폭풍 해일의 예측을 위한 초기 자료로서의 정보를 공급하기 위하여 태풍 중심과 최대 풍속 지점의 분석 기술이 기압장과 바람장의 초기화 과정내에서 개발되었다. 이 연구는 태풍 파라메타의 준자동화와 준객관 분석을 목적으로 하였으며 GMS 적외선과NOAA의 채널 4와 5의 적외 자료를 이용하여 실시간 자료를 사용하는 분석 과정과 이로부터 몇 사례에 적용하여 얻은 결과를 보이고 있다. 이 방법은 태풍의 최근접 눈벽 근처에서 대류운의 운정 고도를 분석하여 태풍 파라메타를 결정하는 간단한 방법이다. 태풍눈을 중심으로 등방성으로 원대칭하게 단면도를 구성하여 최대 운정 고도가 나타나는 지점을 최대 풍속 지점으로 결정하는 방법으로, 최대 상승 지역인 눈벽 지점이 최대 지상 풍속 지점으로 간주되었다. 태풍 중심의 추정 결과는 종관 분석에 의한 경로와 잘 일치하였으며, 최대 풍속 지점은 눈에서부터 50에서 200km내에 나타났다. GMS와 NOAA의 적외 자료를 이용한 분석 결과를 비교하면, NOAA 자료에서 얻은 최대 풍속 반경이 GMS의 그것보다 더 큰 값을 보였다.
지구상에서 가장 따뜻한 해수면 온도를 가지고 있는 열대 서태평양은 많은 대류 시스템 과 큰 연강수략에 의해 특징지워진다. GMS-IR 자료로부터 얻어진 운량자료를 이용하여 이 지역 에서의 운량 일변동을 조사하였다. 구름의 시공간적인 분포에 관한 특징은 주로 운량의 일주기 및 반일주기 성분의 진폭과 주기를 통해 조사되었다. 대기-해양의 상호작용에 의해 운량 변동에는 다양한 주기들이 나타났는데, 특히 30-60일, 17-20 일, 7-8일, 일주기와 반일주긱가 탁월하였다. 북반구 겨울(남반구 여름) 기간 동안 뉴기니아, 호주 북부에 인접한 해양 그리고 160도E 동쪽에서 큰 운량이 분포하는 것으로 조사되었다. 육지와 인 접 해성에서의 운량 일변동은 외양의 경우에 비해 약 2배 정도 크게 나타났는데, 이것은 주로 해 양과 육지의 전형적인 비열차에 기인한 것으로 여겨진다. 운량의 최대치와 최소치는 육상의 경우 18:00시와 09:00시에 나타났고, 외양에서는 정오와 21:00시에 나타났다. 1일주기 성분의 진폭은 반 일주기 성분에 비해 육상에서 4.7배, 외양에서 1.5배 정도 크게 나타났다.
한반도 중서부 지역의 1998년 8월 5~6일 집중호우 사례에 대하여 GMS-5 IR1 밝기온도(CTT: 구름꼭대기 온도)와 AWS 지점 강우량 사이의 관계성을 조사하였다. 이 연구에서 AWS 시간 강우량일나 반시간 누적 강우량 보다 15분 누적 강우량을 이용하였을 때 연구지역의 강우강도와 강우영역이 중서부 지역 집중호우의 시간적 변화를 보다 자세히 묘사하고 있음을 발견하였다. 강우영역과 강우강도의 시계열 자료에서 일관되게 낮은 강우영역(20~25%)과 강한 강우강도(6~9mm/15 min)를 보여주는 8월 6일 0030-0430 LST 기간을 집중호우 기간으로 선택하였다. 그리고 이 집중호우 기간에 대하여 AWS 15분 강우량과 지상관측지점에 대응되는 CTT를 비교하였다. 위 비교에서 CTT와 AWS 강우량의 상용대수 값 사이의 상관계수는 -0.3으로 낮게 나타났으며, 강우가 관측된 AWS의 대부분이 분포하고 있는 CTT가 -5$0^{\circ}C$ 이하에서 강우확률은 약 30%에 불과했다. 그러나 위성영상의 위치 보정을 위하여 영상을 남쪽으로 2~3 격자 그리고 서쪽으로 3 격자 이동시켰을 때 CTT와 AWS 강우량의 상용대수 값 사이의 상관계수는 통계학적으로 의미있는 -0.46으로 나타났다. 그리고 강우가 관측된 AWS도 대부분이 보다 낮은 CTT 영역(-58$^{\circ}C$ 이하)에서 발견되었다. 그러나 이 영역에서의 강우확률은 원래 영상의 값과 비교할 때 큰 변화가 없었다. 심지어 일부 구간에서 CTT의 변화를 고려할 때도 강우확률은 CTT가 -58$^{\circ}C$ 이하에서 50~55%로 나타났다.
열대 강우 관측 위성(TRMM: Tropical Rainfall Measuring Mission)에서 관측된 자료가 한반도에서 발생한 호우 특성을 얼마나 잘 나타내 주는지를 알아보기 위하여 1998년과 1999년 여름철 호우 사례에 대해 분석하였다. 본 연구에서는 먼저 집중 호우를 동반한 비 구름대의 높이, 강수형태, 비 구름의 수직 분포 및 수평 단면도 상의 강우 분포를 조사하였으며, TRMM/PR 관측 강우 강도와 지상에서 관측된 자동기상관측 장비(AWS: Automatic Weather System)에서 관측된 값을 비교하였다. GMS-5 IR1과 AWS 지상관측 자료와 비교해 볼 때, TRMM/PR 관측자료는 기존의 자료로는 알 수 없는 강수 형태, 비 구름대의 높이 등에 대한 정보를 쉽게 제공해 주었으며 특히 비 구름대 내부에서의 강우강도 분포와 연직 발달 정도를 잘 묘사했다. 또한 위도-경도별 강우강도의 단면분포에서는 지형 효과에 의한 강우 특성도 알 수 있었다. TRMM/PR 관측 강우강도 값은 AWS 관측치에 비해 6 mm/hr 이하에서 더 많이 관측되었으며, 전체적으로는 지상 관측에 비해 적게 관측되는 경향을 보였다.
GMS(Geostational Meteorological Satellite), GOES(Geostationary Operational Environmental Satellite), MTSAT(Multi-Funcional Transport Satellite) 등의 정지기상위성은 거의 매시간 기상상황을 감시하고 태풍정보를 실시간 분석할 수 있어 드보락(Dvorak, 1975)등에 의해 이를 이용한 가시영상이나 적외영상기반의 태풍중심강도를 분석기법(드보락의 VIS/IR 분석법) 및 적외강조영상 분석기법(드보락의 EIR 분석법)이 개발되었다(Dvorak,1975, 1984). 그러나 주관적인 드보락의 VIS/IR 분석 법 및 EIR 분석법에 의한 결과는 분석자마다 다를 수 있고,절차 또한 복잡하여 시급성을 요하는 태풍 분석에서 취약점으로 지적되어 왔다. 이러한 주관적 방법의 한계를 극복하기 위하여 디지럴화된 영상과 자동 객관화된 알고리즘을 적용하는 객관 드보락 기법 (Advanced Objective Dvorak Technique, 이하 AODT)이 개발되었고(Velden et al, 1998), Zehr(1989)에 의해 비행기 관측자료등을 통해 보정되고 있다. 기상청에서는 2001 년부터 GMS 위성 관측영상을 이용하여 태풍의 중심위치를 분석하고,태풍강도를 정량화하기 위해 주관 드보락 기법 (Subjective Dvorak Technique 이하 SDT)을 이용하여 태풍중심위치와 강도정보를 실시간 예보관 및 일반인에게 제공하고 있다. 그러나 주관적인 드보락 기법이 분석자에 따라 다른 결과가 도출 될 수 있어, 이를 보완하기 위해 QuikSCAT 해상풍 관측자료, 정지 및 극 궤도위성자료를 활용한 해수면온도 둥 위성 분석자료와 기타 관측자료를 참조하고 있다. 정지기상위성자료를 이용한 드보락기법은 적외영상만으로 태풍중심 위치와 강도를 분석할 수 있는 장점 외에 앞에서 열거한 몇 가지 극복되지 못한 한계도 있으나,SSM/I 둥 기타 위성자료의 관측시간대와 분석정보 부족 등으로 정지기상위성자료를 이용한 드보락 기법을 대체할만한 현업용 분석기법이 개발되지 못했다. 기상청에서는 기존의 태풍분석업무를 개선하기 위해서 2005년부터 AODT를 도입하여 그 성능을 시험분석하고, 2006년 6월부터 AODT를 현업화하여 실시간 태풍강도분석 에 활용하였으며 2006년 제 3호 태풍 에위니아(EWINIAR)부터 두리안(DURlAN)까지 19개 태풍 434개 시간대자료를 분석한 결과 SDT 강도분석결과와 0.90의 상관도를 보였다. 또한 AODT 알고리즘이 기본적으로 대서양에서 발생하는 태풍에 초점을 두고 개발되어 북서태평양에서 발생하는 태풍에 직접 적용하기에는 어려움이 있는 것으로 알려져 있으므로(Velden et al. 1998), 이의 개선을 위하여 태풍강도지수인 SDT CI(Current Intensity) 수와 AODT CI 수간의 통계적 관계를 밝히고 신경망을 이용한 비선형 주성분 분석 (Hieh,2004)등을 통해 AODT CI 수 보정 시도를 하였다. 이와 더불어, 기상청은 근원적 객관 알고리즘 개선을 위해 AODT 자체 알고리즘 분석과 위성자료 DB 구축 동의 노력을 기울이고 있다.
해무발생은 대기 ·해양간의 상호작용과 강한 국지적 영향에 좌우된다. 실제로 해양에서의 선상관측과 부이관측의 부족 때문에 그 연구에 어려움이 많다. 따라서 현재 광범위한 해무역의 탐지는 위성영상의 이용만이 가능한데, 즉 매 1시간마다 수신되는 GMS-5호를 이용하여 해무탐지기법과 연속적인 해무탐지를 수행할 수 있다.본 연구에서는 1999년 5월 중 해무 발생시의 종관장을 한기이류형과 난기이류형으로 분류하였으며, 또한 오산 고층 기상자료를 이용한 하층 수증기량의 변동량을 파악하여 5월 10일 OOUTC와 18UTC을 사례일로 결정하였다. 주간 해무 탐지 사례일(1999년 5월 10일 OOUTC)에 대해서 합성영상, 가시누적히스토그램, 지표알 베도값 기법을 적용하였으며 그 중 가시누적히스토그램기법을 이용한 해부탐지의 특성값은A(min) > 20%and DA <. 10% 이며 지표알베도 기법이 가시누적히스토그램보다 합성영상기법의 해무 탐지역이 더욱더 일치하는 것을 보였다. 또한 육상 시정 및 상대습도와 비교할 때 가시누적히스토그램 적용시 시정 1km이하, 상대습도 80%이상지역은 보령 하나였고, 지표알베도기법 적용시 보령, 목포, 강릉지역에서 모두 잘 일치하였다. 야간해무탐지 사례일(1999년 5월 10일 18UTC)에 대해서 적외누적히스토그램과 최대휘도온도값 기법을 적용하였다 적외차 기법인 적외누적히스토그램기법은 야간 해무를 전혀 탐지하지 못하였으며 최대휘도온도값 기법은 T_max < T_max_Os 보다 작고 적외 1채널의 휘도온도값이 700hPa의 수치온도값보다 작을 때 해무역으로 판단되었으며 사례일에 대해서 NOAA(National Oceanic and Atmospjheric Administration) 적외차에의한 해무탐지역과 일치하였다. 그러나 육상 시정 및 상대습도분포와 잘 일치하지 않았다.
1995년 늦가을인 11월 6일에서 8일 사이에 우리나라로부터 동해상으로 이동하면서 폭발적으로 발달한 저기압을 종관자료와 위성영상자료를 사용하여 분석하였다. 이 저기압은 중국북부에서 이동하여 한반도 국경 부근에서 경압성 구름(Baroclinic Leaf Cloud)으로 형태를 띠었고 동해상에서 컴마형(Comma) 구름으로 발달하였으며, 다시 저기압 최성기에 동반되는 Lambda형 구름으로 발달하였다. 여러 과학자들이 동해선풍에 대한 이동과 발달에 대한 수치모사에 따른 예보를 할 때 이런 저기압의 큰 경압성, 수증기의 지속적인 유입, 그리고 따뜻한 해양상으로 한파의 내습이 보편적으로 고려되는 것 들이다. 저기압의 중심기압이 24시간 내에 40hPa 이상 하강하는 이런 저기압은 겨울철에는 종종 강한 바람과 폭우나 폭설을 동반하곤 한다. 위의기간 중 12시간 연속적인 위성영상과 기상변수의 분석에 의하면 이 저기압과 관련하여 해면기압과 500hPa 기압고도의 중심은 기상위성의 합성된 강조적의영상을 사용하여 동쪽으로 이동한 전형적인 모습을 잘 묘사하고 있다. 열대성저기압의 강도와 중심기압을 가진 이런 저기압에 동반된 강풍은 60놋트로 북아메리카의 저기압폭탄이나 대서양 폭풍과 유사하게 하루에 44hpa나 중심기압이 떨어졌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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