Diagnosis of Typhoon Track Using Multifractal Analysis of Wind Fields

Abstract

In Korea, the typhoon is becoming an essential issue as it brings huge damage and its occurrence frequency has been increased since 2001 in Korea and many types of research and case studies related to the prediction of typhoon intensity and typhoon track are conducted especially by using the numerical model. However, there is a lack of studies investigating the linearity of the typhoon especially by using radar data. To see the detailed linearity of the typhoon, the multifractal framework was applied in this study by using the wind field dataset obtained from the radar. In this study, the motivation was to apply the multifractal approach that explains the nonlinearity and nonstationary structure of the typhoons, especially using radar data. Then, find the difference of multifractality on each altitude depending on the different typhoon tracks that the multifractal parameters could be used as one of the measurements when diagnosing the typhoon tracks. The radar dataset was collected depending on the track of the typhoon. Track category 1: typhoon moving straight north from Jeju island to the Korean peninsula, and track category 2: typhoon making a curve northeastward as the typhoon passes Jeju island. Typhoon Khanun, Bolaven and Sanba (2012) are selected for track category 1. Tembin (2012) and Chaba (2016) are selected for track category 2. Then, the wind field of each typhoon case was calculated by using the dual-Doppler wind retrieval method and each parameter was divided into the positive and negative fields. This large amount of space-time data was analyzed by calculating fractal dimension and proceeded by using Trace Moments (Schertzer and Lovejoy, 1987) and Double Trace Moment (Lavallée et al., 1992) to quantify the mean fractality of the process with the help of its fractal co-dimension C_1 and its multifractality index α, which measures how fast the intermittency evolves for higher singularities. It was possible to determine the tracks of the typhoon by calculating the fractal dimension of U and V before and after landfalling on Jeju island. Also, it was noted that the location of the typhoon center affects the decreasing trend of fractal dimension of positive V. Also, with the help of TM and DTM analysis, it was possible to verify the movement of the typhoon even with the same category of track moving north. The C_1 can determine the sparseness of the field but the dependence of 𝛼 of positive U showed the possibility of typhoon curving to the east. Also, the track category moving to the northeast, the dependence of 𝛼 of negative U makes the difference of degree of curvature of the track. Moreover, it was possible to identify the location of the typhoon track according to the UM parameters. If the curvature degree of α between 2-5 km is large, the typhoon center is located more on the east side of the island.

한반도에서 발생하는 자연재해 중 태풍은 인명과 재산에 많은 피해를 가져오는 위험 기상 현상이며, 2001년 이후로 발생 빈도가 꾸준히 증가하고 있어 정확한 태풍예보(경로 및 강도)에 대한 중요성이 더욱 커지고 있다. 특히, 수치모델을 활용한 태풍 강도 및 태풍 경로 예측과 관련된 다양한 연구가 이루어지고 있으나 관측자료를 이용한 태풍의 고도별 바람장의 선형성을 분석하여 태풍의 경로를 예측하는 연구는 부족하다. 본 연구에서는 태풍의 상세한 선형성을 확인하기 위해 레이더에서 얻은 바람장 자료를 이용하여 멀티프랙탈 분석을 실시하고, 경로별 달라지는 멀티프랙탈 변수를 분류하여 태풍 경로를 진단하고자 한다. 태풍이 제주도에서 한반도로 북진하는 경로와 제주도를 지나며 북동진하는 두 가지 경로 중 북진하는 경로에는 태풍 Khanun, Bolaven, Sanba (2012), 북동진하는 경로에는 태풍 Tembin (2012), Chaba (2016)를 분석 대상으로 선정하였다. 각 사례에 대해 제주도 고산, 성산에 위치한 레이더 자료를 수집하고, dual-Doppler wind retrieval method를 이용하여 바람장 을 계산하고, 각 바람장 변수는 양과 음의 장을 따로 나누어 각 변수들에 대해 멀티프랙탈 분석을 실시하였다. 멀티프랙탈 분석 순서는 고도별 각 변수들이 가지는 프랙탈 차원을 구하고, Spectral analysis를 활용하여 고도별 변수들의 보존성(conservative)을 확인한 후, Trace Moments (TM, Schertzer and Lovejoy, 1987) 와 Double Trace Moment (DTM, Lavallée et al., 1992) 분석기법을 통해 멀티프랙탈 변수 C_1 과 α를 구하였다. 제주도 상륙 전, 후의 U, V 장에 대한 프랙탈 차원을 계산하여 시간에 따라 변하는 양의 V 장 프랙탈 차원을 통해 개략적인 태풍의 경로를 파악한 결과, 태풍의 중심위치에 따라 프랙탈 차원이 달라짐을 알 수 있었다. 또한 TM 및 DTM 분석을 통해 태풍의 진행방향이 동일하더라도 상륙 및 영향을 끼치는 정확한 위치에 따라 멀티프랙탈 변수 C_1 과 α 가 달라짐을 알 수 있었다. 특히, 북진하는 태풍의 경우, 양의 U 장의 α 에 따라 태풍의 경로가 동쪽으로 이동할 수 있음을 보였고, 북동진하는 태풍의 경우 음의 U 장의 α 에 따라 북동진 경로의 곡률 차이가 나타남을 알 수 있었다. 뿐만 아니라, 와도장의 2-5 km 고도에서 나타나는 α 의 곡률에 따라 제주도를 기점으로 태풍 위치의 진행방향 예측에 대한 진단 가능성을 보였다.