1. 서 론

우리나라에서 발생하는 자연재해 요인은 태풍, 호우, 대설, 강풍 등이 있고 매년 많은 인명 및 재산피해가 발생하고 있다. 행정안전부(MOIS, 2022)에서는 자연재해 피해 원인을 12가지로 구분하여 최근 10년간 원인별 피해액 현황을 제시하고 있으며, 전체 피해액 3,691,132백만 원 중 태풍으로 인한 피해액은 약 47.7%인 1,759,670백만 원으로 집계되어 가장 큰 비중을 차지하는 것으로 나타났다. 우리나라 연안지역 대부분은 주거, 산업, 관광 등의 용도로 개발되어 인구 및 건축물의 밀도가 상대적으로 높고, 최근 경남지역에 상륙하여 통과한 태풍 힌남노(HINNAMNOR, 202211)와 같은 초강력 태풍의 내습 빈도가 잦아지고 있어 태풍에 의한 연안지역 재해 발생 가능성이 매우 높은 현황이다. 또한, APEC 기후센터(APCC, 2022)에서 수행한 미래 기후 시나리오별 태풍 발생 밀도, 태풍 진로 밀도, 태풍 강도 분석 결과에 따르면 중위도에서의 태풍 증가가 예상되고, 이상 경로를 따르는 태풍과 태풍의 강도가 더욱 높아질 것으로 전망되고 있다. 따라서 금회 연구에서는 동해 해양기상부이를 대상으로 현재까지 가장 큰 파고가 나타난 태풍을 검토하고, 해당 태풍에 대하여 파랑추산 수치모형실험과 해양수산부(MOF, 2019)에서 제시한 심해설계파 제원을 사용해 재현 빈도를 도출하였다. APEC 기후센터(APCC, 2022)에서 제시된 미래 기후 시나리오의 태풍 최저기압 감소량을 바탕으로 최대풍속 증가치를 추정하여 강원도 속초항 전면에서 변화되는 파랑을 평가하고 결과에 대해 분석하였다.

2. 기후변화 영향 검토

기후변화의 영향이 고려된 태풍 내습 시 파랑 변화 평가는 동해 해양기상부이에서 파고가 최대로 나타난 태풍을 대상으로 수행하였다. 파랑 변화 평가 대상으로 선정된 태풍에 대하여 APEC 기후센터(APCC, 2022)가 제시한 미래 기후 시나리오의 태풍 최저기압 감소량을 적용하였으며, 내습 경로는 동일한 것으로 가정하였다. 태풍 최저기압은 최대풍속에 영향을 미치며, 풍속의 변화는 바람장에 의해 발달하는 파랑에 영향을 미치게 되므로 최근까지 우리나라에 영향을 미친 태풍의 최저기압, 최대풍속 자료를 활용하여 최저기압-최대풍속 관계식을 산출하였다. 해수위 조건은 국립해양조사원(MOF, 2020)에서 제시된 속초 조위관측소 위치에서의 해수면 상승률을 적용하였다.

2.1 과거 내습 파랑 검토

기상청 기상자료개방포털(KMA, 2023)에서 제공하는 2001년부터 2022년까지의 동해 해양기상부이(Fig. 1) 관측자료를 사용해 과거 내습 파랑을 검토하였으며, 유의파고 시계열을 Fig. 2에 나타내었다. Fig. 1에서 확인할 수 있는 것과 같이 기상청은 우리나라 전 해역에 걸쳐 해양기상부이를 운용하고 있으며, 금회 검토 대상지는 강원도 속초항이므로 가장 인접한 동해 해양기상부이의 관측자료를 검토하였다. 동해 해양기상부이 관측자료를 나타낸 Fig. 2에서 보는 바와 같이 2001년부터 2022년까지 관측된 최대 유의파고(Hs)는 9.6 m로 2020년 제9호 태풍 마이삭(MAYSAK) 내습 시 나타났으며, 2011년 01월 01일 07:00에 관측된 8.7 m, 2015년 제15호 태풍 고니(GONI) 내습 시의 7.8 m가 뒤를 이었다. 동해 해양기상부이에서 관측된 유의파고는 하계와 춘계 대비 추계와 동계에 상대적으로 높게 나타나 태풍이 주로 내습하는 가을철과 고파랑 발생 빈도가 높은 겨울철에 파고가 높게 관측되는 동해안의 일반적인 파랑 특성을 확인할 수 있다. Fig. 2의 유의파고 시계열을 살펴보면 2010년 이전 대비 2010년 이후 유의파고의 극값 및 평균값이 상승하는 경향이 뚜렷하게 나타났다. 이는 기상청 해양기상부이(Fig. 1) 중 동해안에서 가장 고위도에 위치하고 있는 동해 해양기상부이에서의 태풍 내습 시 유의파고가 2010년 이후 증가하는 경향이 나타나고, 태풍 마이삭(MAYSAK, 202009) 내습 시에는 9.6 m까지 관측된 것을 고려하면 최근에는 태풍 영향권에 한반도가 포함된 이후에도 태풍이 세력을 유지한 채로 북상하는 것으로 사료된다.

Fig. 1.

Location map of Donghae ocean data buoy (KMA, 2023)

Fig. 2.

Time series data on Donghae ocean data buoy for significant wave height (KMA, 2023)

2.2 태풍 내습 시 중심기압-최대풍속 상관관계 검토

Kang et al.(2002)은 태풍 내습 시 태풍 중심기압과 최대풍속 간의 관계를 이론적으로 풀이한 식 (1), (2)와 같은 관계식을 사용하였다. 이때, 태풍 중심에서의 기압분포는 동심원으로 가정하였고 원심력, 전향력, 기압경도력만 고려하였으나 풍속이 강한 태풍 시에는 상대적으로 Coriolis 항의 값이 매우 작아지므로 Holland(1980)와 같이 이를 무시하였다.

여기서, Vmax는 최대풍속(m/s), C는 관측된 태풍 기압분포 자료에서 구해지는 경험적 상수, B는 scaling parameter로 식 (1)의 형태를 결정하는 상수이며, ρ는 공기의 밀도, e는 자연로그의 밑수, P∞는 태풍 영향권 밖에서의 주변기압, P0는 태풍 중심에서의 해면기압, γ는 이론적으로 검토하였을 때 0.5이다.

Atkinson and Holliday(1977)는 북서태평양 지역을 대표하는 태풍 영향권 밖에서의 주변기압(P∞)을 1,010 mb(hPa)로 선택하였으며, 폭풍의 최대풍속을 실제로 경험했을 가능성이 높은 노출된 해안 또는 섬 지역 관측소의 지표면 풍속 자료를 최초로 조사하였다. 이를 통해 최대풍속 자료에 가장 잘 맞는 비선형 관계를 나타내는 경험적 관계식을 도출하였다(식 (3)).

태풍 중심기압과 최대풍속 간 관계에 대해 제시한 식 (3)과 같이 과거에 수행된 다양한 연구 결과와 2001년부터 2023년까지 한반도 영향태풍 자료의 태풍 중심기압과 최대풍속(KMA, 2023)을 사용해 식 (1)의 형태로 회귀분석하여 관계식을 산출하였다. 과거 연구 결과와 금회 수행한 결과에 대한 최대풍속 관계식 및 그래프를 Table 1과 Fig. 3에 각각 나타내었다. 금회 기상청(KMA, 2023) 자료를 사용하여 도출한 관계식의 결정계수(R2)는 0.88, RMSE(Root Mean Squared Error)는 2.57 m/s로 나타났으며, Fig. 3에서 보는 바와 같이 기상청(KMA, 2023) 자료의 경향을 유사하게 재현하였다. Schloemer(1954)가 제시한 최대풍속 관계식의 RMSE는 2.81 m/s로 나타나 금회 산출한 관계식의 성능이 더 좋은 것으로 나타났으나, 금회 연구 대상은 중심기압이 낮아 강도가 매우 높은 태풍이므로 태풍 강도 분류 기준에 따라 기상청(KMA, 2023) 자료를 분류하여 RMSE를 산출하였다. 자료 분류는 매우 강 태풍을 기준으로 하였으며, Fig. 3에서 확인할 수 있듯이 매우 강 태풍 강도 분류 기준인 44 m/s 이상 54 m/s 미만의 최대풍속은 대략적으로 태풍 중심기압 950 hPa에서 나타나므로 이를 기준값으로 설정하였다. 950 hPa 이상의 자료에 대한 금회 산출한 최대풍속 관계식과 Schloemer(1954) 관계식의 RMSE는 각각 2.44 m/s, 3.00 m/s로 금회 산출한 관계식이 앞서 전체 자료에 대한 RMSE 2.57 m/s보다 더 낮게 나타났으나, 950 hPa 미만 자료에 대해서는 3.10 m/s, 1.73 m/s로 계산되었다. 따라서, 보수적인 관점에서 Schloemer(1954)의 관계식이 태풍 중심기압이 낮은 경우에 더 적합한 것으로 판단되어 금회 적용할 태풍 내습 시 태풍중심기압-최대풍속 관계식으로 최종 선정하였다.

Fig. 3.

Various relationship between typhoon central pressure and maximum wind speed

2.3 미래 태풍 강도 검토

APEC 기후센터(APCC, 2022)에서는 한반도 인근 5개 지역(Fig. 4)에 대하여 기후변화에 따른 미래 태풍의 강도 변화를 지역기후모델을 사용해 분석하였다. APEC 기후센터(APCC, 2022)는 태풍의 강도를 중심기압으로 나타내었고, 과거 기간(1979~2014년), 저탄소 시나리오(SSP1-2.6), 고탄소 시나리오(SSP5-8.5)로 구분해 Fig. 4의 지역별로 비교 ‧ 분석하였다(Fig. 5). Fig. 5를 살펴보면 과거 기간(1979~2014년) 동안 태풍 중심기압의 최소값은 1 지역에서 943 hPa로 나타났고, 고탄소 시나리오(SSP5-8.5)에서는 2 지역에서 933 hPa로 전망되어 현재 대비 10 hPa이 감소하는 것으로 분석되었다. 지역별로 태풍 중심기압 변화율을 정리한 Table 2에서 보는 바와 같이 모든 지역에서 현재 대비 태풍 중심기압이 감소하는 것으로 나타났고, 최대 1.39%까지 감소하는 지역이 있어 미래에는 태풍 강도가 증가할 것으로 전망되었다.

Fig. 4.

Regions for typhoons affecting the Korean Peninsula (APCC, 2022)

Fig. 5.

Box plot of minimum central pressure in typhoon for 5 regions (APCC, 2022)

2.4 해수위 상승 검토

해양수산부(MOF, 2020)는 우리나라 연안을 대상으로 미래 중장기 해수면 변동률 산정을 통한 기후변화에 대응하기 위해 우리나라 해역을 포함한 북서태평양 고해상도 장기 지역 해양기후변화 예측 모델을 이용하여 기후변화 시나리오 RCP 2.6, RCP 8.5에 대한 미래 해수면 상승률 및 상승고를 전망하였다. 금회 연구에서는 RCP 8.5 기후변화 시나리오를 적용한 고해상도 지역 해양수치모델 앙상블 결과를 선택하였다. 속초 조위관측소에서 2070년까지의 해수면 상승률은 6.09 mm/yr이었으며, 적용 기간을 50년으로 설정해 30.45 cm의 해수위가 상승하는 것으로 산출하였다.

3. 파랑 변화 평가

미래 기후변화에 따른 태풍 강도가 증가하는 것으로 전망되므로 내습 파랑 또한 상승할 것으로 예상된다. 따라서, 강원도 속초항 전면에서의 파랑 변화를 평가하기 위해 앞서 동해 해양기상부이 내습 파랑 검토 결과를 토대로 선정한 태풍 마이삭(MAYSAK, 202009)에 대하여 파랑추산실험을 수행하였다. 동해 해양기상부이 관측자료를 통해 파랑추산실험 결과를 검증하여 모형의 신뢰성을 확보하였고, 미래 태풍 강도(SSP5-8.5)가 반영된 파랑추산실험을 수행하여 미래 기후의 영향으로 변화되는 강원도 동해안 해역과 속초항 전면의 파랑을 평가하였다.

3.1 파랑추산실험 조건

파랑추산실험은 바람에 의해 발생하는 파랑 모의가 가능하고 천해에서의 파랑 변형 재현성이 우수한 다방향 불규칙파 모형인 SWAN(Simulating WAves Nearshore)을 사용하였으며, 실험영역은 태풍 바람장에 의한 파랑 발달을 실제 현상과 유사하게 모의할 수 있도록 한반도 주변 동북아시아를 포함하도록 설정하였다. 전체 실험영역 수심도를 Fig. 6에 나타내었다. Fig. 6을 살펴보면 곡선형의 오키나와 해구를 따라 약 7,000 m 내 ‧ 외의 수심을 확인할 수 있으며, 우리나라 동해안 지역에는 약 2,000 m로 수심이 깊은 해역이 위치하고 있고, 남해안과 서해안은 상대적으로 얕은 20~100 m 정도의 수심이 분포하고 있다. 금회 파랑추산실험의 모델별 격자 정보를 Table 3에 나타내었다. 모델은 대광역(Domain 01), 광역(Domain 02), 중간역(Domain 03), 상세역(Domain 04)으로 설정하였고, 외력 조건은 일본 기상청의 중규모 예보모델인 JMA-MSM(Saito et al., 2006) 바람장을 사용하였다. 해수위 조건은 평균해면(MSL)에 태풍 마이삭 내습 시 최대 폭풍해일고(Fig. 7) 63.84 cm와 속초 조위관측소에서 50년 이후 예상되는 해수위 상승고 30.45 cm를 적용하였다.

Fig. 6.

Bathymetry map of simulation

Fig. 7.

Storm surge at the Sokcho tidal station during MAYSAK (202009) attack

3.2 파랑추산실험 모형 검증

파랑추산실험 결과의 신뢰성을 확보하기 위해 동해 해양기상부이에서 태풍 마이삭(MAYSAK, 202009) 내습 시를 대상으로 모형 검증을 수행하였다. 모형 검증은 Fig. 8에 나타낸 관측값과 모델값의 유의파고 및 주기 시계열과 태풍 마이삭(MAYSAK, 202009)이 발생한 2020년 8월 28일 15:00부터 2020년 9월 03일 12:00 소멸 시점까지에 대해 산출한 MAE(Mean Absolute Error) 값을 사용하여 수행하였다. Fig. 8에서 보이는 것과 같이 모델 결과와 관측 결과의 유의파고 및 주기의 경향성과 최대값 발생 시점 등이 유사하게 산출된 것을 확인할 수 있었으며, 파고 및 주기의 MAE는 각각 0.46 m, 1.15 s로 계산되어 모형의 재현성이 높은 것으로 나타났다.

Fig. 8.

Validation of SWAN model on location of Donghae buoy during MAYSAK (202009) attack

3.3 파랑추산실험 결과 분석

파랑추산실험 결과에서 태풍 마이삭(MAYSAK, 202009) 내습 기간 중 속초항 전면에서의 유의파고 시계열을 Fig. 9에 제시하였고, 격자점별 최대파고를 산출하여 나타낸 최대파고 분포도를 광역(Domain 01) 및 상세역(Domain 04)에 대하여 Fig. 10에 나타내었다. 기상청(KMA, 2023)에서 제공하는 자료에 따르면 태풍 마이삭은 2020년 9월 06시경 북위 30°를 통과하였으며, 이동 경로는 Fig. 4의 2 지역과 4 지역에 해당하였다. Fig. 4의 2 지역 및 4 지역은 미래기후 시나리오 SSP5-8.5를 적용하면 태풍 중심기압 감소율이 Table 2에서 보이는 바와 같이 각각 -1.39%, -0.43%이다. 태풍 중심기압 감소율과 최대풍속 관계식을 통해 미래기후 시나리오 SSP5-8.5를 파랑추산실험의 외력 조건인 바람장에 반영하여 파랑추산실험을 재수행하였고, 결과(Fig. 9)를 살펴보면 속초항 방파제 전면에서 유의파고 최대값이 4.68 m로 나타나 현상태 4.06 m 대비 15.27% 증가한 것으로 산출되었다. 현상태 조건의 Fig. 10(a), Fig. 10(c)와 미래기후 시나리오 SSP5-8.5의 태풍 강도 증가가 적용된 Fig. 10(b) 및 Fig. 10(d)를 비교해서 살펴보면 태풍이 북위 30°를 통과한 이후 태풍 중심기압이 감소 되었으며, 최대풍속-태풍중심기압 관계식에 따라 증가하는 풍속으로 인하여 전반적으로 파고가 상승하는 것을 확인할 수 있다.

해양수산부(MOF, 2019)는 Fig. 11과 같이 우리나라 해안을 따라 총 520개의 격자점에 대해서 재현 빈도별(10년, 20년, 30년, 50년, 100년), 파향별(N, NNE, NE, ENE, E, ESE, SE, SSE, S, SSW, SW, WSW, W, WNW, NW, NNW) 심해설계파 파랑 제원을 제시하였다. 147-2 격자점의 재현 빈도별 파랑 제원을 활용하여 금회 연구에서 검토한 태풍 마이삭(MAYSAK, 202009)의 재현 빈도를 추정하였고, SSP5-8.5 기후변화 시나리오를 적용하였을 때의 예상되는 재현 빈도를 산출하였다(Fig. 12). 태풍 마이삭(MAYSAK, 202009) 내습 시 심해설계파 격자점 147-2 위치에서의 최대 유의파고는 5.80 m였으나 미래 태풍 강도 적용 시에는 6.86 m로 증가하였고, 이때의 파향은 ESE로 나타났다. Fig. 12에 파란색으로 나타낸 회귀곡선은 147-2 격자점의 재현 빈도별 ESE 파향 심해설계파(3.6 m, 4.0 m, 4.3 m, 4.7 m, 5.3 m)를 사용하여 추정한 회귀곡선이며, 초록색으로 나타낸 회귀곡선은 동일 격자점에서 재현빈도별로 심해설계파 결정요인이 태풍인 파향 중 가장 큰 심해설계파(3.90 m, 5.1 m, 5.5 m, 6.1 m, 6.8 m)를 사용해 추정한 회귀곡선이다. ESE 파향 심해설계파로 추정한 회귀식을 식 (4), 태풍 기인 심해설계파로 추정한 회귀식을 식 (5)에 제시하였으며, 각각의 결정계수는 0.992, 0.983으로 매우 높게 나타났다.

여기서, R은 재현 빈도(Return period), Hs는 유의파고(Significant wave height)이다.

태풍 마이삭(MAYSAK, 202009) 내습 시 147-2 격자점 위치에서 현상태 최대 유의파고 5.80 m를 식 (4)에 대입하면 212년의 재현 빈도가 산출된다. 이는 태풍 마이삭(MAYSAK, 202009) 내습 당시 147-2 격자점 위치에서 212년 재현 빈도의 파고가 내습한 것을 의미하며, 미래 태풍 강도 적용 시의 최대 유의파고 6.86 m를 동일하게 식 (4)에 대입할 경우 재현 빈도는 883년으로 현상태 대비 4배 이상 상승하는 것으로 나타났다. 동일한 최대 유의파고 5.80 m와 6.86 m를 파향을 고려하지 않은 식 (5)에 대입하는 경우 재현 빈도가 각각 41년, 96년으로 산출되어 보수적으로 고려해도 미래 기후에서는 파고의 재현 빈도가 2배 이상 상승하는 것으로 예측되었다.

Fig. 9.

Time series data on Sokcho location for significant wave height

Fig. 10.

Significant wave height distribution of each SWAN numerical model result

Fig. 11.

Location map of deep sea design wave grid points (MOF, 2019)

Fig. 12.

Each of regression curve for the 147-2 point of deep sea design wave

4. 결 론

최근 10년간 우리나라에 자연재해로 인한 전체 피해액 중 47.7%는 태풍 내습 시 발생하였다. 주요 자연재해 요인으로 손꼽히는 태풍의 강도는 APEC 기후센터(APCC, 2022)에 따르면 미래기후에서 더욱 강해질 것으로 전망되어, 동해 해양기상부이에서 관측된 최대 유의파고 9.6 m를 상회하는 파랑이 내습할 수 있어 태풍으로 인한 피해가 우려되는 상황이다. 태풍 내습 시 파랑의 발달은 주로 바람장에 의해 발생되고, 태풍의 영향을 받는 바람장 풍속은 태풍 중심기압과 관계가 있다(Kang et al., 2002). 미래 기후 시나리오 SSP5-8.5에서 태풍 중심기압은 최대 1.39% 감소하며(APCC, 2022), 이를 태풍 마이삭(MAYSAK, 202009) 내습 시에 적용하여 파랑추산실험을 수행한 결과 강원도 속초항 전면의 최대 유의파고는 4.06 m에서 4.68로 15.27% 증가하는 것으로 나타났다. 심해설계파 격자점 147-2 위치에서 유의파고에 따른 재현 빈도를 추정하기 위해 재현 빈도별 심해설계파(MOF, 2019) 제원을 사용하여 회귀식을 도출하였다. 태풍 마이삭(MAYSAK, 202009) 내습 시 심해설계파 격자점 147-2 위치에서 나타난 최대 유의파고 5.80 m를 도출한 회귀식에 대입하여 재현 빈도를 추정한 결과 파향을 고려한 경우 재현 빈도는 212년으로 산출되었고, 파향을 고려하지 않고 보수적인 관점에서 태풍 기인만 고려하면 41년으로 산출되었다. 동일한 방법으로 147-2 격자점 위치에서 미래 기후조건을 적용하여 산출된 최대 유의파고 6.86 m를 파향을 고려한 회귀식에 대입하면 약 4배인 883년, 태풍 기인을 고려한 회귀식에 대입하면 약 2배인 96년의 재현 빈도가 예측되었다. 따라서, 기후변화로 인한 미래의 태풍 강도 증가가 사실상 확정적으로 예상되는 상황을 고려한다면 현재 해안시설물 설계 시 통상적으로 적용하고 있는 50년 재현 빈도에 대한 제고가 필요할 것으로 사료된다.