강원도 홍천 지역의 푄 연구
김유미*·김만규**
A Study on Foehn over HongCheon Area of Gangwon Province in South Korea
Yumi Kim* · Man Kyu Kim**
요약 :기존의 푄 관련 선행연구에서는 크게 영서 지방에서 푄(Foehn)이 두드러지게 나타난다고 하였다. 그러 나 영서 지방의 어디에서 두드러지게 나타나며 어떠한 분포양상을 보이는지에 대해서는 연구된 바가 없다. 본 연구는 영서 지방 중 홍천 지역을 대상으로 푄 발생 시의 일최고기온분포도 작성을 통해 국지적인 규모에서 푄 의 빈도와 강도에 어떠한 차이가 나는지를 파악하고자 하였다. 연구대상기간은 2003년부터 2012년까지 봄에 서 초여름(3~6월)이다. 기온과 해발고도를 변수로 한 공동크리깅(CoKriging)기법을 사용하였을 경우 푄 발생 일의 일최고기온분포도 작성에 있어서 보다 높은 정확도를 나타내었다. 일최고기온분포도의 작성을 통해 푄은 홍천 전 지역에서 나타나는 것이 아니며 일부 지역에서만 나타나는 것을 확인하였다. 특히 홍천강 하류 지역에 서 푄이 빈번하며 강도 또한 강함을 파악하였다. 홍천 지역 주민들의 푄 인식 정도에 대하여도 조사해 보았다.
봄철에 고온 건조함을 느끼지만 그것이 푄에 의한 것인지 인식은 하지 못하고 있었다. 본 연구의 국지기후 규 모에서 푄을 분석하는 절차와 기법은 지역기후 이해와 연구분야에 기여 할 수 있을 것이며 특히 근래에 봄철부 터 여름철에 두드러지게 나타나는 고온, 여름철 폭염, 봄철 농작물 생육 등과 관련하여 응용하여 적용할 수 있 을 것이라 생각한다.
주요어 :푄, 공동크리깅, 일최고기온분포도, 홍천
Abstract : Previous studies have shown that Foehn was mainly observed in Young-seo area in Korea.
However, they have failed to indicate the area where Foehn can be observed most frequently in Young-seo area and how Foehn is distributed in that area. This study targets HongCheon area in Young-seo province and examines the frequency and extent of Foehn in local scale through documenting a daily maximum air temperature map of Foehn. The period examined in this study is the months between March and June from 2003 to 2012. CoKriging method, which uses temperature and the altitude above sea, generates a higher level of accuracy in making daily maximum air temperature map of Foehn occurring days. We have found that Foehn is observed in certain areas, not all areas of HongCheon region, by compiling the daily maximum air temperature map. In particular, Foehn was found to be frequent and strong in the downstream of HongCheon river. In addition, we surveyed the residents of HongCheon about their perception of Foehn. They did not know whether high temperature and dryness in spring are caused
본 논문은 제 1저자인 김유미의 석사학위논문을 바탕으로 추가 연구하여 작성한 것입니다. 그리고 이 논문은 2011년 공주대학교 학술연구지원사업의 연구비 지원에 의하여 수행되었습니다.
* 기상청 국립기상연구소 응용기상연구과 연구원(Researcher, Meteorological Application Research Lab., National Institute of Meteorological Research, KMA), [email protected]
** 공주대학교 인문사회과학대학 지리학과 교수(Professor, Department of Geography, Kongju National University), jane723@
hanmail.net
1. 서론
1) 연구배경 및 목적
지형 등의 영향으로 일반 풍계(風係)와는 달리 좁 은 지역에서 국지바람이 발달하는 것을 세계 각지에 서 볼 수 있다. 이처럼 특정 지역에서 발생하는 국지 바람을 국지풍(Local winds) 혹은 지방풍이라고 한 다. 이러한 국지풍은 전 세계적으로 지역마다 분포하 며 각기 특성과 이름이 다르다. 특히 지형 등의 영향 으로 인해 풍향이나 풍속 등이 바뀔 수 있는데 이러한 지형 혹은 산지 등의 영향과 관련된 바람은 사면 하강 풍(Katabatic wind)과 푄 형 바람이 있다.
공기덩이가 이동하면서 산지에 부딪혀 넘어갈 때 는 어느 일정고도까지 건조단열변화로 상승하다가 응결고도에 도달하면 습윤단열변화를 한다. 이때 공 기덩이가 상승하고 구름이 형성되어 일정한 조건이 형성되면 강수현상이 나타나게 된다. 산 정상부를 넘 은 공기덩이는 사면을 따라 하강을 하며 기온이 상승 하면서 증발하게 되고 건조단열변화를 하게 된다. 사 면을 따라 내려온 공기덩이는 원래의 공기덩이에 비 해 고온 건조한 상태가 된다. 강수를 형성하고 바람이 부딪히는 곳을 풍상(바람받이, Windward)이라 하며 그 바람이 넘어오는 곳을 풍하(바람의지, Leeward) 라고 한다. 풍하측에서는 가열이 되고 건조하며 난류 가 일어나게 되는데 이때 산정부에서 계곡방향으로 건조한 바람이 불어 내리게 된다. 일반적으로 이러한 현상을 푄(Foehn)이라고 한다. 역전층의 고도가 산 맥의 높이보다 아래에 위치할 경우가 푄이 발생하기 좋은 상태이다. 풍상측에서 수증기가 응결하여 구름
이 형성되고 강수현상이 발생하는 것은 일반적인 푄 이론으로 알려져 있으며 풍상측에 강수현상이 없더 라도 발생할 수 있다고 하였다(Brinkmann, 1970; P.
Seibert, 1990).
한국에서도 이와 같은 푄을 관찰 할 수 있는데 영 서 지방의 높새현상을 꼽을 수 있다. 봄철에 언론매 체를 통해 접할 수 있는 영서 지방의 고온현상은 푄 (Foehn) 현상으로 볼 수 있다. 일반적으로 늦봄에서 초여름 사이에 오호츠크해에서 발원한 고기압이 동 해상에서 정체하고 있을 때 공기덩이가 영동 지방에 서 태백산맥을 넘어 영서 지방으로 바람이 불 때 흔히 나타나는 것으로 알려져 있다. 특히 이때에는 강원도 중부내륙 지역에서 두드러지게 높은 기온이 나타난 다. 본 논문의 연구대상 지역인 강원도 홍천은 태백산 맥 서사면에 위치한다. 이 지역은 늦봄~초여름 동풍 계열의 바람이 넘어오는 대표적인 풍하측 사면에 속 한다. 특히 홍천은 동서로 긴 형태이다. 동쪽으로는 고도가 높은 산간 지역, 서쪽으로는 동쪽에 비해 완만 하고 평평한 지대가 나타난다. 홍천 지역 내에서도 동
~서 간의 고도의 차가 나타나며 이러한 고도 차이로 인하여 공기덩어리가 산지를 넘어 계곡을 내려오면 서 더욱 단열변화하게 된다.
푄은 늦봄~초여름 사이에 영서 지방에만 나타나는 것은 아니다. 주 풍계와 시기에 따라 다르게 발생하 는데 봄철 영동 지방의 양간지풍(襄杆之風)도 푄으로 인해 나타나는 현상이다. 양간지풍이 발생할 때에는 영동 지방에는 고온 건조한 강풍을 유발하게 되는데 이는 대형 산불로 이어져 최근 그 관심이 높아지고 있 다. 태백산맥을 중심으로 동풍계열의 바람이 강할 때 에는 높새바람, 서풍계열의 바람이 강할 때에는 양간 지풍이 나타난다. 이 중에서 일반적으로 한국에서 높 by Foehn. The methods and techniques used to examine Foehn in local climate scale by this study will enhance the understanding of regional climate and contribute towards the research in this area. In particular, they can be applied to high temperature that recently occurred between spring and summer, excessive hotness in summers, agricultural plant growth in springs and etc.
Key Words : Foehn, CoKriging, Daily Maximum Temperature Distribution Map, HongCheon
새바람을 강하게 인식하게 된 이유는 봄철 농작물 파 종 및 이앙기와 맞물려 피해를 준다고 인식해 왔기 때 문이다(Lee, 1994). 선행 연구사례 중 Lee(1993)의 논 문에서는 푄이 발생하는 남한 지역의 분포범위를 제 시해 주었는데 이때 푄이 빈번하고 뚜렷하게 발생하 는 지역이 차령산맥 이북 지역 중 홍천 지역이라고 언 급하였다. 푄은 홍천 지역에서 독특하게 나타나는 기 후현상 중 하나로 볼 수 있다.
그러나 홍천군은 1,817.96km2로 남한 시·군 중 가 장 넓은 면적을 가지고 있는데 이 홍천 지역의 어디에 서 푄이 두드러지게 나타나며 어떠한 분포양상을 보이 는지에 대해서는 연구된 바가 없다. 본 논문은 영서 지 방 중 홍천 지역을 대상으로 푄 발생 시의 일최고기온 분포도 작성을 통해 국지적인 규모에서 푄의 빈도와 강도에 어떠한 차이가 나는지를 파악하고자 하였다.
또한 푄에 대한 홍천 주민의 인식을 알고자 하였다.
2) 선행 연구사례 및 시사점
(1) 국내
국내에서 연구된 푄에 대한 논문은 예전부터 연구 가 진행되었으나 그 수가 많지는 않다. 앞에서도 언 급했지만 푄은 영서 지방에서만 나타나는 현상은 아 니다. 다만 그간 연구되었던 푄과 관련된 논문의 주 요 연구지역은 강원도이며 그 중 영서 지방을 대상으 로 한 연구가 주를 이루고 있다. 국내 사례의 경우에 는 종관적인 특성 분석을 중심으로 연구가 진행되었 으며 발생유형 및 패턴분류, 역학적 구조 분석 등으로 분류해 볼 수 있다. 국내 사례의 경우 분류기준에 따 라 명확히 구분되는 것도 있지만, 다양한 분야의 내용 을 담고 있는 논문이 더러 있다. 종관적인 특성 분석 을 하고 발생유형 및 패턴을 분류해 낸 연구들이 주를 이룬다. 국외사례와 대조적인 것은 아직 국내에서는 푄의 예측방법 분석에 대한 연구는 진행되고 있지 않 음을 확인해 볼 수 있다.
① 종관적인 특성 분석 분야
푄이 나타나는 날을 중심으로 기온, 습도, 풍향, 기 압배치 등을 분석하여 분류하고 유형화 하였다. 각 연
구자 별로 푄이 발생하는 조건을 분류하는 기준은 다 르지만 공통적인 것은 기온차와 기압배치를 토대로 하였다는 점이다. Lee(1980)의 논문은 영동 지방과 영서 지방의 기온차가 나타나는 날을 분석하였고 이 렇게 지역적으로 기온차이가 나타나는 원인은 푄 때 문이라고 하였다. Park(1991)은 북동기류에 의해 풍 하측인 영서 지방에 푄을 수반하여 나타나는 기후학 적 특성과 국지적인 연직관측을 통해 바람장 구조와 종관규모를 비교 분석하여 높새유형을 분류하였다.
Lee(1994)의 연구에서는 한국의 푄 현상일의 정의상 의 문제점을 지적하였다. 푄의 특성은 지역 또는 계 절에 따라 상이하게 나타난다. 푄 연구에서 나타나는 공통적인 사항은 풍하측에서 강한바람(Brinkmann, 1968)이 불지만 건조감율에 의하여 기온이 상승하므 로 온난하고, 갑작스런 승온현상으로 인하여 계절에 어울리지 않게 날씨가 따듯해지고 상대습도가 낮다 는 것이다. 그러나 이에 대한 정량적인 분석이 거의 이루어지지 않고 있고 한국의 푄 연구에서도 정량적 인 연구가 이루어지고 있지 못하다고 하였다. 이에 따 라서 푄이 나타나는 때의 조건을 정량적으로 제시하 였고 태백산맥의 평균고도와 푄 발생기간의 풍상측 의 기상요소를 고려하여 동해안의 기류가 태백산맥 을 넘을 때 풍하측의 기온을 산출하여 구한 양사면간 의 평균온도차를 구하였다. 양사면간의 평균온도차 가 5℃이상일 때를 푄의 발생으로 정의하였다. Kim (2001)은 높새현상은 연중 발생하지만 주로 장마가 시작되기 전의 파종기에 오호츠크해 고기압의 장출 (長出) 시에 발생한다고 하였다. 동저서온(東低西溫), 동습서건(東濕西乾)의 특징을 나타낸다고 하였다. 영 서 지방에 반해 영동 지방의 푄에 대한 연구는 상대적 으로 적은편이다. Ha(1994)는 영동 지방의 국지강풍 과 푄과의 연관성에 대해 연구하였다. 국지강풍은 중 규모의 대기 현상이지만 종관 배경이 중요하게 작용 한다고 하였다. Kim and Hong(1996)은 늦봄에서 초 여름 사이에 서풍에 의해 나타나는 영동 지방의 고온 건조한 현상의 원인을 규명하고 예보가능성에 대하 여 연구하였다. 여기서 영동 지방에서 나타나는 푄을 영서 지방에 나타는 푄과 차별화 시켜 유사 푄(quasi- foehn) 이라 명명하였다. 최근 Cho and Lee(2011)는
봄철 푄 발생과 관련하여 오호츠크해 고기압이 한반 도에 영향을 미치는 날과 강도의 변화를 파악하였다.
Choi et al.(1997)은 북동기류 유입 시 푄 발생일과 푄 발생일의 기온과 습도의 일변화를 파악하고자 하였 다. 특징적인 것은 기압경도와 온도차를 이용하여 푄 발생 시 풍상측과 풍하측의 기온차의 분포를 분석하 였는데 이때 풍상측과 풍하측 간의 평균기압경도에 대한 평균온도차는 4.5℃/2.9hPa임을 제시하였다. 푄 발생 시 일변화 및 어느 시간대에서 강하게 푄이 나타 나는지 파악할 수 있다는 점이 특징이다.
② 발생유형 및 패턴분류 분야
발생유형 및 패턴분류 분야는 종관적인 특성 분석 이 정의가 되고 그 특징을 중심으로 발생유형과 패턴 을 분류한다(Park, 1991; Lee, 1993; Lee,1994). 따라 서 발생유형 및 패턴분류 분야의 경우는 종관적인 특 성 분석 분야의 내용에도 해당이 된다.
Park(1991)은 바람장 구조와 종관 규모를 토대로 높새유형을 5개로 분류하였다. Lee(1993)의 논문에 서는 발생하는 조건을 열역학적으로 제시하였고 산 맥을 기준으로 영향권을 분석하였다. 푄의 형성과정 과 특성에 대해 정의하였고 푄 발생 기준을 정량적으 로 제시하였다. 태백산맥의 평균고도와 푄 현상기간 의 풍상측의 기상요소를 고려하여 동해안의 기류가 태백산맥을 넘을 때 풍하측의 기온을 산출하여 구한 양사면 간의 평균온도차를 구하였다. 양사면 간의 평 균온도차가 5℃이상일 때를 푄의 발생으로 정의하였 다. 기압배치에 따라 푄이 발생하는 분포범위를 남한 지역을 대상으로 지도화 하였는데 특히 홍천 지역은 각 유형 별로 푄 발생 시 영향을 받는 범위에 포함이 되는 것을 확인해 볼 수 있다. Lee(1993) 이외에는 이 분야의 논문을 찾아 볼 수 없었다. Lee(1994)은 푄 발 생 시 열역학적 조건을 제시하여 기준을 마련하여 그 때의 특징별로 발생유형과 패턴을 분류하였다. 특히 위성영상을 이용하여 구름의 유무를 분석하여 강수 특성을 분류하였는데 풍상강수형, 풍상·정상강수형, 풍상무강수형 총 3가지로 분류하여 제시하였다.
③ 역학적 구조 분석 분야
역학적 구조 분석 분야의 연구논문은 그 수가 적은 편이다. Ha(1994)는 영동 지방의 국지강풍과 푄과의 연관성에 대해 연구하였다. 국지강풍은 중규모의 대 기 현상이지만 종관 배경이 중요하게 작용한다고 하 였으며 산맥 풍상측에 하층 저지 현상과 낮은 역전층 의 존재를 발견하였고 산 정상 부근의 강한 바람의 하 향 이동에 따른 운동량 수송의 결과 영서 지방 국지강 풍이 발생함을 밝혔다.
(2) 국외
국외의 경우 활발하게 푄에 대하여 연구가 진행되 어왔다. 푄의 구조와 원인에 대한 연구가 60~70년대 를 걸쳐 연구가 되어왔으며 최근에는 종관기상상태 와 공기의 흐름 그리고 수치모델을 이용하여 푄을 분 석하는 추세이다. 저자별로 종관적 특성 분석 분야, 발생유형 및 패턴 분류 분야, 역학적 구조 분석 분야, 예측방법 분석 분야로 총 4개로 나누어 살펴보았다.
① 종관적 특성 분석 분야
Yoshino(1995)는 국지풍을 특정한 지형과 종관상 태에 의하여 발생하는 바람으로 정의하였으며 산맥 과 같은 지형의 영향으로 풍상측과 풍하측의 종관 기상요소의 차이가 뚜렷함을 밝혔다. Ustrnul(1992) 는 폴란드 카르파티아 산맥의 푄에 대하여 분석하였 다. 푄으로 인해 연평균기온이 평균 1℃씩 상승할 때 마다 상대습도는 10%씩 감소한다고 하였다. P. Seib- ert(1990) 알프스 지역의 South Foehn(이하 Foehn)을 야기하는 기단분포와 공기흐름 패턴을 분석하였으며 풍상측의 강수 없이도 푄이 발생할 수 있다고 하였다.
② 발생 유형 및 패턴 분류 분야
Beren(1967)은 320~480km 폭의 캐나다에서 멕시 코에 걸쳐 나타나는 북미 대륙의 치누크에 대해 5개 의 유형을 제시하였다. Cadez(1967)는 기류가 산맥을 넘을 때 양측의 기온과 기압차에 근거를 두고 푄을 3 가지 유형으로 제시하였다. David. M. Gaffin(2007) 은 남부 애팔래치아의 동, 서사면의 푄 발생 시 나타
나는 유형과 특성을 분석하였다. 서쪽사면은 푄 발생 시 일반적으로 남동풍이 발생하고 미시시피 계곡을 넘어 저기압 전면부에서 발생하며, 동쪽사면은 한랭 전선 통과 뒤 남서풍이 불면서 발생한다고 하였다. 남 부 애팔래치아의 푄 발생은 서쪽사면이 전체 발생의 3/4 정도 발생하며 동쪽사면에서 1/3 정도 발생한다.
푄 발생 시 노점온도의 상승을 야기 시키는 원인으로 기단이 지표부근이 건조하거나 850hPa 고도에서는 지표에 비해 덜 습윤해질 때 발생한다고 밝혔다.
③ 역학적 구조 분석 분야
Holmes(1971)는 치누크가 수문기상학적으로 중요 하다고 언급하였다. 이는 치누크가 눈녹음으로 인한 영향을 야기 시키기 때문이다. 이를 위해 치누크현상 이 나타나는 종관적인 상황과 풍하파의 역학과정을 이해하기 위해 항공기를 통한 관측을 시도하였다. 관 측 데이터를 통해 메커니즘을 규명하였다. Hoinka (1985)는 항공기를 이용한 알프스의 기류관측을 통해 알프스 상공에서 대류권의 열적 및 역학적 구조를 이 해하고 Foehn의 발생에 필요한 풍하측의 조건을 밝 히고자 하였다. 또한 푄 소멸과 푄으로 인해 발생하는 강한 하강풍에 대해서 설명하였고, 위성영상자료를 이용하여 분석하였다. 또한 푄과 치누크의 발생을 통 계적으로 분석하는 것은 푄의 소멸을 추정하는데 연 관이 있다고 하였다. Philippe et al.(2003)은 라인계곡 과 스위스 베드라가즈 사이에 흐름구조에 대하여 설 명하고 있다. 바람과 기압패턴에 대하여 종관규모에 서 통계적인 분석을 하였다. Johanna C. S et al.(2010) 은 남극 McMurdo Dry Valleys에서 발생하는 고온현 상에 대하여 분석하였다. 특히 겨울철에 두드러지게 나타나는데 이러한 고온현상을 푄으로 판단하고 공 기의 흐름과 해양과 연관 지어 발생하는 원인 및 매커 니즘을 밝혔다. 이는 대륙과 해양 상에 위치한 기압으 로 인해 강한 기압경도력이 크게 영향을 미친다고 하 였다. 연간 발생빈도와 강도는 McMurdo Dry Valleys 앞 Ross 해역의 저기압의 위치와 빈도에 따라 달라질 수 있다고 하였다.
④ 예측방법 분석 분야
Michal J.O(1993)는 록키산맥 동쪽 몬태나주에서 나타나는 치누크에 대해 설명하고 있으며 기존의 치 누크에 대한 정의가 느슨하게 되었다고 하였으며 따 라서 치누크를 basinhigh, klonedike, frontal 등 3가 지로 분류하였다. 이러한 치누크 패턴은 상층 대기의 패턴과도 연관이 있다고 하였다. 그 중 frontal 패턴으 로 인해서 피해가 큰 편이라고 하였으며 먼지폭풍으 로 인한 피해를 최소화하기 위해 예보가능성을 밝혔 다. Marcelo E. S et al.(2002)은 남아메리카 안데스산 맥 코델라 동쪽 지역에 발생하는 푄, 존다(Zonda)에 대해 설명하고 있다. 표면, 고도가 다른 세 가지 사례 의 존다에 대하여 관측자료와 모델자료(CPTEC)를 이용하여 분석하였다. 연구사례 지역인 Mendoza 지 역은 아르헨티나 서부의 대도시이다. 안데스산맥을 넘어 온 존다에 의해 수 시간 만에 기온이 20℃ 상승 하기도 한다. 이러한 급격한 기온상승은 많은 피해를 미칠 수 있기 때문에 발생 사례를 분석하여 향후 예측 가능성을 연구하였다. H.A. McGowan et al.(2002) 는 뉴질랜드의 알프스의 푄에 대하여 분석하였다. 바 람장과 기단의 특징을 분석하였고 이는 하강풍과 호 수풍 그리고 열적순환과 연관이 있다고 하였다. 이 논 문에서는 푄의 시작을 예보하고 열적인 특징을 파악 하였다. 바람에 의한 피해, 대기질 관리, 농업 분야 등에서 널리 사용 될 것이라 하였다. Andrew E. M et al.(2008)은 푄으로 인해 나타나는 콜로라도 보울더 지역의 하강풍에 대하여 연구를 하였다. 푄 발생 시 35~50ms-1의 강한 바람이 부는데 이로 인한 피해가 큰 지역이다. 선형 및 비선형 통계적 모델링을 통하여 하강풍 예측을 위한 기초자료를 제공하였다.
(3) 시사점
한국에서는 90년대에 활발히 연구가 진행되어왔 으며 최근에는 관련 연구가 적은편이다. 국내 연구들 의 대부분의 공통점은 지상관측자료와 기압패턴 등 을 이용하여 푄의 특징을 밝혔다. 국내 연구에서는 역 학적 구조 분석 분야에서 국외 사례와 견주어 봤을 때 많은 연구가 이루어지지 않은 것과 예측방법 분석 분
야는 국내에서는 미개척 분야임을 확인하였다. 국외 에서는 60~70년대에 푄 관련 기초연구가 활발히 진 행되었고 근래에 들어서는 역학적인 구조와 함께 예 보가능성(예측방법 분석 분야)에 대한 연구 등 푄과 관련하여 응용연구가 진행되고 있다. 이에 반하여 국 내에서는 90년대 까지는 푄에 대한 연구는 진행되어 왔으나 2000년대 이후에는 10년에 1편 꼴로 추가되 는 논문 수가 적다. 그중 앞서 언급된 Lee(1993)의 연 구에서 푄의 발생분포범위를 지도화하여 제시하였다 는 점이 특징적이다. 전국적인 범위에서 발생분포범 위를 제시하였고 이를 통해 발생횟수 및 강도가 뚜렷 하게 나타나는 지점을 차령산맥 이북 지역 특히 홍천 이라고 제시하였다. Lee(1993)의 연구에서 언급되었 던 홍천 지역을 대상으로 지역 내에서 푄의 발생분포 범위를 파악하고 국지적인 장소에서의 푄의 강도 차 이에 대해 분석할 필요성이 있다고 판단하였다. 이는 본 논문에서 제시한 푄 연구 분야의 분류에 비추어 보 면 종관적 특성 분야 및 발생 유형 및 패턴 분류 분야 에 속한다.
2. 연구대상지역, 자료 및 방법
1) 연구대상지역
본 논문의 연구대상지역은 홍천강 유역이다(Figure 1).
연구대상지역의 설정은 유역분수계를 이용하였다.
같은 행정구역이라고 하여도 분수계로 나뉘어 있는 지역은 각각의 자연환경과 주민생활 그리고 재배하 는 농작물이나 농촌경관 자체가 다르게 나타나는 경 우도 있다(Kwon, 2005). 홍천군의 경우 크게 북한강 의 큰 지류인 홍천강과 북한강의 또 다른 지류인 소양 강의 한 줄기인 내린천이 흐른다. 내린천 유역은 행정 구역상으로 홍천군 내면에 속한다. 그래서 홍천군 내 면은 소양강 지류인 내린천 유역이므로 서로 다른 유 역권에 속한다. 따라서 홍천군 중에서 홍천군을 가로 질러 흐르는 홍천강 유역을 연구대상지역으로 하였 다. 그리고 홍천강 하류에서 춘천시와 가평군의 일부 가 연구대상지역으로 들어온다.
Figure 1. Study Area. 연구대상지역
2) 연구자료
분석에 사용한 자료는 기상청에서 제공하는 지상 일기도, 850hPa 상층일기도, 기상관측자료이다. 분 석 대상 기상요소는 일최고기온, 강수량, 일평균풍향 자료이다. 이 중 습도와 온도는 푄을 결정짓는 중요한 지표이다(Brinkmann, 1971; Seibert, 1985). 푄 분석 을 위하여 강원도 및 인접 경기도 내 유·무인 87개 관 측소 중 2003년 이후 관측을 시작한 13개 지점을 제 외한 74개 지점자료를 이용하였다. 이 중 푄 발생일 분석을 위해서는 동일 위도상의 홍천과 강릉 지역의 2개의 기상관측자료를 이용하였으며 분포도 작성을 위해 기상관측자료를 검증군과 실험군으로 나누었다 (Figure 2).
연구대상기간은 2003년부터 2012년까지 10년간이
며 분석 시기는 봄~초여름(3~6월)이다. 선행 연구사 례를 살펴보면 3월부터 8월까지 푄에 대해 분석한 논 문이 있다. 본 연구에서 선행 연구사례와 달리 봄철로 선정한 이유는 봄철 이앙기와 맞물려 민감하게 인식 하고 있다는 점(Lee, 1994)에 착안하여 연구대상기간 을 봄철로 선정하게 되었다.
3) 연구방법
본 논문의 연구방법을 체계화한 연구절차도는 Fig- ure 3이다. 먼저 연구지역의 기상자료를 수집하여 기 상요소 분석을 수행한다. 홍천 지역에 푄이 발생하는 날을 산정하기 위하여 동일 위도 상에 위치한 강릉 지 역과 비교 분석을 실시하였다. 본 논문에서는 강릉과 홍천의 일최고기온이 5℃이상 차이가 나타나며 풍하
Figure 2. Location of Weather stations on study. 연구에 사용한 기상관측지점 위치
측인 홍천에 강수현상이 없고 동풍계열 바람이 부는 날을 푄이 발생하는 날로 정의하였다. 이는 선행연구 중 Lee(1993)의 푄 정의를 차용한 것이다. 지상과 상 층일기도를 이용하여 동해안을 중심으로 기압배치를 분석하였다. 이 과정을 통해 푄 발생조건에 부합하는 발생일을 산정하였다. 이렇게 파악된 푄 발생일을 대 상으로 푄의 발생빈도, 푄의 지속일수, 주 풍향, 푄 발 생일의 기압배치 유형을 분석하였다.
그리고 푄 발생일의 2차원 기온분포양상을 파악하 기 위해 이 날의 기온자료를 공간통계기법 중 Kriging 을 이용하여 기온분포도를 작성하였다. 기온분포도 작성을 위한 입력자료는 ‘전 연구기간’(2003~2012 년, 3~6월), ‘연’, ‘월’, ‘기압배치 유형’별로 푄이 발생 한 날의 산술평균기온값이다. 사용된 Kriging 기법 은 Oridinary Kriging(정규크리깅)과 CoKriging(공 동크리깅)이다. 기온분포도 작성에 입력하는 매개변
수는 3개의 분리거리(Lag size)와 4개의 분리거리 개 수(Number of Lag)를 통해 최적의 매개변수로 도출 하였다. 분포도 작성을 위한 공간보간에서는 실험군 (37 지점)과 검증군(37 지점)으로 구분하여 수행하고 그 결과를 검증하였다. 공간보간의 결과 검증은 R2, RMSE(Root Mean Square Error, 평균제곱근오차), MAE(Mean Absolute Error, 평균절대값오차)를 이용 하였다. 이는 예측정확도를 알려주는 검증 기법이다.
RMSE와 MAE를 이용하여 공간보간결과(예측값)와 실측값의 통계적인 비교를 수행하였다.
검증과정을 거쳐 생산된 이러한 기온분포도를 바 탕으로 현지조사와 주민인터뷰를 통해 홍천 지역의 국지적인 장소에서 발생하는 푄에 대해 주민의 인식 을 조사하였다.
이 가운데 본 연구에서 수행한 ‘푄 발생일의 기상자 료 보간방법’에 대하여 구체적으로 기술하면 다음과 Figure 3. Procedure for the research. 연구절차도
같다.
(1) 크리깅 기법의 이용
기온의 분포양상을 파악하는데 있어서 다양한 방 법이 있지만 실제 관측지점의 값을 통하여 통계적으 로 이해하여 매개변수값을 만들고 또한 이 매개변수 값을 활용하여 통계적 보간기법으로 기온분포도를 작성할 수 있다. 본 논문에서는 통계적 보간기법 중 Ordinary Kriging(정규크리깅)과 CoKriging(공동크 리깅)을 이용하여 기온분포도를 작성하였다. 크리깅 기법을 활용한 대기환경인자의 공간보간은 높은 상 관관계와 예측 정확도 결과를 생산하는 것으로 알려 져 있다(Halit et al., 2004; Luo et al., 2008; Park and Kim,2009; Cho, 2010; Lee and Kim, 2012).
크리깅은 다루기 쉬운 장점을 가지고 있으며 표준 오차를 예측할 수 있다. 특히 크리깅은 주위 알려진 값들의 가중선형조합으로 예측값을 구하는 특징을 가지고 있다. 특히 가중치는 참값과 예측값의 오차를 최소로하고 예측값이 편향(bias)되지 않아야 한다는 조건으로 그 값을 구한다. 또 다른 크리깅의 특징으로 는 크리깅 행렬식이 확실한 수학적 배경을 가지고 있 다는 점이다. 예측한 값이 동일한 조건이면 언제나 같 은 결과를 도출한다. 또한 크리깅은 자료의 특성값이 완만하게 변화해 가면서 산술평균을 적용하기에 타 당한 물성변수에 대하여 매우 뛰어난 예측능력을 가 지고 있다(Choi, 2007).
(2) 매개변수 결정
크리깅에 있어서 주어진 자료로부터 계산된 경험 적 베리오그램(variogram)을 토대로 가장 적합한 이 론적 베리오그램을 결정하는 것은 매우 중요하다 (Choi, 2007). 일정한 거리에 있는 자료들 간의 유사 성을 알려주는 척도인 베리오그램은 일정거리 h만큼 떨어진 두 자료들 간의 차이를 제곱한 것의 기대값이 다. 반베리오그램(semiveriogram)은 베리오그램의 절 반을 뜻한다. 일반적으로 베리오그램과 반베리오그 램은 혼용해서 사용되는데 편의상 반베리오그램을 주로 사용한다(Choi, 2007). 분리거리가 h만큼 떨어 진 자료의 개수가 n개일 때 반베리오그램의 식을 표
현하면 다음과 같다.
Formula. 1
적합한 이론적 베리오그램을 결정하기 위해 지수 형(Exponential), 가우시안형(Gaussian) 베리오그램 함수를 적용하였다. 분리거리 크기(Lag size)와 분리 거리 개수(Number of Lags)를 선정하여 베리오그램 함수에 적용하였다. 분리거리 크기와 분리거리 개수 를 결정하는 것은 경험적 베리오그램에 큰 영향을 준 다. 또한 분리거리 별로 분리거리의 개수는 분리거리 크기와 분리거리 개수의 곱이 공간보간 지역 내의 자 료 간 최대거리를 넘지 않는 범위 내에서 선정하였다 (Johnston et al., 2003).
이에 따라서 기온분포도 작성을 위한 베리오그 램 함수에 적용한 분리거리는 11,000m, 13,000m, 15,0 00m이며, 분리거리 개수는 각 분리거리별 로 13,000m와 15,000m의 경우는 10, 12개이며 11,000m의 경우는 10, 12, 14, 16개이다. 분리거리의 최소거리는 자료 간 최대거리의 약 4분의 1 지점 범 위로 정하였다. 본 논문의 연구지역인 강원도의 기상 관측지점 중 대마와 원덕이 224km로 가장 멀리 떨어 져 있다. 따라서 최대거리는 224km이며 최소거리는 최대거리의 4분의 1인 약 45km이다. 그리고 분리거 리 개수의 경우 분리거리 개수의 변화가 자료 보간 시 정확성 변화에 크게 기여하지 않아(Cho and Jeong, 2006) 각 분리거리 개수는 2의 배수로 선정하였다.
CoKriging의 경우 상관관계가 있는 두 가지 이상의 인자를 활용하여 보간하는 기법이다. 푄의 경우 공기 덩이가 지형적인 요인으로 인해 고도가 상승, 하강함 에 따라 기온감율의 영향을 받기 때문에 기온과 고도 가 상관관계가 있다고 판단하였고 실제 일최고기온 과 고도의 상관계수는 -0.53으로 음의 상관관계를 가 지고 있다. 따라서 이 두 변수를 활용하여 CoKriging 기법으로 공간보간을 실시하였다. Table 1은 이상 언 급한 내용에 따라 정리한 표이다.
(3) 공간보간결과 검증
각각의 공간보간 기법에 매개변수를 적용하여 일 최고기온에 대하여 공간보간을 실시하였고 이에 대 한 정확성을 평가하였다. 결과 검증은 예측값과 실 측값의 통계적인 비교를 통해 수행하였다. 예측 값과 실측값의 상관성 분석을 위해 결정계수(For- mula 2)를 사용하였고 예측정확도를 확인하기 위해 RMSE(Root Mean Square Error, 평균제곱근오차)와 MAE(Mean Absolute Error, 평균절대값오차)를 사용 하였다.
Formula 2. R squared
Formula 3. RMSE
Formula 4. MAE
RMSE(Formula 3)는 예측값이 속한 준거집단의 평 균으로부터 어느 정도 떨어져있는지를 나타낸다. 또 한 MAE(Formula 4)는 RMSE와 유사하지만 큰 예측 오류가 적다. 따라서 RMSE와 MAE 값이 작을수록
높은 예측 정확도를 나타낸다.
3. 결과고찰
1) 푄 발생일
2003년부터 2012년까지 봄철~초여름(3~6월) 기 간 동안 푄 발생일을 분석하였다. 총 1,210일 중 동풍 계열 바람이 발생한 날은 269일이다. 이 중 풍상측 강 릉과 풍하측 홍천 지역의 기온차가 5℃이상 차이가 나는 날은 104일이며 풍하측에 강수가 발생한 날을 제외한 푄 발생일은 85일이다.
Figure 4는 2003년부터 2012년까지 연도별 푄 발 생일의 발생 횟수 추이이다. 2003년부터 2012년, 10 년간 푄의 평균 발생 횟수는 8.5일이다. 2003~2005 년 사이에는 푄 발생이 감소하는 추세였으나 2006년 에는 급격히 증가하였다. 2012년에는 푄 발생이 17회 로 연구기간 내 가장 많은 발생일을 나타내었다. 특 히 2008년과 2012년에 급격한 발생일을 나타내었다.
Figure 5는 월별 푄 발생 횟수를 그래프로 나타낸 것 이다. Table 2는 연구기간 내 푄이 발생한 일자이다.
연구기간 내 전반적으로 5월과 6월의 푄 발생(각 29회)이 가장 많다. 특히 많은 푄 발생 횟수가 나타났 던 2008년과 2012년의 경우에는 6월의 푄 발생이 많 Table 1. Method for the interpolation and parameters. 공간보간방법 및 매개변수
Type Method Factor Variogram Lag size(m) Number of lags(ea)
overall
Ordinary
Kriging daily maximum temperature
Exponential 11000 13000 15000
10,12,14,16 10,12 10,12 yearly
monthly
Gaussian distribution of atmospheric pressure
overall
CoKriging
daily maximum temperature + height
Exponential 11000 13000 15000
10,12,14,16 10,12 10,12 yearly
monthly
Gaussian distribution of atmospheric pressure
Figure 5. Monthly frequency of Foehn occurrence.
월별 푄 발생 횟수
Table 2. Foehn occurrence dates in this study period. 연구기간 내 푄 발생일
year month day frequency year month day frequency
2003
3 15 1
8 2008
3 0
4 2 1 4 16, 17, 19, 20, 21 5 14
5 5, 15, 27, 29, 31 5 5 12, 29 2
6 9 1 6 11, 4, 17, 21, 23, 24, 25 7
2004
3 0
4 2009
3 20, 29 2
4 13 1 4 0 7
5 1 1 5 24, 28, 29 3
6 25, 30 2 6 5, 6 2
2005
3 0
1 2010
3 7 1
4 8 1 4 0 7
5 0 5 13, 29, 30, 31 4
6 0 6 7, 15 2
2006
3 6 1
11 2011
3 0
4 11, 12, 14 3 4 16, 19 2 8
5 2, 7, 8, 24, 26 5 5 4, 25, 27, 28, 29 5
6 2, 5 2 6 19 1
2007
3 16, 17, 19 3
8 2012
3 1, 3, 4, 9 4
4 0 4 19, 20 2 17
5 27, 31 2 5 2, 10 2
6 15, 16, 30 3 6 13, 14, 15, 19, 21, 24, 25, 26, 27 9
Figure 4. Frequency per annum.
연도별 발생 횟수
은 것을 확인해 볼 수 있다. 연구기간 동안 6월에 발 생하는 푄의 경우 그 발생 수가 점차 증가하고 있다.
2) 기압배치
기상청에서 제공하는 지상일기도(Surface, 1,000 hPa)와 상층일기도(850hPa)를 이용하여 연구기간 내 푄이 발생한 86일의 기압패턴을 분석하였다. 오호츠 크해 고기압, 동해상 고기압, 동해상 저기압, 한반도
북부 고기압, 한반도 남부저기압, 기타 총 6개의 유형 으로 분류하였다(Table 3). 오호츠크해 부근에 고기압 이 위치했을 때 36회로 가장 많은 빈도수를 나타내었 다. 그 다음으로는 한반도 북부에 고기압이 위치했을 때 18회가 발생하였고, 동해상에 고기압이 위치했을 때 11회가 발생하였다. 동해상에 저기압이 위치(5회) 하거나 한반도 남부에 저기압(9회)이 위치했을 때도 푄이 발생함을 확인해 볼 수 있다. 이는 반시계방향으 로 회전하는 저기압이 태백산지를 넘어오며 동풍계
Table 3. Distribution of atmospheric pressure and frequency of foehn occurrence dates per annum.
연도별 푄 발생일의 기압배치 유형 및 발생횟수 type
year Okhotsk
high East sea
high East sea
low Northern
high Southern
high Others total
2003 2 2 2 2 0 0 8
2004 2 1 0 1 0 0 4
2005 0 0 0 1 0 0 1
2006 5 0 2 2 1 1 11
2007 5 0 0 3 0 0 8
2008 6 5 1 1 1 0 14
2009 3 0 0 3 1 0 7
2010 2 3 0 2 0 0 7
2011 1 0 0 0 2 5 8
2012 10 0 0 3 4 0 17
total 36 11 5 18 9 6 85
Table 4. Number of Foehn occurrences per main wind direction. 주 풍향별 푄 발생 횟수
year WD NNE NE ENE E ESE SE SSE total
2003 0 0 0 2 1 4 1 8
2004 0 0 3 1 0 0 0 4
2005 0 0 0 1 0 0 0 1
2006 2 3 6 0 0 0 0 11
2007 1 6 0 1 0 0 0 8
2008 0 7 3 3 1 0 0 14
2009 0 4 2 1 0 0 0 7
2010 1 3 1 2 0 0 0 7
2011 3 2 1 1 1 0 0 8
2012 2 11 2 0 1 1 0 17
total 9 36 18 12 4 5 1 85
열의 바람을 야기 시킨 결과로 유추해 볼 수 있다.
3) 주 풍향
푄 발생일의 주 풍향은 북동풍이며 동북동, 동, 북 북동의 순서로 나타난다. 2003년에는 남동풍, 2004 년에는 동북동풍, 2005년에는 동풍, 2006년에는 동 북동풍, 2007년부터 2010년까지는 북동풍, 2011년 에는 북북동풍, 2012년에는 북동풍의 주 풍향이 나타 난다. 전반적으로 북동풍계열의 바람이 우세함을 확 인해 볼 수 있다. 연도별 주 풍향 별 푄 발생 횟수는 Table 4와 같다.
4) 지속기간
연구기간 내 푄 발생일의 지속일수를 산정해 보았 다. 지속일수는 푄 발생이 나타난 날을 1일, 2일, 3일, 4일 이상 기준으로 분류해 보았다(Table 5). 푄이 1일 동안 지속된 날은 52회, 2일 동안 지속된 날은 9회, 3 일 동안 지속된 날은 5회, 4일 이상 지속된 날은 1회로 나타났다. 지속기간을 비율로 산정해보면 푄 발생이 1일 동안 지속되는 비율은 전체 77.61%이며, 2일 동안 은 13.43%, 3일 동안은 7.46%, 4일 이상 푄이 지속되 는 비율은 1.49%이다. 3일 이상의 푄이 나타난 해인
2008년, 2010년, 2012년의 경우 주 기압배치 패턴이 오호츠크해 고기압과 동해상 고기압으로 기압이 배 치되어 있었다. 푄이 3일 이상 지속되는 경우는 기압 배치와 주 풍계가 유동적이지 않고 정체하여 푄 현상 이 더욱 길어진 것으로 판단할 수 있다. 이는 홍천 지 역으로 계속하여 동풍이 불어오는 주원인이 되었을 것이다. 연구대상기간(2003~2012) 동안에는 2008년 이후에 2009년만 제외하고 3일 이상 푄이 지속되는 일수가 나타나고 있음이 확인된다. 특히 2012년의 경 우에는 총 17회의 푄이 발생하였으나 오호츠크해 고 기압 패턴일 때 가장 긴 4일 이상(1회 발생) 푄이 발생 되었음이 확인되었다. 연구대상기간 중에서는 앞에 서 살펴본 대로 여러 기압배치 유형을 통해서 푄이 발 생하였지만 지속기간이 상대적으로 더 길게 나타날 수 있는 기압배치 유형은 오호츠크해 고기압 패턴과 동해상 고기압 패턴임을 알 수 있다.
5) 공간보간실험결과
일최고기온을 변수로 사용하여 Ordinary Kriging (OK), CoKriging(CK; 고도 변수)을 수행하였고, 그 중 높은 결정계수를 나타내는 베리오그램 모델에 대 해 매개변수를 알아보고 결정계수(R2)와 예측정확도 모델(RMSE, MAE)의 값이 골고루 높게 나타나는 매
Table 5. Duration of Foehn per annum. 연도별 푄 지속일수 duration
year 1 day 2 days 3 days 4 days over total Nr.
2003 8 0 0 0 8
2004 4 0 0 0 4
2005 1 0 0 0 1
2006 9 2 0 0 11
2007 4 2 0 0 6
2008 6 1 2 0 9
2009 3 2 0 0 5
2010 4 0 1 0 5
2011 5 0 1 0 6
2012 6 2 1 1 10
total Nr. 50 9 5 1 65
개변수를 선정하였다. 이를 이용하여 ‘전 연구기간’,
‘연도별’(2003~2012), ‘월별’(3~6월), ‘기압배치별’
(오호츠크해 고기압, 동해상고기압, 북부고기압, 동 해상저기압, 남부저기압, 기타)에 해당하는 총 20개 의 기온분포도를 작성하였다. 2개의 공간보간기법 (OK, CK)을 활용하여 2가지 베리오그램(Exponen- tial, Gaussian)별로 수행하였다. 이를 각각의 유형, 분리거리, 분리거리 개수별로 공간보간을 수행하였 으며 그 중 높은 결정계수와 예측정확도를 보이는 공 간보간실험결과를 아래의 Table 6으로 정리하였다.
전반적으로 CoKriging 기법과 Exponential 베리오그 램을 적용하였을 때 좋은 결과가 나타났다. 결정계수 (R2)값의 경우 1에 가까울수록 예측값이 실제 관측값 의 추정된 회귀선상에 있다는 것을 의미한다. 2012년 의 경우 결정계수가 0.8033으로 공간보간실험 중 가
장 높게 나타났다. RMSE, MAE의 경우 0에 가까울 수록 높은 예측정확도를 나타낸다. Table 6의 공간보 간실험결과 R2 값을 살펴보면 전반적으로 0.5이상 이 며 이는 실측값과 예측값의 상관성이 높음을 확인할 수 있다.
6) 기온분포도를 통해 본 푄
시기와 기압배치별로 대표적 사례를 정하고 푄 발 생시의 기온분포도를 작성하였다. ‘전 연구기간’, ‘연 도별’(2003년부터 2012년까지), ‘월별’(3월부터 6월 까지), ‘기압배치별’(오호츠크해 고기압, 동해상 고기 압, 동해상 저기압, 북부 고기압, 남부 저기압, 기타) 유형으로 나누어 2차원 보간한 것 중에서 예측정확도 가 높고, 푄이 두드러지게 나타나는 것을 각 유형의 Table 6. Result of spatial interpolation experiments. 공간보간실험결과
Type Method Veriogram Lag size(m) Number of lags(ea) R2 RMSE MAE
Overall OK Exponential 15000 12 0.7426 2.1287 1.3279
2003 CK Exponential 13000 12 0.7372 2.1437 1.3032
2004 CK Exponential 11000 16 0.7294 2.3424 1.6471
2005 OK Exponential 11000 12 0.6455 2.9482 2.1191
2006 CK Exponential 13000 10 0.7937 2.0666 1.3829
2007 CK Exponential 13000 12 0.6627 2.2317 1.4559
2008 CK Exponential 11000 16 0.7078 2.2864 1.4461
2009 CK Exponential 11000 16 0.5482 2.7815 1.4359
2010 CK Exponential 13000 10 0.6336 2.2782 1.3923
2011 CK Exponential 13000 12 0.7532 2.0946 1.3911
2012 CK Gaussian 11000 14 0.8033 2.0033 1.4907
3 OK Exponential 11000 10 0.6496 2.5375 1.5521
4 CK Exponential 13000 12 0.7611 2.2144 1.2712
5 CK Exponential 13000 12 0.7793 2.0214 1.2967
6 OK Exponential 15000 12 0.6777 2.2941 1.5476
Okhotsk high OK Exponential 11000 16 0.7567 2.1875 1.5238
East Sea high CK Exponential 13000 10 0.7905 1.9517 1.2325
East sea low CK Exponential 13000 12 0.7321 2.2558 1.2855
Northern high CK Exponential 15000 12 0.6553 2.3077 1.3792
Southern low OK Exponential 11000 10 0.7958 2.0677 1.3326
etc. CK Exponential 13000 10 0.7019 2.1809 1.2465
대표적 사례로서 선정하였다. 선정기준은 4개의 유형 중에서 R2값이 높고, RMSE와 MAE값이 낮은 사례 이다. R2값이 높고 RMSE와 MAE값이 낮을수록 정 확도가 높음을 의미하기 때문이다. ‘연도별’은 ‘2012 년’이, ‘월별’은 ‘5월’이, ‘기압배치별’은 ‘동해상 고기 압’이 이러한 기준에 따라 선정되었다. 이들에 대해 사용된 크리킹 기법은 두 가지로 나타났다. ‘전 연구 기간’은 Ordinary Kriging 기법이, ‘2012년’, ‘5월’, ‘동 해상 고기압’의 기온분포도 작성에는 CoKriging 기법 이 사용된 것이다.
Figure 6은 이들 4가지 선정된 사례의 푄 발생 시의 기온분포도이다. ‘전 연구기간’(2003~2012)의 푄 발 생 시 기온분포도를 살펴보면 상류 일부 지역이 19~
20℃, 상류 및 중류 일부 지역은 20~22℃, 중류 일 부 및 하류 지역은 22~24℃의 분포를 나타내고 있다.
‘전 연구기간’의 푄 발생 시 맞은편 풍상측인 강릉 지 역의 기온은 16.83℃이다. 푄의 정의에 따라 살펴보
면 중·하류에 해당하는 지역에서 푄이 발생하였고 상류 지역은 발생하지 않았음을 확인해 볼 수 있다.
‘2012년’의 푄 발생 시의 기온분포도는 상류 지역 전반적으로 19~22℃의 온도분포를 나타내며, 상류 일부 지역에서는 19~21℃의 온도분포를 나타낸다.
그리고 중류 지역은 22~23℃, 하류 지역은 23~24℃
의 분포를 나타내고 있다. ‘2012년’의 사례에서의 푄 은 상류 일부를 포함되지만 중·하류 지역에서 크게 발생했다. 이때 풍상측인 강릉에서는 16.44℃의 일최 고기온을 나타냈다.
‘5월’의 푄 발생일 기온분포도는 상류 지역이 20~
23℃, 중·하류 지역은 23~26℃의 일최고기온분포 를 나타냈다. 이때의 풍상측 강릉의 일최고기온값은 17.23℃이다. 기온분포도를 통해서 확인 해 볼 수 있 듯이 ‘5월’의 푄 발생 시에는 역시 상류 일부를 포함하 여 중·하류 지역에서 발생함을 알 수 있다.
‘동해상 고기압’의 영향을 받았을 때의 푄 발생일의
Figure 6. Temperature distribution map per Foehn occurrence. 푄 발생 사례별 기온분포도
기온분포도는 상류 일부 지역이 22~23℃, 상류 일부 를 제외한 나머지 상류 지역은 23~24℃, 중·하류 지 역은 25~27℃까지의 일최고기온분포를 나타낸다.
이때 풍상측 강릉의 일최고기온은 18.38℃이었다. 역 시 상류 일부 지역을 제외한 나머지 지역에서 푄이 발 생함을 확인할 수 있으며 강릉의 기온과 비교하여 볼 때 중·하류에서 8~ 9℃의 기온 차이를 보였다. ‘동해 상 고기압’ 사례에서 강릉~홍천 간 기온차가 가장 크 게 나타났다.
기온분포도를 통해 확인할 수 있는 것은 푄 발생 시 홍천 전 지역에서 푄이 나타나는 것이 아니라는 점이 다. 푄은 홍천에서도 홍천강의 중·하류 지역에서 나 타나며 또한 주 풍계와 시기에 따라서 그 위치와 강도 가 다르게 나타난다.
7) 홍천주민의 푄 인식
Figure 6의 기온분포도를 살펴보면 상류 지역보다 중·하류 지역이 푄의 영향을 받는 것을 확연히 알 수 있다. 이 내용을 토대로 홍천 지역의 주민들은 실생활 에서 푄을 인식하는지를 홍천강의 상·중·하류 지역 별로 두세 개 마을을 방문하고 인터뷰를 통해 조사해 보았다. 이 결과 과거 봄철에 가뭄이 자주 들던 중·하 류 마을의 토박이 주민일지라도 푄현상이나 높새바 람에 대해서는 알지 못함을 알게 되었다. 다만 타지에 서 살다 귀농하거나 언론매체를 통해 들어본 적이 있 는 주민은 푄 또는 높새바람(높새)을 인식하고 있었 다. 상류 지역은 동풍이 불면 오히려 냉해가 생긴다는 인식도 있다. 그 내용을 살펴보면 다음과 같다.
(1) 상류
홍천강의 상류 지역은 두촌천과 내촌천 유역이 해 당된다. 내촌면 답풍리, 서석면 풍암리, 상군두리에 서 각 약간 명의 지역주민을 대상으로 인터뷰를 시행 하였다. 홍천강 상류 지역에 속하는 이 지역은 봄철에 가뭄이 잘 나타나지 않는 지역이다. 그리고 특히 동풍 계열의 바람이 불 때에는 오히려 찬바람이 불어오고 이때 농사에 피해를 준다고 주민들은 응답하였다. 기 온분포도를 통해서도 알 수 있듯이 상류 지역은 푄 영
향권에 속하지 않음을 주민인터뷰를 통해 확인할 수 있었다.
(2) 중류
중류 지역은 두촌천과 내촌천이 합류하는 지점부 터 북방면 소매곡리까지 해당된다. 이 지역은 앞서 제 작한 기온분포도 상에서 푄 영향권에 속하는 지역이 다. 그 중 동면 후동리에서 2명 성수리에서 2명의 주 민 인터뷰를 시행하였다. 공통적으로 북풍이나 북동 풍계열의 바람이 불면 건조하고, ‘동풍이 불면 비가 안들어온다’라고 인식하고 있었다. 홍천군지에서는 과거 봄철 모내기 시기의 가뭄과 관련해서 ‘ 후동리와 성수리에 가뭄을 알려주는 나무가 존재한다’고 소개 하였다(Hong Cheon Gun, 1989). 동면 후동리의 동 갈나무(갈참나무)와 상수리의 느티나무 두 그루가 이 에 해당하며 이번 현지 조사에서 이 나무들 모두가 여 전히 살아있음을 확인할 수 있었다. 과거 저수지가 생 기기 이전 시절에‘나무에 잎이 한 번에 나면 모내기를 한 번에 끝낼 수 있고 두세 번(아래에서 위로) 잎이 나 누어져 나면 7월까지 모내기를 하였다’고 하는 이야 기를 들었다(성수리 민세홍 씨, 74세). ‘1974년 개운 저수지가 생긴 이후부터 봄철 가뭄이 잘 들지 않는다’
고 하였다. 저수지가 생기기 이전에는 모내기 철에 가 뭄피해가 있던 사실을 이들 주민과의 인터뷰를 통해 알게 되었다.
(3) 하류
하류 지역은 Figure 6의 기온분포도상에서 푄이 비 교적 강하고 뚜렷하게 나타나는 지역이다. 이는 북방 면 소매곡리에서 북한강과의 합류점인 춘천시 남면 관천리까지 해당한다. 농업용수는 저수지 물이나 양 수기 물을 이용하고 있으며, 상류 지역보다 양수기를 이용해 강물을 퍼올려 농사를 짓고 있는 주민이 많았 다. 하류 지역 중 서면 모곡리, 반곡리, 두미리에서 각 각 2~3명의 주민 인터뷰를 시행하였다. 공통적으로 이 지역은 봄철에 가뭄이 심한 것을 인터뷰를 통해 알 수 있었다. 5, 6월에 가뭄이 자주 들고 건조한 바람이 부는 것을 주민들은 인식하고 있었다. 특히 이때 바람 이 불면 논에 물을 대어도 금방 말라버린다고 하였다
(모곡리 권영복 씨, 57세). 그러나 현지 조사에서 만 난 이 지역 토박이 주민 대부분은 높새바람(높새)이 라는 이름은 알지 못하였다.
4. 결론
본 연구를 통해 실제 푄 발생 시 상세한 2차원의 기 온분포양상을 확인할 수 있다. 그리고 푄은 홍천 전 지역에서 나타나는 것이 아니며 일부 지역에서만 나 타나는 것을 확인할 수 있다. 푄 발생은 특히 홍천강 중·하류 지역에서 빈번하게 나타나며 하류로 갈수록 푄의 강도가 세어진다. 기존의 선행연구에서는 크게 영서 지방에서 푄이 두드러지게 나타난다는 것을 언 급하였다. 그러나 어떤 지역에서 어디에 두드러지게 나타나며 어떠한 분포양상을 보이는지에 대해서는 연구된 바가 없다. 본 연구에서는 중기후 및 지역기후 규모(수평 규모 100km)에서 나타나는 푄의 발생분포 를 파악하였다. 본 연구의 지역기후 규모에서 푄을 분 석하는 절차와 기법은 지역기후 이해와 연구 분야에 기여 할 수 있을 것이다. 다만 본 연구의 한계점은 공 간의 크기에 비해 상대적으로 적은 관측데이터를 가 지고 공간보간을 실시하여 보간결과의 정확도 부분 에 문제의 소지가 있을 수 있다. 향후 각 관측소별로 크리깅 결과값에 어느 정도 상관성이 있는지 실험하 여 좀 더 과학적인 공간보간이 이루어져야 할 것이다.
그리고 봄철뿐만 아니라 연중 발생하는 푄에 대하여 도 분석이 필요하다. 한편 푄 현상의 주민 인식에 대 한 보다 과학적이고 체계적인 연구도 가치 있는 지리 학적 연구 주제가 될 것이다.
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