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On the Change of Extreme Weather Event using Extreme Indices

극한지수를 이용한 극한 기상사상의 변화 분석

  • 김보경 (한국건설기술연구원 수자원연구실) ;
  • 김병식 (한국건설기술연구원 수자원연구실) ;
  • 김형수 (인하대학교 토목공학과)
  • Received : 2007.08.14
  • Accepted : 2007.12.11
  • Published : 2008.01.31

Abstract

Unprecedented weather phenomena are occurring because of climate change: extreme heavy rains, heat waves, and severe rain storms after the rainy season. Recently, the frequency of these abnormal phenomena has increased. However, regular pattern or cycles cannot be found. Analysis of annual data or annual average data, which has been established a research method of climate change, should be applied to find frequency and tendencies of extreme climate events. In this paper, extreme indicators of precipitation and temperature marked by objectivity and consistency were established to analyze data collected by 66 observatories throughout Korea operated by the Meteorological Administration. To assess the statistical significance of the data, linear regression and Kendall-Tau method were applied for statistical diagnosis. The indicators were analyzed to find tendencies. The analysis revealed that an increase of precipitation along with a decrease of the number of rainy days. A seasonal trend was also found: precipitation rate and the heavy rainfall threshold increased to a greater extent in the summer(June-August) than in the winter (September-November). In the meanwhile, a tendency of temperature increase was more prominent in the winter (December-February) than in the summer (June-August). In general, this phenomenon was more widespread in inland areas than in coastal areas. Furthermore, the number of winter frost days diminished throughout Korea. As was mentioned in the literature, the progression of climate change has influenced the increase of temperature in the winter.

기후변화가 가시화되면서 극심한 폭우, 폭염과 시기상 발생하지 않았던 장마철 이후의 집중호우 등 과거에는 관측된 적이 없던 이례적인 현상이 나타나고 있다. 최근 들어 이들의 출현빈도는 점차 증가하고 있으나 규칙적인 패턴이나 일정한 주기에 따라 발생하지 않는 것이 큰 특징이라 할 수 있다. 따라서 기후변화 연구 방법 중의 하나인 연자료 및 연평균 자료 이용 및 분석 연구를 바탕으로 하여 극한 사상의 발생빈도와 경향성과 같은 특성을 분석할 수 있는 연구가 수반되어야 할 것으로 판단된다. 본 논문에서는 강우와 기온에 관련하여 객관성과 일관성을 유지할 수 있는 극한 지수를 설정하고, 이에 근거하여 우리나라 전역에 위치한 기상청 산하 총 66개 관측소의 과거 자료를 분석하였다. 이들 자료의 통계적 유의성을 파악하기 위하여 통계적 진단으로 선형회귀 및 Kendall-Tau 방법을 적용하였다. 이 지수들의 경향성을 분석한 결과, 강수량은 점차 증가하는 반면, 강수일수는 감소하는 것으로 나타났으며 계절적으로 보았을 때에는 가을철(9~11월)보다 여름철(6~8월)에 강우 발생률과 집중호우 한계 기준이 더 크게 증가하였다. 한편, 여름철(6~8월)에 비하여 겨울철(12~2월)의 기온 상승 경향성이 더 크게 증가하는 것으로 나타났으며, 이러한 현상은 대체적으로 해안지역보다는 내륙 전반에 걸쳐 고르게 분포하였다. 또한 우리나라 전반에서 겨울철 동결일수가 감소하는 경향을 보임으로써, 여러 문헌을 통해 이미 확인된 것처럼 기후변화 진행에 따른 영향으로 겨울철 기온이 상승하는 경향이 있음을 확인할 수 있었다.

Keywords

References

  1. 권원태, 김연희, 김지영 외 12인(2002) 기후변화협약대응 지역기후시나리오 산출기술개발(I), 연구보고서, 기상연구소
  2. 권원태, 최영은, 오재호, 민승기(2003) 우리나라 기후변화의 과거와 미래, 한국수자원학회 학술발표회논문집(1), 한국수자원학회, pp. 463-466
  3. 권원태(2004) 한반도 기후 100년 변화와 미래 전망, 기상연구소
  4. 권원태, 부경온, 허인혜(2007) 한반도 최근 10년 기후특성, 한국수자원학회 07 학술발표회 논문집, 한국수자원학회, pp. 278-280
  5. 김맹기, 강인식(1999) 최근 40년간 한반도 도시화에 따른 기온 증가량의 추정, 한국기상학회지, 한국기상학회, 제35권 1호 pp. 118-126
  6. 김병식, 서병하, 김남원(2003) 전이함수모형과 일기발생모형을 이용한 유역규모 기후변화시나리오의 작성, 한국수자원학회, 한국수자원학회논문집, 한국수자원학회, 제36호 제3권, pp. 345-363
  7. 김정희, 김태훈, 오재호(2002) 한반도에서의 기후변동 특성 분석, 한국수자원학회 2002년 학술발표회 논문집(II), 한국수자원학회, pp. 1242-1245
  8. 윤원태(2006) 기후변화와 2006년 장마, 한국수자원학회지, 한국수자원학회, 제39권 8호, pp. 26-30
  9. 이상복, 김경덕, 허준행(2004) 강수자료에 대한 변동성 및 경향성 해석, 한국수자원학회 04 학술발표회 논문집, 한국수자원학회, pp. 696-700
  10. 임기석, 최은호, 전무갑, 지홍기, 이순탁(2002) 우리나라 태풍/전선의 이동과 호우특성, 한국수자원학회 학술대회지, 한국수자원학회 21 기초과제 연구보고서, pp. 1-58
  11. 조하만, 최영진, 권효정(1997) 우리나라 여름철 강수량의 기후적 분포 특성, 한국수자원학회논문집, 한국수자원학회, 제30권 3호, pp. 247-256
  12. 차은정(2001) 집중호우의 원인은 지구온난화 때문인가? -기후변화에 따른 강수량과 물 순화의 변화에 대한 개념적 이해-,한국수자원학회지, 한국수자원학회, 제34권 6호, pp. 62-64
  13. 차은정(2006) 장마의 의미, 한국수자원학회지, 한국수자원학회, 제 39권 7호, pp. 69-72
  14. Fowler, H.J. (2005) Are extremes increasing? Changing rainfall patterns in Yorkshire, The Yorkshire and Humberside Regional Review, Vol. 15, No. 1, pp. 21-24
  15. Ganguly, A.R. (2007) Climate Extremes Hydro-Meteorological Extremes and Impacts, Fall Creek Falls 2007 Workshop (www.ccs.ornl.gov)
  16. Haylock, M. (2003) Linear Regression Analysis for STARDEX. Climatic Research Unit
  17. Haylock, M. and Nicholls, N. (2000) Trends in Extreme Rainfall Indices for an Updated High Quality data set for Australia, 1910-1988. International Journal of Climatology, Vol. 20, pp. 1533-1541 https://doi.org/10.1002/1097-0088(20001115)20:13<1533::AID-JOC586>3.0.CO;2-J
  18. Houghton, J.T., Ding, Y., Griggs, D.J., Noguer, N., van der Linden, P.J., Dai, X., Maskell, K., and Johnson, C.A. (2001) Climate Change 2001:The Scientific Basis. Contribution of Working Group I to the Third Assessment Report of the Intergovernment Panel on Climate Change. Cambridge University press
  19. IACWD, Interagency Advisory Committee on Water Data (1982) Guidelines for Determining Flood Flow Frequency. Bulletin #17B, Hydrology Subcommittee, U.S. Geological Survey, Reston, Virginia
  20. IPCC (2001) Third Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Cambridge University Press
  21. Cambridge. IPCC (2007) WGI Fourth Assessment Report of Climate Change 2007:The Physical Science Basis
  22. Karl, T.R., Mason, E.H., Hughes, P.Y., and Bowman, D.P. (1996) United States Historical Climatology Network (U.S. HCN):Monthly Temperature and Precipitation Data. ORNL/CDIAC-87, NDP-019/R3, Envir. Sciences Div. Pub. No.4500, Oak ridge National Lab, pp. 83
  23. Karl, T.R. and Easterling, D.R. (1999) Climate extremes:Selected review and future research directions. Climate Change, Vol. 42, No. 10, pp. 309-325 https://doi.org/10.1023/A:1005436904097
  24. Kunkel, K.E., R.A. Pielke Jr., and Changnon, S.A. (1999) Temporal fluctuations in weather and climate extremes that cause economic and human health impacts:A review. Bulletin of the American Meteorological Society, Vol. 80, No. 3, pp. 437-442
  25. Manton, M.J., Della-Marta, P.M., Haylock, M.R., Hennessy, K.J., Nicholls, N., and Chambers, L.E. (2001) Trends in extreme daily rainfall and temperature in Southeast Asia and the South Pacific: 1961-1998. International Journal of Climatology, Vol. 21, pp. 269-284 https://doi.org/10.1002/joc.610
  26. Michna, P. and Schuepbach, E. (2003) Changes in Temperature Extreme Indices in Switzerland 1958-2000, STARDEX Deliverable D9:Contribution from UNIBE
  27. Nicholls, J.M. (1996) Economic and social benefits of climatological information and services:A review of existing assessments. World Climate Applications and Services Programme, WMO/TD No. 78, pp. 37
  28. Oh, S.N., Kim, Y.H., and Hyun, M.S. (2004) Impact of urbanization on climate change in Korea, 1973-2002, Journal of the Korean Meteorological Society, Vol. 40, No. 6, pp. 725-740
  29. Pongracz, R. and Bartholy, J. (2007) Detected trends in extreme temperature and precipitation indices in the Central/Eastern European region. 87th AMS Annual Meeting (AMS Forum:Climate Variations and Change Manifested by Changes in Weather)
  30. Press, W.H., Flannery, B.P., Teukolsky, S.A., and Vetterling, W.T. (1986) Numerical recipes:The art of scientific computing. Cambridge Univ. Press, pp. 488-493
  31. Smith, K. and Ward, R. (1998) Floods:Physical Processes and Human Impacts. John Wiley & Sons, New York
  32. Sonntag, R.E, Borgnakee, C., and Van Wylen, G. (2005) 열역학 제6판(Fundamentals of Thermodynamics). 사이텍미디어
  33. STAtistical and Regional dynamical Downscaling of EXtremes for European regions. STARDEX (2005) http://www.cru.uea.ac.uk/projects/stardex/
  34. Wilks, D.S. (1995) Statistical Methods in the Atmospheric Sciences. Academic Press. pp. 160-176