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All IPCC definitions taken from Climate Change 2007: The Physical Science Basis. Working Group I Contribution to the Fourth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change, Annex I, Glossary, pp. 941-954. Cambridge University Press.

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[거짓] 모델을 신뢰할 수 없다.

과학의 입장...

기후모델엔 불확실성이 있지만, 성공적으로 과거를 재현하며 나중에 관측으로 확인되어 온 예측을 한다.

회의론의 주장...

모델을 신뢰할 수 없다.
“[모델은] 존재하는 기후에 맞춰져 지어낸 퍼지 요인(역자주: 이론을 관측과 일치시키려는 임기응변적인 요소를 칭함)들로 가득하다. 그래서 모델은 관측된 데이터와 대략 들어맞는다. 하지만, 예컨대 대기의 CO2가 증가한 세계처럼 화학적으로 다른 세계에서도 동일한 퍼지 요인들이 올바르게 작동할 거라고 믿을 이유가 없다.” (프리먼 다이슨)

기후모델엔 두 가지 주된 질문이 있다. 과거를 정확히 재현할 수 있는가? 미래를 성공적으로 예측할 수 있는가? 첫째 질문에 답하자면, 인위적인 영향력을 고려하거나 고려하지 않은 1800년대부터의 표면온도 IPCC 모델 결과의 요약이 아래에 있다. 모든 모델은 상승하는 CO2 농도를 고려하지 않고서는 최근의 온난화를 예측할 수 없었다. 누구도 CO2 온난화 없이 지난 세기에 걸친 기후의 움직임을 설명하는 일반적인 순환 모델을 만들어 낼 수 없었다.

 


도표 1: 관측과 기후모델 결과의 비교. (a)는 자연력(태양 변화, 화산 활동)만 고려한 시뮬레이션을, (b)는 인공력(온실가스, 황산염 에어로졸)만 고려한 시뮬레이션을, (c)는 자연력과 인공력 모두 고려한 시뮬레이션을 나타낸다. (IPCC)


미래를 예측/추정하기


과학자들은 다음주 날씨도 예측하지 못하는데 수년 후 기후를 어떻게 예측하나”라는 주장은 흔하다. 이는 날씨(카오스적이고 예측불가능)와 기후(날씨를 시간에 걸쳐 평균을 낸 것) 사이의 구분에 대한 착오에 기반한다. 동전의 앞면과 뒷면 중 뭐가 나올지 확신을 가지고 예측하기는 어려운 반면, 동전을 많이 던졌을 때의 통계적인 결과는 예측할 수 있다. 날씨로 치면, 폭풍의 정확한 경로를 예측할 수는 없지만 전역에 걸친 평균온도와 강수량은 경로와 상관없이 같다.


미래의 기후를 예측하는데 여러 어려움이 있다. 태양의 활동은 예측하기 어렵다. 엘니뇨 또는 화산 폭발 같이 단기적인 교란도 모델화하기 어렵다. 그럼에도 불구하고 기후를 이끄는 주된 동력은 잘 이해되어 있다.


James Risbey의 Nature Climate Change 논문(2014)은 기후 모델의 온도 예측이 자연적 주기로 생기는 노이즈를 이겨내면서 얼마나 정확한지를 평가하는 기발한 접근을 취한다. 저자들은 (CMIP5의) 서로 다른 18개 기후 모델 시뮬레이션의 큰 집합을 이용했다. 그들은 1950년대부터 각 15년 주기를 살펴보고, Niño3.4 지표라고 알려진 경향을 사용해 각 모델 시뮬레이션이 엘니뇨와 라니냐 조건을 그 15년간 얼마나 정확하게 보여주는지를 비교했다.


각각의 개별 기후 모델 시행은 이러한 자연적인 해양 주기의 임의적 재현을 가졌고, 그래서 일부 시뮬레이션은 매 15년 주기마다 실제 엘니뇨 조건을 단지 우연으로도 정확하게 나타냈다. 연구의 저자들은 해양 주기와 올바르게 일치하는 시뮬레이션(하단 좌측 그림의 파란 데이터)과 가장 추세가 어긋난 시뮬레이션(하단 우측 그림의 회색 데이터)을 관측된 각 15년 주기마다 지구 표면 온도 변화(빨간색)와 비교했다.

 


도표 2: 빨간색: 각 주기마다 관측된 15년간의 경향. 파란색: 모델의 Niño3.4 경향이 관측과 가까운 CMIP5 시행으로부터의 15년간의 평균 경향. 회색: Niño3.4 경향과 가장 일치하지 않는 모델의 15년간 평균 경향. 점의 크기는 선택된 모델의 수에 비례한다. Nature Climate Change 출처


저자들은 다음과 같이 결론내린다:

자연적 변동성의 국면이 고려될 때, CIMP5 예상 모델의 15년간의 온난화 경향은 지난 반 세기에 걸친 모든 15년 주기의 관측된 경향을 잘 추정한다.


회색 도표에서 관측된 해양 주기 변화의 추세에서 벗어난 모델이 극적으로 지난 30년에 걸쳐 보다 높은 온난화 경향을 시뮬레이션한다는 것 또한 명백하다. 달리 말하면, 이런 해양 주기를 부정확하게 나타냈던 모델 시뮬레이션은 지구 표면의 온난화를 과하게 예측했다.


기후 모델은 또한 40년에 걸쳐 지구 표면 온도의 변화를 정확히 예측했다. 기후변화 부정론은 그렇지 못했다:

도표 3: NASA GISS의 관측과 비교한 주류 기후과학자/모델의 다양한 지구 온도 예측과 기후변화 부정론의 예측. Dana Nuccitelli 제작.


미래 예측의 불확실성


기후모델이 CO2로 인한 영향을 과장하는 쪽으로 편향되었다는 건 흔한 오해다. 불확실성은 양쪽으로 치우칠 수 있음을 언급할 가치가 있다. 사실은, 순양성피드백의 기후 시스템에서 불확실성은 더 강한 기후 반응을 향해 치우칠 수 있다. (Roe 2007) 이러한 이유로 많은 IPCC 예측은 나중에 기후 반응을 너무 적게 추산해온 것으로 드러났다. 인공위성과 검조기(tide-gauge) 측정은 해수면 상승이 IPCC 예측보다 빠르게 가속되고 있음을 보여준다. 인공위성이 측정한 1993-2008년의 평균 상승률은 연간 3.4mm였던 반면에 IPCC의 3차 평가 보고서(TAR)가 같은 기간 최선의 추정치로 연간 1.9mm를 예상했다. 관측결과는 IPCC 해수면 예상의 상한을 따라 나타났다.

 


도표 4: 검조기 데이터(빨간색)와 인공위성 측정(파란색)으로 1970년부터 관측된 해수면 상승과 IPCC 3차 평가 보고서 모델의 1990-2010년에 대한 예측(회색 띠) 비교. (출처: The Copenhagen Diagnosis, 2009)


비슷하게 여름철 북극 해빙의 용해는 기후모델의 예상을 훨씬 넘기는 속도였다. 2007-2009년 동안의 해빙 용해 면적은 IPCC AR4 기후모델의 평균 예측보다 40% 컸다. 북극 해빙의 두께 역시 지난 수십 년간 꾸준한 감소를 보였다.

 


도표 5: 2008년까지의 9월 북극 해빙 규모의 최솟값(빨간색)과 IPCC AR4 모델 예측 비교. 검은 실선은 13개 모델의 평균을 보여주며, 검은 파선(---)은 모델 결과의 범위를 보여준다. 2009년 최솟값은 510만 km2로 계산되었고, 기록상 세 번째로 낮은 연도이며 여전히 IPCC의 최악의 시나리오보다 낮게 나왔다. (출처: Copenhagen Diagnosis, 2009)


반대 주장을 위해 종종 쓰이는 차트가 하나 있지만, 이는 심각한 문제들을 저지르고 데이터의 대부분을 무시하는 그림이다.


우리는 행동하기에 충분히 알고 있는가?


회의론자들은 우리가 CO2 배출 감축을 하기 전에 기후모델이 완전히 확실해질 때까지 기다려야만 한다고 주장한다. 만일 우리가 100% 확신을 위해 기다린다면 우린 결코 행동하지 못할 것이다. 모델은 더 적은 가정에 의존하고 계산 능력의 발전으로 해상도를 높이며 더 많은 과정을 포함하는 일정한 발전 상태에 있다. 복잡하고 비선형적인 기후의 본성은 모델이 항상 개선을 필요로 함을 의미한다. 주된 요지는 우리가 이제 행동하기에 충분히 알고 있다는 것이다. 모델은 성공적으로 장기적인 추세를 예측하고 이제는 카오스적이고 단기적인 변화를 예측하는 능력을 개발하는 단계까지 발달했다. 모델적이고 경험적인 여러 증거는 CO2가 배가되면 지구 온도가 3℃ 변할 것임을 알려준다. (Knutti & Hegerl 2008)


우리에게 정확한 전반적인 경향과 주요한 효과를 알려주기 위한 모델(우리가 지금 가지고 있는 그 모델)이 모든 측면에서까지 정확할 필요는 없다. 당신에게 90%의 확률로 차량 추돌이 일어난다는 걸 안다면 당신은 차에 타지 않거나 최소한 안전벨트는 착용할 것이다. IPCC는 90%보다 높은 확률로 인간이 지구온난화를 유발한다고 결론내렸다. 100% 확신을 얻은 뒤 행동하려는 것은 무모하고 무책임하다.


작성: LarryM

번역: 윤동현

 

Translation by Freethinkers, hyejung. View original English version.



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