한국의 대설재해 지역의 변화와 유형 분류에 관한 연구 = A study on changes of disaster area caused by heavy snowfall and classification of the disaster in South Korea|RISS 상세보기

국문 초록 (Abstract)

본 연구에서는 1979∼2014년의 36년 동안의 재해연보를 기반으로 한국의 대설재해 발생 특성을 파악하였다. 대설재해의 공간 분포와 시계열적 변화를 분석하고 대설 피해액과 적설의 관계를 고찰함으로써 다음과 같은 결과를 산출하고, 대설재해 지역의 유형을 분류하였다.
첫째, 대설에 의한 피해일수는 다설 지역인 영동지방과 경상북도 동해안, 호남 서해안에서 길었다. 대설에 의한 인명피해는 주로 해안 지역에서 발생하였고 대설 피해액은 서울 주변의 수도권과 충청남⋅북도 일대, 호남 서해안에서 많았다. 신적설의 공간 분포가 대설에 의한 피해일수와는 관련되었으나 대설 피해와는 큰 관련이 없었다. 또한 지역별로 대설 피해가 월별로 달랐다.
둘째, 대설 피해일수와 피해액은 증가하는 경향이었으나 인명피해는 감소하였다. 기간별 대설 피해는 연구기간의 전기인 1980년대에는 강원 영동에 집중하였으며, 1990년대에는 경북 동해안과 충청 및 전라남⋅북도의 서해안까지 확대되었다. 연구기간의 후기에는 수도권과 충남, 그리고 호남 서해안에 대설로 가장 큰 피해가 집중하였으며, 특히 2000년대의 피해가 연구기간 전체 피해에 가장 큰 비중을 차지하였다. 대설 피해가 가장 컸던 2000년대를 보면 피해일수가 영동지방과 호남 서해안에서 길었으나 피해액은 충청 내륙에서 가장 많아, 대설 피해액의 공간 분포가 피해일수의 분포와 일치하지 않았다. 또한 월별 피해액 분포는 시대별로 공간적 피해 범위가 확산되는 경향이나 월별로 피해가 집중되는 지역은 서로 달랐다.
셋째, 적설과 피해액의 변화 경향을 살펴보면 신적설이 –1.4cm/년으로 전체적으로 감소한 1980∼1999년에는 대설에 의한 큰 피해가 없었으나 2000년대에는 신적설의 변동 폭이 불안정하여 대설 피해가 집중하였다. 또한 대설 피해액은 지역별로 모두 적설과 양의 상관관계에 있었다. 지역에 따라 적설에 대한 민감도는 상이하지만 신적설의 합계와 최심적설이 많을수록 재해 발생 시 피해액이 많았다.
마지막으로 대설재해의 피해 특성은 지역별 유형에 따라 다양하다. 이에 따라 인자분석과 군집분석을 시행하여 우리나라를 7개의 대설재해 지역의 유형으로 분류하였다. 이는 기후변화의 불규칙성이 커지는 가운데 앞으로의 대설 피해를 예측하는데 유용한 정보를 제공할 수 있을 것이다. 아울러 장래 기후변화에도 대설에 대한 적응도를 향상시켜 대설 피해의 감소를 가능하게 할 것으로 기대한다.

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본 연구에서는 1979∼2014년의 36년 동안의 재해연보를 기반으로 한국의 대설재해 발생 특성을 파악하였다. 대설재해의 공간 분포와 시계열적 변화를 분석하고 대설 피해액과 적설의 관계를 ...

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study aims to investigate the characteristics of the disaster by heavy snowfall in South Korea based on the disaster yearbooks published from 1979 to 2014. We analyses the spatial distributions and temporal changes of disaster caused by heavy snowfall as well as the damage related to the snow depth. Then, we classify the regions of disaster by heavy snowfall and derive the results as following.
First, there were larger number of days with disaster due to snowfall at Yeongdong, the east coast of Gyeongbuk, and the west coast of Honam, all known as heavy snowfall region. In contrast, there were large number of casualties by heavy snowfall in the coastal region and there were large property loss of damage in the metropolitan area near Seoul, Chungbuk, Chungnam, and the west coast of Honam. In addition, the damaged regions were classified by month since the proportion of damage by heavy snowfall in early, mid, and late winter varied by region.
Second, the longer the time with disaster lasts, the more the distribution of the number of days with disaster differs from that of the property loss of damage. Chungcheong inland showed the highest property loss even though Yeongdong and the west coast of Honam had the largest number of days with disaster by heavy showfall during the 2000s. It means that the spatial distribution of the property loss is not correlated to the spatial distribution of the number of days with disaster. Furthermore, the spatial distribution of the monthly property loss showed that the property loss in January, February, and December of every year tended to widen, but the region that the damage was concentrated in differed from month to month.
Third, according to the change in the property loss by heavy snowfall and the snow depth, there was no major damage by heavy snowfall in 1980∼1999 when the new snowfall tended to decrease by -1.4 cm/year. However, the fluctuation in the sum of new snowfall in the 2000s was also the most unstable, resulting in heavy damage by heavy snowfall. In addition, all regions in South Korea show that the property loss caused by heavy snowfall has significant positive correlation with the snow depth. The sensitivity on the snow depth is different depending on the region, but the property loss by heavy snowfall increases as the sum of new snowfall and the maximum snow depth increase.
Finally, the characteristics of the damage by heavy snowfall vary according to the region. Therefore, we divide South Korea into seven types of disaster area through the factor analysis and cluster analysis. This could provide useful information to predict the damage by heavy snowfall as the irregularity of climate change increases.

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