캐나다 토론토 스카이보로 대학(UTSC; University of Toronto Scarborough) 소속의 연구진은 몇 달 전 또는 계절을 앞서 사전에 토네이도 활동(tornado activity)을 예보하는 데 도움을 줄 수 있는 새로운 모델을 개발했다. 새로운 모델은 일기 예보에서 사용되는 대규모 대기 변수와 마찬가지로, 대규모 대기 변수를 이용한다. 그러나 특정 날에 대한 토네이도를 예측하는 대신에, 새로운 모델은 동일한 기간에 걸쳐 대기 조건에서 변화에 대한 상대적인 월별 및 계절별 토네이도 활동에서 변화를 조명한다.
토네이도 활동이 몇 달 전 또는 심지어 계절을 앞서 예측될 수 있다면 어떻게 될까? 캐나다 연구진이 개발한 새로운 모델 덕분에, 이러한 능력은 곧 실현될 수 있을 것이다.
토네이도(tornado)는 상당한 파괴와 시설의 손상을 초래하는 자연의 가장 위험한 현상 중 하나를 대표한다. 이 연구에서 연구진은 북아메리카 지역에서 토네이도 활동의 시공적 패턴(spatiotemporal patterns)을 설명하기 위한 베이스 모형화 접근(Bayesian modelling approach)을 제시하고 있다.
UTSC 생태 모델링 연구실 소속의 박사 후 과정인 Vincent Cheng은 주어진 기간에 평균 토네이도 활동 이상 또는 이하 수준이 될 것인가에 대하여 다음 해 또는 이어지는 해에 앞서 토네이도를 예측하는 것이 목표라고 밝혔다.
UTSC 기후 연구실 소속의 Bill Gough 교수, George Arhonditsis 교수 및 Cheng 등이 개발한 새로운 모델은 일기 예보에서 사용되는 것과 같은 대규모 대기 변수를 사용한다. 그러나 특정한 날에 대한 토네이도를 예측하는 데 관심을 가지는 대신에, 동일한 기간에 걸쳐 대기 조건에서 변화에 대한 상대적인 월별 및 계절별 토네이도 활동에서 변화를 조명한다.
Cheng은 모델이 뇌우가 발생하는 동안 대기 중에서 다른 조건이 토네이도가 생성될 수 있는 위험에 어떻게 영향을 끼칠 것인가를 예측한다고 밝혔다. 모델이 의존하고 있는 핵심적인 변수에는 대기의 불안정성(instability of the atmosphere), 다른 높이에서 풍속과 풍향에서의 변화를 의미하는 수직풍 시어(vertical windshear) 등이 포함된다. 공기가 지상 위 다른 높이에서 풍속과 풍향의 큰 변화와 함께 급속하게 상승할 때 발생하는 토네이도의 위험이 훨씬 더 크기 때문에, 이러한 변수는 중요하다.
또 Cheng의 모델은 토네이도를 추적하는 데 있어서 정확한 기록이 없다는 점을 고려하고 있다. 토네이도의 보고는 목격자의 관측(eyewitness observations)에만 주로 의존하고, 이러한 상황은 보다 더 인구밀도가 집중된 지역에서 모니터링이 더 용이하다는 점을 의미한다. 모델은 대기 변수와 실제적인 토네이도 발생 사이의 강력한 상관관계를 보여주는 것을 건너뛰게 한다. 결과는 캐나다에서 실제 토네이도 활동이 왜 과속평가되었는지를 해명해주고 있다.
연간 캐나다에서 보고된 토네이도는 약 60건에 대하여 관측이 있었고, 그 수치는 150건에 이른다고 Cheng은 밝혔다. 모니터링 네트워크(monitoring network)가 갖추어지지 않은 지역에 모델을 적용할 때, 연구진이 북부 대초원지대(Northern Great Plains)와 캐나다 대초원(Canadian Prairies) 사이에 가장 큰 차이를 발견할 수 있었다고 Cheng은 밝혔다.
또 Cheng은 온타리오 주 서북부에서 상당한 자료 격차가 있었으며, 더 많은 주의가 온타리오 주 해당 지역에 집중될 필요가 있다고 밝혔다. 연구진이 개발한 모델에 대하여 다룬 연구 논문은 Nature Communications에 발표됐다.
토네이도가 실제로 어떻게 형성되는지에 관하여 많은 부분이 알려지지 않은 채 남아 있는 한편, 토네이도는 지상 위 뇌우를 기반으로 운영되는 좁고, 격렬하게 회전하는 공기의 채널을 생성시킨다. 토네이도는 자연의 가장 위험한 기상 현상 중 하나로 심각한 피해 또는 죽음을 포함한 상당한 파괴와 손상을 유발할 수 있다.
캐나다는 미국에 이어 다수의 토네이도를 경험하고 있으며, 토네이도의 1/2 이상은 대초원과 온타리오 주 북부에서 발생하고, 1/3은 온타리오 주 남부에서 발생한다.
연구진의 분석은 여름철 동안 캐나다 대초원과 북부 대평원 지역에서 토네이도가 상당히 증가할 수 있다는 것을 보여 주었으며, 이러한 사실은 미국과 캐나다로부터 토네이도 활동에서 뚜렷한 변천을 암시한다. 월평균 대기 변수와 토네이도의 가능성 사이의 연관관계가 뚜렷한 계절성(seasonality)에 의해 특성화됐다. 이용 가능한 대류 위치 에너지는 여름철에 우세한 요인이다. 수직풍 시어(vertical wind shear, 바람 진행 방향에 대해 수직 또는 수평 방향의 풍속 변화)는 겨울철에 주를 이루는 강력한 특성으로, 여름철에는 2차적인 특성으로 나타났다. 폭풍우와 관련이 있는 환경 헬리시티(environmental helicity, 소립자의 운동 방향의 스핀 성분의 값)가 봄철에 가장 큰 영향을 끼쳤다.
현재 이루어지고 있는 확률적인 지도 작성(probabilistic mapping)은 일 년 중 선택된 시간 내에 북미의 특정 위치에서 토네이도 발생 가능성에 대한 추론을 이끌어내기 위하여 이용될 수 있다.
모델을 구축하는 목표는 주어진 지역 및 주어진 시간에 평균적인 토네이도 활동 이상 또는 이하가 될지 여부에 대하여 예측할 수 있는 것이라고 Cheng은 밝혔다. 이 정보는 얼마나 토네이도에 견디는 건물이 주어진 지역에 필요한지를 결정하거나 재난 계획을 구축하는 데 있어서 중요한 역할을 할 수 있다.
Predicting tornadoes months or even seasons in advance
What if tornado activity could be forecasted months, even seasons in advance? Thanks to a new model developed at the University of Toronto Scarborough, that ability could soon become a reality.
"The aim is to predict ahead to the following year or subsequent years about whether we'll get above or below average tornado activity in a given area," says Vincent Cheng, a postdoctoral fellow in UTSC's Ecological Modelling Lab.
The model, developed by Cheng, Professor George Arhonditsis and Professor Bill Gough in UTSC's Climate Lab along with colleagues at Environment Canada, uses large-scale atmospheric variables like those used by weather forecasters. But instead of looking to predict a tornado on any specific day, it looks at variations in monthly and seasonal tornado activity relative to changes in atmospheric conditions over the same period.
Cheng says the model predicts how different conditions in the atmosphere during a thunderstorm will affect the risk of there being a tornado. The key variables the model relies on includes the instability of the atmosphere and vertical windshear, which is the change in wind speed and wind direction at different heights. These variables are important since there's a much higher risk of a tornado taking place when air is able to rise quickly coupled with a big change in wind speed and direction at different heights above the ground.
Cheng's model also takes into account the lack of accurate records in tracking tornadoes. Tornado reports rely solely on eyewitness observations, which means they're better monitored in more populated areas. The model bypasses that by showing the strong relationship between atmospheric variables and actual tornado occurrences. The result sheds light on why actual tornado activity in Canada is vastly underestimated.
"From observations there are only about 60 reported tornadoes in Canada per year, but that number is more like 150," says Cheng. "When we apply the model to areas where the monitoring network is lacking we find the greatest difference is in the Northern Great Plains and the Canadian Prairies."
Cheng says there is also a significant data gap in northwestern Ontario and that more attention should be paid to that part of the province. The model is explained in a research paper that was published in the journal Nature Communications.
While much remains unknown about how tornadoes actually form, when one does it produces a narrow, violently rotating channel of air that runs from the base of a thunderstorm to the ground. They are one of nature's most hazardous weather events, capable of causing significant destruction and devastation including severe injuries or death.
Canada is second only to the United States in the number of tornadoes experienced, with more than half of them taking place in the Prairies and Northern Ontario and a third in Southern Ontario.
The goal, says Cheng, is to be able to predict whether there will be above or below average tornado activity in a given area over a given time. This information can play an important role in disaster planning or determining how tornado-resistant buildings need to be in a given area.
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