[ Article ]

Atmosphere - Vol. 30, No. 1, pp.47-57

ISSN: 1598-3560 (Print) 2288-3266 (Online)

Print publication date 31 Mar 2020

Received 17 Oct 2019 Revised 04 Dec 2019 Accepted 22 Dec 2019

DOI: https://doi.org/10.14191/Atmos.2020.30.1.047

우리나라 강풍의 기후학적 시공간 변화 특성

김현욱 ; 김백조^* ; 남형구 ; 정종혁 ; 심재관

국립기상과학원 재해기상연구센터

Climatological Spatio-Temporal Variation of Strong Wind in Korea

Hyun Uk Kim ; Baek-Jo Kim^* ; Hyoung-Gu Nam ; Jong Hyeok Jung ; Jae-Kwan Shim

High Impact Weather Research Center, National Institute of Meteorological Sciences, Gangneung, Korea

Correspondence to: ^* Baek-Jo Kim, High Impact Weather Research Center, National Institute of Meteorological Sciences, Industrial-Academic Cooperation Group, Gangneung-Wonju National Univ., 7, Jukheon-gil, Gangneung-si, Gangwon-do 25457, Korea. Phone: +82-33-913-1051, Fax: +82-33-644-2657 E-mail: swanykim@korea.kr

Abstract

In this study, the climatological spatio-temporal variation of strong wind and gust wind in Korea during the period from 1993 to 2018 was analyzed using daily maximum wind speed and daily maximum instantaneous wind speed data recorded at 61 observations. Strong wind and gust wind were defined as 14 m s^-1 and 20 m s^-1, which are the same as the KMA’s criteria of special weather report. The frequency of strong wind and gust wind occurrence was divided into regions with the higher 25 percent (Group A) and the lower 75 percent (Group B). The annual frequency of strong wind and gust wind occurrence tended to be decreased in most parts of the Korean peninsula. In Group A with stations located at coastal region, strong wind and gust wind occurred most frequently in winter with higher frequency at 1200~1600 LST and 2300~2400 LST due to influence of East Asian winter monsoon. In addition, a marked decreasing trend throughout the four seasons was shown at Daegwallyeong, Gunsan and Wando observations. In contrast, it can be found in Group B that the monthly frequency of strong wind and wind gust occurrence was higher in August and September by effect of typhoon and hourly frequency was higher from 1200 LST to 1800 LST.

Keywords:

Strong wind, gust wind, frequency, trend, spatial distribution

1. 서 론

지구 표면은 태양에너지로 인해 가열되는데, 표면의 상태에 따라 온도차가 발생한다. 이러한 온도차로 인한 공기의 흐름을 바람이라고 한다(Ha, 1998). 이 중에서 지표면 부근의 바람은 지형적, 지리적 조건 등에 의해서 큰 영향을 받는다. 이 중에서도 강풍과 돌풍은 바람으로 인해 유발되는 자연재해의 주된 원인이지만, 시·공간적 분포 및 빈도와 같은 통계적 특징과 관련해 아직도 많은 불확실성이 존재한다(Mashiko, 2019). 강풍은 매우 강한 바람을 의미하지만 이에 대한 정의는 국가별, 분야별로 다르다. 전 세계적으로 사용하고 있는 뷰포트 풍력 계급도(Beaufort wind force scale)에서는 풍속 14 m s^-1 이상을 강풍으로 분류하고 있다. 돌풍은 미국기상학회의 기상학 용어집에서 “바람의 속도가 짧은 시간, 급격히 증가하는 것”이라고 간단하게 정의하고 있다(Mashiko, 2019). 이러한 바람은 인간을 포함한 지구상의 모든 생명체에 직·간접적으로 많은 영향을 미치고 있다. 그러므로 바람의 시·공간적 변동에 대한 이해는 바람과 관련된 자연재해 저감 대책을 수립하는데 매우 중요하다.

기후학적으로 보면 1971년부터 2000년까지 30년간 최대풍속이 13.9 m s^-1 이상의 강풍 빈도는 목포를 중심으로 한 남서지역이나 대관령과 같은 산간지역에서 많았다. 이 기간 동안 남서지역의 강풍 빈도는 목포, 군산, 완도와 여수 순으로 높았으며, 상대적으로 내륙에서의 발생빈도는 뚜렷이 낮았다(KMA, 2001). Kim et al. (2009)은 1970년부터 2008년까지 남서지역의 강풍발생 원인을 태풍, 겨울 계절풍, 전선풍으로 구분하고 지역별 영향에 대해 분석했으며, 겨울 계절풍은 군산, 목포, 완도에서, 태풍은 여수에서 강풍 발생에 큰 영향을 준다고 설명했다. 한반도 바람 분포 특성에 관한 연구로는 태풍의 진행에 따른 바람 분포 특성(Kim et al., 2006), 지상풍속의 극값 변화(Choi and Moon, 2008), 바람의 시·공간 특성(Kim and Kim, 2013), 2003년 이후 지상풍속 증가 변화(Kim and Paik, 2015) 그리고 대도시, 동해안, 남해안, 서해안, 중부내륙, 남부 내륙으로 구분한 권역별과 내륙, 해안지역의 강풍 특성(Ham et al., 2017) 등이 있다. 국지적 강풍에 관한 연구는 크게 강원 영동지역의 봄철 강풍과 겨울철 경북 내륙지역의 강풍으로 구분할 수 있다. 강원 영동지역의 강풍 발생 메커니즘은 역전층 효과(Jang and Jeon, 2008; Lee and In, 2009), 태백산맥 풍하측 기상요소 특성(Jo et al., 2015), 국지 하강풍 메커니즘(물띰, 부분반사, 임계고도 반사)과 지형효과(Kim and Jung, 2006)를 제시하고 있다. 겨울철 경북 내륙지역인 영주 지방 및 태백산맥과 소백산맥 풍하측의 강풍에 대해서는 지형효과(Park, 2001; Kim and Lee, 2010)의 영향으로 설명하고 있다.

이와 같이 강풍에 대한 다양한 연구가 활발히 이루어지고 있지만, 다른 기상요소나 재해기상분야에 비해서 상대적으로 전국적인 강풍 발생의 기후학적 특성 연구는 여전히 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 우리나라의 61개 관측지점의 바람관측자료를 이용하여 전국적으로 풍속의 강도와 강풍 및 돌풍 발생빈도의 년도·계절·월·시간별 경향성과 공간분포의 변화특성을 알아보고자 한다.

2. 자료 및 분석 방법

2.1 자료

본 연구에서는 기상청에서 운영하는 61개 지점의 종관기상관측장비(Automated Synoptic Observing System, ASOS)에서 관측된 자료 중에서 일 최대풍속과 일 최대순간풍속을 사용했다. 관측자료의 기간은 1993년 이전에 많은 관측지점에서 일 최대순간풍속 자료가 없기 때문에 1993년부터 2018년까지(26년)로 설정했다. Fig. 1은 관측지점의 위치와 고도를 나타낸 것이다. 여기서 회색으로 표시된 지점은 풍향풍속계의 설치 고도가 10 m 이상인 지점이다. 예를 들면 서산은 20.2 m로 가장 높았고 수원, 군산, 부산, 통영이 약 18 m로 다음이었다.

Fig. 1.

Location of surface observation stations used in this study. Gray circle indicates the station with elevation of more than 10 m.

본 연구에서는 일 최대풍속이 14 m s^-1 이상인 바람을 강풍(Strong Wind, SW)으로, 일 최대순간풍속이 20 m s^-1 이상인 경우를 돌풍(Gust Wind, GW)으로 정의했다. 이와 같은 기준은 기상청 육상 강풍주의보에 해당한다.

2.2 분석방법

지상기상관측지침에 의하면 풍속은 지면으로부터 높이에 따라 다르게 나타나기 때문에 지상 10 m 높이의 풍속을 표준으로 한다고 설명되어 있다. 그러므로 풍향풍속계에 대한 고도 평준화를 위해 다음의 식을 사용했다(Pryor et al., 2005; Jiang et al., 2010; Wan et al., 2010).

U Z 10 U Z a = Z 10 Z a α

여기서, U는 풍속, Z₁₀은 10 m 고도, Z_a는 실제 관측고도를 의미한다. α는 일반적으로 1/7로 설정한다(Peterson and Hennessey, 1978; Weisser and Foxon, 2003). 그리고 선형회귀분석을 활용하여 SW와 GW 빈도의 경향성을 연도별, 계절별, 월별, 시간별로 분석하고, 지역별로 SW와 GW 경향성의 공간적 특징을 파악했다. 경향성에 대한 통계적 유의성은 p 값 < .005를 기준으로 했다.

3. 결 과

3.1 경년 변화와 지역구분

Figure 2는 일 최대풍속과 강풍(SW) 발생빈도, 일 최대순간풍속과 돌풍(GW) 발생빈도의 경년 변화를 나타낸 것이다. 풍속의 강도는 전국 61개 관측지점의 자료를 평균했으며, SW와 GW의 발생빈도는 합산했다. 최근 26년간 우리나라에서 SW는 전국적으로 연평균 약 122회가 발생했으며, 2005년을 기점으로 연평균 발생빈도 보다 낮은 빈도가 많았다. SW의 감소추세는 연평균 약 -7.7회/년, 일 최대풍속 강도의 감소추세는 -0.02 m s^-1/년으로 나타났으며, p 값 < .001로 통계적으로 유의하였다. GW는 연평균 약 252회 발생했으며, 그 발생빈도는 SW보다는 3년이 늦은 2008년부터 연평균 발생빈도에 미치지 못하였다. GW의 감소추세는 약 -11.6회/년으로 나타났으며, p 값 < .001로 통계적으로 유의하였다. 일 최대순간풍속 강도의 감소추세는 통계적으로 유의한 -0.01 m s^-1/년이었다. SW와 GW의 발생빈도 변화에 비해 풍속의 변화가 크지 않은 것은 다양한 바람 관측지점의 자료를 평균했기 때문인 것으로 판단된다. 따라서 전국 관측지점의 SW와 GW의 발생빈도에 따라 상위 25%(A 그룹), 하위 75%(B 그룹) 지점을 나누어 분석했다(Fig. 3). A 그룹은 대부분이 해안가와 산지에 위치한 관측지점이며, 반대로 B 그룹은 대부분이 내륙에 위치한 관측지점이었다. A 그룹과 B 그룹의 SW와 GW의 발생빈도 비율은 지역별 격차가 매우 심하게 나타나며, A 그룹에 속한 지역에서 약 90% 이상의 SW와 GW가 발생하고 있는 것을 확인할 수 있었다. SW가 가장 많이 관측된 지점은 남해안의 여수로 연구기간 동안 총 477회 관측되었으며, 완도가 432회, 강원 영동 산지지역의 대관령이 430회 순으로 나타났다. GW가 가장 많이 관측된 지점은 울릉도로 1,002회 관측되었으며, 대관령은 724회, 여수는 665회 순으로 나타났다.

Fig. 2.

Interannual variations of (a) annually averaged daily maximum wind speed (bar) and annual frequency of SW occurrence (solid line) and (b) annually averaged daily maximum instantaneous wind speed (bar) and annual frequency of GW occurrence (solid line). The thin gray line denotes the trend in the annual frequency of SW or GW occurrence. The number in the rectangle means the 26 year-averaged value of annually frequency of SW or GW occurrence.

Fig. 3.

Distribution of observation stations classified by (a) Group A (regions with upper 25%) and (b) Group B (regions with lower 75%) based on SW and GW.

Figure 4는 A 그룹의 강풍(SW)과 돌풍(GW)의 발생빈도 및 일 최대풍속과 일 최대순간풍속의 강도에 대한 경년 변화를 나타낸 것이다. A 그룹의 SW는 연평균 약 116회 발생하며, 2005년부터 연평균 발생빈도 값보다 작았다. 그 추세는 약 -7.3회/년으로 나타났으며, p 값 < .001로 통계적으로 유의하였다. 일 최대풍속의 감소추세는 약 -0.05 m s^-1/년으로 나타났으며, 전국을 대상으로 한 경향에 비해서 감소경향이 -0.03 m s^-1/년 증가했다. R² 값으로 살펴볼 때 0.38에서 0.83으로 크게 개선되었다. 이것은 SW에 대한 선형회귀분석으로 계산된 식의 설명력이 증가한 것으로 SW의 경향을 83% 설명 가능하다는 의미이다. GW는 연평균 약 223회 발생하며, 2008년을 기점으로 연평균 발생빈도 값에 미치지 못하는 현상이 지속되었다. 그 감소추세는 통계적으로 유의한 약 -10.1회/년으로 나타났다. 일 최대순간풍속의 감소추세는 약 -0.05 m s^-1로 나타났으며, 전국을 대상으로 한 경향에 비해서 해마다 -0.04 m s^-1 정도로 증가했다. R² 값도 0.16에서 0.72로 크게 개선되었다.

Fig. 4.

Interannual variations of (a) annually averaged daily maximum wind speed (bar) and annual frequency of SW occurrence (solid line) and (b) annually averaged daily maximum instantaneous wind speed (bar) and annual frequency of GW occurrence (solid line) in Group A. The thin gray line denotes the trend in the annual frequency of SW or GW occurrence. The number in the rectangle means the 26 year-averaged value of annually frequency of SW or GW occurrence.

Figure 5는 B 그룹의 강풍(SW)과 돌풍(GW)의 발생빈도 및 일 최대풍속과 일 최대순간풍속의 강도에 대한 경년 변화를 나타낸 것이다. B 그룹의 SW는 연평균 약 5.8회, GW는 약 28.4회가 각각 발생했으며, 대부분 연평균 발생빈도보다 작았다. B 그룹의 SW와 GW는 발생빈도가 작고 변동성이 크기 때문에 통계적으로 유의하지는 않지만 감소하는 추세로 나타났다. 또한 일 최대풍속의 강도는 다소 약하였지만, 일 최대순간풍속은 2012년까지는 증가추세를 보이다가 이후 감소하는 경향을 나타낸다.

Fig. 5.

Interannual variations of (a) annually averaged daily maximum wind speed (bar) and annual frequency of SW occurrence (solid line) and (b) annually averaged daily maximum instantaneous wind speed (bar) and annual frequency of GW occurrence (solid line) in Group B. The thin gray line denotes the trend of SW or GW occurrence frequency. The number in the rectangle means the 26 year-averaged value of annually frequency of SW or GW occurrence.

전반적으로 돌풍의 발생빈도가 강풍의 발생빈도보다 많으며 감소추세가 뚜렷하게 나타났다. 여기서 돌풍의 빈도가 많은 이유는 기상, 기후, 지리 등 다양하겠지만, 일반적으로 풍속은 10분 평균을 사용하며, 순간풍속은 풍속 값에 대한 시간 평균 없이 다양한 조건에서 관측되는 순간적인 풍속을 관측하기 때문인 것으로 판단된다. 풍속의 장기간 변화 경향에 대해 Ryoo et al. (2006)은 우리나라 대부분의 지역에서 도시화로 인해 관측소 주변의 고층건물과 주변 장애물의 증가로 인해 지역적으로 평균 풍속이 크게 감소하고 있음을 제시했다. Choi and Moon (2008)은 56년(1951~2006) 동안 14 m s^-1 이상의 강풍은 약 200회 감소한 것으로 설명했다. 이러한 지상의 강풍 발생 감소는 우리나라뿐만 아니라 전 세계적인 경향으로 나타난다. Wu et al. (2018)은 강풍 발생빈도의 감소 원인을 기온 상승, 북극진동, 몬순순환 등 대기순환 변화 측면과 도시화(지면 피복 변화)와 대기경계층 특성변화 등과 관련된 마찰력 변화 측면으로 해석하고 있다.

3.2 계절별 변화 특성

SW와 GW의 발생빈도를 봄은 3~5월(MAM), 여름은 6~8월(JJA), 가을은 9~11월(SON), 겨울은 12~2월(DJF)로 정의하고 계절별 경향성을 분석했다. Figure 6은 A 그룹의 강풍(SW)과 돌풍(GW)의 계절별 발생빈도 및 일 최대풍속과 일 최대순간풍속의 강도 경향을 나타낸다. A 그룹에서 SW의 발생빈도는 겨울이 약 40.6회/년, 봄이 약 35.4회/년, 가을이 약 22.0회/년 그리고 여름이 약 18.0회/년 순으로 나타났다. SW의 발생빈도 감소추세는 겨울이 약 -3.2회/년, 봄이 약 -2.0회/년, 가을이 약 -1.1회/년 그리고 여름이 약 -1.0회/년 순으로 겨울이 가장 뚜렷하였다. 일 최대풍속의 강도는 겨울이 약 -0.061 m s^-1/년, 봄이 약 -0.048 m s^-1/년, 가을이 -0.045 m s^-1/년 그리고 여름이 약 -0.035 m s^-1/년 순으로 나타났다. SW 발생빈도와 일 최대풍속의 추세는 p 값 < .001로 통계적으로 유의하였다. 계절별 GW의 발생빈도는 겨울이 약 77.1회/년, 봄이 약 69.7회/년, 가을이 약 43.2회/년 그리고 여름이 약 33.2회/년 순으로 나타났다. GW의 발생빈도에 대한 감소추세는 겨울이 -4.4회/년, 봄이 -2.4회/년, 가을이 -1.8회/년 그리고 여름이 -1.5회/년 순으로 나타났다. 일최대순간풍속의 강도는 겨울이 약 -0.67 m s^-1/년, 가을이 약 -0.054 m s^-1/년, 봄이 약 -0.048 m s^-1/년 그리고 여름이 약 -0.040 m s^-1/년 순으로 나타났다. GW와 일 최대순간풍속의 추세는 p 값 < .001로 통계적으로 유의하였다.

Fig. 6.

Seasonal variations ((a) MAM, (b) JJA, (c) SON, and (d) DJF) of annually averaged daily maximum wind speed (bar) and annual frequency of SW occurrence (left panel) and annually averaged daily maximum instantaneous wind speed and annual frequency of GW occurrence (right panel) in Group A. The thin gray line denotes the trend in the annual frequency of SW or GW occurrence. The number in the rectangle means the 26 year-averaged value of annually frequency of SW or GW occurrence.

Figure 7은 B 그룹의 강풍(SW)과 돌풍(GW)의 계절별 발생빈도 및 일 최대풍속과 일 최대순간풍속의 강도 경향을 제시하였다. B 그룹에서 SW의 발생빈도는 여름이 약 2.8회/년, 봄이 약 1.3회/년, 가을이 약 1.1회/년, 그리고 겨울이 약 0.7회/년 순으로 여름에 SW가 가장 많이 발생하였다. GW의 발생빈도는 여름이 약 9.0회/년, 봄이 약 7.3회/년, 겨울이 약 6.3회/년 그리고 가을이 약 5.8회/년 순으로 나타났다. B 그룹의 SW와 GW의 발생빈도는 관측횟수가 적고 변동성이 크기 때문에 회귀분석은 수행하지 않고 경향성만 조사했다. 그 결과, B 그룹 역시 발생빈도가 감소하는 경향을 확인할 수 있었다. 풍속의 강도 또한 전반적으로 매우 약하게 감소하는 경향을 보이고 있다. 다만, 여름철 일 최대순간풍속의 경우, 2013년까지 증가추세를 보이다가 이후 감소 추세를 보인다.

Fig. 7.

Seasonal variations ((a) MAM, (b) JJA, (c) SON, and (d) DJF) of annually averaged daily maximum wind speed and annual frequency of SW occurrence (left panel) and annually averaged daily maximum instantaneous wind speed and annual frequency of GW occurrence (right panel) in Group B. The thin gray line denotes the trend in the annual frequency of SW or GW occurrence. The number in the rectangle means the 26 year-averaged value of annually frequency of SW or GW occurrence.

A 그룹과 같은 결과는 선행연구와 유사한 것으로 확인되었다. Kim and Paik (2015)은 우리나라의 14개 지점에서 관측된 바람 자료를 사용하여 계절별 평균 풍속 변화에서 겨울, 봄, 가을 그리고 여름의 순으로 풍속이 강하였으며, 겨울이 장기간 풍속의 감소 경향이 뚜렷함을 보였다. 이와 같은 계절별 일 최대풍속과 일 최대순간풍속의 발생빈도로 볼 때 최근 들어 겨울철 시베리아 기단의 동아시아로의 확장과 관련된 겨울철 동아시아 몬순의 약화와 동아시아 지역의 대기순환 안정도가 강화한 것으로 설명할 수 있다. McVicar et al. (2010)과 Guo et al. (2011)는 지상 부근의 공간적으로 평균된 풍속의 계절변동 특성은 종관 규모의 몬순 흐름에 영향을 크게 받는다고 지적했다. 또한 Griffin et al. (2010)은 풍속변화의 경향성은 지역규모 대기순환과 함께 국지적 지리환경의 영향도 받는다고 보고하였다.

3.3 월별 및 시간별 변화 특성

Figure 8은 A 그룹의 강풍(SW)과 돌풍(GW)의 빈도, 최대풍속과 최대순간풍속의 월별 및 시간별 변화를 나타낸 것이다. A 그룹의 SW 발생빈도는 월평균 약 251회 발생하며, 1~4월과 12월이 월 평균 보다 SW 발생이 많았다. SW 발생빈도는 3월이 401회로 가장 높았고, 6월이 109회로 가장 낮았으며, 그 차이는 약 3.7배였다. 월평균 보다 높은 기간과 낮은 기간의 평균 발생빈도는 각각 약 363회와 171회로 나타나 그 차이가 2배 이상이었다. GW 발생빈도는 월평균 약 483회 발생하며, 1~4월과 11~12월이 월 평균보다 높은 빈도를 보였다. SW와 마찬가지로 3월이 763회로 가장 높았으며, 6월이 194회로 가장 낮았다. GW 발생빈도가 월평균 보다 높은 기간과 낮은 기간의 평균 발생빈도는 각각 약 659회와 308회로 2배 이상 차이가 났다. 겨울과 봄에 최대풍속과 최대순간풍속이 자주 발생하는 것은 겨울의 북서 계절풍, 봄의 국지 강풍과 전선동반 저기압의 빈번한 통과의 영향으로 판단하였다. Kim et al. (2009)은 겨울 계절풍이 한반도 남서지역의 강풍 발생빈도에 큰 영향을 주는 것으로 확인하였다. A그룹 SW 발생빈도의 시간별 변화를 살펴보면 1시간 평균 SW는 약 126회 발생했으며, 1100~1600 LST와 2300~2400 LST에 1시간 평균보다 높게 나타났으며, 특히 1300 LST에 207회로 가장 높았고, 2000 LST에 80회로 가장 낮았으며, 그 차이는 약 2.6배로 나타났다. 1시간 평균보다 높은 시간대와 낮은 시간대의 평균 발생빈도는 각각 약 174회와 101회로 약 1.7배 차이를 보였다. GW의 발생빈도는 약 242회이며, 0100 LST, 1000~1600 LST, 2300~2400 LST에 1시간 평균 보다 높게 나타났다. 특히 1300 LST에 383회로 가장 높았고, 0600 LST에 170회로 가장 낮았으며 약 2.3배로 차이가 나타났다. SW와 GW의 시간별 변화는 유사한 패턴으로 나타났으며, 심야(2300~2400 LST)시간과 정오(1200 LST) 부근에 상대적으로 높은 빈도를 보이는 쌍봉형 패턴이 나타났다.

Fig. 8.

Frequency of SW and GW occurrence in Group A: (a) monthly and (b) hourly.

Figure 9는 B 그룹의 강풍(SW)과 돌풍(GW)의 발생빈도, 최대풍속과 최대순간풍속의 월별 및 시간별 변화를 나타낸 것이다. B 그룹의 월별 변화를 살펴보면 SW는 월 평균 약 13회 발생했으며, 4월, 8월, 9월이 월 평균 보다 높은 빈도로 발생했다. 8월이 55회로 가장 높았고, 10월에는 SW가 발생하지 않았다. GW는 약 62회 발생하였고 1월, 3~4월, 8~9월이 월 평균 보다 높게 나타났다. 특히 8월이 148회로 가장 높았고, 10월이 26회로 가장 낮았다. B 그룹은 가을에 높은 GW 발생빈도가 나타냈다. 이는 다양한 기상학적 요인이 있을 수 있지만, 평소 SW와 GW가 자주 발생하지 않는 내륙 지역에서 가을에 태풍의 영향을 많이 받는 것으로 판단되며, 실제로 1993년부터 2018년까지 우리나라에 영향을 미친 태풍 발생빈도는 8월과 9월에 가장 높은 빈도를 보였다. 또한 연구자료를 바탕으로 태풍 기간 동안에 발생한 SW와 GW를 분석한 결과, 전체 분석기간 대비 태풍 기간 동안 A 그룹에서의 SW는 약 11%, WG는 약 9%가 발생한 반면에, B 그룹에서의 SW는 약 58 %, GW는 약 32%가 발생한 것으로 나타났다. B 그룹의 시간별 변화를 살펴보면 1시간 평균 SW는 약 6회 발생했으며, 0900~1200 LST, 1400~1800 LST, 2000 LST, 2200 LST에 1시간 평균 보다 높게 SW가 나타났다. 특히 1500 LST에 18회로 가장 높았고, 0100 LST, 0400 LST에 1회로 가장 낮았다. GW는 약 31회 발생했으며, 1100~1800 LST에 1시간 평균보다 GW 발생이 많았다. 특히 1500 LST에 71회로 가장 높았고, 0600 LST에 14회로 가장 낮았다. B 그룹은 낮 시간에 SW와 GW가 발생하는 측면에서 A그룹과 동일하지만, 밤시간에 최고 값이 보이는 모습이 나타나지 않았다.

Fig. 9.

Frequency of SW and GW occurrence in Group B: (a) monthly and (b) hourly.

강풍과 돌풍의 발생원인은 선행연구의 결과와 같이 지역, 지리적 특성뿐만 아니라 동일 지역이라 하더라도 다양한 종관기상학적 패턴의 영향에 기인된다. Park et al. (2014)은 우리나라에서 강풍이 발생한 기간의 종관기압 패턴을 6가지 형태로 분류했으며, Mashiko (2019)는 일본에서 강풍은 태풍의 영향과 관계없이 1300~1700 LST 시간에 많이 발생한다고 제시하였다. 이 연구에서는 낮 시간 동안 강풍 발생이 많은 이유가 태양복사에 의한 지표면 가열로 대기가 불안정하고 적운대류가 활발하여 발생하는 국지순환의 영향 때문으로 설명하고 있으나. 이에 대한 체계적이고 다양한 접근의 연구가 앞으로 추가적으로 수행되어야 할 것이다.

3.4 연간 발생빈도 추세의 공간분포

Figure 10은 1993년부터 2018년까지 A 그룹 관측지점의 강풍(SW)과 돌풍(GW) 발생빈도 경향을 나타낸 것이다. B 그룹의 관측지점은 발생빈도가 적어 분석에서 제외했다. 검은색 원은 통계적으로 유의한 지역이며, 회색 원은 통계적으로 유의하지 않은 지역이다. 원의 크기는 경향의 기울기이며, 테두리만 있는 원은 빈도가 증가하는 것을 나타낸다. 우리나라 전반적으로 SW와 GW의 빈도는 통계적으로 유의한 지역과 통계적으로 유의하지 않은 지역 모두 감소 경향을 보였다. 극히 일부 지역에서 증가 경향을 보이고 있으나 통계적으로 유의하지 않았으며, 그 추세 또한 매우 미약하였다. SW는 대관령, 군산, 목포 그리고 완도에서, GW는 대관령, 울릉도 그리고 완도에서 감소 경향이 뚜렷하였다. 대관령, 울릉도, 군산, 목포 그리고 완도는 A 그룹 관측지점 중에서도 SW와 GW의 빈도가 높은 지역으로 나타났다.

Fig. 10.

Distribution of trend in the annual frequency of (a) SW and (b) GW occurrence.

Figure 11은 계절별 강풍(SW)과 돌풍(GW)의 발생빈도 경향을 나타낸 것이다. 봄과 겨울에 감소추세가 뚜렷하고, 대부분 지역에서 통계적으로 유의하였다. 여름과 가을은 감소추세를 보이지만 통계적으로 유의하지 않은 지역이 많았다. 이것은 여름철의 북태평양 고기압과 가을철의 이동성 고기압의 영향으로 바람이 약한 고기압에 의해 강풍과 돌풍의 발생빈도가 적은 것으로 사료된다. A 그룹 지역 중에서도 SW는 대관령, 속초, 군산, 목포 그리고 완도가, GW는 대관령, 울진, 군산, 완도 그리고 부산이 사계절 내내 지속적으로 감소추세인 것으로 나타났다. 특히 대관령, 군산 그리고 완도는 SW와 GW 모두 사계절 내내 지속적인 감소 추세를 보였다. Kim and Kim (2013)은 지상 풍속에 미치는 국지지리 특성을 알아보기 위해 고도, 지표피복, 지리위치, 도시화를 연구했다. 풍속의 감소 경향은 고도가 낮고 지표피복이 도시나 빌딩으로 되어있는 지역과 해안지역에 위치한 도시에서 명확하게 나타난다고 밝혔다.

Fig. 11.

Seasonal distribution of trend in the annual frequency of (a) SW (upper panel) and (b) GW (bottom panel) occurrence.

4 요약 및 결론

본 연구는 최근 26년(1993~2018)간 61개 지점의 바람 관측자료(일 최대풍속, 일 최대순간풍속)를 활용하여 강풍(SW)과 돌풍(GW)의 시·공간적 변화 특성을 분석했으며, 그 결과는 다음과 같다.

우리나라의 SW와 GW는 지속적으로 감소 추세를 보이고 있으며, 최근 약 10년은 SW와 GW의 발생빈도가 매우 낮았다. 이러한 경향은 지구온난화, 도시화 등으로 인해 우리나라뿐만 아니라 전 세계적으로 나타나는 현상으로 확인되었다(Wu et al., 2018).

우리나라의 SW와 GW의 발생빈도는 지역편차가 심하게 나타났으며, 상위 25%에 해당하는 지역(A 그룹)에서 약 90% 이상의 SW와 GW가 발생하였다. 이 지역은 주로 해안지역에 위치하고 있으며, 일부 산지지역과 내륙지역도 포함되었다.

A 그룹은 통계적으로 유의하게 SW와 GW의 발생빈도가 감소하였으며, 최근에 약 10년 동안 연평균 빈도에 미치지 못하는 현상이 지속되었다. 계절별로 겨울 >봄 > 가을 > 여름 순으로 감소폭이 높게 나타났으며, 이 결과는 선행연구와 유사하였다(Kim and Paik, 2015). 1~4월과 12월인 겨울과 봄에 SW와 GW의 높은 빈도가 나타나는데, 이는 겨울의 북서 계절풍과 봄의 국지강풍의 영향으로 판단된다. SW와 GW의 가장 높은 빈도가 나타나는 3월과 가장 낮은 빈도를 보이는 6월의 빈도값 차이는 약 3.6배로 높았다. 시간대별로 정오와 이른 오후(1200~1600 LST) 시간과 야간(2300~2400 LST) 시간에 높은 빈도를 보이는 쌍봉형으로 나타났다.

B 그룹(하위 75%)은 통계적으로 유의하진 않지만 감소하는 경향을 보였다. 이 그룹에서 SW와 GW의 발생빈도가 연평균 빈도에 미치지 못하는 기간이 대부분이었다. SW와 GW의 발생빈도가 적어서 계절별 회귀분석을 수행하지는 않았으나 모든 계절에 감소하는 경향이 나타났다. 8월과 9월에 SW와 GW의 빈도가 높게 나타난 것은 평소 강풍의 빈도가 높지 않은 내륙지역에서 태풍의 영향을 받았기 때문으로 판단된다. 시간대별로 정오와 오후(1200~1800 LST) 시간대에 높은 빈도를 보였으며, 이는 태양복사에 의한 지표면 가열로 대기가 불안정하고 적운대류 발생과 관련된 국지순환이 추가적으로 영향을 미친 것으로 판단된다(Mashiko, 2019).

A 그룹의 SW와 GW의 감소추세는 통계적으로 유의여부와 관계없이 대부분 지역에서 나타났다. SW와 GW 발생빈도의 감소추세가 다른 관측지점에 비해 뚜렷하고, 사계절 모두 감소하고 있는 지역은 대관령(영동산지), 군산 그리고 완도(남해안)였다.

지상 바람은 다양한 요인에 의해 풍속과 풍향의 변화가 나타나고 지구의 대기순환을 반영하는 중요한 변수로써 앞으로도 지속적인 관심과 연구가 필요한 기상요소이다. 본 연구의 결과는 각 지역의 지상 바람과 관련된 정책과 자연재해 피해저감을 위한 정책 마련에 기초자료로써 활용될 가치가 있다. 향후 지상 바람으로 인한 피해 빈도와 규모의 경향성에 대한 시·공간 분포를 알아보고 이와 관련된 기상학적 강풍과 돌풍 발생특성 분석 연구가 수행되어야 한다. 또한, 통계적 또는 확률론적 기법을 활용한 재해유발 풍속 임곗값을 추정하고 유사지역을 구분함으로써 효과적인 강풍 및 돌풍의 피해저감 대책 수립과 특보기준 개선에 활용될 것으로 판단된다.

Acknowledgments

본 연구는 기상청 국립기상과학원 “재해기상 감시·분석·예측기술개발 및 활용연구(KMA2018-00223)” 과제의 일환으로 수행되었습니다.

References

Choi, E. S., and I. J. Moon, 2008: The variation of extreme values in the precipitation and wind speed during 56 years in Korea. Atmosphere., 18, 397-416 (in Korean with English abstract).
Guo, H., M. Xu, and Q. Hu, 2011: Changes in near-surface wind speed in China: 1969-2005. Int. J. Climatol., 31, 349-358. [https://doi.org/10.1002/joc.2091]
Griffin, B. J., K. E. Kohfeld, A. B. Cooper, and G. Boenisch, 2010: Importance of location for describing typical and extreme wind speed behavior. Geophys. Res. Lett., 37, L22804. [https://doi.org/10.1029/2010GL045052]
Ha, Y. C., 1998: The causes of wind and types of strong winds. J. Wind Engineering Ins. Korea, 2, 4-12 (in Korean).
Ham, J. H., H. Y. Jung, and G. H. Gwak, 2017: Analysis on characteristics of strong wind distribution using automated synoptic observing system data in Korea. Proc. of the Autumn Meeting of KMS, Busan, Korea, Kor. Meteor. Soc. 2017, 589-590 (in Korean).
Jang, W., and H. Y. Jeon, 2008: Severe downslope windstorms of Gangneung in the springtime. Atmosphere, 18, 207-224 (in Korean with English abstract).
Jiang, Y., Y. Luo, Z. Zhao, and S. Tao, 2010: Changes in wind speed over China during 1956-2004. Theor. Appl. Climatol., 99, 421-430. [https://doi.org/10.1007/s00704-009-0152-7]
Jo, Y.-J., T.-Y. Kwon, and B.-C. Choi, 2015: Characteristics of meteorological variables in the leeward side associated with the downslope windstorm over the Yeongdong region. J. Kor. Earth Sci. Soc., 36, 315-329 (in Korean with English abstract). [https://doi.org/10.5467/JKESS.2015.36.4.315]
Kim, B.-J., J. K. Shim, H. S. Jeong, S.-L. Lee, and H. G. Kim, 2006: Characteristics of wind fields over the Korean Peninsula associated with typhoons Rusa (0215) and Maemi (0314). J. Kor. Data Analysis Soc., 8, 1625-1643 (in Korean)
Kim, B.-J., S.-L. Lee, and G.-U. Park, 2009: Characteristics of strong wind occurrence in the Southwestern region of Korea, J. Kor. Soc. Hazard Mitigation, 9, 37-44 (in Korean with English abstract).
Kim, J., and K. Paik, 2015: Recent recover of surface wind speed after decadal decrease: a focus on South Korea. Climate Dyn., 45, 1699-1712. [https://doi.org/10.1007/s00382-015-2546-9]
Kim, J.-H., and I.-U. Chung, 2006: Study on mechanisms and orographic effect for the springtime downslope windstorm over the Yeongdong region. Atmosphere, 16, 67-83 (in Korean with English abstract).
Kim, J. H., and Y. H. Lee, 2010: A Study on Orographic Effect that Affect the Strong Winds Genesis of Yeongju Region in the Winter. Proc.of the Autumn Meeting of KMS, Busan, Korea, Kor. Meteor. Soc., 494-495 (in Korean).
Kim, J.-Y., and D.-Y. Kim, 2013: Spatio-temporal characteristics of wind observations over South Korea: 1982-2011. Asia-Pac. J. Atmos. Sci., 49, 551-560. [https://doi.org/10.1007/s13143-013-0049-3]
KMA, 2001: Climatic Map in Korea. Korea Meteorological Administration, 188 pp (in Korean).
Lee, J. G., and S.-R. In, 2009: A numerical sensitivity experiment of the downslope windstorm over the Yeongdong region in relation to the inversion layer of temperature. Atmosphere, 19, 331-344 (in Korean with English abstract).
Mashiko, W., 2019: A statistical study of wind gusts in Japan using surface observations. J. Meteorol. Soc. Jpn., 97, 39-54. [https://doi.org/10.2151/jmsj.2019-001]
McVicar, T. R., T. G. Van Niel, M. L. Roderich, L. T. Li, X. G. Mo, N. E. Zimmermann, and D. R. Schmatz, 2010: Observational evidence from two mountainous regions that near‐surface wind speeds are declining more rapidly at higher elevations than lower elevations: 1960-2006. Geophys. Res. Lett., 37, L06402. [https://doi.org/10.1029/2009GL042255]
Park, J.-K., W.-S. Jung, E.-B. Kim, and B.-R. Lee, 2014: Study on the synoptic meteorological characteristics of windstorms occurring on the Korean Peninsula. J. Environ. Sci. Int., 23, 1673-1691 [https://doi.org/10.5322/JESI.2014.23.10.167]
Park, S. T., 2001: A study on strong winds of East Regions in the winter (About strong winds of leeward in Taebaek and Sobaeg mountain range). Atmosphere, 11, 169-172 (in Korean).
Peterson, E. W., and J. P. Hennessey, 1978: On the use of power laws for estimates of wind power potential. J. Appl. Meteor., 17, 390-394. [https://doi.org/10.1175/1520-0450(1978)017<0390:OTUOPL>2.0.CO;2]
Pryor, S. C., J. T. Schoof, and R. J. Barthelmie, 2005: Empirical downscaling of wind speed probability distributions. J. Geophys. Res. Atmos., 110, D19109. [https://doi.org/10.1029/2005JD005899]
Ryoo, S.-B., Y.-H. Kim, T.-H. Kwon, and I.-S. Park, 2006: Inhomogeneities in Korean climate data (I): Due to site relocation. Atmosphere, 16, 215-223 (in Korean with English abstract).
Wan, H., X. L. Wang, and V. R. Swil, 2010: Homogenization and trend analysis of Canadian near-surface wind speeds. J. Climate, 23, 1209-1225. [https://doi.org/10.1175/2009JCLI3200.1]
Weisser, D., and T. J. Foxon, 2003: Implications of seasonal and diurnal variations of wind velocity for power output estimation of a turbine: a case study of Grenada. Int. J. Energy Res., 27, 1165-1179. [https://doi.org/10.1002/er0938]
Wu, J., J. Zha, D. Zhoa, and Q. Yang, 2018: Changes in terrestrial near-surface wind speed and their possible causes: an overview. Climate Dyn., 51, 2039-2078. [https://doi.org/10.1007/s00382-017-3997-y]