한반도 상륙 태풍 바람과 best-track data의 통계적 특성 분석

Statistical Analysis of Typhoon Wind over the Korean Peninsular using Observations and Best-Track Data

본 연구는 한반도에 상륙한 태풍을 대상으로 태풍최대풍속에 대한 관측치와 best-track data (RSMC/Tokyo)의 통계적 특성분석과 모형화를 중점으로 하였다. 관측자료는 전국적인 자동기상관측시스템과 한국기상청의 기상관측소에서 관측된 1시간 풍속자료를 사용하였다. 공간적 관심영역은 태풍중심으로부터 100km이내의 육상자료를 대상으로 하였으며, 시간적 영역은 14년(1993∼2006)이다. 먼저 best-track data 내의 최대풍속과 다른 인자들 사이의 관계를 알아보기 위하여 회귀분석을 수행하였으며, 태풍최대풍속이 중심기압, 중심기압차와 위도에 의하여 90%정도 설명되고 있다. 둘째, best-track data 최대풍속은 관측된 최대풍속보다 과대추정되고 있음을 알게 되었다. 셋째, 모형분석을 위하여 중회귀모형과 신경회로망을 적합하였으며, 신경회로망의 결과가 우수하게 나타났다. 추정된 신경회로망은 PPM에 따른 태풍최대풍속예측에 활용될 수 있다.

This paper concentrates on the statistical analysis and modeling of the typhoon maximum wind speed in observations and the best-track data(RSMC/Tokyo) for typhoons that made landfall over the Korean Peninsula. The observed one-hourly data from automatic weather system (AWS) and meteorological observatories in Korea Meteorological Administration are used. The region of interest is within 100km from the typhoon center on the Korean Peninsular. The time period is 14 years (1993 to 2006). Firstly, the regression analysis is performed for finding the relationship among the variables in best-track data. The typhoon maximum wind speed can be explained by central pressure, difference of central pressure and latitude in the best-track data about 90%. Secondly, we find the maximum wind speeds in best-track data were over-estimated compared with the corresponding observed maximum wind speeds. Thirdly, two statistical models, regression model and neural networks, are applied to find the relationship between observations and best-track data. The results of the estimated neural networks, NN 3-3-1, is better than those of the estimated regression model. Based on the PPM(perfect prog method), the estimated neural networks model can be used as a forecast model of typhoon maximum wind speed when the typhoon lands on the Korean Peninsular.