The Korean Meteorological Society 1

Current Issue

Atmosphere - Vol. 32 , No. 2

[ Article ]
Atmosphere - Vol. 32, No. 2, pp. 135-148
Abbreviation: Atmos
ISSN: 1598-3560 (Print) 2288-3266 (Online)
Print publication date 30 Jun 2022
Received 29 Mar 2022 Revised 13 May 2022 Accepted 26 May 2022
DOI: https://doi.org/10.14191/Atmos.2022.32.2.135

대기의 강이 한반도 지역별 강수에 미치는 영향
권예은1) ; 박찬일1) ; 백승윤1), * ; 손석우1) ; 김진원2) ; 차은정3)
1)서울대학교 자연과학대학 지구환경과학부
2)국립기상과학원 기후변화예측연구팀
3)국립기상과학원 예보연구부

Influence of Atmospheric Rivers on Regional Precipitation in South Korea
Yeeun Kwon1) ; Chanil Park1) ; Seung-Yoon Back1), * ; Seok-Woo Son1) ; Jinwon Kim2) ; Eun Jeong Cha3)
1)School of Earth and Environmental Sciences, Seoul National University, Seoul, Korea
2)Climate Change Research Team, National Institute of Meteorological Sciences, Jeju, Korea
3)Meso-scale Meteorological Phenomenon Research Team, National Institute of Meteorological Sciences, Korean Meteorological Administration, Jeju, Korea
Correspondence to : * Seung-Yoon Back, School of Earth and Environmental Sciences, Seoul National University, 1 Gwanak-ro, Gwanak-gu, Seoul 08826, Korea. Phone: +82-2-880-8152, Fax: +82-2-883-4972 E-mail: qortmddbs9507@snu.ac.kr

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Abstract

This study investigates the influence of atmospheric river (AR) on precipitation over South Korea with a focus on regional characteristics. The 42-year-long catalog of ARs, which is obtained by applying the automatic AR detection algorithm to ERA5 reanalysis data and the in-situ precipitation data recorded at 56 weather stations across the country are used to quantify their relationship. Approximately 51% of the climatological annual precipitation is associated with AR. The AR-related precipitation is most pronounced in summer by approximately 58%, while only limited fraction of precipitation (26%) is AR-related in winter. The heavy precipitation (> 30 mm day-1) is more prone to AR activity (59%) than weak precipitation (5~30 mm day-1 33%) in all seasons. By grouping weather stations into the four sub-regions based on orography, it is found that the contribution of AR precipitation to the total is largest in the southern coast (57%) and smallest in the eastern coast (36%). Similar regional variations in AR precipitation fractions also occur in weak precipitation events. The regional contrast between the northern and southern stations is related to the seasonal variation of AR-frequency. In addition, the regional contrast between the western and eastern stations is partly modulated by the orographic forcing. The fractional contribution of AR to heavy precipitation exceeds 50% in all seasons, but this is true only in summer along the eastern coast. This result indicates that ARs play a critical role in heavy precipitation in South Korea, thus routine monitoring of ARs is needed for improving operational hydrometeorological forecasting.


Keywords: Atmospheric river, Korea precipitation, Regional characteristics

1. 서 론

대기의 강(Atmospheric river, AR)은 긴 띠의 형태로 이루어지는 수증기 수송 현상을 일컫는다(Gimeno et al., 2016). 평균적으로 매 순간 4~5개씩의 AR이 남·북반구 중위도에 존재하는데, 이들은 지구 전체 경도의 약 10%의 영역만을 차지함에도 불구하고 중위도에서 극향 수송되는 수증기의 최대 90%와 연관되어 있을 정도로 전 지구 수문 순환에 매우 중요한 역할을 한다(Zhu et al., 1998; Guan and Walsier, 2015; Nash et al., 2018). 일반적으로 AR은 중위도 일기계와 결부되어 시간에 따라 이동하며 해안가에 상륙할 경우 집중호우나 홍수 등을 일으킬 수 있다(Paltan et al., 2017; Waliser and Guan, 2017). 이러한 기상학적 재해는 AR의 상륙이 지형 효과와 결합될 경우 더욱 크게 발생하는 것으로 알려져 있다(Ralph et al., 2006; Hu et al., 2017). 대표적으로 AR의 상륙이 시에라 네바다를 포함한 북부 캘리포니아 산맥의 지형 효과와 결합된 경우가 있으며 이와 관련하여 1950년부터 2008년까지 미국 서부 해안에서 발생한 3일 이상의 극한 강수 현상 중 92%가 AR에 의한 것임이 알려져 있다(Ralph and Dettinger, 2012). AR은 또한 하천이나 댐의 수량을 조절하거나 특정 지역의 지속적인 가뭄을 종식시키는 역할을 하기도 하는 등 수자원 관리에 있어서도 매우 중요한 기상학적 인자로 여겨지고 있다(Dettinger et al., 2011; Konrad and Dettinger, 2017; Paltan et al., 2017).

AR은 1990년대에 초기 연구가 이루어진 이래로(Zhu and Newell, 1998) 많은 연구들이 미국 및 서유럽의 서해안과 같은 대륙의 서쪽 지역을 중심으로 진행되어왔다(Ralph et al., 2006; Lavers et al., 2011; Lavers and Villarini, 2013, 2015; Kim et al., 2013, 2018; Payne and Magnusdottir, 2014; Brands et al., 2017; Hu et al., 2017; Viale et al., 2018). 이들 지역은 중위도 스톰트랙의 하류(downstream) 지역으로서 겨울철 중위도 일기계를 따라 이동하는 AR의 영향을 빈번히 받는다. 동태평양 지역에서 위성, 항공기, 드롭존데를 이용하여 이루어진 대규모 관측 캠페인의 결과를 토대로(Ralph et al., 2004, 2017) 미국기상학회는 AR을 ‘일반적으로 온대저기압의 한랭전선의 전면에 존재하는 하층 제트에 의해 일시적으로(transient) 발생하는 길고 좁은 수증기 수송 기둥’으로 정의한 바 있다(AMS, 2017; Ralph et al. 2018).

최근 이루어진 연구들을 통해 동아시아는 전 세계에서 AR의 영향을 가장 많이 받는 지역 중 하나로 주목받고 있다(Mundhenk et al., 2016; Guan and Waliser, 2015; Kamae et al., 2017a, 2017b; Park et al., 2021a). 미국 서해안의 AR과 달리 동아시아 AR은 몬순의 영향으로 여름철에 가장 활동적인 계절성을 보이는데, AR은 여름철 강수에 매우 큰 영향을 끼치며 강한 강수일수록 AR의 영향이 더욱 두드러진다(Kamae et al., 2017b; Kim et al., 2021; Park et al., 2021a). Park et al. (2021a)은 동아시아 여름철 AR의 기후학적 특성을 전기(6~7월)와 후기(8~9월) 몬순 시기로 나누어 상세화하였는데, 전기 몬순 시기의 AR은 북태평양 고기압의 서쪽 확장에 의한 강한 몬순 남서류와 동반되어 나타나는 특성으로 인해 후기 몬순 시기에 비해 더욱 빈번하게 발생하며 이 시기 강수의 최대 70%와 연관되어 있다고 보고하였다. Ryu et al. (2021)은 한국의 남강댐 유역 하천 흐름을 분석한 결과, 전 계절에 걸쳐 AR에 의한 조절 효과가 상당함을 보였다. 동아시아 AR은 봄과 가을의 강수에도 적지 않은 영향을 끼치는 것으로 알려져 있으므로(Kamae et al., 2017b; Kim et al., 2021), 기상 재해 예방 및 효율적인 수자원 관리를 위한 AR의 감시는 전 계절을 걸쳐 이루어질 필요가 있다고 판단된다.

Moon et al. (2019)은 한반도에 초점을 맞추어 AR의 영향을 분석하였는데, AR이 여름철 남부지방을 중심으로 약 35%의 강수에 영향을 미치며, AR 상륙시 한반도의 지표 기온이 대체로 상승함을 보고하였다. 비록 격자화된 고해상도 APHRODITE 강수 자료를 이용하였으나, AR에 의한 강수를 AR과 강수의 겹침(overlap)으로 판단함을 미루어 볼 때 AR의 강수 영향 및 이에 의한 지역별 특성이 전반적으로 약화되었을 것으로 판단된다. AR 강수 영향의 보다 정확한 정량화 및 지역별 상세화를 위해, 본 연구에서는 고해상도(0.25o × 0.25o) 최신 재분석 자료와 전국에 분포된 관측소 기반의 강수 자료를 이용하였다. 또한 동아시아 겨울, 여름 몬순의 강한 계절내 변동성을 감안하여 계절 별 분석과 월 별 분석을 모두 시도하였다. 2장에서는 본 연구에서 사용한 자료와 방법론에 대해 설명하고, 3장에서는 동아시아 및 한반도 AR의 예시와 기후학적 특성에 대해 분석하였다. 4장에서는 AR이 우리나라의 계절 별 및 순 별 강수에 미치는 영향을 지역별로 정량화한 결과를 분석하였고, 5장에서는 주요 결과를 요약하고 토의하였다.


2. 자료 및 연구방법
2.1 자료

AR을 탐지하기 위해 유럽중기예보센터(European Center for Medium-range Weather Forecasts, ECMWF)에서 제공하는 ERA5 (5세대 ECMWF, Hersbach et al., 2020) 재분석 자료를 사용하였다. 해당 자료는 6시간 간격의 시간간격과 0.25o × 0.25o의 수평 해상도를 가지고 있으며 연직으로는 37개의 등압면에서 정의된다. 강수 분석을 위해 기상청에서 제공하는 종관기상관측(Automated Synoptic Observing System, ASOS)의 시간 별 강수 자료를 사용하였다. 1979년부터 2020년까지 결측 기간 없이 연속적인 강수량 자료가 존재하는 56개 지점에 대해 분석하였으며, 제주도의 경우 한반도의 평균적인 기후대와 다른 기후적 특성을 가지고 있으므로 분석에서 제외하였다(Lee, 1999). 울릉도의 관측소 또한 한반도와의 먼 거리를 감안하여 분석에서 제외하였다.

2.2 AR 탐지 알고리즘

AR은 일반적으로 연직 적분된 수증기 수송(Integrated water vapor transport, 이하 IVT) 혹은 연직 적분된 수증기(Integrated water vapor, 이하 IWV)를 이용하여 탐지한다. IVT와 IWV는 다음의 수식을 통해 계산된다.

IVT=IVT,IVT=-1g1000 hPa300 hPaqudpx    +-1g1000 hPa300 hPaqvdpy,IWV=-1g1000 hPa300 hPaqdp

여기서 x, y는 동서, 남북 방향의 단위 벡터, u, v는 동서, 남북 방향의 바람, q는 비습, g는 중력가속도이다. 연직 적분은 대류권에 해당하는 1000 hPa에서 300 hPa까지를 고려하였다. 초기 AR 연구는 위성으로 관측이 용이한 IWV를 기반으로 이루어지기도 했으나(e.g., Ralph et al., 2004; Bao et al., 2006; Kim et al., 2013), 최근의 AR 연구들은 실제적인 수증기 수송을 운동학적으로 표현하는 데 용이한 IVT를 주로 사용하는 추세이다(Rutz et al., 2019). IWV에 비해 IVT는 복잡한 지형 하에서의 강수 효과를 잘 반영하며(Junker et al., 2008; Neiman et al., 2002; Ralph et al., 2013) 특히 높은 지형에서의 전반적인 대기 두께 감소와 그에 따른 IWV 감소에 의한 한계를 보완할 수 있다(Rutz et al., 2014). 또한 여름철 동아시아의 경우, 습윤한 몬순 기후적 특성으로 인해 IWV는 전반적으로 큰 값을 가지며 이는 여름철 동아시아 AR을 정확히 구분해 내는 데 부적절하다고 Park et al. (2021a)는 지적한 바 있다.

따라서 본 연구에서는 IVT와 분석기간 동안의 IVT 편차(IVT anomaly, 이하 IVTA)를 이용하여 최근 42년(1979~2020년) 간 동아시아에서 발생한 AR을 탐지하였다. Park et al. (2021a)의 자동화된 AR 탐지 알고리즘을 이용하였으며, 이는 Guan and Waliser (2015) 알고리즘을 동아시아의 실정에 맞게 변형한 버전이다. Figure 1에서 AR 탐지 과정의 순서를 도식화하였다. 먼저, 동아시아 및 북서태평양 지역(15~65oN, 100~220oE)의 IVT와 IVTA를 입력 받은 후, IVTA의 값이 150 kg m-1 s-1 이상인 연속된 격자들의 집합을 AR 후보 객체로 정의한다. 이 후 객체 평균 IVT의 방향이 객체의 장축과 이루는 각도가 45o 이상이거나, 절반 이상의 격자에서 IVT가 객체 평균 IVT와 45o 이상의 각도를 갖는 객체를 제거한다. 이는 AR의 방향과 실제 수증기 수송 방향의 차이가 크지 않은 객체만을 AR로 간주하기 위함이다(Guan and Waliser, 2015). AR의 기하학적 정의를 고려하여, 남은 객체들 중에서 길이가 2000 km 이상이고 길이와 너비의 비율이 2 이상인 객체만을 AR로 최종 산출한다. 이러한 과정을 모든 분석 기간에 대하여 반복 수행한다.


Fig. 1. 
Flowchart of the AR detection procedure.

2.3 AR 빈도수 및 AR에 의한 강수의 정의

본 연구에서는 AR 빈도수(AR frequency)와 AR의 영향을 받은 강수(AR precipitation)를 정의하였다. 먼저 AR 빈도수는 각 격자점에서의 전체 기간 중 AR이 발생했던 기간의 비율로 계산하였다. AR의 영향을 받은 강수는 격자화된 강수 자료를 이용할 경우에 일반적으로 내삽을 통해 AR과 강수 자료의 공간해상도를 동일하게 맞춘 후 AR과 강수의 겹칩(overlap)을 기준으로 판별한다(e.g., Moon et al., 2019). 그러나 본 연구에서는 보다 상세화된 지역별 강수 영향을 파악하기 위해 관측소 자료를 사용하였으므로 다른 방법론을 이용하였다. AR 탐지에 이용된 ERA5 재분석자료의 수평해상도를 고려하여 관측소로부터 북위 35oN 기준 0.25o에 해당하는 거리인 22.8225 km 반경 안으로 들어오는 격자 점에서의 AR 유무를 고려하였다. 반경 안에 속한 격자 점에서 하루 4번의 시간 간격 중 2번 이상 AR이 관측되었다면(하루 중 12시간 이상) 해당 관측소에서의 일 누적 강수를 AR의 영향을 받은 강수로 정의하였다.


3. 동아시아 AR 특성
3.1 탐지된 AR 예시

Figure 2는 자동화된 AR 탐지 알고리즘에 의해 탐지된 AR의 예시를 보여준다. 2009년 2월 13~14일에는 2개의 AR이 동아시아와 북서태평양에서 각각 탐지되었는데(Figs. 2a-c), 중위도 온대저기압에 동반되어 시간에 따라 동진하는 모습이 잘 나타난다. 북서태평양에 위치한 AR은 동아시아에 위치한 AR에 비해 더욱 남북방향으로 늘어져 있으며, 이는 온대저기압 발달 정도에 따른 한랭전선의 폐색 정도의 차이에 기인한 것으로 판단된다(Schultz and Vaughan, 2011). 2020년 8월 중순에도 동아시아와 북서태평양에 한 개씩의 AR이 탐지되었다(Figs. 2d-f). 북서태평양에 위치한 AR의 경우 온대저기압에 동반되는 전형적인 AR의 특성을 보여주고 있다. 그러나 동아시아에 위치한 AR은 북태평양 고기압의 북쪽 가장자리에서 발생하였으며 시간에 따라 이동하지 않고 정체되어 있다. 이 시기 한반도에서는 정체전선을 따라 다량의 수증기가 유입되어 집중호우가 발생하였다(Park et al., 2021b). 이는 온대저기압 없이 몬순 남서류의 이상 발달을 통해서도 AR이 발생할 수 있음을 암시한다. 이렇듯 지역과 계절에 따라 AR 발생 메커니즘은 다양할 수 있으나, 본 논문에서는 이를 고려하지 않고 탐지된 모든 AR을 이용하여 남한 지역 강수 영향을 분석하고자 한다.


Fig. 2. 
Examples of East Asian ARs on (a) 0000 UTC February 13, 2009, (b) 1200 UTC February 13, 2009, (c) 0000 UTC February 14, 2009, (d) 0600 UTC August 15, 2020, (e) 1800 UTC August 15, 2020, and (f) 0600 UTC August 16, 2020. The illustrations show the 850-hPa geopotential height (gpm, contoured), IVTA (kg m-1 s-1, shaded), and ARs (thick orange lines).

3.2 동아시아 및 한반도 AR의 기후학적 특성

Figure 3은 한반도를 포함한 동아시아 지역의 월 별 AR 빈도수를 보여준다. 동아시아 지역의 월 별 AR 빈도수의 최댓값은 북태평양의 스톰트랙 지역을 중심으로 나타나며 뚜렷한 월 별 변동을 보인다. 겨울철(12~2월)에는 날짜변경선 부근에 AR 빈도수의 최댓값이 나타나며, 동아시아에서는 중국 남부와 일본 남부 등의 일부 지역만이 5% 이상의 AR 빈도수를 보인다. 봄철(3~5월)에는 AR 빈도수의 최댓값의 위치가 점차 동아시아 부근으로 이동하는데 이는 아열대 북태평양 고기압의 서쪽 확장과 연관되어 있는 것으로 보인다. 여름철(6~8월)에는 북서태평양 고기압의 북쪽 가장자리를 따라 AR 빈도수의 최댓값이 나타나는 특징이 두드러진다. 특히 6월에는 중국 동남부부터 날짜변경선까지 길게 늘어진 영역에서 25% 이상의 높은 AR 빈도수가 나타나며, 일본 남쪽 해상에서 최대 빈도수가 나타난다. 이후 북서태평양 고기압이 북쪽으로 확장함에 따라 7월에는 AR 빈도수의 최댓값이 나타나는 지역이 북상하여 한반도는 AR의 영향을 연중 가장 빈번하게 받는다. 8월부터는 북태평양 고기압이 동쪽으로 후퇴하기 시작함에 따라 7월에 비해 동아시아의 AR 빈도수가 상대적으로 감소하며 이러한 추세는 가을철(9~11월)까지 지속된다.


Fig. 3. 
Monthly climatology of AR frequency (%, shaded) and 850-hPa geopotential height (gpm, contoured) in East Asia. The red boxed region in (a) is the South Korea domain in this study (33~39oN, 124.5~130.5oE).

AR 빈도수 변화를 한반도에 초점을 맞추어 더 자세히 알아보기 위해서 한반도 영역(33~39oN, 124.5~130.5oE) 평균된 10일 단위의 순 별 AR 빈도수를 Fig. 4에 나타내었다. 한반도의 AR 빈도수는 동아시아 전체 지역의 AR 빈도수 변동과 유사하게 나타난다. 겨울철 한반도의 AR 빈도수는 약 2%로 나타나며 봄철의 약 7%를 거치며 빈도수가 계속 증가하여 여름철에 약 16%를 보인다. 특히 6월 말에 AR 빈도수가 급격하게 증가하는 것을 볼 수 있는데(6월 중순의 약 1.7배), 이는 장마의 시작과 깊은 연관이 있는 것으로 생각된다. 한반도의 AR 빈도수는 7월에 피크를 보이며(약 22%) 이후 점차 감소하여 가을철 약 7%의 AR 빈도수가 나타난다.


Fig. 4. 
The AR frequency (%) in 10-day bins in South Korea (red boxed region; 33~39oN, 124.5~130.5oE).


4. AR의 한반도 강수 영향
4.1 AR 강수의 시간적 특성-순 별 분석

한반도 AR에 의한 강수 효과를 확인하기 위해서 한반도 순 별 강수 및 AR에 의해 영향을 받은 강수(이하 AR 강수로 명명)와 전체 강수 중 AR 강수가 차지하는 비율을 분석하였다(Fig. 5a). 한반도 강수량은 여름철에 집중되어 있으며 잘 알려진 7월 중순(약 11 mm day-1)과 8월 하순(약 10 mm day-1)에 두 개의 피크가 나타난다(Park et al., 2021c). AR 강수는 한반도 강수의 순 별 분포와 비슷하게 여름철에 집중되어 나타난다. 단, 전체 강수와는 달리 두 개의 피크가 두드러지지는 않고, 전기 장마기간(7월 초중순)에 한 개의 피크가 나타난다. 전체 강수에 대한 AR 강수의 비율은 전체 강수 및 AR 강수와는 조금 다른 순 별 분포를 보이는데 6월 하순에 하나의 피크(약 70%)가 나타난다. 한반도 전체 강수에 대한 AR 강수의 비율은 연 평균 약 51%로 나타나며 동아시아 여름 몬순의 영향 하에 있는 여름철 강수의 약 58%가 AR과 연관되어 있고 봄철 강수의 약 46%, 가을철 강수의 약 44%, 그리고 겨울철 강수의 경우 약 26%가 AR을 동반하여 발생한다.


Fig. 5. 
The 10-day bins of (a) total precipitation (mm day-1, green) and AR precipitation (mm day-1, blue), (b) number of days of the total weak (5~30 mm day-1) precipitation (blue) and AR weak precipitation (green), and (c) number of days of the total heavy (> 30 mm day-1) precipitation (blue) and AR heavy precipitation (green) in South Korea (33~39oN, 124.5~130.5oE). The thick black line indicates (a) the ratio of AR precipitation to total precipitation, (b) the ratio of AR weak precipitation events to total weak precipitation events, and (c) the ratio of AR heavy precipitation events to total heavy precipitation events, respectively. Due to the sample size issue, the ratio of AR heavy precipitation events to total heavy precipitation events in DJF is not displayed.

AR이 극한 강수에 미치는 영향을 살펴보기 위해 강수 일수를 약한 강수(5~30 mm day-1) 일수와 강한 강수(30 mm day-1 이상) 일수로 나누어 분석하였다. Figure 5b는 약한 강수 일수에 대한 AR의 영향을 순별로 보여준다. 약한 강수 일수의 순 별 분포는 강수량과 유사하게 7월 중순과 8월 하순에 두 개의 피크가 나타난다. 1979년부터 2020년까지 월 평균 약한 강수 일수는 여름철 약 63일로 가장 많이 발생했으며 봄철 약 43일, 가을철 약 35일, 겨울철 약 21일 발생하였다. AR에 의한 약한 강수 일수의 연 주기는 전체 약한 강수 일수의 연 주기와 비슷하게 나타난다. 겨울철에는 월 평균 약 4일 정도로 적게 나타나지만 봄철에 약 14일로 점차 강수 일수가 늘어나고 여름철 약 24일로 AR에 의한 강수 일수가 최댓값을 보이며, 다시 가을철 약 10일 정도로 줄어든다. 전체 약한 강수 일수에서 두 개의 피크를 보인 것과 달리, AR에 의한 약한 강수 일수는 AR 강수와 마찬가지로 7월 중순에 한 개의 피크를 보인다. 전체 약한 강수 일수에 대한 AR 약한 강수 일수의 비율을 보면 전체 약한 강수 일수의 약 33%가 AR의 영향을 받아 발생한 경우였으며, 여름철에는 전체 약한 강수 발생 일수의 약 39%가 AR과 관련되어 있다. 특히 장마 직전인 6월 하순에는 AR에 의해 영향을 받는 약한 강수 일수가 전체 약한 강수 일수의 약 47%로 최댓값을 가진다.

Figure 5c는 강한 강수 일수에 대하여 AR의 영향을 순 별로 보여준다. 전체 강한 강수 일수는 강수량 및 약한 강수 일수의 순 별 분포와 유사하게 7월 중순과 8월 하순에 두 개의 피크를 보인다. 한 가지 두드러지는 점은 강한 강수 일수는 약한 강수 일수보다 전반적으로 여름철에 몰려 있다는 점이다. 42년 동안 강한 강수는 여름철에 월 평균 약 37일로 가장 많이 발생했으며, 가을철 약 11일, 봄철 약 9일, 겨울철 약 1일 발생하였다. AR에 의한 강한 강수 일수도 이와 유사한 주기를 가지며 여름철 약 23일, 가을철 약 5.8일, 봄철 약 5.6일, 겨울철 약 0.7일 발생하였다. 전체 강한 강수 일수에 대한 AR 강한 강수 일수의 비는 연평균 약 59%로 절반 이상의 강한 강수 일수가 AR과 연관되어 있음을 말해준다. 이는 전체 약한 강수 일수에 대한 AR 약한 강수의 발생 일수 비(33%)보다 26% 더 높은데, 강한 강수가 발생할수록 AR이 개입될 가능성이 더 높음을 의미한다. 여름철의 경우 강한 강수 일수의 약 61%가 AR의 영향을 받았고, 특히 장마 직전인 6월 하순에는 강한 강수 일수의 약 77%가 AR의 영향을 받았다.

요약하자면, 강수의 강도가 강할수록 AR과 깊은 관련이 있으며 계절적으로는 여름철에 AR에 의한 영향이 가장 크다. 하지만, 한반도가 여러 산맥들에 의해 복잡한 지형적 특성을 가지고 있음을 감안할 때, AR이 강수에 끼치는 영향은 지역별로 꽤 상이할 것으로 판단된다. 실제로 선행연구들은 북미 서해안과 일본에서 지형 효과가 AR 상륙에 의한 강수에 상당한 영향을 끼침을 보인 바 있다(Lavers and Villarini, 2015; Hu et al., 2017; Kamae et al., 2017b). 다음 절에서는 지형을 기준으로 구분된 4개의 지역에 대하여 AR이 강수에 끼치는 영향을 더욱 상세하게 분석하였다.

4.2 AR 강수의 지역적 특성

AR 강수의 지역적 차이를 보기 위해 56개의 ASOS 관측소를 총 4개의 지역으로 분류하여 구분하였다(Fig. 6). Lee et al. (2005)은 지형 등 기후에 영향을 미치는 다양한 인자를 고려하여 우리나라를 총 48개의 상세기후지역으로 나누었다. 본 연구에서는 분류된 48개의 지역을 AR에 의한 한반도의 지역적 강수에 영향을 줄 수 있는 가장 큰 요인인 지형적 특성을 기준으로 다시 묶어 구분하였다. 우선 백두대간을 이루는 태백산맥과 소백산맥을 기준으로 서해안 및 소백산맥 서쪽의 내륙 II 지역(총 28개의 관측소), 소백산맥과 태백산맥으로 둘러싸인 분지형 내륙 I 지역(총 11개의 관측소), 태백산맥의 동쪽의 동해안 지역(총 6개의 관측소)으로 구분하였다. 또한 Fig. 3에서 나타난 바와 같이 AR의 상륙이 연중 나타날 수 있는 남해안 지역(총 11개의 관측소)을 별도로 구분하였다.


Fig. 6. 
Regional classification of the study area.

Figure 7은 한반도 순 별 전체 강수, AR 강수와 전체 강수 중 AR 강수가 차지하는 비율을 남해안(Fig. 7a), 내륙 I 지역(Fig. 7b), 서해안 및 내륙 II 지역(Fig. 7c), 동해안(Fig. 7d)에 대하여 보여준다. 전체 강수의 경우 모든 지역에서 6월 하순부터 7월 상순, 8월 하순에 두 개의 피크가 나타난다. 반면 AR 강수는 한 개의 피크가 나타나는데 그 피크가 나타나는 시기는 지역별로 상이하다. 남해안의 경우 6월 하순에 피크가, 내륙 I과 동해안 지역은 7월 상순에, 서해안 및 내륙 II 지역은 7월 중순에 피크가 나타나는데, 이는 여름철 장마의 북상과 관련되어 있는 것으로 보인다. 봄철 및 여름철의 전체 강수와 AR 강수는 전반적으로 남해안이 가장 강하게 나타났으며, 8월 하순을 제외하면 동해안에서 가장 적은 강수와 AR 강수가 나타났다. 전체 강수에 대한 AR 강수의 비율은 네 지역 모두 6월 하순에 최댓값을 보이나, 그 비율의 크기는 지역별로 차이가 있다. 남해안에서는 약 74%의 최댓값으로 다른 지역에 비해 가장 높은 값을 보이고, 동해안 지역에서는 61%의 최댓값으로 가장 낮은 값을 보였다. 남해안의 타 지역보다 높은 AR의 강수 기여는 6월 상순 뿐만 아니라 전 계절에 거쳐 나타난다. 남해안은 겨울철에도 AR 강수 기여가 약 37% 이상으로 나타나 연중 AR에 의한 영향을 크게 받는 지역이다. 반면 동해안의 경우 전 계절에 걸쳐 AR 강수 기여가 한반도 전체 및 타 지역의 값에 비해 작게 나타났다. 특히 여름철과 겨울철의 AR 강수 기여 차이가 약 38%로 계절에 따른 AR의 강수 기여 차이가 가장 크게 나타나는 지역이다. 이는 남북 방향의 AR 강수 기여 차이는 AR 빈도의 지역적 차이에 의한 것으로 보이는 것에 비해, 동서 방향으로는 산맥의 효과로 인해 AR 강수 기여의 차이가 나타나는 것으로 보인다. 대다수의 AR에 의한 수증기 수송이 서풍 계열의 바람장과 연관되어 나타나고, AR에 의한 수증기가 태백산맥을 지나며 그 양이 풍하 측 지역인 동해안에서 줄어드는 것으로 보인다.


Fig. 7. 
The 10-day bins of the regional climatology of precipitation (mm day-1, green) and AR precipitation (mm day-1, blue). The thick black line indicates the ratio of AR precipitation to total precipitation.

Figure 8은 한반도 순 별 약한 강수 일수 및 AR에 의한 약한 강수 일수와 전체 약한 강수 일수에 대한 AR에 의한 약한 강수의 일수의 비율을 남해안(Fig. 8a), 내륙 I 지역(Fig. 8b), 서해안 및 내륙 II 지역(Fig. 8c), 동해안(Fig. 8d)에 대하여 보여준다. 네 개의 지역에서 공통적으로 약한 강수 일수는 7월 중순과 8월 하순에 두 개의 피크 값을 가지며 AR 약한 강수 일수는 7월 중순에 최댓값을 가진다. 전체 약한 강수 일수에 대한 AR에 의한 약한 강수 일수의 비는 남해안이 약 40%로 가장 높았고, 내륙 I 지역이 약 35%, 서해안 및 내륙 II 지역이 약 31%의 값을 보였으며 동해안이 약 25%로 가장 낮은 값을 보인다. 남해안에서의 타 지역보다 높은 전체 강수 일수에 대한 AR 강수 일수의 비는 전 계절에 거쳐 두드러지게 나타난다. 남해안의 계절 별 전체 강수 일수에 대한 AR 강수 일수의 비는 여름철 약 47%, 가을철 약 41%, 봄철 약 38%, 겨울철 약 29%로 나타난다. 반대로 동해안에서는 계절 내내 타 지역보다 낮은 전체 강수 일수에 대한 AR 강수 일수의 비를 보이는데, 여름철 약 35%, 봄철 약 24%, 가을철 약 20%, 겨울철 약 9%의 값을 보인다. AR 약한 강수 기여가 가장 큰 지역인 남해안과 비교해 보았을 때에 여름철에는 약 12%, 겨울철에는 약 20% 정도 기여가 적음을 확인해볼 수 있다. 또한 여름철과 겨울철의 AR 약한 강수 기여 차이가 약 26%로 계절에 따른 AR 약한 강수 기여 차이가 가장 크게 나타난다.


Fig. 8. 
Similar to Fig. 7, but for the number of days of the weak (5~30 mm day-1) precipitation.

Figure 9은 한반도 순 별 강한 강수 일수 및 AR에 의한 강한 강수 일수, 그리고 전체 강한 강수 일수 중 AR에 의한 강한 강수 일수가 차지하는 비율을 남해안(Fig. 9a), 내륙 I 지역(Fig. 9b), 서해안 및 내륙 II 지역(Fig. 9c), 동해안(Fig. 9d)에 대하여 보여준다. 강한 강수 일수의 순 별 분포를 살펴보았을 때, 동해안을 제외한 다른 지역에서는 두개의 피크가 나타나며, 동해안에서는 두 개의 피크가 두드러지지는 않는다. AR 에 의한 강한 강수 일수의 최댓값은 남해안에서 6월 하순, 내륙 I 지역과 서해안 및 내륙 II 지역에서 7월 중순, 그리고 동해안에서 7월 상순에 나타난다. 전체 강한 강수 일수에 대한 AR에 의한 강한 강수 일수의 비는 전 지역, 전 계절에 걸쳐 전체 약한 강수 일수에 대한 AR에 의한 약한 강수 일수의 비율보다 높게 나타남을 확인해 볼 수 있다. 전체 강한 강수 일수에 대한 AR에 의한 강한 강수 일수의 비는 남해안과 서해안 및 내륙 II 지역이 약 62%로 비슷한 값을 가지며 내륙 I 지역이 약 59%, 동해안 지역이 약 42%로 나타난다. 동해안 지역을 제외하고 세 개의 지역에서는 연 평균 AR의 강한 강수 기여가 크게 차이 나지 않으며 세 지역 모두 연 평균 전체 강한 강수 일수에 대한 AR에 의한 강한 강수 일수의 비가 50% 이상으로 나타난다. 계절 별 전체 강한 강수 일수에 대한 AR에 의한 강한 강수 일수의 비를 살펴볼 때에, 동해안을 제외한 세 지역은 모든 계절에 50% 이상의 비율을 보이지만, 동해안의 경우 오직 여름철만이 50% 이상의 비율을 보였다. 또한 전체 강한 강수 일수에 대한 AR에 의한 강한 강수 일수의 비는 남해안 지역에서 6월 상순에 피크를 보였고, 내륙 I 지역에서는 6월 중순, 서해안 및 내륙 II 지역과 동해안 지역에서는 6월 하순에 피크를 보였다.


Fig. 9. 
Similar to Fig. 8, but for the number of days of the heavy (> 30 mm day-1) precipitation. Due to the sample size issue, the ratio of AR heavy precipitation events to total heavy precipitation events in DJF is not displayed.

전반적으로 전체 강수 일수 및 약한 강수 일수에 대한 AR의 기여는 남해안에서 가장 빈번하게 나타나고, 동해안에서 가장 적게 나타난다. 강한 강수 일수에 대한 AR의 기여는 남해안과 내륙 I 지역 그리고 서해안 및 내륙 II 지역에서 유사하게 나타나며 동해안에서의 기여는 다른 지역에 비해 뚜렷하게 작게 나타남을 확인해 볼 수 있다. 이러한 지역적 차이는 연중 서풍 계열의 바람의 영향을 받는 한반도의 지역적 기후 특성을 고려할 때 AR의 한반도 상륙 시에 지형에 의한 국지적 약화가 발생하기 때문인 것으로 짐작된다. 또한 북서태평양 고기압의 영향으로 인해 한반도 북쪽 보다는 남쪽 지역에서, 지형적 효과로 인해 산맥의 풍하 측 보다는 풍상 측에서 AR의 강수 기여가 크게 나타난 것으로 사료된다.


5. 요약 및 토의

본 연구는 AR이 한반도 순 별 강수에 미치는 영향을 분석하였다. 동아시아의 AR 빈도를 살펴볼 때, 동아시아 AR 빈도의 최댓값은 스톰트랙을 중심으로 나타나며, 여름철에는 북서태평양 고기압의 확장과 함께 AR이 빈번해지는 지역이 점차 북상한다. 한반도는 AR의 빈도가 겨울철에는 적게 나타나다가 여름철에 점차 빈번해져 7월에 약 20%로 최댓값을 가진다. 한반도 전체 강수량에 대한 AR 강수량의 비를 확인해볼 때, 평균적으로 AR은 한반도 강수량의 약 51% 정도에 영향을 미친다. 한반도 강수가 7월 중순과 8월 하순에 두개의 피크를 보이는 것과 달리, 한반도 강수에 대한 AR의 기여는 장마 직전인 6월 하순(약 70%)에 한 개의 피크를 보인다. AR은 약한 강수 사례(5~30 mm day-1)보다 강한 강수 사례(> 30 mm day-1)에 더 큰 영향을 미치는데 한반도 전체 약한 강수 일수 중 약 32%가 AR의 영향을 받아 발생하였지만 전체 강한 강수 일수의 경우 약 59%가 AR의 영향을 받는다. 한반도 전체 강수량에 대한 AR 강수량과 마찬가지로 약한 강수 일수 및 강한 강수 일수에 대한 AR 강수 일수 역시 6월 하순에 각각 47%와 77%로 한 개의 피크를 보였다.

AR 강수의 지역적 차이를 보기 위하여 한반도 내 산맥을 기준으로 한반도를 남해안, 내륙 I 지역, 서해안 및 내륙 II 지역, 그리고 동해안으로 나누어 AR의 영향을 분석해보았다. 전체 강수에 대한 AR 강수의 비는 남해안에서 약 57%로 가장 크게 나타나고 동해안에서 약 36%로 가장 작게 나타난다. 이러한 지역적인 차이는 약한 강수 일수 및 강한 강수 일수 중 AR에 의한 강수 일수에서도 나타난다. 약한 강수 일수 중 AR에 의한 강수 일수는 남해안에서 약 40%로 가장 크게 나타나고 동해안에서 약 25%로 가장 작게 나타난다. 강한 강수의 경우 남해안과 서해안 및 내륙 II 지역이 약 62%의 값을 가지며 동해안 지역이 약 42%로 가장 작은 값을 가진다.

추가적으로 1979년부터 2020년까지의 계절 및 지역 별 AR에 의한 강수의 추세를 살펴보았다(Table 1). 겨울철의 AR에 의한 강수는 모든 지역에서 유의미하게 증가한 반면 다른 계절들에서는 통계적으로 유의하지 않은 강수의 추세를 보였다. 한반도의 경우 여름철의 AR 강수 기여가 가장 크지만 겨울철에 AR 강수가 유의미하게 증가하고 있는 것으로 보아 겨울철 수자원 관리와 대기 및 토양 건조에 따른 산불발생 등에 있어 시사하는 바가 클 것으로 보인다. 비록 관측 자료 하에서 AR에 의한 강수는 겨울철에만 유의미한 증가가 나타났지만, 40년의 짧은 기간으로 AR 강수의 경향성을 판단하기에는 어려움이 있다. 따라서 기후 변화를 모의하는 모델 연구를 통해서 AR 강수의 미래 변화를 살펴볼 필요가 있다. 실제 미래 기후 시나리오에서 기온의 상승에 따른 대기 중 수증기 함량의 증가는 더욱 빈번하고 강한 AR의 발생을 암시한다(Payne et al., 2020). 이러한 수증기 함량의 증가와 더불어 한반도의 경우 겨울철 동아시아 저기압 트랙의 북상이 AR 강수의 증가 경향을 유발할 가능성이 있다. AR이 전 지구적 수문 순환 및 수증기 수송에 있어 중요한 역할을 함을 고려해볼 때에 미래 기후 하에서 AR이 한반도 강수량에 끼치는 변화를 살펴보는 연구가 필요할 것으로 판단된다.

Table 1. 
Seasonal-mean, regional-mean AR precipitation trends (mm decade-1) for the period of 1979~2020. Values that are statistically significant at the 95% confidence level are denoted with an asterisk.
DJF MAM JJA SON
Southern coast 12.6* -9.4 -24.9 -0.2
Inland I 7.1* -2.6 -17.7 -2.0
Western coast + Inland II 6.7* -2.2 -4.4 -4.8
Eastern coast 3.9* -1.9 -6.2 -4.4

본 연구에서는 AR의 발생 메커니즘을 고려하지 않고, 자동화된 AR 탐지 알고리즘을 이용해 탐지된 모든 AR을 분석에 이용하였다. AR은 일반적으로 온대저기압에 동반되어 발생하는 것으로 알려져 있지만, Figs. 2d-f에 나타난 바와 같이 북태평양 고기압 북상에 의한 몬순 남서류의 강화에 의해서도 발생할 수 있다. 기존 AR의 정의가 북미 서해안에 영향을 끼치는 AR만을 기준으로 정립된 것임을 감안할 때, 동아시아에서 발생하는 AR의 발생 메커니즘을 별도로 분석할 필요가 있다고 판단된다. AR 발생 메커니즘에 따른 대기 순환과 구조적 특성의 차이는 필연적으로 강수의 지속시간, 강도, 지역별/계절별 특성의 차이를 유발할 것으로 추측되는데, 이를 고려함으로써 AR이 유발하는 강수의 보다 정확한 기상학적 진단과 예측이 가능할 것이다.


Acknowledgments

본 논문의 개선을 위해 좋은 의견을 제시해 주신 두 분의 심사위원께 감사를 드립니다. 이 연구는 기상청 국립기상과학원 「수도권 위험기상 입체관측 및 예보활용 기술 개발」(KMA2018-00125)의 지원으로 수행되었습니다.


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