Seven reanalyses, seven answers: ocean product choice can flip tropical-cyclone intensity conclusions
본 연구는 해양 재분석 산출물의 선택이 추정된 열대 저기압 강도 및 열 잠재력에 있어 유의미하고, 분지 의존적이며, 시간 가변적인 편향을 유발하여 종종 폭풍의 세기와 추세에 관한 결론을 뒤바꿀 수 있음을 입증하며, 따라서 이러한 분석에 단일 데이터셋에 의존하는 것에 대해 경고한다.
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열대 저기압은 단순히 바람과 비가 휘몰아치는 폭풍이 아닙니다. 그것은 해양의 따뜻한 표면으로부터 에너지를 끌어오는 열기관입니다. 폭풍이 얼마나 강력해질 수 있는지를 이해하기 위해, 과학자들은 두 가지 주요 요소를 살펴봅니다. 바로 해수면 온도와 그 바로 아래 물속에 저장된 열입니다. 표면 온도가 엔진의 상단에 있는 연료 역할을 한다면, 더 깊은 곳의 온도는 폭풍이 표면수를 뒤섞는 동안에도 엔진을 계속 돌아가게 하는 저장고 역할을 합니다. 만약 따뜻한 물층이 깊다면, 폭풍은 거대하고 파괴적으로 성장할 수 있습니다. 반대로 따뜻한 층이 얇다면, 폭풍은 아래쪽의 차가운 물을 빠르게 뒤섞게 되며, 이는 마치 브레이크처럼 작용하여 폭풍의 강도를 제한합니다. 수십 년 동안 연구자들은 직접적인 측정값이 누락된 부분을 채우기 위해, 해양 조건의 역사를 재구성하는 '재분석(reanalyses)'이라 불리는 컴퓨터 모델에 의존해 왔습니다. 이 모델들은 지구가 온난화됨에 따라 폭풍이 어떻게 변할지 예측하는 데 필수적이지만, 지금까지는 서로 다른 모델들이 해양의 열에 대해 동일한 이야기를 하는지 체계적으로 확인한 적이 없었습니다.
중국 국방과학기술대학교의 연구진은 1993년부터 2020년까지 약 30년 동안 7개의 서로 다른 해양 모델을 조사함으로써 이러한 일관성을 테스트하기로 했습니다. 그들은 2,441개의 열대 저기압 경로를 추적했으며, 각 모델이 폭풍이 도착하기 직전의 해양 조건에 대해 무엇을 말하고 있는지 비교했습니다. 모델을 검증하기 위해, 그들은 표면에 떠 있는 표류 부이(drifting buoys)의 실제 데이터와 다양한 깊이의 온도를 측정하는 아르고 플로트(Argo floats)라 불리는 전 세계적인 수중 센서 네트워크를 사용했습니다. 목표는 간단했습니다. 특정 모델을 선택하는 것이 폭풍이 얼마나 강력할 수 있는지에 대한 결론을 바꿀 수 있는지 확인하는 것이었습니다. 결과는 놀라웠습니다. 모델의 선택은 단순히 수치를 약간 조정하는 수준이 아니라, 결론 자체를 완전히 뒤집을 수 있었습니다.
연구 결과, 모델들은 해양 표면 온도에 대해 상당한 의견 차이를 보였으며, 이러한 불일치는 폭풍이 발생하는 위치에 따라 크게 달랐습니다. 서태평양과 같은 일부 지역에서는 한 모델이 지속적으로 실제보다 더 따뜻한 물을 보여준 반면, 다른 모델은 훨씬 더 차가운 물을 보여주었습니다. 북대서양에서는 대부분의 모델이 표류 부이가 측정한 것보다 물이 더 차갑다는 점에는 동의했지만, 남인도양에서는 대부분의 모델이 더 따뜻한 것으로 나타났습니다. 이는 단 하나의 폭풍에 대해서도, 어떤 모델은 해양이 거대한 허리케인을 일으킬 준비가 되었다고 제안하는 반면, 다른 모델은 연료가 불충분하다고 제안할 수 있음을 의미했습니다. 연구진은 이러한 표면 오차가 단순한 표면의 문제가 아니라, 모델이 하부의 깊은 곳에 저장된 열을 처리하는 방식과 연관되어 있다는 것을 발견했습니다.
가장 놀라운 발견은 표면 온도가 가장 낮았던 모델들이 실제로는 해저에 가장 깊은 열 저장고가 존재한다고 주장했다는 점입니다. 가장 차가운 표면 온도를 보여준 한 모델은 해양이 가진 열에너지를 다른 어떤 모델보다도 과다하게 추정하여, 폭풍의 잠재적 연료를 +3.4 kJ cm⁻²만큼 과대평가했습니다. 이는 겉보기에 "안전해" 보이는 모델이 실제로는 가장 위험한 조건을 예측하고 있다는 역설을 만들어냈습니다. 연구진이 서로 다른 해양 데이터를 바탕으로 이론적인 최대 강도를 계산했을 때, 모델들의 순위는 완전히 뒤바뀌었습니다. 표면 온도만을 기준으로 가장 강한 폭풍을 예측했던 모델은, 심해 열을 고려했을 때 가장 약한 폭풍을 예측하는 모델이 되었습니다. 최선과 최악의 모델 사이의 예측된 폭풍 강도 차이는 작은 격차에서 시작하여, 폭풍의 등급을 메이저 허리케인에서 약한 시스템으로 바꿀 수 있을 만큼 큰 차이로 벌어졌습니다.
이러한 불일치는 단순히 모델마다 평균값이 다르다는 문제가 아니었습니다. 그것은 폭풍의 강도에 따라 달라졌습니다. 약한 폭풍의 경우 모델들은 대체로 일치했지만, 가장 강력한 5등급 폭풍에 이르러서는 불일치가 정점에 달했습니다. 이 최고 강도 단계에서, 약한 폭풍에 대한 해양 열을 잘 추적했던 두 모델은 갑자기 가장 강한 폭sum에 대해 막대한 열 부족 현상을 보인 반면, 다른 모델들은 열 과잉을 보여주었습니다. 이는 가장 위험한 폭풍에 대해, 어떤 모델의 데이터를 선택하느냐에 따라 과학자들이 폭풍이 정점에 도달할 능력이 있다고 결론 내릴 수도 있고, 혹은 연료 부족으로 인해 억제되고 있다고 결론 내릴 수도 있음을 의미하며, 더 나은 데이터 없이는 어느 쪽이 사실인지 알 방법이 없다는 것을 뜻합니다. 또한 연구진은 이러한 모델의 오류가 시간에 따라 안정적이지 않다는 것을 발견했습니다. 한 모델의 편향(bias)은 2012년경에 부호가 바뀌었는데, 이는 해양이 변했기 때문이 아니라 모델의 생산 프로세스가 새로운 시스템으로 전환되었기 때문입니다. 이 데이터상의 "단계적 변화(step)"는 가짜 추세를 만들어내어, 실제로는 해양의 연료 공급 능력이 감소한 것이 아님에도 불구하고 마치 감소하고 있는 것처럼 보이게 만들었습니다.
연구진은 단 하나의 해양 모델에 의존하여 열대 저기압의 변화를 연구하는 것은 위험하며 잘못된 답을 낼 수 있다고 결론지었습니다. 모델들이 표면과 심해 모두에서 근본적으로 불일치하고, 그 오류가 시간과 세계 각 지역에 따라 변하기 때문에, 단 하나의 모델만을 사용하는 연구는 실제 해양이 아닌 모델의 결함을 측정하는 것이 될 수 있기 때문입니다. 연구팀은 태평양의 표면 온도 연구나 인도양의 심해 열 연구와 같이 특정 작업에 어떤 모델을 사용할지에 대한 가이드를 제공했지만, 핵심 메시지는 명확했습니다. 폭풍의 강도에 미치는 해양의 역할은 이전에 생각했던 것보다 훨씬 더 복잡하고 불확실하다는 것입니다. 모델들이 서로 일치하고 실제 관측값과 일치하도록 개선되기 전까지, 미래의 폭풍이 얼마나 강력해질지에 대한 우리의 이해는 우리가 측정 도구로 사용하는 바로 그 도구들에 의해 가려져 있습니다.
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