Spatial extreme modeling using generalized additive models for daily maximum temperature

최근 전 세계적으로 극한 고온 현상의 빈도와 강도가 증가함에 따라, 본 연구는 한반도 지역의 극한 기온을 정량적으로 평가하고 예측하기 위해 극단값 가법모형 (Generalized additive model extreme value, EVGAM)을 이용하였다. 분석을 위해 1997년부터 2024년까지 기상청 ASOS 관측소 63곳의 연 최대 기온 자료를 수집하였고, 공간적 공변량으로 위도, 경도, 해발고도 등을 활용하여 연 최대 기온의 공간적 분포와 재현수준 (50년, 100년)을 추정하였다. 예측 결과, 대구, 홍천, 원주 등 분지 지역에서 40℃ 이상의 극값 기온이 예측되었으며, 고산 및 해안 인근 지역에서는 상대적으로 모형 설명력이 낮게 나타났다. 이를 개선하기 위해 지형기복지수와 해안선 거리 등의 추가 공변량을 포함한 확장 모형을 구축하였으며, 추가 AWS 관측소 데이터를 통한 관측소 밀도 보완과 고도 보정을 수행하여 예측 정확도 향상을 시도하였다. 그러나 이러한 방법들의 효과는 제한적이었으며, 복잡 지형의 미세 기상 특성을 보다 정확히 반영할 수 있는 고차원 공간 모형의 필요성이 강조된다. 본 연구는 극한 기온 예측의 공간적 불확실성을 명시적으로 시각화하고, 기후 재해 대비 및 관련 정책 수립을 위한 실증적 근거자료를 제공하는 데 기여하고자 한다.