), 초기 조건 (중) 및 그 차이 (우). 자주색은 점은 신뢰도 95% 수준의 분산 분석 결과 군집별로 유의한 차이를 나타내는 지점이다
표 태풍 제비(2018)에 대한 과거 태풍 사례의 경로 군집화. 회색 실선은 과거 학습사례 경로, 검은 실선은 군집의 평균 경로, 파란 실선은 태풍 제비(2018)의 경로, 그리고 괄호 안의 숫자는 군집 내의 사례 개수를 나타낸다
표 태풍 제비(2018)의 과거 학습사례에 대한 군집별 500hPa 지위고도 합성장(C1, C2, C3)과 모델별 7-10일 평균 예측장(GFS, CFSv2, GEFS) (좌), 초기 조건 (중) 및 그 차이 (우). 검은 실선은 5880gpm 등치선이며, 검은 점은 신뢰도 95% 수준의 분산 분석 결과 군집별로 유의한 차이를 나타내는 지점이다
표 태풍 제비(2018)의 과거 학습사례에 대한 군집별 지향류(화살표, 단위 m/s) 합성장(C1, C2, C3)과 모델별 7-10일 평균 예측장(GFS, CFSv2, GEFS) (좌), 초기 조건 (중) 및 그 차이 (우). 자주색은 점은 신뢰도 95% 수준의 분산 분석 결과 군집별로 유의한 차이를 나타내는 지점이다
표 태풍 제비(2018)의 과거 학습사례에 대한 군집별 상대와도(단위: 단위: 10-5 /s) 합성장(C1, C2, C3)과 모델별 7-10일 평균 예측장(GFS, CFSv2, GEFS) (좌), 초기 조건 (중) 및 그 차이 (우)
표 태풍 제비(2018)에 사례에 대한 평균해면기압 합성장 분석 및 모델 예측장과의 비교. 왼쪽은 과거 학습사례로부터의 합성장(단위:hPa)이고, 오른쪽은 각각 GFS, CFSv2, GEFS, GDAPS 모델의 평균 예측장
표 태풍 솔릭(2018) 사례에 대한 모델(GFS) 예측장 평균(6~8일)과 과거 학습사례 합성장 사이의 패턴 상관계수
표 패턴 상관계수 및 가중치 계산 개략도. 괄호 안의 숫자는 해당 예측일의 과거 학습사례의 개수이다. Cheung et al. (2019) Figure S1에서 발췌
표 ECMWF 모델의 앙상블 예측 기반의 확률 예보. 왼쪽은 기존의 확률분포, 오른쪽은 태풍내습확률의 분포를 나타낸다. Grijn (2002) Figure 2에서 발췌
표 홍콩기상청에서 제공한 2017년 8월 21일 기준 태풍 하토(Hato 2017)의 진로 확률 예측. 검은 점과 선은 실제 경로이다. Wong and Choy (2018)에서 발췌
표 과거 학습사례 경로 유형별 태풍내습확률(좌)과 모델별 태풍내습확률(우) 계산
표 태풍 콩레이(2018) 사례에 대한 태풍내습확률 분포도와 기상청 5일 예측 결과(검은 가위표), 위도별 확률 최댓값(검은 점), 그리고 대표 경로(붉은 점선)
표 다중역학모델 앙상블 예측기법 프로토타입 개략도
표 태풍 콩레이(2018) 사례에 대한 과거 학습사례의 유형 분류(좌, 검은 실선은 유형의 평균 경로, 회색 실선은 해당 유형의 모든 과거 태풍의 경로, 파란 실선은 태풍 콩레이의 실제 경로)와 유형별 태풍내습확률의 공간적 분포(우)
표 태풍 콩레이(2018) 사례에 대한 태풍내습확률 계산 과정 개략도
표 태풍 콩레이(2018) 사례에 대한 태풍내습확률(%). 이용한 모델은 CFSv2 (상), GEFS(중), GFS(하)에 해당하며 검은 실선은 실제 경로, 하얀 파선은 역학모델 예측 경로를 나타냄
표 태풍 콩레이(2018) 사례에 대해 다중역학모델 앙상블 예측기법을 적용하여 얻은 군집별 태풍 경로 밀도(좌측)와 모델 예측 대기장(CFSv2, GEFS, GFS)과의 공간 상관성을 고려하여 가중 평균한 경로 밀도의 공간분포(우측). 그림 속 좌측 상단의 숫자는 패턴 상관계수를, 검은색 선은 베스트 트랙을 의미함
표 태풍 콩레이(2018) 사례에 대해 다중역학모델 앙상블 예측기법을 적용하여 얻은 군집별 태풍 경로의 확률(좌측, 단위: %)과 모델 예측 대기장(CFSv2, GEFS, GFS)과의 공간 상관성을 고려하여 가중 평균한 태풍 경로 확률의 공간분포(우측, 단위: %). 그림 속 좌측 상단의 숫자는 패턴 상관계수를, 검은색 선은 베스트 트랙을 의미
표 태풍 콩레이(2018) 사례에 대해 다중역학모델 앙상블 예측기법을 적용하여 얻은 군집별 태풍 경로의 확률과 정규화된 태풍 경로 밀도의 곱(좌측)을 모델 예측 대기장 (CFSv2, GEFS, GFS)과의 공간 상관성을 고려하여 가중 평균한 태풍 경로 확률의 공간분포 (우측). 그림 속 좌측 상단의 숫자는 패턴 상관계수를, 검은색 선은 베스트 트랙을 의미
표 태풍 콩레이(2018) 사례에 대해 다중역학모델 앙상블 예측기법을 적용하여 얻은 군집별 태풍내습확률(좌측)을 모델 예측 대기장(CFSv2, GEFS, GFS)과의 공간 상관성을 고려하여 가중 평균한 태풍 경로 확률의 공간분포(우측). 그림 속 좌측 상단의 숫자는 패턴 상관계수를, 검은색 선은 베스트 트랙을 의미
표 태풍 콩레이(2018) 사례에 대해 대표 태풍 경로를 구하는 3단계 방법에 대한 모식도
표 다중역학모델 앙상블 예측기법을 9개의 태풍 사례에 적용하였을 때 발생하는 태풍 경로 오차. x축은 모델예측 선행시간을 의미
표 모델 예측검증을 위해 선정한 총 24개의 태풍 사례
표 CFSv2, GEFS, GFS 모델 예측 대기장을 바탕으로 한 트랙패턴 기반의 예측 시스템(붉은색, Pattern으로 표기)과 역학적 예측 시스템(푸른 색, Vortex로 표기)의 태풍 경로 오차. x축은 모델 선행시간을 의미하며 상자 안의 십자가 표시는 평균을 원은 이상치를 나타냄. 75번째 백분위수와 사분위 범위의 1.5배의 합을 넘은 값을 이상치로 정의함
표 그림 2.1.58과 동일하나 태풍 발생 24시간 후를 시작으로 태풍 진로 예측을 수행함
표 태풍 레끼마(2019) 사례에 대한 (좌측) 군집별 과거 태풍 경로(회색). 검은색선은 평균적인 경로를 나타냄. (우측) 모델 예측 대기장(CFSv2, GEFS, GFS)과의 공간 상관성을 고려하여 가중 평균한 태풍내습확률(단위: %). 그림 속 좌측 상단의 숫자는 패턴 상관계수를, 빨간색 점선은 대표 경로를 의미함
표 태풍 크로사(2019) 사례에 대한 (좌측) 군집별 과거 태풍 경로(회색). 검은색선은 평균적인 경로를 나타냄. (우측) 모델 예측 대기장(CFSv2, GEFS, GFS)과의 공간 상관성을 고려하여 가중 평균한 태풍내습확률(단위: %). 그림 속 좌측 상단의 숫자는 패턴 상관계수를, 빨간색 점선은 대표 경로를 의미함
표 태풍 링링(2019) 사례에 대한 (좌측) 군집별 과거 태풍 경로(회색). 검은색 선은 평균적인 경로를 나타냄. (우측) 모델 예측 대기장(CFSv2, GFS)과의 공간 상관성을 고려하여 가중 평균한 태풍내습확률(단위: %). 그림 속 좌측 상단의 숫자는 패턴 상관계수를, 빨간색 점선은 대표 경로를 의미함
표 예측 검정에 활용한 2011년부터 2018년까지의 24개의 태풍 사례
표 수치 모델의 구성
표 태풍 경로 기반 예측 시스템을 흐름으로 나타낸 도식
표 (a) 기상청에서 2018년 9월 29일 0600UTC(1500LST)의 태풍 콩레이 5일 경로 예보; (b) 기상청의 5일 예보를 기반으로 선정한 과거 태풍 경로(회색선). (b)의 파란선은 태풍 콩레이의 베스트 트랙이며 초록점은 발생 위치와 태풍 중심 예보 위치를 나타냄. 이러한점들은 원의 중심점으로서 시간 순으로 500, 600, 700, 800, 900와 1000km의 반경을 가지는 원임. 파선으로 표현된 부분은 태풍 콩레이의 발생 위치가 가장 가까운 지점에서 시작하여 여섯 번째 원의 발생 위치로 이어짐
표 태풍 콩레이를 예측할 때 계산된 각각 태풍 경로 패턴의 모든 과거 태풍 경로(회색선). 괄호 안의 숫자는 각각 태풍 경로 패턴에 속한 과거 태풍의 수. 굵은 검은선은 태풍 경로 패턴의 평균 경로이며 파란선은 베스트 트랙. 파선으로 표현된 부분은 태풍 콩레이의 발생 위치가 가장 가까운 지점에서 시작하여 여섯 번째 원의 발생 위치로 이어짐
표 태풍 경로 패턴에 해당하는 과거 태풍이 6일차인 경우 C1(a,e,i), C2(b,f,j)와 C3(c,g,k) 각각의 500hPa 지위고도(gpm, 위), 해면기압(hPa, 중간), 지향류(m/s, 아래)의 합성 패턴. 가장 오른쪽 패널은 태풍 콩레이 발생으로부터 모델 예측의 6일 차에 해당하는 (d) 500hPa 지위고도, (h) 해면기압과 (l) 지향류. 점으로 채워진 지역은 단방향 ANOVA 분석을 통해 95% 신뢰수준에서 태풍 경로 패턴 간 같은 변수의 유의한 차이가 나타나는 곳임. 굵은 실선은 500hPa 지위고도 5880gpm에 대응되는 선
표 패턴 상관계수와 가중치를 구하는 도식도. CFSv2를 예로 들었으며 괄호 안의 숫자는 특정 날의 과거 태풍의 수를 의미함
표 내습 확률을 구하는 방법에 대한 도식도
표 (a) CFSv2, (b) GEFS와 (c) GFS에서의 태풍 콩레이의 내습 확률(%). 검은 실선은 베스트 트랙, 빨간 파선은 대표 경로, 흰 파선은 모델에서 모의한 태풍 경로. 5개의 회색 원은 그림 2.2.2a에서 보여준 기상청에서 제공하는 5일 태풍 경로 예보의 70% 확률반경을 나타냄. 5% 이하의 값은 색을 칠하지 않음
표 태풍 콩레이 사례의 대표 경로을 구하는 3단계 과정. 십자표시는 태풍 발생 위치와 5일 경로 예보의 위치를 나타내고 점은 위도별 내습 확률이 가장 큰 지점을 나타내고, 빨간 파선이 대표 경로
표 CFSv2, GEFS와 GFS로 예측한 8일 경로 예보까지의 태풍 경로 예보 오차(km). 빨강은 태풍 경로 패턴 기반 예측 시스템의 대표 경로으로 구한 오차, 파랑은 소용돌이도 추적 방법으로 구한 모델 예측의 오차. 상자 안의 십자표시는 평균을 나타나고 원은 아웃라이어를 나타냄. 아웃라이어는 75% 분위수 지점과 사분위수간 범위의 1.5배를 더한 값으로 정의함. 2014년과 그 전의 태풍에 대하여 GFS 모델의 경우 태풍 경로 패턴 기반 예측은 6일과 7일의 결과로 패턴 상관계수를 구함
표 그림 2.2.9와 같지만 예보된 태풍 형성 하루 뒤를 기준으로 분석을 수행하고 오차를 계산함
표 CFSv2, GEFS와 GFS로 예측한 8일 경로 예보까지의 태풍 경로 예보 오차(km). 빨강은 태풍 경로 패턴 기반 예측 시스템의 대표 경로으로 구한 오차, 파랑은 소용돌이도 추적 방법으로 구한 모델 예측의 오차. (a)KMA, (b) JTWC, (c) RSMC, (d) CMA과 (e) HKO의 5개 다른 태풍 경로 자료를 사용함. 2011년부터 2017년까지의 단 21개의 사례만 고려되었음. 박스 안의 십자표시는 평균을 나타나고 원은 아웃라이어를 나타냄. 아웃라이어는 75% 분위수 지점과 사분위수간 범위의 1.5배를 더한 값으로 정의함. 2014년과 그 전의 태풍에 대하여 GFS 모델의 경우 태풍 경로 패턴 기반 예측은 6일과 7일의 결과로 패턴 상관계수를 구함
표 그림 2.2.11과 같지만 예보된 태풍 형성 하루 뒤를 기준으로 분석을 수행하고 오차를 계산함
표 그림 2.2.7과 같지만, 태풍 솔릭(2018)의 경우임
표 분석에 사용된 관측소 번호 및 분포도
표 태풍 백서의 내용을 신문의 기록과 교차 검증한 결과
표 한반도 영향 태풍의 월별 개수 시계열
표 한반도 영향 태풍에 의한 (a, b) 연간 태풍 누적강수량(Pacc, mm/태풍)과 (c,d) 연간 태풍 최대 강수량(Pmax, mm/day)의 시계열(a, c)과 change-point 분석 결과(b,d). 시계열 그림에 나타난 실선은 1904~2019년의 선형회귀분석이며 선형추세 함수를 각 패널 최상단에 기술하였으며 점선은 1919~2019년의 선형회귀분석으로 선형추세 함수를 두 번째 줄에 기술하였다
표 그림 2.2.16과 같으나 (a, b) 연간 태풍 누적 풍속에너지(V2acc, m2/s2/태풍)와 (c, d) 연간 태풍 최대 풍속에너지(V2max, m2/s2/day)에 대해 나타냄
표 (a, b, c) 200hPa 수평 풍속과 (d, e, f) 연직바람시어(vertial wind shear, VWS)를 나타냄. Period 1, 2, 3는 각각 1904~1940년, 1941~1970년, 1971–2010년에 해당하며, 가운데 패널(b, e)은 Period 2의 기후값을 나타냈고, 좌측 패널(a, d)은 Period 1, 2의 차이값을, 우측 패널(c, f)은 Period 2, 3의 차이값을 나타낸다. (a, c, d, f)의 경우 각 격자점에서의 차이값이 99% 신뢰 수준에서 유의할 때 화살표로 풍속과 풍향을 표시하였으며 (b, e)의 경우에는 모든 격자점에서 화살표로 풍속과 풍향의 표시했다. 화살표의 범례는 각 패널의 오른쪽 하단에 표시했다
표 1998~2013년에 한국에 상륙한 태풍과 그 이동 경로
표 RUSA(2002) 사례에 대한 QuikSCAT version3, MERRA-2, TRMM-3B42에서 나타난 10m 고도의 풍속과 강수의 공간분포
표 열대성 저기압에서 10m 고도의 바람, 강수, 발산과 250hPa 고도에서의 발산의 평균 공간분포
표 최대 풍속과 최대 강수의 열대성 저기압 내 각 지점별 발생 횟수
표 상륙기간 동안 동아시아 지역의 연직바람시어의 평균과 표준편차
표 최소 중심 해면기압에 따른 강수 면적과 바람 면적의 분포
표 연직바람시어에 따른 강수 면적과 바람 면적의 분포
표 강하고 약한 시어 사례에 따른 열대성 저기압의 최소 해면기압, 강수 면적, 바람 면적, 평균 연직바람시어
표 상륙기간동안 10m 고도의 바람, 강수에 대한 각 시어사례별 수평구조분포와 그 차이들
표 상륙기간동안 각 시어 사례별 500hPa 고도의 연직시어벡터와 상승속도
표 850hPa 과 250hPa 고도 사이의 각 사례별 연직바람시어의 차이와 그 강도
표 각 시어 사례별 열대성 저기압의 분포
표 a) 2005년 태풍 상우(SANVU) 사례 시 국내 미세먼지 농도의 지연시간 시계열 및 b) 8월 11일 1200UTC, c) 12일 1200UTC, d) 13일 1200UTC의 850hPa 유선 함수와 바람 벡터 아노말리
표 a) 2001~2016년 6~11월 동안 각 태풍 사례 시 미세먼지 농도의 최댓값이 관측되었을 때의 태풍의 위치. 검은 점선 상자는 남중국해를 가리킨다. 검은색 점은 태풍의 최대 발생 빈도가 나타난 격자를 나타낸 것이다. 통계적으로 유의한지를 판별하기 위해 374개의 태풍으로부터 1000개의 랜덤 샘플을 구하였다. 각 샘플에서 태풍의 최대 발생 빈도가 나타난 격자를 얻은 후 평균 위치와 95% 신뢰 구간을 계산하여 검은색 점과 오차 막대로 나타냈다. b) 검은색 실선은 남중국해에 위치한 180개 태풍과 관련된 국내 미세먼지 농도의 지연시간 시계열을 나타낸 것이다. 95% 유의 구간은 회색으로 표시하였다. 빨강, 주황, 노랑, 초록, 파랑, 보라색 실선은 각각 6, 7, 8, 9, 10, 11월의 미세먼지 농도를 나타낸다. 월별 평균 미세먼지 농도는 월별로 49.3, 38.4, 35.0, 45.9, 50.7 μg/m3이다. 지연 시간 0은 각 태풍 사례의 미세먼지 농도가 최댓값인 시점을 가리킨다
표 남중국해의 180개 태풍에 대한 (왼쪽)850hPa 및 (오른쪽)300hPa 평균 유선 함수와 바람 벡터 아노말리. 음영은 95% 신뢰수준에서 유선 함수 아노말리가 통계적으로 유의함을 나타낸다. 통계적 유의성은 몬테카를로 방법을 적용하여 1000개의 랜덤 샘플을 사용하였다
표 순압 모델의 초기 조건에서의 결과. 분석 기간의 a) 발산 강제력, b)850hPa 평년 풍속과 벡터와 c) 48시간 모델 시뮬레이션 후 유선 함수와 바람 벡터
표 (a) 5일 간의 pre-TC 최대 와도 위치 경로 (검은색 선)와 2007-09년에 형성 3-5일 전 상층 대류권의 잠재 와도 streamer로 거슬러 올라가는 12개 열대 저기압 (표 2.2.6에 나열)의 열대 저기압 형성 위치 (허리케인 표시). (b-d) 시간-높이 composite hovmӧller plot (b) 상대 와도 (음영, 10−6 s−1), (c) 상대 습도 (%) 및 (d) 최대 와도 위치 500km 반경 내에서 평균한 동서 기온 아노말리 (K). (e) 최대 와도 위치 반경 500km 이내의 0K미만 적외선 및 수증기 채널 밝기 온도와 평균 연직 바람 시어 (오른쪽 축에 따라 3시간, m/s의 회색 선)으로 구성된 깊은 대류 영역 (한 시간 당 104km2의 검은색 선)의 composite 시계열. 발달 요란은 현지 시간에 따라 열대 저기압 형성일 (열대 저기압 형성, b-3의 연직 점선)에 의해 조정된다
표 북서 태평양에서 2007-2009년 동안 열대 저기압 형성 전에 Diurnal Deep Convective Bursts의 연속적인 발생 동반 없이 발달된 26개 열대 저기압 목록 (Chang et al. 2017) 참고. 별표가 있는 열대 저기압들은 pre-TC 와도가 형성되기 3-5일 전에 상층 대류권의 강한 잠재 와도로 추정되는 열대 저기압 (12개 열개 저기압)이며 나머지는 그렇지 않은 것 (14개 저기압)이다
표 표 2.2.6에 열거된 별표가 있는 열대 저기압의 생성 월 분포
표 (a) 2007년 10월 27일 – 11월 5일 PEIPAH의 8일 평균 해수면 온도 (K)와 1시간 (검은색 선), 6시간 (흰색 십자가), 일일 06:00 UTC (흰색 점은 pre-TC, 열대 저기압은 허리케인 표시) 최대 와도 위치. (b) 최대 와도 위치의 반경 500km 내에서 평균한 와도 stretching rate (두꺼운 검은색 윤곽선, 7×10−6 s-2)과 상대 와도 (음영, 10−6 s-1)의 시간-높이 도표. (c) 동일한 반지름 내에서 최대 와도 위치 반경 500km 이내에서 0K 이하의 적외선 및 수증기 채널 밝기 온도로부터 구한 깊은 대류 영역 (검은색 선, 104km2)의 1시간 시계열 및 연직 바람 시어 (회색 선, m/s 오른쪽 축에 따른)의 3시간 시계열. (b-c)의 연직 점선은 PEIPAH 형성의 날짜를 나타낸다
표 (a, d, g, j, m) 적외선과 수증기 채널 간의 MTSAT-1R 밝기 온도 차이 (K) (각각 10.8과 6.75μm 중심), 925hPa 동서 높이 아노말리 (고체 및 점선 검정 윤곽선, ±10, ±20, ±40m), 200hPa 수평 바람 벡터 (16m/s barbs) 06:00 UTC (a) 10월 27일, (d) 10월 28일, (g) 10월 29일, (j) 10월 31일, (m) 11월 2일. 각 행 내의 패널의 시간은 동일하다. (b, e, h, k, n) MTSAT-1R 적외선 및 수증기 채널 밝기 온도 이미지는 (a, d, g, j, m)의 빨간색 박스 내에서 확대되었다. 진한 파란색 윤곽선과 녹색 점선은 각각 30×10-6s-1의 925hPa 상대 와도와 –0.2Pa/s의 500hPa 연직 와도를 나타낸다. (a, b, d, e)의 노란색 선은 열대 상층 대류권 골 축을 나타낸다. (a, d, g, j, m)에서 최대 와도 위치를 가로지르는 수평 적색선을 따르는 연직 횡단면 (c, f, I, l, o). 동서 높이 아노말리 (검은색 실선 및 점선, ±10, ±20, ±40 m), 동서 기온 아노말리 (음영, K) 및 연직 속도 (녹색 점선, -0.2Pa.s)이 표시된다. 첫 번째와 두 번째 열의 검은색 점과 세 번째 열의 삼각형은 최대 와도 위치를 나타낸다
표 Pre-PEIPAH의 사이클론 위상도. 진화 상태 (a) −VTL vs. B, (b) − VTU vs. −VTL B는 900 – 600hPa 의 storm-상대 두께 대칭성을 나타내고, −VTL는 900-600hPa 온도풍, −VTU 는 600-300hPa 온도풍을 나타낸다. 10월 28일 00:00 UTC (A)부터 11월 4일 21:00 UTC (Z)까지, pre-PEIPAH (밝은색 선)의 3시간 상태와 25시간 running average (얇은색 선)은 (b)의 오른쪽 하단에 표시된 대로 각 날짜에 대해 도표로 표시된다. TC 형성 시간 (11월 3일 06:00 UTC)는 “C”로 표시된다
표 350-K 등온위면과 대류 가용에너지 (음영, J/kg)에서 잠재 와도 (윤곽선, 1, 2, 4, 8 PVU; 1PVU = 1.0×10−6 m2/s K/kg) (a) 10월 28일 12:00 UTC (b) 10월 30일 18:00 UTC, (c) 11월 1일 06:00 UTC, (d) 11월 3일 06:00 UTC. 대류 가용 에너지는 최대 와도 위치 주변의 30°×30° 박스 내에 제시되어 pre-TC 요란의 가까운 주요 지역에 초점을 맞춘다. 점과 열대 저기압 기호는 각각 pre-TC와 열대 저기압의 최대 와도 위치를 나타낸다
표 (a, c) 350-K 잠재 와도 (윤곽선, 1, 2, 4 PVU) 및 MTSAT-1R 적외선 및 수증기 채널 밝기 온도 이미지 (음영). 검은색 점은 최대 와도 위치를 나타낸다. 깊은 대류로 지역을 가로지르는 붉은색 선 다음의 연직 단면이 오른쪽 열에 표시된다. (b, d) 에르텔 잠재 와도 (검은색 선, 0.4, 1, 2 PVU), 잠재 기온 (회색선, K) 및 준지균 연직 속도 ω (shading, 10−1 Pa/s) 횡단면. 삼각형은 (b)와 (d)의 경도와 위도가 같은 빨간색 선의 중심이며, 각각 (a)와 (c)의 최대 와도 위치를 나타낸다. 최 상단 그림의 시간은 10월 28일 12:00 UTC이고 하단 그림의 시간은 10월 30일 18:00 UTC이다
표 북서 태평양에서 열대 전이를 통한 PEIPAH 형성의 개략도. 짙은 회색 음영과 회색 선은 각각 cyclonic 순환과 지오퍼텐셜 높이 아노말리를 나타낸다. 검은색 화살표는 흐름 방향이고 파란색 화살표는 대류 상승 방향이다. (a) 1단계: 아열대 상층 골에 의해 유발된 준지균 상승을 통한 하층 대류권 저기압의 발생. (b) 2 단계: 1단계 이후 한랭핵 아열대 요란이 일어나고 또 다른 준지균 상승이 발생한다. (c) 3 단계: 평균흐름에서 순압성 에너지를 얻음으로써 에디 운동 에너지가 증가함에 다라 열대 지역에 대한 하층 대류권 수분 수렴에 의한 열대 저기압 (열대 저압부의 강도로)의 형성

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