Tropical Cyclone Track and Intensity Forecast Using Asymmetric 3-Dimensional Bogus Vortex

2.1 열대저기압의 비축대칭 성분 추출방법

열대저기압의 비축대칭 성분을 추출하기 위한 방법은 다음과 같이 2가지로 나눌 수 있다. 첫번째로 열대저기압 중심을 기준으로 방위각 평균을 통해 추출하는 방법이 있으며(Ueno, 1995), 두번째는 극좌표 형태로 내삽된 좌표점에 대해 각 반경의 방위각을 따라 Fourier 변환법을 적용함으로써, Fourier 파수에 따라 비축대칭 성분을 추출하는 방법이 있다(Peng et al., 1999; Zhong et al., 2007). 본 연구에서는 두번째 방법인 Fourier 변환방법을 선택하였다. 이를 위해 열대저기압의 중심을 극좌표계(반경 r과 방위각 φ)의 중심으로 두고, 극좌표계의 격자점을 설정한다. 이를 위하여, 먼저, 위경도 격자자료로부터 Kang and Cheong (2001)의 방법을 사용하여 열대저기압의 중심위치(Lon_c, Lat_c)를 계산한다. 이 중심위치에서 자오선을 따라 남쪽으로 향하는 방향을 방위각(φ)가 0이 되도록 정하고, 이 선상에서 등 간격의 격자를 N개 설정하는데, 격자간격은 위경도 격자자료와 유사한 정도의 해상도를 가지도록 한다. φ = 0인 격자점을 Δφ만큼 회전시켜서 N개의 격자를 생성하고, 이와 같은 과정을 반복하면 열대저기압의 중심부분에 대한 극좌표계가 모두 생성된다. 극 좌표계의 최대반경은 일반적인 열대저기압을 포함할 수 있도록 충분히 크게 설정하였다. 다음 단계로는, Fig. 1에 나타낸 것과 같이 선형내삽방법을 사용하여 위경도 좌표계의 격자자료 값(바람, 온도, 지오포텐셜 등)을 극좌표계 격자점으로 내삽한다. 극좌표 점으로 내삽된 구면자료에 대해 아래의 식에 의해 1차원 이산 Fourier 변환법을 적용하여 열대저기압의 축대칭 성분과 비축대칭 성분으로 나누었다.

여기서, a_n과 b_n는 Fourier 계수, n은 파수를 의미하고, a₀는 축대칭 성분을 나타낸다. Figure 2는 2010년 제4호 열대저기압 DIANMU의 수치 적분된 바람장으로 부터 구한 접선바람(A)과 벡터의 유선흐름(B)을 Fourier 파수(wavenumber)에 따라 나타낸 것이다. Figure 2a는 모든 파수로 나타낸 요란장이며, Fig. 2b는 Fig. 2a의 파수에서 파수 0만을 이용하여 나타낸 열대저기압의 축대칭 요란장을 의미한다. Figures 2c부터 2e까지는 파수 1부터 3까지의 비축대칭 성분을 나타내는데, 특히 Fig. 2c의 흐름은 베타자이어(beta-gyre)로 알려져 있으며(Kim et al., 2009), 열대저기압의 진행방향에 대해 각각 반대 방향의 순환(dipole 구조)이 나타난다. 이 밖의 파수에 대해서는 순환방향이 파수에 따라 바뀌어 나타나는 특징을 보인다.

Fig. 1.

The example for the linear interpolation method to calculate the polar points from 4 points on a spherical coordinates.

Fig. 2.

The disturbance tangential wind (A) and streamline (B) of DIANMU (4th, 2010) at 0000 UTC 09 AUG at 850 hPa. The disturbance tangential components are indicated by Fourier wavenumbers: (a) total wavenumber (WN), (b) WN 0, (c) WN 1, (d) WN 2, and (e) WN 3, respectively.

2.2 새로운 비축대칭 성분 추출 및 결합과정

2.1의 Fourier 변환법에 의해 추출된 비축대칭 성분을 축대칭 열대저기압에 결합하기 위한 과정을 Fig. 3 에 나타내었다. Figure 3의 ①과 ②는 축대칭 열대저기압 초기화 과정과 동일한 과정으로, ①의 과정에서는 수평해상도가 1^o × 1^o인 National Center for Environment Prediction (NCEP) Final (FNL) operational global analysis 전구자료를 Double Fourier Series (DFS) 내삽방법을 사용하여 수평해상도가 약 0.17^o × 0.17^o인 고해상도 전구자료가 생산된다. 이와 같은 고해상도의 전구자료는 초기화된 열대저기압의 중심부근에 대한 상세구조를 나타내는데 적합하다. ②의 과정에서는 DFS 고차 스펙트럴 전구필터(Cheong, 2002, 2004)를 사용하여 대기흐름의 규모에 따라 배경장과 요란장 흐름으로 분리할 수 있다(Kwon and Cheong, 2010 Fig. 2 참조). 이러한 방법으로 전구요란장으로부터 분리된 열대저기압의 비축대칭 성분은 1)의 과정에 따라 추출될 수 있는데, 이때 추출된 비축대칭 성분의 중심과 Regional Specialized Meteorological Centre (RSMC)의 관측정보에 의해 초기화된 축대칭 열대저기압의 중심이 서로 다르기 때문에 cubic-spline 내삽방법을 이용하여 재배치 시켜준다. Figure 4a는 유선함수에 의해 구해지는 열대저기압의 영역에 삽입된 축대칭 바람장을 나타내고, (b)는 cubic-spline 내삽방법에 의해 열대저기압 중심으로 재배치 된 전구자료의 비축대칭 바람장이며, 그리고 (c)는 비축대칭 성분과 축대칭 성분이 결합된 바람장이다. Figure 4c에서는 축대칭 형태로 초기화된 바람장보다 비축대칭 성분이 결합됨에 따라 주변 바람벡터의 크기와 방향이 달라진 것을 확인할 수 있으며, 이와 같이 비축대칭 성분이 포함한 열대저기압은 아래의 식(4)의 조건을 통해 Fig. 3에서 2가지 경우로 나누어진다.

Fig. 3.

A schematic of the merging process of asymmetric bogus vortex. The symbols of Φ', Θ', P' and Q' represent the asymmetric geopotential perturbation, potential temperature perturbation, pressure perturbation, and water vapor, respectively. The abbreviations of MWS and MSLP are referred to as maximum wind speed and sea level pressure.

Fig. 4.

The wind vector at 850 hPa for DIANMU (4th) initialized at 0000 UTC 09 AUG in 2010: (a) symmetric flow (unit: 10 m s−1), (b) global asymmetric flow (unit: 3 m s−1), and (c) combined flow (unit: 10 m s−1), respectively.

Fig. 5.

The normalized tangential wave amplitude by axisymmetric wave magnitude as a function of TC radii and wavenumbers. Data period is from (a) 1200 UTC 28 JUL to (f) 0000 UTC 31 JUL, and time interval is 12 hours. The axis of ordinate and horizontal indicate wave amplitude and wavenumber as logarithmic scale.

식 (4)의 조건은 전구자료의 열대저기압과 RSMC의 관측자료의 차(최대풍속 과 해면기압의 차이)에 따라 설정한 것이다. 두 변수의 차이가 작을 경우, 전구자료의 열대저기압에 포함된 비축대칭 성분은 열대저기압의 크기와 강도에 준하는 비축대칭 성분이라고 할 수 있으나, 최대풍속 및 해면기압의 차가 큰 경우에는 전구자료 열대저기압에 포함된 비축대칭 성분은 관측된 열대저기압의 크기와 강도에 적합한 비축대칭 성분으로 간주하기 어렵다. 따라서 이에 대한 적절한 비축대칭 성분을 산출하기 위해 ⑤의 과정과 같이 지역수치모델 WRF V3.4.1 (Skamarock et al., 2008)을 이용하여 단기 수치적분을 수행한다. 단기수치 적분된 자료는 DFS 지역필터(Park et al., 2011) 또는 Fourier Finite Element Method (FFEM) 지역필터를 적용함으로써(⑥의 과정), 앞의 ②와 동일하게 대기규모를 배경장과 요란장으로 분리할 수 있다. 수치 적분된 자료의 비축대칭 성분은 앞의 1)의 과정을 동일하게 적용함으로써, 동서와 남북바람(U, V), 기압편차(P'), 온위편차(θ'), 지오포텐셜편차(Φ'), 그리고 수증기 변수(Q)의 총 6개 변수에 대한 비축대칭 성분을 추출 할 수 있다(⑦의 과정). ⑧과 ⑨의 과정에서는 RSMC의 15 m s⁻¹ 최대·최소반경을 이용하여 비축대칭 성분을 축대칭 열대저기압과 결합하고 수치모의를 수행한다.

3.1 비축대칭 성분의 파수크기 및 특징

비축대칭 성분의 파수에 따른 진폭변화를 알아보기 위해 6시간 수치 적분된 MUIFA(9^th, 2011) 열대저기압의 접선바람을 식 (5)를 이용하여 나타내었다.

Figure 5는 MUIFA 열대저기압의 초기 발생시점(2011년 7월 28일 12시, 중심기압 996 hPa)부터 최대로 발달한 시점(7월 31일 00시, 중심기압 930 hPa)까지, 열대저기압의 중심에서 반경에 따른 비축대칭 성분의 진폭크기를 축대칭 성분으로 무차원화하여 나타낸 것이다. Figure 5a의 열대저기압 내부반경(60 km)에서 비축대칭 파수 1의 크기는 0.689로 크게 나타났으며, 외부반경에서도 대체로 큰 값의 비축대칭 성분의 파수 크기가 유지됨을 알 수 있었다. 그러나 초기 시점보다 24시간과 54시간의 열대저기압에서는 Figs. 5c와 5f에서 나타난 것처럼 내부반경에서는 비축대칭 파수1의 크기가 0.083 (ms⁻¹)과 0.007 (ms⁻¹)로 크게 감소하였으며, 이와 더불어 외부반경의 비축대칭 파수크기 또한 감소한 것을 알 수 있었다(Table 1). 특히 열대저기압의 내부반경에서는 대체로 낮은 파수에서 진폭의 크기가 크게 집중되어 있는 반면, 외부 반경에서는 내부반경과 달리 높은 파수까지 진폭의 크기가 크게 나타나는 특징이 있었다. 이와 같은 특징의 근본적인 원인으로는, 열대저기압의 내부와 외부에서 나타나는 Potential Vorticity (PV)의 경도차를 들 수 있다. 열대저기압의 내부반경에서는 PV 경도차가 매우 크기 때문에 높은 파수로 비축대칭 성분의 전파가 어려우나, 외부반경에서는 PV 경도가 완만하기 때문에 높은 파수에서도 비축대칭 성분이 크게 나타나는 특징을 보이게 된다(Wang, 2002a). 이러한 열대저기압의 비축대칭 성분의 변화는 파수간의 비선형 상호작용(nonlinear interaction)을 통해 발생하며, 발달시기에 감소한 비축대칭 성분의 에너지는 열대저기압의 축대칭화 과정(axisymmetrization process)에 의해 축대칭 성분으로 전환되어 열대저기압의 급격한 발달을 유도할 수 있다고 하였다(Möller and Montgomery, 1999; Wang, 2002b). 이에 대한 변화를 알아보기 위해 MUIFA열대저기압의 +6시간 모의된 접선바람(tangential wind)과 반경바람(radial wind)을 축대칭 성분과 비축대칭 성분으로 나누어 각 성분의 운동에너지 변화를 Maclay et al. (2008)의 운동에너지 식 (6)을 이용하여 알아보았다(Fig. 6).

Table 1.

The amplitude of asymmetric wavenumber for MUIFA (9th, 2011) from 1200 UTC 28 JUL to 0000 UTC 31 JUL at 12 hours interval.

Fig. 6.

The kinetic energy (J) variation of (a) symmetric and (b) asymmetric components for the MUIFA (9th, 2011) from 1200 UTC 28 JUL to 0000 UTC 31 JUL.

여기서 ρ₇₀₀는 700 hPa에서의 공기 밀도로서 0.9 kg m⁻³, P₃₀₀과 P₈₅₀은 300 hPa와 850 hPa의 층, R₁는 RSMC의 15ms⁻¹ 반경을 나타내며, 그리고 U와 V는 각각 접선 바람과 반경바람을 의미한다. Figure 6a의 축대칭 성분의 운동에너지는 대체로 열대저기압의 발달에 따라 증폭되는 비례관계를 보였는데, 특히 열대저기압의 중심기압이 큰 폭으로 감소한 7월 29일 12시부터 7월 30일 12시까지 축대칭 성분의 운동에너지는 크게 증가함을 알 수 있었다. 그러나 Fig. 6b의 비축대칭 성분의 운동에너지는 열대저기압이 크게 발달한 시점보다 24시간 전인 7월 28일 12시부터 7월 29일 12시까지 크게 감소함을 보였다. 이는 열대저기압이 폭발적으로 발달하기 전, 강한 축대칭화 과정이 존재하였음을 나타내고, 이 과정에서 강한 비축대칭 성분은 축대칭 성분으로 전환되어 열대저기압의 발달에 영향을 미치게 된다.

Fig. 7.

Deep layer mean of environment flow (black) and layer mean of asymmetric flow (gray) for (a) MALOU (9th, 0000 UTC 04 SEP in 2010), (b) MUIFA (9th, 1200 UTC 05 AUG in 2011), and (c) TEMBIN (14th, 1200 UTC 26 AUG in 2012), respectively, in terms of 850 hPa, 700 hPa, and 500 hPa.

3.2 비축대칭 성분의 층 평균벡터

일반적으로, 열대저기압의 진로는 배경장과 같은 종관규모의 흐름을 따라가는 경향을 보인다(Chan and Gray, 1982; Lewis et al., 1987). 그러나 주변의 흐름이 복잡하거나 비축대칭성이 강한 열대저기압의 진로는 종관규모의 흐름으로부터 편향된 진로를 갖는다(Thomas and Davis, 2013). 이와 같은 관계를 알아보기 위해 식 (7)과 (8)을 이용하여 배경장의 공간평균 벡터(청색, DLM)와 비축대칭 흐름의 층 평균벡터(적색, LM)를 Fig. 7과 같이 3개 사례에 대해 살펴보았다. 공간평균벡터는 연직으로 발달한 열대저기압의 하층(보통 850 hPa)부터 상층(보통 300 hPa)까지 바람을 평균한 벡터로써, 열대저기압에 영향을 미치는 주풍(prevailing wind)을 분석할 수 있다. 그리고 층 평균벡터의 경우에는 각 층의 바람을 평균한 벡터로써, 연직적으로 발달한 열대저기압에 영향을 주는 흐름들을 정량적으로 분석할 수 있는 장점이 있다. 본 연구에서는 배경장 흐름에 대해 공간평균벡터를 계산하고 비축대칭 성분에 대해서는 층 평균벡터를 구함으로써, 열대저기압의 진로방향에 대해 알아보았다.

여기서, V_E와 V_A는 배경장 성분과 비축대칭 성분의 흐름을 각각 나타낸다. Figure 7a는 2010년 열대저기압 MALOU (9^th), (b)는 2011년 열대저기압 MUIFA (9^th), 그리고 (c)는 2012년 열대저기압 TEMBIN (14^th)의 공간평균벡터와 층 평균벡터(850 hPa, 700 hPa, 그리고 500 hPa)를 나타낸 것이다. Figure 7a의 MALOU (9^th)사례에서 배경장의 동서와 남북바람은 각각 −2.39 ms⁻¹와 4.61 m s⁻¹로 상당히 강한 흐름을 보였으나, 각층의 평균된 비축대칭 바람은 2 m s⁻¹를 넘지 않았다. 이 사례는 Figs. 9e와 f의 진로예측결과(0000 UTC 04 SEP 시점)에서 나타난 것과 같이 축대칭 열대저기압의 경우 배경장 흐름을 따라 이동하는 경향을 보였으나, 비축대칭 성분이 결합된 열대저기압은 배경장 흐름으로부터 동쪽으로 편향된 진로로 초기 시점에서 RSMC의 진로와 가깝게 모의됨을 알 수 있었다. 또한 Fig. 7b의 MUIFA (9^th)의 경우에도 배경장의 동서와 남북바람은 각각 −1.80 m s⁻¹와 4.58 m s⁻¹의 풍속으로 상당히 강했으나, 각 층의 평균된 비축대칭 흐름 또한 MALOU의 사례와 같이 2 m s⁻¹를 넘지 않았다. Figures 12c와 d의 진로예측결과(1200 UTC 05 AUG 시점)에서 비축대칭 성분이 결합된 열대저기압은 축대칭 열대저기압의 진로보다 동쪽으로 치우친 진로를 보였으며, 이와 같은 진로방향은 약 700 hPa와 500 hPa의 비축대칭 성분의 벡터방향과 대체로 일치하였다. 마지막으로 Fig. 7c의 TEMBIN (14^th) 사례에서는 배경장의 동서와 남북바람이 각각 +4.73 m s⁻¹과 −0.55 m s⁻¹로 나타났으며, 비축대칭 흐름 또한 대체로 크게 나타났다. 특히, TEMBIN (14^th)의 비축대칭 흐름은 배경장의 평균공간벡터의 방향 과 반대방향으로 나타남을 알 수 있었는데, 이는 BOLAVEN(15^th)의 경우 15 m s⁻¹ 반경이 매우 넓게 나타남에 따라 두 열대저기압 사이의 상호작용에 의한 것임을 보여준다. 그 결과 Figs. 14c와 d의 예측진로(1200 UTC 26 AUG 시점)에서는 축대칭 열대저기압의 경우 48시간 이후 진로가 비축대칭 흐름이 포함된 열대저기압보다 서쪽으로 편향되는 진로를 보였다.

4.1 사례선정 및 WRFV3.4.1 모형 설정

본 연구에서는 축대칭 열대저기압에 대한 비축대칭 성분의 효과를 검증하기 위해 2010년부터 2012년까지 발생한 열대저기압 가운데 우리나라에 영향을 준 9개 열대저기압의 65개 사례(Table 2)에 대해 실험을 수행하였다. 실험을 위해 설정된 수치영역은 동서와 남북으로 각각 4320 km인 정사각형으로 주어진다(Fig. 8). 물리과정 모수화는 열대저기압의 수치모의에 가장 널리 사용되는 요소들을 사용하였다: 구름물리과정으로서는 WSM6 (WRF Single-Momentum 6-Class Microphysics scheme) (Hong and Lim, 2006), 아격자규모의 적운 대류모수화 과정은 Kain-Fritsch (Kain, 2004), 그리고 행성경계층 모수화는 YSU PBL (Yonsei University PBL) (Hong et al., 2006)을 선택하였다(Table 3).

Fig. 8.

The rectangular single domain used in this study, where TC center is located at 25oN and 128oW.

4.2 2010년의 열대저기압 예측사례

2010년 제 4호 열대저기압 DIANMU는 최저중심기압 985 hPa과 50 kts의 최대풍속을 동반한 열대저기압으로, 우리나라 남해안을 지나 동해로 진출한 후 소멸하였다. Figures 9a와 b는 DIANMU의 2개 사례에 대한 축대칭 열대저기압과 비축대칭 성분이 결합된 열대저기압의 72시간 예측결과를 나타낸 것이다. 축대칭 열대저기압의 경우 Ueno (1995)에서 언급한 것과 같이 시간지연현상과 발달초기부터 급격히 발달하는 특징을 보였다. 이와 같이 열대저기압이 발달하기 위해서는 축대칭 성분의 강화는 물론 Fig. 10a와 같이 연직으로 잘 발달된 구조가 지속되어야 한다. 그러나 Fig. 10b와 같이 비축대칭 성분이 결합된 열대저기압에서는 수치적분이 수행되는 동안 상층의 연직구조가 축대칭 열대저기압보다 유지되지 않아 강화되기 어려웠다. 실제로 DIANMU 열대저기압은 비축대칭성이 크고 강도 또한 약한 열대저기압으로, 비축대칭 성분이 결합된 열대저기압은 축대칭 열대저기압에서 발생한 시간지연현상과 기압오차를 현저하게 감소시킬 수 있었다. 이 사례에 대한 48시간 및 72시간 평균예측오차는 축대칭 열대저기압이 207.3 km (10.1 hPa)와 408.6 km (4.5 hPa)을 기록하였으며, 비축대칭 성분이 결합된 열대저기압은 60.5 km (4.4 hPa)와 152.9 km(4.3 hPa)로 축대칭 열대저기압보다 48시간과 72시간의 진로 및 기압오차에서 각각 70.8% (56.4%)와 62.5%(4%)의 향상된 예측이 가능하였다(Fig. 11a).

Fig. 9.

The track forecast for DIANMU (4th), KOMPASU (7th), and MALOU (9th). The left and right panel indicate the experimental result for symmetric (open circle) and asymmetric (open rectangular) SABV. The observed data of RSMC is shown by tropical cyclone symbol.

Fig. 10.

The magnitude of vertical wind (unit: m s−1) for DIANMU (4th) initialized at 0000 UTC 09 AUG in 2010. The left panel (a) and right panel (b) indicate the results from symmetric SABV and asymmetric SABV at +6 hours position, respectively.

Table 2.

The simulated tropical cyclones (TCs) for 9 TCs from 2010 to 2012 with RSMC best track data.

Fig. 11.

The average forecast errors for (a) DIANMU (4th, 2 cases), (b) KOMPASU (7th, 2 cases), and (c) MALOU (9th, 2 cases) of the year 2010 in terms of track, intensity, and pressure. The forecast errors for RSMC, symmetric SABV, and asymmetric SABV (diagonal stripe) are indicated by triangle and histograms, respectively.

Table 3.

Summary of WRF V3.4.1 model configurations.

제 4호 열대저기압 DIANMU에 이어 우리나라에 상륙한 제 7호 열대저기압 KOMPASU는 북위 20도부근에서 발생하여 지향류 흐름을 따라 서해로 북상하여 편서풍의 영향으로 인해 우리나라 중북부 내륙을 통과하여 동해에서 소멸한 사례이다. KOMPASU는 강풍반경이 좁고 강하게 발달한 열대저기압으로 비록 제 6호 열대저기압 LIONROCK과 제 8호 열대저기압 NAMTHEUN으로 인해 주변의 흐름이 매우 복잡하였으나, 배경장의 흐름을 따라 이동하는 경향을 보였다. Figures 9c와 d는 KOMPASU 열대저기압의 2개 사례에 대한 축대칭 및 비축대칭 성분이 결합된 열대저기압의 예측결과를 나타낸 것으로, 두 실험사례에서 열대저기압의 진로패턴은 큰 차이를 보이지 않았다. 48시간과 72시간의 평균 예측오차는 축대칭 열대저기압이 204.7 km (4.8 hPa)와 409.4 km (6.9 hPa)를 기록하였으며, 비축대칭 성분이 결합된 열대저기압은 195.2km (4.0 hPa)와 377.8 km (4.3 hPa)로 축대칭 열대저기압에 비해 각각 4.6% (16.6%)와 7.7% (37%) 정도 감소한 예측오차를 기록하였다(Fig. 11b).

2010년 우리나라에 마지막으로 영향을 준 제 9호 열대저기압 MALOU는 일반적으로 발생하는 열대저기압의 위치보다 고위도에서 발생하였으며, 제 4호 열대저기압 DIANMU와 유사한 진로와 강도를 기록하였다. Figures 9e와 f의 축대칭 열대저기압과 비축대칭 성분이 결합된 열대저기압의 모의결과에서, 축대칭 열대저기압은 RSMC의 관측위치보다 서쪽으로 모의하는 경향을 보였으나, 비축대칭 성분이 결합된 열대저기압은 RSMC의 관측위치와 가깝게 모의함에 따라 진로오차를 줄일 수 있었다. MALOU 열대저기압의 2개 사례에 대한 48시간 및 72시간 예측오차는 축대칭 열대저기압이 273.5 km (6.3 hPa)와 607.2 km(15.8 hPa)를 보였으며, 비축대칭 성분이 결합된 열대저기압은 215.8 km (4.6 hPa)와 475.2 km (11.8 hPa)로 축대칭 열대저기압보다 각각 21.0% (26.6%)와 21.7%(24.9%) 감소한 예측오차를 기록하였다(Fig. 11c).

4.3 2011년의 열대저기압 예측사례

2011년에는 총 2개의 열대저기압인 제 5호 MEARI와 9호 열대저기압 MUIFA가 우리나라에 상륙하였다.제 5호 열대저기압 MEARI의 경우 RSMC의 관측자료에서 30 kts 반경이 상당히 넓게 발달한 것으로 관측되었으며, 대체로 빠르게 북상하였기 때문에 강하게 발달하기 어려웠던 사례였다. Figures 12a와 b는 MEARI 열대저기압의 5개 사례에 대한 예측진로를 나타낸 것이다. 진로의 패턴은 대체로 비슷하나 비축대칭 성분이 결합된 열대저기압은 초기시점에서 제 4호 열대저기압 HAIMA의 영향으로 RSMC의 관측된 진로보다 상당히 동쪽으로 치우치는 것으로 나타났다. 48시간과 72시간의 축대칭 열대저기압의 예측오차는 186.6 km (18. hPa)와 278.4 km (14.9 hPa)를 보였으며, 비축대칭 성분이 포함된 열대저기압은 200.0 km (20.0hPa)와 242.5 km (22.3 hPa)로 축대칭 열대저기압 보다 각각 −7.1% (−8.1%)와 12.8% (−49.6%)를 보였다(Fig. 13a).

Fig. 12.

Same as Fig. 10, but for MEARI (5th) and MUIFA (9th) in 2011.

Fig. 13.

Same as Fig. 11, but for (a) MEARI (5th, 5 cases) and (b) MUIFA (9th, 17 cases) in 2011.

2011년 마지막으로 우리나라에 영향을 준 제 9호 열대저기압 MUIFA에 대해서는 총 17개 사례에 대해실험을 수행하였다. MUIFA는 총 3번의 진로전향과 해상에서 매우 느린 속도로 이동하는 등 일반적인 열대저기압과는 다른 진로를 보였다. 특히 발생 후 3일만에 열대저기압의 중심기압이 930 hPa까지 강화되었으며, 이후 950 hPa 전후의 열대저기압 강도가 유지됨에 따라 축대칭 열대저기압과 비축대칭 성분이 결합된 열대저기압의 예측진로오차 차이는 크지 않았다. Figures 12c와 d는 MUIFA 열대저기압에 대한 축대칭열대저기압과 비축대칭 성분이 결합된 열대저기압의 예측진로 일부를 나타낸 것이다. 48시간 및 72시간 평균예측오차는 축대칭 열대저기압이 166.9 km (16.1hPa)와 321.0 km (14.6 hPa)를 보였으며, 비축대칭 성분이 결합된 열대저기압의 경우 172.4 km (16.5 hPa)와 322.1 km (14.5 hPa)를 보였다(Fig. 13b). 이 사례의경우 축대칭 열대저기압과 비축대칭 성분이 결합된 열대저기압의 진로패턴은 유사하였으나, 열대저기압이 중위도대로 북상하면서 비축대칭 성분이 결합된 열대저기압이 축대칭 열대저기압보다 RSMC의 관측값에 가깝게 모의하는 것을 알 수 있었다. 이와 같이 중위도를 통과하는 시점의 열대저기압은 연직적으로 변화가 큰 경압대기의 환경에 속하기 때문에 축대칭 형태를 유지하기 어려우며, 이런 경우 삽입된 비축대칭 성분의 효과가 더 잘 나타나는 것을 알 수 있었다.

4.4 2012년의 열대저기압 예측사례

2012년 우리나라에 영향을 준 열대저기압은 총 4개로 각각 제7호 KHANUN, 제 14호 TEMBIN, 제 15호 BOLAVEN, 제 16호 SANBA였다. 우리나라에 첫번째로 상륙한 KHANUN의 경우, 일반적인 열대저기압보다 고위도에서 발생하여 약 3일만에 한반도에 상륙하였다. 이 사례는 발생 후 72시간 안에 완전히 소멸된 사례이기 때문에 수치모의는 48시간만 수행하였다(Figs. 14a와 b). 본 사례에 대하여 축대칭 열대저기압의 경우 48시간 예측오차는 97.6 km (4.1 hPa)를 보였고, 비축대칭 성분이 결합된 열대저기압의 경우는 75.7 km (3.1 hPa)로 축대칭 열대저기압보다 22.4%(24.3%)의 예측오차의 개선 효과를 볼 수 있었다.

Fig. 14.

Same as Fig. 10, but for KHANUN (7th), TEMBIN (14th), BOLAVEN (15th), and SANBA (16th) in 2012.

제 14호 열대저기압 TEMBIN과 제 15호 열대저기압 BOLAVEN은 몬순골(monsoon trough)의 서쪽과 동쪽에서 하루의 간격을 두고 발생하였다. TEMBIN과 BOLAVEN처럼 몬순골에서 발생하는 열대저기압은 몬순골에 작용하는 주변바람(wind surge)과 관련이 있는 것으로 알려져 있다. 예를 들면, 몬순골에 작용하는 바람은 몬순골의 외부순환 근처에서 중규모 대류체(Mesoscale Convective System, MCS)를 발생시키게 되고, 일정한 주변바람이 수일이상 지속되는 경우에 MCS는 열대저기압으로 발달할 가능성이 크다(Gray, 1998). 관측자료에 의하면, TEMBIN과 BOLAVEN이 발생할 당시의 몬순골은 남반구에서 북반구로 흐르는 대규모 바람장에 의해 평균적인 형태로부터 크게 변형되었고, 이러한 대규모 바람장은 장시간 지속됨에 따라 몬순골의 서쪽과 동쪽에서 MCS의 발달을 유도되었다. 이후 서쪽과 동쪽의 MCS는 각각 제 14호 열대저기압(TEMBIN)과 제 15호 열대저기압(BOLAVEN)으로 발달하였다. TEMBIN의 발생 후 진로가 북서쪽으로 이동함에 따라 큰 몬순골 흐름은 동쪽의 BOLAVEN쪽으로 수렴되는 특징을 보였으며, 이러한 특징으로 인해 BOLAVEN은 초기 발생시점부터 상당히 넓은 바람장을 동반하였다. 그 결과 두 열대저기압의 일생동안 직접적 또는 간접적인 상호작용이 일어났는데(Fujiwara, 1921; Carr and Elsberry, 1998), 예를 들면, 상대적으로 강풍반경이 좁고 강하게 발달한 TEMBIN은 BOLAVEN의 지속적인 영향으로 인해 진로가 대만의 남쪽해안을 지나 α형태의 비정상적인 진로를 보였다. 이로 인해 하루 늦게 발생한 제 15호 열대저기압 BOLAVEN이 우리나라 서해상으로 먼저 상륙하였고, 이후 TEMBIN이 우리나라 남해안으로 상륙하였다. Figures 14c와 d는 TEMBIN의 일부 사례에 대해 축대칭 열대저기압과 비축대칭 성분이 결합된 열대저기압으로 모의된 72시간 진로예측결과를 나타낸 것이다. 두 열대저기압으로 모의된 결과는 대체로 유사한 패턴을 보였으나, TEMBIN이 α형태의 진로와 중위도를 통과하는 시점에서는 비축대칭 성분이 결합된 열대저기압이 RSMC의 관측값에 좀 더 가깝게 예측하는 결과를 보였다. TEMBIN의 14사례에 대한 48시간 및 72시간 평균 예측오차를 살펴보면, 축대칭 열대저기압의 경우 125.7 km (9.3 hPa)와 265.5 km (10.0hPa)인 것에 비해 비축대칭 성분이 결합된 열대저기압의 경우는 123.4 km (13.4 hPa)와 220.2 km (10.0 hPa)로 나타나 각각 1.8% (−44.0%)와 17.0% (0%)의 예측 오차가 개선되었다(Fig. 15b). 제 15호 BOLAVEN은 Figs. 14e와 f에서 나타낸 결과처럼 축대칭 열대저기압과 비축대칭 성분이 결합된 열대저기압의 진로패턴은 상당히 유사하였으나, 축대칭 열대저기압의 경우 시간지연현상으로 인해 결과적으로 진로오차가 크게 나타나는 결과를 보였다. BOLAVEN의 12개 사례에서 48시간 및 72시간 평균예측오차는 축대칭 열대저기압이 102.3 km (12.0 hPa)와 179.2 km (9.7 hPa)이었으며, 비축대칭 성분이 결합된 열대저기압은 80.4 km(10.7 hPa)와 159.6 km (10.4 hPa)로 각각 21.4% (10.8%)와 10.9% (−7.2%)의 진로예측오차 개선율을 볼 수 있었다(Fig. 15c).

Fig. 15.

Same as Fig. 11, but for (a) KHANUN (7th, 3 cases), (b) TEMBIN (14th, 14 cases), (c) BOLAVEN (15th, 12 cases), and (d) SANBA (16th, 8 cases) in 2012.

2012년 마지막으로 우리나라에 상륙한 제 16호 열대저기압 SANBA는 대체로 배경장의 흐름을 잘 따라가는 진로를 보였으며, 약 900 hPa까지 발달한 매우 강한 열대저기압으로 발생초기부터 30 kts와 50 kts의 반경에서 거의 축대칭에 가까운 형태로 관측되었던 사례였다. SANBA 열대저기압에 대해 총 8개 사례에 대해 실험을 수행하였으며, 총 5개 사례에 대한 예측진로의 결과를 Figs. 14g와 h에 나타내었다. 48시간과 72시간 평균예측오차는 축대칭 열대저기압이 163.0 km(21.1 hPa)와 295.5 km (17.7 hPa)를 보인 것에 반하여, 비축대칭 성분이 결합된 열대저기압은 176.1 km (24.5hPa)와 316.8 km (19.7 hPa)로서 평균진로오차가 48시간과 72시간에 각각 8%와 7.2% 정도 증가한 것으로나타났다.

4.5 9개 열대저기압의 65개 사례에 대한 평균오차

2010년부터 2012년까지 우리나라에 영향을 준 9개 열대저기압 65개 사례에 대한 평균예측오차는 Fig. 16과 같다. 65개 사례의 48시간 및 72시간 평균예측오차를 보면, RSMC는 189.3 km (12.5 hPa)와 377.4 km(12.9 hPa)이고, 축대칭 열대저기압의 경우는 177.8 km(11.7 hPa)와 374.8 km (13.8 hPa)이며, 비축대칭 성분이 결합된 열대저기압의 경우는 153.4 km (11.6 hPa)와 311.4 km (14.3 hPa)와 같이 나타났다. 축대칭 열대저기압의 경우 RSMC의 예측진로오차보다 각각 6%와 0.6% 향상된 것이며, 비축대칭 성분이 결합된 열대저기압은 각각 18.9%와 17.4% 정도 향상된 것이다. 본 연구에서 수행한 비축대칭 성분은 대체로 열대저기압의 초기발달단계와 약화단계에서 예측오차가 감소되는 효과가 있었으나, 축대칭 형태가 뚜렷한 열대저기압의 성숙단계에서는 큰 효과를 보이지 않았다.

Fig. 16.

Same as Fig. 11, but for the average forecast errors for 65 cases of 9 TCs in terms of track, intensity, and pressure between 2010 and 2012.