서 론 1.
1)
최근 수십 년에 걸쳐 급격한 온난화와 같이 전, 례 없이 많은 변화들이 관측되고 있다 이러한 온. 난화에 따라 극한기후현상의 규모와 강도는 증가 할 것으로 전망되며 이러한 현상은 인간의 영향이 지배적인 원인이라고 IPCC 5차 평가보고서는 밝 히고 있다(IPCC, 2012; 2013). 미래 전망 모델 시 나리오 자료를 이용한 21세기 기후전망에서는 이 산화탄소의 농도를 2000년 수준으로 유지한다 하 더라도 온난화 경향은 계속될 것으로 결론지어졌 다 또한 지난 수십 년 간 열대야 열파 폭우 및 . , , 폭설 등 극한기후사상(extreme climate events)의
강도 및 발생 빈도가 증가하였고 전지구적으로 낮 과 밤이 추운 날의 발생 빈도는 감소하고 더운 , 낮과 밤의 수의 증가 가능성이 매우 높다고 제시 하였다 특히 최근에는 인구가 밀집되어 있는 북. 반구 중위도에서 온난화 경향이 가장 크게 나타났 으며 극한기후사상은 지구온난화와 관련되어 있다 고 하였다 이는 통계적 관점에서 기상 요소가 정. 규 분포를 보인다고 가정했을 때 지구온난화가 , 기상 요소의 평균 및 분산을 변화시킴에 따라 정 규 분포의 양 극값인 극한기후사상의 빈도와 강도 가 강화되기 때문이다.
지구온난화의 영향이 가장 크게 나타난 북반구 중위도에 위치한 우리나라의 경우 전구 경향과 마
** 이 논문은 2012년도 정부 교육과학기술부 의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 연구되었음( ) [NRF-2012S1A5B 5A07038096].
** 포항공과대학교 환경연구소 선임연구원(Research Associate, Institute of Environmental and Energy Technology, Pohang University of Science and Technology)([email protected])
우리나라 극한기후사상의 기후지역구분 *
박 창 용**
The classification of extreme climate events in the Republic of Korea*
Park, Chang Yong**
요약 본 연구에서는 우리나라의 극한고온 극한저온 극한강수의 발생 빈도 및 규모를 지역별로 분석하고 이에 대한 ： , , 기후지역을 구분하였다 열대일수는 해안보다 내륙에서 많았고 서리일수는 고도와 위도의 특성이 잘 나타났다 호우. , . 일수는 남해안과 제주도에서 많았고 경상북도 일대에서 적게 나타났다 이후 주성분 분석과 군집분석을 통해 연구기, . 간의 전 후반기 시기별 변화와 최근 ･ 30년 평균(1981~2010 )년 에 대한 극한기후지수에 대한 기후지역을 구분하였다. 열대일수의 경우 남북 방향으로 구분된 특징을 보였으며 서리일수는 동해안 및 서해안 제주도가 하나의 지역으로 구, , 분되었고 호우일수는 경기도 및 강원도 이남 지역에서 동서 방향으로 구분된 특징을 보였다 본 연구를 통하여 다양. 한 분야에서 기후변화 적응 및 완화에 대한 대응체계 마련에 도움이 될 것으로 기대된다.
주요어 극한기후지수 기후지역 군집분석 기후변화： , , ,
Absract：This study aims to classify climate zones for extreme climate indices over the Republic of Korea. First, frequencies and magitudes of extreme high temperature, spatial distributions for extreme low temperature, and extreme precipitation are analysed. Frequencies of summer days in inland region show more than coastal region. In frequencies of frost days, the characteristics of altitude and longitude are appeared. Heavy precipitation days show many frequencies in the southern coastal region and Jeju island, but little in Gyeongsangbuk-do region. The classification of climate zone for extreme climate indices by principal component analysis and cluster analysis is conducted for the first half, second half of study period, and climatology period for 1981-2010. Summer days are classified according to latitude. In case of frost days, the eastern and the southern coastal region and Jeju island are classified as same region. Heavy precipitation days are classified according to longitude in south region of Gyeonggi-do and Gangwon-do. This study will help to prepare adaptation and mitigation system for climate change in wide range of fields.
Key Words：extreme climate index, climate zone, clustering analysis climate change
찬가지로 온난화 경향이 지속되고 있으며 특히, 지난 100년간 기온 상승률은 전구 평균 상승률 보 다 배 이상 큰 2 1.7℃에 달했다 국립기상연구소( ,
이로 인한 우리나라 극한기후사상의 빈도 2009).
와 강도도 증가하고 있는 경향을 보이고 있다 극. 한기후사상은 자연재해 발생의 주요한 원인이자 인간의 보건 및 생태계에 강력한 영향력을 미친 다(Easterling, 2000; IPCC, 2012). 동아시아 지역 은 인구가 밀집하여 있고 다양한 경제 및 산업 , 활동이 이루어지는 곳이다 게다가 많은 대도시들. 이 해안에 위치하여 있기 때문에 극한기후사상에 의한 재해에 가장 취약한 곳 중 하나이다(IPCC, 이러한 동아시아를 대상으로 관측이나 다 2012).
양한 기후모델을 이용하여 극한기후사상의 변 화경향 및 미래전망에 대한 연구는 다수 수행 되었다(Griffiths et al. 2005; Boo et al. 2006;
Christensen et al. 2007; Im and Kwon 2007; Im et al. 2008; Choi et al. 2009; Ho et al. 2011;
Suh et al. 2012; Kusunoki and Arakawa 2012;
Oh et al. 2013; Freychet et al. 2015). 동아시아 에 속해있는 우리나라에 대한 극한기후사상의 연 구도 활발하게 이루어지고 있으며 (Choi, 2004;
Choi et al., 2008; 김유진 최영은･ , 2010; 최광용,
최영은 박창용 최영은 외
2014; 2015; ･ , 2010; , 2011; 2013; Min et al. 2014), 동아시아와 우리 나라를 대상으로 한 이들 연구에서는 공통적으로 더위와 여름철 강수와 관련한 극한기후사상의 강 도와 빈도가 증가하고 있다고 제시하였다.
우리나라는 계절풍의 영향으로 다양한 기후시스 템의 영향을 받고 좁은 면적에 비하여 복잡하고 다양한 지형의 영향으로 기후의 지역 차이가 크 다 따라서 지역적으로 기후특성을 구분하는 연구. 가 지속적으로 수행되어 왔다 박현욱( , 1986; 1987;
문영수 박정규 이승만 김성
1991; , 1990; ･ , 1993;
렬 양진석･ , 1995; 이동규 박정균･ , 1999; 고정웅 외, 2005; 2006; 허인혜, 2006; 박창용 외, 2009).
하지만 이러한 연구는 기후요소의 평균값을 대상 으로 기후구분을 수행한 연구들로서 아직까지 극 한기후사상에 대하여 기후지역을 구분한 연구는 없다 최근 . Fern ndez-Montes and Rodrigo(2011)á 는 스페인과 포르투갈이 속해있는 이베리아 반도 의 25개 기상관측지점을 대상으로 서리일수 열대,
일수 등의 극한기온지수의 시공간적 변화를 산출 하고 군집분석을 이용하여 각 지수별로 기후적으 로 유사한 지점을 구분하였다 이러한 극한기후지. 수의 지역구분은 다양한 분야에서 기후변화 적응 및 완화에 대한 대응체계 마련에 도움이 될 것으로 판단되어 본 연구에서는 Fern ndez-Montes and á
의 연구를 기초로 우리나라를 대상 Rodrigo(2011)
으로 극한기온지수와 극한강수지수의 기후지역구 분을 수행하고자 한다.
연구자료 및 방법 2.
본 연구에서는 1973~2011년의 관측자료를 보 유하고 있는 우리나라 60개 기상관측지점 그림 ( 1) 의 일최고기온 일최저기온 일강수량을 이용하였, , 다 울릉도의 경우 . 1973~2011년의 자료를 보유하 고 있는 관측지점이지만 육지에서 거리가 멀고 면 적이 작아 연구에서 제외하였다.
본 연구의 흐름도는 그림 < 2>와 같다 먼저 기. 상관측지점 별 일최고기온 및 일최저기온과 일강 수량에 대한 동질성 검정 및 보정을 수행한 후 산
그림 1. 분석지점
출된 일자료를 이용하여 극한기후지수를 계산하였 다. 계산된 극한기후지수에 대하여 주성분 분석을 적용하여 모드별 기여도와 주성분 점수를 산출한 다 이후 산출된 주성분 점수를 이용하여 극한기. 후지수에 대하여 군집 분석을 적용하여 극한기후 지수별 기후지역구분을 수행하였다 박창용 최영. ･ 은(2011, 2012)은 기후자료에 내재되어 있는 오류 의심자료를 검출하고 검출된 오류 의심자료의 오 류 여부를 판단하는 품질검정과 동질성 검증 및 보정을 알고리즘을 개발하여 보다 정확한 기온 자 료를 재생산하였다 본 연구에서는 이렇게 재생산. 된 일최고기온 및 일최저기온 자료를 기온의 극한 기후지수 군집분석을 위한 기초자료로 이용하였 다 본 연구에서는 일강수량 자료에 대해서도 품. 질검정과 동질성 검증 및 보정을 수행하기 위하여
검정에 기초한 를 이용하였다
F RHtest software
(Wang et al., 2010). 현재 일강수량에 대하여 동 질성 검증 및 보정을 제시하는 방법은 RHtest가 유일하다 수행결과 . 25개 지점에서 동질한 시계 열로 판정되었다 비동질한 시계열로 판정된 나. 머지 지점의 튀는 해(break year)를 관측지점 이 전 관측 방법의 변화 기기 변경 등을 기록한 각 , , 기상관측지점별 메타데이터(metadata)와 비교한
결과 일치되는 지점들이 나타나지 않았다 따라서 . 를 이용하여 일강수량의 동질성 검증과 보 RHtest
정은 어렵다고 판단하여 기상관측지점별 원자료를 가지고 극한강수지수를 산출하고 기후지역구분을 수행하였다.
위에서 산출된 일최고기온과 일최저기온 일강, 수량을 이용하여 극한기후지수를 산출하였다 연. 구에서 선정한 극한기후지수는 WMO 기후위원회 와 세계기후 (Commission for Climatology, CCL)
연구계획(World Climate Research Programme, 산하 기후변동성과 예측
WCRP) (Climate Variability 프로그램의 기후변화 and Predictability, CLIVAR)
탐지에 관한 공동실무단(Joint Working Group on 에서 권고한 개 지수 Climate Change Detection) 10 중 제시한 더위와 추위를 나타내는 열대일수와 서 리일수를 호우일수는 , 2012년 발간된 한국기후도 에서 연중 일강수량이 50mm 이상인 날의 수를 선정하였다(Frich et al., 2002; 기상청, 2012). 이 들 지수는 여러 극한 지수 중 발생 빈도가 비교적 많기 때문에 본 연구의 기후지역구분에 적합하다 고 판단하여 선정하였다.
먼저 1973년에서 2010년까지 38년간 극한기후지 수의 공간분포를 분석하였다 이때 크리깅. (kriging) 내삽 방법을 적용하여 공간분포를 지도화하였다. 극한기후지수에 대한 기후지역구분은 주성분 분석 과 군집분석을 이용하였다 주성분 분석은 다변량. 의 데이터로부터 본질이 되는 소수의 변량을 합성 하여 그것으로 데이터를 분석하는 것이다 노형진( ,
주성분 분석에서는 각 주성분이 보유하는 2007).
변이의 크기를 기준으로 그 중요도의 순서를 판단 할 수 있는데 그들 중 일부 몇 개의 주성분이 원, 래 자료에 내재하는 전체 변이 중 가능한 많은 부 분을 보유하도록 변환시킴으로서 정보의 손실을 최소화하는 차원의 축약을 기할 수 있는 장점이 그림 2. 연구흐름도
지수명 정 의 단위
열대일수 연중 일최고기온이 30℃를 초과인 날의 수 일
서리일수 연중 일최저기온이 0℃ 미만인 날의 수 일
호우일수 연중 일강수량이 50mm 이상인 날의 수 일
*1973~2000년
표 1. 극한기후지수
있다 김광섭( , 2007). 앞에서 각 지점별로 산출된 극한기후지수의 연값을 입력변수로 하여 주성분 분석을 수행하였다 이후 절에서 극한기후지수의 . 3 군집 변화를 살펴보기 위하여 연구기간인 1973년 에서 2010년을 전반기와 후반기로 나누어 분석하 였고 기후평년기간에 대해 살펴보고자 , 1981년에 서 2010년 기간을 대상으로 하여 분석하였다 주. 성분 분석을 통해 산출된 각 모드가 전체의 변동 성에서 설명하는 비율 주성분의 분산 자료 전체의 ( / 흩어짐 양 을 백분율로 환산하여 기여도를 산출하) 고 누적된 기여도가 80% 이상 나타나는 모드까지 를 선택하여 이후의 군집분석에 활용하였다 박창( 용 외, 2009).
군집분석에서는 한국의 지형 특성을 잘 반영하 는 방법인 Ward 법을 적용하여 기후지역구분을 수행하였다 이승호 외( , 2005; 허인혜, 2006). 군집 분석은 분석하고자 하는 대상의 특성들을 유사성 거리로 바꾸어 가까운 대상끼리 군집을 이루게 하 는 것이 주요 원리인데 유사성 거리를 측정하는 여러 가지 방법 중 Ward 법에서 주로 사용하는 제곱 유클리드 거리를 적용하였다 구분된 군집은 . 연속적으로 분포하는 형태가 바람직하다 박창용 ( 외, 2008). 따라서 군집이 연속적으로 분포하는 형 태를 보이면서 구분된 특징도 잘 나타나는 것이 중요하다 일반적으로 군집개수의 결정은 덴드로. 그램(dendrogram)에서 결합단계의 거리 또는 Ward 법의 경우 군집개수에 대한 오차제곱합의 증분을 검토하여 급격한 변화가 일어나는 위치에 따라 군
집의 개수를 결정하기도 하지만 군집개수의 결정 은 자료와 사전경험에 의해 연구자가 주관적으로 결정하는 것이 일반적이다 박민재 등( , 2003). 수 차례의 군집분석 결과 개 이상의 군집으로 나누6 었을 때 군집분포의 연속성이 떨어졌고 구분된 특 징이 잘 나타나지 않아 선택한 군집개수는 3~5개 로 결정하였다.
연구결과 3.
극한기후지수의 공간분포 1)
연구기간인 1973년에서 2010년까지 과거 38년 간 열대일수 서리일수 호우일수의 연평균 공간분, , 포를 그림 < 3>에 나타내었다 연중 일최고기온이 .
를 초과인 날의 수를 나타내는 열대일수는 대 30℃
관령에서 10일 미만으로 가장 적은 분포를 보였으 며 대구를 중심으로 한 경상북도 내륙과 합천 밀양, 등에서 50일 이상의 분포를 나타내었다 그림 ( 3a).
북부지역에서는 원주 양평 홍천 충주 등에서 , , , 40 일 이상의 분포를 보였다 전반적으로 해안에 위. 치한 관측지점보다 내륙에 위치한 관측지점에서 열대일수가 많은 특징을 보였다.
연중 일최저기온이 0℃ 미만인 날의 수로 정의 되는 서리일수는 대관령 홍천 제천 등지에서 연 , ,
일 이상 연중 이상의 날에서 일최저기온 140 , 38%
이 영하의 기온을 나타내었다 그림 ( 3b). 제주와 서 귀포 등지에서는 연 20일 미만으로 영하의 일최저
그림 3. 연평균 열대일수(a), 서리일수(b), 호우일수(c)의 공간분포, 1973 2010∼ 년
기온이 나타나 가장 적은 서리일수를 보였다 전. 반적으로 서리일수의 공간 분포는 고도와 위도차 이가 잘 나타났다 연중 일강수량이 . 50mm 이상인 날의 수인 호우일수는 남해안과 제주 지역에서 많 았고 경상북도 일대에서 적게 나타났다 그림 ( 3c).
호우일수의 공간 분포는 여름철 평균 강수량과 아 주 유사한 분포를 보이는데 특히 남해 거제 등에, , 서 많은 특징을 보였다.
극한기후지수의 주성분 모드별 분석 2)
각 지점별로 산출된 극한기후지수의 연값을 입 력변수로 하여 주성분 분석을 수행하였다 열대일. 수는 모든 기간에서 모드의 기여도가 크게 높았1 으며, 1992~2010년과 1981~2000년의 기간에서 3 모드까지 선택하여야 누적 기여도가 80%를 넘으므 로 모드까지의 주성분 점수3 (principal component
그림 4. 주성분 분석에 의한 열대일수의 각 모드별 기여도(1973 1991 , 1992 2010 , 1981 2000 )∼ 년 ∼ 년 ∼ 년
그림 5. 주성분 분석에 의한 호우일수의 각 모드별 기여도(1973 1991 , 1992 2010 , 1981 2000 )∼ 년 ∼ 년 ∼ 년
를 군집분석에 활용하였다 그림
score) ( 4).
서리일수는 열대일수와는 다르게 모든 기간에서 모드에서 변동성의 대부분이 설명되었다
1 (1973~
년 년
1991 : 97.2%, 1992~2010 : 97.4%, 1981~2000
년: 97.2%). 따라서 모드까지 선택하여 주성분 1 점수를 군집분석에 활용하였다. <그림 5>는 주성 분 분석에 의한 호우일수의 각 모드별 기여도를 기간별로 나타낸 것이다 호우일수는 모드의 기. 1
그림 6. 기간별 열대일수의 모드별 주성분 점수의 공간 분포
여율이 크게 높지 않았고 1981~2000년의 기간에 서 12모드까지가 누적 기여율이 80%를 넘으므로 호우일수는 주성분 분석에서 12모드까지의 주성분 점수를 군집분석에 활용하였다.
이렇게 누적기여율이 80%를 넘는 모드까지 각 모드별 주성분 점수를 산출하여 모드별 공간 분포 를 기간별로 열대일수 서리일수에 대하여 살펴보, 았다 주성분 분석에 의한 주성분 점수의 공간 분. 포에서는 값이 을 기준으로 부호가 바뀌면 변수0 의 변화 경향이 달라지는 특징이 있다. <그림 6>
은 열대일수에 대한 모드별 주성분 점수의 공간 분포를 나타낸 것이다. 1973~1991년의 전반기의 경우 1, 3모드는 동서 방향의 특징이 나타났고, 2 모드는 남북 방향의 특징이 나타났다. 1992~2010 년의 후반기의 경우 모드는 남부 내륙과 그 이외1 의 지역, 2, 3모드는 남북 방향의 특징을 보였다.
년의 경우 모드는 남북 방향뿐만 아니 1981~2010 1
라 경상북도와 그 이외의 지역의 특징을, 2모드는 남해안 및 동해안과 그 이외의 지역, 3모드는 남 북 방향의 특징을 나타내었다 서리일수의 경우 . 1 모드만으로 변동성의 대부분을 설명하므로 모드1 의 주성분 점수를 기간별로 살펴보았다 그림 ( 7).
년 년 년 모두
1973~1991 , 1992~2010 , 1981~2010
주성분 점수의 분포는 전반적으로 유사한 양상을 보였는데 제주도를 포함한 해안 지역과 그 이외 지역의 특징으로 구분하여 살펴볼 수 있다 전반. 기인 1973~1991년에 양의 부호였던 서울은 후반
기 1992~2010년에 음의 부호로 전환된 특징을 보 였다.
극한기후지수의 기후구분 3)
가 열대일수의 기후구분)
그림 은 더위와 관련된 극한기후지수인 열
< 8>
대일수의 기후지역구분 결과를 나타낸 것이다. 3 군집의 결과를 살펴보면 전반기의 , 1973~1991년 에는 전반적으로 동서로 구분된 특징을 볼 수 있 다 하지만 후반기의 . 1992~2010년에는 그러한 특 징이 잘 나타나지 않고 최근 30년 평균(1981~2010 년)은 남북으로 구분된 특징이 나타났다 전반기에. 는 강원도와 경상북도에 위치한 관측소가 같은 지 역으로 남해안과 제주도에 위치한 관측소가 같은 , 지역으로 구분되었다 하지만 후반기에는 제주도. 를 포함한 해안에 위치한 관측소가 같은 지역으로 명확하게 구분되고 경상북도 내륙과 소백산맥을 , 따라 위치한 관측소가 같은 지역으로 구분된 특징 을 보인다 이를 통해 볼 때 열대일수가 전반기에. 는 동서의 차이에서 후반기에는 해안과 내륙의 차 이로 변화된 것으로 판단된다.
최근 30년 평균(1981~2010 )년 은 남북 방향의 특징이 잘 나타났는데 수도권과 강릉을 제외한 , 강원도에 위치한 관측소 등에서 같은 군집으로, 제주도와 통영 진주 완도 등이 같은 지역으로 구, , 분되었다. 1973~1991년 전반기에 개 군집에서 3
그림 7. 기간별 서리일수의 모드 주성분 점수의 공간 분포1
같은 군집으로 구분된 동쪽의 지역에서 속초 대, 관령 울진이 다시 구분되었다, . 1992~2010년 후 반기에 개 군집에서 같은 지역으로 구분된 해안 3
지역이 개 군집의 경우 제주도와 남해 진주 포4 , , 항 해남 완도 등이 같은 지역으로 다시 구분된 , , 특징을 보였고 최근 , 30년 평균(1981~2010 )년 의 그림 8. 기간별 열대일수의 기후지역구분
경우 강원 영서와 전라북도 일부 내륙 관측지점이 다시 구분된 특징을 나타냈다. 5개 군집을 살펴보 면 전반기는 개 군집에서 양평 원주 대전 금산4 , , , , 부여 부안 전주 경남 내륙에 위치한 관측지점이 , , , 같은 지역으로 다시 구분되었고 후반기와 평년값, 은 대구 영천과 경상남도 내륙 북부의 지점 광주 , , 및 순천 등이 같은 지역으로 구분되었다. 5개 군 집에서 전반기와 후반기를 비교해보면 전반기에, 는 다르게 구분되었던 동해안이 후반기에 같은 지 역으로 구분된 특징을 보였고 후반기에 경상남도 ,
북부 내륙과 대구 영천 등이 같은 지역으로 구분, 된 특징을 보였다 최근에 경상남도 북부 내륙에 . 위치한 합천 밀양 등은 여름철 가장 높은 기온을 , 보이는 곳이기도 하다 최근 . 30년 평균(1981~2010 년 에 대한 열대일수는 개 군집의 결과가 군집의 ) 4 연속성이 잘 나타나고 구분된 지역의 특징이 잘 나타나는 것으로 판단되어 이를 열대일수의 평년 값에 대한 적합한 기후지역구분 결과로 선정하였 다 그림 ( 9).
표 는 최근 년 평균 년 에 대
< 2> 30 (1981~2010 ) 한 열대일수의 기후지역별 관측지점과 연평균열대 일수를 나타낸 것이다 앞에서도 언급하였듯이 구. 분된 지역이 위도의 특징이 잘 나타나 있지만 제, 주도를 포함한 남해안 일부의 지역은 그 보다 북4 쪽의 지역보다는 열대일수가 적었다 연평균열대2 . 일수가 가장 많은 개 관측지점이 속한 지역은 8 3
년의 연평균열대일수가 일로써 연
1981~2010 37.6
중 10.3%에 해당하는 날의 일최고기온이 30℃를 넘었다 연평균열대일수가 가장 적은 . 12개 관측지 점이 속한 지역은 1 1981~2010년의 연평균열대일 수가 21.4일로써 연중 5.9%에 해당하는 날의 일 최고기온이 30℃를 넘었다. 3지역과 지역의 연평1 균열대일수의 차이는 16.2일로 나타났다.
나 서리일수의 기후구분)
그림 은 추위와 관련된 극한기후지수인 서
< 10>
리일수의 기후지역구분 결과를 나타낸 것이다. 3 개 군집의 경우, 1973~1991년의 전반기, 1992~
년의 후반기 최근 년 평균 년
2010 , 30 (1981~2010 ) 모두 서로 크게 차이가 없이 유사한 분포를 보였 으며 개 군집과 개 군집도 유사한 분포를 보여 4 5 더위와 관련된 극한기후지수인 열대일수와는 다른
지역 관측지점 갯수 연평균열대일수
1 속초 대관령 춘천 서울 인천 수원 서산 울진 여수 강화 인제, , , , , , , , , , ,
제천 12 21.4
2
강릉 청주 대전 추풍령 포항 군산 대구 울산 부산 목포 이천, , , , , , , , , , , 보은 천안 보령 금산 부안 임실 정읍 순천 장흥 해남 고흥 영주, , , , , , , , , , , ,
문경 영덕 의성 구미 영천 거창 합천 밀양 산청 거제 남해, , , , , , , , , , 34 37.6 3 원주 충주 전주 광주 양평 홍천 부여 남원, , , , , , , 8 45.9 4 통영 완도 제주 성산 서귀포 진주, , , , , 6 28.7
표 2. 선정된 기후지역별 관측지점과 연평균열대일수, 1981 2010∼ 년 그림 9. 선정된 열대일수의 평년값에 대한 기후지역구
분, 1981 2010∼ 년
양상을 나타내었다.
세 기간 모두 제주도와 동해안 및 남해안이 같 은 지역으로 구분되고 그 외의 지역에서 2, 3지역 으로 구분되었다. 4개 군집의 경우 모든 기간에서
개 군집에서 제주도가 동해안 및 남해안에서 구 3
분된 지역으로 나타났다. 5개 군집은 1973~1991 년의 전반기의 경우 개 군집에서 지역이 개 군4 2 5 집에서는 두 지역으로 구분되었고, 1992~2010년 그림 11. 선정된 서리일수의 평년값에 대한
기후지역구분, 1981-2010년
그림 10. 기간별 서리일수의 기후지역구분
의 후반기에는 동해안과 남해안의 지역이 완도1 , 여수 통영 부산이 다시 구분된 특징을 보였다, , . 년에 대한 서리일수는 개 군집의 결과
1981~2010 4
가 군집의 연속성이 잘 나타나고 구분된 지역의 특징이 잘 나타나는 것으로 판단되어 이를 서리일 수의 평년값에 대한 적합한 기후지역구분 결과로 선정하였다 그림 ( 11).
표 은 년에 대한 서리일수의 기
< 3> 1981~2010
후지역별 관측지점과 연평균서리일수를 나타낸 것 이다 대관령 등 내륙에 위치한 . 23개 지점에서 2 지역으로 구분되었고 1981~2010년의 연평균서리
일수는 129.9일로 구분된 지역 중에서 가장 많았 으며 연중 35.6%가 영하로 떨어지는 날로 나타났 다 연평균서리일수가 가장 적은 제주도의 세 관. 측지점이 속한 지역의 연평균서리일수는 4 13.2일 로 연중 3.6%가 영하로 떨어졌으며 지역과 지2 4 역의 연평균서리일수의 차이는 116.7일로 열대일 수의 경우보다 최대발생 지역과 최저발생 지역 간 의 차이가 컸다.
다 호우일수의 기후구분)
그림 는 호우일수의 기후지역구분 결과를
< 12>
나타낸 것이다 기온과는 달리 비교적 구분 지역. 의 연속성과 지역성이 잘 나타나 있다 또한 남북. 과 동서방향의 특징도 비교적 잘 나타나 있다. 3 개 군집의 경우 1973~1991년의 전반기에는 경상 북도와 제주도 수도권 및 강원 북부가 같은 지역, 으로 전라남도 전라북도 경상남도 서부가 같은 , , , 지역 충청북도와 거제 강릉이 같은 지역으로 구, , 분되었다. 1992~2010년 후반기에는 경상북도는 내륙과 동해안이 구분되어 나타난 특징을 보였으 며 경상북도 서부와 충청북도 강원영서 경기 충, , , 청남도 해안 전라북도 내륙 경상남도 서부의 광, , 범위한 지역에서 같은 지역으로 구분되었고 경상 북도 동해안과 경상남도 남해안을 잇는 지역에서 같은 지역으로 강원 영동 및 전라남도 남부 지역, 이 같은 지역으로 구분되어 전반기보다 호우일수 에 대한 기후지역의 변화가 크게 나타났다 최근 .
년 평균 년 에 대해서는 경기도 경
30 (1981~2010 ) ,
상북도 강원도 등 광범위한 지역이 같은 지역으, 로 충청북도 남부 충청남도 전라남 북도 일대가 , , , ･ 같은 지역 대관령 부산 거제 남해가 같은 지역, , , , 으로 구분되었다 전반적으로 경기도 북서부에서 .
지역 관측지점 갯수 연평균서리일수
1 속초 강릉 울진 포항 대구 울산 광주 부산 통영 목포 여수 완도, , , , , , , , , , , ,
거제 남해, 14 64.6
2 대관령 춘천 원주 충주 서산 추풍령 강화 양평 이천 인제 홍천, , , , , , , , , , ,
제천 보은 천안 부여 금산 임실 남원 영주 문경 의성 영천 거창, , , , , , , , , , , 23 129.9 3 서울 인천 수원 청주 대전 군산 전주 진주 보령 부안 정읍 순천, , , , , , , , , , , ,
장흥 해남 고흥 영덕 구미 합천 밀양 산청, , , , , , , 20 101.2
4 제주 성산 서귀포, , 3 13.2
표 3. 선정된 기후지역별 관측지점과 연평균서리일수, 1981 2010∼ 년 그림 11. 선정된 서리일수의 평년값에 대한 기후지역
구분, 1981 2010∼ 년
경상북도 남동부를 잇는 선을 기준으로 구분된 특 징을 보였다.
개 군집의 경우 년의 전반기에는
4 1973~1991 3
개 군집에서 경상북도와 제주도 수도권 및 강원 ,
북부가 같은 지역으로 구분되었던 지역에서 경상 북도가 구분되었고 1992~2010년에는 개 군집에3 서 경상북도 서부와 충청북도 강원영서 경기 충, , , 청남도 해안 전라북도 내륙 경상남도 서부의 광, , 그림 13. 선정된 호우일수의 평년값에 대한
기후지역구분, 1981-2010년
그림 12. 기간별 호우일수의 기후지역구분
범위한 기후지역이 경상북도 서부 경기 서부 충, , 청북도 남부로 강원 영서 충청북도 북부로 다시 , , 구분되었다. 1981~2010은 개 군집에서 경기도3 , 경상북도 강원도 등 광범위한 기후지역이 경상북, 도 및 경기 서부로 강원도 및 경기도 서부 충청, , 북도 북부 지역으로 다시 구분되었다. 5개 군집의 경우 1973~1991년의 전반기에는 개 군집에서 제4 주도가 분리되었고, 1992~2010년의 후반기에는 4 개 군집에서 대관령과 남해가 같은 지역으로 분리 되었다. 1981~2010년에는 경상북도가 다시 분리 된 것으로 나타났다.
이를 통해 볼 때, 5개 군집의 경우가 군집의 연 속성 및 지역성이 잘 나타나 있어서 호우일수의 기후지역구분에 적합한 군집 결과로 판단된다 그( 림 13). 5개 군집의 전반기와 후반기의 호우일수 의 기후지역을 서로 비교해보면 전반기에는 제주 도가 개별적으로 구분되었던 것이 후반기에는 서 귀포와 성산에서 강원 영동 및 전라남도 남해안과 같은 지역으로 구분되었고 경상북도 동해안이 다, 시 구분된 특징을 보였다 선정된 호우일수의 평. 년값에 대한 적합한 기후지역구분 결과는 그림 x 에 제시하였다 전반적으로 경기도 및 강원도 이. 남에서는 동서의 구분이 비교적 명확하게 나타났 다 경상북도는 지역으로 충청남도 충청북도 남. 4 , , 부 전라남 북도는 지역으로 구분되었고 강원 영, ･ 5 , 동 및 경기 서부 강원 서부에서는 지역 경기 서, 1 , 부 및 제주 성산은 지역으로 구분되었다 대관, 3 . 령 부산 거제 남해는 지역으로 구분되었는데 , , , 2 이들 지점은 우리나라에서 호우의 빈도가 가장 많 은 지역이다.
표 는 년에 대한 호우일수의 기
< 4> 1981~2010
후지역별 관측지점과 연평균호우일수를 나타낸 것 이다 구분된 지역에서 연평균호우일수는 지역이 . 2
일로 가장 많았고 지역에서 일로 가장 적
8.9 , 4 4.9
었다. 2지역에 속한 거제 남해는 여름철 호우 발, 생의 주요 메커니즘인 열대 저기압의 주요 상륙 지점으로써 소백산맥의 영향이 더해져 호우가 많 이 발생하는 곳이다 주로 여름철에 영향을 미치. 는 열대 저기압은 우리나라에 다양한 경로를 통해 상륙하지만 육지에 상륙하는 경우에는 강원도 해 안 쪽의 한 방향으로 이동하는 패턴을 보여준다 박창용 외 대관령 지점은 그러한 경로에 ( , 2008).
위치해 있으면서 지형 효과까지 더해져 다른 지점
지역 관측지점 갯수 연평균호우일수
1 속초 춘천 강릉 원주 충주 양평 이천 홍천 제천, , , , , , , , 9 6.1
2 대관령 부산 거제 남해, , , 4 8.9
3 서울 인천 수원 여수 완도 제주 성산 강화 인제, , , , , , , , 9 6.4 4 서산 울진 추풍령 포항 대구 울산 통영 영주 문경 영덕 의성 구미, , , , , , , , , , , ,
영천 밀양, 14 4.9
5 청주 대전 군산 전주 광주 목포 서귀포 진주 보은 천안 보령 부여, , , , , , , , , , , ,
금산 부안 임실 정읍 남원 순천 장흥 해남 고흥 거창 합천 산청, , , , , , , , , , , 24 6.1 표 4. 선정된 기후지역별 관측지점과 연평균호우일수, 1981 2010∼ 년
그림 13. 선정된 호우일수의 평년값에 대한 기후지역 구분, 1981 2010∼ 년
과 비교할 때 호우 빈도가 많은 곳으로 판단된다. 호우 발생 빈도가 가장 적은 지역은 경상북도에 4 위치한 많은 지점들이 속했는데 이 지점들은 우, 리나라의 대표적인 비그늘 지역으로써 열대 저기 압의 통과빈도가 낮고 장마 후 강수기간의 평균 강수량도 적게 나타나는 곳이다 박창용 외( , 2008).
요약 및 결론 4.
본 연구는 이전연구에서 수행되었던 고품질 기 후자료를 이용하여 산출된 극한기후지수를 통계적 인 기법을 적용하여 기후지역구분을 수행하였다. 이를 위하여 몇 개의 주성분이 원래 자료에 내재 하는 전체 변이 중 가능한 많은 부분을 보유하도 록 변환시킴으로서 정보의 손실을 최소화하는 차 원의 축약을 기할 수 있는 장점을 갖고 있는 주성 분 분석을 적용하였다 먼저 극한고온 극한저온. , , 극한강수의 발생 빈도 및 규모를 지역별로 분석하 였다 열대일수는 전반적으로 해안의 지점보다 내. 륙에서 많았고 서리일수의 경우 고도와 위도의 , 특성이 잘 나타났다 호우일수는 남해안과 제주도. 에서 많았고 경상북도 일대에서 적게 나타났다, . 이후 주성분 분석과 군집분석을 통해 연구기간의 전 후반기 시기별 변화와 최근 ･ 30년 평균(1981~
년 에 대한 극한기후지수에 대한 기후지역을 2010 )
구분하였다 열대일수의 경우 전반기. (1973~1991 년 에는 전반적으로 동서 방향으로 구분된 특징에) 서 후반기(1992~2010 )년 에는 남북 방향의 특징으 로 변화하였다. 1최근 30년 평균(1981~2010 )년 은 남북 방향의 특징이 잘 나타났다 서리일수는 전. 반기와 후반기 최근 , 30년 평균(1981~2010 ) 년 모 두 서로 크게 차이가 없이 유사한 분포를 나타내 었고 동해안 및 서해안 제주도가 하나의 지역으, 로 구분된 특징을 보였다 호우일수는 기온과는 . 달리 비교적 구분 지역의 연속성과 지역성이 잘 나타났으며 경기도 및 강원도 이남 지역에서 동서 방향으로 구분된 특징을 보였다.
극한기후는 재해발생의 주요 원인으로서 전 세 계의 사회 경제 산업적 측면에서 치명적인 영향을, , 미치고 있다 그 동안 수행되어 왔던 기후평균값. 을 이용한 기후구분이 아닌 재해에 직접적인 영, 향을 미치는 극한기후사상의 기후지역구분을 수행
한 본 연구를 통하여 우리나라 미래 기후를 예측 하고 대비하는데 유용한 기초자료로 사용될 수 있 을 것으로 기대한다 또한 본 연구는 방재 기관에. 서 효율적인 재해 대응과 재난 및 안전관리 분야 의 정책과 기술개발에 도움이 될 뿐만 아니라 다 양한 분야에서 기후변화 적응 및 완화에 대한 대 응체계 마련에 도움이 예상된다 추후에는 공간해. 상도가 향상된 지역기후예측모델(Regional Climate
을 이용하여 전망된 우리나라의 미 Model, RCM)
래 극한기후사상의 기후지역구분을 수행하여 극한 기후사상의 지역별 변화에 대하여 과거의 결과와 비교하여 분석하는 후속 연구가 이어져야 할 것으 로 생각한다.
문 헌
고정웅 백희정 권원태･ ･ , 2005, 한반도 우기의 강수 특성과 지역 구분 한국기상학회지, , 41(1), 101- 114.
고정웅 백희정 권원태 박종열･ ･ ･ , 2006, 한반도의 기 온 분포 특성과 지역 구분 기후연구, , 1(1), 3-14.
국립기상연구소, 2009, 기후변화 이해하기 II – 한 반도 기후변화 현재와 미래 국립기상연구소: , . 기상청, 2010, 기후정보 활용지도 기술개발 기상,
청 서울, .
김광섭, 2007, 수문 기상자료 해석을 위한 통계 - 기법에 대한 고찰 한국수자원학회 , 2007년도 분 과위원회 연구과업보고서, 370-400.
김성렬 양진석･ , 1995, 한국의 온대저기압성 강수 지역 구분 한국지역지리학회지, , 1, 45-60.
김유진 최영은, , 2010, 제주도 극한기후사상의 특 성 및 변화 기후연구, , 5(3), 202-218.
노형진, 2007, 다변량 분석 이론과 실제 형설출판사, . 문영수, 1990, 클러스터분석에 의한 한국의 강수
지역 구분 한국기상학회지, , 26(4), 203-215.
박민재 전성해 오경환･ ･ , 2003, 붓스트랩 기법과 유 전자 알고리즘을 이용한 최적 군집 수 결정 한, 국 퍼지 및 지능시스템학회 논문지, 13(1), 12- 17.
박정규 이승만･ , 1993, 연 강수량에 의한 남한의 강수지역구분 한국기상학회지, , 29(2), 117-126.
박창용 문자연 차은정 윤원태 최영은･ ･ ･ ･ , 2008, 최근
한반도 여름철 강수특성의 변화 대한지리학회, 지, 43(3), 324-336.
박창용 최영은 문자연 윤원태･ ･ ･ , 2009, 기온과 강수 특성을 고려한 남한의 기후지역구분 대한지리, 학회지, 44(1), 1-16.
박창용 최영은･ , 2011, 고품질의 기온자료를 이용 한 연 계절평균기온의 변화에 관한 연구 대한･ , 지리학회지, 46(1), 20-35.
박창용 최영은･ , 2012, 한국의 기온자료 품질관리 알고리즘의 검증, 한국기상학회 대기, 22(3), 299-307.
박현욱, 1986, 남한의 강수량 연변화 유형과 강수 지역 지리학, , 33, 26-36.
박현욱, 1987, 기후요소의 주성분분석에 의한 한 국의 기후구분 지리학, , 36, 13-25.
박현욱, 1991, 한국의 월 강수량의 기후구분 해1 석 지리학, , 26(1), 30-45.
이동규 박정균･ , 1999,“ 군집분석을 이용한 남한의 여름철 강수 지역 구분 한국기상학회지, , 35(4), 511-518.
이승호 허인혜 이경미 권원태･ ･ ･ , 2005, 우리나라 상 세기후지역의 구분, 한국기상학회지, 41(6), 983-995.
최광용, 2014, 우리나라 사계절 극한기온현상의 시공간적 변화 대한지리학회지, , 49(4), 489-508.
최광용, 2015, 우리나라 사계절 다중 누적일 극 한강수현상의 시공간적 변화 한국지역지리학회, 지, 21(1), 98-113.
최영은 박창용, , 2010, 우리나라 중부지방의 한파 분포 및 변화에 관한 연구, 국토지리학회지, 44(4), 713-725.
최영은 김민기 김유진 박창용, , , , 2011, 남한 극한 강수 사상의 특성과 변화. 1954~2010년 규모- , 발생빈도 강수량 기여비율을 중심으로, -. 기후 연구, 6(1), 45-58.
최영은 이한수 권재일, , , 2013, 최근 우리나라 여 름철 극한강수의 빈도와 규모 변화에 관한 연 구 국토지리학회지. , 47(1), 83-97.
허인혜, 2006, 한국의 지역별 이상기온의 분포 특 성과 그 지역구분 한국지역지리학회지, , 12(4), 461-474.
Boo, K. -O., Kwon, W. -T., and Baek, H. -J.,
2006, Change of extreme events of temperature and precipitation over Korea using regional projection of future climate change, Geophysical Research Letters, 33, L01701, doi: 10.1029/
2005GL023378.
Choi, G., Kwon, W. -T., Boo, K. -O., and Cha, Y. -M., 2008, Recent spatial and temporal changes in means and extreme events of temperature and precipitation across the Republic of Korea, Journal of Korean Geographical Society, 43(5), 681-700.
Choi, G., Collins, D., Ren, G., Trewin, B., Baldi, M., Fukuda, Y., Afzaal, M., Pianmana, T., Gomboluudev, P., Huong, P. T. T., Lias, N., Kwon, W. -T., Boo, K. -O., Cha, Y. -M., and Zhou, Y., 2009, Changes in means and extreme events of temperature and precipitation in the Asia-Pacific Network region, 1955–
2007, International Journal of Climatology, 29, 1906-1925.
Choi, Y., 2004, Trends on temperature and precipitation extreme events in Korea, Journal of Korean Geographical Society, 39(5), 711- 721.
Christensen, J. H., et al., 2007, Regional Climate Projections. Climate Change 2007: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Fourth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change, Solomon S et al., Eds., Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA.
Easterling, D. R. Meehl, G. A., Parmesan, C., Changnon, S. A., Karl, T. R., and Mearns, L.
O., 2000, Climate Extremes: Observations, Modeling, and Impacts, Science, 289, 2068- 2074.
Fern ndez-Montes, S. and Rodrigo, F. S., 2011, á Trends in seasonal indices of daily temperature extremes in the Iberian Peninsula, 1929 2005, – International Journal of Climatology, DOI:
10.1002/joc.3399.
Freychet, N., Hsu, H., Chou, C., and Wu, C., 2015, Asian summer monsoon in CMIP5 projections: A link between the change in extreme precipitation and monsoon dynamics, Journal of Climate, doi:10.1175/JCLI-D-14- 00449.1.
Frich, P., Alexander, L. V., Della-Marta, P., Gleason, B., Haylock, M., Klein Tank, A. M.
G., and Peterson, T., 2002, Observed coherent changes in climatic extremes during the second half of the twentieth century, Climate Research, 19, 193-212.
Griffiths, G. M., Chambers, L. E., Haylock, M.
R., Manton, M. J., Nicholls, N., Baek, H.
-J., Choi, Y., Della-Marta, P. M., Gosai, A., Iga, N., Lata, R., Laurent, V., Maitrepierre, L., Nakamigawa, H., Ouprasitwong, N., Solofa, D., Tahani, L., Thuy, D. T., Tibig, L., Trewin, B., Vediapan, K., and Zhai, P., 2005, Change in mean temperature as a predictor of extreme temperature change in the Asia-Pacific region, International Journal of Climatology, 25, 1301-1330.
Ho, C. -H., Park, T. -W., Jun, S. -Y., Lee, M.
-H., Park, C. -E., Kim, J., Lee, S. -J., Hong, Y. -D., Song, C. -K., Lee, J. -B., 2011, A projection of extreme climate events in the 21st century over East Asia using the community climate system model 3, Asia-Pacific Journal of Atmospheric Sciences, 47, 329-344.
Im, E. -S. and Kwon, W. -T., 2007, Characteristics of extreme climate sequences over Korea using a regional climate change scenario, Scientific Online Letters on the Atmosphere, 3, 17-20.
Im, E. -S., Ahn, J. -B., Kwon, W. -T., and Giorgi. F., 2008, Multi-decadal scenario simulation over Korea using a one-way double-nested regional climate model system.
Part 2: future climate projection (2021 2050), – Climate Dynamics, 30, 239-254.
IPCC, 2012, Managing the Risks of Extreme
Events and Disasters to Advance Climate Change Adaptation. A Special Report of Working Groups I and II of the Intergovernmental Panel on Climate Change [Field CB, et al. Eds.]. Cambridge University Press, Cambridge, UK, and New York, NY, USA, 582 pp.
IPCC, 2013, Climate Change 2013: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change [Stocker, T.F., D. Qin, G.-K. Plattner, M.
Tignor, S.K. Allen, J. Boschung, A. Nauels, Y.
Xia, V. Bex and P.M. Midgley (eds.)].
Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA, 1535 pp.
Kusunoki, S. and Arakawa, O., 2012, Change in the precipitation intensity of the East Asian summer monsoon projected by CMIP3 models, Climate Dynamics, 38, 2055-2072.
Min, S. -K., Kim, Y. -H., Kim, M. -K., and Park, C. 2014, Assessing human contribution to the summer 2013 Korean heat wave, In:
Explaining extreme events of 2013 from a climate perspective, Bulletin of the American Meteorological Society, 95, S48-S51.
Oh, S. -G., Suh, M. -S., and Cha, D. -H., 2013, Impact of lateral boundary conditions on precipitation and temperature extremes over South Korea in the CORDEX regional climate simulation using RegCM4, Asia-Pacific Journal of Atmospheric Sciences, 49, 497-509.
Suh, M. -S., Oh, S. -G., Lee, D. -K,, Cha, D.
-H.. Choi, S. -J., Jin, C. -S., and Hong, S.
-Y., 2012, Development of new ensemble methods based on the performance skills of regional climate models over South Korea, Journal of Climate, 25, 7067-7082.
Wang, X. L., Chen, H., Wu, Y., Feng, Y., and Pu, Q., 2010, New techniques for detection and adjustment of shifts in daily precipitation data series, Journal of Applied Meteorology,
49(12), 2416-2436.
• 교신 박창용： , (790-784) 경북 포항시 남구 청암로 포항공과대학교 환경연구소 전자메일
77, , : parkcy
@postech.ac.kr, 전화: 054-279-9510
Correspondence Park, Chang Yong, Institute of ： Environmental and Energy Technology, Pohang
University of Science and Technology, 77 Cheongam-Ro, Nam-Gu, Pohang, Gyeongbuk, 790-784, Republic of Korea (e-mail: parkcy@
postech.ac.kr, phone: +82-54-279-9510)
접수 수정 채택
( : 2015.04.27, : 2015.05.18, : 2015.05.25)
