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문제 정의
- 본 연구에서는 IPCC AR4에 사용된 21개 기후모형에 대해 성능평가를 수행하고, 현재기후를 상대적으로 잘 모사한 모형만을 선택하여 기후 변화에 따른 북극해 빙해역의 변화를 계산하 였다. 모형의 성능평가에 있어서 기존의 연구는 해빙 면적의 월평균 혹은 연평균 자료만을 이용하여 계산하였지만 본 연구에서는 월평균 자료 외에도 1900년부터 1999년까지 100년간의 월별 해빙 면적 시계열 자료를 분석함으로써 모형간의 차이가 분명히 나타나도록 하였다. 참고로 이전 연구에서는 20년간 평균된 3월, 9월 자료(Arzel et al.
제안 방법
- 계산된 해빙 면적을 HadISST(Hadley Centre Sea Ice and Sea Surface Temperature data set; Rayner et al. 2003) 해빙 관측 자료와 비교하여 오차범위 20% 이내 (100 ± 20%)에 속하는 모형을 선별하였다.
- 다음으로 21개 모형이 모사한 1900년부터 1999년까지의 월별 해빙 면적 자료를 이용하여 테일러 다이어그램 분석을 수행하였다. Fig.
- 9 이상, 표준편차 15% 이내(100 ± 15%)를 동시에 만족시키는 모형을 선별하였다. 두 가지 기준을 모두 충족하는 모형을 고성능 모형으로 정의하여 기후변화에 따른 북극해 빙해역의 변화를 계산하였다. 일반적으로 현재기후 또는 미래기후에 따른 해빙 면적을 계산할 때 해빙 면적의 내부 변동성의 효과를 제거하기 위하여 20년 혹은 30년의 자료를 평균하여 사용한다.
- 전체적으로 해빙 농도는 겨울에는 높고 여름에는 낮은 특성을 가진다. 따라서 계절에 따른 해빙 농도의 변화 효과를 제외한 모형간 해역별 편차만을 살펴보기 위하여 표준편차를 9개 모형 평균 해빙 농도 값으로 나누어 정규화 하였다(Fig. 5(b)).
- 따라서 두 번째 방법으로 테일러 다이어그램을 이용하여 모형의 계절변화와 오차를 평가하였다. 테일러 다이어 그램은 상관계수, 표준편차, 평방 제곱근 오차(root mean square error, 이하 RMSE)를 동시에 평가할 수 있으므로 모형을 다양한 관점에서 평가할 수 있다(Taylor 2001).
- 2006)이나 21년(Overland and Wang 2007; Zhang and Walsh 2006), 혹은 26년(Lefebvre and Goosee 2008) 등을 사용해 왔다. 따라서 본 논문에서는 현재기후는 20C3M 결과 중 20세기 마지막 20년인 1980년부터 1999년까지, 미래기후는 SRES A1B 시나리오 결과 중 21세기 마지막 20년인 2080년부터 2099년까지의 자료로 정의하였으며 기후변화에 따른 빙해역의 변화는 각 기간의 3월, 9월의 해빙 면적의 차이(A1B-20C3M)로 계산하였다.
- 먼저 20C3M(20th Century Climate in Coupled Model) 결과 중 1900년부터 1999년까지의 100년 자료를 이용하여 북위 45º 이상 해역에서의 해빙 면적을 계산하였다(Fig. 1).
- 본 연구에서는 IPCC AR4에 포함된 21개 기후모형 결과를 이용해 각 모형의 모사 능력을 평가하고 북극해 빙해역 현재기후를 상대적으로 잘 모사한 9개 모형을 추출 하여 기후변화에 따른 북극해 빙해역의 변화를 계산하였다. 모형의 모사 능력을 좀 더 엄격하게 평가하기 위하여 장기간의 월별 자료를 사용하여 기존 연구에서 주로 사용한 평균 해빙 면적과 더불어 계절변화 위상, 진폭, 평방 제곱근 오차도 비교 평가하였다.
- 또한 이전에 비해 더 많은 자료들이 축적되고 있는 만큼 신뢰도 평가에 있어서도 좀 더 장기간의 자료를 토대로 한 다양한 분석이 필요하다. 본 연구에서는 IPCC AR4에 사용된 21개 기후모형에 대해 성능평가를 수행하고, 현재기후를 상대적으로 잘 모사한 모형만을 선택하여 기후 변화에 따른 북극해 빙해역의 변화를 계산하 였다. 모형의 성능평가에 있어서 기존의 연구는 해빙 면적의 월평균 혹은 연평균 자료만을 이용하여 계산하였지만 본 연구에서는 월평균 자료 외에도 1900년부터 1999년까지 100년간의 월별 해빙 면적 시계열 자료를 분석함으로써 모형간의 차이가 분명히 나타나도록 하였다.
- 본 연구에서는 IPCC AR4에 포함된 21개 기후모형 결과를 이용해 각 모형의 모사 능력을 평가하고 북극해 빙해역 현재기후를 상대적으로 잘 모사한 9개 모형을 추출 하여 기후변화에 따른 북극해 빙해역의 변화를 계산하였다. 모형의 모사 능력을 좀 더 엄격하게 평가하기 위하여 장기간의 월별 자료를 사용하여 기존 연구에서 주로 사용한 평균 해빙 면적과 더불어 계절변화 위상, 진폭, 평방 제곱근 오차도 비교 평가하였다.
- 본 연구에서는 기후모형의 모사 능력 평가에 있어 두 가지 기준을 적용하였다. 먼저 20C3M(20th Century Climate in Coupled Model) 결과 중 1900년부터 1999년까지의 100년 자료를 이용하여 북위 45º 이상 해역에서의 해빙 면적을 계산하였다(Fig.
- 테일러 다이어그램 분석을 통해 상관계수 0.9 이상, 표준편차 15% 이내(100 ± 15%)를 동시에 만족시키는 모형을 선별하였다.
대상 데이터
- 1). 겨울과 여름의 해빙 면적을 각각 평가하였으며 겨울과 여름을 대표하는 기간으로 이전 연구들(e.g., Arzel et al. (2006); Stroeve et al. (2007))과 같이 해빙 면적이 최대와 최소가 되는 3월과 9월을 선정하였다. 해빙 면적은 Arzel et al.
- 모형의 모사 능력 평가에는 IPCC AR4에 포함된 23개 모형 중 2개 모형(PCM, INGV_SXG)을 제외한 21개 모형을 사용하였다(Table 1). PCM 모형은 2100년 이후의 미래기후(SRES(Special Report on Emission Scenarios; Nakicenovic and Swart 2000) A1B) 자료만 있고 INGV_ SXG 모형은 미래기후 자료의 시간정보가 정확하지 않아 분석에 사용하지 않았다.
성능/효과
- 5배 정도 크게 모사하고 있어 모형 평균값(Ave)에는 포함시키지 않았다. 20개 모형의 평균 해빙 면적은 관측(HadISST)에 비해 겨울은 약 4% 크게, 여름은 약 6% 작게 나타나 비교적 잘일치하는 것으로 나타났다.
- 9개 모형 평균 해빙 면적의 변화량은 겨울과 여름 각각 −2 × 10 6 km 2 (−16%), −5 × 10 6 km 2 (−63%)로 겨울에 비해 여름에 4배이상 크게 감소하였다.
- 9개 모형의 평균 해빙 면적 변화는 겨울에 약 −2 × 106 km2, 여름에 약 −5 × 106 km2로 이는 각각 현재의 해빙 면적에 비해 16%, 63% 정도의 감소를 의미한다.
- 결과적으로 겨울과 여름 두 계절 모두 관측의 20% 범위에서 해빙 면적을 모사한 13개 모형 중 CCSM3(#2), ECHO-G(#9), MRI-CGCM2.3.2(#19) 및 UKMO-HadGEM1 (#21)의 4개 모형을 제외한 9개 모형이 상관계수가 0.9 이상, 표준편차가 관측의 15% 범위 내에 속하는 것으로 나타났다. 제외된 4개 모형을 살펴보면 CCSM3(#2), ECHO-G(#9), UKMO-HadGEM1(#21) 모형은 해빙 면적을 겨울은 각각 11%, 4%, 10% 만큼 높게, 여름은 각각 6%, 12%, 10% 만큼 낮게 모사되었다.
- 9개 모형 평균 해빙 면적의 변화량은 겨울과 여름 각각 −2 × 10 6 km 2 (−16%), −5 × 10 6 km 2 (−63%)로 겨울에 비해 여름에 4배이상 크게 감소하였다. 따라서 해빙 면적 계절변화폭이 현재기후에 비해 30% 이상 증가하는 것으로 전망되었다.
- 이는 현재 해빙 모사 능력이 겨울보다 여름에 더 제한적임을 의미한다. 모형 평가를 통해 선택한 9개 모형의 평균 해빙 면적은 관측에 비해 겨울에는 2% 크게, 여름에는 1% 작게 모사되었다. 이러한 결과는 모든 모형 결과를 단순 평균했을 때에 비해 50% 이상 관측에 더 가까운 값이며 따라서 본 논문에서 선택한 모형의 모사 능력 평가 기준이 효과적임을 보여주는 결과로 판단된다.
- 모형 평가를 통해 선택한 9개 모형의 평균 해빙 면적은 관측에 비해 겨울에는 2% 크게, 여름에는 1% 작게 모사되었다. 이러한 결과는 모든 모형 결과를 단순 평균했을 때에 비해 50% 이상 관측에 더 가까운 값이며 따라서 본 논문에서 선택한 모형의 모사 능력 평가 기준이 효과적임을 보여주는 결과로 판단된다. 해빙 두께나 부피 등의 변수에 대해서도 모사 능력을 평가할 수 있다면 좀 더 다양한 측면에서 고성능 모형을 정의할 수 있겠지만 아직까지는 모형 결과와 비교할 수 있는 장기간 관측 자료가 존재하지 않아 평가가 제한적인 실정이다.
- 5(b)). 정규화된 표준편차 분포는 겨울과 여름 모두 빙해역의 경계로 갈수록 차이가 커지는 분포를 보였다. 하지만 겨울에는 대부분의 빙해역 경계에서 모형간의 차이가 앙상블평균의 1.
- 2 이상 크게 나타났다. 즉 겨울과 여름 모두 빙해역의 경계 부근에서 관측과의 차이가 상대적으로 크게 존재하는 것으로 확인되었다.
후속연구
- 기후변화에 대응하는 구체적인 대책을 마련하기 위해서는 예측의 정확도 개선과 더불어 기후모형 결과에 대한 정량적인 분석과 검증을 통한 모형의 신뢰도 평가도 수반되어야 한다. 또한 이전에 비해 더 많은 자료들이 축적되고 있는 만큼 신뢰도 평가에 있어서도 좀 더 장기간의 자료를 토대로 한 다양한 분석이 필요하다. 본 연구에서는 IPCC AR4에 사용된 21개 기후모형에 대해 성능평가를 수행하고, 현재기후를 상대적으로 잘 모사한 모형만을 선택하여 기후 변화에 따른 북극해 빙해역의 변화를 계산하 였다.
- 하지만 현재로는 각 모형에 대한 충분한 정보들을 얻는데 어려움이 있어 본 연구에서는 수행할 수 없었으며향후 보다 상세한 모형 정보들이 파악되는 대로 모형간 편차 원인에 대한 분석을 수행할 예정이다. 특히 각 모형별 해면수온 및 해류 재현 특성을 비교함으로써 빙해역 변화 전망에 있어 모형간 편차의 원인뿐만 아니라 해양이 해빙 변동에 미치는 영향 또한 규명할 수 있을 것으로 사료된다.
- 이러한 모형별 편차의 원인을 밝히기 위해서는 각 모형의 특성 및 해빙 이외의 결과에 대한 모형별 차이를 살펴보는 것이 필요하다. 하지만 현재로는 각 모형에 대한 충분한 정보들을 얻는데 어려움이 있어 본 연구에서는 수행할 수 없었으며향후 보다 상세한 모형 정보들이 파악되는 대로 모형간 편차 원인에 대한 분석을 수행할 예정이다. 특히 각 모형별 해면수온 및 해류 재현 특성을 비교함으로써 빙해역 변화 전망에 있어 모형간 편차의 원인뿐만 아니라 해양이 해빙 변동에 미치는 영향 또한 규명할 수 있을 것으로 사료된다.
- 해빙 두께나 부피 등의 변수에 대해서도 모사 능력을 평가할 수 있다면 좀 더 다양한 측면에서 고성능 모형을 정의할 수 있겠지만 아직까지는 모형 결과와 비교할 수 있는 장기간 관측 자료가 존재하지 않아 평가가 제한적인 실정이다. 향후 장기간 관측 두께 자료 등이 확보가 된다면 더 다양한 조건의 모사 평가를 통해 보다 정확한 고성능 모형을 정의할 수 있을 것으로 사료된다.
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