Current Issue

본 연구에서는 기온상승 억제 목표인 전지구 1.5^oC와 그보다 0.5^oC가 추가 상승했을때의 동아시아 기후변화 및 기후 취약성에 대한 이해를 위해, Table 1과 같이 HAPPI (Half A degree additional warming Prognosis and Projected Impacts) 프로젝트에 참가한 다섯개의 전지구 대기모델(AGCM) 실험 결과를 이용하였다. 각 모델은 현재 기후(2006~2015년, All-HIST)와 산업혁명 이후 1.5^oC 온난화 (Plus15-Future) 및 2^oC 온난화(Plus20-Future) 시나리오에 대해 10년 동안의 타임슬라이스 실험을 수행하였다(Mitchell et al., 2017). 현재기후 실험에서 2006~2015년 해수면온도 및 해빙은 관측자료로부터 처방하고 있으며, 1.5^oC와 2^oC 온난화 시나리오에서의 해수면온도는 RCP2.6 및 RCP4.5 시나리오 기반으로 CMIP5 23개 다중모델로부터 현재 대비 증가한 패턴을 계산하여 관측자료에 더하여 처방하였다. 다만 해빙의 경우는 현재 기후에 대한 CMIP5 모델의 낮은 재현성으로 인해 미래 전망에 대한 신뢰가 낮기 때문에, 해수면온도와 해빙 간의 선형 관계를 이용하여 온난화 시나리오에서의 극지역 해빙을 사용하였다. 각 실험은 모델 내부 변동성에 대한 불확실성을 설명하기 위해 많은 앙상블 멤버를 포함하고 있으며, 본 연구에서는 100개 이상의 앙상블멤버를 가진 모델들을 분석하였다.

현재 기후에 대한 HAPPI 모델의 기온과 강수의 유효성 확인을 위하여 두가지 관측 자료를 사용하였다. 지표 기온은 CRU-TS (Climate Research Unit-Time-series) 버전 4.02의 월평균, 월최댓값, 월최솟값 자료를 이용하였으며, 해당 자료의 수평 해상도는 0.5^o × 0.5^o(격자수: 360 × 720)이다. 강수량은 수평해상도가 1^o × 1^o(격자수: 180 × 360)인 GPCC (Global Precipitation Climatology Centre) 버전 1.2의 월평균 자료를 사용하였다. 사용된 기간은 HAPPI 모델의 현재 기후 실험과 동일한 2006년부터 2015년까지의 총 10년이며, HAPPI 모델 자료를 1^o × 1^o 격자에 선형 내삽하여 전지구, 동아시아(25-45^oN, 110-145^oE) 및 우리나라(34-38^oN, 125-130^oE)의 육지 영역에 대해 월평균기온, 월최고기온, 월최소기온과 연평균 강수량에 대한 변화를 분석 하였다. 육지와 해양의 구분은 GPCC의 지면 마스크 자료를 사용하였다(Fig. 1).

Fig. 1. 
Domain area of East Asia (25-45^oN, 100-145^oE) and Korea (34-38^oN, 125-130^oE). All model data were interpolated into the identical observed grid (1^o × 1^o, based on GPCC).

본 연구에서는 1.5^oC 및 2^oC 온난화에 따른 온도 및 강수량의 확률 빈도 비교분석을 위해 연평균(기온, 강수) 및 월최고기온, 월최소기온을 각 앙상블 멤버별로 먼저 계산하고 분석 영역에 대해 평균 한 후, 25개의 bin에 대한 확률밀도함수를 계산하였다. 평균과 표준편차를 이용해서 정규분포로 근사하여 히스토그램과 함께 정규분포곡선을 표시하였다.

기후변화에서 사용되는 일반적인 취약성의 개념은 특정 시스템이 기후의 변이와 극한 사상을 포함한 기후변화의 악영향을 쉽게 받거나 대처하지 못하는 정도로서, 기후변화에 대한 시스템의 노출 수준(강도 및 빈도)과 그 시스템이 가지는 민감도와 적응능력의 함수로 결정된다. 본 연구에서는 파리 협정의 목표인 1.5^oC 수준으로 지구온난화를 억제하지 못하고 2^oC까지 상승하는 경우, 나타날 수 있는 추가 영향(Fraction of Additional Impact, FAI)을 아래 식을 통해 강도와 빈도로 나누어 계산하고, 이를 통해 동아시아 및 우리나라 지역에서 0.5^oC 추가 온난화’에 대한 기후 취약성을 이해하고자 하였다.

식(1)에서 C1.5와 C2.0은 분석 변수에 대하여 현재 기후 대비 1.5^oC와 2.0^oC 지구온난화 시나리오에서의 변화량을 의미한다. 이를 통해, 2^oC를 기준으로 0.5^oC 상승시에 평균 및 극값이 얼마나 급격하게 변화 하는 지를 정량화함으로써 기후변화에 따른 취약성을 분석할 수 있다. 각 값들의 최대, 최소 및 90 퍼센타일 값에 대하여 노출 빈도에 대하여 분석하였으며, 특히 90퍼센타일 변수에 대해서는 대상값 이상이 발생할 확률 빈도에 대한 변화량을 계산하였다.

먼저, HAPPI 현재기후에 대한 평균기온 및 강수량, 월최대/최솟값에 대해 CRU 및 GPCC 자료와의 비교검증을 수행하였다(Figs. 2, 3). 모델의 현재기후에 대한 모의 성능은 평균기온과 강수량이 위도에 따라 작아지는 특징을 잘 보여주고 있었지만, 평균 기온과 최저기온에서는 한반도 및 일본에서 과대모의 및 중국에서 과소모의 경향이 나타났다. 또한 강수량의 경우는 한반도 일본 및 남중국에서 과소모의 하며 중국 중부, 몽고, 만주 등 고위도에서 과대모의 경향이 나타났다(Fig. 2). 특히 우리나라는 강수를 과소 모의(Fig. 3a) 하는 경향이 있으며, 지표 기온과 최저기온의 경우 우리나라 및 동아시아 모두 다소 과대하게 모의하고 있었다(Figs. 3b, d). 또한 전지구에 비해 동아시아와 우리나라 지역 평균에 대한 모델 간 편차가 크게 나타나고 있었는데, 특히 MIROC5 모델(주황색 사각형)이 크게 NorESM1 모델(갈색 오각형)이 작게 모의하는 경향을 보였다.

Fig. 2. 
Comparison of the spatial distribution (left two panels) and the difference (right panel) between the observation and HAPPI hist simulations. The white dots in the right panel represent the area where 80% of the used AGCMs agree with the change sign.

Fig. 3. 
Comparison of the domain averaged value between the observation and HAPPI hist simulations, (a) Precipitation, (b) 2 m temperature, (c) Maximum temperature and (d) Minmum temperature. The black circles are observation and the others represent the HAPPI models. And the thick horizontal black lines represent the ensemble mean of HAPPI models.

이를 기반으로 현재 기후(HIST) 대비 1.5^oC (Plus15)와 2^oC (Plus20) 온난화 시나리오에 대한 동아시아 월평균 지표 기온, 월최고/최소 기온 및 강수 변화를 확인하였으며(Fig. 4), 온난화 시나리오 간의 차이를 통해 전지구 온난화 억제목표인 1.5^oC 보다 0.5^oC가 더 상승하게 되었을 때의 지역적인 증가 경향을 살펴보았다. 현재 대비 온난화 1.5^oC 및 2^oC 시나리오에서 동아시아 지역 평균 기온은 각각 0.86 ± 0.14^oC와 1.47 ± 0.12^oC가 상승하여 전지구 기온상승(온난화 시나리오별 각 0.85 ± 0.06^oC, 1.47 ± 0.05^oC)과 비교하여 유사한 수준으로 증가하였으며, 전지구에 비해 동아시아와 우리나라에서 모델 간 편차는 크게 나타났다(Table 2). 전지구적으로 기온의 최댓값은 평균보다 작게, 최솟값은 평균보다 크게 증가하는 경향이 나타났지만, 동아시아지역의 경우 기온의 월최댓값의 변화는 온난화 시나리오별로 각각 0.94 ± 0.21^oC와 1.51 ± 0.22^oC로 전지구 보다 약 7% 더 높은 수준으로 증가하였으나, 반대로 동아시아 기온의 월최솟값 변화는 전지구에 비해 약하게 증가하는 것으로 나타났다. “전지구 0.5^oC에 대한 추가 온난화”는 동아시아 및 한반도 평균 기온을 약 0.6^oC 상승시켰으며(Table 3), 지역적으로는 한반도, 몽골, 중국 화북 및 동북에서 뚜렷한 증가 경향을 보였다(Fig. 4). 이러한 결과는 다섯개의 모델 중 적어도 4개 이상이 동일한 변화 경향을 보이고 있었으며(Fig. 4의 dotted area). 이는 RCP 시나리오 기반 CMIP5 모델자료로 분석한 선행연구(KMA, 2017)에서 산업화 이후 증가된 동아시아 지역의 기온 상승이 전지구 기온 상승과 유사한 수준으로 나타난다는 분석과 일치한다. 모델별로는 HIST 자료와 비슷하게 전체적으로 MIROC 모델이 전지구/동아시아/한반도에서 지표기온을 다소 높게 모의하고 있었으며, NorESM 모델이 낮게 모의하는 경향을 확인하였으나, 한반도 지표기온의 월최솟값의 경우 CanAM4 모델이 특이하게 높게 모의되어 미래 증가율이 가장 낮게 나타났다(Fig. 5).

Fig. 4. 
Spatial distribution of the future changes of annual mean surface air temperature, maximum temperature, minimum temperature, and precipitation in HAPPI scenarios (Plus15 - Hist, Plus20 - Hist) and the impact of 0.5 increase (Plus20 - Plus15). Gray dotted grids represent the area where 80% of the used AGCMs agree with the change sign.

Fig. 5. 
Comparions of the domain averaged values of five individual AGCMs (CanAM4, CAM4-2degree, MIROC5, ECHAM6-3-LR, and NorESM1-HAPPI) over global, East-Asia, and Korea regions. Differnt symbols denote the HAPPI models and the thick horizontal black lines represent the ensemble mean of HAPPI models.

연강수량은 현재 대비 온난화 1.5^oC 및 2^oC 시나리오에서는 전체적으로 현재보다 증가하는 경향을 보이 고 있었다. 특히, 전지구(온난화 시나리오별 11.91 ± 5.38 mm 및 23.45 ± 6.83 mm)에 비해 동아시아와 우리나라 지역에서 증가하는 경향이 크게 나타났다(동아시아: 54.35 ± 33.22 mm, 75.04 ± 33.26 mm, 우리나라: 62.26 ± 27.09 mm, 87.39 ± 30.23 mm) (Table 2). 이를 통해 전지구 보다 동아시아와 우리나라에서 보다 큰 영향을 받는 것을 확인할 수 있었다. “전지구 0.5^oC에 대한 추가 온난화”에 대한 강수 변화는 동아시아 및 한반도 영역에 대해 20.693 ± 4.096mm, 25.132 ± 6.652 mm의 증가 경향이 나타났으며(Table 3), 지역적으로는 한반도, 중국 화동, 화북지역 및 일본에서 뚜렷한 증가 경향을 보였다(Fig. 4). 모델별 강수량 차이에서는 대상 영역이 세밀해질수록 저해상도 모델인 CAM4-2degree에서 과소 모의하는 경향을 확인할 수 있었다(Fig. 5).

일반적으로 기후 변화는 기상, 기후 현상의 빈도, 강도, 공간범위, 지속시간, 시기의 변화를 초래하면서, 전례가 없는 극한 현상을 야기할 수 있다. 즉, 평균적인 기후변화가 변동성 증가 및 대칭성 변화를 수반하여 분포의 극단에 해당하는 극한값의 발생빈도와 규모의 증가를 야기한다는 것이다(IPCC, 2001). 그렇기때문에 정교한 기후변화 적응대책 수립을 위해서는 온난화 시나리오에 대한 기온, 강수의 평균적인 변화뿐만 아니라, 이러한 극한기후 변화에 대한 이해가 포함되어야 한다. Fig. 6는 현재 기후 및 현재 기후 대비 1.5^oC와 2^oC 전지구 온난화 시나리오에서의 동아시아 및 우리나라 영역의 지표기온 및 강수 아노말리에 대한 히스토그램과 그로부터 추정한 정규분포 곡선의 변화를 살펴본 것이다. 1.5^oC 온난화 시나리오에서의 동아시아 평균 기온은 현재기후 대비 0.86^oC(우리나라의 경우 0.80^oC) 으로 증가하였으며, 현재 대비 약 10% 정도의 확률 변화가 나타났다. 2^oC 전지구 온난화에 따라 연평균 온도는 현재 기후 대비 1.47^oC(우리나라의 경우 1.42^oC) 으로 크게 증가하였으나, 변동성의 변화는 1.5^oC 온난화 시나리오와 유사한 증가 경향을 보였다. 월최대/최솟값은 1.5^oC와 2^oC 온난화 발생시 동아시아에서 0.94/0.99와 1.51/1.69^oC, 한반도에서 0.89/0.91와 1.48/1.60^oC 증가하는 것으로 나타났다. 평균의 상승과 더불어 표준편차가 커져 확률분포함수가 넓어지는 쪽으로 움직이고 있었으나, 1.5^oC에서 2.0^oC로의 추가 온난화에 대한 변화는 크지 않은 것으로 나타났다.

Fig. 6. 
Probability distributions functions of for annual surface air temperature and precipitation in the historical (HIST), 1.5 (Plus15) and 2.0 (Plus20) degree global warming future experiments (unit: %). The r² is the squared correlation coefficient between fitted and real values.

동아시아 연강수량은 1.5^oC와 2^oC 온난화 시나리오에서 현재 대비 각각 54.35, 75.04 mm year⁻¹(우리나라의 경우 62.26, 87.39 mm year⁻¹)으로 증가하였다. 기온의 확률 분포 변화들과는 다르게 강수 평균값의 이동은 크지 않았으나 변동성은 현재 대비 약 10% 증가하는 것으로 나타나고 있어 온난화가 강해짐에 따라 변동성이 증가하는 경향을 보였다. 1.5/2.0^oC 온난화 시나리오 모두에서 현재 기후에서 90 퍼센타일이 넘는 높은 지표기온과 강수의 확률 비율은 크게 증가하였으나, 반대로 현재 기후에서 10 퍼센타일 이하의 낮은 기온에서의 확률 비율은 오히려 감소하는 것을 확인할 수 있었다. 이러한 확률 비율 변화는 월평균 지표기온에서의 경향 보다 월최대/최솟값에서의 극한 변화가 훨씬 뚜렷하게 나타났다. 평균 강수 또한 현재 기후의 90 퍼센타일이 넘는 강한 강수의 확률 비율이 각 온난화 시나리오에서 약 20% 가량 증가 하였다.

앞서 살펴본 바와 같이 온난화 시나리오에서 동아시아 및 우리나라 지표기온 및 강수의 평균의 이동과 변동성 변화에 따라 90 퍼센타일 이상의 극한 기후의 출현 확률이 크게 상승할 수 있음을 확인하였다. 이번 장에서는 우리가 지구온난화 억제 목표인 1.5^oC를 달성하지 못하여 0.5^oC가 추가로 상승하는 경우, 월최고(TX), 월최소(TN) 지표기온 및 연평균강수(PR) 및 각 변수들의 90 퍼센타일 이상의 강도와 빈도에 대한 지역적인 취약성이 얼마나 증가하는지 알아보고자 한다. 이는 [2-3장] 분석방법에서 설명한 식 1을 이용하여, 분석변수에 대하여 전지구 2^oC 온난화 시나리오 대비 1.5^oC 온난화 시나리오의 변화량 차이로 계산하였다(Fig. 7). 강도에 대한 취약성에서 PR Total은 연간 총강수량, MEAN은 평균값의 변화율, 90은 90 퍼센타일에 대한 값의 변화율을 나타낸 것이다. 그래프에 표시한 사선은 사용한 HAPPI 5개 모델 중 4개 이상 동일한 경향이 나타난 경우를 의미한다.

Fig. 7. 
Changes of extreme climate events avoided over East Asia and its sub-regions (box in Fig. 1) in 1.5^oC compared with 2.0^oC global warming future (unit: %). The hatched lines represent more than 80% of AGCM agreement on the change sign.

전지구적인 기온이 0.5^oC 추가 상승한다면, 동아시아 연강수량은 억제 목표인 1.5^oC 온난화 시나리오에 비해 27.4% 증가하는 것으로 예상되었다. 특히 90퍼센타일의 강한 강수 강도에서 21.8%로 뚜렷한 변화를 확인할 수 있었으며, 우리나라가 동아시아에 비해 상대적으로 더 크게 증가하는 것으로 나타났다. 10 퍼센타일의 약한 강수 강도에 대한 취약성은 동아시아 및 우리나라 영역 모두 모델간 동의 수준이 낮게 나타났으나, 불확실성이 높은 것으로 판단되어 따로 표시 하지 않았다. 연최고기온의 평균 강도는 39.2% 증가하는 것으로 나타났으며, 90퍼센타일의 높은 기온의 강도 또한 유사한 수준인 약 40% 수준으로 증가 할 것으로 전망되었다. 월최소기온의 평균 강도는 42.9%로 높게 나타났으며, 10 퍼센타일의 낮은 지표기온에서의 유사한 수준의 변화를 보였다. 연강수량은 평균적인 강수의 변화는 크지 않았지만, 최대강수량의 경우 특히 크게 상승하는 경향이 나타났다. 빈도와 관련해서는 0.5^oC 추가 온난화가 일어나는 경우, 현재 기후의 90 퍼센타일 수준의 높은 기온의 출현빈도(TX90mon, TN90mon)가 약 35% 이상 높아질 뿐만 아니라, 강한 강수(Pr 90mon)의 경우에도 동아시아에서 17.3%, 우리나라에서는 21.8% 출현할 확률이 높아지는 것으로 나타났다.