The Journal of GIS Association of Korea, Vol. 15, No. 3, pp. 267-278, November 2007 이민아 * 기온및강수량의시공간변화예측및변이성 이우균** 송철철*** 이준학**** 최현아***** 김태민****** Spatio-temporal Change Prediction and Variability of Temperature and Precipitation Mina Lee* Woo-Kyun Lee** Chul-Chul Song*** Jun-Hak Lee**** Hyun-Ah Choi***** Tae-Min Kim****** 요 약 국제사회는기후변화에따른이상현상의징후가발생함에따라이의영향예측을위해많은모델들을개발및적용하고있다. 현재우리나라에서도여러분야의기후영향모델활용이증가하면서모델의입력자료중특히기후자료의구축방법및한반도기후의특성파악에대한연구가절실히요구되고있다. 본연구에서는보간을위하여공간통계학방법중 IDSW(Inverse Distance Squared Weighting: 거리자승역산가중) 를적용하였다. 이방법은미관측지점의값을추정하기위하여주변관측지점들을고려하며, 그영향은거리에반비례함을반영한다. 여기서주변관측지점선정시반경 100km내의가장인접한순으로최대 3 개의관측지점을선택하게제약을두었다. 그결과한국의기온과강수량모두과거 30년동안에연평균약 0.4, 412mm 증가하는것으로나타났다. 또한미래에도 2007년에비해 2100년의기온이 3.96, 강수량이 319mm 증가하는것으로나타났다. 기후변이성의특성은과거 30년동안기온의경우강원도일부지역이높게나타났으며강수량의경우남부지역이높게나타났다. 변화경향은기온의경우강원도지역이변이성이증가하는경향을보였으며, 강수량의경우남동부부지역이변이성이증가하는경향을보였다. 미래 30년간의변이성분석결과기온은중서부지역에서, 강수량은동부지역에서높은것으로나타났고, 변화경향은기온의경우남서부로갈수록변이의정도가증가되는경향을보였으며, 강수량의 * 고려대학교환경생태공학과석사과정(minamoco@korea.ac.kr) ** 고려대학교환경생태공학과교수(leewk@korea.ac.kr) *** 고려대학교환경GIS/RS 센터(ccsong@hanmail.net) **** 미국캘리포니아주립대학교환경생태학과박사과정(jhlee@unclink.berkeley.edu) ***** 고려대학교생명과학대학원기후과학전공석사과정(sosobut@hotmail.com) ****** 고려대학교환경생태공학과석사과정(aem01@korea.ac.kr) 267
이민아 이우균 송철철 이준학 최현아 김태민 경우중서부와남부일부가변이가증가되는경향을보였다. 주요어 : 기온, 강수량, IDSW, 변이성, 변화경향 ABSTRACT : Internationally many models are developed and applied to predict the impact of the climate change, as occurring a lot of symptoms by climate change. Also, in Korea, according to increasing the application of the climate effect model in many research fields, it is required to study the method for preparing climate data and the characteristics of the climate. In this study IDSW (Inverse Distance Squared Weighting), one of the spatial statistic methods, is applied to interpolate. This method estimates a point of interest by assigning more weight to closer points, which are limited to be select by 3 in 100 km radius. As a result, annual average temperature and precipitation had increased by 0.4 and 412 mm during 1977 to 2006. They are also predicted to increase by 3.96, 319 mm in the 2100 compared to 2007. High variability of temperature and precipitation for last 30 years shows in some part of the Gangwon-do and in the southern part of Korea. Besides in the study of the variable trend, the variability of temperature and precipitation is inclined to increase in Gangwon-do and southern east part, respectively. However, during 2071 to 2100 variability of temperature is predicted to be high in midwest of Korea and variability of precipitation in the east. In the trend of variability, variability of temperature is apt to increase into west south, and variability of precipitation increase in midwest and a part of south. Keywords : temperature, precipitation, IDSW, variability, trend 1. 서론 기후영향모델의개발및활용에대한연구가활발히진행되고있는요즈음, 중요한영향요소인기후의자료구축및특성파악에대한중요성이높아지고있다. 모든자료는공간상연속적으로구성되어있어야하지만, 기후자료의경우, 특정지역에설립되어있는관측소에의해얻어지기때문에관측소가없는지점들에대한자료값추정을위하여공간통계학적보간 방법이활용되고있다. 대표적인공간보간기법은거리자승역산가중 (IDSW: Iverse distance Squared Weighted), 스플라인(spline), 크리깅(kriging), 경향면모델(trend surface mode) 등이있다( 조홍래, 2006). Kurtzman 등(1999) 은이스라엘의기온변이를지도화하기위하여다양한보간방법을적용및비교하였으며, 자료의평균기간및, 관측시점에따라보간기법들의정확도가다르게나타났다. 조홍래등(2006) 은남한의전국의강우자료를구축하는데여러가지의공간보간기법을적용하는연구 268
기온및강수량의시공간변화예측및변이성 를하였으며, 크리깅(kriging) 이가장높은정확성을보이는것으로나타났다. 본연구에서는시공간적변화예측및변이성분석을그목적으로하며, 기온과강수량의자료구축을위하여공간보간에일반적으로쓰이는 IDSW 방법을선택하였다. 이것은가장단순한보간방법으로주변관측지점들중더가까운관측지점에더높은가중치를두어임의의지점의값을예측하는것이다(Nalde et al, 1998). 이때주변의관측지점선정에필요한범위를반경 100km 로, 그리고선정될관측지점의수를 3개로한정하여가까운관측지점의영향성반영을높였다. 그리고기온의경우고도에의해크게영향을받아, 비관측점과공간내삽에사용되는주변관측점간의표고편차를기온감율의해보정해주었다. 기온과강수량의특성분석을위하여각각의변이성을계산하였다. Luterbacher(2004) 등은 1500 년이래의유럽의계절별, 연도 별기온의변이성과경향을분석하였으며, 강용균과노재식(1985) 은한국기온의과거 30 년간(1954~1983) 의연변화및연별변동을연구하였다. 본연구에서는 30 년(1977~ 2006) 의연별평균기온과강수량의시계열적변동을알아보았다. 그리고연별변동폭의공간적분포특징을분석하였으며, 이를통하여기온과강수량의공간적상대적민감성을추정하였다. 2.1 2. 연구범위 재료및분석방법 본연구에서는자료의시간범위를기후자료의 baseline인 30년으로과거는 1977~ 2006년으로미래는 2071~2100 년으로하였다. 연구영역은경위도 124 54 ~131 6, 33 9 ~ 38 45 로남한영역만을선정하였다[ 그림 1]. [ 그림 1] 74개관측소위치와 48개추출지점 269
이민아 이우균 송철철 이준학 최현아 김태민 연구범위안의관측소는 74 개지점이며, 기온과기후의변이성분석을위하여 0.5 의단위격자로재구획하여 48개격자를추출하였다. 2.2 과거자료구축 2.2.1 자료수집및구성 과거기온( ) 및강수량(mm) 자료는기 상청에서제공하는자료중 1977~2006년 의일별자료를활용하였다. 구축된자료 형태는행요소는일자이며, 열요소는월 을나타내는 2 차원의행렬구조이다. 특 히강수량의관측값기록의표현의특성 상미량의강수량에대한 0값을 0.00001이 라는작은값으로일률적으로부여하여 미량의강수가발생한지점도고려하였 다. 이러한 2차원행렬은 74개의관측소 의수별로반복되어 3차원의행렬의자료구조를지닌다. 이자료구조를단위로기후와기온자료는연도별로별도의파일에분리저장한것이기초기상관측자료의구성이다. 서울기상관측소에서수집한기온과강수량에대한일별자료를순별자료로전환하였다. 이때상순및중순은매월 1 일~ 10 일, 11 일~20일로동일하게적용되었으나, 하순은짝수달및홀수달, 또한윤년여부에따라종료일이상이하게적용되었다. 이러한자료전환은다시관측소별로반복되며,3 차원행렬형태를지닌연도별, 관측소별, 월별, 순별기상자료가산출되었다. 이때, 순별자료의산출방식은기온은일별자료를순별로누적한후일수로나눈평균값을사용하였으며, 강수량의경우는순별누적값을그대로사용하였다. [ 그림 2] 과거기상자료의처리절차 * 이순서도에서백색바탕의도형들은입력, 중간처리및최종출력자료를나타내며, 짙은바탕은세부자료처리단계를, 화살표는처리흐름을의미한다. * 270
기온및강수량의시공간변화예측및변이성 2.2.2 거리자승역산가중에의한보간처리 여기서, 보간( 補間, interpolation) 은내삽( 內揷 ) 이라고도하며, 미관측지점을주변의관측지점의값들을이용하여연속적인공간분포자료형태로만드는것이다. 이때, 미관측지점에대한추정치의산정은주변관측지점들중거리가가까울수록해당관측지점의관측치의영향이크게반영되게하는거리자승역산가중 (IDSW, Inverse Distance Squared Weighting) 기법에의한보간방법을활용하였다. 즉, 이는미관측지점과주변관측지점들간의거리와관측치를반비례적으로반영한기법이다( 식 1 참조). ( 식 1) : 연중날짜에따른기온감율절대값 : 연중날짜(1월 1 일 = 1,..., 12월 31 일 = 365) 본연구에서는이러한기온감율에대한보정항을앞서의거리자승역산가중치산출을위한일반식에추가하여관측시기및고도변화에따른기온분포를보간한전성우등(2002) 의방법을적용하였다. 여기서, ( 식 3) 여기서, : 미관측지점에서의강수량의추정치 : 주변관측지점 i에서의강수량의 관측치 : 해당미관측지점과주변관측지점 i간의거리자승 : 한미관측지점에서의기온의추정치 : 주변관측지점 i 에서의기온관측치 : 해당결측지점과주변관측지점 i 간의거리자승 : 임의의한결측지점에서의고도값 : 주변관측지점 i에서의고도값 : 연중날짜에따른기온감율 이때, 기온의경우는고도에따른기온감율을반영하였다. 이를위해윤진일등 (2001) 은다음과같이연중날짜별기온감율의절대값을 365일주기의함수식으로제안하였다. ( 식 2) 이때사용된고도자료는축척 1:25,000의수치지도를원시자료로하였으며, 공간해상도 0.05 의 DEM(Digital Eelevation Model) 자료로변환하기위하여 cubic resampling 방법으로3단계의중간해상도를거쳐단계적으로변환하였다. 일반적으로미관측지점으로부터주변 관측지점 (i) 의수를조절하는방식으로는 271
이민아 이우균 송철철 이준학 최현아 김태민 일정거리이내의관측지점만을선정하여계산하는방식, 거리가가까운순으로관측지점들의개수를제한하는방식및방위별구간을정하여구간내에서관측지점을선정하는방식등이사용된다. 본연구에서는임의의한결측지점을보간하기위해계산에참여시킬주변관측지점을반경 100km내에서가장인접한순으로최대 3개까지의관측지점을선택하는거리- 개수혼용방식을적용하였다. 그리고본연구에서는토지자료등의작성에사용한토지피복분류도의육지부분을참조하여모든기상요인별보간치들을동일한육지영역만큼추출하도록하였다([ 그림 3] 참조). 한전역에걸쳐공간해상도가약 0.2432 이다. 각각의격자는과거 1970년에서 2000년의평년평균에대한순별기온과강수량의증감편차가입력되어있다. [ 그림 4] 미래기상자료의처리절차* * 위의순서도는미래기상자료를작성하기위한절차를나타낸다. 여기서과거기상자료처리절차와동일한부분은흐린글자색으로나타내었다. 2.3 [ 그림 3] 기온의공간분포사례 미래자료구축 2.3.1 자료수집및구성 미래예측기온및강수량자료는 국립기상연구소 로부터제공받았다. 자료의예측기간은 2001년부터 2100 년까지이며, 남북 미래예측자료는독일막스플랑크연구소에서개발된 ECHO-G/S 기후모델을도입하여 SRES A1B 시나리오를이용하여모의되었다. ECHO-G/S모델은 ECHO-G의최신버전으로대기모델인 ECHAM4와해양-해빙모델인 GIOE와결합자 OASIS로구성된대기해양병합순환모델 (AOGCMs : Coupled atmosphere-ocean general circulation models) 이다. 이때사용된 SRES(Special Report on Emission Scenario) 의 AIB 배출시나리오는미래에경제가빠르게성장, 세기중간에인구가증가, 지역간의사회적문화적경제적교류가증가하며, 시장구조가우세하고화석연료및비화석연료의조화로운사용이이루어질것이라는가정 으로모의된배출시나리오이다( 전성우, 272
기온및강수량의시공간변화예측및변이성 2001). 그에반해 2006년국립기상연구소에서적용한 A2 시나리오는출생패턴이느리고, 일인당경제소득증대및기술변화는보다단편화되어다른스토리라인보다느린특성을나타낸다. 그리고 A1B 시나리오는 A2 시나리오에서 CO 2 의대기중농도예측을위하여온실가스와에어로졸을모두고려하였다. 이에따라 A1B 와 A2의 2100년 CO 2 의대기중농도는각각 700ppm, 850ppm 으로예측되었다[ 그림 5]. 방식을적용하였다([ 그림 6] 참조). [ 그림 6] 단위격자의구획간격조정 [ 그림 5] A1B와 A2 시나리오에 2000 년~2100년까지의연도별 CO 2 농도변화( 권영아외. 2007) 2.3.2 처리절차 자료처리를위하여기온과강수량의기상예측자료파일과헤더파일을결합하여도면화하였으며, 남한의공간분포자료를만들기위하여해상도를 0.05 로변환하는 resampling 기법을활용하였다. 이때사용된 resampling 기법은과거자료처리에서적용한거리자승역산가중(IDSW) 와유사한새로운격자값을출력하기위하여가장인접한 4점의값을이용하는 Billinear 2.4 기온과강수량의변이성및변화경향분석 기온과강수량의변이성은자료의기간동안기상인자들의연도별변동폭을의미한다. 이산출식은다음의 ( 식 4) 에나타나있다. 이것을통해기상인자들의시간에따른민감성으로해석할수있다. 여기서, : 시작연도 : 마지막연도 ( 식 4) 273
이민아 이우균 송철철 이준학 최현아 김태민 : 총연도(i~j) : n 년동안기상인자의변이성 : i 연도의기상인자의연평균값 : n(i년도에서 j년도까지) 의기상인자의평균값 기온과강수량의변화경향성은연도별변화변이성에대한기울기이다. 이기울기(a) 는기상요인들의시간에따른적응성과비적응성으로해석하는지표로사용된다. 여기서, ( 식 5) 3.1 시간적기온과강수량의변화분석 과거 30년간연평균기온은 1977년에 12.35 에서 2006년에 12.75로약 0.4 증가하는것으로나타났다. 그리고연평균강수량은 1200mm를중심으로변화하면서 1977년에 2006년에 972.44mm에서 1384.33 로전체적으로다소증가하는경향을보였다[ 그림 7, 8]. 2007년부터 2100년까지예측된연평균기온변화는 2007년도 13 내외의연평균기온이 2100년에는 17 가까이상승하는것을알수있다. 2007년에비해2100년의기온은 3.96 높은것으로예측되었다. : 년도별 변이성에 대한 추세선의 기울기 : 년도별변이성에대한추세선의 y 절편 : X년도의기상요인의변이성 : 연도(1977~2006 또는 2071~2100) 기온 ( ) 18 16 14 12 y = 0.019x - 25.55 3. 결과및고찰 10 1976 1981 1986 1991 1996 2001 2006 연도 [ 그림 7] 과거(1977~2006) 의연평균기온변화 기온과강수량자료를 IDSW 공간통계방법을적용하여구축하였다. 이때반경 100km내의범위에서제일근접한관측지점을최대 3개까지선정하도록한정하였다. 특히기온은국지기온결정인자중가장큰영향을미치는고도를고려하기위하여고도에따른기온감율식을적용하였다. 이를바탕으로연평균값을산출하여시계열변화를살펴보았으며, 시계열변화및변이성을분석하였다. 강수 (mm) 3000 2500 2000 1500 1000 500 y = 6.8126x - 12240 0 1976 1981 1986 1991 1996 2001 2006 연도 [ 그림 8] 과거(1977~2006) 의연평균강수량변화 274
기온및강수량의시공간변화예측및변이성 또한미래의연평균강수량은 1,500mm를중심으로증가하는경향을보이며, 2007 년에 1197.38mm에서 2100년에 1515.84mm 로연평균강수량이약 318.5mm 증가하는것으로나타났다([ 그림 9, 10] 참조). 안의변이성과변화경향성은 ArcMap 소프트웨어의 Natural break방법 1) 을이용하여 5 등급( 매우낮은, 낮은, 중간, 높은, 매우높은) 으로구분되었다. 이등급은남한내에변이성( 민감성) 또는변화경향성( 적응성) 이상대적으로높고낮을가능성을의미한다. 온도 ( ) 강수량 (mm) 18 16 14 12 y = 0.0449x - 77.572 10 2000 2020 2040 2060 2080 2100 연도 [ 그림 9] 미래(2007-2100) 의연도별기온변화 3000 2500 2000 1500 1000 500 y = 2.8423x - 4322.8 0 2000 2020 2040 2060 2080 2100 연도 [ 그림 10] 미래(2007-2100) 연평균강수량변화 3.2.1 과거 (1977~2006) [ 그림 11] 은기온변화의변이성( 민감성) 을나타낸것으로대체적으로전국토에서기온변이성이낮았으며, 강원도산간일부지역이다른지역에비해기온의변화변이성이높게나타나민감성이높은것으로해석할수있다. [ 그림 12] 는기온변이성에대한변화경향으로대부분의지역에서변이성증감이거의일어나지않아적응성이중간인것으로나타났으며, 강원도일부지역이변이성증가적응성이낮은것으로나타났다. 강수량의공간별변화변이성( 민감성) 은남부지역이다른지역에비해강수량의변화변이성이높게나타나며, 민감한것으로나타났다[ 그림 13]. 강수량의변화경향은남 동부지역이다른지역에비해강수량의변화성이증가되는경향을보여적응성이낮은것으로나타났다. 이에반해, 남 서부지역은강수량변이성이감소되는것으로나타났다[ 그림 14]. 3.2 기온과강수량의변화변이성(changing variability) 및경향(changing trend) 기온과강수량의과거와미래 30년동 3.2.2 미래 (2071~2100) 미래기온의변이성은과거 30년간기온의변화변이성이강원도산간지역에서 1) 방법은기본적인자료의분류방법으로자료들의고유한군집경향을동일시하여구획지점을정의함으로 Natural break 써자료들중비교적차이가크게나타나는곳을경계로하여등급을나눈다 (Minami. 2000). 275
이민아 이우균 송철철 이준학 최현아 김태민 [ 그림 11] 기온변화변이성분포도 [ 그림 12] 기온변화경향분포도 [ 그림 13] 강수량변화변이성분포도 [ 그림 14] 강수량변화경향분포도 높게나타난것에비해, 예측된미래기온에서는중 서부지역에서기온의변화변이성이높게나타났다. 중 북부로갈수록변이의정도가감소되고, 남 서부로갈수록변이의정도가증가되는경향으로나타났다([ 그림 15, 16] 참조). 미래강수량변이성의공간분포는서부 지역보다는동부지역에서강수량의변이성이높은것으로나타났으며, 강수량의변화경향은중 서부와남부일부에서강수량변이가증가되는경향을보이는것으로나타났다그림 [ 17, 18]. 276
기온및강수량의시공간변화예측및변이성 [ 그림 15] 기온변화변이성분포도 [ 그림 16] 기온변화경향분포도 [ 그림 17] 강수량변화변이성분포도 [ 그림 18] 강수량변화경향분포도 4. 결 론 기후자료는관측소에서획득되는자료가사용되므로미관측지점들의값을추정하기위한공간통계학적기법들이필요하다. 그중본연구에서는 IDSW방법을선택하여거리에따라반비례적가중치를 두어기온과강수량의공간통계자료를생성하였다. 그결과과거와미래모두기온과강수량이분석시작년도에비해마지막년도의값이증가된것으로나타났다. 또한각각의변이성과변화경향을산출식에의하여분석하였으며, 각각의공간적분포특성을민감성과적응성으로해석하였다. 이것은남한내의민감성과적응성 277
이민아 이우균 송철철 이준학 최현아 김태민 을상대적으로등급화한것으로각각이높거나낮을가능성을나타내는것이므로이것을절대적인등급으로확대해석하지않음에주의하여야한다. 기후자료의보간에사용되는공간통계학적분석은관측시점의길이, 관측소의갯수, 관측소의분포면적에따라공간통계분석의정확도가상이하며이에대한비교및분석연구가필요할것이다. 또한외국의기후자료구축방법또는기후자료의공간자료화모델을도입하기위한연구도같이행해져야할것이다. 또한기온과강수량의변이성과변화경향분석은공간적인자료를통하여상대적으로등급화한것에그의미가있지만, 향후연구결과에대한구체적인의미해석과절대적인기준을제시하지못한것에대한연구가요구된다. 사 사 본논문은환경부기후변화특성화대학원지원사업과환경정책평가연구원의 산림부문기후변화취약성평가및적응정책수립 과제의연구결과중일부이며, 미래기상자료를제공해주신국립기상연구소기후연구실에감사드립니다. 참고문헌 강용균, 노재식, 1985, 과거 30 년간 (1954~1983) 한국기온의연변화및연별별동, 한국기 상학회지, 제21 권. 제3 호, pp. 1-10. 권영아, 권원태, 부경온, 최영은, 2007, A1B 시나리오자료를이용한우리나라아열대기후구전망, 대한지리학회지, 42(3), pp. 355-367. 기상연구소, 2005, 기후변화협약대응지역기후시나리오활용기술개발 (I) 기상연구소, 2006, 기후변화협약대응지역기후시나리오활용기술개발 (II) 윤진일, 최재연, 안재훈, 2001, 일별국지기온결정에미치는관측지점표고영향의계절변동, 한국농림기상학회지, 제3권제2 호, pp. 96-104. 전성우, 박용철, 정휘철, Hideo Harasawa, Kiyoshi Takahashi, 2001, 기후변화에따른생태계영향평가및대응방안연구 II - 산림부문의생태기후모형개발을중심으로 -, 한국환경정책평가연구원. 조홍래, 정종철, 2006, 강우자료에대한공간보간기법의적용, 한국GIS 학회지, 제14 권제호 1, pp. 29-41. Kurtzman, D., Kadmon, R., 1999, Mapping of temperature variables in Israel:a comparison of different interpolation methods, 13, 33-43. Luterbacher, J., Dietrich, D., Xoplaki, E., Grosjean, M., Wanner, H., 2004, European Seasonal and Annual Temperature Variability, Trends, and Extremes Since 1500, Science, vol.303, 1499-1503. Minami, M., 2000, Using ArcMap: GIS by ESRI, Environmental system research institute, Inc, USA. Nalder, A. I., Wein, W.W., 1998, Spatial interpolation of climatic Normals: test of a new method in Canadian boreal forest, Agricultural and forest meteorology, 92, 211-225. 278