2020년 예보관 과정 훈련보고서

예보가이던스 개발

- 열효율을 활용한

태풍 중심기압 판단 가이던스 -

소속: 기상청

성명: 이광연

2021. 2. 24

열효율을 활용한 태풍 중심기압 판단 가이던스

예보국 예보분석팀 기상사무관 이광연

1. 서론

열대저기압은 지구상에서 발생하는 가장 강력한 자연재해 중 하나이다. 이틀에 한번 꼴로 발생하는 규모 6의 지진이 가지고 있는 에너지양은 6.3×1013 J(USGS)이고 십년에 한번 꼴로 나타는 VEI 5 수준의 화산 분화가 방출하는 에너지양이 약 1017J(USGS) 인데 반해 열대저기압은 매일 5.2×1019J의 에너지를 잠열의 형태로 방출한다(Emanuel, 1999). 1980년의 세인트 헬레나 화산의 분화가 VEI 5 임을 감안하면 평범한 열대저기압은 매일 세인트 헬레나 화산 500개가 분화하는 것과 마찬가지인 에너지를 대기와 지면으로 방출한다. 또한 발생 위치 주변으로 영향 범위가 제한되는 다른 자연재해에 비해 흐름을 따라 또는 자신 스스로 지속적으로 이동하며 많은 영역에 영향을 준다는 점에서 열대저기압이 가장 강력한 자연재해중의 하나임은 부인하기 힘들다.

< 표 1 > 연도별/해역별 열대저기압 발생 현황
연도별 해역별	’11	’12	’13	’14	’15	’16	’17	’18	’19	’20	평균
대서양	20	19	15	9	12	16	18	16	20	31	17.6
동태평양	13	17	21	23	31	23	20	26	21	21	21.6
서태평양	39	35	49	32	39	51	41	44	52	29	41.1
북인도양	10	5	10	8	12	9	10	14	12	6	9.6
서남인도양	11	15	10	15	12	8	8	13	15	7	11.4
호주	26	19	18	17	14	19	28	27	16	15	19.9
남태평양	17	24	22	19	19	16	20	16	11	7	17.1
남대서양	1	0	0	0	0	0	0	0	2	3	0.6
지중해	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0.1
계	137	134	145	123	139	142	145	156	149	120	139

이토록 사람들에게 많은 영향을 주는 열대저기압은 해수면 온도가 높은 열대/아열대 해상에서 연평균 139개가량 발생한다(표1).

열대저기압은 열대저기압이 발생한 열대 해상에 머무르는 대신 지향류와 베타효과에 의해 열대 대륙과 중위도 때로는 고위도까지 이동하기도 한다(그림 1).

그림 . 1945~2006년 기간 동안 발생한 열대저기압의 경로(선)와 강도(색)

이로 인해 열대저기압의 직접적인 영향은 단순히 열대 해양에 접한 국가에 국한되는 대신 중위도와 고위도 및 내륙 국가까지 확장된다. 중위도에서 열대저기압의 영향을 받는 국가 중 일부는 매우 많은 인구를 가진 국가이고(표2), 이들 국가의 인구 밀집지역중 상당수가 열대저기압의 영향을 받는 지역(e.g. 중국동부)에 위치하고 있다. 따라서 전 세계 인구의 절반 이상인 약 53억 명이 열대저기압의 직접적인 영향 아래에서 살아가고 있다. 몇몇 연구에서는 열대저기압에 의한 영향으로 전 세계 GDP 성장률은 1.3%가 둔화되며, 한 번의 열대저기압의 상륙이 그 지역의 경제 성장을 약 15년간 둔화시킨다고 주장하였다. 특히 상위 10%의 강도를 가지는 열대저기압이 상륙하는 경우 평균적으로 그 지역 경제를 3.7년 후퇴시킨다고 주장하였다(Hsiang and Jina, 2014).

< 표 2 > 주요 태풍 영향국가별 인구(백만 명)
국가명	인구	국가명	인구	국가명	인구	국가명	인구
중국	1439	일본	126	미얀마	54	스리랑카	21
인도	1380	이티오피아	116	케냐	54	과테말라	18
미국	331	필리핀	110	한국	51	캄보디아	17
인도네시아	274	베트남	97	말레이시아	32	아이티	11
파키스탄	221	태국	70	마다가스카	28	쿠바	11
브라질	213	영국	68	북한	26	도미니카 공화국	11
방글라데시	165	프랑스	65	호주	25	온두라스	10
멕시코	129	탄자니아	60	대만	24	파푸아뉴기니	9

열대저기압은 근대과학이 성립되기 이전부터 사람들의 많은 관심을 받아왔다. 그렇기에 지역별로 열대저기압을 부르는 다양한 명칭들이 존재해 오고 있다. 열대저기압이 발생하는 구역을 크게 나누면 5개의 영역(북대서양, 동태평양, 북서태평양, 인도양, 남태평양)으로 나눌 수 있고, 발생 영역에 따라 허리케인(북대서양, 동태평양), 태풍(북서태평양) 그리고 사이클론(인도양, 남태평양)이라는 서로 다른 이름으로 부르고 있다. 과거 근대과학이 성립되기 이전부터 열대저기압에 대한 많은 관심이 있어왔기에, 각각의 명칭은 서로 다른 어원을 가지고 있다.

북미 대륙과 유럽에 영향을 주는 허리케인의 경우 카리브 해에 살던 타이노(Taino) 부족의 말이 어원이다. 타이노 부족이 사용하던 아라와크어족(Arawakan languages)에서는 바람의 신 또는 강한 바람 그 자체를 우라칸(Juracan 또는 hurakán)이라 지칭하였다(그림 2).

그림 . 쿠바에서 출토된 타이노 부족의 신 El huracán의 조각상의 소묘와 허리케인의 모양

이 말을 당시 서인도제도를 탐험하던 스페인인들이 ‘huracan’(Gonzalo Fernandez de Oviedo y Valdés, 스페인 식민지 개척자이자 작가), ‘furacan’(Pedro Mártir de Anghiera, 페르디난드 왕과 이사벨라 여왕의 궁정사제이자 스페인 탐험가에 대한 역사가) 등의 서로 다른 표현으로 사용되다가 최종적으로 ‘huracán’으로 번역되어 받아들여졌다. 이 단어는 16세기 후반 영어로도 확산되었으며 허리케인(hurricane)이라는 표현은 17세기 중반부터 대중적으로 사용되기 시작해 1688년 이후 열대저기압을 가리키는 말로 정착되었다.

우리나라를 비롯한 동아시아와 동남아시아에 영향을 주는 태풍은 20세기 초반 일본에 근대기상학이 도입되는 과정에서 영어 ‘Typhoon’을 번역하며 태풍(台風 또는 颱風)으로 번역한 데에서 기안한다. 과거 동아시아에서는 태풍을 ‘구풍(颶風)’이라고 불러왔다. 영어 ‘Typhoon’의 어원에 대해서는 다양한 설이 존재하고 있다. 제일 대표적인 설로는 그리스신화에서 폭풍우를 일으키는 신 튀폰(typhon)이 어원이라는 것이다. 폭풍우를 일으키던 신 튀폰을 활용하여 열대저기압을 프랑스에서는 1504년에 ‘typhon’이라고, 바다건너 영국에서는 ‘typoon’이라 사용했던 것이 현재 사용하는 ‘typhoon’의 어원이라는 것이다. 다른 어원으로는 중국 민남방언 또는 광둥방언의 大風이 아랍어에 도입되어 tūfān이라는 단어가 생기고, 이 단어가 아랍인들과 교역하던 포르투갈인 들에 의해 tufão로, 다시 영어 typhoon이 되었다는 것이다.

인도양 일대와 남태평양 서부연안에 영향을 주는 사이클론의 명칭은 영국 동인도회사에서 일하던 선장이자 기상학자였던 헨리 피딩턴이 1948년에 만들었다. 그는 열대저기압 중심부의 맑은 영역이 마치 그리스 로마 신화에 나오는 외눈박이신 퀴클롭스(cyclops)와 닮았다고 해 열대저기압에 사이클론(cyclone)이라는 이름을 붙였다고 한다.

이토록 많은 관심을 받은 열대저기압인 만큼 앞서 말한 헨리 피딩턴을 시작으로 많은 기상학자들이 열대저기압을 이해하고 정확하게 예측하기 위해 많은 연구를 수행하였다. 피딩턴은 영국 해군 중령 윌리엄 레이드가 작성한 “law of storm”을 1838년 접한 뒤로 열대저기압에 관심을 가지기 시작하였다. 이후 그는 인도양의 선박 항해 기록들을 수집·정리하여 1844년에 ｢The Horn-Book for the Law of Storm for the Indian and China Sea｣를 발표하였다(그림 3). 이 책에서 그는 사이클론이란 이름을 처음으로 붙인 동시에 열대저기압이 가지고 있는 반시계 방향 회전 흐름에 대해 이야기하였다.

그림 . 헨리 피딩턴이 작성한 ｢The Horn-book for the Law of Storm for the Indian and China sea｣ 표지

일본인 기상학자 키타오(Diro Kitao)는 1887년 북반구에서 서로 다른 두 개의 저기압이 서로 회전함을 밝혀내었다. 이를 바탕으로 Bernhard Haurzitz는 두 저기압 사이의 상호 회전을 이론적으로 규명하였다. 일본 기상대장이였던 후지와라(Sakuhei Fukiwhara, 1884~1950)는 두 개의 저기압성 순환(=열대저기압) 사이의 상호작용이 저기압성 순환의 성장과 소멸에 미치는 영향에 대해 연구하였다. 후지와라와 키타오의 연구는 미국의 기상학자들에게 영향을 주었고 그 결과 일정 거리 안에 위치한 열대저기압끼리의 상호작용을 후지와라 효과라고 명명하게 되었다. 이러한 연구들에 힘입어 우리는 열대저기압에 대한 정의와 함께 구조와 생애(발생과 성숙 그리고 소멸)에 대해 일정수준 이상의 지식을 확보하였다.

열대저기압은 일반적으로 열대 해양에서 발생한 전선을 동반하지 않고 중심 부근의 최대 풍속이 특정 속도 이상인 종관규모 저기압을 말한다. 이때 열대저기압 여부를 결정하는 최대 풍속의 기준은 지역마다, 국가마다 서로 상이하다. 세계기상기구에서는 10분 평균 풍속이 32 ㎧(64 knot) 이상인 경우를 열대저기압으로, 17 ㎧(34 knot) 이상인 경우는 열대폭풍으로 정의하는 반면 우리나라는 10분 평균 풍속이 17 ㎧ 미만인 경우는 열대저압부로, 17 ㎧ 이상인 경우 태풍으로 분류한다. 또한 최대풍속에 따라 ‘-’ 부터 ‘초강력’ 5단계로 그 강도를 분류한다(표1-3).

< 표 3 > 강도에 따른 태풍의 분류
구분	최대풍속
-	17m/s(61km/h, 34kt) 이상 ~ 25m/s(90km/h, 48kt) 미만
중	25m/s(90km/h, 48kt) 이상 ~ 33m/s(119km/h, 64kt) 미만
강	33m/s(119km/h, 64kt) 이상 ~ 44m/s(158km/h, 85kt) 미만
매우강	44m/s(158km/h, 85kt) 이상 ~ 54m/s(194km/h, 105kt) 미만
초강력	54m/s(194km/h, 105kt) 이상

일본은 우리나라와 마찬가지로 중심부 10분 평균 최대풍속이 17 ㎧ 이상인 경우 태풍으로 분류하며 5단계로 강도를 표시한다(표4).

* 인도의 경우 3분 평균 풍속을 사용한다.

< 표 4 > 세계 각국의 강도별 태풍 분류
뷰포트 등급	1분 풍속 (kt)	10분 풍속 (kt)	일본(JMA)	미국		인도* (IMD)
				JTWC	CPC/NHC
9-10	38~54	34~47	열대폭풍	열대폭풍	열대폭풍	사이클론
11	55~63	48~55	강한 열대폭풍			강한 사이클론
12	64~71	56~63		태풍	Cat. 1
	72~82	64~72	강한 태풍			매우 강한 사이클론
	83~95	73~83			Cat. 2
	96~97	84~85			Cat. 3
	98~112	86~98	매우 강한 태풍			극도로 강한 사이클론
	113~119	99~104			Cat. 4
	120~122	105~107	맹렬한 태풍
	123~129	108~113
	130~136	114~119		슈퍼태풍		슈퍼 사이클론
	137~	120~			Cat. 5

미국은 세 지역(서태평양, 동태평양, 북대서양)에서 발생하는 열대저기압의 영향을 받는 만큼 각각의 지역에서 발생하는 열대저기압을 감시하기 위한 세 개의 기관(국립허리케인센터-NHC, 중태평양 허리케인센터-CPHC, 미국합동태풍경보센터-JWTC)를 가지고 있고, 해당 기관들 모두 사피어-심프슨 등급에 따라 1분 평균 최대풍속이 33㎧ 이상인 경우 열대저기압으로 분류한다. NHC와 CPHC는 최대풍속에 따라 카테고리 1 허리케인부터 카테고리 5 허리케인까지 분류하며, JWTC는 최대풍속이 67㎧ 미만인 경우 태풍으로, 이상인 경우 슈퍼태풍으로 분류한다. 인도는 특이하게도 다른 나라들과 달리 3분 평균 최대풍속을 활용하여 열대저기압을 정의하며, 사피어-심프슨 등급과 유사하지만 조금 상이한 기준을 바탕으로 열대저기압을 분류한다.

이토록 국가마다 서로 다른 열대저기압의 정의를 활용하고 있음에 따라 발생하는 혼란을 방지하기 위해 세계기상기구에서는 6개의 지역특별기상센터(RSMC: Regional Specialized Meteorological Center)를 두어 각각의 관할 해역(그림 4)에서 열대저기압의 발생 선언 및 열대저기압에 대한 명명과 함게 발생한 열대저기압에 대한 감시·분석·예보 업무를 수행하도록 하였다. 이에 더해 6개의 태풍경보센터를 추가로 두어 오세아니아 주변 6개 해역(태즈매니아해, 솔로몬해, 남동인도양(2), 아라푸해, 산호해)에 대한 태풍 정보를 추가로 생산·제공하도록 하였다.

그림 . 지역특별기상센터(RSMC)와 태풍경보센터(TSMC) 그리고 해당 센터별 담당구역

앞서 살펴본 것 같이 열대저기압은 전선의 동반 여부와 중심 부근 최대풍속으로 정의되는 동시에 온대저기압이나 극 저기압과 같은 다른 종관규모·중규모 저기압과 차별화되는 매우 독특한 구조를 지니고 있다.

그림 5는 전형적인 열대저기압을 나타낸 모식도이다. 열대저기압은 중앙부에 상층부터 하층까지 수직으로 연결된 맑은 눈과 눈을 둘러싼 눈벽 그리고 눈벽과 연결된 나선형의 구름 띠로 구성되어 있으며 전체적으로 원형 또는 타원형의 모양을 띄고 있다.

그림 . 열대저기압의 연직 구조 및 내부 흐름을 나타낸 단면도와 중심으로부터의 거리에 따른 기압과 풍속의 변화.

열대저기압의 눈은 열대저기압과 다른 저기압들을 구분시켜주는 특징적인 구조이다. 열대저기압의 눈의 직경은 20~200km 정도이며 기압은 가장 낮고, 지상기온은 가장 높은 영역이다. 극 저기압을 제외한 다른 저기압에서는 중심부의 눈이 발달하지 않는다. 극 저기압은 열대저기압과 유사하게 중심부에 눈이 발달하지만, 완전히 닫혀있는 열대저기압과 달리 남쪽 또는 남서쪽이 열려있고 그 크기가 열대저기압에 비해 매우 작다(그림 6).

그림 . 노르웨이 북쪽 해상에 위치한 극저기압의 위성 합성영상(2014년 3월 24일 18:09UTC)

열대저기압의 눈은 열대저기압의 발달 단계에 따라 그 모양이나 구조가 다르다. 열대저기압의 형성기에는 뚜렷하지 않지만 어느 정도 발달한 발달기와 성숙기에는 위성영상에서 분명하게 구분될 정도로 뚜렷하게 발달하며 소멸기에는 상하층이 분리되어 눈이 수직으로 연결되지 못하고 점차 분리되게 된다. 열대저기압의 눈 영역에서는 보상하강류가 있어 구름 발생이 억제되기 때문에 구름이 존재하지 않거나 매우 얕은 하층운만 존재하게 된다. 또한 눈벽의 강한 흐름에 의해 눈 외부의 운동량 전달이 차단되기에 바람이 불지 않거나 매우 약한 바람만 불게 된다.

열대저기압의 눈벽은 지상부터 권계면까지 수직으로 높게 발달한 적란운으로 이루어진 벽과 같은 구조이다. 눈벽은 수렴에 의해 유도된 회전력이 가장 극대화되는 지점으로 수평과 연직방향의 최대풍이 나타나는 곳이다. 적란운이 지상부터 권계면까지 강하게 발달한 곳인 만큼 열대저기압에서의 최대강수강도와 최대풍 역시 눈벽에서 잘 나타나며 이로 인해 열대저기압의 눈과 외부를 차단하는 효과를 주게 된다.

열대저기압의 생성 원인 또한 구조와 마찬가지로 우리에게 익숙한 온대저기압과 상이하다. 중위도 대기의 경압불안정에 의해 생성되고 발달하는 온대저기압과 달리 열대저기압은 그 이름에서 나타나듯 순압대기인 열대대기에서 발생한다. 즉 경압불안정을 에너지원으로 사용할 수 없다. 따라서 열대저기압은 열적 불안정을 에너지원으로 활용하여 생성된다. 하지만 열적 불안정을 에너지원으로 사용하는 것은 열대저기압만의 특징이 아니다. 중위도 종관규모·중규모 저기압 중 일부는 지면 가열에 의한 열적 불안정을 에너지원으로 하여 급격히 발달하고 소멸한다. 또한 열대 해상에서 발달하는 열적 불안정에 의한 중규모·종관규모 저기압이 모두 열대저기압으로 발달하는 것 또한 아니다. 따라서 열대저기압이 형성되기 위해서는 열적 불안정 외에 추가적인 외부요인이 필요하다. Gray (1968, 1976)는 열대 해양에서의 고층 관측자료 분석을 통해 기후학적으로 태풍 형성에 필요한 6가지 외부요인(26.5℃ 이상의 높은 해수면 온도, 큰 대류불안정([eqn: {PARTIAL theta_e} over{partialp} > 0]), 대류권 중층의 높은 상대습도, 하층의 큰 절대와도, 작은 연직 바람 시어, 대규모 순환과의 비선형적 상호작용)을 제시하였다. 이러한 추가적인 외부요인 외에도 열대저기압이 발생하기 위해서는 초기 열대요란이 있어야만 한다. 저위도 지역에 여러 열대 요란들 중에서 대서양 또는 태평양의 적도수렴대(ITCZ, Inter Tropical Convergence Zone)에서 나타나는 열대 편동파(tropical easterly wave)가 주 역할을 한다는 것이 밝혀졌으며(Donnelly and Woodruff, 2007), 이 열대 편동파는 다른 열대 파동(e.g. Madden-Julian Oscillation, Mixed Rossby-Gravity wave)들과 상호작용을 통해 강화되는 것 또한 규명되었다(Sobel and Maloney 2000; Dickinson and Molinari, 2002). Frank and Roundy(2006)는 전구 재분석자료와 OLR 자료를 활용하여 5개의 열대 파동(mixed Rossby-Gravity wave, tropical easterly waves, equatorial Rossby wave, Kelvin waves, Madden-Julian Oscillation)이 태풍발생과 관련되어있음을 이야기 하였다. 열대파동과 관련된 편차적인 대류(anomalous convection)가 나타나고 이것이 열대파동을 거쳐 열대저기압이 되기까지 약 1개월의 기간이 소요되는 것을 활용하여 통계 기반 열대저기압 발생 예측 시스템의 개발이 가능하다고 주장하였다.

생성된 열대저기압이 발달되는 과정에 대해서는 서로 다른 두 개의 이론이 대립하고 있다. 하나는 조건불안정(Conditional Instability of Second Kind, 이하 CISK)이론이고 다른 하나는 바람 피드백 역학(Wind-Induced Surface Heat Exchange, 이하 WISHE)이론이다. CISK 이론은 Ooyama(1964)와 Charney and Eliassen(1964)에 의해 서로 다른 방식으로 소개되었다. CISK 이론이 처음 소개된 이후 많은 열대 대기 현상을 설명하는데 CISK 이론이 적용되어 왔으며, 생성된 태풍이 발달하는데 역시 적용되어왔다. CISK는 대기의 온도 프로파일만을 고려하던 조건부 불안정과 달리 단열 상승/하강에 따른 잠열의 출입을 고려한 조건부 불안정을 말한다. 공기덩어리가 단열상승하는 경우 주변과 기압차에 의해 공기덩어리는 단열 팽창을 한다. 이때 공기덩어리는 일을 하게 되므로 공기덩어리의 기온은 하락하게 된다. 열적 불안정에 의해 공기덩어리가 지속적으로 상승하면 공기덩어리의 기온 또한 지속적으로 하강하게 된다. 공기덩어리의 기온이 충분히 하강해 이슬점 온도와 같아지게 되면 공기덩어리가 가지고 있던 수증기가 응결하게 되고, 이 과정에서 잠열을 공기덩어리로 방출하게 된다. 방출된 잠열은 공기덩어리를 가열시킴으로써 열적 불안정을 강화시켜 온도 프로파일만을 고려했을 때 예상되는 대류보다 더 큰 대류를 만들게 된다. CISK는 습윤 대류와 온난핵을 가진 열대저기압 규모의 저기압성 순환을 강화시키며(Ooyama 1982), 열대저기압 뿐 아니라 극 저기압이나 지중해 저기압 또한 강화시키는 메커니즘이라는 것이 규명되었다(Rasmussen 1979, 1989; Rasmussen and Zick 1987). CISK와 열대저기압의 발달 사이 상관관계를 살펴보면 다음과 같다. 열대 해양에서 태양복사 또는 대기 하층의 열속은 대류권의 공기를 불안정하게 하고 대류를 일으킨다. 대류가 발생함에 따라 CISK에 의해 대기의 기온이 상승하는 동시에 대기 하층에 수렴이 발생하고 이는 열대 해상에서 우리가 열대저기압이라 불리는 온난핵을 가진 저기압성 순환을 만들게 된다.

방금까지 설명한 CISK 이론은 60년대 학계에 제시된 이래 열대저기압의 발달을 설명해왔다. 하지만 80년대 Emanuel에 의해 제시된 WISHE 이론은 열대저기압의 발달에 대해 CISK와 다른 관점을 제시해주고 있다. WISHE 이론에서는 기본적으로 대기는 등각운동량면에서 약한 성층상태를 유지하고 있고, 습윤 대류는 대류권 전체 공기를 섞어주지만 그 자체만으로 온난편차를 만들지 못한다고 가정한다. WISHE 이론에서는 지면에서의 열속과 수분속에 의한 경계층 가열만이 대기에 온난편차를 만들어준다. 이때 지면에서의 열속과 수분속은 경계층의 풍속과 서로 상관관계가 있어 풍속이 빨라지면 빨라질수록 더 많은 열과 수분이 지면(해수면)에서 대기중으로 전달된다. 따라서 대기 하층에 위치한 저기압성 회전이 온난한 해수면과 WISHE 과정을 따라 양성 되먹임을 하면서 열대저기압은 지속적으로 강해진다. 다만 WISHE 이론을 활용하여 열대저기압을 설명하기 위해서는 초기의 대기 하층의 저기압성 순환이 필수적인데, 이 저기압성 순환의 기원에 대해서는 여러 과학자들이 상층 기원 이론(Top-down theory)와 하층 기원 이론(Bottom-up theory)으로 설명하려고 하고 있다.

상층 기원 이론은 중층의 층운형 강수 주변에서 형성된 중규모 대류기원 저기압성 순환(Mesoscale Convective Vorticity, 이하 MCV)이 하층의 저기압성 순환의 원인이라고 지목하는 것이다. Simpson et al (1997), Ritche and Holland (1997) 등에서는 중규모 대류 시스템(Mesoscale Convective System, 이하 MCS) 내에 층운형 강수를 동반한 MCV가 있고, 이 MCV가 MCS를 발달·강화시키는 동시에 파동 형태로 하층 전파되어 대기 하층의 저기압성 순환의 원인이 된다고 지목하였다(그림 7).

그림 .  상대와도 3f의 배경장의 경합 모형에서 나타난 순환의 r-z 평균 와도장. (a) 72시간 적분 후 (b) 120시간 적분 후. 단 72시간부터는 모델 내 비단열 가열항을 포함시켰음

Bister and Emanuel(1997)에서는 WISHE 과정을 통한 열대저기압의 생성과 발달에 필요한 하층 저기압성 소용돌이의 생성 원인에 대해 또 다른 가능성을 제공하였다. Showerhead 이론이라 불리는 것으로 MCV가 직접적으로 하방 전파되는 것이 아닌 MCV에 동반된 강수가 하층 소용돌이의 주원인이라는 것이다. MCV에 동반된 강수는 대기 하층을 전체적으로 냉각시키는 동시에 습도를 증가시킨다. 따뜻한 해수면과 증발에 의해 대기 하층의 상당온위는 지속적으로 증가한다. 일정 시간이 흐른 후 상층의 MCV가 행성경계층 수준까지 내려오게 되면 습윤하고 고상당온위를 가진 경계층 내부와 상호작용을 하게 된다. 그 결과 행성경계층 내에서는 온난핵을 가진 해수면의 현열/잠열속에 기인한 저기압성 순환이 발달하게 된다. MCV에 의해 대기 중하층이 전체적으로 습윤화 되어있으므로, 경계층에서 생성된 저기압성 순환은 큰 저항 없이 발달하게 되고 이것이 열대저기압을 생성·발달시키게 된다.

Montgomery and Enagonio(1998), Enagonio and Montgomery(2001), Hendricks et al.(2004) 등에 의해 제시된 하층 기원 이론은 MCV의 하층 영향이 아니라 하층 수렴이 발달해 MCS가 쉽게 생성되는 지역이 열대저기압의 생성·발달 원인이라고 이야기한다. 하층 기원 이론에서는 하층의 열속의 에너지를 바탕으로 연직으로 크게 발달한 열탑(Vertical Heat Tower, 이하 VHT)은 저기압성 요동과 고기압성 요동들을 만든다. 이때 인접한 VHT끼리 서로 하나로 병합되면서 하층에 커다란 저기압성 순환을 발달시키게 된다. 발달된 하층의 커다란 저기압성 순환은 WISHE 과정을 따라 성장해 결국 열대저기압으로 발달하게 된다.

열대저기압의 생성과 발달 과정에 대한 이론들을 열대저기압의 발생영역의 조건에 맞춰 적용시켜보면, 각각의 지역에서 열대저기압 발생의 개념모형을 구축할 수 있다. 우리에게 가장 중요한 태풍에 대해 위 이론을 적용시켜 개념모형을 만들어보면 다음과 같다.

제1일: ITCZ 구역에서 생성된 파동이 무역풍을 따라 서쪽으로 전파된다. 하층의 수분 수렴에 의한 약한 강수가 동반될 수 있지만, 해수면 온도가 충분하지 못하고 상층의 북서풍에 의한 한랭이류와 큰 연직 바람 시어에 의해 대류가 억제된다.

제2일: 약한 강수가 지속되며 잠열 방출에 의한 비단열 가열이 지속되지만, 상층 수렴대에 의한 단열 냉각과 수평 온도이류에 의해 비단열가열이 보상되어 파동의 섭동이 더 크게 발달하지 못한다.

제3일: 섭동이 고수온역(SST ≥27℃)으로 이동함에 따라 증발에 의해 해양에서 대기로 유입되는 수증기량이 증가한다. 이로 인해 하층의 상당온위가 증가하게 되고, 기압이 하강하게 된다. 기압 하강에 따라 수렴이 강화되고 이로 인해 대류가 강화된다. 대류 강화에 따라 행성경계층 내부의 수증기가 대기 중상층 까지 상승하여 중상층의 상대적으로 차고 건조한 공기와 혼합된다. 이 과정에서 중상층의 대류 억제가 약화되는 동시에 구름이 발생해 잠열을 중상층에 공급해준다.

제4일: 제3일과 유사하고, 대류활동이 더 증가한다.

제5일: 섭동이 서태평양이 도달한다. 북서풍 위주의 상층흐름이 남서풍 계열로 바뀌고 상층 수렴 또한 상층 발산으로 변환된다. 이로 인해 상하층간 연결이 되어 대류가 폭발적으로 발달한다. 태풍 중심의 눈 부위가 이 시기에 형성되고 급속히 발달한다.

발달된 열대저기압은 고수온의 해상을 이동하며 지속적으로 에너지를 공급받아 성장한다. 발달한 열대저기압이 저수온의 해상에 진입하거나 상륙하게 되면 증발량이 감소하게 되어 열대저기압은 에너지원을 잃게 된다. 그러나 강수는 유지되기에 열대저기압은 지속적으로 에너지를 잃고 점차 약화되어 열대저압부 또는 온대저기압으로 약화된다. 더군다나 지상에 상륙하게 된 경우 지면 마찰에 의해 운동량의 소산 또한 발생하기에 열대저기압은 더 빠르게 약화되게 된다. 이동하는 대신 한 자리에 오래 머무르게 되는 경우 또한 열대저기압은 약화되게 된다. 해양에서는 해수면 위 바람에 의해 표층에서는 바람 방향에 대해 북반구 기준 45° 오른쪽으로, 밑으로 내려갈수록 더 오른쪽으로 휜 흐름을 나타낸다(그림 8).

그림 . 에크만 나선에 대한 개념도

이를 에크만 나선이라고 하는데, 마찰력과 전향력 사이 균형에 의해서 나타난다. 이를 수식으로 표현하면 다음과 같다.

[eqn: {D {vec{V}}} over {Dt} ``=``- {1} over {rho } ` NABLA p`+`D NABLA ^{2} `` {vec{V}} ``-f `{veck}`TIMES {vecV}]

흐름이 수평적으로 균일하다고 가정하고 비압축성을 가정하면, 에크만 나선의 수평속도벡터 [eqn: vec{V}`=`(u,v)]는 다음과 같다.

[eqn: u(z)=V _{0} ``e ^{alpha z} `cos( {pi } over {4} + alpha z), `` v(z)=V _{0} ``e ^{alpha z} `sin( {pi } over {4} + alpha z)# V _{0} = {tau } over {rho _{w}^{2} f`D} ,``` tau =(tau_x, tau_y`)=( rho _{air} C _{D} U _{10}^{2},0)]

위 식을 적분해 에크만 나선에 의한 수송류 [eqn: vec{M}==(M_x, M_y )]를 보면 [eqn: M _{x} = {tau _{y}} over {f} =0``,M _{y} =- {tau _{x}} over {f} ={-rho_air C_D U_10^2}overf]를 얻는다. 해수면 위 바람의 흐름에 대해 오른쪽 직각 방향으로 해수면 위 바람이 강하면 강할수록 더 많은 물이 수송된다.

열대저기압의 경우 해수면 위 바람이 매우 강하고, 저기압성 순환을 한다. 따라서 열대저기압 밑 해양에서는 에크만 수송에 의해 태풍의 중심부에서 먼 방향으로 물이 수송되고(그림 9), 이를 메우기 위해 보다 하층의 물이 용승하게 된다(이를 에크만 용승이라 한다).

그림 . 태풍에 의한 에크만 용승의 개념도

해양은 대단히 성층화가 잘되어있기에 용승해 올라오는 하층 물의 온도는 위층보다 낮다. 또한 열대저기압이 정체하고 있는 경우 열대저기압의 두터운 구름의 영향으로 태양광이 해수면까지 도달하지 못하게 되어 해수면의 일사가열 또한 차단된다. 따라서 열대저기압이 정체하는 경우 열대저기압에 의한 에크만 용승과 일사 차단으로 인해 해수면 온도가 지속적으로 낮아져 결국 태풍이 약화·소멸 하게 된다.

상륙 또는 자신이 유도하는 해양 흐름에 의한 열대저기압의 소멸은 열대에서 나타나기 보다는 주로 중위도 대에서 나타나게 된다. 이 과정에서 열대저기압은 자신이 가지고 있던 많은 에너지를 방출하기에 중위도 대에 많은 피해를 입힌다. 우리나라 또한 북서태평양에서 발달하는 열대저기압인 태풍에 의해 많은 피해를 입는다. 행정안전부가 발간한 재해연보에 따르면 2019년 우리나라 자연재해에 의한 피해 중 98.4%가 태풍에 의해 발생하였다. 태풍으로 인해서 2019년 한해에만 2,128억 원의 재산피해가 발생하였으며 이 피해를 복구하는데 1조 3,203억 원의 예산이 투입되었다(행정안전부, 2020). 2019년 뿐 아닌 지난 10년(2010~2019)간 피해를 살펴보면 태풍으로 인해 연평균 1,913억 원(10년 누적 1조 9,128억 원)의 피해가 발생하였다. 인명피해 또한 매우 커서 2019년에만 18명이 태풍으로 인해 사망하였으며, 지난 10년(2010~2019)동안 태풍은 49명의 목숨을 앗아갔다.

이토록 많은 인명과 재산의 손실이 열대저기압으로 인해 발생하기에 이런 피해에 대비하기 위해 필요한 열대저기압의 이동경로의 예측은 전 세계 여러 나라의 기상당국의 제1 현안 중 하나이다. 열대저기압의 이동경로 예측방법은 경험적인 방법부터 수치모델을 활용한 방법까지 다양한 방법이 있다. 과거 전통적인 예측 방법으로는 열대저기압의 지향류를 만드는 고기압의 가장자리를 따라 갈 것으로 예측하는 것이다. 태풍의 경우 북태평양 고기압의 가장자리를 따라 가는 것이 일찍이 알려져 있었다. 동아시아 예보관들은 경험적으로 북태평양 고기압의 가장자리를 대게 5880gpm으로 생각하였으며 태풍의 경로를 예보할 때 5880gpm을 따라 이동할 것으로 예보하였다. 보다 관측망이 조밀해진 후에는 단순히 지위고도 5880gpm선을 따라 이동할 것으로 예보하는 대신 태풍의 지향류를 따라 이동할 것으로 예보하였다. 이에 더해 과거 태풍 자료들을 바탕으로 개발된 PC(Persistency and Cilmatology)법에 따라 태풍의 경로를 예보하기도 하였다(그림 10).

그림 . PC법에 따른 태풍 예상 경로 표

수치모델이 개발되고 도입되는 초기까지도 수치모델의 낮은 해상도 때문에 태풍의 이동경로 예보에는 수치모델이 활용되지 못하였고 참고자료 정도로만 활용 가능하였다. 수치모델의 발달과 컴퓨터 연산 능력의 향상으로 수치모델의 해상도가 상승하여 모델 내에서 직접적인 태풍 모의가 가능해진 후에는 수치모델을 활용하여 태풍의 이동경로를 예측하기 시작하였다. 또한 수치모델의 경우 직접적으로 태풍의 강도가 표출되기에 태풍 강도의 모의 또한 가능해지기 시작하였다.

태풍의 이동경로와 강도 예보에 있어 수치모델의 도입은 분명한 성과를 가져다주었지만 이와 동시에 정확도에 있어 명백한 한계점을 드러내었다. 수치모델이 태풍의 정확한 강도와 이동을 모의하기 위해서는 정확한 초기장과 배경장이 필수적이지만 태풍이 생성되는 열대 해상에는 지상과 상층 모두 관측망이 매우 부족하다. 따라서 많은 경우 주변의 소수의 지점에서 관측된 종관 관측 자료를 바탕으로 산출된 종관장을 초기장과 배경장으로 사용하게 된다. 태풍을 비롯한 열대저기압의 경우 종관규모 기상현상이기는 하나 국지적으로 매우 낮은 기압과 강한 바람을 가지고 있다. 소수의 종관 관측 자료를 바탕으로 산출된 초기·배경장에서는 태풍에서 나타나는 낮은 기압과 강한 바람을 반영하지 못하고 실제보다 약한 태풍을 나타내게 된다. 모델 내에서 태풍이 실제보다 약하게 모의되면 태풍의 경로 또한 실제와는 다르게 나타나게 된다. 약한 태풍은 약한 베타효과를 일으켜 태풍을 실제보다 동진하는 것으로 모의하게 한다. 또한 태풍이 가지고 있는 회전관성 또한 약하게 모의하여 실제보다 더 지향류 의존적인 경로를 따르게 모의하게 된다.

관측의 부족에 따른 태풍 예측의 부정확성에 따른 문제를 극복하고자 각국의 기상당국과 기상학자들은 많은 노력을 기울여왔다. 태평양전쟁 말기인 1944년 12월 태풍 코브라에 의해 미 해군 제38 기동함대가 함재기 150대와 구축함 3척, 병력 790명의 피해를 입은 이후 미군은 항공기를 동원해 열대저기압을 관측하기 시작하였다. 1943년 미 공군 조셉 덕워스(Joseph Duckworth)중령이 T-6 초등훈련기(그림 11)를 조종하여 허리케인 내부까지 비행하고 온 직후 기상장교였던 윌리엄 H. 존-버딕(William H. Jones-Burdick)중위가 조셉 덕워스 중령과 함께 다시 허리케인 내부로 들어가 허리케인 내부의 기온을 최초로 측정하였다.

그림 . 미 공군 T-6 텍산 초등훈련기

24일 후 미 공군 제25 폭격전단이 B-25 미첼 중폭격기를 활용하여 고도 180m부터 2400m까지의 허리케인 내부를 시험적으로 관측하였다. 이후 1944년 미 공군은 제53기상정찰비행대대를 설립하고 본격적으로 항공기상관측을 수행하였다. 제53기상정찰비행대대가 열대저기압을 본격적으로 관측하기 시작한 것은 1946년 B-29 슈퍼포트리스 전략폭격기를 개조한 RB-29 장거리 정찰기가 도입된 이후이다. 1947년 10월 19일 제53기상정찰비행대대는 RB-29 정찰기를 활용하여 버뮤다에 있던 허리케인 러브의 단면을 관측하였다. 제53기상정찰비행대대는 1965년 C-130 허큘리스 수송기를 개조한 WC-130(그림 12)을 도입하여 허리케인 베스티의 눈을 관측하는 첫 허리케인 헌터 미션을 수행하였다. 이후 허리케인 카트리나, 허리케인 아이린 등 대형 허리케인 뿐 아니라 북대서양에서 발생하는 소형 허리케인에 대한 감시와 관측을 수행하였다.

그림 . 미 공군 제53기상정찰비행대대 WC-130 허큘리스

미 공군 뿐 아니라 미 연방해양대기청(이하 NOAA) 또한 별도의 허리케인 항공 관측 체계를 운영하고 있다. NOAA는 P-3 오라이언 초계기를 개조한 WP-3 관측기(그림 13)와 비즈니스용 제트기 걸프스트림-IV를 도입·개조하여 북대서양에서 허리케인 헌터 미션을 수행하고 있다.

그림 . NOAA 기상항공기 WP-3

미 공군과 NOAA가 수행하는 허리케인 헌터 미션에서는 다양한 관측을 다음의 우선순위를 바탕으로 수행한다.

비행 고도와 지면의 허리케인 중심 관측

드롭존데를 활용한 허리케인 지상 중심기압 관측 또는 고도 460m 이하의 관측 값을 외삽하여 지상 중심기압 추정 또는 700, 850, 925hpa 지위고도를 활용하여 지상 중심기압 계산

700, 850, 925hpa 층의 최저지위고도

연속된 바람 데이터

SFMR 라디오미터를 활용한 지상 바람

허리케인 중심부의 3차원 시선속도

비행고도의 기온

SFMR 라디오미터를 활용한 지상 강수량

SST와 비행고도의 수증기온도

항공기를 활용한 열대저기압의 관측은 미국 뿐 아니라 동아시아 국가들에서도 이뤄지고 있다. 일본과 홍콩은 미국과 유사하게 비즈니스용 제트기를 개조하여 태풍 관측에 활용하고 있다.

항공기를 활용한 관측은 열대저기압의 중심기압과 온도구조, 바람의 세기 등 열대저기압의 정확한 이동경로 예측에 필요한 여러 변수에 대한 in-situ 관측 자료를 제공해 준다는 점에서 매우 효과적이다. 하지만 한 번에 한 지점만 관측할 수 있는 in-situ 관측의 한계와 항공기의 항속거리 한계에 따른 관측 범위 제한이라는 문제점을 가지고 있다. 따라서 넓은 범위에 위치한 태풍의 물리적 특성을 동시에 관측할 수 있는 방법에 대한 필요성이 요구되었고 우주에서 지구를 관측하는 인공위성이 이런 필요성에 대한 해법으로 제시되었다. 미 해군은 1959년에 발사한 뱅가드 2호를 활용하여 구름 분포와 대기 밀도를 최초로 관측하였으며, NASA는 1960년에 세계 최초의 기상위성 TIROS 1호(그림 14)를 발사하였다.

그림 . 세계 최초의 기상위성 TIROS 1호

TIROS 1호 이후 많은 극궤도 위성이 발사되어 해상의 열대저기압을 관측하였으며, 1975년에 최초의 정지궤도 위성인 GOES-1(그림 15)가 발사된 이후 열대저기압에 대한 연속적인 관측과 감시가 가능해졌다.

그림 . 세계 최초의 정지 기상위성 GEOS-1

인공위성이 관측한 영상으로부터 열대저기압의 수치모의에 필요한 여러 변수를 얻기 위해 다양한 분석방법이 개발되었다. 그중 가장 중요한 중심기압의 추정을 위해 드보락 기법이 개발되었으며(Dvorak, 1972) 전 세계 기상당국에서 널리 활용되고 있다.

드보락 기법이란 위성 영상을 활용하여 열대저기압의 중심 강도를 추정하는 통계적 기법이다. 위성에서 관측한 다양한 채널의 영상 중 적외선 채널과 가시광선 채널을 활용하여 분석을 하며 열대저기압에 포함되어있는 대류운들의 패턴을 토대로 추정하게 된다.

드보락 기법을 활용한 열대저기압의 강도 추정은 다음의 순서를 따른다.

우선 열대저기압의 중심을 확인한다. 눈이 발달하지 않은 발달 초기의 열대저기압에 대해서는 만곡한 구름 밴드의 머리 중심부를 중심으로 추정한다.

열대저기압의 중심을 확인한 후에는 열대저기압에 포함되어있는 대류운들의 모양이 어떤 패턴에 해당하는지 확인한다. 패턴은 총 5개(만곡한 밴드 패턴, 쉬어 패턴, Eye 패턴, CDO 패턴, CCC 패턴)이다. 5개의 패턴 중 어느 하나라고 판별이 되면 대류운의 모양이나 말림 정도, 두께, 중심과의 거리, 주변과의 밝기온도의 차이, 시간에 따른 온도변화 등을 바탕으로 DT 지수(Data-T number)를 산출한다(그림 16).

그림 . 드보락이 제시한 DT 지수 산출방법

이후 24시간동안 변화 경향과 모델 산출자료를 바탕으로 MET 지수 (Model Expected T number)를 산출한다. 산출된 MET 지수와 전체 구름대의 모양을 바탕으로 PT 지수(Pattern T-number)를 산출한다(그림 1-16). DT와 MET, PT를 활용하여서 최종 T 지수(Final T number, 이하 FT 지수)를 산출한다. 이때 FT 지수를 결정하는 방법은 다음과 같다.

구름의 형태가 매우 뚜렷할 경우 FT 지수는 DT 지수와 같다.

모양이 불분명해 DT의 판단이 불명확한 경우 PT 지수를 FT 지수로 활용한다.

1과 2가 아닌 경우 MET 지수를 FT 지수로 활용한다.

FT 지수는 몇 가지 경계조건들을 가지고 있다. 따라서 위의 과정을 통해 FT 지수를 산출한 후에도 경계조건에 따라 조정을 가해주게 된다. FT 지수가 가지고 있는 경계조건은 다음과 같다.

태풍 발생 초기의 FT 지수는 1.0 또는 1.5 이다.

태풍 발달 초기 48시간동안은 야간에 FT 지수가 작아지지 않는다.

태풍이 생성되어 FT=1.0이 된지 24시간 동안은 FT 수는 2.5이하다.

시간에 따른 FT 지수의 변화량은 다음의 조건을 만족한다.

FT 지수가 4.0 미만: 6시간동안 0.5만큼 까지만 변화 가능하다.

FT 지수가 4.0 이상: 6시간동안 1.0, 12시간동안 1.5, 18시간동안 1.8, 24시간동안 2.5만큼 까지 변화가 가능하다.

최종 FT수는 MET 지수와 1이상 차이나지 않는다. 즉 FT ∈ (MET-1.0, MET+1.0)을 만족한다.

산출된 FT 지수를 바탕으로 태풍의 중심 강도를 나타내는 CI수를 결정한다. 기본적으로 쇠약기나 재발달 되는 경우를 제외하고는 CI수는 FT 지수와 같다. 다만 몇 가지 예외조건이 있는데, 첫 번째로 발달 후 처음 약화될 때 12시간동안 CI수는 일정하게 유지시키는 것이다. 다른 한 가지는 태풍이 약화될 때 CI수는 FT 지수보다 1.0 높게 하며, 이후 태풍이 약화되는 동안 CI수는 FT 지수보다 0.5나 1.0 높게 한다(그림 17).

그림 . 드보락이 제시한 CI 판단 방법

드보락 기법은 위성영상을 바탕으로 태풍의 강도를 추정해 줄 수 있다는 점에서 보다 정확한 경로예측이 가능하게 해준다. 하지만 드보락 기법은 어떤 정량적인 기준에 의한 판단보다는 예보관의 경험과 시각에 의존하는 경향이 강하기 때문에 같은 태풍에 대해서도 숙련된 예보관과 그렇지 못한 예보관 사이 중심 강도의 차이가 발생하게 된다. 또한 자연계의 대부분의 현상이 그러하듯 특정 패턴들의 사이가 명확히 구분되는 대신 불분명하게 연결되어있어 예보관의 판단의 요소가 개입하게 된다. 이로 인해 태풍 강도 예측에 오차가 발생하게 되고, 궁극적으로는 태풍 경로와 강도 예측에 오류를 제공한다. 따라서 태풍 경로와 강도 예측의 정확도를 제공하기 위해서는 동시성을 지니고 주관적인 판단요소가 없는 태풍의 중심 강도 추정 방식이 필요하다. 태풍의 열효율은 태풍의 상단과 하단의 온도를 통해 산정 가능한 변수로써 해양의 특성과 위성관측의 발달로 인해 대단히 높은 정확도로 산출 가능한 값이다. 따라서 본 연구에서는 태풍의 열효율과 중심기압 사이 상관관계를 규명하고 열효율을 이용하여 태풍의 중심기압을 산정하는 추산식을 개발하고 실제 적용시켜 정확성을 판단하고자 한다.

2. 분석방법

본 연구에서는 2015년부터 2019년까지 발생한 태풍의 관측 자료를 활용하여 태풍의 열효율과 중심 강도 사이의 상관관계를 규명하고, 이로부터 도출된 추산식을 2020년도에 발생한 태풍에 적용함으로써 검증하고자 한다. 태풍 예보 현업에 활용 가능한 추산식을 도출하기 위해 2015년부터 2020년까지 발생한 160개의 태풍 중 태풍경계구역(그림 18, 표5) 내에 진입한 태풍을 한반도 영향 태풍으로 정의하였다.

< 표 5 > 태풍의 비상·경계·감시구역
구분	기준
비상구역	태풍의 중심이 북위 28° 북쪽, 동경 132° 서쪽에 위치한 경우
경계구역	태풍의 중심이 북위 25° 북쪽, 동경 135° 서쪽에 위치한 경우
감시구역	태풍의 중심이 북위 25° 남쪽, 동경 135° 동쪽의 북서태평양 구역

그림 . 태풍 감시구역·경계구역·비상구역

46개(표6) 한반도 영향 태풍에 대한 분석을 위해 국가태풍센터가 분석한 시간별 중심기압 자료와 기상청의 분석장을 활용하였다. 관측의 부족과 분석장이 가지고 있는 강수량 모의 오류의 영향을 최소화 하는 동시에 향후 현업에서의 효율적인 활용을 위해 태풍 내에서의 흐름이 강수로 인한 질량의 손실과 물의 상태변화에 따른 잠열의 출입이 없는 이상적인 카르노순환을 따른다고 가정하였다. 또한 위도에 따른 태풍의 특성과 낮은 분석장의 해상도에 기인한 오차의 영향을 제거하기 위해 태풍의 상단(=대류권계면)과 하단을 각각 200hpa와 1000hpa 층으로 고정하였다.

< 표 6 > 2015~2020 한반도 영향 태풍
연도	태풍명	연도	태풍명	연도	태풍명	연도	태풍명
2015	노을	2017	네셋	2018	룸비아	2019	타파
	찬홈		탈림		솔릭		미탁
	낭카		란		시마론		너구리
	할롤라		사올라		제비	2020	하구핏
	고니	2018	말릭시		짜미		장미
2016	라이언락		개미		콩레이		바비
	남테운		프라피룬	2019	스팟		마이삭
	말로		마리아		다나스		하이선
	말랔카스		암필		프란시스코		돌핀
	차바		종다리		레키마		찬홈
2017	난마돌		야기		크로사
	노루		리피		링링

이상적인 카르노기관은 어떤 유체 덩어리가 고온부에서 등온팽창 후 단열팽창으로 온도 하강, 그 후 저온부에서 등온압축 후 단열압축으로 다시 온도상승을 반복한다(그림 19).

그림 . 카르노기관에서 나타나는 카르노순환

카르노기관의 고온부의 온도를 [eqn: T _{H}], 저온부의 온도를 [eqn: T_C]라고 하고, 팽창시 단위질량당 부피를 [eqn: alpha_2], 압축시 단위질량당 부피를 [eqn: alpha_1]이라고 할 때 카르노기관이 고온부에서 등온팽창과정 중 받는 열량 [eqn: Q_H]는 열역학 제 1법칙과 이상기체방정식에 의해 다음과 같이 구해진다.

[eqn: p alpha `=`R`T # dq=du+dw# C _{v} dT=dq`-`p`d alpha # dT=0`,`` THEREFORE dq`=`p`d alpha # Q _{H} `= int _{} ^{} {} dq`= int _{alpha _{1}} ^{alpha _{2}} {p`d alpha } `=` int _{alpha _{1}} ^{alpha _{2}} {{RT _{H}} over {alpha }} d alpha # =RT_H``ln({alpha_2} over{alpha_1})]

마찬가지로, 카르노기관이 저온부의 등온압축과정에서 받는 열량 [eqn: Q_C]는 다음과 같이 주어진다.

[eqn: Q_C = int dq = ` int_{alpha_2}^{alpha_2}{p`d alpha}`=`int_{alpha_2}^{alpha_2}{RT_C overalpha`d alpha}`# =RT_C ``ln({alpha_1}over{alpha_2}) = `-RT_C ``ln({alpha_2}over{alpha_1})]

단열팽창과 단열압축과정에서 하는 일은 [eqn: d q = 0]임으로 각각 [eqn: C_v (T_C - T_H )]와 [eqn: -C_v (T_C - T_H )] 이다.

카르노기관이 1회의 순환을 돌 때에 카르노기관의 순열량수지 [eqn: Q_{n et}]은 다음과 같이 표현된다.

[eqn: Q_{n et} = Q_H + Q_C # = R T_H ``ln({alpha_2}over{alpha_1}) -R T_C``ln({alpha_2}over{alpha_1}) = R(T_H - T_C ) ln({alpha_2} over {alpha_1})]

카르노기관이 1회의 순환을 돌고 난 후 상태와 돌기 전 상태가 같으므로 카르노기관의 내부에너지의 변화량 [eqn: dU]=0이다. 따라서 카르노기관이 한 일 W는 카르노기관의 순열량수지 [eqn: Q_{n et}]과 같다.

열효율 [eqn: eta]는 어떤 기관이 한 일W 어떤 기관에 투입된 열량 [eqn: Q_{i n}]으로 정의된다. 카르노기관에 대해 투입된 열량 [eqn: Q_{i n}]은 등온팽창과정에서 받는 열량 [eqn: Q_H]와 같으므로 결국 카르노기관의 열효율 [eqn: eta]는 다음과 같이 표현된다.

[eqn: eta = {W} over {Q _{i n}} = {W} over {Q _{H}} = {R(T _{H-} T _{C} )`ln( {alpha 2} over {alpha 1} )} over {RT _{H} ln( {alpha 2} over {alpha _{1}} )}# =` {(T _{H} -T _{C} )} over {T _{H}} =1- {T _{C}} over {T _{H}}]

본 연구에서는 태풍의 상단과 하단을 각각 200hpa와 1000hpa로 고정되었다고 가정하였으므로, 태풍의 열효율 [eqn: eta]는 다음의 식으로 표현된다.

[eqn: eta = 1- T_200 overT_1000]

이때 태풍의 구조(그림 20)와 카르노기관의 열적 분포에 맞추기 위해 태풍 하단의 기온[eqn: T_1000]은 태풍의 눈이 유지되는 경우 눈의 중심점의 1000hpa 등압면에서의 기온을, 태풍이 발달하지 못하거나 소멸과정에 있어 태풍의 눈이 불분명하거나 무너진 경우 태풍의 저기압성 순환의 중심부의 기온을 활용하였다. 어느 정도 일정한 SST의 영향으로 상대적으로 균질한 태풍 하단의 기온과 달리 태풍 상단의 기온은 태풍의 눈 부근과 유출류의 끝단부이 어느 정도 차이를 보인다. 본 연구에서는 태풍 상단의 기온 [eqn: T_200]으로 태풍의 눈이 있는 지점에서의 200hpa 기온이 아닌 태풍 유출류가 위치한 지점의 200hpa 기온을 활용하였다. 비록 태풍의 눈 벽에서 가장 강한 강수와 상승운동이 나타나는 만큼 가장 많은 열이 일로 전환되지만, 태풍의 유출류가 나타나는 곳 까지 열이 일로 전환되는 점을 고려하여 결정하였다.

그림 . 태풍의 연직단면에서의 열역학적 순환(Emanuel, 2006). 색은 엔트로피를 나타낸다. A→B: 태풍 하부에서 공기가 태풍 중심으로 흘러들어가는 과정에서 해상으로부터 에너지를 얻어 등온팽창하는 과정. B→C: 공기덩어리가 매우 빠르게 단열상승하는 과정. C→D: 태풍에서 유출된 공기가 주변공기와 혼합되면서 등온압축하는 과정. D→A: 공기가 단열하강하는 과정.

대기의 흐름은 기본적으로 비압축·비점성 흐름을 가정하지만, 태풍에 포함된 개개의 상승 흐름들은 미규모의 흐름에 가깝기에 완벽한 비압축·비점성 흐름을 나타내진 않는다. 또한 강한 상승흐름에 의한 난류는 상승하는 공기덩어리와 주변의 공기덩어리 사이의 난류 혼합을 일으켜 상승하는 공기덩어리와 주변공기 사이의 혼합을 일으킨다. 본 연구에서 사용하는 분석장의 경우 해당 비압축·비점성 흐름과 상승하는 공기덩어리에서의 난류 혼합을 모의하는데 있어 한계를 가지기 때문에 비압축·비점성 흐름과 상승하는 공기덩어리의 난류 혼합이 존재하지 않는다고 가정하였다.

완벽한 카르노기관으로 가정된 태풍의 열효율과 태풍 중심기압 사이의 상관관계를 규명하기 위해 본 연구에서는 상관계수 분석을 활용하였다. 이때 기본적으로 많이 사용되는 피어슨 상관계수 분석을 활용하였다. 태풍의 중심기압과 열효율은 정규분포를 이룰 가능성보다 그렇지 않을 가능성이 높기에 변수들의 정규분포를 가정하는 피어슨 상관계수만을 활용하는 경우 그 상관관계를 과소 추정할 가능성이 있다. 따라서 본 연구에서는 정규분포를 가정하지 않아도 되는 스피어만 상관계수 또한 사용하여 분석하고자 한다. 태풍센터에서 발표하는 태풍의 중심기압은 상세한 값을 가지는 대신 5hpa 간격의 값을 가지고 있다. 또한 본 연구에서 열효율을 계산할 때 분석장의 기온을 0.1℃ 단위로 산출하여 활용하는 대신 1℃ 단위의 기온을 활용하였다. 따라서 본 연구에서 상관관계를 구할 때 사용되는 두 집단(중심기압, 열효율) 모두 데이터의 동률이 매우 많은 상황이다. 그렇기 때문에 데이터의 동률이 많은 자료들에 대해 상관관계 규명을 하는데 적합한 켄달-타우 상관계수 또한 활용하고자 한다.

태풍의 중심기압과 열효율이 선형적으로 반응하는 대신 비선형적으로 반응할 가능성에 대한 대응을 위해서 본 연구에서는 다항 회귀분석 또한 수행하고자 한다.

3. 분석 내용

태풍의 열효율과 중심기압 사이의 추산식을 도출하기에 앞서 유의미한 상관관계가 존재하는지, 존재한다면 어느 정도로 존재하고, 또 어떤 조건 하에서 특히 강한 상관관계를 보이는지 규명하기 위해 2015년부터 2020년까지 한반도 영향 태풍에 대한 통계 분석을 우선 실시하였다.

그림 . 2015~2020 한반도 영향 태풍의 열효율에 따른 중심기압의 분포

그림 21은 2015년부터 2020년까지 한반도 영향 태풍 46개의 중심기압과 열효율 사이의 상관관계를 나타낸 그림이다. 청색 점은 매 3시간 또는 6시간마다 관측된 태풍의 열효율과 중심기압이며 적색 선은 최소제곱법을 사용하여 구한 1차 근사관계식, 녹색 점은 최소제곱법을 사용하여 구한 2차 근사관계식이다. 해당 기간 동안 태풍의 열효율과 중심기압 사이의 상관관계는 상관관계 산출 방식에 따라 상이하나 대략 –0.45 정도의 값을 가진다. 해당 상관계수가 통계적인 유의성을 가지는지, 아니면 단순한 우연의 일치인지를 규명하기 위해 산출된 피어슨 상관계수를 대상으로 student-t test를 수행하였다. 수행 결과 해당 상관계수에 해당하는 t-value는 약 –10.96으로 99.99% 이상의 통계적 유의성을 가짐을 알 수 있다. 상관관계가 음수라는 것은 태풍의 열효율과 중심기압이 서로 음의 상관관계를 가지고 있음을 말해준다. 즉 태풍의 열효율이 높아질수록 중심기압이 낮아지는 것을 말하는 것으로 태풍이 강하면 강할수록 보다 효율적인 열기관임을 말해주는 것이다. 태풍의 중심기압이 충분히 낮을 때에는 열효율과 중심기압 사이 뚜렷한 상관관계가 나타나는 반면 태풍의 중심기압이 높을 때에는 그 상관관계가 약해진다. 태풍의 열효율이 이상적인 카르노순환을 가정하여 산출된 것임을 고려할 때 열효율과 중심기압 사이 상관관계가 약해지는 것은 태풍 내부에서의 순환과 이상적인 카르노순환 사이의 상이성이 점차 증가하는 상황임을 알 수 있다. 즉 태풍이 고위도로 이동하거나 상륙함에 따라 내부에서 상층과 하층의 흐름이 하나로 연결되지 못하고 상하층 분리가 일어나거나 태풍이 열대저기압으로 유지되지 못하고 열대저압부화 되어 태풍의 상단부가 대류권계면까지 도달하지 못했을 때 이런 현상이 나타나는 것이라고 판단된다. 태풍이 충분히 고위도로 이동하거나 상륙하여 상하층이 분리된 경우 또는 더 이상 열대저기압이 아닌 열대저압부인 경우는 보다 발달해서 한반도에 영향을 줄 것이라고 보기 어렵다. 따라서 한반도에 영향을 주는 태풍의 중심기압을 열효율을 바탕으로 보다 정확히 추산하는 추산식을 만들기 위해서는 이에 해당하는 사례들을 제외하여야 한다. 기본적으로 자연계가 연속계임을 고려할 때 개개의 사례를 배제한 체 추산하는 추산식을 산출하는 것 보다는 일관된 기준을 가지고 기준치에 도달하지 못하는 자료들을 배제한 체 추산식을 산출하는 것이 보다 바람직하다고 볼 수 있다. 특정 자료의 배제에 필요한 기준치를 만들기 위해 태풍의 중심기압의 상한치별 상관관계를 분석해 보았다.

그림 . 중심기압이 1000hpa 이하일 때 2015~2020 한반도 영향 태풍의 열효율에 따른 중심기압의 분포.

그림 . 중심기압이 995hpa 이하일 때 2015~2020 한반도 영향 태풍의 열효율에 따른 중심기압의 분포.

그림 . 중심기압이 990hpa 이하일 때 2015~2020 한반도 영향 태풍의 열효율에 따른 중심기압의 분포.

그림 . 중심기압이 985hpa 이하일 때 2015~2020 한반도 영향 태풍의 열효율에 따른 중심기압의 분포.

그림 . 중심기압이 980hpa 이하일 때 2015~2020 한반도 영향 태풍의 열효율에 따른 중심기압의 분포.

그림 . 중심기압이 975hpa 이하일 때 2015~2020 한반도 영향 태풍의 열효율에 따른 중심기압의 분포.

그림 . 중심기압이 970hpa 이하일 때 2015~2020 한반도 영향 태풍의 열효율에 따른 중심기압의 분포.

그림 . 중심기압이 965hpa 이하일 때 2015~2020 한반도 영향 태풍의 열효율에 따른 중심기압의 분포.

그림 22~29는 중심기압의 상한치에 따른 태풍의 중심기압과 열효율 사이의 상관관계를 나타낸 그림들이다. 태풍센터에서 제공하는 태풍 중심기압 자료가 5hpa의 해상도를 가짐을 고려하여 중심기압의 상한치를 5hpa씩 조절하였다. 중심기압의 상한치가 낮아질수록(더 강한 태풍만을 선택할수록) 태풍의 열효율이 태풍의 중심기압과 강한 상관관계를 가지는 경향이 있음을 알 수 있다.

그림 . 중심기압 상한에 따른 상관계수와 설명 가능한 데이터 비율의 변화. 청색은 피어슨 상관계수를, 적색은 스피어만 상관계수를, 녹색은 켄달-타우 상관계수를 나타내며 황색은 데이터 비율을 나타낸다.

그림 . 중심기압 상한에 따른 근사관계식의 결정계수. 마젠타색은 1차 근사관계식의 결정계수, 시안색은 2차 근사관계식의 결정계수이며 황색은 데이터 비율을 나타낸다.

상세한 분석을 위해 태풍 중심기압의 상한치에 따른 중심기압 열효율 간 상관계수와 근사관계식의 결정계수의 변화 및 해당 상한치가 설명할 수 있는 자료 비율의 변화를 살펴보면(그림 30, 31) 970hpa를 상한치로 설정했을 때 상관계수(-0.61)와 결정계수(0.48)가 최대가 된다. 하지만 이 경우 전체 데이터의 43%만 활용 가능하다는 단점이 있다. 이 경우 실제 우리나라로 접근하는 상당수의 태풍에 대해 산출된 중심기압 추산식을 적용하지 못하게 된다. 따라서 970hpa를 상한치로 설정하기보다는 전체의 72%의 데이터를 포함하는 동시에 –0.54의 상관계수와 0.37의 결정계수를 보이는 985hpa를 상한치로 설정하는 것이 보다 적절하다고 판단된다.

개개의 태풍이 가지는 고유의 특성(발생 장소·시기, 이동경로, 종관상황 등)에 따른 상관관계의 영향을 분석하고, 뚜렷한 상관관계를 보이는 태풍의 유형을 파악하기 위해 개개 태풍별 상관관계 분석 및 최소제곱법을 활용한 근사관계식 분석을 수행하였다.

그림 . 46개 한반도 영향 태풍에서의 상관계수의 분포. (a) 피어슨 상관계수, (b) 스피어만 상관계수, (c) 켄달-타우 상관계수

그림 32는 태풍별 상관계수의 분포를 나타낸 그림이다. 상관계수 산출 방법에 따라 조금의 차이는 있지만 상관계수 –0.5를 기준으로 유의미한 상관성을 보이는 태풍들과 그렇지 못한 태풍들로 뚜렷하게 구분되는 것을 확인 할 수 있다. 태풍의 중심기압과 열효율이 정규분포를 따르고 두 변수가 선형의 상관관계를 가진다고 가정하는 경우 46개의 태풍 중 32개의 태풍이 뚜렷한 상관관계를 가지는 것으로 나타났다. 두 변수가 서로 비선형적 상관관계를 가진다고 가정하면 46개의 태풍 중 31개의 태풍이 뚜렷한 상관관계를 가지는 것으로 나타났다. 4개의 태풍은 분석 대상 자료수가 적거나(2개 이하) 2018년 제10호 태풍 암필의 경우와 같이(그림 33)기압 또는 열효율의 변화가 없어 분석 대상에서 제외하였다.

그림 . 2018년 제10호 태풍 암필의 열효율에 따른 중심기압 분포

표 6과 표7은 상관관계가 높은 태풍들과 낮은 태풍들의 목록이다. 선형관계를 가정했을 때는 높은 상관관계를 가지나 비선형관계를 가정했을 때 낮은 상관관계를 가지는 태풍(2019년 제8호 태풍 프란시스코)은 낮은 상관관계를 가지는 것으로 분류하였다. 또한 2018년 제6호 태풍 개미(그림 34)와 같이 양의 상관관계를 가지고 있는 태풍 또한 낮은 상관관계를 가지는 태풍 그룹으로 분리하였다. 이들 태풍은 비록 높은 양의 상관관계를 보이고 있지만, 그 자료수가 적어 통계적 유의성이 낮기에(t-value ≃ 1.18) 낮은 상관관계를 가진 태풍으로 분류하였다. 자료수가 많아 통계적 유의성이 어느 정도 확보된 태풍들 중 상관관계가 높은 태풍과 낮은 태풍을 상호 비교해보았다.

<표 6> 높은 상관관계를 가지고 있는 태풍
이름	상관계수	자료수	발생위도	이름	상관계수	자료수	발생위도
노을	-0.98	3	9.6	마리아	-0.99	3	12.2
찬홈(2015)	-0.95	14	9.9	솔릭	-0.87	18	15.2
낭카	-0.99	7	9.0	제비	-0.81	6	15.4
할롤라	-0.96	8	13.1	짜미	-0.73	6	15.4
고니	-0.99	9	13.0	콩레이	-0.81	9	12.5
라이언락	-0.81	13	33.0	다나스	-0.77	19	17.0
말라카스	-0.81	12	13.6	레키마	-0.96	12	16.8
차바	-0.98	8	14.5	크로사	-0.83	17	18.4
난마돌	-0.81	6	20.6	링링	-0.96	18	15.2
노루	-0.78	18	27.6	타파	-0.77	17	22.4
탈림	-0.94	18	15.1	미탁	-0.92	18	15.4
란	-0.99	3	9.7	너구리	-0.70	5	19.7
말릭시	-1	3	17.2	마이삭	-0.90	18	17.2
프라피룬	-0.83	12	20.0	하이선	-0.98	13	20.5
리피	-0.90	5	20.7	찬홈(2020)	-0.64	10	22.4
시마론	-0.98	4	13.8

<표 7> 낮은 상관관계를 가지고 있는 태풍
이름	상관계수	자료수	발생위도	이름	상관계수	자료수	발생위도
남테운	0.04	15	23.8	스팟	0.06	5	31.8
말로	-0.07	6	25.2	프란시스코	-0.64	13	19.7
사올라	-.15	5	11.6	하구핏	-0.42	9	21.3
개미	0.51	6	22.6	바비	-0.16	27	23.5
종다리	0.47	21	20.2	야기	0.25	8	19.5
룸비아	0.56	8	28.1

그림 . 2018년 제6호 태풍 개미의 열효율에 따른 중심기압 분포

2019년 제13호 태풍 링링(그림 35, 36)과 2020년 제10호 태풍 하이선(그림 37, 38)은 모두 열대해상에서 발달하여 한반도로 접근, 상륙 후 약화되어 소멸한 태풍이다. 두 태풍 모두 저위도에서 생성되어(링링: 북위 15.2°, 하이선: 북위 20.5°) 최저 중심기압이 940hpa 이하로 강하게 발달하였었다. 그 결과 강한 베타효과로 태풍이 북진 또는 북서진 하였으며 북위 33°부근에서야 전향할 정도로 강한 세력을 유지하였다. 두 태풍 모두 북위 35°를 통과할 때 까지 중심기압이 960hpa 이하일 정도로 강한 강도를 유지하였으며 그 결과 상륙 후에도 급격히 약화되는 대신 일정한 정도로 약화되었다.

그림 . 2019년 제13호 태풍 링링의 열효율에 따른 중심기압 분포

그림 . 2018년 제6호 태풍 링링의 공식 이동 경로

그림 . 2020년 제10호 태풍 하이선의 열효율에 따른 중심기압 분포

그림 . 2020년 제10호 태풍 하이선의 공식 이동 경로

이에 반해 2016년 제12호 태풍 남테운의 경우(그림 39, 40) 보다 고위도(북위 23.8°)에서 생성되었으며, 생성 위도가 높은 만큼 많은 에너지를 공급받지 못해 최저 중심기압이 960hpa 정도로 강하게 발달하지 못했다. 그 결과 자체 회전력에 의한 베타효과가 약해 지향류를 따라 저위도에서부터 북동진 하였고 한반도에 접근해 직접적인 영향을 주는 대신 일본으로 상륙해 소멸하였다.

그림 . 2016년 제12호 태풍 남테운의 열효율에 따른 중심기압 분포

그림 . 2016년 제12호 태풍 남테운의 공식 이동 경로

링링과 하이선, 그리고 남테운의 사례에서 예견되었듯 태풍의 중심기압과 열효율 사이의 상관관계와 발생 위도 사이에는 뚜렷한 관계가 존재한다(그림 41). 태풍의 발생 위도가 낮을수록 (적도에서 가까울수록) 중심기압과 열효율 사이의 상관관계는 높은 경향이 나타난다. 낮은 상관관계를 가진 태풍들은 평균 발생 위도가 북위 22.5°도 이며 북위 11.6°에서 발생한 2017년 제22호 태풍 사올라의 경우를 제외하면 평균 발생 위도는 북위 23.5°에 달한다. 이에 반해 높은 상관관계를 보이는 태풍들은 평균적으로 북위 16.6°에서 발생하였다. 북위 33°에서 발생한 2016년 제10호 태풍 라이언락이나 북위 27.6°에서 발생한 2017년 제5호 태풍 노루와 같은 예외를 제외하면 높은 상관관계를 가진 모든 태풍은 북위 23° 미만에서 발생하였으며 평균 발생 위도는 북위 15.7°이다. 이토록 중심기압과 열효율 사이의 높은 상관관계를 가진 대부분의 태풍은 낮은 상관관계를 가진 태풍들과는 달리 열대 해상에서 발생하였다(참고 1). 이를 통해 살펴볼 때 태풍의 중심기압과 열효율 사이의 관계식을 산출할 때와 적용할 때 모두 북위 23° 미만의 저위도에서 발생한 태풍에 대해서만 적용하는 것이 효과적임을 알 수 있다.

그림 . 2015~2020 한반도 영향 태풍의 생성 위도에 따른 태풍의 열효율과 중심기압 사이 상관관계

태풍의 중심기압과 열효율 사이의 상관관계를 바탕으로 예단 또는 진단이 가능한지 살펴보기 위해 개개의 태풍별로 상관관계와 최소제곱법을 활용하여 산출한 근사관계식의 결정계수 사이의 관계를 살펴보았다(그림 42)

그림 . 2015~2020 한반도 영향 태풍별 결정계수와 상관계수 분포

상관성이 높을수록 (상관계수의 절대값이 1에 가까울수록) 1차 근사관계식의 결정계수 또한 높게 나타남을 확인할 수 있다.

앞서 살펴본 결과들을 종합해보면 태풍의 중심기압과 열효율 사이는 통계적으로 유의미한 상관관계가 있으며, 상관관계가 높은 경우 최소제곱법을 활용한 근사관계식의 결정계수 또한 높게 나타난다. 즉 중심기압과 열효율 사이의 상관관계가 높은 태풍에 대해 근사관계식을 산출하는 경우 그 태풍의 열효율에 따른 중심기압을 추산할 수 있다. 따라서 이를 바탕으로 적용 가능한 추산식 산출 대상 태풍과 활용 데이터 범위를 정할 수 있다. 최대중심기압의 변화에 따른 상관관계의 변화를 바탕으로 본 연구에서는 중심기압이 985hpa 미만인 데이터만을 활용하여 추산식을 산출하였다. 또한 모든 태풍의 자료를 활용해서 추산식을 산출하는 대신 높은 상관관계(pearson 상관계수 –0.6 이하)를 가지며 발생 위도가 23° 미만인 29개 태풍의 자료를 활용하여 추산식을 산출하였다. 또한 예측성 유무의 판단을 위해 2020년까지 모든 자료를 활용한 관계식과 2019년까지의 자료만을 활용한 추산식을 산출하였다.

그림 43는 위에서 살펴본 조건에 부합하는 2020년까지의 자료들에 대한 중심기압과 열효율에 대한 분포도와 이 자료들을 활용하여 산출된 산출식이다. 개별 태풍에 대한 높은 상관관계의 존재와 함께 발생 위도 조건의 영향으로 단순히 985hpa를 중심기압의 상한으로 설정한 것 보다 상관관계는 절대값 기준 0.06 정도 상승하였으며, 이를 토대로 산출된 산출식의 결정계수 또한 0.05 상승되는 효과가 나타났다. 즉 발생위도 조건의 도입과 개별 태풍에 대한 선택이 전체의 상관관계를 개선시키는 효과를 불러왔다.

그림 . 2015~2020 한반도 영향 태풍 중 발생 위도가 북위 23도 미만인 동시에 개별 태풍의 열효율과 중심기압 사이의 상관관계가 –0.6 이하인 태풍 중 중심기압이 985hpa 미만인 사례 때의 열효율에 따른 중심기압의 분포.

열효율을 통한 태풍 중심기압의 추정에 대한 예측성을 검증하기 위해 2020년 발생 태풍에 대한 자료를 제외한 2019년까지의 자료들을 활용하여 상관관계 분석을 수행하는 동시에 최소제곱법을 활용하여 관계식을 산출하였다. 그림 44는 기압, 발생위도, 상관관계 조건에 부합하는 2019년까지의 자료들에 대한 중심기압과 열효율에 대한 분포도이다. 2020년까지의 자료를 활용한 것과 비교해 볼 때에 상관관계는 절대값 기준 0.05가량 상승하였으며, 중심기압을 추산하는데 사용할 관계식의 결정계수는 무려 0.07이나 상승하였다.

그림 . 2015~2019 한반도 영향 태풍 중 발생 위도가 북위 23도 미만인 동시에 개별 태풍의 열효율과 중심기압 사이의 상관관계가 –0.6 이하인 태풍 중 중심기압이 985hpa 미만일 때의 열효율에 따른 중심기압의 분포.

2019년까지의 자료를 활용하여 산출된 1차 그리고 2차 관계식과 결정계수는 다음과 같다.

[eqn: y= -14.72x `+` 1337.49# y=-2.52x^2 `+`112.35x`-264.25]    [eqn: R^2`=`0.42# R^2`=`0.43]

산출된 관계식의 현업 활용 가능성을 확인하기 위해 2020년에 발생한 5개의 한반도 영향 태풍(하구핏, 바비, 마이삭, 하이선, 찬홈)에 대해 관계식을 적용해 보았다(그림 45).

그림 . 2020년 한반도 영향 태풍의 열효율에 따른 중심기압과 열효율과 1차, 2차 추산식을 바탕으로 추산한 중심기압 (a) 하구핏, (b) 바비 (c) 마이삭 (d) 하이선, (e) 찬홈

5개의 태풍 중 4개의 태풍(하구핏, 마이삭, 하이선, 찬홈)의 경우 북위 23° 미만의 열대 해상에서 발생한 태풍이었으며, 3개의 태풍(마이삭, 하이선, 찬홈)은 중심기압과 열효율이 높은 상관관계를 가지는 태풍이었다. 2019년까지의 데이터를 바탕으로 산출된 관계식을 바탕으로 추정된 중심기압과 실제 2020년에 발생했던 태풍의 중심기압 사이의 차이를 살펴보면 모든 태풍에서 2차식 형태의 관계식의 bias의 절대값과 RMSE가 1차식 형태의 관계식보다 작게 나타났다. 즉 2차식 형태의 추산식이 1차식 형태의 추산식보다 중심기압을 보다 잘 추정하였다. 또한 추산식의 차수에 따른 bias의 방향의 차이는 나타나지 않았으며 차수에 따른 bias와 rmse의 차이 또한 크게 나타나지 않았다. 즉 추산식의 차수에 따른 정확성의 민감도는 작게 나타났다.

개별 태풍에 대한 관계식의 정확도를 살펴보면, 2020년 제10호 태풍 하이선과 제14호 태풍 찬홈의 경우 태풍의 열효율과 추산식을 활용해 추정한 중심기압의 bias는 2차식 기준 7.71hpa과 –5.88hpa로 실제 태풍의 중심기압을 어느 정도 잘 모의할 수 있었다. 해당 태풍들에 대한 추산식의 rmse는 8.68hpa와 7.48hpa로 bias에 비해 그 크기가 조금 크긴 하였지만, 대체로 태풍의 중심기압을 잘 추정한다고 볼 수 있었다. 제9호 태풍 마이삭의 경우 2차식 기준 bias는 21.03hpa, rmse는 23.13hpa로 나타났다. 마이삭의 발생위도가 북위 17.2°이고, 마이삭의 자료만을 활용하였을 때 열효율과 중심기압이 명백한 상관관계를 지니고 있음(피어슨 상관계수 –0.9), 추산식의 그래프의 개형과 실제 중심기압의 개형이 크게 다르지 않음을 고려할 때 이런 큰 bias와 rmse가 나타난 원인으로 두 가지 가능성을 고려해 볼 수 있다. 하나는 마이삭의 중심기압이 과소분석된 것 이고 다른 하나는 마이삭의 상단이 200hpa보다 높이 있는 경우이다. 마이삭의 이동경로(그림 46)가 일본 오키나와 현 구메지마섬 남서쪽 해상을 통과했고, 해당 시점에 구메지마섬에서 관측된 중심기압이 최저 960hpa 임을 고려할 때 마이삭의 중심기압이 과소 분석되었다고 보기에는 어렵다. 한편, 마이삭의 경우 최저 중심기압이 935hpa, 최대풍속이 49m/s로 분석되었을 정도로 대단히 강력한 태풍이었으며, 운정고도가 15km에 도달했을 정도로 대단히 발달한 태풍이었다.(그림 47) 따라서 마이삭의 상단은 200hpa보다 더 높은 층이라고 보는 것이 타당하다. 대기의 온도 구조를 고려할 때 마이삭의 상단의 기온은 200hpa보다 낮을 것은 당연하다. 연구 방법에서 살펴보았듯 열효율 [eqn: eta]는 태풍 상단의 기온이 낮을수록 상승한다. 마이삭의 경우 태풍 상단의 기온을 과대 추정하였으므로, 실제 마이삭의 열효율은 본 연구에서 계산된 열효율보다 높았을 것이다. 마이삭의 열효율이 과소 추정되었음을 고려하면 마이삭의 bias와 rmse가 크게 나타나는 것이 설명 가능하다.

그림 . 2020년 제9호 태풍 마이삭의 공식 이동 경로

그림 . 2020년 제9호 태풍 마이삭이 가장 발달했을 때의 운정고도

제8호 태풍 바비의 경우 다른 태풍들과 비교해보았을 때 매우 작은 bias를 보여주고 있다(2차식 기준 –2.49hpa). 하지만 바비의 경우 bias의 규모와 rmse의 규모가 어느 정도 비슷한 다른 태풍들과 달리 rmse가 16.48hpa로 bias 규모의 약 8배에 달한다. 또한 바비의 경우 태풍의 중심기압과 열효율 사이의 상관관계가 –0.16정도로 대단히 낮다. 즉 바비의 작은 bias는 추산식이 정확하게 예측한 결과가 아닌 추산식의 결과 값이 바비의 넓은 중심기압 분포 사이에 우연하게 위치하였기 때문이다. 제4호 태풍 하구핏의 경우 매우 큰 bias(-24.65)와 rmse(25.77)을 가지고 있다. 이는 본 연구의 사용된 하구핏의 데이터 중 상당수가 중심기압이 985hpa 이상인 데서 나타나듯 하구핏이 화남지방에 상륙한 이후의 자료이기 때문이다. 앞서 살펴본바와 같이 태풍이 상륙한 후에는 상하층의 흐름이 분리된다. 이와 동시에 하층의 강력한 마찰에 의한 에너지 소산과 강한 강수 등이 나타나 카르노순환이 깨지게 된다. 따라서 하구핏과 같은 태풍의 경우 중심기압과 열효율 사이의 상관관계가 성립하지 않게 되고(피어슨 상관계수 –0.42), 그렇기에 추산식의 정확도 또한 낮게 나타나는 것이다. 결과를 종합해볼 때 2019년까지의 자료를 바탕으로 산출된 추산식을 2020년에 발생한 한반도 영향 태풍 사례에 적용해본 결과 북위 23° 미만의 열대 해상에서 생성된 태풍에 대해서는 태풍의 중심기압을 어느 정도 잘 모의함을 확인하였다.

4. 결론

본 연구에서는 2015년 이후 발생한 46개의 한반도 영향 태풍을 대상으로 태풍을 카르노 기관으로 가정하였을 때의 열효율과 중심기압 사이의 상관관계를 살펴보았다. 이와 함께 추산된 태풍의 열효율을 바탕으로 태풍의 중심기압을 추정할 수 있는지 살펴보았다. 카르노기관으로 근사한 태풍의 열효율을 추산하기 위해 태풍의 상단과 하단을 각각 200hpa와 1000hpa로 근사하였다. 상관관계를 추산함에 있어 열효율과 중심기압이 각각 정규분포를 따를 경우와 따르지 않을 경우 모두에 대응하기 위해 전통적인 피어슨 상관계수 뿐 아니라 스피어만 상관계수와 켄달-타우 상관계수 모두 활용하였다.

태풍의 열효율과 중심기압 사이에는 통계적으로 유의미한 음의 상관관계가 있다. 즉 태풍의 열효율이 증가할수록 중심기압이 낮아지는 것이 관측되었다. 상관관계는 중심기압의 상한에 따라 변하는 것으로 나타났다. 중심기압의 상한이 985hpa로 감소할 때 까지는 상관관계가 지속적으로 강화되었다. 가장 강한 상관관계는 중심기압의 상한이 970hpa일 때 나타났으나, 중심기압의 상한이 985hpa 보다 낮아진 후에는 중심기압의 상한과 상관관계가 비선형적으로 반응하였다. 중심기압의 상한의 변화에 따른 상관관계와 설명 가능한 데이터 비율의 변화를 고려한 결과 중심기압의 상한을 985hpa로 하였을 때 높은 상관관계를 가지는 동시에 상당수의 데이터가 설명 가능하다는 것이 확인되었다.

개개의 태풍에 대해 상관관계가 성립하는지 살펴본 결과 46개의 태풍 중 31개의 태풍에서 열효율과 중심기압 사이의 뚜렷한 상관관계가 나타나는 것을 확인하였다. 상관관계가 뚜렷하게 나타는 태풍과 그렇지 않은 태풍들을 상호 비교해본 결과 태풍이 북위 23° 이남에서 발생하는 경우 상관관계가 뚜렷하게 나타나는 것을 알 수 있었다.

위에서 살펴본 결과를 바탕으로 2015~2019년 한반도 영향 태풍 중 발생 위도가 북위 23° 미만인 동시에 중심기압과 열효율 사이의 상관계수가 –0.6 이하인 높은 상관관계를 가지는 태풍의 자료에 대해 중심기압 985hpa 필터를 적용한 후 중심기압과 열효율 사이의 1차 그리고 2차 추산 관계식을 도출하였다. 도출된 식은 [eqn: y=-14.72x`+`1337.49] 그리고 [eqn: y=-2.52x^2 `+`112.35x`-264.25] 의 형태이다. 산출된 관계식을 2020년 한반도 영향 태풍 5개에 적용해 보았다. 적용 결과 1차식 형태의 추산식보다 2차식 형태의 추산식이 평균적으로 중심기압을 더 잘 추정하였다. 개개의 태풍의 특성에 대해 분석한 결과 태풍의 발생 위도가 북위 23° 미만이고 지나치게 강해 권계면이 매우 높이 올라가지 않은 태풍에 대해서는 2차식 형태의 추산식을 적용하면 열효율만으로도 5~7hpa의 오차를 가지는 정도로 태풍의 중심기압을 잘 추정하는 것으로 나타났다.

본 연구와 같은 정량화된 실시간 관측 값을 토대로 태풍의 중심기압을 추정하는 것에 대한 연구는 관측망이 부족한 열대 해상에서의 태풍 중심기압을 예보관 비 의존적인 방식으로 보다 정확하게 추정할 수 있는 수단을 제공한다는 점에서 중요하다. 또한 태풍 중심기압 추정 정확도의 제고를 통해 궁극적으로는 태풍 이동 경로 예측의 정확도를 제고하는데 기여할 수 있다는 점에서 매우 중요하다. 본 연구 결과를 기초로 하여 보다 많은 실시간 관측 값을 활용하여 태풍의 중심기압을 산출하는 방법에 대한 향후 연구가 필요하다.

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