[미국] 북극 기후 온난화를 변동시키는 매연의 시뮬레이션

미국 퍼시픽 노스웨스트 국립 연구소(PNNL; Pacific Northwest National Laboratory) 소속의 연구진은 북극 환경에 대한 기대하지 않았던 효과를 이해하기 위하여 매연(soot)에 대한 견해를 조명했다. 전 세계 기후 모델 시뮬레이션을 이용하여, 연구진은 중국 북부와 북극에서 매연의 효과를 평가했다.

PNNL과 미시간 대학(University of Michigan)은 복잡한 계절 및 위도 의존성(latitudinal dependence) 변동에서 매연이 구축되고 사라지는 정확한 위치를 지적하는 핵심적인 모델 변수를 발견했다. 이 연구는 지역 및 전 세계 기후에 대한 매연의 영향을 보다 더 이해하는 데 도움을 줄 것이다.

블랙카본(black carbon)으로 알려진 매연은 다른 인간이 유발한 기후 온난화 요인보다 북극 눈덩이로 덮인 들판과 빙하의 급속한 퇴각에 더 큰 영향을 끼칠 수 있다. 매연은 검은색이고, 검은색은 일광으로부터 열을 잡아 당겨 보유한다. 산불과 다른 유기물 연소뿐 아니라 디젤과 석탄과 같은 화석 연료의 연소에서 발생하는 매연은 대기를 통하여 이동하고 눈과 빙하의 얼음 위로 떨어진다. 어두운 담요와 같이, 매연은 눈과 얼음을 가열하고 밝은 하얀색 눈으로부터 반사되어 우주로 되돌리는 일반적인 태양 광선의 양을 감소시킨다. 이 연구는 과학자들이 블랙카본의 영향이 기후 모델에서 어떻게 재현되는지를 이해하는데 도움을 주고 북극 기후의 미래를 예측하는 데 귀중한 정보를 제공한다.

PNNL 소속의 Yun Qian 박사가 주도하는 연구팀은 북극과 중국 북부 지대에 걸쳐 다수의 지역 캠페인으로부터 수거된 측정 결과에 비교하여 눈에서 시뮬레이션된 블랙카본을 평가했다. 연구진은 몇 가지 핵심적인 변수의 영향을 조사하기 위하여 새롭게 개선된 CAM5(Community Atmosphere Model version 5)를 이용하여 일련의 민감성 실험을 수행했다. 연구진은 눈 노화(snow aging), 블랙카본의 농도에 대한 융해수 청소 효율(MSE; melt-water scavenging efficiency) 변수 및 모델에서 복사 강제력(radiative forcing) 등의 영향을 주시했다.

CAM5에서 시뮬레이션된 눈에서 블랙카본(BCS; Black carbon in snow)이 중국 북부와 북극 지역에서 수행된 측정과 비교하여 평가됐으며, 대기 침착에 대한 BCS의 민감성과 후-침착 농축(post-depositional enrichment)에 영향을 끼치는 두 가지 변수가 조사됐다. 대기 중 블랙카본의 이동과 침착은 중국 북부와 북극에서 BCS 농도 추정에서 두 개 변수에 의한 왜곡을 크게 감소시켰다.

개선된 CAM5를 이용한 추가적인 민감도 시뮬레이션은 융해수 청소 효 변수가 진폭에서 비약적인 변화뿐 아니라 BCS 농도의 계절적 순환과 북극에서 복사 강제력을 변화시키는 후-침착 농축(post-depositional enrichment)을 통하여 북극에서 블랙카본 농도를 조절하는데 중요한 역할을 한다는 것을 암시하고 있다.

BCS에 대한 SAF(snow aging scaling factor)의 영향은 보다 더 복잡한 위도 및 계절 의존성을 보여주었으며, SAF의 전체적인 영향은 MSE의 영향보다 훨씬 더 적었다. CAM5에서 블랙카본 수송과 침착의 개선은 두 개의 중국 북부에서 눈 모델 변수의 변동보다 BCS에 훨씬 더 강력한 영향을 초래했다.

연구진은 눈 노화와 블랙카본의 융해수 청소에 초점을 맞춘 현장 관측과 실험실 연구 등을 포함한 이 연구에서 조명했었던 눈에서 블랙카본을 시뮬레이션하는데 한계를 조사하는 연구 계획을 세우고 있다.

그림1> 매연, 즉 블랙카본은 전 세계 눈으로 덮인 정상과 빙하에 자체적인 방식으로 영향을 끼친다. 석탄 발전소와 디젤 엔진 등과 같은 화석 연료 연소로부터 발생하는 입자 배출의 일차적인 결과로 블랙카본이 유래하고, 매연은 지역 및 전 세계 기후에 영향을 끼친다. 북극에서 매연은 눈과 얼음이 녹는 것을 증가시킨다.

[출처 = KISTI 미리안 『글로벌동향브리핑』/ 2014년 7월 7일]

No one but a Grinch enjoys black snow—it has no redeeming qualities. Yet scientists at Pacific Northwest National Laboratory trained their sights on soot to understand its undesirable effects on the Arctic environment. Using global climate model simulations, they evaluated soot's effects in Northern China and the Arctic against measurements over the region. PNNL and a University of Michigan collaborator found key model parameters that correctly spot soot buildup and melt-away in a complex seasonal and latitudinal dependence swing. Their study will help the climate modeling community better understand soot's great influence on regional and global climate.

Soot, a.k.a. black carbon, may have a greater impact on the fast-retreating Arctic snow pack and glaciers than any other human-caused climate-warming agent. Soot is black, and black draws and holds heat from the sun. Soot from combustion of fossil fuels, such as diesel and coal, as well as forest fires and other organic burning, travels through the atmosphere and falls on snow and glacier ice pack. Like a dark blanket, it heats up the snow and ice and also reduces the amount of the sun's rays normally reflected back into space from bright, white snow.

It's a one-two punch for the world's store of ice and snow. This study helps researchers understand how black carbon's impacts are registered and reproduced in climate models, providing valuable information in predicting the future of the Arctic climate.

The research team led by Dr. Yun Qian at PNNL evaluated the simulated black carbon on snow against measurements collected from multiple field campaigns over the Arctic and Northern China.

They conducted a series of sensitivity experiments using the newly improved Community Atmosphere Model version 5 (CAM5) to examine the impact of several key parameters. They looked at the impact of snow aging, and the melt-water scavenging efficiency parameters on black carbon's concentration and radiative forcing in the model. They also compared the uncertainty (the range of possible answers), resulting from the black carbon deposition, with the uncertainty related to how snow-aging and melt-water scavenging is treated for black carbon in the model.

The sensitivity simulations in CAM5 indicated that the melt-water scavenging efficiency parameter plays an important role in regulating black carbon concentrations in the Arctic through the post-depositional enrichment, which not only drastically changes the amplitude but also shifts the seasonal cycle of the black carbon in snow concentration and its radiative forcing in the Arctic. They found that the improvements of black carbon transport and deposition in CAM5 have a stronger influence on black carbon in snow than perturbations of the two snow model parameters over Northern China.

Scientists are planning research that will explore the limitations of simulating black carbon in snow that were highlighted in this study, including in situ observations and laboratory studies with a focus on snow aging and melt-water scavenging of black carbon.

[원문출처 : http://phys.org/news/2014-07-scientists-sight-simulations-soot-sway.html]