Atmosphere. Korean Meteorological Society Vol. 24, No. 3 (2014) pp. 379-390 http://dx.doi.org/10.14191/atmos.2014.24.3.379 pissn 1598-3560 eissn 2288-3266 연구논문 (Article) 한반도극한기온의선형및비선형변화경향 김상욱 1) 송강현 1) 김서연 1) 손석우 1), * C. Franzke 2) 1) 서울대학교자연과학대학지구환경과학부, 2) Meteorologisches Institut Universität Hamburg, Hamburg, Germany ( 접수일 : 2014 년 5 월 15 일, 게재확정일 : 2014 년 7 월 4 일 ) Linear and Nonlinear Trends of Extreme Temperatures in Korea Sang-Wook Kim 1), Kanghyun Song 1), Seo-Yeon Kim 1), Seok-Woo Son 1), *, and C. Franzke 2) 1) School of Earth and Environmental Sciences, Seoul, Korea 2) Meteorologisches Institut Universität Hamburg, Hamburg, Germany (Manuscript received 15 May 2014; accepted 4 July 2014) Abstract This study explores the long-term trends of surface air temperatures in 11 KMA stations over the period of 1960~2012. Both linear and nonlinear trends are examined for the 95 th, 50 th, and 5 th percentiles of daily maximum (T max ) and minimum temperatures (T min ) by using quantile regression method. It is found that in most stations linear trends of T max and T min are generally stronger in winter than in summer, and warming trend of the 5 th percentile temperature (cold extreme) is stronger than that of the 95 th percentile temperature (warm extreme) in both seasons. The nonlinear trends, which are evaluated by the second order polynomial fitting, show a strong nonlinearity in winter. Specifically, winter temperatures have increased until 2000s but slightly decreased afterward in all percentiles. This contrasts with the 95 th and 50 th percentiles of summer T min that show a decreasing trend until 1980s then an increasing trend. While this result is consistent with a seasonal dependence of the recent global warming hiatus, most of the nonlinear trends are statistically insignificant, making a quantitative attribution of nonlinear temperature trends challenging. Key words: Quantile regression, extreme surface air temperature, long-term trend 1. 서론 20 세기이후지구온난화로인한전지구적규모의기온상승이보고되면서, 이에대한관심이끊이지않고있다. 한반도또한예외없이지구온난화로인한기온상승이나타나고있으며, 이로인한이상기후현상또한보고되고있다. 일례로기상청에서발간한 2013 이상기후보고서 (KMA, 2014) 에따르면, 2013 년 1 월에는한파로인해전국평균최저기온이 11.1 o C *Corresponding Author: Seok-Woo Son, School of Earth and Environmental Sciences, Seoul National University, 1 Gwanak-ro, Gwanak-gu, Seoul 151-747, Korea. Phone : +82-2-880-8147, Fax : +82-2-883-4972 E-mail : seokwooson@snu.ac.kr 로평년보다 5.8 o C 낮아 1973 년이후가장낮은기록을보였으며, 같은해여름철에는열대야일수가남부지방에서 18.7 일, 제주도에서 52.5 일로 73 년이후가장많은일수를기록했다. 뿐만아니라장기간관측에있어서도열대야일수가증가하는등이상기후사례가빈번해지고있다 (Park and Suh, 2011). 한반도대부분지역에서온난화경향은점점가속하고있다고알려졌다 (Lee and Kang, 1997). 이러한경향은특히 1980 년대후반두드러진다고보고되었다 (Lee et al., 2011). 그러나이와는반대로 IPCC 5 차보고서를비롯한최근의연구에서는전지구적인기온상승이최근 10~20 년간정지혹은약화되거나겨울철기온의경우오히려감소하고있다는연구결과가보고되었다 (Kosaka and Xie, 2013; global warming 379
380 한반도극한기온의선형및비선형변화경향 hiatus; IPCC, 2014). 즉, 기온의장기변동은선형추세만으로설명할수없으며, 비선형성도고려되어야한다. 특히이러한결과는지구온난화경향이준선형적으로가속될것이라고예측했던기후모델들의결과와상충하고있다. 한반도기온변동에대한연구는주로온난화강도와지역별특성에대한논의를중심으로이루어졌다 (Koo et al., 2007; Heo and Lee, 2011; Lee and Heo, 2011). 특히선행연구들은지난세기한반도기온상승이인위적인온실가스배출에큰영향을받았음을확인했다. 뿐만아니라, 계절에따라겨울철기온의증가 (0.5~0.7 o C dec 1 ) 가여름철 (0.2 o C dec 1 ) 에비해강하게나타났고 (Koo et al., 2007; Heo and Lee, 2011), 최저기온의증가율 (0.25 o C dec 1 ) 이최고기온의증가율 (0.23 o C dec 1 ) 에비해오차범위내에서다소크게나타나는경향을보였다 (Heo and Lee, 2011). 이로인해 1980 년대후반까지증가하던일교차가최근감소추세로변화했다. 또한 1954 년부터 2010 년까지이러한기온변동추세의변화는극한기온지수의변화로이어져열파및열대야가증가된반면, 한파나한랭야일수는감소하는것으로보고되었다 (Lee and Heo, 2011). 기후온난화에따른극한기온의변동을보기위해, 최근분위수회귀분석 (quantile regression) 을이용한연구들이활발하게진행되고있다 (Lee et al., 2013). 분위수회귀분석은자료의분포에대한가정이포함되지않고특정한분위수에대한분석이가능하다는장점을갖고있다 (Koenker and Hallock, 2001; Franzke, 2013; Lee et al., 2013). 즉평균기온뿐만아니라중앙값 (50% 백분위값 ) 및극값 (95% 및 5% 백분위값 ) 의변동성을살펴볼수있다. 때문에극한일 ( 極寒, cold extreme) 과극서일 ( 極暑, hot extreme) 의추세에대한분석에용이하다. 일례로한반도기온의장기변동을분위수회귀분석을이용하여분석해보면, 50% 백분위값의변화율은최소제곱법을이용한평균온도의변동추이와큰차이가없지만, 5% 백분위와같이낮은분위수에서기온증가율은 95% 백분위같이높은분위수보다상대적으로높게나타난다 (Lee et al., 2013). 이러한극값의변화는최소제곱법을이용한선형추세분석으로는파악하기어렵다. 본연구는기존연구들을확장해한반도극한기온의장기변동을선형및비선형추세관점에서분석하였다. 2 차추세분석에서는 1 차추세분석에서고려하지못한대기의물리적특성 ( 즉, 비선형성 ) 을고려할수있었으며, 특히기온의급격한변화가있는지역에대한비선형을고려할수있었다. 이를통해최근 IPCC 5 차보고서 (IPCC, 2013) 에서언급된지구온난화의약화가한반도에도확인이되는지알아보고자 하였다. 1960 년부터 2012 년까지한반도에서관측된일최저및최고기온을계절별로살펴보았으며, 분위수회귀분석을통해각기온의 50%, 95%, 5% 백분위수값의변화를 1 차와 2 차추세로나누어분석하였다. 2. 자료및방법 본연구에서는장기간에걸친기온의변동을보기위해국내 11 개관측소 ( 강릉, 서울, 울릉도, 추풍령, 대구, 전주, 울산, 광주, 부산, 목포, 여수 ) 의 53 년간 (1960~ 2012) 최고기온 (T max ) 과최저기온 (T min ) 의일별자료를이용하였다. 일관된분석을위하여관측자료는 1960 년부터관측지점의이동과결측이없는지점을기준으로선정하였다. 분석을위해자료를북반구겨울철 (12~2 월 ; DJF) 과여름철 (6~8 월 ; JJA) 로나누어살펴보았으며, 분석에서사용한기온의일교차 (DTR) 는당일최고기온과최저기온의차이로정의하였다. 기온의변동성은분위수회귀분석을통해정량적으로분석하였으며, 분위수회귀분석에대한자세한방법론은선행연구 (Koenker and Hallock, 2001; Franzke, 2013; Lee et al., 2013) 를참고하면알수있다. 선행연구의방법론을간단히요약하면다음과같다. 분위수회귀분석이란특정분위수값 (r) 의변동추이를분석하기위한통계학적분석방법으로최소제곱법과비슷한방식으로추세선을구하지만, 오차제곱의합이아닌오차절대값의합이최소가되게추세선을구한다는점이기존의최소제곱법과다르다. 그식은다음과같이표현할수있다. minimize{ Σ{ i yi < y r ( x i )} ( 1 r)y i y r( x i) + Σ{ i yi > y r ( x i )} ry i y r( x i)}, 주어진식에서 i = 1, 2,, n 이며, n 은자료의개수이다. 1 차 ( 선형 ) 추세방정식에서는 y r = a 0 (r)+a 1 (r)x i 이며, 2 차추세방정식에서는 y r = a 0 (r)+a 1 (r)x i + a 2 (r)x i 2 이된다. 주어진식에서볼수있듯이분위수회귀분석은최소제곱법과달리오차제곱이아닌절대값을사용하여추세식을구하기때문에이상치가추세식에주는영향을줄일수있다. 또한분위수회귀분석은일반적인선형회귀분석과달리자료의분포에대한어떠한가정도하지않는다. 실제로전체기간의계절별일최고기온과최저기온의확률밀도함수 (probability density function, PDF) 는정규분포와다소차이가있다. 추풍령여름철과겨울철일별기온자료의히스토그램과확률분포를그린 Fig. 1 을보면, 정규분포와확연히다른분포를확인할수있다. 전반적으로겨울철에는우측으로, 여름철에는좌측으로꼬리가긴 PDF 에가깝다. 반면일교차는계절과관계없이우측 한국기상학회대기제 24 권 3 호 (2014)
김상욱 송강현 김서연 손석우 C. Franzke 381 Fig. 1. Probability distribution of T max, T min and DTR of Chupungryong station during (top) winter and (bottom) summer. For the reference, the Gaussian distribution is also shown in red. 으로꼬리가긴분포를나타낸다. 이를통해정규분포가극한일과극서일의발생빈도를정확히모사하지못한다는것을알수있다. 따라서분위수회귀분석은정규분포를가정하지않음으로써최소제곱법을이용할때보다극한일의발생빈도가적게나타나거나극서일의빈도가과장될가능성을줄여준다 (Franzke, 2013). 분위수회귀분석이갖고있는또다른장점중하나는변화의비선형성을고려할수있는고차추세선을고려할수있다는점이다 (Koenker and Hallock, 2001). 선행연구에따르면장기관측된온도의변동은 2 차다항식으로잘모의되는데 (Franzke, 2012), 온도의선형추세와비교할때 2 차추세다항식은온도변동의비선형성을정량화할수있다. 분위수회귀분석을한반도에적용한기존연구에서한반도전지역의온도시계열에대한선형회귀를통해지역과계절, 온도에따른온난화차이를보였다면 (Lee et al., 2013), 본연구에서는 2 차회귀를통해계절과온도에따른지역별비선형효과의차이를확인하고자한다. 앞서언급했듯이이러한비선형효과는온도시계열추세의시간에따른변화로한반도온난화의가속혹은감속과직접적으로연관된다. 비선형성의크기는온도의시간에대한비선형적인변화로 2 차추세방정식의이차항의계수에해당하는값의절대값으로표현가능하다. 즉, 시간 t 에따른온 도 T 의변화를 T(t)=a(t p) 2 + T o 로표현할때, a 의크기 ( o C dec 2 ) 로비선형성의크기를표현할수있다. 이때, p 는온도의증감이변화하게되는지점을의미하며, 온도시계열상의 2 차추세방정식의형태는 a 와 p 의값에따라포물선의형태로간단히결정할수있다. a 값의부호에따라온도시계열의추세는 p 시점에서부터증가에서감소로, 혹은감소에서증가로변화한다. p 값이관측범위를벗어나는경우, 온도변동은지속적으로증가하거나감소하는형태로나타남을의미한다. 이렇게구한분위수회귀분석의결과값이실제로통계적으로유의하다면, 분위수회귀분석의결과가우연히나온결과가아닌어떠한역학적원인에의한것임을알수있다. 회귀분석결과의유의성을확인하기위해, 분위수회귀분석에서사용한기온자료를무작위로뽑아가상의시계열을 1000 개만들었다. 이때모든시계열의자기상관 (autocorrelation) 은관측자료와동일하게구성하였으며, 자료선정시중복선정을허용하지않아가상시계열자료의확률분포는관측자료와동일하다 (Franzke, 2012). 이렇게만들어진자료들을분위수회귀분석을하여, 최고, 최저온도와일교차에대한겨울철과여름철의 50%, 95%, 5% 백분위값에서 1 차 ( 선형 ) 추세와 2 차추세식의 a 값과 p 값을구했다. 그리고이 1000 개의값의분포를실제관측값과비교하여유의수준 5% 와 1% 에서관 Atmosphere, Vol. 24, No. 3. (2014)
382 한반도극한기온의선형및비선형변화경향 Fig. 2. Time series of T max, T min and DTR of Ulleungdo station during (top) winter and (bottom) summer. Linear trends of the 95 th, 50 th, and 5 th percentile temperatures are indicated in blue. Second-order trends are shown in red. 측치가통계적으로유의한지를판단하였다. 다음절에서는먼저 1 차 ( 선형 ) 추세분석을통해지역별온도증가정도를비교했으며, 이어지는 4 절에서는온도변동의비선형성을파악하기위해 2 차추세곡선을분석하였다. 보다자세히기술하면, 11 개관측지점의겨울철및여름철최고기온과최저기온, 일교차에대한시계열을각각 50%( 중앙값 ), 95%( 극서값 ), 그리고 5% 백분위값 ( 극한값 ) 에대하여선형추세의기울기와비선형추세의 a, p 값의크기를계절별, 요소별로비교하였다. 그리고마지막으로자기상관을고려한가상의자료를이용해관측된값의유의성을검정하였다. 3. 1 차 ( 선형 ) 추세분석 본절에서는일최고기온과최저기온, 일교차의선형추세에대해논의한다. 분석결과는 Lee et al. (2013) 과매우유사하나분석기관과유의수준평가방법은다소상이하다. Figures 2, 3 는울릉도 ( 관측소 #115) 와추풍령 (#135) 에서관측된값들과, 50%, 95%, 5% 백분위값의장기변화를보여준다. 울릉도는기온변화의선형성이뚜렷하게나타나며, 특이추세를보이는관측지점을제외한대부분의관측지점과비슷한추세를보여대표값으로설정하였다. Figure 2 를통해최고및최저기온의추세가각분위마다각계절별로다른특성을보임을확인할수있다. 우선중앙 값 (50% 백분위값 ) 을 Table 1 과비교해분석해보면, 겨울철에최고기온이약 0.23 o C dec 1, 최저기온에서 0.26 o C dec 1 의증가추세가나타난다. 반면여름철에는최고기온의변화는 0.04 o C dec 1, 최저기온은 0.06 o C dec 1 로거의변화가나타나지않거나오히려감소하였다. 95% 백분위값은겨울철에최고기온과최저기온은각각 0.11 o C dec 1, 0.13 o C dec 1 로증가하는반면에, 여름에는최고기온에서 0.06 o C dec 1 로오히려감소하고, 최저기온에서 0.02 o C dec 1 의작은변화만보인다. 5% 백분위값의경우, 겨울철에는 95% 백분위값보다더욱빠른최고기온에서 0.42 o C dec 1, 최저기온에서 0.50 o C dec 1 로증가한다. 그러나여름에는이러한증가추세가상대적으로약하게나타나최고기온에서 0.13 o C dec 1 로최저기온에서 0.18 o C dec 1 로나타난다. 이는기온의상승이계절및최고 최저기온에관계없이하위분위에서뚜렷이발생했음을나타낸다. 한편울릉도의일교차의선형추세는각분위에서큰변화를보이지않는다. Table 1 에나타난바와같이모든분위의변화가 0.08~0.00 o C dec 1 내외로거의변화가없다. Table 1 자료의전체적인변화를대표하는중앙값 (50% 백분위값 ) 의추세를보면, 타관측소에서도울릉도와유사한특징이나타난다. 겨울철최고기온과최저기온은모두증가하는경향을보이는데, 각각평균 0.28 o C dec 1, 0.30 o C dec 1 의값을갖는다. 목포를제외한전지역에서겨울철최고기온의중앙값은 한국기상학회대기제 24 권 3 호 (2014)
김상욱 송강현 김서연 손석우 C. Franzke 383 Fig. 3. Same as Fig. 2 but for Chupungryong station. 0.30 o C dec 1 에가깝거나큰증가를보인다. 최저기온또한목포와추풍령을제외하면중앙값이 0.30 o C dec 1 내외로증가하는것을볼수있다. 반면에, 여름철에는대부분의지역에서중앙값의변화가거의없으며, 여름철최고기온의경우평균 0.00 o C dec 1, 최저기온은평균 0.06 o C dec 1 로확인된다. 이는동아시아지역에서겨울철추세선기울기값이여름철추세선기울기값보다크다는결과 (Bailing, 1998) 와일치한다. 최고, 최저기온과달리기온의일교차는지역에따라큰차이를보인다. 겨울철일교차의중앙값추세를평균했을때 0.01 o C dec 1 값이나오지만, 전주와광주, 추풍령은뚜렷한증가추세를보인다. 그러나다른지역에서는전반적인감소추세이거나증가추세가있더라도매우약하게나타난다. 증가추세가뚜렷한지역이주로내륙에위치하고있어해양의영향이일교차추세의지역별차이를일부설명하지만, 같은내륙지역인대구에서일교차가오히려감소하는추세가나타나는것을보아다른요소들도일교차추세에영향을주는것으로판단된다. 반면여름철에는대부분의관측지점에서비교적뚜렷한감소추세가나타나평균 0.09 o C dec 1 로약한장기추세를보인다. 즉일부지역을제외하고일교차의중앙값은계절에상관없이전반적인감소추세에있으며, 이는최저기온이최고기온에비해빠르게증가하는경향으로인해나타난결과로볼수있다 (Heo and Lee, 2011). 이와같은현상은한반도뿐만아니라전지구적으로발생하고있는현상으로, 온실가스증가로인해강화된장 파복사가야간의기온을바꾸기때문에일어난다 (IPCC, 2007). 중앙값과달리기온의극값을대표하는 95% 백분위값과 5% 백분위값의추세는계절별, 기온별로조금씩차이를보인다. 먼저 Table 1 의 95% 백분위값의변화를보면, 겨울철최고기온과최저기온이관측소평균 0.19 o C dec 1, 0.20 o C dec 1 로비슷한정도의증가를보였다. 관측지점별로보았을때, 추풍령과광주, 목포를제외하고는최저기온의증가치가최고기온의증가치보다크거나 0.03 o C dec 1 이내의작은차이를보인다. 여름철의 95% 백분위값의기온은중앙값에서와마찬가지로큰변화를보이지않았으며, 실제로최고기온과최저기온에서각각평균이 0.02 o C dec 1, 0.08 o C dec 1 로나올만큼작은값의선형추세를보였다. 일교차의 95% 백분위값을살펴보면, 대부분의지역에서큰변동이없었음을확인할수있다. 95% 백분위값의경우겨울철에는평균 0.00 o C dec 1, 여름철에는평균 0.08 o C dec 1 으로기온의변동이거의없었지만지역적인차이가매우심하여추풍령이나대구, 울산, 광주등지역에서는큰폭의기온변화가있는것으로나타났다. 5% 백분위값의추세는대체로 95% 백분위값의변화보다큰값을보였다. 겨울철 5% 백분위값은최고기온에서평균 0.46 o C dec 1 로, 최저기온의평균 0.45 o C dec 1 와비슷한값을보였다. 여름철 5% 백분위값의경우최고기온에서평균 0.19 o C dec 1 의증가추세를보였고, 최저기온은 0.32 o C dec 1 으로크게증 Atmosphere, Vol. 24, No. 3. (2014)
한국기상학회대기제 24 권 3 호 (2014) Table 1. Linear trends of the 95 th, 50 th, and 5 th percentiles of daily maximum (T max ), minimum temperatures (T min ), and their difference (DTR) of 11 KMA stations. Unit is o C decade 1 and values that are statistically significant at the 95% confidence level are denoted with asterisk. Winter (DJF) and summer (JJA) values are shown separately, and station mean and standard deviation (STD) are shown in the bottom row. T max T min DTR 95% 50% 5% 95% 50% 5% 95% 50% 5% 105 DJF 0.09 0.27 0.38* 0.25 0.35 0.56* 0.11 0.06 0.00 (Gangneung) JJA 0.08 0.11 0.35* 0.20 0.09 0.32* 0.18* 0.19* 0.07 108 DJF 0.20 0.34 0.39* 0.32 0.41 0.64* 0.21* 0.11 0.11 (Seoul) JJA 0.00 0.12 0.10* 0.18 0.16 0.46* 0.19* 0.17* 0.07 115 DJF 0.11 0.23 0.42* 0.13 0.26 0.50* 0.00 0.04 0.00 (Ulleungdo) JJA 0.06 0.04 0.13* 0.02 0.06 0.18* 0.06 0.07* 0.08 135 DJF 0.32 0.23 0.48* 0.02 0.04 0.28* 0.52* 0.22 0.06 (Chupungryong) JJA 0.00 0.09 0.07* 0.16* 0.17 0.03* 0.36* 0.06 0.07 143 DJF 0.36 0.40 0.64* 0.50 0.64* 0.75* 0.38* 0.15 0.14 (Daegu) JJA 0.02 0.00 0.21* 0.17 0.20 0.56* 0.33* 0.19 0.19 146 DJF 0.11 0.26 0.52* 0.08 0.22 0.21* 0.21* 0.14 0.05 (Jeonju) JJA 0.14* 0.07 0.24* 0.03 0.05 0.30* 0.03 0.04 0.00 152 DJF 0.12 0.28 0.49* 0.33 0.53* 0.53* 0.41* 0.17 0.18 (Ulsan) JJA 0.00 0.08 0.27* 0.16* 0.13 0.42* 0.32* 0.21 0.06 156 DJF 0.41 0.34 0.48* 0.21 0.23 0.30* 0.22 0.16 0.03 (Gwangju) JJA 0.12 0.15 0.15* 0.14 0.04 0.56* 0.19 0.05 0.00 159 DJF 0.15 0.35 0.62* 0.18 0.35 0.44* 0.07 0.07 0.08 (Busan) JJA 0.20* 0.06 0.31* 0.11 0.05 0.21* 0.08 0.00 0.00 165 DJF 0.03 0.04 0.20* 0.11 0.00 0.26* 0.12 0.03 0.07 (Mokpo) JJA 0.11 0.06 0.19* 0.03 0.09 0.22* 0.05 0.06 0.07 168 DJF 0.21 0.34 0.47* 0.31 0.32 0.46* 0.07 0.00 0.00 (Yeosu) JJA 0.07 0.06 0.14* 0.02 0.10 0.28* 0.14 0.19* 0.05 Mean ± STD DJF 0.19 ± 0.13 0.28 ± 0.09 0.46 ± 0.12 0.20 ± 0.16 0.30 ± 0.18 0.45 ± 0.16 0.00 ± 0.26 0.01 ± 0.12 0.04 ± 0.08 JJA 0.02 ± 0.09 0.00 ± 0.09 0.19 ± 0.08 0.08 ± 0.10 0.06 ± 0.10 0.32 ± 0.16 0.08 ± 0.19 0.09 ± 0.10 0.06 ± 0.05 384 한반도극한기온의선형및비선형변화경향
김상욱 송강현 김서연 손석우 C. Franzke 385 가했다. 일교차의 5% 백분위값을살펴보면, 겨울철과여름철각각 0.04 o C dec 1, 0.06 o C dec 1 로감소하는추세를보였는데, 95% 백분위값에비해지역적차이도크지않았다 ( 표준편차참조 ). 이는일교차가하한이정해진지수이기때문에 5% 백분위값의변화는지역적으로크게바뀌지않기때문인것으로볼수있다. 종합적으로각백분위값에서겨울철의기온증가추세가여름철의기온증가추세보다크게나타난다는것을알수있다. 대체로 5% 백분위값의증가추세가 95% 백분위값보다강하게나타나며, 결론적으로겨울철 5% 백분위값인극한일의기온이가장큰증가폭을보였고, 여름철 95% 백분위값인극서일의기온은거의변하지않았다. 이는온난화경향이극서일보다극한일에서강하게나타남을시사하며, 이러한결과는선행연구와도일치한다 (Lee et al., 2013). 앞서언급한바와같이기온의장기변동을선형추세로만기술하는데에는한계가있다. 일례로추풍령관측소겨울철최고기온 5% 백분위값의변화추세를보면 (Fig. 3 좌측상단아래붉은선 ), 80~90 년대의기온증가율은 60~70 년대에비해작음을알수있다. 이는지난 10 여년간전지구적으로관측된지구온난화의약화와일치한다 (Kosaka and Xie, 2013). 반면여름철최고기온 5% 백분위값은 80~90 년대기온상승이그전보다더크게나타난다. 따라서이러한온난화경향의변화를보기위해서는선형적인기온변화의추세뿐만아니라, 기온변화의비선형적인추세도고려할필요가있다. 이러한비선형적인추세를진단하는가장간단한방법으로 2 차추세선분석을다음절에서수행하였다. 4. 2 차추세분석 2 절에서언급했듯이, 2 차추세선분석은온도의변화를 T(t)=a(t p) 2 + T o 로표현할때, a 와 p 의값으로정량화할수있다. a 의절댓값은추세가갖는비선형성의크기를, p 의값은온도의증감이변하는시기를의미한다. 또한 a 값의부호와 p 값의크기에따라기온변동추세의형태가결정된다. 예를들어 a 값이 0 보다크고 p 값이관측기간내에있을경우, 기온변동의추세는 p 시점까지감소상태에있다가 p 시점을지나면서증가상태로바뀌었음을의미한다. 반대로 a 값이음수이면기온은 p 시점까지증가하다이후감소상태가된다. p 값이관측기간밖에있는경우관측기간동안기온변동의추세는꾸준히감소하거나증가한다. 여기서꾸준한감소, 증가상태라하더라도 a 의부호에의해기온변동추세의가속혹은감속이결정된다. 예컨대 a 가양수이고 p 값이관측기간이전인경 우는관측기간동안온도가꾸준히증가하며그증가속도가가속되는있는경우이다. 반대로 a 가음수이고 p 값이관측기간이후 (2013 년이후 ) 로나타나는경우, 온도는증가하되그증가속도가감소하고있다고할수있다. Figures 2, 3 의붉은색선은관측된기온변화의각분위에따른 2 차추세선을나타낸다. 두추세의차이는여름철보다겨울철에강하게나타나며, 특히여름철최고기온의 95% 백분위값은거의차이를보이지않는다. 또한겨울철의 2 차추세선은위로볼록한 a 값의부호가음수인형태이고, 여름철최저기온 5% 의 a 값은부호가양수인아래로볼록한형태를취하고있다. 이는한반도온난화에있어비선형성이강하게나타나며, 계절에따라다르게나타남을의미한다. Figure 4 는계절과최고 최저온도에따라온도시계열의비선형성이각관측지점에서어떻게나타나는지를요약해서보여준다. 우선중앙값 (Fig. 4 좌측중앙 ) 의비선형성을보면, 여름 ( 빨강, 주황 ) 과겨울 ( 녹색, 파랑 ) 의비선형성경향이확연한차이를보이고있음을알수있다. 여름철의 a 값은최고기온 ( 빨강 ) 과최저 ( 주황 ) 기온각각의관측소평균이 0.10 o C dec 2, 0.15 o C dec 2 로모두 0 보다크며, 관측기간내에온도변동추세의증감이바뀌는경우만을고려했을때, 여름철 p 값은 80 년대중반에몰려있다. 다시말해서, 여름철최고기온과최저기온의중앙값은 80 년대중반까지감소추세를보이다가이후상승추세에접어든다 (Fig. 5 하단그림참조 ). 반면겨울철중앙값의 a 값은최고기온에서평균 0.14 o C dec 2, 최저기온에서평균 0.08 o C dec 2 으로음의값으로나타나며, p 값은 2000 년전후로그값이분포한다. 하지만최저기온의경우지점별로살펴보았을때, 2020 년보다큰값이 3 지점으로나타나며, 1990 년보다작은값이 3 지점이나타나는등 p 값이산개해있는것을알수있다. 개괄적으로이와같은비선형성의분포는 2000 년대까지상승하던겨울철기온이최근 10 여년간감소하고있음을나타낸다 (Fig. 4 상단그림참조 ). 한편일교차중앙값 (Fig. 4 우측중앙 ) 의 a 값은계절에상관없이대부분음의값을갖는다. 추세가변하는시점 (p 값 ) 은두계절모두평균적으로 80 년대중반에나타난다. 즉, 일교차는 80 년대중반을전후로증가추세에서감소추세로변하고있으며, 이는 Heo and Lee (2011) 의결과와일맥상통한다 (Fig. 4 우측그림참조 ). 또한겨울철 a 값의평균은 0.10 o C dec 2, 여름철엔 0.05 o C dec 2 로나타나며, 여름철의비선형성의크기가겨울철에비해서상대적으로작음을확인할수있다. 일교차의 1 차 ( 선형 ) 추세가 0.00 o C dec 1 에가깝고지역적인차이가크게나타났던것과비교할때 (Table 1), 2 차추세선에서나타난이결과는일교차의변화를 Atmosphere, Vol. 24, No. 3. (2014)
386 한반도극한기온의선형및비선형변화경향 Fig. 4. Scatter plot of a and p in the second-order equation for the 95 th, 50 th, and 5 th percentile temperatures of each station. Each station is indicated by station number as listed in Table 1. The values for T max and T min are shown in the left column and those for DTR in the right column. Winter and summer values are denoted in cold and warm colors, respectively. See the text for the details. 선형분석만으로충분히파악할수없음을알려준다. 비선형추세를좀더자세히살펴보기위해 Fig. 5 에계절별, 기온별, 분위별로전체지점에대한추세선을나타냈으며 ( 점선 ), 그것의평균을표현하였다 ( 실선 ). 중 앙값의평균추세를살펴보면, 겨울철에는 90 년대말에최고기온이증가추세에서감소추세로바뀜이잘확인되는반면에, 여름철의경우에는최고기온과최저기온모두 80 년대중반부터기온이상승하는추세 한국기상학회대기제 24 권 3 호 (2014)
김상욱 송강현 김서연 손석우 C. Franzke 387 Fig. 5. Second-order trends of the 50th percentile of Tmax, Tmin and DTR of each station (red) and multi-station mean (blue). Fig. 6. Same as Fig. 5 but for the 95th percentile. 를 보이고 있다. 앞서 기술한 바와 같이 일교차의 중 앙값 평균추세는 95% 백분위 값의 평균추세와 비슷 하나 관측지점 간의 차이가 적게 나타난다. 계절과 기온에 따른 95% 백분위 값에서 비선형성 의 분포를 살펴보면(Fig. 4 좌측상단), 50% 백분위 값 과 비교했을 때, a값이 0에 더 가까운 것으로 보아 95% 백분위 값에서 비선형성이 더 작게 나타남을 알 수 있다. 겨울철의 경우 최고기온과 최저기온의 평균 은 각각 0.10oC dec 2, 0.09oC dec 2로 거의 비슷한 값을 보이며, p값 또한 평균 1992년과 1994년으로 비 Atmosphere, Vol. 24, No. 3. (2014)
388 한반도극한기온의선형및비선형변화경향 Fig. 7. Same as Fig. 5 but for the 5 th percentile. 슷하게나타난다 (Fig. 6 상단그림참조 ). 여름철최고기온에서의 95% 백분위값은비선형성의크기가평균 0.02 o C dec 2 로매우작을뿐만아니라선형적인변화도뚜렷이나타나지않기때문에 (Table 1), 여름철최고기온의극서값은거의변화가없었다고할수있다. 여름철최저기온의 a 값은평균 0.07 o C dec 2 이고, 1980 년을평균으로 p 값이분포하여온도가감소에서증가추세로바뀌었음을보여준다 (Fig. 6 하단그림참조 ). 한편일교차의 95% 백분위값에서 a 값은음수를가지며, 그값은겨울철이여름철보다더크게나타난다. 이를통해겨울철의비선형성이여름철보다크다는것을알수있다. 그리고그분포는중앙값에서와비슷하게나타난다 (Fig. 4). 5% 백분위값에서는비선형성의분포는계절별, 기온별로매우뚜렷한차이를보인다. 겨울철의 5% 백분위값은중앙값에서와비슷한분포를보인다. 하지만 a 값의평균크기가최고기온에서 0.20 o C dec 2, 최저기온에서 0.14 o C dec 2 로중앙값에서보다 a 값의절대값이전반적으로크게나타나며, p 값의분포는좀더산개되는것으로나타난다 (Fig. 4). 겨울철최고기온은상대적으로비선형성이크게나타나며, 2000 년대를기점으로증가에서감소상태로변화한다. 겨울철최저기온은기온의증가가더뎌지는추세를보이거나, 2000 년대들어서기온이감소하는추세를보여준다. 또한겨울철최고기온에비해작은비선형성을보여준다 (Fig. 7 상단그림참조 ). 여름철의 a 값은중 앙값에서와마찬가지로주로양의값을갖는다. 여름철최고기온의경우최저기온보다큰비선형성을가져 a 값이평균 0.08 o C dec 2 이고, p 값은 1980 년전후에집중되어평균 1977 년으로나타난다. 즉, 70 년대후반부터기온이꾸준히증가하고있다고볼수있다. 여름철최저기온은 a 값이평균 0.04 o C dec 2 로낮은비선형성을보이며, 대체로기온이증가하면서그증가속도가조금씩가속하는기온변동추세를갖는다 (Fig. 7 하단그림참조 ). 물론비선형성의값이작기때문에거의선형적으로증가하는것으로볼수있다. 일교차의 5% 백분위값은 a 값의평균이여름철에 0.03 o C dec 2, 겨울철에 0.02 o C dec 2 로중앙값과다르게 a 값이대부분 0.00 o C dec 2 에가까운값을갖는다. 전반적으로위결과는근래의지구온난화양상의변화와일치한다. Kosaka and Xie (2013) 에따르면최근 10 년간 20~90 o N 의평균기온이여름철에는약한상승을보이며, 겨울철에는감소하는추세를보이고있다. 뿐만아니라, 1980 년대이후여름철의일교차감소추세는최근열대야현상의증가와도연관지을수있다 (Park and Suh, 2011). 5. 유의성검정 자기상관을고려한 1000 개의가상자료의선형추세를이용하여, 실제자료의선형추세의유의성을검정해본결과, 적은값에서통계적유의성이있음을볼 한국기상학회대기제 24 권 3 호 (2014)
김상욱 송강현 김서연 손석우 C. Franzke 389 수있었다. Lee et al. (2013) 의서울과추풍령기온추세의유의성과비교해보아도유의성이상당히떨어졌음을알수있다. 또한자기상관을고려한서울지역의유의성검정에서는 95% 신뢰구간에서 5 개값이유의한결과가나온반면에 (Table 1), 자기상관을고려하지않았을때는 15 개값이유의한결과가나왔다. 이는유의성검정에사용한가상의자료가자기상관이고려됐는지여부에따라유의성결과가달라짐을시사한다. 이렇게유의성이떨어졌음에도불구하고, 최고기온과최저기온에서 5% 백분위값의선형추세는대부분통계적으로유의함을알수있다 (Table 1). 이사실을통해극한일의기온변화가상당히의미가있음을알수있다. 2 차 ( 비선형 ) 추세의유의성검정결과, 비선형성이큰여름최저기온과최고기온의 50% 백분위값이 90% 신뢰구간에서 22 개의값중 11 개의값이통계적으로유의하다고나왔으나, 95% 신뢰구간에서는대부분지역에서 a 값및 p 값이통계적으로유의하지않았다는결론이나왔다. 하지만, 여름철기온은 1980 년대전후를기점으로감소에서증가로, 겨울철기온은 2000 년대전후를기점으로증가에서감소로변하는것을확인할수있다 (Fig. 4). 이는여름철과겨울철의 2 차추세가가시적으로확인될만큼집단화가뚜렷하게나타났음을의미하며, 각각의 a 값과 p 값이이통계적유의성이떨어지더라도 2 차추세분석의결과가무의미한결과는아님을알수있다. 그러나본연구결과는정성적으로만이해되어야할것이다. 6. 결론 본연구에서는한반도 11 개관측소에대해최근 53 년간기온변동을분위수회귀분석을이용하여 1, 2 차추세를분석하였다. 분위수회귀분석은기존의최소제곱법을이용한추세분석보다극값의분석에유리하며, 이상치에의한영향을줄일수있으며, 자료의정규분포를가정하지않는다는장점을갖고있다. 1 차 ( 선형 ) 추세식을통해겨울철극한일 ( 極寒, cold extreme) 의기온은큰폭으로증가하는반면, 여름철극서일 ( 極暑, hot extreme) 의기온은거의증가하지않는것을알수있다. 일교차의선형추세의경우 95% 백분위값에서지역적으로큰차이를보이는데, 이는지역적인차이보다는선형추세의결과가갖는한계로볼수있다. 그리고선형추세의유의성검정결과, 5% 백분위값에서대부분통계적으로유의했으며, 이는극한일의기온이상당히크게변하고있음을시사한다. 2 차추세선의변화를살펴보면, 겨울철최고기온의 95% 백분위값은 90 년대후반을전후로하여증가추 세에서감소추세로바뀌는데, 이는겨울철낮에따뜻한날이최근들어감소하고있음을보여준다. 겨울철최고기온의 5% 백분위값은 2000 년대를전후로하여감소추세로접어들고있는데, 이는겨울철낮의추운날이증가하고있음을의미한다. 겨울철최저기온의 95% 백분위값도 90 년대후반에증가추세가감소추세로전환되며, 최저기온의 5% 백분위값은전구간에서증가한다. 이는 90 년대후반을전후로겨울철따뜻한밤이감소하고있음을나타내며, 겨울철추운밤은 53 년동안꾸준히감소했음을보여준다. 여름철최고기온의 95% 백분위값은 2 차추세선과 1 차 ( 선형 ) 추세선에서나타나듯이큰변화가없으며, 이는여름철극서일의기온변화가뚜렷하지않다는것을보여준다. 여름철최고기온 5% 백분위값과여름철최저기온 95% 백분위값은 80 년대를전후로감소추세에서증가추세로바뀐다. 이는여름철낮에선선한날과, 여름철밤의더운날이증가하고있음을시사한다. 한편여름철최저기온의 5% 백분위값은비선형성이약하고, 증가하는경향이뚜렷하여여름철시원한밤이감소하고있음을보여준다. 일교차의경우 5% 백분위값의변화가매우약하며, 95% 와 50% 백분위값에서는계절에상관없이그값이대부분증가에서감소추세로바뀐다. 결과적으로 Fig. 3 에서확인한것처럼, 여름철기온은 1980 년대를전후로증가하는경향을보이며, 겨울철기온은 2000 년대를전후로감소하는경향을보였다. 비록 2 차추세의통계적유의성은전반적으로떨어지지만, 여름철과겨울철의 2 차추세특징이뚜렷하게구분되는점은눈여겨볼만하다. 본연구는과거한반도관측자료에서나타난장기기온변동의비선형성에대해살펴보았다. 이러한비선형성이반드시 2 차다항식의형태로만나타나는것이아니므로, 비선형성을모사하는추가적인연구와이러한비선형성이나타나는원인에대한논의가요구된다. 또한 IPCC 5 차보고서 (2013) 에따르면현대의기후모형은여름철과겨울철의온난화차이및 90 년대말 ~ 2000 년대초에관측된온난화의약화를잘보여주지못하고있다. 이와같은모형의한계가한반도에도존재하는지, 그리고모형의한계가어디서비롯되는지살펴볼필요가있으며, 추가적으로모형의개선을통한미래기후에서기후인자의변화에대한연구또한필요하다. 감사의글 이논문은 2013 년도정부 ( 교육부 ) 의재원으로한국연구재단의지원을받아수행된기초연구사업임 (No. 2013R1A1A1006530). Atmosphere, Vol. 24, No. 3. (2014)
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