한반도 일 최고기온의 극한기후변화

이재헌; 강성락

doi:10.7465/jkdi.2022.33.1.87

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저널정보

한국데이터정보과학회
한국데이터정보과학회지 학술저널
한국데이터정보과학회지 제33권 제1호
2022.1 87 - 110 (24page)
DOI : 10.7465/jkdi.2022.33.1.87

저자정보

이재헌 (강릉원주대학교)
강성락 (강릉원주대학교)

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우리나라 15개의 관측 지점을 대상으로 1961년부터 2020년까지 기준 및 평가기간 30년으로 분리하여 극한기온의 측면에서 기후변화량을 분석하였다. 기온 자료는 임계치 초과 (POT)에 기초하여 상위 5 %를 만족하는 기준 임계치를 설정하였고, 그 임계치를 초과하는 POT 자료를 생성하였다. 표본은 일반화된 극한값(GEV) 분포로 모형화하였고, 이러한 GEV 분포를 사용하여 5년, 30년, 100년-이벤트를 추정하였다. 분석 결과, 한반도 서편에 위치한 지점들은 모든 재현 기간에서 극한기온이 증가하였으며 동편 중 일부 지점은 감소하였다. 특히 일반적으로 높은 기준 임계치를 가진 서울, 전주, 광주 지점에서 가장 큰 변화량을 나타내었다. 반면에, 동해안에 인접한 강릉과 울산, 부산 지점은 100년-이벤트의 극한기온이 기준기간 대비 감소하였다. 이외에도 서귀포 지점은 가장 극심한 감소량을 나타내었다. 한편 일반화된 파레토 (GP) 분포로 추정한 T년-이벤트와 비교한 결과, 서편 내륙 지점들은 높은 강건성을 나타내었지만, 동편 내륙 및 해양 가운데 위치한 제주도와 울릉도 지점은 분포형에 따라 민감한 변화 경향을 나타내었다.

We analyze data of daily maximum temperature collected at 15 automated synoptic observation system (ASOS) stations in South Korea over the recent 60 years between 1961 and 2020. We compare the two periods of the early and later 30 years in terms of extreme value change. We sample the observational records exceeding the top 5 % obtained by using peak over threshold (POT) method. We model the samples with generalized extreme value (GEV) distribution, and then, using the GEV distribution, estimate the 5-, 30-, and 100-year events. All the stations located at the western side of the Korean peninsula show a significant increase of the extreme values for all the return periods. However, some stations at the eastern side present a decrease. In particular, Seoul, Jeonju, and Gwangju stations, which have a high reference threshold, present a much more significant change. In contrast, Gangneung, Ulsan, and Busan stations show decreased extreme values for the 100-year return period. The comparison with the T-year events of generalized Pareto (GP) distribution makes robust the western coast results. But the eastern-coast stations show a high sensitivity to the distribution type.

#극한기온 #기후변화 #연속 일수 #Daily maximum temperature #extreme value change #GEV #POT

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