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장마기간 동안 강수량의 변동을 조사하기 위해서는 매년 장마의 시종과 기간에 대해 정의하는 것이 선행되어야 하는데, 장마의 시종 결정을 위해 고려되는 여러 요소들의 불일치로 매년 장마의 시종을 결정하는 것은 쉽지 않다(Ha et al., 2005a; Seo et al., 2011; Oh et al., 2014; KMA, 2011a). 기상청에서는 장마에 영향을 미치는 기단의 특성 및 한반도 주변 대기 순환 및 수분속 등을 분석하고, 우리나라를 지역별로 중부 및 남부로 나누어 장마의 시종을 발표하고 있다(KMA, 2011a). 뿐만 아니라 전국 평균 및 각 지점별 강수량 및 강수일수 자료를 생산하고 하는데, 이 통계자료는 1973년 이후 지속적으로 관측이 수행된 45개 관측소 자료에 기반하여 생산되므로 1973~2016년까지 활용 가능하다. 본 연구에서는 전국 평균 장마 강수량의 장기변화의 특성을 조사하기 위해, 활용 가능한 최대 기간인 1973~2016년 기간 동안 장마의 기간, 강수량 및 강수일수를 활용하였다.

장마 강수량 십년 변화의 기후학적 원인을 조사하기 위해 NCEP/NCAR Reanalysis의 500 hPa 지위고도와 연직속도 그리고 300 hPa과 850 hPa 바람 자료를 활용하여 대기 순환장을 분석하였다. 장마는 매년 그 기간이 다르므로 그와 연관된 기후학적 요인을 조사하기 위해 사용된 전지구 자료에 대해서는 일평균 자료를 활용하여 기후학적 장마기간인 6/25일~7/24의 기간(KMA, 2011a)에서 평균된 자료를 활용하였다. 본 연구에서는 장마의 십년 이상 특정 시기에서 평균된 장마의 특성 변화와 그것과 연관된 평균적인 대기상태를 조사하므로 기후학적 장마기간을 활용하는 것이 무리가 없을 것으로 판단하였고, 실제 기후학적 장마기간을 임의로 5일씩 앞뒤로 이동하며 기후학적 기간에 따른 연구 결과의 민감도를 조사하였지만, 큰 차이는 없었다.

열대 대류활동의 영향을 분석하고자 NOAA에서 제공하는 상향장파복사(Outgoing Longwave Radiation, OLR) 및 CMAP (CPC Merged Analysis of precipitation) 전지구 강수 자료를 활용하였다. 분석 전기간에 대한 일자료 확보가 어려운 상향장파복사는 1979~2013년을 활용하였다. CMAP 전지구 강수의 경우에는 5일 평균 자료(Pentad)를 활용하여 1979~2014년의 Pentad 36~41을 사용하여 기후학적 장마기간의 열대 특성을 분석하였다.

우리나라 장마기간 강수량 장기변화점을 객관적으로 찾기 위해 두 가지 통계적 기법을 활용하였다. 먼저, 비모수(non-parametric) 통계 기법인 Lepage-Test는 시계열의 분포특성에 상관없이 두 시계열의 사이의 HK 통계값을 비교하여 서로 얼마나 다른 성질을 보이는지에 대해 통계적 유의성을 테스트할 수 있다(Lepage, 1971). HK 통계값은 Wilcoxon와 Ansari-Baradley 값을 조합하여 계산하는데 실제 계산 방법은 Yonetani and McCabe (1994)의 식을 따른다. 이 HK 통계값은 Chi-분포를 따르게 되고, HK 값이 각각 4.21, 5.99, 9.21을 넘어설 경우에 각각 90%, 95%, 99% 신뢰수준에서 통계적으로 유의하다. 본 연구에서는 장마기간 강수량 시계열에서 약 십년 시간규모의 변화점(decadal changing point)을 찾기 위해 총 44년간의 자료에서 1년씩 이동하며 18년(22년)을 추출하여 앞뒤 9년씩(11년) 두 기간의 시계열을 Lepage-Test하였다. 9년과 11년 구간을 테스트한 것은 변화의 주기에 따른 민감도를 테스트하기 위함이다.

Moving T-Test 기법은 두 시계열 평균의 차이에 대해 통계적 유의성을 검증하는 일반적인 student’s T-Test를 활용한다(Ha et al., 2016). Lepage-Test와 같이 44년간의 장마 강수량 전체 시계열에서 18년(22년)년을 추출하여 앞뒤 9년씩(11년씩) 두 기간의 시계열의 평균의 차이를 T-Test하고 이러한 과정을 1년씩 이동하며 연속적으로 진행하여 두 기간의 평균이 통계적으로 유의한 차이를 보이는 시기를 찾았다.

장마 강수량의 십년 변화가 나타나는 기간의 순환장 및 열대 대류활동을 비교하기 위해 두 기간 평균의 차이와 합성분석(composite analysis)을 활용하였다. 또한 십년 변화에 영향을 미쳤을 가능성이 있는 기후인자와 순환장과의 연관성을 조사하기 위해 회귀분석(regression analysis)을 수행하였다.

우리나라 장마기간 전국 평균 강수량의 시계열을 보면 약 100~700 mm까지 큰 경년변동을 보인다(Fig. 1a). 이를 1981~2010년의 평년값에 대한 비로 나타낸 평년비 시계열로 확인하면 더욱 뚜렷하다(Fig. 1b). 이러한 경년변동과 함께 십년 변화 경향이 약하게 나타난다. 다양한 기후요소의 영향을 복합적으로 받는 우리나라 장마의 특성으로 인해 경년변동에 비해 상대적으로 십년 변화의 강도가 약하고, 확보된 자료 기간(1973~2016년)의 한계 때문에 특정 주기의 장기변동을 제시하기는 어려워 보이지만, 전반적으로 약 십년 기간을 가지고 강수가 증감하는 경향이 있다. 1980년대에 강수가 평년보다 많은 경향을 보이다가 1990년대 초반에서 2000년대 초반에는 강수량이 크게 감소하고 그 이후 십여 년 간은 다시 증가하는 특징을 보인다. 또한 최근 3년간은 장마 강수가 다시 적어지는 특징이 나타난다. 통계적 유의성을 검증하기 위해 Lepage-Test와 Moving T-Test를 활용하여 약 십년 주기의 변화점을 찾은 결과, Moving T-Test에서는 1991~1992년 그리고 2002~03년 전후에서 모두 95% 신뢰수준에서 유의한 십년 변화가 뚜렷하게 나타났다(Fig. 1d). Lepage-Test의 경우에도 9년과 11년의 구간에 따라 다소 차이는 있지만 1990년대 초와 2000년대 초에서 90% 신뢰수준에서 통계적으로 유의한 십년 변화가 나타났다(Fig. 1c). 본 연구에서는 십년 변화의 특징이 가장 뚜렷했던 2000년대 초반을 기준으로 강수량이 평년보다 뚜렷하게 적은 1992~2002년 기간(이후 P1)과 평년에 비해 많은 특징이 뚜렷한 2003~2013년 기간(이후 P2)의 장마 강수의 특성을 분석하고 이러한 십년 변화의 원인을 조사하였다.

Fig. 1. 
Time-series of (a) Changma rainfall and (b) Changma rainfall ratio during 1973~2016. Statistical significance of decadal change of Changma rainfall by (c) Lepage-Test and (d) moving T-Test. Brown (Green)-dashed line in (a) denotes the mean value in P1 (P2) decade. Gray line in (b) represents 11-running mean of rainfall ratio.

실제 이 두 기간의 장마기간 동안 강수량을 비교하면 P1 기간에는 평균 281.2 mm의 강수가 기록된 반면, P2 기간에는 422.9 mm의 강수가 내려 P2 기간에 141.7 mm의 강수가 더 내렸다. 또한 P1 기간에는 평년의 120% 이상 많은 강수를 기록한 해는 두 해 밖에 없었고, P2 기간에는 평년의 80% 이하로 적은 강수를 기록한 해는 한 해에 불과하여 뚜렷한 장마강수의 십년 변화가 이 두 기간에 나타났음을 알 수 있다. 이 십년 변화의 공간적인 분포를 보면(Fig. 2), 우리나라 전역에서 P2 기간 동안 P1 기간에 비해 많은 강수가 내렸고 특히, 서울 · 경기를 비롯한 강원도에서 그 차이가 가장 크게 나타났다. 반면, 제주도에서는 이러한 경향이 약하고 서귀포에서는 오히려 P2 기간에 비해 P1 기간에 더 많은 강수가 내려 반대의 특징이 나타났다. 이러한 공간분포 특징의 원인에 대해서는 4장에서 우리나라 장마의 십년 변화의 기후학적 원인과 함께 다시 논의할 것이다.

Fig. 2. 
Difference between mean Changma rainfall in P1 and P2 decade. White grids denote the missing value. Black dots represent the grid point satisfied the 95% confidence level.

2002~03년 기준의 장마 강수량 십년 변화가 강수의 어떤 특성에서 비롯되었는지 확인하기 위해 장마의 기간, 강수일수 및 강수강도의 변화를 조사하였다. Figure 3a는 기상청 장마 통계자료에 기반한 장마기간의 시계열을 보여준다. 장마의 기간도 큰 경년변동을 보이는데 짧게는 20일에서 오래 지속된 경우는 45일 이상 지속된 해도 나타난다. P1 기간과 P2 기간을 비교하면, P1 기간 동안 평균 장마기간은 28.9일이었던 반면, P2 기간에는 33.6일을 기록해 4.7일 증가하였지만, 이 변화가 통계적으로 유의하지는 않았다.

Fig. 3. 
Time-series of (a) period of Changma, (b) Changma rainfall days and (c) ratio of Changma rainfall day during 1973~2016. Brown (Green)-dashed line in denotes the mean value in P1 (P2) decade.

장마기간 강수일수의 경우, P1 기간(13.9일)에 비해 P2 기간(19.7일)에 증가하는 경향이 뚜렷하다(Fig. 3b). 하지만 강수일수는 장마기간이 길어지면 증가할 가능성이 높기 때문에 실제 장마기간 동안 얼마나 빈번하게 비가 내렸는지를 두 기간에서 동등하게 비교하기 위해, 매년 장마기간 중에 비가 내린 날이 몇 일 인지의 비율(강수일수비율)을 계산하고 이 강수일수비율의 두 기간 평균을 비교하였다(Fig. 3c). 그 결과, P1 기간에는 평균적으로 장마기간 중 47.3%에서 비가 내린 반면, P2 기간에 비가 내린 비율은 59.4%로 P2 기간의 장마 때가 P1 기간의 장마에 비해 약 12.1%의 강수일수비율 증가가 나타났다. 이는 P2 기간 동안 P1 기간에 비해 장마기간이 길어졌지만 비가 내린 날이 더 많이 증가하여 강수가 증가하였음을 의미한다. 또한 강수일수비율 십년 변화의 통계적 신뢰성을 Lepage-Test와 Moving T-Test를 수행한 결과, 2002~03년을 기준으로 그 전후 기간에 대해 99% 신뢰수준에서 통계적으로 유의함을 확인하였다(그림 생략). 이는 2000년대 초반 장마 강수량의 십년 변화에 강수일수비율의 변화가 크게 기여하였음을 의미한다.

장마 강수량 십년 변화와 강수강도 사이의 연관성이 있는지 확인하기 위해 두 기간에 대해 강수강도(30 mm day^-1, 50 mm day^-1, 80 mm day^-1)에 따른 강수일수비율을 비교하였다(Fig. 4). 강수강도 별 강수일수는 매년 장마기간 동안 각 관측지점 마다 30 mm day^-1, 50 mm day^-1, 80 mm day^-1 이상의 강수일수를 기록하여 합하고 관측지점의 총 수로 나누어 생산한다. 따라서 30 mm day^-1 이상의 강수일수는 50 mm day^-1와 80 mm day^-1 이상의 강수일수를 포함하고 있다. 결과를 보면 80 mm day^-1 이상의 강한 강수의 경우에 P1 기간에는 2.4%에서 P2 기간에 3.4%로 약 1% 증가하였지만 통계적으로 유의하지 않았다. 반면, 30 mm day^-1와 50 mm day^-1 이상의 강수일수비율은 각각 P1 기간에는 10.7%와 5.7%였고 P2 기간에는 14.8%와 8.5%로 모두 95% 신뢰수준에서 통계적으로 유의한 증가를 보였다. 이 결과는 P2 기간의 30 mm day^-1와 50 mm day^-1 이상 강한 강수가 P1 기간에 비해 빈번하게 발생하였음을 의미한다. 하지만 두 기간의 장마기간 강수량을 강수일수비율로 나눈 평균강수강도를 비교하면 P2 기간이 P1 기간에 비해 다소 강하지만 장마강수비율의 증가가 컸기 때문에 평균강수강도의 차이가 통계적으로 유의하지는 않았다(Fig. 4d).

Fig. 4. 
Time-series of ratio of Changma rainfall day with the strength of (a) 30 mm day^-1, (b) 50 mm day^-1 and (c) 80 mm day^-1. (d) Time-series of mean strength of rainfall. Brown (Green)-dashed line in denotes the mean value in P1 (P2) decade.

태풍은 주로 늦봄부터 가을철까지 북태평양 고기압의 동아시아 확장과 함께 우리나라를 포함하여 동아시아에 직접적인 영향을 미친다(KMA, 2011b). 열대의 수증기를 많이 머금은 태풍은 직접 영향을 미칠 경우 한 번에 수십에서 수백 mm의 강수를 내리므로 연구의 목적에 따라 태풍의 영향에 대한 고려가 필요하다. 본 연구에서는 열적 성질이 다른 기단에 의해 형성된 장마전선과 연관된 강수의 십년 변화를 조사하므로 태풍의 직접적인 영향이 있는지를 확인할 필요가 있다. 선행연구들에서 직접 영향 태풍의 분류와 그 영향의 산정하는 여러 방법들이 있지만, 본 연구에서는 태풍백서(KMA, 2011b)에서 분류된 한반도 직접 영향태풍의 영향기간이 장마기간에 포함될 경우, 해당 날짜의 전국 평균 강수량과 강수일수를 태풍의 직접 영향에 의한 것으로 가정하는 간단한 방법을 사용하였다.

먼저, 장마기간 동안 우리나라에 직접 영향을 미친 태풍의 통계적 특성을 보면, 매년 0~2개, 태풍의 직접 영향 영향에 의한 전국 평균 강수량의 경우, 적게는 약 20~30 mm, 많게는 약 150 mm까지 강수를 뿌린다. P1 기간과 P2 기간의 직접 영향을 미친 태풍의 평균 수는 두 기간 모두 6개로 차이가 없었으며, 직접 영향에 따른 강수량은 P2 기간(24.7 mm)이 P1 기간(29.7 mm)에 비해 다소 많은 경향을 보였다. 반면, 직접 영향태풍에 의한 평균 강수일수는 P2 기간(1.6일)이 P1 기간(1.1일)에 비해 다소 적은 것으로 나타나 강한 강수강도를 가지는 강수일수의 증가에 태풍이 기여했을 가능성이 있다. 하지만 중요한 사실은 이러한 태풍에 의한 직접 영향을 장마기간 강수량에서 제거하더라도(Fig. 5a) P1과 P2 기간에서 나타나는 십 년 변화는 95% 신뢰수준에서 통계적으로 유의하였다. 강수일수비율의 경우에도(Fig. 5b) 태풍의 직접 영향이 제거 후에도 99% 신뢰수준에서 통계적으로 유의한 변화가 P1과 P2 기간 사이에서 나타났다. 이러한 결과는 장마기간 강수량의 십년 변화가 태풍과 같은 이벤트성 현상의 영향 보다 장마 자체 특성의 변화에 의해 나타났을 가능성이 높음을 의미한다.

Fig. 5. 
Time-series of (a) rainfall and (b) ratio of rainfall day which removed the direct impact of typhoon during Changma period. Brown (Green)-dashed line in denotes the mean value in P1 (P2) decade.

두 시기에서 평균된 장마기간 상층 순환장(500 hPa 지위고도)을 비교하기 위해 P2 기간에서 P1 기간을 뺀 차이를 조사하였다(Fig. 7a). 우랄산맥을 중심으로 동유럽에서 러시아 북서부까지 폭넓은 양의 지위고도가 나타나고 오호츠크 해 지역에서도 양의 지위고도가 강하다. 그 사이에 위치한 바이칼 호 부근과 그 남쪽인 만주지역에서는 다소 약하지만 전반적으로 음의 지위고도가 나타난다. 850 hPa 상당온위의 두 기간 차이의 분포를 보면(Fig. 7b) 고기압성 순환이 강한 우랄산맥 부근과 캄차카반도 부근에서 양의 값이 강하고 그 사이 지역인 시베리아와 몽골 그리고 만주지역까지 약한 음의 값을 보이거나 두 기간의 차이가 적은 특징을 나타낸다. 이 특징은 P1 기간에 장마 강수량 순위 중 하위 5개 해를, P2 기간에 강수량 순위 중 상위 5개 해를 선정하여 합성하고 그 차이를 분석한 결과(Fig. 7c)에서 더 뚜렷하게 나타난다. 특히 우리나라 북쪽인 만주 지역에서의 음의 지위고도 편차가 강하고 상당온위의 두 기간 차이에서도(Fig. 7e) 비록 통계적으로 유의하지는 않지만 북한과 만주지역에서 음의 값을 보여 P1 기간 장마강수가 적은 사례들에 비해 P2 기간에 장마강수가 많은 사례들에서 상대적으로 우리나라 북쪽에 차가운 공기가 위치하고 있었음을 알 수 있다. 이러한 중위도 기압계와 연관된 우리나라 북쪽의 순환장 및 공기의 열적 상태가 남쪽의 상대적으로 온난다습한 성질의 북태평양 고기압성 순환 및 맞물리는 경우, 우리나라 부근에서 남쪽과 북쪽 기단 사이의 경도를 크게 하고 일반적으로 두 기단 사이에서 형성되는 장마전선을 발달시킬 수 있는 좋은 조건이다.

Fig. 7. 
Mean difference in (a) geopotential height at 500 hPa, (b) equivalent potential temperature at 850 hPa and (c) stream function (multiplied by 10⁶) at 850 hPa between P1 decade and P2 decade. Composite difference in (d) geopotential height at 500 hPa (e) equivalent potential temperature at 850 hPa and (f) stream function at 850 hPa between P1 decade and P2 decade. Gray (black) dots represent the grid point satisfied the 90% (95%) confidence level.

P1 기간과 P2 기간 평균 500 hPa 지위고도 차이(Fig. 7a)에서 유라시아 대륙에서의 순환장 패턴과 함께 또 하나 두드러진 특징은 동중국해에서 일본 남쪽까지 양의 지위고도 값이 나타나는 것이고 상당온위의 차이에서는(Fig. 7b) 우리나라 주변에서 양의 값이 뚜렷하다는 것이다. 이는 P1 기간에 비해 P2 기간 동안 상대적으로 북태평양 고기압의 동아시아로 더 크게 확장하였고 그것과 함께 열대의 따뜻하고 습한 공기가 우리나라로 확장한 것으로 해석될 수 있다. 이는 상대적으로 차가운 우리나라 북쪽의 기단과 맞물려 우리나라 주변 기단 사이의 경도가 커지는데 기여하고 전선이 형성되기 좋은 조건을 제공한다. 실제, 앞서 두 기간 상당온위의 남북경도의 차이에서(Fig. 6d) P2 기간이 P1 기간에 비해 상대적으로 북쪽에서 남북경도가 커졌음을 제시하였다. 북태평양 고기압의 변동은 장마 강수량의 변동에 직접적으로 영향을 미치는 매우 중요한 기후인자인데, 두 기간에서의 평균적인 5820 m 지위고도선과 5880 m 지위고도선을 비교하면(Fig. 8), 일반적으로 북태평양 고기압의 세력을 의미하는 5880 m선이 P2 기간 동안 P1 기간에 비해 크게 확장되어 있는 것을 알 수 있다. 특히 동서방향뿐만 아니라 북쪽으로도 확장되어 있어 5880선이 일본 큐슈 지방까지 북상하고 그와 함께 통계적으로 유의한 변화는 아니지만 5820선도 P1 기간에 비해 P2 기간에 다소 북쪽에 위치해 있는 특징이 있다. 우리나라 장마기간 동안 5820 m선이 전선의 위치와 일치하는 경향과(KMA, 2011a) 함께 P2 기간에 상당온위의 남북경도가 중부와 북한 지역에서 강화된 것을 고려할 때(Fig. 6d), 장마전선도 P2 기간에 상대적으로 북쪽에서 활동하였을 가능성이 있음을 추정해 볼 수 있다. 3.1절에서 언급된 장마 강수량 십년 변화의 공간적인 특징–P2 기간 동안 P1 기간에 비해 강수가 많은 특징은 중부지방에서 더욱 뚜렷하고 제주도의 경우 그 경향이 약하고 서귀포의 경우 P1 기간에 비가 더 많이 내려 반대의 변화 경향이 나타남– 또한 북태평양 고기압 확장에 따른 장마전선의 우리나라 중부지방 활동의 강화와 연관되어 있을 가능성이 있다.

Fig. 8. 
5820 m and 5880 m lines of geopotential height at 500 hPa averaged in P1 and P2 decade.

P2 기간 북태평양 고기압의 발달과 연관되어서 대기 하층에서는 중국 남부에서 일본 동쪽까지 고기압성 편차가 두드러지고 이를 따라 습윤한 남풍 또는 남서풍이 우리나라로 유입될 수 있는 패턴이 나타난다(Fig. 7d). 이는 원활한 수증기 공급을 통해 기단의 열적 성질의 차이와 함께 P2 기간 장마 강수량의 증가에 기여하였을 것으로 판단된다. 이러한 북태평양 고기압의 십년 변화의 특징은 P1 기간 강수가 적었던 사례와 P2 기간 강수가 많았던 사례들의 합성장 차이에서도 유사하게 나타났다(Fig. 7f). 이는 P2 기간 장마강수가 많았던 해에 실제 북태평양 고기압의 동아시아 확장이 있었음을 의미하기 때문에 장마 강수량의 십년 변화가 북태평양 고기압의 십년 변화가 연관되어 있음을 의미한다.

지금까지의 두 기간의 순환장 및 기단의 상당온위 차이 분석에서 한 가지 언급해야 하는 부분은 북태평양 고기압의 확장과 연관된 하층의 순환장과 상당온위의 두 기간 평균의 차이는 우리나라 주변에서 통계적으로 유의하였던 반면, 사례를 뽑아 합성도의 차이를 분석한 경우에는 유의성이 약해지는 특징이 나타난다. 이러한 특징은 적은 샘플로부터의 합성장 차이에 따른 통계적 유의성 확보의 어려움뿐만 아니라 영역이 좁은 우리나라에서 순환장의 적은 변화에도 장마강수가 민감하게 반응하는 특성이 반영된 것으로 판단된다. 일 예로 전반적인 북태평양 고기압의 확장으로 북서태평양 지역의 고기압성 순환이 강해지더라도 이 고기압성 순환이 우리나라를 완전히 덮어버리거나 반대로 우리나라까지 미처 확장하지 못하면 오히려 강수량이 적을 수 있다. 실제 본 연구에서 장마강수량이 적었던 1995년이 북서태평양 지역의 고기압은 발달하였지만 우리나라까지 확장하지 못한 케이스로 분석되었다(그림 생략). 그럼에도 불구하고 전반적으로 합성장 차이와 평균장 차이의 패턴이 비슷하고 합성장 차이 분석을 위해 뽑힌 각각의 케이스를 조사한 결과, P1과 P2 기간 각각 한 케이스를 제외하고 대다수의 케이스가 합성장의 패턴과 유사한 특징을 보여 강수가 많았을 때 북태평양 고기압의 확장이 있었음을 뒷받침할 수 있을 것으로 생각된다.

북태평양 고기압의 동아시아 확장은 서태평양 열대 · 아열대 지역의 대류활동과 밀접하게 연관되어 있다(Wang et al., 2000; Wang and Chan, 2002; Kwon et al., 2005; Zhou et al., 2009). P2 기간 북태평양 고기압의 동아시아 확장이 해양과 열대 대류활동과 어떤 연관성이 있는지 조사하기 위해 상향장파복사 및 강수에 대해 두 기간 평균의 차이를 조사하였다(Figs. 9a and 9b). 열대와 아열대 서태평양 지역의 차이가 뚜렷한데, P2 기간이 P1 기간에 비해 상대적으로 적도 서태평양에서 대류가 강해 강수가 많고 그 북쪽인 아열대의 중국 남부와 남중국해 그리고 일본 남쪽은 대류가 억제되어 강수가 적은 특징이 나타났다. 그 북쪽인 우리나라에서는 P2 기간 강수가 많고 대류활동이 강한 특징이 뚜렷하였다. 특히, P2 기간 동안 중국 남부와 남중국해 지역에서의 대류활동 약화는 앞서 제시한 북태평양 고기압의 동아시아 확장과 밀접하게 연관되어 있을 것으로 판단된다. 이러한 특징은 두 기간에 강수량이 많았던 해와 적었던 해 각각의 합성장 사이의 차이에서도 뚜렷하게 나타나(Figs. 9c and 9d), 실제 P2 기간의 장마 강수가 많았던 사례에서 중국 남부 및 남중국해 대류활동 억제와 연관된 북태평양 고기압의 동아시아 확장이 나타났음을 알 수 있다.

Fig. 9. 
Mean difference in (a) OLR and (b) precipitation rate between P1 decade and P2 decade. Red box in (a) indicates the region over southern part of China and northern part of South China Sea. Composite difference in (c) OLR and (d) precipitation between P1 decade and P2 decade. Gray (black) dots represent the grid point satisfied the 90% (95%) confidence level.

서태평양 열대 및 아열대 지역은 지구온난화의 경향이 강하게 나타나는 지역 중 하나로(L’Heureux et al., 2013; Whan et al., 2014) 북태평양 고기압의 동아시아 확장에 증가 경향은 없는지 1973년 이후 자료를 활용하여 북서태평양 아열대 지역의 지위고도의 경향을 확인한 결과, 장기 선형추세에서 약한 증가 경향이 있지만 통계적으로 유의하지 않았고 우리나라 장마 강수의 십년 변화 유사한 변화가 1980년대부터 2000년대까지 뚜렷하게 나타나는 것으로 보아 자체적인 장기 변화의 성분도 존재하는 것으로 생각된다(그림 생략).