미래 평균기온
미래 강수량
고탄소 시나리오 21세기 후반기 -
고온 극한기후지수
저온 극한기후지수
체감온도
일 최고기온 연최대 (21세기 후반기)
현재대비 편차
현재대비 편차
일 최저기온 연최소 (21세기 후반기)
현재대비 편차
현재대비 편차
1일 최다강수량 (21세기 후반기)
현재대비 편차
현재대비 편차
계절길이 미래변화
현재 기후 : 2000년~2019년(20년) 관측자료
저탄소 시나리오(SSP1-2.6) : 온실가스를 현저히 감축하여 2070년경 탄소중립에 이르는 시나리오
고탄소 시나리오(SSP5-8.5) : 현재 수준과 유사하게 온실가스 배출을 지속하는 시나리오
극한기후지수 정의
요소 | 극한기후지수 | 변수명 | 정의 | 단위 |
---|---|---|---|---|
고온관련 | 열대야일수 | TR25 | 일최저기온이 25℃ 이상인 날의 연중 일수 | 일 |
폭염일수 | HW33 | 일최고기온이 33℃ 이상인 날의 연중 일수 | 일 | |
여름일수 | SU25 | 일최고기온이 25℃ 이상인 날의 연중 일수 | 일 | |
식물성장가능기간 | GSL | 일평균기온이 5℃ 초과인 날이 적어도 6일 이상 지속된 첫 날부터 일평균기온이 5℃ 미만인 날이 적어도 6일 이상 지속된 첫 날까지 사이의 연중 일수 |
일 | |
일교차 | DTR | 일최고기온과 일최저기온 차이값의 연평균 | ℃ | |
온난일 | TX90P | 일최고기온이 기준기간의 90퍼센타일을 초과한 날의 연중 일수 | 일 | |
온난일 계속기간 | WSDI | 일최고기온이 기준기간의 90퍼센타일을 초과한 날이 최소 6일 이상 지속된 날의 연중 일수 |
일 | |
최대온난일 계속기간 | WSDIx | 일최고기온이 기준기간의 90퍼센타일을 초과한 날의 연중 최대지속일수 | 일 | |
온난야 | TN90P | 일최저기온이 기준기간의 90퍼센타일을 초과한 날의 연중 일수 | 일 | |
일최고기온연최대 | TXx | 일최고기온의 연중 최대 값 | ℃ | |
일최저기온연최대 | TNx | 일최저기온의 연중 최대 값 | ℃ | |
저온관련 | 서리일수 | FD0 | 일최저기온이 0℃ 미만인 날의 연중 일수 | 일 |
결빙일수 | ID0 | 일최고기온이 0℃ 미만인 날의 연중 일수 | 일 | |
한파일수 | CWm12 | 일최저기온이 -12℃ 이하인 날의 연중 일수 | 일 | |
한랭일 | TX10P | 일최고기온이 기준기간의 10퍼센타일 미만인 날의 연중 일수 | 일 | |
한랭야 계속기간 | CSDI | 일최저기온이 기준기간의 10퍼센타일 미만인 날이 최소 6일 이상 지속된 날의 연중 일수 | 일 | |
최대한랭야 계속기간 | CSDIx | 일최저기온이 기준기간의 10퍼센타일 미만인 날의 연중 최대지속일수 | 일 | |
한랭야 | TN10P | 일최저기온이 기준기간의 10퍼센타일 미만인 날의 연중 일수 | 일 | |
일최고기온연최소 | TXn | 일최고기온의 연중 최소 값 | ℃ | |
일최저기온연최소 | TNn | 일최저기온의 연중 최소 값 | ℃ | |
강수관련 | 강수강도 | SDII | 연중 습윤일수(일강수량 1mm 이상)로 나누어진 연 총강수량 | mm/일 |
호우일수 | RAIN80 | 일강수량이 80mm 이상인 날의 연중 일수 | 일 | |
최대무강수지속기간** | CDD | 일강수량이 1mm 미만인 날의 연중 최대 지속 일수 | 일 | |
1일최다강수량 | RX1DAY | 일강수량의 연중 최다 값 | mm | |
5일최다강수량 | RX5DAY | 연속된 5일 동안 기록된 강수량 중 연중 최다 값 | mm | |
95퍼센타일 강수일수 | RD95P | 일강수량이 기준기간의 상위 95퍼센타일*보다 많은 날의 연중 일수 | 일 | |
99퍼센타일 강수일수 | RD99P | 일강수량이 기준기간의 상위 99퍼센타일*보다 많은 날의 연중 일수 | 일 |
※ *상위 95/99 퍼센타일은 일강수량 1mm 이상인 날을 기준으로 산출함
※ ** 강수가 1mm 이상 내리지 않은 날의 최대지속기간을 나타내는 지수로 강수량이 많은 기간(장마철) 이후인 7.1.부터 다음해 6.30.까지 자료로 산출함
(예시: 2030년 최대무강수지속기간은 2030.7.1.~2031.6.30. 자료로 산출)
산출 방법
- 행정구역별 기후요소 일자료를 기반으로 극한기후지수 행정구역별 자료를 산출함
※ 일부 자료는 1km 해상도의 격자자료 산출한 후, 각 광역시도에 해당하는 격자를 평균하여 행정구역별로 산출함
※ 격자자료 기반 산출 지수 : 열대야일수, 폭염일수, 서리일수, 결빙일수, 여름일수, 식물성장가능기간, 한파일수, 일교차, 강수강도, 호우일수, 최대무강수지속기간, 5일최다강수량
농업분야 정의
생산요소 | 시나리오 | 기간 | 시간해상도 | 공간해상도 |
---|---|---|---|---|
생육온도일수 | SSP 4종 | 2021 ~ 2100 | 순, 월, 연 | 시도, 시군구 |
유효적산온도 | ||||
식물기간 | ||||
작물기간 | ||||
난방도일 | ||||
냉방도일 | ||||
Chill Units (저온축적값) | ||||
Chill Units (고온축적값) | ||||
온습도지수 |
기후요소 | 단위 | 개념 | 산출방법 |
---|---|---|---|
생육온도일수 (GDD) Growing degree days |
도일 |
- 작물별 기본온도와 일평균온도의 차를
생육기간 동안 합한 값 - 작물의 재배적지 및 품종 선택 지표 |
- 일최고기온과 일최저기온의 평균에서 작물의 기본온도
(생육영점온도)를 뺀 것을 생육기간동안 누적함 GDD = ∑{(Tmax + Tmin) / 2 - Tb} * Tb (생육영점온도) = 5℃, 10℃, 15℃ |
유효적산온도 (EAT) Effective accumulated temperature |
℃ | - 일정한 발육 단계까지 도달하기 위해 필요한 총온열량 |
- 일평균기온에서 작물의 생육영점온도(생육한계온도)를 뺀 것을 적산함 EAT = ∑(Ta - Tb) * Ta : 일평균기온, Tb (생육영점온도) = 5℃, 10℃, 15℃ |
식물기간 | day | - 봄철 월동작물의 생육시작 조건, 가을철 과수 등의 영년생 작물의 재배관리 지표 | - 일평균기온이 5℃이상인 일 수의 합 |
작물기간 | day | - 벼의 재배가능기간과 재배지대 구분 지표 | - 일평균기온이 15℃이상인 일 수의 합 |
난방도일 | 도일 | - 난방이 필요한 일수 |
- 18℃ 이하인 날에 대해 18℃ 기온에서 그날의 일평균기온과의 차를 누적한 값
(18℃ - 일평균기온) |
냉방도일 | 도일 | - 냉방이 필요한 일수 |
- 24℃ 이상이 되는 날의 온도와 24℃와의 차를 누적한 값
(일평균기온 - 24℃) |
Chill Units (고온/저온 축적값) |
- |
- 작물의 저온 요구량 척도 - 과수 개화기, 재배적지 판정, 과수 등의 휴면상태에 대한 정보 추정시 활용 |
![]() * Cd : Chill days(저온축적값), Ca : Anti-chill days(고온축적값) |
온습도지수 (THI) Temperature humidity index |
- | - 가축의 온도 및 습도 환경에 따른 스트레스 지수 |
- THI = 1.8 * T + 32 - 0.55(1-RH / 100) * (1.8 * T - 26)
* T : 일평균기온, RH : 상대습도 |
방재분야 정의
생산요소 | 시나리오 | 기간 | 시간해상도 | 공간해상도 |
---|---|---|---|---|
표준강수지수 | SSP 4종 | 2021 ~ 2100 | 월, 연 | 시도, 시군구 |
표준강수증발산지수 | ||||
독립호우사상특성 |
기후요소 | 지수의 의미 | 산출방법 | ||||||||||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
표준강수지수 (Standard Precipitation Index, SPI) |
- 표준강수지수(SPI)는 댐 등의 인위적인 용수공급능력을 고려하지
않은 채 강수의 양적 특성만을 이용하여 가뭄지수를 산정하는
특징을 가지고 있음 - 이는 미래의 용수공급상황 예측 등의 불확실성을 배제한 상태에서 순수하게 강수의 변동만을 대상으로 기후변화에 따른 가뭄의 거동을 파악하려는 연구의 목적에는 보다 유용하게 적용될 수 있어, 기후변화에 따른 가뭄예측에 광범위하게 사용되고 있는 방법임 - 또한 표준강수지수는 가뭄의 정도를 나타낼 뿐 아니라 가뭄이 해소되기 위해 필요한 강수량을 결정할 수 있어, 가뭄피해에 대비 하기 위한 대책 수립에 적합한 방법으로 평가되고 있음 |
- 월 강수량을 시간단위에 따라 연속적으로 중첩 시간 단위별(3, 6, 9, 12개월)
누가강수 시계열을 구성 - 지속기간별 이동 평균 강수량 시계열이 구성되면 이 시계열을 월별로 분석하여 적정 확률분포형을 결정 - 결정된 적정 확률분포형을 이용하여 개개 변량의 누가확률, 즉, 비초과확률을 산정하여 정규분포에 적용하면 표준강수지수를 얻을 수 있음 - 적정확률분포형에 해당하는 비초과확률을 P라고 하면 P에 해당하는 표준정규분포의 z값이 바로 표준강수지수가 됨
|
||||||||||||||||
호우사상특성 |
- (정의) 실제 독립적인 단일호우사상이 발생하였을 때 보이는
지속기간과 호우체적, 호우사상별 무강우지속기간특성을 분석하여
호우사상의 발생특성을 정량화하는 방법 - (의미) 기후변화 적응대책 또는 재난관리 측면에서 고려되고 있는 저류시설의 용량 등 저류지 설계 시 필요한 정보를 알기 위해 해당지역에서 발생하는 대표적인 호우사상의 특성 정보
·호우사상: 독립적인 강수발생(Independent Rainfall Event) |
- 연속적인 강우량 관측기록을 강우가 있었던 날에 대한 호우사상특성 정보 계산 - 확률분포를 고려한 연도별 최대재현기간을 가지는 호우사상특성을 선정하여 연최대호우사상계열 작성 - 확률분포를 고려한 연최대호우사상의 확률론적 발생특성 분석 |
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표준강수증발산지수 |
- 강수량과 증발산량 자료를 이용한 가뭄지수 - 다른 증발산량 산정식에 비해 간단하게 가뭄지수 산정 가능 - 잠재증발산량 산정공식(경험식)에 따른 지수값의 차이 발생 |
· 산정절차 - 누적강수량에서 누적 증발산량을 제외하여 산정하며 SPI와 산출방법 동일 - 가뭄지수의 표준화를 위한 확률분포형은 Log-logistic 분포형을 이용 |
보건분야 정의
생산요소 | 시나리오 | 기간 | 시간해상도 | 공간해상도 |
---|---|---|---|---|
열지수 | SSP 4종 | 2021 ~ 2100 | 월 | 시도, 시군구 |
불쾌지수 | ||||
체감온도 | ||||
체감온도(겨울철) | ||||
체감온도(여름철) | ||||
열체감지수 | ||||
NET | ||||
열사병발생위험지수 |
기후요소 | 개념 | 산출방법 |
---|---|---|
열지수 (HI) Heat Index, 6~9월 |
미국 기상청에서 고온다습한 환경에 대국민 경보를 더욱 효율적으로 제시하기 위해 개발한 열지수는 일사병, 열경련 등 열적 스트레스의 위험도를 나타내는 지수로서 기온과 상대습도를 이용하여 사람이 더위를 어떻게 느끼는지 인지하기 위해 시도되었다. 열지수는 그늘지고 약한 바람이 부는 환경에서 만들어진 것으로 태양빛에 노출되거나 강한 바람, 뜨거운 바람 등이 불면 더 위험한 환경이 될 수 있다. |
![]() ※ 열지수 보정식 - 조건 1: 기온(℉)이 80℉ 보다 낮을 경우 ![]() 상대습도(%)가 13%보다 낮을 경우 적용 ![]() 상대습도(%)가 85%보다 높을 경우 적용 ![]() |
불쾌지수 (DI) Discomfort Index, 6~9월 |
미국 기후학자 톰(E.C., Thom)이 고안하여 발표한 불쾌지수는 기온과 습도를 이용하여 날씨에 따라서 사람이 불쾌감을 느끼는 정도를 나타낸 것이다. 이는 여름철 실내 무더위의 기준으로는 적정하지만, 태양복사나 풍속을 고려하지 않았기 때문에 다른 용도로 사용하는 것은 한계가 있게 되었다. 일반적으로 불쾌지수가 75이상이면 50%의 사람이 ,80이상이면 대부분의 사람이 불쾌감을 느낀다고 하나 사람마다 느끼는 정도가 다소 다르기 때문에 명백한 기준은 아니다. |
![]() |
체감온도 (AT) Apparent Temperature, 1~12월 |
사람이 실제로 주어진 환경 속에서 느낄 수 있는 온도 지수 (실제 온도에 비해 바람 또는 습도 등 날씨 상황에 따라 사람의 몸이 느끼는 온도) |
![]() |
체감온도(겨울철) 11~2월 |
바람이 피부로부터 열을 빼앗아감으로 인해 일어나는
신체의 냉각정도를 표현 하는 지수 ※연자료는 당해연도 11,12월과 이듬해 1,2월의 4개월 평균값 |
![]() |
체감온도(여름철) 6~9월 |
야외활동시 폭염으로 인한 건강피해를 예방하기 위해 개발된 체감온도 |
![]() R: 상대습도(%) |
열체감지수 Humidex,6~9월 |
고온다습한 날씨에서 일반적으로 사람이 느끼는
정도를 나타내는 지수 (인지 온도를 반영하기 위해 온도와 습도를 결합한 지수) |
![]() |
감각온도 Net Effective Temperature NET, 1~12월 |
감각온도(사람이 느끼는 환경온도)에서 풍속이 고려되어
사계절 모두 사용가능한 지수 <지수사용안내> ·여름철: NET(평균온도),NET(최고온도) ·겨울철: NET(평균온도),NET(최저온도) ※ NET(최저온도) 연자료는 당해연도 11,12월과 이듬해 1,2월의 4개월 평균값 |
![]() NET(최고온도) - T: 최고기온(℃), RH: 상대습도(%), V: 풍속(m/s) NET(최저온도) - T: 최저기온(℃), RH: 상대습도(%), V: 풍속(m/s) |
열사병발생위험지수 (HHSI) Humid Heat Stroke Index) |
냉방이 불가능한 상황에서, 체온 조절 기능이 상실되어 열사병이 발생할 위험에 따라 지수를 단계화함 |
![]() |
산림분야 정의
생산요소 | 시나리오 | 기간 | 시간해상도 | 공간해상도 |
---|---|---|---|---|
최저기온지수 | SSP 4종 | 2021 ~ 2100 | 계절, 연 | 시도, 시군구 |
건조지수 | ||||
유효강우지수 |
기후요소 | 개념 | 산출방법 |
---|---|---|
최저기온지수 (MTCI: Minimum Temperature Index of the Coldest Month) |
- 최한월 평균 최저기온을 이용하여 식생의 내한성(Cold resistance)
을 표현하는 지표 - Neilson(1995)에 따르면 최한월 평균 최저기온은 산림의 생육과 분포, 생장 등과 매우 밀접한 연관이 있는 것으로 밝혀져 있음 - 예를 들어, 최한월 평균 최저기온이 18℃ 이상인 경우 상록활엽수가 존재할 가능성이 높고, -15℃ 이하인 경우 상록침엽수가 존재할 가능성이 높음 - 또한, 월 평균 최저기온이 약 1.5℃인 곳에서는 낙엽활엽수가 존재할 가능성이 높음 (Neilson, 1995) |
![]() t_hi : 18℃, t_mid : 1.5℃, t_low : -15℃ |
유효강우지수 (PEI: Precipitation Effectiveness Index) |
- 유효강우지수(PEI)는 강수량과 기온의 혼합지수로
Thornthwaite(1948)에 의해 개발되었음 - 월 강수증발산비율(PE ratio)로부터 도출된 유효강우지수는 식물의 생장과 분포 등과 관계가 있는 것으로 보고되었음 - 수량에 의한 분포 변화의 측면에서 전 세계적으로 활용되고 있는 대표적인 산림 지수에 해당함 |
![]() ※ 기온이 –2℃ 미만이면 –2℃, PEratio가 40초과면 40으로 적용 |
건조강도지수 (AII: Simple Aridity Intensity Index) |
- Costa et al.(2009)이 고안한 건조강도지수(AII)는
강수량과 강수 횟수를 이용해 건조 상태의 규모를
정량화하는 지수임 - 건조한 날의 총강수량과 건조한 날의 수에 대한 비율을 통해 표현되는 단순화된 지수이기 때문에 기본적인 기상학적 건조 현상을 표현하는 지수로 분류할 수 있음 ※ 건조한 날은 일강수량 10mm 미만인 날로 정의함 - 토지의 취약성, 또는 산사태 위험성 등의 연구에 활용된 바가 있고, 한반도 산림의 건조 상태에 대한 미래 예측값을 제시 가능함 |
![]() ※ 건조한 날은 일강수량이 0.1mm 이상, 10mm 미만인 날로 정의함 |
수자원분야 정의
생산요소 | 시나리오 | 기간 | 시간해상도 | 공간해상도 |
---|---|---|---|---|
잠재증발산량 | SSP 4종 | 2021 ~ 2100 | 월 | 시도, 시군구 |
기후요소 | 개념 | 산출방법 |
---|---|---|
잠재증발산량 (PET: Potential Evapotranspiration) |
- 주어진 기후조건에서 발생하는 증발산량의 최대값으로
수분의 제한을 받지 않은 상태의 표준잔디에서 발생할 수
있는 증발산량 (참고문헌: Thornthwaite, 1948) |
![]() J: 매월의 월(monthly) 열지수를 합하여 구한 연(yearly) 열지수, jn: n월의 열지수, tn: n월의 월평균기온 |
동물생태분야 정의
생산요소 | 시나리오 | 기간 | 시간해상도 | 공간해상도 |
---|---|---|---|---|
물새류월동환경지수 | SSP 4종 | 2021 ~ 2100 | 연 | 시도, 시군구 |
기후변화심각도지수 | ||||
강우열량지수 | ||||
여름철강우열량지수 |
기후요소 | 개념 | 산출방법 |
---|---|---|
물새류월동환경지수 (EIWW : Environment Index for Wintering Waterfowls) |
- 물새류월동환경지수는 국내 도래하는 월동 철새의
분포와 종수 개체수 변화를 파악하고 예측하기 위한 목적으로 생산 - 이를 통해 겨울철 국내 도래하는 물새류의 분포와 개체수 변화를 파악하고 미래 기후환경변화에 따른 군집 지수 관계를 예측하며 겨울 철새의 월동 환경 평가 시 활용 |
![]() * AT : Average Temperatures(일일 평균기온(℃)) |
기후변화심각도지수 (CCSI : Climate Change Severity Index) |
- 기온, 강수 데이터를 기준으로 자연생태계가 이용할 수
있는 기후공간을 생성하고, 미래 기후변화 데이터와 비교하여
각 생태계에 대한 기후변화 심각도를 산출하는 지수 - 기후변화심각도지수는 과거의 기후안정지대를 기준으로 미래 기후환경 변화에 따른 생물종이 사용할 수 있는 기후환경 심각도가 높은 지역인 임계 지역 변화를 예측하며 이를 활용하여 생물종 및 서식지 취약성 평가 및 미래 종 분포모델 구축에 활용할 수 있음 |
![]() - T_historic: 격자기후자료 2000-2010년 전국평균기온 - T_range: T_max - T_min - T_max : T_historic 자료의 가장 더운분기 월평균기온 - T_min : T_historic 자료의 가장 추운분기 월평균기온 - P_range : P_max - P_min - P_max: T_historic 자료의 최고우기 월강수량 - P_min : T_historic 자료의 최고건기 월강수량 |
강우열량지수 (Oi : Ombrothermic index) |
- 강수량과 기온의 혼합지수로 평균기온이 0도 이상인
개월의 강수량과 평균기온 총합의 비를 나타내는 지수로 생물의
생존환경 및 종풍부도와 연관된 기후대를 정의함 - 일반적으로 양서류와 파충류는 기온 강수량의 변화에 민감하여 기후환경변화에 따른 민감도가 높음 따라서 강우열량지수는 생물의 서식환경 특히 기후변화 지표종인 양서류와 파충류의 종풍부도 예측 및 서식환경 파악에 이용 가능함 |
![]() - YPT : 월평균기온이 0도보다 높은 달의 평균기온의 합 |
여름철강우열량지수 (Ios2 : The Ombrothermin Index of the Summer Bimonth) |
- 강수량과 기온의 혼합지수로 7, 8월의 강수량과 평균기온
총합의 비를 나타내는 지수로 생물의 생존환경 및 종풍부도와
연관된 기후대를 정의함 - 여름철강우열량지수는 강수량이 집중된 여름철 7, 8월의 강우열량지수로서, 생태적 활동이 여름철에 집중된 일부 양서류와 파충류의 종풍부도 및 서식환경 예측에 이용 가능함 |
![]() - Tp2 : 7~8월의 월평균기온의 합 |