[보고서]전 지구 대기화학 모델링을 통한 기후 및 대기환경 상호 영향 연구(I)

박록진

전 지구 대기화학 모델링을 통한 기후 및 대기환경 상호 영향 연구(I) 원문보기

보고서 정보
주관연구기관	서울대학교 Seoul National University
연구책임자	박록진
참여연구자	문병권 , 예상욱 , 배수야 , 김영호 , 정재인 , 구본양 , 오지영 , 김민중 , 조두성 , 홍승규 , 이윤경 , 조현수 , 이동원 , 임소민 , 임형규 , 정춘희 , 권형안
보고서유형	최종보고서
발행국가	대한민국
언어	한국어
발행년월	2011-11
주관부처	환경부
사업 관리 기관	국립환경과학원 National Institute of Environmental
등록번호	TRKO201300007577
DB 구축일자	2013-05-20

초록 ▼

본 연구의 핵심 목표는 대기화학-기후 접합모형 시스템을 이용하여 지구 시스템의 자연적인 변화 및 미래 사회·경제활동에 따른 인위적인 변화가 대기오염 인자들에 끼치는 영향 파악 및 기후변화 안정화 시나리오 도출을 위해 동아시아/한반도 지역 미래 오염 변화에 따른 기후변화로의 되먹임 작용을 분석하는 것이다. 이에 따라 본 연구에서는 환경부 용역과제로 수행되었던 “전구 대기화학 모델링 연구” 과제를 통해 개발된 전 지구 기후시스템 모델인 “NCAR CCSM3 기상장으로 구동되는 전 지구 대기화학-수송 모델 GEOS-Chem/CCSM3"을 운용하여 동아시아를 포함하는 전구 미래 대기질 예측 자료를 생산하여 그 영향을 평가하였다. 또한 더 나아가 동아시아/한반도 지역 오염 물질의 변화에 따른 기후변화로의 되먹임 작용에 대해서도 GEOS-Chem/CCSM3 시스템을 사용하여 분석하였다. 최상의 결과를 도출하기 위해 각 전문가들로 구성된 연구팀이 참여하였으며 상호 유기적인 협력을 통하여 세부 과제들을 효과적으로 수행하였다.
본 연구에서는 일차적으로 전 지구 대기 화학 모델을 활용하여 지구시스템 및 인간 활동에 따른 대기오염 인자 변화를 파악하였다. 이를 위해 엘니뇨와 같은 지구시스템의 자연적 변화에 따른 미래 대기오염 변화 경향을 파악하기 위해 지구시스템의 자연적 변화 경향 모의/ 분석 하였으며 더 나아가 미래 사회·경제활동 변화에 다른 미래 대기오염 변화도 파악 하였다. 또한 동아시아를 포함한 북반구 대기오염 물질의 장거리 수송 변화도 산출하여 동아시아의 장거리 수송 영향에 대하여 분석하였다. 이를 통해 한국을 포함한 동아시아지역, 나아가 전 세계적 대기오염 물질의 장거리 수송과 화학과정, 화학적 특징의 이해와 규명, 미래의 대기화학 환경변화를 예측을 시도하였다. 이렇게 분석된 결과는 종합적.체계적 영향평가 및 적응대책 도출의 필수 기초자료 생산 큰 도움이 될 것이다.

목차 Contents

표지 ... 1
제출문 ... 3
국립환경과학원 연구용역사업 최종보고서 ... 5
목차 ... 7
표목차 ... 9
그림목차 ... 10
요약문 ... 18
제1장 과업수행 방향과 진행현황 ... 21
제1절 기술 개발의 필요성 ... 21
제2절 과업수행 진행 ... 26
제3절 진행 현황 요약 ... 28
3.1. 전 지구 대기 화학 모델을 활용하여 지구시스템 및 인간 활동에 따른 대기오염 인자 변화 파악 (서울대학교, 박록진/전북대학교, 문병권/한양대학교 예상욱) ... 28
3.1.1. 진행상황 및 주요 결과 ... 28
3.2. 기후변화 안정화 시나리오 도출을 위한 기반 구축 (한양대 예상욱/해양연구원 김영호) ... 30
3.2.1. 진행상황 및 주요결과 ... 30
제4절 세부수행계획상 목표달성과 계획 ... 32
제2장 세부과업 상세 진행내용 ... 34
제1절 전 지구 대기 화학 모델을 활용하여 지구시스템 및 인간 활동에 따른 대기오염 인자 변화 파악 ... 34
1.1. 지구시스템의 자연적 변화에 따른 미래 대기오염 변화 경향 파악 ... 34
1.1.1 미래 엘니뇨 변화와 대기화학 물질 분포 예측 ... 36
1.1.1.1 미래 엘니뇨 변화와 대기화학 물질 분포 예측 ... 36
1.1.1.2 모델 수행 및 접근 방법 ... 40
1.1.1.3 엘니뇨 변화에 따른 대류권 오존 반응 ... 50
1.1.1.4 열대지역의 오존 변화 ... 58
1.1.1.5 열대지역의 기상변화 ... 61
1.1.1.6 한반도 부근의 오존 변화와 기상 ... 67
1.1.2 미래 산불 변화와 대기화학 물질 분포 예측 ... 73
1.2. 미래 사회.경제활동 변화에 다른 미래 대기오염 변화 파악 ... 77
1.2.1 미래 사회.경제활동에 의한 온실가스 배출 및 토지이용의 변화로 인한 기상장의 변화 ... 78
1.2.2 미래 사회.경제활동에 의한 온실가스 배출 및 토지이용의 변화로 인한 오존의 변화 ... 101
1.2.3 미래 사회.경제활동에 의한 온실가스 배출 및 토지이용의 변화로 인한 에어로졸의 변화 ... 107
1.2.4 IPCC모델과의 기상장 변화 비교 ... 119
1.2.5 토지이용의 변화가 대기오염에 미치는 영향 분석 ... 122
1.3. 동아시아를 포함한 북반구 대기오염 물질의 장거리 수송 변화 산출 ... 125
1.3.1 북반구 대기 순환 변화에 따른 대기오염 물질의 장거리 수송 변화 산출 ... 127
1.3.2 미래 사회.경제활동에 의한 오염물질의 배출 변화에 따른 대기오염 물질의 장거리 수송 변화 산출 ... 137
제2절 기후변화 안정화 시나리오 도출을 위한 기반 구축 ... 143
2.1. 동아시아/한반도 지역 미래 대기오염 변화에 따른 기후변화로의 되먹임 작용분석 ... 143
2.1.1 화산폭발과 열대 태평양 표층온도 및 동아시아 몬순의 상관성 ... 144
2.1.1.1. 화산폭발시 열대 태평양의 표층 온도 구조 ... 144
2.1.1.2 동아시아 몬순에 대한 화산폭발의 영향 ... 154
2.1.1.3 대기중 온실가스 증가에 따른 화산활동의 영향 변조 ... 159
2.1.1.4 동아시아 지역 에어로졸 증가에 따른 대기 특성 변화 ... 173
2.1.2 Sulfate 에어로졸 강제력에 의한 기후 민감도 실험 ... 179
참고문헌 ... 208
부록 ... 215

표/그림 (114)

표 Figure 1.1.1. Difference (October 2006 minus October 2005) of tropospheric column ozone (DU) from CCSM3/GEOS-Chem model.
표 Figure 1.1.2. Shading showing the difference of the cloud mass flux between Oct 2006 (El Nino) and Oct 2005 averaged over 10°S-10°N.
표 Summary of the NCAR CAM3 simulations.
표 Figure 1.1.3. SST anomalies from the CP El Nino (left column) and the canonical eastern Pacific El Nino (right column).
표 Figure 1.1.4. Time-longitude SST anomalies along equator(5S-5N) for the 2004/05 El Nino and the 1997/98 El Nino cases.
표 Summary of the CTM (Chemical Transport Model) simulations.
표 Figure 1.1.5. Surface temperature (℃) from two NCAR CAM3 simulations (ClimSST and CPEL) and their difference.
표 Figure 1.1.6. As in Fig. 1.1.5 except for precipitation
표 Figure 1.1.7. Tropospheric column ozone simulated in gClimSST
표 Figure 1.1.8. Time series of the area averaged O3 over eastern Asia region (110E-145E, 25N-45N) from the gClimSST simulation.
표 Figure 1.1.9 Tropospheric column ozone in DU from the gClimSST, g CPEL, and g EPEL simulations.
표 Figure 1.1.10. (upper) The difference of tropospheric ozone(DU) gCPEL and gClimSST. (bottom) Same but instead for the gEPEL simulation.
표 Figure 1.1.11. Difference (gCPEL minus gEPEL) of tropospheric column ozone (DU).
표 Figure 1.1.12 Tropospheric ozone concentration along the equator(10S-10N) from gClimsst (solid), gCPEL (dashed), and gEPEL (dotted) simulations.
표 Figure 1.1.13 Upper: Changes in tropospheric column ozone (DU) for gCPEL (dashed) and gEPEL(dotted) from gClimSST. Bottom: Difference (g CPEL minus gEPEL) in tropospheric column ozone (DU).
표 Figure 1.1.14. Vertical ozone concentration (ppbv) along the equator (10S-10N) from gClimSST, gCPEL, and gEPEL simulations.
표 Figure 1.1.15 Top: Difference (gCPEL minus gClimSST) in the longitude-vertical distribution of the equatorial (10S-10N) ozone concentration (ppbv). Middle and Bottom: Same as Top except from the gEPEL minus gClimSST and the gCPEP minus gEPEL, respectively.
표 Figure 1.1.16 Upper: Meridional (10S-10N) averaged precipitation from the simulation of gClimSST (solid), gCPEL (dashed), and gEPEL (dotted). Bottom: Differences in the equatorial (10S-10N) precipitation, solid: gCPEL minus gClimSST, dotted: gEPEL minus gClimSST.
표 Figure 1.1.17 Upper: Differences (gCPEL and gEPEL) in convective mass flux (g m-2 s-1) and wind vector of zonal and vertical velocity (vertical velocity is scaled up by a factor of 1000). Bottom: Same as upper except for the gEPEL minus gClimSST.
표 Figure 1.1.18 Same as the one of Fig. 2.27 only except from the gCPEL minus gEPEL.
표 Figure 1.1.19 Changes in equatorial (-10S ? 10N) specific humidity from the (upper left) gCPEL minus gClimSST, and (upper right) gEPEL minus gClimSST. (lower) same except for the gCPEL minus qEPEL.
표 Figure 1.1.20 Difference (gCPEL minus gEPEL) in tropospheric column ozone (DU) around Korean Peninsula
표 Figure 1.1.21 (upper) Changes (gCPEL minus gEPEL) in zonal mean precipitation (120E-140E). (lower) Same as upper panel except for the vertical-latitude ozone (ppbv) distribution.
표 Figure 1.1.22 Zonal mean (120E-140N) of the difference between the two models (gCPEL minus gEPE), in convective mass flux (g m-2 s-1) and wind vector of zonal and vertical velocity
표 Figure 1.1.23 Same as Fig. 1.1.22 except for the specific humidity
표 Figure 1.1.24 Simulated summertime (June?August) (left) mean surface OC and (right) EC aerosol concentrations over the western United States during (a and b) 1996?2000 and (c and d) 2046?2050. (e and f) The difference between simulated concentrations in 2046?2050 and 1996? 2000. Units are μg m?3
표 Summary of the CTM (Chemical Transport Model) simulations.
표 Figure 1.2.1 Simulated summertime total precipitation rate (PREACC, upper panel) and convective precipitation rate (PRECON, lower panel) for over East Asia for year 2000 (first column), 2050 (second column), 2050-2000 change (third column) for each IPCC A1B SRES.
표 Figure 1.2.2 Same as Figure 1.2.1, but for surface temperature (TS, upper panel) and boundary layer(PBL, lower panel).
표 Figure 1.2.3 Same as Figure 1.2.1, but for surface specific humidity (SPHU, upper panel) and 850hPa specific humidity (SPHU4, lower panel).
$Figure 1.2.4 Same as Figure 1.2.1, but for Column cloud fraction (CLDFRC, upper panel) and Cloud mass flux (CLDMAS, lower panel).$ 표 Figure 1.2.4 Same as Figure 1.2.1, but for Column cloud fraction (CLDFRC, upper panel) and Cloud mass flux (CLDMAS, lower panel).
표 Figure 1.2.5 Same as Figure 1.2.1, but for surface zonal wind (U, upper panel) and surface meridional wind (V, lower panel).
표 Figure 1.2.6 Same as Figure 1.2.1, but for 300hPa zonal wind (U, upper panel) and 300hPa meridional wind (V, lower panel).
표 Figure 1.2.7 Same as Figure 1.2.1, but for DJF
표 Figure 1.2.8 Same as Figure 1.2.2, but for DJF
표 Figure 1.2.9 Same as Figure 1.2.3, but for DJF
표 Figure 1.2.10 Same as Figure 1.2.4, but for DJF
표 Figure 1.2.11 Same as Figure 1.2.5, but for DJF
표 Figure 1.2.12 Same as Figure 1.2.6, but for DJF
표 Figure 1.2.13 Same as Figure 1.2.1, but for AMJ
표 Figure 1.2.14 Same as Figure 1.2.2, but for AMJ
표 Figure 1.2.15 Same as Figure 1.2.3, but for AMJ
표 Figure 1.2.16 Same as Figure 1.2.4, but for AMJ
표 Figure 1.2.17 Same as Figure 1.2.5, but for AMJ
표 Figure 1.2.18 Same as Figure 1.2.6, but for AMJ
표 Figure 1.2.19 Simulated summertime mean ozone concentration over East Asia for year 2000 (first column), 2050 (second column), 2050-2000 change (third column) for IPCC A1B SRES.
표 Figure 1.2.20 Same as Figure 1.2.19, but for AMJ
표 Figure 1.2.21 Simulated summertime mean SNA (upper panel) and sulfate (lower panel) aerosol concentration over East Asia for year 2000 (first column), 2050 (second column), 2050-2000 change (third column) for IPCC A1B SRES.
표 Figure 1.2.22 Same as Figure 1.2.21, but for nitrate aerosol (TS, upper panel) and ammonium aerosol (PBL, lower panel).
표 Figure 1.2.23 Same as Figure 1.2.21, but for wintertime
표 Figure 1.2.24 Same as Figure 1.2.22, but for wintertime
표 Figure 1.2.25 Simulated summertime mean black carbon aerosol concentration over East Asia for year 2000 (first column), 2050 (second column), 2050-2000 change (third column) for IPCC A1B SRES.
표 Figure 1.2.26 Simulated summertime mean black carbon (upper panel) and organic carbon (lower panel) aerosol concentration over East Asia for year 2000 (first column), 2050 (second column), 2050-2000 change (third column) for IPCC A1B SRES.
표 Figure 1.2.27 Same as Figure 1.2.25, but for wintertime.
표 Figure 1.2.28 Same as Figure 1.2.26, but for wintertime
$Figure 1.2.29 Simulated summertime cloud fraction change (2050-2000) in East Asia for IPCC models (upper panel) and this study (lower panel).$ 표 Figure 1.2.29 Simulated summertime cloud fraction change (2050-2000) in East Asia for IPCC models (upper panel) and this study (lower panel).
표 Figure 1.2.30 Simulated summertime(upper panel) and wintertime(lower panel) precipitation rate change (2050-2000) in East Asia for IPCC models (second and third column) and this study (first column).
표 Ozone and SOA concentration change due to land use change
표 Summary of the CTM (Chemical Transport Model) simulations.
표 Figure 1.3.1 Simulated springtime mean ozone concentration enhancements from Asian emissions for year 2000 (first column), 2050 (second column), 2050-2000 change (third column) for IPCC A1B SRES.
표 Figure 1.3.2 Same as Figure 1.3.1, but for PAN.
표 Figure 1.3.3 Simulated springtime surface meridional wind (U) for Pacific region for year 2000 (first column), 2050 (second column), 2050-2000 change (third column) for each IPCC A1B SRES.
표 Figure 1.3.4 Same as Figure 1.3.3, but for 300hPa
표 Figure 1.3.5 Simulated springtime mean aerosol concentration enhancements from Asian emissions for year 2000 for IPCC A1B SRES.
표 Figure 1.3.6 Same as Figure 1.3.5, but for 2050-2000 change
표 Figure 1.3.7 Same as Figure 1.3.1, but with changing anthropogenic emission.
표 Figure 1.3.8 Same as Figure 1.3.7, but for PAN
표 Figure 1.3.9 Same as Figure 1.3.6, but with changing anthropogenic emission.
표 Simulated springtime mean ozone and aerosol concentrations enhancements from
표 Figure 2.1.1. History of volcanic forcing(W/m²) used during ECHO-G Erik simulation.
표 Figure 2.1.2. History of solar constant
표 Figure 2.1.3. History of Greenhouse gases
표 Figure 2.1.4. DJF average anomalies of sea surface temperature in volcanic event a) is over the 0 W/m², b) -5 W/m², c) -10 W/m², d) -15 W/m² of volcanic radiative effect.
표 The number of composite year as the magnitude of volcanic effect
표 Figure 2.1.5. Zonal mean structure(2S°~2N°) of sea surface temperature at over -15 W/m² of the volcanic effect from minus 1 year to plus 1year
표 Figure 2.1.6. Seasonal composite of a) precipitation and b) sea level pressure, wind 850hPa at volcanic event until the next year.
표 Figure 2.1.6. Seasonal composite of a) precipitation and b) sea level pressure, wind 850hPa at volcanic event until the next year.
표 Figure 2.1.7 Seasonal anomalies composite of precipitation in volcanic event a) is over the 0 W/m², b) -5 W/m², c) -10 W/m², d) -15 W/m² of volcanic radiative effect.
표 Figure 2.1.7 Seasonal anomalies composite of precipitation in volcanic event a) is over the 0 W/m², b) -5 W/m², c) -10 W/m², d) -15 W/m² of volcanic radiative effect.
표 Figure 2.1.8 Zonal mean structure (a)35°S~50°N, (b)20°S~35°N of precipitation anomaly at over -15 W/m² of the volcanic effect from minus 1 year to plus 1year
표 The year and magnitude of volcanic effect over -5W/m².
표 Figure 2.1.9 DJF Composite of SST at volcanic event over the -5W/m² a) difference of Present Warming Period(1850~1990) and Medieval Warming Period (1000~1250), b) anomaly of MWP, c) anomaly of PWP.
표 Figure 2.1.10 Same as Figure 2.1.9 except composite of Precipitation
표 Figure 2.1.11 Composite annual anomaly of a) 500hPa geopotential height, b) cloud cover, c) 10meter wind speed, d) net heat flux, e) surface shortwave radiation, f) evaporation at volcanic event over the -15W/m²
표 Figure 2.1.12 Same as Figure 2.1.9 except 500hPa geopotential height
표 Figure 2.1.13 Same as Figure 2.1.9 except cloud cover
표 Figure 2.1.14 Same as Figure 2.1.9 except 10m windspeed
표 Figure 2.1.15 Same as Figure 2.1.9 except net heat flux.
표 Figure 2.1.16 Same as Figure 2.1.9 except surface shortwave radiation.
표 Figure 2.1.17 Same as Figure 2.1.9 except evaporation.
표 Figure 2.1.18 Spatial pattern of mean SO4 concentration averaged for the period of 1986-2006 in the low levels (a). (b) is the same as in (a) except but the East Asia. (c) is the time series of SO4 concentration averaged in the region 100E-120E, 20N-40N for the period of 1986-2004.
표 Figure 2.1.19 The time series of SO4 concentration averaged in the Europe (green), the eastern part of USA (yellow) and the East Asia (black) for the period of 1985-2006
표 Figure 2.1.20 A linear trend of air temperature at 1000hPa for the period of 1985-2006 (a). (b) The differences of linear trend of air temperature at 1000hPa between the period of 2002-2006 and the period of 1985-1996.
표 Figure 2.1.22. Spatial difference of incoming shortwave radiation at surface between sulf_ave and sulf_gfdl (Upper panel) and spatial difference of incoming shortwave radiation at surface between sulf_2001 and sulf_gfdl (lower panel), for 100 model years from 0001 to 0100. Unit is W/m2.
표 Figure 2.1.23 Spatial distribution of mean surface temperature and difference (a) for MAM, (b) for JJA, (c) for SON and (d) for DJF A from 0001 to 0100. Unit is K and significance levels are shaded.
표 Figure 2.1.24. Spatial distribution of mean precipitation and difference (a) for MAM, (b) for JJA, (c) for SON and (d) for DJF A from 0001 to 0100. Unit is mm/day and significance levels are shaded
표 Figure 2.1.25. Spatial distribution of mean precipitation and difference (a) for MAM, (b) for JJA, (c) for SON and (d) for DJF A from 0001 to 0200. Unit is mm/day and significance levels are shaded.
표 Figure 2.1.26. Spatial distribution of mean surface pressure and difference (a) for MAM, (b) for JJA, (c) for SON and (d) for DJF A from 0001 to 0100. Units are hPa for mean and Pa for difference. significance levels are shaded.
표 Figure 2.1.27. Zonal wind stress for 0111-0200 year. significance levels are shaded.
표 Figure 2.1.28 Meridional wind stress for 0111-0200 year. significance levels are shaded.
표 Figure 2.1.29 Standard deviation of sea surface temperature anomaly for (a) sulf_ave, (b) sulf_none, (c) sulf_asia, (d) sulf_asiax2 and (e) sulf_gfdl from 0101 to 0200.
표 Figure 2.1.30 Timeseries of NINO3.4 index and power spectrums for (a) sulf_2001 and for (b) sulf_gfdl from 0101 to 0200.
표 Figure 2.1.31. Averaged SST around the equator over year 0101 to 0200
표 Figure 2.1.32 Averaged temperature vertical section along the equator over year 0101 to 0200
표 Figure 2.1.33 Averaged zonal velocity vertical section along the equator over year 0101 to 0200
표 Figure 2.1.34 Standard deviation of SST anomaly over year 0001 to 0200
표 Figure 2.1.35. EOF modes and PC time series of sulf_gfdl experiment over year 0001 to 0200
표 Figure 2.1.36. EOF modes and PC time series of sulf_asia experiment over year 0001 to 0200
표 Figure 2.1.37. EOF modes and PC time series of sulf_ave experiment over year 0001 to 0200
표 Figure 2.1.38 EOF modes and PC time series of sulf_none experiment over year 0001 to 0200
표 Figure 2.1.39 EOF modes and PC time series of sulf_asiax2 experiment over year 0001 to 0200
표 Figure 2.1.40. Power spectrum of PDO index. Dash lines denote 95% confidence level.
표 List of Climate runs based on the concentration of SO4
표 Difference of the SST averaged spatially over the black box from

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