강수량 예측 정확도 높여 기후변화 대응한다

KAIST, 기후모델 예측 불확실성 줄이는데 처음 성공 - 네이처 개제

미래 지구 강수량 변화를 보다 안정적으로 예측할 수 있게 됐다. 

KAIST(총장 이광형)는 김형준 문술미래전략대학원 교수가 국제 공동 연구를 통해 21세기 후반 지구 강수량 변화에 대한 기후모델의 예측 불확실성을 줄이는 데 처음으로 성공했다고 28일 밝혔다.

KAIST와 일본 국립환경연구소, 도쿄대학교 국제 공동 연구팀은 67개 기후모델에 의한 기온과 강수량의 시뮬레이션 결과를 과거의 관측자료와 비교, 강수량 변화 예측의 불확실성을 줄였다. 이 연구는 학술지 '네이처' 2월 23일 판에 출판됐다.

김형준 KAIST 문술미래전략대학원 교수

이 연구는 온도 상승 예측에 비해 상대적으로 진척이 적었던 강수량 변화 예측의 불확실성을 줄이는 방법을 제시했다는 점에서 의미가 있다. 

강수량 변화 예측의 불확실성을 개선하기 어려운 이유는 에어로졸 사용량의 변화가 꼽힌다. 과거에는 강수량에 영향을 미치는 온실가스와 에어로졸이 함께 증가했으나, 미래에는 적극적 대기오염 대책 실행으로 에어로졸 사용량은 급격히 줄고 온실가스 증가만 지배적으로 될 것으로 전망되기 때문이다.

미래 강수량 변화는 과거 메카니즘과 달리 주로 온실가스 농도 증가로만 설명할 수 있기 때문에, 과거 관측자료로부터 미래 예측의 불확실성을 줄일 정보를 얻기 어려운 것이다. 

연구팀은 세계 평균 에어로졸 배출량이 거의 변하지 않은 1980~2014년 사이 기간 동안 모델과 관측의 트렌드를 비교, 온실가스 농도 증가에 대한 기후 응답의 신뢰성을 평가할 수 있다고 가정했다. 

과거의 전 지구 평균 기온 변화율이 관측자료보다 큰 모델과 관측자료의 불확실성 범위 안에 존재하는 모델의 기온변화 예측 (자료=KAIST)

중간 정도의 온실가스 배출 시나리오(SSP-RCP 245)에 있어서, 67개의 기후모델이 19세기 후반부터 21세기 후반에 강수량이 1.9-6.2% 증가한다고 예측했다. 하지만 각 기후모델의 온실가스에 대한 기후 응답 신뢰성을 고려함으로써 강수량 증가의 예측 폭 상한(6.2%)을 5.2-5.7%까지 감소시킬 수 있었다. 예측의 분산 또한 8-30% 줄일 수 있었다. 

김형준 교수는 "이번 연구로 기온뿐 아니라 강수량에 대한 기후변화의 예측 정확도를 개선할 수 있게 됐다"라며 "신뢰도 높은 기후변화 영향평가와 효율적 기후변화대응 및 적응 관련 정책 수립에 이바지할 수 있을 것"이라고 말했다.

이번 연구는 한국연구재단 해외우수과학자유치사업(BP+)의 지원을 받아 수행됐다.