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보고서 초록

요약문

SUMMARY

목차

제1장 서론 51

제1절 연구개발의 중요성 및 필요성 52

제2절 연구개발의 국내외 현황 61

제3절 연구개발대상 기술의 차별성 65

제2장 연구개발의 목표 및 내용 67

제1절 연구의 최종목표 68

제2절 연도별 연구개발의 목표 및 평가방법 70

제3절 연도별 추진체계 71

제3장 연구개발 결과 및 활용계획 72

제1절 연구개발 결과 및 토의 73

1. 지구온난화와 아열대 기후환경에서의 한반도 연안기상 영향 분석 73

2. 지구온난화와 아열대 기후환경에서의 환경인자의 한반도 연안 환경 영향 분석 110

3. 지구온난화와 아열대 기후환경에서의 기후인자의 한반도 연안기후 영향 분석 153

4. 미래기후 예측을 위한 지구온난화 시나리오의 선정 및 불확실성 평가기술 개발 177

5. 극단적 지구온난화 시나리오에 따른 기상인자에 대한 연안 환경의 정량적 예측 236

6. 극단적 지구온난화 시나리오에 따른 환경인자에 대한 연안 환경의 정량적 예측 269

7. 극단적 지구온난화 시나리오에 따른 기후인자에 대한 연안 환경의 정량적 예측 283

8. 표준 지구온난화 시나리오에 따른 기상인자에 대한 연안 환경의 정량적 예측 291

9. 표준 지구온난화 시나리오에 따른 환경인자에 대한 연안 환경의 정량적 예측 340

10. 표준 지구온난화 시나리오에 따른 기후인자에 대한 연안 환경의 정량적 예측 346

제2절 연구개발 결과 요약 348

제3절 연도별 연구개발목표의 달성도 355

제4절 연도별 연구성과(논문·특허 등) 357

1. 1차년도 연구성과 357

2. 2차년도 연구성과 359

3. 3차년도 연구성과 362

제5절 관련분야의 기술발전 기여도 366

제6절 연구개발 결과의 활용계획 368

제4장 참고문헌 370

부록 390

표 3.1.1. 1997년과 1998년의 강도에 따른 태풍 발생 횟수. 102

표 3.2.1. 본 연구에서 사용된 기상 장비와 특징. 113

표 3.2.2. 접합모형에서 모의된 기온, 상대습도, 시정, 해수면온도, 바람에 대해 네 섬에서 관측된 자료와 비교하여 통계적으로 구한 평균제곱오차의 제곱근(RMSE) 122

표 3.2.3. 서해의 섬에 위치한 기상관측소에서 나타난 해무 발생 시의 기상요소들의 특성 130

표 3.2.4. 해무와 하층운 사례일 134

표 3.2.5. 안개와 하층운 지역에 대해 0.1°×0.1°격자로 나누어 계산한 11㎛ 채널 밝기 온도의 표준편차 평균 134

표 3.2.6. 안개와 하층운 지역에 대해 0.1°× 0.1°격자로 나누어 계산한 11㎛와 3.9㎛ 채널의 밝기 온도차의 표준편차 평균. 137

표 3.3.1. 기상청 및 해양조사원 운용 부이의 관측 변수. 155

표 3.3.2. 수집된 검조소의 조위 관측 기간. 156

표 3.4.1. IPCC 4차 보고서의 모형들 179

표 3.4.2. 신호 대 잡음비 결과에 의해 선정된 G그룹 모형과 P그룹 모형들. 184

표 3.4.3. 관측자료 변수. 192

표 3.4.4. 중심패턴 평균제곱오차의 제곱근(centered pattern RMSE)와 관련된 기온의 모형별 표준편차와 상관계수 194

표 3.4.5. 중심패턴 평균제곱오차의 제곱근(centered pattern RMSE)와 관련된 강수량의 모형별 표준편차와 상관계수 195

표 3.4.6. 규모 축소법 모델 및 예측 변수, 인자의 선정. 207

표 3.4.7. 규모 축소법을 통한 극단 시나리오 하의 미래와 현재 기후 간의 평균 기온 변화. 208

표 3.4.8. 20C 기후, 미래 기후에서 최소온도, 최대기온과 평균 강수량의 기간별 평균값과 중가량. 225

표 3.5.1. 우리나라의 대표 주택 유형의 가구 수. 237

표 3.5.2. 풍속의 등급 (3등급)에 따른 건물 요소·피해 등급별 피해 확률 예. (플로리다 공공 허리케인 손실 모형, 2005) 238

표 3.5.3. 단독주택의 복구 비용 비율의 예. (플로리다 공공 허리케인 손실 모형, 2005) 239

표 3.5.4. 최대풍속 등급에 따른 대한 건물 요소·피해 등급별 피해 확률 및 피해액 (2011년 6월 25일 태풍). 240

표 3.5.5. 최대풍속 등급에 따른 대한 건물 요소·피해 등급별 피해 확률 및 피해액 (2011년 7월 3일 태풍). 241

표 3.5.6. 최대풍속 등급에 따른 대한 건물 요소·피해 등급별 피해 확률 및 피해액 (2013년 8월 17일 태풍). 241

표 3.7.1. 각 해역별 해수면 고도 변화율과 해수면 온도의 회귀식. 289

표 3.7.2. 2099년의 각 해역별 해수면 고도와 해수면 온도의 변화. (1999년 대비) 290

표 3.8.1. A1B표준 시나리오가 적용된 JMA/MRI 모형 자료에서 산출된 영하일수 329

표 3.8.2. A1B표준 시나리오가 적용된 JMA/MRI 모형 자료에서 산출된 생장도일 332

표 3.8.3. A1B표준 시나리오가 적용된 JMA/MRI 모형 자료에서 산출된 난방도일 335

표 3.8.4. A1B표준 시나리오가 적용된 JMA/MRI 모형 자료에서 산출된 냉방도일 336

표 3.8.5. B1, A1B, A2 시나리오에 따른 현재기후와 미래기후에서의 극한기후지수의 정량적 예측값. 337

표 3.8.6. 시나리오별 기온의 정량적인 값 338

표 3.8.7. 시나리오별 강수량의 정량적인 값 339

표 A-1. IPCC 4차 보고서의 모형들의 상세 정보 396

표 A-2. IPCC 4차 보고서 모형의 기온, 지표온도, 해면기압, 500hPa 지위고도 자료의 missing 값 포함 정도. 401

표 A-3. 일본 기상청/일본 기상연구소 20km-대기 대순환 모형 해상도. 402

표 A-4. 일본 기상청/일본 기상연구소 20km-대기 대순환 시간 규모에 따른 변수 및 수평 해상도. 402

그림 1.1.1. 기후변화와 연안 환경 시스템 (IPCC, 2007) 52

그림 1.1.2. 한반도의 기상학적 연안지역의 경계 (이영선 등, 2004) 53

그림 1.1.3. 세계 연안 인구의 분포 (UNEP, 2003) 54

그림 1.1.4. 여수와 통영 조위관측소의 연간 최대해일고의 변동 (국립해양조사원). 55

그림 1.1.5. 최근 100년 (1891-2005) 동안의 동해 해수면 온도 변화 (박찬홍, 2010, 동북아 지중해론 심포지엄). 55

그림 1.1.6. 연평균 연안무/해무 발생일 수와 지속시간이 9시간 이상인 해무의 비율, 최소시정이 300m이하인 안개 비율. (a)는 1990년부터 1999년까지의 10년, (b)는 2000년 부터 2007년까지 8년간의 분석 결과. 56

그림 1.1.7. 1993년부터 2003년 사이의 (a) 평균 해수면 고도 변화와 (b) 해수온의 상승으로 인한 열팽창에 의한 해수면 고도변화 58

그림 1.1.8. 1870년부터 2003년 사이의 연평균 전 지구 해수면고도 변화 58

그림 1.1.9. 1979년 이후 열대지역의 넓이의 변화 59

그림 1.1.10. 20세기말 현재기후와 21세기말 미래 기후 시뮬레이션의 태풍 최대 풍속 변화 (Kitoh, 2006) 60

그림 1.1.11. 순간최대풍속의 증가에 따른 피해비용 증가 (Stern Review on the economics of climate change, 2006) 61

그림 1.2.1. 일본의 해수면 고도 상승에 따른 영향 지역 범위 62

그림 1.2.2. 1985년부터 2000년간 겨울(DJF)의 maximum 5-day rainfall 경향. 원은 증가를 나타내며, 가장 큰 원은 약 11mm/decade의 증가를 나타낸다. 63

그림 1.2.3. 겨울(왼쪽)과 여름(오른쪽)에 대한 기후 변화 경향. 각 항은 평균 강수(pav), 폭우 임계값(pq90), 폭우날수(pn190), 가장 긴 건조일수(pxcdd)를 나타낸다. 64

그림 3.1.1. Trewartha 아열대 기후의 강수량 특성. (a) 아열대 기후와 온대 기후 지역의 강수 특성, (b) 여름철 평균 기온과 아열대 기후 지역. (2003 - 2007) 74

그림 3.1.2. Koppen의 기후 구분에 따른 1901년부터 2002년 사이에 나타난 아열대 지역의 변화.(이미지참조) 75

그림 3.1.3. 한반도 76개의 지점에서 관측된 여름철 강수량의 변화 (a) 6월, (b) 7월, (c) 8월. 76

그림 3.1.4. 한반도 73개의 지점에서 관측된 겨울철 강수량의 변화 (a) 12월, (b) 1월, (c) 2월. 77

그림 3.1.5. 1967년부터 1986년 기간 (위 왼쪽) 과 1987년부터 2006년 기간 (위 오른쪽) 동안의 극한 강수 지수 (P20)의 공간 분포와 그 차이 (아래 왼쪽). 78

그림 3.1.6. 겨울철(DJF)와 여름철(JJA)동안 극한 기온과 강수가 발생할 빈도수의 선형 회귀 경향. 여기에서 극한 기온과 강수는 각각 정규화 된 기온과 강수의 0.5, 1.0 표준편차 이상의 값을 나타낸다. 79

그림 3.1.7. 선택된 네트워크의 위치와 관측지점 분포 (a) 한반도, (b)부산 네트워크, (c)대구 네트워크. 큰 원은 분석된 지점의 경계를 나타내며 중심으로부터 40km의 반경을 가진다. 실선은 고도를 나타내며 해면고도와 10, 50, 400, 그리고 800m 고도를 표시하였다. 81

그림 3.1.8. 부산네트워크에서의 지점 간 거리에 따른 지점 간 상관의 6월 분포도. 82

그림 3.1.9. 938 과 941에서의 6월 바람장미. 82

그림 3.1.10. 약한 바람 (네트워크 평균 바람의 크기가 2m/s 이하인 경우)일 때의 지점 간 거리에 따른 지점 간 상관의 분포도. 부산 네트워크에서의 6월 바람 특성을 나타낸다. 83

그림 3.1.11. 부산 네트워크에서의 네트워크 바람 속도에 따른 중간속도규모의 관계. 84

그림 3.1.12. 부산 네트워크에서의 네트워크 바람 속도에 따른 상대적 중간속도규모의 관계. 상대적 중간속도규모는 전체 네트워크 바람 속도의 크기의 비로 정의된다. 84

그림 3.1.13. 부산(회색)과 대구(검은색) 네트워크에서의 지점 간 거리에 따른 지점 간 상관 분포 85

그림 3.1.14. 특정 바람 크기에 따른 지점 간 상관 분포. 86

그림 3.1.15. 부산과 대구 네트워크에서의 네트워크 바람 속도에 따른 중간속도규모와 상대적 중간속도규모의 관계. 86

그림 3.1.16. 아이오와 네트워크에서의 네트워크 바람 속도에 따른 중간속도규모. 87

그림 3.1.17. 맑은 날과 흐린 날의 경우 네트워크 바람 속도에 따른 Vmeso의 관계.(이미지참조) 88

그림 3.1.18. 발달하는 엘니뇨해의 월평균 해수면온도, 850hPa 풍속 (a) 7월, (b) 8월 과 (c) 9월. 그림의 채색은 해수면 온도를 나타내며 세모는 열대요란-열대폭풍을 의미하고, 네모는 카테고리 1+2+3에 대한 태풍의 발생 지점 그리고 원은 카테고리 4+5에 해당하는 태풍 발생지점을 의미 91

그림 3.1.19. 그림 3.1.18과 같이 정상해에 대해서 분석 92

그림 3.1.20. 1979년부터 2006년까지의 RMM12 + RMM22의 91일 이동 평균의 시계열 93

그림 3.1.21. RMM1과 누적 저기압 에너지(JASO)의 시계열과 RMM1과 평균 태풍 발생 지역 시계열의 뒤짐-앞섬 상관계수(lag-lead correlation coefficients). Year -1(year +1)은 기준 RMMI 지수의 이전 해를 나타낸다. 94

그림 3.1.22. 그림 3.1.21와 같고 RMM2에 대해서 분석. 95

그림 3.1.23. 그림 3.1.21와 같고 RMM 분산에 대해서 분석. 95

그림 3.1.24. 5°N과 5°S 사이에 평균되고 5일 이동평균된 방출 장파 복사 편차의 hovmoller 다이어그램 (a) 엘니뇨 발달해. (b) 정상해.(이미지참조) 96

그림 3.1.25. 엘니뇨 발달해의 7월에 대한 역학적 잠재력과 태풍 발생 지점의 분포 (a) 유형 I, (b) 유형 II, (c) (a-b)의 차이. 세모는 열대요란-열대폭풍을 의미하고, 네모는 카테고리 1+2+3에 대한 태풍의 발생 지점 그리고 원은 카테고리 4+5에 해당하는 태풍 발생지점을 의미한다. 97

그림 3.1.26. 그림 3.1.25과 같고 8월에 대해 분석. 99

그림 3.1.27. 엘니뇨 발달해의 5°N과 5°S 사이에 평균되고 5일 이동 평균된 방출 장파 복사 편차의 hovmoller 다이어그램 (a) 유형 1, (b) 유형 II.(이미지참조) 99

그림 3.1.28. 소멸해 7월에 대한 역학적 잠재력과 태풍 발생 지점의 분포 (a) 유형 I, (b) 유형II, (c) (a-b)의 차이. 세모는 열대요란-열대폭풍을 의미하고, 네모는 카테고리 1+2+3에 대한 태풍의 발생 지점 그리고 원은 카테고리 4+5에 해당하는 태풍 발생 지점을 의미한다. 100

그림 3.1.29.그림 3.1.28과 같고 8월에 대해 분석. 100

그림 3.1.30. 엘니뇨 소멸해의 5°N과 5°S 사이에 평균되고 5일 이동 평균된 방출 장파 복사 편차의 hovmoller 다이어그램 (a) 유형 I, (b) 유형 II.(이미지참조) 101

그림 3.1.31. 1997년 (짙은 회색선)과 1998년 (밝은 회색선)의 열대 태풍의 트랙. 102

그림 3.1.32. 5°N-20°N 사이에 평균된 주별 해수온 편차의 1997년 1월에서 1998년 12월의 시간-경도 단면도. 세모는 열대요란-열대폭풍을 의미하고, 네모는 카테고리 1+2+3에 대한 태풍의 발생 지점 그리고 원은 카테고리 4+5에 해당하는 태풍 발생 지점을 의미한다. 103

그림 3.1.33. 1997년의 역학적 잠재력. (a) 7월, (b) 8월, (c) 9월. 세모는 열대요란-열대폭풍을 의미하고, 네모는 카테고리 1+2+3에 대한 태풍의 발생 지점 그리고 원은 카테고리 4+5에 해당하는 태풍 발생지점을 의미한다. 104

그림 3.1.34.그림 3.1.33과 같고 1998년에 대해 분석. 105

그림 3.1.35. 1997년 (흰색 원)과 1998년 (검은색 원)의 JAS 계절 (RMM1, RMM2) 위상 공간 포인트. 106

그림 3.1.36. 30-60일 필터된 1997년과 1998년의 1월 방출 장파 복사의 수평 분포도. 106

그림 3.1.37. 그림 3.1.36와 같고 7월에 대해 분석. 107

그림 3.1.38. 1월의 해수면 온도와 여름철 동아시아 몬순지수와의 상관 계수. 밝게 칠해진 영역은 90%의 유의수준, 어두운 영역은 99%의 유의 수준을 각각 나타낸다. 108

그림 3.1.39. 여름철 해수면 온도와 여름철 동아시아 몬순지수와의 상관 계수. 밝게 칠해진 영역은 90%의 유의수준, 어두운 영역은 99%의 유의 수준을 각각 나타낸다. 108

그림 3.1.40. 여름철 동아시아 몬순 지수 및 북서태평양 몬순 지수와 Nino 지수(12월-6월)와의 상관 계수.(이미지참조) 109

그림 3.2.1. 풍속 (실선), 풍향 (바람깃), 습도 (파선), 기온 (파점선), 해수면 온도 (두꺼운 실선), 시정 (음영)의 시간 변화. (a) 2005년 6월 1일 03UTC부터 3일 15 UTC 사이의 이류무 사례. (b) 2004년 4월 6일 00 UTC부터 7일 12UTC 사이의 증기무사례. 111

그림 3.2.2. 풍속의 함수로 나타낸 (a) 잠열 플럭스 (W m-²), (b) 현열 플럭스 (W m-²), (c) 마찰속도 (m s-¹). 이류무 발생 전 (마름모), 이류무 기간 (원), 이류무 발생 후 (삼각형). 114

그림 3.2.3. 풍속의 함수로 나타낸 (a) 잠열 플럭스 (W m-²), (b) 현열 플럭스 (W m-²), (c) 마찰속도 (m s-¹). 증기무 발생 전 (마름모), 증기무 기간 (원), 증기무 발생 후 (삼각형). 115

그림 3.2.4. 이어도에서 관측된 풍속 (실선, m s-¹), 마찰속도 (파선, m s-¹)의 시간 변화. (a) 2005년 6월 1일 03UTC부터 3일 15UTC까지 60시간동안의 변화 (이류무 사례), (b) 2004년 4월 6일 00UTC부터 7일 12UTC까지 48시간 동안의 변화 (증기무사례) 116

그림 3.2.5. (a) 이류무와 (b) 증기무의 개념도. 117

그림 3.2.6. MTSAT-1R 가시영상. (a) 2008년 7월 5일 2200UTC, (b) 7월 6일 0300UTC. 이류무의 발달 과정을 보여준다. 119

그림 3.2.7. (a) 2008년 7월 5일 1200UTC, (b) 7월 6일 0000UTC의 지상 일기도. 실선은 등압선(4 hPa 간격), 회색으로 빗금친 구역은 구름을 나타낸다. 119

그림 3.2.8. 2008년 7월 5일 0900UTC부터 7월 6일 1500UTC 사이에 서해안에 위치한 3개의 섬 관측소의 지상 관측 자료들의 시간 변화. 실선은 기온, 파선은 상대습도, 회색 파선은 풍속, 막대는 시정, 화살표는 바람의 벡터를 나타낸다. 120

그림 3.2.9. 마이크로파(Microwave, MW) + 적외선(InfraRed, IR) OI 해수면 온도(Sea Surface Temperature, SST). (a) 2008년 7월 5일, (b) 7월 6일. TRMM마이크로파 이미지(TRMM Microwave Imager, TMI)와 개량형 고성능 마이크로파 방... 121

그림 3.2.10. 2008년 7월 5일 0900UTC부터 7월 6일 1200UTC 사이에 서해안에 위치한 3개의 섬 관측소에 대해 모의된 변수들의 시간 변화. 실선은 기온, 파선은 상대습도, 회색 파선은 풍속, 막대는 시정, 화살표는 바람의 벡터, 회색 실선은 해수면 온도(℃)를 나타낸다. 123

그림 3.2.11. 2008년 7월 6일 0300UTC에 모의된 이류무 영역 (음영, 시정 ≤ 1km), 10m 고도의 구름물 혼합비 (실선, 간격 ＝ 0.1, 0.2, 0.4, 0.6 g kg-1), 해상풍 (벡터). (a) 접합모형 (b) 비접합 모형. 원은 시정이 1km 이하인 안개 관측지점....(이미지참조) 124

그림 3.2.12. 2008년 7월 5일 1200UTC부터 7월 6일 1200UTC 사이에 서해안에 위치한 3개의 섬 관측소에 대해 모의된 변수들의 시간 변화. 실선은 기온, 파선은 상대습도, 회색 파선은 풍속, 막대는 시정, 화살표는 바람의 벡터, 회색 실선은 해수면 온도(℃)를 나타낸다. 125

그림 3.2.13. 접합 모형과 비접합 모형 사이의 해기차의 차이. (a) 2008년 7월 5일 2100UTC, (b) 7월 6일 0300UTC. 126

그림 3.2.14. 접합 모형과 비접합 모형 사이의 구름물 혼합비의 차이. (a) 2008년 7월 5일 2100UTC, (b) 7월 6일 0300UTC. 126

그림 3.2.15. 이류무 동안의 (a) 해기차의 차와 바람 응력 차의 산포도. (b) 해기차의 차와 해상풍 차의 산포도. 상관계수는 각각 -0.69와 -0.52. 127

그림 3.2.16. 2004년 6월 9일 0000UTC에 백령도에서 관측된 Skew T-log P 다이어그램. 실선은 온도, 점선은 노점온도를 나타낸다. 130

그림 3.2.17. (a) 2004년 6월 9일 안개 사례와 (b) 2006년 3월 6일 하층운 사례에 대한 ASTER 가시영상. (c) 와 (d) 는 ASTER의 적외영상. 검은색 실선은그림 3의 단면도에 사용된 위치를 나타낸다. 131

그림 3.2.18. ASTER 위성에서 관측된 11.3㎛ 채널의 밝기온도. 그림 3.2.17(c)의 (a) A-A' 와 (b) B-B' 선을 따라 그린 분포도. (c)와 (d)는 각각 그림 3.2.17(d)의 C-C'and D-D' 선을 따라 그린 분포도. 132

그림 3.2.19. ASTER 위성에서 관측된 (a) 2004년 6월 9일의 안개 지역과 맑은 지역 사이의 11.3㎛ 채널의 밝기온도 차, (b) 2006년 3월 6일의 하층운 지역과 맑은 지역 사이의 11.3 ㎛ 밝기온도 차. 133

그림 3.2.20. 중간 분해능 분광 복사계 위성에서 관측된 (a) 2004년 6월 10일 0145UTC, (b) 2006년 6월 18일 0310UTC의 안개 지역과 맑은 지역 사이의 11.3㎛ 채널의 밝기온도 차. (c) 2004년 1월 30일 0210UTC, (d) 2004년 12월 10일 0150UTC의... 135

그림 3.2.21. 중간 분해능 분광 복사계 위성에서 관측된 (a) 2004년 6월 10일 0145UTC, (b) 2006년 6월 18일 0310UTC의 안개 지역과 맑은 지역 사이의 밝기온도차이의 차. (c) 2004년 1월 30일 0210UTC, (d) 2004년 12월 10일 0150UTC의... 136

그림 3.2.22. (a) 봄철 (MAM) 기후학적 에어로졸 지수(AI)의 공간 분포. (b)-(c) 영역 평균 에어로졸 지수의 연 변동. (b) [100-110°E, 35-45°N], (c) [115-125°E, 32.5-42.5°N]. 139

그림 3.2.23. (a) 봄철 (MAM) 에어로졸 지수(AI)의 주성분 분석. 왼쪽 패널은 그 공간장을 오른쪽 패널은 그 공간장에 상응하는 주성분 시계열을 나타낸다. 140

그림 3.2.24. 두 개의 열적외선 투과 채널(기상채널과 황사채널)에 따라 어떻게 다른지 보여주는 계통도(Gu et al, 2003). 143

그림 3.2.25. 2008년 3월 1일 (a)0633UTC (b)1833UTC 일 때의 밝기온도 차이 144

그림 3.2.26. 2008년 3월 2일 (a)0633UTC (b)1833UTC 일 때의 밝기온도 차이 144

그림 3.2.27. (a) 2008년 3월 1일 0320UTC (b) 2008sus 3월 2일 0405UTC 일 때의 중간 분해능 분광 복사계 (MODIS) RGB 이미지 144

그림 3.2.28. (a) 2008년 3월 1일 0333UTC 일 때 0.0보다 큰 밝기온도 차이가 있는 구름 픽셀만 선택된 이미지 (b) 2008월 3월 1일 중간 분해능 분광 복사계(MODIS) RGB 이미지 147

그림 3.2.29. (a) 2008년 3월 1일 0333UTC 일 때 1.0보다 큰 밝기온도 차이가 있는 구름 픽셀만 선택된 이미지 (b) 2008월 3월 1일 중간 분해능 분광 복사계(MODIS) RGB 이미지 147

그림 3.2.30. (a) 2008년 3월 1일 0333UTC 일 때 0.5보다 큰 밝기온도 차이가 있는 구름 픽셀만 선택된 이미지 (b) 2008월 3월 1일 중간 분해능 분광 복사계(MODIS) RGB 이미지 148

그림 3.2.31. 2008년 3월 1일 (a) 0633UTC (b) 1833UTC 일 때의 보정된 밝기온도 차이. 149

그림 3.2.32. 2008년 3월 2일 (a) 0633UTC (b) 1833UTC 일 때의 보정된 밝기온도 차이. 149

그림 3.2.33. (a) 2008년 3월 1일 0633UTC (c) 2008년 3월 2일 0633UTC의 보정된 밝기 온도 차이 이미지 (b), (d) 맑은 하늘의 보정된 밝기 온도 차이 이미지. 150

그림 3.2.34. (a) 2008년 3월 1일 0633UTC (c) 2008년 3월 2일 0633UTC의 보정된 밝기 온도 차이 이미지 (b), (d) 맑은 하늘의 보정된 밝기 온도 차이 이미지. 151

그림 3.2.35. (a) 2008년 3월 1일 0033UTC의 보정된 밝기 온도차이 이미지 (b) 2008년 3월 2일 0412UTC의 오존 감시기기 에어로졸 지수 이미지 (c) 2008년 3월 2일 0333UTC의 보정된 밝기 온도차이 이미지 (d) 2008년 3월 2일 0325UTC의 오존 감시기기 에어로졸 지수 이미지. 152

그림 3.2.36. (a)2008년 3월 1일 0320UTC, (b) 2008년 3월 2일 0225UTC 중간 분해능 분광 복사계 에어로졸 광학적 깊이 이미지. 153

그림 3.3.1. 수집한 기상청 부이의 위치. 155

그림 3.3.2. 수집된 조위 검조소의 위치. 156

그림 3.3.3. 일최고조위의 기간별 히스토그램. 157

그림 3.3.4. 해수면 고도의 개념도. 158

그림 3.3.5. koreancoast에서 제공하는 해수면 고도 및 해류 자료.(2008년 10월 1일) 159

그림 3.3.6. koreancoast에서 제공하는 해수면 온도 자료.(2008년 10월 1일) 159

그림 3.3.7. koreancoast에서 제공하는 동해안 해수면 온도와 시계열 자료.(2008년 10월 1일) 160

그림 3.3.8. koreancoast에서 제공하는 해상풍 자료. (2008년 1월 1일) 161

그림 3.3.9. 해수면 고도 편차의 연주기 모드의 진폭과 위상 (a-b), 반년주기 모드의 진폭과 위상 (c-d). 162

그림 3.3.10. 해수면온도 편차의 연주기 모드의 진폭과 위상 (a-b), 반년주기 모드의 진폭과 위상 (c-d). 164

그림 3.3.11. 목포와 부산에서 관측된 일 최고 조위의 연 변화. 165

그림 3.3.12. 목포와 부산에서 관측된 일 최저 조위의 연 변화. 166

그림 3.3.13. 전 지구의 여름철 (6, 7, 8월) 평균 해수면 고도 편차의 선형 변화 경향. 167

그림 3.3.14. 동북아 지역의 여름철 (6, 7, 8월) 평균 해수면 고도 편차의 선형 변화 경향. 167

그림 3.3.15. 전 지구의 겨울철 (12, 1, 2월) 평균 해수면 고도 편차의 선형 변화 경향. 168

그림 3.3.16. 동북아 지역의 겨울철 (12, 1, 2월) 평균 해수면 고도 편차의 선형 변화 경향. 168

그림 3.3.17. 연평균 해수면 온도의 선형 변화 경향. 169

그림 3.3.18. 연평균 10m 풍속의 선형 변화 경향. 169

그림 3.3.19. 연평균 잠열 플럭스의 선형 변화 경향. 170

그림 3.3.20. 연평균 해기차의 선형 변화 경향. 170

그림 3.3.21. 겨울철 (12, 1, 2월) 평균 해수면 온도의 선형 변화 경향. 171

그림 3.3.22. 겨울철 (12, 1, 2월) 평균 10m 풍속의 선형 변화 경향. 171

그림 3.3.23. 겨울철 (12, 1, 2월) 평균 잠열 플럭스의 선형 변화 경향. 172

그림 3.3.24. 겨울철 (12, 1, 2월) 평균 해기차의 선형 변화 경향. 172

그림 3.3.25. 여름철 (6, 7, 8월) 평균 해수면 온도의 선형 변화 경향. 173

그림 3.3.26. 여름철 (6, 7, 8월) 평균 10m풍속의 선형 변화 경향. 173

그림 3.3.27. 여름철 (6, 7, 8월) 평균 잠열 플럭스의 선형 변화 경향. 174

그림 3.3.28. 여름철 (6, 7, 8월) 평균 해기차의 선형 변화 경향. 174

그림 3.3.29. 해수면 온도 평균장. (1958년-2006년) 175

그림 3.3.30. 10m 풍속 평균장. (1958년-2006년) 175

그림 3.3.31. 해수면온도와 기온의 차이의 평균장. (1958년-2006년) 176

그림 3.3.32. 잠열 플럭스의 평균장. (1958년-2006년) 176

그림 3.4.1. 시나리오에 따른 이산화탄소 배출 범위 (IPCC 4차 보고서 발췌). 40개의 SRES 시나리오에 의해 포함된 배출 범위는 대략 9에서 27GTC이고, 평균 및 중앙값은 15GTC로 같음.... 178

그림 3.4.2. IPCC 모형들의 현재 기후 태평양의 평균 상태와 엘니뇨 변동성의 비율. 태평양의 평균 상태는 모형들의 적도 태평양 해수면온도의 첫 번째 EOF와 관측으로부터의 해수면온도의 선형 추세 경향의 상관 계수로써 정의된다. 180

그림 3.4.3. 선정된 모형들의 기온의 미래 기후와 현재 기후 차이의 평균 (왼쪽 패널)과 평균에 대한 모형들의 평균값의 범위 ((최대값-최소값)/평균, 오른쪽 패널). 맨 위의 패널은 연평균, 가운데 패널은 여름철 (JJA), 아래 패널은 겨울철 (JFM)을 나타낸다. 181

그림 3.4.4. 3.4.3와 같으나, 강수량의 평균과 모형들의 평균값의 범위. 182

그림 3.4.5. 겨울철 (JFM) 전지구 925hPa기온의 신호 대 잡음비 (a) 평균 및 (b) 편차. 185

그림 3.4.6. 겨울철 (JFM) 동아시아 영역 925hPa 기온의 신호 대 잡음비 (a) 평균 및 (b) 편차. 186

그림 3.4.7. 각 모형별 전지구와 동아시아 영역 925hPa 기온의 신호 대 잡음비. 187

그림 3.4.8. 동아시아 몬순 지역과 전 지구 영역에서 수행된 EOF 분석의 관측과 개별 모형들 사이의 공간과 시간 상관계수. 188

그림 3.4.9. 관측과 모형 앙상블, G 그룹 모형 앙상블, P 그룹 모형 앙상블 결과로부터의 연평균 기온의 첫 번째 주성분 모드. 189

그림 3.4.10. IPCC 모형들의 현재 기후 태평양의 평균 상태와 전지구 겨울철 기온 변화. 태평양의 평균 상태는 모형들의 현재 기후 적도 태평양 해수면온도의 첫 번째 경험적 직교 함수와 관측으로부터의 해수면온도의 선형 추세 경향의 상관 계수로써 정의된다. 190

그림 3.4.11. IPCC 모형들의 현재 기후 태평양의 평균 상태와 한반도 겨울철 기온 (왼쪽)과 여름철 강수 (오른쪽) 변화. 태평양의 평균 상태는 모형들의 현재 기후 적도 태평양 해수면온도의 첫 번째 경험적 직교 함수와 관측으로부터의 해수면온도의 선형 추세 경향의 상관 계수로써 정의된다. 190

그림 3.4.12. (a) 중심패턴 평균제곱오차의 제곱근(centered pattern RMSE), (b) 온도와 (c) 강수의 테일러 다이어그램. 193

그림 3.4.13. 기온과 강수 (위 패널), 지표 온도, 해면기압, 500hPa 지위고도 (아래패널)의 테일러 다이어그램. 196

그림 3.4.14. 육지와 해양에서의 HB의 함수로써의 MY의 에디 확산성 산란도. 197

그림 3.4.15. MY 스킴과 HB스킴에 대한 925hPa 에더 확산성, 일 진폭과 위상의 최대값. 198

그림 3.4.16. 최종 선정된 G 그룹 모형. 199

그림 3.4.17. 선정된 G그룹 모형과 P 그룹 모형 앙상블로 부터의 미래 기후와 현재 기후 사이의 기온 변화 (미래 기후 - 현재 기후). 200

그림 3.4.18. 선정된 G그룹 모형과 P 그룹 모형 앙상블로 부터의 미래 기후와 현재 기후 사이의 강수량 변화 (미래 기후 - 현재 기후). 201

그림 3.4.19. 1월 ((a)-(c))과 7월 (d)-(f))의 해수면온도의 공간장, (a),(d) 미래 기후 (2050-2099년), (b),(d) 현재 기후 (1950-1999년), (c),(f) 미래 기후-현재기후. 202

그림 3.4.20. 1월 ((a)-(c))과 7월 (d)-(f))의 해면기압의 공간장. (a),(d) 미래 기후 (2050-2099년), (b),(d) 현재 기후 (1950-1999년), (c),(f) 미래 기후-현재기후. 203

그림 3.4.21. 1월 ((a)-(c))과 7월 (d)-(f))의 500hPa 지위고도의 공간장. (a), (d) 미래 기후 (2050-2099년), (b), (d) 현재 기후 (1950-1999년), (c),(f) 미래 기후-현재 기후. 204

그림 3.4.22. 규모축소법 과정 모식도. 206

그림 3.4.23. 통계적 규모축소법 적용 후 각 예측 인자에 대한 예측 요소별 연평균 미래와 현재 기후의 차이, (a) 예측인자-해수면 온도, (b) 예측인자-해면기압, (c) 예측인자-500hPa 지위고도. 209

그림 3.4.24. 해면기압을 예측 인자로 이용한 G 그룹 모형의 5월 훈련기간 동안의 평균 기온과 예측 기간 동안 예측된 기온 (위 패널). 기온과 해면기압의 특이값 분해 첫번째 모드 (중간 패널).... 210

그림 3.4.25. 해면기압을 예측 인자로 이용한 csiro-mk3_5모형의 5월 훈련기간 동안 최저 기온과 예측 기간 동안 예측된 최저 기온 (위 패널). 기온과 해면기압의 특이값 분해 첫번째 모드 (중간 패널).... 211

그림 3.4.26. 해면기압을 예측 인자로 이용한 near_ccsm3_0모형의 11월 훈련기간 동안의 최고 기온과 예측 기간 동안 예측된 최고 기온 (위 패널). 기온과 해면기압의 특이값 분해 첫 번째 모드 (중간 패널). 통계훈련기간과 예측 기간 동안의 재건축된 기온의... 212

그림 3.4.27. 500hPa 지위고도를 예측 인자로 이용한 G 그룹 모형의 5월 훈련기간 동안의 열파 지수 (HI)과 예측 기간 동안 예측된 열파 지수 (HI) (위 패널). 기온과 해면기압의 특이값 분해 첫 번째 모드 (중간 패널).... 214

그림 3.4.28. 해수온을 예측 인자로 이용한 G 그룹 모형의 1월 훈련기간 동안의 일교차 (DTR)과 예측 기간 동안 예측된 일교차 (DTR) (위 패널). 기온과 해면기압의 특이값 분해 첫 번째 모드 (중간 패널).... 215

그림 3.4.29. 해수온을 예측 인자로 이용한 G 그룹 모형의 1월 훈련기간 동안의 강수량과 예측 기간 동안 예측된 강수량 (위 패널). 기온과 해면기압의 특이값 분해 첫 번째 모드 (중간 패널). 통계훈련기간과 예측 기간 동안의 재건축된 기온의 한반도 영역... 216

그림 3.4.30. 예측된 미래 기후와 현재 기후의 차이 (a) 5월 평균기온, (b) 5월 최저기온, (c) 11월 최고기온, (d) 5월 열파 지수, (e) 1월 일교차, (f) 6월 강수. 217

그림 3.4.31. 고해상도 모형분석에 사용된 한반도 그리드 지점. 219

그림 3.4.32. 접합 모형의 실행 과정과 구조. 219

그림 3.4.33. 접합 모형과 비 접합 모형의 비교를 통해 살펴본 해수면 온도의 시간적 변화가 가져오는 경계층 내의 구조 변화 (a)는 접합 모형의 온위 구조, (b)는 비접합 모형의 온위 구조, (c)는 접합 모형의 수평 바람 연직 구조, (d)는 비접합 모형의 수평 바람 연직 구조. 220

그림 3.4.34. 연평균(ANN), 여름(JJA), 겨울(DJF) 한반도 최소기온의 경년변화. 검은 직선은 왼쪽부터 단기미래기후, 장기미래기후를 나타낸다. 회색 직선은 왼쪽부터 20세기 기후, 단기미래기후를 나타낸다. 점선은 각 기간 동안의 선형회귀선을 의미한다. 221

그림 3.4.35. 연평균(ANN), 여름(JJA), 겨울(DJF) 한반도 최대기온의 경년변화. 검은 직선은 왼쪽부터 단기미래기후, 장기미래기후를 나타낸다. 회색 직선은 왼쪽부터 20세기 기후, 단기미래기후를 나타낸다. 점선은 각 기간 동안의 선형회귀선을 의미한다. 222

그림 3.4.36. 연평균(ANN), 여름(JJA), 겨울(DJF) 한반도 평균 강수량의 경년변화. 검은 직선은 왼쪽부터 단기미래기후, 장기미래기후를 나타낸다. 회색 직선은 왼쪽부터 20세기 기후, 단기미래기후를 나타낸다. 점선은 각 기간 동안의 선형회귀선을 의미한다. 223

그림 3.4.37. 한반도 최대, 최소기온의 월별 증가량. 실선은 최소기온의 증가량, 점선은 최대기온의 증가량을 의미한다. 224

그림 3.4.38. MRI 고해상도 모형으로부터 산출된 열대일 일수의 시계열. 검은 직선은 단기미래 기후, 회색 직선은 20세기 기후를 나타낸다. 점선은 각 기간 동안의 선형회귀선을 의미한다. 225

그림 3.4.39. 일본 기상연구소 고해상도 모형으로부터 산출된 열대야 지수의 시계열. 검은 직선은 단기미래기후, 회색 직선은 20세기 기후를 나타낸다. 점선은 각 기간 동안의 선형회귀선을 의미한다. 226

그림 3.4.40. 일본 기상연구소 고해상도 모형으로부터 산출된 영하일수의 시계열. 검은 직선은 단기미래기후, 회색 직선은 20세기 기후를 나타낸다. 점선은 각 기간 동안의 선형회귀선을 의미한다. 226

그림 3.4.41. IPCC A2 시나리오로부터 산출된 연평균(ANN), 여름(JJA), 겨울(DJF) 최소기온의 경년변화. 굵은 직선은 장기미래기후에서의 앙상블 평균, 굵은 점선은 중기미래기후를 의미한다. 228

그림 3.4.42. IPCC A2 시나리오로부터 산출된 연평균(ANN), 여름(JJA), 겨울(DJF) 최대기온의 경년변화. 굵은 직선은 장기미래기후에서의 앙상블 평균, 굵은 점선은 중기미래기후를 의미한다. 229

그림 3.4.43. IPCC A2 시나리오로부터 산출된 연평균(ANN), 여름(JJA), 겨울(DJF) 평균 강수량의 경년변화. 굵은 직선은 장기미래기후에서의 앙상블 평균, 굵은 점선은 중기미래기후를 의미한다. 230

그림 3.4.44. IPCC B1 시나리오로부터 산출된 연평균(ANN), 여름(JJA), 겨울(DJF) 최저온도의 경년변화. 굵은 직선은 장기미래기후에서의 앙상블 평균, 굵은 점선은 중기미래기후를 의미한다. 232

그림 3.4.45. IPCC B1 시나리오로부터 산출된 연평균(ANN), 여름(JJA), 겨울(DJF) 최고온도의 경년변화. 굵은 직선은 장기미래기후에서의 앙상블 평균, 굵은 점선은 중기미래기후를 의미한다. 233

그림 3.4.46. IPCC B1 시나리오로부터 산출된 연평균(ANN), 여름(JJA), 겨울(DJF) 평균 강수량의 경년변화. 굵은 직선은 장기미래기후에서의 앙상블 평균, 굵은 점선은 중기미래기후를 의미한다. 234

그림 3.4.47. 극단기후 시나리오의 장기 미래기후에서의 평균온도. 위에서부터 A2, B1 그리고 A2 시나리오와 B1 시나리오의 차를 의미한다. 235

그림 3.5.1. 건물의 주요 구성 요소. (플로리다 공공 허리케인 손실 모형, 2005) 237

그림 3.5.2. 단기 미래에 태풍 감시구역에 들어온 태풍의 이동 경로. 240

그림 3.5.3. 20년 동안 한번 발생할 확률이 있는 일 최대풍속의 되돌이 값. 242

그림 3.5.4. P20을 구하는 일반화된 극한값 분포. (진한 실선은 현재, 옅은 실선은 미래 기후) 243

그림 3.5.5. A2 시나리오에 따른 IPCC 9개 모형에 따른 과거 40년 (1961~1980, 1981~2000년), 중기 미래 (2046~2065년), 장기 미래 (2081~2100년)의 월별 P20. 244

그림 3.5.6. 극단 A2 시나리오에 따른 장기 미래 기간 (2081~2100년)과 과거 기간 (1961~1980년) 5월 동안의 극한 강수 지수 (P20) 차이의 공간분포. 245

그림 3.5.7. 극단 A2 시나리오에 따른 장기 미래 기간 (2081~2100년)과 과거 기간 (1961~1980년) 6월 동안의 극한 강수 지수 (P20) 차이의 공간분포. 246

그림 3.5.8. 극단 A2 시나리오에 따른 장기 미래 기간 (2081~2100년)과 과거 기간 (1961~1980년) 7월 동안의 극한 강수 지수 (P20) 차이의 공간분포. 247

그림 3.5.9. 극단 A2 시나리오에 따른 장기 미래 기간 (2081~2100년)과 과거 기간 (1961~1980년) 8월 동안의 극한 강수 지수 (P20) 차이의 공간분포. 248

그림 3.5.10. 극단 B1 시나리오에 따른 IPCC 9개 모형에 따른 과거 40년 (1961~1980, 1981~2000년), 중기 미래 (2046~2065년), 장기 미래 (2081~2100년)의 월별 P20. 249

그림 3.5.11. 극단 B1 시나리오에 따른 장기 미래 기간 (2081~2100년)과 과거 기간 (1961~1980년) 5월 동안의 극한 강수 지수 (P20) 차이의 공간분포. 250

그림 3.5.12. 극단 B1 시나리오에 따른 장기 미래 기간 (2081~2100년)과 과거 기간 (1961~1980년) 6월 동안의 극한 강수 지수 (P20) 차이의 공간분포. 251

그림 3.5.13. 극단 B1 시나리오에 따른 장기 미래 기간 (2081~2100년)과 과거 기간 (1961~1980년) 7월 동안의 극한 강수 지수 (P20) 차이의 공간분포. 252

그림 3.5.14. 극단 B1 시나리오에 따른 장기 미래 기간 (2081~2100년)과 과거 기간 (1961~1980년) 8월 동안의 극한 강수 지수 (P20) 차이의 공간분포. 253

그림 3.5.15. IPCC 9개 모형의 평균에 따른 A2 시나리오와 B1 시나리오의 과거 40년 (1961~1980, 1981~2000년), 중기 미래 (2046~2065년), 장기 미래 (2081~2100년)의 월별 P20, 중기 미래 기간과 장기 미래 기간 동안의 월별 P20의 차이. 254

그림 3.5.16. (a)-(d) 연직적으로 평균된 비단열 가열항 (K/day)에 대한 EOF 첫 번째 모드의 공간 분포와 그 관련된 PC 시계열. (a), (c) 겨울철(DJF), (b), (d) 여름철 (JJA)임. (e)-(g) 적도 (10S-10N) 지역에서 평균된 (e) 해수면 온도, (f) 850hPa...254 256

그림 3.5.17. (a)-(b) 120-150˚E, 5-25˚N 지역에 대해 평균된 봄철 방출 장파 복사 아노말리에 대한 (a) 봄철과 (b) 여름철 85hPa 수증기 수송과 발산의 회귀 분포. (c) 여름철 0-15N의 위도에서 평균된 연직 속도, (d) 850hPa 수증기 수송과 발산,... 258

그림 3.5.18. (a) 1954년-1975년 기간의 라니냐 해 7-8월 해수면 온도에 대한 850hPa 지위고도 회귀장 (b) 1976-2002년 기간의 라니냐 해 7-8월 해수면 온도에 대한 850hPa 지위고도 회귀장. 260

그림 3.5.19. 2000년 동안의 구름에서부터 지상까지의 낙뢰 수와 강수량 (온난 전선 타입). 261

그림 3.5.20. 2001년 동안의 구름에서부터 지상까지의 낙뢰 수와 강수량 (한랭 전선 타입). 262

그림 3.5.21. 미국립 환경 연구 센터 기후예보 시스템과 호주 기상연구소의 호주 해양-대기 예측 모형을이용한 다중 모형 앙상블에서 산출된 여름철 강수와 재분석 자료로부터 얻은 여름철 강수와의 상관 계수 (1981-2006). 점선은 5% 유의 수준을 나타낸다. 263

그림 3.5.22. 미국립 환경 연구 센터 기후예보 시스템과 호주 기상연구소의 호주 해양-대기 예측 모형을 이용한 다중 모형 앙상블에서 산출된 여름철 하층 동서 바람과 재분석 자료로부터 얻은 하층 동서 바람과의 상관 계수 (1981-2006). 점선은 5% 유의 수준을 나타낸다. 264

그림 3.5.23. 관측 동아시아 몬순 지수 및 미국립 환경 연구 센터 기후예보 시스템과 호주 기상 연구소의 호주 해양-대기 예측 모형을 이용한 다중 모형 앙상블에서 산출된 초기 조건별 동아시아 몬순 지수의 시계열. 265

그림 3.5.24. 주성분 분석을 통해 얻은 7월 500hPa 지위고도 (a) 첫번째 모드, (b) 두번째 모드 (1958-2001). 265

그림 3.5.25. 관측 (미국립 환경 연구 센터-미국립기상연구소 재분석 자료) 및 MPI_ECHAM5 모형으로부터 산출된 500Pa 지위고도 지수 (굵은 회색 실선은 미래 예측 모형 지수를 나타내며 위쪽 X축 적용). 267

그림 3.5.26. IPCC 6개 모형으로부터 산출된 예측 500Pa지위고도 지수. 267

그림 3.5.27. IPCC 2개 모형으로부터 산출된 예측 200Pa동서 방향 바람 지수. 268

그림 3.5.28. IPCC 2개 모형으로부터 산출된 예측 850hPa 바람 지수. 268

그림 3.6.1. 봄철 (2월, 3월, 4월, 그리고 5월) 기후학적 에어로졸 지수. 269

그림 3.6.2. 봄철 (2월, 3월, 4월, 그리고 5월) 기후학적 에어로졸 지수의 표준 편차. 270

그림 3.6.3. 정규화 된 각 월 별 누적 에어로졸 지수의 경년 변화. 271

그림 3.6.4. 2월과 3월의 에어로졸 지수가 강한 해의 평균 공간 분포와 에어로졸 지수 약한 해의 평균 공간분포. 272

그림 3.6.5. 4월과 5월 에어로졸 지수가 강한 해의 평균 공간 분포와 에어로졸 지수 약한 해의 평균 공간분포. 273

그림 3.6.6. 2월과 3월 에어로졸 지수가 강한 해의 평균 700hPa 지위고도 공간분포와 에어로졸 지수가 약한 해의 700hPa 지위고도 공간분포. 275

그림 3.6.7. 4월과 5월의 에어로졸 지수가 강한 해의 700hPa 지위고도 공간 분포와 에어로졸 지수가 약한 해의 700hPa 지위고도 공간분포. 276

그림 3.6.8. 700hPa 지위고도를 이용한 현재 기간 동안 예측 인자의 시계열 변화. 277

그림 3.6.9. 700hPa 지위고도를 이용한 미래 기간 동안 예측 인자의 시계열 변화. 277

그림 3.6.10. 해기차를 예측 인자로 이용한 G그룹 모형의 5월 훈련기간 동안의 해무일수와 예측 기간 동안 예측된 해무일수. 해무와 해기차의 특이값 분해 첫 번째 모드 (좌측 아래 패널들). 통계훈련기간과 예측 기간 동안의 재건축된 기온의 한반도 영역... 279

그림 3.6.11. 6월 훈련기간 동안의 해무일수와 예측 기간 동안 예측된 해무일수. 그림 3.6.10과 같은 방법을 사용함. 279

그림 3.6.12. 7월 훈련기간 동안의 해무일수와 예측 기간 동안 예측된 해무일수. 그림 3.6.10과 같은 방법을 사용함. 280

그림 3.6.13. 비습을 예측 인자로 이용한 G그룹 모형의 5월 훈련기간 동안의 해무일수와 예측 기간 동안 예측된 해무일수. 해무와 비습의 특이값 분해 첫 번째 모드 (좌측 아래 패널들). 통계훈련기간과 예측 기간 동안의 재건축된 기온의 한반도 영역 평균 시계... 281

그림 3.6.14. 6월 훈련기간 동안의 해무일수와 예측 기간 동안 예측된 해무일수. 그림 3.6.13과 같은 방법을 사용함. 281

그림 3.6.15. 7월 훈련기간 동안의 해무일수와 예측 기간 동안 예측된 해무일수 그림 3.6.13과 같은 방법을 사용함. 282

그림 3.7.1. 한반도 주변 해역의 네 영역.(동해, 서해, 남해, 대한해협) 284

그림 3.7.2. 한반도 주변 해역의 세 영역(동해, 서해, 남해)의 연평균 해수면 고도. 285

그림 3.7.3. 서해의 해수면 고도 변화율과 해수면 온도의 상관관계. 286

그림 3.7.4. 남해의 해수면 고도 변화율과 해수면 온도의 상관관계. 287

그림 3.7.5. 동해의 해수면 고도 변화율과 해수면 온도의 상관관계. 288

그림 3.7.6. 모형에서 예측된 미래 2099년까지의 해역별 해수면 온도의 시계열. 289

그림 3.7.7. 미래 2099년까지 예측된 해역별 해수면 고도의 시계열. 290

그림 3.8.1. 현재와 미래 기후 하에서의 태풍 트랙 변화. 점선: 태풍 감시 구역 (140°E, 20°N), 실선: 태풍 비상 구역. (132°E, 28°N) 291

그림 3.8.2. 태풍 발생 시 동아시아 지역에서의 최저 해면기압과 최대 풍속 산포도. (+ : 현재, : 미래)(이미지참조) 292

그림 3.8.3. 태풍 발생 시 태풍 비상 구역에서의 최저 해면기압과 최대 풍속 산포도. (+ : 현재, : 미래)(이미지참조) 293

그림 3.8.4. 태풍 발생 시 태풍 비상구역에서의 최대 풍속 도수분포. (왼쪽: 현재, 오른쪽: 미래) 293

그림 3.8.5. A1B 시나리오에 따른 IPCC 9개 모형에 따른 과거 40년 (1961~1980, 1981-2000년), 중기 미래 (2046~2065년), 장기 미래 (2081~2100년)의 월별 극한 강수 지수(P20) 294

그림 3.8.6. A1B 시나리오에 따른 장기 미래 기간 (2081~2100년)과 과거 기간 (1961~1980년) 5월 동안의 극한 강수 지수 (P20) 차이의 공간분포. 295

그림 3.8.7. A1B 시나리오에 따른 장기 미래 기간 (2081~2100년)과 과거 기간 (1961~1980년) 6월 동안의 극한 강수 지수 (P20) 차이의 공간분포. 296

그림 3.8.8. A1B 시나리오에 따른 장기 미래 기간 (2081~2100년)과 과거 기간 (196~1980년) 7월 동안의 극한 강수 지수 (P20) 차이의 공간분포. 297

그림 3.8.9. A1B 시나리오에 따른 장기 미래 기간 (2081~2100년)과 과거 기간 (1961~1980년) 8월 동안의 극한 강수 지수 (P20) 차이의 공간분포. 298

그림 3.8.10. 고해상도 A1B 시나리오에 따른 한반도 과거 25년 (1979~2003), 중기 미래 (2015~2039년), 장기 미래 (2075~2099년) 기간 동안의 극한 강수 지수 (P10)의 이동 평균. 299

그림 3.8.11. 3월~10월의 한반도 강우 강도의 변화. 강우 빈도에 대한 미래와 현재기후 사이의 변화의 공간분포. (a) 일강우량이 5mm 이하인 일수, (b) 일강우량이 30mm 이하인 일수, (c) 일강우량이 30mm 이상일 일수의 공간분포. 299

그림 3.8.12. IPCC 9개 모형의 평균에 따른 A1B 시나리오와 A2 시나리오의 과거 40년(1961~1980, 1981~2000년), 중기 미래 (2046~2065년), 장기 미래 (2081~2100년)의 월별 P20, 중기 미래 기간과 장기 미래 기간 동안의 월별 P20의 차이. 301

그림 3.8.13. IPCC 9개 모형의 평균에 따른 A1B 시나리오와 B1 시나리오의 과거 40년 (1961~1980, 1981~2000년), 중기 미래 (2046~2065년), 장기 미래 (2081~2100년)의 월별 P20, 중기 미래 기간과 장기 미래 기간 동안의 월별 P20의 차이. 302

그림 3.8.14. 9개 모형의 평균에 따른 AIB, A2, B1 시나리오의 과거 40년 (1961~2000년), 중기 미래 (2046~2065년), 장기 미래 (2081~2100년) 기간 동안의 P10 이동 평균. 303

그림 3.8.15. 1980~2001년 동안 (a) 7월과 (c) 8월 적도 동태평양 해수면온도 아노말리에 대한 500hPa 지위 고도의 회귀장. (b)와 (d)는 (a)와 (c)와 같으나 적도 인도양 해수면 온도 아노말리에 대한 회귀장을 나타내며, (e)는 7월 태평양-일본 지수에... 305

그림 3.8.16. ECHAM4.6 모형에 의해 모의된 500hPa 지위 고도의 (a) CTL_JUL과 EXP_EP_JUL 사이의 차이. (b)는 CTL_AUG와 EXP_EP_AUG, (c)는 CTL_JUL와 EXP_IO_JUL, 그리고 (d)는 CTL_AUG와 EXP_IO_AUG의 차이를 나타낸다.... 306

그림 3.8.17. 19-38일 동안 평균된 중위도와 적도 가열의 초기 강제력 (검은색 색칠)에 대한 200hPa순환 아노말리의 반응. (a, b) 여름철(6~8월), (c, d) 겨울철(12~2월) 평균 상태. 308

그림 3.8.18. (a, c) 0.995 시그마 고도, (b, d) 0.55 시그마 고도에서 WCA 가열에 대한 위도 35°N에서의 유선 함수 아노말리 반응의 경도-고도장. (a, b)는 적분 1일째의 결과가 (c, d)는 적분 19일째의 결과가 제시된다.... 309

그림 3.8.19. (a, b) 중위도와 (c, d) 적도 가열의 초기 강제력에 대한 200hPa 유선 함수 아노말리의 반응. (a, c)는 8월 기본장에 의한 경압 반응을, (b, 4)는 8월 기본장에 의한 경압 반응과 7월 기본장에 의한 경압 반응의 차이를 나타낸다. 310

그림 3.8.20. 200hPa 지위고도의 첫 번째 (왼쪽), 두 번째 EOF모드 (오른쪽). (a)(b) 재분석 자료 결과와 (d)(e) 다중 모형 앙상블 결과. (c) 첫 번째 EOF 모드 시계열과 (f) 두 번째 EOF 모드 시계열. 311

그림 3.8.21. 200hPa 지위고도의 첫 번째 경험적 직교 함수 모드. (a) 관측, 다중 모형 앙상블의 (b) 1월, (c) 2월, (d)3월, (e) 4월, (f) 5월, (g)6월 초기 조건. (h) 첫 번째 경험적 직교 함수 모드 시계열. 312

그림 3.8.22. (a) 관측 자료, (b) G 그룹 모형으로부터 얻은 현재, (c) G 그룹 모형으로부터 얻은 미래의 여름철 하층 수증기 수송 수렴, (d) 미래와 현재의 수증기 수송 수렴차이. 313

그림 3.8.23. 현재 기후 (위) 및 미래 기후 (아래) 하에서의 상층 동서 바람 평균 (왼쪽)과 경년 변동성 (오른쪽). 314

그림 3.8.24. 표준 시나리오 하에 G그룹 모형 (굵은 실선), P 그룹 모형 (기호 "*"), 전체 모형 앙상블 (실선)의 연평균 기온 변화. 색칠된 영역은 모형들 간의 표준편차를 나타낸다. 315

그림 3.8.25. IPCC A1B 시나리오로부터 산출된 연평균(ANN), 여름(JJA), 겨울(DJF) 최소온도의 경년변화. 굵은 직선은 장기미래기후에서의 앙상블 평균, 굵은 점선은 중기미래기후를 의미한다. 316

그림 3.8.26. IPCC A1B 시나리오로부터 산출된 연평균(ANN), 여름(JJA), 겨울(DJF) 최대온도의 경년변화. 굵은 직선은 장기미래기후에서의 앙상블 평균, 굵은 점선은 중기미래기후를 의미한다. 317

그림 3.8.27. IPCC A1B 시나리오로부터 산출된 연평균(ANN), 여름(JJA), 겨울(DJF) 평균 강수량의 경년변화. 굵은 직선은 장기미래기후에서의 앙상블 평균, 굵은 점선은 중기미래기후를 의미한다. 318

그림 3.8.28. (a)(b)(c) 태평양과 (d)(e)(f) 대서양 스톰트랙 활동 세기 (shading)와 동서 바람 (contour)의 계절적 변화. 태평양 (대서양)의 스톰트랙과 동서 바람은 각각 175E-145W (70-30W), 130-170E (90-50W) 경도 평균되었다. 319

그림 3.8.29. (a)(d) 11월과 (b)(e) 1월의 경압적 에너지 변환과 (c)(f) 11월과 1월의 차이 (37.5N-57.5N 평균). 320

그림 3.8.30. 스톰트랙 (위) 과 300hPa 동서 바람 (아래) 경험적 직교 함수 첫 번째 모드의 공간장과 이와 연관된 시계열. 321

그림 3.8.31. Trewartha(1980)에 의한 A1B 시나리오 하의 한반도 아열대 기후 구분대의 변화. 323

그림 3.8.32. Koppen(1918)에 의한 A1B 시나리오 하의 한반도 기후 구분대의 변화.(이미지참조) 323

그림 3.8.33. 한반도 강수의 현재, 근 미래, 먼 미래의 연주기. 324

그림 3.8.34. A1B 시나리오 하의 벼와 감귤 재배가능 지역의 변화. 325

그림 3.8.35. 열대일 일수의 시계열. A1B, A2, B1 시나리오가 적용된 IPCC 모형 앙상블 평균된 값으로부터 산출된다. 326

그림 3.8.36. A1B 표준 시나리오가 적용된 일본 기상청/일본 기상연구소 모형 자료에서 산출된 열대일 일수의 공간분포. 왼쪽에서부터 현재(1979-2003년), 미래(2075-2099년), 그리고 현재와 미래의 차를 나타낸다. 326

그림 3.8.37. 열대야지수의 시계열. A1B, A2, B1 시나리오가 적용된 IPCC 모형 앙상블 평균된 값으로부터 산출된다. 327

그림 3.8.38. A1B 표준 시나리오가 적용된 일본 기상청/일본 기상연구소 모형 자료에서 산출된 열대야지수의 공간분포. 왼쪽에서부터 현재(1979-2003년), 미래(2075-2099년), 그리고 현재와 미래의 차를 나타낸다. 327

그림 3.8.39. 영하일수의 시계열. A1B, A2, B1 시나리오가 적용된 IPCC 모형 앙상블 평균된 값으로부터 산출된다. 328

그림 3.8.40. A1B 표준 시나리오가 적용된 일본 기상청/일본 기상연구소 모형 자료에서 산출된 영하일수의 공간분포. 왼쪽에서부터 현재(1979-2003년), 미래(2075-2099년), 그리고 현재와 미래의 차를 나타낸다. 328

그림 3.8.41. 생장도일의 시계열. A1B, A2, B1 시나리오가 적용된 IPCC 모형 앙상블 평균된 값으로부터 산출된다. 330

그림 3.8.42. A1B 표준 시나리오가 적용된 일본 기상청/일본 기상연구소 모형 자료에서 산출된 생장도일의 공간분포. 왼쪽에서부터 현재(1979-2003년), 미래(2075-2099년), 그리고 현재와 미래의 차를 나타낸다. 331

그림 3.8.43. 난방도일의 시계열. A1B, A2, B1 시나리오가 적용된 IPCC 모형 앙상블 평균된 값으로부터 산출된다. 331

그림 3.8.44. A1B 표준 시나리오가 적용된 일본 기상청/일본 기상연구소 모형 자료에서 산출된 난방도일의 공간분포. 왼쪽에서부터 현재(1979-2003년), 미래(2075-2099년), 그리고 현재와 미래의 차를 나타낸다. 333

그림 3.8.45. 냉방도일의 시계열. A1B, A2, B1 시나리오가 적용된 IPCC 모형 앙상블 평균된 값으로부터 산출된다. 334

그림 3.8.46. A1B 표준 시나리오가 적용된 일본 기상청/일본 기상연구소 모형 자료에서 산출된 냉방도일의 공간분포. 왼쪽에서부터 현재(1979-2003년), 미래(2075-2099년), 그리고 현재와 미래의 차를 나타낸다. 334

그림 3.8.47. 극한기후 지수(열대일 일수, 열대야지수, 영하일수, 생장도일, 난방도일, 냉장도일)의 현재기후에 대한 미래기후에서의 시나리오별 변화량(%). 337

그림 3.8.48. B1, A1B, A2 시나리오에 따른 평균기온의 시계열 338

그림 3.8.49. B1, A1B, A2 시나리오에 따른 강수량의 시계열. 339

그림 3.9.1. 4월의 에어로졸 지수와 상관성이 높은 700hPa의 지위고도. 340

그림 3.9.2. 5월의 에어로졸 지수와 상관성이 높은 700hPa의 지위고도. 341

그림 3.9.3. 4월의 에어로졸 지수와 상관성이 높은 영역의 700hPa 주성분 시계열. 341

그림 3.9.4. 5월의 에어로졸 지수와 상관성이 높은 영역의 700hPa 주성분 시계열. 342

그림 3.9.5. 지구온난화 시나리오(A2, A1B)에 따른 4월 에어로졸 지수의 시계열 비교. 342

그림 3.9.6. 지구온난화 시나리오(A2, A1B)에 따른 5월 에어로졸 지수의 시계열 비교. 343

그림 3.9.7. 현재와 A1B, A2 시나리오에 따른 6월의 해무 발생일수. 344

그림 3.9.8. 현재와 A1B, A2 시나리오에 따른 7월의 해무 발생일수. 344

그림 3.9.9. (a) 현재와 A1B, A2 시나리오에 따른 6월의 해무 발생일수 시계열.(b) 현재와 A1B, A2 시나리오에 따른 7월의 해무 발생일수 시계열. 345

그림 3.10.1. A1B 시나리오에 따른 온도상승으로 예상되는 2100년의 해수면 고도 상승 정도(cm). 346

그림 3.10.2. A2 시나리오에 따른 온도상승으로 예상되는 2100년의 해수면 고도 상승 정도(cm). 346

그림 3.10.3. A1B, A2 시나리오에 따른 해수면 온도 변화로 인한 해수면 고도 상승 시계열. 347

그림 A-1. 밝기온도 표준편차 판정법에 의한 기상관측위성을 이용한 안개 탐지시스템 및 그를 사용한 안개 탐지방법의 특허증 390

그림 A-2. 위성영상을 이용한 호우의 정량적 산출 시스템 및 방법의 순서도 391

그림 A-3. 장마강도 예측방법의 특허증 392

그림 A-4. 전지구 기후모형의 모의능력 평가 시스템 및 방법의 순서도 393

그림 D-1. www.koreancoast.com의 메인 페이지 모습 403