이 연구에서는 극한기온 지수의 변화 경향을 분석하여 도시화 효과가 극한기온의 변화에 미치는 영향을 규명하고자 하였다. 한국에서 60개 기상관측지점을 대상으로 극한기온과 관련된 16개의 지수를 분석하였다. 여름철 관련 극한기온 지수값은 대부분 증가하였고, 겨울철 관련 극한기온 지수값은 감소하였다. 여름철 지수 중 변동 임계치를 갖는 지수가 열대야와 같은 고정 임계치를 갖는 경우보다 증가 경향이 더 뚜렷하였다. 겨울철과 관련된 극한기온 지수값의 감소 경향이 여름철과 관련된 극한기온 지수의 증가 경향보다 뚜렷하였다. 이는 도시의 기온이 여름철보다 겨울철에 더 상승하는 것과 비슷한 결과이다. 일최고기온과 관련된 지수의 증가 경향보다 일최저기온과 관련된 지수의 감소 경향이 뚜렷하다. 이런 결과도 도시에서 최고기온보다 최저기온의 상승 경향이 더 뚜렷한 것과 비슷한 경향이다.
본 연구에서는 중부지방의 1월 최저기온 분포 특성을 파악하고 철원의 극한 최저기온의 원인을 규명하고자 하였다. 이를 위해 중부지방 25개 관측소의 1991~2010년 1월 기온 분포 특성과 철원 기온과 춘천, 홍천, 봉화, 대관령, 원주, 제천 등 중부내륙 지역의 기온 차이를 기압배치형에 따라 분석하였다. 일평균기온과 평균 일최저기온은 철원과 해발고도가 높은 지역에서 낮게 나타나지만, $-15^{\circ}C$ 이하 일수와 같은 극한기온의 출현빈도는 철원에서 두드러졌다. 시베리아 고기압이 확장하거나 우리나라 북쪽에 이동성 고기압이 위치할 때 철원 기온이 비교지점에 비해 상대적으로 더 낮다. 이동성 고기압의 영향을 받을 때는 철원과 비교지점 간 기온 차이가 적거나, 봉화, 제천과 같은 분지의 기온이 더 낮다.
본 연구에서는 최근 40년 동안(1973~2012) 우리나라 기상청 61개 기상관측소에서 관측한 일최고기온 및 일최저기온 자료를 분석하여 계절별 극한기온현상 변화의 시 공간적 특징을 밝히고자 하였다. 우리나라 평균적으로 봄철에는 온난일의 증가, 여름철에는 한랭야의 감소와 온난야의 증가 현상이 가장 뚜렷하게 나타난다. 가을철에는 여름철과 유사하게 한랭야의 감소와 온난야의 증가, 겨울철에는 한랭야의 감소와 한랭일의 감소 경향이 가장 뚜렷하게 나타난다. 도시화 정도에 상관없이 온난야와 같은 야간 극한기온 현상의 변화는 대부분의 계절 전이 기간에 뚜렷하게 나타나지만, 주간 극한기온현상의 변화는 특정 월에만 나타난다. 대조적으로, 한랭일은 봄철과 여름철에, 온난일은 여름철에, 온난야는 겨울철에 대부분의 관측지점에서 통계적 유의성을 지닌 변화를 살펴볼 수 없다. 온난화에 대한 극한기온현상 변화 민감도는 봄철에 온난일(+6.3일/$^{\circ}C$)과 한랭야(-6.2일/$^{\circ}C$), 여름철에 온난야(+10.4일/$^{\circ}C$)와 온난일(+9.5일/$^{\circ}C$), 가을철에 온난일(+7.7일/$^{\circ}C$), 겨울철에 한랭야(-4.7일/$^{\circ}C$)가 상대적으로 높게 나타났다. 이러한 결과들은 온난화 과정에서 복잡한 기후변화 피드백에 의해 우리나라의 극한기온현상들이 계절마다 주 야간별로 비대칭적인 변화 추세와 민감도를 보이면서 변화하고 있음을 가리킨다.
본 연구에서는 우리나라 61개 지점 기온 및 강수 자료에서 산출한 31개의 극한 기후 지수를 바탕으로 최근 35년 동안(1973-2007)의 계절 평균 값의 변화에 따른 우리나라 극한 기온 및 강수 사상의 시 공간적 변화 패턴을 조사하였다. 연구기간 동안 우리나라 평균적으로 기상학적 겨울철(12-2월) 일 최고기온(일 최저기온)은 $+0.60^{\circ}C$/10년($+0.54^{\circ}C$/10년)의 비율로 상승한 반면, 여름철(6-8월) 극한 기온 평균은 통계적으로 유의미한 변화를 나타내지 않았다. 기온 극한 사상의 경우에는 연구기간 동안 상 하위 10번째 퍼센타일 값을 기준으로 한 우리나라 평균 한랭한 밤과 낮의 발생빈도가 각각 -9.2 일/10년과 -3.3 일/10년의 감소추세를 보인 반면, 온난한 밤과 낮의 발생빈도는 각각 +4.9 일/10년과 +6.8 일/10년의 증가추세를 보였다. 이와 같은 극한 기온 사상의 변화는 계절적으로 겨울철에 더 크게 나타났지만, 오히려 일 최저 또는 일 최고 평균 상승에 따른 여름철 무더운 밤(+8.0 일/$^{\circ}C$)과 낮(16.6 일/$^{\circ}C$)의 증가율은 겨울철 추운 밤(-5.2 일/$^{\circ}C$)과 낮(-4.3 일/$^{\circ}C$)의 감소율보다 더 높게 나타났다. 이러한 패턴은 우리나라 기온 극한 사상의 변화가 주야간 그리고 계절별로 비대칭적으로 나타나고 있다는 것을 가리킨다. 한편 우리나라 평균적인 연 총 강수량은 연구기간 동안 85.5mm/10년의 비율로 증가추세를 보였는데, 특히 $7{\sim}8$월 강수량이 통계적으로 유의미하게 증가하여 여름 장마 이후의 이중 극대점의 강수분포가 다중 극대점 구조로 전환되었다. 이러한 여름 강수패턴의 변화는 주로 40mm 이상의 여름철 극한 강수일이 증가하면서 나타났고, 공간적으로 통계적으로 유의미한 극한 강수일의 증가 추세는 태백산맥 주변 지역을 중심으로 나타났다.
본 논문의 목적은 기후변화가 한반도에서의 극한기후에 미치는 영향을 전망하고자한다. 먼저, 기상청에서 제공하고 있는 SDQDM 편의보정을 거친 CCAW의 국가 표준기후변화 시나리오 13종을 이용하였으며, 참조기간을 기준으로 기후변화 시나리오의 모의 능력을 검토하였다. 이어 미래의 극한기후변화를 전망하기위해 WMO의 ETCCDI 지수를 이용하여 미래 극한기후를 전망하였다. 또한 Mann Kendall tau를 이용하여 한반도의 강수와 기온관련 극한지수 변화를 전망하였다. 분석 결과를 기온관련 지수에서 Current 기간일 때 WSDI지수가 공간적 변동성이 54%로 예상되며, TXx지수가 지역간의 공간적 변동성이 121%로 가장 클 것이라 예상된다. 강우관련 지수를 살펴보면 Current기간 일 때 r95p지수의 지역별 공간변동성이 59%로, RCP 4.5시나리오일 때 PRCP 지수의 공간변동성이 42%로, CDD지수의 공간변동성이 최대 59%로 분석되었다. 공간분포를 확인해본 결과 기온과 강수관련 지수 모두 한반도 중부지역에서 큰 상승 경향을 보였고, 미래기간의 경우 북한의 서해안, 남한의 남해안 지역에서 가장 큰 증가경향을 보였다. 즉 일습윤지속일수를 의미하는 CWD지수는 경상도, 전라도 지역에서 증가 경향을 나타냈으며, 충청도와 북한전역에서 감소경향을 나타났다. 또한 일교차를 의미하는 DTR지수는 한반도 전역에서 증가하는 것으로 전망되었다.
기상과 관련된 재해의 직접 원인이 되는 극한 기후 사상의 발생 빈도 및 강도의 변화 경향을 파악하는 것이 된 연구의 목적이다. 일최저기온, 일최고기온, 일강수량 자료를 이용하여, 10개 기후 변화 지시자를 산출하였다. 그 변화 경향의 공간 분포를 파악하였다. 일최저기온을 이용하여 산출된 온난야의 발생 빈도는 한반도에서 증가하는 추세를 나타냈고. 최저기온의 증가로 인하여 서리일수는 감소하고 생장기간은 증가하였다. 매해의 일최저기온과 일최고기온의 차로 산출되는 연극한기온교차는 최고기온은 변화하지 않았지만. 최저기온의 증가로 인하여 감소하고 있다. 강수와 관련된 지시자들은 기온 관련 지시자에 비하여 변화 경향이 뚜렷하지 않지만, 무강수일수의 한반도 시계열은 감소하는 경향이 나타났고, 호우지수로 분류될 수 있는 강수강도는 증가하고 있다.
본 연구는 강원도 농업을 사례로 1993-2010년 기간 동안 11개 시군별 기후, 지리 및 토양, 사회 경제적 변수들에 대한 패널자료를 구축하고 리카디언 방법을 사용하여 극한기후 변수들이 논과 밭 경작유형별로 토지가치에 미친 경제적 효과를 추정하고자 시도한다. 추정결과에 따르면, 호우 관련 극한기후 변수는 논과 밭의 토지가치와 부정적인 관계가 있다. 여름철 관련 극한기온 변수들은 토지가치에 음(-)의 영향을 미치고 있지만, 한파를 제외한 겨울철 관련 극한기온 변수들은 토지가치와 정(+)의 관계를 보여주고 있다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권5호
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pp.1155-1168
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2016
기상 자료의 경우 한 지역의 기후가 인접지역의 기후와 비슷한 양상을 띄고 각 지역의 확률 밀도 함수 (probability density function)가 잘 알려진 확률 모형을 따르지 않는다는 것이 알려져 있다. 본 논문에서는 이러한 특성을 고려하여 이상 기후 현상이 뚜렷히 나타나는 여름철 평균 극한 기온(extreme temperature)의 확률 밀도 함수를 추정하고자 한다. 이를 위하여 공간적 상관관계 (spatial correlation)를 고려하는 비모수 베이지안 (nonparametric Bayesian) 모형인 조건부 자기회귀 종추출 혼합모형 (mixtures of conditional autoregression species sampling model)을 이용하였다. 자료는 이스트앵글리아 대학교 (University of East Anglia)에서 제공하는 전 지구의 최대 기온과 최소 기온자료 중 우리나라에 해당하는 지역의 자료를 사용하였다.
인류의 활동으로 인해 전구적으로 일어나고 있는 기후 변화를 탐지하고 원인을 규명하는 것은 중요한 기후 연구 주제이다. 2001년에 발간된 IPCC 보고서는 기후에 대한 인류의 영향으로 19세기 후반 이후 지구의 평균기온이 약 0.7$^{\circ}C$ 상승했다고 결론지었다. 그러나 이러한 경향은 시공간적으로 일정하지 않을 뿐만 아니라, 평균 변화가 극한 사상의 변화를 반드시 이끌어 내는 것은 아니다. 하지만, 평균 변화는 사회나 생태계 전반에 걸쳐서 영향을 미치게 될 기후 행태를 변화시킨다. (중략)
기상청은 작년 말 전국 60개 지점 기상관측 자료 분석결과로부터 2007년 평균기온($13.5^{\circ}C$)이 1998년($13.6^{\circ}C$)에 이어 두 번째로 높게 나타났으며, 2007년 전국 강수량(1498.5mm)은 평년보다 13.9% 증가한 것을 확인하였다. 그리고 한반도 기후변화의 특징으로 기상 사상의 극값이 증가하고 있음을 추가로 언급한 바 있다. 과거에는 발생하지 않았던 고강도의 강우, 기온 상승과 같은 극치 사상의 잦은 출현빈도가 원인이 되고 있다. 그러나 이들 현상들은 일정한 패턴과 규칙에 따라 발생하지 않아 판단기준이나 경향성을 객관화 또는 정량화하기에 무리가 따른다. 본 논문에서는 기후변화가 우리나라의 극한 사상 변동과 그 영향을 분석하기 위하여 SRES B2 온난화가스시나리오와 YONU CGCM 으로부터 모의된 강우 시계열 자료를 이용하여 미래의 극치 사상의 경향성을 계절에 따라 비교 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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