1. 서 론

IPCC(Intergovernmental Panelon Climate Change) 5차 보고서(IPCC, 2013)에 따르면 지구온난화에 따른 급격한 기후변화의 영향으로 전 세계적으로 한파와 폭설, 집중호우, 가뭄 등 이상기후가 발생하고 있다. 이중 폭설의 원인은 기후변화에서 찾을 수 있다. 최근 들어, 지구온난화로 인해 북극지역의 얼음이 녹으면서 구름을 대량 발생시키고, 이로 인해 시베리아 등 북반구지역의 적설량이 증가하며, 증가된 눈과 구름의 영향에 따른 지표온도변화로 찬 공기가 남하하여 우리나라를 포함하는 고위도 북반구에 폭설이 빈번하게 발생하고 있다(Korea Meteorological Administration, 2010). 실제로 고위도 북반구 지역에서 폭설 및 한파로 많은 피해가 발생하였는데, 2014년 1월 뉴욕, 보스턴, 시카고, 워싱턴 DC 등 미국 북동부의 폭설 피해, 2013년 11월 중국 동북부 헤이룽장성과 지린성에 폭설피해 등이 발생하였다(Han, 2011). 북반구에 위치한 우리나라의 경우도 2000년대 초반까지는 폭설피해가 간헐적으로 발생하였는데 반해, 2000년대 중반부터는 꾸준히 발생하고 있으며, 특히 지난 2011년 2월과 2014년 2월의 강원도 지역의 기록적인 폭설로 인해 많은 피해가 발생하였다.

폭설은 많은 인명과 재산피해를 수반하기 때문에 심각하다. 최근 10년(2003~2012) 연평균 자연재해 피해액 1.4조 원 중 폭설에 의한 피해액은 1,700억 원으로 전체 자연재해 피해액의 약 12%를 차지했다. 지역적으로는 호남권과 충청권에서 전국 피해액의 81%가 발생하였다(Disaster Annual Report, 2012). 폭설로 인해 발생하는 직접적인 피해는 도로 및 인명피해 뿐 아니라 주택, 건물, 비닐하우스, 축사 등 적설량에 따라 적설하중을 받는 주요시설물의 피해가 주로 발생하게 된다. 실제로 소방방재청의 재해연보에 따르면 2001년 발생한 폭풍설로 인해 비닐하우스 3,455ha, 축사·잠사 13,480개소 등이 피해를 입었으며, 2004년 발생한 폭설에 의해 비닐하우스 2,211ha, 축사·잠사 8,990개소, 2005년 발생한 폭설로 인해 비닐하우스 1,242ha, 축사 9,037개소 등이 피해를 입었다(Ahn et al., 2015).

이처럼 기후변화로 인한 폭설은 그 빈도와 강도가 점차 증가되어 나타나면서 사회적, 경제적으로 심각한 피해를 초래하고 있다. 이러한 폭설피해를 저감시키기 위해서는 지상관측소에 의해 축적된 데이터를 바탕으로 강설의 변화양상을 파악하고, 폭설이 자주 발생하는 취약지역의 파악이 선행되어야 한다. 나아가 기후변화로 인한 강설량을 예측하고 폭설지역을 평가함으로써 적절한 대응책을 강구해야 한다.

강설 및 폭설을 분석한 과거 연구를 살펴보면 Frei et al. (1999)는 북아메리카와 러시아와 같은 극지방에서는 지구의 기온상승으로 인하여 적설면적의 감소가 예상될 것으로 분석하였다. Lee and Rhyu(2003)은 서울, 강릉, 군산, 대구를 대상으로 과거 30년간의 신적설량과 강설일수를 분석하였고. Kim et al. (2012)은 5개의 대설지역을 울릉도, 영동북부, 서태백산맥, 소백산맥북서부, 남해안으로 구분하여 과거 30년 동안 적설량의 시공간적 경향성을 분석하였다. Ahn et al.(2015)은 기상관측소의 적설심 자료와 Terra MODIS 위성영상을 이용하여, 대표 시설물에 대한 폭설 취약지역을 분석한 바 있다. 또한 기후변화 시나리오를 이용하여 미래 강설을 예측한 연구로 Joh et al. (2011)은 13개 GCM 자료를 이용하여 강설가능성을 일 최저 온도와의 상관성에 초점을 맞추어 미래의 강설가능성과 전국 중권역별 강설량을 예측하였고, Soncini and Bocchiola(2011)는 이탈리아 알파인 지역을 대상으로 강설을 제공하는 2개 GCM 자료를 이용하여 관측자료와의 통계적 분석을 통해 미래 강설을 예측하고 평가하였다. 이와 같은 강설 관련 연구는 대부분 현재의 현상을 분석하고 있으며, 미래의 강설가능성 및 취약지역 도출에 대한 연구는 상대적으로 미흡한 실정이다.

본 연구에서는 전국 기상관측소의 과거 40년(1971~2010) 동안의 적설심 자료를 이용하여 과거 전국적인 폭설일수 및 최대 적설심을 분석하여 시간적, 공간적인 규모 및 상황을 파악한다. 이후 미래 강설량을 예측 및 폭설 취약지역의 분석을 위해 과거 30년(Baseline: 1984~2013) 동안의 적설심 자료를 이용하여 전국 적설심 분포도를 작성하고, RCP 기후변화 시나리오와 물당량을 이용하여 예측한 미래 적설심 분포도(2020s, 2050s, 2080s)와 비교분석 한다. 마지막으로 전국 대표 시설물별 적설 설계기준과의 비교를 통해 미래 폭설 취약지역을 추출하여 제시하고자 한다.

2. 재료 및 방법

2.1 기상 자료

본 연구에서는 미래 강설량 예측 및 폭설 취약지역 분석을 위해 기상청에서 제공하는 전국 92개 기상관측소(지상관측소 78개, 공동협력관측소 14개)의 최심신적설량(신적설) 및 최심적설량(구적설) 자료를 수집하였다(Fig. 1(a)). 과거 폭설일수의 변화분석 및 최대 적설심 공간분포도 구축을 위해 과거 40년간(1971~2010)의 자료를 수집하였으며, 비교를 위해 과거 동일한 네 기간(1971~1980, 1981~1990, 1991~2000, 2001~2010)으로 분류하여 분석하였다. 또한 미래 강설량과 비교목적으로 사용하기 위한 Baseline 적설심 분포도 작성을 위해 3년간의 자료를 추가로 수집하여 과거 30년간(1984~2013)의 적설심 자료를 분석에 이용하였다.

수집된 최심신적설량 및 최심적설량 지점 자료들은 공간자료로 변환하기 위한 공간보간법으로는 역거리 가중법(IDW: Inverse Distance Weight)을 이용하였다. IDW와 같은 공간적으로 연속된 자료를 가정한 방법으로 실제 적설면적을 추출하는 것은 정확하지 않을 수 있지만, 우리나라의 적설은 특성상 대설이 발생한 연도의 경우 전국의 반 이상을 뒤덮는 형태로 발생하고 2~3년 치 대설분포의 면적을 중첩한다 하더라도 전국이 모두 커버되는 형태를 보인다. 본 연구는 30년 이상의 적설면적을 중첩하여 비교하게 되므로 IDW 공간보간법을 사용해도 무방하다고 판단된다. 기존 연구들에서도 IDW 공간보간법을 사용하여 적설면적을 추출한 사례가 많이 있다(Kim et al., 2011a; Kim et al., 2011b; Ahn et al., 2015).

공간보간법은 특정지점의 관측값을 얻은 후, 이를 이용하여 알고자 하는 지점의 값을 예측하는 방법으로 많이 사용되고 있다. 대표적인 공간보간법으로는 역거리 가중법, Spline, 크리깅 등이 있다. 크리깅 보간법은 이미 알고 있는 데이터들의 선형 조합으로 원하는 지점에서의 속성값을 예측하는 방법으로, 값을 추정할 때 실측값과의 거리 뿐 만 아니라 주변에 이웃한 값 사이의 상관강도를 반영한다. 크리깅 보간법은 통계적으로 매우 우수하다고 알려져 있지만 새로운 점에서 보간을 수행할 때마다 새로운 가중치를 계산해야 하므로 많은 양의 계산이 필요하다는 단점이 있다. 반면 역거리가중법은 주변의 가까운 지점으로부터 선형으로 결합된 가중치를 사용하여 새로운 셀의 값을 결정하는 방법으로 가까이 있는 실측값에 더 큰 가중치를 주어 보간한다(Ahn et al., 2015). Blackmore and Moore(1999)에 의하면 표본의 수가 증가하면 크리깅 보간법에 비해 역거리 가중법이 더 간단하면서도 시각적으로 보다 향상된 지도를 만들 수 있다고 분석하였다. 역거리 가중법은 Eqs. (1) and (2)와 같이 나타낸다.

 (1)

여기서, 는 위치 에서 예측하고자 하는 값을 나타내며, 은 관측지점의 수, 는 관측지점 에 사용할 가중치, 는 관측지점 에서의 관측값을 나타낸다. 여기에서 가중치 는 Eq. (2)와 같이 거리가 가까이 있는 실측값에 더 큰 가중치를 주게 된다.

 (2)

여기서, 는 관측지점 와 예측지점 사이의 거리를 나타내며, 지수에 포함된 는 거리에 따라 가중치의 변화정도를 결정한다.

2.2 AR5 기후변화 시나리오 자료

IPCC 5차 평가보고서(AR5)의 결과인 RCP(Representative Concentration Pathway) 시나리오는 AR4에서 사용된 이산화탄소 농도에 따른 시나리오인 SRES A2, A1B, B1 등에 대응하는 새로운 시나리오이다. RCP 시나리오는 최근의 온실가스 농도변화 경향을 반영하였으며, 해상도 등을 업그레이드하였다. RCP 시나리오는 대표 온실가스 농도를 이용하여 2.6, 4.5, 6.0, 8.5의 4개 시나리오를 제시 하고 있으며, 이중 RCP 4.5(CO2 540 ppm), RCP 8.5(CO2 940 ppm) 시나리오를 이용하였다. RCP 4.5는 온실가스 저감 정책이 상당히 실현되는 경우이며, RCP 8.5는 현재 추세(저감 없이)로 온실가스가 배출되는 시나리오이다. 사용된 모델은 HadGEM3-RA 모형이며 기상청에서 제공하는 지역기후모델을 이용하여 역학적 상세화된 12.5km 해상도의 한반도 전망자료를 사용하였다. 수집된 과거 30년(1984~ 2013) 온도, 강수 자료를 이용하여 다음의 방법으로 통계적인 유사성을 가지도록 보정하였다. 온도의 경우 Eq. (3)과 같이 나타낸다.

 (3)

여기서, 는 보정된 미래의 온도, 는 과거 30년 기준기간 동안 관측된 온도, 는 GCM에서 모의된 미래 온도의 평균, 는 과거 기준기간 동안의 RCM에서 모의된 온도의 평균을 말한다. 강수량의 경우 Eq. (4)와 같이 나타낸다.

 (4)

여기서, 는 보정된 미래의 강수량, 는 과거 30년 기준기간 동안 관측된 강수량, 는 RCM에서 모의된 미래 강수량의 평균, 는 과거 기준기간 동안의 RCM에서 모의된 강수량의 평균을 말한다. 이 기법에 의해 각 시나리오별로 보정된 온도 및 강수량은 Fig. 2와 같다.

2.3 물당량

미래 강설량 예측을 위해 Joh et al.(2011)이 제시한 물당량(SWE, Snow Water Equivalent = Snow Depth / Precipitation Depth)을 사용하였다. 전국 중권역 단위로 산정된 물당량 값 및 최저온도 경계값을 제시하고 있는데 이를 이용하여 미래 강설량 추정이 가능하다. 강설이 발생할 수 있는 온도 조건(온도 경계값)을 파악하기 위해 먼저 기상청에서 제공하는 최고·최저 온도, 강수량 및 신적설 자료를 이용하였다. 특히 신적설 자료는 각 관측소마다 제공하는 기간이 다르므로, 1990년부터 2009년까지의 자료를 제공하는 전국 관측소 42개를 선정하여 연구를 수행하였다(Fig. 3(a)).

신적설심이 구축된 날은 강설이 발생한 날이므로 그 날의 최고·최저 온도별로 추출하여 평균값을 산정하였다. 기상청에서 제공하는 자료는 일 자료로는 하루 중 어느 때에 강설이 발생한 것인가에 대한 파악이 불가능하므로, 최고·최저 온도별로 나누어 추출하였다(Joh et al., 2011). 추출된 최고·최저 온도 경계값을 다시 강수량에 적용하여 검정을 실시하였다. 검정 방법은 각 관측소별로 실시되었으며, 실제 강설이 발생한 총 횟수와 온도 경계값을 이용하여 산정한 강설 발생 총 횟수의 비교를 통해 발생 확률에 대한 비교를 실시하였다. 또한 실제 강설이 발생한 날과 온도 경계값을 이용하여 산정한 강설이 발생한 날과의 1대 1 비교를 통하여 발생 적중률(정확도)에 대한 비교를 실시하였다. 다음으로 발생 확률과 발생 정확도에 대한 수치가 만족스러운 값을 나타내도록 온도 경계값을 수정하는 방법을 이용하여 보정을 실시하였다. 이후 DEM을 이용하여 고도에 따른 기온감율을 적용하고, 온도 경계값과 물당량이 Figs. 3(b)~3(d)와 같이 산정되었다. 물당량은 권역별로 8~26까지의 값으로 산정되었으며, 산정된 물당량에 RCP 기후변화 시나리오를 적용하여 미래 강설량을 예측하고 미래 적설분포도를 구축하였다.

2.4 시설물별 적설 설계기준

미래 폭설 취약지역을 분석하기 위해 시설물별 적설 설계기준을 이용하였다. Ahn et al.(2015)은 현재 적용되고 있는 시설물의 적설 설계강도 기준을 평가하기 위해 전국지역별 원예특작물시설의 설계기준 적설심(cm), 축사 설계기준 적설하중(kg/m²), 건축물 설계기준 적설하중(kN/m²) 자료를 수집하여 분석한바 있다. 본 연구에서도 이 세 가지 시설물의 설계기준을 이용하여 Baseline 및 미래 적설면적 분포도와의 비교를 통해 폭설 취약지역을 분석하였다.

원예특작물시설의 경우 대설, 강풍 등 기상재해로 인한 피해를 최소화하기 위해 MIFAFF(2010)에서는 2007년 4월 내재해 설계강도 기준 및 규격시설에 대해 내재해 기준을 지정고시하였고, 2010년 11월 4차에 걸쳐 기준을 개정하였다. 축사의 경우 MIFAFF(2008)에서는 건축구조 설계하중을 3가지형(표준형, 해안형, 산간형)으로 구분하여 설해, 풍해, 및 폭우로 인한 재해로부터 피해를 최소화 할 수 있도록 설계하였다. 건축물의 경우 폭설 등 기상이변에 의해 발생하는 건축물 붕괴사고를 방지하기 위하여 MIFAFF(2009)에서는 지역의 기본지상적설하중을 고려하여 건축물의 설계기준을 개정하였다. 수집된 전국지역별 원예특작물시설의 설계기준 적설심(cm), 축사 설계기준 적설하중(kg/m²), 건축물 설계기준 적설하중(kN/m²) 자료를 시군구 단위로 기준값을 할당하여 map을 작성하였다(Fig. 4).

3. 결과 및 고찰

3.1 기상자료를 이용한 과거 적설 분석

미래 강설량 및 취약지역을 분석하기에 앞서 기상자료를 이용하여 과거 전국적인 적설의 시간적, 공간적인 규모 및 변화 패턴을 파악하고자 하였다. 과거 40년간(1971~2010)의 전국 최심신적설량 자료를 이용하여 과거 동일한 네 기간(1971~1980, 1981~1990, 1991~2000, 2001~2010) 동안에 대설주의보 기준인 5cm이상, 대설경보 기준인 20cm이상, 극단적으로 50cm이상 적설이 발생되었던 폭설일수를 각각 분석하였다(Fig. 5). 대설주의보 기준인 5cm이상 적설이 주로 발생되는 지역은 강원도와 호남지역으로 과거 40년간 큰 변화를 보이진 않았다. 하지만 대설경보 수준인 20cm이상 폭설이 자주 발생한 지역은 최근 2000년대로 갈수록 강원도, 중부, 호남지역 등으로 확대되는 것으로 나타났으며, 폭설일수도 증가하는 것으로 분석되었다. 1990년대까지만 해도 비슷한 공간적 패턴을 보였지만 2000년대로 접어든 후 폭설발생 빈도가 확연히 증가하였다. 극단적으로 50cm 이상 적설이 발생되었던 폭설일수는 강원도 일부지역에서 나타났던 것으로 분석되었다. 과거 각 기간(10년)동안 폭설일수는 5cm이상의 경우 94~125일, 20cm이상의 경우 16~27일, 50cm이상의 경우 9일로 기간별로 일수의 큰 변화는 없었지만 지역적으로 면적이 증가하는 것으로 보아 기후변화로 인해 폭설의 강도가 점차 증가하고 있음을 알 수 있었다.

또한 과거 40년간(1971~2010)의 전국 최심적설량 자료를 이용하여 최대 적설심 공간분포도를 산정하여 분석하였다. 대설주의보 기준인 5cm이상 적설이 주로 발생되는 지역은 전국적으로 비슷한 양상을 보였고, 대설경보 수준인 20cm이상 적설이 발생한 지역은 최근 2000년대로 갈수록 전국을 모두 영향권 안에 포함되어 확대되는 것으로 나타났다. 또한 과거 50cm이상 적설이 발생되었던 지역은 강원도 속초, 강릉 지역에서 정선, 평창, 삼척까지 확대되는 것으로 분석되었다(Fig. 6).

3.2 기후변화 시나리오와 물당량을 이용한 미래 강설량 예측

앞서 구축한 기후변화시나리오 자료의 최저온도, 강수량과 권역별 물당량 값을 이용하여 미래 강설 가능량을 예측하였다. 미래 분석기간은 2020s(2011~2040), 2050s(2041~2070), 2080s (2071~2099)로 설정하였다. RCP 기후변화 시나리오에 따른 적설분포도를 Fig. 7과 같이 구축하였으며, 4.5 시나리오에 따른 최대 적설심은 186.1cm(2020s), 172.5cm(2050s), 172.5cm(2080s)로 분석되었고, 8.5 시나리오에 따른 최대 적설심은 254.5cm(2020s), 161.6cm(2050s), 194.8cm(2080s)로 미래에는 폭설발생이 증가되는 것으로 나타났다. Fig. 8에는 RCP 기후변화 시나리오에 따른 전국 연평균 적설량과 연최대 적설량을 시계열로 나타내었다. 연평균 적설량은 Baseline(1984~2013) 32.9cm를 기준으로 미래에는 적설량이 증가되는 것으로 전망되었지만, 경향성은 미래로 갈수록 감소하는 것으로 나타났다. 특히 4.5 시나리오와 비교하여 8.5 시나리오가 감소경향이 더욱 커짐을 알 수 있었다(Fig. 8(a)). 이는 미래 강설량 예측 시 사용한 최저기온이 미래로 갈수록 증가하기 때문에 연 적설량은 감소하는 것으로 판단된다. 연최대 적설량도 마찬가지고 미래로 갈수록 감소하는 경향을 보였지만, Baseline(1984~2013) 188cm 기준으로 미래에는 과거 30년의 최대치를 초과하는 폭설사상이 발생함을 알 수 있었다(Fig. 8(b)). 즉 미래로 갈수록 연평균 적설량은 감소하지만 폭설발생은 증가하는 경향으로 분석되었다.

3.3 시설물별 적설 설계기준을 이용한 미래 폭설 취약지역 분석

폭설 취약지역을 추정하기 위하여 앞서 과거 적설심 자료를 이용하여 구축한 Baseline(1984~2013) 최대 적설심 분포도와 적설 설계기준의 적설하중을 적설심으로 환산하여 비교하였다. 원예특작물시설의 설계기준은 적설심(cm)이므로 별도의 환산과정은 거치지 않았다. 축사 설계기준 적설하중(kg/m²), 건축물 설계기준 적설하중(kN/m²)은 적설심별 단위면적당 눈의 중량을 곱하여 적설심(cm)으로 환산하였다. 눈의 단위중량은 적설 50cm 이하 1.0(kg/cm․m²), 100cm 이하 1.5(kg/cm․m²), 200cm 이하 2.2(kg/cm․m²), 400cm 이하 3.5(kg/cm․m²)이다(Ahn et al., 2015).

취약지역의 구분을 위해 각 시설물별 적설심(cm)이 양수 값(흰색)이면 안전하고 음수 값이면 취약하며 취약등급을 7등급(안전: 0 이상, 1등급: 0~-20, 2등급: -21~-40, 3등급: -41~-60, 4등급: -61~-80, 5등급: -81~-100, 6등급: -100이상)으로 나누어 분석하였다. 7가지 등급의 의미는 시설물의 설계기준 하중을 적설심으로 환산한 값과 과거 발생했던 최대 적설심 값과 비교한 값으로, 만약 -21~-40등급에 해당된다면 설계기준보다 적설이 40cm 까지 더 발생했던 지역으로 설계기준의 상향조정을 위해 현 기준의 재검토가 필요한 지역이라는 의미이다. 즉, 등급의 수가 커질수록 더욱 취약함을 의미하며, 앞서 언급한 바와 같이 눈의 단위중량은 적설깊이에 따라 커지기 때문에 다르게 적용되므로 등급이 커질수록 취약성은 더욱 커지게 된다.

선택된 원예특작물시설, 축사, 건축물의 시설물에 대한 Baseline과 미래 기간 동안의 취약지역을 도출한 결과는 Figs. 9~11과 같다. Baseline의 경우 Fig. 7에서와 같이 대설지역으로 나타났던 강원도(3~6등급)와 전라북도(1~3등급)가 취약한 것으로 나타났으며, 시군구별로 비교적 다양한 적설기준을 적용하고 있는 원예특작물시설에 비해 축사, 건축물은 전국적으로 취약지역이 많이 발생하였다. 전국적으로 적설량 기준보다 20cm 이상으로 초과하는 적설이 많이 발생하고 있는 것으로 분석되었고, 강원지방과 호남지방은 많게는 60~80cm의 폭설이 더 많이 발생하는 것으로 분석되었다. 미래에는 원예특작물시설의 경우 과거의 취약지역인 강원도 외에도 전국적으로 취약지역이 확대되었는데, 4.5 시나리오의 경우 서울, 경기, 충청남도, 전라남도 지역이 취약한 것으로 분석되었다. 8.5 시나리오의 경우에는 경기도와 경상남도 지역이 취약하게 나타났다. 축사와 건축물의 경우 적설기준이 상세하지 않은 만큼 취약지역도 흡사하게 나타났다. 취약지역은 원예특작물시설과 동일하게 4.5 시나리오의 경우 서울, 경기, 충청남도, 전라남도 지역, 8.5 시나리오의 경우에는 경기도와 경상남도 지역이 취약하게 나타났다. 현재에도 폭설은 지역별로 국지적으로 발생하고 있으며, 기후변화 시나리오별로 예측된 폭설 발생지역은 일정한 패턴은 보이지 않고 있지만 미래에는 과거보다 다양한 지역에서 강도 높은 폭설이 발생될 가능성이 있는 것으로 분석되었다.

폭설 취약지역을 지역별로 살펴보고자 16개 행정구역으로 나누어 적설량과 취약등급을 Tables 1~2에 타나내었다. 취약등급은 해당 행정구역에서 발생할 가능성이 있는 것으로 분석된 최고 등급을 정리한 것이다. 과거 Baseline의 경우에는 강원도와 경상북도에 걸쳐 폭설이 많이 발생하였고, 시설별 취약등급 또한 강원도는 가장 위험한 6등급, 경상북도는 3등급 이상이었으며, 서울, 경기, 제주는 비교적 안전하였다. 하지만 4.5 시나리오의 경우 특히 경기, 인천, 전라남도, 충청남도는 평균 적설량이 각각 49.8%, 68.3%, 69.2%, 47.6% 가량 증가함에 따라, 취약등급도 1~2등급 수준에서 5~6등급을 기록했다. 8.5 시나리오의 경우에는 경기, 경상남도, 인천, 충청북도의 평균 적설량이 각각 38.9%, 44.3%, 48.8%, 10.8% 가량 증가하였고, 취약등급은 1~2등급 수준에서 3~6등급 수준으로 상승했다. 앞서 예측된 바와 같이 현재에는 강원도 지역이 취약지역에 속하고, 현재에는 취약지역에 속하지 않는 지역에 미래에는 폭설 피해 예상지역으로 점차 확대되는 것으로 전망되었다.

4. 결 론

본 연구에서는 전국을 대상으로 기상관측소의 과거 수십년 간의 적설심 자료를 이용하여 전국 적설분포의 시공간적 현황을 파악하고 적설심 분포도를 작성였다. 이후 RCP 기후변화 시나리오의 최저온도, 강수량 및 물당량을 이용하여 미래 강설 가능량을 예측하고, 미래 적설심 분포도를 작성하였다. 마지막으로 전국 시설물의 적설기준을 바탕으로 현재 및 미래의 폭설 취약지역을 추출하여 제시하였다. 그 결과를 요약하면 다음과 같다.

(1)과거 동일한 네 기간(1971~1980, 1981~1990, 1991~2000, 2001~2010) 동안의 대설주의보 기준인 5cm이상, 대설경보 기준인 20cm이상, 극단적으로 50cm이상 적설이 발생되었던 폭설일수를 각각 분석한 결과, 최근 2000년대로 갈수록 강원도, 중부, 호남지역 등으로 확대되는 것으로 나타났으며, 폭설일수도 증가하는 것으로 분석되었다.

(2)또한 과거 기간(1971~1980, 1981~1990, 1991~2000, 2001 ~2010) 동안의 최대 적설심 공간분포도를 산정하여 분석한 결과, 20cm이상 적설이 발생한 지역은 최근 2000년대로 갈수록 전국적으로 확대되었으며, 50cm이상 적설이 발생되었던 지역은 강원도 속초, 강릉 지역에서 정선, 평창, 삼척까지 확대되었다.

(3)기상관측소의 적설심 자료을 이용하여 과거 30년간 Baseline (1984-2013) 적설심 분포도를 작성하고, RCP 시나리오를 이용하여 미래 적설심 분포도(2020s, 2050s, 2080s)를 작성하여 비교하였다. 연평균 적설량은 Baseline(32.9cm)을 기준으로 미래에는 적설량이 증가되는 것으로 전망되었지만, 미래 최저기온의 증가 경향으로 인해 미래로 갈수록 감소하는 추세로 나타났다. 연최대 적설량은 Baseline(188cm)을 기준으로 미래에는 과거 30년 최대치를 초과하는 폭설사상이 발생하였다.

(4)선택된 원예특작물시설, 축사, 건축물의 시설물에 대한 적설기준과 과거 기준기간인 Baseline 적설심 분포도를 비교분석한 결과, 대설지역으로 나타났던 강원도와 경상북도의 취약등급이 각각 6등급, 3등급 이상이었으며, 서울, 경기, 제주는 비교적 안전하였다. 미래에는 취약지역이 확대되어 4.5 시나리오의 경우 경기, 인천, 전라남도, 충청남도의 평균 적설량이 각각 49.8%, 68.3%, 69.2%, 47.6% 가량 증가하고, 취약등급은 5~6등급으로 나타났고, 8.5 시나리오의 경우에는 경기, 경상남도, 인천, 충청북도의 평균 적설량이 각각 38.9%, 44.3%, 48.8%, 10.8% 가량 증가하고, 취약등급은 3~6등급으로 나타났다.

본 연구의 결과에 의하면 기후변화에 따른 온도 및 강수량의 변화에 따른 미래 강설량은 강도가 점차 세지고, 시공간적 패턴이 변화하고 있음을 알 수 있었다. 또한 기후변화에 따른 폭설발생 가능 예상지역을 도출하고, 특정 시설물의 적설기준을 이용하여 행정구역별 취약지역을 도출하여 제시하였다. 본 연구는 미래 강설량을 예측하는 과정에서의 불확실성을 내포하고 있기 때문에 앞으로 다양한 지상관측소의 자료를 활용하여 강설량 예측의 불확실성을 줄이기 위한 노력이 필요할 것으로 판단된다. 본 연구의 결과를 통해 축적된 데이터를 이용한다면, 앞으로 더욱 강하게 발생하는 폭설에 대한 피해를 줄이기 위한 대응책으로 폭설 취약지도의 작성 및 폭설 취약지역의 개발계획을 위한 기초자료로 활용이 가능할 것으로 판단된다.