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| 불확실성을 고려한 기후변화 예측: 1. GCM과 RCP 불확실성 |
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김종호, 조혜린, 조용식 |
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| Projection of Climate Change with Uncertainties: 1. GCM and RCP Uncertainties |
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Jongho Kim, Hye-Rin Cho, Yong-Sik Cho |
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| Abstract |
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Three sources of uncertainties occurring in projection of climate change have been considered, and investigated numerically. This study accounts for the uncertainties caused by both imperfect multiple GCM(General Circulation Models) and unknown emission amount while the companion study addresses the uncertainty of climate internal variability. First, the uncertainty of future external forcings is simulated by using the RCP(Representative Concentration Pathway) scenarios provided from IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change), and the GCM uncertainty is quantified through a BWA(Bayesian Weighted Averaging) method. The three future periods, 2011-2040, 2041-2070, 2071-2100, and two emission scenarios, RCP4.5 and RCP8.5 are employed, and 1,000 samples are obtained for the 3 periods and 2 scenarios, respectively. From the results of BWA for 18 GCM ensemble, temperature will continuously increase as time passes, but the precipitation does not show any significant trend. In general, the variability on the projection of climate change tends to increase more substantially in the end of century than the early, so that considering variability through a BWA analysis in studies of climate change is necessary. |
| Key Words:
Climate change; Uncertainties; BWA; RCP; GCM |
| 요지 |
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기후변화 예측에 있어 발생할 수 있는 불확실성의 원인을 3가지로 구분하고, 각각의 불확실성의 정도를 수치적으로 나타냈다. 본 연구에서는 GCM(General Circulation Models)의 불확실성과 이산화탄소 시나리오에 따른 불확실성에 대해서 조사하였으며, 다음 연구 (2)에서는 기후의 자연적 내적 변동에 따른 불확실성에 대해서 검토하였다. 먼저, 미래에 발생할 외부력의 불확실성은 IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change)에서 제공하는 RCP(Representative Concentration Pathway) 시나리오를 통해 모의하였으며, 불완전한 GCM의 특성으로부터 발생하는 불확실성은 베이시안 가중평균법 (BWA)을 이용하여 수치화하였다. 본 연구에서는 3개의 기간 (2011-2040년, 2041-2070년, 2071-2100년)과 2개의 이산화탄소 시나리오 (RCP4.5, RCP8.5)에 대해 BWA 방법을 적용하여 각각 1,000개의 표본을 생성하였으며, 모두 18개의 GCMs 앙상블 결과로부터 온난화 현상이 발생하는 기온의 예측과는 달리, 강수량의 경우 뚜렷한 방향성은 존재하지 않는 것으로 확인되었다. 전반적으로 현재에서 멀어질수록, 미래 예측의 변동성 또한 증가하므로, 미래기후의 연구에 있어서 GCM의 변동성을 포함하는 것은 매우 중요하다. |
| 핵심용어:
기후변화; 불확실성; 베이시안 가중평균법; 전지구모형 |
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