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이상기후 대응을 위한 기후 감시분석 정보 개선 및 통합 시스템 구축

저자
기후분석과 김선태, 김선용, 명복순, 한정민, 이은정
 
작성일
2023.12.22
조회
490
  • 요약
  • 목차

국문 요약

 

아태사업 6단계(2022~2024년)의 2차 연도에는 비선형적 합성장 분석을 통해 주요 예측인자가 한반도 기후에 영향을 미치는 세부적 역학과정을 규명하고 이를 활용하여 객관적이며 스토리가 있는 예측 방안 개발의 기반을 마련하였다. 이에 더해 다양한 관측기반 예측 정보의 최적 통합을 위해 인자의 세부 역학과정 재현성을 바탕으로 예측인자의 중요도를 선별하는 방안을 제시하였다. 또한 기후변화의 영향을 고려하여 한반도 미래 재생에너지 및 가뭄 변화를 전망하고 그 원인을 분석하였다. 마지막으로 분석 업무의 자원 절약 및 효율성 향상을 위하여 예보토의 모니터링 프로세스를 자동화하고, 관심 인자 합성장 분석 및 한반도 영향 분석 서비스를 구축하여 동아시아 이상기후 감시 시스템 및 기후 분석 시스템의 콘텐츠를 확대하고 개선 하였다.

 

여름철 예측인자 세부 역학과정 분석 연구에서는 예측인자의 세부 역학과정을 밝혀낼 수 있는 프레임워크를 개발하고 이를 7월 기온 예측인자에 적용하였다. 양의 3월 유럽 Z500 인자의 경우 6월 남아시아 몬순 활발과 관련된 CGT 패턴의 아열대/중위도 파동 전파와 대서양에서 동아시아로의 동서 방향의 파동 전파의 중첩을 통해 한반도에 순압성 고기압을 강화시켜 고온을 유발하는 것으로 나타났다. 양의 위상의 경우 6월의 강한 남아시아 몬순 지수를, 음의 위상의 경우 4월 중앙아시아에 많은 눈과 6월 멕시코만의 낮은 SST를 감시하는 것이 예측 신뢰도를 높이는 것으로 나타났다. 양의 4월 열대 SST 삼극자의 경우 중태평양 타입 라니냐가 발달한 상황에서 필리핀해 SST의 고온이 5월까지 유지된 후 6~7월에 필리핀해 북부에 저기압 및 대류가 발달하여 양의 P-J 패턴이 발달하여 동아시아 북동부에 고기압을 유도, 한반도에 고온을 유발하는 것으로 분석되었다. 양의 위상의 경우 6월의 강한 남아시아 몬순 지수를, 음의 위상의 경우에는 5월의 낮은 열대 SST 삼극자를 감시하여 예측 신뢰도를 높일 수 있는 것으로 나타났다. 이렇듯 예측인자의 세부 역학과정을 분별하고 감시하여 다양한 예측 정보의 중요도 판별 가능성을 확인해 보았다. 그 결과 3월 유럽 Z500 와 4월 열대 SST 삼극자의 경우, 감시인자의 경향성에 따라 인자의 예측에 가중치를 부여했을 때 예측 신뢰도가 향상됨을 확인하였다. 현업 예측에 적용할 경우에는 모델 예측 결과 등을 활용하여 감시인자의 재현성을 추정하여 예측인자 중요도를 판별할 수 있다.

 

겨울철 예측인자 연구에서는 우리나라의 겨울철 신규 예측인자 선정과 원격상관 제시를 통해 기후 감시·분석 정보를 개선하기 위한 연구가 수행되었다. 대표적인 겨울철 예측인자인 ENSO는 우리나라의 12월 기온과 강수 예측성이 높지만 1월은 낮아, 우리나라의 1월 기후를 예측하는데 큰 어려움이 있다. 그로 인해 새로운 1월 예측인자의 선정에 대한 필요성이 증가하고 있다. 본 연구에서 제시된 12월 북태평양 진동(North Pacific Oscillation; NPO)은 두 가지의 역학을 통해 한 달 지연되어 우리나라의 1월 기온 변동에 영향을 줄 수 있다. 12월에 NPO의 영향으로 중위도 북태평양에 발생한 고기압성 순환은 북서태평양의 강수 감소를 유도하고, 상층 원격상관을 통해 1월까지 동아시아 고기압이 지속되게 한다. 우리나라는 고기압의 서쪽에 위치한 남풍 편차에 의해 1월 기온이 상승하는 경향이 있다. 또한, 12월 NPO 관련 고기압의 남쪽에 위치한 동풍 편차는 평균 서풍인 중위도 제트를 약화시켜 바람-증발-해수면온도 피드백의 작동으로 우리나라 연근해의 해수면온도가 상승하는데, 이는 우리나라의 1월 기온이 상승에 유리한 조건으로 작용한다. 그러므로 12월 NPO 지수를 활용하면 우리나라의 1월 기온을 예측할 수 있으며, 기존 예측인자인 ENSO 보다 예측성이 향상되는 결과를 제시하였다.

 

미래 기후변화에 따른 재생에너지 변화 전망 연구에서 현재 기후 대비 저탄소 시나리오와 고탄소 시나리오 기반 미래 기후변화의 21세기 전/중/후반기에 태양광(PVpot) 및 풍력(WED와 풍력발전가용범위풍속 비율) 발전에 의한 전력 잠재량의 계절별 변화를 분석하였다. PVpot 변화는 저턴소 시나리오에서 봄/여름/가을철에 유의한 변화는 없었다. 하지만 고탄소 시나리오에서 봄철과 겨울철에 유의한 감소를 보였다. 고탄소 시나리오에서 현재 기후 대비 21세기 후반기에 봄철 PVpot의 유의한 감소는 기온증가 때문이며, 겨울철의 PVpot 감소 경향은 지구 온난화에 의한 유의한 기온증가와 RSDS 감소 때문이다. 겨울철 RSDS 감소는 현재 기후 대비 미래 기후변화에서 남서풍의 영향이 증가되어 구름양의 증가와 관련된다. 현재 기후 대비 저탄소 시나리오에서 WED의 변화는 봄철과 여름철에 대하여 통계적으로 유의한 변화는 나타나지 않았다. 가을철과 겨울철은 각각 남한의 서부 지역과 남부지역에서 21세기 후반기에 유의한 감소를 보였다. 고탄소 시나리오에서는 봄철에는 후반기에 거의 모든 지역에서 WED의 유의한 감소를 보였고, 가을철은 대부분 지역에서 유의한 감소가 나타났다. 겨울철은 21세기 후반기에 남한 남부 지역에서 유의한 감소를 보였고, 여름철에는 남한 내륙지역에서만 유의한 증가를 보였다. 이 같은 풍력에너지 감소는 21세기 후반기 봄/겨울철 남서풍, 가을철 북동풍의 영향이 더 커져서 현재 대비 풍속의 감소 및 결국 WED의 감소로 이어졌다. 현재 기후에서 풍력 발전 가용 범위의 풍속 비율 변화를 살펴보면, 저탄소와 고탄소 시나리오 모두 봄/가을/겨울철에 21세기 후반기에 내륙에서 비율이 증가하고, 해안 근접 지역에서 비율이 감소했으며, 이 같은 변화는 고탄소 시나리오에서 더 크게 전망되었다.

 

기후변화에 따른 기온 및 다양한 대기 순환장의 영향을 함께 살펴보기 위해 기상 가뭄 지수로 가장 널리 사용되는 표준 강수 지수(SPI)와 농업적 가뭄 지수로 사용되는 표준 증발산량 부족 지수(SEDI)를 이용하여, 우리나라 지역에 대한 가뭄 지수의 미래 변화를 분석하였다. SPI는 강수량 자료만을 사용하여 산정하는 가뭄 지수이기 때문에 지속적으로 상승하는 기온의 영향을 고려할 수 없기 때문에, 지표면 기온과 바람, 복사 등 다양한 자료를 이용하여 산정하는 SEDI를 이용하여, 우리나라의 미래 가뭄지수 변화 및 원인을 분석하였다. 미래 기간에 대해 비교 해 본 결과, SPI보다 SEDI가 더욱 우리나라 가뭄이 심화될 것으로 전망하고 있었으며, 특히 봄철보다 가을철, 저탄소보다 고탄소 시나리오에서 가뭄이 더 크게 심화될 것으로 보인다. 이와 관련하여, 우리나라 미래 가뭄지수의 심화 원인을 분석하였다. 봄철에는 현재보다 강수량은 더욱 늘어나지만, 가파르게 상승하는 기온에 따라 대기 증발산량보다 요구량이 더욱 많아져 현재보다 가뭄이 심해지는 결과를 보인다. 가을철에는 우리나라로 불어 들어오는 남풍이 약화하며, 강수가 줄어들고, 현재보다 순 복사량과 기온은 더욱 증가하여, 봄철보다 더욱 가뭄이 심화될 것으로 전망하고 있다.

 

세계적으로 빈번하게 발생하는 이상기후로 인해 신속한 기후감시 체계구축의 필요성이 더욱 증대되고 있어, 세계 각지에서 점점 강해지는 극한 기상현상에 대한 지속적인 감시를 통해 재산과 인명피해를 최소화에 대한 노력으로 최신의 관측 자료를 수집하고 주기적인 이상기후 감시 시스템 구축이 필요하게 되었다. 시스템 구축을 위해 NCEP과 기상청에서 제공하는 관측 자료를 기반으로 기후 감시 서비스와 기후분석 서비스를 개발하였다. 기후모니터링 서비스는 다양한 기후 변수에 대해 최신의 정보를 제공하고 기후분석 서비스는 자료를 합성하거나 시계열 분석의 결과를 제공할 뿐만 아니라, 이상기후에 대한 빠른 대처를 위해 자료수집 체계를 표준화하였고 신속한 감시 결과제공을 위해 사용자에게 편리하도록 예측인자 자동 생산 및 정보 제공 시스템, 시계열 기반 합성정보 제공기능을 추가로 구축하였다. 매월 시행하는 예보토의를 위해 월별 관련 기후인자를 자동으로 계산하고 제공함으로써, 업무 효율을 더욱 높일 수 있게 되었다.