The purpose of this study is to develop the statistical model to predict sea level pressure of typhoon period in south coast of the Korean Peninsula. Seven typhoons, which struck south coast of the Korean Peninsula, are selected for this study, and the data for analysis include the central pressure and location of typhoon, and sea level pressure and location of 19 observing site. Models employed in this study are the first order regression, the second order regression and the neural network. The dependent variable of each model is a 3-hr interval sea level pressure at each station. The cause variables are the central pressure of typhoon, distance between typhoon center and observing site, and sea level pressure of 3 hrs before, whereas the indicative variable reveals whether it is before or after typhoon passing. The data are classified into two groups - one is the full data obtained during typhoon period and the other is the data that sea level pressure is less than 1000 hPa. The stepwise selection method is used in the regression model while the node number is selected in the neural network by the Schwarz's Bayesian Criterion. The performance of each model is compared in terms of the root-mean square error. It turns out that the neural network shows better performance than other models, and the case using the full data produces similar or better results than the case using the other data.
본 연구에서는 중앙태평양 지역의 비정상적인 해수면 온도변화를 3가지 진화패턴(Prolonged-decaying, Abrupt-decaying, Symmetric-decaying)에 따라 분류하였으며, 이에 따른 한반도 영향 태풍을 중심으로 태풍의 발생지점 및 경로, 중심기압의 특성변화와 낙동강유역의 태풍 강우량 및 중호우사상의 발생빈도에 대한 특성변화를 분석하였다. 분석결과, Prolonged-decaying 해와 Symmetric-decaying 해의 경우, 낙동강 유역의 태풍에 의한 여름철 강우량 및 중호우사상의 발생빈도가 평년보다 크게 나타났다. 그러나, Abrupt-decaying 해의 경우, 태풍강우는 대체로 감소하는 패턴을 보이는 것으로 분석되었으며, 이는 태풍의 발생지점이 비교적 한반도에 근접하게 위치하며 태풍의 중심기압이 높고 태풍의 경로가 대체로 일본으로 이동하기 때문인 것으로 나타났다. 본 연구의 성과는 중앙태평양 엘니뇨의 진화패턴별 태풍활동특성 및 지역적 태풍강우 특성 분석을 통하여 침수피해를 저감하고 기후변화에 대비한 적응방안 수립에 유용한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
This study investigates the response of a typhoon model to the change of the sea surface temperature (SST) throughout the model integration. The SST change is parameterized as a formulae of which the magnitude is given as a function of not only the intensity and the size but the moving speed of tropical cyclone. The formulae is constructed by referring to many previous observational and numerical studies on the SST cooling with the passage of tropical cyclones. Since the parameterized cooling formulae is based on the mathematical expression, the resemblance between the prescribed SST cooling and the observed one during the period of the numerical experiment is not complete nor satisfactory. The agreements between the prescribed and the observed SST even over the swath of the typhoon passage differ from case to case. Numerical experiments are undertaken with and without prescribing the SST cooling. The results with the SST cooling do not show clear evidence in improving the track prediction compared to those of the without-experiments. SST cooling in the model shows its swath along the incomplete simulated track so that the magnitude and the distribution of the sea surface cooling does not resemble completely with the observed one. However, we have observed a little improvement in the intensity prediction in terms of the central pressure of the tropical cyclone in some cases. In case where the model without the SST treatment is not able to yield a correct prediction of the filling of the tropical cyclone especially in the decaying stage, the pulling effect given by the SST cooling alleviates the over-deepening of the model so that the central pressure approaches toward the observed value. However, the opposite case when the SST treatment makes the prediction worse may also be possible. In general when the sea surface temperature is reduced, the amount of the sensible and the latent heat from the ocean surface become also reduced, which results in the weakening of the storms comparing to the constant SST case. It turns out to be the case also in our experiments. The weakening is realized in the central pressure, maximum wind, horizontal temperature gradient, etc.
이 연구에서는 최근 25년간의 우리나라 기상청 및 일본 기상청 자료를 사용하여 선박의 안전에 크게 영향을 미치는 태풍과 엘니뇨 라니냐 현상과의 관계를 분석하였다. 주요 분석 결과는 다음과 같다. 엘니뇨 발생년의 연평균 태풍 발생 수는 23.9개이고, 라니냐 발생년의 그것은 24.9개이다. 엘니뇨 발생년에 태풍의 발생 수가 감소한다는 사실을 알 수 있다. 태풍의 세기를 나타내는 평균 중심최저기압과 평균 최대 풍속은 엘니뇨 발생년에 959.3hPa과 35.8m/s, 라니냐 발생년에 965.5hPa과 33.7m/s이었다. 즉, 엘니뇨 발생년의 태풍의 세기가 라니냐 발생년의 태풍의 세기보다 강함을 알 수 있다. 구체적으로 평균 중심최저기압은 6.2hPa 낮고, 평균 최대풍속은 2.1m/s 강하다. 이와 같은 결과는 태풍의 발생 해역과 밀접히 관련되어 있다. 즉, 엘니뇨 발생년에 태풍은 동경 150도 이동 해역과 북위 10도 이남 해역에서 상대적으로 더 많이 발생하고, 라니냐 발생년의 태풍은 동경 120-150도 해역과 북위 20도 이북 해역에서 더 많이 발생한다. 동경 150도 이동 해역과 북위 10도 이남 해역에서 발생한 태풍은 북태평양 서부의 광범위한 고수온역을 보다 장시간 이동하게 되므로 더 강력하게 발달할 수 있다.
Global warming and climate change are increasing the intensity of typhoons and hurricanes and thus increasing the risk effects of typhoon and hurricane hazards on nuclear power plants (NPPs). To reflect these changes, a new NPP should be designed to endure design-basis hurricane wind speeds corresponding to an exceedance frequency of $10^{-7}/yr$. However, the short typhoon and hurricane observation records and uncertainties included in the inputs for an estimation cause significant uncertainty in the estimated wind speeds for return periods of longer than 100,000 years. A logic-tree framework is introduced to handle the epistemic uncertainty when estimating wind speeds. Three key parameters of a typhoon wind field model, i.e., the central pressure difference, pressure profile parameter, and radius to maximum wind, are used for constructing logic tree branches. The wind speeds of the simulated typhoons and the probable maximum wind speeds are estimated using Monte Carlo simulations, and wind hazard curves are derived as a function of the annual exceedance probability or return period. A logic tree decreases the epistemic uncertainty included in the wind intensity models and provides reasonably acceptable wind speeds.
During the period of every summer to early autumn seasons, ships have been wrecked or grounded from effect of a typhoon in the water areas around Korean Peninsula Typhoon Rusa killed more than 100 people in September 2002. Super Typhoon Maemi passed southeast of South Korea in September 12-13, 2003, with a strong gale blowing at a record 60 m/s and caused much ship groundings, collisions and sinkings over 3000 in dockyards, harbors and places of refuge. These are things that could have been prevented had there merely been prior warning. This study outlines the occurrence characteristics of maritime accidents caused by a typhoon in South Korea for the period from 1962 to 2002. The distribution of the accident records is also compared with the trajectories, winds, central pressures of typhoons, passed during the 1990-2003. It is shown that attack frequency of typhoon and number of marine accidents is the highest in August and the marine accidents due to typhoon have a close relation to the distribution of accumulated wind and pressure fields.
최근 22년간(1986-2007년)의 기상청 자료를 이용하여 태풍의 발생 해역별(A해역: 캐롤라인 마샬군도 부근 해역, B해역 : 북위 20도 이북 해역, C해역 : 필리핀 근해, D해역 : 남중국해)로, 태풍의 발생 수 및 세기에 관하여 분석하였다. 태풍의 연평균 발생 수는 26.3개로, 모든 해역에서 공통적으로 감소하는 추세를 보인다. 특히, A해역에서 감소 추세가 현저하고, D해역에서는 감소 추세가 미미하다. 태풍이 가장 많이 발생하는 해역은 A해역(연평균 13.8개, 전체의 약 53%)이고, 그 다음은 C해역(5.6개, 약 21%), B해역(3.8개, 약 14%), D해역(3.1개, 약 12%)의 순서이다. 태풍의 세기는 A해역에서 발생하는 것이 가장 강하고(중심최저기압의 평균 951hPa), 그 다음은 C해역(970hPa), B해역(975hPa), D해역(983hPa)의 순서이다. 그리고 전 해역을 대상으로 하여 연평균 중심최저기압의 시계열 분포를 살펴보면, 태풍의 중심최저기압은 미세하게 하강하는 추세를 보인다. 이는 태풍의 세기가 서서히 강해지고 있음을 의미한다. 금번의 연구 결과는 지구 온난화에 따른 태풍의 수와 세기의 변화에 대한 여러 수치실험 결과와 일치한다.
강풍과 강한 동반 강우로 인한 최근의 태풍 피해 증가로 인하여 태풍의 영향을 예측하고 분석하는 연구의 필요성이 증가하고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 태풍에 동반되는 강우에 초점을 맞추어 태풍 동반 강우에 영향을 끼치는 두 가지의 요인을 선택한 후 태풍 이동 경로에 대한 기상관측지점의 상대각도를 이용하여 2가지의 태풍 동반 강우의 통계적 모형을 제안하였다. 또한 본 연구에서 제안한 통계적 모형의 유효성 증명 및 두 모형에의 적용에 대한 결과의 비교를 위하여 2007년에 우리나라에 영향을 끼친 태풍 나리에 의한 동반 강우의 통계적 예측을 수행하였으며, 그 결과 본 논문에서 제안하는 모형을 이용하여 어느 정도 태풍 동반 강우의 예측이 가능할 것으로 판단된다.
현재 전세계적으로 널리 사용되고 있는 드보라크 방법에 의한 태풍강도 분석법을 1991년 우리나라에 영향을 준 6개 태풍사례에 대해 실제 적용하여 강도분석을 하였다. 또한 분석된 태풍 강도를 이용하여 태풍의 중심기압과 최대풍속을 산출하는 상관 관계식을 계산하여 제시하였다. ORCHID 태풍에 이 관계식을 실제 적용하여 관측값과 비교하여 그 정확도를 평가하였다. 그 결 과 중심기압(MSLP : Minimum Sea Level Pressure)과 최대풍속(MWS : Maximum Wind Speed)이 관측값보다 약간 낮은 값을 보였지만 전체적인 패턴은 비슷하게 나타났다. 그러나 미국 국립 해양 대기청(NOAA) 및 일본 기상청(NAA)에 의해 작성된 상관 관계표로 산출된 값은 관측 값과는 많은 차이를 보여 주었다. One of the world widely used methods in determining the intensity of a typhoon is Dvorak's technique. By applying the Dvorak's method to the typhoons which affected our country in various degress and extents without regard to their individual severity, we estimated their intensity for six different cases of typhoons. We have derived a regression equation of estimating the central pressures and maximum wind speeds for the six selected typhoons. Their intensity was estimated from the Dvork's method using GMS satellite image data. The derived equation has tested to typhoon ORCHID and the computed values have been compared with the direct observations in its central pressure and maximum wind speed. The computed values in the Dvork's method are smaller in their magnitudes than the observed corresponding values. But their relative magnitudes do not change so much at each different time step. But our results are significantly different from those of NOAA and JMA. The cause of differences are not investigated in depth in this analysis.
During the period of every summer to early autumn seasons, ships have been wrecked or grounded from effect of a typhoon in the waters around Korean Peninsular. Typhoon Rusa killed more than 100 people in September 2002. Super Typhoon Maemi passed southeast of South Korea in September 12-13, 2003, with gale winds blowing at a record 60 m/s and caused much ship groundings, collisions and sinkings over 3000 in dockyards, harbors and places of refuge. These are things that could have been prevented had there merely been prior warning. The aim of this study is to examine what effect these typhoons had on occurrence characteristics of the maritime accidents in South Korea. In this work, records of marine accidents caused by a typhoon are investigated for the period from 1962 to 2002. The distribution is also compared with the trajectories of typhoons, passed during the 1990-2003. It is shown that attack frequency of typhoon and number of marine accidents is the highest in August. We use the track data of Maemi such as central pressure, maximum sustained wind speed and area of each 15m/s and 25m/s winds as a case study to draw a map as a risk index.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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