To compare changes in winter temperature over South Korea, 30-year average climate data and climate data of recent 10 years (2014~2014) such as mean temperature, daily maximum temperature and daily minimum temperature were analyzed. Also, we set analysis extreme cold waves frequency related to winter such as freezing days, snow days, days with temperature of below -5, and days with temperature of below -10. This process enabled the comparative analysis of winter temperature changes and extreme cold waves frequency related to winter. This study estimated that winter temperature has gradually increased throughout the last five decades, however, the frequency of extreme weather, such as cold waves has also increased.
본 연구에서는 최근 40년 동안(1973~2012) 우리나라 기상청 61개 기상관측소에서 관측한 일최고기온 및 일최저기온 자료를 분석하여 계절별 극한기온현상 변화의 시 공간적 특징을 밝히고자 하였다. 우리나라 평균적으로 봄철에는 온난일의 증가, 여름철에는 한랭야의 감소와 온난야의 증가 현상이 가장 뚜렷하게 나타난다. 가을철에는 여름철과 유사하게 한랭야의 감소와 온난야의 증가, 겨울철에는 한랭야의 감소와 한랭일의 감소 경향이 가장 뚜렷하게 나타난다. 도시화 정도에 상관없이 온난야와 같은 야간 극한기온 현상의 변화는 대부분의 계절 전이 기간에 뚜렷하게 나타나지만, 주간 극한기온현상의 변화는 특정 월에만 나타난다. 대조적으로, 한랭일은 봄철과 여름철에, 온난일은 여름철에, 온난야는 겨울철에 대부분의 관측지점에서 통계적 유의성을 지닌 변화를 살펴볼 수 없다. 온난화에 대한 극한기온현상 변화 민감도는 봄철에 온난일(+6.3일/$^{\circ}C$)과 한랭야(-6.2일/$^{\circ}C$), 여름철에 온난야(+10.4일/$^{\circ}C$)와 온난일(+9.5일/$^{\circ}C$), 가을철에 온난일(+7.7일/$^{\circ}C$), 겨울철에 한랭야(-4.7일/$^{\circ}C$)가 상대적으로 높게 나타났다. 이러한 결과들은 온난화 과정에서 복잡한 기후변화 피드백에 의해 우리나라의 극한기온현상들이 계절마다 주 야간별로 비대칭적인 변화 추세와 민감도를 보이면서 변화하고 있음을 가리킨다.
The current standard level of Heat Health Watch Warning System consider both daily maximum temperature and daily maximum heat index(HI), but current standard could not consider daily maximum HI due to the difficulties in forecasting when we consider both daily maximum temperature and daily maximum HI and no considering HI because relative humidity could not observed for some regions. So, Newly established standard level of Heat Health Watch Warning System is based on daily maximum temperature exceeding $30^{\circ}C$ for two consecutive days or daily minimum temperature exceeding $25^{\circ}C$ and daily maximum temperature exceeding $30^{\circ}C$. These days are called "extreme heat days". On extreme heat days, the standard of extreme heat advisory is based on daily maximum temperature among exceeding $32.7^{\circ}C$ and not exceeding $34.8^{\circ}C$, and extreme heat warning is based on daily maximum temperature exceeding $34.8^{\circ}C$. ANOVA analysis was carried out using the data of Seoul Metropolitan City in 1994 to check the robustness of the new standard level of Heat Health Watch Warning System from this study, in particular for mortality variable. The results reveal that the new standard specifies excess mortality well, showing significance level of 0.05 in the difference of excess mortality for each phase.
기상과 관련된 재해의 직접 원인이 되는 극한 기후 사상의 발생 빈도 및 강도의 변화 경향을 파악하는 것이 된 연구의 목적이다. 일최저기온, 일최고기온, 일강수량 자료를 이용하여, 10개 기후 변화 지시자를 산출하였다. 그 변화 경향의 공간 분포를 파악하였다. 일최저기온을 이용하여 산출된 온난야의 발생 빈도는 한반도에서 증가하는 추세를 나타냈고. 최저기온의 증가로 인하여 서리일수는 감소하고 생장기간은 증가하였다. 매해의 일최저기온과 일최고기온의 차로 산출되는 연극한기온교차는 최고기온은 변화하지 않았지만. 최저기온의 증가로 인하여 감소하고 있다. 강수와 관련된 지시자들은 기온 관련 지시자에 비하여 변화 경향이 뚜렷하지 않지만, 무강수일수의 한반도 시계열은 감소하는 경향이 나타났고, 호우지수로 분류될 수 있는 강수강도는 증가하고 있다.
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 연구기간의 전 후반기 시기별 변화와 최근 30년 평균(1981~2010년)에 대한 극한기후지수에 대한 기후지역을 구분하였다. 열대일수의 경우 남북 방향으로 구분된 특징을 보였으며, 서리일수는 동해안 및 서해안, 제주도가 하나의 지역으로 구분되었고 호우일수는 경기도 및 강원도 이남 지역에서 동서 방향으로 구분된 특징을 보였다. 본 연구를 통하여 다양한 분야에서 기후변화 적응 및 완화에 대한 대응체계 마련에 도움이 될 것으로 기대된다.
Lately extreme weather event is occurring because of the global warming. Especially disaster due to the extreme heat are increasing but the definition and the standard of the extreme heat is obscure until now. So this study established the extreme heat standard by using the number of daily deaths. As a result, considering the climate of the megalopolis using daily maximum heat index and daily maximum temperature was the best for the standard of the extreme heat. And it showed that extreme heat lasted for 2 days affects the death toll the most. The regional incidence of the extreme heat is highest at August and July, September and June is following.
본 연구에서는 우리나라 61개 지점 기온 및 강수 자료에서 산출한 31개의 극한 기후 지수를 바탕으로 최근 35년 동안(1973-2007)의 계절 평균 값의 변화에 따른 우리나라 극한 기온 및 강수 사상의 시 공간적 변화 패턴을 조사하였다. 연구기간 동안 우리나라 평균적으로 기상학적 겨울철(12-2월) 일 최고기온(일 최저기온)은 $+0.60^{\circ}C$/10년($+0.54^{\circ}C$/10년)의 비율로 상승한 반면, 여름철(6-8월) 극한 기온 평균은 통계적으로 유의미한 변화를 나타내지 않았다. 기온 극한 사상의 경우에는 연구기간 동안 상 하위 10번째 퍼센타일 값을 기준으로 한 우리나라 평균 한랭한 밤과 낮의 발생빈도가 각각 -9.2 일/10년과 -3.3 일/10년의 감소추세를 보인 반면, 온난한 밤과 낮의 발생빈도는 각각 +4.9 일/10년과 +6.8 일/10년의 증가추세를 보였다. 이와 같은 극한 기온 사상의 변화는 계절적으로 겨울철에 더 크게 나타났지만, 오히려 일 최저 또는 일 최고 평균 상승에 따른 여름철 무더운 밤(+8.0 일/$^{\circ}C$)과 낮(16.6 일/$^{\circ}C$)의 증가율은 겨울철 추운 밤(-5.2 일/$^{\circ}C$)과 낮(-4.3 일/$^{\circ}C$)의 감소율보다 더 높게 나타났다. 이러한 패턴은 우리나라 기온 극한 사상의 변화가 주야간 그리고 계절별로 비대칭적으로 나타나고 있다는 것을 가리킨다. 한편 우리나라 평균적인 연 총 강수량은 연구기간 동안 85.5mm/10년의 비율로 증가추세를 보였는데, 특히 $7{\sim}8$월 강수량이 통계적으로 유의미하게 증가하여 여름 장마 이후의 이중 극대점의 강수분포가 다중 극대점 구조로 전환되었다. 이러한 여름 강수패턴의 변화는 주로 40mm 이상의 여름철 극한 강수일이 증가하면서 나타났고, 공간적으로 통계적으로 유의미한 극한 강수일의 증가 추세는 태백산맥 주변 지역을 중심으로 나타났다.
In this study, the simulation results of temperature by regional climate model (Reg- CM4) over South Korea were corrected by Hempel et al. (2013)'s method (Hempel method), and evaluated with the observation data of 50 stations from Korea Meteorological Administration. Among the 30 years (1981~2010) of simulation data, 20 years (1981~2000) of simulation data were used as a training data, and the remnant 10 years (2001~2010) data were used for the evaluation of correction. In general, the Hempel method and parametric quantile mapping show a reasonable correction both in mean and extreme climate of temperature. As the results, the systematic underestimation of mean temperature was greatly reduced after bias correction by Hempel method. And the overestimation of extreme climate, such as the number of TN5% and freezing day, was significantly recovered. In addition to that, the Hempel method better preserved the temporal trend of simulated temperature than other bias correction methods, such as the quantile mapping. However, the overcorrection of the extreme climate related to the upper quantile, such as TX5% and hot days, resulted in the exaggeration of the simulation errors. In general, the Hempel method can reduce the systematic biases embedded in the simulation results preserving the temporal trend but it tends to overcorrect the non-linear biases, in particular, extreme climate related to the upper percentile.
In this study, we have investigated monthly changes in temperature extremes in South Korea for the past (1921~2010) and the future (2011~2100). We used seven stations' (Gangneung, Seoul, Incheon, Daegu, Jeonju, Busan, Mokpo) data from KMA (Korea Meteorological Administration) for the past. For the future we used the closest grid point values to observations from the RCP8.5 scenario of 1 km resolution. The Expert Team on Climate Change Detection and Indices (ETCCDI)'s climate extreme indices were employed to quantify the characteristics of temperature extremes change. Temperature extreme indices in summer have increased while those in winter have decreased in the past. The extreme indices are expected to change more rapidly in the future than in the past. The number of frost days (FD) is projected to decrease in the future, and the occurrence period will be shortened by two months at the end of the $21^{st}$ century (2071~2100) compared to the present (1981~2010). The number of hot days (HD) is projected to increase in the future, and the occurrence period is projected to lengthen by two months at the end of the $21^{st}$ century compared to the present. The annual highest temperature and its fluctuation is expected to increase. Accordingly, the heat damage is also expected to increase. The result of this study can be used as an information on damage prevention measures due to temperature extreme events.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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