A Global Assessment of Bimodality Underlying Normalized Drought Indices (SPI and SPEI)
이 전 지구적 평가는 SPI 및 SPEI와 같은 정규화된 가뭄 지수의 기초가 되는 단봉형 분포 가정이 대부분의 지역과 응용 분야에서 유효하며, 양봉형 분포는 주로 건조하고 계절성이 강한 지역의 짧은 누적 기간에서 제한적으로 나타나는 드문 현상으로서, 이는 실제 기후 과정보다는 데이터 아티팩트에서 기인하는 경우가 많다는 것을 확인해 준다.
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수십 년 동안 기상학자들과 수자원 관리자들은 특정 지역이 위기에 처했는지를 결정하기 위해 가뭄을 측정하는 특정한 방식에 의존해 왔습니다. 그들은 단순히 어제 비가 얼마나 내렸는지만을 보는 것이 아니라, 3개월 또는 1년과 같은 일정 기간 동안 비가 얼마나 내렸는지를 살펴보고, 그 총량을 해당 시기의 일반적인 수치와 비교합니다. 이러한 비교를 통해 우리는 특정 장소가 평소보다 습한지 혹은 건조한지를 알려주는 점수를 만들어냅니다. 이 원시 숫자들을 하나의 점수로 바꾸기 위해, 과학자들은 강수 패턴이 어떤 지역에서든 단일하고 매끄러운 곡선을 따른다고 가정하는 수학적 도구를 사용합니다. 가운데에 하나의 정점이 있는 언덕을 상상해 보십시오. 이 모양은 대부분의 해가 평균적이며, 매우 습하거나 매우 건조한 해는 적고, 이러한 상태 사이의 변화가 점진적임을 시사합니다. 이 가정은 전 세계 가뭄 모니터링의 토대가 되어 왔지만, 지금까지 그 누구도 실제 세상이 모든 곳에서 이 단일 언덕 형태에 부합하는지 철저히 확인해 본 적이 없습니다.
연구팀은 이 오래된 가정을 전 지구적으로 테스트하기 위해 연구를 시작했습니다. 그들은 가뭄 점수를 계산하는 데 사용되는 강수 데이터가 언제 단일한 정점이 아닌 두 개의 뚜렷한 정점을 형성하는지 알고 싶었습니다. 현실 세계에서 두 개의 정점이 있는 패턴은 한 지역에 두 가지의 매우 다른 유형의 날씨가 존재함을 의미합니다. 예를 들어, 매우 건조한 해들의 집단과 매우 습한 해들의 별도 집단이 존재하며, 그 중간 단계의 해는 거의 없는 경우입니다. 만약 이러한 '두 개의 언덕' 패턴이 존재한다면, 가뭄을 측정하는 표준 수학적 도구는 오해를 불러일으킬 수 있으며, 잠재적으로 건조한 시기의 실제 심각성을 숨기거나 습한 시기를 잘못 식별할 수도 있습니다. 연구진은 1901년부터 2021년까지의 강수 데이터를 조사하여, 이러한 두 개의 정점 행동이 기후의 일반적인 특징인지 아니면 드문 예외인지를 살펴보았습니다.
두 개의 주요 글로벌 기후 데이터 세트를 분석한 이 연구는, 두 개의 정점 패턴에 대한 우려가 대부분의 지역에서 근거 없는 것으로 밝혀졌습니다. 연구진은 단일 언덕 가정이 대다수의 지역과 거의 모든 계절에서 유효하다는 것을 발견했습니다. 이봉성(bimodality), 즉 두 개의 정점을 갖는다는 과학적 용어는 드문 현상으로 나타났습니다. 이 패턴이 나타날 때는 사하라 사막의 가장자리, 아라비아 반도, 그리고 호주와 남미 일부 지역과 같은 덥고 건조한 지역에서만 거의 독점적으로 관찰되었습니다. 심지어 이러한 건조한 지역에서도, 두 개의 정점 패턴은 3개월간의 강수 누적량과 같이 매우 짧은 시간 범위를 볼 때만 나타났습니다. 연구진이 6개월 또는 1년과 같은 더 긴 기간을 살펴보자, 두 개의 정점은 사라지고 다시 하나의 매끄러운 곡선으로 합쳐졌습니다. 이는 건조한 사막의 특정 달에는 두 가지의 뚜렷한 기상 모드가 존재할 수 있지만, 더 긴 기간 동안의 기후는 이러한 차이를 완화시킨다는 것을 시사합니다.
연구진은 왜 어떤 데이터가 두 개의 정점을 보여주는 것처럼 보이는지를 조사했습니다. 그들은 많은 사례에서 나타나는 겉보기의 두 정점 패턴이 자연에 의한 것이 아니라 데이터 자체의 오류에 의해 발생했다는 것을 발견했습니다. 일부 지역의 기록에는 결측치를 적절한 표시 없이 평균값으로 채워 넣었기 때문에 발생하는 동일한 숫자의 긴 구간이 포함되어 있었습니다. 다른 곳에서는 데이터가 몇 개의 특정 숫자로 반올림되어, 두 번째 정점처럼 보이는 인위적인 스파이크를 만들어냈습니다. 이러한 데이터 오류를 제거하자, 진정한 두 정점 패턴을 보이는 지역의 수가 크게 줄어들었습니다. 또한 연구진은 강수량이 0인 날을 포함하는 것이 결과에 미치는 영향을 살펴보았습니다. 0의 강수량을 포함하는 것이 건조한 지역에서 두 정점의 출현을 증가시키기는 했지만, 연구진은 표준 가뭄 계산법이 보통 이러한 0을 별도로 처리하므로 이것이 대부분의 사용자에게 큰 실질적인 문제는 아니라고 언급했습니다.
연구진은 증발량과 식물의 수분 이용량을 함께 고려하는 더 복잡한 버전의 지수와 표준 강수 지수를 비교했을 때, 결과가 일관되게 나타난다는 것을 확인했습니다. 더 복잡한 버전은 두 정점 패턴이 나타나는 사례가 훨씬 더 적음을 보여주었는데, 이는 더 많은 물리적 세부 사항을 계산에 추가하는 것이 오히려 데이터를 하나의 매끄러운 곡선처럼 보이게 만든다는 것을 시사합니다. 이 연구는 이봉성이 가뭄 모니터링의 규칙을 위반할 것이라는 우려가 과장되었다고 결론지었습니다. 지구의 압도적인 대다수 지역에서, 그리고 가뭄 모니터들이 가장 흔히 사용하는 시간 규모에서, 단일 곡선 모델은 정확합니다. 모델이 어려움을 겪을 수 있는 몇 안 되는 곳은 북위 30도에서 남위 30도 사이의 특정하고 계절성이 강한 건조 기후 지역이며, 이는 매우 짧은 시간 범위를 볼 때만 해당됩니다.
이 발견은 가뭄을 추적하는 과학자들과 관계자들에게 안도감을 줍니다. 이는 그들이 대부분의 세계를 위해 시스템을 전면 개편할 필요 없이, 확립되고 신뢰할 수 있는 가뭄 점수 계산법을 계속 사용할 수 있음을 의미합니다. 그러나 이 연구는 뚜렷한 습윤 및 건조 계절을 가진 건조 지역에서 일하는 이들에게 구체적인 경고를 제공합니다. 이러한 특정 구역, 특히 3개월의 짧은 창을 사용할 때는 데이터가 두 개의 뚜렷한 정점을 가지고 있지 않은지 빠르게 확인하는 것이 현명합니다. 만약 두 개의 정점이 발견된다면 이를 처리할 수 있는 더 발전된 수학적 도구들이 존재하지만, 이는 아주 적은 사례에서만 필요합니다. 이 연구는 단순한 단일 곡선 접근 방식이 놀라운 정확도로 지구 기후의 복잡성을 다루며 견고하다는 것을 확인해주었으며, 드문 예외들은 근본적인 과학적 결함이라기보다는 대개 데이터의 특이한 현상임을 입증했습니다.
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