[논문]한국의 이상기온 출현 빈도의 변화와 그 요인에 관한 연구

허인혜; 이승호

한국의 이상기온 출현 빈도의 변화와 그 요인에 관한 연구
Changes of Unusual Temperature Events and their Controlling Factors in Korea 원문보기

대한지리학회지 = Journal of the Korean Geographical Society, v.41 no.1 = no.112, 2006년, pp.94 - 105

허인혜 (기상청 기상연구소 기후연구실) , 이승호 (건국대학교 지리학과)

초록
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본 연구에서는 우리나라의 여름과 겨울철의 이상기온 출현 빈도의 변화와 그에 영향을 미치는 요인과의 관계를 파악하고자 하였다. 우리나라의 대부분 관측 지점에서는 여름철 이상고온 출현 빈도의 증가와 겨울철 이상저온 출현 빈도의 감소 경향이 뚜렷하다. 이러한 이상기온 출현 빈도의 변화는 대기 순환 지수 중 겨울철 이상기온 출현에 영향을 미치는 겨울 몬순 지수와 시베리아 고기압 강도 지수 및 북극 진동 지수, 그리고 여름철 이상저온 출현에 영향을 미치는 오호츠크해 고기압 강도 지수와 북태평양 지수 등의 변화 경향과 유사하다. 이 지수들은 이상기온의 변화에 영향을 미치는 요인 중 최근의 지구 온난화 경향을 반영하며 우리나라 전 지역의 이상기온 출현 빈도와 관계가 뚜렷하다.

Abstract ▼ AI-Helper

This paper aims to analyze changes of unusual temperature events on summer and winter and their controlling factors. There has been obviously an increased frequencies of summer unusual high temperature occurrence and decreased frequencies of winter unusual low temperature at most of stations. WMI, winter SHI and AOI might be essential for prediction of unusual temperature during winter and summer OHI and spring NPI for summer unusual low temperature. These factors are crucial because they reflect the recent global warming trend as well as have apparent associations with unusual temperature occurrence frequency in Korea.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구에서는 우리나라의 여름과 겨울철 지역별 이상기온의 변화 경향을 분석하고, 이에 영향을 미치는전구 기온 상승 및 대규모 대기 순환과의 관계를 파악하고자 하였다.
본 연구에서는 우리나라의 여름과 겨울철의 이상기온 출현 빈도의 변화와 그에 영향을 미치는 요인과의 관계를 분석하고자 하였다. 이를 위하여 6~8월과 12~2월의 일평균기온과 전구 평균기온 및 오호츠크해고 기압 지수, 시베리아 고기압 지수, 북태평양 지수, 겨울 몬순 지수, 북극 진동 지수 등의 대기 순환 지수를 분석하여 다음과 같은 결과를 밝혔다.

제안 방법

자료 분석 시 평년값으로 사용한 시간적 기준은 위 식에서와 같이 기상청의 계절 예보에서 제공되는 최소 단위인 10일이다. 따라서 평년값은 여름철 6~8월의 상순/중순/하순과 겨울철 12~2월의 상순/중순/하순의 각 순별 평균값을 이용하였고 같은 방법으로 순별 표준편차를 이용하여 이상기온을 추출하였다.
분석하고자 하였다. 이를 위하여 6~8월과 12~2월의 일평균기온과 전구 평균기온 및 오호츠크해고 기압 지수, 시베리아 고기압 지수, 북태평양 지수, 겨울 몬순 지수, 북극 진동 지수 등의 대기 순환 지수를 분석하여 다음과 같은 결과를 밝혔다.
이상기온 출현 빈도의 변화는 60년 이상의 장기간관측 자료를 보유한 관측 지점을 분석하여 파악하였다. 서울, 강릉, 인천의 경우 한국전쟁으로 인한 결측기간은 분석에서 제외하였다.
서울, 강릉, 인천의 경우 한국전쟁으로 인한 결측기간은 분석에서 제외하였다. 이상기온 현상의 월별출현 빈도를 추출하여 기간별 증가 경향을 파악하기위하여 1940~1969년, 1950~1979년, I960~1989년, 1970~1999년의 30년 기간별 출현 빈도를 분석하였고변화 경향성을 파악하기 위하여 7년 이동평균을 구하여 참고하였다.
이상기온의 출현 경향은 전구적인 기온 상승과 기온변동에 의해 영향을 받으므로 전구 기온과 기온 변동을 파악할 수 있는 각 대기 순환 지수(김해구 외, 1997a; Wettstein and Meams, 2002; Domonkos et al., 2003; 임은순 . 안중배, 2004 등)와 이상기온 출현 일과의 상관관계를 분석하였다. 허인혜(2005)의 논문을 참고하여 강도가 높은 여름철과 겨울철 각 이상기온 출현일의 상층 평균 바람장과 기온장을 분석하여 이상기온 출현에 영향을 미치는 대기 순환 관계를 파악한 후 우리나라 여름철과 겨울철 기온 변화에 영향을 미치는 고기압(시베리아, 북태평양, 오호츠크해), 몬순 등을 이상기온 출현 요인으로 선정하였다.
안중배, 2004 등)와 이상기온 출현 일과의 상관관계를 분석하였다. 허인혜(2005)의 논문을 참고하여 강도가 높은 여름철과 겨울철 각 이상기온 출현일의 상층 평균 바람장과 기온장을 분석하여 이상기온 출현에 영향을 미치는 대기 순환 관계를 파악한 후 우리나라 여름철과 겨울철 기온 변화에 영향을 미치는 고기압(시베리아, 북태평양, 오호츠크해), 몬순 등을 이상기온 출현 요인으로 선정하였다.

대상 데이터

Unit가. Web 상(http://www.cru.uea.ac.uk/ cru/data/temperature) 에 구축한 자료로써 평균에 대한 편차 값을 이용하였다. 시베리아 고기압(Siberian High Index, SHI)과 오호츠크해 고기압 강도 지수 (Okhotsk High Index, OHI)는 NCEP(National Center for Environmental Prediction)의 재분석 자료 중 1950~1999년까지의 월평균 해면 기압으로부터 산출한 것이다.
하위 극값이나 특정 기준의 표준 편차에 해당되는값으로 양질의 장기간 자료가 요구된다. 기상청 산하의 기상대급의 관측 지점은 일괄적으로 2000년에 ASOS (Automated Surface Observing System)로 변 경되었으므로 본 연구에서는 2000년 이후 기온 자료가통계 적 으로 유의 하게 변하였다는 광주지방기상청 (2001) 연구결과를 참고하여 자료의 동질성을 안전하게 확보할 수 있는 1999년까지의 일별 기온 자료를 선정하였다.
본 연구의 분석 기간은 1940~1999년(60년간)이며분석 지점은 분석 기간내 관측 자료를 보유한 강릉, 서울 인천, 울릉도, 대구, 전주, 광주, 부산, 목포, 제주지역이다. 분석에 이용한 주요 자료는 기상청 관측 자료인 여름(6~8월)과 겨울(12~2월)의 일평균기온과 전구 월평균기온 자료, 각종 대기 순환 지수(시베리아 고기압과 오호츠크해 고기압 강도, 북태평양 지수, 겨울몬순 지수, 북극 진동 지수)의 월평균 자료를 포함한 NCEP(National Center for Environmental Prediction) 재분석 자료 등이다.
분석에 이용한 주요 자료는 기상청 관측 자료인 여름(6~8월)과 겨울(12~2월)의 일평균기온과 전구 월평균기온 자료, 각종 대기 순환 지수(시베리아 고기압과 오호츠크해 고기압 강도, 북태평양 지수, 겨울몬순 지수, 북극 진동 지수)의 월평균 자료를 포함한 NCEP(National Center for Environmental Prediction) 재분석 자료 등이다.
5°N)와 U300(80° E~ 140°E, 50°N~60°N)의 차이를 뜻한다. 시베리아 고기압 강도 지수와 오호츠크해 고기압 강도 지수, 북태평양 지수, 북극 진동 지수, 겨울 몬순 지수는 모두 NCEP 재분석 자료를 이용하므로 1950~1999년까지의 월평균 자료이다.

데이터처리

변희룡(2000)에 의해 정의된 것이다. 오호츠크해 고기압 강도 지수도 해면 기압 편차의 평균값을 이용하였다. 북태평양 지수(North Pacific Index, NPI)는 Trenberth and Hurrell(1994)에 의해 , 정의된것으로 160°E~ 140°W와 30°N~65°N 사이의 월평균해면기압에서 1000을 뺀 값이다.

이론/모형

겨울 몬순 지수(Winter Monsoon Index, WMI) 는다양한 지수가 제시되고 있으나 한반도 겨울철 기온과 상관관계가 높게 나타난 전종갑 외(2002)에 의해 정의된 겨울 몬순 지수를 이용하였다. 이는 300hPa 동서 바람 장을 이용한 것으로 시베리아 고기압의 변동성이 크게 나타나는 영역과 300hPa 동서 바람장과의 상관관계를 계산하여 상관이 크게 나타나는 두 지역에 대한 300hPa 동서 바람 차이로써 정의하였다.
. 고위도의 대기 순환 패턴 분석을 위한 북극 진동 지수 (Arctic Oscillation Index, AOI)는 http://jisao.wash- ington.edu/data/aots/#data에서 제공하는 Thompson and Wallace(1998)에 의해 정의된 것을 이용하였다. 이는 북극에서 20°N 영역의 월평균 해면기압 편차에대한 주성분분석의 첫 번째 모드의 시계열을 표현한것으로 북극 지역과 중위도 지역에서의 기압 배치에따라 위상 변화를 보인다.

성능/효과

여름철 이상저온의.출현 빈도는 오호츠크해 고기압 및 북태평양 지수와, 겨울철 이상고온의 출현 빈도는 겨울 몬순 지수와, 겨울철 이상저온의 출현 빈도는 시베리아 고기압 및 북극 진동 지수와 각각 상관관계가 높으며 여름철 이상고온의 출현 빈도는 전구 평균기온과 상관성이 나타난다.

후속연구

스트레스를 감소시킬 수 있을 것이다. 그러나 변동성이 큰 여름철의 이상저온의 출현은 식물의 생육이활발한 여름철에 큰 피해를 초래할 수 있으므로 그 변동을 야기시키는 요인에 대한 연구와 겨울철 이상저온의 지속적 감소의 검증을 확인할 수 있는 요인에 대한연구가 필요하다.

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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