Journal Search Engine
Search Advanced Search Adode Reader(link)
Download PDF Export Citaion korean bibliography PMC previewer
ISSN : 1225-6692(Print)
ISSN : 2287-4518(Online)
Journal of the Korean earth science society Vol.42 No.3 pp.264-277
DOI : https://doi.org/10.5467/JKESS.2021.42.3.264

The Moving Speed of Typhoons of Recent Years (2018-2020) and Changes in Total Precipitable Water Vapor Around the Korean Peninsula

Hyo Jeong Kim, Da Bin Kim, Ok Jin Jeong, Yun Seob Moon*
Department of Environment Education, Korea National University of Education, Cheongju 28173, Korea
*Corresponding author: ysmoon@knue.ac.kr Tel: +82-43-230-3769
May 4, 2021 June 7, 2021 June 8, 2021

Abstract


This study analyzed the relationship between the total precipitable water vapor in the atmosphere and the moving speed of recent typhoons. This study used ground observation data of air temperature, precipitation, and wind speed from the Korea Meteorological Administration (KMA) as well as total rainfall data and Red-Green-Blue (RGB) composite images from the U.S. Meteorological and Satellite Research Institute and the KMA’s Cheollian Satellite 2A (GEO-KOMPSAT-2A). Using the typhoon location and moving speed data provided by the KMA, we compared the moving speeds of typhoon Bavi, Maysak, and Haishen from 2020, typhoon Tapah from 2019, and typhoon Kong-rey from 2018 with the average typhoon speed by latitude. Tapah and Kong-rey moved at average speed with changing latitude, while Bavi and Maysak showed a significant decrease in moving speed between approximately 25°N and 30°N. This is because a water vapor band in the atmosphere in front of these two typhoons induced frontogenesis and prevented their movement. In other words, when the water vapor band generated by the low-level jet causes frontogenesis in front of the moving typhoon, the high pressure area located between the site of frontogenesis and the typhoon develops further, inducing as a blocking effect. Together with the tropical night phenomenon, this slows the typhoon. Bavi and Maysak were accompanied by copious atmospheric water vapor; consequently, a water vapor band along the low-level jet induced frontogenesis. Then, the downdraft of the high pressure between the frontogenesis and the typhoon caused the tropical night phenomenon. Finally, strong winds and heavy rains occurred in succession once the typhoon landed.



최근(2018-2020) 태풍의 이동속도와 한반도 주변의 총가강수량 변화

김 효정, 김 다빈, 정 옥진, 문 윤섭*
한국교원대학교 환경교육과, 28173, 충북 청주시 흥덕구 강내면 태성탑연로 250

초록


본 연구의 목적은 최근 발생한 태풍들의 이동속도와 관련하여 대기 중 총가강수량의 변화를 분석하는 것이다. 이 연구를 위해 미국기상위성연구소 및 기상청 천리안위성 2A호(GEO-KOMPSAT-2A)의 총가강수량 및 주야간 RGB 합성영상 자료뿐만 아니라 기상청의 기온, 강수량 및 풍속 등의 지상 관측 자료가 사용되었다. 기상청에서 제공하는 태 풍 위치 및 이동속도를 활용하여, 2020년 태풍 바비, 마이삭, 하이선과 2019년 태풍 타파, 그리고 2018년 태풍 콩레이 의 이동속도를 위도별 태풍 평균속도 통계자료와 비교하였다. 그 결과, 타파와 콩레이는 태풍의 위도별 평균속도와 유 사하게 나타났으나 바비와 마이삭은 위도 약 25°N-30°N 구간에서 이동속도가 크게 감소하여 나타났다. 이는 대기 중의 수증기 띠가 전선의 형태로 바비와 마이삭 두 태풍의 전방에 위치하여 이들 태풍의 이동에 방해를 주었기 때문이었다. 즉 이동하는 태풍의 전방에 하층제트로 인해 발생한 수증기 띠가 전선을 형성할 경우, 이 전선과 태풍 사이에 위치하 는 고기압 역은 더욱 발달하면서 열대야와 함께 블로킹 효과로 작용하여 태풍의 이동속도가 느리게 나타났다. 결과적으 로 대기 중의 수증기가 많았던 바비와 마이삭의 경우, 1차로 하층제트를 따라 수증기 띠가 전선을 형성함으로 인한 집 중호우가, 2차로 전선과 태풍 사이에 고기압 역의 하강기류로 인한 열대야 현상이, 그리고 3차로 태풍 자체의 육지 상 륙에 의한 강풍과 폭우가 연달아 발생하였다.



    서 론

    한반도 주변의 태풍 활동은 1990년대 중반 이후 빈도와 강도 모두 증가했으며 그에 따라 피해도 급 증하고 있다(Kim et al., 2015;Na et al., 2019;Hoegh-Guldberg et al., 2018;Lee et al., 2020). IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change, 2015)에 따르면, 한반도 주변 해수면의 빠른 온도 상 승으로 인해 태풍이 한반도에 더 크게 영향을 줄 것 이며, 기후변화로 인한 지구 온도의 2°C 상승으로 인 해 높은 강도의 태풍이 자주 발생할 것으로 전망하 고 있다(KMA, 2020a).

    태풍의 여러 정보 중에서 이동 경로는 피해와 직 결되는 매우 기본적이며 중요한 요소로 진로 특성 분석, 진로에 따른 재해 특성 분석, 진로 예측 등 다 양한 영역에서 선행연구가 이루어졌다. 태풍 발생 지 역과 이동경로 변화를 조사한 Choi et al. (2015)는 1999년부터 2013년 동안 태풍의 발생빈도가 1977년 부터 1998년에 비해 증가하였고, 이동 경로도 필리핀 동쪽 먼 해상으로부터 인도차이나 반도 방향 또는 일본 동쪽 먼 해상으로 북상하는 패턴에서 서태평양 북서해역으로부터 동아시아 중위도 지역으로 북상하 는 패턴으로 변화했음을 밝혔다. 태풍의 진로 특성을 열적 및 역학적 관점에서 연구한 Kim et al. (2011) 은 2009 태풍 모라꼿을 사례로 연구한 결과 전반적 으로 역학적 강제력이 열적 강제력보다 지배적이며, 2배 정도 강하게 진로 오차를 발생시킨다고 하였다.

    한반도에 내습한 태풍의 이동 경로에 따른 재해 특성, 강수 분포, 빈도 및 강도, 풍속에 대한 연구는 주로 통계분석 및 사례연구를 통해 이루어져 왔는데, Park et al. (2006)이 1954년부터 2003년까지 한반도 에 영향을 준 태풍의 진로를 7가지 유형으로 분류하 여 분석한 결과 중국이나 일본을 거쳐 한반도에 영 향을 주는 이동 경로의 빈도가 가장 높았고, 과거에 비해 남해안으로 상륙하는 진로 유형이 점차 증가하 는 경향을 나타내었다. Ahn et al. (2008)은 태풍의 이동 경로에 따른 재해 특성을 분석하였는데 동해를 통과하는 경우 집중호우에 의한 피해가, 서해를 통과 하는 경우 강풍에 의한 피해가 크다는 것을 밝혔다. 한반도에 영향을 준 태풍의 강우 특성으로 Kim et al. (2015)은 태풍이 북상할 때 태풍 전면에 위치한 남부 내륙과 동해안 지역에서의 지형적인 산악효과 및 중위도 기상 현상의 상호작용이 더해져서 강한 강우 분포를 나타내며, 태풍으로 발생한 강우는 내륙 지역보다 해안지역에서 더 증가할 것으로 예측하였 다. 또한 Cha et al. (2009)는 태풍에 의한 강수가 주 로 태풍과 한반도의 지역이 위·경도 4°내에 근접했을 때 나타나지만, 많은 사례에서 태풍 전면대와 수렴대 에 의한 상호작용으로 더 먼 거리에서 강수가 시작 되었다고 밝혔다. Na et al. (2019)는 태풍 방재 모델 을 활용하여 2002년부터 2015년까지 한반도에 영향 을 준 태풍을 대상으로 경로에 따라 발생 가능한 최 대풍속을 추정한 결과 남해안에 상륙하는 경로일 때 최대 풍속이 가장 높았고, 서해로 진행하여 발해만이 나 중국내륙으로 진행하는 경로가 두 번째로 나타났 음을 확인하였다. 이밖에 태풍 경로의 정확성을 높이 기 위한 연구로 신경망을 이용한 태풍 경로 예측 연 구(Park and Jo., 1998), 동적 데이터베이스를 기반으 로 한 태풍 경로 예측 연구(Lee et al., 2011), 순환신 경망을 이용한 태풍 경로 예측 연구(Kwon et al., 2020), 태풍 진로 예측을 위한 다중 모델 선택 컨센 서스 기법 개발 연구(Jun et al., 2015) 등이 있다. 이 와 같이 태풍의 이동 경로와 관련하여 진로 특성 분 석 연구, 진로에 따른 재해특성, 강수분포, 빈도 및 강도, 풍속 연구, 진로 예측 정확성을 높이는 연구 등 다양한 영역에서 많은 연구가 수행되고 있었지만 태풍의 이동속도에 대한 연구는 미비한 편이었다.

    태풍의 이동속도는 일반적으로 주향풍(또는 항상풍) 의 영향을 받아 편동풍 대에 있는 동안 평균 20 km/ h의 속도로 이동하다가 전향할 때 늦어지고 전향 후 편서풍대에서 급속히 속도가 증가한다. 태풍의 이동 속도는 주향풍 뿐만 아니라 주변 기압골, 기압능의 상호작용, 제트기류, 후지와라 효과, 상층 기압골과의 상호작용 등 다양한 변수에 의해 영향을 받는다 (Korean Meteorological Administration (KMA), 2011;KMA, 2020b;KMA; 2019, choi et al., 2013). 태풍 의 이동속도와 관련된 선행연구로 지구온난화가 여름 철 열대순환의 약화를 유발하여 전지구적으로 태풍의 이동속도가 10% 감소했다는 연구 결과가 있으나 (Kossin 2018;, Moon and Kim, 2019), 한반도에 내 습하는 태풍을 대상으로 이동속도를 분석하는 연구는 진행된 바 없다. 한반도 먼 해상에서 태풍의 이동속 도가 느려질 경우 해상에서 공급받는 수증기 증가로 인해 세력이 강해져 피해가 커질 것이고, 한반도의 영향권에서 태풍의 이동속도가 느려질 경우 풍해와 폭우가 지속되는 시간이 길어지면서 피해가 커질 것 이기 때문에 우리는 태풍의 이동속도에 관심을 가지 고 연구할 필요가 있다.

    대기 중의 수증기 자료는 태풍과 관련한 많은 정 보를 제공한다. 이와 관련한 연구로 Kim et al. (2000)Lee et al. (1996)는 위성 Geostationary Meteorological Satellite-5 (GMS-5)호 수증기영상의 수증기 패턴으로부터 지향류, 태풍 주변의 한기 유입, 태풍 중심을 향하는 강풍대의 분석, 태풍 온대성 저 기압화의 판단 등의 정보를 얻을 수 있고, Kim and Yoon (2014)은 천리안 수증기 위성영상의 건조슬롯 과 제트류의 남북진동 관계를 이용하여 태풍 진로의 전향 위치를 보다 정확히 예측할 수 있다고 했다. 이 렇듯 대기 중 수증기는 태풍과 관련한 많은 정보를 가지고 있지만 태풍과 대기 중 수증기량을 주제로 한 선행연구는 태풍 에위니아 영향력에서의 Global Positioning System (GPS) 가강수량 변화 분석 연구 (Song et al., 2006), 태풍 너구리와 GPS 가강수량 변 화 분석 연구(Nam et al., 2014)와 같이 주로 강수 특성에 초점을 맞춘 연구로 이동속도에 대한 부분은 미비하였다.

    따라서 본 연구는 최근 한반도에 영향을 준 태풍 을 대상으로 이동속도와 대기 중 총가강수량, 주야간 Red-Gree-Blue (RGB) 합성영상, 기상청의 지상 관측 자료(기온, 강수량) 등을 활용하여 한반도 주변 대기 중 총수증기량 변화가 태풍의 이동속도에 미치는 영 향을 알아보고자 한다.

    자료 및 분석방법

    본 연구에서는 2018년 태풍 콩레이, 2019년 태풍 타파, 2020년 태풍 바비, 마이삭, 하이선을 대상으로 연구를 시행하였다. 위 태풍들의 이동속도 변화 특성 을 살펴보기 위해 기상청(www.kma.go.kr)에서 제공 하는 태풍의 위경도 위치, 이동속도 정보를 활용하여 6시간, 3시간 간격으로 태풍의 이동속도 변화를 파악 하였다. KMA (2011)에서 발간한 태풍백서의 위도별 태풍의 평균속도 통계자료(Table 1)를 토대로 위 태 풍들의 이동속도를 비교 분석하였다.

    태풍의 이동속도가 급속히 감소하는 요인을 찾기 위해 총가강수량, 주야간 RGB 합성영상, 기상청의 지상 관측 자료(기온, 강수량) 등을 활용하였다. 총가 강수량(Total Precipitation Water, TPW)은 미국기상 위성연구소(Cooperative Institute for Meteorological Satellite Studies, CIMSS)와 기상청 천리안위성 2A호 의 자료를 활용하였으며 태풍의 이동으로 인한 대기 중 수증기의 변화를 중점적으로 분석하였다. 특히 Fig. 3에서의 총가강수량 자료는 미국기상위성연구소 의 National Oceanic and Atmospheric Agency (NOAA)-18, NOAA-19, Meteorological Operational (Metop)-A 및 Metop-B 위성으로부터 Advanced Microwave Sounding Unit (AMSU)-B and Microwave Sounding Unit (MSU) 센서에서 복원된 자료로 미국 위스콘신 대학의 우주 과학 & 공학 센터에서 실시간 으로 제공된 자료를 이용하였다(http://tropic.ssec.wisc. edu/real-time/mtpw2/product.php?color_type=tpw_nrl_ colors& prod=global2&timespan=24hrs&anim=html5). 또한 천리안위성 2A호의 주야간 RGB 합성영상을 활용하여 구름대를 분석하였고, 중국 국립 기상과학 데이터 센터(National Meteorological Information Center)에서 제공하는 중국 북동지역의 일강수량 자 료(https://data.cma.cn/data/online/t/1), 기상청의 종관 지상관측(Automated Synoptic Observing System, ASOS)자료 중 야간(당일 18:01-익일 9:00)의 최저기 온이 25°C 이상인 날과 강수량 자료를 활용하여 태 풍의 이동으로 발생한 전선, 열대야, 집중호우 현상 을 해석하였다(https://www.weather.go.kr/weather/ observation/aws_distribution_popup.jsp). 그리고 총가 강수량의 이동과 관련한 태풍과 하층제트의 발생 위 치를 확인하기 위해 NOAA Real-time Environmental Applications and Display sYstem (READY)의 850 hPa 면에서의 풍속 자료를 활용하였다(https://www.ready. noaa.gov/index.php).

    연구 결과 및 토의

    태풍의 이동속도 변화

    Fig. 1은 연구 대상인 2020년 태풍 바비, 마이삭, 하이선, 2019년 태풍 타파, 2018년 태풍 콩레이의 이 동 경로를 나타낸 것이다. 바비는 서해로 북상하여 북한과 중국으로 상륙하였으며, 마이삭과 하이선은 남해안에 상륙하여 한반도의 동쪽을 통과하였다. 2020년 태풍과 비슷한 경로로 이동한 2019년 태풍 타파는 대한해협을 지나는 경로로 이동했으며 2018 년 태풍 콩레이는 남해안에 상륙하여 한반도의 남동 쪽을 통과하였다.

    Fig. 2는 Fig. 1의 자료를 바탕으로 태풍이 발생하 여 소멸하는 기간 동안 6시간, 3시간 간격으로 태풍 이동속도(km/h)를 나타낸 것이다. 태풍 바비의 경우, 발생 초기인 8월 22일에 약 20 km/h로 빠르게 이동 했으나 8월 23일 3시(KTS)부터 급격히 속도가 느려 졌다(Fig. 2a). 속도가 느려진 구간은 위도 25.8°N- 28.5°N이며 약 48시간 동안(08-23-0300KTS-08-25- 0300KTS) 평균 9.3 km/h의 속도로 이동하였다(Fig. 2a). 이는 기상청에서 통계 낸 위도별 태풍의 평균 이동속도 자료(Table 1)의 25.0°N-30°N 평균 이동속 도인 19-26 km/h에 비해 매우 느리게 나타났다. 위도 약 25°N을 기점으로 급격히 속도가 감소한 것은 외 적인 지연 요인이 있을 것으로 예상되었다.

    태풍 마이삭은 발생 초기에 같은 자리를 맴돌며 천천히 이동하다가 강도가 ‘강’으로 발달한 8월 30일 15시(KTS)에 29 km/h 속도로 빠르게 북상하기 시작 하였다. 8월 31일 15시(KTS)까지 위도 18.5°N-24.2 °N 구간을 평균 27.6 km/h의 속도로 이동하였고 이는 동 위도대 평균이동속도인 18 km/h 보다 빠른 속도 였다(Table 1). Table 1자료에 따르면 일반적으로 20°N 이후 고위도로 이동하면서 점차 태풍의 이동속 도가 빨라졌는데, 마이삭의 경우는 오히려 위도 약 25°N을 기점으로 이동속도가 약 10 km/h 정도 뚜렷 하게 감소하였다(Fig. 2b). 속도가 느려진 구간은 위도 25.0°N-31.6°N이며 약 42시간 동안(08-31-2100KTS-09- 02-1500KTS) 평균 18.7 km/h의 속도로 이동하였다 (Fig. 2b). 이는 Table 1의 동 위도대(25.0°N-30.0°N) 의 평균 이동속도인 19-26 km/h에 비해 약간 느린 정도이지만 위도 25°N 이전과 이후의 속도 감소율을 고려했을 때, 어떤 외적인 블로킹(blocking) 요인으로 인해 속도가 크게 감소한 것으로 예상되었다.

    태풍 하이선은 발생 초기에 위도 20°N 부근을 남 하, 북상하며 이동속도의 변동이 나타났다. 위도 20.0 °N-25.4.°N 구간을 약 72시간 동안(09-02-2100KTS- 09-05-2100KTS) 평균 17.7 km/h의 속도로 이동하였 으며, 이는 Table 1의 동 위도대 자료와 비교해보았 을 때 평균이동속도 범위에 속하였다. 다만, 앞선 태 풍인 바비와 마이삭에 비해 동일 위도대를 통과하는 시간이 2배 이상 긴 편이라는 것이 특징이었다.

    위도별로 이동속도를 분석해본 결과 2019년 태풍 타파는 발생 초기에 자리를 맴돌거나 빠르게 이동하 는 등 이동속도의 변동이 큰 모습을 나타내었으나 위도 35°N 전까지 평균 이동속도 범위 내에서 크게 벗어나지 않았고, 태풍의 세력이 약해지기 시작한 위 도 35°N 이상에서 최대속도와 가까운 속도로 북상하 다가 소멸하였다. 2018년 태풍 콩레이는 위도 25°N 까지 평균 이동속도 범위 내에서 이동하다가 그 이 상의 위도에서는 평균보다 빠른 속도로 북상하였다. 특히 바비와 마이삭의 속도가 느려졌던 위도 약 25°N-30°N 구간에서의 이동속도는 타파 23.5 km/h, 콩레이 25.6 km/h로 약 10.6 km/h이었던 바비, 18.7 km/h이었던 마이삭에 비해 빠르게 이동했음을 알 수 있다(Fig. 2d,e).

    태풍의 이동속도를 분석해 본 결과, 2020년 태풍 바 비와 마이삭은 비슷한 경로로 이동한 2019년 태풍 타 파, 2018년 태풍 콩레이에 비해 약 25°N-30°N 구간에 서 속도가 급격이 감소하였다. 속도를 감소시킨 요인 이 무엇인지 가강수량, 구름영상 등을 분석하였다

    태풍의 이동이 총가강수량, 전선, 집중호우 및 열 대야에 미치는 영향

    Fig. 3은 미국기상위성연구소에서 제공하는 지구 대기 중 수증기 총량인 총가강수량(이하 TPW) 자료 이다. 태풍 바비의 속도가 느려지기 전인 2020년 8 월 22일 1500UTC (Fig. 3a)에 TPW는 중국 상공에 분포하고 있었으나 속도가 느려진 2020년 08월 23일 2100UTC (Fig. 3b)에는 TPW가 중국과 한반도 상공 에서 명확하게 거대한 띠 형태를 나타내고 있었다. 이는 천리안 위성 2A호의 가강수량 자료(Fig. 4a)에 서도 같은 양상을 나타내었다. Fig. 5는 천리안 위성 2A호의 주야간 RGB 합성영상으로 하층운이나 안개 는 붉은색으로, 발달한 구름은 흰색으로, 상층운은 푸른색으로 표현된다. Fig. 3b와 동일한 일시를 기준 으로 주야간 RGB 합성 영상을 분석한 결과(Fig. 5a), 띠 모양의 수증기는 상층운인 권층운, 권운부터 대류운, 고적운, 난층운 등 하층운까지 발달되어 있 는 구름대로 나타났다. 종합적으로 띠 모양의 형태와 두꺼운 구름 이라는 것을 통해 중국과 한반도 상공 의 띠 형태는 전선으로 해석되었다.

    마이삭도 바비와 비슷하게 속도가 느려지기 전 자 료 Fig. 3c에서는 한반도와 서해, 중국 쪽에 수증기 가 많이 분포하였으나 속도가 느려진 시기인 Fig. 3d 에서는 중국과 서해 쪽에 수증기가 띠 형태를 나타 내었다. 수증기의 띠 형태는 같은 날의 자료인 Fig. 4b, Fig. 5b 자료에서도 확인할 수 있다. 수증기의 띠 는 적운, 대류운, 난층운 등이 혼재되어있는 구름대 로(Fig. 5b) 역시 전선으로 해석되었다. 태풍이 북상 하는 과정에서 태풍 전면에 위치한 수증기 띠와 태 풍 사이에는 태풍 이동에 따른 상부 발산으로 생긴 하강기류가 고기압 역을 발달하게 되었고 이 고기압 역의 하층 고온 다습한 공기덩이가 북쪽으로 발산하 면서 띠 형태의 수증기를 더욱 밀집시켜 전선이 강 화된 것으로 판단할 수 있다. 특히 바비와 마이삭의 경우 태풍의 속도가 느려지기 전에 넓은 띠의 형태 로 수증기가 분포하였다가 태풍의 이동으로 인해 띠 가 명확해진 것으로 보아 기존의 약하게 존재했던 전선이 더욱 강하게 발달한 것을 알 수 있다.

    하이선의 경우는 열대 해상에서 태풍으로 발달하고 있을 때 한반도에선 이미 태풍 마이삭이 상륙한 상 황이었다(Fig. 3e). 마이삭이 소멸한 9월 3일 12시 (KTS) 이후의 자료(Fig. 3f)를 살펴보면 일본 열도를 따라 수증기가 띠 모양의 형태로 나타났는데, Fig. 4c, Fig. 5c 자료를 통해 해석한 결과 마이삭이 온대 저기압으로 변질되어 소멸하는 과정에서 새로운 전선 발달로 인해 하이선이 빠르게 북진하지 못한 것으로 사료되었다. 2개의 태풍이 약 1000 km 내에 나란히 있을 때, 태풍이 서로 상호작용하며 다른 방향으로 움직이는 것을 후지와라 효과(Fujiwhara Effect)라고 한다(Shimokawa et al., 2011). 후지와라 효과의 6개 의 유형(Fig. 6b) 중 마이삭과 하이선은 따라가는 형 에 해당하며(Fig. 6a), 하이선은 이미 북진하던 쌍태 풍 마이삭의 영향과 마이삭이 소멸하는 과정에서 만 들어진 전선의 영향을 받아 초기에 상대적으로 오랜 시간동안(72시간) 비슷한 속도로 이동한 것으로 해석 되었다.

    2019년 태풍 타파(Fig. 3g)와 2018년 태풍 콩레이 (Fig. 3h)는 태풍이 발생하여 이동하는 기간 동안 한 반도, 서해, 중국 상공에 존재하는 수증기가 2020년 에 비해 현저히 적었다. 타파의 자료를 예로 들면 Fig. 5d에서 강수에 영향을 미치지 않는 상층운이 한 반도를 덮고 있고, Fig. 4d에서도 한반도 및 중국에 수증기 띠가 관찰되지 않았다. 이는 대기 중 수증기 양이 적었기 때문에 태풍의 이동에 따른 전선이 발 생하지 않았을 것으로 해석되었다.

    바비와 마이삭은 약 25°N을 기점으로 속도가 급격 히 감소했으며 약 25°N-30°N도 구간을 10.6 km/h, 18.7 km/s의 속도로 이동한 반면, 타파와 콩레이는 약 25°N-30°N도 구간을 23.5, 25.6 km/h의 속도로 빠르 게 이동하였다. 가강수량 자료에서 나타나는 두 경우 의 큰 차이는 바비와 마이삭은 약 25°N-30°N도 구간 에서 태풍 전면에 명확히 수증기 띠의 형태가 존재 하는 반면 타파와 콩레이는 태풍이 이동하는 전면에 수증기 띠가 존재하지 않는 것이다. 대기 중의 수증 기 양이 많은 경우 태풍의 이동에 따라 전선이 발생 할 수 있고 동시에 전선과 태풍 사이에 발달한 고기 압 역에 의해 전선을 더욱 발달시킴으로서 태풍의 이동에 블로킹역할을 하여 이동속도를 느리게 하였다 는 것을 알 수 있다.

    한편, 대기 중의 수증기 양이 많은 경우 태풍이 이 동함에 따라 우리나라에서 다양한 형태로 강수와 강 풍이 발생하였다. 1차로 전선으로 인한 집중호우가 발생하였고, 2차로 태풍이 북진함에 따라 전선과 태 풍 사이의 공기가 압축되어 고기압 역이 발달하기 때문에 태풍 이동의 블로킹 현상과 함께 열대야 현 상이 나타났으며, 3차로 태풍 자체의 육지 상륙에 따 른 강풍과 폭우가 발생하였다. 바비의 경우 8월 24일 중국 북동부 지역에서 전선으로 인한 1차 호우가 발 생하였다. 랴오닝성과 지린성에 걸친 넓은 지역에 25 mm 이상의 비가 내렸으며 그 중 랴오닝성은 50 mm 이상의 일강수량을 나타내었다(Fig. 7a). 이는 Fig. 4a에서 TPW가 50 mm 이상 높게 나타난 중국 북동 지역, Fig. 5a의 중국 북동 구역의 넓은 구름 영역과 일치하였다. Fig. 7a는 중국 국립 기상과학 데이터 센터 자료이기 때문에 북한의 강수량은 확인 할 수 없었지만 북한과 가까운 중국 단둥 지역에서 100 mm 이상의 많은 비가 내린 것으로 보아 북한에 서도 전선으로 인한 강수가 나타났을 것으로 예상되 었다. Fig. 7c는 바비가 발생하여 소멸하는 동안 인 천에서 측정한 강수량과 최저기온의 시계열자료이다. 바비가 북상함에 따라 8월 23-25일에 중국 북동지역 과 북한에 길게 전선이 형성되었고, 태풍이 점차 밀 고 올라오면서 공기가 압축되어 전선과 태풍 사이에 있던 인천은 8월 24일(최저기온 26.2°C), 25일(최저기 온 27.0°C)에 열대야 현상이 나타났다(Fig. 7c). 이후 인천은 8월 26일부터 태풍의 직접적인 영향을 받기 시작하며 비가 내렸고 8월 27일에 12.4 mm의 강수 량을 기록하였다(Fig. 7c). Fig. 7e는 우리나라 8월 26일 일강수량 자료로 태풍 바비로 인한 강수량을 나타낸다. 제주도, 전라도, 충청도, 강원도 등 우리나 라 3/4의 면적에 비가 내렸으며 그 중 제주도는 397.5 mm로 전국 최고값을 나타내었다. 또한 전라남 도, 경상남도 일부에서도 100 mm 이상의 폭우가 발 생하였다(Fig. 7e). 마이삭도 전선으로 인한 1차 강수 구역이 중국 북동부 지역(랴오닝성, 지린성)으로 바비 와 비슷하게 나타났으며 특히 랴오닝성 남부지방에 100 mm 이상의 많은 비가 내렸다. 마이삭은 바비의 강수구역에 비해 좀 더 좁은 모습을 나타내었는데, 이는 Fig. 4b에서 우리나라 서해와 중국 북동부지역 에 좁고 길게 분포한 수증기 띠의 모습, Fig. 5b의 좁은 구름 영역의 모습과 일치한다. Fig. 7d는 마이 삭이 발생하여 소멸하는 동안 부산에서 측정한 강수 량과 최저기온의 시계열 자료로 8월 28-29일의 강수 는 태풍 바비가 소멸하는 과정에서 발생한 것으로 추정되었으며, 마이삭이 북진함에 따라 8월 30-31일 에 중국과 서해에 전선이 형성된 이후 전선과 태풍 사이에 있던 부산에서 9월 1일(최저기온 25.4°C) 열 대야 현상이 나타났다. 이후 태풍이 부산과 가까운 경남 내륙에 상륙하면서 9월 2일 29.5 mm, 9월 3일 28.9 mm의 강수량을 기록하였다(Fig. 7d). 마이삭의 영향을 받은 9월 3일에 우리나라는 전국에 비가 내 렸고 태풍이 남해를 지나 한반도 동쪽을 통과하면서 경상도, 강원도에 100 mm 이상의 많은 비가 내렸으 며 그 중 강원도 고성에서 264.5 mm의 최고값을 나 타내었다(Fig. 7f).

    한편, 총가강수량 자료를 분석한 결과 한반도 주변 의 대기에 수증기가 많을 경우 태풍이 이동하는 과 정에서 전선이 형성되어 태풍의 이동속도가 감소할 뿐만 아니라 전선, 열대야, 집중호우 등이 연달아 발 생하였다. 바비와 마이삭의 경우 전선으로 인한 호우 지역이 중국 북동지역 및 북한 신의주 지역이었지만 만약 우리나라에 전선이 형성되었다면 집중호우로 인 한 1차 피해를 수습하기도 전에 태풍이 상륙하여 막 대한 피해가 발생했을 것이다. 피해를 줄이기 위해서 라도 한반도 주변 대기 수증기 흐름을 파악하여 태 풍으로 인한 전선 발생을 예상하는 것은 매우 중요 하다고 할 수 있다. 수분이 많은 바다에서 강풍이 불 면 수분이 대기로 전달되고 수증기가 하층 제트를 따라 이동하면서 좁은 띠 모양의 강줄기가 형성된다. 하층제트는 여름철 700-850 hPa에서 부는 25 kt (12.5 m/s) 이상의 강풍대로 수증기의 수송 및 수평발산과 상승역을 만드는 데 중요한 역할을 한다(Chen et al., 1988;Park et al., 2003).

    TPW 자료(Fig. 3a~d)와 850 hPa의 풍속자료(Fig. 9a~d)로 수증기가 하층제트를 따라 이동하는지 분석 한 결과, 태풍 바비의 발생 초기였던 2020-08-22 1500UTC의 자료 Fig. 3a에서 수증기가 한반도를 가 로지르는 것처럼, Fig. 9a에서도 약 25 kt의 강한 바 람이 한반도를 가로 질렀으며, 수증기의 흐름이 나타 나는 곳(중국 후베이성, 후난성 부근)과 강풍구역이 대체로 일치하여 나타났다. 태풍 바비의 이동속도가 느려졌던 2020-08-23 2100UTC 자료에서도 한반도의 서쪽에 좁고 길게 분포한 수증기 흐름(Fig. 3b)과 25 kt 이상의 하층제트의 모습(Fig. 9b)이 일치하여 나타났다. 태풍 마이삭의 영향을 받았던 2020-08-30 1200UTC 자료에서 동해, 서해, 남해에 수증기가 많 이 분포한 모습을 볼 수 있는데(Fig. 3c), 이와 비슷 하게 한반도 주변 곳곳에서 20-25kt의 강풍이 불었고 (Fig. 9c), 2020-08-31 1500UTC 또한 중국 북동지역 (지린성, 랴오닝성)의 수증기 흐름(Fig. 3d)이 나타나 는 곳에 25-40 kt의 하층제트(Fig. 9d)를 볼 수 있었 고 이는 전선의 위치와 일치하여 나타났다. 결과적으 로 TPW가 하층제트를 따라 이동한 경로가 온대저기 압의 전선을 따라 이동하였기 때문에 바비와 마이삭 같은 태풍의 이동 속도가 지연되었던 것으로 파악되 었다.

    요약 및 결론

    위도별 태풍의 이동속도 통계자료를 바탕으로 2020년 태풍 바비, 마이삭, 하이선과 2019년 태풍 타 파, 2018년 태풍 콩레이의 이동속도를 분석한 결과 바비와 마이삭은 약 25°N을 기점으로 속도가 급격히 감소하여 약 25°N-30°N도 구간을 평균 이동속도보다 느린 10.6, 18.7 km/s의 속도로 이동한 반면, 타파와 콩레이는 약 25°N-30°N도 구간을 23.5, 25.6km/h의 속도로 빠르게 이동하였다. 가강수량 자료, RGB 주 야간 합성영상 등을 토대로 위 사례를 분석해 본 결 과 바비와 마이삭의 경우 이미 대기에 하층제트로 인한 초기 강줄기가 전선을 따라 흐르고 있었다. 태 풍 이동 전면에 형성되어 있던 이 전선과 태풍 사이 에는 태풍의 북진으로 인한 상층 발산의 하강기류로 인해 고기압 역을 발달시키고 동시에 이 전선을 더 욱 강하게 발달시킴으로써 전선과 고기압 역의 발달 에 따른 블로킹 효과로 인해 태풍 이동속도가 느려 졌던 것으로 해석되었다. 타파와 콩레이의 경우 하층 제트의 미발달로 대기 중에 수증기가 많지 않았기 때문에 태풍 이동 전면에 전선이 형성되지 않아 빠 르게 북진하였으므로 태풍 이동 전면의 수증기 띠(전 선)의 존재 유무에 따라 명확하게 태풍의 이동속도가 차이가 발생한다는 것을 확인하였다. 하이선의 경우 바비와 마이삭에 비해 속도가 확연히 감소하거나 평 균속도와 비교했을 때 큰 차이를 보이는 구간은 없 었지만 초기에 20.0°N-25.4.°N 부근을 비해 장시간 (72시간) 이동했다는 특징을 나타내었다. 이는 하이선 이 마이삭과 쌍태풍이였기 때문으로 이미 북진하고 있었던 마이삭이 소멸하는 과정에서 만들어진 전선의 영향을 받아 상대적으로 오랜 시간동안(72시간) 비슷 한 속도로 이동한 것으로 나타났다.

    또한 태풍 이동 전면에 전선이 존재했던 바비와 마이삭의 경우 1차로 중국 북동 지역에 전선으로 인 한 폭우가 발생하였고, 2차로 태풍이 점차 북상하면 서 공기가 압축되어 전선과 태풍 사이에 있던 고기 압 역의 우리나라(인천, 부산)에서 열대야 현상이 나 타났으며, 3차로 태풍 자체의 강수로 인해 한반도 곳 곳에서 집중호우가 발생하였다. 이렇듯 대기 중의 수 증기가 하층제트를 타고 한반도로 유입되고 동시에 태풍이 북진하는 경우는 태풍과 전선 사이에 고기압 역이 발달되어 한반도 근처의 수증기 띠를 밀어붙여 전선을 더욱 강화시킴으로써 집중호우, 열대야, 폭우 및 폭풍 현상이 연달아 발생하여 막대한 재난을 유 발할 수 있다.

    총가강수량의 변화를 분석한 결과 하층제트와 태풍 그 자체를 따라 띠의 형태로 한반도 강수에 영향을 주는 것으로 나타났다. 따라서 태풍이 자주 발생하는 여름, 가을철에 한반도 주변의 하층제트와 수증기의 흐름을 보다 상세히 파악하고, 한반도 지역의 수증기 량을 태풍의 발생과 이동과 연계시켜 함께 예측하는 것은 매우 중요하다고 볼 수 있다.

    감사의 글

    이 연구는 2018년도 정부(교육부)의 재원으로 한국 연구재단의 지원을 받아 수행된 기초연구사업임(No. 2018R1D1A1B07049803).

    Figure

    JKESS-42-3-264_F1.gif

    Tracks of typhoon (a) BAVI(2020), (b) MAYSAK (2020), (c) HAISHEN (2020), (d) TAPAH (2019), and (e) KONGREY (2018).

    JKESS-42-3-264_F2.gif

    Time series of the moving speed (km/h) of Typhoon (a) BAVI (2020), (b) MAYSAK (2020), (c) HAISHEN (2020), (d) TAPAH (2019), and (e) KONG-REY (2018).

    JKESS-42-3-264_F3.gif

    Spatial distribution of total water vapor in the Western Pacific (by NOAA-18, NOAA-19, Metop-A, Metop-B) including typhoon (a)-(b) BAVI, (c)-(d) MAYSAK, (e)-(f) HAISHEN, (g) TAPAH, and (h) KONG-REY.

    JKESS-42-3-264_F4.gif

    Spatial distribution of total water vapor by Cheonrian satellite 2A related to typoon (a) BAVI, (b) MAYSAK, (c) HAISHEN, and (d) TAPAH.

    JKESS-42-3-264_F5.gif

    Composite images of day and night RGB of Cheonrian Satellite 2A related to typoon (a) BAVI, (b) MAYSAK, (c) HAISHEN, and (d) TAPAH.

    JKESS-42-3-264_F6.gif

    (a) Tracks of typhoon MAYSAK and HAISHEN (b) 6 types of Fujiwhara effects (https://www.kma.go.kr/ communication/ elearning/fct_trn_2.jsp).

    JKESS-42-3-264_F7.gif

    Spatial distribution of daily precipitation in northeast China (https://data.cma.cn/data/online/t/1) (a) at 0800LST on 24 August 2020 to (b) 0800LST on 25 Aigust 2020, time series of daily precipitation and minimum air temperature change in (c) Incheon from 22 August 2020 to 27 August 2020 and (d) Busa from 28 August 2020 to 3 September 2020, and spatial distribution of daily precipitation due to tphoon (e) BAVI on 26 August 2020 and (f) MAYSAK on 3 September 2020 (https:// www.weather.go.kr/weather/observation/aws_distribution_popup.jsp),

    JKESS-42-3-264_F8.gif

    Spatial distribution of wind speeds in the 850hPa surface related to typhoon (a)-(b) BAVI and (c)-(d) MAYSAK.

    Table

    Average and maximum speed of a typhoon by latitude at KMA (2011)

    Reference

    1. Ahn, S.H. , Kim, B.J. , Lee, S.L. , and Kim, H.K. ,2008. The Characteristics of Disaster by Track of typhoons Affecting the Korean Peninsula. Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation, 8(3), 29-36. (in Korean)
    2. Cha, E.J. , Go, S.W. , Yang, G.J. , Won, S.H. , and Im, M.S. ,2009. A Study on the Type of Typhoon Path and the Distribution of Precipitation on the Korean Peninsula. Korean Society of Hazard Mitigation, 9(3), 64-67. (in Korean)
    3. Chen, G. T. J. and C. C. Yu,1988. Study of low-level jet and extremely heavy rainfall over northern Taiwan in the Mei-Yu season. Monthly Weather Review, 116, 884- 891.
    4. Choi, K.S. , Park, S.W. , Chang, K.H. , and Lee, J.H. ,2013. Possible Relationship between NAO and Western North Pacific Typhoon Genesis Frequency. Journal of the Korean Earth Science Society, 34(3), 224-234. (in Korean)
    5. Choi, K.S. , Park, K.J. , Kim, J.Y. , and Kim, B.J. ,2015. Synoptic Analysis on the Trend of Northward Movement of Tropical Cyclone with Maximum Intensity. Journal of the Korean Earth Science Society,36(2), 171-180. (in Korean)
    6. Hoegh-Guldberg, O. , D. Jacob, M. Bindi, S. Brown, I. Camilloni, A. Diedhiou, R. Djalante, K. Ebi, F. Engelbrecht, and J. Guiot,2018. Impacts of 1.5 C global warming on natural and human systems, Global warming of 1.5oC. An IPCC Special Report, http://hdl.handle.net/10138/311749, Accessed on Sep. 25, 2020.
    7. Jun, S.H. , Lee, W.J. , Kang, K.R. , and Yun W.T. ,2015. Development of the Selected Multi-model Consensus Technique for the Tropical Cyclone Track Forecast in the Western North Pacific. Atmosphere 25(2), 2015.06, 375-387 (13 pages). (in Korean)
    8. Kim, H.D. , Won, S.H. , Choi, K.S. , Park, S.W. , and Jang K.H. ,2011. Comparing the Effect of Both Thermal and Mechanical Forcing on the Error of Typhoon Track. Journal of the Environmental Sciences, 21 (2), 263-266. (in Korean)
    9. Kim, K.R. , Kim, Y.H. , Lee, H.K. , and Park, S.H. ,2000. Typhoon trend analysis using steam image of GMS-5 satellite. Journal of Korean Meteorological Society, 2000.10, 224-226 (3 pages). (in Korean)
    10. Kim, T.J. , Park, K.C. , and Kwon, H.H. ,2015. Assessment of Precipitation Characteristics and Synoptic Pattern Associated with Typhoon Affecting the South Korea. Journal of Korea Water Resource, 48(6), 463-477. (in Korean)
    11. Korea Meteorological Administration,2011. Typhoon white book. 11 pp
    12. Korea Meteorological Administration,2020a. Korea Climate Change Assessment Report. 29 pp
    13. Korea Meteorological Administration,2020b. Typhoon Analysis Report on the Korean Peninsula (2019).
    14. Korea Meteorological Administration,2019. Typhoon Analysis Report on the Korean Peninsula (2018).
    15. Kossin, J. P. 2018. A global slowdown of tropical-cyclone translation speed. Nature, 558 (7708), 104-107.
    16. Kwon, K.K. , Jho, M.H. , and Yoon, S.B. ,2020. Numerical Simulation of Storm Surge and Wave due to Typhoon Kong-Rey of 2018. Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers, 32(4), 252-261. (in Korean)
    17. Lee, J.H. , Yu, C.H. , Im, J.H. , Shin, Y.J. , and Jo, D.J. ,2020. Multi-task Learning Based Tropical Cyclone Intensity Monitoring and Forecasting through Fusion of Geostationary Satellite Data and Numerical Forecasting Model Output. Korean Journal of Remote Sensing, 36(5), 1037-1051. (in Korean)
    18. Lee, M.S. , Sohn, S.H. , Kim, D.H. , and Suh, A.S. ,1996. Forecasting of Typhoon Motion Using Water Vapor Images. Asia-Pacific Journal of Atmospheric Sciences, 32(3), 485-494. (in Korean)
    19. Lee, Y.J. , Kwon, H.J. , Joo, D.C. ,2011. Dynamic data-base Typhoon Track Prediction (DYTRAP). Atmosphere 21(2), 2011.06, 209-220 (12 pages). (in Korean)
    20. Moon, I.J. and Kim, S.H. ,2019. Global warming and typhoon movement speed. Journal of Korean Meteorological Society, 29(4), 19-19 (1 pages). (in Korean)
    21. Moon, H.J. , Kim, J.W. , Bin G. , Duane E. W. , Choi, J.T. , Goo, T.Y. , Kim, Y.M. , and Byun, Y.H. ,2019. The Effects of Atmospheric River Landfalls on Precipitation and Temperature in Korea. Korean Meteorological Society, 29(4), 343-353. (in Korean)
    22. Na, H.N. , Jung W.S. , and Park, J.K. ,2019. A Study on the Characteristics of Maximum Wind Speed Distributions by Typhoon Track in the Korean Peninsula. Journal of Korean Society for Atmospheric Environment, 35(1), 36-48. (in Korean)
    23. Nam, J.Y. , Lee, H.S. , and Song, D.S. ,2014. Analysis of GPS Precipitable Water Vapor Variation during Typhoon NEOGURI. Korean Society of Civil Engineers Conference, 1703-1704. (in Korean)
    24. Park, C.H. , Lee, H.W. , and Jung, W.S. ,2003. The Effects of Low-Level Jet and Topography on Heavy Rainfall near Mt. Jirisan, Asia-Pacific Journal of Atmospheric Sciences, 39(4), 441-458.
    25. Park, J.K. , Kim, B.S. , Jung, W.S. , Kim, E.B. , and Lee, D.G. ,2006. Change in Statistical Characteristics of Typhoon Affecting the Korean Peninsula. Atmosphere, 16(1), 1-17. (in Korean)
    26. Park, S.J. and Jo, S.J. ,1998. Typhoon Track Prediction using Neural Networks. Journal of Intelligence and Information Systems 4(1), 1998.6, 79-88 (4 pages). (in Korean)
    27. Song, D.S. , and Yun, H.S. ,2006. Analysis of GPS Precipitable Water Vapor Variation During the Influence of a Typhoon EWINIAR. Journal of Korean Society of Civil Engineers D26, 2006.11, 1033-1041 (9 pages). (in Korean)
    28. Shimokawa, S. , Iizuka, S. , Kayahara, T. , Suzuki, S. , and Murakami, T. ,2011. Fujiwhara effect; the interaction between T0917 and T0918. Nat Disaster Res Rep, 45, 23-26.