Western coastal area of Chungnam, including Cheonsu Bay and Garorim Bay, has suffered from hot and cold extremes. In this study, the extreme sea surface temperature on the western coast of Chungnam was analyzed using the quantile regression method, which extracts the linear regression values in all quantiles. The regional MOHID (MOdelo HIDrodinâmico) model, with a high resolution on a 1/60° grid, was constructed to reproduce the extreme sea surface temperature. For future prediction, the SSP5-8.5 scenario data of the CMIP6 model were used to simulate sea surface temperature variability. Results showed that the extreme sea surface temperature of Cheonsu Bay in August 2017 was successfully simulated, and this extreme sea surface temperature had a significant negative correlation with the Pacific decadal variability index. As a result of future climate prediction, it was found that an average of 2.9℃ increased during the simulation period of 86 years in the Chungnam west coast and there was a seasonal difference (3.2℃ in summer, 2.4℃ in winter). These seasonal differences indicate an increase in the annual temperature range, suggesting that extreme events may occur more frequently in the future.
이 연구에서는 한국의 미래 기온극값의 변화를 전망하고자 하였다. 이를 위해 12.5km 고해상도의 지역기후모델(HadGEM3-RA)에서 생산된 일 최고 및 최저 기온 자료와 관측 자료를 이용하여 RCP4.5/8.5 시나리오에 따른 6개 극한기온 지수를 산출하고, 현재(1971-2000) 대비 21세기 말(2070-2099)의 공간 변화를 분석하였다. 현재 기간에 대해 모델에서 생산된 일 최고 및 최저 기온은 관측 자료의 확률분포 형태와 범위를 비교적 잘 모의한다. 현재 대비 21세기 말에 결빙일(ID)과 서리일(FD)은 전 지역에서 감소하고 여름일(SD)과 열대야(TR)는 증가할 것이며, 95퍼센타일을 초과하는 일 최고기온(TX95)과 5퍼센타일 미만 일 최저기온(TN5)의 평균값은 전 지역에서 상승할 것으로 전망된다. 이는 RCP4.5보다 RCP8.5 시나리오의 경우에 더 강하다. 고도는 ID, SD, TR, TX95, TN5와 위도는 ID, TR, TN5의 변화와 유의한 상관관계를 보인다. 21세기 말에 산지에서는 기온의 하위 극값 상승, 남해안에서는 열대야 증가로 인한 영향이 강하게 나타날 것으로 전망된다.
본 연구에서는 강한 한파가 발생했던 2018년과 온난 한파가 발생했던 2019년의 기온에 따른 수온의 반응 및 지연시간과 북풍계열 바람 빈도와의 상관관계를 분석하였다. 사용된 시간 자료는 국립수산과학원에서 제공하는 7개 지점 해역별 수온자료와 수온관측소 인근 7개 지점 AWS 기온자료를 이용하였다. 관측되지 못한 자료는 내삽법으로 근사값을 계산하였고, FIR Filter를 이용하여 자료의 주기성을 파악하였다. 그 결과, 강한 한파가 발생했던 2018년은 북풍계열 바람을 통해 차가운 공기가 남하하면서 기온을 하강시켜 전 해역에 저수온을 유발한 반면 온난 한파가 발생했던 2019년은 평년 수준의 기온으로 하강하였지만 수온은 크게 변화하지 않았다. 강한 한파가 발생했던 2018년 기온 하강에 따른 수온의 지연시간은 평균 14시간으로 0.7 이상의 높은 상관성을 나타냈고 온난 한파가 발생했던 2019년은 평균 지연시간이 20시간으로 0.44-0.67 사이의 상관성을 보였다. 본 연구를 통해 해역별로 기온 하강에 따른 표층수온의 반응을 해석하였고 지연시간을 파악함으로써 양식생물의 피해를 최소화하고 한파 피해의 신속한 대응에 기여할 수 것으로 기대한다.
Long term wave climate of both extreme wave and operational wave height is essential for planning and designing coastal structures. Since the field wave data for the waters around Korean peninsula is not enough to provide reliable wave statistics, the wave climate information has been generated by means of long-term wave hindcasting using available meteorological data. Basic data base of hindcasted wave parameters such as significant wave height, peak period and direction has been established continuously for the period of 25 years starting from 1979 and for major 106 typhoons for the past 53 years since 1951 for each grid point of the North East Asia Regional Seas with grid size of 18 km. Wind field reanalyzed by European Center for Midrange Weather Forecasts (ECMWF) was used for the simulation of waves for the extra-tropical storms, while wind field calculated by typhoon wind model with typhoon parameters carefully analyzed using most of the available data was used for the simulation of typhoon waves. Design wave heights for the return period of 10, 20, 30, 50 and 100 years for 16 directions at each grid point have been estimated by means of extreme wave analysis using the wave simulation data. As in conventional methodsi of design criteria estimation, it is assumed that the climate is stationary and the statistics and extreme analysis using the long-term hindcasting data are used in the statistical prediction for the future. The method of extreme statistical analysis in handling the extreme vents like typhoon Maemi in 2003 was evaluated for more stable results of design wave height estimation for the return periods of 30-50 years for the cost effective construction of coastal structures.
The global patterns of annual and extreme precipitation are projected to be altered by climate change. There are various weather systems which bring precipitation (e.g. tropical cyclone, extratropical cyclone, etc.). It is possible in some regions that multiple weather systems affect the changes of precipitation. However, previous studies have assessed only the changes of precipitation associated with individual weather systems. The relative contributions of the weather systems to the changes of precipitation have not been quantified yet. Also, the changes of the relative importance of weather systems have not been assessed. This study present the quantitative estimates of 1) the relative contributions of weather systems (tropical cyclone (TC), extratropical cyclone (ExC), and "others") to the future changes of annual and extreme precipitation and 2) the changes of the proportions of precipitation associated with each weather system in annual and extreme precipitation based on CMIP5 generation GCM outputs. Weather systems are objectively detected from twelve GCM outputs and six models are selected for further analysis considering the reproducibility of weather systems. In general, the weather system which is dominant in terms of producing precipitation in the present climate contributes the most to the changes of annual and extreme precipitation in each region. However, there are exceptions for the tendency. In East Asia, "others", which ranks the second in the proportion of annual precipitation in present climate, has the largest contribution to the increase of annual precipitation. It was found that the increase of the "others" annual precipitation in East Asia is mainly explained by the changes of that in summer season (JJA), most of which can be regarded as the summer monsoon precipitation. In Southeast Asia, "others" precipitation, the second dominant system in the present climate, has the largest contribution to the changes of very heavy precipitation (>99.9 percentile daily precipitation of historical period). Notable changes of the proportions of precipitation associated with each weather system are found mainly in subtropics, which can be regarded as the "hotspot" of the precipitation regime shift.
HadGEM2-AO 기후모델의 기후변화 시나리오 자료와 파랑 모델을 이용하여 기후변화에 따른 북서태평양에서의 미래 파랑 기후를 전망하였다. 21세기말 북서태평양에서 연 평균 풍속이 현재보다 낮아질 것으로 전망됨에 따라 연 평균 유의파고도 낮게 전망되었다. 현재 기후에 비해서 21세기 말 연평균 유의파고는 RCP4.5 시나리오의 경우 2~7% 감소하고, RCP8.5의 경우 4~11% 정도 감소하는 것으로 나타났다. 극한파랑의 경우도 유의파고 및 풍속이 현재에 비해서 감소할 것으로 전망되었다. 계절별로 분석한 결과 겨울철의 극한파랑은 연 극한 파랑과 비슷하게 감소하는 경향을 보인 반면, 여름철의 경우 북서태평양에서는 현재보다 증가할 것으로 나타나 미래에는 태풍의 강도가 강화 될 것으로 전망된다.
본 연구에서는 현재 및 미래 기후에서의 가뭄심도-영향면적-지속기간 곡선의 비교를 통하여 극한 가뭄 사상에 대한 기후변화의 영향을 살펴보았다. 가뭄심도-영향면적-지속기간 곡선은 극한 호우사상을 특성화하기 위한 일반적으로 적용되는 우량깊이-영향면적-지속기간 곡선에서 우량깊이를 가뭄심도를 대표할 수 있는 적절한 지수로 대체함으로써 가뭄사상을 분석할 수 있는 도구를 제공한다. 미래 월 강수량 시계열은 $27km{\times}27km$의 공간적인 해상도를 가지는 기상청 지역기후모형으로부터 획득되었으며, 가뭄심도는 표준강수지수를 이용하여 산출하였다. 분석 결과, 농업가뭄에 대한 위험성은 특히 단기간의 지속기간의 경우에 현재보다 심화될 수 있는 것으로 분석되었으며, 수문학적 가뭄의 경우는 가뭄지속기간에 상관없이 모두 현재보다는 미래에 가뭄심도가 더 깊어질 가능성이 있는 것으로 예측되었다. 이에 따라 현재의 수자원 공급 시스템에 대한 기후변화 취약성 평가가 시급함을 제시하고 있다.
이 연구는 PRIDE 모델에 기반하여 산출된 $1km{\times}1km$ 공간 해상도의 RCP 4.5와 RCP 8.5 상세 기후변화 시나리오와 수정된 쾨펜-트레와다의 기후구분 기준을 이용하여 우리나라의 아열대 기후대와 극한기온지수의 변화와 전망을 분석하였다. 현재 일부 남부 해안에서 나타나는 아열대 기후대는 미래로 갈수록 서해안 및 동해안을 따라 북쪽으로 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 증가할 것으로 예측되었다. 특히 RCP 8.5 시나리오의 경우 2071~2100년에는 해발고도가 높은 일부 산지를 제외한 우리나라의 대부분 지역에서 일최고기온 $33^{\circ}C$ 이상의 폭염이 30일 이상 발생할 것으로 전망되었다. 본 연구의 결과는 강화된 기후변화 대응 프로세스 구축에 중요한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
Huang, Mingfeng;Li, Qiang;Xu, Haiwei;Lou, Wenjuan;Lin, Ning
Wind and Structures
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제26권3호
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pp.129-146
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2018
Extreme wind speed analysis has been carried out conventionally by assuming the extreme series data is stationary. However, time-varying trends of the extreme wind speed series could be detected at many surface meteorological stations in China. Two main reasons, exposure change and climate change, were provided to explain the temporal trends of daily maximum wind speed and annual maximum wind speed series data, recorded at Hangzhou (China) meteorological station. After making a correction on wind speed series for time varying exposure, it is necessary to perform non-stationary statistical modeling on the corrected extreme wind speed data series in addition to the classical extreme value analysis. The generalized extreme value (GEV) distribution with time-dependent location and scale parameters was selected as a non-stationary model to describe the corrected extreme wind speed series. The obtained non-stationary extreme value models were then used to estimate the non-stationary extreme wind speed quantiles with various mean recurrence intervals (MRIs) considering changing climate, and compared to the corresponding stationary ones with various MRIs for the Hangzhou area in China. The results indicate that the non-stationary property or dependence of extreme wind speed data should be carefully evaluated and reflected in the determination of design wind speeds.
최근 수공시설물의 설계규모를 넘어서는 극한 강우사상이 발생하여 홍수방어를 위하여 구축된 수리구조물이 파괴 되는 등 많은 홍수피해가 발생하고 있다. 따라서 극한 강우사상의 시공간적 발생 특성을 파악하고 미래의 기후변화하에서 극한강우사상이 어떻게 변화하고 설계수명기간(Design period)동안 분포 특성이 어떻게 변화할지를 이해하는 것은 매우 중요하다. 이에 본 논문에서는 미래의 기후변화가 극한 강우에 어떠한 영향을 미치는지를 평가하기 위해 기후변화 시나리오를 이용하여 미래의 극한강우의 특성 분석과 I-D-F 분석을 실시하였다. 본 연구에서는 SRES B2 온난화가스 시나리오와 YONU CGCM 를 이용하여 2030s(2031-2050)를 모의하였으며 통계학적 축소기법을 적용하여 우리나라에 위치한 기상청 산하 관측소별로 일 기상자료를 구축하였다. 또한, 이를 과거 관측 자료와 비교하여 Quantile Mapping 방법으로 편이보정을 실시하였고, 구형펄스(Modified Bartlett Lewis Rectangular Pulse, MBLRP) 모형(Onof과 Wheater, 1993; Onof 2000)과 분해기법(adjust method)을 적용하여 일 강우 시계열자료를 시 강우 시계열 자료로 변환하였으며 지속기간별 빈도별 강우량을 산정하여 I-D-F 곡선을 작성하였다. 본 논문에서는 66개 관측소 중에서 서울, 대구, 전주, 광주 지점의 결과만을 수록하였으며 그 결과 거의 모든 지점에서 현재와 비교하였을 때 지속기간이 길어질수록 강우강도가 증가함을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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