우리나라는 연강우량의 여름철 집중현상이 뚜렷하며 많은 부분이 태풍에 기인한다. 기후변화로 인하여 최근 들어서 태풍이 수반하는 폭우나 국지성 호우로 인한 강우사상이 증가하고 있어 짧은 시간에 많은 강우량이 발생하여 단기강우의 강도가 증가하고 있다. 이로 인하여 단기간에 예측하기 힘든 큰 강우량이 발생하는 경우가 빈번하여 이와 같은 강우에 의한 홍수를 대비할 필요성이 대두되고 있다. 따라서 본 연구에서는 태풍으로 인한 강우에 대하여 빈도해석을 수행하여 태풍으로 인하여 발생하는 확률강우량을 산정하였다. 태풍은 여러 인자를 포함하고 있는데 강우(1시간, 24시간, 총합), 풍속(최대, 순간최대), 중심최저기압, 중심최대풍속 등이 그것들이며, 강우와 동시에 그 이외의 인자들을 고려하기 위하여 이변량 빈도해석 모형인 copula 모형을 이용하여 빈도해석을 수행하였다. 이와 같이 copula 모형이 구성되면, 조건부 copula의 개념을 이용하여 강우 이외의 인자가 주어졌을 경우의 확률강우량을 산정할 수 있다.
최근 기후변화로 인해 강도가 높은 태풍의 빈도가 높아짐에 따라 태풍 예측의 중요성이 강조되고 있는 데, 태풍경로예측에 비해 태풍강도예측에 대한 연구는 미비한 상황이다. 이에 본 연구에서는 딥러닝 모델인 Multi-task learning (MTL) 기법을 활용하여 정지궤도기상위성을 활용한 관측자료와 수치예보모델을 융합한 실시간 추정 및 6시간, 12시간 후의 태풍강도예측 모델을 제안하고자 한다. 본 연구에서는 2011년에서 2016년까지 북서태평양에서 발생한 총 142개의 태풍을 대상으로 강도 예측 연구를 시행하였다. 한국 최초의 기상위성인 Communication, Ocean and Meteorological Satellite (COMS) Meteorological Imager (MI)를 활용하여 태풍의 관측영상을 추출하였고, National Center of Environmental Prediction (NCEP)에서 제공하는 Climate Forecast System version 2 (CFSv2)를 활용하여 6시간, 12시간 후의 태풍 주변 대기 및 해양 예측변수를 추출하였다. 본 연구에서는 각 입력자료의 활용성을 정량화 하기 위하여, 위성 기반 태풍관측영상만을 활용한 MTL 모델(Scheme 1)과 수치예보모델을 융합적으로 활용한 MTL 모델(Scheme 2)을 구축하고, 각 모델의 훈련 및 검증 성능을 정량적으로 비교하였다. 실시간 강도 추정의 결과 scheme 1과 scheme 2에서 비슷한 성능을 보이는 반면, 6시간, 12시간 후 태풍강도예측의 경우 scheme 2에서 각각 13%, 16% 개선된 결과를 보였다. 태풍 단계별 예측성능에 대한 분석을 시행한 결과, 저강도 태풍일수록 낮은 평균제곱근오차를 보인 반면, 대부분의 강도 단계에서 평균제곱근편차비는 30% 미만의 값을 보이며 유의미한 검증 결과를 보였다. 이에 본 연구에서 제시한 두가지 모델을 기반으로 2014년 발생한 태풍 HALONG의 시계열검증을 시행하였다. 그 결과, scheme 1의 경우 태풍 초기발달단계에서 태풍의 강도를 약 20 kts가량 과대 추정하는 경향을 보이는데, 환경예측자료를 융합한 scheme 2에서는 오차가 약 5 kts가량으로 과대 추정 경향이 줄어들었다. 본 연구에서 제시하는 현재, 6시간, 12시간 후 강도를 동시에 추출하는 MTL 모델은 Single-tasking model 대비 약 300%의 시간 효율을 보이며, 향후 신속한 태풍 예보 정보 추출에 큰 기여를 할 수 있을 것으로 기대된다.
Multi-nesting grid system을 이용한 한국해양연구원의 해일모델을 해일고 산출에 사용하기 위해 검증하였다. 다양한 수치실험은 2003년 9월 내습한 태풍 매미를 기준으로 이루어졌다. 이 태풍해일모델의 성능을 알아보기 위해 조석검증을 비롯하여 개방경계조건, 격자 크기 그리고 태풍의 진로 등에 대한 일련의 수치실험이 실시되었다. 본 연구에서 기상입격자료인 해면기압장과 바람장은 CE wind 모델로 계산하였다. 총 11개 조위관측소의 1분 간격 조위자료와 모델 결과를 비교하였으며, 해일고를 성공적으로 재현하였다. 이러한 실험들은 정밀한 해일고 산출에 있어 기상자료의 중요성과 상세정밀격자의 필요성을 강조하기 위한 것이다. 이 태풍해일 모델은 보다 세밀한 검증과정을 거친다면 해일고 예측을 위해 상시 운용될 수 있다고 사료된다.
본 논문에서는 3경간 연속 사장교에 설치 된 계측장비에서 2010년 태풍 곤파스 당시 계측한 바람 및 교량응답 자료를 바탕으로 사장교의 버페팅 응답을 평가하였다. 계측 된 바람자료에서 스펙트럼 분석을 수행하고 그 결과를 버페팅 해석에 반영하여 실교량 거동을 예측하였다. 예측 된 교량의 거동은 실제 계측 된 값과 유산한 결과를 나타내었다.
최근 빈번하게 발생하는 이상기후 현상은 수자원관리에 많은 어려움을 주고 있으며 예상치 못한 기상관련 재난피해를 야기하고 있다. 특히, 기후변화에 의해 점차 태풍의 세력이 강력해짐에 따라 태풍은 위험기상으로 인지된다. 본 연구의 주요목적은 태풍으로 인하여 발생하는 강우특성 및 종관기후학적 분석을 수행하는 것으로 일본 지역특별기상센터(Regional Specialized Meteorological Center Tokyo Typhoon Center, RSMC)에서 제공하는 1973년부터 2012년의 6시간 간격 최적경로(best track) 자료를 사용하여 우리나라에 상륙한 태풍사상만을 대상으로 태풍의 상륙 지속시간(내습시간)을 총 4개의 시간구간으로 구분하여 각 내습유형에 따른 강우특성 및 종관기후학적 분석을 수행하였다. 본 연구를 통한 결과는 태풍의 진로 및 이동속도를 예측 가능한 현 시점에서, 우리나라 태풍내습시 내습유형에 따른 홍수방어 및 사전대피와 같은 재해관리 측면에서 매우 유용한 정보를 제공할 것으로 사료된다. 향후 연구로서 본 연구를 통해서 확인된 기상학적 패턴을 활용하여 단기 태풍강수량 모의기법 개발이 필요할 것으로 판단된다.
기후변화와 기상이변으로 전 세계적으로 태풍 및 국지성 집중호우가 급증하고 있으며, 그로 인한 홍수피해와 2차 피해 발생이 증가하고 있어 이에 대한 정량적인 분석이 필요하다. 또한 서울 우면산, 춘천 마적산, 삼척 신남마을 등 토석류로 인한 피해가 증가하여 많은 인명피해와 재산피해가 발생하고 있다. 본 연구에서는 특정지역에서 강우량이 유출량에 미치는 영향을 분석하여 강우로 인해 발생하는 2차 피해인 토석류로 인한 피해를 분석하고자 하였다. 2019년 10월 토석류 피해가 있었던 삼척시 신남마을을 분석지역으로 설정하였으며, 분석에 이용된 강우사상은 실제로 피해를 일으켰던 태풍 '미탁' 사상과 기상청이 제공하는 정량적 예측강우(QPF)를 머신러닝의 XGBoost 기법을 적용하여 개발한 정량적 수문 예측 강우(HQPF)를 이용하였다. 강우-유출모형(S-RAT)으로 강우사상에 따른 유출량과 첨두유출량을 산정하였고, 모델 커플링 기법으로 2차원 토석류 수치모형(RAMMS)을 통해 토석류의 피해규모를 비교 분석하였다.
제주도 연악해역의 해일재해의 현황을 파악하기 위하여 제주도 연안해역의 폭풍해일과 기상조에 등에 의한 해일발생 및 피해의 자료를 분석 검토하고 제주도 연안해일의 위험도를 분석하기 위하여 제주도 연안해역을 대상으로 과거 태풍 중 각종 기록경신과 많은 피해규모를 준 태풍들을 대상으로 바람장 및 해일고를 분석 검토하여 태풍의 진로에 따른 해수면 상승을 산정하기위해 폭풍해일 수치모형(POM) 실험을 실시하여 폭풍해일고를 산정하였다. 제주항과 서귀포항 주변해역의 폭풍해일고를 산출하기 위해 16년간($1987{\sim}2003$)까지의 우리나라에 영향을 미친 태풍 중 8개를 선정(Maemi, Rusa, Prapiroon, Olga, Yanni, Janis, Gladys, Thelma)하여 폭풍해일고를 산출하였다. 수치모의 한 결과를 보면, 제주와 서귀포 연안해역에서 발생한 8개의 태풍에 대한 폭풍해일고의 발생시각은 대체적으로 관측된 해일고의 발생시각 보다 약간 늦게 해일이 발생하였지만 전체적인 해일의 시간변화나 크기는 비교적 잘 재현된 것으로 나타났다. 제주항 연안해역의 서귀포항 연안해역보다 높은 해일고를 보였으며, 해일고는 제주항, 서귀포항 모두 1m를 넘지 않았다. 제주항이 서귀포항에 비해 약간 높게 나온 이유는 태풍의 위치, 지형 및 수심, 태풍이 통과할 당시의 조석상황 등의 차이인 것으로 사료된다. 또한, 제주항과 서귀포항 연안해역이 폭풍해일고가 서해안이나 남해안에 비해 작게 나타났는데, 이는 제주도 해안선이 비교적 평탄하고 평행하게 이루어 졌으며 남해안에 비해 수심이 깊고 만의 형태나 V자형 및 긴내만이 발달한 지형이 없기 때문인 것으로 사료된다. 보다 정밀한 예측을 위해서는 정밀한 수심자료 및 격자를 이용한 계산의 결과가 필요하며, 연안개발로 인한 지형과 수심변화에 따른 지속적인 수치해도 DB구축이 요구된다.
최근 해수욕장, 저지대 침식, 해안시설물 노후화 등과 같이 해안지역 구성 및 지형적 요인에 따라 국지적으로 발생하는 피해와 태풍 및 이상너울 등의 대규모 기상현상에 의해 해안재난이 발생가능성이 높아지고 실제 발생하는 실정이다. 본 논문에서는 재난대응을 위한 과학적 재난정보 수집 및 분석을 통해 의사결정에 활용하고 효과적으로 예방 대응하고자 유관기관에서 다양하게 구축된 시스템의 재난관련 자료를 수집하였으며, 태풍 내습시 신속한 대응을 위해 폭풍해일 시뮬레이션을 통해 범람파고를 추정하였다. 기존 상황판단을 위한 정보수집단계에 추가적으로 관측자료 및 시뮬레이션을 통한 정량적 피해추정정보를 신속하게 제공함으로서 재난상황판단을 가능할 수 있도록 방안을 마련하였다.
일반적으로 기후변화영향에 관한 연구수행을 위해 전지구기후모형(GCM; Global Climate Model)이 사용되고 있다. 하지만 GCM은 공간해상도(Spatial resolution)가 거칠기 때문에 수문학 분야에서 주로 사용되는 유역규모의 지역적인 스케일특성과 물리적 특징을 표현하는데 한계가 있다. 또한 GCM 기후변수들 중 강수량의 경우 한반도 지역의 6월과 10월 사이에 연강수량의 67% 이상이 집중되는 계절성을 반영하지 못하고 있으며, 높은 불확실성을 보이고 있다. 본 연구에서는 GCM 기반의 다지점 인공신경망기법을 적용한 상세화(Downscaling)를 실시하였다. GCM의 24개 2D변수에 대한 주성분분석을 실시하여 신경망의 학습인자로 사용하였으며, 학습, 검증 및 예측기간은 각각 1981~1995년, 1996~2000년, 2011~2100년으로 A1B 시나리오를 대상으로 상세화를 실시하였다. 또한, 여름철 태풍사상을 모의하기 위한 Stochastic Typhoon Simulation기법과 Baseline과 Projection 사이의 강수량 보정을 위한 Dynamic Quantile Mapping 기법을 적용하여, 강수량의 불확실성을 최소화 하고자 하였다.
The Moving-nest Typhoon Model (MTM) was installed on the Korea Meteorological Administration (KMA)'s CRAY X1E in 2006 and started its test operation in August 2006 to provide track and intensity forecasts of tropical cyclones. In this study, feasibility of the MTM forecast is compared with the Global Data Assimilation and Prediction System (GDAPS) of the KMA and the operational typhoon forecast models in the Japan Meteorological Agency (JMA), from the sixth tropical cyclone to the twentieth in 2006. Forecast skills in terms of the storm position error of the two KMA models were comparable, but MTM showed a slightly better ability. While both GDAPS and MTM produced larger errors than JMA models in track forecast, the predicted intensity was much improved by MTM, making it comparable to the JMA's typhoon forecast model. It is believed that the Geophysical Fluid Dynamics Laboratory (GFDL) bogus initialization method in MTM improves the ability to forecast typhoon intensity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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