본 연구는 영국기상청에서 개발된 지역기후모델 Hadley Centre Global Environmental Model version 3 regional climate model (HadGEM3-RA)로부터 모의된 동아시아 지역의 기온과 강수 결과를 평가하였다. HadGEM3-RA 는 Coordinated Regional climate Downscaling Experiment-East Asia (CORDEX-EA) Phase II 영역에서 15년 (2000- 2014년) 모의되었다. 동아시아 여름 몬순에 의한 HadGEM3-RA 강수대 분포는 Asian Precipitation Highly ResolvedObservational Data Integration Towards Evaluation of water resources (APHRODITE) 자료와 잘 일치한다. 그러나, 동 남아시아 강수는 과대 모의하며 남한에서는 과소 모의한다. 특히 모의된 여름철 강수량과 APHRODITE 강수량은 남한 지역에서 가장 낮은 상관 계수와 가장 큰 오차크기(RMSE)를 보인다. 동아시아 기온 예측은 과소 모의하며 겨울철 오 차가 가장 크다. 남한 기온 예측은 봄 동안 가장 큰 과소 모의 오차를 나타냈다. 국지적 예측성을 평가하기 위하여 서 울기상관측소 ASOS 자료와 비교한 기온과 강수의 시계열은 여름철 강수와 겨울철 기온이 과소 모의하는 공간 평균된 검증 결과와 유사하였다. 특히 여름철 강수량 증가시 과소 모의 오차가 증가하였다. 겨울철 기온은 저온에서는 과소 모 의하나 고온은 과대 모의하는 경향이 나타났다. 극한기후지수 비교 결과는 폭염은 과대 모의하여, 집중호우는 과소 모 의하는 오차가 나타났다. 수평해상도25km로 모의된 HadGEM3-RA는 중규모 대류계와 지형성 강수 예측에서 한계를 보였다. 본 연구는 지역기후모델 예측성 개선을 위한 초기 자료 개선, 해상도 향상, 물리 과정의 개선이 필요함을 지시 한다.

Extreme temperatures and precipitations are expected to be more frequently occurring due to the ongoing global warming over the Korean Peninsula. However, few studies have analyzed the synoptic weather patterns associated with extreme events in a warming world. Here, the atmospheric patterns related to future extreme events are first analyzed using the HadGEM3-RA regional climate model. Simulations showed that the variability of temperature and precipitation will increase in the future (2051-2100) compared to the present (1981-2005), accompanying the more frequent occurrence of extreme events. Warm advection from East China and lower latitudes, a stagnant anticyclone, and local foehn wind are responsible for the extreme temperature (daily T>38 o C) episodes in Korea. The extreme precipitation cases (>500 mm day−1 ) were mainly caused by mid-latitude cyclones approaching the Korean Peninsula, along with the enhanced Changma front by supplying water vapor into the East China Sea. These future synoptic-scale features are similar to those of present extreme events. Therefore, our results suggest that, in order to accurately understand future extreme events, we should consider not only the effects of anthropogenic greenhouse gases or aerosol increases, but also small-scale topographic conditions and the internal variations of climate systems.

본 연구에서는 ECHAM5 모델을 통하여 생산된 현재 및 A1B 미래 기후 변화 시나리오에 따른 미래기후 자료를 미 환경예측 센터의 분광모델인 RSM을 이용하여 역학적 규모축소를 수행하였다. 현재 기후 모의는 1980-2000년 기간에 대하여 수행되었으며, 미래 기후 모의는 2040-2070 기간에 대하여 CORDEX에서 제시한 동아시아 영역에서 수행되었다. RSM의 현재 기후 모의 검증을 통해 이 모델이 기후 관점에서 대기 상태를 적절히 모의함을 판단할 수 있었다. 미래 기후 모의 결과를 현재 기후 모의 결과와 비교하여 본 결과, 여름철에 열대 해양, 남아시아, 일본 부근에서 강수가 증가하였으며, 겨울철에는 서북 태평양 지역과 열대 인도양에서 강수가 증가하였고 열대 동인도양에서는 감소하였다. 동아시아 강수의 기후장에 있어서는 미래 기후가 현재와 큰 차이를 보이지 않지만 2050년 이후의 여름철 강수는 점차 증가하는 추세를 나타내고 있다. 미래 기후의 지상 온도는 현재와 비교해 볼 때 명확한 상승이 분석되었다. 대기장에 있어서는 미래 기후에서 지구 온난화에 대한 반응으로 전체적으로 온도와 지위고도장이 증가하는 변화를 나타내었으며 이에 따라 상층 기압골이 발달함을 보였다.

본 연구에서는 CORDEX 동아시아 영역에서 경계조건(ERA-Interim, NCEP/DOE2) 및 적운모수화방안(Grell, Emanuel)이 2010년 7월에 공개된 지역기후모델(RegCM4)의 모의성능에 미치는 영향을 평가하기 위해 1989년에 대해 총 4개의 민감도 실험(EG, EE, NG, NE)을 수행하였다. 남한에서의 기온, 강수에 대한 RegCM4의 모의성능을 분석하기 위해 기상청의 기온, 강수자료를 이용하였다. RegCM4는 경계조건 및 적운모수화방안에 관계없이 기온의 공간분포, 계절변동을 잘 모의한 반면, 모든 실험에서 강수의 시 공간 분포를 적절히 모의하지 못하였다. 특히, EG, NG, NE 실험은 여름 강수를 관측보다 현저히 적게 모의하는 등 강수의 계절변동을 전혀 모의하지 못하고 있다. 하지만 EE 실험에서는 여름 강수를 포함하여 계절변동을 상대적으로 잘 모의하였다. 동아시아 여름 몬순 및 강수강도별 강수량, 강수빈도 모의에서도 EE 실험이 우수한 모의성능을 보였다. RegCM4는 경계조건에 관계없이 기온, 강수 모두 여름보다는 겨울에, Grell 보다는 Emanuel 방안을 적용할 때 높은 모의성능을 보였다. 또한 전체적으로 모의성능은 경계조건보다는 적운모수화방안에 더 큰 영향을 받는다.

In this study, a high-resolution daily data set of surface weather were obtained from PRIDE(PRISMbased Dynamic downscaling Error correction) model for the period of 2000 to 2017 over South Korea. The simulation data of five RCM(Regional Climate Model) were also used which are forced by the CMIP6 participating model UK-ESM as the boundary condition under historical period (2000-2014) and SSP 5-8.5 period (2015- 2017). Here we compared the RCM data and the PRIDE data with MK-PRISM data in terms of ensemble mean and ensemble spread. Results show that the PRIDE model effectively eliminates systematic error in the RCM up to 63.0% for daily average temperature, 72.2% for daily maximum temperature, 68.2% for daily minimum temperature, and 28.7% for daily precipitation when evaluated from the RMSE perspective. Overall, the ensemble spread of the PRIDE model is significantly decreased from 1.46°C to 0.36°C for daily temperature and from 2.0 mm/day to 0.72 mm/day for daily precipitation compared to the RCM ensemble spread, indicating that the largest systematic error of the RCMs is effectively removed in the PRIDE model.

Regional climate simulations for the CORDEX East Asia domain were conducted between 1981 and 2100 using five models to project future climate change based on RCP2.6, 4.5, 6.0, and 8.5 scenarios. By using the ensemble mean of five model results, future changes in climate zones and four extreme temperature events of South Korea were investigated according to Köppen-Trewartha’s classification criteria. The four temporal periods of historical (1981-2005), early future (2021-2040), middle future (2041-2070), and late future (2071-2100) were defined to examine future changes. The analysis domain was divided into 230 administrative districts of South Korea. In historical (1981-2005) period, the subtropical zones are only dominant in the southern coastal regions and Jeju island, while those tend to expand in the future periods. Depending on the RCP scenarios, the more radiative forcing results in the larger subtropical zone over South Korea in the future. The expansion of the subtropical zone in metropolitan areas is more evident than that in rural areas. In addition, the enlargement of the subtropical zone in coastal regions is more prominent than that of in inland regions. Particularly, the subtropical climate zone for the late future period of RCP8.5 scenario is significantly dominant in most South Korea. All scenarios show that cold related extreme temperature events are expected to decrease and hot related extreme temperature events to increase in late future. This study can be utilized by administrative districts for the strategic plan of responses to future climate change.

We examined temporal and spatial structure of trends in precipitation-based and temperaturebased extreme indices simulated by the Regional Model Program of Global/Regional Integrated Model System (GRIMs-RMP). The extreme indices were selected to consider the frequency, intensity, and persistence of extreme events. During the Last 30 years from 1979 to 2008, the model reasonably have simulated the temporal and spatial pattern of the trend. Although overestimation of minimum temperature and underestimation of maximum temperature occured, the regional climate model captured observed direction and magnitude well in the indices based on temperature. The indices related to rainfall tended to be overestimated over East Asia except for Korea and Japan. However, the trend showd agreement with observation. the results allow us to be optimistic about the RCM ability in the simulation of important extreme event of precipitation and surface temperature in East Asia. This type of study can also provide meaningful climate statistics and insight into climate change impact study.

본 연구에서는 Bayesian 통계기법을 활용한 지역빈도해석 모형을 기반으로 외부 기상인자 및 공간정보에 의한 확률강우량의 변동성을 고려할 수 있는 Bayesian 지역빈도해석 기법을 개발하였다. 기존 지역빈도해석에서 분석시 확률분포형의 매개변수는 과거와 일정하다는 정상성을 기본 가정으로 연구를 진행해 왔다. 이는 평균의 변동성 및 확률강우량 추정시 최근 기후변화의 영향을 효과적으로 고려하지 못하는 단점이 존재하였다. 또한 우리나라의 경우 산악지형이 약 70% 이상을 차지할 정도로 지형적 및 계절적으로 강수량 패턴이 불분명하여 확률강우량 추정시 공간적 변동성을 고려할 수 있는 새로운 개념의 지역빈도해석의 필요성이 대두되고 있다. 최근 국내 연구에서는 유역내 면적강우량 환산시 극치계열의 강수자료를 이용하여 지점빈도해석(point frequency analysis, PFA) 또는 지역빈도해석(regional frequency analysis, RFA)을 수행하여 수자원 설계에 이용되고 있다. 그러나 기존 지역빈도해석연구에서 매개변수 산정시 외부인자(covariate)를 고려할 수 없는 단점이 존재하며, 불확실성을 정량적으로 해석하는데 어려움이 있다. 이와 더불어 기존 RFA에서는 관측지점을 중심으로 산정된 확률강우량은 Thiessen망을 통해 유역면적강우량으로 변환하여 사용하는 것이 일반적이나 우리나라의 산지특성과 여름철 강우처럼 시공간적 변동성이 큰 경우 면적평균강우를 추정하는데 있어서 오차가 크게 발생할 수 있다고 알려지고 있다. 이러한 이유로 본 연구에서는 Bayesian 통계기법을 활용하여 매개변수 추정시 기상인자 및 공간정보가 고려된 지역빈도해석을 수행할 수 있는 모형을 개발하였으며 다음과 같이 연구를 진행하였다. 첫째, 한강유역내 18개 관측소를 대상으로 연도별 여름강수량을 추출하고 이들 관측소의 여름강수에 물리적인 영향을 미치는 기상인자로서 SST(sea surface temperature)를 외부인자로 채택하였다. 둘째, 극치분포를 잘 재현한다고 알려져 있는 Gumbel 분포를 확률분포형으로 선정하였으며, Gumbel 분포 매개변수 산정시 앞서 추출한 SST와 한강 유역내 공간정보를 활용하여 매개변수를 산정하였다. 마지막으로 Bayesian 기법을 도입하여 산정된 매개변수의 불확실성 구간을 제시하였으며, 추정된 확률강우량 또한 불확실성 구간을 제시하여 신뢰성 있는 연구를 수행하였다.

본 연구에서는 기후변화에 따른 수자원 영향평가를 위한 지역기후모형과 단계적 스케일링기법을 연계한 혼합상세화기법을 개발하고 그에 따른 적용성을 평가하고자 하였다. 단계적 스케일링기법은 강수량 구간을 총 3구간(극치호우사상, 무강수일수, 기타)으로 나누어 각 구간에 따라 각기 다른 방법을 적용하여 보정하는 기법으로, 극치호우사상은 회귀식을 이용한 보정기법, 무강수일수는 분위사상법, 나머지 부분은 평균 및 분산보정 기법을 적용하였다. 이 기법의 비교‧평가를 위해 최근 혼합 상세화기법으로 가장 많이 적용되고 있는 선형보정기법, 분위사상법, 일기상발생기법을 활용하여 기상청 관할 기상관측소 61개 지점을 대상으로 적용성 평가를 수행하였다. 평가 결과, RCM에서 생산된 원자료 및 3가지 기존 기법(선형보정기법, 분위사상법, 일기상발생기법)으로 보정된 기후시나리오에 비해 본 연구에서 제안한 단계적 스케일링기법이 실제 기후특성을 잘 모의하는 것으로 나타나 적용성이 우수한 것으로 판단된다. 이러한 연구결과를 통해 단계적 스케일링기법은 RCM 사용이 증대될 기후변화 연구에 있어 그 활용성이 높을 것으로 기대된다.