기후변화시나리오 생산과 활용

목차 개요 전지구 기후변화시나리오 생산 시나리오를 활용한 미래 전망 역학적 상세화 지역기후변화 시나리오 활용

필요성 지표기온 상승은 새로운 복사강제력에 대하여 기후시스템 의 반응정도, 해양의 열 흡수정도에 따른 온난화 충격 완화 정도에 의해 결정됨 다양한 수요: 지리적인 관심지역, 영향유형, 연구목적에 따 라 필요한 시나리오형태가 다양함 미래 기후변화에 대한 합리적 대비책 마련 위한 기반 사회,경제적요구에 의해 미래기후시나리오가 요구됨 요구되는 변수: 기온, 강수, 풍속,기압, 해수면높이, 극한 기 후등

기후 시나리오? (IPCC TAR) 인류에 의하여 기인한 기후변화의 잠재적인 영향을 조사 하는데 사용하기 위해 구성된 미래 기후에 대한 표현 기후 전망을 사용(온실가스와 에어러솔 농도 시나리오에 대한 기후시스템의 모델화된 반응의 묘사) 시나리오내의 과학정보는 기후변화 영향, 적응, 취약성평 가에 대한 과학을 연결해주는 중요한 가교로 작용 기후변화시나리오는 기후시나리오와 현재의 기후사이의 차이를 의미

영향평가는 매우 광범위한 영역에서의 시나리오를 요구 전구 규모의 기온, 해수면 높이외에 대륙규모의 기후정보, 지 점별, 또는 유역규모의 다양한 세부 내용이 포함 다양한 시나리오를 사용할 때 보다 기후변화 영향에 대 한 유용한 정보를 얻을 수 있음 기후시나리오 구축에 있어 진전을 위해서는 기후모델에 입각한 접근법을 정밀화하고 확장해야함 시나리오 구축에 활용가능한 수많은 기법들의 대부분은 대기대순환 모델 실험에서 생산된 결과에 의존함

시나리오 생산 대순환모델(General Circulation Model)을 기후모의에 적합하도 록 개선하여 이용 AGCM, AOGCM… AOGCM: 해양순환과 연관된 수백-수천년의 시간규모와 이에 따른 계산 요구량 때문에 현재 AOGCM 수평 분해능은 300~500km 정도로 간격이 넓음 세밀한 규모의 지역정보 추출을 위해서는 상세화가 필요 자료해석시 고려할 점: 미래 온실기체 배출 방향, 수치모델 발전 단계(수식이 모의하는 물리과정,매개변수화 ), 기후시스템내 물 리과정들의 상호작용에 대한 불완전한 이해 등

전지구 기후변화시나리오 생산

기후모델의 발전 단계 ( IPCC 3차보고서) 기후시스템내 요소간의 상호작용을 표현하기 위해 기후예측모델이 점진적으로 발전하고 있음. 기후시스템을 종합적으로 모의하는데 현재로서 한계가 있음.

IPCC 온실가스 배출 시나리오 경제구조, 경제성장, 에너지원, 인구 변화, 환경 보전 등의 요인을 고려 대기중 이산화탄소 배출 농도를 결 정 A1B :720 ppm (2100년 CO2 농도) A2: 830 ppm B1: 550 ppm

시나리오 산출 예 : ECHO-G 대기모델: ECHAM4 T30/L19 dt = 30 minute 독일 MPI 개발 Roeckner et al. 1996, MPI 독일 MPI 개발 Language : Fortran 90 Memory/job(1month) : 700MB 총 적분 기간: 약 1480 yrs (3개 시나리오) CPU time : 1hr ~ 2 months 7410 CPU hrs = 11 CPU months 실제 적분 시간은…. 10 fluxes Coupler: OASIS Valcke et al. 2000, CERFACS 4 surface conditions 해양모델: HOPE-G T42 + equ. ref. /L20 dt = 12 hours Wolff et al. 1997, DKRZ

시나리오를 활용한 미래 전망

미래 전망 2100년 지구평균기온변화: 1.1 ~ 6.4℃ (온실가스 배출량에 비례)  2100년 해수면 상승: 0.18 ~ 0.59 m

온난화는 육지, 고위도에서 가장 큼

AR4에 의한 미래 기후변화 전망 결과 o 21세기말 전지구 평균기온 2∼3oC 증가, 강수량 2∼3% 증가 그림. 전지구 및 동아시아 지역의 30년(1961-1990) 평균대비 기온(℃)과 강수량(%)의 변화. . o 21세기말 전지구 평균기온 2∼3oC 증가, 강수량 2∼3% 증가 o 21세기말 동아시아 평균기온은 3∼4oC 증가를 전망

역학적 상세화

상세화의 필요성 AOGCM 지역정보의 한계 지역기후는 AOGCM의 수평격자규모보다 작은 규모로 발생하는 강 제력과 순환에 의해 종종영향 받음 지구온난화의 대규모 전지구규모 강제력에 대한 반응이 지역적으 로는 상당히 차이가 있음 지역적 영향평가에 필요한 세밀한 규모의 구조를 나타내기 위해서 는 상세화 필요 전지구 적분 자료의 격자간격이 우리나라와 같이 지형이 복잡한 지 형에 적용하기 위해서는 수십km로 상세화가 요구됨

상세화의 방법 고분해능 AGCM 실험 제한 영역 지역기후모델(Regional Climate model) 통계/경험적 방법들 AOGCM모의에서 나타나는 대기반응을 재해석하는데 사 용, AOGCM의 대기, 지표 자료를 초기입력자료로 사용 제한 영역 지역기후모델(Regional Climate model) 통계/경험적 방법들

지역기후모델 입력: GCM자료가 초기조건, 시간에 따라 변하는 측면 기상조건, 지표 경계조건으로 사용 복잡한 지형특색, 지표 특성이 반영, 대기순환과 기후 변수들의 모의 능력을 증대 RCM모의 영역내에 주어지는 대규모 성분에 지역적인 강제력을 더 주는 것 모델 영역크기, 분해능에 따라 많은 계산량에 의해 제 한받음

통계/경험적 규모 축소화 대규모 기후변수를 지역변수에 통계모델을 이용하여 연결 회귀법, 신경망 등의 통계 모델이 사용 계산이 경제적임 여러 GCM 출력자료에 쉽게 응용할수 있음 경험적 방법은 경험적으로 찾아진 대규모와 소규모의 기후 사이의 연관성을 모의하는 물리 모델의 능력 검증으로도 사 용됨 통계모델에 사용된 상관성이 미래에도 유지된다는 가정

상세화의 예 지역 기후변화시나리오 IPCC SRES 시나리오에 따라 전지구 기후변화 모델을 장기적분하여 산출된 자료에 상세기법을 적용하여 얻어진 자료

생산과정 IPCC SRES A1B, A2… Global Climate Change Projection Dynamic Downscaling Regional Climate Change Projection Climate Change Impact Assessment

MM5 NCAR/PSU MM5 - Non-hydrostatic dynamics      - Horizontal : Arakawa B-grid / 27km (125x105) Lambert-conformal      - Vertical : sigma-coordinates / 18 layers model top = 50hPa     - Grell Cumulus, Mixed-Phase(Reisner), MRF PBL - None shallow convection, Cloud radiation - Multi-layer soil model IC/BC:ECHAM4(T30L19)/HOPE-G(T42L20) Topography : USGS Global 5 minutes Restart -1-day spin-up time + 1-month simulation

지역기후모델을 이용한 상세화 ECHO (Global climate scenario) 244GB KMA CRAY Initial condition ( p-level grid data) MM5 Dynamic downscaling 3.36 Tera AFTERBURN ECHO (Global climate scenario) 244GB Horizontal, Vertical Interpolation Initial condition Boundary condition KMA CRAY : 1년 적분 ~ 2일소요/node 80년 ~ 160일 Regional Climate Change Scenario 총 3.75 Tera INTERPB 및 변수 가공 388 GB 추가

산출된 시나리오의 기온과 강수 Temperature (oC) Precipitation (%)

[Output Variable List] Field ID Description U u-component of wind V v-component of wind T temperature Q specific humidity CLW cloud water RNW rain water ICE cloud ice SNOW snow RAD TEND radiative tendency W w-component of wind PP pressure perturbation H geopotential height RH relative humidity PSTARCRS p star (cross) GROUND T ground temperature RAIN CON Convective accumulated precipitation RAIN NON TERRAIN terrain elevation MAPFACCR map scale factor(cross) MAPFACDT map scale factor(dot) CORIOLIS coriolis parameter RES TEMP   LATITCRS latitude (cross) LONGICRS longitude (cross) LAND USE land use TSEASFC sea surface temperature Field ID Description PBL HGT PBL height REGIME stable precipitation during time interval SHFLUX surface sensible heat flux LHFLUX surface latent heat flux UST frictional velocity SWDOWN shortwave downward radiation LWDOWN longwave downward radiation SWOUT outgoing shortwave rad. LWOUT outgoing longwave rad. SOIL T 1 soil temp. level 1 SOIL T 2 soil temp. level 2 SOIL T 3 soil temp. level 3 SOIL T 4 soil temp. level 4 SOIL T 5 soil temp. level 5 SOIL T 6 soil temp. level 6 T2 temperature at 2 m level Q2 specific humidity at 2 m level U10 u-wind at 10 m level V10 v-wind at 10 m level PSFC surface pressure PSEALVLC sea level pressure (cross) PSEALVLD sea level pressure (dot) LATITDOT latitude (dot) LONGIDOT longitude (dot) RH SFC surface relative humidity PRESSURE pressure level

CRU & MM5 simulation MM5 1971-2000 CRU 1971-2000

Future Climate Change in East Asia [2071-2100]-[1971-2000] Temp increase (ºC) PRCP change (%)

기후변화 시나리오 활용  IPCC SRES A2에 따른 적분자료의 활용 예

현재에 대한 미래 일기온 분포의 변화

한반도 극한 기후 분석 (A2 시나리오) 고온/저온 특이일 빈도 변화 강우강도별 발생 빈도의 미래 변화

영향평가에 적합한 시나리오는 … 지역적 모의가 이론과 모델결과가 일치해야 함 현실에서 기후변수들이 상호 일관성 있게 변하는 것 처럼 시나리오의 변수도 물리적 가능성이 있어야 함 목적에 적합한 시간, 공간 규모의 기후변화정보를 제 시해야 함 미래 지역기후변화의 잠재적 범위를 대표해야 함 쉽게 이용 가능해야 함

시나리오 활용의 증진을 위해서… 상세한 시공간 해상도의 정보를 포함: 상세화 극한기후의 표현 영향평가에의 활용 정교한 정책 수립을 위한 영향평가의 기초 자료로 필요 극한기후의 표현 시나리오에 극값의 발생 빈도, 강도 변화가 포함되어야 함 영향평가에의 활용 모든 활용에 적당한 유일한 최상의 시나리오 구축기법은 존재하 지 않음 매 경우마다 적절한 방법들이 상황과 시나리오 활용측면에 의해 결정됨 시나리오 생산 기법은 상대적으로 간단한 기법부터 지역기후모 델링같은 정교한 방법까지 매우 다양

시나리오의 향상을 위해서… 전지구 기후모델링의 개선 다양한 종류의 모델 실험 앙상블 방법 장기간의 적분 물리적, 생물학적, 사회경제적 상호작용과정이 포함되 어야 함