최근 도시 내 급격한 기상 변화로 인한 자연재해가 심각한 사회적 문제로 대두되고 있다. 도시의 자연 환경 변화에 대한 효과적인 예측과 대처를 위해서는 신뢰성 있는 기상 자료의 확보가 매우 중요하다. 이러한 맥락에서 본 연구는 도시의 기상 환경 중 기온에 초점을 맞춰, 보다 정확한 기온 추정을 위한 대안적 방법을 제시하였다. 특히, 시공간 해상도와 정확성을 높이기 위해 원격탐사 자료와 지형 기반 공간 보간법을 결합한 기온 추정 방법을 제시하였으며, 기존의 여러 추정 방법들과 비교·평가함으로써 제시된 추정법의 적용가능성을 검토하였다. 분석 결과, 각 추정 기법을 통한 기온 결과는 기온 추정값의 범위에 있어서는 유사한 결과를 보였지만 기온의 공간적 분포 특성은 매우 상이하게 나타났다. 특히, 원격탐사 자료를 활용하여 추정된 기온 분포는 토지피복 유형에 따른 차이를 잘 보여주며, 본 연구에서 제시한 추정 기법의 결과는 고도에 따른 기온차를 보다 뚜렷하게 보여줬다. 추정의 정확도에 있어서는 원격탐사 자료와 지형 기반 공간 보간법을 결합한 기온 추정 기법이 높은 정확도를 보여줬다. 종합적으로 본 연구에서 제시한 기온 추정 기법은 토지피복 유형과 고도에 따른 기온 변화를 잘 나타내는 동시에 원격탐사 자료를 활용한 기존의 기온 추정 기법들에 비해 정확도가 높아 기온 분포도와 같이 연속적 공간의 기온값을 정확하게 표현하는 데 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

최근 기후에 대한 관심이 증가하면서 전국단위 뿐만 아니라 지역 단위에서도 기후 지도가 필요하게 되었다. 본 연구에서는 기상청에서 제공하고 있는 무인자동 기상관측장비(AWS) 자료와 LANDSAT 8호 열적외선 영상을 이용하여 지상 기온 분포도를 제작하는 과정을 제시하였다. 지상 기온 분포도 제작을 위하여 기존에 사용되었던 AWS 자료의 공간 보간 기법, 열적외선 영상으로 부터 지표 온도 추출 기법, AWS 자료와 위성영상을 이용한 지상 기온 추출 기법을 비교하고, 지상 기온 분포도에 적합한 지도 제작 기법을 파악하였다. 본 연구의 결과 지상 기온 분포도 제작을 위해 AWS 자료와 위성영상을 이용한 지상 기온 추출 기법이 가장 적합한 것으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 과정을 통하여 다양한 지역단위의 기후 지도를 제작할 수 있을 것으로 예상된다.

We projected the temperature changes in the mid-21st century with Representative Concentration Pathway (RCP) 4.5 and RCP8.5 using the temperature data simulated by four regional climate models (RCMs: WRF, CCLM, MM5, RegCM4) in Korea. The simulation area and spatial resolution of RCMs were the CORDEXEA (COordinated Regional Climate Downscaling Experiment-East Asia) area and 25 km, respectively. We defined the temperature change as the difference (ratio) between the average annual temperature (IAV: Interannual Variation) over the projected 25 years (2026-2050) and that over the present 25 years (1981-2005). The fact that the average annual temperature bias of the four RCMs is within ±2.5°C suggests that the RCM simulation level is reasonable in Korea. Across all RCMs, scenarios, and geographic locations, we observed increased temperatures (IAV) in the mid-21st century. In RCP4.5 and RCP8.5, 1.27°C and 1.57°C will be increased by 2050, respectively. The ensemble suggests that the temperature increase is higher in winter (RCP4.5: 1.36°C, RCP8.5: 1.75°C) than summer (RCP4.5: 1.25°C, RCP8.5: 1.49°C). Central Korea exhibited a higher temperature increase than southern Korea. A slightly larger IAV is expected in the southeastern region than in the Midwest of Korea. IAV is also expected to increase significantly in RCP4.5 (summer) than in RCP8.5 (winter).

We estimated changes in temperature-related extreme events over South Korea for the mid and late 21st Century using the 122 years (1979-2100) data simulated by RegCM4 with HadGEM2-AO data as boundary conditions. We analyzed the four extreme events (Hot day: HD, Tropical day: TD, Frost day: FD, Icing Day: ID) and five extreme values (Maximum temperature 95/5 percentile: TX95P/TX5P, Minimum temperature 95/5 percentile: TN95P/TN5P, Daily temperature range 95 percentile: DTR95P) based on the absolute and relative thresholds, respectively. Under the global warming conditions, hot extreme indices (HD, TD, TX95P, TN95P) increase, suggesting more frequent and severe extreme events, while cold extreme indices (FD, ID, TX5P, TN5P) decrease their frequency and intensities. In the late 21st Century, changes in extremes are greater in severe global warming scenario, RCP8.5 rather than RCP4.5. HD and TD (FD and ID) are expected to increase (decrease) in the mid 21st Century. The average HD is expected to increase by 14 (17) days in RCP4.5 (8.5). All the percentile indices except for DTR95P are expected to increase in both RCP4.5 and RCP8.5. In the late 21st Century, HD and TD are significantly increased in RCP8.5 compared to RCP4.5, but FD and ID are expected to be significantly reduced. HD is expected to increase mainly in the southwestern region, twice (+41 days) in RCP8.5. TD is expected to increase by 17 days in RCP8.5, which is 5 times greater than that in RCP4.5. TX95P, TN95P and TX5P are expected to increase by about 2°C and 4°C in RCP4.5 and RCP8.5, respectively. TN5P is expected to increase significantly by 4°C and 7°C in RCP4.5 and RCP8.5, respectively.

The purpose of this study is to quantify the magnitudes of projected 21st century temperature changes and shifting climate zones over Mt. Halla, Korea based on high-resolution (1km×1km) climate change scenario data sets down-scaled from a global climate model (HadGEM2-AO) simulations using PRIDE (PRISM based Downscaling Estimation Model) as well as the simulations of a Regional Climate Model (RCM; HadGEM3-RA). The high resolution climate data demonstrate that the magnitudes of increases in coldest and warmest monthly mean temperatures over Mt. Halla will exceed those of the averages across the Korean Peninsula during the 21st century, leading to the shifts of climate zones. The isoline with 5°C (20°C) of the coldest (warmest) monthly average temperature associated with sub-tropical (sub-alpine) climate zones will migrate from 100~230m (950~1,300m) to 300~500m (1,300~1,600m) of altitude in the late 21st century (2071~2100) under the RCP 4.5 scenario. These changes are expected to be more obviously observed in the south flank of Mt. Halla as well as under the RCP 8.5 scenario. These results indicate that changes in climate zones will lead to the extinction of sub-alpine ecosystems over Mt. Halla due to increases of summertime heat stress as well as to the expansion of the sub-tropical forest zone toward mid-mountain regions due to reduction of wintertime stress in the warmer 21st century.

증발접시 증발량의 경우 저수지 증발량을 산정하는 간접적인 방법으로 유용하게 적용되고 있다. 따라서 본 연구에서는 이용할 수 있는 기상자료 가 제한적인 경우에 기온자료만을 이용하여 증발접시 증발량을 산정하는 식을 제안하였다. 이를 위해서 전국 12개 지역에서 관측된 증발접시 증발 량과 비교를 통해 제안식을 유도하였다. 또한 전국 44개 지역에 대해서 본 연구에서 제안된 증발접시 증발량 산정식을 다른 기온자료에 기초한 식 들뿐만 아니라, 여러 종류의 기상자료(기온, 풍속, 습도, 일조시간)를 필요로 하는 식들과 비교하여 적용성을 파악하였다. 연구결과에 의하면 본 연 구에서 제안된 증발량 산정식들은 다른 기온자료에 기초한 식들과 비교하여 전반적으로 양호한 증발접시 증발량 산정결과를 보였다. 본 연구에서 제안된 증발량 산정식의 경우 우리나라 56개 연구지역 대부분에서 전반적으로 양호한 증발접시 증발량 산정결과를 보였다. 따라서 본 연구에서 수 정 제안된 기온자료만을 이용한 증발접시 증발량 산정식들은 우리나라에서 이용할 수 있는 기상자료가 제한적인 경우에 특히 적용성이 있는 것으 로 판단된다. 추후에는 저수지에서 관측된 기온 및 증발접시 증발량 자료를 바탕으로 저수지 증발량 산정을 위한 제안식들의 적용성 검토연구가 필 요하다.

최근 기후변화로 인한 자연재해가 증가하면서 강수 및 기온자료의 시계열에 대한 변동성과 추세를 분석하여 그 변화를 예측하는 연구의 필요성 이 점점 커지고 있다. 하지만 강수나 기온의 경우 복합적인 요소에 의해 변동이 일어나 자료의 변동성이 매우 심하고 너무 많은 요소를 포함하게 되 어 그 특성을 정확히 판단하기가 쉽지 않다. 따라서 자료의 시계열을 분해하게 되면 각 특성을 가진 요소를 추출할 수 있으므로, 정확한 변동 특성을 파악할 수 있다. 본 연구에서는 우리나라 강수 및 기온자료를 경험적 모드분해법(Empirical Mode Decomposition, EMD)을 통해 주기별로 분해 하여 각각의 내재모드함수(Intrinsic Mode Function, IMF)를 추출하였다. 또한, 추출된 내재모드함수의 에너지 밀도를 이용한 유의성 검정을 통 해 원자료로부터 유의미한 자료를 포함하고 있는 내재모드함수를 선별하고, 이들의 주기성, 경향성을 분석하였다.

We analyzed diurnal variations in the surface air temperature using the high density urban climate observation network of Daegu in summer, 2013. We compared the time elements, which are characterized by the diurnal variation of surface air temperature. The warming and cooling rates in rural areas are faster than in urban areas. It is mainly due to the difference of surface heat capacity. In addition, local wind circulation also affects the discrepancy of thermal spatiotemporal distribution in Daegu. Namely, the valley and mountain breezes affect diurnal variation of horizontal distribution of air temperature. During daytimes, the air(valley breeze) flows up from urban located at lowlands to higher altitudes of rural areas. The temperature of valley breeze rises gradually as it flows from lowland to upland. Hence the difference of air temperature decreases between urban and rural areas. At nighttime, the mountains cool more rapidly than do low-lying areas, so the air(mountain breeze) becomes denser and sinks toward the valleys(lowlands). As the result, the air temperature becomes lower in rural areas than in urban areas.

Agreement in the vertical profiles of the temperature trends from radiosonde observation (HadAT) and four kinds of reanalysis dataset (ERA40, ERA-I, NCEP-DOE, and 20CR) are examined for the period of 1979-2000. There are noticeable spread among reanalysis and observation datasets in the temperature trend depending on region and vertical level. East Asia shows large discrepancy among datasets, while Europe shows relatively good agreement. Generally, biases in temperature trends are larger in the upper troposphere (above 300 hPa) than in the lower and middle troposphere. Comprehensive comparison of the long-term temperature trends among reanalyses is made for horizontal distributions with height, latitude-pressure cross-sectional distributions, zonally-averaged meridional distributions with height, and area-averaged vertical profiles in both DJF and JJA. Consequently, we find that the degree of agreement among reanalyses significantly varies with vertical level, region, and season. The highest discrepancy is found over southern high-latitudes and in the upper troposphere over southern tropics. In the tropical upper troposphere above 200 hPa, observation (HadAT) shows cooling trend increases with height, but three reanalyses show warming trends except NCEP-DOE reanalysis in which cooling trend is overestimated. In conclusion, discrepancies in the vertical profiles of long-term temperature trends among four kinds of reanalysis datasets are quite large, and then a scrupulous approach should be needed when reanalysis dataset is used for climate change study.

This paper generated time-series temperature maps and analyzed the characteristics of temperature distributions from monthly average temperature observations between 2010 and 2011 in Jirisan areas using topographic data and geostatistics. From variogram modeling, all months except May to August showed that the spatial variability of temperature was the greatest along the direction perpendicular to coasts. Monthly temperature has negative correlations with elevation and distances from coasts and especially the correlation between temperature and distances from coasts was very weak in summer like the variogram modeling result. For temperature distribution mapping, kriging with a trend and ordinary kriging were separately applied as a univariate kriging algorithm by considering the spatial variability structures of temperature. Simple kriging with varying local means was applied as a multivariate kriging algorithm for integrating topographic data sets. From the cross validation results, the use of topographic data in spatial prediction of temperature showed the improved predictive performance, compared with univariate kriging. This improvement in predictive performance was dependent mainly on mean and variation values of monthly temperature and the spatial auto-correlation strength of residuals, as well as the correlation between topographic data and temperature. Based on these analysis results, spatial variability analysis using variogram is effectively used to account for spatial characteristics of monthly temperature and the correlation with topographic data. Topographic data can also be a useful information source for reliable temperature mapping.

본 연구에서는 지역기후모델(RegCM4)로 모의한 남한지역에서의 월 평균기온 및 최고/최저기온 자료의 모의수준을 개선하기 위해 모델의 모의자료와 남한의 59개 관측지점자료를 이용하여 선형 회귀식을 개발하였다. RegCM4의 25년(1981~2005년) 모의자료 중 20년(1981~2000년)의 자료를 이용하여 선형 회귀식을 개발하고 그 결과를 남은 5년(2001~2005년)에 적용하여 모의수준 향상을 평가하였다. 선형 회귀식은 RegCM4가 모의한 지상 2m 기온자료를 예측인자로 이용하는 방법(LR_T2m)과 모델의 잠재예측인자 중 관측기온(평균, 최고/최저)과 가장 높은 상관성을 보이는 예측인자를 선택하는 방법(LR_Corr)으로 나누어 연구를 수행하였다. 전반적으로 선형 회귀 기법들은 지리적 위치, 계절 및 변수에 관계없이 기온의 정확도를 크게 향상시키는 것으로 나타났다. 그 결과 RegCM4의 각 계절별 평균기온 및 최고/최저기온 모의결과에서 나타나는 여름철 내륙에서의 한랭편이와 겨울철 해안가의 온난편이 현상을 크게 감소시켜 관측과 유사한 공간분포를 보였다. 선형 회귀 기법 2가지 모두 계절별 평균기온 및 최고/최저기온의 공간상관계수, 편이 그리고 평균제곱근오차를 계절에 관계없이 각각 0.90 이상, -0.68℃ 및 1.35℃ 이하로 향상시키는 성능을 보였다. 하지만 LR_T2m 기법과 LR_Corr 기법은 매우 유사한 성능을 보여 두 기법 간의 차이는 거의 없는 것으로 나타났다.

미래 기온변화 정보를 제공하는 General Circulation Model (GCM) 자료, 즉 광역 기온자료를 이용하여 우리나라의 국지 수온변화를 추정하는 연구를 수행하였다. 국지수온 추정은 마산만, 시화호, 낙동강 하구를 대상으로 Two-step 접근방법과 One-step 접근방법을 적용하여 각각의 추정오차를 비교 분석하였다. Two-step 추정방법은 광역 기온으로 국지기온을 추정하는 제1단계에서는 선형회귀분석 기법을 적용하였으며, 모든 지점에서

본 연구에서는 한국 기온자료에 적용할 품질검정 알고리즘을 개발하고 알고리즘에 적용되는 기준값 및 기준값 도출 방법을 제시하였다. 이렇게 개발된 알고리즘을 부산 기상관측지점에 적용하여 검증하였고 그 검증결과를 제시하였다. 부산 기상관측지점은 극한값 검사와 기후범위 검사에서는 오류와 의심자료가 검출되지 않았고, 내적일치성 검사와 공간분포 검사에서 오류 및 의심자료가 검출되었다. 본 연구의 기온자료 품질검정 알고리즘은 구조적으로 명백한 오류자료 뿐만 아니라 자료의 시·공간적인 비교를 통해 잠재적 오류 의심자료를 분석자에게 제시하는 장점이 있다.