초록 ▼

□ 연구의 목적 및 내용
- 태풍의 발생 전 열대섭동의 탐지 및 정량적인 분석을 통해 향후 태풍으로 발생할지 쇠퇴할지의 여부를 객관적으로 결정하는, 태풍발생 탐지/예측 알고리즘을 개발한다.
- 전구수치모델/분석장을 이용하여 태풍으로 발달할 가능성이 있는 태풍 씨앗 저기압성 순환인 열대섭동 단계부터 탐지하고 추적하는 알고리즘을 개발한다.
- 준실시간 이용 가능한 위성 관측 및 산출물을 이용하여, 태풍발생 시에 바람, 온도, 대류의 공간 특성 및 그 시간변동성을 나타내는 정량화된 태풍발달 예측 인자를 개발한다.
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□ 연구의 목적 및 내용
- 태풍의 발생 전 열대섭동의 탐지 및 정량적인 분석을 통해 향후 태풍으로 발생할지 쇠퇴할지의 여부를 객관적으로 결정하는, 태풍발생 탐지/예측 알고리즘을 개발한다.
- 전구수치모델/분석장을 이용하여 태풍으로 발달할 가능성이 있는 태풍 씨앗 저기압성 순환인 열대섭동 단계부터 탐지하고 추적하는 알고리즘을 개발한다.
- 준실시간 이용 가능한 위성 관측 및 산출물을 이용하여, 태풍발생 시에 바람, 온도, 대류의 공간 특성 및 그 시간변동성을 나타내는 정량화된 태풍발달 예측 인자를 개발한다.
- 태풍발생 과정의 역학적, 열적, 수문학적 특성을 나타낼 수 있는 위성관측 기반 인자들을 개발한다.
- 위성공간정보의 다양한 기법을 이용하여, 정지궤도위성 적외, 수증기 채널 정보를 이용한 대류 강도/내부 구조와 하층 바람장을 관측할 수 있는 극궤도 마이크로파 위성자료를 효율적으로 결합할 수 있도록 한다.
- 통계적 방법과 기계학습기술을 적용하여 위성 기반 태풍발생탐지 알고리즘을 개발하여, 전구수치모델 자료를 융합 이용한 객관화된 태풍발달탐지/예측기술을 개발한다.
- 전구수치모델에 의한 대규모-종관 분석과 위성 기반 알고리즘을 효율적 결합을 통한 독자적 태풍발생 탐지/예측 기술을 개발한다.
- 전구 수치모델-위성 결합 태풍발생 탐지/예측 시스템의 검증 및 평가를 실시하며, 향후 기상 현업에 활용할 수 있도록 한다.

□ 연구개발성과
- 전구수치모델/분석장을 이용하여 태풍으로 발달할 가능성이 있는 열대섭동 단계부터 자동으로 탐지하고 추적하는 기술을 개발하였음
- 탐지 된 열대섭동 주변 대규모 환경을 분석하여, 전구모델을 이용한 태풍발생탐지/예측 모델을 구성하였음 [Journal of Climate 1편 게재확정, 기후변화 학회지 1편, S/W 등록 1건]
- 준실시간 극궤도 위성 WindSat 산출물(해상풍)을 이용하여 태풍 발생 시 시스템의 대칭성, 조직화, 강도 등을 정량화 하는 인자를 개발하였으며, 기계학습 기반 태풍발생 탐지 알고리즘을 개발하였음 [관련 논문 Remote Sensing of Environment 1편 게재]
- 정지궤도 천리안 기상위성 관측을 이용하여 대류의 강도, 조직화 정도를 나타내는 인자를 개발하였음. 특히, GIS의 공간분석 프로그램(Fragstats)을 새롭게 응용하여 태풍 발생과 관련된 구름 인자를 최초로 정량화하였음 [관련 논문 Journal of Geophysical Research 1편 게재]
- 태풍 발생 역학에 대한 연구를 수행하였음 [관련논문 Monthly Weather Review 2편 게재]
통계적인 방법과 기계학습 방법들을 이용하여 위성 인자들과 태풍 발생/비발생을 관련성을 나타내는 객관적 알고리즘들을 개발하였음
- 태풍발생 모델을 구성할 때 일반적인 통계적인 방법(선형회귀방법)에 비해 기계학습 방법을 이용했을 때, 성능 개선되는 점을 연구하였음
- 태풍발생 가능성 여부의 객관적 결정 알고리즘을 개발하고 현업에 사용을 위해 검증하였음

□ 연구개발성과의 활용계획(기대효과)
- 전구수치 모델장 결과와 다양한 위성자료를 이용한 태풍 발생 탐지, 예측 시스템의 기술을 수립하여, 현업화를 위한 기술을 개발한다.
- 향후 태풍 현업 기관인 국가태풍센터와 지속적인 협업을 통해 우리나라 기상현업에서 독자적인 태풍 발생 시스템을 구축하여, 태풍 전 탐지 및 예보시스템이 개선되어 신속하고 효과적인 태풍 현업 업무를 수행할 수 있도록 기여 한다.

(출처 : 요약문 5p)

Abstract ▼

□ Purpose & Contents
o This study purposed to develop satellite-numerical model based tropical cyclone formation detection/prediction technique that can be used for operational forecast at KMA.
o We purposed to develop algorithm to track many tropical disturbances from global models, and analy

□ Purpose & Contents
o This study purposed to develop satellite-numerical model based tropical cyclone formation detection/prediction technique that can be used for operational forecast at KMA.
o We purposed to develop algorithm to track many tropical disturbances from global models, and analyze large-scale and synoptic conditions and tropical waves.
o From various satellite data, we purposed to develop new predictors to quantify the spatial and temporal variations of wind, temperature, and convection of developing tropical disturbances.
o In particular, several spatial pattern analysis techniques in GIS are newly applied to develop satellite-based tropical cyclone genesis indices.
o Using developed input indices, we purposed to develop objective tropical cyclone formation detection/prediction algorithm through machine learning technology.
o We purposed to perform validation and evaluation of the developed techniques using an independent dataset, and proposed to a model for real-time KMA's operation.

□ Results
Using global model analysis data(NCEP FNL), We have developed an objective tracking technique of detecting many tropical disturbances over the western North Pacific that are possible to develop into tropical cyclone. By analyzing various large-scale factors, we also developed an objective tropical cyclone formation detection technique based on the global model analysis.
Through quantitative pattern and intensity analyses of WindSat sea-surface winds, this study has developed numerical indices to quantify the degrees in the symmetry in system cyclonic circulation, organization of strong wind areas, and system intensity. The degree of cyclonic circulation symmetry near the system center is quantified using circular variances, and the degree of strong wind aggregation(heavy rainfall) is defined using a spatial pattern analysis program tool called FRAGSTATS. In addition, the circulation strength and convection are defined based on the areal averages of wind speed and rainfall. An objective TC formation detection model is then developed by applying those indices to machine-learning tree algorithms and linear discriminant analyses(LDA). The comparison between the convectional LDA and machine learning based models indicates that application of machine learning techniques can improve hit rate and lead time of tropical cyclone formation detection even using the same input indices. For operation uses, we suggested to consider various tropical cyclone formation models developed in this study, since each of them different aspect (large-scale aspect, system-scale evolution, and mesoscale evolution) of tropical cyclone process.

□ Expected Contribution
The developed models will contribute to operational tropical cyclone formation monitoring and prediction in KMA. Establishing the independent, tropical cyclone formation detection and prediction system will contribute to improve tropical cyclone detection and prediction systems at all tropical cyclone life stages that can give more effective warning to public.

(source: SUMMARY 6p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 제출문 ... 2
• 보고서 요약서 ... 4
• 요약문 ... 5
• SUMMARY ... 6
• Contents ... 8
• 목차 ... 10
• 제1장. 연구개발과제의 개요 ... 12
• 1. 연구개발 목적 ... 12
• 2. 연구개발의 필요성 ... 12
• 3. 연구개발 범위 ... 15
• 제2장. 국내외 기술 개발 현황 ... 16
• 1. 국외 기술 개발 ... 16
• 가. 미국 JTWC 태풍발생경보 시스템 ... 16
• 나. 일본 기상청 현업 태풍 탐지 분석 방법-EDA에 기반 ... 17
• 다. CIMSS Advanced Dvorak Technique(ADT) ... 19
• 라. Colorado State University CIRA ... 19
• 마. University of Arizona: Deviation Angle Variation(DAV) 알고리즘 ... 20
• 2. 국내 기술 개발 ... 22
• 가. 현재 국내 기상청 현업 (국가태풍센터) ... 22
• 나. 국가 위성센터 태풍 분석 알고리즘 개발 ... 23
• 3. 기존 기술의 취약성 및 과제의 목표 설정 ... 23
• 제3장. 연구 수행 내용 및 성과 ... 24
• 1. 태풍 씨앗 열대섭동 탐지 기술 개발 ... 24
• 2. 태풍발생 인자 개발 ... 31
• 가. 극궤도 Windsat 해상풍 자료 이용 인자 개발 ... 32
• 나. 정지궤도 천리안 기상위성(COMS MI) 인자 개발 ... 38
• 다. 정지궤도 히마와리-8 위성(Himawari-8 AHI) 인자 개발 ... 45
• 라. 모델장을 이용한 대규모환경 인자 개발 ... 52
• 3. 태풍발생 탐지/예측 모델 개발 ... 56
• 가. 극궤도 Windsat 해상풍 자료 기반 태풍발생탐지 모델 개발 ... 58
• 나. COMS MI 기반 태풍발생탐지 모델 개발 ... 62
• 다. Himawari-8 AHI 기반 태풍발생탐지 모델 개발 ... 67
• 라. 전구 모델 기반 태풍발생 탐지/예측 모델 개발 ... 70
• 제4장. 목표 달성도 및 관련 분야 기여도 ... 74
• 1. 목표 달성도 ... 74
• 가. 연구 개발 성과 및 평가방법 ... 74
• 나. 평가의 근거 ... 75
• 다. 성과지표 ... 81
• 2. 관련 분야 기여도 ... 82
• 가. 기술적 측면 ... 82
• 나. 경제적·산업적 측면 ... 83
• 제5장. 연구개발성과의 활용계획 ... 84
• 제6장. 연구 과정에서 수집한 해외 과학기술 정보 ... 89
• 제7장. 연구개발성과의 보안등급 ... 90
• 제8장. 국가과학기술종합정보시스템에 등록한 연구시설·장비 현황 ... 91
• 제9장. 연구개발과제 수행에 따른 연구실 등의 안전 조치 이행 실적 ... 92
• 제10장. 연구개발과제의 대표적 연구 실적 ... 93
• 제11장. 기타 사항 ... 95
• 제12장. 참고 문헌 ... 96
• 끝페이지 ... 98