In this study, we investigated the relationship between the number of tourist visits to Taebaek and snowfall. We used the number of train passengers of Taebaek rail station and daily fresh snow records from Korea Railroad Corporation and Korea Meteorological Administration in the winter of 2010-2011 and 2013-2014. The results from our research show that heavy snowfall substantially attracts visitors who want enjoy snowy scenery whereas light snowfall has no influence on the number of tourist visits. In fact, according to our analysis, the number of visitors increases by 34% in the winter 2010-2011 and 72% in the winter of 2013-2014 at maximum in case of heavy snowfall events. The sharp increase in the number of visitors after the heavy snowfall reflects the positive effect of heavy snowfall, which creates beautiful scenery.

기상청에서 제공하는 강우자료는 현재 ASOS(종관기상관측장비)와 AWS(자동기상관측시스템) 등이 대표적으로 존재하고 다양한 분야에서 이를 활용한 연구·분석이 이루어지고 있다. 특정지점에서의 기상조건을 탐색하기 위한 방법으로는 지역의 기상조건을 대표할 수 있는 관측소의 값을 이용하거나 일련의 내삽(Interpolation)방법을 통해 공간적인 분석이 이루어 질 수 있다. 하지만 이러한 방법으로는 분석을 위해 자료를 개량하고 추측을 통해야 한다는 한계점이 존재한다. 공간에 기반을 둔 분석을 위해 이러한 한계점을 개선하기 위해서는 일정한 규모의 격자자료가 필요할 것이라 판단된다. 기상청에서는 동네예보를 지원하기 위해 RSA(실황분석자료, Real State Analysis)자료를 생산하고 있다. 이는 KLAPS(초단기 기상분석 및 예측시스템) 재분석자료, 합성레이더 강우량, AWS 관측자료를 합성시켜 생산한 자료로써 5km×5km의 공간해상도를 가진 격자자료이다. 본 연구에서는 ASOS와 AWS, RSA 자료에서 제공되는 강우량과 환경부에서 제공되는 대기측정자료를 이용하여 서로 다른 성격의 기상자료에서 제공되는 기상조건의 변화가 대기오염망에는 어떠한 영향을 미치는지에 대해 분석하고자 한다. 이를 통해 지점(Point)자료와 격자(Raster)자료간에 분명한 차이가 존재한다면 산사태 지점, 교통사고 지점 등과 같이 위치 중심의 공간분석에서 비교적 정밀한 결과를 도출하는데 활용될 수 있을 것이라 기대된다.

기상재해(Meteorological disasters)는 폭설, 한파, 호우, 태풍, 강풍, 폭염 등으로 대표되는 극한기상(Extreme Weather) 현상이 원인이 되어 피해를 발생시키는 자연재해이다. 극한기상으로 발생되는 산사태, 교통사고, 건축물 붕괴, 화재, 홍수 등과 같이 기상재해는 다양한 형태로 사회·경제부문에 영향을 미치게 된다. 국내에서 폭설로 인한 피해규모를 공표하는 자료들은 직접적인 피해정도를 가늠할 수 있는 정보로써 간접적인 피해정도를 가늠하기에는 한계가 있는 자료이다. 눈은 정상적인 상황으로 복구하기 위해서는 상당한 시간이 소요된다. 눈으로 인해 발생되는 자연재해는 재해기간 외에도 복구 기간에 발생하는 사회적인 편익과 비용이 발생하게 된다. 따라서 폭설기간 이후에 회복되는 기간의 추정은 간접적인 비용을 측정하기 위한 자료로써 중요한 의미를 가질 수 있다. 이에 본 연구에서는 영동지역 고속도로 일별 유입교통량과 열차를 이용한 일별 방문객 수를 이용하여 극한기상상황으로 인해 피해가 발생된 폭설기간의 유입량 변화를 살펴보고자 한다. 또한 폭설이 종료된 이후에 언제쯤 다시 폭설이 시작된 이전과 같은 수준의 유입교통량으로 회복하는지에 대한 분석을 수행하고자 한다. 연구를 위해 2014년 2월에 발생한 대설사례를 중심으로 폭설이 고속도로 유입교통량과 열차 이용객 수에 미치는 영향을 시계열 회귀분석을 통해 분석하였다. 분석을 위해 영동지역에 소재한 9개 고속도로 톨게이트 유입교통량과 기상청 ASOS 최심신적설 관측치, 강릉역 이용객 수 자료를 이용하였다. 본 연구를 통해 도출된 결과는 기상재해로 인한 직·간접적인 비용을 측정하는데 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

We analyzed the impact of the heavy snowfall occurred from Feb. 10 to Feb. 14, 2011 on the inbound daily traffic volume of the Gangneung Highway Tollgate using time series regression models. We found that the maximum reduction rate of inbound highway tra˜c volume during the heavy snowfall period is 70%. °e inbound tra˜c volume increased steadily to normal inbound tra˜c volume after 2 to 4 days from the date when the snowfall stopped. The reason why 2 to 4 days are needed to reach normal inbound tra˜c volume is that it took substantial time to clear snow from the roads.