In this study, the climatological characteristics of the landfall typhoons on North Korea are surveyed to estimate the frequency, the intensity, the track, and their damage. The data for the period of 1951-2008 are used from both RSMC (Regional Specialized Meteorological Center) Tokyo Typhoon Center and NCEP/NCAR (National Centers for Environmental Prediction/National Center for Atmospheric Research), EM-DAT (Emergency Events Database). There are the ten highest frequencies from 1961 to 1965 and is one frequency for the period of both 1966-1979 and 1976-1980 respectively. Even if a clear trend on the frequency of typhoon is not defined, it is noticeable the intensity has been weak since the frequency of TS (Tropical Storm) decreased. In order to figure out both the characteristic of intensity and the relation between the typhoon track and the expansion of North Pacific High (NPH), Typhoon's tracks are classified into three types as follows: (I) landing on the west coast of North Korea through the mainland of China, (II) landing on the west coast of North Korea, (III) landing on a central/eastern part of the Korean peninsula through South Korea. More often than not, the characteristic of Type (I) is the case of a landfall after it becomes extratropical cyclone. Type(II) and Type(III) show a landfall as TS grade, by comparision. On the relation between the typhoon's track and the expansion of NPH analyzed, Type (I) shows the westward expansion while both Type (II) and Type (III) show the northward expansion and development of NPH. This means the intensity of a typhoon landfall on North Korea is variable depending on the development of NPH. Finally, only two cases are found among total five cases in EM-DAT, reportedly that North Korea was damaged. And therefore, the damage by the wind of Prapiroon (the $12^{th}$ typhoon, 2000) and heavy rainfall with Rusa (the $15^{th}$ typhoon, 2002) landing on North Korea was analyzed. Moreover, it is estimated both Prapiroon and Rusa have done badly damaged to North Korea as the economical losses of as much as six billion and five hundred-thousand US dollar, respectively.
A recent dramatic increase of natural hazards in the Korean peninsular (KP) due to typhoons have raised necessities for the accurate typhoon prediction. Ieodo ocean research station (IORS) has been constructed in June 2003 at the open ocean where typhoons pass frequently, aiming to observe typhoons before the landfall to the KP and hence to improve the prediction skill. This paper investigates the importance of measurements at the IORS in the typhoon research and forecast. Analysis of the best track data in the N. W. Pacific shows that about one typhoon passes over the IORS per year on the average and 54% of the KP-landfall typhoons during 59 years (1950-2008) passed by the IORS within the range of the 150-km radius. The data observed during the event of typhoons reveals that the IORS can provide useful information for the typhoon prediction prior to the landfall (mainland: before 8-10 hrs, Jeju Island: before 4-6 hrs), which may contribute to improving the typhoon prediction skill and conducting the disaster prevention during the landfall. Since 2003, nine typhoons have influenced the IORS by strong winds above 17m/s. Among them, the typhoon Maemi (0314) was the strongest and brought the largest damages in Korea. The various oceanic and atmospheric observation data at the IORS suggest that the Maemi (0314) has kept the strong intensity until the landfall as passing over warm ocean currents, while the Ewiniar (0603) has weakened rapidly as passing over the Yellow Sea Bottom Cold Water (YSBCW), mainly due to the storm's self-induced surface cooling. It is revealed that the IORS is located in the best place for monitering the patterns of the warm currents and the YSBCW which varies in time and space.
The automated prediction system for seasonal tropical cyclone (TC) activity is established at the National Typhoon Center of the Korea Meteorological Administration (KMA) to provide effective operation and control of the system for user who lacks knowledge of the system. For automation of the system, two procedures which include subjective decisions by user are performed in advance, and their output data are provided as input data. To provide the capability to understand the operational processes for operational user, the input and output data are summarized with each process, and the directory structure is reconstructed following KMA's standard. We introduce a user interface using namelist input parameters to effectively control operational conditions which is fixed or should be manually set in the previous version of the prediction system. To operationally use early prediction which become available through the automation, its performances are evaluated according to initial condition dates. As a result, high correlations between the observed and predicted TC counts are kept for all track clusters even though advancing the initial condition date from May to January.
Upper ocean response to typhoon Ewiniar (0603) and its impact on the following typhoon Bilis (0604) are investigated using observational data and numerical experiments. Data used in this study are obtained from the Ieodo Ocean Research Station (IORS), ARGO, and satellite. Numerical simulations are conducted using 3-dimensional Princeton Ocean Model. Results show that when Ewiniar passes over the western North Pacific, unique oceanic responses are found at two places, One is in East China Sea near Taiwan and another is in the vicinity of IORS. The latter are characterized by a strong sea surface cooling (SSC), $6^{\circ}C$ and $11^{\circ}C$ in simulation and observation, under the condition of typhoon with a fast translation speed (8m $s^{-1}$) and lowering intensity (970 hPa). The record-breaking strong SSC is caused by the Yellow Sea Bottom Cold Water, which produces a strong vertical temperature gradient within a shallow depth of Yellow Sea. The former are also characterized by a strong SSC, $7.5^{\circ}C$ in simulation, with a additional cooling of $4.5^{\circ}C$ after a storm's passage mainly due to enhanced and maintained upwelling process by the resonance coupling of storm translation speed and the gravest mode internal wave phase speed. The numerical simulation reveals that the Ewiniar produced a unfavorable upper-ocean thermal condition, which eventually inhibited the intensification of the following typhoon Bilis. Statistics show that 9% of the typhoons in western North Pacific are influenced by cold wakes produced by a proceeding typhoon. These overall results demonstrate that upper ocean response to a typhoon even after the passage is also important factor to be considered for an accurate intensity prediction of a following typhoon with similar track.
A statistical prediction model for the typhoon intensity and track in the Northwestern Pacific area was developed based on the artificial neural network scheme. Specifically, this model is focused on the 5-day prediction after tropical cyclone genesis, and used the CLIPPER parameters (genesis location, intensity, and date), dynamic parameters (vertical wind shear between 200 and 850hPa, upper-level divergence, and lower-level relative vorticity), and thermal parameters (upper-level equivalent potential temperature, ENSO, 200-hPa air temperature, mid-level relative humidity). Based on the characteristics of predictors, a total of seven artificial neural network models were developed. The best one was the case that combined the CLIPPER parameters and thermal parameters. This case showed higher predictability during the summer season than the winter season, and the forecast error also depended on the location: The intensity error rate increases when the genesis location moves to Southeastern area and the track error increases when it moves to Northwestern area. Comparing the predictability with the multiple linear regression model, the artificial neural network model showed better performance.
정확한 태풍진로 예측은 동아시아 최대의 자연재해인 태풍의 피해를 최소화하는데 필수적이다. 기상역학에 기초를 둔 수치모델과 회귀분석등의 통계적 접근법이 사용되어왔다. 본 논문에서는 비선형 신경망모델인 다층퍼셉트론을 제안한다. 즉, 태풍진로예측을 이동경로, 속도, 기압 등의 변수로 이루어진 시계열의 예측으로 본다. 1945년부터 1989년까지 한반도에 접근한 태풍 데이터를 이용하여 제안된 신경망을 학습한 후, 94, 95년도에 접근한 태풍의 진로를 예측하였다. 신경망의 예측성능은 수치모델의 성능보다 조금 우수하거나 비슷하였다. 신경망의 성능은 충분히 더 향상될 수 있는 여지가 있다. 또한, 고가의 슈퍼컴퓨터로 여러 시간 계산을 해야하는 수치모델에 비하여 PC상에서 수초만에 계산을 할 수 있는 신경망 모델은 비용 면에서도 장점이 있다.
Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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v.19
no.5
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pp.492-501
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2007
Coastal disasters have become one of the most important issues in every coastal country. In Korea, coastal disasters such as storm surge, sea level rise and extreme weather have placed many coastal regions in danger of being exposed or damaged during subsequent storms and gradual shoreline retreat. A storm surge is an onshore gush of water associated with a tow pressure weather system, typically in typhoon season. However, it is very difficult to predict storm surge height and inundation due to the irregularity of the course and intensity of a typhoon. To provide a new scheme of typhoon damage prediction model, the scenario which changes the central pressure, the maximum wind radius, the track and the proceeding speed by corresponding previous typhoon database, was composed. The virtual typhoon scenario database was constructed with individual scenario simulation and evaluation, in which it extracted the result from the scenario database of information of the hereafter typhoon and information due to climate change. This virtual typhoon scenario database will apply damage prediction information about a typhoon. This study performed construction and analysis of the simulation system with the storm surge/coastal inundation model at Masan coastal areas, and applied method for predicting using the scenario of the storm surge.
The characteristics of the typhoon's extratropical transition (ET) over the western North Pacific area were investigated using the cyclone phase space (CPS) diagram method suggested by Hart (2003). The data used in this study were the global data assimilation prediction system (GDAPS) and NCEP data set. The number of typhoons selected were 75 cases during 2002 to 2007, and the three parameters were analyzed : the motion relative thickness asymmetry of the storm (B), the upper thermal wind shear and the lower thermal wind shear. Comparing the best-track data provided by the Regional Specialized Meteorological Center /Tokyo, the time of the ET based on CPS was 2~6 hours earlier than the best-track data. And it was shown that the 400- km and 30 kt wind radius of storm for the CPS method were better agreement than the previous suggested radius 500- km.
To improve the predictability of high-impact weather phenomena around Seoul, where a larger number of people are densely populated, KMA conducted the intensive observation from 22 June to 20 September in 2020 over the Seoul area. During the intensive observation period (IOP), the dropsonde from NIMS Atmospheric Research Aircraft (NARA) and the radiosonde from KMA research vessel Gisang1 were observed in the Yellow Sea, while, in the land, the radiosonde observation data were collected from Icheon and Incheon. Therefore, in this study, the effects of radiosonde and dropsonde data during the IOP were investigated by Observing System Experiment (OSE) based on Korean Integrated Model (KIM). We conducted two experiments: CTL assimilated the operational fifteen kinds of observations, and EXP assimilated not only operational observation data but also intensive observation data. Verifications over the Korean Peninsula area of two experiments were performed against analysis and observation data. The results showed that the predictability of short-range forecast (1~2 day) was improved for geopotential height at middle level and temperature at lower level. In three precipitation cases, EXP improved the distribution of precipitation against CTL. In typhoon cases, the predictability of EXP for typhoon track was better than CTL, although both experiments simulated weaker intensity as compared with the observed data.
We developed a simple regression model for predicting the intesity change (central pressure) of major tropical cyclones (TCs) for 24 hours after landfall using 51 TC cases which landed over the Korean Peninsula for 1951-2004. Clusters 1 and 4 with a relatively strong intensity of TC after landfall classified by Choi and Kim (2007) are used to develop a statistical model for the prediction of TC intensity change. Predicting parameters (falling constants) in the regression models $(P_t=P_0+alnt)$ are 6.46 and 10.11 for clusters 1 and 4, respectively. It might be mentioned that there is some feasibility in employing a simple regression model developed in this study for TC intensity change after landfall for operational purpose of TC forecasting compared with RSMC-Tokyo best-track in both TC cases of Clusters 1 and 4 and Ewiniar (0603) case, but the room for improvement of model still remains for further study.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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