우리나라 여름철 월별 기온 변동성과 유라시아 봄철 눈덮임 간의 상관성 분석

1. 서 론

지난 37년(1979~2015년) 동안 우리나라 여름철(6~8월) 평균 기온은 23.7^oC로 강한 경년 변동성과 함께 1979년 이후 현재까지 꾸준히 증가하는 추세를 가지고 있다. 이 기간 동안 여름철 평균 기온의 증가 추세는 약 0.24^oC/10년으로 37년 동안 약 1^oC가 증가하였다. 또한 최근 들어 이상 고온 현상의 발생이 증가하면서 폭염에 의한 사망자가 증가하고 사회경제적인 피해 등이 빈번하게 발생하고 있는데(Lee et al., 2013), 특히 우리나라에서 발생한 태풍, 집중호우, 대설 등 자연재해로 인한 인명 피해의 규모는 폭염에 기인한 것이 가장 큰 것으로 밝혀졌다(Kysely et al., 2010). 따라서 여름철 기온은 최근 들어 그 중요성이 강조되고 있으며 그 변동성에 대한 지속적인 연구가 필요하다.

우리나라 여름철 월별 기온의 경우 평년값(1981~2010년)은 6, 7, 8월이 각각 21.1^oC, 24.5^oC, 25.1^oC이며(Yim et al., 2015) 7월과 8월의 월별 기온은 강한 경년 변동성을 가지는 것으로 나타났다. 또한 월별 기온의 선형 추세는 6, 7, 8월 모두 증가하는 경향을 보이나, 오직 6월 기온의 선형 추세만이 통계적으로 유의한 값을 가지는 것으로 나타났다. 월별 기온들의 상관계수들을 살펴보면 6월 기온 변동성은 7월 기온 변동성과 0.21, 8월 기온 변동성과는 0.24로 유의하지 않았으나, 7월과 8월의 기온 변동성은 그 상관성이 0.56으로 95% 유의도를 만족하는 것으로 나타났다(Won et al., 2015). 이와 같은 결과들은 우리나라 여름철 기온의 월별 변동 특성이 서로 다름을 보여 주는 것이다. 최근 우리나라 기온 연구의 대부분은 여름철 평균 기온의 변동성 이해에 초점이 맞춰져 있으며 월별 기온 변동성에 대한 연구는 그 수가 많지 않아 이 연구에서는 우리나라 월별 기온 변동성에 초점을 맞춰 분석을 진행하였다.

우리나라를 포함한 동아시아 여름철 기후에 영향을 미치는 인자들 중에는 엘니뇨/라니냐(Kug et al., 2010; Wu et al., 2010), 열대 인도양 표층수온(Hu et al., 2011), 북대서양 표층수온(Wu et al., 2011; Zuo et al., 2013), 남반구 극진동(Zheng et al., 2015) 등이 있으며, 이러한 인자들은 우리나라를 포함하는 동아시아 여름철 기온 변동성에 주요한 기여를 하는 것으로 알려져 있다. 예를 들면 엘니뇨가 발생한 해의 우리나라 여름철 기온은 저온 경향이 뚜렷했으며, 라니냐가 발생한 해의 경우 엘니뇨처럼 뚜렷한 영향은 나타나지 않지만 대체적으로 여름철 기온이 고온을 기록하는 것으로 나타났다(Cha et al., 1999). 여름철 열대 인도양의 표층 수온이 따뜻할 경우 Matsuno-Gill 패턴(Matsuno, 1966; Gill, 1980)을 통해 대류권 기온이 상승하게 되고 이는 대류권 내부에서 켈빈파를 발달시켜 East Asia Pacific 또는 Pacific-Japan 원격상관 패턴에 영향을 주게 된다. 즉 열대-동아시아의 원격상관 패턴에 기인한 대기 순환이 아열대 북서태평양 지역에 고기압성 흐름을 한반도를 포함한 일본, 중국 북동부 지역에는 저기압성 흐름을 만들어 우리나라 여름철 기온에 영향을 주게 된다(Hu et al., 2011). 또한 봄철 북대서양에 형성되는 삼극 (tripole) 표층수온 패턴은 그 지역에서의 대기-해양 간의 상호작용과 엘니뇨/라니냐 쇠퇴기의 적도 동태평양의 표층 수온의 영향과 함께(Wu et al., 2011) 유라시아 대륙을 가로지르는 대기 순환장을 강제력화 시킴으로 동아시아 여름철 기온에 영향을 준다고 알려져 있다(Zuo et al., 2013). 또한 봄철 남반구 극진동은 북인도양 표층 수온의 변화와 그에 따른 대기 순환장의 변화를 통해 중국 북동부 지역을 포함하는 동아시아 지역에 구름을 감소시키고 도달하는 태양 복사열을 증가시켜 기온을 상승시킨다는 연구 결과가 있다(Zheng et al., 2015).

이와 같은 인자들 외에 유라시아 지역의 겨울철-봄철 눈덮임과 동아시아 여름철 몬순과의 관계에 대해 연구들이 지속적으로 진행되어 왔다(Wu and Qian, 2003; Zhang et al., 2004; Zhao et al., 2004; Wu and Kirtman, 2007; Wu et al., 2009; Yim et al., 2010; Han et al., 2014). 그 중 유라시아 지역 봄철 눈덮임은 동아시아 강수 뿐만 동아시아 기온과도 매우 높은 연관성을 가지고 있는 것으로 알려져 있다(Wu et al., 2014a). 특히 Yim et al. (2010)에서는 봄철(3~5월) 평균 유라시아 눈덮임의 두 가지 주요한 패턴을 경험적 직교 함수(Empirical Orthogonal Function, EOF) 분석을 통해 설명하였다. 즉 첫 번째 EOF 모드는 유라시아 전 지역에서 눈덮임의 변동성이 동서 방향으로 동일한 부호를 가지고 나타나는 특성을 보이는 반면에 두 번째 EOF 모드의 경우 유라시아 지역의 동쪽과 서쪽에 서로 다른 부호를 가지는 쌍극(dipole) 패턴의 변동 특성을 보이고 있는 것으로 나타났다. Yim et al. (2010)은 이 쌍극 패턴의 공간구조를 가지는 눈덮임 변동성이 동아시아 여름철 몬순과 높은 상관성을 가진다고 제시하였다. 본 연구에서는 Yim et al. (2010)의 연구를 확장하여 유라시아 봄철 눈덮임의 주요 변동성이 어떤 메커니즘을 통해 우리나라 여름철 월별 기온 변동성과 상관성을 가지는 지 분석하였다.

2. 연구 방법 및 자료

본 연구에서 사용한 한반도 월별 기온 자료는 기상청에서 제공하는 45개 관측소 자료를 0.1^o× 0.1^o 재격자화한 자료를 평균하여 이용하였다. 연구에서 사용한 관측소들의 위치를 Fig. 1에 도시하였으며, 연구기간은 1979년부터 2015년으로 총 37년에 대해 분석을 진행하였다. 눈덮임 자료는 National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA)의 Climate Data Record (CDR)에서 제공하는 89 × 89의 북반구 눈덮임 자료(Snow cover extent for the Northern Hemisphere)를 2^o× 2^o의 공간 규모를 가지도록 재격자화 하였다. 이 때 유라시아 지역(40~70^oN, 20~140^oE) 눈덮임의 기후평균값을 Fig. 2에 도시하였는데, 3, 4월(Figs. 2a, b)에 비해 5월(Fig. 2c)의 눈덮임 양은 50% 이상 크게 감소하였으며 만주 북동쪽을 제외하고는 눈덮임이 거의 관측되지 않아 본 연구에서는 5월을 제외한 3~4월을 봄철 평균으로 정하여 분석하였다.

Fig. 1.

Location of 45 stations used in this study.

Fig. 2.

Climatological (1980~2010) snow cover in Eurasia continent in a) March, b) April, and c) May.

대규모 순환장 분석을 위한 표층 기온과 지위고도 자료는 3월부터 8월까지 2.5^o× 2.5^o 격자의 National Centers for Environmental Prediction-National Center for Atmospheric Research (NCEP/NCAR) 재분석 자료1(Kalnay et al., 1996)를 이용하였다. 토양 수분 분석을 위해 Climate Prediction Center (CPC) 에서 제공하는 리키 버킷 방식(Leaky Bucket Method)으로 만들어진 모델 자료를 사용하였다(Fan and van den Dool, 2004).

이 모델은 위 식을 이용하여 계산되었으며 이 때 W(t)는 토양 수분의 양, P(t)는 강수량, E(t)는 증발산량, R(t)는 하천유수의 발산량, G(t)는 지하수의 총량을 의 미한다(Huang et al., 1996). 계산에 이용된 자료는 CPC에서 제공하는 강수량과 전 지구 재분석 2 m 대기 온도를 이용하였고, 출력자료는 토양 수분, 증발량, 유출량이 있다. 논문에서 분석한 기간을 포함하고 전 지구값이 제공되며 고해상도 격자(0.5^o× 0.5^o)로 조밀하기 때문에 사용하였으며 이전 연구(Wu et al., 2014a, 2014b)에서도 이용되었다.

표층 수온 분석을 위해서는 2^o× 2^o 격자의 Extended Reconstructed Sea Surface Temperature version 4(ERSST V4) 자료(Huang et al., 2014)를 사용하였다. 본 연구에서 사용한 월별 자료는 분석기간 동안의 선형 추세를 제거하고 평년값을 제거한 편차값을 사용하여 분석하였다.

3. 결 과

3.1 봄철 눈덮임 특성 분석

Figure 3은 봄철 평균 유라시아 눈덮임에 대한 EOF 분석 결과로 분석 영역은 40~60^oN, 20~140^oE이다. 첫 번째 EOF 모드의 공간 구조와 주성분(principal component) 시계열은 Figs. 3a, c에, 두 번째 EOF 모드의 공간 구조와 주성분 시계열은 Figs. 3b, d에 각각 도시하였다. 첫 번째, 두 번째 EOF 모드의 경우 전체 변동성의 각각 27.9%, 10.9%를 설명하는 것으로 나타났다. 한편 두 모드들은 공간구조에서 명확한 차이가 나타났는데, 첫 번째 EOF 모드의 경우 유라시아 전 지역에 걸쳐 동일한 부호를 가지는 특성을 보이는 반면에 두 번째 EOF 모드에서는 유라시아의 동쪽 지역과 서쪽 지역의 부호가 서로 다른 쌍극 구조가 나타났으며, 이와 같은 구조들은 Yim et al. (2010)의 결과와 비슷하다.

Fig. 3.

The spatial pattern of the first EOF mode of Eurasian snow cover during March and April (a) and its corresponding principal component time series (c). Figures 3c, d are the same as in Figs. 3a, c except the second mode (b, d).

Table 1에는 Fig. 3에서 보인 봄철 유라시아 눈덮임 변동성의 처음 두 EOF 모드들의 주성분 시계열과 한반도 월별 기온 간의 상관 계수를 나타내었다. 한반도 6월 기온 변동성과 첫 번째 EOF 모드의 주성분 시계열과의 상관계수가 0.47로, 이는 통계적으로 99% 신뢰수준에서 유의한 것으로 나타났다. 즉 봄철 유라시아 전역에 눈덮임의 양이 증가하면 한반도 6월 기온이 상승한다는 것을 확인할 수 있다. 이와 대조적으로 두 번째 EOF 모드의 주성분 시계열은 우리나라 8월 기온 변동성과 통계적으로 95% 신뢰수준에서 유의한 상관성(0.39)을 가지고 있는 것으로 나타났다. 이는 봄철 유라시아 대륙의 동서방향으로 쌍극 구조를 가지는 눈덮임 구조는 한반도 늦여름 기온 변동성과 상관성을 가지고 있음을 보여 주는 것이다. 이 같은 사실은 봄철 유라시아 지역의 눈덮임의 두 EOF 모드의 주성분을 6, 7, 8월 동아시아 표층 기온에 회귀분석을 수행한 결과(Fig. 4)에서도 비슷하게 나타났다.

Table 1.

Correlation coefficients of Korean monthly temperature and the first and second EOF principal components (PCs) of Eurasian spring snow cover for 1979-2015. * and ** denotes 95% and 99% confidence level of the correlation coefficient based on a Student’s t-test.

Fig. 4.

Regressed air temperature at 1000-hPa anomalies in June (a), July (b) and August (c) against with the first EOF principal component time series of Eurasian spring snow cover. Figures 4d-f are the same as in Figs. 4a-c except for the second EOF principal component time series. Dots indicate the region where the regressed anomalies are statistically significant at 95% confidence level.

첫 번째 EOF 모드의 경우 6월 우리나라를 포함한 동아시아 지역 전반의 기온 변동성과 높은 양의 상관성을 가지고 있으며(Fig. 4a), 이와 대조적으로 7, 8월에는 그 상관성이 약하게 나타났다(Figs. 4b, c). 두 번째 EOF 모드의 경우 6, 7, 8월 모두 양의 상관성을 가지지만(Figs. 4d-f) 특히 8월 우리나라 기온 변동성과 매우 강한 상관성을 가지고 있는 것으로 나타났다(Fig. 4f). 따라서 이후에는 유라시아 대륙에서 동서 방향으로 동일한 부호를 가지고 있는 첫 번째 EOF 모드가 6월 기온에 어떤 메커니즘으로 작용하는지 살펴보고, 동서 방향으로 쌍극 구조를 가지는 두 번째 EOF 모드가 8월 기온에 어떻게 영향을 미치는지에 대해 분석하였다.

3.2 6월 기온과 봄철 눈덮임 간의 메커니즘 분석

유라시아 봄철 눈덮임 변동성과 상관성이 있는 대기 순환을 확인하기 위해 첫 번째 모드의 주성분 시계열을 6월 850 hPa 지위고도와 바람장에 대해 계산한 회귀 패턴을 Fig. 5에 도시하였다. 첫 번째 EOF 모드와 관련성을 가지고 있는 동아시아 지역에서 6월 대기 순환장의 특성은 위도 40^oN를 기준으로 남쪽에는 고기압성 흐름이, 북쪽에는 저기압성 흐름이 유의한 것으로 나타났다. 봄철 눈덮임은 6월 동아시아 지역의 쌍극 구조의 대기 순환을 통해 한반도 6월 기온을 상승시키는 것을 알 수 있다. 특히 한반도 남동쪽에 중심을 둔 고기압성 흐름은 우리나라 쪽으로 남풍 계열의 바람을 유도할 뿐만 아니라 태양 복사에너지의 일사효과를 강화시킴으로 기온 상승에 기여하였음을 알 수 있다.

Fig. 5.

Regressed geopotential height (shading) and winds (vector) at 850-hPa anomalies in June against with the first EOF principal component time series of Eurasian spring snow cover. Dots indicate the region where the regressed anomalies are statistically significant at 95% confidence level.

이전 연구에 따르면 유라시아 눈덮임 변동성과 북극진동(Arctic Oscillation, AO)간의 관계는 겨울철 AO와 봄철 유라시아 눈덮임 간의 동시, 지연상관성이 있으며 AO가 1주의 선행기간을 가질 때 유라시아 눈덮임이 최대값을 가지는 것으로 나타났다(Bamzai, 2003). Bamzai (2003)는 AO와 유라시아 눈덮임 간에는 주간 상관성뿐만 아니라 월간, 계절간 상관성이 있다고 설명하였으며, 이는 유라시아 눈덮임의 주요 모드들간의 상관계수에서도 나타나고 있다(Table 2). 유라시아 눈덮임 변동성의 첫 번째 EOF 모드의 경우 2, 3월 AO 지수와 통계적으로 유의한 상관성을 가지고 있음을 알 수 있다. 반면 두 번째 모드의 경우 2, 3월 AO 지수와의 상관계수가 첫 번째 EOF 모드와의 상관성에 비해 낮았다. 이와 같은 결과는 2, 3월 AO가 음의 위상을 가질 때 그 해 봄철 유라시아 대륙 전반의 눈덮임이 증가하며 특히 유라시아 서쪽 지역의 눈덮이 증가함을 보여주는 것이다. 이 때 AO 지수는 NOAA CPC에서 제공하는 값을 이용하였다. Thompson and Wallace (1998) 역시 AO가 유라시아 대륙의 표층 기온 변동과 매우 강한 상관성을 가진다고 설명하였다. AO가 음의 위상일 경우 극 및 대류권 제트기류가 약해져 극지방의 찬 공기의 이류로 인해 유라시아 지역의 눈덮임은 봄철까지 지속될 수 있음을 유추할 수 있다.

Table 2.

Correlation coefficients of the first and second EOF principal components (PCs) of Eurasian spring snow cover and AO index for 1979~2015. * and ** denotes 95% and 99% confidence level of the correlation coefficient based on a Student’s t-test.

유라시아 지역의 눈덮임이 기후 시스템에 미치는 영향에는 두 가지 물리적인 과정을 통해 이루어진다(Yasunari et al., 1991; Yim et al., 2010). 하나는 눈덮임의 높은 반사율로 인해 유입되는 태양 복사 에너지가 감소하고 이로 인해 표층 기온이 낮아져 눈덮임을 지속시키는 되먹임 현상으로 주로 봄철에 나타난다. 다른 하나는 눈덮임과 토양수분 간의 관계로 유입되는 태양 복사 에너지의 양이 변하면서 늦봄부터 눈이 녹기 시작하고 눈이 녹아 증가한 토양수분이 초여름까지 지연된 상태에서 증발하게 된다. 토양이 충분히 습윤할 때 현열은 감소하게 되며 잠열은 증가하게 되어 습윤 정적 에너지가 증가하면서 대기 하층에서 상대적인 저기압성 흐름이 나타나게 되고 이로 인해 대류현상까지 나타나면서 강수현상까지 유도하는 양의 되먹임이 진행될 수 있다(Hohenegger et al., 2009). 봄철 유라시아 대륙의 눈덮임이 우리나라 6월 기온에 미치는 메커니즘을 확인하기 위해 먼저 Fig. 6에 봄철 유라시아 지역 눈덮임의 첫 번째 EOF 모드를 5월 및 6월 토양 수분에 대해 회귀 분석한 패턴을 도시하였다. 그 결과 봄철 유라시아 전 지역의 눈덮임 증가는 5, 6월 중앙 유라시아 지역의 토양 수분의 양을 상대적으로 증가시킬 수 있음을 확인할 수 있다. 앞에서 언급하였듯이 봄철에 내린 많은 양의 눈이 녹으면서 늦은 봄과 지연된 초여름 토양 수분의 양을 증가시키는 역할을 하게 된다. 나아가 토양 수분의 양이 증가하면 늦은 봄과 초여름 식생의 활동과 함께 대기로의 증발산이 늘어나면서 그 지역에서 대기 강제력으로 작용할 수 있으며 이는 결국 풍하 지역에 대기 파동을 유도할 수 있다(Yim et al., 2010).

Fig. 6.

Regressed soil moisture anomalies in a) May, and b) June against with the first EOF principal component time series of Eurasian spring snow cover. Dots indicate the region where the regressed anomalies are statistically significant at 95% confidence level.

이를 확인하기 위하여 5, 6월 중앙 유라시아 지역의 토양 수분(40~60^oN, 65~140^oE)을 지수로 삼아 6월 850 hPa 지위고도에 대해 회귀분석을 수행하여 Fig. 7에 나타내었다. 늦은 봄철과 초여름 중앙 유라시아 지역의 토양 수분이 증가할 때 늦은 봄철과 초여름 중앙 유라시아 지역의 토양 수분이 증가하면 증발량의 증가로 인한 대기중 습윤 정적 에너지의 증가로 하층(850 hPa)에 저기압성 흐름이 중국 북동부 지역에 형성되고 6월에는 오호츠크해의 상대적인 저기압성 흐름이 발달하며 우리나라 지역의 하층(850 hPa)은 상대적인 고기압성 흐름이 나타나는 것을 알 수 있다. 이 대기 순환 패턴은 유라시아 봄철 눈덮임 첫 번째 EOF 모드를 6월 850 hPa 지위고도에 회귀 분석한 패턴(Fig. 5)과 유사한 형태임을 알 수 있다.

Fig. 7.

Regressed geopotential height (shading) and winds (vector) at 850-hPa anomalies in June against with the time series of soil moisture index (40~60oN, 65~140oE) in June. Dots indicate the region where the regressed anomalies are statistically significant at 95% confidence level.

결과적으로 오호츠크해 고기압이 약화되면서 북쪽의 차고 건조한 공기가 남하하지 못하고 북태평양 고기압이 북동쪽으로 확장하게 되면서 장마전선은 북상하게 된다. 우리나라 주변의 고기압성 흐름으로 인해 강수량이 감소하게 되고 온난한 공기가 다량으로 유입되고 태양 복사에너지의 일사효과를 증가시킴으로 우리나라 6월의 기온의 상승을 유도할 수 있다. 이를 통해 유라시아 봄철 눈덮임이 늦봄과 초여름 토양 수분의 증가와 이에 강제력화 된 대기 순환이 우리나라 6월 기온에 영향을 준다는 것을 알 수 있다. 또한 위에서 정의한 토양 수분의 지수는 우리나라 6월 기온과 0.52의 상관계수를 가지며 이는 통계적으로 95% 유의도를 따르는 값이다.

3.3 8월 기온과 봄철 눈덮임 간의 메커니즘 분석

유라시아 지역에서 봄철 쌍극자 구조의 눈덮임 변동성을 설명하는 두 번째 EOF 모드가 8월 기온에 어떻게 영향을 미치는지를 분석하기 위해 Fig. 8에 두 번째 EOF 모드의 주성분 시계열을 봄철과 여름철 북대서양 표층 수온에 대해 회귀분석한 패턴을 도시하였다. 즉 유라시아 봄철 눈덮임 변동성의 두 번째 EOF 모드는 첫 번째 EOF 모드가 AO와 밀접한 상관성을 가지고 있는 것과 다르게 북대서양(0~60^oN) 표층 수온과 관련성을 가지고 있는 것으로 생각한 것이다. 그 결과 봄철(Fig. 8a) 동안에는 10^oN 부근에 상대적으로 약한 SST 양의 편차가 나타나며, 50^oN 부근에는 10^oN에 비해 강한 양의 편차가 나타났다. 또한 30^oN 부근에는 약한 음의 편차가 형성되어 남북방향으로 삼극 패턴의 해수면 온도 구조가 형성된 것을 확인할 수 있다. 또한 유라시아 봄철 눈덮임 변동성의 첫 번째 EOF 모드와 밀접한 상관성이 있는 2월 AO가 음의 모드일 때 봄철, 여름철 북대서양 표층 수온과 회귀분석한 패턴은(그림으로 보이지 않음) Fig. 8에 나타난 구조와 서로 다름을 확인할 수 있었다.

Fig. 8.

Regressed SST anomalies in a) MAM and b) JJA against with the second EOF principal component time series of Eurasian spring snow cover. Dots indicate the region where the regressed anomalies are statistically significant at 95% confidence level.

이와 같은 삼극 패턴은 여름철(Fig. 8b) 동안에도 북대서양 지역에 유사한 구조가 지속되는 것을 알 수 있으며 이 구조는 여름철에 유라시아 대륙에 로스비파동을 유도하는 원인이 된다(Zhou et al., 2013). 적도 북대서양의 수온 편차가 양의 값을 가질 때 비단열 가열로 인해 상승기류가 형성이 되고 상층에서의 발산으로 인해 유럽과 유라시아 지역을 지나는 대기 파동이 형성되게 된다. 이 파동은 동아시아 여름 몬순과 밀접한 연관성을 가지는 우랄 산맥에 강한 고기압성 흐름을 형성하게 되면서 몬순을 약화시키게 된다(Zuo et al., 2013). 즉 북대서양 지역의 삼극 패턴의 해수면 온도 강제력이 유라시아 지역의 봄철 쌍극자 구조의 눈덮임과 북대서양 상층의 대기 파동 모두와 밀접한 상관성을 가지면서, 동시에 봄철 눈덮임이 여름철 우리나라를 포함한 동아시아 지역의 기온 변동성과의 관계성을 지속시키는 것으로 생각할 수 있다.

Figure 9에는 봄철 유라시아 눈덮임 변동성의 두 번째 EOF 모드와 대서양의 삼극 패턴 지수(40~55^oN, 310~340^oE와 12~22^oN, 290~320^oE의 합에서 25~35^oN, 300~340^oE의 차이)로 8월 500 hPa 지위고도에 대해 회귀 계산한 패턴을 나타내었다. 두 번째 모드를 500 hPa 지위고도에 회귀분석한 패턴의 경우(Fig. 9a) 북반구 중위도 지역에서 경도 방향으로 파수 3~4 정도의 대기 파동을 확인 할 수 있으며 특히 유럽 서쪽에 고기압성 흐름이, 유라시아 대륙에서는 저기압성 흐름 그리고 우리나라 주변에서는 약한 고기압성 흐름이 형성되는 것을 알 수 있다. 이 형태는 이전 연구에서 제시된 Eurasian (EU) 패턴과 유사함을 알 수 있다. 이전 연구에서 정의된 EU 지수(Wallace and Gutzler, 1981)를 사용하여 500 hPa 지위고도에 회귀 계산한 패턴과 Fig. 9a에 나타난 패턴과의 공간 상관계수는 0.53으로 95% 수준에서 유의함을 확인하였다.

Fig. 9.

Regressed geopotential height at 500-hPa anomalies in August against with the second EOF principal component time series of Eurasian spring snow cover (a). Figure 9b is the same as in Fig. 9a except for the Atlantic SST index. Note that the Atlantic SST index is defined as the difference of SST anomalies averaged area over (40~55oN, 310~340oE) plus (12~22oN, 290~320oE) minus (25~35oN, 300~340oE). Dots indicate the region where the regressed anomalies are statistically significant at 95% confidence level.

한편 여름철 대서양의 삼극 지수를 500 hPa에 회귀분석한 결과(Fig. 9b) 역시 유라시아 동쪽 지역에는 저기압성 흐름, 우리나라 주변은 고기압성 흐름을 만들어 봄철 유라시아 지역의 쌍극자 구조의 눈덮임과 관련성이 있는 8월 대기 순환(Fig. 9a)과 유사한 것을 알 수 있다. 이것은 봄철 유라시아 대륙의 동쪽 지역과 서쪽 지역 간에 눈덮임 양의 차이가 큰 쌍극 형태의 구조가 북대서양 지역의 삼극 패턴의 해수면 온도 강제력과 함께 8월 북반구 중위도 지역에 EU 패턴의 대기 파동 구조를 유도하고 그 결과 우리나라 주변에 고기압성 흐름을 강화시켜 8월 기온을 상승시키는 역할을 한 것으로 생각할 수 있다.

4. 결 론

본 연구에서는 한반도 여름철 기온에 영향을 주는 봄철 유라시아 대륙의 눈덮임 특성을 이해하기 위해 EOF 분석을 수행하였으며 동기간과 지연된 기간의 대기 순환에 대해서도 추가적으로 분석하였다. 첫 번째 모드에서는 동서방향으로 동일한 부호가 나타나며, 두 번째 모드에서는 유라시아 동쪽의 중국 대륙에는 상대적으로 양의 편차가, 유라시아 서쪽의 유럽 지역에서는 음의 편차가 나타나는 쌍극 구조가 나타났다. 한편 첫 번째 모드는 한반도 6월 기온과 0.47의 높은 상관성을 가지며, 두 번째 모드는 8월과 0.36의 통계적으로 유의한 상관성을 가지는 것으로 나타났다. 첫 번째 모드의 경우 2월 및 3월 AO와 −0.54, −0.60의 매우 높은 상관성을 가지는데, 즉 AO의 약화로 인해 눈덮임이 봄철 동안 지속되고 늦은 봄과 초여름 다량의 눈이 녹아 토양 수분이 증가하여 이 때 수분의 증발산 작용이 대기 강제력으로 작용하여 한반도 부근에는 고기압성 흐름, 오호츠크해 주변에는 저기압성 흐름을 형성하여 우리나라 6월 기온 상승에 기여하는 것으로 분석되었다.

유라시아 지역에서 동서 방향의 쌍극 형태의 눈덮임으로 나타나는 두 번째 모드의 경우 8월 EU 패턴과 상관성을 가지고 있는 것으로 나타났다. 특히 두 번째 모드는 봄철 북대서양 지역 삼극 패턴의 해수면 온도 강제력과 연관성을 가지고 있는 것으로 추정하였고 이 강제력이 여름철까지 지속되면서 8월 EU 패턴의 대기 순환장이 한반도 부근의 고기압성 흐름을 유도하여 기온 상승에 기여하는 것으로 판단하였다. 즉 봄철 유라시아 지역의 쌍극자 형태의 눈덮임은 독립적인 강제력으로 작용하기 보다는 북대서양 지역의 해수면 온도 강제력과 관련성을 가지면서 우리나라 기온 변동성에 영향을 준 것으로 추정하였다. 앞 절에서도 언급한 바와 같이 이후 연구를 통해 북대서양 삼극 패턴의 해수면 온도 강제력과 유라시아 지역의 쌍극 형태의 눈덮임 현상과의 역학적 연관성을 면밀하게 분석할 필요가 있다.

Acknowledgments

이 연구는 기상청 연구 개발 프로그램(KMIPA2015-2112)의 지원으로 수행되었습니다. 세밀한 심사로 논문의 질을 높여주신 두 분 심사자님들에게 깊은 감사를 드립332 »니다.

References

• Bamzai, A. S., (2003), Relationship between snow cover variability and Arctic Oscillation index on a hierarchy of time scales, Int. J. Climatol., 23, p131-142. [https://doi.org/10.1002/joc.854]
• Cha, E.-J., J.-G. Jhun, and H.-S. Chung, (1999), A study of characteristics of climate in South Korea for El Niño/La Niña years, J. Korean Meteor. Soc., 35, p98-117, (in Korean with English abstract).
• Gill, A. E., (1980), Some simple solutions for heat-induced tropical circulation, Quart. J. Roy. Meteor. Soc., 106, p447-462. [https://doi.org/10.1002/qj.49710644905]
• Fan, Y., and H. M. van den Dool, (2004), Climate Prediction Center global monthly soil moisture data set at 0.5 resolution for 1948 to present, J. Geophys. Res., 109, p10. [https://doi.org/10.1029/2003jd004345]
• Han, J. P., G. Liu, and Y. F. Xin, (2014), A dipole pattern of summer precipitation over mid-high latitude Asia and related snow cover anomalies in the preceding spring, Atmos. Oceanic Sci. Lett., 7, p364-368.
• Hohenegger, C., P. Brockhaus, C. S. Bretherton, and C. Schär, (2009), The soil moisture-precipitation feedback in simulations with explicit and parameterized convection, J. Climate, 22, p5003-5020. [https://doi.org/10.1175/2009jcli2604.1]
• Hu, K., G. Huang, and R. Huang, (2011), The impact of tropical Indian Ocean variability on summer surface air temperature in China, J. Climate, 24, p5365-5377. [https://doi.org/10.1175/2011jcli4152.1]
• Huang, B., and Coauthors , (2014), Extended reconstructed sea surface temperature version 4 (ERSST.v4). Part I: Upgrades and intercomparisons, J. Climate, 28, p911-930.
• Huang, J., H. M. van den Dool, and K. P. Georgarakos, (1996), Analysis of model-calculated soil moisture over the US (1931~1993) and applications to long range temperature forecasts, J. Climate, 9, p1350-1362.
• Kalnay, E., and Coauthors , (1996), The NCEP/NCAR 40- year reanalysis project, Bull. Amer. Meteor. Soc., 77, p437-471.
• Kug, J.-S., M. S. Ahn, M. K. Sung, S.-W. Yeh, H. S. Min, and Y. H. Kim, (2010), Statistical relationship between two types of El Niño events and climate variation over the Korean Peninsula, Asia-Pac. J. Atmos. Sci., 46, p467-474. [https://doi.org/10.1007/s13143-010-0027-y]
• Kysely, J., R. Huth, and J. Y. Kim, (2010), Evaluating heatrelated mortality in Korea by objective classifications of ‘air masses’, Int. J. Climatol., 30, p1484-1501.
• Lee, W.-S., S. Kim, S. Jeong, and M.-K. Kim, (2013), Characteristics and cause analysis of the extraordinary high events occurred in summer over the Korean Peninsula, Proc. Spring Meeting of KMS, 2013, p372-373, (in Korean).
• Matsuno, T., (1966), Quasi-geostrophic motions in the equatorial area, J. Meteor. Soc. Japan, 44, p25-43.
• Thompson, D. W., and J. M. Wallace, (1998), The Arctic Oscillation signature in the wintertime geopotential height and temperature fields, Geophys. Res. Lett., 25, p1297-1300. [https://doi.org/10.1029/98gl00950]
• Wallace, J. M., and D. S. Gutzler, (1981), Teleconnections in the geopotential height field during the Northern Hemisphere winter, Mon. Wea. Rev., 109, p784-812. [https://doi.org/10.1175/1520-0493(1981)109<0784:titghf>2.0.co;2]
• Won, Y. J., S.-W. Yeh, S. R. Yeo, H. S. Jo, W. M. Kim, and B. Y. Yim, (2015), A study of characteristic on Korea summer temperature variability, Proc. Spring Meeting of KMS, 2015, p580-581, (in Korean).
• Wu, B., K. Yang, and R. Zhang, (2009), Eurasian snow cover variability and its association with summer rainfall in China, Adv. Atmos. Sci., 26, p31-44. [https://doi.org/10.1007/s00376-009-0031-2]
• Wu, R., and B. P. Kirtman, (2007), Observed relationship of spring and summer East Asian rainfall with winter and spring Eurasian snow, J. Climate, 20, p1285-1304. [https://doi.org/10.1175/jcli4068.1]
• Wu, R., S. Yang, S. Liu, L. Sun, Y. Lian, and Z. Gao, (2010), Changes in the relationship between Northeast China summer temperature and ENSO, J. Geophys. Res. Atmos., 115, p21107. [https://doi.org/10.1029/2010jd014422]
• Wu, R., S. Yang, S. Liu, L. Sun, Y. Lian, and Z. Gao, (2011), Northeast China summer temperature and North Atlantic SST, J. Geophys. Res. Atmos., 116, p16116. [https://doi.org/10.1029/2011jd015779]
• Wu, R., P. Zhao, and G. Liu, (2014a), Change in the contribution of spring snow cover and remote oceans to summer air temperature anomaly over Northeast China around 1990, J. Geophys. Res. Atmos., 119, p663-676.
• Wu, R., G. Liu, and Z. Ping, (2014b), Contrasting Eurasian spring and summer climate anomalies associated with western and eastern Eurasian spring snow cover changes, J. Geophys. Res. Atmos., 119, p7410-7424.
• Wu, T.-W., and Z.-A. Qian, (2003), The relation between the Tibetan winter snow and the Asian summer monsoon and rainfall: An observational investigation, J. Climate, 16, p2038-2051. [https://doi.org/10.1175/1520-0442(2003)016<2038:trbttw>2.0.co;2]
• Yasunari, T., A. Kitoh, and T. Tokioka, (1991), Local and remote responses to excessive snow mass over Eurasia appearing in the northern spring and summer climate- a study with the MRI GCM, J. Meteor. Soc. Japan, 69, p473-487.
• Yim, S.-Y., J. G. Jhun, R. Lu, and B. Wang, (2010), Two distinct patterns of spring Eurasian snow cover anomaly and their impacts on the East Asian summer monsoon, J. Geophys. Res. Atmos., 115, p22113. [https://doi.org/10.1029/2010jd013996]
• Yim, S.-Y., E. M. Kim, S. J. Kim, H. S. Lee, H. K. Kim, and H. D. Yoo, (2015), The meteorological characteristics in summer 2015, Proc. Autumn Meeting of KMS, 2015, p29-29, (in Korean).
• Zhang, Y., T. Li, and B. Wang, (2004), Decadal change of the spring snow depth over the Tibetan Plateau: The associated circulation and influence on the east Asian summer monsoon, J. Climate, 17, p2780-2793. [https://doi.org/10.1175/1520-0442(2004)017<2780:dcotss>2.0.co;2]
• Zhao, P., X. Zhang, X. Zhou, M. Ikeda, and Y. Yin, (2004), The sea ice extent anomaly in the North Pacific and its impact on the East Asian summer monsoon rainfall, J. Climate, 17, p3434-3447. [https://doi.org/10.1175/1520-0442(2004)017<3434:tsieai>2.0.co;2]
• Zheng, F., J. Li, R. T. Clark, R. Ding, F. Li, and L. Wang, (2015), Influence of the boreal spring Southern Annular Mode on summer surface air temperature over northeast China, Atmos. Sci. Lett., 16, p155-161. [https://doi.org/10.1002/asl2.541]
• Zhou, M., H. Wang, S. Yang, and K. Fan, (2013), Influence of springtime North Atlantic Oscillation on crops yields in Northeast China, Climate Dyn., 41, p3317-3324. [https://doi.org/10.1007/s00382-012-1597-4]
• Zuo, J., W. Li, C. Sun, L. Xu, and H.-L. Ren, (2013), Impact of the North Atlantic sea surface temperature tripole on the East Asian summer monsoon, Adv. Atmos. Sci., 30, p1173-1186. [https://doi.org/10.1007/s00376-012-2125-5]