연구보고서
- 저자
- 김선태, 김선용, 이은정, 윤순조, 한정민
- 작성일
- 2024.12.24
- 조회
- 37
- 요약
- 목차
지구온난화에 의한 기후변화 때문에 지구촌 곳곳에서 이상기후가 더 자주, 더 강하게 발생 하고 있으며, 이와 같은 기후변화 대응을 위해서 무엇보다 기후 예측 정보의 중요성이 점점 증가하고 있다. 그러므로 APCC는 신뢰성있는 기후예측을 위하여 6단계(2022-2024년) 아태 기후정보서비스 및 연구 개발 사업에서 이상기후 감시, 분석 및 예측을 주제로 국민이 체감할 수 있는 이상기후 장기 예보 서비스 개선에 기여를 목표로 3년 동안 진행되었다. 첫 번째 연차 (2022년)에서 최근 중요도가 증가한 기후 요소들[여름철 남아시아 기압계, 봄철 NAO(North Atlantic Oscillation)]을 분석하였다. NAO가 양의 위상일 때 중태평양 해수면 온도 편차, 음의 위상일 때 바렌츠 해빙 상황에 따라 우리나라는 고온 혹은 저온이 나타남을 보였고, 여름철 남 아시아 기압계의 확장모드는 한반도에 저기압성 흐름이 나타나 저온과 양의 강수편차와 관련이 있고, 남아시아 기압계의 남북 모드는 우리나라 고온과 관련이 있음을 보였다. 또한 미래 기후변화에 따른 홍수 위험도와 한반도 영향 태풍 전망을 분석하여, 지구온난화 때문에 극한 강수의 강도는 커지고, 한반도에 영향을 미치는 강한 태풍이 증가할 것이라고 분석하였다. 그리고 예보토의를 위한 모니터링 정보 및 예측인자 정보 자동 표출 시스템 개발 및 서비스, 기후분석을 위한 인자 및 합성장 표출 등의 CAS(Climate Analysis System) 개선작업이 이루어졌다.
6단계 두 번째 연차(2023년)에서는 1/3개월 전망 생산 지원을 위한 다양한 감시/분석 정보 최적 활용기법 개발을 목표로 먼저 여름철 주요 예측인자의 활용성 및 예측성 개선 방안을 제시하였다. 즉, 양의 3월 유럽 Z500 인자의 경우 6월의 남아시아 몬순 지수를, 그리고 음의 값을 가지는 경우 4월 중앙아시아에 많은 눈과 6월 멕시코만의 SST(Sea Surface Temperature)를 감시하는 것이 7월 한반도 기온 예측 신뢰도를 높이는 것으로 나타났으며, 4월 열대 SST 삼극자 예측인자의 양의 위상인 경우 6월의 남아시아 몬순 지수를, 음의 위상의 경우에는 5월의 음의 열대 SST 삼극자가 유지되는 것을 감시하여 7월 기온 예측 신뢰도를 높일 수 있는 것으로 나타났다. 또한 NPO (North Pacific Oscillation) 대기 변동 모드의 겨울철 우리나라 기온에 영향을 미치는 역학과정과 활용방안을 분석하였는데, 12월 NPO 관련 한반도 고기압 편차가 1월까지 유지되어 1월 우리나라 기온에 영향을 주는 것으로 분석되었다. 특히 ENSO 예측인자와 함께 사용할 경우 예측성이 증가될 수 있음을 보였다. 또한 1차년도에 이어 수행된 미래 기후변 화에 따른 국민적 관심사의 과학적 정보 산출에서 재생에너지와 가뭄 전망에 대한 과학적인 분석을 수행하였다. 태양광 발전 잠재량은 고탄소 시나리오에서 봄철과 겨울철에 유의한 감소를 보였고, 그리고 풍력 발전 잠재량은 고탄소 시나리오의 봄철/가을철에 유의한 감소를 보였다. 또한 우리나라 지역에 대한 가뭄 지수의 미래 변화를 분석하였는데, 봄철 및 가을철 가뭄 이 심화되고, 특히 봄철보다 가을철, 저탄소보다 고탄소 시나리오에서 가뭄이 더 크게 심화될 것으로 전망하였다. 마지막으로 그래픽 및 표출 시스템의 사용자 편의성 향상, 합성장 서비스 확대 등의 CAS의 서비스 개선을 진행하여 감시 및 분석 업무의 신속성과 효율성을 증가시켰다.
본 과제의 3차년도 목표는 이상기후 대응을 위한 감시/분석 정보 최적 활용기법 고도화이며, 5가지 주제로 연구가 진행되었다. 먼저 대서양 및 중위도 파동전파 관련 신규 예측인자 개발 연구에서는 우리나라 1월 기온 예측을 위한 다양한 신규 예측인자를 선정하고 그 역학과정을 분석하였다. 1월 기온과 관련있는 12월의 잠재 예측인자는 모두 12월의 NAO like 패턴과 밀접한 관련이 있음을 보였으며, 그중 예측성이 우수한 인자는 12월의 유럽지역과 바이칼 지역 500hPa 지위고도 편차를 평균한 것으로 나타났다. 이 두 예측인자가 모두 평년보다 낮을 때는 대서양 지역에서 음의 NAO가 발달한 것과 동일한 패턴을 보이며, 상층 파동전파를 통해 유럽 지역과 바이칼호 주변 지역 상층에 음의 편차가 유도됨을 보였다. 바이칼호 주변 상층의 음의 편차로 인해 시베리아 지역에서는 음의 MSLP 편차와 지표 기온 하강, 강설의 증가가 나타났다. 이후 1월 전반에는 대륙고기압의 발달과 함께 바이칼호 주변에서부터 우리나라 주변까지 기온이 평년보다 낮아졌다. 1월 기온을 전반과 후반으로 나눠 분석한 결과 1월 전반과 후반은 각각 서로 관련이 없는 다른 기후요소의 영향을 받는 것으로 나타났다. 따라서 이 연구에서 선 정한 중위도 파동전파 관련 예측인자는 1월 전반에만 영향을 주며, 1월 전반 기온과 1월 전체 기간 기온의 상관성을 고려할 때 1월 기온이 낮은 경우에 한하여 예측인자로 활용할 수 있을 것이다. 추가적으로 1개월 선행 예측인자를 실제 예보업무에 활용하기 위해서 해당월의 재분석 자료와 계절내 예측모델 결과를 함께 사용하는 방법을 제안하였다.
열대 인도양의 변동성과 관련된 우리나라의 겨울철 예측인자 선정과 역학과정 제시를 통 해 기후 감시·분석 정보를 개선하기 위한 연구가 수행되었다. 대표적인 겨울철 예측인자인 엘니뇨는 우리나라의 12월 기온과 강수 예측성이 높지만 1월에는 낮아, 우리나라의 1월 기후를 예측하는데 큰 어려움이 있다. 그로 인해 새로운 예측인자 선정에 대한 필요성이 증가하고 있고, 특히 열대 인도양 변동성의 영향이 잘 알려져 있지 않아 관련 연구가 필요하다. 본 연구에 서 제시된 12월 서인도양 해수면온도 지수는 한 달 지연되어 우리나라의 1월 강수 증가에 영향을 줄 수 있다. 12월에 서인도양 해수면온도가 상승하면 동인도양 지역에서 강수가 증가하고 1월에 더 강해진다. 이렇게 발생한 동인도양 강수는 Gill-type 반응을 통해 아라비아 해의 상층 에 고기압을 발달시키고, 이후 파동이 전파되면서 동아시아에 고기압 편차가 발달한다. 우리나 라는 고기압의 서쪽에 위치한 남풍 편차에 의해 따뜻하고 습한 공기가 수송되어 1월 강수가 증가하는 경향이 있다. 그러므로 제시된 역학과정을 통해 12월 서인도양 해수면온도는 한 달 지연되어 우리나라 1월 강수에 영향을 줄 수 있으며, 이 지수를 예측에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
가을철 열대 태평양 대류활동을 겨울철 기후 예측에 활용할 수 있는 방안을 제시한 연구 에서는 예측인자가 부족한 겨울철 중/후반 기온 예측을 위해 새로운 예측인자를 발굴하였으며, 더 나아가서 발굴된 예측인자의 예측성과 활용성을 높이는 방안을 제시하였다. 먼저 가을철 열 대 태평양에서 강수 편차와 겨울철 우리나라 기온편차에 대하여 SVD 분석을 수행하여, 겨울철 기온 예측을 위한 가을철 TSPM 예측인자를 정의하였으며, 합성장 분석을 통해서 가을철 TSPM이 겨울철 중후반 기온에 미치는 상세 역학과정 및 모식도를 함께 제시하였다. 아울러 10월 MJO와의 관계 분석을 통해서 TSPM 예측인자의 활용성을 높였으며, 겨울철 평년보다 높은 기 온 예측에서 예측성을 높이기 위해 10월 중앙 태평양 해수면 온도 편차를 활용할 수 있음을 보였다. 그리고, 겨울철 열대 태평양의 겨울철 우리나라 강수 영향을 분석 하기 위해서 1월에 평년 범위보다 많은 양의 강수 이벤트와 평년 범위보다 적은 음의 강수 이벤트들의 대하여 K-means 군집 분석을 수행하였으며, 각 군집에 포함된 이벤트들을 기반으로 대기순환 특성을 분석하였다. 즉 양과 음의 강수 이벤트에 대한 두 개의 군집 중 하나는 열대 북서태평양에서 강한 대류활동 관련 원격상관으로 한반도 주변 하층 기압계 패턴에 영향을 미쳐서, 한반도 강수 변화에 영향을 미치고, 다른 하나는 가을철 열대 태평양의 강도가 겨울로 오면서 약해지고, 중위도 파동 전파에 의한 영향이 더 우세한 특징을 보였다.
그리고, 미래 기후변화에 따른 극한 기후 발생 전망 관련 연구에서는 동아시아 고해상도 기후 변화 시나리오 자료를 활용하여 한반도의 겨울철 기온 급강하의 미래 변화를 분석하였다. 기온 급강하 현상은 우리나라 겨울철 기후의 주요 극단적 기상 현상으로, 기후 변화에 대한 민감성을 잘 나타내며, 기후 변동성을 이해하는데 중요한 정보를 제공한다. 재분석 자료를 바탕으로 기온 급강하 사례일을 선정하여 과거 기간 동안의 겨울철 월별 발생 빈도 및 기온 급강하 사례일에 대한 주요 기후 변수의 합성장을 비교 분석하였다. 관측 기간 분석을 토대로 하여, CORDEX-EA 고해상도 상세 기후 시나리오의 3종 모형을 이용하여 재분석 자료와 동일한 기간에 대해 재현 실험에서의 기온 급강하 사례일 빈도 분석 결과, 12월에 가장 발생 빈도가 높고, 2월에는 가장 낮은 것으로 모의되었다. 저탄소 및 고탄소 시나리오에서의 미래 기후 변 화 전망에서는 12월, 1월 발생 빈도가 줄어들고 2월의 발생 빈도가 증가하는 특징을 보인다. 주요 기후 변수 합성장 분석과 함께 및 겨울철 우리나라 기온과 연관이 높은 동아시아 겨울 몬순 지수, 시베리아 고기압 지수의 변화 추세, 상관성 등의 분석을 통해, 기후변화에 대한 이 해를 심화시키고, 기온 급강하와 같은 극단적인 기상 현상의 미래 변화를 예측하는데 중요한 기초 자료를 제공한다.
마지막으로 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 주기적 인 이상기후 감시 시스템의 역할이 중요하게 되었다. 안정적인 시스템 운영과 개선을 위해 NCEP과 기상청에서 제공하는 관측 자료에 대해 검증하고 불편했던 기후감시분석 서비스를 개 선하였다. 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 구축 하였다. 매월 시행하는 예보토의를 위해 월별 관련 기후인자를 자동으로 계산하고 관련인자의 활용방법을 제공함으로써, 업무 효율을 더욱 높일 수 있게 되었다.