- 특정 극한기상현상이 얼마나 자주 발생하는지를 나타내며, 주로 특정 임계값을 넘거나 미달하는 일수 또는 지속 기간을 의미함
구분 | 자료 | 기간 | 영역 | 비고 |
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현재 | 격자기후자료* | 2000년~2019년 | 행정구역별(전국, 시도, 시군구) | 연/월별 |
미래 | SSP 기후변화 시나리오(4종) | 2021년~2100년 |
* MK-PRISM: 기상관측지점(ASOS, AWS)에 관측지점별 거리, 고도, 지향면, 해양도를 고려하여 생산한 1km 고해상도 격자자료
※ 격자기후자료는 미래전망과 비교하기 위해 가공한 자료이므로, 실제 지점별 기상관측자료(ASOS, AWS)와 일치하지 않음
구분 | 입력 자료 | 자료 분류 | 조건 기준 | 단위 | 범위 | ||
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고온 | 절대기준 | 일최고기온 | 일최고기온 | 기후요소 | 33, 35, 37, 40 ℃ | 일 | 이상 |
일최저기온 | 일최저기온 | 25, 27, 29 ℃ | |||||
상대기준 | 온난일 | 일최고기온 | 극한기후지수 | 90퍼센타일 | 일 | 이상 | |
저온 | 절대기준 | 일최저기온 | 일최저기온 | 기후요소 | -5, -10, -12, -15 ℃ | 일 | 이하 |
상대기준 | 한랭야 | 일최저기온 | 극한기후지수 | 10퍼센타일 | 일 | 미만 | |
습윤 | 절대기준 | 일강수량 | 일강수량 | 기후요소 | 80, 110mm | 일 | 이상 |
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서울의 기온 35℃ 이상인 날수는 |
특정 재현기간* 동안 발생 가능한 극값(예: 1일최다강수량) 또는 특정 극값(예: 일최고기온 40도)이 발생할 것으로 예상되는 재현기간을 의미함
* 특정한 강도 이상의 현상이 평균적으로 몇 년에 한번 발생하는지를 나타내는 통계적 수치
▶ 재현기간 ◇◇년 빈도: 특정 ◇◇년(5년, 10년, …, 200년) 재현기간에 발생할 것으로 예상되는 극값
▶ 극값 재현기간: 특정 강도의 극값이 다시 발생할 것으로 예상되는 주기
<발생 강도(예시)>
·[극값] 특정 재현기간(5~100년) 빈도로 발생할 수 있는 일최고기온 최댓값(단위: ℃)
·[재현기간] 일최고기온 40℃가 몇 년에 한번 발생할 수 있는 강도인지(단위: 년)
구분 | 자료 | 기간 | 영역 | 비고 | ||||||
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현재 | 준격자기후자료 (격자기후자료*+시나리오) |
2000년~2030년 | 행정구역별 (전국, 시도, 시군구) |
연/월별 | ||||||
미래 | SSP 기후변화 시나리오(4종) |
2021년~2100년
|
* MK-PRISM: 기상관측지점(ASOS, AWS)에 관측지점별 거리, 고도, 지향면, 해양도를 고려하여 생산한 1km 고해상도 격자자료
구분 | 수식 |
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Gumbel |
극단값 이론에서 최대 극단값을 다루는 분포로 주로 최대값 분석에 적합한 분포이며, 위치·규모 매개변수 활용 - 확률밀도함수(Probability Density Function, PDF) ![]() ※ : μ:위치 매개변수(location), σ: 규모 매개변수(scale) - 누적분포함수(Cumulative Distribution Function, CDF) ![]() |
구분 | 요소 | 극값 구분 | 재현기간 | 비고 |
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고온 | 일최고기온 | 33, 35, 37, 40℃ | 5, 10, 20, 30, 50, 80, 100, 200년 | Gumbel |
저온 | 일최저기온 | -5, -10, -12, -15℃ | ||
습윤 | 일강수량 | |||
5일최다강수량 |
[재현기간 ◇◇년 빈도]
특정 ◇◇년(5년, 10년, …, 200년) ![]() |
고탄소시나리오(SSP5-8.5)에서 서울특별시의
현재(2000~2019년) 기준으로 10년 기간에 발생할 것으로 |
[극값 재현기간]
특정 강도의 극값이 다시 발생할 것으로 예상되는 주기 ![]() |
고탄소시나리오(SSP5-8.5)에서 서울특별시의
최고기온 40℃ 재현기간은 현재는 155.6년, |