태풍 발생빈도에서 1999-2013년 동안의 태풍 발생빈도는 1977-1998년 동안의 태풍보다 열대 및 아열대 서태평양의 북서해역에서 더 많이 발생하는 경향이 확인되었다. 또 1977-1998년 동안의 태풍은 주로 필리핀 동쪽 먼 해상에서 필리핀 및 남중국해를 지나 인도차이나 반도를 향해 서쪽으로 이동하거나 필리핀 동쪽 먼 해상에서 일본 동쪽 먼 해상으로 북상하는 경향을 보였다. 반면에 1999-2013년 동안에 태풍들은 주로 동아시아 중위도 지역으로 북상하는 패턴을 나타내었다. 따라서 1999-2013년 동안의 태풍들이 1977-1998년 동안의 태풍들보다 훨씬 고위도로 이동하는 경향이 있으며, 결국 후자의 기간보다 전자의 기간에 태풍 최대강도가 고위도에서 나타날 가능성이 높음을 알 수 있었다. 두 기간 사이에 500 hPa 유선에 대한 차에서 30-50˚N에서는 고기압성 순환 아노말리가 강화되어 있는 반면 남중국해의 북쪽에는 몬순 기압골 아노말리가 위치해 있으며, 이 몬순 기압골 아노말리는 145˚E까지 동쪽으로 확장되어 있었다. 이고기압성 순환 아노말리와 몬순 기압골 아노말리에 의해 동아시아 중위도 지역은 남동풍 아노말리의 영향을 받고 있으며, 이 남동풍 아노말리는 태풍들을 동아시아 중위도 지역으로 향하게 하는 지향류 아노말리의 역할을 하게 되어 1999-2013년 동안의 태풍들이 1977-1998년 동안의 태풍들보다 최대 강도의 위도가 증가할 수 있었다.

이 연구는 최근 37년 동안 여름철 한국 부근 지역에 영향을 준 태풍빈도와 북서태평양 몬순(western North Pacific monsoon index, WNPMI)과의 상관을 분석하였다. 두 변수 사이에는 뚜렷한 양의 상관관계가 존재하였으며, 엘니뇨-남방진동(El Niño-Southern Oscillation, ENSO) 해를 제외하여도 높은 양의 상관관계는 변하지 않았다. 이러한 두 변수 사이에 양의 상관관계의 원인을 알아보기 위해 ENSO해를 제외하고 가장 높은 북서태평양 몬순지수를 갖는 8해(양의 북서태평양 몬순지수 해)와 가장 낮은 북서태평양 몬순지수를 갖는 8해(음의 북서태평양 몬순지수 해)를 선정하여 두 그룹 사이에 평균 차를 분석하였다. 양의 북서태평양 몬순지수 해에는 태풍들이 열대 및 아열대 북서태평양의 동쪽해역에 주로 발생하여 동중국해를 지나 한국 및 일본을 향해 북상하는 경향을 나타내었다. 음의 북서태평양 몬순지수 해에는 태풍들이 열대 및 아열대 북서태평양의 서쪽해상에 주로 발생하여 남중국해를 지나 중국 남동부 해안 및 인도 차이나 반도지역을 향해 서진하는 패턴을 보였다. 따라서 한국 부근 지역까지 먼 거리를 이동하면서 바다로부터 충분한 에너지를 얻을 수 있는 양의 북서태평양 몬순지수 해에의 태풍강도가 더 강하였다. 또한 양의 북서태평양 몬순지수 해에 태풍들이 더 많이 발생하는 특성을 보였다. 850 hPa과 500 hPa 유선에 대한 두 그룹 사이에 차에서는 열대 및 아열대 북서태평양에서 저기압성 아노말리가, 동아시아 중위도 지역에는 고기압성 아노말리가 강화되었다. 이 두 기압계 아노말리로 인해 한국 부근 지역에서는 남동풍 아노말리가 발달하였으며, 이 남동풍 아노말리가 태풍들을 한국 부근 지역으로 향하게 하는 지향류 아노말리의 역할을 하였다. 또한 열대 및 아열대 북서태평양에서 발달한 저기압성 아노말리로 인해 양의 북서태평양 몬순 지수해에 태풍들이 좀 더 많이 발생할 수 있었다.

이 연구는 북서태평양에서 여름철(7-9월) 동안 발생하는 태풍 빈도를 예측하기 위한 다중회귀모델을 4가지 원격패턴을 이용하여 개발하였다. 이 패턴은 4-5월 동안 동아시아 대륙에서의 시베리아 고기압 진동, 북태평양에서의 북태평양 진동, 호주근처의 남극진동, 적도 중앙태평양에서의 대기순환으로 대표된다. 이 통계모델은 이 모델로부터 예측된 높은 태풍발생빈도의 해와 낮은 태풍발생빈도의 해 사이에 차를 분석함으로써 검증되었다. 높은 태풍발생빈도의 해에는 다음과 같은 4가지의 아노말리 특성을 나타내었다: i) 동아시아 대륙에 고기압성 순환 아노말리(양의 시베리아 고기압진동), ii) 북태평양에 남저북고의 기압계 아노말리, iii) 호주 근처에 저기압성 순환 아노말리(양의 남극진동), iv) 봄부터 여름 동안 니뇨3.4 지역에 저기압성 순환 아노말리. 따라서 적도 서태평양에서 무역풍 아노말리는 양반구의 아열대 서태평양에 위치한 저기압성 순환 아노말리에 의해 약화되었다. 결국, 이러한 기압계 아노말리의 공간분포는 열대 서태평양에 대류를 억제하는 대신 아열대 서태평양에 대류를 강화시켰다.

중위도 기압골과 태풍 이동속도와의 상호작용에 대한 예측에서 한국기상청 전구자료동화예측시스템(GDAPS) 모델 바이어스 경향을 알아보기 위해 태풍 산바 사례가 선정되었다. 이 연구는 태풍 분석 및 예측 시스템(TAPS) 및 기상정보시스템-3(COMIS-3)에 저장된 태풍자료로부터 2012년 9월 15일 00UTC로 초기화 된 한국 기상청 GDAPS 분석장과 예측장을 사용하였다. 먼저 해면기압장은 500 hPa 제트구역과 연관하여 중위도 하층 저기압이 발생됨을 보여주었다. 이후 태풍 산바가 중위도 지역으로 들어온 후, 태풍의 이동속도가 증가될 것이라 예측되었다. 특히, 태풍 산바가 9월 17일 00UTC와 06UTC에 전향을 할 시점에 태풍 산바는 중위도 기압골 전면에서 중위도 서풍대와 상호작용을 하였다. 반면, 기상청 GDAPS 해면기압 예측장은 하층 중위도 저기압의 강도를 분석장보다 약하게 예측하였다. 결국 태풍 산바의 이동속도에 영향을 주는 중위도 순환은 분석장보다 느리게 나타났다. 이 순환은 500 hPa에서 제트가 약화됨으로서 증명되었다. 이런 이유로, 기상청 GDAPS 예측장은 태풍 산바가 중위도 기압골과 상호작용함으로써 느린 이동속도의 바이어스를 나타내었다.

이 연구는 지역특별기상센터-동경 태풍 센터에서 제공하는 태풍의 최적 경로 자료와 미국 국립 환경예측센터/미국 국립 대기연구센터의 재분석 자료를 이용하여 6월 북대서양 진동 지수와 7, 8월 총 북서태평양 태풍발생빈도 사이에 강한 양의 상관관계가 있음이 분석되었다. 이러한 관계의 가능한 원인을 알아보기 위해 엘니뇨, 라니냐 해를 포함한 경우와 포함 하지 않은 경우로 구분하여 가장 높은 양의 북대서양 진동 해와 가장 낮은 음의 북대서양 진동 해 사이의 평균 차를 분석하였다. 엘니뇨 해와 라니냐 해를 포함한 경우 양의 북대서양 진동 해에는 태풍이 열대 및 아열대 서태평양의 북서쪽에서 주로 발생하였으며, 필리핀 북동쪽 해상으로부터 동중국해를 지나 동아시아 중위도 지역으로 이동하는 패턴을 나타냈다. 반면, 음의 북대서양 진동 해에는 태풍이 열대 및 아열대 서태평양의 남동쪽에서 주로 발생하였으며, 필리핀 남동쪽 해상으로부터 남중국해를 지나 중국 남부해안 및 인도차이나 반도를 향해 서진하는 패턴을 나타냈다. 이러한 두 해의 태풍 이동 패턴은 태풍의 전향위치에도 영향을 주어 양의 북대서양 진동 해에 태풍 전향이 평균적으로 좀 더 북동쪽에 이루어지는 것으로 나타났다. 또한 두 해의 태풍 이동 패턴은 태풍의 강도에도 영향을 주어 동아시아 중위도에 북상하는 동안 바다로부터 충분한 에너지를 공급받을 수 있는 양의 북대서양 진동 해의 태풍의 강도가 음의 북대서양 진동 해의 태풍들보다 더 강했다. 음의 북대서양 진동 해에 태풍은 중국 남부해안 및 인도차이나 반도에 상륙하면서 강도가 약해지거나 바로 소멸되어 약한 강도를 나타내었다. 한편 위의 모든 분석의 결과는 엘니뇨, 리니냐 해를 포함하지 않은 경우에도 비슷하게 나타나 6월 북대서양 진동 지수가 7, 8월 총 북서태평양 태풍발생빈도를 예측하는데 좋은 예측인자가 될 수 있음을 알 수 있었다.

이 연구에서는 통계적 변동시점 분석을 통해 한국 상륙태풍의 빈도가 1981년 이후로 급격하게 증가함이 확인되었다. 이러한 증가는 북태평양 고기압의 동쪽으로의 이동에 의해 동아시아 대륙에 저기압 아노말리가 강화되는 반면, 북서태평양에는 고기압 아노말리가 강화되어 결국 저위도로부터 한반도 부근 지역으로 남풍의 아노말리가 형성되었기 때문이었다. 이 남풍의 아노말리는 아열대 서태평양에서 발생한 태풍을 한반도로 이동시키는 지향류의 역할을 하였다. 이렇게 동아시아 대륙에 저기압 아노말리가 강화된 원인을 알아보기 위해 이전 봄(3-5월)동안의 적설량을 분석하였다. 그 결과 동아시아 대부분의 지역에서 1981년 이전보다 적은 적설량이 관측되었다. 따라서 봄부터 시작된 동아시아 대륙의 가열로 인해 여름철 이 지역에 저기압 아노말리가 발달할 수 있었으며, 결국 태풍을 한반도로 이동시킬 수 있는 남풍 아노말리의 지향류가 형성될 수 있었다.

By performing a statistical change-point analysis of activities of the tropical cyclones (TCs) that have affected Korea (K-TCs), it was found that there was a significant change between 1983 and 1984. During the period of 1984-2004 (P2), more TCs migrated toward the west, recurved in the southwest, and affected Korea, compared to the period of 1965-1983 (P1). These changes for P2 were related to the southwestward expansion of the subtropical western North Pacific high (SWNPH) and simultaneously elongation of its elliptical shape toward Korea. Because of these changes, the central pressure and lifetime of K-TC during P2 were deeper and longer, respectively, than figures for P1. This stronger K-TC intensity for P2 was related to the more southwestward genesis due to the southwestward expansion of the SWNPH. The weaker vertical wind shear environment during P2 was more favorable for K-TC to maintain a strong intensity in the mid-latitudes of East Asia.

이 연구는 우리나라 영향 태풍을 먼저 분류하고, 이후 경유하게 될 가능성을 진단하는 지수를 개발하였다. 우리나라 영향 태풍의 접근 진단 지수는 여름철에 북서태평양 고기압의 서쪽 가장자리의 발달강도를 표현하는 지수로서, 우리나라 영향 태풍의 빈도와 남북류 (500-hPa)의 강도사이의 상관관계에서 나타나는 양의 최대 상관지역(우리나라 부근)과 음의 최대 상관지역(일본 남동쪽 해상)간의 남북류의 속도 차이로 계산된다. 우리나라 영향 태풍 진단 지수로 추출된 우리나라 영향 태풍의 저빈도 해에는, 고기압성 순환 아노말리의 중심이 우리나라 북서쪽에 위치하기 때문에 우리나라로부터 중국 동해안과 남중국해까지 북동류의 성분이 강화되고, 태풍은 이에 따라 필리핀 동쪽해상으로부터 중국 동해안 및 중국내륙 쪽으로 서편하는 경향을 보였다. 반면에 고빈도 해에는 고기압성 순환 아노말리의 중심이 일본 동쪽 해상에 위치하기 때문에 동중국해 및 우리나라, 일본에서 유도된 남서풍이 더 많은 태풍을 우리나라 영역으로 접근시켰다. 결과적으로 태풍의 북상 동안 역학모델로부터 실시간으로 예측된 500 hPa 남북류를 이용하여 이 지수를 산출하면 태풍의 우리나라 접근 가능성을 진단할 수 있음을 이 연구는 제안한다.

A probability prediction model for tropical cyclone (TC) genesis in the Northwestern Pacific area was developed using the logistic regression method. Total five predictors were used in this model: the lower-level relative vorticity, vertical wind shear, mid-level relative humidity, upper-level equivalent potential temperature, and sea surface temperature (SST). The values for four predictors except for SST were obtained from difference of spatial-averaged value between May and January, and the time average of Niño-3.4 index from February to April was used to see the SST effect. As a result of prediction for the TC genesis frequency from June to December during 1951 to 2007, the model was capable of predicting that 21 (22) years had higher (lower) frequency than the normal year. The analysis of real data indicated that the number of year with the higher (lower) frequency of TC genesis was 28 (29). The overall predictability was about 75%, and the model reliability was also verified statistically through the cross validation analysis method.

북서태평양에서 발생하는 열대 저기압의 이동경로에 대한 변화패턴을 1951-2007년의 열대 저기압 경로 자료에 경험적 직교함수(Empirical Orthogonal Function, EOF)법을 적용하여 분석하였다. 북서태평양을 5˚×5˚의 격자간격으로 나뉘어 연별 열대 저기압의 이동빈도를 각 격자에서의 변수로 정의하였다. 첫번째 모드는 동서성분(동경125도 기준)을, 두번째 모드는 남북성분(필리핀 동쪽해상에서 남지나해를 가로지르는 축 중심)을, 그리고 세번째 모드는 대각성분(타이완 동쪽 해상을 중심으로 동북방향과 동남방향을 축으로 하는)으로 나누어짐을 알 수 있었다. 첫번째와 두번째 모드의 주성분 시계열에서 각각 1997년과 1991년 부근을 기점으로 해서 주성분들의 부호가 교차되는 데, 이는 1990년대 이전 약 20년 동안에 남중국해 부근지역에서의 열대 저기압 이동 빈도가 동아시아 중위도 지역에서는 최근 20년 동안에 더 높았던 것과 관련성이 있는 것으로 보였다. 열대 저기압 발생의 경우, 첫번째와 두번째 모드에서 고유벡터 값이 음이고 진로가 북서태평양으로 주로 이동했던 열대 저기압은 고유벡터가 양의 값을 보였던 열대 저기압보다 더 동쪽에서 발생했던 것으로 나타났다. 이동특성에 있어 첫번째 모드는 바이칼호 남쪽에서 형성되는 기압 패턴에, 두번째 모드는 30˚N 부근을 중심으로 남과 북 사이에 형성된 진동패턴에, 세번째 모드는 일본 부근에 위치한 기압패턴에 의해 열대 저기압의 이동경향이 많은 영향을 받는 것을 알 수 있었다. 또한, 해수면 온도 아노말리 값과 상관분석결과 첫번째 모드는 Niño-3.4 지수와 높은 음의 상관관계를 보여 ENSO의 영향을 받고 있음을 알 수 있었다.

북서태평양에서 발생한 태풍에 대해 발생 후 5일 동안 12시간 간격으로 태풍의 강도 및 진로를 예측할 수 있는 인공신경망 모델을 개발하였다. 사용되어진 예측인지는 CLIPER(발생 위치 강도 일자), 운동학적 파라미터(연직바람시어, 상층발산, 하층상대와도), 열적 파라미터(상층 상당온위, ENSO, 상층온도, 중층 상대습도)로 구성되어졌다. 예측인자의 특성에 따라 일곱개의 인공신경망 모델들이 개발되었으며, CLIPER와 열적 파라미터가 조합된(CLIPER-THERM) 모델이 가장 좋은 예측성능을 보였다. 이 CLIPER-THERM 모델은 강도 및 진로 모두에서 동절기보다 하절기에 더 나은 예측성능을 나타내었다. 또한 태풍의 발생이 아열대 서태평양의 남동쪽에 위치할수록 강도예측에서는 큰 오차를 보였고, 진로예측에서는 아열대 서태평양의 북서쪽에서 발생할수록 큰 오차를 보였다. 이후 인공신경망 모델의 예측성능을 검증하기 위해 같은 예측인자들을 이용하여 다중선형회귀모델을 개발하였으며, 결과로서 비선형 통계기법인 인공신경망 모델이 다중선형회귀모형보다는 더 나은 예측성능을 보였다.

The relationship between two interannual climate variabilities and the frequency of tropical cyclone (TC) that landed over the Korean Peninsula (KP) has investigated for the period of 1951-2004. In the analysis of the relationship between KP-landfall TC frequency and the ENSO phase, most TCs of C-14 (TCs that do not pass through mainland China before landing the KP) and C-23 (TCs that pass through mainland China before landing the KP) tended to more land in the warm phase than normal and cold phases. However, TC intensity at landfall was stronger in the cold and normal phases. In the analysis of the relationship between KP-landfall TC frequency and Arctic Oscillation (AO) phase, the TCs of C-14 tended to more land in the positive (POS) phase of AO and the negative (NEG) phase of AO for C-23. It was found that AO index was negatively correlated with the Niño-3.4 index. And then the TCs of C-14 landed more frequently over the KP in the AO POS - Niño-3.4 NEG phases and in the AO NEG - Niño-3.4 POS phases for the TCs of C-23.

이 연구는 태풍의 온대성 저기압화에 대해 간단히 소개하고 Evans and Hart(2003)와 Hart(2003의 객관적 온대성 저기압화 판별식을 이용하여 최근 온대성 저기압화를 거친 세 태풍(Shanshan, Yaki, Soulik)에 대한 사례분석이 이루어졌다. 500-hPa 고도장분석에서 온대성 저기압화 시작시 세 태풍 모두 중위도 경압지역으로 북상하는 공통된 특성을 보였다. 그러나 연직단면 분석에서는 온대성 저기압화의 시작전 시 태풍 중심부근의 모든 층에서 온난 다습한 특성을 보였다. 온대성 저기압화 이후에는 이 개념모델의 전형적 특성인 태풍의 서쪽영역에 한랭 건조한 특성을 나타내었다. 따라서 Evans and Hart(2003)와 Hart(2003)의 객관적 온대성저기압화의 판별식은 태풍의 온대성저기압화 시작 및 구조변화를 잘 반영하므로 기상청 예보현업에서도 유용하게 사용될 수 있을 것으로 판단된다.