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기상청 지구시스템모델은 영국기상청의 대기-해양결합 모델인 HadGEM2-AO를 기반으로 한다. 대기 모델은 비정역학 방정식계로 동서/남북 바람과 온위, 기압, 밀도, 수분 변수들을 예단한다. 대기모델의 분해능은 수평적으로 N96 (1.25^o × 1.875^o 간격, 192 × 145 격자)이며 연직적으로는 38층(~39 km 고도)으로 구성된다. 해양모델의 주요 예측 변수는 해류, 온위, 염분이며, 분해능은 동서방향으로 1^o, 남북으로 1^o(적도부근에서는 1/3^o) 간격(360 × 216 격자)이며, 연직적으로는 표층부근이 더 조밀하게 이루어진 비균질한 간격으로 40개의 층을 갖는다(Jones et al., 2010).

에어로졸 간접 효과는 일반적으로 크게 Twomey 효과(First aerosol indirect effect cloud/Cloud albedo effect)와 Albrecht 효과(Second aerosol indirect effect/Cloud lifetime effect)로 구분된다(IPCC, 2007). Twomey 효과는 에어로졸 수농도 증가에 따라 구름입자의 수농도는 증가하고 그 크기는 감소함에 따라 태양 복사를 더 많이 반사시키는 효과이고, Albrecht 효과는 구름입자 크기의 감소로 인해 강수입자의 생성 효율이 떨어져 구름의 지속시간이 증가하는 효과이다. 지구시스템모델에서는 구름입자 수농도(cloud droplet number concentration, N_d)의 함수로 이루어진 유효 반경(Effective radius, r_e)과 강수입자 자동전환율(Autoconversion rate, R_auto)을 계산하는 과정을 통해 Twomey 효과와 Albrecht 효과를 다루고 있다(Jones et al., 1994, 2001). 먼저 구름입자의 유효반경은 아래와 같은 식으로 계산된다.

여기서 q_c는 구름물 수액량(cloud liquid water content), ρ_o와 ρ_w는 공기와 물의 밀도, 그리고 κ는 고정 값으로 해양 위에서는 0.8, 대륙 위에서는 0.67의 값이 사용된다. 강수입자 자동전환율 R_auto는 다음과 같다.

여기서 g는 중력가속도, Ec는 물방울의 충돌/병합 효율(collision/collection efficiency), μ는 공기의 역학 점성도(dynamic viscosity of air)이다. r_e와 R_auto는 모두 N_d의 함수로, N_d가 증가하면 r_e와 R_auto는 감소한다. 즉, 구름입자의 수농도가 증가하면 구름입자 크기는 감소하고, 강수입자 생성이 지연된다.

기상청 지구시스템모델은 에어로졸과 구름물의 질량 농도(mass concentration)는 예단되지만 수농도는 계산되지 않는다. 따라서 N_d는 관측값을 바탕으로 한 모수화 방법을 사용하고 있다. Jones et al. (1994)은 Martin et al. (1994)의 관측값으로부터 아래와 같이 N_d와 에어로졸 수농도(N_aer)와의 관계식을 구하여 지구시스템모델에 적용하였다.

그러나 이것은 북해(North Sea, 유럽 대륙과 Great Britain 섬 사이에 있는 대서양의 얕은 바다)와 동태평양 지역에서 관측된 값만을 기반으로 계산된 것이므로 전구를 대표한다고 보기 어렵다. 특히 인도양이나 동아시아, 남반구의 관측값은 Martin et al. (1994)의 관측값과 차이를 보인다. Figure 1은 전 지구의 다른 지역에서 관측된 에어러솔과 구름입자 수농도의 값을 나타낸 것이다. 검은색 점으로 표시된 것은 본 모형에서 사용하고 있는 Martin et al. (1994)의 값을 나타낸 것이고, 그외의 값들은 호주 남쪽 해역(Southern Ocean)을 비롯해 태평양, 대서양, 인도양 등 전 지구 여러 지역에서 관측된 값을 나타낸다. 또한 이 관계식에 의하면 에어로졸 수농도가 높아지더라도 구름입자 수농도의 최대값이 375 cm⁻³로 제한되므로 특히 에어로졸 수농도가 매우 높은 지역에서는 이 관계식으로 계산된 N_d와 실제 값이 차이를 보일 수 있다. 따라서 본 연구에서는 더 많은 지역의 관측값을 추가하여 전구를 대표할 수 있는 새로운 관계식을 아래와 같이 제안하였다.

Fig. 1. 
Scatterplot of aerosol concentration (N_aer) versus adiabatic cloud droplet number concentration (N_d) measured and estimated from many different regions around the earth. The different symbols indicate different regions of the measurement: “S1” and “S2” over the west coast of Tasmania, Australia during Southern Ocean Cloud Experiment I and II (SOCEX I and SOCEX II. Yum and Hudson, 2004); “A” over the Southern Ocean during the First Aerosol Characterization Experiment (ACE 1, Yum et al., 1998); “S” over the east coast of Florida during Small Cumulus Microphysics Study (SCMS, Hudson and Yum, 2001); “F” over the northeastern Pacific during the First ISCCP Regional Experiment (FIRE, Yum and Hudson, 2002); “X” over the northeastern Atlantic during Atlantic Stratocumulus Transition Experiment (ASTEX, Yum and Hudson, 2002); “I” over the Indian Ocean during Indian Ocean Experiment (INDOEX) (Hudson and Yum, 2002); “A2” over the eastern Atlantic during ACE 2 (Pawlowska and Brenguier, 2000); “As” over the northeastern Atlantic during ASTEX (Taylor and Mchaffie, 1994); “NA” over the north Atlantic (Gultepe et al., 1996); “AA” over east Asian seas during ACE-Asia (Song and Yum, 2004); and closed circles over the North Sea (Martin et al., 1994) used for establishing the original relationship used in the KMA earth system model. The solid line is the proposed new fitting line for all data points and the dashed line is the original fitting line (only for closed circles).

Figure 1은 기존의 N_aer와 N_d의 회기선(regression line)과 새로 제안된 회기선을 보인 것으로 각 기호들은 다른 지역의 관측값을 나타낸다. 새로운 관계식을 사용할 경우 N_d의 최대값은 434 cm⁻³이며, N_aer의 값이 약 600 cm⁻³ 이하에서는 N_d의 값이 기존 값보다 약간 작게 나타나고 그 이상에서는 더 크게 나타난다. 따라서 에어로졸 수농도가 낮은 지역에서는 N_d 값이 약간 감소하거나 큰 차이를 보이지 않을 것이고, 에어로졸 수농도가 매우 높은 지역에서는 기존 결과와 큰 차이를 보일 것으로 예상할 수 있다.

본 실험은 현재 국제적으로 수행되고 있는 CMIP5(Coupled Model Intercomparison Project) 실험의 과거 기후 모의실험(historical run, 본 연구에서는 HIST라 명칭함)과 동일한 조건으로 수행되었다. 적분 기간은 산업화 시점인 1860년으로부터 2005년까지 총 146년으로 설정하였으며, 현재 실험 수행 중에 있다. 실험은 과거기후 모의실험(HIST)과 새로운 관계식을 적용한 과거기후 모의실험(newHIST), 두 가지로 수행되고 있다. CMIP5의 과거기후 모의실험 조건으로 실험할 경우 관측자료와의 비교가 가능하므로, 새로운 관계식을 적용하는 개선 방법이 본 모형의 실제 기후 모의 성능을 향상시킬 수 있는지 검증하는 데 용이할 것으로 생각된다. 현재 1860년 이후 30년 정도의 적분 결과를 얻었으며, 향후 2005년까지 모든 적분이 완료되는 대로 추가 분석이 이루어질 예정이다. 본 연구에서는 현재 모의된 30년의 결과에 대해서만 논의하였으며, 그림으로 나타낸 모든 결과는 1861년부터 1890년까지 30년 평균값이다. 산업화 이후 에어로졸의 급격한 증가는 1900년대 중반에 나타나므로 본 연구에서 보여질 결과는 산업화되지 않은 대기상태에 대한 것으로 생각할 수 있다.

Figure 2a는 newHIST의 1 km 고도에서의 N_d의 30년 평균값을 보인 것이고 Fig. 2b는 newHIST와 HIST의 차이(newHIST-HIST)를 보인 것이다. 우선 전구 대부분 지역의 N_d 값이 300 cm⁻³ 이하로 나타난 것을 볼 수 있는데 이는 결과로 보인 기간이 아직 산업화로 인한 인위적 에어로졸 방출이 미미한 수준으로 에어로졸 수농도가 높지 않기 때문이라 볼 수 있다. 기후변화 시나리오 보고서 2011 (2011)에 의하면 인위적 에어로졸의 방출량은 산업화 이후 1900년대 중반까지는 완만한 증가를 보이다가 1950년경 이후 급격한 증가를 보이고, 1980년 경에 최대값을 보인 후 감소하기 시작한다. Figure 2b에서도 새로운 관계식 적용으로 인해 newHIST의 N_d가 일부 지역을 제외하고 전반적으로 감소한 것을 확인할 수 있다. 식 (1)에 의하면 N_d의 감소는 r_e를 증가시키는 효과를 가져온다. Figure 3a에 의하면 newHIST의 r_e가 육지 위에서는 10 μm 이하의 값을 갖고 해양 위에서는 12 μm 이상으로, 대체로 해양이 육지보다 큰 입자들로 이루어져 있다. Figure 3b에서 newHIST의 r_e는 HIST에 비해 전체적으로 증가한 것을 볼 수 있다. 그러나 에어로졸 방출이 증가하는 1900년대의 결과는 이와 다르게 나타날 것으로 예상된다.

Fig. 2. 
(a) Thirty years (1861~1890) average droplet number concentrations (N_d) [cm⁻³] at 1 km altitude from newHIST, and (b) the difference of newHIST and HIST.

Fig. 3. 
Same as Fig. 2 except droplet effective redius (r_e) [μm] seen at the top of atmosphere.

Figure 4는 대기 상단에서 바라보았을 때의 총 운량을 보인 것이다. N_d와 r_e의 경우 새로운 관계식 적용에 의해 증가하거나 감소하는 경향이 거의 동일하게 나타난 반면 총 운량은 지역에 따라 증가하고 감소하는 경향이 뚜렷이 다르게 나타난 것이 특징이다. 특히 태평양의 적도 부근 총 운량은 북반구에서는 감소하고 남반구에서는 증가하는 양상을 보였다. Figures 5a, b는 각각 1 km 고도에서의 newHIST의 운량과 newHIST와 HIST의 차이를 나타낸 것이고, Figs. 6a, b는 10 km 고도에서의 값을 보인 것이다. Figures 5b와 6b에서 점선은 각각 1 km와 10 km의 고도에서 newHIST의 값이 0.15인 경계를 나타낸 것으로 경계선 안쪽은 운량이 주변보다 상대적으로 높은 영역이다. Figure 5b에 의하면 적도부근의 하층운이 상대적으로 많이 존재하는 지역에서 대체로 운량이 감소한 것을 알 수 있다. 10 km 고도의 운량도 이와 비슷한 경향을 보인다. 즉, Fig. 6a의 운량이 많은 적도부근은 대류운이 발달하는 지역인데, 이 지역(Fig. 6b의 점선 안쪽의 운량 많은 지역)에서 대체로 감소하는 경향을 보였다. Figure 2에 보인 바와 같이 N_d가 감소하였으므로 식 (2)에 따라 강수 효율이 증가하여 구름이 많은 곳의 운량이 감소한 것으로 생각된다. 적도부근의 운량이 증가한 지역은 상층의 동풍 속도가 감소하면서 대류운이 동쪽으로 확장되어 나타난 것으로 보인다. Figure 7은 newHIST의 10 km 고도의 수평바람 벡터를 나타낸 것이고, 음영은 newHIST와 HIST의 바람속도 차이를 나타낸 것으로 동풍이 부는 적도부근에서 바람 속도가 감소한 것을 확인할 수 있다. 다시 말해 새로운 관계식을 적용함으로 인해 구름입자 수농도가 감소하고, 강수로의 전환율이 높아져 운량은 대체로 감소하였으나 대류운 영역이 확장되면서 구름이 거의 없던 지역에서 약간의 운량 증가가 나타났다.

Fig. 4. 
Same as Fig. 2 except total cloud amount seen at the top of atmosphere.

Fig. 5. 
Same as Fig. 2 except cloud amount at 1 km altitude. Dashed lines in (b) indicate the boundary of cloud amount = 0.15 from newHIST.

Fig. 6. 
Same as Fig. 5 except at 10 km altitude.

Fig. 7. 
Thirty years (1861~1890) average horizontal wind vector [m s⁻¹] at 10 km altitude from newHIST. Color shadings indicate the difference of wind speed from newHIST and HIST.

newHIST의 평균 일강수량(mm day⁻¹)과 newHIST와 HIST의 차이를 Fig. 8에 나타내었다. 강수량은 대류운이 발달하는 적도 부근을 제외하고는 큰 차이를 보이지 않았으며, 강수량의 증가와 감소 지역은 총운량의 증가/감소 지역과 비슷한 경향을 보였다. 1.5 m 고도에서의 기온은 newHIST에서 전반적으로 증가하였다(Fig. 9). 고위도에서는 하층운이 증가한 지역(Fig. 5b)에서 기온 증가 경향을 보였다. 극지방의 경우 지표면의 알베도가 높아 운량이 증가할 경우 지표로부터 반사되는 태양복사를 다시 지표로 방출함으로써 기온 증가에 기여한다. 그러나 중위도나 저위도에서는 일반적으로 상층운은 상대적으로 많은 태양복사를 투과시키고 지표복사는 반사시키는 반면 하층운은 주로 태양복사를 반사시키는 경향을 보인다. 따라서 상층운의 증가는 지표온도를 높여주는 역할을 하고 하층운의 증가는 지표온도를 낮추어주는 역할을 한다. 층적운이 주로 생성되는 캘리포니아 앞바다와 페루 앞바다는 Fig. 5b에 의하면 운량이 감소하였으므로 기온 증가에 기여한다. 대류운의 확장으로 생성된 적도 부근의 상층운 증가 지역 역시 기온 증가에 기여했을 것으로 생각된다. 따라서 기온 증가는 상층운이 증가한 영역에서 더 뚜렷하게 나타났다. 반면 북태평양 부근에서는 기온 감소가 나타났는데 이것에 대한 원인 분석이 추가적으로 이루어져야 할 것으로 생각된다.

Fig. 8. 
Same as Fig. 2 except average daily precipitation [mm day⁻¹].

Fig. 9. 
Same as Fig. 2 except temperature [K] at 1.5 m altitude.