남한 상세 기후변화 시나리오를 이용한 아열대 기후대 및 극한기온사상의 변화에 대한 연구*
박창용** ･ 최영은*** ･ 권영아**** ･ 권재일***** ･ 이한수******
Studies on Changes and Future Projections of Subtropical Climate Zones and Extreme Temperature Events over South Korea Using
High Resolution Climate Change Scenario Based on PRIDE Model *
Park, Chang Yong** ･ Choi, Young Eun*** ･ Kwon, Young A**** ･ Kwon, Jae Il***** ･ Lee, Han Su******
요약：이 연구는 PRIDE 모델에 기반하여 산출된 1km×1km 공간 해상도의 RCP 4.5와 RCP 8.5 상세 기후변화 시나 리오와 수정된 쾨펜-트레와다의 기후구분 기준을 이용하여 우리나라의 아열대 기후대와 극한기온지수의 변화와 전망 을 분석하였다. 현재 일부 남부 해안에서 나타나는 아열대 기후대는 미래로 갈수록 서해안 및 동해안을 따라 북쪽으 로 확장하며, 대도시 지역에서 나타날 것으로 전망되었다. 극한기온지수의 경우 미래로 갈수록 RCP 4.5와 RCP 8.5 두 시나리오 모두 우리나라 모든 곳에서 추위와 관련한 지수의 빈도는 감소하며, 더위와 관련된 지수의 빈도는 증가 할 것으로 예측되었다. 특히 RCP 8.5 시나리오의 경우 2071~2100년에는 해발고도가 높은 일부 산지를 제외한 우리 나라의 대부분 지역에서 일최고기온 33℃ 이상의 폭염이 30일 이상 발생할 것으로 전망되었다. 본 연구의 결과는 강 화된 기후변화 대응 프로세스 구축에 중요한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
주요어：PRIDE 모델, 기후변화, 아열대 기후대, 극한기온사상, RCP 시나리오, 남한
Abstract：This study aims to examine spatially-detailed changes and projection of subtropical climate zones based on the modified Köppen-Trewartha’s climate classification and extreme temperature indices using 1km×1km high resolution RCP 4.5 and RCP 8.5 climate change scenarios based on PRIDE model over the Republic of Korea.
Subtropical climate zones currently located along the southern coastal region. Future subtropical climate zones would be pushed northwards expanding to the western and the eastern coastal regions as well as some metropolitan areas. For both scenarios, the frequency of cold-related extreme temperatures projects to be reduced while the frequency of hot-related ones projects to be increased. Especially, hot days with 33℃ or higher temperature projects to occur more than 30 days over the most of regions except for some mountain areas with high altitudes during the period of 2070~2100. This study might provide essential information to make climate change adaptation processes be enhanced.
Key Words：PRIDE model, climate change, subtropical climate zone, extreme temperature events, RCP scenario, Republic of Korea
1)
****** 본 연구는 2012년도 환경부 “국가장기생태연구” 사업의 지원으로 수행되었습니다.
****** 포항공과대학교 환경연구소 박사후연구원, 건국대학교 기후연구소 연구원(Post-doctoral Researcher, Institute of Environmental and Energy Technology, Pohang University of Science and Technology(POSTECH)) ([email protected])
****** 건국대학교 이과대학 지리학과 교수(Professor, Department of Geographpy, Konkuk University)(yechoi
@konkuk.ac.kr)
****** 건국대학교 기후연구소 연구원(Research Scientist, Konkuk University Climate Research Institute)(yakwon [email protected])
****** 건국대학교 이과대학 지리학과 석사과정(Masters Student, Department of Geographpy, Konkuk University) ([email protected])
****** 건국대학교 이과대학 지리학과 석사과정(Masters Student, Department of Geographpy, Konkuk University) ([email protected])
1. 연구배경
전지구적인 온난화 경향과 이로 인한 극한기후 사상의 발생 빈도, 강도, 공간적 범위 또는 지속시 간이 변화하게 될 것이라는 연구 결과가 제시되었 다(IPCC, 2007). 이에 따라 자연생태계가 받는 스 트레스는 증가하게 될 것이고 심각한 부정적인 영 향이 발생할 것이다. 이러한 심각성을 인식하여 최근 수십 년 간 기후변화로 인한 부정적인 영향 을 초래하는 요인에 대한 지식의 증가와 인명 손 실 감소에 상당한 진전이 있었다. 그럼에도 불구 하고, 그 동안 기후변화로 인해 발생한 부정적인 영향에 사회적인 개입이 충분하지 않아서 경제적 인 손실과 생계의 위협 등이 증가하였다. 이에 따 라 다양한 분야에서 기후변화로 인한 부정적인 영 향을 정확하게 예상하고 취약성 감소와 적응 능력 향상, 지속 가능한 발전을 위해서 보다 강화된 위 험관리 프로세스가 요구되고 있다(Stern, 2006;
IPCC, 2007; 2012; UNISDR, 2009; 2011).
우리나라의 경우 지난 100년간 서울과 부산, 인 천, 대구, 목포, 강릉 등 6개 도시의 연평균기온이 1.7℃ 상승하는 등 기후변화의 징조가 뚜렷하게 나타나고 있다. 따라서 정부는 2010년 10월에 기 후변화로 인한 피해를 최소화하고, 적응대책을 수 행하기 위해 건강과 재난/재해, 농업, 산림, 해양/
수산업, 물관리, 생태계 등 7개 부문으로 구성된 부문별 적응대책 분야와 기후변화 감시 및 예측, 적응산업/에너지, 교육/홍보 및 국제협력 등 3개 부문으로 구성된 적응기반 대책 분야로 국가기후 변화 적응대책을 마련하였다. 건강 부문의 경우 폭염에 대한 건강영향 평가 및 감시체제를 구축하 고, 노인 등 취약계층을 위한 집중적인 보호 대책 을 마련할 예정이다. 또한 폭염에 적응하기 위한 건축물･도시계획모델을 마련하고 도시생태네트워 크와 같은 시범사업을 추진할 예정이다. 농업 부 문의 경우 기후변화 적응 작물 재배 기술 및 신품 종의 개발과 보급을 추진하고 농업용수의 효율적 인 이용 및 안정적 공급방안을 마련할 예정이다 (관계부처합동, 2010; 기상청, 2011).
최근 들어 기후변화 시나리오 자료를 이용하여 대 륙 규모 이상에서 미래 기후대의 변화를 분석한 연 구들이 수행되었다. de Castro et al.(2007)은 SRES
(Special Report on Emissions Scenarios) A2 시나 리오를 분석하여 PRUDENCE(Prediction of Regional scenario and Uncertainties for Defining EuropeaN Climate change risks and Effects) 프로젝트에서 생산된 50km 공간 해상도의 9개 지역기후모델 의 앙상블 평균 자료를 이용하여 유럽지역을 대 상으로 수정된 쾨펜-트레와다(modified Köppen- Trewartha)의 기후 지역 구분 기준(Trewartha and Horn, 1980)에 따라 미래 기후대를 분석하였다.
그 결과, 2071~2100년에는 유럽의 최대 59%의 면적에서 현재보다 더 온난해지거나 더 건조해질 것으로 전망되었다. 또한 연중 월평균기온이 10℃
를 초과하는 달이 4~7개월로 정의되는 온대 기후 대(temperate climates)는 2071~2100년에 그 면적 이 동부 유럽과 스칸디나비아 반도 남부까지 확대 되고 프랑스 서부와 영국 남부 지역에서는 스텝기 후가 나타날 것으로 분석하였다.
Song et al.(2011)은 WRCP(World Climate Research Programme)의 CMIP3(Coupled Model Intercomparison Project phase 3)에서 제공하는 16개 전구기후모델을 평균한 0.5°의 공간 해상도 를 나타내는 자료를 이용하여 수정된 쾨펜-트레와 다의 기후 구분 기준을 근거로 북위 50° 이북의 북극권의 미래 기후대 변화를 조사하였다. 연중 가장 온난한 달의 평균 기온이 0~10℃인 툰드라 지대는 21세기 말에 SRES B1의 경우 현재보다 면 적이 33.0%, A1B는 42.6%, A2는 44.2%가 감소 할 것으로 분석하였다. 또한 월평균기온이 10℃를 초과하는 달이 4~7개월이고 가장 추운 달의 월평 균기온이 0℃를 넘지 않는 온대 대륙성 기후대 (temperate continental climate)는 SRES B1의 경 우 현재보다 면적이 84.6%, A1B는 126.4%, A2는 149.6% 증가할 것이라고 하였다.
우리나라와 지리적으로 가까운 중국에서도 최근 미래 기후대의 변화를 분석한 연구가 수행되었다 (Baker et al., 2010; Shi et al., 2012). 이 중에서 Shi et al.(2012)의 연구에서는 SRES A1B 기후변 화 시나리오에 의한 ICTP(International Centre for Theoretical Physics) RegCM version 3의 지역기 후모델을 이용하여 수정된 쾨펜-트레와다의 기후 구분 기준을 근거로 중국의 미래 기후대의 변화를 분석하였다. 그 결과 21세기 중반에 가장 극적인
그림 1. 한반도 기후변화 예측자료 생산과정(기상청, 2012c)
변화를 보이는 곳은 티벳 고원 지역으로써 현재툰드라 및 고지대 스텝기후가 21세기 중반에는 티 벳 고원 서부지역의 경우 반건조 기후대로, 동부 지역은 온대 대륙성 기후대로 변화할 것이라고 하 였다. 또한 현재 중국 하이난섬에서 나타나는 열 대사바나 기후대는 광둥성 해안 지역까지 확장될 것이라고 하였다.
국내의 경우, 권영아 등(2007)은 SRES A1B 기 후변화 시나리오에 기반한 27km 공간해상도의 MM5(Mesoscale Model Version 5) 모델에 의해 예측된 기온 자료를 이용하여 수정된 쾨펜-트레와 다의 기후 지역 구분 기준을 근거로 아열대 기후 구의 변화를 분석하였다. 현재 제주도를 포함한 남해안 일부 지역에 나타나던 아열대 기후가 현재 의 온난화가 지속된다면 2100년에는 태백산맥과 소백산맥의 산지 주변을 제외한 도서지역과 해안 지역, 대도시 지역 등이 아열대 기후 지역에 포함 될 것으로 분석하였다.
이처럼 대륙 및 지역 규모에서 미래 기후의 분 석은 기후변화로 인한 영향의 완화, 적응, 대응을 위한 지역, 국가, 국제 규모에서의 정책 개발에 중 요한 역할을 한다. 특히 강화된 위험관리 프로세 스의 구축을 위해서 과학적으로 향상되고, 공간적 으로 상세한 규모의 분석이 가능한 기후변화 시나
리오의 생산과 이를 이용한 분석이 요구되고 있다 (권영아 등, 2007; 기상청, 2012; Shi et al., 2012). 그러므로 본 연구에서는 IPCC(Intergo- vernmental Panel for Climate Change) 5차 평가 보고서에 대응하고자 새롭게 구축된 PRIDE(PRISM based Downscaling Estimation) 모델에 기반한 고 해상도의 상세 기후변화 시나리오를 사용하여 현 재 육상 및 해양 생태계의 분포 특성과 유사한 패 턴을 보이고 있는 수정된 쾨펜-트레와다의 기후 구분 기준(권영아 등, 2007)에 근거한 아열대 기 후대의 변화를 2011년부터 2100년까지 30년 단위 로 분석하고 극한기온사상의 미래 변화를 공간적 으로 상세하게 제시하고자 한다.
2. 연구자료 및 방법
이 연구는 현재 아열대 기후대 현황과 과거 변 화를 밝히기 위하여 1971~2000년과 1981~2010 년의 월평균기온을 사용하여 각 평년값별로 아열 대 기후대를 구분하였다. 1971~2000년 평년값의 경우에는 61개 지점, 1981~2010년 평년값은 73개 지점값을 이용하였다(그림 2의 지점).
IPCC는 2013년 발간 예정인 5차 평가보고서에 대응하고자 2010년에 개발된 새로운 RCP(Repre-
sentative Concentration Pathways) 온실가스 시나 리오를 도입하였다. RCP 온실가스 시나리오는 기 후변화 대응정책과 연계하여 4개(2.6/4.5/6.0/8.5) 로 구성되어 있으며, 각 숫자는 2100년에 가정한 안정화되는 복사강제력(W/m2)를 나타낸다(백희정 등, 2011). 본 연구에서 사용한 RCP 4.5 시나리오 는 2100년 후에 약 4.5 W/m2에서 안정화되는 저 농도 시나리오로서 온실가스 저감 정책이 상당히 실현되었음을 가정하는 배출 시나리오이다. 2100 년의 이산화탄소 농도가 540ppm의 상태를 가정하 며, 기존의 SRES B1 시나리오의 복사강제력보다 약간 크다. RCP 8.5 시나리오는 2100년에 복사강 제력이 8.5 W/m2를 초과하는 고농도 시나리오로 서 온실가스 저감없이 현재 추세로 배출되는 경우 이며 BAU(Business-As-Usual) 시나리오로도 불린 다. 이 시나리오는 2100년의 이산화탄소 농도가 940ppm의 상태를 가정하며, 기존의 SRES A2와 A1FI 사이의 복사강제력값을 갖고 있다(백희정 등, 2011; 기상청, 2012b; 2012c).
이를 기반으로 국립기상연구소는 3가지 공간 해 상도의 한반도 기후변화 예측자료를 생산하였다(그 림 1). 영국 기상청 해들리 센터의 전지구 대기-해양 결합모델인 HadGEM2-AO(coupled Atmosphere- Ocean model of Hadley Centre Global Environ- mental Model version 2)에 인위적 기후변화 강제 력을 적용하여 분해능 135km인 전지구 기후변화 시나리오 자료를 생산하고, HadGEM2-AO에 기 초한 지역기후모델인 HadGEM3-RA (Atmospheric Regional climate model of HedGEM3)를 이용한 역학적 상세화로 분해능 12.5km인 한반도 기후변 화 시나리오 자료를 생산하였다. 여기에 기상청은 보다 상세한 공간 규모의 미래 기후변화 분석을 위하여 MK(Modified Korean)-PRISM(Parameter- elevation Regressions an Independent Slopes Model)로 생산된 격자형 관측 자료의 계절주기 기후값에 모델의 편차를 보정하여 고분해능 기후 변화 전망자료를 생산하는 한반도 기후변화 시나 리오에 통계적 상세화 기법인 PRIDE 모델을 적용 하여 분해능 1km인 남한 상세 기후변화 시나리오 를 산출하였다. 이처럼 남한 상세 기후변화 시나 리오는 공간 해상도가 향상되었을 뿐만 아니라 우 리나라의 상세한 지형을 고려하였고 기온, 강수량,
상대습도, 바람 등 제공요소가 많아졌고, 자료 형 태도 기존의 격자 형태에서 행정 구역별 폴리곤 (polygon) 형태로도 제공하는 특징이 있다(국립기 상연구소, 2011; 기상청, 2012a; 김맹기 등, 2012).
본 연구에서는 2011년부터 2100년까지 남한의 상세한 아열대 기후대와 극한기온사상을 분석하 였다. 이를 위해 공간 해상도 1km×1km인 RCP (Representative Concentration Pathways) 4.5와 RCP 8.5 남한 상세 기후변화 시나리오 자료 중 일최고기온, 일최저기온, 월평균기온 자료를 이용 하였다.
기후변화 시나리오를 이용한 우리나라의 아열대 기후대와 극한기온사상의 미래 변화에 대한 기존 연구(권영아 등, 2007; 이경미 등, 2012)에서는 지 형적 영향과 계통 오차를 고려하여 자료를 이용하 였다. 하지만 본 연구에서 사용한 남한 상세 기후 변화 시나리오 자료는 위도, 경도, 고도, 산악의 경사, 사면의 방향, 해양의 효과 등이 반영되었으 며 모델 자료가 가지고 있는 계통 오차가 제거된 특징이 있으므로(기상청, 2012a) 이 자료를 사용 한 본 연구에서는 그러한 수고를 덜게 되었다. 또 한 기존의 연구에서는 사용한 시나리오 자료의 공 간 해상도(권영아 등(2007)은 27km, 이경미 등 (2012)은 12.5km 격자 규모)의 한계로 인해 격자 그대로는 상세한 공간 분포를 파악하기 어려워서 각 기상 관측 지점에 해당하는 위치의 격자값을 추출하여 이를 내삽하여 지도화 하였다. 하지만 본 연구에서는 공간 해상도 1km×1km인 남한 상 세 기후변화 시나리오 자료를 사용하였기 때문에 내삽없이 상세한 공간 규모의 결과가 산출되는 특 징이 있다. 따라서 본 연구 결과는 기존의 연구보 다 객관성이 향상된 것으로 판단된다.
기후대 구분은 앞서 살펴보았던 다수의 선행 연 구들에서 사용했던 수정된 쾨펜-트레와다의 기후 구분에서 열적 특성에 의한 6개 대분류 기후대 중 C 기후대를 기준으로 하였다. 이는 최한월 평균기 온이 18℃ 이하이고 월평균기온이 10℃ 이상인 달 이 8~12개월에 해당하는 지역으로서 아열대 기후 (subtropical climates)로 정의된다(Trewartha and Horn, 1980). 이를 근거로 2011년부터 2100년까 지 30년씩(2011~2040년, 2041~2070년, 2071~
2100년) 평균하여 시기별로 PRIDE 모델에 기반한
그림 2. 본 연구에서 사용한 연구 지점 및 1971~2000 년과 1981~2010년 각각 30년 별 아열대 기 후대의 구분
고해상도의 RCP 4.5와 RCP 8.5 한반도 상세 기 후변화 시나리오에 따른 미래 기후대를 지도화하 여 공간분포 및 변화 면적을 조사하고 시나리오별 로 비교하였다. 또한 기존의 SRES A1B자료를 이 용한 연구(권영아 등, 2007) 결과와도 비교하였다.
극한기온사상의 미래 변화 분석을 위해서 사용한 지수는 기상청(2012c)에서 제시한 추위와 관련한 서리일수(연중 일최저기온이 0℃ 미만인 날의 수) 와 결빙일수(연중 일최고기온이 0℃ 미만인 날의 수), 그리고 고온을 나타내는 열대야일수(연중 일 최저기온이 25℃ 초과인 날의 수)와 폭염일수(연 중 일최고기온이 33℃ 초과인 날의 수)를 이용하 였다. 이를 근거로 2011년부터 2100년까지 30년 씩(2011~2040년, 2041~2070년, 2071~2100년) 평균하여 시기별로 PRIDE 모델에 기반한 고해상 도의 한반도 상세 기후변화 시나리오를 이용하여 극한기온사상의 미래 변화를 분석하였다. 기존의 연구(기상청, 2012c)에서는 RCP 8.5 한반도 상세 기후변화 시나리오만을 이용하여 30년별 극한기온 사상의 분포를 단지 그림으로만 제시했다. 본 연 구에서는 RCP 4.5와 RCP 8.5 두 가지의 한반도 상세 기후변화 시나리오를 이용하여 미래 극한기 온사상의 변화를 분석하고 공간분포 및 변화 면적 을 상세하게 조사하였다. 또한 결과를 각 시나리 오별로 비교하였다.
3. 연구 결과
1) 시나리오 별 아열대 기후대 구분
각 시나리오 별 아열대 기후대를 분석하기 전에 1971~2000년과 1981~2010년 각각 30년의 월평 균기온을 이용하여 각 평년값별 아열대 기후대를 구분하였다(그림 2). 1971~2000년 평년값에 대한 기후대 구분에서는 제주도, 목포, 완도와 부산, 통 영, 거제, 여수 지점 등 남해안 동부에 위치한 지 점이 아열대 기후대에 해당되었다. 1981~2010년 의 새로운 기후평년값에 대한 기후대 구분을 살펴 보면 기존의 1971~2000년의 결과에 포항, 창원, 남해 지점 등의 지점이 아열대 기후대에 해당된 특징을 보였다.
PRIDE 모델에 기반한 고해상도의 RCP 4.5와
RCP 8.5 남한 상세 기후변화 시나리오를 사용하 여 2011~2040년, 2041~2070년, 2071~2100년의 3개 시기에 대한 아열대 기후대의 분포를 나타내 었다. 또한 IPCC 4차 평가보고서에 대응하기 위 하여 사용된 시나리오 중 SRES A1B를 사용하여 미래 한반도 아열대 기후대를 조사한 기존 연구 (권영아 등, 2007) 결과를 본 연구의 결과와 비교 하여 분석하였다.
<그림 3>의 (a)는 SRES A1B 시나리오와 RCP 4.5 시나리오를 사용하여 나타낸2011~2040년의 아열대 기후대의 분포를, (b)는 같은 기간의 SRES A1B 시나리오와 RCP 8.5 시나리오를 사용하여 아열대 기후대를 분포를 나타낸 것이다. SRES A1B 시나리오를 사용하여 분석된 2011~2040년의 아열대 기후대는 속초, 영덕을 제외한 동해안, 남 해안의 모든 지점이 아열대 기후대에 해당하였다. RCP 4.5와 RCP 8.5 시나리오를 사용하여 분석된 2011~2040년의 아열대 기후대는 남해안과 한라산 주변을 제외한 제주도, 울릉도, 포항, 목포, 동해안 에 위치한 시 일부가 해당하였다. 2011~2040년에
그림 3. 2011~2040년의 SRES A1B 시나리오와 RCP 4.5(a), SRES A1B 시나리오와 RCP 8.5(b)를 사용한 아열 대 기후대의 분포
는 2041~2070년과 2071~2100년의 두 경우와는 다르게 고농도 온실가스 시나리오인 RCP 8.5 시 나리오와 저농도 온실가스 시나리오인 RCP 4.5 시나리오의 아열대 기후대의 면적은 거의 차이를 보이지 않았다.
<그림 4>의 (a)는 SRES A1B 시나리오와 RCP 4.5 시나리오를 사용하여 나타낸 2041~2070년의 아열대 기후대의 분포를, (b)는 같은 기간의 SRES A1B 시나리오와 RCP 8.5 시나리오를 사용하여 아열대 기후대의 분포를 나타낸 것이다. SRES A1B 시나리오를 사용하여 조사된 2041~2040년의 아열대 기후대는 동해안 및 남해안, 광주, 대구, 밀양, 군산, 전주 등이 아열대 기후대에 해당하였 다. RCP 4.5와 RCP 8.5 시나리오를 사용하여 분 석한 2041~2070년의 아열대 기후대는 두 시나리 오 모두 SRES A1B 시나리오와 비교해 볼 때 서 해안을 따라 북쪽으로 확장한 특징을 보이고 있 다. 또한 2011~2041의 결과에 비해 동해안에 위 치한 곳이 더 많이 포함되었고, 대구, 광주 등이
아열대 기후대에 포함되었다. 특히 RCP 8.5 시나 리오의 경우 전북 내륙지역과 수도권 대도시 및 경기 서부 지역이 아열대 기후대에 속했다. 두 시 나리오의 경우 모두 전라남도 남부의 소백산맥 끝 자락에 위치한 지역은 아열대 기후대에 속하지 않 은 특징을 보이므로 RCP 4.5와 RCP 8.5 시나리 오 모두 산맥의 영향이 잘 나타났다고 판단할 수 있다. RCP 4.5 시나리오의 아열대 기후대의 면적 은 15,948km2, RCP 8.5 시나리오는 28,879km2로 써 RCP 4.5 시나리오 대비 RCP 8.5 시나리오의 아열대 기후대의 면적은 81.1% 더 넓게 나타났다.
이전 기간(2011~2041년)과 대비해 볼 때 아열대 기후대의 면적은 RCP 4.5 시나리오경우 97.7%, RCP 8.5 시나리오는 281.5%가 늘어났다.
<그림 5>의 (a)는 SRES A1B 시나리오와 RCP 4.5 시나리오를 사용하여 나타낸 2071~2100년의 아열대 기후대의 분포를, (b)는 같은 기간의 SRES A1B 시나리오와 RCP 8.5 시나리오를 사용하여 아열대 기후대의 분포를 나타낸 것이다. SRES
그림 4. 2041~2070년의 SRES A1B 시나리오와 RCP 4.5 (a), SRES A1B 시나리오와 RCP 8.5 (b)를 사용한 아 열대 기후대의 분포
A1B 시나리오를 사용하여 분석한 2071~2100년의 아열대 기후대는 동해안, 남부지역, 강화를 제외한 서해안에서 충북 서부까지 아열대 기후대에 해당 하며 내륙지역을 제외한 수원, 서울까지 확장한 특징을 보여주고 있다. RCP 4.5 시나리오의 경우 강화를 제외한 서해안이 아열대 기후대에 해당하 지만 SRES A1B 시나리오와 비교했을 때 내륙지 역까지 아열대 기후대의 확장이 덜 나타났고, 2041~2070년의 경우와 같이 소백산맥 끝 자락에 위치한 곳은 여전히 아열대 기후대에 속하지 않았 다. 또한 경상북도에서는 SRES A1B 시나리오의 경우 문경, 구미 등 경상북도 서부 지역은 아열대 기후대에 포함되었으나, RCP 4.5 시나리오의 경 우 대구와 동해안 일부를 제외한 대부분에서는 여 전히 아열대 기후대에 속하지 않은 특징을 보였 다. 2071~2100년의 RCP 4.5 시나리오를 사용한 아열대 기후대의 분포는 2041~2070년의 RCP 8.5 의 경우와 유사한 분포를 나타내었다. RCP 8.5 시나리오의 경우에는 강원 영서 및 경기 동부와
경북, 충북, 전북의 해발고도가 높은 일부 지역을 제외한 곳이 아열대 기후대에 속한 특징을 보였 다. 이는 동일한 시기의 SRES A1B 시나리오와 비 교적 유사한 분포를 나타내었다. RCP 4.5 시나리 오의 아열대 기후대의 면적은 24,641km2, RCP 8.5 시나리오는 64,472km2로써 RCP 4.5 시나리오 대비 RCP 8.5 시나리오의 아열대 기후대의 면적은 161.6% 더 넓게 나타났다. 이전 기간(2041~2071 년)과 대비해 볼 때 아열대 기후대의 면적은 RCP 4.5 시나리오의 경우 54.5%, RCP 8.5 시나리오는 123.2%가 늘어났다.
2) 극한기온지수의 분포
(1) 추위와 관련한 극한기온지수
본 절에서는 PRIDE 모델에 기반한 고해상도의 RCP 4.5와 RCP 8.5 남한 상세 기후변화 시나리 오를 사용하여 우리나라의 극한기온지수 중 추위 와 관련한 지수인 서리일수와 결빙일수의 분포를
그림 5. 2071~2100년의 SRES A1B 시나리오와 RCP 4.5 (a), SRES A1B 시나리오와 RCP 8.5 (b)를 사용한 아 열대 기후대의 분포
나타내었다. <그림 6>에서 행은 각각 RCP 4.5와 RCP 8.5 시나리오, 열은 각각 2011~2040년, 2041~2070년, 2071~2100년의 서리일수 발생 빈 도에 관한 분포를 나타낸 것이다. 두 시나리오 모 두 공통적으로 2071~2100년으로 갈수록 모든 곳 에서 서리일수가 감소할 것으로 나타났다. 또한 모든 기간에서 남부해안, 한라산 주변을 제외한 제주도, 동해안 등에서 서리일수가 적게 나타나며, 수도권 및 광역시에서도 주변보다 상대적으로 서 리일수가 적을 것으로 분석되었다. 반면에 해발고 도가 높은 강원 산간지역과 경상북도 북동부, 전 라북도 및 충청북도 동부지역 등에서는 서리일수 가 많을 것으로 분석되었다. RCP 4.5 시나리오의 경우 2011~2040년에는 100~140일에 속하는 면적 이 가장 많았으나 2071~2100년에는 80~120일의 면적이 가장 많았다. 가장 적은 범주인 20일 미만 에 속하는 면적은 2011~2040년 대비 2071~2100 년에 두 배 가까이 증가했으며 160일 이상에 속하 는 면적은 2011~2040년 대비 2071~2100년에는
83.3% 감소했다.
RCP 8.5 시나리오의 경우 2011~2040년에 각 범주에 속하는 면적과 분포가 같은 기간의 RCP 4.5 시나리오와 유사했고, 2071~2100년에는 RCP 4.5 시나리오 대비 서리일수의 빈도가 큰 차이를 보이며 감소한 것으로 나타났다. 2011~2040년에 는 RCP 4.5 시나리오와 마찬가지로 100~140일에 속하는 면적이 가장 많았으나 2071~2100년에는 60~100일의 면적이 가장 많았다. 20일 미만에 속 하는 면적은 2011~2040년 대비 2071~2100년에 는 8.9배 증가했으며 160일 이상에 속하는 면적은 2071~2100년에는 거의 나타나지 않았다.
<그림 7>에서 행은 각각 RCP 4.5와 RCP 8.5 시나리오, 열은 각각 2011~2040년, 2041~2070년, 2071~2100년의 결빙일수 발생 빈도에 관한 분포 를 나타낸 것이다. 두 시나리오 모두 공통적으로 서리일수의 경우와 마찬가지로 2071~2100년으로 갈수록 모든 곳에서 결빙일수가 감소할 것으로 분 석되었다. 또한 2071~2100년의 RCP 8.5 시나리
그림 6. 미래 기간과 시나리오 별 서리일수의 분포(2011~2040년: 좌측 열, 2041~2070년: 중앙 열, 2071~2100 년: 우측 열; RCP 4.5 시나리오: 첫 번째 행, RCP 8.5 시나리오: 두 번째 행)
오의 경우를 제외하고 모든 기간에서 남부해안, 한라산 주변을 제외한 제주도, 동해안 등에서 결 빙일수가 적게 나타나고, 해발고도가 높은 강원 산간지역과 경상북도 북동부, 소백산맥 줄기에 위 치한 지역 등에서는 서리일수가 많을 것으로 분석 되었다. 2011~2040년의 RCP 4.5 시나리오는 고 농도 온실가스 시나리오인 RCP 8.5 시나리오보다 결빙일수가 15일 미만의 적은 범주에 속하는 면적 이 더 많은 특징을 보였다. RCP 4.5 시나리오는 가장 적은 범주인 5일 미만의 면적이 2011~2040
년 대비 2071~2100년에 1.7배 증가했고, 2071~
2100년에는 경기도 및 강원도 이남의 산지를 제 외한 대부분의 지역에서 5일 미만의 분포를 보였 다. 50일 이상의 면적은 2011~2040년 대비 2071
~2100년에 79.1% 감소하였다.
2011~2041년에 RCP 4.5 시나리오보다 적은 범주에 속하는 면적이 더 적었던 RCP 8.5 시나리 오의 경우 2071~2100년에는 RCP 4.5 시나리오 대비 결빙일수의 빈도가 큰 차이를 보이며 크게 감소한 것으로 나타났다. 5일 미만의 면적은
그림 7. 미래 기간과 시나리오 별 결빙일수의 분포(2011~2040년: 좌측 열, 2041~2070년: 중앙 열, 2071~2100 년: 우측 열; RCP 4.5 시나리오: 첫 번째 행, RCP 8.5 시나리오: 두 번째 행)
2011~2040년 대비 2071~2100년에 3.4배 증가했 고, 2071~2100년에는 가장 큰 범주인 50일 이상 의 면적은 전혀 나타나지 않았고 강원 산간 일부 를 제외한 한반도 대부분의 지역(전체 면적의 88.0%)이 5일 미만의 분포를 보였다.
(2) 더위와 관련한 극한기온지수
본 절에서는 PRIDE 모델에 기반한 고해상도의 RCP 4.5와 RCP 8.5 남한 상세 기후변화 시나리 오를 사용하여 우리나라의 극한기온지수 중 더위
와 관련한 지수인 열대야일수와 폭염일수의 미래 변화에 대한 분포를 분석하였다. <그림 8>에서 행 은 각각 RCP 4.5와 RCP 8.5 시나리오, 열은 각각 2011~2040년, 2041~2070년, 2071~2100년의 열 대야일수 발생 빈도에 관한 분포를 나타낸 것이 다. 두 시나리오 모두 공통적으로 강원 산간 및 해발고도가 높은 곳에서는 열대야일수가 적을 것 이며, 경상남도 동부, 경상북도 남부, 한라산 주변 을 제외한 제주도, 서해안 지역에서는 많을 것으 로 분석되었다. 특히 수도권 및 광역시에서 주변
그림 8. 미래 기간과 시나리오 별 열대야일수의 분포(2011~2040년: 좌측 열, 2041~2070년: 중앙 열, 2071~2100 년: 우측 열; RCP 4.5 시나리오: 첫 번째 행, RCP 8.5 시나리오: 두 번째 행)
보다 상대적으로 열대야일수가 많았는데 이는 도 시화 효과가 반영된 특징을 보여준다. 또한 2071
~2100년으로 갈수록 모든 곳에서 열대야일수가 증가할 것으로 분석되었다. RCP 4.5 시나리오의 경우 2011~2040년에는 가장 적은 범주인 10일 미만에 속하는 곳이 우리나라 전체 면적의 79.3%
였고, 20일 미만에 속하는 곳은 98.2%로 대부분 을 차지하였다. 50일 이상 열대야가 발생한 곳은 나타나지 않았다. 10일 미만의 면적은 2011~2040 년 대비 2071~2100년에 58.7% 감소하였고, 2071
~2100년에는 60~70일의 범주에 속하는 곳도 나 타났다. 30일 이상 비교적 많은 열대야가 발생하 는 면적은 2011~2040년 대비 2071~2100년에는 113배나 증가하였다.
RCP 8.5 시나리오의 경우 2071~2100년에는 RCP 4.5 시나리오 대비 열대야일수의 빈도가 큰 차이를 보이며 크게 증가한 것으로 나타났다. 2011~2040년에는 RCP 4.5 시나리오와 유사하게 대부분이 20일에 속하는 곳이 대부분이었고 60일 이상인 곳은 나타나지 않았다. 10일 미만의 면적
그림 9. 미래 기간과 시나리오 별 폭염일수의 분포(2011~2040년: 좌측 열, 2041~2070년: 중앙 열, 2071~2100 년: 우측 열; RCP 4.5 시나리오: 첫 번째 행, RCP 8.5 시나리오: 두 번째 행)
은 2011~2040년 대비 2071~2100년에 89.3% 감 소하였고, 2071~2100년에는 남해안 일부, 서울, 부산, 대구, 광주 등의 대도시와 전라남도 및 전라 북도 서해안에서 70일 이상인 범주에 속하는 곳도 나타났다. 특히 30일 이상 열대야가 나타나는 곳 은 전체 면적의 75.8%로서 이 시기에 우리나라의 2/3에서 1개월 이상 열대야가 발생하는 것으로 분 석되었고, 그 면적은 2011~2040년 대비 116배나 증가하였다.
<그림 9>에서 행은 각각 RCP 4.5와 RCP 8.5 시나리오, 열은 각각 2011~2040년, 2041~2070년, 2071~2100년의 폭염일수 발생 빈도에 관한 분포 를 나타낸 것이다. 두 시나리오 모두 공통적으로 강원 산간 및 해발고도가 높은 곳에서는 폭염일수 가 적게 발생할 것이며, 2071~2100년으로 갈수록 모든 곳에서 폭염일수가 증가할 것으로 분석되었 다. RCP 4.5 시나리오의 경우 2011~2040년에는 대구와 대구 주변의 일부에서 30~40일로 폭염일
수가 가장 많이 나타나는 곳으로 나타났고, 2071
~2100년에는 서울, 대구, 경상남도 동부, 경상북 도 남부 일부 지역에서 폭염일수가 40~60일 정도 나타날 것으로 분석되었다. 2011~2040년에는 가 장 적은 범주인 10일 미만에 속하는 곳이 우리나 라 전체 면적의 51.2%였고, 20일 미만에 속하는 곳은 92.7%로 대부분을 차지하였다. 40일 이상 폭염일이 발생한 곳은 나타나지 않았다. 10일 미 만의 면적은 2011~2040년 대비 2071~2100년에 65.5% 감소했고, 2071~2100년에는 50~60일의 범 주에 속하는 곳도 나타났지만 60일 이상 폭염일이 발생하는 곳은 없었다. 30일 이상 폭염일이 발생 하는 면적은 2011~2040년 대비 2071~2100년에 는 52.3배 증가하였다.
RCP 8.5 시나리오의 경우 열대야일수와 마찬가 지로 2071~2100년에는 RCP 4.5 시나리오 대비 열대야일수의 빈도가 큰 차이를 보이며 크게 증가 한 것으로 나타났다. 2011~2041년에는 10일 미만 에 속하는 곳이 전체 면적의 31.9%로 같은 기간 의 RPC 4.5 시나리오보다 줄었고, 30일 미만에 속하는 곳은 92.2%로 대부분이 이에 속했다. 폭염 일이 50일 이상인 곳은 나타나지 않았다. 10일 미 만의 면적은 2011~2040년 대비 2071~2100년에 88.7% 감소하였고, 2011~2040년에는 50일 이상 폭염일이 발생한 곳은 나타나지 않았지만, 2071~
2100년에는 90일 이상인 곳이 나타났으며 50일 이상 폭염일은 전체 면적의 66.1%로 RCP 4.5 시 나리오보다 큰 증가를 보였다. 2071~2100년에 30 일 이상 폭염일이 나타나는 곳은 전체 면적의 85.3%로 이 시기에 해발고도가 높은 일부 산지를 제외한 우리나라의 대부분의 지역에서 1개월 이상 일최고기온 33℃ 이상의 폭염이 발생할 것으로 분 석되었고, 그 면적은 2011~2040년 대비 16.2배 증가하였다.
4. 요약 및 결론
본 연구에서는 IPCC 5차 평가보고서에 대응하 고자 새롭게 생산된 PRIDE 모델에 기반한 고해상 도의 RCP 4.5와 RCP 8.5 남한 상세 기후변화 시 나리오를 사용하여 현재 육상 및 해양 생태계의 분포 특성과 유사한 패턴을 보이고 있는 수정된
쾨펜-트레와다의 기후 구분 기준에 근거한 아열대 기후대의 변화를 2011년부터 2100년까지 30년 단 위로 분석하고 극한기온사상의 미래 변화를 공간 적으로 상세하게 제시하였다. 2011~2040년에는 RCP 4.5와 RCP 8.5 시나리오 모두 남해안과 한 라산 주변을 제외한 제주도, 울릉도, 포항, 목포, 동해안에 위치한 시 일부가 아열대 기후대에 해당 하였고, 다른 시기와는 다르게 RCP 4.5 시나리오 대비 RCP 8.5 시나리오의 아열대 기후대의 면적 이 유사하게 나타난 특징을 보였다. 2041~2070년 에는 두 시나리오 모두 SRES A1B 시나리오와 비 교해 볼 때 서해안을 따라 북쪽으로 확장한 특징 을 보였다. RCP 8.5 시나리오의 경우 전북 내륙 지역과 수도권 대도시 및 경기 서부 지역이 아열 대 기후대에 속했다. 2071~2100년에는 RCP 4.5 시나리오의 경우 강화를 제외한 서해안이 아열대 기후대에 해당하지만 SRES A1B 시나리오와 비교 했을 때 내륙지역까지 아열대 기후대의 확장이 덜 나타났고, 이전 기간인 2041~2070년의 RCP 8.5 의 경우와 유사한 분포를 나타내었다. RCP 8.5 시나리오의 경우에는 강원 영서 및 경기 동부와 경북, 충북, 전북의 해발고도가 높은 일부 지역을 제외한 곳이 아열대 기후대에 속한 특징을 보였 다. 이는 동일한 시기의 SRES A1B 시나리오와 비 교적 유사한 분포를 나타내었다. 모든 기간, 모든 시나리오에서 지형의 영향이 잘 반영된 결과가 나 타났으며, 현재 남부 해안 지역에서만 나타나는 아열대 기후대는 미래로 갈수록 서해안과 동해한 지역과 대도시 지역이 아열대 기후대에 속할 것으 로 분석되었다.
추위와 관련한 지수인 서리일수와 결빙일수의 미래 변화에서는 두 시나리오 모두 공통적으로 2071~2100년으로 갈수록 모든 곳에서 서리일수와 결빙일수가 감소할 것으로 분석되었다. 또한 모든 기간에서 남부해안, 한라산 주변을 제외한 제주도, 동해안, 수도권 및 광역시 등에서는 발생 빈도가 적을 것으로 나타났다. 반면에 해발고도가 높은 강원 산간지역과 경상북도 북동부, 소백산맥 줄기 에 위치한 지역 등에서는 빈도가 많을 것으로 나 타났다.
더위와 관련한 지수의 미래 변화에서는 열대야 일수의 경우 두 시나리오 모두 강원 산간 및 해발
고도가 높은 곳에서는 발생 빈도가 적었고, 경상 남도 동부, 경상북도 남부, 한라산 주변을 제외한 제주도, 서해안 지역에서는 많을 것으로 분석되었 다. 특히 수도권 및 광역시에서 주변보다 상대적 으로 열대야일수가 많았는데 이는 도시화 효과가 반영된 특징을 보여주었다. 폭염일수의 경우 두 시나리오 모두 강원 산간 및 해발고도가 높은 곳 에서는 폭염일수가 적은 특징을 보였고, 2071~
2100년으로 갈수록 모든 곳에서 폭염일수가 증가할 것으로 나타났다. 특히 RCP 8.5 시나리오의 경우 2071~2100년에는 해발고도가 높은 일부 산지를 제외한 우리나라의 대부분의 지역에서 1개월 이상 일최고기온 33℃ 이상의 폭염이 발생할 것이다.
우리나라의 지형을 상세하게 고려하고, 모델의 계통 오차를 제거하였을 뿐만 아니라 현재 생산된 기후변화 시나리오 중 가장 향상된 공간 해상도인 1km×1km인 남한 상세 기후변화 시나리오를 사 용하여 미래의 아열대 기후대와 극한기온사상의 미래 변화에 대해 조사한 본 연구는 기존의 연구 결과와 비교했을 때 향상된 공간 규모에서 좀 더 과학적으로 향상된 결과를 제시하였다고 생각한 다. 특히 상세한 공간 분석 뿐만 아니라 아열대 기후대에 해당하는 면적과 각 극한기온지수값의 범위에 해당하는 면적을 정량적으로 계산하여 변 화의 증감을 보다 객관적으로 분석한 특성이 있 다. 현재 기존보다 강화된 기후변화 대응 프로세 스의 구축이 요구되는 시점에서 본 연구의 결과는 각 부문에서 기후변화에 대한 취약성 감소와 적응 능력 향상, 지속 가능한 발전을 위해서 보다 상세 한 공간 규모에서 적극적인 위험관리 대책의 수립 과 보완에 중요한 역할을 할 수 있을 것으로 기대 한다.
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• 교신：최영은, 143-701, 서울시 광진구 능동로 120 건 국대학교 이과대학 지리학과(이메일: yechoi@konkuk.
ac.kr, 전화: 02-450-3447, 팩스: 02-3436-5433) Correspondence：Choi, Young Eun, 143-701, Department
of Geography, College of Science, Konkuk University, 120 Neungdong-ro, Gwangjin-gu, Seoul 143-701, Republic of Korea(e-mail: [email protected], phone:
+82-2-450-3447, fax: +82-2-3436-5433)
(접수: 2013.07.02, 수정: 2013.10.18, 채택: 2013.10.30)
