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 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.
The purpose of this study is to clarify the spatio-temporal patterns of changes in seasonal extreme temperature events in the Republic of Korea based on daily maximum and minimum temperature data sets observed at 61 weather stations for the recent 40 year period (1973~2012). According to analysis of...
The purpose of this study is to clarify the spatio-temporal patterns of changes in seasonal extreme temperature events in the Republic of Korea based on daily maximum and minimum temperature data sets observed at 61 weather stations for the recent 40 year period (1973~2012). According to analysis of regional average data, in spring increases of warm days are most distinct, while in summer reductions of cool nights and increases of warm nights are most noticeable. The similar patterns to those in summer are observed in fall, while in winter reductions of cool days and nights are notable. Regardless of the magnitude of urbanization, changes in nighttime extreme temperature events prevail in transitional periods between seasons, while those in daytime extreme temperature events do so only in particular months. In contrast, cool days in spring and summer, warm days in summer and warm nights in winter do not show any statistically-significant changes at most of stations. The sensitivity of seasonal extreme temperature events to increases of seasonal average extreme temperature is greatest in the case of warm days ($+6.3days/^{\circ}C$) and cool nights ($-6.2days/^{\circ}C$) in spring, warm nights ($+10.4days/^{\circ}C$) and days ($+9.5days/^{\circ}C$) in summer, warm days ($+7.7days/^{\circ}C$) in fall, and cool nights ($-4.7/^{\circ}C$) in winter, respectively. These results indicate that changes in seasonal extreme temperature events and their sensitivity to changes in seasonal climate means under a warmer climate are occurring with seasonally and diurnally asymmetric magnitudes in Korea due to complex climate feedbacks.
The purpose of this study is to clarify the spatio-temporal patterns of changes in seasonal extreme temperature events in the Republic of Korea based on daily maximum and minimum temperature data sets observed at 61 weather stations for the recent 40 year period (1973~2012). According to analysis of regional average data, in spring increases of warm days are most distinct, while in summer reductions of cool nights and increases of warm nights are most noticeable. The similar patterns to those in summer are observed in fall, while in winter reductions of cool days and nights are notable. Regardless of the magnitude of urbanization, changes in nighttime extreme temperature events prevail in transitional periods between seasons, while those in daytime extreme temperature events do so only in particular months. In contrast, cool days in spring and summer, warm days in summer and warm nights in winter do not show any statistically-significant changes at most of stations. The sensitivity of seasonal extreme temperature events to increases of seasonal average extreme temperature is greatest in the case of warm days ($+6.3days/^{\circ}C$) and cool nights ($-6.2days/^{\circ}C$) in spring, warm nights ($+10.4days/^{\circ}C$) and days ($+9.5days/^{\circ}C$) in summer, warm days ($+7.7days/^{\circ}C$) in fall, and cool nights ($-4.7/^{\circ}C$) in winter, respectively. These results indicate that changes in seasonal extreme temperature events and their sensitivity to changes in seasonal climate means under a warmer climate are occurring with seasonally and diurnally asymmetric magnitudes in Korea due to complex climate feedbacks.
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
문제 정의
또한 본 연구에서는 각 관측지점별 계절별 및 주·야간별 기온 변화에 따른 극한기온현상 발생빈도의 변화율(예. 일최고기온 1℃ 상승 시 온난일 또는 한랭일 증감률)의 상대적인 비교를 통해 온난화에 의한 극한기온현상의 변화 민감도의 특징을 계절별로 비교·분석하고자 한다.
본 연구에서는 지역별 상대적인 기후평균값을 바탕으로 정의된 극한기온지수를 이용하여 최근 40년동안(1973~2012)의 우리나라 사계절 주·야간 극한기온현상 발생빈도의 시·공간적 변화추세의 특징을 밝히고자 한다.
이 연구는 기존 연구들이 연 누적 발생빈도 분석에 치중하여 제시하지 못하였던 계절단위의 극한기온현상 변화에 정보를 구체적으로 정량화함으로써 향후 계절별로 차별화된 다양한 기후변화 적응 및 저감 대책을 수립하는데 필요로 하는 기초자료를 제공하고 있다. 그러나 이 연구에서 일부 제시한 극한기온변화추세의 요인들(예.
본 연구에서는 전 지구 온난화 경향 이외에 우리나라 각 지역별 도시화 진행 정도가 극한기온일의 변화량에 미치는 영향도 도시화 규모별로 비교·분석하였다(Table 2). 현재까지 도시 지역의 토지 피복 변화가 기온상승에 직접적으로 어떤 영향을 미쳤는지 정밀하게 정량화하는 알고리즘이 개발되어 있지 않기 때문에, 본 연구에서는 간접적인 지표인 인구 자료를 이용하여 각 관측지점이 속한 지역의 도시화 정도를 분류하였다. 이와 관련하여 기존 연구들은 도시화 정도를 정량화하기 하기 위해 흔히 특정 시점의 인구를 기준으로 도시규모를 구분하였으나(예.
제안 방법
각 계절별 40년 동안(1973~2012)의 극한기온지수 시계열에서 일차변화 추세선의 기울기 값을 추출한 후, 원래 ‘%/년’의 단위를 ‘일/10년’ 단위로 표준화하여 지수 간 및 시·공간적 비교를 용이하게 하였다.
05 이하 일 때 해당 변화추세가 통계적으로 유의미한 것으로 간주하였다. 각 관측지점별 극한기온지수의 변화 방향과 규모는 ArcGIS 10.2에서 지도화한 후 그 공간패턴의 일관성 및 차이점을 분석하였다.
이를 위해 우선 매년 61개 각 관측소마다 연구기간 동안의 극한기온현상을 추출한 일최고기온 또는 일최저기온 자료의 3개월 기준 기상학적 계절평균값을 산출하였다. 그 후 연구기간 동안 계절평균 일최고기온 또는 일최저기온의 변화량을 독립변수, 계절 누적 극한기온현상 발생빈도의 변화량을 종속변수로 한 산포도에서 그려진 일차회귀선의 기울기 값을 일/℃단위로 산출하였다. 이때 회귀방정식의 통계적 유의성 검정에는 t-test가 사용되었고, p-value가 0.
마지막으로 단위 기후평균 변화에 대한 극한기후현상의 민감도를 표준화하여 시·공간적으로 비교하기 위해 각 계절별로 단위 기온 변화에 따른 극한기온현상일의 변화량(일/℃)을 추출하였다.
본 연구에서는 전 지구 온난화 경향 이외에 우리나라 각 지역별 도시화 진행 정도가 극한기온일의 변화량에 미치는 영향도 도시화 규모별로 비교·분석하였다(Table 2).
본 연구에서는 우리나라에서 기상관측소가 증가한 시점을 고려하여 최근 40년 간(1973~2012) 전국 61개 관측지점의 일최고기온 및 일최저기온 자료를 이용하였다(Figure 1). 이러한 일별 기온자료를 바탕으로 각 관측지점별 장기간(1973~2000) 기후평균을 고려한 4개의 극한기온지수들을 월별로 산출한 후, 3개월 단위 기상학적 계절별 발생빈도의 변화추세를 분석하였다(Table 1). 이 지수들은 연중 동일 시기의 장기간 일 기온자료의 분포에서 추출한 시·공간적 기후평균 기준 상대적 임계치를 바탕으로 정의한 것이다.
마지막으로 단위 기후평균 변화에 대한 극한기후현상의 민감도를 표준화하여 시·공간적으로 비교하기 위해 각 계절별로 단위 기온 변화에 따른 극한기온현상일의 변화량(일/℃)을 추출하였다. 이를 위해 우선 매년 61개 각 관측소마다 연구기간 동안의 극한기온현상을 추출한 일최고기온 또는 일최저기온 자료의 3개월 기준 기상학적 계절평균값을 산출하였다. 그 후 연구기간 동안 계절평균 일최고기온 또는 일최저기온의 변화량을 독립변수, 계절 누적 극한기온현상 발생빈도의 변화량을 종속변수로 한 산포도에서 그려진 일차회귀선의 기울기 값을 일/℃단위로 산출하였다.
이와 같이 3개의 그룹으로 나눠진 관측지점들의 연구기간 동안 일최고기온과 일최저기온의 일별 평균값을 토대로 극한기온지수들을 산출하여 월별 또는 계절별로 비교·분석하였다.
현재까지 도시 지역의 토지 피복 변화가 기온상승에 직접적으로 어떤 영향을 미쳤는지 정밀하게 정량화하는 알고리즘이 개발되어 있지 않기 때문에, 본 연구에서는 간접적인 지표인 인구 자료를 이용하여 각 관측지점이 속한 지역의 도시화 정도를 분류하였다. 이와 관련하여 기존 연구들은 도시화 정도를 정량화하기 하기 위해 흔히 특정 시점의 인구를 기준으로 도시규모를 구분하였으나(예. 이승호와 허인혜, 2011), 본 연구에서는 시계열의 앞부분(1975년)과 뒷부분(2010년)의 총주택조사시 수집한 각 관측지점이 속한 행정구역의 인구 변화량을 기준으로 연구기간 동안 각 관측지점의 도시화 정도를 3가지 범주로 분류하였다(Table 2). 이 방법은 특정 시기의 도시규모만으로 알 수 없는 각 관측지점마다 도시화가 진행된 시작시점과 둔화되는 시점을 고려할 수 있는 장점을 지니고 있다.
대상 데이터
본 연구에서는 우리나라에서 기상관측소가 증가한 시점을 고려하여 최근 40년 간(1973~2012) 전국 61개 관측지점의 일최고기온 및 일최저기온 자료를 이용하였다(Figure 1). 이러한 일별 기온자료를 바탕으로 각 관측지점별 장기간(1973~2000) 기후평균을 고려한 4개의 극한기온지수들을 월별로 산출한 후, 3개월 단위 기상학적 계절별 발생빈도의 변화추세를 분석하였다(Table 1).
대부분의 기존 연구들은 여름철 고온과 겨울철 저온과 관련된 특정임계치(예. 열대야(일최저기온 25℃ 이상), 서리일(일최저기온 0℃ 이하), 여름일(일최고기온 25℃ 이상), 결빙일(일최고기온 0℃ 이하))를 기준으로 정의된 극한기온지수들을 사용하였다. 21세기에 접어들면서 이러한 고정 임계치 기준 극한기온지수의 단점을 극복하기 위해 전 세계 극한기온현상 연구 그룹은 지역 평균에서의 편차로 정의된(예.
데이터처리
그 후 연구기간 동안 계절평균 일최고기온 또는 일최저기온의 변화량을 독립변수, 계절 누적 극한기온현상 발생빈도의 변화량을 종속변수로 한 산포도에서 그려진 일차회귀선의 기울기 값을 일/℃단위로 산출하였다. 이때 회귀방정식의 통계적 유의성 검정에는 t-test가 사용되었고, p-value가 0.05 이하일 경우 그 민감도 값이 통계적으로 유의한 것으로 간주하였다.
이러한 변화추세의 통계적 유의성 검정에는 비모수검정법에 속하는 Kendall’s tau의 통계값을 사용하였다.
이론/모형
이러한 극한기온지수들을 추출하기 위하여 Zhang and Yang(2004)이 개발한 RClimdex 1.1 (2013년 11월 최종 업데이트)를 사용하였다. 이전 연구결과들(예.
성능/효과
넷째, 계절 평균 기온 상승에 대한 극한기온현상 발생빈도의 변화 민감도(변화율)는 4개의 극한기온현상 중 봄철에 온난일과 한랭야, 여름철에 온난야와 온난일, 가을철에 온난일, 겨울철에 한랭야의 경우에 상대적으로 큰 값을 나타낸다. 특히, 여름철 온난야의 증가율은 +10.
둘째, 변화 규모면에서도 같은 계절 내에서 주·야간 극한기온지수 간에서도 비대칭적인 변화 양상을 보인다.
셋째, 공간적으로 봄철과 여름철 한랭일, 여름철온난일, 겨울철 온난야는 대부분의 관측지점에서 통계적 유의성을 지닌 변화가 관찰되지 않는다. 특히, 여름철 일최고기온과 관련된 극한기온현상의 발생빈도의 변화가 뚜렷하지 않고, 도시화 정도에 따른 지역별 차이도 뚜렷하지 않다.
우리나라 61개 관측지점의 평균 일최고기온과 일최저기온 자료에서 추출한 극한기온지수의 일차 시계열을 분석해 보면, 각 극한기온현상별로 최근 40년간 가장 뚜렷한 변화가 나타난 계절은 상이함을 알 수 있다(Table 3). 야간 극한기온현상의 경우 일최저기온 10퍼센타일 이하인 한랭야는 사계절 중 겨울철(-2.
이 연구에서는 지난 40년 간(1973~2012) 우리나라 61개 관측지점의 일기온자료를 바탕으로 지역별 기후평균에서의 상대적인 편차로 정의된 사계절 주·야간 극한기온현상들(온난일, 한랭일, 온난야, 한랭야) 변화율 분석하여, 계절간의 각 극한기온현상의 발생빈도뿐만 아니라 동일 계절에서도 주·야간 극한기온현상 간에도 변화 규모가 비대칭적임을 밝히고 있다.
0일/℃와 유사하게 나타난다. 이러한 결과들은 단위 일최고기온 증가에 따른 겨울철 주간 고온현상의 증가율의 규모는 주간 저온극한현상의 감소율 규모와 상호 대칭성을 이루지만, 그 외의 계절에는 변화 민감도가 상이하여 주간 극한저온현상보다 주간 극한고온현상이 비대칭적으로 더 뚜렷한 변화를 나타낼 것임을 가리킨다.
특히, 여름철 일최고기온과 관련된 극한기온현상의 발생빈도의 변화가 뚜렷하지 않고, 도시화 정도에 따른 지역별 차이도 뚜렷하지 않다. 이러한 결과들은 여름철 주간 극한고온현상의 경우에는 국지적인 도시화 효과보다는 종관규모 이상의 최근 우리나라 강수현상 증가 및 운량 증가에 의한 기후 피드백의 영향이 더 큰 것으로 추정된다.
이상의 내용들을 종합해 보면 온난화에 대한 우리나라 극한기온현상 발생빈도의 변화율의 규모는 계절별로 그리고 주·야간의 극한고온 및 극한저온현상들 간에도 비대칭적임을 알 수 있다.
이와 같은 각 계절별 주·야간 극한기온지수의 변화율 분포 특징을 요약해 보면, 봄철에는 대체로 주간 극한기온현상일의 발생빈도의 변화 추세는 제한된 수의 관측지점에서만 나타나지만, 야간 극한기온 현상의 변화는 상대적으로 넓은 범위에서 뚜렷한 변화 양상을 보임을 알 수 있다.
가을철과 겨울철에는 격해도(해양에서 떨어진 정도)가 큰 지역에서 야간 일최저기온의 하강이 뚜렷하게 나타난다. 즉, 이러한 결과들은 각계절별로 기후 변동성이 큰 지역을 중심으로 온난화에 의한 극한기후현상 변화 규모도 더 크게 나타난다는 것을 잘 보여준다. 반면 여름철에는 온난일이 통계적 유의성을 가진 증가 추세를 나타내는 관측지점이 매우 드물고, 심지어 문경, 고흥 등 일부 관측지점에서는 -3.
첫째, 주·야간 극한기온지수들별로 가장 큰 변화율을 보이는 계절이 상이하다.
후속연구
이 연구는 기존 연구들이 연 누적 발생빈도 분석에 치중하여 제시하지 못하였던 계절단위의 극한기온현상 변화에 정보를 구체적으로 정량화함으로써 향후 계절별로 차별화된 다양한 기후변화 적응 및 저감 대책을 수립하는데 필요로 하는 기초자료를 제공하고 있다. 그러나 이 연구에서 일부 제시한 극한기온변화추세의 요인들(예. 여름철 일최고기온 관련 극한기온현상의 추세가 뚜렷하지 않으나 일최저기온 관련 극한기온현상의 변화율이 뚜렷한 것은 운량의 증가와 관련이 있다는 추정)에 대해서는 차후 연구에서 관련 자료들을 더 세부적으로 분석하여 보완할 필요성이 있다. 특히 동아시아는 대기 중 수증기가 계절마다 매우 상이한 동아시아 몬순기후체계가 지배적이므로 수증기의 피드백이 극한기온현상의 변화에 미치는 영향에 관하여 보다 상세한 연구가 필요하다.
3일/10년으로 그 감소규모가 가장 작게 나타난다. 봄철에는 연구기간 동안 이동성 저기압의 이동경로의 변동에 의해서 이러한 지역별 차이가 발생한 것으로 사료되므로, 이에 대한 추후 연구가 필요하다. 가을철과 겨울철 온난일은 남서부 지역과 중부 내륙지역을 중심으로 통계적으로 유의미한 증가추세를 보이는 관측지점이 많이 분포해 있다.
6일/10년으로 가장 큰 증가 추세를 보인다. 앞서 언급하였듯이, 이러한 패턴은 우리나라 운량변화와 관련성이 있을 것으로 추정되므로 추후 세부 연구가 더 이루어질 필요성이 있다. 봄철 온난야는 여름철과 가을철 온난야에 비하여 남서부 지역에서는 증가추세가 뚜렷하지 않다.
7일/℃에 비하여 뚜렷하게 더 큰 값을 보인다. 이러한 결과들은 현재는 극한저온현상의 감소현상이 여름철을 제외한 모든 계절에 걸쳐 더 크게 나타나지만, 향후 여름철의 극한기온 평균값 상승정도가 다른 계절과 유사하게 된다면 극한고온현상의 증가추세가 극한저온현상의 감소추세보다 더 뚜렷하게 나타날 수 있음을 가리킨다.
이러한 결과들은 계절마다 일최고기온의 상승 및 일최저기온의 상승할 때 양 극단에 해당하는 값들의 변화에 관여하는 기후 피드백 과정이 상이하기 때문에 그 변화 민감도가 비대칭적인 규모로 나타남을 가리킨다. 추후 연구에서는 이러한 온난화 시 비대칭적인 극한기후변화에 관여하는 각 계절별 상이한 기후피드백이 구체적으로 무엇인지 밝히는 연구가 필요하다고 판단된다.
여름철 일최고기온 관련 극한기온현상의 추세가 뚜렷하지 않으나 일최저기온 관련 극한기온현상의 변화율이 뚜렷한 것은 운량의 증가와 관련이 있다는 추정)에 대해서는 차후 연구에서 관련 자료들을 더 세부적으로 분석하여 보완할 필요성이 있다. 특히 동아시아는 대기 중 수증기가 계절마다 매우 상이한 동아시아 몬순기후체계가 지배적이므로 수증기의 피드백이 극한기온현상의 변화에 미치는 영향에 관하여 보다 상세한 연구가 필요하다. 이외에도 동아시아 몬순 기후시스템에 영향을 미치는 극지방 및 열대지역의 대기대순환의 원격상관성에 대한 연구들도 필요하다고 판단된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
전 세계적으로 연평균기온이 증가하면서 나타난 경향은?
20세기 동안 인위적 기후변화에 의해서 연평균기온이 증가하면서 저온현상의 발생빈도는 뚜렷하게 감소하고, 고온현상의 발생빈도는 증가하는 경향이 전 세계적으로 나타났다(Alexander et al., 2006; Donat et al.
20세기 말부터 기후 평균 이외에 무엇 때문에 전 세계적으로 피해가 발생했는가?
, 2013a). 20세기 말부터 기후 평균 이외에 기후 변동폭에 나타난 기후변화 양상으로 극한기온현상이 증가하면서 전 세계 여러 지역에서 많은 재산 및 인명 피해가 발생하였다(IPCC, 2013). 가령, 2003년 여름철 유럽 열파(Bouchama, 2004; GarcíaHerrera et al.
극한기온현상으로 인해 우리나라에 나타난 피해 사례는?
, 2014). 우리나라에서도 1994년 이례적으로 강한 열파로 수천 명의 초과사망자가 발생하였고(Kysely and Kim, 2009), 2009/2010년과 2010/2011년 겨울철에 발생한 극심한 한파로 전국적으로 수십 만 건의 계량기 동파피해가 발생한 사례도 있다(환경부, 2011; 2012).
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.