태풍시 발생하는 해상풍 산출을 위해서는 태풍 모의 기법을 이용하며, 이 경우 Holland 모델은 비교적 정확도 높은 태풍 모의가 가능하게 한다. 태풍 모의를 위한 가용 정보로는 JTWC(Joint Typhoon Warning Center, USA)와 RSMC(Regional Specialized Meteorological Center, Japan) 최적경로자료가 있으며, 두 자료는 매개변수 산정 방법과 제공하는 태풍인자가 약간 다르다. 본 연구에서는 RSMC 최적경로자료에서 제공하는 풍속 25 m/s와 15 m/s에 해당하는 반경을 Holland 모형에 각각 대입하여 구성되는 2개의 비선형 방정식을 구성하였으며, 구성된 방정식의 해에 해당하는 최대풍속반경은 Newton-Raphson 기법을 이용하여 산출하였다. 본 방법은 일본 기상청(JMA)에서 제공하는 태풍 풍속프로파일에 근거하여 산출된 결과로서 타 방법에 의하여 산출된 결과보다 태풍 매개변수의 공간적, 시간적 변화에 능동적으로 반응하여 태풍의 특성을 보다 잘 반영하는 것으로 나타났다. RSMC 최적경로 자료를 이용할 경우, 본 방법은 태풍모의 입력 자료의 일관성도 확보할 수 있기 때문에 최대풍속 반경 산출에 합리적일 것으로 판단된다.
마이크로파 센서 자료를 이용하여 태풍 강도를 산출하고자 TRMM TMI로부터 관측된 자료와 태풍 강도의 최대 상관성을 나타내는 지역올 찾고 최적의 상관 변수를 선정하였다. 분석기간은 2004년 6월부터 9월까지 발생된 태풍으로써 18개의 사례이다. TMI로부터 관측된 85 GHz 채널의 밝기온도,구름내 총 수증기량,얼음양,강우 강도,잠열방출양이 태풍 강도와의 상관성 분석을 위한 변수로 분석되었다. 태풍의 강도는 RSMC-Tokyo에서 발표된 Best track의 최대 풍속 자료를 이용하였다. 위성 관측 변수를 태풍 중심으로부터 공간 평균하였을 때 반경 2.0-2.5도 정도의 평균거리에서 최대의 상관성을 보였다. 위성 자료로부터 태풍 중심 풍속을 추정하기 위하여 회귀분석을 하였다. Best track과의 오차는 85 GHz 밝기온도와 수증기량을 이용한 다중 회귀 분석에서 오차가 최소를 보였다. 한편, 태풍강도 예측을 위한 통계모델에 마이크로파 위성 자료를 예측인자로 입력하여 태풍강도의 정확도가 3-6%정도 향상됨을 보였다.
본 논문은 초음파센서와 적외선센서를 이용하여 그 신호를 받아 주 모터를 제어한 것으로, 센서를 이용한 선풍기의 풍향 및 풍속을 제어하였다. 풍향제어는 인체감지센서와 ATmega128, DC모터를 사용하였고, 기본적으로 WmAVR과 PonyProg를 사용하여 소스코딩 및 다운로딩을 하였으며, 모터 구동드라이버는 모터제어에 범용으로 쓰이는 L298 칩을 사용하였다. 풍속제어는 초음파센서와 ATmeBa16, DC모터를 사용하여 제작하였고, 풍향제어부와 마찬가지로 WinAVR과 PonyProg 및 L298 칩을 사용하여 소스코딩 및 다운로딩을 하였다. 풍향제어는 물체가 정면에 위치하면 회전을 멈추고, 좌우로 $100^{\circ}$ 반경이내에서 거리 1m내외의 물체를 감지하도록 설계하였다. 풍속제어는 물체까지의 거리를 최소 3cm 최대 3m 이내에서 물체를 감지하여 모터의 속도를 제어할 수 있도록 하였고, 모터속도는 DC모터를 PWM 방식으로 제어하여 속도를 조절하였다.
서해안에 영향을 미친 태풍자료를 사용하여 몬테칼로 시뮬레이션을 통해 목포를 비롯하여 군산, 인천 및 제주 등 서해안 4곳의 빈도별 풍속을 산정하였다. 민감도분석 결과 최근접거리와 최대풍속반경의 차이가 풍속에 가장 영향을 크게 미치는 요소이고 위치각과 기압강하량 역시 민감한 반면 이동속도는 가장 둔감한 매개변수로 나타나고 있다. 이를 토대로 빈도별 최대풍속을 발생시키는 평균적인 해당빈도의 표준태풍을 설정할 수 있으며, 각 지점에서의 태풍 매개변수 설정을 통해 표준태풍을 확립할 수 있다. 이러한 표준태풍을 통해 빈도별 풍속과 일맥상통하는 빈도별 해일고 역시 산정할 수 있게 된다. 또한 가항반원에 해당하는 자료만 포함시켜 해석함으로써 음해일을 유발하는 표준태풍 역시 생성할 수 있다.
폭풍 해일의 예측을 위한 초기 자료로서의 정보를 공급하기 위하여 태풍 중심과 최대 풍속 지점의 분석 기술이 기압장과 바람장의 초기화 과정내에서 개발되었다. 이 연구는 태풍 파라메타의 준자동화와 준객관 분석을 목적으로 하였으며 GMS 적외선과NOAA의 채널 4와 5의 적외 자료를 이용하여 실시간 자료를 사용하는 분석 과정과 이로부터 몇 사례에 적용하여 얻은 결과를 보이고 있다. 이 방법은 태풍의 최근접 눈벽 근처에서 대류운의 운정 고도를 분석하여 태풍 파라메타를 결정하는 간단한 방법이다. 태풍눈을 중심으로 등방성으로 원대칭하게 단면도를 구성하여 최대 운정 고도가 나타나는 지점을 최대 풍속 지점으로 결정하는 방법으로, 최대 상승 지역인 눈벽 지점이 최대 지상 풍속 지점으로 간주되었다. 태풍 중심의 추정 결과는 종관 분석에 의한 경로와 잘 일치하였으며, 최대 풍속 지점은 눈에서부터 50에서 200km내에 나타났다. GMS와 NOAA의 적외 자료를 이용한 분석 결과를 비교하면, NOAA 자료에서 얻은 최대 풍속 반경이 GMS의 그것보다 더 큰 값을 보였다.
기후변화로 인하여 태풍의 발생 횟수가 증가하고, 태풍 크기가 점차 대형화되며, 강도 또한 강해지는 추세에 있다. 우리나라도 매년 7월에서 10월 사이에 태풍으로 인한 피해가 발생하나, 태풍피해의 빈도나 피해 규모는 일정하지 않으며, 이는 태풍 진로와 태풍 크기 및 강도와 관계있다. 태풍에 대한 분류는 태풍의 크기와 중심부로 불어오는 풍속에 따라 강도로 구분하며, 태풍의 크기에 따른 분류는 풍속 15m/sec 이상 되는 영역의 반경에 따라 소형(300km 미만), 중형(500km미만), 대형(800km미만), 초대형(800km이상) 등 4계급 구간으로 구분하고, 태풍의 강도는 17m/s~25m/s 범위내의 태풍은 강도를 정하지 않으며, 중(25m/s~33m/s), 강(33m/s~44m/s), 매우강(44m/s~54m/s), 초강력(54m/s 이상)으로 구분한다. 최근 10년간 자연재해 중 태풍으로 인한 피해는 1조 6825억원으로 우리나라 자연재해 총피해액인 3조 6280억의 46%를 차지하며, 원인별로 가장 큰 피해를 야기하며, 또 태풍 루사, 매미는 단일 재해로는 최대규모로 알려져 있다. 태풍으로 인한 재해는 호우, 강풍, 풍랑으로 인한 피해가 동시에 발생하기 때문이며, 재해에 대한 대비 활동도 복합적으로 이루어져야 한다. 재해예방 측면에서 재해가 우려되는 기상 상황(호우, 강풍, 태풍 등)이 예측되고, 예측된 기상상황 하에서 피해 정도를 추정할 수 있다면 재해 예방을 위하여 적절한 대비를 취할 수 있을 것이다. 태풍은 적도부근 태평양에서 발생하여 이동하는데, 이동경로와 태풍강도는 기상 상황에 따라 변동이 심하므로, 태풍으로 인한 재해를 예측하고 예방하기 위한 대비에도 어려움이 있다. 또 태풍에 대한 기상특보는 태풍의 진로, 크기, 강도를 중심으로 강우량과 최대풍속이 예보되는데, 이것만으로 피해정도를 예측하는데 어려움이 있다. 본 연구에서 우리나라에 직접적인 영향을 미친 태풍을 대상으로, 태풍시 발생한 호우와 풍속이 태풍으로 인한 피해 규모와 관련이 있는 지 여부를 평가하고, 이들 관계를 밝히고자 한다.
The objective methods estimating the radius of maximum wind (RMW) of tropical cyclones (TCs) are discussed using infraed (IR) imagery of geostationary satellite, and an alternative method is suggested that can estimate RMW in the TCs having eyes using IR imagery. The RMW-estimating methods are based on the characteristic structure of the eyewall of a tropical cyclone. RMW is dependent upon the radius of the eye and the distance from the center to the top of the most developed convective cloud. In order to test these methods, blackbody brightness temperature of Korean geostationary satellite, COMS (Communication, Ocean, and Meteorological Satellite) IR imagery are utilized in this study. The estimated RMWs are compared with surface winds of ASCAT (Advanced Scatterometer) of a polar orbiting satellite.
마이크로파 센서로부터 산출된 물리량과 태풍강도와의 관련성을 2004년 6월에서 9월까지 관측된 태풍과 TRMM TMI 자료를 이용하여 조사하였다. TMI 관측으로부터 산출된 85 GHz 밝기온도(TB), 편광보정온도(PCT), 총 수증기량, 얼음, 강우강도, 잠열방출량은 RMSC-Tokyo의 태풍 best-track 데이터베이스의 최대 풍속으로 정의된 태풍강도와 상관분석을 실시하였다 TB와 태풍강도의 최대 상관계수는 태풍 중심으로부터 반경 2.5도 공간평균을 하였을 때 $-0.2{\sim}-0.4$를 나타냈다. 총 수증기량, 강우강도, 잠열방출량과 태풍강도와의 상관계수는 $0.2{\sim}0.4$를 보였다. 태풍 강도 크기에 따른 상관계수 분포는 태풍 발달의 초기 단계에서는 열대성 저기압 중심으로부터 반경 $1.0{\sim}1.5$도 공간 평균을 하였을 때 최대값을 보였으나 태풍이 가장 크게 발달하였을 때는 태풍 중심에서 반경 0.5도의 공간 평균을 하였을 때 최대 상관성이 나타났다. 최대 상관계수를 나타낸 변수와 공간 규모는 회귀분석으로부터 태풍을 강도를 산출할 수 있으며 태풍 Rusa(2002)와 Maemi(2003)에 적용하였다. 태풍 강도의 오차는 태풍 강도 크기를 고려한 85GHz TB와 총 수증기량의 다중 회귀에서 최소를 보였다. 본 연구는 마이크로파 위성 관측의 TB와 총 수중기량으로부터 태풍 강도 산출에 기여할 수 있음을 지시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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