APEC 기후센터 "태평양 도서국, 사이클론 걱정마!"

'사이클론 장기 예측 전망자료' 생산 시스템 개발...피해 줄이기 앞장
박원정 기자 awayon@naver.com | 2016-10-27 10:49:09

14개국에 매년 11월~다음해 4월까지 6개월간 제공...피해 예방 기대 

올해 10월부터 이들 자료를 매년 동월에 연간 1회로 전자메일로 제공
         

부산 해운대 APEC 기후센터 전경<사진제공=APEC 기후센터>

 

앞으로 태평양 도서국의 사이클론 피해가 획기적으로 감소할 것으로 기대된다.

 

APEC 기후센터(소장 정홍상, APCC)는 기후변화에 민감한 농업과 수산업 그리고 관광과 같은 산업에 주로 의존하고 있는 14개 태평양 도서국을 대상으로 매년 11월부터 다음해 4월까지 총 6 개월간의 '태평양 도서국 대상 사이클론(Tropical Cyclone) 장기 예측 전망자료'를 생산하는 시스템을 개발, 이들 예측 전망자료를 올해 2016년 10월부터 매년 동월에 연간 1회씩 태평양 도서국에 전자메일로 제공한다. 

 

태평양 도서국 14개국은 파푸아뉴기니·솔로몬군도·피지·바누아투·팔라우·미크로네시아연방·나우루공화국·마샬군도·키리바시·투발루·사모아·통가·니우에·쿡아일랜드 등이다.

 

태평양 도서국 14개국은 태평양에 위치한 섬 국가들로 국토의 대부분이 해발 5m 미만의 저지대여서 지구온난화로 인한 해수면 상승 및 태풍과 지진, 해일 증가 등 기후변화의 영향을 크게 받고 있다. 

 

 

특히 인도양, 아라비아해, 벵골만에서 발생하는 열대성 저기압(태풍과 유사)인 사이클론은 역사적으로 태평양 도서국 내 거주민들의 삶과 경제, 물 공급 그리고 안전 등에 커다란 영향을 끼쳐왔다. 또한 태평양 도서국은 식량 및 수입원 확보를 위해 주로 기후에 민감한 농업, 수산업 그리고 관광업에 대개 의존하기 때문에 사이클론은 이들 지역에 심각한 피해를 주곤 한다. 

 

예로 2015년 3월에 사이클론이 강타하면서 태평양 섬나라 바누아투가 완전히 초토화 됐다. 특히 이 나라 국내총생산(GDP)의 40% 정도가 관광산업이고 나머지 60%는 농업과 어업이 차지하고 있어 사이클론으로 인한 직·간접의 경제적 피해가 매우 심각했다. 

 

이에 따라 APEC 기후센터는 태평양 도서국 내 수요를 반영한 기후변화 적응·대응사업의 일환으로 ‘APEC기후센터가 개발한 다중모델 앙상블(MME) 장기 예측 시스템’을 활용해 매년 11월부터 다음해 4월까지 총 6개월간의 태평양 도서국 대상 사이클론의 장기예측 전망자료를 생산할 수 있는 시스템을 개발하고, ‘사이클론의 장기예측 전망자료’를 태평양 도서국의 기상청 및 재해·재난 관리를 담당하는 정부기관 등에 제공한다.

 

한편 APEC기후센터의 다중모델 앙상블(MME) 기법은 전 세계 11개국 17개 기관으로부터 수집된 여러 기후모델(지구기후시스템을 구성하는 각 요소들을 설명하기 위한 수학적인 표현 )의 예측정보를 통계적으로 통합해 개별모델의 오차를 제거함으로써 기후예측의 정확도를 높인 기법이다. 마찬가지로 이 기법을 활용해 생산된 태평양 도서국 대상 사이클론의 6개월 장기예측 전망자료의 예측 정확도가 다른 전망자료보다 더 높다.

 

APEC 기후센터에서 받은 태평양 도서국 대상의 사이클론 장기예측 전망자료를 바탕으로 태평양 도서국들은 사이클론의 활동을 미리 예측하여 대비할 수 있게 될 것이다. 

 

특히 태평양 도서국의 재해·재난 관련 정책 결정자 및 관리자들은 이 전망자료를 가지고 사이클론으로 인한 재해·재난 대비와 관련해 좀 더 올바른 의사결정을 할 수 있게 될 것이다. 이를 통해 이들 지역의 사이클론으로 인한 인적·물적 피해를 효과적으로 줄이는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

[환경미디어 박원정 기자]

 

 <태평양 도서국 대상 향후 6 개월간의 사이클론 장기예측 전망자료 내용(2016.11~2017.4)>
The South Pacific Tropical Cyclone Outlook:
APCC hasestablished a seasonal TC activity prediction system for the South Pacific by combining the APCC MME dynamical prediction system with a statistical model. Dynamical model-based predictions of large-scale variables are used as a set of predictors in the statistical forecasts of TC activity over an extended range (November to April in the next year) with lead times of 6 months. For regions having relatively poor predictability, a lag relationship from observations during last several months is used as predictors for statistical TC forecast.
The model predicts the highest TC track density in the area near 160°E-150°E and 20°S. The TC track density anomaly, on the other hand, shows a bit higher or near-normal TC track probability near the dateline compared to the climatological distribution, but much lower TC track probability far west of the dateline. Thus, for countries near Coral Sea and far west of dateline, there would be a lower chance of TC occurrence exceeding the climatological average.

 

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