2015년, 파리에서 190여 개 국가가 파리기후협약이라는 유엔기후변화협약을 맺었습니다. 전지구 평균 지표기온 상승을 산업혁명 이전 대비 '섭씨 1.5도 이하'로 제한하기 위해 노력하며 적어도 '섭씨 2도 미만'으로 유지한다는 내용이었는데요.
<Nature Communication>에 따르면 파리기후협약이 지켜져도 여름철 북극빙하가 모두 사라질 수 있다고 합니다. 기초과학연구원 기후물리연구단은 안순일 연세대 교수와 국제 공동 연구진과 함께 수십 개 기후 모형들을 고려해 확률 예측이 가능한 새로운 통계 기법을 개발했습니다.
어떻게 연구했는가
미래 기후 변화는 직접적으로 예측하기 힘듭니다. 결국, 과거 기후에 대한 물리적 이해를 토대로 예측합니다. 이때 사용되는 게 대기, 해양, 지면, 해빙 모형이 전부 결합한 기후 모형입니다. 이 모형은 대기와 해양, 빙하 등의 주요 요소들이 변화하는 과정을 설명하는 방대한 양의 수식으로 구성돼 있습니다. 전 세계적으로 40여 개 이상의 기후 모형들이 있으며 이들은 서로 다르게 미래 기후를 전망합니다. 일반적으로는 기후 관련 정책을 수립하는 과정에서 수십 개 기후 모형의 단순한 평균값이나 확률 분포가 사용됩니다. 이 때 확률 분포를 계산할 때에는 각 모형들이 상호 배타적, 즉 독립적, 이라는 것을 가정하게 됩니다.
하지만 각 모형들은 특정 수식을 공유하거나 특정 기후 과정 등을 공유하면서 서로 의존성을 갖게 됩니다. 따라서 기존의 통계 기법으로는 미래 기후의 확률적 전망을 도출하는 데 한계가 존재하죠.
연구진은 모형들의 의존성을 배제하는 엄밀한 통계적 방법을 개발했다고 합니다. 연구진은 기후 모형들을 종합적으로 고려할 수 있는 통계 기법으로 북극 빙하가 사라질 가능성을 수치로 제시했다고 하는데요. 먼저 모형 의존성과 배타성을 수학적으로 정의했습니다. 그리고 Markov chain Monte Carlo(MCMC) 기법을 이용해 상호배타적이지 않은 모형들을 검증할 수 있는 새로운 통계 기법을 개발했죠. 마지막으로 새 통계 기법의 첫 번째 응용으로서 31개 기후 모형 미래 전망 결과에 적용해 9월 북극 해빙이 완전히 유실될 수 있는 온도 상승 값의 확률을 산정했습니다.
연구진은 수학자, 통계학자, 기후과학자들과 함께 2년에 걸친 연구를 진행했습니다. 연구진은 새로운 통계 기법을 31개 기후 모형에 적용했는데요. 여기에 학계의 온실기체 배출 시나리오 중 가장 높은 배출량을 가정한 시나리오를 입력했습니다.
연구한 결과 파리기후협약에 따라 산업혁명 전 대비 1.5도에서 기온 상승을 저지한다고 해도 9월 북극해빙 시기에 완전 유실 확률을 막긴 어렵자고 합니다. 산업혁명 전 대비 전 지구 지표기온 상승이 1.5도에 이르면 9월 북극해빙이 완전히 유실될 확률이 최소 6%에 달하며, 2도 상승에 이르면 그 확률이 28%까지 증가할 것이라는 결과가 나왔다고 합니다.
이 연구의 의의
제 1저자인 로만 올슨 연구위원은 "모형들의 의존성을 고려해 확률 값을 산정할 수 있는 수학적 프레임워크는 지금까지 수립되어 있지 않았다"며 "이번 통계 기법은 의존성에 대한 고려 뿐 아니라 현재 기후를 실제 관측과 유사하게 모의하는 모형에 가중치를 부여할 수 있도록 만들었다"고 말했습니다.
교신 저자인 안순일 연세대 교수는 "이번 연구는 모형 간의 상호 의존성을 최소화하는 수학적, 통계적 이론을 제시하고, 이를 미래 기후 변화 확률 전망에 적용하여 불확실성을 줄인 획기적인 연구"라며 "국내 대표 기후 연구 센터들 협력과 국제 공동 연구로써 수학자, 통계학자, 기후과학자가 모인 보기 드문 융합연구"라고 의의를 설명했습니다.
공동 저자이자 부산대 조교수인 이준이 연구위원은 "이미 전지구 지표기온이 산업혁명 이전 대비 1도 이상 상승했고, 지금 추세라면 2040년에는 1.5도 상승에 이를 가능성이 매우 높다"며 "이번 연구는 북극 빙하 유실 가능성을 수치로 제시해, 지금보다 더 엄격한 기후 정책의 필요성을 시사하고 있다"고 말했습니다.
##참고자료##
- Roman Olson, Soon-Il An*, Y. Fan, W. Chang, J. P. Evans, and June-Yi Lee; A novel method to test non-exclusive hypotheses applied to Artic ice projections from dependent models / Nature Communications.(2019)