Regional Characteristics of Global Warming: Linear Projection for the Timing of Unprecedented Climate

49 http://dx.doi.org/10.7850/jkso.2016.21.2.49

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지구온난화의 지역적 특성: 전례 없는 기후 시기에 대한 선형 전망

신호정 · 장찬주*

한국해양과학기술원 해양순환·기후연구센터

Regional Characteristics of Global Warming: Linear Projection for the Timing of Unprecedented Climate

H ^O -J ^EONG S ^{HIN AND} C ^HAN J ^OO J ^ANG *

Ocean Circulation and Climate Research Center, Korea Institute of Ocean Science and Technology, Ansan 15627, Republic of Korea

기후변화를 일으키는 외부강제력이 전지구적으로 동일하게 주어지더라도 그에 따른 기후변화와 되먹임 효과는 지 역마다 다르게 나타난다. 따라서 기후변화에 나타난 내부변동성 및 다른 잡음 효과로부터 지구온난화 신호를 구별 하기 위한 기후변화 탐지는 전구평균뿐만 아니라 지역규모에서도 이뤄져 왔다. 본 논문은 지구온난화로 인해 미래에 전례 없는 기후가 나타나는 시기를 추정하고 그 지역적 차이를 분석함이 목적이며 이를 위해, 기후모형 자료를 이 용한 기존 연구와는 달리, 관측 자료를 이용하여 내부변동성을 추정하고 미래 온도변화를 전망하였다. 전례 없는 기후 시기는 미래에 예측된 지표 온도가 과거 관측 기록에 나타난 온도 범위를 벗어나 전례 없이 따뜻한 기후가 이후로 도 지속되는 시점으로 정의하였다. 1880년부터 2014년까지 관측된 지표온도 아노말리의 연평균 시계열을 이용하여 온난화 선형추세를 계산하였고, 이 추세로부터 벗어난 최대 변이 값을 내부변동성의 크기로 간주하였다. 관측 자료로 구한 온난화 선형추세와 내부변동성의 크기가 미래에도 유지된다고 전제하고 계산한 결과에 따르면, 육지에서 전례 없는 기후는, 아프리카는 서쪽에서, 유라시아는 인도와 아라비아 반도 남부 등 저위도에서, 북아메리카는 캐나다 중 서부와 그린란드 등 고위도에서, 남아메리카는 아마존을 포함하는 저위도에서, 남극대륙은 로스해 주변지역에서 향 후 200년 이내에 비교적 빨리 나타나며, 우리나라를 포함한 동아시아 일부 지역에서도 200년 이내로 빨리 나타난다.

반면에 북유럽을 포함하는 고위도 유라시아 지역과 미국과 멕시코를 포함하는 북아메리카 중남부에서는 400년 이 후에 나타난다. 해양에서는 전례 없는 기후가 인도양, 중위도 북대서양과 남대서양, 남극해 일부 해역과 남극 로스 해, 북극해 일부 해역에서 200년 이내로 비교적 빨리 나타나는 반면, 내부변동성이 큰 동적도태평양, 중위도 북태평 양 등의 일부 해역에서는 수천 년이 지나야 오는 곳도 있다. 즉, 전례 없는 기후시기는 육지에서는 대륙마다 서로 다른 양상을 보이고 해양에서는 온난화 추세가 큰 고위도 해역을 제외하면 내부변동성의 영향을 많이 받는다. 결론 적으로 지구온난화로 인한 전례 없는 기후는 특정 시기에 공통적으로 나타나는 것이 아니라 지역에 따라 시기적으 로 상당한 차이가 있다. 따라서 기후변화 대응책을 마련할 때 온난화 추세뿐만 아니라 내부변동성의 크기도 함께 고 려할 필요가 있다.

Even if an external forcing that will drive a climate change is given uniformly over the globe, the correspond- ing climate change and the feedbacks by the climate system differ by region. Thus the detection of global warm- ing signal has been made on a regional scale as well as on a global average against the internal variabilities and other noises involved in the climate change. The purpose of this study is to estimate a timing of unprecedented climate due to global warming and to analyze the regional differences in the estimated results. For this purpose, unlike previous studies that used climate simulation data, we used an observational dataset to estimate a magni- tude of internal variability and a future temperature change. We calculated a linear trend in surface temperature using a historical temperature record from 1880 to 2014 and a magnitude of internal variability as the largest temperature displacement from the linear trend. A timing of unprecedented climate was defined as the first year

Received December 29, 2015; Revised April 29, 2016; Accepted May 24, 2016

*Corresponding author: [email protected]

when a predicted minimum temperature exceeds the maximum temperature record in a historical data and remains as such since then. Presumed that the linear trend and the maximum displacement will be maintained in the future, an unprecedented climate over the land would come within 200 years from now in the western area of Africa, the low latitudes including India and the southern part of Arabian Peninsula in Eurasia, the high lati- tudes including Greenland and the mid-western part of Canada in North America, the low latitudes including Amazon in South America, the areas surrounding the Ross Sea in Antarctica, and parts of East Asia including Korean Peninsula. On the other hand, an unprecedented climate would come later after 400 years in the high lat- itudes of Eurasia including the northern Europe, the middle and southern parts of North America including the U.S.A. and Mexico. For the ocean, an unprecedented climate would come within 200 years over the Indian Ocean, the middle latitudes of the North Atlantic and the South Atlantic, parts of the Southern Ocean, the Antarc- tic Ross Sea, and parts of the Arctic Sea. In the meantime, an unprecedented climate would come even after thou- sands of years over some other regions of ocean including the eastern tropical Pacific and the North Pacific middle latitudes where an internal variability is large. In summary, spatial pattern in timing of unprecedented climate are different for each continent. For the ocean, it is highly affected by large internal variability except for the high-lati- tude regions with a significant warming trend. As such, a timing of an unprecedented climate would not be uni- form over the globe but considerably different by region. Our results suggest that it is necessary to consider an internal variability as well as a regional warming rate when planning a climate change mitigation and adaption policy.

Key words: Timing of unprecedented climate, Global warming linear trend, Magnitude of internal variability, Climate change detection, Climate change perception

서 론

지구 기후는 정체되어 있지 않고 끊임없이 변화하므로 기후변화는 그 변화의 원인이 자연적인 것이든 인간활동에 의한 것이든 우리 가 늘 직면하고 적응해야 하는 것이다. 오늘날 우리가 겪고 있는 기 후변화는 산업혁명으로 인한 화석연료 사용으로 대기 중 온실기체 농도가 증가함으로써 유발된 지구온난화 때문이라고 알려져 있다 (Solomon et al., 2007). 지구온난화로 인한 기후변화는 대체로 지 표온도가 증가하는 것으로 나타나지만 지역이나 기간에 따라 지표 온도가 감소하여 나타나기도 하고 강수량이나 바람의 세기 등 다 른 기후변수의 변화를 통해서도 나타난다. 이러한 기후변화를 인간 이 체험하고 인식하게 되는 것을 ‘기후변화에 대한 지각(climate change perception)’ 이라고 한다(Hansen et al., 2012). 지구온난화 의 수준을 가늠하는 기준은 지구평균 지표온도의 변화이지만, 실질 적으로 인간의 활동 및 생태계에 영향을 미치는 것은 국지적으로 나타나는 지표온도 변화이다. 따라서 지구온난화로 인한 기후변화 ( 이후로 특별한 언급이 없으면 기후변화로 통칭함)에 대한 지각은 지역적 또는 국지적으로 나타나는 지구온난화 신호를 탐지함으로써 객관화될 수 있다.

기후변화에 대한 탐지는 지구온난화 신호를 기후시스템의 내부 변동성 및 화산활동과 같은 자연적 요인으로부터 구별하여 내는 것 으로, 보통 신호 대비 잡음비(signal-to-noise ratio)로써 나타낸다.

태양활동과 화산활동 등 자연적으로 일어나는 외부강제력은 20세 기 이후 인류가 경험하고 있는 기후변화에 미치는 영향이 상대적 으로 작고, 외부강제력이 없어도 기후시스템 안에 존재하는 내부변 동성(또는 자연변동성)은 주기성을 띠므로 지구온난화 신호에 대 해 잡음으로 간주한다. 지구온난화 신호는 일반적으로 지표온도 시 계열에 나타난 단조 증가 추세로써 추정한다. 이 추세는 비선형일 수도 있지만 많은 경우에 간단히 선형회귀선으로 추정하는 방법이 여전히 통용되고 있다(Solomon et al., 2007 등). 지구평균 지표온

도 증가 추세는 1970년대 이후로 더 가파르고(Lean and Rind, 2008 등), 2000년대에 들어서는 그 증가 추세가 멈추는 등(Gleisner et al., 2015 등) 비선형적인 행태를 보여왔다. 그러나 최근 연구에 따 르면 이것은 지구온난화 신호에 자연변동성 특히, 해양에 의한 장 주기 변동성이 중첩되어 나타난 것으로(Meehl et al., 2009; Zhou and Tung, 2013 등), 지구평균 시계열에 포함된 이와 같은 잡음을 제거하면 지구온난화 신호는 지난 100여 년 동안 비교적 일정한 선 형추세를 보였다(Zhou and Tung, 2013).

신호 대비 잡음비에 근거하여 지구온난화로 인해 기후가 자연변 동성의 범위를 벗어나기 시작하는 때를 지구온난화 출현 시기(timing of emergence) (Mahlstein et al., 2011) 또는 기후 일탈 시기(year of climate departure) (Mora et al., 2013)라고 한다. 지표온도 선형 추세는 잘 알려진 바와 같이 저위도보다는 고위도에서 크게 나타 나지만 고위도에서는 내부변동성도 크게 나타나 엔소 해역을 제외 하고 자연변동성이 작은 저위도에 비해 지구온난화 신호 대비 잡 음비가 상대적으로 낮다(Mahlstein et al., 2011). 따라서 지구온난 화 신호 대비 잡음비는 오히려 저위도에서 크며 일부 지역에서는 이미 지구온난화 신호가 자연변동성의 범위를 벗어나기 시작했다 (Mahlstein et al., 2011). 계절변화를 포함하는 자연변동성이 작은 저위도 지역에서는 생태계가 온도 변화에 대한 적응력이 약하므로 생물다양성의 감소가 이미 현실화되고 있다(Mora et al., 2013). 또 한 저위도에 위치한 나라들은 대체로 산업화가 비교적 이뤄지지 않 은 개발도상국들로서 지구온난화의 주범인 온실기체 배출이 적은 데 반해 기후변화로 인한 피해를 가장 먼저 심각한 수준으로 받고 있다는 점에서 국제적 윤리 문제로 대두되었다(Mahlstein et al., 2011; Schneider 2003). 이처럼 지구온난화 출현 시기가 이미 도래 한 기후변화 취약 지대를 ‘지구온난화 위험 지대(global warming hot spot)’ 로 구분하기도 한다.

Mahlstein et al.(2011)은 3단계 접합모형상호비교사업(Coupled

Model Intercomparison Project-Phase 3, CMIP3) 의 표준실험 모사

자료를 이용하여 지구온난화 신호가 내부변동성을 포함하는 잡음의 변동폭을 넘어 유의한 수준으로 나타나려면 앞으로 얼만큼의 온도 증가가 이어져야 하는 지를 구하였는데 그들은 이것을 두고 기후 변화 탐지를 위해 신호와 잡음을 동시에 고려한 첫 시도라고 하였다.

Mora et al.(2013)은 이에 더 나아가 5단계 CMIP(CMIP-Phase 5, CMIP5) 모형 자료를 이용하여 전례 없는 기후 시기(timing of unprecedented climate) 즉, 지표온도가 기록된 온도 범위를 아예 벗어나게 되는 시기를 추정하였다. 이러한 시기를 기후 축출 시기 (timing of expulsion) (Power, 2014) 라고도 한다. 이 연구들은 관측 자료가 시·공간적으로 부족한 것을 보충하기 위해 기후모형 자료 를 사용하였고, 모형에 따라 결과가 달라지는 모형의존도를 줄이기 위해 다중모형 앙상블을 이용한 것이다. 또한 산업혁명 이후의 현 재기후 재현실험 자료를 이용하여 내부변동성의 크기를 구하였고, 온실기체 배출 시나리오에 따른 미래기후 전망자료를 이용하여 지 구온난화 신호 대비 잡음비를 계산하였다.

현재 수준에서 기후모형은 평균적 기후 분포를 대체로 잘 모사 하지만 특징적 패턴의 정확한 위치나 극값의 크기는 여전히 개선 되어야 할 여지를 갖고 있다. 그렇기 때문에 모형자료를 이용하여 격자규모로 신호 대비 잡음비를 계산하는 것은 적합하지 않을 수 있다. 이러한 문제를 피하기 위해 Mahlstein et al.(2012)은 지표온 도 관측 자료를 이용하였고, 30년 기후 구간을 이동시키면서 여름 온도 돗수분포가 통계적으로 유의미하게 변하는 시기를 구하였다.

이들은 기후 구간의 길이 및 기준 구간(1920~1949년)을 어떻게 정 하느냐에 따라 지구온난화 출현 시기가 달라질 수 있으나 저위도 에서 일찍 나타난다는 결과의 기본적인 패턴은 변하지 않는다고 하 였다. 그러나 이들이 사용한 자료는 5°×5° 저해상도 자료여서 국지 적 변동성을 보이겠다던 그들의 취지가 흐려졌고, 위와 같은 통계 적 방법은 수십 년 장주기 자연변동성에 따른 변화와 온실기체 증 가에 따른 변화를 구별하기 어렵다는 한계를 지닌다. Hansen et al.(2012)은 고해상도(2°×2°) 지표온도 시계열에서 구한 표준편차의 2 배수 또는 3배수로써 내부변동성의 범위를 삼고 그 기준을 넘는 극값의 출현 빈도 또는 강도의 추이를 분석함으로써 지구온난화로 인한 기후변화를 지각할 수 있다고 보았다. 이와 같은 기존 연구들 은 모형의 불확실성을 피하기 위해 관측 자료를 사용했지만 20세 기 이후 현재까지 이미 일어난 지구온난화 신호에 대한 결과를 포 함할 뿐 미래 변화에 대한 전망은 포함하지 않는다.

기존 연구에서는 전례 없는 기후 시기가 지역마다 다를 수 있음 을 보이는 전지구 분포를 보였으나 지역별 특히, 해역별 논의는 구 체적으로 이뤄지지 않았기 때문에 이 연구를 통해 이 점을 보완하 고자 한다. 이 논문에서는 위에서 서술한 기존 연구의 한계점을 극 복하기 위해서 고해상도(2°×2°) 관측 자료를 사용하고, 지구온난화 지수(index)로 대표되는 지표온도 선형추세를 예측 모형으로 사용 하여 전례 없는 기후가 나타나는 시기를 추정하였다. 최근(2014년)까 지 관측한 자료를 바탕으로 지구온난화 선형추세와 자료에 나타난 내부변동성의 크기가 미래에도 지속된다는 가정 하에 현재까지 기 록된 온도 범위를 벗어나게 되는 시점을 계산하였다. 이때는 내부 변동성을 고려하더라도 지구가 이미 이전과는 전혀 다른 기후를 나 타내는 시기이다. 이 연구의 결과는 여전히 관측 자료의 시공간적 제약에서 오는 정보의 불충분함, 과거 자료로부터 얻은 선형추세가 지속될 것이라는 너무 단순화된 방법의 사용 등 여러 가지 한계를

포함한다. 그러나 미래 전망이라는 불확실성에 모형자료에 내포된 불확실성을 더하는 대신 순전히 관측 자료를 사용하였고, 간단히 1 차원 회귀분석을 이용함으로써 직관적인 결과해석이 가능하도록 하였다. 복잡한 기후시스템을 예측하는 데는 기존 연구에서처럼 비 선형성을 고려한 기후모형 전망자료를 이용하는 것이 좀 더 현실 적인 접근 방법이 될 수 있겠지만, 이 연구에서 위와 같이 단순한 접근 방법을 선택한 의도는 정책입안자를 포함하여 일반 대중이 기 후변화의 지역적 특성을 좀 더 잘 이해할 수 있도록 돕고, 이로써 기후변화 적응대책을 마련하는 데 기여하고자 하는 것이다.

이어지는 다음 절에서는 이 연구에 사용한 지표온도 관측 자료 에 대한 설명을 포함하였고, 전례 없는 기후 시기에 대한 계산 방 법과 전구평균 시계열을 이용한 활용 결과를 기술하였다. 이후로 전례 없는 기후 시기에 대해 격자별로 계산한 전구 분포 결과를 기 술하였고, 마지막으로 요약 및 결론을 제시하였다.

자료 및 방법 자료

이 연구에 사용한 지표온도 자료는 NASA(National Aeronautics and Space Administration) GISS(Goddard Institute for Space Studies) 에서 제공하는 GISTEMP(GISTEMP Team, 2015; Hansen et al., 2010) 월평균 아노말리 시계열이다. 이 자료는 NOAA(National Oceanic and Atmospheric Administration) 의 GHCN(Global Historical Climatology Network) 3 판(v3) 육상 2 m 기온 자료와 ERSST(Extended Reconstructed Sea Surface Temperature) 4 판(v4) 해면수온 자료를 이용한 것으로 서 1951년부터 1980년까지 30년 기간을 기준으로 삼았다(Hansen et al., 2012).

GISTEMP 자료는 비격자 관측 자료를 영향반경 250 km로 하여 평활화한 육상 자료 또는 1,200 km로 평활화한 전구 자료로 제공 되며, 수평해상도는 두 경우에 동일하게 위, 경도 모두 2°이다. 각 격자별 지구온난화 신호를 찾으려면 영향반경을 250 km로 하여 평 활화한 자료가 더 타당할 것이지만(Hansen et al., 2012), 이 연구 에서는 분석에 해양을 포함하기 위해 영향반경 1,200 km로 평활 화한 전구 자료를 이용하였다. 이 연구에서 사용한 자료 기간은 1880 년 1월부터 2014년 12월까지 135년인데, 극지방과 아프리카 내륙 등 일부 지역에서는 초기 수십 년 동안 결측값을 보이므로 실 제 자료의 기간은 지역에 따라 다르다. 20세기 초반까지 자료 확보 율은 지구 표면적의 약 85% 수준을 유지하다가 20세기 중반부터는 99% 이상을 유지한다.

방법

이 연구에서 전례 없는 기후 시기는, 각 격자별로 연평균 지표온도

아노말리(T) 시계열을 이용하여 1차원 회귀모형으로 구한 선형추

세와 잔차의 최대 크기(D

T) 를 이용하여 미래 온도의 범위를 정

하고, 미래 온도의 범위 내 최소값이 관측된 과거 온도 최대값(T

)

을 넘는 시점으로 정의하였다. 여기서 잔차의 최대 크기는 회귀선

으로부터 관측된 최대 변이값에 해당된다. 선형회귀선을 지구온난

화 신호로, 잔차의 최대값을 내부변동성을 포함하는 잡음의 크기로

간주한 것이다. 내부변동성의 크기를 아노말리 시계열로 구한 표준편

차의 2배 또는 3배 크기로 두는 경우도 있으나(예: Hansen et al.,

2012), 이 연구에서는 전례 없는 기후라는 정의를 충족하기 위해 Mora et al. (2013)에서와 같이 최대 변이값으로 정하였다.

여기서 구한 회귀선을 미래의 어느 시점까지 연장하고, 관측된 자료로부터 얻은 최대 변이값을 이 회귀선으로부터 더하거나 빼서 온도 범위의 상한선과 하한선을 추정하였다. 이 상한선과 하한선은 과거와 미래를 모두 포함하여 회귀선과 평행하다. 이와 같은 방법은 과거에 나타난 온난화 추세와 내부변동성의 최대 변이가 미래에도 유지된다는 가정을 전제로 한 것이다. 이렇게 계산한 하한선 즉, 미 래에 나타날 온도의 최소값이 기록된 과거 온도의 최대값을 넘게 되는 때를 전례 없는 기후 시기로 정의하였다. 계산하는 순서 및 방 법은 다음과 같이 수식으로 표현할 수 있다.

① 1차원 회귀모형: T=at+b

② 예측 모형의 하한 값 ≥ 관측 최대값: at+b-D

T ≥ T

③ 전례 없는 기후 시대: t ≥ (T

-b+D

T)/a

여기서 T는 지구온난화 선형회귀모형에 따른 연평균 지표온도 아 노말리 예측값(predictand), a는 지표온도 선형회귀선의 기울기(

C/

year), b 는 선형회귀선의 절편(

C), t 는 시간(year)이다.

전구평균 시계열로 본 전례 없는 기후 시기 지구온난화 선형추세

GISTEMP 지표온도 아노말리의 전구평균 연평균 시계열을 이용 하여 1차원 선형회귀법으로 구한 지구온난화 선형추세는 지난 135 년(1880~2014년)에 대해 0.069

C/decade 이다(Fig. 1). Zhou and Tung(2013) 은 HadCRUT4 지표온도 아노말리 시계열에 다중회귀 법을 적용하여 자연변동성과 화산활동의 영향을 제외하고 지난 100 년(1911~2010년)에 대한 선형추세로 0.068±0.013

C/decade 를, 최근 32년(1979~2010년)에 대해서는 0.070±0.019

C/decade 를 얻 었는데, 이 결과는 GISTEMP 135년 자료로부터 얻은 본 연구 결 과와 오차 범위 내에서 동등하다. Zhou and Tung(2013)은 지난 100여 년 동안 지구온난화로 인한 지표온도의 선형추세가 비교적 일정하 였다고 평가했다.

Zhou and Tung(2013) 에서 분석한 것과 동일한 기간에 대해 GISTEMP 자료로 1차원 선형회귀선을 구하면 지난 100년 (1911~2010 년) 동안 0.087

C/decade 의 증가 추세를, 최근 32년 (1979~2010 년) 동안에는 0.17

C/decade 로 지난 100년에 대한 것보다 두 배 정도 큰 증가 추세를 보인다. Zhou and Tung(2013)이 다중 회귀법을 이용한 것과 달리 이 연구에서처럼 1차원 선형회귀법을 이용하면 분석기간에 따라 지구온난화 선형추세가 상당한 수준에 서 달라질 수 있기 때문인데, 그 주된 원인은 Zhou and Tung (2013) 의 연구 결과가 보여주듯이 그 동안 지구온난화 신호의 세 기가 기간에 따라 유의하게 변했기 때문이라기보다는 엔소와 태 평양순년진동 및 대서양수십년진동과 같은 자연변동성이 분석 기 간 동안 얼마나 강한 진폭으로 어떠한 위상에 있었는지에 따른 것 이라고 할 수 있다. 이와 같이 자연변동성 주기보다 충분히 길지 않은 기간에 대해 선형추세를 구할 경우 이용한 자료 기간에 따라 선형추세가 유의하게 달라질 수 있다. 따라서 이 연구에서는 이미 잘 알려진 수십 년 주기의 자연변동성보다 충분히 긴 기간을 이용

함으로써 자연변동성이 선형추세에 미치는 영향을 최소화하고자 하였다.

Fig. 1 에서 주목할 만한 점은 1998년 이후 지구온난화 둔화기간 동안 해양평균 시계열과 육지평균 시계열의 차이가 다른 시기에 비 해 더 크다는 점이다. 이것은 지구온난화 둔화의 주요 원인으로 주 목 받고 있는 해양 내부변동성에 의해 해양이 대기로부터 이 기간 동안 더 많은 열을 흡수하여 저장했기 때문으로 판단된다(Kosaka and Xie, 2013; Trenberth and Fasullo, 2013). 이 연구에 사용한 ERSSTv4 의 해면 수온 증가는, 이전 버전(ERSSTv3)에 비해, 2010 년 이후 최근 수년 동안 0.2

C 정도 더 큼(Fig. 1)을 확인할 수 있다 (Karl et al., 2015). 이로써 지구온난화가 멈추었다는 설(global warming hiatus) 은 맞지 않을 가능성이 크지만(Karl et al., 2015), 이 기간 동안 지표온도 증가율이 감소한 것은 변함이 없다. 아울러 이 것은 자료의 산출 방법에 따라서도 지구온난화 선형추세가 달라질 수 있음을 보여준다.

전례 없는 기후 시기

연평균 지표온도 아노말리는 20세기 중반 이후 꾸준한 상승세를 이어가면서 2014년에는 1880년 이후 최고값(T

=0.74) 을 기록했 다. 계산된 선형회귀모형은 기울기 0.0069(

C/year) 와 y-절편 0.46을 가지며 상관계수의 제곱(R

) 은 0.76이다. 이 회귀선으로부터 관측 된 최대 변이(1881년에 D

T=0.33) 를 더하거나 빼서 구한 온도 범위의 상한선과 하한선을 미래로 더 연장하였다. 연장된 하한선이 관측된 최대온도 T

와 만나는 시기를 구하면 2101년이다. 이 결 과에 따르면 22세기가 되면 지구는 지난 135년(1880~2014년) 동 안 나타났던 자연변동성의 범위를 아예 벗어나 전례 없는 따뜻한 기후가 된다.

지구평균 지표온도가 산업혁명 이전 평균값보다 약 2

C 정도 더

높아지면 인류가 경험하지 못한 기후 시기를 맞게 될 것으로 보고

Fig. 1. GISTEMP global and annual mean time-series of tempera-

ture anomaly (

C) from January 1880 to December 2014 averaged over

the entire Earth surface (thick black line), the global land (thick gray

line), and the global ocean (thin black line), respectively. The mean

time-series averaged over the ocean from the previous version of data

(ERSST v3) are depicted on a thin gray line particularly to compare with

the current version of data (ERSST v4). A linear regression line (dark

gray line) is presented for the mean time-series averaged over the entire

surface. The area fraction of data coverage relative to the entire Earth

surface is shaded in gray and scaled on the right ordinate.

있다(Jaeger and Jaeger, 2011). 20세기 동안 지구평균 지표온도는 이미 약 0.8

C 정도 올랐고(Solomon et al., 2007), 적도 서태평양 에서 2001~2005년 평균 온도는 홀로세 충적기 때의 최고 온도보다 약 1

C 정도 낮은 수준에 이르렀으며(Hansen et al., 2006), 2015 년 평균 해면수온은 산업혁명 이래로 관측된 최고치를 다시 경신 했다(Wijffels et al., 2016). 1881~1920년(40년) 평균 아노말리가 -0.27

C 이므로 2014년은 이때보다 약 1

C 상승한 것이고 이후로 그만큼의 온도가 더 상승하면 2

C 위험기준을 넘게 되는 것이다.

2148 년에는 이 위험기준을 처음으로 넘어설 수 있고 Fig. 2에 표기 했듯이 2243년이 되면 이 위험기준을 넘어 인류 출현 이후로 전례 없이 더운 기후를 갖게 된다. 즉, 1880~2014년 동안 관측된 기록 으로 지구온난화 선형추세와 내부변동성 범위가 미래에도 유지된다 면, 2148년에 처음으로 2

C 위험기준을 넘어설 가능성이 생기고 그 로부터 95년 뒤인 2243년에는 어떠한 경우에도 이 기준 아래로 온 도가 떨어지지 않게 된다.

전례 없는 기후 시기의 지역적 차이 온난화 추세와 내부변동성

이 소절에서는 전례 없는 기후 시기가 지역마다 어떻게 다른지 분석하기 위해 격자별 온난화 추세(Fig. 3)와 최대 온도 변이의 지 역적 분포를 함께 보였다. 온난화 추세는 지역마다 다른데 이미 잘 알려진 바와 같이 해양보다 육지에서, 저위도보다 고위도에서 상대 적으로 큰 경향을 보인다. Fig. 3a는 연평균 지표온도 아노말리로 계산한 선형회귀선의 기울기로써 격자별 온난화 추세를 보인 것으 로, 사용한 자료의 길이는 Fig. 3b에 보인 것처럼 격자별로 다르다.

격자별 온난화 추세는 자료의 길이가 길수록 더 신뢰할 만하다는 것을 전제로 하여 결측값을 제외한 모든 자료를 사용하여 계산하 였다. 계산한 회귀선이 통계적으로 5% 수준에서 유의하지 않은 곳 을 Fig. 3a에 빗금으로 표시하였는데, 대체로 고위도 해역과 남극 대 륙 일부가 이에 해당된다. 주어진 자료 기간에 대해 음의 추세를 보 Fig. 2. An illustration of timing of unprecedented climate defined as the first year when a predicted temperature exceeds the maximum tem- perature record in a historical data and remains as such since then. The thick solid line represents the GISTEMP global and annual mean time-series of surface temperature anomaly (

C) from January 1880 to December 2014 and the dashed line represents its linear regression model. A maximum displacement from the regression line is defined as the magnitude of internal variability and a dotted-line passing through the maximum displacement is drawn in parallel with the regression line as an upper/lower bound of temperature variation. The year of unprecedented climate since 1880 as defined above is marked with an arrow. So is the projected year of unprecedented climate since the 400 ky BP that the global mean surface temperature will exceed the pre-industrial mean temperature by 2 degrees.

Fig. 3. (a) Linear trend of the annual mean time-series of GISTEMP surface temperature anomaly (

C/decade) and (b) the number of years

the data span on each grid cell. In (a), hatched are the areas statistically insignificant at 5% significance level. The p-value for regression

coefficient was obtained with effective sample size adjustment for standard error of slope and critical t-value.

인 곳도 있는데 모두 통계적으로 유의하지 않았다. 북대서양 40°N 이상 해역에서는 대체로 큰 양의 추세와 큰 음의 추세가 기간에 따 라 번갈아 나타나 전체 자료 기간에 대해 음의 추세를 보였고, 북 태평양 30°N 이상에서는 온난화 추세가 비교적 작고 해양의 내부 변동성이 커서 지구온난화 신호 대비 잡음비가 작았다.

서아프리카와 호주 서·북부 및 남아메리카 중북부에서는 저위도 임에도 불구하고 지표온도 선형추세가 주변에 비해 크다. 호주에서 온난화 추세가 큰 것은 인간활동에 기인된 지구온난화의 영향이 주 된 요인인 것으로 알려져 있는 반면(Nicholls, 2003), 아프리카 서 쪽 해안과 남아메리카 브라질에서 온난화 추세가 큰 것은 Fig. 3b에 보인 것처럼 지구온난화 추세가 더 커지는 20세기 중반 이후로만 자료가 존재하기 때문에 결과에 대한 신뢰도가 상대적으로 낮다.

앞서 구한 선형회귀선 기울기(Fig. 3a)와 최대 온도 변이 D

T(Fig. 4) 및 관측된 온도 최고값을 이용하여 식 ③에 따라 각 격자별로 전례 없는 기후 시기(Fig. 5)를 계산하였다. Fig. 4에서 보 듯이 최대 온도 변이는 온난화 추세와 마찬가지로 대체로 저위도 보다 고위도에서, 해양보다 육지에서 크다. 기후모형자료를 이용한 최근 연구에서도 지구온난화 장기 추세와 경년변동 표준편차와의 공간분포는 비슷하게 나타났다(Dai, 2016). 육지에서는 저위도보다 고위도에서 크고, 해양에서는 인도양과 대서양보다 태평양에서 더

크다. 그러나 전례 없는 기후 시기는 이와 달리 일정한 패턴이 없 고 지역에 따른 차이가 크게 나타났다(Fig. 5).

전례 없는 기후 시기

(a) 육지: 육지에서는 대륙마다 서로 다른 양상을 보이는데 전례 없는 기후는, 아프리카는 서쪽에서, 유라시아는 인도와 아라비아 반도 남부 등 저위도에서, 북아메리카는 캐나다 중서부와 그린란드 등 고위도에서, 남아메리카는 아마존을 포함하는 저위도에서, 남극 대륙은 로스해 주변지역에서 향후 200년 이내에 비교적 빨리 나타 나고, 북유럽을 포함하는 고위도 유라시아 지역과 미국과 멕시코를 포함하는 북아메리카 중남부에서는 수백 년이 지나 더 늦게 나타 나기도 한다. 우리나라를 포함한 동아시아 일부 지역에서도 전례 없는 기후는 200년 이내로 빨리 나타난다.

이전 연구에 의하면 지구온난화 신호가 내부변동성의 범위를 벗 어나기 시작하는 즉, 신호 대비 잡음비가 1보다 커지는 지구온난화 출현 시기는 고위도보다 저위도에서 빨리 와서 저위도 일부 지역 에서는 이 시기가 이미 도래하였다(Mahlstein et al., 2011; Ho et al., 2013). RCP8.5 시나리오에 의한 CMIP5 기후모형 전망 결과에 따르면, 저위도에서 전례 없는 기후 시기가 2030~2040년 사이에 올 것으로 나타난다(Mora et al.(2013)의 Fig. 2a 참조). 따라서 지구온난화로 인한 기후변화가 저위도에서 크다는 점은 관측 자료 와 기후모형 미래전망 자료 모두에서 확인된다. 그러나 이들 연구는 지역에 따른 국지적 차이보다는 전지구적인 관점에서 광역규모 분 포에 초점을 둔 것이며, 다중모형 앙상블을 이용한 경우 모형간 차 이가 서로 상쇄되어 지역의 특징적 분포가 잘 나타나지 않을 수 있 다. 지역적 차이에 초점을 둔 본 연구 결과에 따르면, 기존 연구에 서와 마찬가지로 저위도 육지에서 대체로 전례 없는 기후가 비교적 빨리 나타나지만 아프리카 동부에서는 400년 이상 지나야 한다. 남 아메리카 중북부에서는 80년 이내로 다른 지역에 비해 가장 빨리 전 례 없는 기후가 나타나고, 아프리카 서부, 호주 서북부, 인도 등지 에서는 200년 이내로 나타난다. 본 연구에서 선형회귀법을 이용해 서 얻은 이 결과는 전례 없는 기후가 나타날 최대 시한을 의미하는 것 이므로 전례 없는 기후 시기를 구체적으로 전망한 이전 연구결과보다 더 늦게 나타난다. 전례 없는 기후가 나타날 최대 시한에 대한 설명은 다음 절에서 전구평균의 경우에 대한 예를 들어 좀 더 자세히 논의 하였다. 이전 연구(Mora et al., 2013)에 따르면 RCP8.5 시나리오를 따를 경우 RCP4.5 시나리오에 비해 전례 없는 기후 시기는 더 앞당 겨진다. 이와 같이 전례 없는 기후 시기는 예측모형과 미래변화 시나 리오에 따라 달라질 수 있다는 점을 염두에 두어야 한다.

(b) 해양: 해양에서 온난화 추세 및 최대 온도 변이는 육지에서와 달리 위도별 차이보다는 자연변동성에 따른 지역적 차이를 드러낸 다(Fig. 6a, 6b). 전례 없는 기후 시기는 대체로 저위도 해역에서는 최대 온도 변이 분포를 따르고 고위도 해역에서는 해면온도 선형 추세를 따른다(Fig. 6c). 해양에서 전례 없는 기후 시기가 200년 이 내로 비교적 빨리 나타나는 곳은 인도양과 북반구 중위도 및 남반구 대서양, 캐나다와 노르웨이 인접 북극해, 남극해 일부 해역과 남극 로 스해 등을 포함한다(Fig. 6c). 특히 남극해 50°S~60°S, 40°E~70°E 해역에서는 온난화 추세가 비교적 커서 전례 없는 기후가 100년 이 내로 가장 빨리 나타난다. 이와 대조적으로 엔소가 발생되는 페루 연안 용승해역 및 적도태평양과 태평양순년진동의 중심 해역인 Fig. 4. Magnitude of temperature variability (

C) defined as a max-

imum displacement from the linear trend calculated with annual means of GISTEMP temperature anomaly from 1880 to 2014. The areas with white color indicate missing data.

Fig. 5. Year of unprecedented climate defined as the year relative to

the present year (2014) when a predicted temperature exceeds the

maximum temperature in a historical record and remains as such

since then. The areas with white color indicate a cooling trend.

30°N 이상 중위도 북태평양 등 자연변동성이 큰 해역에서 전례 없는 기후는 1000년 이후로 상당히 늦게 나타나는 곳도 있다.

인도양은 다른 해역에 비해 온난화 추세가 크고 최대 온도 변이는 작아서 전례 없는 기후가 120년 이내에 빨리 나타난다(Fig. 6c). 인 도양에서 온난화 신호가 큰 것은 다른 해역과 마찬가지로 지구온 난화에 따른 열에너지를 대기로부터 흡수할 뿐만 아니라 태평양으

로부터 열에너지를 전달받기 때문인 것으로 볼 수 있다. 최근 연구 결과에 따르면 태평양이 대기로부터 흡수한 열에너지는 인도네시 아 통과류를 통해 인도양으로 전달된다(Lee et al., 2015).

30°S 이하 남극해는 남극순환류로 연결된 하나의 시스템으로 인 식되고 있음에도 불구하고(Nowlin and Klinck, 1986 등), 온난화 추세와 최대 온도 변이가 해역에 따라 상당한 차이를 드러내어 전 례 없는 기후 시기도 해역별로 다르게 나타난다(Fig. 6). 최근 연구 에 따르면 남극해는 인도양 아귤라 해류의 영향으로 남극순환류가 지속적으로 극향 이동하는 곳에서 온난화 추세가 비교적 크게 나 타나고 태평양 이남에서는 엔소 및 바람응력의 영향으로 온난화 추 세가 유의하지 않게 나타난다(Kim and Orsi, 2014). 이처럼 해역 별로 차이를 보이는 남극해의 온난화 추세는 전례 없는 기후가 인 도양 이남에서는 200년 이내로 비교적 빨리 나타나고 태평양 이남 에서는 1000년 이후에까지도 늦게 나타나는 것과 일치하는 결과이 다(Fig. 6a, 6c).

토 론

이 연구에서는 지표온도 아노말리의 1차원 선형회귀선과 관측된 최대 온도 변이를 이용하여 전례 없는 기후 시기를 구하였는데, 이 시기는 지구 기후가 어떠한 내부변동성의 경로를 지나더라도 관측 자료에서 구한 지구온난화 선형추세와 내부변동성의 크기가 미래 에도 유지된다는 전제 조건에서 반드시 성립하는 최대 시한이다.

여기서 최대 시한이라 함은 앞선 전제가 성립하는 조건에서도 내 부변동성의 경로에 따라서 전례 없는 기후 시기가 더 빨리 올 수 있다는 의미이다. 최대 시한에 대한 이해를 돕기 위해 GISTEMP 지표온도 아노말리의 전구평균 연평균 시계열로 전례 없는 기후 시 기를 구한 예를 Fig. 7에 도식화하여 나타내었다.

Fig. 7 에서 회색선은 지표온도 아노말리의 미래 변화를 임의로 나타낸 예시로서, 과거에 관측된 시계열의 선형회귀 잔차 즉, 잡음 으로 간주된 지표온도 변동성을 2014년부터 1880년까지 시간에 대 해 거꾸로 돌려서 회귀모형으로 얻은 미래 추세선과 합하여 나타낸 것이다. 시간에 따른 변동성을 거꾸로 이은 것은 기준이 되는 현재 시점(2014년)에서 미래 온도와 단절되지 않고 이어지도록 임의로 선택한 것이다. 이 임의의 예시는 이 연구가 지구온난화 출현 시기가 아닌 전례 없는 기후 시기에 초점을 둔 이유를 잘 드러낸다. 연평균 지표온도가 예시된 변동성을 따를 경우, 2079년에 이르러서야 기 록된 최고값을 아예 넘어서게 되고 그 이전에는 변동성 때문에 오 히려 과거 관측값보다 작은 값이 나타나기도 한다. 2079년 이전까 지는 지구온난화가 같은 추세로 지속되고 있음에도 불구하고 내부 변동성으로 인해 그 신호를 구별하는 것이 쉽지 않다. 그러다가 2079 년이 되면 내부변동성에도 불구하고 기록된 온도 범위를 벗어 난다. 이와 같은 경우 전례 없는 기후 시기는 계산된 예측모형에 의 한 2101년보다 22년이 더 앞당겨져 실현되는 것이다. 따라서 앞선 전제가 만족된다면 이 연구에서 제시하는 전례 없는 기후 시기는 어떠한 경우에도 성립하는 최대 시한이라고 할 수 있으며, 앞으로 지표온도가 어떠한 내부변동성을 거치느냐에 따라 더 앞당겨질 수 있다는 점을 염두에 두어야 한다.

이 연구에서는 관측 자료와 1차원 선형회귀선을 이용하여 전례 없는 기후 시기를 구하였는데, 이 방법은 기후시스템의 특성인 비 Fig. 6. (a) Linear trend of the annual mean time-series of GISTEMP

surface temperature anomaly (

C/decade) from 1880 to 2014, same as

Fig. 3(a) but only for ocean area. (b) Magnitude of temperature vari-

ability (

C) defined as a maximum displacement from the linear trend

in temperature record for each grid, same as Fig. 4 but only for ocean

area. (c) Year of unprecedented climate defined as the year relative to

the present year (2014) when a predicted temperature when a pre-

dicted temperature exceeds the maximum temperature in a historical

record and remains as such since then, same as Fig. 5 but only for

ocean area with different color scales. The areas with white color

indicate a cooling trend or missing data.

선형성을 무시하고 매우 단순화시킨 방법이라고 할 수 있다. 기후 시스템의 비선형성은 통계적인 방법으로 예측하기 어렵기 때문에 기후모형자료를 이용하기도 한다. 실제로 CMIP5 기후모형 자료를 이용한 연구에서는(Mora et al., 2013) 전구 평균 측면에서 전례 없는 기후 시기가 더 빨리 나타날 것으로 전망하였는데, RCP4.5 시나리 오의 경우 앞으로 53년 후(2069±18년)에, RCP8.5 시나리오의 경 우는 앞으로 31년 후(2047±14년)에 전례 없는 기후 시기가 올 것 이라고 하였다. 여기서 RCP4.5 시나리오의 경우 모형 편차를 고려할 때 전례 없는 기후 시기가 될 수 있는 최대 시한은 2097(=2069+18) 년으로 이 연구에서 선형회귀선으로 구한 2101년과 비슷한 값이고, 그 차이는 기후모형 및 관측 자료에 내재된 불확실성을 감안하면 무시할 만하다고 판단된다. 선형회귀선을 이용한 본 연구와 기후모 형을 이용한 기존 연구의 경우가 전지구 평균에 대한 결과는 크게 다르지 않더라도 지역 규모에서는 지구온난화가 진행됨에 따라 해양 또는 대기의 흐름이 바뀜으로 인해 비선형적 반응에 따른 차이가 더 욱 커질 수 있다. 또한 미래 기후변화 시나리오에 따라 즉, 앞으로 온 실기체 배출량에 따라서도 전례 없는 기후 시기는 더 앞당겨질 수 있다.

요약 및 결론

이 연구에서는 지표온도 관측자료를 기반으로 격자별 온난화 추 세에 대한 선형회귀모형을 구하고, 자료에 기록된 내부변동성의 범 위를 벗어나 전례 없는 기후가 나타나는 시기를 추정하였다. 지구 온난화로 인한 전례 없는 기후는 특정 시기에 공통적으로 나타나는 것이 아니라 지역에 따라 시기적으로 상당한 차이를 드러내는데 한 두 세기 이내에 빨리 오는 곳도 있고 내부변동성이 큰 일부 해역에 서는 수천 년이 지나야 오는 곳도 있다.

전례 없는 기후 시기는 육지에서는 대륙마다 서로 다른 양상을 보이고 해양에서는 온난화 추세가 큰 고위도 해역을 제외하면 내 부변동성의 영향을 많이 받는다. 육지에서 전례 없는 기후는, 아프 리카는 서쪽에서, 유라시아는 인도와 아라비아 반도 남부 등 저위 도에서, 북아메리카는 캐나다 중서부와 그린란드 등 고위도에서, 남아메리카는 아마존을 포함하는 저위도에서, 남극대륙은 로스해 주변지역에서 향후 200년 이내에 비교적 빨리 나타나고, 북유럽을 포함하는 고위도 유라시아 지역과 미국과 멕시코를 포함하는 북아 메리카 중남부에서는 수백 년이 지나 더 늦게 나타나기도 한다. 우 리나라를 포함한 동아시아 일부 지역에서도 전례 없는 기후는 200 년 이내로 빨리 나타난다. 해양에서는 전례 없는 기후가 인도양, 중 위도 북대서양과 남대서양, 남극해 일부 해역과 남극 로스해 및 북 극해 일부 해역에서 200년 이내로 비교적 빨리 나타나는 반면, 내 부변동성이 큰 동적도태평양, 중위도 북태평양 등의 일부 해역에서 는 수천 년이 지나야 오는 곳도 있다.

결론적으로 본 연구 결과는 지구온난화 대처 방안을 강구할 때는 온난화 추세와 더불어 내부변동성도 같이 고려해야 함을 나타낸다.

왜냐하면 온난화 추세가 작은 곳이라도 내부변동성이 작으면 전례 없는 기후 시기가 상대적으로 빨리 나타날 수 있기 때문이다.

이 연구에서 추정한 전례 없는 기후 시기는, 관측자료를 이용하여

계산한 온난화 선형추세와 최대 온도 변이가 미래에도 유지될 것

이라는 전제가 성립한다면 반드시 실현되는 최대 시한이라고 할 수

있다. 최대 시한이라 함은 미래에 지표온도가 어떠한 내부변동성을

거치느냐에 따라 더 앞당겨질 수 있음을 말한다. 따라서 현실에서

전례 없는 기후 시기는 앞으로 기후시스템이 겪게 될 내부변동성의

경로에 따라 이 연구에서 구한 최대 시한보다 앞당겨질 수 있다는

점을 상기해야 한다. 전례 없는 기후가 나타나기 전까지는 때때로

Fig. 7. An illustration of timing of unprecedented climate defined as the first year when a predicted temperature exceeds the maximum tem-

perature record in a historical data and remains as such since then. To compare the linear estimate with a future example, a random case

with a temperature projection is also shown for the timing of unprecedented climate. The thick solid black line represents the GISTEMP

global and annual mean time-series of surface temperature anomaly (

C) from January 1880 to December 2014 and the dashed line represents

its linear regression model. A maximum displacement from the regression line is defined as the magnitude of internal variability and a dot-

ted-line passing through the maximum displacement is drawn in parallel with the regression line as an upper/lower bound of temperature

variation. The year of unprecedented climate since 1880 as defined above is marked with an arrow. A random projection of temperature

is drawn in gray line and its timing of unprecedented climate is marked with an arrow. The year of unprecedented climate in this case arrives

earlier than the linearly regressed model, which indicates that the timing of unprecedented climate estimated with the linear model is a max-

imum due, not the exact timing.

지표온도가 최고값을 경신할 수 있지만 여전히 과거의 온도 변화 범위를 벗어나지는 않는다. 그러는 동안 여전히 지구온난화를 둘러 싼 논쟁을 계속하면서 온실기체 배출 제한을 망설인다면, 전례 없는 기후 시기가 왔을 때 우리는 대비할 시기를 놓치게 될 가능성이 있다.

그러나 향후 온실기체 배출 규제 및 대기 중 온실기체 농도 감축으로 온난화 추세를 낮춘다면 전례 없는 기후 시기는 더 늦춰질 수 있다.

이 연구는 기존 연구와 달리 모형자료에 의존하지 않고 관측자 료만 활용했다는 점, 복잡한 통계적 방법을 지양하고 단순 회귀분 석을 통해 지구온난화 신호 대비 잡음비에 관한 이해를 돕고자 했 다는 점에서 차별화된다. 그러나 이 방법에도 다음과 같이 크게 두 가지 제약이 따른다. 첫째, 관측 자료가 충분하지 않아 장주기 자 연변동성에 관한 분석과 이해가 여전히 부족하므로 장주기 변동성 으로부터 지구온난화 신호를 구별하기 어렵다. 둘째, 동일한 자료 라도 분석 기간에 따라 선형회귀선이 달라질 수 있다. 그럼에도 불 구하고 이 연구에서 구한 전례 없는 기후 시기에 대한 결과는 기후 모형자료를 이용한 이전 연구에서 제시한 것과 정성적인 측면에서 는 크게 다르지 않아 기후변화 적응 및 대비책 마련에 참고 자료로 활용할 수 있다.

사 사

이 연구는 한국기상산업진흥원(KMIPA 2015-2062, 지구시스템 모델의 전지구 해양모사 진단 및 평가)과 한국해양과학기술원 (PE99394, 한반도 해역 생태계 미래변화 예측 I) 및 2016년 해양수 산부 재원으로 한국해양과학기술진흥원(연안침식 대응기술 개발)의 지원을 받아 수행하였다.

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2015년 12월 29일 원고접수

2016년 4월 29일 수정본 접수

2016년 5월 24일 수정본 채택

담당편집위원: 최병주