Article

The Sea Journal of the Korean Society of Oceanography. 30 November 2021. 291-306
https://doi.org/10.7850/jkso.2021.26.4.291

ABSTRACT


MAIN

  • 1. 서 론

  • 2. 자료 및 방법

  • 3. 결과 및 토의

  • 4. 요약 및 제언

1. 서 론

이산화탄소를 포함한 대기중 온실기체 농도의 증가는 산업혁명 이후 전지구적인 온도 상승의 주요한 요인이었을 뿐만 아니라 미래에도 온도 상승이 지속되는 요인이 될 것으로 예상된다. 온실 기체로 인한 지구온난화는 지구에 즉각적이고 직접적인 변화를 야기하고 있다. 지구의 온도는 산업화 이전 수준에 비해 이미 1도 정도 상승했다. 1도의 온도 상승이 작게 보일 수도 있지만 전세계 기후에 큰 변화를 가져왔으며 우리 인류에게 다양한 형태로 위협을 가하고 있다.

지구온난화는 단순히 지구의 평균 온도와 해수면을 상승시키는 데 그치지 않고 더 빈번하고 격렬한 기상 및 해양 이변을 일으키는데 기여하는 것으로 알려지고 있다. 산불, 열대저기압, 가뭄 및 홍수, 폭염과 한파 그리고 해양 열파와 저염수 현상 등이 지구온난화의 결과로 더욱 빈번하고 강렬해지고 있다.

바다는 대기 중에 농축되는 이산화탄소의 약 40%까지 흡수하며(DeVries et al., 2019), 증가한 열에너지의 상당부분을 흡수함으로(Wu et al., 2012) 지구온난화의 충격을 완충하는데 기여하고 있다. 그럼에도 불구하고 수온의 상승은 해양생태계를 교란하고 태풍의 강도를 강화시킴으로 이로 인한 피해의 정도를 심화시킬 것으로 예상된다. 한편, 해양에서 이산화탄소의 농도가 증가함에 따라 해양이 산성화되고 있으며, 이는 갑각류와 조개류 등을 포함한 해양 생태계를 위협하고 있다.

아열대 서안경계류의 수렴 구역은 해양에서 열과 수증기 그리고 이산화탄소의 교환이 가장 활발한 지역이다. 특히, 한반도가 속한 북서태평양은 서안경계류인 쿠로시오의 영향을 많이 받는 해역이며, 쿠로시오는 북적도 해류로부터 발원하여 극쪽으로 흐르면서 고온 고염의 해수를 한반도 주변해역으로 수송한다. 그리고, 그 경로를 따라 대기로 많은 양의 열과 습기를 공급하며 한반도를 포함한 동아시아 기후에 영향을 미친다. 과거 자료를 분석한 연구 결과들(Wu et al., 2012)은 해면수온의 상승이 특히 서안경계류가 흐르는 경로를 중심으로 그 증가 속도가 전지구 평균보다 약 2-3배 빠르다는 것을 보여주고 있다. Cheon et al.(2012)은 Coupled Model Inter-comparison Project Phase 5 (CMIP5) 의 A1B 시나리오 모델 실험 결과를 분석하여 지구온난화 환경에서 대기순환의 변동이 zero-바람회전응력이 나타나는 위도를 따라 음의 바람회전응력 편차를 야기하고, 결과적으로 북태평양 아열대 순환계의 북쪽 부분을 강화시킴을 보였다. 또한, 최 등(2013)은 CMIP5의 Representative Concentration Pathway 4.5 (RCP4.5) 시나리오의 4개 모델 결과를 분석하여 지구온난화 환경에서 대마난류의 수송량과 수온이 증가함으로 대한해협을 통해 동해로 유입되는 열의 양이 증가함을 보였다.

Coupled Climate Model Inter-comparison Project Phase 6 (CMIP6; Eyring et al., 2016)의 일환으로 Scenario Intercomparison Project (ScenarioMIP)가 수행되었다(O’Neill et al., 2016). ScenarioMIP 실험은 공유 사회경제적 경로(Shared Socioeconomic Pathways; SSPs)를 기반으로 다수의 통합 평가 모델(integrated assessment models; IAMs)을 이용하여 생성한 에어로졸과 온실기체 시나리오에 의한 21세기 기후변화 시나리오 자료를 생산하였다(Tebaldi et al., 2021).

이 연구에서는CMIP6 모형들의 기후변화 시나리오 실험들로부터 북서태평양 해면수온의 미래 변화를 분석하였다. 북서태평양의 해면수온의 변화는 쿠로시오의 변화와 밀접하게 관련되어 있다. 따라서, 북서태평양 해면수온과 쿠로시오의 변화와의 상관성을 고찰하고자 하였다. 또한 동해의 주요 열과 염의 공급원인 대마난류의 수송량과 수온변화를 분석하였다. 2장에서는 자료 및 방법을, 3장에서는 결과 및 토의를 제시할 것이며, 4장에서 요약 및 제언으로 이 논문을 끝맺을 것이다.

2. 자료 및 방법

지구온난화에 따른 북서태평양의 수온 및 해류의 변화를 분석하기 위해 CMIP6의 ScenarioMIP (Tebaldi et al., 2021)에 참여한 21개의 모형 결과를 분석하였다(Table 1). 이들 모형들의 과거기후 실험(historical run; Eyring et al., 2016)과 미래 시나리오 수치모델 실험(ScenarioMIP; O’Neill et al., 2016) 자료들을 분석함으로 온실기체에 의한 지구온난화가 북서태평양 해면수온 및 해류의 변화에 미치는 영향을 분석하였다. ScenarioMIP은 각각 다른 대기복사강제력에 따라 수행된 세 가지 실험(SSP1-2.6, SSP2-4.5, SSP5-8.5)을 사용하였다. 각각의 실험들에 대한 설명은 다음과 같다.

Table 1.

Modeling centers and their model(s) used for this study. The number of ocean grids is given in the third column and the last column displays the references and DOIs of the models. DOIs refer to the data available through the Earth System Grid Federation

Institution Model(s) Ocean Grid Model reference(s) and dataset DOIs
Korea Institute of Ocean Science and Technology KIOST-ESM 360 × 200 Pak et al.(2021)
https://doi.org/10.22033/ESGF/CMIP6.1922
https://doi.org/10.22033/ESGF/CMIP6.11241
National Center for Atmospheric Research (USA) CESM2 (WACCM6) 320 × 384 Danabasoglu et al.(2020)
https://doi.org/10.22033/ESGF/CMIP6.10026
https://doi.org/10.22033/ESGF/CMIP6.2201
Met Office Hadley Center (UK) and Natural Environment Research Council (UK) UKESM1.0-LL; HadGEM3-GC31-LL 360 × 330
360 × 330
Sellar et al.(2019), Kuhlbrodt et al.(2018), Williams et al.(2017)
https://doi.org/10.22033/ESGF/CMIP6.1567
https://doi.org/10.22033/ESGF/CMIP6.10845
Nanjing University of Information Science and Technology (China) NESM3 362 × 292 Cao et al.(2018)
https://doi.org/10.22033/ESGF/CMIP6.2027
Meteorological Research Institute (Japan) MRI-ESM2.0 360 × 363 Yukimoto et al.(2019)
https://doi.org/10.22033/ESGF/CMIP6.638
Max Planck Institute for Meteorology (Germany), also Deutsches Klimarechenzen-trum (Germany) and Deutscher Wetterdienst (Germany) MPI-ESM1.2-LR 802 × 404 Mauritsen et al.(2019), Mueller et al.(2018)
https://doi.org/10.22033/ESGF/CMIP6.2450
University of Arizona (USA) MCM-UA-1-0 192 × 80 Delworth et al.(2002), Beadling et al.(2020)
https://doi.org/10.22033/ESGF/CMIP6.2421
Institute for Numerical Mathematic (Russia) INM-CM4.8
INM-CM5.0
360 × 318
720 × 720
Volodin et al.(2017, 2018)
https://doi.org/10.22033/ESGF/CMIP6.12321 https://doi.org/10.22033/ESGF/CMIP6.12322
Institut Pierre-Simon Laplace (France) IPSL-CM6A-LR 362 × 332 Boucher et al.(2020), Hourdin et al.(2020), Lurton et al.(2020)
https://doi.org/10.22033/ESGF/CMIP6.1532
NASA GISS (USA) GISS-E2.1-G 288 × 180 Kelley et al.(2020), Miller et al.(2021) https://doi.org/10.22033/ESGF/CMIP6.2074
First Institute of Oceanography (China) FIO-ESM-2.0 320 × 384 Bao et al.(2020)
https://doi.org/10.22033/ESGF/CMIP6.9208
https://doi.org/10.22033/ESGF/CMIP6.9209
https://doi.org/10.22033/ESGF/CMIP6.9214
Institute of Atmospheric Physics (China) FGOALS-g3 360 × 218 He et al.(2019), Li et al.(2019), Bao and Li(2020)
https://doi.org/10.22033/ESGF/CMIP6.2046
EC-Earth Consortium EC-Earth3 362 × 292 Doescher et al.(2020)
https://doi.org/10.22033/ESGF/CMIP6.727
CNRM-CERFACS (France) CNRM-ESM2.1 362 × 294 Roehrig et al.(2020); Michou et al.(2020); Voldoire et al.(2019); Seferian et al.(2020)
https://doi.org/10.22033/ESGF/CMIP6.4191
https://doi.org/10.22033/ESGF/CMIP6.4197
https://doi.org/10.22033/ESGF/CMIP6.4198
Centro Euro-Mediterraneo sui
Cambiamenti Climatici (Italy)
CMCC-CM2-SR5 362 × 292 Cherchi et al.(2019)
https://doi.org/10.22033/ESGF/CMIP6.3825
https://doi.org/10.22033/ESGF/CMIP6.3887
https://doi.org/10.22033/ESGF/CMIP6.3889
https://doi.org/10.22033/ESGF/CMIP6.3890
https://doi.org/10.22033/ESGF/CMIP6.3896
Chinese Academy of Meteorological Sciences (China) CAMS-CSM1.0 360 × 200 Rong et al.(2018) https://doi.org/10.22033/ESGF/CMIP6.11004
Beijing Climate Center (China) BCC-CSM2-MR 360 × 232 Wu et al.(2019), Xin et al.(2019)
https://doi.org/10.22033/ESGF/CMIP6.1732
CSIRO-ARCCSS (Australia) ACCESS-CM2 360 × 300 Bi et al.(2020)
https://doi.org/10.22033/ESGF/CMIP6.2285
CSIRO (Australia) ACCESS-ESM1.5 360 × 300 Ziehn et al.(2020)
https://doi.org/10.22033/ESGF/CMIP6.2291

- 과거기후 실험(Historical simulation), 온실기체 및 에어로졸에 의한 과거 기후(1850-2014) 강제력에 의한 시뮬레이션

- ScenarioMIP SSP (Shared Socioeconomic Pathways) 1-2.6: 지속가능한 개발을 가정한 기후변화 시나리오, 21세기 말까지 성층권에 의해 조정된 복사강제력으로 2.6 W/m2을 목표로 함.

- ScenarioMIP SSP 2-4.5: 사회적, 경제적, 기술적 경향이 역사적 패턴에서 크게 벗어나지 않는 경로를 따르는 기후변화 시나리오, 21세기 말까지 성층권에 의해 조정된 복사강제력으로 4.5 W/m2을 목표로 함.

- ScenarioMIP SSP 5-8.5: 산업화된 경제와 신흥 경제의 경제적 성공에 힘입어 경쟁 시장, 혁신 및 참여 사회에 대한 믿음이 커지면서 급속한 기술 발전과 인적 자본 개발을 지속하는 기후변화 시나리오, 21세기 말까지 성층권에 의해 조정된 복사강제력으로 8.5 W/m2을 목표로 함.

세개의 ScenarioMIP SSP 실험들은 CMIP5의 RCP (Representative Concentration Pathway) 실험들과 유사한 수준의 복사 강제력(각각 2.6, 4.5, 8.5 W/m2)을 목표로 하기 때문에 CMIP5 RCP 실험들의 결과와 비교가 용이한 장점이 있다.

본 연구에서는 세개의 ScenarioMIP SSP 실험에 따라 21세기 말 북서태평양의 해수온 변화를 분석하기 위하여 각 실험의 마지막 10년(2091-2100)과 과거기후 실험의 마지막 10년의 평균 해면수온을 비교하였다. 그리고, 바다 수온과 해류 변화의 상관관계를 분석하기 위하여 같은 시기의 평균 해류를 각각 비교하였다. 쿠로시오는 북태평양의 아열대 서안경계류로서 열대태평양의 서쪽에 위치한 따뜻한 해수를 한반도 주변해역을 포함한 북서태평양으로 공급해준다. Wu et al.(2012)은 20세기 이후 서안경계류에 의해 가속화된 온난화는 바람장의 변화에 따른 서안경계류의 극방향 이동 및 강화와 관련된 것으로 보고한 바 있다. 특히, 서안경계류 경로가 극방향 쪽으로 이동하는 것은 대기의 해들리 순환의 극방향으로의 편향과 관련된 것으로 보이며, 이는 중위도 지역에서 zero-바람회전응력이 나타나는 위도(바람회전응력이 0인 위도)가 극방향으로 편향되는 것으로 확인할 수 있다(Wu et al., 2012). 이를 확인하기 위해 과거기후 실험과 ScenarioMIP SSP 실험 자료로부터 zero-바람회전응력이 나타나는 위도를 계산하여 비교 분석하였으며, 관측과의 비교를 위해 ERA5 (ECMWF Reanalysis V5; Hersbach et al., 2020) 대기 재분석 자료로부터 zero-바람회전응력이 나타나는 위도를 계산하여 비교하였다.

3. 결과 및 토의

ScenarioMIP SSP 실험에서 전망한 21세기말 10년(2091-2100) 평균 해면수온의 변화를 과거기후 실험의 마지막 10년(2005-2014) 평균을 기준으로 21개의 모형에 대해 나타내어 비교하였다(Fig. 1). SSP1-2.6, SSP2-4.5, SSP5-8.5 순으로 온실기체의 증가로 인한 복사 강제력이 강해질수록 해면수온의 상승이 뚜렷하게 커지는 것을 21개 모형 대부분의 결과에서 확인할 수 있다. 특히 우리나라가 속해있는 중위도를 포함하여 고위도에서 해면수온의 상승 정도가 큰 것이 특징이다. 이는 Wu et al.(2012)가 관측자료를 분석하여 아열대 서안경계류에 의한 지구온난화의 가속을 보고한 기존 결과와 일치하며, 대기 중의 이산화탄소 및 온실기체의 증가가 20세기 지구온난화의 원인일 뿐만 아니라 21세기 말까지 이러한 지구온난화가 지속되는 원인으로 작용할 수 있다는 것을 내포한다.

https://static.apub.kr/journalsite/sites/kso/2021-026-04/N0230260401/images/figure_KSO_26_04_01_F1.jpg
Fig. 1.

Sea Surface Temperature change (2091-2100) according to ScenarioMIPs from each historical simulations (2005-2014). Left, middle, right panels denote SSP1-2.6, SSP2-4.5, SSP5-8.6 respectively.

북서태평양에서 해면수온의 상승은 크게 세가지 유형으로 구분할 수 있다. 첫째는 쿠로시오 확장역을 중심으로 해면수온의 상승 정도가 큰 유형이다. KIOST-ESM, MRI-ESM2.0, INM-CM4.8, INM-CM5.0, IPSL-CM6A-LR, GISS-E2.1-G, EC-Earth3, CNRM-ESM2.1, ACCESS-CM2 등(Figs. 1(a)~(i))이 이 유형에 속하며 쿠로시오 확장역의 북쪽보다는 확장역을 중심으로 해면수온의 상승이 두드러진다. 둘째는 쿠로시오 확장역의 북쪽에서 전반적으로 해면수온이 상승하는 유형이다. 특히, UKESM1.0-LL, HadGEM3-GC31-LL, NESM3, FIO-ESM-2.0 등(Figs. 1(j)~(m))에서는 쿠로시오 확장역에서부터 오호츠크해와 캄차카반도 남쪽까지 해면수온의 상승 정도가 크게 나타난다. 이러한 유형이 해면수온의 상승 정도가 가장 크게 나타난다. 셋째는 쿠로시오 확장역보다 북쪽에서 해면수온이 상승하며 쿠로시오 확장역에서는 오히려 해면수온의 상승이 둔화되는 유형이다. CESM2 (WACCM6), MCM-UA-1-0, FGOALS-g3 등(Figs. 1(n)~(p)) 이 이러한 유형에 속한다. 세번째 유형에서 상대적으로 해면수온의 상승 정도가 가장 작다. 비록 CMIP6 모형들의 수평해상도로 인해 쿠로시오 확장역의 위치가 관측보다는 다소 북쪽으로 치우쳐 있지만, 첫번째 유형은 서안경계류를 따라 해면수온의 상승이 두드러졌던 기존의 관측자료 분석결과(Wu et al., 2012) 와 일치한다. Wu et al.(2012)는 위성관측 SST자료인 HadISST (Hadley Centre Sea Ice and SST version 1; Rayner et al., 2003)와 고해상도 해양재분석 자료인 SODA (Simple Ocean Data Assimilation; Carton and Giese, 2008) 자료로부터 쿠로시오와 쿠로시오 확장역을 따라 해면수온의 상승 경향이 두드러짐을 보였다.

북서태평양 해면수온이 상승하는 세가지 유형은 해류의 변화와도 밀접하게 관련된 것을 확인할 수 있다. 21세기말 10년(2091-2100) 평균 표층해류의 변화를 과거기후 실험의 마지막 10년(2005-2014) 평균을 기준으로 21개의 모형에 대해 유속의 변화를 벡터로 나타내어 비교하였다(Fig. 2). 온실기체의 증가로 인한 복사 강제력이 강해질수록 대부분의 모형에서 쿠로시오의 표층 해류가 강화되고 주축이 해안선 쪽으로 치우치는 것으로 나타났다. 다만, MCM-UA-1-0, FGOALS-g3, CAMS-CSM1.0 (Figs. 2(o), (p), (s)) 에서는 복사 강제력이 강해질수록 쿠로시오의 변화가 상대적으로 크지 않거나 오히려 약화되었다. 특히, 북서태평양 해면수온 변화의 첫번째 유형이 나타났던KIOST-ESM, MRI-ESM2.0, INM-CM4.8, INM-CM5.0, IPSL-CM6A-LR, GISS-E2.1-G, EC-Earth3, CNRM-ESM2.1, ACCESS-CM2 모형들에서 복사 강제력이 강해질수록 쿠로시오의 표층해류가 강화되거나 주축이 해안선 쪽으로 치우치는 특징이 두드러진다(Figs. 2(a)~(i)). 또한 MRI-ESM2.0, INM-CM4.8, INM-CM5.0, IPSL-CM6A-LR, GISS-E2.1-G, EC-Earth3, ACCESS-CM2 (Figs. 2(b), (c), (d) , (e), (f), (g), (i)) 에서는 쿠로시오가 이안하는 위치(separation latitude)와 쿠로시오 확장역의 위치가 눈에 띄게 북상하는 것을 확인할 수 있다. 결과적으로 해면수온 변화의 첫번째 유형이 나타나는 모형들에서 쿠로시오와 쿠로시오 확장역 주변에서의 수온 상승이 서안경계류인 쿠로시오의 변화와 관련되어 있음을 알 수 있다. 해면수온 변화의 첫번째 유형에 속하는 9개 모형들의 앙상블 평균 해면수온과 표층해류의 변화를 비교하였다(Fig. 3). 앞서 기술한 바와 같이 복사 강제력이 증가할 수록 쿠로시오 확장역을 중심으로 해면수온이 증가하며, 이러한 해면수온의 변화는 쿠로시오의 주축이 해안선 쪽으로 편향되거나 쿠로시오가 이안하는 위치 및 확장역의 위치가 북상함에 따라 따뜻한 해수의 북쪽으로의 이류가 커진 결과로 해석할 수 있다.

https://static.apub.kr/journalsite/sites/kso/2021-026-04/N0230260401/images/figure_KSO_26_04_01_F2.jpg
Fig. 2.

Surface Current change (2091-2100) according to ScenarioMIPs from each historical simulations (2005-2014). Left, middle, right panels denote SSP1-2.6, SSP2-4.5, SSP5-8.6 respectively.

https://static.apub.kr/journalsite/sites/kso/2021-026-04/N0230260401/images/figure_KSO_26_04_01_F3.jpg
Fig. 3.

Sea Surface Temperature (a) and surface current (b) change (2091-2100) according to ScenarioMIPs from each historical simulations (2005-2014) from ensemble mean of 9 models (KIOST-ESM, MRI-ESM2.0, INM-CM4.8, INM-CM5.0, IPSL-CM6A-LR, GISS-E2.1-G, EC-Earth3, CNRM-ESM2.1, ACCESS-CM2). Left, middle, right panels denote SSP1-2.6, SSP2-4.5, SSP5-8.6 respectively.

서안경계류의 수송량을 결정하는 가장 큰 요인은 바람응력이지만 높은 비선형성 때문에 북쪽 경계가 zero-바람회전응력이 나타나는 위도와 반드시 일치하는 것은 아니다. 그럼에도 불구하고, 이론적으로 아열대 순환계와 아한대 순환계 사이의 경계는 중위도 zero-바람회전응력이 나타나는 위치와 밀접하게 관련된 것으로 알려져 있다(Sverdrup, 1947). 북태평양에서도 zero-바람회전응력이 나타나는 위도가 아열대 순환계와 아한대 순환계의 경계를 따라 흐르는 쿠로시오 확장역의 위치를 가늠하는 척도로 간주될 수 있다(Sverdrup, 1947). 그리고 중위도의 zero-바람회전응력이 나타나는 위도의 변화는 대기의 해들리순환의 변화와 관련되어 있으며, 기존의 관측자료 분석 결과로부터 해들리순환이 북쪽으로 확장되고 있음이 보고된 바 있다(Hu and Fu, 2007). Fig. 4(a)는 ERA5 재분석 자료에 나타난 북태평양 중위도 zero-바람회전응력이 나타나는 위도의 변화를 10년 이동평균하여 시계열로 나타낸 것이다. 과거 30년동안 10년마다 약 0.12° 씩 북쪽으로 이동하는 경향성을 갖고 있다. Figs. 4(b)~(e)는 앞서 해면수온 변화의 세번째 유형에 속했던 9개의 모형들의 과거기후 실험과 세개의 ScenarioMIP SSP 실험들로부터 계산한 북태평양 중위도 zero-바람회전응력이 나타나는 위도의 변화를 10년 이동평균하여 나타낸 것이다. 과거기후 실험과 SSP1-2.6 그리고 SSP2-4.5 실험들에서는 zero-바람회전응력이 나타나는 위도가 경향성을 가지고 증가하지는 않지만, SSP5-8.5 실험에서는 10년에 약 0.061° 씩 북쪽으로 이동하는 경향성을 보였다. 각 실험별로 zero-바람회전응력이 나타나는 위도를 Table 2에 나타내었다. 과거기후 실험으로부터 SSP1-2.6, SSP2-4.5, SSP5-8.5 순으로 zero-바람회전응력이 나타나는 위도가 북쪽으로 이동했음을 알 수 있다. 비록 SSP1-2.6과 SSP2-4.5 사이의 변화는 크지 않지만 SSP5-8.5에서 zero-바람회전응력이 나타나는 위도가 가장 북쪽에 위치하는 경향성은 뚜렷하다. 이렇듯 복사강제력이 증가함에 따라 zero-바람회전응력이 나타나는 위도의 북상은 쿠로시오가 이안하는 위치와 쿠로시오 확장역의 위치가 북상하는 것과 일관된다. 또한 이러한 쿠로시오 해류의 변화는 북서태평양의 열수송에 변화를 가져와 전지구적인 평균보다 한반도 주변해역의 해면수온이 더 크게 상승하는데 기여할 것으로 전망된다.

https://static.apub.kr/journalsite/sites/kso/2021-026-04/N0230260401/images/figure_KSO_26_04_01_F4.jpg
Fig. 4.

Time series of zero windstress curl latitude in mid-latitude of the North Pacific (10-year running average) from ERA5 observation and ScenarioMIPs of 9 models. (a) ERA5 reanalysis (observation), (b) ScenarioMIP SSP1-2.6, (c) ScenarioMIP SSP2-4.5, (d) ScenarioMIP SSP5-8.5.

Table 2.

Latitude of zero windstress curl in mid-latitude of the North Pacific from historical simulations and ScenarioMIPs

Models Historical Run
(2005-2014)
ScenarioMIP (2091-2100)
SSP1-2.6 SSP2-4.5 SSP5-8.5
KIOST-ESM 43.64 44.43 44.19 44.95
CNRM-ESM2.1 43.50 43.51 43.30 43.96
EC-Earth3 43.41 43.71 43.72 44.83
MRI-ESM2.0 43.11 43.26 43.26 43.73
ACCESS-CM2 43.39 43.22 43.14 43.70
INM-CM5.0 45.70 45.94 46.17 46.21
INM-CM4.8 44.91 45.13 45.50 45.26
GISS-E2.1-G 45.09 45.33 46.10 45.48
IPSL-CM6A-LR 43.68 43.77 43.12 44.23
Ensemble Mean 44.05 44.26 44.28 44.71

한반도 주변해역의 해류 및 해양환경은 북서태평양에서의 해면수온과 쿠로시오 해류의 변화에 영향을 받을 수 밖에 없다(Lyu and Kim, 2005; 최 등, 2013). 한반도 주변해역의 해면수온의 변화를 전망하기 위해 한반도 주변해역에 대해 공간 평균된 수온의 변화를 Table 3에 제시하였다. 과거기후 실험의 마지막 10년의 평균 해면수온을 기준으로 SSP1-2.6, SSP2-4.5, SSP5-8.5 실험의 마지막 10년 평균 해면수온이 21개 모형을 평균하여 각각 1.26, 2.13, 4.25°C 증가하였다. 또한 대한해협을 통해 한반도 동쪽에 위치한 반폐쇄성 바다인 동해로 흘러 들어가는 해류의 수송량과 유입되는 해수의 평균온도를 KIOST-ESM, MRI-ESM2.0, INM-CM5.0, EC-Earth3 모형의 각 실험 별로 비교하였다(Figs. 5, 6). 과거 관측으로부터 알려진 대한해협의 평균 수송량이 2.5±0.5 Sv인 것과 최대 수송량이 8-10월에 나타나는 것을 감안할 때(Na et al., 2009), KIOST-ESM은 대한해협 수송량을 과소평가하고 계절변동 또한 현실과 다르게 모의하고 있으며(Fig. 5(a)), INM-CM5.0과 EC-Earth3은 과대평가하고 있다(Figs. 5(b), (d)). MRI-ESM2.0이 비교적 관측에 가깝게 대한해협의 수송량을 모의하고 있는 것으로 평가된다(Fig. 5(c)). 관측과의 편차가 있을지라도 4개의 모형들의 각각 과거기후 실험으로부터 SSP1-2.6, SSP2-4.5, SSP5-8.5 순으로 대한해협 수송량이 일관되게 증가하며(Fig. 5), 유입되는 해수의 온도 또한 일관되게 증가하는 것으로 나타났다(Fig. 6). 이러한 결과는 온실기체로 인한 복사강제력이 증가할 수록 동해로 유입되는 해수의 온도는 높아질 것이고 수송량 또한 증가함으로 동해로의 열의 유입이 가속될 것으로 전망할 수 있다. 이러한 결과는 최 등(2013)이CMIP5 의 RCP4.5 실험 결과로부터 제시한 지구온난화 환경에서 대마난류의 수송량과 수온이 증가한다는 결과와 일치한다. 다만, Fig. 6에서 보는 바와 같이 복사강제력이 커질수록 대마난류의 수온이 선형적으로 증가하는 것이 뚜렷한 반면, Fig. 5에 나타낸 대마난류의 수송량은 모형마다 차이가 클 뿐만 아니라 복사강제력이 커짐에 따른 선형적인 증가는 뚜렷하지 않다. 대체로 복사강제력이 커짐에 따라 대마난류의 수송량이 증가하기는 하지만, KIOST-ESM, INM-CM5.0, EC-Earth3 (Figs. 5(a), (b), (d)) 의 경우, SSP1-2.6과 SSP2-4.5의 차이가 뚜렷하지 않다. 이러한 대마난류의 수송량의 변화는 앞서 살펴본 zero-바람회전응력이 나타나는 위도의 변화 또한 SSP1-2.6과 SSP2-4.5 에서 그 차이가 비교적 작게 나타난 것과 일관된 것으로 보인다. 대마난류의 수송량은 바람장과 쿠로시오 해류의 변화에 영향을 받는 것으로 알려져 있으며(Lyu and Kim, 2005), 지구온난화 환경에서의 변화를 파악하기 위해서는 보다 상세한 분석이 필요할 것이다.

Table 3.

Spatially averaged Sea Surface Temperature change (2091-2100) over the neighboring seas around Korea Peninsula (denoted by the black solid line box of Fig. 1v) according to ScenarioMIPs from each historical simulations (2005-2014)

MODELS SSP1-2.6 SSP2-4.5 SSP5-8.5
KIOST-ESM 0.68 1.54 3.04
CESM2 (WACCM6) 1.33 1.72 4.39
UKESM1.0-LL 2.53 3.67 6.50
HadGEM3-GC31-LL 2.07 3.20 5.98
NESM3 1.08 2.10 4.86
MRI-ESM2.0 1.04 2.37 4.14
MPI-ESM1.2-LR 0.87 1.67 3.60
MCM-UA-1-0 0.65 1.38 2.92
INM-CM4.8 0.58 1.28 3.20
INM-CM5.0 1.14 2.15 3.58
IPSL-CM6A-LR 1.29 2.49 5.80
GISS-E2.1-G 1.35 2.30 3.53
FIO-ESM-2.0 0.59 1.95 4.34
FGOALS-g3 0.23 0.71 2.26
EC-Earth3 1.49 2.61 5.65
CNRM-ESM2.1 1.01 1.90 4.15
CMCC-CM2-SR5 2.33 2.67 4.73
CAMS-CSM1.0 0.40 1.07 2.28
BCC-CSM2-MR 1.01 1.91 3.79
ACCESS-CM2 2.33 2.99 5.67
ACCESS-ESM1.5 2.36 3.05 4.78
Mean 1.26 2.13 4.25

https://static.apub.kr/journalsite/sites/kso/2021-026-04/N0230260401/images/figure_KSO_26_04_01_F5.jpg
Fig. 5.

Volume transport of the Tsushima Warm Current through the Korea Strait for historical simulations (2005-2014) and ScenarioMIP simulations (2091-20100).

https://static.apub.kr/journalsite/sites/kso/2021-026-04/N0230260401/images/figure_KSO_26_04_01_F6.jpg
Fig. 6.

Mean temperature of the Tsushima Warm Current across the Korea Strait for historical simulations (2005-2014) and ScenarioMIP simulations (2091-20100).

4. 요약 및 제언

CMIP6에 참여한 21개의 모형들의 기후변화 시나리오 실험 결과로부터 북서태평양 해면수온과 쿠로시오의 미래변화를 분석하였다. 북서태평양에서 온실기체가 증가함에 따라 커진 복사강제력으로 인한 해면수온 상승의 공간적인 특징을 세가지 유형으로 분류하였다. 첫째는 쿠로시오 확장역 주변으로 해면수온의 상승이 두드러지는 유형, 둘째는 쿠로시오 확장역을 포함하여 북쪽 해역에서 전반적으로 해면수온이 상승하는 유형, 그리고 셋째는 쿠로시오 확장역 주변에서 해면수온의 상승이 둔화되는 유형이다. 이러한 해면수온 상승의 세가지 유형은 쿠로시오와 쿠로시오 확장역의 미래변화와 관련된 것으로 파악되었다. 특히 쿠로시오 확장역 주변으로 해면수온의 상승이 두드러지는 첫번째 유형이 기존의 관측결과로부터 제시된 해면수온 상승의 공간적인 특징과 유사하다. 북태평양에서 아열대 순환계와 아한대 순환계의 경계를 따라 흐르는 쿠로시오 확장역의 위치 변화와 지구온난화에 따른 대규모 대기순환과의 관계를 알아보기 위해 첫번째 유형에 속하는 9개의 모형들의 기후변화 실험별로 zero-바람회전응력이 나타나는 위도를 비교하였다. 과거기후 실험으로부터 SSP1-2.6, SSP2-4.5, SSP5-8.5 순으로 zero-바람회전응력이 나타나는 위도가 북상하는 것을 확인하였으며, 이는 ERA5 대기재분석자료에서 zero-바람회전응력이 나타나는 위도가 북상하는 경향이 보이는 것과 일치하는 결과이다. 이러한 결과는 지구온난화로 인해 해들리순환이 북쪽으로 확장함에 따라 한반도가 속한 중위도의 온난화가 가속될 수 있음을 나타낸다. 중위도의 온난화가 가속됨에 따라 한반도 주변해역의 해류 순환에도 변화가 예상된다. 실제로 대한해협을 통해 동해로 유입되는 대마난류의 수송량과 수온이 과거기후 실험으로부터 복사강제력이 커질수록 증가할 것으로 전망되었다. 최근에 Pak et al.(2019)는 동한난류가 이안하는 위도가 장기적으로 북상하는 경향이 있으며, 이는 한반도 동해안의 해면수온 상승의 공간적인 특징과 관련되어 있음을 보고하였다. 지구온난화에 따른 동해의 장기 변화의 원인을 진단하기 위해서는 대마난류와 동한난류의 변화 그리고 해양-대기 열교환 등을 포함한 종합적인 분석이 향후 필요할 것이다. 또한, 최근 지구온난화로 인한 해양생태계 변화와 해양 기후재해의 가능성이 어느때보다 커지고 있으며, 향후 한반도 주변의 상세한 기후변화 양상과 장기 전망에 대한 연구를 통해 기후변화에 대한 적응 전략을 마련할 필요가 있다. 뿐만 아니라, 정확한 기후예측을 통한 기후재해의 저감 및 수산자원의 효율적인 활용을 위한 기후 및 해양생태계 장기예측시스템의 개발이 시급하다.

Acknowledgements

이 논문은 부경대학교 자율창의학술연구비(2019년)에 의하여 연구되었음.

References

1
최아라, 박영규, 최희진, 2013. 기후모델에 나타난 미래기후에서 쓰시마난류의 변화와 그 영향. Ocean and Polar Research, 35(2): 127-134. 10.4217/OPR.2013.35.2.127
2
Bao, Q. and J. Li, 2020. Progress in climate modeling of precipitation over the Tibetan Plateau. Natl. Sci. Rev., 7: 486-487. 10.1093/nsr/nwaa00634692065PMC8288849
3
Bao, Y., Z. Song and F. Qiao, 2020. FIO-ESM version 2.0: Model description and evaluation, J. Geophys. Res. Oceans, 125. 10.1029/2019JC016036
4
Beadling, R.L., J.L. Russell, R.J. Stouffer, M. Mazloff, L.D. Talley, P.J. Goodman, J.B. Sallée, H.T. Hewitt, P. Hyder and A. Pandde, 2020. Representation of Southern Ocean properties across Coupled Model Intercomparison Project generations: CMIP3 to CMIP6. J. Climate, 33: 6555-658. 10.1175/JCLI-D-19-0970.1
5
Bi, D., M. Dix, S. Marsland, S. O'Farrell, A. Sullivan, R. Bodman, R. Law, I. Harman, J. Srbinovsky, H.A. Rashid, P. Dobrohotoff, C. Mackallah, H. Yan, A. Hirst, A. Savita, F.B. Dias, M. Woodhouse, R. Fiedler and A. Heerdegen, 2020. Configuration and spin-up of ACCESS-CM2, the new generation Australian Community Climate and Earth System Simulator Coupled Model. J. South. Hemisphere Earth Syst. Sci., 70: 225-251. 10.1071/ES19040
6
Boucher, O., J. Servonnat, A. Albright, O. Aumont, Y. Balkanski, V. Bastrikov, S. Bekki, R. Bonnet, S. Bony, L. Bopp, P. Braconnot, P. Brockmann, P. Cadule, A. Caubel, F. Cheruy, F. Codron, A. Cozic, D. Cugnet, F. D'Andrea, P. Davini, C. de Lavergne, S. Denvil, J. Deshayes, M. Devilliers, A. Ducharne, J. Dufresne, E. Dupont, C. Éthé, L. Fairhead, L. Falletti, S. Flavoni, M. Foujols, S. Gardoll, G. Gastineau, J. Ghattas, J. Grandpeix, B. Guenet, L. Guez, E. Guilyardi, M. Guimberteau, D. Hauglustaine, F. Hourdin, A. Idelkadi, S. Joussaume, M. Kageyama, M. Khodri, G. Krinner, N. Lebas, G. Levavasseur, C. Lévy, L. Li, F. Lott, T. Lurton, S. Luyssaert, G. Madec, J. Madeleine, F. Maignan, M. Marchand, O. Marti, L. Mellul, Y. Meurdesoif, J. Mignot, I. Musat, C. Ottlé, P. Peylin, Y. Planton, J. Polcher, C. Rio, N. Rochetin, C. Rousset, P. Sepulchre, A. Sima, D. Swingedouw, R. Thiéblemont, A. Traore, M. Vancoppenolle, J. Vial, J. Vialard, N. Viovy and N. Vuichard, 2020.
7
Cao, J., B. Wang, Y.-M. Yang, L. Ma, J. Li, B. Sun, Y. Bao, J. He, X. Zhou and L. Wu, 2018. The NUIST Earth System Model (NESM) version 3: description and preliminary evaluation. Geosci. Model Dev., 11: 2975-2993. 10.5194/gmd-11-2975-2018
8
Carton, J.A. and B. Giese, 2008. A Reanalysis of Ocean Climate Using Simple Ocean Data Assimilation (SODA), Mon. Weath. Rev., 136: 2999-3017. 10.1175/2007MWR1978.1
9
Cheon, W.G., Y.-G. Park, S.-W. Yeh and B.-M. Kim, 2012. Atmospheric impact on the northwestern Pacific under a global warming scenario. Geophysical Research Letters, 39: L16709. 10.1029/2012GL052364
10
Cherchi, A., P.-G. Fogli, T. Lovato, D. Peano, D. Iovino, S. Gualdi, S. Masina, E. Scoccimarro, S. Materia, A. Bellucci and A. Navarra, 2019. Global mean climate and main patterns of variability in the CMCC-CM2 coupled model. J. Adv. Model. Earth Syst., 11: 185-209. 10.1029/2018MS001369
11
Danabasoglu, G., J.-F. Lamarque, J. Bacmeister, D.A. Bailey, A.K. DuVivier, J. Edwards, L.K. Emmons, J. Fasullo, R. Garcia, A. Gettelman, C. Hannay, M.M. Holland, W.G. Large, P.H. Lauritzen, D.M. Lawrence, J.T.M. Lenaerts, K. Lindsay, W.H. Lipscomb, M.J. Mills, R. Neale, K.W. Oleson, B. Otto-Bliesner, A.S. Phillips, W. Sacks, S. Tilmes, L. van Kampenhout, M. Vertenstein, A. Bertini, J. Dennis, C. Deser, C. Fischer, B. Fox-Kemper, J.E. Kay, D. Kinnison, P.J. Kushner, V.E. Larson, M.C. Long, S. Mickelson, J.K. Moore, E. Nienhouse, L. Polvani, P.J. Rasch and W.G. Strand, 2020. The Community Earth System Model Version 2 (CESM2). J. Adv. Model. Earth Syst., 12(2): e2019MS001916. 10.1029/2019MS001916
12
Delworth, T.L., R.J. Stouffer, K.W. Dixon, M. Spelman, T. Knutson, A. Broccoli, P. Kushner and R. Wetherald, 2002. Review of simulations of climate variability and change with the GFDL R30 coupled climate model. Clim. Dynam., 19: 555-574.
13
DeVries, T., C. Le Quéré, O. Andrews, S. Berthet, J. Hauck, T. Ilyina, P. Landschützer, A. Lenton, I. Lima, M. Nowicki, J. Schwinger and R. Séférian, 2019. Decadal trends in the ocean carbon sink. Proceedings of the National Academy of Sciences. 116(24): 11646-11651. 10.1073/pnas.190037111631138699PMC6576185
14
Doescher, R. and the EC-Earth Consortium, 2020. The EC-Earth3 Earth System Model for the Climate Model Intercomparison Project 6, in preparation.
15
Eyring, V., S. Bony, G.A. Meehl, C.A. Senior, B. Stevens, R.J. Stouffer and K.E. Taylor, 2016. Overview of the Coupled Model Intercomparison Project Phase 6 (CMIP6) experimental design and organization, Geosci. Model Dev., 9: 1937-1958. 10.5194/gmd-9-1937-2016
16
He, B., Q. Bao, X. Wang, L. Zhou, X. Wu, Y. Liu, G. Wu, K. Chen, S. He, W. Hu, J. Li, J. Li, G. Nian, L. Wang, J. Yang, M. Zhang and X. Zhang, 2019. CAS FGOALS-f3-L Model Datasets for CMIP6 Historical Atmospheric Model Intercomparison Project Simulation. Adv. Atmos. Sci., 36: 771-778. 10.1007/s00376-019-9027-8
17
Hersbach, H., B. Bell, P. Berrisford, S. Hirahara, A. Horányi, S.J. Muñoz, J. Nicolas, C. Peubey, R. Radu, D. Schepers, A. Simmons, C. Soci, S. Abdalla, X. Abellan, G. Balsamo, P. Bechtold, G. Biavati, J. Bidlot, M. Bonavita and J.-N. Thépaut, 2020. The ERA5 global reanalysis. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society. 10.1002/qj.3803
18
Hourdin, F., C. Rio, J.-Y. Grandpeix, J.-B. Madeleine, F. Cheruy, N. Rochetin, A. Jam, I. Musat, A. Idelkadi, L. Fairhead, M.-A. Foujols, L. Mellul, A.-K. Traore, J.-L. Dufresne, O. Boucher, M.-P. Lefebvre, E. Millour, E. Vignon, J. Jouhaud, F.B. Diallo, F. Lott, G. Gastineau, A. Caubel, Y. Meurdesoif and J. Ghattas, 2020. LMDZ-6A: the improved atmospheric component of the IPSL coupled model, J. Adv. Model. Earth Syst., 12(7): e2019MS001892. 10.1029/2019MS00189233042390PMC7540048
19
Hu, Y. and Q. Fu, 2007. Observed poleward expansion of the Hadley circulation since 1979. Atmospheric Chemistry and Physics Discussions. 7: 5229-5236. 10.5194/acp-7-5229-2007
20
Kelley, M., G.A. Schmidt, L.S. Nazarenko, S.E. Bauer, R. Ruedy, G.L. Russell, A.S. Ackerman, I. Aleinov, M. Bauer, R. Bleck, V. Canuto, G. Cesana, Y. Cheng, T.L. Clune, B.I. Cook, C.A. Cruz, A.D. Del Genio, G.S. Elsaesser, G. Faluvegi, N.Y. Kiang, D. Kim, A.A. Lacis, A. Leboissetier, A.N. LeGrande, K.K. Lo, J. Marshall, E.E. Matthews, S. McDermid, K. Mezuman, R.L. Miller, L.T. Murray, V. Oinas, C. Orbe, C.P. García-Pando, J.P. Perlwitz, M.J. Puma, D. Rind, A. Romanou, D.T. Shindell, S. Sun, N. Tausnev, K. Tsigaridis, G. Tselioudis, E. Weng, J. Wu and M.-S. Yao, 2020. GISS-E2.1: Configurations and climatology. J. Adv. Model. Earth Syst., 12(8): e2019MS002025. 10.1029/2019MS00202532999704PMC7507764
21
Kuhlbrodt, T., C.G. Jones, A. Sellar, D. Storkey, E. Blockley, M. Stringer, R. Hill, T. Graham, J. Ridley, A. Blaker, D. Calvert, D. Copsey, R. Ellis, H. Hewitt, P. Hyder, S. Ineson, J. Mulcahy, A. Siahaan and J. Walton, 2018. The low-resolution version of HadGEM3 GC3.1: Development and evaluation for global climate. J. Adv. Model. Earth Syst., 10: 2865-2888. 10.1029/2018MS00137030774751PMC6360456
22
Li, J., Q. Bao, Y. Liu, G. Wu, L. Wang, B. He, X. Wang and J. Li, 2019. Evaluation of FAMIL2 in Simulating the Climatology and Seasonal-to-Interannual Variability of Tropical Cyclone Characteristics. J. Adv. Model. Earth Syst., 11: 1117-1136. 10.1029/2018MS001506
23
Lurton, T., Y. Balkanski, V. Bastrikov, S. Bekki, L. Bopp, P. Braconnot, P. Brockmann, P. Cadule, C. Contoux, A. Cozic, D. Cugnet, J. Dufresne, C. Éthé, M.-A. Foujols, J. Ghattas, D. Hauglustaine, R.-M. Hu, M. Kageyama, M. Khodri, N. Lebas, G. Levavasseur, M. Marchand, C. Ottlé, P. Peylin, A. Sima, S. Szopa, R. Thiéblemont, N. Vuichard and O. Boucher, 2020. CMIP6 forcing data as implemented in the IPSL-CM6 model. J. Adv. Model. Earth Syst., 12(4): e2019MS001940. 10.1029/2019MS001940
24
Lyu, S.J. and K. Kim, 2005. Subinertial to interannual transport variations in the Korea Strait and their possible mechanisms. Journal of Geophysical Research, 110: C12016. 10.1029/2004JC002651
25
Mauritsen, T., J. Bader, T. Becker, J. Behrens, M. Bittner, R. Brokopf, V. Brovkin, M. Claussen, T. Crueger, M. Esch, I. Fast, S. Fiedler, D. Fläschner, V. Gayler, M. Giorgetta, D.S. Goll, H. Haak, S. Hagemann, C. Hedemann, C. Hohenegger, T. Ilyina, T. Jahns, D. Jimenéz-de-la-Cuesta, J. Jungclaus, T. Kleinen, S. Kloster, D. Kracher, S. Kinne, D. Kleberg, G. Lasslop, L. Kornblueh, J. Marotzke, D. Matei, K. Meraner, U. Mikolajewicz, K. Modali, B. Möbis, W.A. Müller, J.E.M.S. Nabel, C.C.W. Nam, D. Notz, S. Nyawira, H. Paulsen, K. Peters, R. Pincus, H. Pohlmann, J. Pongratz, M. Popp, T.J. Raddatz, S. Rast, R. Redler, C.H. Reick, T. Rohrschneider,
26
Michou, M., P. Nabat, D. Saint-Martin, J. Bock, B. Decharme, M. Mallet, R. Roehrig, R. Seferian, S. Senesi and A. Voldoire, 2020. Present-day and historical aerosol and ozone characteristics in CNRM CMIP6 simulations. J. Adv. Model. Earth Syst., 12: e2019MS001816. 10.1029/2019MS001816
27
Miller, R.L., G.A. Schmidt, L. Nazarenko, S.E. Bauer, M. Kelley, R. Ruedy, G.L. Russell, A. Ackerman, I. Aleinov, M. Bauer, R. Bleck, V. Canuto, G. Cesana, Y. Cheng, T.L. Clune, B. Cook, C.A. Cruz, A.D. Del Genio, G.S. Elsaesser, G. Faluvegi, N.Y. Kiang, D. Kim, A.A. Lacis, A. Leboissetier, A.N. LeGrande, K.K. Lo, J. Marshall, E.E. Matthews, S. McDermid, K. Mezuman, L.T. Murray, V. Oinas, C. Orbe, C.P. García-Pando, J.P. Perlwitz, M.J. Puma, D. Rind, A. Romanou, D.T. Shindell, S. Sun, N. Tausnev, K. Tsigaridis, G. Tselioudis, E. Weng, J. Wu and M.-S. Yao, 2021. CMIP6 historical simulations (1850-2014) with GISS ModelE2.1. J. Adv. Model. Earth Syst., 13(1): e2019MS002034. 10.1029/2019MS002034
28
Müller, W.A., J.H. Jungclaus, T. Mauritsen, J. Baehr, M. Bittner, R. Budich, F. Bunzel, M. Esch, R. Ghosh, H. Haak, T. Ilyina, T. Kleine, L. Kornblueh, H. Li, K. Modali, D. Notz, H. Pohlmann, E. Roeckner, I. Stemmler, F. Tian and J. Marotzke, 2018. A high-resolution version of the Max Planck Instiꠓtute Earth System Model MPI-ESM1.2-HR, J. Adv. Model. Earth Syst., 10: 1383-1413. 10.1029/2017MS001217
29
Na, H., Y. Isoda, K. Kim, Y.H. Kim and S.J. Lyu, 2009. Recent observations in the straits of the East/Japan Sea: A review of hydrography, currents and volume transports. Journal of Marine Systems, 78: 200-205. 10.1016/j.jmarsys.2009.02.018
30
O'Neill, B.C., C. Tebaldi, D.P. van Vuuren, V. Eyring, P. Friedlingstein, G. Hurtt, R. Knutti, E. Kriegler, J.-F. Lamarque, J. Lowe, G.A. Meehl, R. Moss, K. Riahi and B.M. Sanderson, 2016. The Scenario Model Intercomparison Project (ScenarioMIP) for CMIP6. Geosci. Model Dev., 9: 3461-3482. 10.5194/gmd-9-3461-2016
31
Pak, G., Y. Noh, M.-I. Lee, S.-W. Yeh, D. Kim, S.-Y. Kim, J.-L. Lee, H.J. Lee, S.-H. Hyun, K.-Y. Lee, J.-H. Lee, Y.-G. Park, H. Jin, H. Park and Y.H. Kim, 2021. Korea Institute of Ocean Science and Technology Earth System Model and Its Simulation Characteristics. Ocean Sci. J, in press. 10.1007/s12601-021-00001-7
32
Pak, G., Y.H. Kim and Y.-G. Park, 2019. Lagrangian Approach for a New Separation Index of the East Korea Warm Current. Ocean Sci. J., 54: 29-38, DOI: 10.1007/s12601-018-0059-2. 10.1007/s12601-018-0059-2
33
Rayner, N.A., D. Parker, E.B. Horton, C. Folland, L. Alexander, D. Rowell, E. Kent and A. Kaplan, 2003. Global analyses of sea surface temperature, sea ice, and night marine air temperature since the late Nineteenth Century. Journal of Geophysical Research, 108(D14). 10.1029/2002JD002670
34
Roehrig, R., I. Beau, D. Saint-Martin, A. Alias, B. Decharme, J.-F. Guérémy, A. Voldoire, A.Y. Abdel-Lathif, E. Bazile, S. Belamari, S. Blein, D. Bouniol, Y. Bouteloup, J. Cattiaux, F. Chauvin, M. Chevallier, J. Colin, H. Douville, P. Marquet, M. Michou, P. Nabat, T. Oudar, P. Peyrillé, J.-M. Piriou, D. Salas-y-Mélia, R. Séférian and S. Sénési, 2020. The CNRM global atmosphere model ARPEGE-Climat 6.3: description and evaluation. J. Adv. Model. Earth Syst., 12(7): e2020MS002075. 10.1029/2020MS00207533042391PMC7539986
35
Rong, X., J. Li, H. Chen, Y. Xin, J. Su, L. Hua, T. Zhou, Y. Qi, Z. Zhang, G. Zhang and J. Li, 2018. The CAMS climate system model and a basic evaluation of the climatology and climate variability simulation. J. Meteorol. Res., 32: 839-861. 10.1007/s13351-018-8058-x
36
Séférian, R., P. Nabat, M. Michou, D. Saint-Martin, A. Voldoire, J. Colin, B. Decharme, C. Delire, S. Berthet, M. Chevallier, S. Sénési, L. Franchisteguy, J. Vial, M. Mallet, E. Joetzjer, O. Geoffroy, J.-F. Guérémy, M.-P. Moine, R. Msadek, A. Ribes, M. Rocher, R. Roehrig, D. Salas-y-Mélia, E. Sanchez, L. Terray, S. Valcke, R. Waldman, O. Aumont, L. Bopp, J. Deshayes, C. Éthé and G. Madec, 2020. Evaluation of CNRM EarthSystem model, CNRM-ESM2-1: role of Earth system processes in present-day and future climate. J. Adv. Model. Earth Syst., 11: 4182-4227. 10.1029/2019MS001791
37
Sellar, A.A., C.G. Jones, J.P. Mulcahy, Y. Tang, A. Yool, A. Wiltshire, F.M. O'Connor, M. Stringer, R. Hill, J. Palmieri, S. Woodward, L. de Mora, T. Kuhlbrodt, S.T. Rumbold, D.I. Kelley, R. Ellis, C.E. Johnson, J. Walton, N.L. Abraham, M.B. Andrews, T. Andrews, A.T. Archibald, S. Berthou, E. Burke, E. Blockley, K. Carslaw, M. Dalvi, J. Edwards, G.A. Folberth, N. Gedney, P.T. Griffiths, A.B. Harper, M.A. Hendry, A.J. Hewitt, B. Johnson, A. Jones, C.D. Jones, J. Keeble, S. Liddicoat, O. Morgenstern, R.J. Parker, V. Predoi, E. Robertson, A. Siahaan, R.S. Smith, R. Swaminathan, M.T. Woodhouse, G. Zeng and M. Zerroukat, 2019. UKESM1: Description and evaluation of the U. K. Earth System Model. J. Adv. Model. Earth Syst., 11: 4513-4558. 10.1029/2019MS001739
38
Sverdrup, H.U., 1947. Wind-Driven Currents in a Baroclinic Ocean; with Application to the Equatorial Currents of the Eastern Pacific. Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 33(11): 318-26. 10.1073/pnas.33.11.31816588757PMC1079064
39
Tebaldi, C., K. Debeire, V. Eyring, E. Fischer, J. Fyfe, P. Friedlingstein, R. Knutti, J. Lowe, B. O'Neill, B. Sanderson, D. van Vuuren, K. Riahi, M. Meinshausen, Z. Nicholls, K.B. Tokarska, G. Hurtt, E. Kriegler, J.-F. Lamarque, G. Meehl, R. Moss, S.E. Bauer, O. Boucher, V. Brovkin, Y.-H. Byun, M. Dix, S. Gualdi, H. Guo, J.G. John, S. Kharin, Y. Kim, T. Koshiro, L. Ma, D. Olivié, S. Panickal, F. Qiao, X. Rong, N. Rosenbloom, M. Schupfner, R. Séférian, A. Sellar, T. Semmler, X. Shi, Z. Song, C. Steger, R. Stouffer, N. Swart, K. Tachiiri, Q. Tang, H. Tatebe, A. Voldoire, E. Volodin, K. Wyser, X. Xin, S. Yang, Y. Yu and Tilo Ziehn, 2021. Climate model projections from the Scenario Model Intercomparison Project (ScenarioMIP) of CMIP6. Earth System Dynamics, 12(1): 253-293. 10.5194/esd-12-253-2021
40
Voldoire, A., D. Saint-Martin, S. Sénési, B. Decharme, A. Alias, M. Chevallier, J. Colin, J.-F. Guérémy, M. Michou, M.-P. Moine, P. Nabat, R. Roehrig, D. Salas y Mélia, R. Séférian, S. Valcke, I. Beau, S. Belamari, S. Berthet, C. Cassou, J. Cattiaux, J. Deshayes, H. Douville, C. Ethé, L. Franchistéguy, O. Geoffroy, C. Lévy, G. Madec, Y. Meurdesoif, R. Msadek, A. Ribes, E. Sanchez-Gomez, L. Terray and R. Waldman, 2019. Evaluation of CMIP6 DECK experiments with CNRM-CM6-1. J. Adv. Model. Earth Syst., 11: 2177-2213. 10.1029/2019MS001683
41
Volodin, E.M., E.V. Mortikov, S.V. Kostrykin, V.Y. Galin, V.N. Lykossov, A.S. Gritsun, N.A. Diansky, A.V. Gusev, N.G. Iakovlev, A.A. Shestakova and S.V. Emelina, 2018. Simulation of the modern climate using the INM-CM48 climate model. Russ. J. Numer. Anal. Math. Model., 33: 367-374. 10.1515/rnam-2018-0032
42
Volodin, E.M., E.V. Mortikov, S.V. Kostrykin, V.Y. Galin, V.N. Lykossov, N.A. Diansky, A.V. Gusev and N.G. Iakovlev, 2017. Simulation of the present-day climate with the climate model INMCM5. Clim. Dynam, 49: 3715-3734. 10.1007/s00382-017-3539-7
43
Williams, K.D., D. Copsey, E.W. Blockley, A. Bodas-Salcedo, D. Calvert, R. Comer, P. Davis, T. Graham, H.T. Hewitt, R. Hill, P. Hyder, S. Ineson, T.C. Johns, A.B. Keen, R.W. Lee, A. Megann, S.F. Milton, J.G.L. Rae, M.J. Roberts, A.A. Scaife, R. Schiemann, D. Storkey, L. Thorpe, I.G. Watterson, D.N. Walters, A. West, R.A. Wood, T. Woollings and P.K. Xavier, 2017. The Met Office Global Coupled model 3.0 and 3.1 (GC3.0 and GC3.1) configurations. J. Adv. Model. Earth Syst., 10: 357-380. 10.1002/2017MS001115
44
Wu, L., W. Cai, L. Zhang, H. Nakamura, A. Timmermann, T. Joyce, M. McPhaden, M. Alexander, B. Qiu, M. Visbeck, P.P. Chang, B. Giese and L. Wu, 2012. Enhanced warming over the global subtropical western boundary currents. Nature Climate Change. 2: 161-166. 10.1038/nclimate1353
45
Wu, T., Y. Lu, Y. Fang, X. Xin, L. Li, W. Li, W. Jie, J. Zhang, Y. Liu, L. Zhang, F. Zhang, Y. Zhang, F. Wu, J. Li, M. Chu, Z. Wang, X. Shi, X. Liu, M. Wei, A. Huang, Y. Zhang and X. Liu, 2019. The Beijing Climate Center Climate System Model (BCC-CSM): the main progress from CMIP5 to CMIP6. Geosci. Model Dev., 12: 1573-1600. 10.5194/gmd-12-1573-2019
46
Xin, X.-G., T.-W. Wu, J. Zhang, F. Zhang, W.-P. Li, Y.-W. Zhang, Y.-X. Lu, Y.-J. Fang, W.-H. Jie, L. Zhang, M. Dong, X.-L. Shi, J.-L. Li, M. Chu, Q.-X. Liu and J.-H. Yan, 2019. Introduction of BCC models and its participation in CMIP6. Clim. Change Res., 15: 533-539.
47
Yukimoto, S., H. Kawai, T. Koshiro, N. Oshima, K. Yoshida, S. Urakawa, H. Tsujino, M. Deushi, T. Tanaka, M. Hosaka, S. Yabu, H. Yoshimura, E. Shindo, R. Mizuta, A. Obata, Y. Adachi and M. Ishii, 2019. The Meteorological Research Institute Earth System Model version 2.0, MRI-ESM2.0: Description and basic evaluation of the physical component. J. Meteorol. Soc. Jpn., 97: 931-965. 10.2151/jmsj.2019-051
48
Ziehn, T., M.A. Chamberlain, R.M. Law, A. Lenton, R.W. Bodman, M. Dix, L. Stevens, Y.-P. Wang and J. Srbinovsky, 2020. The Australian Earth System Model: ACCESS-ESM1.5. J. South. Hemisphere Earth Syst. Sci., 70: 193-214. 10.1071/ES19035
페이지 상단으로 이동하기