Current Issue

본 연구는 AR을 정의하기 위한 고도별 재분석 자료와 한반도 상세 분석을 위한 고해상도 기온과 강수량의 장기 관측 자료를 사용하였다. 재분석 자료로는 European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF)에서 제공하는 interim reanalysis (ERA-INTERIM)의 6시간 간격자료를 사용하였다. 이 자료의 해상도는 T255L60이며, 분석에는 수평격자 1.5^o × 1.5^o 그리고 37개 층으로 내삽된 자료를 사용하였다(Dee et al., 2011). 그리고 한반도의 강수와 기온분포를 분석하기 위해 Asian Precipitation-High Resolved Observational Data Integration toward Evaluation of Water Resource (APHRODITE) 프로젝트의 일별 강수와 기온 자료를 사용하였다(Yatagai et al., 2009, 2012). 아시아 지역(15^o-55^oN, 60^o-155^oE)에 대한 APHRODITE 자료의 수평격자는 0.25^o × 0.25^o이며, 각 지역의 고해상도 계측 자료를 이용해 구축되었다. ERA-INTERIM (1.5^o × 1.5^o) 격자 하나 안에 36개의 APHRODITE (0.25^o × 0.25^o) 격자가 겹쳐진다. 두 자료를 비교하기 위해 재분석 자료(ERA-INTERIM) 하나의 격자가 AR로 판명된 경우 36개 격자(APHRODITE) 모두 AR이 발생한 것으로 정의하였다. 본 연구의 분석기간은 1979년부터 2015년까지이며, 계절별 분석은 북반구 겨울(12, 1, 2월, DJF), 봄(3~5월, MAM), 여름(6~8월, JJA) 그리고 가을(9~11월, SON) 사계절에 대해 진행되었다.

AR을 정의하는 방법 중 하나는 위성자료(e.g., Ralph et al., 2004), 재분석자료나 모델자료(e.g., Dettinger et al., 2011)에서 산출된 연직 적분된 수증기(Integrated water vapor; IWV)를 사용하여 일정 기준을 만족하는 영역으로 정의하는 방법이다. 또 다른 방법은 재분석 자료나 모델 자료로 계산한 연직 적분된 수증기 수송(Integrated water vapor transport; IVT)를 이용하여 IVT의 강도와 연속된 길이 등 일정 기준을 만족하는 수증기 수송 영역을 AR로 정의하는 방법 등이 있다. Rutz et al. (2014)는 IWV와 IVT를 이용하여 정의된 각각의 AR과 강수와의 연관성을 분석하였다. IVT를 이용하여 정의된 AR의 경우, 지형이 복잡한 지역에서 강수와 상관관계가 컸으며, AR이 상륙하는 해안지역에서는 더 큰 상관관계를 나타냈다.

우리나라는 삼면이 해안인 지역이고 지형이 복잡하므로, 본 연구에서는 Guan and Waliser (2015)에서 제시한 IVT를 이용하여 AR을 정의하는 방법을 사용하였다. 분석에 사용된 IVT 강도는 비습과 바람장으로부터 유도되었고, 1000 hPa부터 300 hPa까지 적분하여 계산되었다. 계산식은 다음과 같다.

IVT=1g∫1000300qu dp2+1g∫1000300qv dp2

여기서, q는 비습, u와 v는 각각 동서와 남북 바람이며, g는 중력가속도이다.

다음 단계는 각 공간 격자의 IVT 강도에 대한 한계치(threshold value)를 계산하는 것이다. 각각의 모든 공간 격자에 대해 각 월마다 그 월을 기준으로 한 5개월 동안의 IVT 강도의 85%를 초과해야 한다. 이 조건을 만족하는 연속된 IVT 무리의 길이가 2000km 이상이고, 무리의 길이가 폭보다 2배 이상 큰 경우를 AR로 정의한다. 본 분석에 사용한 AR은 6시간 간격의 ERA-INTERIM 자료를 사용하여 하루에 4번 계산되었다. APHRODITE 자료와의 시간 간격 차이를 고려하여 하루에 4번 정의된 AR 영역을 모두 합하여, AR 영역에 대한 일 자료를 생산하였다. 그날 AR의 영향을 받은 모든 지역에 대해서 분석하므로, 하루 4번 중에서 한번 이상 AR이 있는 경우에 일 자료에도 AR이 발생한 것으로 정의하였다. AR 자료의 해상도가 1.5^o이므로 AR의 선두 부분이 해안에 도착하는 정확한 위치와 시간을 파악하는 것이 어렵다. 그래서 AR이 한반도의 육지부분이 포함된 격자에 도달하였을 때, 즉 한반도에 AR이 위치한 경우를 “AR 상륙”이라고 정의하였다.

AR 상륙이 한반도 지역(124^o-132^oE, 33^o-43^oN)의 강수에 미치는 영향을 보기 위해 각 공간 격자별, 일별로 AR의 상륙 유무에 따라 강수량을 분석하였다. 계절별로 AR이 상륙하였을 때, 계절별 전체 강수량에 미치는 영향을 분석하기 위해, 계절별 전체 강수량 대비 AR이 발생한 날의 강수량 비율(이하 AR fraction으로 명명)을 산출하였다(Fig. 3). 한반도 전체 지역에서 봄과 여름에 AR fraction이 높았으며, 지역적인 강수에 있어서도 의미 있는 차이를 보였다. AR 빈도가 가장 높은 여름철엔 한반도 남쪽 지역에서 AR fraction이 대부분 35% 이상, 남부 해안 지역에는 최대 40% 이상을 나타냈다(Fig. 3c). AR의 빈도가 상대적으로 적은 겨울철에도 남한 지역의 AR fraction은 20% 이상이었고, 남부 해안 지역은 35% 이상에 해당하는 지역적 강화를 보였고, 일부 지역은 40% 이상의 비율을 나타냈다(Fig. 3a). 다른 계절에는 북에서 남으로 갈수록 AR fraction이 높아지는 것과 달리, 봄에는 중부지방과 남부 해안 지역에서 35% 이상, 일부 지역은 40% 이상이었다(Fig. 3b). 가을엔 남부 지방에서 35% 이상, 남부 서쪽 지역에서 40% 이상이었다(Fig. 3d). 이는 동아시아 지역의 AR에 의한 강수가 봄, 여름, 가을 세 계절에 대한 전체 강수의 14~44%를 차지한다는 선행 연구와 유사한 결과이다(Kamae et al., 2017a).

Fig. 3. 
The fraction (%) of AR precipitation to total precipitation for (a) DJF, (b) MAM, (c) JJA and (d) SON.

한반도 지역에서 AR 발생빈도와 AR fraction는 강한 계절 변동성을 가지며, 여름철에 가장 높고, 겨울철에 가장 낮았다. 그리고 한반도 지역의 계절별 전체 강수량에 있어서 AR이 상륙하는 날에 발생한 강수량이 차지하는 비율이 높게 나타났으며, 특히 총 강수량이 많은 여름에 AR이 상륙한 날의 강수량이 차지하는 비율이 한반도 전체적으로 높았다. 그러므로 AR 상륙은 한반도 지역의 전반적인 수자원에 큰 영향을 미치는 현상으로 볼 수 있다.

AR이 겨울과 여름철의 강수강도에 미치는 영향을 이해하기 위해, 분석기간 중 일 강수량이 0.1 mm day⁻¹ 이상인 강수가 발생한 날(wet days)의 전체일(이하 전체일), AR 발생일과 AR 미발생일에 대한 각각의 강수강도를 분석하였다(Fig. 4). 공간과 시간 격자마다 AR이 존재한 경우를 AR 발생일(AR wet days), 존재하지 않은 경우를 AR 미발생일(Non-AR wet days)로 정의하였다. 전체일(All wet days)에 대한 강수강도는 분석 기간 전체에 대해서 강수가 발생한 날에 대한 평균 강수량을 의미한다. 겨울과 여름철, 모두 AR 발생일에 대한 강수강도가 전체일에 대한 강수강도보다 증가하였다. 한반도 중에서 남한 지역에서 AR 발생일의 강수강도가 가장 크게 증가됐으며, 특히 여름에 산악과 그 인근 지역에서 강수강도가 크게 증가되었다. 이는 선행 연구들에서도 밝혀졌다(Kim et al., 2013, 2018, Kamae et al., 2017a). AR 미발생일의 강수강도는 여름철에 대부분의 지역에서 전체일의 강수강도보다 감소하였고 강수강도의 공간적인 패턴은 비슷한 모양을 보였다. 이러한 차이는 상대적으로 AR 발생일의 강수강도가 강하기 때문인 것으로 사료된다. AR에 의해 강한 강수강도를 보이는 지역은 앞서 설명한 AR에 의한 강수 비율이 높은 지역과 밀접한 관계가 있었다. 이는 AR이 상륙하면 전체 강수량을 증가시키고, 강한 강도의 강수, 즉 극한 강수의 증가에도 영향을 미친다는 것을 의미한다.

Fig. 4. 
The precipitation intensity (mm day⁻¹) for all wet days (left panels), AR wet days (middle panels), and non-AR wet days (right panels) for DJF (upper panels) and JJA (lower panels).

전체 강수의 상위 5% 강수(95%’ile 강수)를 사용하여 AR과 극한 강수의 관련성을 분석하였다(Fig. 5). 95%’ile 강수는 일 강수량이 0.1 mm day⁻¹ 이상인 강수가 발생한 날에 대해서 계산되었다. 한반도 지역의 95%’ile 강수의 강도 분포는 전체 강수일에 대해서 겨울철엔 2~25 mm day⁻¹, 여름철에는 10~70 mm day⁻¹였고, 북쪽에서 남쪽으로 갈수록 강수강도가 강하였다. AR 발생일에 대한 95%’ile 강수의 강도는 겨울철엔 2~35 mm day⁻¹, 여름철에는 20~90 mm day⁻¹로 전반적으로 전체 강수일에 비해 증가하였다. 지역적으로 보았을 때 두 계절 모두 남부 지역에서 약 10 mm day⁻¹ 정도 크게 증가하였으며 특히, 여름철에는 한반도 남쪽의 산 지형에서 강수강도가 크게 증가하였다. 이렇게 고지대 지역에서 크게 증가한 것으로 보아 지형적인 요인이 AR에 의한 강수 증가에 큰 영향을 준 것으로 생각된다.

Fig. 5. 
The 95%’ile precipitation intensity (mm day⁻¹) for all wet days (left panels), AR wet days (right panels) for DJF (upper panels) and JJA (lower panels).

한반도 지역 중에서도 AR의 빈도와 상륙하는 비율이 높고, 강수강도가 강한 한반도 남쪽 지역(125.5^o-129^oE, 34.5^o-38^oN)에 대해서 강수에 대한 AR 발생일과 미발생일의 계절별 확률분포함수(Probability Distribution Function; PDF) 분석을 하였다(Fig. 6). 사계절 모두 AR 발생일에 중간 및 강한 강도의 강수 확률의 증가가 뚜렷하였다. 계절별로 보았을 때, 겨울철에는 극한 강수와 같이 강한 강도의 경우가 AR 발생일에 높게 나타났다. 봄에는 다른 계절에 비해 두 경우의 강수확률 차이가 가장 컸으며, 겨울철과 마찬가지로 가장강한 강도가 있던 강수일은 AR이 발생한 경우였다. 여름철에는 강수강도 증가에 따라 꾸준히 AR 발생일의 강수확률이 높았고, 약한 강수강도보다 강한 강수강도에서 더 큰 차이를 보였다. 가을철에도 마찬가지로 AR 발생일에 나타난 강한 강수강도의 확률이 높았다. 또한 극한 강수에 있어서도 AR 발생일의 강수확률이 AR 미발생일보다 높았다. 가을철에는 태풍으로 인한 강한 강수가 증가하지만 본 연구에 의하면 태풍에 의한 강수는 AR의 성격을 띄지 않는다.

Fig. 6. 
The PDFs of daily precipitation intensity of AR days (red lines) and Non-AR days (blue lines) for (a) DJF, (b) MAM, (c) JJA and (d) SON.

계절간 차이가 뚜렷한 겨울과 여름철에 대해서 한반도 지역의 기온에 AR이 미치는 영향을 분석하였다. AR 발생일과 미발생일에 대한 평균 기온과 전체일의 평균 기온 차이를 통하여 AR의 영향을 분석하였다(Fig. 7). 겨울과 여름철에 모두 AR이 한반도에 상륙한 경우, 한반도 전체에서 기온 증가가 있었다. 겨울철이 여름철보다 기온 증가가 크게 나타났고, 북쪽으로 갈수록 기온이 크게 상승하였다. 겨울철에 남쪽 지역은 약 2^oC 이상, 북쪽 지역은 약 5^oC 이상의 기온 상승이 있었다. 여름철에는 북쪽일수록 그리고 동쪽일수록 기온 상승이 크게 나타났다. 그러나 남해안 일부 지역은 기온이 약간 감소하는 지역도 있었다. 또한 AR 미발생일과 전체일에 대한 차이는 크지 않았으나 약 1^oC 이하의 기온 감소가 나타났다.

Fig. 7. 
The surface temperature (^oC) for all days (left panels). The difference of surface temperature between AR days (middle panels), non-AR days (right panels) and all days for DJF (upper panels) and JJA (lower panels).

강수와 마찬가지로 기온에 대해서도 AR 발생일과 미발생일에 대해서 각 계절별 PDF 분석을 진행하였다(Fig. 8). 사계절 모두 낮은 기온의 발생 확률이 감소하고, 높은 기온의 발생 확률이 증가하였다. 그 중에서도 겨울철에 가장 뚜렷한 차이가 나타났다. 여름철에는 기온 분포의 차이가 크지 않았지만, AR이 발생할 경우 5~10^oC 사이의 저온의 기온 분포가 나타나지 않았다. 봄과 가을에는 낮은 기온의 감소가 상대적으로 크게 나타났으며, 높은 기온의 변화는 약간 증가하였다.

Fig. 8. 
Same as Fig. 6 but for the surface temperature (^oC).

AR 상륙과 기온의 관계는 AR이 상륙할 때 나타나는 특정한 종관 기상 조건에 의해 결정된다. 예를 들어 복사와 같은 지역적인 강제력과 온난 이류와 같은 종관 순환 등에 따라 영향을 받으나, 세부적인 과정들은 본 연구에서 다루기에 너무 복잡하다. 이 분석의 결과는 각각 하나의 격자에 대한 것이며, 연속적인 공간(종관장)을 고려하지 않았기 때문에 기온 변화에 대한 물리적인 원인을 밝히기 어렵다. 본 연구와 다른 방법으로 종관장을 고려한 결과를 마지막 장에서 토의하였다. 또한 이에 대해서는 더 자세한 분석이 필요하며, 추후 연구에서 진행할 계획이다.