1. 서론

2020년 이후 강원도와 경상도 지역의 산불은 이전보다 빈번하게 발생하고 있으며, 피해 면적 또한 크게 확대되고 있다(기상청, 2026; 산림청, 2026). 2025년 영동지방에서는 대규모 가뭄이 발생하였다(기상청, 2025; 기상청, 2026.1.6.). 또한, 2024년 북한에서는 압록강 유역의 대규모 홍수로 인해 재난 상황이 발생하기도 했다(안윤석, 2024; 하채림, 2024). 이러한 극한기상현상들이 우연한 현상인지, 아니면 기후환경의 변화에 따른 것인지는 아직 불분명하다.

본 연구에서는 한반도에서 발생하는 일련의 극한기상현상이 어떠한 기후적 배경에서 나타났는지 규명하고자 소용돌이도 분석을 수행하였다. 동기후학 측면에서 기상의 변화는 대기를 지배하는 힘의 구조적인 변화를 의미하며, 이는 운동량 변화, 즉 바람 변화를 통해 구체화된다(Peixóto and Oort, 1984; Barry and Carleton, 2013). 따라서 기온이나 수증기의 변화 역시 궁극적으로는 바람 변화를 통해 그 특성을 드러낸다. 수학적으로 소용돌이도는 바람의 공간 기울기를 의미하며, 회전성분 바람을 공간상에서 누적하면 유선함수가 도출된다(Trenberth and Chen, 1988; Holton and Hakim, 2013). 즉, 소용돌이도, 회전성분 바람, 유선함수는 미분과 적분의 관계에 놓인 변수들로서, 동일한 물리 현상을 바라보는 세 가지 역학적인 관점을 제공한다. 특히 유선함수의 패턴이 기압계의 형태를 결정한다면, 유선함수의 라플라시안(이차 미분)인 소용돌이도는 기압계의 국지적인 곡률을 뚜렷하게 나타내는 유용한 지표이다(Trenberth and Chen, 1988). 따라서 소용돌이도 변화 진단은 고기압과 저기압 활동의 기후적인 배경이 어떻게 변화하고 있는지를 이해하는 중요한 단서가 된다. 소용돌이도와 파생 변수들은 대기 순환의 기후학적 특성 분석(Steinfeld et al., 2022; Sheng et al., 2023)과 극한기상현상의 역학적 배경 진단(Zhao et al., 2025) 등에 활용되어 왔다.

특히 에르텔위치소용돌이도(Ertel's Potential Vorticity)는 공기기둥의 위도 이동이나 기층의 두께 변화가 있을 때에도 보존되는 물리량으로, 대기 흐름 본연의 특성을 추적할 수 있는 결정적인 역학 변수이다(Ertel, 1942; Schubert et al., 2004). 공기 기둥은 위도의 변화나 기층의 안정도 변화 속에서 스스로의 에르텔위치소용돌이도를 보존하기 위해 상대소용돌이도를 조절하게 되는데, 우리가 체감하는 실제 기상의 변동은 바로 이 상대소용돌이도의 변화 과정에서 기인한다.

에르텔위치소용돌이도는 우리가 일상적으로 체감하는 상대소용돌이도와는 단위가 달라 직관적인 해석에 한계가 있다. 이를 보완하기 위해 본 연구는 에르텔위치소용돌이도에서 실제 구현 가능한 상대소용돌이도의 크기를 도출하는 “가용상대소용돌이도”라는 개념을 새롭게 고안하여 분석에 사용하였다.

본 연구에서는 이렇게 진단된 변화경향을 지구온난화의 결과로 단정하지 않는다. 분석한 결과에서 지구온난화의 기여도와 장기 내부변동성을 정교하게 분리하는 것은 별도의 연구가 필요한 영역이기 때문이다. 다만, 본 연구의 주된 목적은 고정된 값처럼 인식되는 평년값의 이면에 가려진 동적인 기후환경의 변화 추세를 파악하는 데 있다. 평년 기간 내에 형성된 이러한 흐름은 새로운 평년 주기(2021~2030년)에도 지속적으로 작동하고 있을 가능성이 높다.

본 연구는 1991년부터 2020년까지의 평년기간 동안 한반도 전역에 나타난 대류권 하부 에르텔위치소용돌이도의 일별 관측값을 선형모델링하여, 30년간의 변화를 진단하였다. 논문 구성은 다음과 같다. 제2장에서는 분석에 사용한 자료를 소개하고, 제3장에서는 에르텔위치소용돌이도에 대한 이론적 고찰과 함께 단계별 분석 방법을 기술한다. 제4장에서는 분석 결과와 해석을 제시하고, 마지막으로 제5장에서는 분석 과정과 결과를 요약하고 연구 가치와 향후 연구 방향을 논의한다. 본 연구의 모든 분석 및 시각화 과정은 R 프로그래밍 언어(https://www.r-project.org)를 활용하여 수행되었음을 밝힌다.

2. 자료

분석은 한반도를 중심으로 하는 30°~43°N, 122.5°~132.5°E 영역을 대상으로 하였다. 대상 기간은 기후 평년기간(1991~2020년)으로 하였다. 분석에는 유럽중기예보센터(European Center for Medium Range Forecast)의 재분석자료 5 버전(ERA5)를 이용하였다. 대류권 하부의 상대소용돌이도 분석을 위해 ERA5로 부터 평년기간 850hPa의 6시간 간격 동서풍(u), 남북풍(v)를 활용하였다. 대류권 하층의 연직 안정도 분석을 위해 925hPa과 700hPa의 6시간 간격 온위(θ)를 이용한다. 등압면 자료를 이용함에 따라 두 기층의 기압 차이가 고정되어 있으므로 두 기압면에서 분석된 온위의 연직 기울기를 통해 대류권 하부의 안정도를 계산할 수 있다. 850hPa의 풍속(u, v)를 통해 산출된 상대소용돌이도와 함께 대류권 하부의 안정도는 에르텔위치소용돌이도를 계산하는데 이용된다. 850hPa은 지상 마찰의 영향에서 벗어나면서도 지상 기압계의 특성을 잘 반영하는 대류권 하부의 대표 기압면으로, 본 연구의 분석 기압면으로 선정하였다. 일반적인 기후 분석에서 물리변수의 월 또는 연 평균장을 사용하는 것과 달리 본 연구에서는 6시간 간격의 고해상도 재분석자료를 활용함으로써 분석 결과의 신뢰도를 높이고자 하였다. 이는 분석 변수의 특성에 따라 월 또는 연 평균장으로는 비선형 구조를 고려하기 어렵기 때문이다.

3. 방법

1) 에르텔위치소용돌이도의 이론적 고찰

에르텔위치소용돌이도는 단열 환경에서 보존되는 양으로써 이에 구속된 역학변수 등을 종합적으로 이해할 수 있게 해준다(Ertel, 1942; Schubert et al., 2004). 이하 문장에서 에르텔위치소용돌이도(Ertel's potential vorticity)를 EPV로 표기한다. 등압면 일기도상에서 EPV는 절대소용돌이도와 온위의 연직 기울기의 곱으로 표현된다(수식 (1)).

여기서, g는 중력 상수, ζ는 상대소용돌이도, f는 해당 위도대의 지구소용돌이도, θ는 온위, 그리고 p는 기압을 표시한 것이다. 공기 기둥이 높은 지형을 향해 이동하면서 기둥의 깊이가 얕아지는 것에 대해 EPV는 기층간 온위의 기울기가 커지는 것으로 표현하는데, 이는 기층의 연직 안정도가 커지는 것을 의미한다. 반대로 낮은 지형을 향해 이동하는 경우, EPV는 온위의 연직 기울기가 작아져 안정도가 감소하는 것으로 표현한다. 마찰이 없는 대기에서 공기 기둥의 EPV는 단열이 유지되는 한 보존된다. 수식이 보여주듯이 공기 기둥 안팎으로 열 출입이 없는 상태에서는 EPV를 유지하기 위해 절대소용돌이도가 변화하게 된다. 이러한 단열 운동은 지형 효과에 따른 것만은 아니다. 공기의 강제 침강도 단열 운동이며 EPV는 보존된다. 절대소용돌이도는 상대소용돌이도와 지구소용돌이도의 합이며, 지구소용돌이도는 전향력 모수와 같은 것으로서 위도의 함수이다. 따라서, 같은 위도대를 이동하는 공기라면 지구소용돌이도가 일정하므로 안정화되는 기층의 상대소용돌이도는 작아지고, 불안정해지는 기층의 상대소용돌이도는 커지는 작용을 한다. 사실, 단열된 상태일지라도 중력파, 혼합, 또는 난류 등 일시적이고 작은 규모의 현상을 통해 EPV의 증감이 나타날 수 있지만, 본 연구는 기후적인 규모에서의 결과를 분석하는 것으로서 작은 규모의 현상들은 무시될 수준이며 EPV가 유지됨을 가정하였다.

이러한 EPV의 변화는 비단열 효과에 따른 것이며 이는 궁극적으로 상대소용돌이도와 기압계의 변동폭이 달라짐을 의미한다. 단열 운동 과정에서 EPV를 구성하는 변수들의 변화가 공기 기둥안에서 이루어지는 내부 변동에 해당한다면 EPV의 변화는 공기 기둥에 미친 외부의 영향에 따른 것이다. 이러한 외부의 영향에 해당하는 것들로는 응결과 증발에 따른 잠열 방출 및 흡수 효과, 지면가열과 구름 상단의 복사 냉각, 경계층 또는 전선면에서의 혼합 효과 등을 들 수 있다. 이들은 결과적으로 기층의 연직 안정도와 상대소용돌이도를 직접 변화시킴으로써 EPV의 변화를 불러온다. 일단 새롭게 주어진 EPV는 추가적인 외부의 영향이 없다면 보존되므로 가변적인 안정도 환경에서 이전과 다른 상대소용돌이도를 발휘하게 된다. 이러한 원리를 이용하여, 본 연구는 비단열 요인의 개별 기여도를 분리하는 것이 아니라 이미 형성된 EPV의 기후학적 분포와 변화 경향에 따라 상대소용돌이도의 변동폭이 어떻게 달라졌는지를 분석하고자 하는 것이다.

2) 선형회귀모델링 통한 연평균 EPV의 변화량 계산

우선 평년 기간(1991~2020년) 30년의 일별 EPV장을 구축한다. EPV 값 산출은 수식 (1)을 따른다. 본 연구는 사람들이 경험하는 지상의 기압계 현상을 다루기 위해 대류권 하부의 대기를 분석 대상으로 삼았다. 850hPa 기압면은 지상의 마찰이 크게 작용하지 않으면서도 지상의 기압계 특성을 잘 반영하는 높이로 가정하였다. 수식 (1)에 나타나 있듯이 EPV는 그 구성 변수들의 곱으로 이루어진 비선형 구조를 갖는다. 따라서 상대소용돌이도와 연직안정도를 먼저 연평균한 후 수식 (1)에 적용한 결과는 6시간 간격으로 EPV를 직접 계산한 후 연평균한 결과와 물리적으로 다르다. 본 연구의 관심은 순간의 기압계 양상이 어떻게 변화하고 있는지를 파악하는 데 있으므로, 6시간 간격의 EPV를 직접 계산하여 연평균에 활용하였다.

이렇게 구해진 EPV들로부터 연평균장을 작성하고 각 지점별로 30개의 연평균 EPV들에 따른 단순선형회귀모델을 구축하였다. 단순선형회귀모델의 1991년 예측 값을 M1, 2020년 예측 값을 M2라고 하자. 그 편차 값(M2-M1)은 평년 기간 관측 값에 기록되어 있는 연간 EPV의 변화량을 나타낸다.

3) 가용상대소용돌이도 제안

EPV의 유용성에도 불구하고 EPV 값의 단위(10^-6Km²s^-1kg-¹)가 상대소용돌이도의 단위(s^-1)와 달라 실제 관측된 상대소용돌이도와 대등한 비교가 불가능하며, 이는 소용돌이도의 변화를 직관적으로 이해하기 어렵게 만든다. 이에 본 연구는 EPV의 보존 특성을 반영하되 상대소용돌이도 분포의 변화를 보다 실질적으로 이해할 수 있도록 다음과 같은 “가용상대소용돌이도(Available Relative Vorticity)” 개념을 도입하고자 한다. 이하 문장에서는 이를 ARV로 표기하였다.

여기서, s는 연직 안정도 -∂θ∂p를 표시한 것이며, ARV는 주어진 EPV 조건에 따른 안정도와 상대소용돌이도 관계를 표현한다. 이는 수식 (1)을 상대소용돌이도(ζ)에 대해 다시 정리한 식이다. 이로써, ARV는 가상의 안정도 환경에서 출현할 수 있는 상대소용돌이도의 수준을 추정한 것이 된다. 어느 지점의 지형은 고정되어 있으므로 일정 EPV 내 안정도의 변동은 지형에 따른 강제 상승 및 하강을 제외한 다른 단열 운동에 따른 것이다. 기후환경의 변화에 따른 어느 지점의 EPV 증감은 ARV의 변동폭을 다르게 만든다. 여기서 우리는 EPV 변화에 따른 ARV의 출현이 특히 낮은 안정도 여건에서 잘 드러난다는 점에 주목한다(그림 1). 높은 안정도 환경에서와 달리, EPV 변화에 따른 ARV의 반응은 낮은 안정도 환경에서 잘 나타나는 구조를 갖고 있다. 기후 규모를 고려해 모식화된 그림 1의 ARV는 양의 안정도 분포 구간을 표출한 것이다. 여기 g는 9.8ms^-1이며, f는 37°N에 해당하는 을 8.78･10^-5s^-1예시로 적용하였다. EPV의 종류는 한반도 부근에 0.0에서 1.0 값들(단위: 10^-6Km²s^-1kg^-1)을 사용하였다.

그림 1.

주어진 EPV 조건에서 안정도와 ARV의 관계. 붉은 선들은 4.0~6.0 안정도 수준(단위: 10^-4K Pa^-1)에서의 ARV 결과를 표시한 것임. 붉은 숫자들은 각각 해당 EPV(단위: 10^-6Km²s^-1kg^-1)의 크기를 나타냄

각 지점이 경험하는 안정도 환경이 다르므로, 지점별 ARV의 체감 수준이 다르게 나타나는 점을 고려할 필요가 있다. 본 연구는 지점별로 경험한 평년기간 연평균 안정도의 누적확률분포로 부터 하위 10%에 해당하는 값을 해당 지점의 “불안정”환경으로 정의하였다(그림 2). 안정도 계산에는 925hPa과 700hPa 기압면 사이의 온위 기울기가 사용되었다. 이를 수식 (2)에 적용하여 산출된 연평균 ARV는 지점별 기후환경에 따라 10년에 1번 수준으로 경험할 수 있는 상대소용돌이도의 정도를 표출하는 것으로 이해될 수 있다. 그림 1을 통해 보인 한반도 영역에서 하위 10% 수준의 안정도(단위: 10^-4K Pa^-1)를 대략 4.0~6.0 수준이라고 볼 때 ARV의 변동이 나타나는 구간은 붉은 선으로 표시된다. 한편, 기상 재해에 대한 사회적 대응 수준이 지역별로 해당 지역의 기후값에 기반한다고 가정할 때 ARV의 효과는 ARV와 기후값의 차이를 통해 보다 실질적으로 이해될 수 있다.

그림 2.

한반도 영역 대류권 하부(925~700hPa) 안정도의 지점별 하위 10% 확률수준 값 분포(1991~2020년)

4. 분석 결과

1) 연평균 에르텔위치소용돌이도의 분포

그림 3은 한반도 영역의 대류권 하부에 나타난 연평균 EPV의 분포를 분석한 것이다. 대류권 하부를 대표하기 위해 850 hPa의 기압 고도를 사용하였고, 분석기간은 평년기간(1991~2020년)을 대상으로 하였다. 함경산맥, 태백산맥, 소백산맥으로 이어지는 백두대간, 즉 능선을 따라 EPV의 기후적 특성이 잘 드러남으로써 소용돌이도에 미치는 지형의 영향이 크다는 것을 짐작할 수 있다(그림 3a). EPV는 공기기둥의 위도변화와 단열가열에도 보존되는 값으로서, EPV의 크기가 다르게 분포하는 것은 그 만큼 비단열가열의 영향이 공간적으로 다르게 나타난 결과임을 보여준다. 남한지역의 경우 태백산맥과 소백산맥의 동쪽 영역으로 낮은 EPV 영역이 나타나는 반면, 북한지역의 경우 개마고원 및 함경산맥의 동쪽 또는 남동쪽 영역에는 높은 EPV가 나타나는 것이 특징이다. 선형회귀모델을 통해 분석된 기후 평년기간(1991~2020년) EPV의 변화를 보면 서해안, 남부지역과 제주도 부근의 EPV가 증가하는 것과 달리 나머지 대부분 지역의 EPV가 감소한 것으로 나타났다(그림 3b). EPV의 증가 보다 감소 경향이 보다 뚜렷하게 나타나며, 그중 유의한 감소 경향을 보인 지역은 영동지역이다(초록색 점 표시). 소용돌이도는 양의 값이 저기압성을, 음의 값이 고기압성을 의미한다. EPV, 즉 “위치”소용돌이도는 말 그대로 저기압성 소용돌이도가 발휘될 수 있는 정도를 나타낸다. EPV의 증가는 동일한 불안정 환경에서 이전보다 더욱 강한 저기압성 소용돌이도를 만들어낸다. 역으로, EPV의 감소는 같은 불안정 환경에서 저기압성 소용돌이도가 이전보다 약하게 발달하는 결과를 가져온다.

그림 3.

한반도 영역 대류권 하부(850 hPa)의 연평균 EPV 분포(1991~2020년). (a) 평년평균(1991~2020년), (b) 선형회귀모델을 통한 평년기간내 변화량. 초록색 점 표시는 95% 신뢰수준으로 유의한 지점을 의미한다

2) 연평균 가용상대소용돌이도의 분포

현상으로 드러난 소용돌이도를 상대소용돌이도라 한다. EPV가 소용돌이도의 기후적 구조를 잘 표현하지만 상대소용돌이도와 물리적인 단위가 달라, 본 연구는 EPV가 제시하는 실제 상대소용돌이도의 크기를 이해할 수 있도록 ARV를 고안하였다. 앞서 방법론에서 설명했듯이 ARV는 불안정한 환경에서 EPV의 성능을 잘 드러낸다. 그림 4는 각 지점별로 기후 평년기간내 30개 연평균 안정도 수치들의 하위 10% 수준의 안정도 환경에 해당하는 상대소용돌이도를 ARV로 표현한 것이다. 안정도 계산에는 925hPa과 700hPa 사이 기층의 온위 기울기가 사용되었다. ARV의 기후값과 평년기간 변화량은 구조적으로 EPV와 유사한 패턴을 보인다. 가용한 저기압성 소용돌이도 환경이 태백산맥과 소백산맥의 동쪽에서 상대적으로 낮게 나타나는 기후적 특성이 ARV를 통해 다시 확인된다. 상대적으로 활발한 저기압성 소용돌이도가 함경산맥의 동쪽 또는 남동쪽 연안과 해상에 나타나는 것도 확인된다. 시간에 따라 서해안 지역, 남부지역과 제주도 부근의 저기압성 소용돌이도 환경이 강화되는 특성도 EPV를 통해 파악한 것과 같다. 이는 각 지점별로 하위 10%의 안정도 환경을 적용한 것으로서 해당 지점에서 10년에 1번 정도 나타날 수 있는 연별 상대소용돌이도 크기를 의미한다.

그림 4.

한반도 영역 대류권 하부(850 hPa)의 연평균 ARV 분포(1991~2020년). (a) 평년평균(1991~2020년), (b) 선형회귀모델을 통한 평년기간내 변화량. 초록색 점 표시는 95% 신뢰수준으로 유의한 지점을 의미한다

3) ARV와 상대소용돌이도의 지점별 편차

그림 4의 ARV는 지점별로 다르게 분포하는 불안정한 상황을 가정한 결과라는 점에서 의미가 있지만, 그 크기를 체감하는 것은 지점별 기후값과의 차이를 통해서 보다 실질적으로 드러날 수 있다. 예들 들어, 어느 지점의 ARV 크기가 크다 하더라도, 평균적 상대소용돌이도와 차이가 크지 않다면 해당 지점의 ARV는 재해를 유발할 여지가 상대적으로 감소하게 될 것이다. 이는 상대소용돌이도의 기후값에 따라 가뭄, 산불 또는 홍수와 같은 기상 현상에 대한 사회적 적응과 대비 수준이 다를 것이라는 가정에 기반한다. 예를 들어, 저기압성 소용돌이도가 기후적으로 강한 지역은 그에 상응하는 홍수 대비 체계가 이미 갖추어진 경향이 있어, 동일한 ARV 크기라도 실질적 피해로 이어질 가능성이 상대적으로 낮을 수 있다. 그림 5는 실제 관측된 30년 평년기간의 연평균 상대소용돌이도의 기후값과 선형회귀모델을 통한 변화량을 보여준다. 이것들의 분포가 그림 4와 비슷한 패턴을 보이는 것은 결과적인 소용돌이도의 출현이 주어진 ARV의 환경을 잘 따른다는 것을 보여준다. 한편, 언급한 것과 같이 본 연구의 관심은 그림 4와 5의 차이에 있다.

그림 5.

한반도 영역 대류권 하부(850 hPa)의 연평균 소용돌이도 분포(1991~2020년). (a) 평년평균(1991~2020년), (b) 선형회귀모델을 통한 평년기간내 변화량. 초록색 점 표시는 95% 신뢰수준으로 유의한 지점을 의미한다

그림 6은 ARV가 실제 관측된 상대소용돌이도로부터 갖는 편차의 분포를 나타낸다. 이 편차는 각 지역 주민이 기후적으로 적응된 소용돌이도 수준 대비 ARV가 초과하는 정도, 즉 체감 정도로 이해될 수 있으며, 실질적인 재해 가능성을 반영한다. 양(음)의 편차가 클 수록 해당 지점에서 ARV에 대한 저기압성(고기압성) 소용돌이도에 대한 체감 정도가 크게 나타나며, 이는 실질적인 재해 가능성으로 작용함을 의미한다. 역학적으로 볼 때 그림 4와 그림 5가 위도에 따른 영향을 받은 결과라면(수식 (2) 참고), 그림 6은 위도의 영향이 상쇄됨으로써 안정도의 차이가 드러난 결과이다. ARV의 기후값은 한반도의 대부분 지역에서 양의 편차를 나타낸다(그림 6a). 양의 편차는 평안북도와 함경산맥의 동쪽 및 남동쪽, 그리고 동해상에서 상대적으로 크게 나타나는 반면, 개마고원 일대에서는 상대적으로 약하게 나타난다. 양의 편차가 크다는 것은, 해당 지점이 불안정한 환경을 맞이했을 때 실제 관측되는 소용돌이도보다 더 큰 저기압성 소용돌이도가 발현될 여지가 크다는 것을 의미한다(그림 1 참고). 즉 이들 지역은 저기압성 소용돌이도에 대한 체감 정도가 상대적으로 크게 나타나는 것이다. 한편, 평년기간 변화량은 한반도 영역의 동쪽과 서쪽에서 다른 경향을 나타내고 있다(그림 6b). 평안북도 일부, 평안남도, 황해도, 경기도, 충청남북도와 전라남북도 지역은 저기압성 소용돌이도 편차가 커져 재해 발생에 유리한 기후 여건이 형성된 반면, 평안북도 일부, 함경도, 강원도, 경상남북도 지역은 주로 고기압성 소용돌이도의 편차가 커져 재해 발생에 유리한 기후 여건이 형성된 것으로 나타난다. 이러한 공간적 분포의 원인은 백두대간으로 대표되는 한반도의 지형적 특성과 해양의 영향 등 다양한 요인이 관여할 수 있으며, 이에 대한 상세한 분석은 향후 연구를 통해 다루어질 수 있을 것이다.

그림 6.

(a) ARV 평년평균과 상대소용돌이도 평년평균의 차이, (b) ARV 변화량과 상대소용돌이도 변화량의 차이[그림 4(b)와 그림 5(b)의 차이]

그림 3의 EPV가 기상학적으로 제공된 재해 여건의 분포를 보여준 것이라면, 그림 6은 사회적 대비 수준을 넘어서는 재해의 강도를 보여주는 것으로서 실질적인 가치가 있다. 이는 앞선 가정과 같이, 각 지점의 소용돌이도 기후값이 해당 지역의 사회적 적응 수준을 반영한다는 가정에 근거하며, ARV와 기후값의 편차가 클수록 그 초과분만큼 실질적 재해 가능성이 높아지는 구조이다. 최근 년도에 나타난 일부 재해 사례들을 통해서도 그 영향을 추정해 볼 수 있다. 2025년 대형 산불 사례를 포함하여, 2020년 이후 산불 빈도와 피해 면적은 과거에 비해 높은 수준을 보이며 그 주요 피해 지역이 강원도와 경상도 지역을 중심으로 나타나고 있다(기상청, 2026; 산림청, 2026). 물론, 주요 재해 지역은 산지가 넓게 분포하는 지역적 특성에 따른 것이기도 하다. 그런데 그림 6을 보면, 이들 동쪽 지역은 기후값 자체로는 저기압성 편차가 우세하지만, 평년기간 동안의 변화 경향에서는 오히려 고기압성 소용돌이 편차가 커지는 방향으로 나타난다. 즉 현재의 상태보다 그 변화 추세에서 건조한 환경으로의 강화가 잘 드러난다. 동일한 기후적 배경과 변화 경향에 따른 건조한 대기 환경은 동해안 지역을 중심으로 가장 크게 나타나고 있다. 2025년 강릉 지역의 극심한 가뭄 역시 이러한 기후환경 변화가 가장 두드러지게 나타나는 지역에서 발생하였다(기상청, 2025; 기상청, 2026.1.6.). 한편, 2024년 압록강 주변으로 나타난 신의주 일대의 대홍수 재해 지역 또한 저기압성 소용돌이 편차가 가장 크게 증가하는 지역과 지리적으로 일치한다(안윤석, 2024; 하채림, 2024). 상대적으로 다른 지역에 비해 더욱 건조한 환경에 적응된 지역으로서, 이러한 저기압성 소용돌이도 편차가 더욱 그 피해 여지를 확대시키는데 영향을 미쳤을 가능성이 크다.

실제 재해 사례들은 보다 많은 사회적인 요인들이 복합적으로 가세한 결과로서 단순히 본 연구에서 다룬 기후적 배경만으로 해석할 수는 없다. 그럼에도 불구하고, 해당 재해 사례들이 본 연구에서 분석된 기후환경 및 그 변화 양상과 맥락을 같이하는 것은 이 결과가 아직 출현하지 않은 향후 재해 사건들의 윤곽을 보여주는 것임을 암시한다. 본 연구에서 분석된 변화 경향은 1991년과 2020년 사이의 관측 값으로 산출되었지만, 위 재해 사례들은 그 이후에 나타난 현상들이라는 점에서 본 연구의 분석 틀이 향후 재해 분석에 응용될 수 있는 가능성을 시사한다. 이에 따라, 기후환경의 기후값과 그 변화경향을 고려한다면 이미 나타난 사례들은 우연한 단발적 사건이 아니며 다시 유사한 현상이 비슷한 지역에 다시 나타날 수 있는 상황인 것으로 사료된다. 이러한 맥락에서 그림 6을 다시 살펴보면 남한지역의 서쪽에 해당하는 서해안 지역 중심의 집중호우와 북한지역의 함경도 지역의 산불 및 가뭄의 재해 여건도 높아져 있는 상황으로 분석된다.

5. 요약 및 토의

본 연구는 소용돌이도 분석을 통해 근래 한반도 영역에 나타나는 극한기상현상들의 기후적 배경을 이해하고자 하였다. 소용돌이도는 유선함수의 공간상 이차 미분에 해당하는 것으로서 기압계의 국지적인 굴곡을 잘 표현하는 역학 변수이다. 특히, 에르텔위치소용돌이도(Ertel's Potential Vorticity, EPV)는 위도 변화와 기층의 수축 또는 신장에도 보존되는 양으로서 공기기둥의 역학 구조를 이해하는데 매우 유용한 지표이다. 우리는 30년 평년기간(1991~2020년) 동안 대류권 하부 850 hPa 기압고도의 EPV가 한반도 영역 각 지점에서 어떤 기후 분포를 보이고, 또한 어떤 변화 경향을 겪었는지를 분석함으로써 소용돌이도로 진단되는 역학적인 기후환경의 분포와 그 특성을 진단하였다.

EPV의 크기가 크다는 것은 어느 지점이 불안정할 때 나타날 수 있는 상대소용돌이도가 크다는 것을 의미한다. 한편, EPV 자체는 우리가 경험하는 상대소용돌이도와 단위가 달라 그 크기를 이해하기 어려우므로, EPV가 제시하는 가용한 상대소용돌이도의 크기를 이해하기 위해 ‘가용상대소용돌이도(Available Relative Vorticity, ARV)’라는 지표를 고안하였다. 이를 표현하기 위해 각 지점별로 평년기간(30년) 동안 나타난 연평균 불안정들의 하위 10%에 수준을 “불안정” 환경으로 정의하고, 이에 해당하는 ARV의 분포를 산출하였다. ARV는 지점별로 다른 불안정도의 분포를 고려한 결과라는 점에서 의미가 있지만, 어느 지점의 실질적인 재해 위험을 파악하기 위해 ARV와 상대소용돌이도 기후값 간의 편차, 즉 ‘ARV의 지점별 체감 정도’를 최종 분석 지표로 활용하였다. 이는 상대소용돌이도의 기후값에 따라 가뭄, 산불 또는 홍수와 같은 기상 현상에 대한 사회적 적응과 대비 수준이 다를 것이라는 가정에 기반한 것이다.

분석 결과, 평년기간(1991~2020년) 한반도 영역에서 EPV는 함경산맥, 태백산맥, 소백산맥으로 이어지는 백두대간, 즉 능선을 따라 그 기후 특성을 잘 드러냈다. 남한지역의 경우 태백산맥과 소백산맥의 동쪽 영역으로 낮은 EPV 영역이 나타나는 반면, 북한지역은 개마고원 및 함경산맥의 동쪽 또는 남동쪽 영역으로 높은 EPV의 분포를 보였다. 선형회귀모델로 분석한 기후 평년기간 EPV는 서해안, 남부지역과 제주도 부근에서 증가를, 나머지 대부분 지역에서는 감소를 보였으며 가장 뚜렷한 감소를 보인지역은 영동지역으로 나타났다. EPV 높거나 양의 편차를 보인 지역은 저기압성 소용돌이 편차가 주로 영향을 미치는 것을 의미하며, 반대로 EPV가 낮거나 음의 편차를 보인 지역은 고기압성 소용돌이 편차가 주로 영향을 미치는 지역을 의미한다. 이러한 EPV의 기후값과 변화 패턴은 ARV에도 유사하게 나타나며, 이에 따른 저기압성 소용돌이도는 집중호우나 홍수 발생에 유리한 기후환경을, 고기압성 소용돌이도는 가뭄과 산불 발생에 유리한 기후환경을 시사한다. 이는 향후 사례 분석을 통해 실질적으로 파악해야 할 부분이다.

EPV의 기후환경이 제시하는 지역별 재해 위험은 종합적으로 ARV의 체감 정도 지표를 통해 분석되었으며, 이는 최근 한반도 영역에서 발생한 재해 사건들의 발생 지역과 지리적으로 부합하는 것으로 나타났다. 한반도 내륙 지역은 고기압성 소용돌이 편차가 우세한데다 평년기간내 동쪽으로 그 편차가 더욱 커짐으로써 건조한 환경이 강화되는 결과를 가져왔다. 이러한 배경에서 강원도와 경상도 지역을 중심으로 2020년 이후 산불 빈도와 피해 면적이 과거에 비해 높은 수준으로 나타났고, 2025년에는 경상도 지역에서 기록적인 대형산불이 출현하였다. 영동지역에서는 고기압성 소용돌이도의 기후값 자체가 큰 데다 그 변화 경향마저 건조한 상황을 가속하는 쪽으로 나타나면서 2025년 강릉 지역의 극심한 가뭄 역시 이러한 변화가 가장 두드러지게 나타나는 지역에서 발생하였다. 한편, 2024년 압록강 주변으로 나타난 신의주 일대의 대홍수 재해 지역은 저기압성 소용돌이 편차가 가장 크게 증가하는 지역과 지리적으로 일치하는 것으로 나타났다. EPV의 기후값과 그 변화경향은 1991년에서 2020년 사이의 평년기간에 대해 분석된 것으로서, 2020년 이후 나타난 기상 재해 현상들과 독립적이라는 점에서 분석된 기후적 배경의 가치가 크다고 할 수 있겠다. 이런 맥락에서, EPV의 기후환경은 아직 충분히 드러나지 않은 잠재적 재해 위험 현상을 암시하기도 한다. 호남 서해안 지역의 경우 저기압성 소용돌이도가 더욱 활발해진 경향을 보이고 있어 보다 기록적인 집중호우의 출현가능성이 높아졌으며, 함경도 지역의 경우 고기압성 소용돌이의 편차가 증가함으로써 강수량이 줄고 건조 및 가뭄 현상이 나타날 가능성이 증가한 상황인 것으로 해석된다.

본 연구에서는 EPV라는 역학 보존량을 활용하여 한반도 영역의 기후환경 변화량을 산출하고, 새롭게 고안된 ARV를 통해 지역별로 가용한 상대소용돌이도의 크기를 진단하였다. 여기서 EPV는 다양한 기후적 환경의 역학 기준이 되어 주었으며, ARV는 결과를 보다 현실적으로 이해할 수 있도록 도움을 주었다. 또한, 이 과정에서 활용된 ARV 체감 정도는 지점별로 다르게 분포하는 안정도 특성과 기후값 크기를 고려하여 실질적인 재해 위험도 분포를 제공했다는 데 가치가 있다. 한편, 본 연구는 결과적으로 분석된 기후환경의 변화 경향을 반드시 지구온난화의 영향이라고 단정짓지는 않는다. 이 변화 경향은 최근 기후 평년기간 30년 동안 기후값 주변으로 나타난 기울기로서, 최신 기후값을 입체적으로 이해하고 최근의 기후를 해석하는데 목적을 두었다. 이처럼, 본 연구는 연평균 값들을 대상으로 평년기간에 대한 기본적인 분석을 수행한 것이어서, 계절 특성을 비롯한 다양한 기후변동 특성이 구분되지 못했다는 한계가 있다. 본 연구에서 나타난 지역적인 기후 반응의 공간적 패턴과 그 물리적 원인에 대한 해석과 이해는 별도의 상세 분석이 필요하다. 향후 본 연구의 분석 틀을 활용하되 계절변동을 포함한 다양한 변동성과 그 반응을 해석함으로써 한반도 영역에서 일어나는 날씨 및 기후 현상의 배경을 보다 상세히 이해할 수 있을 것으로 기대한다.