Future changes in sea surface temperature in the East Asian Marginal Seas projected by CMIP6 models

희석 정; 의현 정; 찬주 장

doi:10.20481/kscdp.2024.11.4.123

Abstract

Future global-mean warming and its intermodel spreads have shown to be greater in the coupled model intercomparison project phase 6 (CMIP6) models than in the earlier generation CMIP5 models, mainly due to increases in both forcing and climate sensitivity. However, regional future changes and their intermodel difference in CMIP6 models have been less known. In this study, we assessed biases in the sea surface temperature (SST) simulated from 30 CMIP6 models and then estimated future SST changes in the near-term (2021-2040) and the mid-term(2041-2060) periods under the scenarios of the low (SSP1-2.6) and high (SSP5-8.5) emissions, by using selected eight CMIP6 models with superior performance in the East Asian Marginal Seas (EAMS). The SST changes in the EAMS are projected to be more pronounced in the mid-term compared to the near-term under global warming. SST is expected to increase by approximately 1.8°C under SSP1-2.6 and by 4.5°C under SSP5-8.5, with the largest increases occurring in the Yellow Sea, East Sea, and East China Sea. Seasonal variations are significant, with summer (August) warming projected to be about 50% greater than winter (February) warming under SSP5-8.5, primarily due to the shallowing of the summer mixed layer. Uncertainty in future SST projections is higher under SSP1-2.6 than SSP5-8.5 because of the stronger signal in the SSP5-8.5 scenario. Spatially, uncertainty is lower in the coastal areas and the Yellow Sea, but higher in the East Sea and the mixed water region (interfrontal zone) between the Kuroshio and Oyashio currents, where ocean currents contribute to greater intermodel variation. In conclusion, the projected future surface warming in the East Asian Marginal Seas (EAMS) is estimated to be approximately twice the global mean, indicating that EAMS is a climate change hotspot with a high level of vulnerability to future global warming.

Keywords: Future SST changes, East Asian Marginal Seas, CMIP6, projection uncertainty, climate change hotspot

1. 서 론

최근 기후변화와 지구온난화로 인해 해면수온이 크게 상승하고 있다. 해면수온의 변화는 연근해 어업과 양식뿐만 아니라 인간 활동에도 직접적인 영향을 미치고 있다(IPCC 2013; Kobayashi 1997). 이러한 해면수온 연구에는 관측, 역학모형, 재분석 자료 등이 널리 활용되고 있다. 이 중 해양관측 자료는 관측의 어려움으로 인해 공간, 시간적으로 분석이 제한적이며, 이러한 점을 극복하기 위해 전지구, 지역해 기후모형을 활용한 해면수온 변화 예측 연구가 활발히 진행되고 있다. IPCC에서는 5-6년 주기로 기후변화평가보고서를 통해 기후변화의 예측과 전망을 제공하고 있으며, 최근 제6차 평가보고서(2021)가 발간됨에 따라 최신 시나리오가 적용된 CMIP6(Coupled Model Intercomparison Project 6; Eyring et al., 2016)를 공개하였다. IPCC 5차 평가보고서에서는 탄소배출 기반인 대표농도경로(Representative Concentration Pathway, RCP) 시나리오를 전망했으나, IPCC 제6차 평가보고서에는 이에 더해 사회경제적 경로(Shared Socioeconomic Pathways; SSPs)를 추가로 고려한 ScenarioMIP (Tebaldi et al., 2021) 실험을 통해 21세기 기후변화 시나리오 자료를 생산, 제공하고 있다.

연구 해역인 동아시아는 남쪽에서는 서안경계류인 쿠로시오 해류와 북쪽에서 남하하는 오야시오 해류가 일본 연안에서 합류하여 동쪽으로 이안하고, 여기서 분기한 여러 지류가 지나간다. 또한 대륙과 접해있어 강물로 인한 수온과 염분 변화, 영양염 유입(Park et al., 2011; Park and Jang, 2012; Park et al. 2015; Shin and Jang, 2016) 등 다양한 대륙의 영향을 받기 때문에 복잡한 해역이다. 동아시아의 해면수온은 전지구에 비해 상승률이 가파르며(Belkin 2009), CMIP5의 미래 시나리오에서도 다른 해역에 비해 더 크게 상승할 것으로 전망되었다. CMIP6를 활용한 연구는 주로 대서양과 태평양 그리고 전지구 규모에서 수행되고 있으며, 동아시아의 연구는 비교적 드문 편이다. 동아시아 해면수온 미래변화 연구 중에 하나인 Jeong et al.(2021)은 CMIP6 미래 시나리오를 활용해 북서태평양의 해면수온과 해류의 미래변화(2091-2100)를 제시하였다. CMIP6 모형에서도 동아시아 해역의 해면수온 상승폭이 크게 나타났으며, 이는 서안경계류에 의한 지구온난화의 가속(Wu et al., 2012)과 연관이 있다고 보고하였다. 또한 동아시아 해면수온 상승을 세가지 유형으로 구분하였다. 첫째 쿠로시오 확장역 중심으로 해면수온 상승이 큰 유형, 둘째 쿠로시오 확장역의 북쪽에서 전반적으로 해면수온이 상승하는 유형 그리고 마지막으로 쿠로시오 확장역보다 북쪽에서 해면수온이 상승하는 유형이다. 이러한 선행연구는 해면수온의 기후평균 변화에 초점이 맞춰져 연구가 진행되었으나, 동아시아는 해양에 영향을 미치는 기후 인자가 계절에 따라 상당히 다르기 때문에, 계절별 미래변화에 대한 연구가 필요하다.

따라서 이 연구에서는 계절별 해면수온 미래변화를 전망하였다. 2장에서는 연구에 사용한 자료와 방법을 소개하였다. CMIP6 모형 해면수온 성능평가와 미래변화 전망과 계절 차이 원인은 3장에 기술하였다. 마지막으로 4장에는 결론을 제시하였다.

2. 자료와 방법

기후모형 CMIP6의 해면수온 모사성능을 평가하고 미래변화를 전망하기 위하여, ScenarioMIP에 참여한 134개의 모형 중 해면수온의 과거재현자료(historical; Eyring et al., 2016), 저탄소(SSP1-2.6) 그리고 고탄소 시나리오(SSP5-8.5)를 모두 제공하는 30개 모형 자료를 수집하였다(Table 1).

Table 1

List of the 30 CMIP6 models used in this study and their corresponding ocean models and the number of horizonal grids

Num	Model name	Agency	Nation	Ocean model	Ocean grid
1	ACCESS-CM2	CSIRO	Australia	ACCESS-OM2	360×300
2	ACCESS-ESM1-5	CSIRO	Australia	ACCESS-OM2	360×300
3	AWI-CM-1-1-MR	AWI	Germany	FESOM 1.4	25km
4	BCC-CSM2-MR	BCC	China	MOM4	360×232
5	CAMS-CSM1-0	CAMS	China	MOM4	360×200
6	CanESM5	CCCma	Canada	NEMO3.4.1	256×220
7	CAS-ESM2-0	CAS	China	LICOM2.0	360×196
8	CESM2-WACCM	NCAR	USA	POP2	320×384
9	CMCC-CM2-SR5	CMCC	Italy	NEMO3.6	362×292
10	CMCC-ESM2	CMCC	Italy	NEMO3.6	362×292
11	EC-Earth3	EC-EARTH-CONSORTIUM	EU	NEMO3.6	362×292
12	EC-Earth3-Veg	EC-EARTH-CONSORTIUM	EU	NEMO3.6	362×292
13	EC-Earth3-Veg-LR	EC-EARTH-CONSORTIUM	EU	NEMO3.6	362×292
14	FGOALS-f3-L	CAS	China	LICOM3.0	360×218
15	FGOALS-g3	CAS	China	LICOM3.0	360×218
16	FIO-ESM-2-0	FIO-QLNM	China	POP2-W	320×384
17	GFDL-ESM4	NOAA-GFDL	USA	GFDL-OM4p5	720×576
18	INM-CM4-8	INM	Russia	INM-OM5	360×180
19	INM-CM5-0	INM	Russia	INM-OM5	360×180
20	IPSL-CM6A-LR	IPSL	France	NEMO-OPA	362×332
21	KACE-1-0-G	NIMS-KMA	South Korea	MOM4p1	360×200
22	MIROC6	JAMSTEC, AORI, R-CCS	Japan	COCO4.9	360×256
23	MPI-ESM1-2-HR	MPI-M	Germany	MPIOM1.63	802×404
24	MPI-ESM1-2-LR	MPI-M	Germany	MPIOM1.63	256×220
25	MRI-ESM2-0	MRI	Japan	MRI.COM4.4	360×363
26	NESM3	NUIST	China	NEMO3.4	362×292
27	NorESM2-LM	CICERO	Norway	MICOM	360×385
28	NorESM2-MM	CICERO	Norway	MICOM	360×385
29	TaiESM1	AS-RCEC	Thailand	POP2	320×385
30	UKESM1-0-LL	Met Office	UK	NEMO-HadGEM3-GO6.0	360×330

CMIP6 모형은 원격자와 더불어 1°간격의 구형 격자(spherical grid)를 기본(primary) 격자나 우선(preferred) 격자로 추가 제공하기도 한다. 모형 분석을 위해 수집한 모형을 CMIP6 우선격자로 재격자하여 분석하였다. 재격자에서 내삽은 bilinear 보간법, 외삽은 distance-weighted 보간법을 사용하였다.

CMIP6 정량적 품위평가에는 해면수온과 표층바람을 사용하였으며, 이는 전지구모형의 해양순환에 큰 영향을 미치는 중요한 변수이기 때문이다. 품위평가에 사용한 관측자료는 해면수온은 관측기반 해양기후자료인 NOAA OISSTv2 (Optimum Interpolation (OI) Sea Surface Temperature (SST) V2; Reynolds et al., 2002)를 사용하였으며, 바람은 ERA5 (ECMWF Reanalysis V5; Hersbach et al., 2020)의 월별자료를 최근 20년(1995~2014년) 동안 기후평균하여 사용하였다. 현재를 잘 모사하는 모형이 미래를 비교적 잘 모사할 거라고 가정하여 해면수온과 표층바람 우수모형을 선정하였다. 정량적인 선정을 위하여 해면수온과 표층바람의 일치지수(Willmott et al., 2012; Eq 1)를 월별로 계산하였으며, 해면수온과 표층바람의 일치지수를 평균하여 8개 모형을 선별하였다. 선별된 모형 중 EC-Earth3와 EC-Earth3-Veg는 같은 기관 동일모형을 기반으로 구성되었기에 때문에 중첩이 되어 그 중 순위가 높은 EC-Earth3-Veg를 선택하였다. 따라서 최종적으로 선정한 우수모형은 총 8개로 ACCESS-ESM1-5, AWI-CM-1-1-MR, CAMS-CSM1-0, CanESM, EC-Earth3-Veg, KACE-1-0-G, MPI-ESM1-2-HR, MRI-ESM2-0이다. CMIP6 8개 우수모형을 다중모형앙상블 평균하여 동아시아 해면수온 미래변화를 전망하고 불확실성을 평가하였다. 미래변화 전망은 저탄소 시나리오와 고탄소 시나리오를 근미래(2021~2040)와 중미래(2041~2060년)로 나누어 분석하였다

(1)

dref{1−∑i=1n|Mi−Oi|2∑i=1n|Oi−O¯|, when ∑i=1n|Mi−Oi|≤2∑i=1n|Oi−O¯|2∑i=1n|Oi−O¯|∑i=1n|Mi−Oi|−1, when ∑i=1n|Mi−Oi|>2∑i=1n|Oi−O¯|

3. 결 과

3.1 CMIP6 모형의 해면수온 품위 평가

CMIP6 30개 모형 다중모형앙상블의 계절별 해면수온 모사성능을 평가하기 위해서 1995~2014년의 기간에 대해 2월과 8월 그리고 연평균을 관측과 비교하였다. CMIP6 모형의 2월 해면수온 오차(모형-관측)는 쿠로시오가 이안하고 확장하는 해역에서 최대 6℃ 이상 큰 양의 오차가 나타난다(Fig. 1). 동해에서는 대부분의 해역에서 쿠로시오 확장역과 유사한 양의 오차를 보이며, 특히 동해 북부에서 큰 양의 오차가 나타난다. 황해와 동중국해는 동해와 쿠로시오 확장역에 비해 상대적으로 오차가 작다. 동해와 쿠로시오 확장역에서 나타나는 양의 오차는 모형의 해상도가 낮기 때문에 서안경계류인 동한난류와 쿠로시오 해류가 북상하여 이안하는 위치가 관측에 비해 북쪽에 나타나기 때문으로 판단된다. 반면 해면수온의 모형 간 차이는 저위도 보다 고위도 해역에서 크게 나타났으며, 특히 동해와 쿠로시오 해역에서 컸다. 이는 CMIP6 모형들이 각각 해상도가 다양하기 때문에 서안경계류가 흘러가는 해역을 각각 다르게 모사하기 때문이며, 이 해역에 대해서는 모형의 오차가 크기 때문에 미래변화를 분석할 때에도 유의하여야 한다(Jo et al. 2022; Hogan & Hurlburt 2000; Jeong et al. 2021).

Fig. 1

SST bias (top) and standard deviation (bottom) of SST from the 30 CMIP6 models for February (left), August (middle), and the annual mean (right).

동아시아 해면수온 오차는 서안경계류가 이안하는 해역을 제외한 대부분의 해역에서 음의 오차가 나타난다. 반면 지역적으로 계절에 따라 오차가 다른 경우도 있다. 황해의 경우는 연안에서 2월은 양의 오차, 8월은 음의 오차가 나타난다. 동해의 경우 2월이 8월에 비해 오차가 크게 나타나며, 이는 차가운 계절이 난류수의 영향을 더 크게 받기 때문이다. 모형간 차이는 8월이 2월에 비해 한국 연안에서 4℃ 이상 상대적으로 크게 나타난다. 이는 8월에는 모형마다 서로 다른 부호의 오차가 나타나기 때문에 앙상블에서는 오차가 상쇄되어 오차가 작지만 모형간 차이는 크게 나타났기 때문이다(Fig. 1).

3.2 CMIP6 (8) 모형 해면수온 미래전망

선정된 CMIP6 8개 우수모형을 다중모형앙상블 평균하여 해면수온의 근미래(2021~2040년)와 중미래(2041~2060년)를 저탄소/고탄소 시나리오별로 전망하였다. 동아시아의 2월 저탄소(고탄소) 시나리오 근미래 수온 상승은 0.8 (1.0)℃, 중미래는 1.2 (1.7)℃이며, 8월은 근미래 수온상승은 1.2 (1.4)℃, 중미래는 1.7 (2.3)℃ 상승할 것으로 전망되었다. 중미래까지는 현재로부터 시간이 지날수록 동아시아 해면수온이 더 상승할 것으로 전망하였으며, 고탄소 시나리오에서는 저탄소 시나리오에 비해 해면수온 상승폭이 약 0.2~0.6℃ 클 것으로 전망하였다(Figs. 2, 3). 계절적으로는 8월이 2월에 비해 해면수온의 상승폭이 더 클 것으로 나타났으며, 그 이유에 대해서는 3.4절에서 언급하였다. 지역적으로는 저위도에 비해 중위도/고위도 해역이 더 크게 상승할 것으로 전망하였으며, 이는 CMIP5와 유사한 결과이다. 이것은 Wu et al.(2012)가 관측자료 기반으로 분석한 아열대 서안경계류에 의한 지구온난화의 가속 결과와 일치한다. 이러한 결과는 중위도 미래변화에 큰 영향을 미치는 CMIP6 모형의 서안경계류 모사성능의 중요성을 나타낸다.

Fig. 2

SST changes under the SSP1-2.6 scenario, based on the ensemble of eight CMIP6 models for the near-term period (2021-2040; top) and the mid-term period (2041-2060; bottom). The panels depict SST changes for February (left), August (middle), and the annual mean (right)

Fig. 3

SST changes under the SSP5-8.5 scenario, based on the ensemble of eight CMIP6 models for the near-term period (2021-2040; top) and the mid-term period (2041-2060; bottom). The panels depict SST changes for February (left), August (middle), and the annual mean (right)

한편, 한국해 해면수온 미래변화는 황해, 동해, 동중국해 순으로 크게 나타났으며, 계절적으로는 북서태평양 해역과 마찬가지로 여름이 겨울보다 클 것으로 전망되었다. 황해는 두 시나리오에서 2월은 연안의 해면수온 미래변화가 클 것으로 전망되었고, 8월은 고위도가 클 것으로 전망되었다(Figs. 2, 3). 평균적인 저탄소/고탄소 시나리오의 미래변화는 근미래에 각각 1.4℃, 1.6℃, 중미래에 2.0℃, 2.6℃ 높아질 것으로 전망되었다. 동해도 시나리오에 따른 해면수온 미래변화 분포는 비슷하였는데, 2월은 러시아 연안 중 블라디보스토크 앞 바다에서 크게 나타났으며, 8월은 그 해역을 포함한 동해 북서쪽 해역에서 해면수온 미래변화가 컸다. 평균적인 저탄소/고탄소 시나리오의 미래변화는 근미래에 각각 1.1℃, 1.5℃, 중미래에 1.8℃, 2.4℃ 높아질 것으로 전망되었다. 동중국해의 경우도 계절에 따른 분포차이가 비슷했으며, 고위도로 갈 수록 해면수온 변화가 큰 특징을 가지며, 대양에 가까울수록 그 크기가 작고, 대륙붕의 경향을 따라가는 특징이 있다. 평균적인 저탄소/고탄소 시나리오의 미래변화는 근미래에 각각 0.9℃, 1.1℃, 중미래에 1.4℃, 1.9℃ 높아질 것으로 전망되었다(Figs. 2, 3, Table 2).

Table 2

Projected SST changes in winter (February), summer (August), and annual mean for the East Asian Marginal Seas (EAMS), East China Sea (ECS), Yellow Sea (YS), and East Sea/Japan Sea (EJS) under two scenarios. The values with an asterisk indicate statistically significant at the 95% level in the bootstrap method

SST (℃)		February		August		Annual
SST (℃)		SSP1-2.6	SSP5-8.5	SSP1-2.6	SSP5-8.5	SSP1-2.6	SSP5-8.5
YS	Near	+1.0 (17.9%)	+1.2 (21.4%)	+1.7 (7.1%) *	+1.9 (1.9%) *	+1.4 (9.9%) *	+1.6 (11.3%) *
YS	Mid	+1.6 (28.6%)	+2.2 (39.3%) *	+2.4 (10.0%) *	+3.1 (12.9%) *	+2.0 (14.2%) *	+2.6 (18.4%) *
EJS	Near	+0.9 (11.0%) *	+1.2 (14.6%) *	+1.6 (7.1%) *	+1.9 (8.5%) *	+1.1 (7.9%) *	+1.5 (10.7%) *
EJS	Mid	+1.5 (18.3%) *	+2.0 (24.4%) *	+2.3 (10.3%) *	+3.0 (13.4%) *	+1.8 (12.9%) *	+2.4 (17.1%) *
ECS	Near	+0.9 (5.3%) *	+1.0 (5.9%) *	+1.0 (3.6%) *	+1.2 (4.3%) *	+0.9 (4.0%) *	+1.1 (4.9%) *
ECS	Mid	+1.3 (7.6%) *	+1.8 (10.6%) *	+1.5 (5.3%) *	+2.0 (7.1%) *	+1.4 (6.3%) *	+1.9 (8.5%) *
EAMS	Near	+0.8 (5.4%) *	+1.0 (6.8%) *	+1.2 (4.7%) *	+1.4 (5.5%) *	+1.0 (5.2%) *	+1.2 (6.2%) *
EAMS	Mid	+1.2 (8.2%) *	+1.7 (11.6%) *	+1.7 (6.7%) *	+2.3 (9.1%) *	+1.5 (7.7%) *	+2.0 (10.3%) *

3.3 동아시아 해면수온 미래변화 불확실성

CMIP6 해면수온 미래변화는 시나리오별, 모형에 따른 불확실성이 존재한다. 이 연구에서는 모형 차이에 의한 해역별 불확실성을 신호대잡음비(Santer et al., 1990; Scaife and Smith, 2018; Eq. 2)를 이용하여 평가하였다.

(2)

SNR=mean(Δt)std(Δt)

∆t는 각 모형의 해면수온 미래변화이다. 이 방법은 신호인 해면수온 미래변화와 잡음인 모형별 해면수온 미래변화 차이의 비율을 계산하며, 1 이상이면 신호가 잡음에 비해 크며, 이는 CMIP6 모형들이 비슷한 전망을 나타내서 신뢰도가 높다는 것을 의미한다.

대부분의 해역은 신호대잡음비가 1이상으로 나타나지만, 쿠로시오 해류와 오야시오 해류가 만나 이안하는 쿠로시오 확장역은 CMIP6 모형의 모사성능이 떨어지고 모형별 차이도 크게 나타나는 해역이기 때문에 신호대잡음비가 1이하로 나타나서 미래변화의 불확실성이 크다. 계절적으로는 8월이 2월에 비해 상대적으로 미래변화 크기가 커서 신뢰도가 전반적으로 크게 나타난다. 황해의 경우는 다른 해역과 다르게 2월에 신호대잡음비가 크게 나타났으며, 이는 2월에 모형간 차이가 작기 때문이다. 저탄소 시나리오는 해면수온 상승이 둔화되기 때문에 신호대잡음비가 근미래는 2.2, 중미래 2.3으로 유의미한 차이가 나지 않았으나, 황해는 연안의 해면수온 상승폭이 크기 때문에 신호대잡음비가 근미래 3.2, 중미래 3.6으로 더 컸다(Fig. 4). 고탄소 시나리오는 기후변화에 따른 해면수온 상승폭이 크기 때문에 중미래 신호대잡음비가 근미래에 비해 0.8 크게 나타났다(Fig. 5). 특히 동해와 황해의 중미래 신호대 잡음비가 각각 3.0, 4.4로 나타났다(Table 3).

Fig. 4

Signal-to-Noise Ratio (SNR) of SST changes under the SSP1-2.6 scenario, based on the ensemble of eight CMIP6 models for the near-term period (2021-2040; top) and the mid-term period (2041-2060; bottom). The panels depict SST changes for February (left), August (middle), and the annual mean (right)

Fig. 5

Signal-to-Noise Ratio (SNR) of SST changes under the SSP5-8.5 scenario, based on the ensemble of eight CMIP6 models for the near-term period (2021-2040; top) and the mid-term period (2041-2060; bottom). The panels depict SST changes for February (left), August (middle), and the annual mean (right)

Table 3

Projected future changes in the February, August, and annual mean Signal-to-Noise Ratio (SNR) of SST for the East Asian Marginal Seas (EAMS), East China Sea (ECS), Yellow Sea (YS), and East Sea/Japan Sea (EJS) under different scenarios

SST (℃)		February		August		Annual
SST (℃)		SSP1-2.6	SSP5-8.5	SSP1-2.6	SSP5-8.5	SSP1-2.6	SSP5-8.5
YS	Near	3.6	3.5	2.5	2.6	3.2	3.3
YS	Mid	4.5	5.0	2.7	3.7	3.6	4.4
EJS	Near	1.9	2.3	2.3	2.1	2.2	2.1
EJS	Mid	1.8	3.0	1.8	3.1	2.0	3.0
ECS	Near	2.4	2.3	2.2	2.1	2.4	2.3
ECS	Mid	2.6	3.7	2.0	3.0	2.5	3.2
EAMS	Near	2.1	2.3	2.6	2.5	2.2	2.3
EAMS	Mid	2.3	3.1	2.5	3.4	2.3	3.1

3.4 동아시아 해면수온 미래변화 계절 차이 원인

동아시아 해면수온 미래변화가 여름이 겨울에 비해 크게 나타나는 원인은 해양과 대기에 의한 영향이 복합적이다. 해양은 여름이 겨울에 비해 혼합층깊이가 얕기 때문에 영향을 줄 수 있다. Jang et al.(2011)과 Sallée et al.(2021)은 여름과 겨울에 같은 양의 열이 증가하여도 상대적으로 혼합층깊이가 얕은 여름에 해양상층의 수온을 더 많이 상승시킬 수 있음을 제시하였다. 대기순환 측면에서는 여름철 동아시아에 영향이 큰 북태평양 고기압이 미래에 강화되거나 동아시아로 좀 더 장출하게 되면 그 영향으로 동아시아의 여름이 더 더워질 수 있다. 이러한 영향을 분석하기 위해 해면수온 미래변화를 계산한 동일한 모형 대해 고탄소 시나리오 북태평양 고기압의 미래변화를 산출하였다. 북태평양 고기압의 범위가 되는 척도인 지위고도 500hPa의 5880gpm (He et al. 2015; Tseng and Ho 2024)은 미래로 갈수록 동아시아로 확장/강화되는 경향을 보이며, 중미래의 경우 남해까지 영향을 주게 된다(Fig. 6). 이러한 결과는 북태평양 고기압이 미래의 여름에 더욱 동아시아에 밀접한 영향을 미칠 수 있음을 나타낸다.

Fig. 6

500 hPa geopotential height (m) from the ensemble of eight CMIP6 models for the historical period (left), the near-term period (middle), and the mid-term period (right). The black line denotes the 5880-gpm isolines, which serve as a proxy for the western boundary of the North Pacific High

4. 결 론

이 논문에서는 최신 기후모형인 CMIP6(30) 모형의 동아시아 해면수온 모사성능을 평가하고 이를 통해 선정된 우수모형 8개를 활용하여 동아시아 해면수온 미래변화 전망을 산출하였다. CMIP6 모형 해면수온 오차는 2월과 8월에 대해 20년(1995~2014년) 기후평균을 관측과 비교하여 계산하였다. CMIP6 모형은 주로 서안경계류인 쿠로시오와 동한난류가 이안하는 위치에서 큰 양의 오차를 나타낸다. 이는 전지구모형의 특성상 수평해상도가 낮고 지역적 특성을 고려하지 않기 때문으로 사료되며, 이러한 해류 오차는 고해상도의 모형을 사용한다면 개선될 수 있다(Hogan & Hurlburt 2000). 현재기후를 잘 모사하는 모형이 미래를 비교적 잘 모사할 거라는 가정하에 해면수온과 표층바람의 우수모형을 정량적 평가 지수인 일치지수를 활용하여 선정하였다. 우수모형으로 선정된 모형은 ACCESS-ESM1-5, AWI-CM-1-1-MR, CAMS-CSM1-0, CanESM, EC-Earth3-Veg, KACE-1-0-G, MPI- ESM1-2-HR, MRI-ESM2-0이다

CMIP6 8개 다중모형앙상블 평균을 활용해 동아시아 해면수온 미래변화를 산출하였으며, 근미래(2021~2040년)와 중미래(2041~2060년) 그리고 저탄소/고탄소 시나리오별로 전망하였다. 두 시나리오가 현재로부터 시간이 지날수록 해면수온이 더 상승할 것으로 전망하였으며, 고탄소 시나리오가 저탄소 시나리오에 비해 0.2℃(근미래)~0.6℃(중미래) 정도 클 것으로 전망하였다. 계절적으로는 여름(8월)이 겨울(2월)에 비해 상승폭 평균적으로 약 1.5배 더 크게 나타났다. 여름 해면수온 상승폭은 해양과 대기의 복합적인 영향인 것으로 나타났다. 해양은 상대적으로 얕은 8월의 혼합층깊이에 의해 해양상층의 수온이 높아지기 때문이며, 대기는 동아시아 여름에 큰 영향을 미치는 북태평양 고기압의 확장과 강화에 의해 나타나는 것으로 나타났다. 종합적으로 동아시아는 중미래 해면수온이 저탄소 1.5℃, 고탄소 2℃로, 전지구는 저탄소 0.7℃, 고탄소 1.2℃에 상승할 것으로 전망하였다. 이렇듯 동아시아는 전지구에 비해 해면수온 상승폭이 약 2배 이상 크기 때문에 기후변화 취약해역 중 하나이다.

CMIP6 모형의 동아시아 미래변화 결과의 신뢰도를 신호대잡음비로 평가하였다. 동아시아는 대부분의 해역의 신호대잡음비가 1이상으로 해면수온 미래변화를 결과가 신뢰할 수 있는 것으로 나타났다. 특히 고탄소 시나리오 중미래의 해면수온 미래변화 결과값의 신뢰도가 높았다. 하지만 오차가 큰 해역인 쿠로시오 이안역에서 신호대잡음비가 1이하로 나타났다. 이는 개별모형들이 쿠로시오 이안역의 위치를 각기 다르게 모사하기 때문에 해당 해역에서 개별모형의 차이가 컸기 때문이다. 이 결과는 쿠로시오 해역을 제외한 동아시아의 대부분 해역의 미래변화 신호대잡음비가 1 이상이기에 대부분 신뢰할 수 있는 결과이지만, 쿠로시오 해역과 같은 특정 해역의 미래전망 결과를 유의할 필요가 있음을 나타낸다. 이런 해역은 고해상도 지역해 기후모형을 활용한다면 해류, 지형효과 등이 개선(Hogan and Hurlburt, 2000)되어 보다 신뢰할 수 있는 상세 미래전망 결과를 산출할 수 있다. 동아시아의 미래변화 결과는 전반적으로 신뢰할만 하지만 한국해와 같이 지형과 해안선이 복잡하고 여러가지 물리기작이 영향을 주는 해역의 미래변화 대책을 지자체 수준으로 수립하기 위해서는 더욱 상세한 미래변화 정보가 필요하다. 한국해는 지역해로 수심, 해류 그리고 조석의 영향(전선, 연직 혼합 등)의 영향을 많이 받기 때문에 이러한 물리기작을 고려하는 지역해 모형을 통해 상세전망을 할 필요가 있다. 한편, 미래변화의 신뢰도를 높이기 위해 현재기후와 미래변화의 상관성을 이용해 미래변화의 결과를 보정하는 연구도 활발히 진행 중이다(Ham and Kug, 2016). 통계 방법을 이용해 해양의 미래변화를 보정하고 그 결과를 지역해 모형의 입력장으로 사용한다면 보다 신뢰 높은 결과를 생산할 수 있을 것으로 사료된다.