이용안내

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- 격자기반 기후변화 시나리오를 분포도와 시계열로 조회하고 분석할 수 있으며 표출 이미지와 데이터를 바로 다운로드 할 수 있습니다.
- 두가지 조건(시나리오, 해상도, 요소, 분석방법, 기간)에 대해 선택하여 결과를 비교할 수 있습니다. 위경도 분석
- 격자자료 분포도를 지도 위에 띄워 확인할 수 있으며 특정 위경도 지점에 대해 분석을 수행하고 표출 이미지와 데이터를 다운로드 할 수 있습니다.

전지구 기후전망(대기: 135km, 해양: 100km)

SSP 시나리오(SSP1-2.6/2-4.5/3-7.0/5-8.5)

과거재현/미래전망 기간: 1850년~2014년/2015년~2100년

대기 요소: 기온(평균, 최고, 최저), 강수량

해양 요소: 해수면온도, 해수면고도, 해빙면적, 표층염분

시간분해능: 월, 연(해수면고도는 연자료만 제공)

모델: 앙상블

전지구 시나리오 생산에 사용된 기후변화 예측모델은 K-ACE(국립기상과학원 자체 개발 모델), UKESM1(영국기상청 모델) 2종으로 과거기후 및 미래 SSP별로 각 모델 당 3개의 앙상블 자료를 생산함. 포털에 제공되는 자료는 2개 모델 결과를 사용한 총 6개 앙상블의 평균값임

RCP 시나리오(RCP2.6/4.5/6.0/8.5)

과거재현/미래전망 기간: 1860년~2005년/2006년~2100년

요소: 기온(평균, 최고, 최저), 강수량

시간분해능: 월, 연

모델: HadGEM2-AO

동아시아 기후전망(25km)

SSP 시나리오(SSP1-2.6/2-4.5/3-7.0/5-8.5)

과거재현/미래전망 기간: 1979년~2014년/2015년~2100년

요소: 기온(평균, 최고, 최저), 강수량

시간분해능: 월, 연

모델: 앙상블

신규 동아시아 시나리오는 CORDEX-동아시아 2단계 프로젝트에 참여한 5종 모델(국립기상과학원 HadGEM3-RA, 부산대학교 WRF, 포항공과대학교 CCLM, 공주대학교 GRIMs, 울산과학기술원 RegCM4)의 앙상블 평균값임

한반도 기후전망(12.5km)

RCP 시나리오(RCP2.6/4.5/6.0/8.5)

과거재현/미래전망 기간: 1979년~2005년/2006년~2100년

요소: 기온(평균, 최고, 최저), 강수량

시간분해능: 월, 연

모델: HadGEM3-RA

남한상세 기후전망(1km)

SSP 시나리오(SSP1-2.6/2-4.5/3-7.0/5-8.5)

과거재현/미래전망 기간: 2000년~2019년/2021년~2100년

요소: 기온(평균, 최고, 최저), 강수량, 극한기후지수 27종

시간분해능: 기후요소(월, 연), 극한기후지수(연)

일사량의 경우 현재 기후값의 기준기간이 총 6년(2014~2019년)임

'국가 기후변화 표준 시나리오 기준 고시' 중 '재현기간' : 최근 20년 이상
SSP 남한상세 격자 시나리오 제공('21.12.) 이후 추가적인 수동 QC, QDM 계수변화 등으로 '23년 1월 26일 부터 업데이트된 자료 제공 중으로, 이전 자료가 필요한 경우 담당자에게 연락바랍니다.

RCP 시나리오(RCP2.6/4.5/6.0/8.5)

과거재현/미래전망 기간: 2000년~2010년/2011년~2100년

요소: 기온(평균, 최고, 최저), 강수량, 극한기후지수 27종

시간분해능: 기후요소(월, 연), 극한기후지수(연)

[극한기후지수] 열대야일수, 폭염일수, 여름일수, 식물성장가능기간, 일교차, 온난일, 온난일계속기간, 최대온난일 계속기간, 온난야, 일최고기온 연최대, 일최저기온 연최대, 서리일수, 결빙일수, 한파일수, 한랭일, 한랭야 계속기간, 최대한랭야 계속기간, 한랭야, 일최고기온 연최소, 일최저기온 연최소, 강수강도, 호우일수, 최대무강수지속기간, 1일 최다강수량, 5일 최다강수량, 95퍼센타일 강수일수, 99퍼센타일 강수일수
시나리오자료 활용법은 ‘기후변화 시나리오 활용 매뉴얼’(PDF)을 참고하시기 바랍니다. [바로가기] 위의 내용은 웹에서 표출되는 자료를 기준으로 작성되었으며 시나리오별 대용량 데이터는 다운로드(데이터) 메뉴를 활용하시기 바랍니다.

행정구역 기반 기후변화 시나리오를 분포도와 테이블로 조회할 수 있으며 표출 이미지와 데이터를 바로 다운로드 할 수 있습니다.

행정구역 전망정보

SSP 시나리오(SSP1-2.6, SSP2-4.5, SSP3-7.0, SSP5-8.5)

미래 전망기간: 2021년~2100년

요소: 기온(평균, 최고, 최저), 강수량, 극한기후지수 27종

시간분해능: 기후요소(월,연), 극한기후지수(연)

지점: 2021년 6월 행정구역 기준(17개 광역시도, 261개 시군구, 3501개 읍면동)

RCP 시나리오(RCP2.6/4.5/6.0/8.5)

미래 전망기간: 2021년~2100년

요소: 기온(평균, 최고, 최저), 강수량, 극한기후지수 27종

시간분해능: 기후요소(월), 극한기후지수(연)

지점: 2016년 12월 행정구역 기준(17개 광역시도, 237개 시군구, 3550개 읍면동)

※ 제주도는 지역특성을 반영하여 해안북부, 해안남부, 해안서부, 해안동부, 중산간북부, 중간산남부, 산간북부, 산간남부로 구분함

행정구역 구분 및 산출방법(SSP)

전국, 광역시 · 도, 기초지자체

남한상세 시나리오 1km 격자자료를 활용하여 17개 광역시·도 자료로 변환함.

행정구역 최소단위인 읍면동 값의 경우, 남한상세 1km 격자자료에서 해당 읍면동 기상청 동네예보 지점이 포함되는 격자값을 대푯값으로 설정함.

시군구값은 해당 시군구 내 포함되어 있는 읍면동 값들을 산술평균하여 산출함.

광역시도값은 해당 광역시도 내 포함되어 있는 시군구 값들을 산술평균하여 산출함.

그림 1. 격자별 가중치 및 행정구역의 기후값 산출 방법
<그림 1. 격자자료를 행정구역 자료로 변환하는 매커니즘 모식도 >
그림 2. 격자별 가중치 및 행정구역의 기후값 산출 방법
<그림 2. 일/월/계절/연별 행정구역 자료 산출 체계>

행정구역 구분 및 산출방법(RCP)

전국

12.5km 공간해상도를 가지는 지역기후모델의 남한지역의 격자값을 평균하여 산출

광역시 · 도, 기초지자체

지역기후모델에서 생산된 12.5km 공간해상도의 시나리오를 바탕으로 통계적 상세화 기법을 적용하여 1km 격자 단위로 생산

(1단계) MK-PRISM 기법을 적용하여 1km 해상도의 격자별 관측 기후(2001-2010년 평균) 자료를 생산

(2단계) 12.5km 한반도 기후변화 시나리오 자료를 1km로 객관분석한 후 각 격자별로 계절 변동을 제가한 편차 추출

(3단계) 1km 공간해상도의 관측 기후값(1단계)과 미래 전망 편차(2단계)를 더하여 고해상도 기후변화 시나리오 생산

(4단계) 산출된 1km 격자자료에서 면적을 가중인자로 하는 티센 가중함수를 사용하여 격자별 가중치를 적용한 후 행정구역 내에 포함되는 격자에 격자별 가중치를 곱하여 행정구역의 전망정보 산출

극한기후지수와 관련하여 요소와 변수명, 정의, 단위를 안내하는 표
요소 극한기후지수 변수명 정의 단위
고온
관련		 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 ℃
저온
관련		 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 ℃
강수
관련		 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 95/99퍼센타일은 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)

극한기후지수

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

분석방법

기본분석

전국과 지역별로 기후전망 시나리오를 21세기 전망, 연별(1년, 10년), 월별, 계절별로 나누어 분석할 수 있습니다.

변화경향 산출방법

분석자료의 추세율은 최소제곱법을 이용한 선형회귀를 이용

최소제곱법(Method of least squares)

최소제곱법

기울기인 a가 추세율을 나타냄

비교분석

두 종류의 지역 또는 기간에 대해 변화경향과 편차를 비교 분석할 수 있습니다.

기타분석

다양한 방법으로 시각화된 기후전망 정보를 분석할 수 있습니다.

분석정보 : 분포도, 시계열, 전망정보 해석 등을 한곳에 모아 확인할 수 있습니다.

히트맵 : 시나리오별, 지점별, 요소별로 2021~2100년까지의 기후요소의 변화를 하나의 이미지로 한눈에 파악할 수 있습니다.

[히트맵이란?] 수치 대신 색상 코딩 시스템을 사용해 많은 양의 자료를 시각화하는데 적합한 그래픽 기술입니다. 최소값을 진한 파란색, 최고값을 진한 빨간색으로 표현하여 전체 자료의 변화를 한눈에 쉽게 파악할 수 있습니다.

산점도 : 지역별 또는 기간별로 값의 분포를 비교할 수 있는 분석기능입니다.

발생 빈도 : 기후요소, 극한기후지수 등에 대해 원하는 기준 값을 선택하여 발생빈도를 조회, 분석할 수 있습니다.

발생 강도 : 발생강도는 극값, 재현기간으로 나누어 분석할 수 있습니다. 극값은 일정 기간(5년/10년/20년/30년/50년/100년)에 발생할 수 있는 기후요소의 최대값 또는 최소값을 의미하며 재현기간은 특정 기후값이 몇 년에 한번 발생 할수 있는 현상인지를 나타내는 지수입니다.

계절길이 : 계절을 구분할 수 있는 방법은 생물학적·천문학적·기후학적 등 다양하나 기상청은 기온을 이용한 자연계절 기준을 이용하여 과거와 미래의 계절길이 및 계절시작일 정보를 제공하고 있습니다. 도넛그래프와 막대그래프로 결과를 표출할 수 있으며 조건을 추가(2개까지 가능)하여 비교 분석할 수 있습니다.

  • - 분석지점/기간: 2016년 12월 행정구역 기준(전국, 광역시도, 시군구, 읍면동)/2021~2100년
  • - (참고사항) 계절은 기후학적인 값으로 10년 미만의 기간에 대해서는 계절 시작일을 구하지 않는 것을 원칙으로 합니다. 따라서 10년 미만의 기간(특히 연별)에 대한 값은 참고용으로만 사용가능함을 안내해 드립니다.
계절 시작일 정보를 제공하는 표
  계절 시작일 정의
봄 일평균기온이 5℃ 이상 올라간 후 다시 내려가지 않는 첫날
여름 일평균기온이 20℃ 이상 올라간 후 다시 내려가지 않는 첫날
가을 일평균기온이 20℃ 미만으로 내려간 후 다시 올라가지 않는 첫날
겨울 일평균기온이 5℃ 미만으로 내려간 후 다시 올라가지 않는 첫날
(5℃ 미만으로 내려간 후 10일동안 지속되어야 하며, 최저일평균기온 발생일 이전이어야 함)

※ (지점별) 해당 기간(10년/21c/100년)에 대해 평균된 일평균기온을 9일 이동평균하여 계절시작일/길이 산출
※ (전국) 17개 광역시도별 해당 기간(10년/21c/100년)에 대해 평균된 일평균기온 -> 전국 평균 -> 9일 이동평균하여 계절시작일/길이 산출
※ (9일 이동평균) 계산 당일을 기준으로 앞/뒤 4일을 포함하여 평균(1월 초와 12월 말은 날짜가 순환되도록 이어붙여 계산)
※ (기간) 21세기 전반기: 2021~2040년, 21세기 중반기: 2041~2070년, 21세기 후반기: 2071~2100년/ 100년: 2021~2100년
※ (윤년) 365일로 계산(2월 29일 제외)

SSP 시나리오 기반의 영향정보는 기후변화 시나리오 기반의 부문별(농업, 방재, 보건, 산림) 기후변화 영향 및 취약성 평가에 활용할 수 있는 맞춤형 미래 전망정보입니다. 각 분야와 영향정보 별로 제공 기간, 지점, 형태 등이 다르니 세부정보를 잘 참고하여 활용하시기 바랍니다.
영향정보(농업, 방재, 보건, 산림, 동물생태)별 시나리오, 생산요소, 기간, 시간해상도 공간해상도 정보를 보여주는 표
  농업 방재 보건 산림
시나리오 SSP 4종
생산요소
  • 생육온도일수
  • 유효적산온도
  • 식물기간
  • 작물기간
  • 난방도일
  • 냉방도일
  • 표준강수지수
  • 독립호우사상특성
  • 열지수
  • 불쾌지수
  • 체감온도
  • 체감온도(겨울철)
  • 체감온도(여름철)
  • 열체감지수
  • NET
  • 열사병발생위험지수
  • 최저기온지수
  • 건조지수
기간 2021～2100 2021～2100 2021～2100 2021～2100
시간해상도 월, 연 월, 연 월 연
공간해상도 시도, 시군구 시도, 시군구 시도, 시군구 시도, 시군구
농업분야 기후요소, 단위, 개념, 산출방법 정보를 보여주는 표
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℃
  • * (Tmax + Tmin)/2의 값이 생육영점온도 이상일 경우에만 계산
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℃
  • * Ta가 생육영점온도 이상일 경우에만 계산
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℃)
방재분야 기후요소, 지수의 의미, 산출방법 정보를 보여주는 표
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 대비하기 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
가뭄지수의 범위, 수분상태, 가뭄지수의 범위, 수분상태 정보를 제공하는 표
가뭄지수의 범위 수분상태
2.00 이상 Extremely Wet
1.50 ~ 1.99 Very Wet
1.00 ~ 1.49 Moderately Wet
-0.99 ~ 0.99 Near Normal
-1.00 ~ -1.49 Moderately Dry
-1.50 ~ -1.99 Severe Dry
-2.00 이하 Extremely Dry
호우사상특성
  • (정의) 실제 독립적인 단일호우사상이 발생하였을 때 보이는 지속기간과 호우체적, 호우사상별 무강우지속기간특성을 분석하여 호우사상의 발생특성을 정량화하는 방법

·호우사상: 독립적인 강수발생(Independent Rainfall Event)

·호우사상특성: 비가 오기 시작한 시점에서 끝난 종점까지의 지속기간과 그 사이에 내린 강수총량인 호우체적

·지속기간: 강수(1mm 이상)가 시작된 날부터 종료된 날까지(1일 이상)를 사상으로 정의하며, 각 사상의 최대 지속기간

·호우총량(최대):강수(1mm 이상)가 시작된 날부터 종료된 날까지(1일 이상)를 사상으로 정의하며, 각 사상의 누적강수량 중 최대값

·호우총량(평균):강수(1mm 이상)가 시작된 날부터 종료된 날까지(1일 이상)를 사상으로 정의하며, 각 사상의 일평균값 중 최대값

  • (의미) 기후변화 적응대책 또는 재난관리 측면에서 고려되고 있는 저류시설의 용량 등 저류지 설계 시 필요한 정보를 알기 위해 해당지역에서 발생하는 대표적인 호우사상의 특성 정보
  • · 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
보건분야 기후요소, 개념, 산출방법 정보를 보여주는 표
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. hi 수식
T: 최고기온(℉), R: 상대습도(%)
※ 열지수 보정식
-조건 1: 기온(℉)이 80℉ 보다 낮을 경우
hi 수식
-조건 2: 기온(℉)이 80℉ 보다 높거나 같고, 112℉ 보다 낮거나 같고, 상대습도(%)가 13%보다 낮을 경우 적용
hi 수식
-조건 3: 기온(℉)이 80℉보다 높고, 87℉ 보다 낮거나 같고, 상대습도(%)가 85%보다 높을 경우 적용
hi 수식
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. di 수식
T: 최고기온(℃), RH: 상대습도(60%일 경우 0.6으로 계산)
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) 		at 수식
T: 최저기온(℃), V: 평균풍속(m/s), e: 수증기압(hPa), R: 상대습도(%)
체감온도(겨울철)
11~2월		 바람이 피부로부터 열을 빼앗아감으로 인해 일어나는 신체의 냉각정도를 표현 하는 지수
※연자료는 당해연도 11,12월과 이듬해1,2월의 4개월 평균값 		ATw 수식
T: 최저기온(℃), V: 평균풍속(km/h)
체감온도(여름철)
6~9월		 야외활동시 폭염으로 인한 건강피해를 예방하기 위해 개발된 체감온도 ATs 수식
T: 최고기온(℃), TW: 습구온도(℃)(Stull의 추정식+ T 및 R 이용),
R: 상대습도(%)
열체감지수
Humidex,6~9월		 고온다습한 날씨에서 일반적으로 사람이 느끼는 정도를 나타내는 지수
(인지 온도를 반영하기 위해 온도와 습도를 결합한 지수) 		humidex 수식
T: 최고기온(℃), e: 수증기압(hPa), R: 상대습도(%)
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 수식
NET(평균온도) - T: 평균기온(℃), RH: 상대습도(%), V: 풍속(m/s)
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 hhsi 수식
T: 최고기온(℃), RH: 상대습도(%)
산림분야 기후요소, 개념, 산출방법 정보를 보여주는 표
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)
 mtci 수식
MTCI : 최저기온지수 MTC : 최한월 월평균 최저기온(℃)
t_hi : 18℃, t_mid : 1.5℃, t_low : -15℃
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
 aii 수식
RRDj : 건조한 날의 일강수량 총합, D: 건조한 날의 일수
※ 건조한 날은 일강수량이 0.1mm 이상, 10mm 미만인 날로 정의함
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RCP 시나리오 기반의 영향정보는 기후변화 시나리오 기반의 부문별(농업, 방재, 보건, 수자원, 산림, 동물생태) 기후변화 영향 및 취약성 평가에 활용할 수 있는 맞춤형 미래 전망정보입니다. 각 분야와 영향정보 별로 제공 기간, 지점, 형태 등이 다르니 세부정보를 잘 참고하여 활용하시기 바랍니다.
영향정보(농업, 방재, 보건, 산림, 동물생태)별 시나리오, 생산요소, 기간, 시간해상도 공간해상도 정보를 보여주는 표
  농업 방재 보건 산림 동물생태
시나리오 제어적분 400년, RCP 4종
생산요소
  • 생육온도일수
  • 유효적산온도
  • 식물기간
  • 작물기간
  • 무상기간
  • Chill Units
  • 기후생산력지수
  • 온습도지수
  • 기준증발산량
  • 난방도일
  • 냉방도일
  • 엽면수분 지속시간
  • 표준강수지수
  • 독립호우사상특성
  • 열지수
  • 불쾌지수
  • 체감온도
  • 체감추위지수
  • 열체감지수
  • NET
  • 열사병발생위험지수
  • 온열지수
  • 최저기온지수
  • 유효강우지수
  • 건조지수
  • 물새류월동환경지수
  • 기후변화심각도지수
  • 강우열량지수
  • 여름철강우열량지수
기간 2021～2100 2021～2100 2021～2100 2021～2100 2021～2100
시간해상도 10년 연, 월, 기간 월 연 10년
공간해상도 시도, 시군구 73개 지점 시도, 시군구 시도, 시군구 시도, 시군구
농업분야 기후요소, 단위, 개념, 산출방법 정보를 보여주는 표
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℃
  • * (Tmax + Tmin)/2의 값이 생육영점온도 이상일 경우에만 계산
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℃
  • * Ta가 생육영점온도 이상일 경우에만 계산
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
무상기간 day 서리가 내리지 않는 기간 노지 농작물의 재배적부 결정
  • Ts <= 0℃ 이고 Td >= Ts
  • * Ts : 지표온도, Td : 이슬점온도
Chill Units -
  • 작물의 저온 요구량 척도
  • 과수 개화기, 재배적지 판정, 과수 등의 휴면상태에 대한 정보 추정시 활용
  • [관련 논문 참고]
  • C. Cesaraccio et al.(2004), Chilling and forcing model to predict bud-burst of crop and forest species, Agricultural and Forest Meteorology, 126, 1–13.
기후생산력지수 (CPI)
Climatic production index		 - 기온과 일조시간 등의 기후요소를 이용하여 생산성을
나타낸 지수
  • CPI = DS [ 0.187 - 0.0034 ( Ta - 22.7 )2 ]
  • * DS : 출수 후 40일 간 평균 일조시간
  • * Ta : 출수 후 40일 간 평균기온
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
기준 증발산량 (ET0) mm/day 작물과 지표의 저항 및 반사율이 특정된 조건 하에서의 증발산량 작물의 수분사용량 및 관개 요구량 산정시 활용
  • ET0 수식
  • * ET0 : reference evapotranspiration (mm day-1)
  • * Rn : net radiation at the crop surface (MJ m-2 day-1)
  • * G : soil heat flux density (MJ m-2 day-1)
  • * T : mean daily air temperature at 2 m height (℃)
  • * U2 : wind speed at 2 m height (m s-1)
  • * es : saturation vapour pressure (kPa)
  • * ea : actual vapour pressure (kPa)
  • * es - ea : saturation vapour pressure deficit (kPa)
  • * Δ : slope vapour pressure curve (kPa ℃-1)
  • * γ : psychrometric constant (kPa ℃-1)
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℃)
엽면수분 지속시간 (LWD)
Leaf wetness duration		 시간 식물체 표면이나 잎에 맺힌 결로가 지속되는 시간
  • CART/SLD/Wind Model 이용(0.3m 높이로 보정된 풍속 자료를 입력자료 중 하나로 이용)
  • * CART/SLD: classification and regression tree/stepwise linear discriminant
  • * DPD = dew point depression, which is the difference between the air temperature and the dew point. DRY indicates that hours are categorized as dry (0).
  • [관련 논문 참고]
  • K.S. Kim et al.(2002), Model to enhance site-specific estimation of leaf wetness duration, Plant disease, 86, 179-185.
방재분야 기후요소, 지수의 의미, 산출방법 정보를 보여주는 표
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 대비하기 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
가뭄지수의 범위, 수분상태, 가뭄지수의 범위, 수분상태 정보를 제공하는 표
가뭄지수의 범위 수분상태
2.00 이상 Extremely Wet
1.50 ~ 1.99 Very Wet
1.00 ~ 1.49 Moderately Wet
-0.99 ~ 0.99 Near Normal
-1.00 ~ -1.49 Moderately Dry
-1.50 ~ -1.99 Severe Dry
-2.00 이하 Extremely Dry
호우사상특성
  • (정의) 실제 독립적인 단일호우사상이 발생하였을 때 보이는 지속기간과 호우체적, 호우사상별 무강우지속기간특성을 분석하여 호우사상의 발생특성을 정량화하는 방법

·호우사상: 독립적인 강수발생(Independent Rainfall Event)

·호우사상특성: 비가 오기 시작한 시점에서 끝난 종점까지의 지속기간과 그 사이에 내린 강수총량인 호우체적

·지속기간: 호우가 발생하는 시점에서 끝나는 종점까지의 기간(시간 또는 월별)

·호우체적: 호우가 발생한 기간 동안의 총강우량(mm)

·연최대호우사상특성: 연도별로 재현기간이 가장 큰 호우사상의 특성

·월별호우사상특성: 특정 월 호우사상들의 평균특성

·월별평균무강우지속기간: 월별로 수집된 독립적인 호우사상 사이에 비가 오지 않는 기간들의 평균

  • (의미) 기후변화 적응대책 또는 재난관리 측면에서 고려되고 있는 저류시설의 용량 등 저류지 설계 시 필요한 정보를 알기 위해 해당지역에서 발생하는 대표적인 호우사상의 특성 정보
  • · 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
보건분야 기후요소, 개념, 산출방법 정보를 보여주는 표
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. hi 수식
T: 기온(℉), R: 상대습도(%)
※ 열지수 보정식
-조건 1: 기온(℉)이 80도 보다 낮을 경우 기온값을 열지수로 대체
-조건 2: 기온(℉)이 80도 보다 높거나 같고, 112도보다 낮거나 같고, 상대습도(%)가 13보다 낮을 경우 적용
hi 수식
-조건 3: 기온(℉)이 80도보다 높고, 87도 보다 낮거나 같고, 상대습도(%)가 85보다 높을 경우 적용
hi 수식
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. di 수식
T: 기온(℃), RH: 상대습도(60%일 경우 0.6으로 계산)
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) 		at 수식
T: 기온(℃), V: 풍속(m/s), e: 수증기압(hPa), R: 상대습도(%)
체감추위지수
Windchill,11~2월		 바람이 피부로부터 열을 빼앗아감으로 인해 일어나는 신체의 냉각정도를 표현 하는 지수
※연자료는 당해연도 11,12월과 이듬해1,2월의 4개월 평균값 		windchill 수식
T: 기온(℃), V: 풍속(km/h)
열체감지수
Humidex,6~9월		 고온다습한 날씨에서 일반적으로 사람이 느끼는 정도를 나타내는 지수
(인지 온도를 반영하기 위해 온도와 습도를 결합한 지수) 		humidex 수식
T: 기온(℃), e: 수증기압(hPa), R: 상대습도(%)
날씨 스트레스 지수
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 수식
T: 기온(℃), 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 hhsi 수식
T: 최고기온(℃), RH: 상대습도(%)
온열지수 (WBGT)
Wet-bulb globe temperature		 전 세계적으로 많이 사용되고 있는 열 관련 지수로, 미국 국방부가 야외활동에 최적화시켜 폭염으로 인한 건강피해를 예방하기 위해 개발한 폭염 지수 wbgt 수식
T: 기온(℃), RH: 상대습도(%)
SR: 일사량(kW/m2), WS: 평균풍속(m/s)
산림분야 기후요소, 개념, 산출방법 정보를 보여주는 표
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)
 mtci 수식
MTCI : 최저기온지수 MTC : 최한월 월평균 최저기온(℃)
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
 pei 수식
T: 월평균기온(℃), P: 월강수량(mm)
※ 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
 aii 수식
RRDj : 건조한 날의 일강수량 총합, D: 건조한 날의 일수
※ 건조한 날은 일강수량이 0.1mm 이상, 10mm 미만인 날로 정의함
동물생태분야 기후요소, 개념, 산출방법 정보를 보여주는 표
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
 eiww 수식
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
 ccsi 수식
- T_future : 제어적분 400년의 RCP 시나리오별 연평균기온
- 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
 oi 수식
- YPP : 월평균기온이 0도보다 높은 달의 강수량의 합
- 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
 ios 수식
- Pp2 : 7~8월의 강수량의 합
- Tp2 : 7~8월의 월평균기온의 합
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