The Korean Meteorological Society
[ Article ]
Atmosphere - Vol. 27, No. 4, pp.499-509
ISSN: 1598-3560 (Print) 2288-3266 (Online)
Print publication date 30 Dec 2017
Received 18 Aug 2017 Revised 28 Sep 2017 Accepted 16 Oct 2017
DOI: https://doi.org/10.14191/Atmos.2017.27.4.499

우주기원의 고에너지 입자가 기후에 미치는 영향: 연구 현황과 정책적 시사점

김지영* ; 장근일
기상청 국가기상위성센터
Climate Influences of Galactic Cosmic Rays (GCR): Review and Implications for Research Policy
Jiyoung Kim* ; Kun-Il Jang
National Meteorological Satellite Center, Korea Meteorological Administration, Jincheon

Correspondence to: * Jiyoung Kim, National Meteorological Satellite Center, 64-18 Guam-gil, Gwanghyewon-myeon, Jincheon-gun, Chunbuk 27803, Korea. Phone : +82-43-717-0235, Fax : +82-43-717-0210, E-mail : aceasia@korea.kr

Abstract

Possible links among cosmic ray, cloud, and climate have scientific uncertainties. The reputed topics have been highly controversial during several decades. A link between the atmospheric ionization by galactic cosmic rays (GCR), which is modulated by solar activities, and global cloud cover was firstly proposed in 1997. Some researchers suggested that the GCR can stimulate the formation of cloud condensation nuclei (CCN) in the atmosphere, and then the higher CCN concentrations may lead to an increase of cloud cover, resulting in a cooling of the Earth's climate, and vise versa. The CLOUD (Cosmic leaving outdoor droplets) experiment was designed to study the effect of GCR on the formation of atmospheric aerosols and clouds under precisely controlled laboratory conditions. A state-of-the-art chamber experiment has greatly advanced our scientific understanding of the aerosol formation in early stage and its nucleation processes if the GCR effect is considered or not. Many studies on the climate-GCR (or space weather) connection including the CLOUD experiment have been carried out during the several decades. Although it may not be easy to clarify the physical connection, the recent scientific approaches such as the laboratory experiments or modeling studies give some implications that the research definitively contributed to reduce the scientific uncertainties of natural and anthropogenic aerosol radiative forcing as well as to better understand the formation processes of fine particulate matters as an important parameter of air quality forecast.

Keywords:

Galactic cosmic rays, aerosol, climate, space weather, policy study

1. 서 론

최근에 발간된 세계기상기구의 우주기상 활동계획(WMO, 2016)에서는 우주기상(space weather)을 자연적 우주환경의 물리 · 현상학적 상태로 정의하고 있다. 우주기상과 밀접하게 연관되어 있는 ‘우주 기상학(meteorology of space)’의 목표는 우주환경의 상태, 급격한 변동(disturbance) 및 그에 따른 잠재적 영향을 관측 · 이해 · 예측하는 것으로 기술하고 있다. 인간의 활동영역이 우주로 점차 확대되고 있고 우주기상에 영향을 받는 과학기술과 정보통신 분야(위성운영 · 위성방송 · 위성통신, 북극항로 운항, GPS 운영, 전력망 · 철도 관리 등)가 늘어나면서 우주기상 정보에 대한 서비스 수요도 최근에 크게 증가하고 있다(Choi et al., 2011; Kim et al., 2016; WMO, 2016). 이는 우주기상 서비스에 대한 세계최고의 현업기관인 미국 해양대기청 산하 우주기상예측센터(Space Weather Prediction Center, 이하 SWPC로 표기함)의 등록고객 현황(2017년 현재 약 5만 명 정도임)을 통해서도 분명히 알 수 있다(http://www.swpc.noaa.gov/content/subscription-services). 이와 더불어 우주기상은 기상현상과 기후에도 다양하게 영향을 미치는 것으로 알려져 있다(Brooks, 1934; Ney, 1959; Dickinson, 1975; Tinsley and Yu, 2004; Cho et al., 2012a, 2012b; Tsuda et al., 2015).

Figure 1에 제시된 바와 같이 기상과 기후에 미치는 우주기상의 영향은 그 발생 원인에 따라 크게 두 가지로 구분할 수 있다. 즉 태양에 의한 영향과 태양계 밖의 천체에 의한 영향이다(Gray et al., 2010). 태양에 의한 영향은 주로 태양복사에너지 총량(TSI, Total Solar Irradiance), 자외선 복사량(UV, Ultraviolet radiation), 태양 고에너지 입자(SEPs, Solar Energetic Particles)의 유입에 따른 것이다. 태양으로부터 지구로 유입되는 복사량과 고에너지 입자는 지표 및 대기의 온도와 화학조성에 영향을 미치게 되며(Crutzen et al., 1975; Egorova et al., 2000), 이로 인해 지표에서 성층권 상부에 이르는 대기의 열적 구조 및 대기 순환에 다양한 영향을 주는 것으로 알려져 있다. 지구의 기상과 기후에 영향을 주는 태양계 밖 천체에 의한 대표적인 것으로 은하 우주선(Galactic Cosmic Rays, 이하 GCR)을 들 수 있다. GCR은 그 존재가 처음 관측된 이후부터 오랜 기간 동안 대기과학자들의 주목을 받아왔다(Kirkby, 2007; Laken and Čalogović, 2011; Agee et al., 2012; Laken et al., 2012a, 2012b). 특히, GCR은 대기를 이온화시켜 대기 중에 존재하는 구름응결핵(Cloud Condensation Nuclei, 이하 CCN)의 수 농도를 증가시킴으로써 기상과 기후에 영향을 주는 것으로 알려져 왔으나(Carslaw et al., 2002; Tinsley and Yu, 2004; Svensmark et al., 2009; Enghoff et al., 2011; Svensmark, 2015), 그 영향의 정도와 범위에 대해서는 여전히 과학적 논쟁의 주제로 남아있다.

Fig. 1.

Schematic diagram of solar influence on climate (Gray et al., 2010).

본 연구는 GCR의 생성원인, 관측, 기후에 미치는 영향 등에 대한 지금까지의 연구 결과들을 종합적으로 검토해보고, 이를 통해 기후변화의 과학적 이해를 위해 매우 중요한 연구 분야인 GCR-대기-구름 상호작용에 대한 향후 연구에 대한 정책적 함의와 방향을 제시하고자 한다.


2. GCR의 생성원인과 관측

GCR은 태양계 밖에서 생성되는 고에너지 입자로서 주로 양성자로 구성되어 있고, 전형적인 에너지 범위는 1~20 GeV (Giga Electron Volt) 수준이다(Chronis, 2009). 우주선이 어디에서 어떻게 생성되는가에 대한 질문은 천문학과 우주과학 분야에서 오랫동안 과학적 관심의 대상이 되어왔다. 최근에 페르미 우주 망원경 관측 결과에 따르면(Ackermann et al., 2013), GCR 생성의 상당 부분은 초신성(supernovae) 폭발에 의한 것이며 활동적인 은하의 핵에서도 GCR의 생성이 가능한 것으로 보고되었다. 그러나 이러한 연구결과에도 불구하고 GCR의 생성원인에 대한 과학적 이해의 한계는 여전히 남아 있다(Jha, 2013).

GCR은 지구대기로 입사하는 과정에서 원자나 분자들과 충돌하여 2차 입자(파이온, 뮤온 등)를 소나기처럼(cosmic ray shower로 불림) 생성 시키는데, 이렇게 생성된 입자의 일부는 지표까지 도달하기도 한다. GCR에 의해 생성된 입자들은 지상에 설치된 중성자 모니터(neutron monitor)를 통하여 관측할 수 있다(Oh et al., 2013; http://www.ngdc.noaa.gov/stp/solar/cosmicrays.html). 지상 기반의 GCR 관측의 또다른 방법으로 대기 체렌코프 망원경(air Cherenkov telescope)을 이용하는 방법이 있는데 이는 체렌코프 복사(Cherenkov radiation, GCR이 대기를 매우 빠른 속도로 투과하면서 방출하는 감마선)를 분석함으로써 GCR을 관측한다. EAS(Extensive Air Shower) 배열을 이용한 방법은 GCR이 지나는 궤적 상의 하전입자를 관측하는 방법으로서 체렌코프 망원경을 이용한 관측 보다 훨씬 더 고에너지의 GCR을 더 넓은 하늘 영역에 대해 관측할 수 있다. 높은 고도에서 대형 풍선을 사용하여 얇은 플라스틱으로 GCR을 관측하는 방법도 있다. 이 방법은 0.25 mm 정도의 Lexan polycarbonate 재질의 얇은 판을 이용하여 GCR에 직접 노출시킴으로써 GCR의 극성과 에너지를 측정한다. 이외에도 구름 챔버, 버블 챔버 등을 이용하여 GCR 및 2차 생성 물질을 측정하는 방법 등이 있다(Letessier-Selvon and Stanev, 2011).


3. GCR이 기상과 기후에 미치는 영향

태양활동 사이클에 따른 GCR의 변조(modulation)가 있다는 사실에 근거하여, 이러한 변조과정이 대류권과 성층권에 영향을 줄 수 있음을 처음으로 제기한 사람은 미국의 지구물리학자 Edward P. Ney이다. Ney(1959)는 GCR이 대류권의 전기적 환경에 영향을 줌으로써 뇌우 활동이 11년을 주기로 영향을 받을 수 있음을 처음으로 제기하였다. 그의 제안 이후 뇌우 활동을 비롯한 위험기상 현상과 우주기상의 관련성에 대한 연구가 최근까지도 지속적으로 이루어지고 있다(Stringfellow, 1974; Friis-Christensen and Lassen, 1991; Egorova et al., 2000; Schlegel et al., 2001; Chronis, 2009; Pinto et al., 2013; Scott et al., 2014; Owens et al., 2015).

태양활동 사이클에 따른 GCR의 변조 과정에 대한 이해는 궁극적으로 GCR의 영향을 이해하고 예측하는데 매우 중요하다. 태양풍은 태양계 밖으로부터 유입되는 고에너지입자 플럭스(즉, GCR)에 영향을 주게 된다. 이는 흔히 포부시 감소(Forbush Decrease, 이하 FD)로 알려져 있는데, 1937년에 미국의 지구물리학자 Scott E. Forbush의 관측연구를 통해 그 사실이 최초로 밝혀졌다(Forbush, 1954; Pomerantz, 1984). 대표적인 예로, 코로나 질량 방출(coronal mass ejection, 이하 CME)과 같이 태양에서 폭발적인 현상이 발생했을 때 GCR 유입의 갑작스런 감소가 지구상에 나타나는 것을 들 수 있다. 이러한 FD 현상은 지구로 유입되는 GCR에 대한 태양의 영향에 대한 가설을 검증할 수 있는 가장 대표적이고 분명한 사례이다. Figure 2는 2012년 3월 4일에 발생한 태양활등의 급격한 변화(07 UTC 경에 X-선과 양성자 플럭스의 급격한 증가 발생) 이후 약 1시간 30분 정도 후에 GCR의 급격한 감소가 나타났음을 보여준다. 그렇다면 GCR은 기상과 기후 연구에 왜 중요한 것일까? 그 주된 이유는 우주에서 유입되는 GCR 입자들(또는 2차적으로 생성된 입자들을 포함)이 매우 고에너지의 입자들이기 때문이다. 이들 입자들은 지구 대기권에 유입되는 과정에서 대기 이온화의 주요 원인으로 작용한다(Ney, 1959; Svensmark et al., 2013; Svensmark et al., 2016). 이를 태양활동과 연계하여 보면 태양의 활동이 활발할수록(혹은 흑점수가 많을수록) CME 이벤트가 잦아지고 그에 따른 GCR 플럭스의 감소는 대류권 이온화의 감소(decreased atmospheric ionization)를 초래할 수 있다. Figure 3은 GCR이 이온 생성 및 황산과의 핵화 과정을 거쳐 응집(coagulation)과 응결 과정을 통하여 CCN을 만들고 궁극적으로 구름 생성에 이르는 일련의 과정에 대한 가설을 나타낸다(Tinsley and Yu, 2004).

Fig. 2.

Forbush decrease event on 4 March, 2012. From top to bottom at the figure each graph indicates time series of GOES-15 X-rays, GOES-15 proton fluxes, cosmic rays at Moscow, and GOES-15 magnetometers (Courtesy of NOAA/SWPC).

Fig. 3.

Schematic illustration of GCR-CN-CCN-Cloud hypothesis (Tinsley and Yu, 2004).

Svensmark and Friis-Christensen (1997)은 1984~1991년의 ISCCP (International Satellite Cloud Climatology Project) C2 자료를 사용하여 GCR 플럭스와 전운량(total cloud cover) 사이에 높은 상관관계가 있음을 발표하였다. 이들은 지구정지궤도위성으로 관측한 운량 자료 중 남 · 북위 60도 사이의 해상 자료만으로 월평균 자료를 만들어 분석에 사용하였다. 그 결과 태양활동 극대기와 극소기 사이에 3~4% 정도의 운량 증가가 발견되었으며, 이는 GCR 증가가 운량 증가의 원인으로, 그리고 운량증가는 기온 감소에 기여하였을 것으로 추정하였다. 또한 Svensmark et al. (2009)의 연구결과에 따르면, 1987년부터 2007년 기간 동안 가장 강하게 발생했던 5회의 FD 사례분석을 통해 GCR이 급격히 감소(Fig. 4에서 적색 파선으로 표시)한 며칠 후 에어로졸 옹그스트롬 지수, 구름의 수 함량(CWC, cloud water content), 구름 분율(CF, cloud fraction)도 비슷한 형태로 감소한다는 사실을 AERONET(Aerosol Robotic Network), SSM/I (Special Sounder Microwave Imager), MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer), ISCCP 자료를 통해 밝힌바 있다. 이외에도 Marsh and Svensmark (2000), Kniveton (2004), Todd and Kniveton (2004), Harrison and Stephenson (2006) 등과 같은 다수의 연구결과들은 GCR에 의한 대기 이온화의 변화가 운량에 영향을 줄 수 있음을 밝힌 바 있다(Svensmark, 1998, 2000).

Fig. 4.

The evolution of (a) fine aerosol particles in the lower atmosphere (AERONET). (b) cloud water content (SSM/I), © liquid water cloud fraction (MODIS), and (d) low IR-detected clouds (ISCCP) for the 5 strongest Forbush decreases. Red curves show % changes in GCR neutron counts at Climax. The broken horizontal lines denote the mean for the first 15 days before the Forbush minimum, and the hatched zones show "} 1 sigma for the data (Svensmark et al., 2009).

이에 반해 Kristjánsson et al. (2008), Kulmala et al. (2010), Kristjánsson and Kristiansen (2000), Sloan and Wolfendale (2008, 2013) 등은 GCR과 구름과의 연관성에 대하여 위와는 다른 결과를 발표하였다. Kristjánsson et al. (2008)은 2000년부터 2005년까지의 MODIS 자료를 사용하여 대표적인 22차례의 FD 이벤트 사례에 대하여 GCR과 4종류의 구름 파라미터[즉 구름입자 크기, CWC, 구름 광학 깊이(COD, cloud optical depth), 운량]의 상관관계를 조사하였다. 그 결과 전반적으로 통계적으로 유의한 상관성을 찾을 수는 없지만 GCR과 구름입자 크기, GCR과 COD 사이에는 음의 상관관계가 있으며 일부지역에서는 통계적 유의성도 있음을 밝힌바 있다. 한편, Sloan and Wolfendale (2013)은 20세기 지구온난화에 대한 GCR이나 태양 활동에 의한 기여가 10% 미만 정도로 크지 않음을 주장하였다. 아래의 Table 1은 지난 20년 동안 GCR과 구름과의 관련성에 대한 주요 연구결과를 요약한 것으로 통계적 유의성과 상관성에 대한 다양한 결과들이 최근까지도 지속적으로 발표되고 있음을 알 수 있다.

Research summary on the cosmic ray - cloud link during the recent 20 years.

GCR이 기상과 기후에 미치는 영향에 대한 해외 선진국의 연구는 위에서 언급한 바와 같이 다수의 연구자들에 의해 지속적으로 수행되고 있다. 그러나, 아쉽게도 국내의 관련 연구는 Moon and Jhun (2006)을 제외하면 지금까지 거의 전무한 실정이다. Moon and Jhun (2006)은 11년 주기의 태양활동과 중위도 강수량 사이의 관련성에 대한 연구 결과를 해석하는 과정에서 Svensmark and Friis-Christensen (1997)에 의해 제안된 우주선-구름 가설의 물리적 타당성이 적음(physically less plausible)을 언급한 바 있다.


4. CLOUD 프로젝트

4.1 개요

IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change) 보고서에 언급된 바와 같이 대기 중 에어로졸이 기후에 미치는 영향에 대한 과학적 이해도는 낮지만 여전히 중요한 이슈로 남아 있다(Myhre et al., 2013). 그리고 에어로졸에 의한 기후복사강제력 추정치의 불확실성은 여전히 온실기체보다 크고, 이는 기후모델을 통한 미래 기후 전망(climate projection)에 대한 불확실성의 가장 큰 요인으로 작용한다(IPCC 보고서별 복사강제력 추정치의 변화 과정은 Table 2를 참조).

Summary of radiative forcing estimates for IPCC Assessment Report 5 and comparison with the previous reports (Myhre et al., 2013).

GCR 이온화와 구름 생성과의 연관성 및 가능한 메커니즘을 찾고, 실험실의 통제된 조건 속에서 에어로졸 생성, 핵화, 성장 등 일련의 과정들에 대한 물리화학적 메커니즘과 반응속도론(kinetics)에 대한 상세한 연구를 통해 에어로졸이 기후와 대기환경에 미치는 영향을 심층적으로 이해하기 위한 초대형의 구름 챔버 실험이 유럽과 미국의 과학자들을 중심으로 수행되었다. 이 실험은 CLOUD (Cosmic Leaving Outdoor Droplet) 프로젝트로 불린다(CLOUD Collaboration, 2000; Kerminen et al., 2012). 유럽 원자핵 공동 연구소(CERN)에서 보유하고 있는 양성자 초고에너지 가속장치(proton synchrotron)를 이용한 CLOUD 실험은 부피가 26 m3인 스테인리스 스틸 챔버 내에서 이루어졌다. 챔버 속의 기체와 입자를 측정할 수 있는 최첨단의 측정장비들이 설치되었으며, 인공적으로 만들어진 질소와 산소 기체와 더불어 미량의 이산화황이나 유기 화합물 등의 기체가 실험 목적에 따라 추가되었다. 챔버 내의 습도가 100%에 가까워지면 급속한 단열 팽창에 의한 냉각을 통해 구름이 만들어질 수 있도록 설계되었다. 또한 상온의 환경에서는 실제 구름방울 내에서의 화학적 과정과 유사한 조건을 갖추었으며, 저온의 환경에서는 빙정 미세물리 과정과 유사한 조건을 만듦으로써 실제 대기와 유사한 환경에서 실험이 실시되었다(http://cloud.web.cern.ch/cloud; Duplissy et al., 2016).

CLOUD 실험은 그 동안 수행되어 왔던 구름 챔버 실험 중 역대 최대규모이고 가장 정교하게 통제 · 조절(control and adjust) 가능한 기능과 측정장비를 갖춘 최고수준의 실험으로 평가된다. 실험과정에서의 정교한 측정은 구름 생성과정에 대한 정량적 이해를 위해 매우 중요하며, 이러한 연구의 결과는 궁극적으로 기후모델 내에서의 구름 효과를 더욱 잘 모의하고 평가하는데 기여할 수 있다. CERN은 2006년부터 CLOUD 프로젝트를 시작하였고 첫 번째 빔(beam)의 가동은 2009년 12월에 이루어졌다.

4.2 실험 결과

CLOUD 실험의 결과는 Kirkby et al. (2011)을 통해 처음으로 발표되었다. 이에 따르면 CLOUD 실험을 통해 하층대기(lower atmosphere)에서의 에어로졸 생성과 관련하여 현재까지 알려진 미량기체 만으로는 실제 관측된 에어로졸의 단지 일부만을 설명할 수 밖에 없다는 사실이 새롭게 밝혀졌다. 또한 GCR에 의한 이온화 과정이 대류권 중 · 상층에서의 에어로졸 생성을 크게 증가시키는 중요한 역할을 한다는 사실이 실험을 통해 입증되었다(Kirkby et al., 2011). 그동안 모든 대기모델에서 미량의 황산과 암모니아가 에어로졸 생성에 중요한 요소로 고려되어 왔으나, 그 메커니즘이나 물 분자와 결합하여 클러스터를 만드는 속도는 거의 이해되지 못한 상태였다. 그러나 CLOUD 실험을 통하여 지상 수 킬로미터 상공의 대기층에서 황산과 수증기는 매우 빠른 속도로 클러스터를 형성할 수 있으며, GCR이 그러한 생성율을 10배 이상 증가시킬 수 있음을 확인하였다. 그러나 지표 부근의 대류권 하층에서는 암모니아와 같은 추가적인 기체가 필요하다는 사실이 밝혀졌다. 이들 추가 기체가 자연적 또는 인위적 기체인지의 여부는 또 다른 중요 연구 이슈이며, 여러 가능한 후보 기체들을 사용하여 실험하는 추가적인 연구가 필요하다. Kirkby et al. (2011)의 연구결과를 뒷받침하는 연구결과는 2013년에 발표되었다(Svensmark et al., 2013). 하지만 이러한 연구결과에도 불구하고 CLOUD 실험과 같은 인위적인 실험실 환경이 아닌 실제 대기 속에서 앞서 밝혀진 결과들이 얼마나 적용 가능한가에 대한 추가적인 연구가 필요하다(Tsuda et al., 2015; Duplissy et al., 2016).

Dunne et al. (2016)은 지금까지 CLOUD 실험을 통해 얻는 연구의 주요 결과를 최근에 발표한 바 있다. 그에 따르면 CLOUD 실험을 통해 재현되고 또한 지구대기에서 직접적으로 관측된 수증기 상태에서 수적과 빙정의 핵화과정은 GCR로 인한 이온 형성을 포함할 뿐만 아니라 황산, 암모니아, 유기화합물(이러한 물질은 인간 활동에 의해 대기로 배출되기도 하고 해양(플랑크톤)이나 육지에 사는 유기체에 의해서도 대기로 배출됨)과의 복잡한 화학반응 과정을 포함한다. 따라서 CCN의 일정 부분은 GCR과 지구대기 조성물질의 상호작용을 통한 이온화에 의해 효과적으로 생성되지만, 이러한 과정만으로는 태양활동과 지구 자기권의 변화에 의해 변조된 GCR 강도의 변동에 의해 현재의 기후변화를 충분히 설명할 수 없다고 하였다. 그러나 Kirkby et al. (2016)의 연구결과에 따르면 GCR에 의해 생성된 이온들이 중성 핵화 과정에 비해 10~100배 정도로 핵화율(nucleation rate)을 증가시킬 수 있음을 CLOUD 실험을 통하여 발견하였다. Figure 5는 HOM (highly oxygenated molecules)의 농도 증가에 따른 핵화율의 변화에 대한 결과를 나타낸 것으로서 그림에서 삼각형의 검은 실선이 GCR을 포함한 CLOUD 실험결과(Jgcr) 및 모수화 결과를 각각 보여주고 있으며 중성 핵화율(Jn)에 비해 큰 증가를 보여준다. 이는 GCR 기원의 이온에 의해 유도된 순수 유기입자의 핵화가 황산 오염도가 낮은 대류권 환경 하에서도 잠재적으로 광범위한 에어로졸 생성원이 될 수 있다는 것을 의미한다. 이러한 결과는 산업혁명 이전의 청정한 대기환경 하에서 에어로졸 생성과 산업혁명 이후의 인위적 에어로졸 생성에 대한 기존의 개념을 바꾸고 에어로졸의 생성과 핵화에 대한 추정 과정에 영향을 줌으로써 궁극적으로는 에어로졸 복사강제력 추정값에 영향을 줄 수 있음을 시사한다(Gordon et al., 2016).

Fig. 5.

Pure biogenic nucleation rates versus HOM concentration (Kirkby et al., 2016).


5. 시사점 및 정책적 제언

태양이나 태양권(heliosphere) 밖 우주로부터 지구대기로 들어오는 복사에너지나 고에너지입자가 지구의 기후에 어떠한 영향을 주는가에 대한 과학적 질문에 답하기 위해 지난 수십 년 동안 다양한 연구가 이루어져 왔다. 특히, 태양계 밖에서 기원하는 GCR은 GeV 이상의 막대한 에너지를 가지고 있기 때문에 지구대기로 입사하면서 무수한 2차 입자를 생성시키는 과정을 통해 대기 이온화에 매우 중요한 역할을 하고 있고, 그 영향의 정도에 따라서는 하층 대기에도 영향을 줄 수 있다(Marsh and Svensmark, 2000). GCR이 지구대기에 미치는 영향을 보다 명확하게 이해하기 위해 GCR이 대기분자의 이온화를 통해 에어로졸 생성에 미치는 영향 연구, CCN 생성을 통해 운량 변화에 미치는 영향 연구 등이 활발하게 수행되고 있다.

지금까지 발표된 연구결과를 종합해 볼 때 GCR이 기후에 미치는 영향에 대해서 아직까지 논쟁의 여지가 많이 남아있는 것이 사실이다. 특히 GCR이 대기 분자의 이온화를 통해 CCN을 생성시키고 궁극적으로는 구름생성 과정에 영향을 줌으로써 지구 기후에 미치는 영향에 대해서는 지금까지 명확하게 결론지어진 바가 없다. 다만 20세기 후반 이후에 지금까지 가파르게 상승하고 있는 지구온난화의 원인을 GCR과 연관된 운량 감소로 해석하기에는 한계가 있다는 견해에 대해서 대체적인 과학적 합의점을 찾은 것으로 보인다. 2013년에 발간된 제 5차 IPCC 보고서에서는 우주선에 의한 이온화가 자유 대류권에서의 에어로졸 핵화를 증가시킬 수 있다는 실험실, 야외 현장, 모델링 연구 결과들에 기반한 증거에도 불구하고, 우주선-이온화 메커니즘이 전지구적 CCN 농도나 지난 세기 동안의 농도변화에 미치는 영향이 너무 낮으며, 이러한 영향의 낮음 판단에 대한 신뢰도는 높다고 기술하고 있다(Myhre et al., 2013). 하지만 Table 2에 제시된 바와 같이 제5차 IPCC 보고서 상에는 에어로졸-복사 상호작용, 에어로졸-구름 상호작용, 태양복사에 의한 복사강제력 추정치만이 제시되어 있을 뿐 GCR이 이들 복사강제력(특히, 에어로졸 관련 강제력)에 어떠한 영향을 주는지에 대한 정량적 평가는 포함되어 있지 않다. 이는 CLOUD 실험에 의한 최근의 연구결과들이 충분히 반영되지 못한 결과일 수 있으며, 앞으로 발간될 제6차 IPCC 보고서에 이와 관련된 내용이 어떻게 기술될지 주목할 필요가 있다.

우주기상이 기상과 기후에 미치는 영향의 일부로서 GCR이 기후에 미치는 영향에 관한 최신의 연구 동향을 조사 · 분석하면서 얻은 정책적 시사점은 다음과 같이 요약할 수 있다. 첫째, 현재 기후변화 연구의 핵심 중 하나는 산업혁명 전 · 후로 구분된 자연적 기후변화와 인위적 기후변화 기간 동안의 대기조성(특히, 온실가스와 에어로졸)의 변화와 그에 따른 직 · 간접적인 복사강제력의 크기와 불확실성을 정량화하는 것이다. 이와 관련하여 GCR이 에어로졸의 생성에 미치는 영향 연구는 에어로졸 생성에 관한 미세물리 과정(특히, 산업혁명 이전과 이후의 대기의 화학조성 조건에 따른 상호 비교 연구)에 대한 과학적 이해의 증진과 불확실성 감소에 상당한 기여를 할 수 있다(Myhre et al., 2013; Gordon et al., 2016). 스위스의 CERN을 통해 지난 수년간 실시된 CLOUD 실험은 CCN의 생성 메커니즘 이해를 위한 최첨단의 반응실험 및 분석기법을 사용한 연구로서 벤치마킹할 부분들이 많다. 둘째, CLOUD 실험은 GCR이 에어로졸 생성 과정에 어떠한 작용을 하는가에 대한 연구뿐 만 아니라 유기 에어로졸(secondary organic aerosol)의 생성과정에 대한 실험적 접근에서도 많은 발전을 이루었다(Schobesberger et al., 2013). 이는 우리나라에서 최근에 큰 사회적 이슈로 부각된 초미세먼지의 생성원인 규명 및 저감 대책 마련에도 많은 도움을 줄 수 있을 것으로 사료된다(Lehtipalo et al., 2016; Tröstl et al., 2016). 셋째, 기후변화의 과학적 원인 규명을 위해 연구영역을 우주기상(태양활동, GCR 등)과의 상호작용 분야까지 확장시킬 필요가 있다. 이러한 연구는 기존에 수행되어 왔던 통계적 상호연관성 분석의 수준을 넘어 우주기상이 기상기후에 미치는 영향의 물리적 메커니즘을 설명하고 GCM 모델 속에 반영할 수 있는 수준까지 확대 · 발전될 필요가 있다. 넷째, GCR이 기상과 기후에 미치는 영향에 대한 국내 연구는 Moon and Jhun (2006)에서 언급된 일부 내용 이외에 거의 없는 실정이다. 태양과 우주로부터 지구에 유입되는 에너지와 물질들이 지구 상의 날씨와 장기적인 기후의 변화를 야기하는 잠재적인 원인들 중 하나임을 고려한다면, 앞으로 이 분야에 대한 국내 전문인력 양성, 연구개발(예로, 에어로졸 생성, 핵화, 성장과정에 대한 과학적 이해 증진을 위한 대규모 구름 챔버 실험, 항공기를 이용한 현장관측(in situ observation)과 실험, 모델링 연구 등) 및 투자가 더욱 확대될 필요가 있다.

Acknowledgments

이 연구는 기상청 국가기상위성센터의 R&D 과제(NMSC-2016-3137)의 연구비 지원으로 수행되었습니다. 본 논문의 개선을 위해 좋은 의견을 제시해 주신 두 분의 심사위원께 감사 드립니다. 이 연구에서 언급된 내용은 연구자 개인의 견해이며, 기상청의 공식적 입장이 아님을 밝힙니다.

References

  • Ackermann, M., and Coauthors , (2013), Detection of the characteristic pion-decay signature in supernova remnants, Science, 339, p807-811. [https://doi.org/10.1126/science.1231160]
  • Agee, E. M., K. Kiefer, and E. Cornett, (2012), Relationship of lower-troposphere cloud cover and cosmic rays: An updated perspective, J. Climate, 25, p1057-1060. [https://doi.org/10.1175/JCLI-D-11-00169.1]
  • Brooks, C. E. P., (1934), The variation of the annual frequency of thunderstorms in relation to sunspots. Quart, J. Roy. Meteor. Soc, 60, p153-166.
  • Carslaw, K. S., R. G. Harrison, and J. Kirkby, (2002), Cosmic rays, clouds, and climate, Science, 298, p1732-1737. [https://doi.org/10.1126/science.1076964]
  • Cho, I.-H., Y.-S. Kwak, H.-Y. Chang, K.-S. Cho, Y.-H. Kim, and Y.-D. Park, (2012a), The global temperature anomaly and solar north-south asymmetry. Asia-Pac, J. Atmos. Sci, 48, p253-257. [https://doi.org/10.1007/s13143-012-0025-3]
  • Cho, I.-H., Y.-S. Kwak, K. Marubashi, Y.-H. Kim, Y.-D. Park, and H.-Y. Chang, (2012b), Changes in see-level pressure over South-Korea associated with high-speed solar wind events, Adv. Space Res, 50, p777-782. [https://doi.org/10.1016/j.asr.2011.06.025]
  • Choi, H.-S., and Coauthors , (2011), Analysis of GEO spacecraft anomalies: Space weather relationships, Space Weather, 9, pS06001. [https://doi.org/10.1029/2010SW000597]
  • Chronis, T. G., (2009), Investigating possible links between incoming cosmic ray fluxes and lightning activity over the United States, J. Climate, 22, p5748-5754. [https://doi.org/10.1175/2009jcli2912.1]
  • CLOUD Collaboration, (2000), A study of the link between cosmic rays and clouds with a cloud chamber at the CERN PS, CERN/SPSC-2000?021, SPSC/P317, p107, [Available online at http://cloud.web.cern.ch/cloud.].
  • Crutzen, P. J., I. S. A. Isaksen, and G. C. Reid, (1975), Solar proton events: Stratospheric sources of nitric oxide, Science, 189, p457-459. [https://doi.org/10.1126/science.189.4201.457]
  • Dickinson, R. E., (1975), Solar variability and the lower atmosphere, Bull. Amer. Meteor. Soc, 56, p1240-1248. [https://doi.org/10.1175/1520-0477(1975)056<1240:svatla>2.0.co;2]
  • Dunne, E. M., and Coauthors , (2016), Global atmospheric particle formation from CERN CLOUD measurements, Science, 354, p1119-1124. [https://doi.org/10.1126/science.aaf2649]
  • Duplissy, J., and Coauthors , (2016), Effect of ions on sulfuric acid-water binary particle formation: 2. Experimental data and comparison with QC-normalized classical nucleation theory, J. Geophys. Res, 121, p1752-1775. [https://doi.org/10.1002/2015JD023539]
  • Egorova, L. V., V. Y. Vovk, and O. A. Troshichev, (2000), Influence of variations of the cosmic rays on atmospheric pressure and temperature in the Southern geomagnetic pole region, J. Atmos. Sol.-Terr. Phy, 62, p955-966. [https://doi.org/10.1016/s1364-6826(00)00080-8]
  • Enghoff, M. B., J. O. P. Pedersen, U. I. Uggerhoj, S. M. Paling, and H. Svensmark, (2011), Aerosol nucleation induced by a high energy particle beam, Geophys. Res. Lett, 38, L09805. [https://doi.org/10.1029/2011GL047036]
  • Forbush, S. E., (1954), World-wide cosmic-ray variations, 1937-1952, J. Geophys. Res, 59, p525-542. [https://doi.org/10.1029/jz059i004p00525]
  • Friis-Christensen, E., and K. Lassen, (1991), Length of the solar cycle: An indicator of solar activity closely associated with climate, Science, 254, p698-700. [https://doi.org/10.1126/science.254.5032.698]
  • Gordon, H., and Coauthors , (2016), Reduced anthropogenic aerosol radiative forcing caused by biogenic new particle formation, Proc. Natl. Acad. Sci, 113, p12053-12058. [https://doi.org/10.1073/pnas.1602360113]
  • Gray, L. J., and Coauthors , (2010), Solar influences on climate, Rev. Geophys, 48, RG4001. [https://doi.org/10.1029/2009RG000282]
  • Harrison, R. G., and D. B. Stephenson, (2006), Empirical evidence for a nonlinear effect of galactic cosmic rays on clouds, Proc. Roy. Soc. London. Ser. A, 462, p1221-1233. [https://doi.org/10.1098/rspa.2005.1628]
  • Jha, A., (2013), Cosmic ray mystery solved. The Guardian, [Available online at https://www.theguardian.com/science/2013/feb/14/cosmic-ray-mystery-solved.].
  • Kerminen, V.-M., J. H. Seinfeld, N. M. Donahue, K. S. Carslaw, and J. Abbatt, (2012), The CERN CLOUD Experiment (ACP/AMT Inter-Journal SI), Atmos. Chem. Phys. & Atmos. Meas. Tech, [Available online at http://atmos-chem-phys.net/special_issue264html.].
  • Kernthaler, S. C., R. Toumi, and J. D. Haigh, (1999), Some doubts concerning a link between cosmic ray fluxes and global cloudiness, Geophys. Res. Lett, 26, p863-865. [https://doi.org/10.1029/1999gl900121]
  • Kim, J., and Coauthors , (2016), Overview of the Korea Meteorological Administration (KMA)’s space weather service and R&D program, Proc. of the Asia-Oceania Space Weather Alliance Workshop, p98.
  • Kirkby, J., (2007), Cosmic rays and climate, Surv. Geophys, 28, p333-375.
  • Kirkby, J., and Coauthors , (2011), Role of sulphuric acid, ammonia and galactic cosmic rays in atmospheric aerosol nucleation, Nature, 476, p429-433. [https://doi.org/10.1038/nature10343]
  • Kirkby, J., and Coauthors , (2016), Ion-induced nucleation of pure biogenic particles, Nature, 533, p521-526. [https://doi.org/10.1038/nature17953]
  • Kniveton, D. R., (2004), Precipitation, cloud cover and Forbush decreases in galactic cosmic rays, J. Atmos. Sol.-Terr. Phy, 66, p1135-1142. [https://doi.org/10.1016/j.jastp.2004.05.010]
  • Kristjansson, J. E., and J. Kristiansen, (2000), Is there a cosmic ray signal in recent variations in global cloudiness and cloud radiative forcing?, J. Geophys. Res, 105, p11851-11863.
  • Kristjansson, J. E., C. W. Stjern, F. Stordal, A. M. Fjaraa, G. Myhre, and K. Jonasson, (2008), Cosmic rays, cloud condensation nuclei and clouds-a reassessment using MODIS data, Atmos. Chem. Phys, 8, p7373-7387.
  • Kulmala, M., and Coauthors , (2010), Atmospheric data over a solar cycle: No connection between galactic cosmic rays and new particle formation, Atmos. Chem. Phys, 10, p1885-1898. [https://doi.org/10.5194/acp-10-1885-2010]
  • Laken, B. A., and J. Čalogović, (2011), Solar irradiance, cosmic rays and cloudiness over daily timescales, Geophys. Res. Lett, 38, L24811. [https://doi.org/10.1029/2011GL049764]
  • Laken, B. A., E. Pallé, J. Čalogović, and E. M. Dunne, (2012a), A cosmic ray-climate link and cloud observations, J. Space Weather Spac, 2, A18. [https://doi.org/10.1051/swsc/2012018]
  • Laken, B. A., E. Palle, and H. Miyahara, (2012b), A decade of the Moderate Resolution Imaging Spectrometer: Is a solar-cloud link detectable?, J. Climate, 25, p4430-4440. [https://doi.org/10.1175/JCLI-D-11-00306.1]
  • Lehtipalo, K., and Coauthors , (2016), The effect of acid-base clustering and ions on the growth of atmospheric nano-particles, Nat. Commun, 7, p11594. [https://doi.org/10.1038/ncomms11594]
  • Letessier-Selvon, A., and T. Stanev, (2011), Ultrahigh energy cosmic rays, Rev. Mod. Phys, 83, p907-942. [https://doi.org/10.1103/RevModPhys.83.907]
  • Marsh, N. D., and H. Svensmark, (2000), Low cloud properties influenced by cosmic rays, Phys. Rev. Lett, 85, p5004-5007. [https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.85.5004]
  • Moon, B.-K., and J.-G. Jhun, (2006), The relationship between 11-year solar cycle and midlatitude precipitation, J. Korean Meteor. Soc, 42, p307-312.
  • Myhre, G., and Coauthors , (2013), Anthropogenic and natural radiative forcing, In Climate Change 2013. The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change, T. F. Stocker Eds., Cambridge University Press, p658-740.
  • Ney, E. P., (1959), Cosmic radiation and the weather, Nature, 183, p451-452. [https://doi.org/10.1038/183451a0]
  • Oh, S., J. W. Bieber, P. Evenson, J. Clem, Y. Yi, and Y. Kim, (2013), Record neutron monitor counting rates from gaalactic cosmic rays, J. Geophys. Res, 118, p5431-5436. [https://doi.org/10.1002/jgra.50544]
  • Owens, M. J., C. J. Scott, A. J. Bennett, S. R. Thomas, M. Lockwood, R. G. Harrison, and M. M. Lam, (2015), Lightning as a space-weather hazard: UK thunderstorm activity modulated by the passage of the heliospheric current sheet, Geophys. Res. Lett, 42, p9624-9632. [https://doi.org/10.1002/2015GL066802]
  • Pinto, N. O., I. R. C. A. Pinto, and O. Pinto Jr., (2013), The relationship between thunderstorm and solar activity for Brazil from 1951 to 2009, J. Atmos. Sol.-Terr. Phy, 98, p12-21. [https://doi.org/10.1016/j.jastp.2013.03.010]
  • Pomerantz, M. A., (1984), Obituary: Scott Ellsworth Forbush, Phys. Today, 37, p111.
  • Schlegel, K., G. Diendorfer, S. Thern, and M. Schmidt, (2001), Thunderstorms, lightning and solar activity— Middle Europe, J. Atmos. Sol.-Terr. Phy, 63, p1705-1713. [https://doi.org/10.1016/s1364-6826(01)00053-0]
  • Schobesberger, S., and Coauthors , (2013), Molecular understanding of atmospheric particle formation from sulfuric acid and large oxidized organic molecules, Proc. Natl. Acad. Sci, 110, p17223-17228. [https://doi.org/10.1073/pnas.1306973110]
  • Scott, C. J., R. G. Harrison, M. J. Owens, M. Lockwood, and L. Barnard, (2014), Evidence for solar wind modulation of lightning. Environ, Res. Lett, 9, 055004. [https://doi.org/10.1088/1748-9326/9/5/055004]
  • Sloan, T., and A. Wolfendale, (2008), Testing the proposed causal link between cosmic rays and cloud cover, Environ. Res. Lett, 3, 024001. [https://doi.org/10.1088/1748-9326/3/2/024001]
  • Sloan, T., and A. Wolfendale, (2013), Cosmic rays, solar activity and the climate, Environ. Res. Lett, 8, 045022. [https://doi.org/10.1088/1748-9326/8/4/045022]
  • Stringfellow, M. F., (1974), Lightning incidence in Britain and the solar cycle, Nature, 249, p332-333. [https://doi.org/10.1038/249332a0]
  • Svensmark, H., (1998), Influence of cosmic rays on Earth’s climate, Phys. Rev. Lett, 81, p5027-5030.
  • Svensmark, H., (2000), Cosmic rays and Earth's climate, In Cosmic Rays and Earth: Space Sciences Series of ISSI, vol 10, J. W. Bieber Eds., Springer, p175-186. [https://doi.org/10.1007/978-94-017-1187-6_9]
  • Svensmark, H., (2015), Cosmic rays, clouds and climate. Europhys, News, 46, p26-29. [https://doi.org/10.1051/epn/2015204]
  • Svensmark, H., and E. Friis-Christensen, (1997), Variation of cosmic ray flux and global cloud coverage—a missing link in solar-climate relationships, J. Atmos. Sol.-Terr. Phy, 59, p1225-1232. [https://doi.org/10.1016/S1364-6826(97)00001-1]
  • Svensmark, H., T. Bondo, and J. Svensmark, (2009), Cosmic ray decreases affect atmospheric aerosols and clouds, Geophys. Res. Lett, 36, L15101. [https://doi.org/10.1029/2009GL038429]
  • Svensmark, H., M. B. Enghoff, and J. O. P. Pedersen, (2013), Response of cloud condensation nuclei (> 50 nm) to changes in ion-nucleation, Phys. Lett. A, 377, p2343-2347. [https://doi.org/10.1016/j.physleta.2013.07.004]
  • Svensmark, J., M. B. Enghoff, N. J. Shaviv, and H. Svensmark, (2016), The response of clouds and aerosols to cosmic ray decreases, J. Geophys. Res, 121, p8152-8181. [https://doi.org/10.1002/2016JA022689]
  • Tinsley, B. A., and F. Yu, (2004), Atmospheric ionization and clouds as links between solar activity and climate, In Geophysical Monograph Series, Vol. 141, Solar Variability and Its Effects on Climate, J. M. Pap Eds., American Geophysical Union, p321-339. [https://doi.org/10.1029/141GM22]
  • Todd, M. C., and D. R. Kniveton, (2004), Short-term variability in satellite-derived cloud cover and galactic cosmic rays: Update, J. Atmos. Sol.-Terr. Phy, 66, p1205-1211. [https://doi.org/10.1016/j.jastp.2004.05.002]
  • Trostl, J., and Coauthors , (2016), The role of low-volatility organic compounds in initial particle growth in the atmosphere, Nature, 533, p527-531. [https://doi.org/10.1038/nature18271]
  • Tsuda, T., M. Shepherd, and N. Gopalswamy, (2015), Advancing the understanding of the Sun-Earth interaction- the Climate and Weather of the Sun-Earth System (CAWSES) II program, Progr. Earth Planet. Sci, 2, p28. [https://doi.org/10.1186/s40645-015-0059-0]
  • Yu, F., (2002), Altitude variations of cosmic ray induced production of aerosols: Implications for global cloudness and climate, J. Geophys. Res, 107, SIA8-1-10. [https://doi.org/10.1029/2001JA000248]
  • WMO, (2016), Four-year plan for WMO activities related to space weather 2016-2019, World Meteorological Organization, Draft 2.1, p23.

Fig. 1.

Fig. 1.
Schematic diagram of solar influence on climate (Gray et al., 2010).

Fig. 2.

Fig. 2.
Forbush decrease event on 4 March, 2012. From top to bottom at the figure each graph indicates time series of GOES-15 X-rays, GOES-15 proton fluxes, cosmic rays at Moscow, and GOES-15 magnetometers (Courtesy of NOAA/SWPC).

Fig. 3.

Fig. 3.
Schematic illustration of GCR-CN-CCN-Cloud hypothesis (Tinsley and Yu, 2004).

Fig. 4.

Fig. 4.
The evolution of (a) fine aerosol particles in the lower atmosphere (AERONET). (b) cloud water content (SSM/I), © liquid water cloud fraction (MODIS), and (d) low IR-detected clouds (ISCCP) for the 5 strongest Forbush decreases. Red curves show % changes in GCR neutron counts at Climax. The broken horizontal lines denote the mean for the first 15 days before the Forbush minimum, and the hatched zones show "} 1 sigma for the data (Svensmark et al., 2009).

Fig. 5.

Fig. 5.
Pure biogenic nucleation rates versus HOM concentration (Kirkby et al., 2016).

Table 1.

Research summary on the cosmic ray - cloud link during the recent 20 years.

Parameters Data sources Data period Main results References
Cloud cover
(global)
Nimbus-7
ISCCP
DMSP (SSM/I)
APR. 1979~MAR. 1985
JUL. 1983~DEC. 1990
JUL. 1987~NOV. 1995
3~4% observed variation
of the global cloud cover is
strongly correlated with the
cosmic ray flux
Svensmark and Friis-Christensen (1997)
Cloud cover
(global, high latitude)
ISCCP 1985~1988 No clear relationship
between individual cloud
types and cosmic ray flux
Kernthaler et al. (1999)
Cloud cover, cloud
radiative forcing
(global, midlatitude oceans)
ISCCP
ERBE
Synoptic Obs.
1984~1993
1985~1989
1952~1995
2% decrease in total cloud
coverage between 1986
and 1990 (do not support
for the coupling)
Kristjansson and Kristiansen (2000)
Cloud cover
(global)
ISCCP JUL. 1983~SEP. 1994 A clear correlation between
solar activity and
properties of low clouds in
contrast to middle and high
clouds
Marsh and Svensmark (2000)
Cloud cover
(global)
ISCCP 1983~1993 The correlation between
GCR changes and global
cloud cover should be
positive for low cloud, negative for high cloud, and
weak for the middle cloud
Yu (2002)
Cloud cover, cloud droplet
size, cloud water content,
cloud opticasl depth
MODIS JUL. 2000~SEP. 2005 No statistically significant
correlations between any of
the four cloud parameters
and GCR, a negative
correlation between GCR
and cloud droplet size
(agree with a cosmic ray -
cloud coupling)
Kristjansson et al. (2008)
Cloud cover
(low, middle, high level)
MODIS MAR. 2000~FEB. 2011 No statistically significant
correlations between cloud
anomalies and TSI/GCR
variations
Larken et al. (2012a)
Cloud cover
(global, low level)
ISCCP 1983~2010 The contribution of
changing solar activity due
to cosmic rays or others
cannot have contributed
more than 10% of the
global warming of the
twentieth century
Sloan and Wolfendale (2013)
Angstrom exponent (CCN
change), liquid water
content, cloud cover, cloud
effective emissivity, cloud
optical thickness, liquid
water, cloud fraction, liquid
water path, liquid cloud
effective radius
AERONET
DMSP (SSM/I)
ISCCP
MODIS
1998~present
JUL. 1987~present
1983~2006
JUL. 2000~present
A real influence of Forbush
Decrease on clouds
probably through ions
Svensmark et al. (2016)

Table 2.

Summary of radiative forcing estimates for IPCC Assessment Report 5 and comparison with the previous reports (Myhre et al., 2013).

Global mean radiative forcing (W m−2) ERF (W m−2)
SAR (1750~1993) TAR (1750~1998) AR4 (1750~2005) AR5 (1750~2011) Comment AR5
Well-mixed
greenhouse gases
(CO2, CH4, N2O,
and halocarbons)
2.45 (2.08 to 2.82) 2.43 (2.19 to 2.67) 2.63 (2.37 to 2.89) 2.83 (2.54 to 3.12) Change due to increase
in concentrations
2.83 (2.26 to 3.40)
Tropospheric ozone +0.40 (0.20 to 0.60) +0.35 (0.20 to 0.50) +0.35 (0.25 to 0.65) +0.40 (0.20 to 0.60) Slightly modified estimate
Stratospheric ozone −0.1 (−0.2 to −0.05) −0.15 (−0.25 to −0.05) −0.05 (−0.15 to +0.05) −0.05 (−0.15 to +0.05) Estimate unchanged
Stratospheric water
vapour from CH4
Not estimated +0.01 to +0.03 +0.07 (+0.02, +0.12) +0.07 (+0.02 to +0.12) Estimate unchanged
Aerosol-radiation
interactions
Not estimated Not estimated −0.50 (−0.90 to −0.10) −0.35 (−0.85 to +0.15) Re-evaluated to be
smaller in magnitude
−0.45 (−0.95 to +0.05)
Aerosol-cloud
interactions
0 to −1.5
(sulphate only)
0 to −2.0
(all aerosols)
−0.70 (−1.80 to −0.30)
(all aerosols)
Not estimated Replaced by ERF and
re-evaluated to be
smaller in magnitude
−0.45 (−1.2 to 0.0)
Surface albedo
(land use)
Not estimated −0.20 (−0.40 to 0.0) −0.20 (−0.40 to 0.0) −0.15 (−0.25 to −0.05) Re-evaluated to be slightly
smaller in magnitude
Surface albedo
(black carbon aerosol
on snow and ice)
Not estimated Not estimated +0.10 (0.0 to +0.20) +0.04 (+0.02 to +0.09) Re-evaluated to be weaker 0.05 (0.02 to 0.15)
Contrails Not estimated +0.02 (+0.006
to +0.07)
+0.01 (+0.003
to +0.03)
+0.01 (+0.005
to +0.03)
No major change 2.3 (1.1 to 3.3)
Combined contrails
and contrail-
induced cirrus
Not estimated 0 to +0.04 Not estimated Not estimated
Total anthropogenic Not estimated Not estimated 1.6 (0.6 to 2.4) Not estimated Stronger positive due
to changes in various
forcing agents
Solar irradiance +0.30 (+0.10 to +0.50) +0.30 (+0.10 to +0.50) +0.12 (+0.06 to +0.30) Re-evaluated to be weaker