지구의 평균 기온이 미래에 어느 정도 상승할지 온도 상승 예측의 불확실성을 줄이기 위한 연구는 성공적으로 수행돼 왔으나, 강수량 변화 예측의 불확실성을 감소시키는 연구는 아직 보고되지 않았다.
KAIST는 김형준 문술미래전략대학원(건설및환경공학과 겸임) 교수가 국제 공동 연구를 통해 이 같은 성과를 얻었다고 28일 밝혔다.
KAIST, 일본 국립환경연구소, 일본 동경대학교로 구성된 국제 공동 연구팀은 67개의 기후모델에 의한 기온과 강수량의 시뮬레이션 결과를 과거의 관측자료와 비교함으로써 강수량변화 예측의 불확실성을 줄이는 데 세계 최초로 성공해 그 결과를 국제 학술지 `네이처(Nature)' 2월 23일 판에 출판됐다.
지금까지 강수량변화 예측의 불확실성 개선이 어려웠던 가장 큰 이유로서 과거의 강수량변화에 온실가스와 대기오염물질인 에어로졸이 함께 작용했음을 들 수 있다. 과거에는 두 요인이 함께 증가했으나 그와 달리 미래에는 적극적인 대기오염 대책에 의한 에어로졸의 급격한 감소에 따라 온실가스의 증가만이 지배적으로 될 것이기 때문이다.
다시 말해 미래의 강수량변화는 주로 온실가스 농도증가로 설명할 수 있지만, 이는 과거의 메커니즘과 다르므로 관측자료로부터 미래 예측의 불확실성 저감을 위한 정보를 얻는 것이 어려웠다고 할 수 있다.
연구팀은 세계평균 에어로졸 배출량이 거의 변하지 않는 기간(1980~2014년) 동안 모델과 관측의 트렌드를 비교함으로써 온실가스 농도증가에 대한 기후 응답의 신뢰성을 평가할 수 있다고 가정했다.
중간 정도의 온실가스 배출 시나리오(SSP-RCP 245) 에 있어서, 67개의 기후모델이 19세기 후반부터 21세기 후반에 강수량이 1.9-6.2% 증가한다고 예측했으나 각 기후모델의 온실가스에 대한 기후 응답 신뢰성을 고려함으로써 강수량증가의 예측 폭의 상한(6.2%)을 5.2-5.7%까지 감소시킬 수 있었으며 예측의 분산 또한 8-30% 줄이는 것이 가능했다.
공동 저자인 김형준 교수는 "이번 연구를 통해 기온뿐만 아니라 강수량에 대한 기후변화의 예측 정확도를 개선할 수 있게 됐다. 이로써 더욱 신뢰도 높은 기후변화 영향평가와 효율적인 기후변화 대응 및 적응 관련 정책 수립에 이바지할 수 있을 것이라 기대된다."고 말했다.