우리나라 사계절 극한기온현상의 시·공간적 변화
최광용*
Spatio-Temporal Changes in Seasonal Extreme Temperature Events in the Republic of Korea
Gwangyong Choi*
요약 :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 평 균적으로 봄철에는 온난일의 증가, 여름철에는 한랭야의 감소와 온난야의 증가 현상이 가장 뚜렷하게 나타난 다. 가을철에는 여름철과 유사하게 한랭야의 감소와 온난야의 증가, 겨울철에는 한랭야의 감소와 한랭일의 감 소 경향이 가장 뚜렷하게 나타난다. 도시화 정도에 상관없이 온난야와 같은 야간 극한기온 현상의 변화는 대부 분의 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/℃)과 한랭야 (-6.2일/℃), 여름철에 온난야(+10.4일/℃)와 온난일(+9.5일/℃), 가을철에 온난일(+7.7일/℃), 겨울철에 한랭 야(-4.7일/℃)가 상대적으로 높게 나타났다. 이러한 결과들은 온난화 과정에서 복잡한 기후변화 피드백에 의 해 우리나라의 극한기온현상들이 계절마다 주·야간별로 비대칭적인 변화 추세와 민감도를 보이면서 변화하고 있음을 가리킨다.
주요어 : 계절 극한기온현상, 기후변화 민감도, 비대칭적 변화
Abstract : 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/°C) and cool nights (-6.2days/°C) in spring, warm nights (+10.4days/°C) and days (+9.5days/°C) in summer, warm days (+7.7days/°C) in fall, and cool nights (-4.7days/°C) in winter, respectively. These results indicate that changes in seasonal extreme temperature events and their
이 연구는 기상청 기상기술개발사업(CATER 2012-3063)의 지원으로 수행되었음.
* 제주대학교 지리교육전공 조교수(Assistant Professor, Major of Geography Education, Jeju National University), tribute@han- mail.net
1. 서론
20세기 동안 인위적 기후변화에 의해서 연평균 기온이 증가하면서 저온현상의 발생빈도는 뚜렷하 게 감소하고, 고온현상의 발생빈도는 증가하는 경향 이 전 세계적으로 나타났다(Alexander et al., 2006;
Donat et al., 2013a). 20세기 말부터 기후 평균 이외 에 기후 변동폭에 나타난 기후변화 양상으로 극한기 온현상이 증가하면서 전 세계 여러 지역에서 많은 재 산 및 인명 피해가 발생하였다(IPCC, 2013). 가령, 2003년 여름철 유럽 열파(Bouchama, 2004; García- Herrera et al., 2010), 2010년 러시아와 중동지역 가뭄 (Wegren, 2011), 2011~2014년간 봄철을 중심으로 미 국 서부지역 가뭄 등의 극한기온현상이 발생하여 사 망자가 수천 명 이상에 달하였고, 밀 등의 주요 식량 작물 생산량 저하로 국제시장에서 곡물가격이 폭등 하기도 하였다(Lobell et al., 2014). 2013/2014년 겨울 철에는 북미 지역에 극소용돌이가 남하 하면서 강한 한파가 몰아쳐 많은 재산 및 인명 피해를 초래하기도 하였다(Ballinger et al., 2014). 우리나라에서도 1994 년 이례적으로 강한 열파로 수천 명의 초과사망자가 발생하였고(Kysely and Kim, 2009), 2009/2010년과 2010/2011년 겨울철에 발생한 극심한 한파로 전국적 으로 수십 만 건의 계량기 동파피해가 발생한 사례도 있다(환경부, 2011; 2012).
우리나라 극한기온현상 변화에 관한 기존 국내 연 구들은 주로 1950년대 중반 이후 전국 14개 관측지 점 또는 1970년대 초반 이후 61개의 관측지점 기후자 료에서 추출한 연누적 극한기온지수 발생빈도의 변 화 추세를 분석하였다(Choi, 2004; Choi et al., 2008;
이승호와 허인혜, 2011; 이경미 등, 2010; Lee et al., 2013). 또한, 일부 연구들에서는 고정 임계치를 기준
으로 한 서리일, 결빙일과 같은 겨울철 극한저온현 상(Choi, 2004; Choi et al., 2008; 최영은과 박창용, 2010) 또는 열파와 열대야와 같은 여름철 극한고온현 상(최광용과 권원태, 2005; 최광용, 2010; 박우선과 서명석, 2011)의 장기간 변화 추세를 분석하였다. 이 연구들에 따르면, 우리나라의 극한기온현상은 전 세 계적인 변화경향과 유사하게 저온일의 발생빈도는 뚜렷하게 감소하고, 고온일의 발생빈도는 약간 증가 하는 추세를 보인다. 일부 연구에서는 전 지구 온난화 의 영향 이외에 도시인구 규모도 이러한 극한기온현 상의 변화 추세를 증폭시키고 있음을 밝혔다(이승호 와 허인혜, 2011).
최근 봄철과 가을철에 빈번한 이상고온 또는 저온 현상에 의해 병충해가 자주 발생하여 농작물 생산량 이 감소하거나, 전력수급이 불안정해지는 경우가 자 주 보고되고 있다. 그러나 여름철-겨울철 극한기 온현상 변화에 대한 일부연구들(허인혜와 이승호, 2006; Choi et al., 2008; Lee et al., 2013)을 제외하면 대부분의 연구들은 연 누적 극한기온현상 발생빈도 의 변화추세를 분석하여 계절별로 상이한 극한기온 변화에 대한 연구는 상대적으로 미진한 편이다. 이와 같이 계절별 극한기온현상변화에 관한 연구 수가 적 은 이유는 사계절 종합적인 평가에 적합한 지수를 사 용하지 않았기 때문이다. 대부분의 기존 연구들은 여 름철 고온과 겨울철 저온과 관련된 특정임계치(예.
열대야(일최저기온 25℃ 이상), 서리일(일최저기온 0℃ 이하), 여름일(일최고기온 25℃ 이상), 결빙일(일 최고기온 0℃ 이하))를 기준으로 정의된 극한기온지 수들을 사용하였다. 21세기에 접어들면서 이러한 고 정 임계치 기준 극한기온지수의 단점을 극복하기 위 해 전 세계 극한기온현상 연구 그룹은 지역 평균에서 의 편차로 정의된(예. 한랭일(일최고기온 10퍼센타일 이하), 한랭야(일최저기온 10퍼센타일 이하), 온난일 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.
Key Words : seasonal extreme temperature events, climate change sensitivity, asymmetric changes
(일최고기온 90퍼센타일 이상), 온난야(일최저기온 90퍼센타일 이상))와 같은 지수들을 개발하여 사용 하기 시작하였다(예. Zhang et al., 2005; Klein Tank et al., 2006; Aguilar et al., 2009; Choi et al., 2009).
최근 특정 국가들에서는 이러한 상대적 임계치를 기 준으로 정의된 극한기온지수들을 사용하여 여름철 및 겨울철 이외의 기간에 지역평균 기후값에서 편차 를 보이는 극한기온현상의 장기간 변화추세에 대한 연구들도 수행하기 시작하였다(Nazrul Islam et al., 2014; Panda et al., 2014).
본 연구에서는 지역별 상대적인 기후평균값을 바 탕으로 정의된 극한기온지수를 이용하여 최근 40년 동안(1973~2012)의 우리나라 사계절 주·야간 극한 기온현상 발생빈도의 시·공간적 변화추세의 특징을 밝히고자 한다. 또한 본 연구에서는 각 관측지점별 계 절별 및 주·야간별 기온 변화에 따른 극한기온현상 발생빈도의 변화율(예. 일최고기온 1℃ 상승 시 온난 일 또는 한랭일 증감률)의 상대적인 비교를 통해 온난 화에 의한 극한기온현상의 변화 민감도의 특징을 계 절별로 비교·분석하고자 한다.
2. 연구자료 및 연구방법
본 연구에서는 우리나라에서 기상관측소가 증가한 시점을 고려하여 최근 40년 간(1973~2012) 전국 61 개 관측지점의 일최고기온 및 일최저기온 자료를 이 용하였다(Figure 1). 이러한 일별 기온자료를 바탕으 로 각 관측지점별 장기간(1973~2000) 기후평균을 고 려한 4개의 극한기온지수들을 월별로 산출한 후, 3개 월 단위 기상학적 계절별 발생빈도의 변화추세를 분 석하였다(Table 1). 이 지수들은 연중 동일 시기의 장 기간 일 기온자료의 분포에서 추출한 시·공간적 기 후평균 기준 상대적 임계치를 바탕으로 정의한 것이 다. 이 지수들은 절대적 임계치를 사용할 때 발생하는 특정계절의 극한기온현상만을 추출하는 단점을 보완 할 수 있는 장점을 지니고 있다. 가령, 장기간 3월 1일 의 일 기온자료가 있다고 할 때, ‘온난일(warm day)’
은 특정연도의 3월 1일의 일최고기온이 약 30년 표준 기간 동안 매년 3월 1일 앞뒤 날짜 포함 총 5일 동안 의 일최고기온 내림차순 기준 상위 90퍼센타일 임계 치 이상인 경우를 가리킨다. 이 지수들은 각 지점별 로 해당일의 기온평균에서 벗어난 이상고온 및 이상 저온현상 분석을 가능하게 한다. 이 극한기온지수들 은 CCl/CLIVAR/JCOMM Expert Team on Climate Change Detection and Indices(ETCCDI)에서 개발되 어 정리된 27개의 극한기후지수들에 속하며, 그 유용 성 때문에 국내뿐만 아니라 해외의 극한기후 연구 분 야에서 널리 활용되어 오고 있다(예. Vincent et al., 2011; Skansi et al., 2012; Donat et al., 2013b).
이러한 극한기온지수들을 추출하기 위하여 Zhang and Yang(2004)이 개발한 RClimdex 1.1 (2013년 11 월 최종 업데이트)를 사용하였다. 이전 연구결과들 (예. Choi et al., 2008)과 비교하기 위하여 기후 통계 기준에 사용된 자료 기간은 1973~2000년으로 하였 다. 61개 관측지점 평균 또는 각 관측지점별 일기온 자료에서 연구기간 동안 매년 월별로 산출되는 지수 들을 달력기준 3개월 단위 기상학적 계절(예. 겨울철 12~2월) 합산 한 후 시계열로 나타내었다. 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. 이러한 변화추 세의 통계적 유의성 검정에는 비모수검정법에 속하 는 Kendall’s tau의 통계값을 사용하였다. 이 연구에 서는 p-value가 0.05 이하 일 때 해당 변화추세가 통계 적으로 유의미한 것으로 간주하였다. 각 관측지점별 극한기온지수의 변화 방향과 규모는 ArcGIS 10.2에 서 지도화한 후 그 공간패턴의 일관성 및 차이점을 분 석하였다.
본 연구에서는 전 지구 온난화 경향 이외에 우리나 라 각 지역별 도시화 진행 정도가 극한기온일의 변화 량에 미치는 영향도 도시화 규모별로 비교·분석하였 다(Table 2). 현재까지 도시 지역의 토지 피복 변화가 기온상승에 직접적으로 어떤 영향을 미쳤는지 정밀 하게 정량화하는 알고리즘이 개발되어 있지 않기 때 문에, 본 연구에서는 간접적인 지표인 인구 자료를 이
용하여 각 관측지점이 속한 지역의 도시화 정도를 분 류하였다. 이와 관련하여 기존 연구들은 도시화 정도 를 정량화하기 하기 위해 흔히 특정 시점의 인구를 기 준으로 도시규모를 구분하였으나(예. 이승호와 허인 혜, 2011), 본 연구에서는 시계열의 앞부분(1975년)과 뒷부분(2010년)의 총주택조사시 수집한 각 관측지점 이 속한 행정구역의 인구 변화량을 기준으로 연구기 간 동안 각 관측지점의 도시화 정도를 3가지 범주로 분류하였다(Table 2). 이 방법은 특정 시기의 도시규 모만으로 알 수 없는 각 관측지점마다 도시화가 진행 된 시작시점과 둔화되는 시점을 고려할 수 있는 장점 을 지니고 있다. 가령, 기존 도시화 정도 구분방법에 따르면 울산은 2010년 기준 인구자료 기준으로 100 만을 넘는 ‘대도시’로 분류되지만, 이 연구에서 사용 한 분류 기준으로는 1970년과 2010년 사이의 인구증
가량에 따라 ‘연구기간 동안 중간 정도의 도시화가 진 행된 도시’로 분류된다. 이와 같이 3개의 그룹으로 나 눠진 관측지점들의 연구기간 동안 일최고기온과 일 최저기온의 일별 평균값을 토대로 극한기온지수들을 산출하여 월별 또는 계절별로 비교·분석하였다.
마지막으로 단위 기후평균 변화에 대한 극한기후 현상의 민감도를 표준화하여 시·공간적으로 비교하 기 위해 각 계절별로 단위 기온 변화에 따른 극한기온 현상일의 변화량(일/℃)을 추출하였다. 이를 위해 우 선 매년 61개 각 관측소마다 연구기간 동안의 극한기 온현상을 추출한 일최고기온 또는 일최저기온 자료 의 3개월 기준 기상학적 계절평균값을 산출하였다.
그 후 연구기간 동안 계절평균 일최고기온 또는 일최 저기온의 변화량을 독립변수, 계절 누적 극한기온현 상 발생빈도의 변화량을 종속변수로 한 산포도에서 Figure 1. Locations of 61 weather stations where long-term(1973~2012) daily climate data are available
in the Republic of Korea.
그려진 일차회귀선의 기울기 값을 일/℃단위로 산출 하였다. 이때 회귀방정식의 통계적 유의성 검정에는 t-test가 사용되었고, p-value가 0.05 이하일 경우 그 민감도 값이 통계적으로 유의한 것으로 간주하였다.
3. 결과 및 고찰
1) 우리나라 평균적인 사계절 극한기온현상 변화 추세와 규모
우리나라 61개 관측지점의 평균 일최고기온과 일
최저기온 자료에서 추출한 극한기온지수의 일차 시 계열을 분석해 보면, 각 극한기온현상별로 최근 40년 간 가장 뚜렷한 변화가 나타난 계절은 상이함을 알 수 있다(Table 3). 야간 극한기온현상의 경우 일최저기온 10퍼센타일 이하인 한랭야는 사계절 중 겨울철(-2.8 일/10년)에 감소추세, 일최저기온 90퍼센타일 이상 인 온난야는 여름철(+2.0일/10년)과 가을철(+2.0 일/10년)에 증가추세가 가장 뚜렷하다. 반면, 주간 극 한기온현상의 변화의 경우 일최고기온 10퍼센타일 이하의 한랭일은 겨울철(-2.3일/10년)에 가장 뚜렷 한 감소추세, 일최고기온 90퍼센타일 이상의 온난일 은 봄철(+2.0일/10년)에 가장 뚜렷한 증가추세를 보 인다. 한랭야와 온난야의 경우에는 겨울철을 제외한 Table 1. Extreme temperature indices used in this study.
Term Abbreviation Definition
Warm day TX90P Percentage of days when daily maximum temperature(TX) is above the calendar day 90th percentile(90P) centered on a 5-day window for the base period Warm night TN90P Percentage of days when daily minimum temperature(TN) is above the calendar
day 90th percentile(90P) centered on a 5-day window for the base period Cool day TX10P Percentage of days when daily maximum temperature(TX) is below the calendar
day 10th percentile(10P) centered on a 5-day window for the base period Cool night TN10P Percentage of days when daily minimum temperature(TN) is below the calendar
day 10th percentile(10P) centered on a 5-day window for the base period
Table 2. Classification of weather stations by degree of urbanization based on the magnitude of changes in population in the Republic of Korea between 1970 and 2010.
Degree of urbanization
Population
change (thousands) Weather Stations
High Over 1,000 Seoul, Incheon, Busan, Daegu
Intermediate 500~1,000 Daejeon, Suwon, Ulsan, Gwangju, Cheongju
Low 0~500 Cheonan, Gumi, Jeonju, Pohang, Geoje, Wonju, Chuncheon, Gunsan, Mokpo, Yeosu, Sokcho, Jeju, Icheon, Jinju, Suncheon,
None -500~0
Daegwallyeong, Gangneung, Ulleungdo, Chungju, Seosan, Uljin, Chu- pungnyeong, Tongyeong, Wando, Seoqwipo, Ganghwa, Yangyeong, Inje, Hongcheon, Jecheon, Boeun, Boryeong, Buyeo, Gumsan, Buan, Imshil, Jeongeup, Namwon, Haenam, Jangheung, Goheung, Yeongju, Mungyeong, Yeongdeok, Uiseong, Yeongcheon, Geochang, Hapcheon, Miryang, San- cheong, Geoje, Namhae
다른 모든 계절에 95% 이상의 통계적 유의성을 지닌 감소추세를 나타낸다. 한랭야의 경우에는 겨울철 변 화추세보다는 작지만 여름철(-2.5/10년)에도 큰 감 소추세를 보이는데, 그 변화의 통계적 유의성은 오히 려 여름철에 더 높게 나타난다. 한랭일의 경우에는 우 리나라 평균 일최고기온과 일최저기온 자료를 분석 하면 겨울철 감소추세, 온난일의 경우에는 봄철 증가 추세만 95% 이상의 통계적 유의성을 나타낸다. 이러 한 결과들은 극한기온현상은 주·야간뿐만 아니라 연 중 사계절 간에도 비대칭적으로 변화하고 있음을 가 리킨다.
극한기온현상의 변화 규모의 비대칭성을 계절별로 나누어 비교해 보면, 봄철의 경우에는 야간 극한저온 현상인 한랭야의 감소 규모보다는 주간의 극한고온 현상을 나타내는 온난일의 증가 규모가 더 크게 나타 남을 알 수 있다(Table 3). 대조적으로, 겨울철과 가을 철에는 온난일 증가 규모보다는 한랭야의 감소 규모 가 더 크게 나타나고 있다. 봄철에는 점차 입사하는 태양복사에너지의 양이 증가하면서 주간의 일최고기 온 상승이 후반부로 갈수록 뚜렷해지는 시기이다. 최 근 기후변화 양상으로 봄철 시작일이 빨라지고 있기 때문에(최광용 등, 2006) 상대적으로 일최고기온의 상승과 관련된 주간 고온현상의 증가 규모가 더 뚜렷 하게 관찰되는 것으로 추정된다. 반면, 가을철과 겨 울철은 상대적으로 태양복사에너지가 감소하는 시기 이므로 상대적으로 지구장파에너지의 방출정도와 관 련된 야간 극한저온현상 발생이 뚜렷하게 나타난 것
으로 사료된다. 여름철의 경우에는 일최저기온에서 추출한 한랭야와 온난야는 각각 통계적으로 95% 이 상의 유의미한 감소 및 증가추세를 보이지만, 일최고 기온에서 추출한 한랭일과 온난일 변화추세의 통계 적 유의성은 50% 이하로 매우 낮다. 이와 같이 여름 철 일최고기온에서 추출한 극한기온지수들은 통계적 으로 유의미한 변화를 보이지 않는 것은 20세기 후반 에 우리나라 여름철 강수량과 관련된 운량 증가 추세 에 따라 일최고기온의 상승이 약화되었다는 기존의 연구 결과와 관련성이 있을 것으로 추정된다(최광용 등, 2000; Choi et al., 2008). 여름철에도 봄철과 유 사하게 입사하는 태양복사에너지가 중요하여 일최고 기온에서 추출되는 주간 극한기온현상의 변화가 더 뚜렷하게 나타나야 하지만 동아시아 몬순지역의 기 후변화 피드백의 일환으로 운량이 증가하면서 태양 복사에너지의 입사량은 저감되고, 지구장파복사에너 지는 간섭을 받아 일최저기온 관련 야간극한기온현 상에만 변화가 뚜렷하게 나타난 것으로 사료된다.
극한기온일의 월별 추세를 비교해 보면 가장 뚜렷 한 변화는 지수마다 동일 계절 내에서도 상이한 시기 에 나타남을 알 수 있다(Figure 2). 주간 극한기온현 상은 특정 월을 중심으로 통계적으로 유의미한 변화 를 나타내지만, 야간 극한기온현상의 경우에는 대체 로 늦겨울-초봄(2-3월), 늦봄-초여름(5-6월), 늦여 름-초가을(8-9월) 등의 계절 전이시기에 통계적으 로 유의미한 변화를 보인다. 가령, 온난일은 4월 변 화율이 +1.0일/10년으로 유일하게 통계적으로 유의
Table 3. Linear trends(days/decade) of seasonal frequency of cool nights (TN10P), warm nights (TN90P), cool days (TX10P) and warm days (TX90P) derived from daily minimum and maximum temperatures averaged across 61 weather stations in the Republic of Korea for the period of 1973~2012. P-values were calculated
based on Kendall’s tau test.
Indices Seasons
Cool night (TN10P) Warm night (TN90P) Cool day (TX10P) Warm day (TX90P) trend P value trend P value tend P value trend P value
Spring (MAM) -1.3 0.03 +1.4 0.04 -0.1 0.56 +2.0 0.02
Summer (JJA) -2.5 0.00 +2.0 0.03 -0.7 0.63 +0.3 0.50
Fall (SON) -2.1 0.02 +2.0 0.02 -0.9 0.10 +1.2 0.09
Winter (DJF) -2.8 0.07 +0.5 0.42 -2.3 0.04 +1.5 0.08
Annual -8.0 0.00 +5.5 0.01 -3.5 0.09 +4.8 0.05
미한 증가경향을 보인다. 한랭일은 2월과 10월에만 통계적으로 유의미하게 뚜렷한 감소변화 경향을 보 이는데, 특히 2월 한랭일의 감소율은 -1.0일/10년으 로 가장 크다. 온난야는 3월, 5월, 8월, 9월에 통계적 으로 유의미한 증가경향, 한랭야는 2월, 5월, 6월, 9 월, 10월에 통계적으로 유의미한 감소경향을 나타낸 다. 특히 8월 온난야의 증가율은 +1.5일/10년, 2월의 한랭야의 감소율은 -1.1일/10년의 비율로 가장 큰 값 을 보인다. 이러한 결과들은 일최저기온 상승과 관련 성이 있는 매커니즘들(예. 온실기체 상승에 따른 온 실효과 강화)는 계절 전반적인 지속성이 있지만, 일 최고기온의 변화와 밀접한 기후변화 피드백 과정(예.
운량 및 강수현상 증가에 따른 여름철 일최고기온 하 강)은 특정 시기에만 집중되어 나타남을 가리킨다.
월별 극한기온 지수들 간의 변화율을 비교해 보면, 연중 동일 시기의 주·야간 극한고온현상과 극한저온 현상의 변화 규모도 비대칭적임을 알 수 있다(Figure 2). 가령, 3월, 4월, 6월, 9월에 온난일의 증가율이 한 랭일의 감소율보다 더 크고, 반대로 7월, 10월에는 한 랭일의 감소율이 온난일의 증가율보다 더 크다. 연중 3월, 4월, 8월, 9월을 제외하면 일최저기온에서 추출 한 한랭야의 감소율은 온난야의 증가율보다 더 크다.
특히, 2월에 온난야의 증가율은 통계적으로 유의미한
변화가 없는 데 비하여 한랭야의 감소율은 -1.1일/10 년으로 상대적으로 크게 나타난다. 이러한 결과들은 동일 계절내에서도 기후변화 피드백에 관여하는 요 소들(예. 운량 및 강수량 증가 또는 온실기체 증가에 따른 온실효과 강화)는 주·야간 극한기후현상 간에 도 모두 상이한 영향을 미치고 있음을 가리킨다.
인구 변화 규모별로 구분한 관측소 범주별 연 누 적 극한기온지수들의 장기간 변화율을 비교해 보면, 변화 규모는 일부 차이를 보이지만 극한저온현상일 은 감소하고, 극한고온현상일이 증가하는 변화 추세 자체는 도시화 정도에 상관없이 유사하게 나타난다 (Table 4). 연 누적 주간 극한기온현상의 변화 규모는 지역별 도시화 정도에 따라 차이가 뚜렷하지 않고, 온 난일의 발생빈도 증가추세가 한랭일의 감소추세보 다 약간 더 높게 나타난다. 가령, 온난일과 한랭일의 변화 규모는 도시화가 많이 진행된 지역들에서 각각 +5.4일/10년, -5.0일/10년이고 도시화가 적게 진행 된 지역들에서는 각각 +5.3일/10년, -4.3일/10년이 다. 이는 야간 극한고온현상은 국지적인 도시화 효과 가 나타나지만, 주간 극한고온현상의 경우에는 국지 적인 대도시화 효과보다는 중규모 이상의 기후시스 템에 나타난 변화가 더 큰 영향을 주고 있음을 가리킨 다. 특히, 기존 연구들에서 이미 제시하였듯이(최광 Figure 2. Linear trends(days/decade) of extreme temperature events (see Table 1) in each month based on upper (90th) and lower(10th) percentile values of long-term(1973~2000) daily maximum (TX) (a) and minimum
(TN) (b) temperature data averaged across 61 weather stations in the Republic of Korea (see Figure 1) for the period of 1973-2012. Y-axes represent the magnitude of trends. Bar graphs colored in dark (light) red or blue indicate the trends with(without) statistical significance at the 95 % level according to non-parametric probability
(Kendall’s tau) test.
(a) (b)
용 등, 2000; Choi et al., 2008), 주·야간 극한고온현 상의 장기간 변화 규모는 도시화 효과 이외에 지역별 강수일 수 또는 운량의 장기간 변화 등이 지구기후시 스템 내의 에너지 균형에 미치는 영향에 의해 지역적 차이를 보이는 것으로 추정된다. 일부 온난야와 같은 야간 극한고온현상의 경우에는 인구 급증 규모에 따 른 도시화의 영향이 관찰된다. 연 누적 온난야 발생빈 도의 장기간 변화의 규모는 인구 급증에 의해 도시화 가 많이 진행된 지역(+12.0일/10년)일수록, 도시화 가 적게 진행된 지역들(+7.0일/10년)과 비교하여 1.7 배 이상 높게 나타난다. 그러나 야간 극한저온현상에 해당하는 한랭야의 경우에는 도시화가 중간정도 진 행된 지역들이 도시화가 많이 진행된 지역과 비교하 여 오히려 더 뚜렷한 변화를 보인다. 즉, 종관규모 이 상에서 나타나는 온난화가 넓은 지역에 걸쳐 전반적 으로 극한기온현상 변화의 시·공간적 패턴에 영향을 미치는 데 비하여 최근 40년간 우리나라 도시화가 극 한기온현상의 변화에 미치는 영향은 상대적으로 특 정 현상에만 국한됨을 알 수 있다.
2) 우리나라 지역별 사계절 극한기온현상 변화의 공간패턴
동일한 기후변화 피드백이 한반도 전반에 걸쳐 지 배적이더라도 우리나라 극한고온현상과 극한저온현 상의 변화 규모는 계절별로 그리고 지역별로 상이하 게 나타난다(Figures 3-6). 사계절 주·야간 극한기온 지수들 중 전체 61개 관측지점들 중 95% 이상의 통계 적으로 유의미한 증감 추세를 보이는 관측지점이 차
지하는 비율은 가을철 온난야의 경우가 71%로 가장 높고, 여름철 한랭일의 경우가 0%로 가장 낮게 나타 난다. 즉, 가을철 온난야는 우리나라 대부분 지역에 서 뚜렷한 감소추세가 나타나지만, 여름철 한랭일은 우리나라 전역에 걸쳐 거의 통계적으로 유의미한 변 화가 나타나지 않음을 알 수 있다. 우리나라는 동아 시아 몬순대에 속하여 여름철의 경우에는 최근 온난 화의 구름 피드백 과정으로 운량 및 강수현상이 증가 하여 극한기온현상 변화도 야간에는 지구장파복사에 너지의 간섭효과에 의한 저온극한현상 감소에서 나 타나지만, 주간에는 입사하는 태양복사에너지의 저 감과 관련된 고온극한현상 현상의 증가에서 오히려 더 뚜렷하게 나타나는 것으로 사료된다(최광용 등, 2000; Choi et al., 2008). 여름철 및 가을철 한랭야의 통계적으로 유의미한 감소추세는 전체 관측지점 중 각각 64%와 61%, 봄철 온난일의 증가추세는 57%의 상대적으로 많은 관측지점에서 관찰된다. 반면, 통계 적으로 유의미한 봄철 한랭일 감소추세는 16%, 겨울 철 온난야의 감소추세는 15%, 여름철 온난일의 감소 추세는 18% 등 상대적으로 적은 수의 관측지점들에 서만 살펴볼 수 있다. 이외의 가을철과 겨울철 온난일 증가추세, 가을철과 겨울철 한랭일 감소추세, 봄철과 여름철 온난야 증가추세, 겨울철과 봄철 한랭야의 감 소추세는 약 30~50%의 관측지점들에서 통계적으로 유의미한 변화 추세를 나타낸다.
계절별 극한기온현상의 증감추세의 공간 분포도를 비교해 보면, 통계적으로 유의미한 변화가 나타나는 관측지점들의 공간 패턴은 계절 간뿐만 아니라 동일 계절 내에서도 극한기온현상의 종류에 따라 변화의 Table 4. Same as in Table 3, but for trends of annual frequency of extreme temperature events amongst weather station groups classified by the magnitude of urbanization associated with increases of population for
the study period.
Indices Urbanization
Cool night (TN10P) Warm night (TN90P) Cool day (TX10P) Warm day (TX90P) trend P value trend P value tend P value trend P value
High -10.0 0.00 +12.0 0.00 -5.0 0.03 +5.4 0.03
Intermediate -13.1 0.00 +10.5 0.00 -4.3 0.04 +4.9 0.02
Low -8.7 0.00 +7.0 0.00 -4.3 0.04 +5.3 0.03
None -6.5 0.00 +3.6 0.11 -3.2 0.10 +4.2 0.06
Figure 3. Linear trend (days/decade) of warm days (TX90P) across the Republic of Korea for the period of 1973~2012. Upward(reversed) triangles indicate increasing(decreasing) trends and their size is proportional to
the magnitude of changes. Filled symbols indicate the trends with statistical significance at the 95% level.
Figure 4. Same as in Figure 3, but for warm nights (TN90P)
규모도 상이하게 나타남을 알 수 있다(Figures 3-6).
봄철에 온난일은 주로 남부 지역을 중심으로 뚜렷한 증가추세를 보이며, 그 중 남부지방 완도에서 +7.4 일/10년의 가장 높은 증가추세를 나타낸다(Figure 3).
반면 중부지역으로 갈수록 봄철 온난일의 발생빈도 가 통계적으로 유의미한 증가추세를 나타내는 관측 지점의 수와 그 변화 규모는 작아진다. 가령, 중부지 방 청주의 봄철 온난일은 +1.3일/10년으로 그 감소 규모가 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 남 서부 지역과 중부 내륙지역을 중심으로 통계적으로 유의미한 증가추세를 보이는 관측지점이 많이 분포 해 있다. 상세히 살펴보면 가을철 온난일은 서해안 지 역에 위치한 관측지점들에서도 나타나지만, 겨울철 온난일은 주로 내륙지역을 중심으로 증가추세를 보 이는 관측지점들이 분포되어 있다. 가을철 온난일의 변화율을 살펴보면, 완도에서 +3.8일/10년으로 전체 관측지점 중 가장 뚜렷한 증가추세를 보이고, 겨울철 온난일은 합천에서 +2.7일/10년으로 가장 뚜렷한 증 가추세를 보인다. 가을철과 겨울철에는 격해도(해양 에서 떨어진 정도)가 큰 지역에서 야간 일최저기온의 하강이 뚜렷하게 나타난다. 즉, 이러한 결과들은 각 계절별로 기후 변동성이 큰 지역을 중심으로 온난화 에 의한 극한기후현상 변화 규모도 더 크게 나타난다 는 것을 잘 보여준다. 반면 여름철에는 온난일이 통계 적 유의성을 가진 증가 추세를 나타내는 관측지점이 매우 드물고, 심지어 문경, 고흥 등 일부 관측지점에 서는 -3.2일/10년, -2.4일/10년 정도로 감소하는 추 세가 관찰되기도 한다. 이는 앞에서 언급한 대로 여름 철 강수량 및 강수강도 증가와 관련하여 일최고기온 이 하강하는 연구결과(최광용 등, 2000; Choi et al., 2008)와 일치하는 추세이다. 반면, 연구기간 동안 인 구증가가 상대적으로 크게 나타난 서울, 인천, 부산, 대구 등의 관측지점의 경우 도시화 심화에 따른 각 계 절의 주간 극한기온현상인 온난일 변화 규모의 차이 는 뚜렷하지 않다.
온난야의 변화 규모는 다른 극한기온현상들의 변
화 규모에 비하여 더 크다. 사계절 중 특히 여름철과 가을철을 중심으로 온난야가 뚜렷한 증가추세를 보 인다(Figure 4). 문경(-3.4일/10년)을 제외한 통계적 유의성이 있는 대부분의 관측지점에서는 여름철 온 난야가 증가하는 추세를 나타낸다. 여름철과 가을철 온난야가 모두 통계적으로 유의미한 변화를 보이는 관측지점 중 서귀포는 +5.4일/10년과 +4.6일/10년 으로 가장 큰 증가 추세를 보인다. 앞서 언급하였듯 이, 이러한 패턴은 우리나라 운량변화와 관련성이 있 을 것으로 추정되므로 추후 세부 연구가 더 이루어질 필요성이 있다. 봄철 온난야는 여름철과 가을철 온난 야에 비하여 남서부 지역에서는 증가추세가 뚜렷하 지 않다. 봄철 온난야는 남부지방 관측지점 중 포항 에서 +3.7일/10년으로 가장 큰 변화율을 나타낸다.
반면, 통계적으로 유의미한 변화추세를 보이는 겨울 철 온난야는 제주도와 경상도 일부 관측지점에서만 관찰된다. 가장 큰 겨울철 온난야 증가율도 포항에 서 +2.9일/10년으로 상대적으로 다른 계절에 비해 작 다. 온난야의 경우에는 일부 도시화 정도가 높은 서 울, 대구 등 대도시에서 사계절 모두 통계적으로 유의 미한 증가추세를 보이며, 도시화 정도가 미미한 지역 들에 비하여 변화 규모가 더 크게 나타난다. 그러나 온난야의 경우에도 두 도시를 제외한 심지어 인구 감 소가 나타난 지역들에서도 계절에 따라서 두 대도시 지역의 변화 규모보다 더 큰 증가추세를 나타내는 사 례들도 있어, 도시화 정도가 온난야 변화 규모의 지역 별 차이를 유발하는 가장 지배적인 요인은 아님을 알 수 있다.
한랭일은 그 규모는 변하지만 겨울철에 특정 지역 에 집중되지 않고 한반도 전역에 걸쳐 감소추세를 보 인다(Figure 5). 그 중 중부지방의 원주에서 겨울철 한 랭일은 -3.6일/10년으로 가장 뚜렷한 감소추세를 보 여 가장 작은 규모의 변화율인 울진의 -2.2일/10년과 도 큰 차이를 보이지 않는다. 가을철 한랭일이 통계 적으로 유의미한 변화를 보이는 관측지점의 수는 중 부지방을 중심으로 뚜렷하게 줄어들고 그 변화 규모 도 겨울철에 비해 작아져 서귀포의 -2.4일/10년이 가 장 큰 값에 해당된다. 봄철 한랭일이 통계적 유의미한 추세를 보이는 관측지점 수는 가을철보다 더 줄어들
Figure 5. Same as in Figure 3, but for cool days (TX10P)
Figure 6. Same as in Figure 3, but for cool nights (TN10P)
어, 제주도, 경기남부, 충청도 및 경상남도 일부 관측 지점들에서만 유의미한 감소추세가 관찰된다. 봄철 한랭일의 가장 뚜렷한 감소 추세는 인천의 -2.3일/10 년에 국한된다. 심지어 여름철 한랭일의 경우에는 61 개 관측지점 중 95%이상의 통계적 유의성을 지난 관 측지점은 전혀 찾아볼 수 없다. 지구 장파복사 에너 지를 간섭하는 온난화 효과를 가진 구름의 양은 우리 나라에서는 여름철을 중심으로 증가추세를 보이므로 일최고기온과 관련된 저온 극한기온현상의 변화추세 도 약화된 것으로 추정된다. 다른 극한기온현상 변화 추세와 마찬가지로 인구가 빠르게 증가한 도시지역 과 반대로 감소한 지역간 계절별 한랭일의 변화 추세 의 규모에도 뚜렷한 차이를 관찰할 수 없다.
한랭야는 우리나라 전역에 걸쳐 감소하는 추세가 모든 계절에 나타난다(Figure 6). 앞에서 언급되었듯 이, 일최고기온에서 정의되는 여름철 온난일과 한랭 일이 통계적으로 유의미한 변화 추세를 보이는 관측 지점은 매우 드물지만, 일최저기온에서 정의되는 한 랭야의 경우에는 여름철에도 많은 관측지점에서 통 계적 유의성을 지닌 감소 패턴이 관찰된다. 통계적으 로 유의성을 보이는 여름철 한랭야의 가장 큰 감소 추 세는 제주의 -4.5일/10년이다. 겨울철 한랭야도 통 계적으로 유의미한 변화추세를 보이는 관측지점들에 서는 공통적으로 감소 추세가 관찰된다. 겨울철 한랭 야는 원주에서 -5.1일/10년으로 가장 큰 감소추세를 보인다. 가을철 한랭야도 통계적으로 유의미한 변화 추세를 보이는 대부분의 관측지점에서 감소 추세를 보인다. 특히 가장 뚜렷한 통계적 유의성을 지닌 가을 철 한랭야의 감소 추세는 수원의 -4.1일/10년이다.
반면, 해남(+1.7일/10년) 등의 일부 관측지점에서는 가을철 한랭야의 경우 증가추세가 관찰되기도 한다.
봄철 한랭야도 대부분의 관측지점에서 감소추세를 보이고, 특히 수원에서 -4.1일/10년으로 가장 큰 감 소추세를 나타내지만, 해남(+2.1일/10년) 등 일부 관 측지점에서는 증가추세가 관찰되기도 한다. 다른 극 한기온현상 변화추세와 마찬가지로 한랭야의 변화 추세의 공간분포에서도 인구 증가에 의한 도시화 효 과가 뚜렷하게 드러나지 않는다. 즉, 도시화에 의한 도시열섬효과가 주간보다는 야간 기온에 영향을 더
미치는 것으로 알려져 있으나(Landsberg, 1981), 국 지적인 도시 팽창보다는 동아시아 영역 전체에 걸쳐 나타나는 온난화가 최근 우리나라 극한기온현상 변 화에 더 지배적인 영향을 미치고 있음을 알 수 있다.
이와 같은 각 계절별 주·야간 극한기온지수의 변 화율 분포 특징을 요약해 보면, 봄철에는 대체로 주 간 극한기온현상일의 발생빈도의 변화 추세는 제한 된 수의 관측지점에서만 나타나지만, 야간 극한기온 현상의 변화는 상대적으로 넓은 범위에서 뚜렷한 변 화 양상을 보임을 알 수 있다. 여름철에는 주간 극한 기온현상의 변화 추세는 뚜렷하지 않지만, 야간 극한 기온현상은 많은 관측지점에서 통계적으로 유의미 한 변화추세가 관찰됨을 알 수 있다. 이전 연구들(최 광용 등, 2000; Choi et al., 2008)에서 지적하였듯이, 여름철에는 운량의 증가는 주간의 태양복사에너지의 입사 및 야간 지구 장파에너지의 복사를 저감시켜 온 난화에도 불구하고 주간 극한고온현상의 증가는 둔 화되고, 야간 극한고온현상은 더 뚜렷하게 증가시킨 것으로 추정된다. 가을철에는 주·야간 모든 극한기 온현상들의 변화가 넓은 범위에 걸쳐 뚜렷한 변화 양 상을 나타내는데, 특히 야간 극한고온현상의 증가추 세가 가장 뚜렷하게 나타난다. 겨울철에는 야간 극한 고온현상을 제외하면 상대적으로 넓은 지역에 걸쳐 야간 극한저온현상 및 주간 극한기온현상의 변화 양 상이 뚜렷하게 나타난다. 일부 연구들(Jeong and Ho, 2005; Park et al., 2011; 임소민 등, 2012; Woo et al., 2012; 이상민과 최영은, 2013)에서는 우리나라 겨울 철과 봄철 저온극한현상은 북극진동의 위상과 관련 성이 깊다는 주장도 제기되었다.
3) 온난화에 대한 극한기온현상 변화 민감도
우리나라 61개 관측지점 전반적인 단위 계절 평균 일최고기온과 일최저기온 상승에 대한 극한기온현 상 발생빈도의 변화 민감도(또는 변화율)는 각 계절 및 주·야간별 극한기온지수마다 상이하게 나타난다 (Figures 7-8). 앞에서 살펴본 바와 같이 사계절 중 온 난일의 증가율, 한랭일의 감소율은 겨울철에 상대적 으로 크지만, 단위 일최고기온 변화량에 대한 온난일
의 증가율은 여름철에 가장 크게 나타난다. 여름철 이 외에 다른 계절의 단위 기온변화에 대한 온난일의 변 화율은 가을철, 봄철, 겨울철 순서로 줄어든다(Figure 7). 단위 일최고기온 변화에 대한 한랭일의 변화 민감 도의 규모는 온난일과는 상이하게 겨울철, 봄철, 여 름철, 가을철 순서로 점차 줄어든다. 기후 평균 변화 에 대한 온난야 변화 민감도는 여름철 및 가을철에 높 게 나타난다(Figure 8). 여름철의 경우에는 앞에서 언 급하였듯이 온난야의 감소현상이 뚜렷하게 나타날 뿐만 아니라 단위 일최저기온 상승에 대한 증가율도 높게 나타난다. 반면, 앞에서 살펴본 바와 같이 한랭 야는 사계절 중 우리나라 대부분에 관측소에서 겨울
철에 가장 높은 감소 추세를 보이지만, 단위 일최저기 온 상승에 대한 한랭야 감소율은 오히려 여름철에 가 장 크게 나타난다. 이러한 결과들은 향후 사계절 중 여름철에 기온상승 경향이 나타난다면 고온극한현상 들의 증가현상이 더욱 뚜렷하게 나타날 수 있음을 가 리킨다.
동일 계절에서도 61개 관측지점 전반적인 단위 일 최고기온 상승에 대한 주간 극한저온현상과 극한고 온현상 변화 민감도의 규모는 비대칭적이다(Figure 7). 일최고기온 상승에 대한 봄철 온난일의 증가율은 +6.3일/℃으로, 한랭일 -3.3일/℃의 감소율에 비하 여 1.9배 이상 큰 값을 보인다. 여름철의 경우에도 유 Figure 7. The magnitude (days/℃) of changes in seasonal extreme temperature events (x-axis: change rate (℃/decade) of seasonal average of daily maximum temperature, y-axis: change rate (days/decade) of seasonal extreme temperature events) in the warmer climate across 61 weather stations in the Republic of Korea for the period of 1973-2012. TX90P (TX10P) indicates “warm days(cool days)” when daily maximum temperature on the given day of the year is above(below) the upper(lower) 90th(10th) percentile values based
on the 1973~2000 reference data.
사하게 단위 일최고기온 상승에 대한 온난일 증가율 이 +9.5일/℃으로 한랭일 감소율 -2.8일/℃에 비하 여 3.4배 이상 더 크고, 가을철 온난일 증가율도 +7.7 일/℃으로 한랭일 감소율 -2.8일/℃에 비하여 2.8배 이상 더 큰 값을 나타낸다. 대조적으로 단위 일최고기 온 상승에 대한 겨울철 온난일 증가율은 +4.1일/℃로 한랭일 감소율-4.0일/℃와 유사하게 나타난다. 이러 한 결과들은 단위 일최고기온 증가에 따른 겨울철 주 간 고온현상의 증가율의 규모는 주간 저온극한현상 의 감소율 규모와 상호 대칭성을 이루지만, 그 외의 계절에는 변화 민감도가 상이하여 주간 극한저온현 상보다 주간 극한고온현상이 비대칭적으로 더 뚜렷 한 변화를 나타낼 것임을 가리킨다.
한편, 일최저기온에서 추출한 극한기온지수들은 여름철을 제외한 다른 계절에 단위 기온 상승에 대
한 야간 극한저온현상인 한랭야의 감소율이 단위 기 온 상승에 대한 야간 극한고온현상인 온난야의 증가 율보다 더 큰 값을 보인다(Figure 8). 봄철에 한랭야 의 감소율은 -6.2일/℃일, 온난야의 증가율은 +4.5 일/℃로 한랭야의 감소율이 온난야 증가율보다 1.4배 더 크게 나타난다. 유사하게 겨울철 일최저기온 상승 에 따른 한랭야의 감소율은 -4.7일/℃일로 온난야의 증가율 +2.8일/℃에 비하여 약 1.7배 정도 더 크게 나 타난다. 가을철 한랭야의 감소율도 -5.1일/℃로 온난 야의 증가율 +4.4일/℃와 비교하여 더 크게 나타난 다. 반면 여름철에는 야간 극한고온현상인 온난야의 증가율이 야간 극한저온현상인 한랭야의 감소율에 비하여 오히려 더 큰 값을 보인다. 여름철 온난야의 증가율은 +10.4일/℃로 한랭야의 감소율 -6.7일/℃
에 비하여 1.6배 정도 더 크다. 이러한 결과들은 온난 Figure 8. Same as in Figure 7 but for TN90P (TN10P) indicates “warm nights(cool nights)” when daily minimum
temperature on the given day of the year is above(below) the upper(lower) 90th(10th) percentile values.
화에 의해 일최저기온의 평균값이 상승하게 될 때 여 름철을 제외한 나머지 계절에는 야간 극한고온현상 이 증가폭보다는 야간 극한저온현상의 감소폭이 더 크게 나타날 것임을 가리킨다.
이상의 내용들을 종합해 보면 온난화에 대한 우리 나라 극한기온현상 발생빈도의 변화율의 규모는 계 절별로 그리고 주·야간의 극한고온 및 극한저온현상 들 간에도 비대칭적임을 알 수 있다. 봄철에는 온난일 과 한랭야의 변화 민감도가 상대적으로 높고, 온난야 와 한랭일 변화 민감도는 상대적으로 낮게 나타난다.
여름철에는 한랭야와 온난일의 변화 민감도가 상대적 으로 높지만, 한랭야의 변화 민감도는 상대적으로 낮 다. 가을철에는 단위 기온상승에 대한 극한기온현상 의 변화 민감도는 온난일, 한랭야, 온난야, 한랭일 순 서로 높게 나타난다. 겨울철에는 한랭야, 한랭일, 온 난일, 온난야의 순서로 변화 민감도가 높게 나타남을 알 수 있다. 이러한 결과들은 계절마다 일최고기온의 상승 및 일최저기온의 상승할 때 양 극단에 해당하는 값들의 변화에 관여하는 기후 피드백 과정이 상이하 기 때문에 그 변화 민감도가 비대칭적인 규모로 나타 남을 가리킨다. 추후 연구에서는 이러한 온난화 시 비 대칭적인 극한기후변화에 관여하는 각 계절별 상이한 기후피드백이 구체적으로 무엇인지 밝히는 연구가 필 요하다고 판단된다.
4. 요약 및 결론
이 연구에서는 지난 40년 간(1973~2012) 우리나라 61개 관측지점의 일기온자료를 바탕으로 지역별 기 후평균에서의 상대적인 편차로 정의된 사계절 주·야 간 극한기온현상들(온난일, 한랭일, 온난야, 한랭야) 변화율 분석하여, 계절간의 각 극한기온현상의 발생 빈도뿐만 아니라 동일 계절에서도 주·야간 극한기온 현상 간에도 변화 규모가 비대칭적임을 밝히고 있다.
주요한 세부 연구 결과들을 요약하면 다음과 같다.
첫째, 주·야간 극한기온지수들별로 가장 큰 변화 율을 보이는 계절이 상이하다. 가령, 한랭야는 감소
추세는 겨울철(-2.8일/10년)에, 온난야 증가추세는 여름철(+2.0일/10년)과 가을철(+2.0일/10년)에, 한 랭일 감소추세는 겨울철(-2.3일/10년)에, 온난일 증 가추세는 봄철(+2.0일/10년)에 가장 큰 변화가 많은 관측지점에서 나타난다. 주간 극한기온현상의 변화 는 계절 전이 기간에 두드러지지만, 야간 극한기온 현 상의 변화는 주로 특정 시기에만 나타난다. 즉 극한 기온현상은 주·야간 그리고 사계절 간에도 비대칭적 변화 양상을 보인다.
둘째, 변화 규모면에서도 같은 계절 내에서 주·야 간 극한기온지수 간에서도 비대칭적인 변화 양상을 보인다. 봄철의 경우에는 한랭야의 감소 규모가 온난 일의 증가 규모보다 작지만, 겨울철과 가을철에는 온 난일 증가 규모보다는 한랭야의 감소 규모가 더 크다.
여름철은 한랭야와 온난야가 변화추세를 보이지만, 한랭일과 온난일의 변화는 뚜렷하지 않다. 이러한 결 과들은 이에 관여하는 기후변화 피드백(예. 온실기체 상승에 따른 온실효과 강화, 온난화에 의한 운량 및 강수현상 증가)이 극한기온현상에 미치는 영향은 동 일 계절에서도 주·야간별로 상이함을 가리킨다.
셋째, 공간적으로 봄철과 여름철 한랭일, 여름철 온난일, 겨울철 온난야는 대부분의 관측지점에서 통 계적 유의성을 지닌 변화가 관찰되지 않는다. 특히, 여름철 일최고기온과 관련된 극한기온현상의 발생빈 도의 변화가 뚜렷하지 않고, 도시화 정도에 따른 지역 별 차이도 뚜렷하지 않다. 이러한 결과들은 여름철 주 간 극한고온현상의 경우에는 국지적인 도시화 효과 보다는 종관규모 이상의 최근 우리나라 강수현상 증 가 및 운량 증가에 의한 기후 피드백의 영향이 더 큰 것으로 추정된다.
넷째, 계절 평균 기온 상승에 대한 극한기온현상 발 생빈도의 변화 민감도(변화율)는 4개의 극한기온현 상 중 봄철에 온난일과 한랭야, 여름철에 온난야와 온난일, 가을철에 온난일, 겨울철에 한랭야의 경우 에 상대적으로 큰 값을 나타낸다. 특히, 여름철 온난 야의 증가율은 +10.4일/℃로 한랭야의 감소율 -6.7 일/℃에 비하여 뚜렷하게 더 큰 값을 보인다. 이러한 결과들은 현재는 극한저온현상의 감소현상이 여름철 을 제외한 모든 계절에 걸쳐 더 크게 나타나지만, 향
후 여름철의 극한기온 평균값 상승정도가 다른 계절 과 유사하게 된다면 극한고온현상의 증가추세가 극 한저온현상의 감소추세보다 더 뚜렷하게 나타날 수 있음을 가리킨다.
이 연구는 기존 연구들이 연 누적 발생빈도 분석에 치중하여 제시하지 못하였던 계절단위의 극한기온현 상 변화에 정보를 구체적으로 정량화함으로써 향후 계절별로 차별화된 다양한 기후변화 적응 및 저감 대 책을 수립하는데 필요로 하는 기초자료를 제공하고 있다. 그러나 이 연구에서 일부 제시한 극한기온변화 추세의 요인들(예. 여름철 일최고기온 관련 극한기온 현상의 추세가 뚜렷하지 않으나 일최저기온 관련 극 한기온현상의 변화율이 뚜렷한 것은 운량의 증가와 관련이 있다는 추정)에 대해서는 차후 연구에서 관 련 자료들을 더 세부적으로 분석하여 보완할 필요성 이 있다. 특히 동아시아는 대기 중 수증기가 계절마다 매우 상이한 동아시아 몬순기후체계가 지배적이므로 수증기의 피드백이 극한기온현상의 변화에 미치는 영향에 관하여 보다 상세한 연구가 필요하다. 이외에 도 동아시아 몬순 기후시스템에 영향을 미치는 극지 방 및 열대지역의 대기대순환의 원격상관성에 대한 연구들도 필요하다고 판단된다.
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Correspondence: Gwangyong Choi, Major of Geography Education, Jeju National University, Ara 1-dong, Jeju-si, Jeju Special Self-Governing Province 690-756, Republic of Korea (e-mail: [email protected], phone: +82-64-754- 3237)
최초투고일 2014. 7. 31 수정일 2014. 8. 24 최종접수일 2014. 8. 25
