본 연구에서는 이산화탄소 농도 추세를 반영한 RCP(Representative Concentration Pathway) 8.5/4.5 시나리오를 이용하여 태풍발생 분포를 추정하고 비교분석 하였다. 태풍 발생 분포를 추정하기 위해 RCP 8.5/4.5월 자료를 사용하여 1982~2100(2006~2010년 제외)년 기간 동안의 태풍발생지수(GPI; Genesis Potential Index)를 계산하였다. 1982~2005년 기간 동안 발생한 태풍의 발생위치에 해당하는 GPI 값과 같은 기간 동안 나타난 전체 GPI 값들을 위도별로 나누어 분석하였으며, 이로부터 위도별로 태풍이 발생하는 GPI의 범위가 존재함을 도출하였다. 이를 이용하여 위도별 전체 GPI 대비 이력태풍발생위치에 해당하는 GPI의 확률분포를 추정하고, 이를 바탕으로 1982~2005년, 2011~2040년, 2041~2070년, 2071~2100년의 태풍발생 확률 분포를 추정 하였다. 분석 결과, RCP 8.5/4.5 시나리오 적용 모두 미래에 태풍이 발생할 가능성이 높은 지역이 점차 서진하여, 필리핀의 근역인 10oN~20oN 영역으로 나타났으며, RCP 4.5 시나리오 경우 더욱 뚜렷한 경향을 나타냈다. 또한 선행연구 진로모형과 함께 미래 태풍의 영향을 추정한 결과, 미래 태풍의 진입은 대부분 SB(South Boundary)에 해당되지만, EB(East Boundary) 진입방향 증가 경향으로 인해 한반도 보다는 일본의 영역에 태풍의 영향이 증가할 것으로 보이며, 한반도에서는 영남지방이 다른 지역에 비해 영향이 증가할 것으로 보인다.

2012년 8월 28일 목포 서해 해상을 지나 한반도 서쪽을 통 과한 태풍 ‘볼라벤’은 순간 최대 풍속 50 m/s의 강풍으로 벼 이삭에 직접적 피해를 주어 변색립 발생 정도에 따라 수량이 감소하였다. 이에 태풍 피해가 심했던 전라북도 익산, 김제 지 역과 전라남도 영광, 해남 지역을 대상으로 출수정도에 따른 변색립 발생, 수량구성요소 및 수량 등 태풍 피해에 대한 양 상을 조사하였다. 태풍에 의한 이삭 변색정도는 출수후 5일 피 해 벼가 가장 심했으며, 출수기에는 80%, 출수후 10일에는 71%, 출수후 15일에는 43%, 출수후 20일에는 20%였다. 특히 출수후 5일에 피해를 받은 벼는 변색립 회복정도가 태풍 경과 14일에 약 10%미만으로 상대적으로 느렸고 18일에도 처음 발 생한 변색립의 약 30%정도만이 회복되는 것으로 나타났다. 또 한 10a당 수량을 보면 출수후 20일에 비하여 출수후 5일에는 평균 333kg/10a로 63% 수준이었으며, 이후 출수기에는 71%, 출수후 10일에는 84%, 출수후 15일에는 95%의 수준이었다.

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.

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.

태풍 발생과 이동에 미치는 전향력의 영향을 살펴보는데 활용할 수 있는 실험 방법을 개발하였다. 실험 장치는 회전원판, 수조, 그리고 태풍과 유사한 모양의 소용돌이를 생성시키기 위한 발생기 등으로 구성되었다. 회전하는 원판에 놓인 수조에서 생성된 소용돌이는 그 형태가 수 분 동안 유지되었다. 반면에 회전이 없을 때는 소용돌이가 생성되기 어려웠고, 생성되더라도 곧 흩어졌다. 회전 유체의 역학적 특성은 전향력이 작용하는 대기와 유사하므로, 앞의 두 실험을 통해 태풍이 발생되기 위해서는 반드시 전향력이 필요함을 알 수 있었다. 또한 경사진 바닥을 갖는 수조 속의 소용돌이는 일정한 방향으로 이동하였다. 지형적 베타 효과를 고려하여, 우리는 바람 효과뿐만 아니라 전향력의 남북방향의 변화가 태풍의 이동에 중요한 영향을 줄 수 있음을 알았다. 이 연구에서 개발한 실험 방법은 학생들이 전향력과 태풍의 관계를 이해하는데 유용하게 사용될 것으로 기대한다.

본 연구에서는 El Niño-Southern Oscillation(ENSO) 발달과 소멸의 영향에 따른 태풍 강도와 태풍 발생지역의 상관성을 살펴보았다. 1950년부터 2006년까지의 장기간 자료를 이용하였으며, 먼저 엘니뇨 발달해와 정상해를 정의하였다. 엘니뇨 발달해 동안에 태풍 강도와 태풍 발생지역이 높은 상관성을 나타내고 이는 누적 저기압 에너지와 태풍 에너지 강도가 증가한 결과이다. Niño 3.4 지역의 해수면 온도를 기준으로 한 경우 엘니뇨 발달해에는, category 4+5에 해당하는 태풍의 발생지역이 동쪽으로 치우쳐 나타난다. 태풍 발생 잠재 함수와 하층의 저기압성 회전성은 태풍급에 해당하는 강도로 발달할 수 있는 강한 열대성 저기압의 발생에 중요한 요소가 된다. 본 논문에서는 역학적 잠재력[DP, Gray(1977)]과 MJO의 EOF 첫 번째 모드와 두 번째 모드의 시계열에 해당하는 RMM1, RMM2 (Wheeler and Hendon, 2004)를 이용하여 태풍 발생의 잠재함수와 대기 하층의 저기압성 회전성을 측정하였다. ENSO가 발달하는 해와 소멸하는 해와 영향을 찾아보기 위하여 엘니뇨가 소멸이 급격히 일어나 라니냐로 전환되는 Type I과 정상해로 회복하는 Type II를 정의하였다. Type I의 엘니뇨 소멸기간 동안에는 DP값과 RMM1, RMM2의 발달이 현저하게 서쪽으로 치우쳐 나타나며 강한 태풍의 발달을 지체시킴을 알 수 있었다.

This study evaluated the performance of GFDL HiRAM, a fine resolution AGCM, in the simulation of GPI (Genesis Potential Index) of tropical cyclone and its temporal variation over the Western North Pacific (WNP). We analyzed the AMIP simulation by the AGCM for the 30-year (1979-2008) forced by observed sea surface temperatures as the lower boundary condition. Since GPI depends on the five large-scale environmental factors(850 hPa absolute vorticity, 700 hPa relative humidity, vertical wind shear, maximum potential intensity, and 500 hPa vertical velocity), the biases of the simulation are examined for these factors as well as GPI itself. The results are compared with the ECMWF Interim reanalysis (ERA-I), and the analyses show that both the mean spatial pattern and the seasonal cycle of GPI over the WNP are reasonably simulated by HiRAM. But the magnitude of GPI is significantly underestimated due to the combined contribution of negative biases in four factors excluding the low-level vorticity. It is demonstrated that the three leading modes of spatio-temporal variability of GPI in EOF analysis for ERA-I are associated with ENSO, climate change with long-term trends, and SST anomalies over the WNP. The response of GPI to ENSO is more or less captured by HiRAM, including the east-west shift of Typhoon genesis location. However, it is supposed that unrealistic response of GPI and its factors to La-Nina or eastern Pacific El-Nino is an important shortcoming of HiRAM. In addition, HiRAM fails to reproduce the characteristic spatiotemporal variation associated with the climate change mode of GPI. The key findings from this study provide helpful guidance for improvement of HiRAM.

For this study, WRF numerical modeling was performed, using RDAPS information for input data on typhoons affecting the Korean peninsula to produce wind data of 700hPa. RAM numerical modeling was also used to calculate 3-second gusts as the extreme wind speed. After comparing wind speeds at an altitude of 10 m to evaluate the feasibility of WRF numerical modeling, modeled values were found to be similar with measured ones, reflecting change tendencies well. Therefore, the WRF numerical modeling results were verified. As a result of comparing and analyzing these wind speeds, as calculated through RAM numerical modeling, to evaluate applicability for disaster preparedness, change tendencies were observed to be similar between modeled and measured values. In particular, modeled values were slightly higher than measured ones, indicating applicability for the prevention of possible damage due to gales. Our analysis of 3-second gusts during the study period showed a high distribution of 3-second gusts in the southeast region of the Korean peninsula from 2002-2006. The frequency of 3-second gusts increased in the central north region of Korea as time progressed. Our analysis on the characteristics of 3-second gusts during years characterized by El Niño or La Nina showed greater strength during hurricanes that affected the Korean peninsula in El Niño years.

최근 전 세계적으로 지구온난화에 따른 기후변화로 태풍, 지진해일, 한파, 폭염 등과 같은 자연재해의 피해가 대규모로 확대됨에 따라 기후변화에 대한 관심이 증가하고 있다. 근본적으로 지구온난화를 유발하는 가장 큰 원인은 대기 중의 온실가스를 들 수 있다. 온실가스의 농도가 해마다 증가하는 것으로 조사되었으며, 특히 지난 2013년 5월경 미국 하와이 마우나로아 관측소에서 측정한 대기 중 이산화탄소 농도가 상징적 기준점으로 여겨지는 400ppm을 초과하였다. 지금까지 많은 연구에 의하여 온실가스의 대기 중 농도 증가와 지구온난화를 연관하여 어떠한 관계가 있는지 설명하기 위해 여러 기후모델을 사용하였으며, 모든 기후모델의 실험 결과 지구온난화의 주된 원인이 온실가스의 농도 증가라는 것을 증명하였다. 우리나라 국립기상연구소는 RCP에 기반한 전지구/지역 기후변화 시나리오 개발과 더불어 국가 차원의 기후변화 대응을 위한 국가 표준 기후변화 시나리오를 개발하고 있다. RCP 데이터는 총 4가지 시나리오를 포함하고 있으며 최근 온실가스 농도 증가의 추세를 반영한 시나리오는 RCP 8.5시나리오이다. 과거에 발생한 태풍의 정보에 대해서는 관측 자료를 이용하여 알 수 있지만, 미래의 태풍 발생 위치와 강도에 대해서는 알 수가 없으며, 기후변화 시나리오에서 역시 산출되지 않는다. Emanuel & Nolan(2004)은 태풍 발생과 연관된 기상요소(상대습도, wind shear 등)를 이용하여 계산하는 태풍발생지수를 개발하였다. 본 연구에서는 RCP 8.5 시나리오로부터 태풍발생지수를 계산하기 위한 기상요소를 산출하고 이를 바탕으로 1982년~2100년 기간 동안 태풍발생지수를 계산하였으며, 태풍발생지수와 이력태풍발생위도와 상관도가 높다고 판단, 태풍이 발생한 위도와 태풍발생지수에 기반한 태풍발생모형을 개발하였다.

기후변화로 인해 전 세계적으로 태풍, 홍수, 가뭄, 한파 등으로 수많은 재산, 인명피해를 입히고 있다. 대기중으로 배출되는 온실가스 등은 지구온난화를 가속화 하고 있으며 많은 연구자들에 의해 온실가스의 증가와 함께 지표면 온도가 전 지구적으로 증가하고 있다고 받아들이는 추세이다(IPCC, 2001). IPCC(2001)에 따르면 온실가스 증가 추세가 지속된다면 해수면온도도 함께 증가할 것이며, Emanuel(2005)은 그동안 허리케인의 세기가 증가해왔으며 앞으로 더욱 강력한 허리케인이 발생할 것이라 주장하였다. 최근 2012년에는 3개의 태풍(제 14호~16호)이 연이어서 한반도로 상륙한 최초의 사례를 남겼다. 이 중 제 16호 태풍 ‘산바(SANBA)’는 올해 들어 5번째로 한반도에 영향을 준 태풍으로, 남해안 상륙 시 중심기압 965hPa을 기록하여 남해안으로 상륙한 태풍들 중 역대 5위의 강한 태풍으로 기록되었다. 태풍의 강도가 세지고 피해가 커짐에 따라 해수면 온도(Sea Surface Temperature), 연직바람시어와 대기현상 인자인 남방진동수 등 기후 인자들과 연계하여 많은 연구가 수행되고 있다. 본 연구에서는 기후인자 중 해수면온도를 사용하여 태풍 발생과 상관분석을 하고자 한다. 과거에 발생한 태풍들의 발생위치와 태풍이 발생했을 때의 그 지점의 해수면온도의 통계적 특성을 분석하였다.

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.

우리나라는 여름철의 큰 호우로 인해 주기적인 홍수피해가 발생하며, 이러한 호우의 원인은 태풍과 집중호우로 구분 할 수 있다 태풍은 열대 지방에서 발생하여 주기적으로 우리나라를 내습하여 극심한 강우와 강풍으로 인해 큰 피해를 발생시키고 있으며, 일반적으로 태풍에 의한 피해가 집중호우보다 큰 것으로 알려져 있다. 따라서 본 연구에서는 우리나라에 발생하는 강우 사상을 태풍과 집중호우로 구분하여 호우 원인별로 지속시간별 연 최대 강우량을 구축하였다. 따라서 발

본 연구에서는 엘니뇨가 북서태평양 지역의 태풍 발생에 어떠한 영향을 미치는지 알아보기 위하여 태용의 발생 빈도와 강도를 분석했다. 태풍 자료는 기상청에서 발행한 태풍백서와 기상연보에서 지난 54년간 북서태평양에서 발생한 태풍의 빈도, 우리나라에 영향을 미친 태풍의 수와 중심최저기압을 이용하였고 엘니뇨는 미국해양대기관리처(NOAA: National Oceanic and Atmospheric Administration)에서 제공하는 해수면 온도를 이용하였다. 엘니뇨 기간동안 북서태평양지역의 태풍 발생 빈도와 우리나라에 영향을 미치는 태풍의 수 및 강도를 분석한 결과, 엘니뇨가 발생한 다음 해에 북서태평양 지역에서 발생하는 태풍의 발생 빈도가 많아지는 경향을 보였다. 또한 엘니뇨 기간과 우리나라에 영향을 미치는 태풍의 수와의 관련성을 찾기 어려웠으며 엘니뇨 기간 동안 우리나라에 영향을 미치는 태풍의 강도가 강해지는 경향을 보였다. 즉, 엘니뇨는 북서태평양의 수온을 상승시키기 때문에 엘니뇨가 발생하면 이 지역에서 강력한 태풍이 발생할 가능성이 높았다.