Local temperatures rapidly depart from historical experience beyond 1.5°C

수십 년 동안 과학자들은 지구의 평균 기온이 산업화 이전 기준치를 넘어 상승하는 것을 추적해 왔습니다. 하지만 특정 마을, 도시, 숲에 사는 사람들에게 이야기는 단순히 전 지구적 평균에 관한 것이 아니라, 그들이 매일 경험하는 지역 날씨에 관한 것입니다. 기후 과학에는 오랫동안 머물러 있는 중요한 질문이 있습니다. 바로 열기가 언제 영구적이 되는가 하는 점입니다. 단 한 번의 기록적인 여름과, 인류 사회와 자연 생태계가 기대하며 진화해 온 온도 범위로 지역 기후가 다시는 내려가지 않는 미래 사이에는 차이가 있습니다. 과학자들은 이를 '온난 상태(warm state)'라고 부르는데, 이는 연평균 기온이 역사적 기록에서 관찰된 최고 수준 위에 머물며 과거의 익숙한 서늘함으로 결코 돌아가지 않는 상태를 의미합니다. 이러한 변화가 언제 발생하는지 이해하는 것은 매우 중요한데, 우리의 기반 시설, 작물, 그리고 생태계가 모두 기후가 결국 역사적 정상 범위로 돌아갈 것이라는 가정 위에 구축되었기 때문입니다. 만약 그 회귀가 결코 일어나지 않는다면, 세상을 설계하기 위한 기준점들은 사라지게 됩니다.

옥스퍼드 대학교 연구진의 새로운 연구는 이 불확실성을 해결하기 위해 다른 질문을 던지며 이 문제에 접근합니다. 그들은 특정 도시가 열기 기록을 깨뜨릴 정확한 해를 예측하려 하는 대신, 다음과 같이 물었습니다. 특정한 수준의 지구 온난화가 발생했을 때, 지역 기온이 남은 세기 동안 역사적 최댓값보다 영구적으로 높게 유지될 가능성은 얼마나 되는가? 이 질문에 답하기 위해 연구팀은 방대한 컴퓨터 시뮬레이션 라이브러리를 활용했습니다. 그들은 408개의 서로 다른 기후 시뮬레이션에 정교한 컴퓨터 프로그램인 인공지능의 일종인 신경망을 학습시켰습니다. 이 시뮬레이션들은 다양한 가능한 미래들을 나타내지만, 연구진은 온실가스 배출량이 계속 증가하다가 결국 안정화되는 현재의 글로벌 정책 약속과 밀접하게 일치하는 특정 경로에 집중했습니다. 이 프로그램은 각 지역의 기후 역사에서 나타나는 패턴, 예를 들어 온도가 자연적으로 얼마나 변동하는지, 그리고 온난화 추세가 얼마나 빠르게 가속화되는지 등을 인식하도록 학습되었습니다. 그런 다음 프로그램은 지구가 특정 온난화 이정표(산업화 이전 대비 1.5도, 2도, 2.5도, 3도 상승)에 도달했을 때, 특정 장소가 영구적인 '온난 상태'에 진입할 확률을 계산했습니다.

결과는 냉혹하고 가속화되는 현실을 보여줍니다. 지구 온난화 수준이 1.5도일 때 상황은 비교적 통제된 상태를 유지합니다. 이 시뮬레이션들에 따르면, 세계 육지 면적의 단 2.2%만이 이 영구적인 온난 상태에 진입할 가능성이 매우 높은 것으로 나타났습니다. 그러나 추가적인 0.5도의 온난화가 더해지면 상황은 극적으로 변합니다. 지구가 2도만큼 따뜻해지면, 이 새로운 전례 없는 기후에 갇히게 되는 육지 면적은 전 세계 육지 표면의 40.3%까지 급격히 확장됩니다. 이것은 단순한 지리적 변화가 아니라 인류의 변화입니다. 지구 온도가 2도에 도상할 때쯤이면, 현재 지구에 거주하는 인구의 거의 절반이 연평균 기온이 역사적 최댓값 아래로 다시는 떨어지지 않는 지역에 살게 됩니다. 온난화가 2.5도와 3도로 계속 진행됨에 따라 이 수치는 더욱 높아져, 결국 세계 인구의 96%와 세계 지상 식생의 거의 80%를 이러한 지속적인 기록적 조건에 노출시키게 됩니다.

또한 이 연구는 왜 이전의 추정치들이 오해의 소지가 있었는지를 명확히 밝힙니다. 이전의 연구들은 종 often 기후 모델을 하나의 통일된 목소리로 취급하여, 기후가 변화하는 정확한 날짜를 찾기 위해 모델들을 평균화하곤 했습니다. 옥스퍼드 팀은 이러한 접근 방식이 결정적인 세부 사항, 즉 자연적이고 무작위적인 날씨 변동의 역할을 놓친다는 것을 발견했습니다. 그들의 시뮬레이션에서, 동일한 시나리오를 실행하는 두 개의 똑같은 기후 모델이라 할지라도 오슬로와 같은 특정 도시에서는 판이하게 다른 결과를 낼 수 있었습니다. 한 번의 실행에서는 해당 도시가 2058년에 영구적인 온난 상태에 진입할 수 있지만, 다른 실행에서는 2091년이 되어서야 그 일이 일어날 수도 있습니다. 이러한 수십 년의 차이는 날씨의 자연적인 오르내림 때문에 발생하며, 이는 열기가 영구적으로 변하는 순간을 늦추거나 앞당길 수 있습니다. 연구진은 신경망이 이러한 지역적 변동과 각 장소의 특수한 역사를 고려하도록 학습시킴으로써, 단순한 평균보다 훨씬 더 신뢰할 수 있는 도구를 만들었습니다. 그들은 본 적 없는 다른 기후 모델들을 대상으로 검증 작업을 수행함으로써, 프로그램이 단순히 전 지구적 평균을 바탕으로 추측하는 것이 아니라 각 장소의 고유한 기후 역사를 바탕으로 결과를 정확하게 예측할 수 있음을 증명했습니다.

이 연구 결과가 주는 시사점은 심오합니다. 이 연구는 기후가 가끔 기록을 깨는 상태에서 기록을 영구적으로 초과하는 상태로 전환되는 과정이 느리고 선형적인 미끄러짐이 아니라, 1.5도에서 2도 사이에서 급격히 가속화되는 빠른 확장의 과정임을 시사합니다. 열대 지역은 기후 변동이 다른 지역보다 자연적으로 적기 때문에 이 변화를 가장 먼저 경험하게 됩니다. 그러나 이 연구는 이것이 먼 미래의 문제가 아니라, 현재의 정책들이 이미 세계를 향해 설정하고 있는 궤적임을 강조합니다. 시뮬레이션에 따르면 오늘날의 정치적 약속에 가장 근접한 배출 경로 하에서, 급격히 증가하는 인류의 일부와 지구의 식생은 과거와 유사한 사례가 없는 미래에 처하게 될 것입니다. 이 연구는 모든 도시에서 이 일이 일어날 정확한 해를 예측한다고 주장하는 것이 아니라, 매우 높은 신뢰도로 위험 지도를 제공하며, 과거로부터의 이러한 영구적인 이탈을 피할 수 있는 창구가 빠르게 닫히고 있으며 그 결과가 이전에 이해되었던 것보다 훨씬 더 광범위하다는 것을 보여줍니다.