Global-domain Tropical Cyclone Initialization Method with the 3-Dimensional Bogus Vortex

Abstract

태풍의 진로와 강도 예측을 위한 태풍 초기화 기법을 개발하였다. 이 태풍 초기화 기법은 이상화된 3차원 모조 소용돌이를 이용한다. 이 3차원 모조 소용돌이도는 축대칭이며 RSMC 태풍 정보를 바탕으로 다양한 경험식을 이용하여 구해진다. 3차원 모조 소용돌이도가 구성되는 과정은 다음과 같다. 먼저 Holland 경험식을 이용하여 지표에서의 기압분포를 구성한다. 다음 이 지표 기압이 고려된 3차원의 고도장이 구성된다. 온도장은 고도장으로부터 정역학 평형을 이용하여 구해진다. 바람장은 접선풍과 반지름방향풍으로 구성되는데 이 바람들은 경도풍을 기본으로 하여 구해진다. 경도풍은 고도장으로부터 경도풍 방정식을 이용하여 구해진다. 접선풍은 하층의 마찰이 고려된 경도풍이다. 가장 하층의 반지름방향풍은 해당 층의 접선풍과 유입각(inflow angle)을 이용하여 구해진다. 가장 하층의 반지름방향풍을 바탕으로 질량보존을 고려하여 3차원의 반지름방향풍을 구성한다. 이렇게 구해진 반지름방향풍은 하층의 수렴과 상층의 발산을 잘 나타내었다. 3차원 모조 소용돌이도는 태풍 초기화 기법을 이용하여 전구 분석장에 반영된다. 상세한 태풍의 구조 표현이 가능하도록 먼저 전구 분석장을 고해상도로 보간한다. 본 연구에서 사용된 전구 분석장은 1° 해상도의 NCEP/NCAR의 FNL 분석장이었다. 이 분석장은 DFS 스펙트럴 보간법을 이용하여 0.176°의 고해상도로 보간 되었다. 본 연구의 태풍 초기화 기법은 가장 널리 알려진 태풍 초기화 기법인 GFDL 태풍초기화 기법과 기본적인 전략은 같으나, 3차원 모조 태풍을 비롯하여 서로 다른 점이 많다. 가장 큰 차이 중 하나는 태풍 성분을 추출하는 방법이다. 기존의 방법에서는 해당 태풍의 크기나 강도에 상관없이 일정한 규모로 분석장을 필터링 하였다. 하지만 본 연구에서는 해당 태풍의 크기나 강도를 고려하여 먼저 태풍의 수평규모를 결정하고 전구분석장을 필터링 하는데, 이때 필터의 계수에 이 태풍 수평 규모가 반영된다. 본 연구에서 사용되는 필터는 구면조화 스펙트럴 필터로 기존의 GFDL 방식에서 사용되는 필터에 비해 좀 더 날카로운 필터링을 가능하게 한다. 태풍의 영역을 정하는 방법도 기존과 다르다. 850 hPa의 접선풍 대신 850 hPa의 유선함수장을 사용한다. 유선함수의 특징을 이용하여 (북반구에서는 태풍의 중심에 가장 작은 유선함수 존재하며 멀어질수록 유선함수가 증가한다) 32 방향으로의 태풍 영역의 경계점이 구해지는데, 이 점들로 이루어진 영역이 태풍의 영역이 된다. 또한 나머지 태풍 초기화 과정도 GFDL 방식과 다르다. 이상화된 축대칭의 3차원 모조 소용돌이도는 태풍 규모의 필터링에 의해 태풍 규모보다 작은 성분만이 남게 된다. 이 규모 수정된 3차원 소용돌이도는 태풍 성분을 대신하게 된다. 이때 중심거리에 대한 가중치가 반영된다. 결과적으로 태풍의 중심부에는 3차원 소용돌이가 완전히 요란장을 대신하나 태풍 영역 경계 부근에서는 3차원 소용돌이가 거의 반영되지 않는다. 마지막으로 태풍의 하층에 상대습도를 강화시키면 태풍 초기화가 완성된다. 태풍 진로와 강도 예측에 대해 이 태풍 초기화의 효과를 분석하였다. 다양한 태풍 경우에도 태풍 초기화가 잘 이루어지는지와 그 효과를 검정하기 위해 2004년도에 발생한 각기 다른 강도, 크기와 위치를 가지는 태풍들을 선택하였다. 또한 태풍 초기화된 전구 데이터가 다양한 모델에서 그 효과를 보이는지를 살펴보기 위해 3가지의 다른 수치모델이 사용되었다. 2차원 전구 순압모델인 DFS_GloBat이 사용되었고, 3차원 지역모델인 MM5와 WRF모델이 사용되었다. 8개 태풍의 경우에 모두 태풍 초기화에 의해 태풍의 진로와 강도가 향상되었다. DFS_GloBat을 이용한 태풍의 진로 예측 실험에서는 태풍 초기화 하지 않은 FNL 분석장에 비해 16%의 진로 오차 감소를 보였고, MM5와 WRF모델 실험에서는 42%의 진로 오차 감소를 보였다. 강도 예측 실험에서는 태풍 초기화의 효과에 의해 MM5와 WRF모델에서 발생한 강도오차의 각각 68%와 69%를 줄였다. 태풍 초기화된 데이터를 초기장으로 사용한 WRF 모델의 결과가 가장 우수하였으며, 8개의 태풍 경우에 대해 48시간 후에 109 km의 진로 오차와 14 hPa의 강도 오차를 보였다. 본 연구에서 사용된 3차원 모조 소용돌이도의 가장 큰 특징 중 하나는 반지름방향풍을 통해 태풍의 이차 순환을 표현한다는 것이다. 이 반지름방향풍이 태풍의 강도에 어떻게 영향을 미치는 지를 조사하였다. 상층과 하층의 반지름방향풍을 각각 조사하였다. 반지름방향풍은 태풍의 2차 순환에 직접적으로 영향을 미치므로 강도의 변화에도 민감하였다. 특히 태풍 모의 초기 시간대에 그 효과가 컸다. 그리고 하층의 태풍 강도의 변화에 대해서 하층의 반지름방향풍에 비해 상층의 반지름방향풍이 더 중요하게 작용하였는데 관성안정도가 원인으로 고려되었다. 태풍 모의 초반 시간이 지나면 지표의 현열속과 수분속이 반지름방향풍 구조에 비해 태풍의 강도 변화에 더 큰 영향을 미치는 것으로 밝혀졌다.

TC-initialized high-resolution global analyses were designed for TC track and intensity prediction. The idealized 3-dimensional vortex that was generated based on RSMC best track data were inserted into high-resolution global analyses from which typhoon properties were eliminated. The vertical differentiation of geopotential structure determined by empirical functions determines temperature fields. The empirical function is designed to be able to determine temperature deviation at surface and the altitude of warm core. Therefore, temperature structure can be freely designed using these empirical functions. In the three TC cases (MINDULLE, CHABA and SARIKA) having different intensity, TC structures that were modified by TC initialization method were analyzed. The cross sections of TC-initialized analyses showed clear difference with FNL analyses in the central region while the difference gradually disappeared with increasing radial distance. In all three cases, FNL analyses represented much weak TC than observation. In CHABA case, for example, it was particularly serious. The very strong CHABA was represented as ordinary TC, weaker than MINDULLE. In other words, it’s not a good idea to use global analyses for TC prediction without any treatment. In all three cases, TC intensity increased up to the level of RSMC best track data by TC initialization. Even though non-initialized FNL analyses also had cyclonic circulation in the low levels of TC domain, the intensity was very weak, and the unrealistically large radius of maximum wind was found. On the contrary, TC-initialized analyses showed strong low level cyclonic rotation with decent radius of maximum wind. According to WRF model experiment with TC-initialized data, the radius of maximum wind speed was maintained while rotational wind got stronger. Therefore, it is confirmed that idealized vortex had realistic wind structure including the radius of maximum wind speed. Since the idealized vortex includes radial wind at lower and upper levels, spiral-structured inflow was found at 900 hPa with outflow at 150 hPa. As a result, convergence was developed in the lower layer of the TC center while divergence was formed in the upper layer. Then, the divergence fields in the lower and upper layers caused rapid vertical development of vertical velocity. In all cases except for SONGDA0830 case simulated with DFS_GloBat, the models with initialized analyses showed smaller track error than the models that used FNL analyses. Due to the characteristic of a barotropic model, DFS_GloBat showed relatively small distance error in the beginning. However, the distance error rapidly increased over time. On the contrary, the 3-dimensional regional models (MM5 and WRF) properly simulated TC track even in later time. Compared to WRF model result with FNL global analyses, the WRF with initialized analyses reduced track error by 43 % with about 109 km of error in 48 hours. This result is satisfying even being compared to the result of TC track simulation by professional typhoon forecast organizations. The track prediction error for typhoons in 2006 (from Typhoon #6 to Typhoon #20) by Japan Typhoon Model (JTYM) of Japan Meteorological Agency (JMA), for example, was 178 km with 48 hours of mean. In DFS_GloBat, on the contrary, the distance error was reduced by 18 % in average due to TC initialization. Therefore, the impact of TC initialization on the TC track prediction was greater in regional models than in 2-D barometric models. The central pressure of all TC cases was reduced by TC initialization to make data close to best track data. The TC intensity was well simulated during two days. Compared to the error of control experiment, the TC intensity error was reduced by 67 % (16 hPa of pressure error in 48 hours) in MM5 model and by about 69 % (14 hPa of pressure error in 48 hours) in WRF model. It was SARIKA0905 that showed the best effect of TC initialization. In SARIKA0905, FNL analyses failed to properly analyze the characteristics of TC. For example, the minimum pressure was set too high, and the minimum pressure position was far from the center of rotational wind. MM5 and WRF models that used FNL the analyses totally failed to simulate the development of TC. However, the TC-initialization method well modified the TC structure for SARIKA0905 based on the TC information. TC-initialized analyses substantially improved the prediction of TC intensity and track of SARIKA. The TC center at initial time was properly modified, and TC developing and weakening were also well simulated. To investigate the impact of radial wind structure of initial analyses on TC intensity, four radial wind structures were experimented using the WRF model. The central pressure of WRF model results were divided into two groups depending on the existence of radial wind in the upper levels. If positive radial wind exists in the upper layer, in other words, TC is intensified. The radial wind structure at low and upper levels has a direct impact on secondary circulation. Except for before 40 minutes of the time integration, TC intensity sensitively responds to secondary circulation during early time period. Depending on how fast the secondary circulation is formed, in other words, the central pressure is determined. After secondary circulation is formed up to a certain level, the surface heat and moisture fluxes play an important role in changing TC intensity. The central pressure responded more sensitively in moisture flux than in heat flux. The surface fluxes were proportional to the wind speed at lower layers. Furthermore, lower layer wind speed is strongly influenced by the outflow in the upper layer. Consequently, TC intensity is greatly influenced by radial wind at outflow layer. Since the radial wind in the upper layer quickly causes inflow in the lower layer, which is the yield of surface fluxes increment, the radial wind at upper levels plays an important role in TC intensity prediction. If secondary circulation is sufficiently formed, this effect is gradually decreases. Most TC initialization methods include the time integration for intensified TC structure and dynamical balance at initial time. In GFDL hurricane initialization scheme, the axisymmetric model is time-integrated (Kurihara 1993), and BDA method implements 4DVAR including 30 minutes time integration. Kwon et al. (2002) conducted time integration for 24 hours using Four-Dimensional Data Assimilation (FDDA). The radial flows are generated during time integration of these methods while FDDA with strong nudging for wind structure cannot make enough radial wind. All these methods do not have radial wind structure at the beginning of time integration. If radial wind is considered at the start of time integration, the integration time for TC initialization can be reduced. The axisymmetric vorticity generates beta gyre due to its rotational flow. The asymmetric beta gyre has an impact on the movement of vorticity. This beta gyre will also be found near the TC of analyses. In this study, the beta gyre in analyses is less removed in TC initialization process than GFDL method because the disturbance field is separated from the analyses field with sharper cutoff filtering. It is one of the reasons why this initialization method reduces the track prediction error. To get a more accurate TC track prediction skill, the beta gyre will be strictly considered in future study. The beta gyre would be intensifying if axisymmetric wind were stronger than the axisymmetric flow in the analyses field. In the next study, therefore, beta gyre will be added using the results of the previously executed model. The asymmetric components in the wind field as previous model result will be investigated within the TC domain or in extended domain. If the beta gyre is properly added in TC initialization, the TC track prediction will become more accurate.