
「봄과 가을이 짧아졌다」는 사실일까? 74년치 기온 데이터로 추적한 『여름의 침식 전선』
요약
74년간의 기상 데이터를 분석하여 봄과 가을의 변화를 추적한 연구 결과입니다. 가을의 길이는 변하지 않았으나 시점이 뒤로 밀려나고 있으며, 지역별로 쾌적한 기온을 잃어버리는 달이 다르다는 사실을 밝혀냈습니다.
핵심 포인트
- 가을의 길이는 유지되나 시작과 끝 시점이 뒤로 이동함
- 도쿄의 경우 9월의 여름화가 4월의 쾌적화로 상쇄됨
- 온난화 영향은 기온이 쾌적대 경계에 있는 달에 더 민감함
- 지역별로 쾌적대를 침식하는 '범인 달'이 상이함
데이터: 기상청 월별 평균 기온 1950~2024년, 47개 도도부현
분석 코드: Python (pandas / scipy / matplotlib)
「최근 봄과 가을이 짧아진 것 같다」
SNS에서 매년 가을이 되면 흘러나온다. 체감으로는 알 수 있다. 하지만 아무도 측정하지 않는다.
기상 데이터가 있다면 측정할 수 있을 것이다. 그렇게 생각하여 47개 도도부현 × 74년분의 기온 데이터를 뽑아냈다.
결과적으로, 분석할 때마다 가설이 뒤집혔고, 최종적으로 「잃어버린 계절은 지역마다 다르다」라는 예상치 못한 지도에 도달했다.
가을의 정의: 월 평균 기온이 10℃~22℃인 기간 (월 단위)
여름의 끝: 월 평균이 22℃를 밑돈 시점부터
겨울의 시작: 월 평균이 10℃를 밑도는 시점까지
도쿄에서 계산해 본다.
| 기간 | 가을의 길이 |
|---|---|
| 1950~1979년 | 2.33개월 |
| ... |
놀라움 ①: 가을의 길이는 변하지 않았다.
하지만 가을의 「위치」는 움직이고 있었다. 시작과 끝이 모두 +0.05개월/10년의 속도로 후퇴하고 있었으며, 74년간 약 11일 뒤로 밀려나 있었다.
1950년대의 가을: 9월 중순~11월 중순
2020년대의 가을: 10월 초순~11월 말
「소멸」이 아니라 「이동」. 하지만 이야기는 여기서 끝나지 않았다.
가을의 정의(10~22℃)는 조금 춥다. 사람이 「에어컨 없이 지낼 수 있다」고 느끼는 온도는 이보다 조금 더 높다.
쾌적대(Comfort Zone)를 재정의: 월 평균 기온 15~25℃
같은 도쿄에서 계산한다.
| 기간 | 쾌적대의 길이 |
|---|---|
| 1950~1979년 | 4.57개월 |
| ... |
놀라움 ②: 전국 평균에서도 거의 불변.
「쾌적한 계절이 줄었다」는 체감은 데이터에 나타나지 않는다. 왜일까?
도쿄의 월별 데이터를 자세히 살펴보면, 서로를 상쇄하는 변화가 일어나고 있었다.
| 월 | 변화 | 쾌적대 내 연간 비율 |
|---|---|---|
| 9월 | 평균 23.0℃ → 24.4℃ | 93% → 60% ← 여름에 침식됨 |
| 4월 | 평균 13.9℃ → 15.0℃ | 13% → 52% ← 너무 추웠던 것이 쾌적해짐 |
가을인 9월이 여름에 먹힌 만큼, 봄인 4월이 쾌적대로 들어왔다. 차감하면 거의 제로.
특히 상징적인 숫자가 있다. 도쿄에서 9월의 월 평균이 25℃를 초과한 해의 비율:
1950~1979년: 2/30년 (7%)
1980~1999년: 2/20년 (10%)
2000~2024년: 10/25년 (40%) ← 6배
2000년 이후, 도쿄의 9월은 거의 2년에 한 번꼴로 「여름」이 되고 있다.
놀라움 ③: 쾌적대가 불변인 이유는 「가을의 9월을 봄의 4월이 보충하고 있었기」 때문이다.
단, 이것은 도쿄의 이야기였다.
지금까지 「도쿄의 데이터」로 이야기해 왔다. 전국 평균이라고 생각하며 읽었을지도 모르지만, 사실은 그렇지 않았다.
47개 도도부현 각각에서 「쾌적대를 가장 많이 빼앗은 달」(= 범인 달)을 특정하여, 북쪽에서 남쪽으로 나열해 본다.
지리적 구배: 범인 달이 남쪽일수록 뒤로 밀림
| 지방 | 범인 달 | 대표적인 변화량 |
|---|---|---|
| 도호쿠 (아키타·야마가타·미야기) | 8월 | −30~36pp |
| 호쿠리쿠 (니가타·도야마·이시카와·후쿠이) | 7월 ★예상외 | −36~45pp |
| 간토~규슈 (23개 도도부현) | 9월 | −33~65pp |
| 오키나와 | 10월 | −63pp |
놀라움 ④: 범인은 전국 공통이 아니었다.
여기에는 명쾌한 이유가 있다.
호쿠리쿠의 7월 (원래 평균 기온 ≈ 24℃)
+1℃ → 25℃ 초과 → 쾌적대에서 탈락 ✗
간토의 8월 (원래 평균 기온 ≈ 30℃)
...
온난화의 영향은 「더운 달」보다 「쾌적대의 경계에 있던 달」에 강하게 나타난다.
호쿠리쿠의 7월은 원래 24℃ 전후로 시원하여, 전국에서도 특수한 「한여름에도 쾌적한 지역」이었다.
그 시원함이 있었기에, 1℃의 상승으로 가장 먼저 쾌적대 밖으로 나가버린 것이다.
같은 논리로:
- 도호쿠의 8월 (원래 25℃ 경계) → 온난화로 탈락
- 간토
규슈의 9월 (원래 2325℃) → 온난화로 탈락 - 오키나와의 10월 (원래 24℃) → 9월은 이미 여름, 10월이 마지막 쾌적한 달이었음
오키나와의 상세 내용을 보면 패턴이 두드러진다.
| 월 | 전반 평균 | 후반 평균 | 쾌적대 내 |
|---|---|---|---|
| 9월 | 27.1℃ | 28.1℃ | 0% → 0% (처음부터 여름) |
| 10월 | 24.3℃ | 25.8℃ | 83% → 20% ← 사라짐 |
| 11월 | 21.3℃ | 22.6℃ | 100% → 96% (유지) |
간토(관동) 사람들이 "9월을 잃었다"고 느낄 무렵, 오키나와에서는 9월이 이미 한참 전부터 여름이었다.
대신 10월이 사라졌다. -63pp라는 숫자는 도쿄의 9월(-33pp)보다 약 2배 높은 상실률이다.
47개 도도부현(都道府県)을 4가지 타입으로 분류할 수 있다.
| 타입 | 내용 | 도도부현 수 |
|---|---|---|
| A: 상쇄형 | 9월↑여름 + 4월↑쾌적 → 상쇄 | 25개 현 (간토·긴키·서일본) |
| B: 순수 감소형 | 9월↑여름만 해당, 4월 효과 없음 | 6개 현 (토야마·이시카와·시가·가고시마 등) |
| C: 외견상 변화 없음 | 둘 다 일어나지 않음 (단, 내역은 주의 필요) | 15개 현 (홋카이도·도호쿠·오키나와) |
| D: 순수 증가형 | 4월만 해당 | 1개 현 (군마) |
오키나와의 주의점: 타입 C로 분류되어 있지만 "총량이 변하지 않은 것"이 아니다.
10월의 쾌적대가 83% → 20%(-63pp)로 대폭 사라진 반면, 11월이 미세하게 쾌적대에 가까워지면서 총량이 외견상 유지되고 있는 것이다. 실태는 "§6에서 보았듯 10월이 범인".
홋카이도는 반대로, 애초에 온난화의 침식이 닿기 어려운 기후대에 있다.
같은 "변화 없음"이라도, 오키나와는 "잃어버린 것을 다른 달로 보충", 홋카이도는 "애초에 영향권 밖"이라는 완전히 다른 이유다.
나는 토야마 출신인데, 어릴 적에는 골든위크(GW)에도 코타츠나 난로를 사용했던 기억이 있다. "호쿠리쿠의 여름은 시원하다"는 것은 현지에서는 당연한 감각이었다.
이번 분석에서 토야마는 "4월의 쾌적화"가 거의 일어나지 않았고, 대신 7월이 쾌적대에서 탈락해 있었다. 호쿠리쿠형은 "가을에서 봄으로"가 아니라 "여름이 조금 더워졌다"는 독자적인 패턴이었다. 그때의 감각은 의외로 데이터와도 일치했을지도 모른다.
같은 온난화를 경험하고 있어도, 잃어버린 계절은 지역마다 다르다.
도호쿠 사람은 8월을 잃고, 호쿠리쿠 사람은 7월을 잃고, 간토 사람은 9월을 잃고, 오키나와 사람은 10월을 잃었다.
우리가 "봄과 가을이 짧아졌다"고 느끼는 이유는 전국 공통의 현상이 아니라, 각자가 잃어버린 계절의 기억일지도 모른다.
기온 데이터: 기상청 「과거 기상 데이터」 월별 평균 기온 (19502024년, 47개 도도부현) -25℃ (에어컨이 필요 없는 기준) -
쾌적대의 정의: 월 평균 기온 15
비교 기간: 전반 19501979년 vs 후반 19902024년 -
언어: Python 3.13 (pandas / scipy / matplotlib) -
분석 스크립트: scripts/aki_*.py
# 범인 달 특정 (코어 로직)
def find_culprit_month(pref_df, period1=(1950,1979), period2=(2000,2024)):
results = {}
...
시리즈: 계절을 결정하는 것은 누구인가
다음 편: 오뎅을 결정하는 것은 기온인가, 기업인가
AI 자동 생성 콘텐츠
본 콘텐츠는 Qiita AI의 원문을 AI가 자동으로 요약·번역·분석한 것입니다. 원 저작권은 원저작자에게 있으며, 정확한 내용은 반드시 원문을 확인해 주세요.
원문 바로가기