본 연구에서는 중부지방의 1월 최저기온 분포 특성을 파악하고 철원의 극한 최저기온의 원인을 규명하고자 하였다. 이를 위해 중부지방 25개 관측소의 1991~2010년 1월 기온 분포 특성과 철원 기온과 춘천, 홍천, 봉화, 대관령, 원주, 제천 등 중부내륙 지역의 기온 차이를 기압배치형에 따라 분석하였다. 일평균기온과 평균 일최저기온은 철원과 해발고도가 높은 지역에서 낮게 나타나지만, $-15^{\circ}C$ 이하 일수와 같은 극한기온의 출현빈도는 철원에서 두드러졌다. 시베리아 고기압이 확장하거나 우리나라 북쪽에 이동성 고기압이 위치할 때 철원 기온이 비교지점에 비해 상대적으로 더 낮다. 이동성 고기압의 영향을 받을 때는 철원과 비교지점 간 기온 차이가 적거나, 봉화, 제천과 같은 분지의 기온이 더 낮다.
본 연구에서는 식물의 개화시기가 기온에 민감하게 반응한다는 것에 근거하여 54개의 기상관측지점을 선택하고 1988년부터 2008년까지 21년간 벚꽃 개화일의 시계열적 변화를 분석하였고 이들과 3월 평균기온과의 상관관계를 조사하였다. 그리고 엘니뇨와 라니냐 시기에 기온과 벚꽃개화일의 변화 경향과 도시화에 의한 기온변화가 벚꽃 개화일에 미치는 영향을 대도시와 교외도시와의 비교를 통해 알아보았다. 또한 경험직교함수(EOF) 분석을 통하여 벚꽃개화일의 시 공간 분포를 알아보았다. 그 결과는 다음과 같다. 첫 번째, 3월 평균기온 분석을 통해 1988-2008년 사이에 한반도의 기온은 평균적으로 $0.13^{\circ}C$ 증가하였음을 확인할 수 있다. 그리고 평균적으로 남해안이 동해안과 서해안보다 평균기온이 높게 나타났으며, 서해안이 가장 낮은 평균기온을 보였다. 그리고 내륙지역의 경우 위도에 따라 평균기온이 달랐으며, 위도가 낮아질수록 평균기온이 크게 나타났다. 하지만 모든 지점에서 유의하지는 않았다. 두 번째, 벚꽃개화일의 변화를 보면, 개화일은 시간이 지날수록 빨라지는 경향을 보였다. 그리고 벚꽃개화일의 분포를 보면 위도가 낮은 지역이 개화일이 빨랐으며, 해안지역 중에서는 남해안, 동해안, 서해안 순이었다. 세 번째, 2월, 3월, 4월의 평균기온과 벚꽃 개화일의 상관관계 분석결과 3월 평균기온이 벚꽃개화일과 상관관계가 가장 높았다. 네 번째, 엘니뇨가 발생한 해에는 한반도의 기온이 상승하는 경향을 보였으며, 동시에 벚꽃개화일도 빨라졌다. 다섯 번째, 대도시가 교외도시에 비해서 기온상승이 높았으며, 벚꽃개화일도 빠르게 나타났다. 마지막으로, 경험직교함수(EOF) 분석 결과 3월 평균기온과 벚꽃 개화일의 1mode 시계열 패턴이 비슷하다는 것을 확인하였다. 또한, 1996년을 기준으로 이전에는 개화일이 느려지고, 이후에는 빨라지는 패턴을 보였다.
우리나라의 과거 기상자료 분석결과를 보면 최근 10년(1999~2008년)과 과거 30년(1971~2000년)의 자료를 비교하였을 때 연 평균 강수량과 기온이 각각 9.1%, 0.6$^{\circ}C$ 상승하였고 2010년 전 지구 기온은 $14.52^{\circ}C$로 20세기 평균인 $13.90^{\circ}C$보다 $0.62^{\circ}C$ 높아 기온 관측이 시작된 1880년 이래 최고를 기록하였으며(2005년과 공동 1위), 2010년 북반구 기온편차는 $0.73^{\circ}C$로 역대 기온 관측 사상 가장 높았고 남반구 또한 $0.61^{\circ}C$로 상위 6위에 위치되었다. 또한 우리나라에서는 겨울철 이상 저온 현상을 경험하기도 하였다. 이에 본 연구에서는 우리나라 전역 기상청 60개 지점 1980년 1월 1일부터 2009년 12월 31 일까지의 자료를 바탕으로 기록 일 최저 기온 및 기록 일 최고 기온의 발생빈도를 분석하고자 하였다. 확률이론에 따르면 동일한 분포를 갖는 확률변수의 독립적인 시계열의 경우 최대값 또는 최소값의 발생빈도는 ��/n의 비율로 감소하게 된다. 여기서 /n은 관측이 시작된 시점부터 해당 시점까지 자료의 수이다. 본 연구의 경우에는 특정 지점의 특정 시점에 관측된 일 최대 기온이 동일한 분포를 갖는 독립적인 시계열을 이룬다고 한다면(즉, 증가 또는 감소 추세가 있지 않다면), 어떤 해에 관측된 일 최고 기온이 그 동안에 특정 시점에 관측된 일 최고 기온들보다 높을 확률은 1/n이 될 것이다. 그러나 만약 일 최대(또는 최저) 기온의 기록경신 발생빈도가 감소 비율로부터 유의하게 이탈하게 된다면, 이는 일 최고(또는 최저) 기온의 분산이 커지거나 작아지는 현상이 벌어진 경우이거나 일 최고(또는 최저) 기온의 평균이 어떤 추세를 갖게 되는 경우가 될 것이다. 그 결과 기록 일 최저 기온 발생빈도에 대한 기록 일 최고 기온 발생빈도의 비는 현재 약 2.5정도의 값이 나오는 것으로 분석되었으며 이러한 결과는 1980년 이후로 기록 일 최고 기온의 발생빈도는 /n의 비율로 감소하지만 기록 일 최저 기온의 발생빈도는 /n의 비율보다 낮게 발생하기 때문인 것으로 파악되었다. 이러한 과거 자료의 분석을 통하여 지금까지 진행되어 오고 있는 기후변화의 패턴을 보다 명확하게 인식하고자 하였으며, 추후 다양한 기후수치실험으로부터 도출된 결과들의 신뢰성을 평가할 때 기초적인 비교 자료를 제공할 수 있을 것이다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제18권1호
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pp.1-12
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2011
우리는기온의변화와기온변동성을알아보기위해한국의다섯지점에서측정한월평균기온, 일최고기온, 일최저기온에 대한 50년간의 장기시계열을 분석하였다. 그 결과 기온은 1960년대에 비해 2000년대에 월평균기온을 기준으로 울산은 연평균 $1.26^{\circ}C$, 서울은 $1.19^{\circ}C$ 상승하였으나 추풍령은 $0.13^{\circ}C$ 상승하여 지점별로 큰 차이가 있었다. 또 계절별로 다른 현상을 나타내기도 하였다. 그러나 기온변동성에 대한 분석결과, 변동성의 증가는 확인할 수 없었다.
녹지의 규모와 녹지내외의 기온저감효과와의 관련성을 명확히 밝히는 것을 목적으로 규모가 서로 다른 4개의 녹지를 대상으로 기온분포를 관측하였다. 그 데이터를 근거로 녹지내외의 기온분포, 녹지주변의 기온저감효과와 그 영향범위, 녹지내의 기온저감효과와 그 강도 및 토지피복비율과 기온, 그리고 녹지의 규모와 기온저감효과와의 관련성을 회귀분석 등에 의해 해석하였다. 그 결과, 토지피복현황의 차이가 기온변화에 영향을 미치고 있는 것을 알았다. 풍상과 풍하쪽의 기온저감효과의 영향범위를 비교하면, 풍하쪽에는 저온역이 형성되었고, 그 효과는 녹지의 규모가 크면 클수록 기온저감효과의 영향범위가 확대되었다. 더욱이 녹지내외의 기온저감효과는 녹지의 규모와 거의 비례하는 경향을 보였다
본 연구에서는 통계적 방법에 의해 예측된 미래기간의 기온정보와 기온기반의 기준증발산량 산정방법을 연계하여 한강권역을 대상으로 최대 12개월의 미래기간에 대한 기준증발산량을 전망하였다. 기온정보는 Kim et al. (2020)의 연구와 같이 글로벌 기후지수와의 원격상관성을 기반으로 개발된 다중회귀모형을 이용하여 미래기간(예측시점 기준 1~12개월)에 대해 월 평균기온을 예측하고 이를 상세화하여 한강권역 내 주요 ASOS 지점별로 최고/최저기온을 도출하였다. 기준증발산량은 Hamon 방법(Hamon, 1960, 1963)을 기반으로 각 지점별로 상세화된 최고/최저기온을 이용하여 동일한 미래기간(1~12개월)에 대해 산정하였다. 한강권역 전체에 대해 2015년 1월~2020년 12월의 월별 평균기온과 각 지점별 산정한 기준증발산량을 활용하여 기온 및 기준증발산량에 대한 예측성을 분석하였다. 한강권역 전체에 대해 예측된 월별 평균기온의 경우 실제 관측값과 비교하였을 때, PBIAS 4.2~6.4%, R2 0.97~0.98, NSE 0.97~0.98 등으로 매우 높은 예측성을 보였다. 지점별로 상세화된 기온정보를 이용하여 산정한 기준증발산량을 실제 기온으로부터 산정한 기준증발산량과 비교한 결과는 PBIAS 5.0~6.8%, R2 0.97~0.98, NSE 0.96~0.97로 기온에 대한 예측성과 유사하게 나타났다. 기온과 기준증발산량 모두 일부 월이나 일부 지점에서 관측값과 비교했을 때 다소 차이를 보이는 경우도 있었으나, 대상유역 전반적으로는 매우 안정적인 예측결과를 확인할 수 있었다. 기준증발산량에 대한 예측결과(미래 1~12개월)는 계절 및 월 단위의 유역 수자원 전망에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
최근 30년간(1071-2000) 북동기류 유입시 목포지방 최고기온의 예측을 위하여 북동기류 유입시 통계적 특성을 분석하였다. 분석 내용은 최대풍향 발생빈도, 최고기온 및 풍속, 풍속별 최고기온, 전일 최고기온과 교차분석, 풍속별 최고기온 분석 및 전운량(하늘상태) 분석 등이다. 분석결과 계절에 따라 변화는 있으나 북동기류의 유입으로 인한 기온의 변화 경향에 몇 가지 특성을 발견할 수 있었다.
1. 서론 2. 동굴의 일반적 특성 1). 우리나라의 자연동굴에는 석회동굴과 화산동굴, 그리고 해식동굴이 주가 되고 있다. 2). 이 자연동굴들은 편재적으로 분포되고 있으며, 석회동굴은 반도부에, 화산동굴은 제주도에 해식동굴은 해안에 분포한다. 3). 대체로 석회동숙은 고기암층에서 형성되어 그 경관이 웅대한 것이 대부분이고 화산동굴은 용암의 유동성과 관계되어 장대한 것이 특징이다. 4). 석회동굴에서는 화려하고 웅대하나 그 규모가 큰 것이 적다고 하겠으나 화산동굴은 세계굴적인 규모인 동굴이 많다. 5). 특히 협재굴, 황금굴, 표선굴 등과 갈은 것은 화산동굴이나 2차생성물이 발달되어 있는 특이한 동굴이다. 6). 동굴의 기온은 지표의 기온에 영향을 전혀 받지 않는 것은 아니나 대체로 위도와 해발고도에 관계되고 있다. 7). 하리절의 동굴내 기온의 차는, 높은 위치에 있는 동굴의 기온이 낮은 위치에 있는 동굴보다 그 기온이 높게 나타난다. 8월의 고씨굴은 16$^{\circ}C$ 기온으로 나타났는데 같은 날 용담굴의 기온은 17$^{\circ}C$로 나타났다. 8). 동굴입구에서 깊은 내부의 대기의 기온차는 동벽의 온도와 거의 비슷하게 된다. 즉, 그 지층의 구조암석인 석회암의 기온에 지배되며, 이 온도는 거의 지표의 년간 평균온도와 비슷하다.(중략)
1. 서론 2. 동굴의 일반적 특성 1). 우리나라의 자연동굴에는 석회동굴과 화산동굴, 그리고 해식동굴이 주가 되고 있다. 2). 이 자연동굴들은 편재적으로 분포되고 있으며, 석회동굴은 반도부에. 화산동굴은 제주도에 해식동굴은 해안에 분포한다. 3). 대체로 석회동굴은 고기암층에서 형성되어 그 경관이 웅대한 것이 대부분이고 화산동굴은 용암의 유동성과 관계되어 장대한 것이 특징이다. 4). 석회동굴에서는 화려하고 웅대하나 그 규모가 큰 것이 적다고 하겠으나 화산동굴은 세계굴적인 규모인 동굴이 많다. 5). 특히 협재굴, 황금굴, 표선굴 등과 같은 것은 화산동굴이나 2차생성물이 발달되어 있는 특이한 동굴이다. 6). 동굴의 기온은 지표의 기온에 영향을 전혀 받지 않는 것은 아니나 대체로 경도와 해발고도에 관계되고 있다. 7). 하리절의 동굴내 기온의 차는, 높은 위치에 있는 동굴의 기온이 낮은 위치에 있는 동굴보다 그 기온이 높게 나타난다. 8월의 고씨굴은 $16^{\circ}C$ 기온으로 나타났는데 같은 날 용연굴의 기온은 $17^{\circ}C$로 나타났다. 8). 동굴입구에서 깊은 내부의 대기의 기온차는 동벽의 온도와 거의 비슷하게 된다. 즉. 그 지층의 구조암석인 석회암의 기온에 지배되며, 이 온도는 거의 지표의 년간 평균온도와 비슷하다.(중략)
자연형 하천으로 복원된 도시하천의 기온저감 효과를 파악하고자 2007년 6월 1일부터 2008년 5 월 31일까지 10분 간격으로 서울시 강남구의 양재천 및 그 주변지역의 기온을 관측하였다. 관측 값 은 관측지점의 일중 기온변화와 관측 자료들 중에서 연 평균 기온이 가장 높은 숙명여고 (SM) 와 양 재천 주변 두 지역(YW와 YT)의 기온차를 비교 분석하였다. 그 결과 2007년 6월 15일 22:50에 숙 명여고와 양재천 두 지점의 기온차가 $7.7^{\circ}C$로 가장 크게 관측되었으며 이때 기상상태는 바람이 없고 맑고 개인 날씨이었다. 또한 일 중 기온 저감효과는 낮보다는 밤에 뚜렷하였으며 관측 기간 중 숙명 여고 (SM)에서 열대야 현상이 13일로 가장 많이 나타난데 비해 양재천 (YW와 YT)은 4일로서 열대 야의 특성인 도심지 최저기온 상승을 하천이 억제함으로써 하천의 기온저감효과가 확인되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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