기상청의 40년 치 데이터로 「따뜻한 겨울(暖冬) × 대설의 모순」을 검증했다.

결론은 두 가지가 동시에 성립한다: 평균적인 눈은 줄어들고 있다. 그럼에도 대설(大雪)의 인상은 강해지고 있다.

"최근에는 따뜻한 겨울이 많아졌지. 그런데 매년 어딘가에서 폭설(ドカ雪) 뉴스를 보는 것 같아."

이런 위화감을 느끼는 사람은 많을 것이다. 실제로 어떠한지, 기상청의 일일 관측 데이터(47都道府県·1981~2024년)로 검증해 보았다.

답은 3가지 Q로 나누면 정리하기 쉽다.

Q1. 따뜻한 겨울이 되고 있는가?→ YES (데이터로 명확)

Q2. 눈이 늘어나고 있는가?→ NO (오히려 대폭 감소)

Q3. 왜 대설의 인상이 강한가?→ 이 부분이 가장 흥미로웠다

이 기사는 기상 데이터 분석 시리즈의 겨울 버전입니다.

사용 데이터는 3종류.

① 겨울날·한겨울 일수 (일일 데이터로부터 집계)

기상청 daily_s1.php

로부터 동계(12~2월)의 일일 기온을 취득.

• 겨울날(冬日): 일 최저기온 < 0℃
• 한겨울날(真冬日): 일 최고기온 < 0℃ (종일 빙점하)

② 연간 강설 합계·최심 적설 (연차 통계)

기상청 annually_s.php

로부터 취득.

• 연간 강설 합계(cm): 그 겨울에 내린 눈의 총량
• 최심 적설(cm): 그해의 최대 적설 깊이. 교통 마비의 대리 지표.

③ 지역 분류

• 동해 측(日本海側): 니가타·도야마·이시카와·후쿠이·아키타·야마가타·홋카이도 등 13현
• 태평양 측(太平洋側): 도쿄·미야기·시즈오카·고치 등
• 내륙 적설(内陸積雪): 나가노·군마·야마나시·기후·토치기

import requests, pandas as pd
from io import StringIO
def fetch_snow(prec_no, block_no):
...

expand=False가 필요한 이유

Series.str.extract()는 기본값으로 DataFrame을 반환한다 (1열이라도).

expand=False를 지정하여 Series로 만들지 않으면, 후속 수치 변환에서 에러가 발생한다.

40년 동안 겨울에 빙점하가 되는 밤이 4할 줄었다.

그림 1: 도도부현별 겨울날 수 변화량 랭킹 (1981-1990 → 2020-2024)

1위인 나라(−21.8일)를 필두로, 전 47도도부현에서 겨울날 수는 감소하고 있다 (p<0.001 ***).

Q1의 답: YES, 온난화(暖冬化)는 전국적으로 진행되고 있다.

"눈의 본고장"인 동해 측이 3할 이상 감소했다.

최심 적설(쌓인 최대치)도 마찬가지 경향이다.

그림 2: 연간 강설 합계·최심 적설의 추이 (동해 측·태평양 측·내륙)

Q2의 답: NO, 강설량은 오히려 대폭 감소하고 있다.

Q1도 Q2도 답은 명쾌했다.

• 따뜻한 겨울이 되고 있다
• 눈은 줄어들고 있다

그렇다면 왜 많은 사람은 "최근 폭설이 늘었다"고 느끼는 것일까.

그래서 호쿠리쿠(北陸) 4현의 적설을 연도별로 추적해 보았다.

그림 3: 호쿠리쿠 4현 평균 최심 적설의 연차 추이와 변동 계수 (1981~2025년)

상단 패널의 막대그래프에서 빨간 막대(80cm 초과)에 주목해 주길 바란다.

1980년대: 1981·1984·1985·1986년이 80cm 초과. 10년 중 4회.

1990~2000년대: 대설 해 제로. 조용했던 20년.

2018년: 호쿠리쿠 4현 평균 99.5cm. 후쿠이에서는 147cm (교통 대마비).

2021년: 호쿠리쿠 4현 평균 91cm. 니가타·나가노에서 칸에쓰 자동차도 정체.

변동 계수(CV = 표준편차 ÷ 평균 × 100)는 「데이터의 흩어짐 정도」를 나타낸다. 높을수록 연도별 차이가 크다.

2010년대의 변동 계수(CV) 70%는 모든 시대 중 최고치이다. 평균은 1980년대보다 낮음에도 불구하고 변동 폭은 최대가 되었다.

다음과 같은 변화가 일어나고 있다.

1980년대 호쿠리쿠의 겨울 (최심 적설):
80, 90, 100, 70, 110, 85, 95 cm ...
→ 매년 다설(多雪). 「눈 많은 마을의 일상」으로 인식.
...

평균이 낮아짐에 따라, 극단적인 해가 「이상 현상」으로서 눈에 띄게 되었다.

인간의 기억에 남는 것은 평균이 아니라 예외적인 사건이다. 1980년대에는 대설이 일상이었기에 기억에 남지 않았지만, 지금은 「평소에는 적다」라는 기준이 낮아졌기 때문에 동일한 수준의 대설이라도 강렬한 인상을 남기게 된다.

3가지 질문(Q)에 대한 답을 정리한다.

Q1. 난동(暖冬, 따뜻한 겨울)이 되고 있는가?

→ YES. 겨울 일수는 전국 평균으로 40% 감소. 47개 모든 도도부현에서 유의미한 감소.

Q2. 눈은 늘어나고 있는가?

→ NO. 동해(일본해) 측의 강설량은 −33%. 최심 적설도 모든 지역에서 감소 추세.

Q3. 왜 대설의 인상이 강한가?

→ 「평균이 낮아졌기에 극값이 눈에 띈다」는 역설.

호쿠리쿠의 변동 계수는 2010년대에 70%로 과거 최고치를 기록했다. 대부분의 겨울은 소설(少雪, 눈이 적음)이지만, 대설인 해가 갑자기 찾아온다. 눈이 적은 해가 늘어난 만큼, 대설인 해와의 격차가 확대되어 기억에 남기 쉬워진 것이다.

이 시리즈를 통해 드러난 것은 「인간의 직관과 데이터의 괴리」다.

3편 모두 **「조사해 보니 예상과 달랐다, 하지만 그 차이가 흥미로웠다」**라는 구조로 되어 있다.

데이터 분석을 하다 보면, 「상식이 틀렸다」보다 「상식은 절반은 맞았다」가 가장 재미있다.

이번 「난동인데 대설」 역시 바로 그런 케이스였다.

기후 변화는 단순한 「더워진다·추워진다」의 이야기가 아니다. 평균과 극단 현상, 그리고 인간의 기억이 겹쳐짐으로써 우리는 종종 실제와는 다른 풍경을 보게 된다.

def calc_cv(series):
    """변동 계수(%) = 표준편차 / 평균 × 100"""
    return series.std() / series.mean() * 100

분석 기간: 1981~2024년 / 47개 도도부현 대표 관측소 / 데이터: 기상청