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.

The APHRODITE (Asian Precipitation - Highly-Resolved Observational Data Integration Towards Evaluation of water resources) data has been widely used for the evaluation of the numerical model due to its higher spatial and temporal resolutions. However, some studies have indicated that it significantly underestimates the extreme precipitation values for several regions such as South Asia compared with station-based observation. In this study, therefore, the 25 year (1981-2005) APHRODITE precipitation data over South Korea during June to September was improved using Automated Synoptic Observing System (ASOS) data from Korea Meteorological Administration (KMA). After the spatial resolution and temporal interval of the ASOS data were changed to be same as those in the APHRODITE data, the GEV (Generalized Extreme Value) distribution for each data was calculated. After then, the GEV distribution of the APHRODITE data was corrected through the quantile mapping method with ASOS data. The corrected APHRODITE data was similar to the annual mean precipitation of the ASOS data. In particular, the corrected annual mean precipitation over South Korea reasonably increased by ~10% and the extreme value of precipitation have significantly improved compared to those from the original APHRODITE data.

현재 국내외에서 제공되고 있는 기후변화 시나리오 자료의 경우 일단위로 제공되고 있다. 그러나 수문 설계 및 계획 시 중요한 입력자료 중 하나 는 시간단위 강우 자료로서 기후변화 시나리오에 따른 수자원 변동성을 평가하기 위해선 신뢰성 있는 상세화 기법이 필요하다. 국내외에서는 일단 위에서 일단위로 상세화 하는 기법, 또는 공간상세화 기법 연구는 다수 진행된바 있는 반면, 시간단위 상세화 기법 연구는 일단위 연구에 비해 상대 적으로 미진한 실정이다. 이러한 점에서 본 연구에서는 기후변화 시나리오에 따른 영향 평가가 가능한 자료생성을 위해 Conditional Copula 모형 을 활용하여 극치시간단위 강우량 상세화 기법을 개발하였으며, 미래 RCP 8.5 시나리오를 활용하여 연대별 극치시간강우량을 생성하였다. 생성 된 결과는 우리나라 기상청 지점별로 빈도해석을 통해 결과를 제시하였으며, 본 연구결과는 수자원 분야에서 미래 기후변화 영향을 평가하기 위한 기초자료로 활용 될 수 있을 것으로 기대된다.

최근 극심한 기후변화로 인하여 재해기상 현상의 발생 빈도와 강도가 증가하고 있다. 우리나라의 자연재해 피해는 대부분 극한 강수 현상과 연관되어 있기 때문에 미래 재해 피해를 줄이기 위해서는 기후변화로 인한 극한 강수 현상의 변화를 정확히 예측해야 한다. 이를 위하여 본 연구에서는 지역기후모델을 이용하여 생산한 한반도 상세 기후변화 시나리오의 미래 극한 강수 지수 변화를 분석하였다. 5개의 지역기후모델로 생산한 현재 25년 실험값과 RCP8.5 기후변화 시나리오 기반의 미래 25년 실험값을 비교해 STARDEX 극한 강수 지수의 변화를 산출하였다. 지역기후모델이 모의한 격자 강수값을 230개 시군구 단위로 2중 선형 내삽한 후, 각 단위의 STARDEX 극한 강수 지수를 계산하였다. 그 결과 기상청 HadGEM3-RA 모델을 제외한 4개의 지역기후모델이 남한지역의 미래 극한 강수가 현재보다 증가한다고 예측하였는데, 특히 한반도 남부 지역에서 증가폭이 크게 나타났다. 또한 중부 지방의 가뭄지속기간이 현재보다 더욱 길어질 것으로 모의되었다. 본 연구를 통하여 산출된 미래 극한 강수 지수의 변화가 남부 지방의 집중 호우와 중부 지방의 가뭄과 같은 풍수해 대책 수립에 중요한 기초 자료로 이용될 수 있을 것으로 기대된다.

In this study, spatio-temporal patterns of seasonal precipitation and extreme precipitation events around Mt. Halla (1,950m) and their associations with elevation and aspect are examined based on daily precipitation data for the recent decade(2003~2012) observed at 24 weather stations in Jeju Island. Regression analyses show that annul total precipitation and the annual frequency of extreme precipitation events exceeding 80mm of daily precipitation increase with height by approximately 242mm/100m and 1.0day/100m, respectively. Seasonally, extreme precipitation events over the high mountain area mostly occur in summer (June~August) and also appear in other seasons including winter (December~February). The frequency of annual or seasonal extreme precipitation events as well as precipitation is higher in the southeastern or northeastern slope than in the southwestern or northwestern slope of Mt. Halla. These patterns are associated with the flow direction of moist air that ascends the slope of Mt. Halla when anticlockwise circulation of low pressure systems prevails. These findings provide primary information for developing the proactive strategies to mitigate potential flooding in the low-elevated coastal areas by extreme precipitation events over Mt. Halla

기존 Ordinary Regression (OR) 방법을 이용한 경향성 분석은 경향성을 과소평가하는 문제점을 나타낸다. 이러한 점에서 본 연구에서는 자료의 정규분포 가정과 평균을 중심으로 경향성 평가가 이루어지는 기존 Ordinary Regression (OR) 방법을 개선한 Quantile Regression (QR) 방법을 제안하였다. 본 연구에서는 64개 강우 관측지점의 연 최대 극대강수량 자료에 대하여 QR 방법과 OR 방법에 대하여 통계적 성능을 평가하였다. QR 방법의 경향성 분석결과 47개 지점에서 5% 오차수준 내에서 t-검정을 통과한 반면 OR 방법에서는 13개 지점 만이 통계적 유의성을 가지는 것으로 나타났다. 이는 OR 방법이 자료의 평균을 중심으로 경향성을 평가하는 기법인데 반해 QR은 자료의 다양한 분위에서 경향성을 평가함으로써 극대 및 극소 부분에서의 경향성을 보다 유연하게 감지하는 이유로 판단된다. QR 방법을 통한 경향성 평가는 평균 중심의 해석문제점을 개선할 수 있으며 자료가 정규분포를 따르지 않거나 왜곡된 분포형태를 갖는 자료의 수문학적 경향성 평가에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 판단된다.