Huge spread in CMIP6 diffuse radiation impairs carbon budget estimates

지표면에 도달하는 햇빛은 단일하고 균일한 광선이 아닙니다. 햇빛은 태양으로부터 직선으로 이동하는 직사광선과 구름, 먼지, 대기 중의 가스 분자에 부딪혀 흩어진 산란광이라는 두 가지 뚜렷한 형태로 도착합니다. 산란광이라고 알려진 이 확산 복사는 직사광선과는 다르게 행동합니다. 직사광선은 숲의 상층부 캐노피를 밝게 비추는 경향이 있어 종종 그 아래의 잎들을 깊은 그림자 속에 남겨두는 반면, 확산광은 모든 방향으로 퍼져 나갑니다. 이 확산광은 식생 속 더 깊숙이 침투하여, 그렇지 않았다면 어두웠을 그늘진 잎들까지 빛을 비춥니다. 이러한 추가적인 조명은 식물이 더 효율적으로 광합성을 할 수 있게 하여, 결과적으로 숲 전체를 공기 중의 이산화탄소를 흡수하는 더 생산적인 엔진으로 변화시킵니다. 이 과정은 대기의 구름 및 입자와 지구의 숲을 직접적으로 연결하기 때문에, 얼마나 많은 산란광이 지표면에 도달하는지를 이해하는 것은 지구가 저장할 수 있는 탄소량을 계산하는 데 필수적입니다.

태평양 북서부 국립연구소(Pacific Northwest National Laboratory)의 한 연구자는 최근 현대 기후 모델들이 이러한 특정 유형의 햇빛을 얼마나 잘 포착하는지 조사했습니다. 연구진은 과학자들이 미래의 기후 변화를 투영하고 과거의 환경 변화를 이해하기 위해 사용하는 복잡한 컴퓨터 시뮬레이션인 16개의 서로 다른 전 지구 기후 모델로부터 얻은 데이터를 검토했습니다. 이 모델들은 전 지구 탄소 예산(대기로 방출되는 탄소와 식물 및 해양에 의해 흡수되는 탄소 사이의 균형)을 추정하는 주요 도구입니다. 연구자는 2000년부터 2014년까지의 역사적 기간에 초점을 맞추어, 모델이 예측한 값과 전 세계 기상 관측소에서 실제로 측정된 값을 비교했습니다. 그들의 목표는 모델들이 지표면에 도달하는 확산 복사량에 대해 서로 일치하는지, 그리고 현실과 일치하는지를 확인하는 것이었습니다.

연구 결과, 모델들 사이에 놀라운 불일치가 드러났습니다. 연구자가 전 지구 평균을 살펴보았을 때, 확산 복사에 대한 추정치는 거의 3배 가까이 차이가 났습니다. 어떤 모델은 매우 적은 양의 산란광을 예측한 반면, 다른 모델은 거의 3배나 더 많은 양을 예측했습니다. 이러한 격차는 육지 위에서 더욱 두드러졌는데, 가장 높은 추정치와 가장 낮은 추정치 사이의 차이가 3배에 달했습니다. 문제는 모델들이 서로 의견이 갈린다는 것뿐만 아니라, 실제 관측값과도 일치하지 않는다는 점이었습니다. 연구팀이 모든 모델의 평균값을 수천 개의 지상 측정값과 비교했을 때, 모델들은 특히 식물이 가장 활발하게 활동하는 성장기 동안 확산광의 양을 지속적으로 과소평가하고 있다는 사실을 발견했습니다. 예를 들어, 북반구의 경우 여름철 동안 산란광의 정점 수치를 상당한 차이로 놓쳤는데, 이는 이러한 시뮬레이션이 대기와 지표면 사이의 상호작용을 처리하는 방식에 체계적인 오류가 있음을 시사합니다.

이러한 불일치는 산란광의 양이 식물의 탄소 흡수량에 직접적인 영향을 미치기 때문에 중요합니다. 연구자는 확산 복사에 대한 모델들의 추정치 폭이 넓은 것이 식물 성장에 대한 예측의 거대한 불확별성으로 이어질 수 있다고 계산했습니다. 만약 모델들이 숲에 도달하는 산란광의 양에 대해 틀린 것이라면, 그 숲이 얼마나 많은 탄소를 저장하고 있는지에 대해서도 틀렸을 가능성이 높습니다. 연구는 이러한 불확실성이 연간 수십억 톤의 탄소에 달할 수 있다고 제안하며, 이는 현재 전 세계 육지 생태계가 흡수하는 총량과 맞먹는 수치입니다. 모델 추정치의 편차가 특히 넓은 열대 지역의 경우, 탄소 흡수량의 불확실성은 총 흡수량의 13%를 초 exceed할 수 있습니다. 이는 기후 정책에 중요한 역할을 하는 미래의 탄소 흡수원(carbon sinks)에 대한 현재의 전망이 식물의 햇빛 반응에 관한 불안정한 토대 위에 세워져 있을 수 있음을 의미합니다.

문제의 근원은 이러한 모델들이 어떻게 구축되는지에 있는 것으로 보입니다. 직사광과 산란광의 분리를 계산하는 방식은 구름과 대기 입자에 대한 복잡한 공식에 의존하는데, 이 공식들은 아직 완전히 이해되거나 정확하게 표현되지 않았습니다. 더욱이, 이 시스템 내에서 사용되는 많은 지표 모델들은 숲을 통과하는 빛의 움직임을 단순화하여, 햇빛을 받는 잎과 그늘진 잎이 존재하는 복잡한 구조가 아닌 단일 층으로 취급하곤 합니다. 이러한 단순화는 확산광의 '시비 효과(fertilization effect)', 즉 추가적인 조명이 식물 공동체 전체의 생산성을 높이는 현상을 포착하지 못합니다. 연구자는 동일한 기관에서 구축되었고 유사한 핵심 대기 구성 요소를 사용하는 모델들조차 동일한 지역에 대해 매우 다른 결과를 생성했다는 점을 언급하며, 이것이 단순히 데이터의 차이가 아니라 물리 법칙을 시뮬레이션하는 방식의 근본적인 차이임을 강조했습니다.

연구는 지구의 탄소 순환을 더 잘 이해하기 위해서 과학자들이 확산 복사의 표현을 올바르게 만드는 것을 우선순위에 두어야 한다고 결론짓습니다. 여기에는 특히 현재 데이터가 부족한 외딴 열대 우림에서의 산란광에 대한 더 나은 관측과, 빛이 식생과 상호작용하는 방식을 모델링하는 더 정교한 방법이 포함됩니다. 차세대 기후 모델을 준비하는 과정에서, 저자는 확산 복사를 기록하고 평가하는 방식을 표준화하는 것이 더 이상 선택 사항이 아니라고 주장합니다. 이 사각지대를 해결하지 않는다면, 전 지구 탄소 예산에 대한 불확실성은 기후 행동을 위한 신뢰할 수 있는 지침을 제공하기에는 너무 큰 상태로 남을 것입니다. 앞으로의 길은 다음 세대의 시뮬레이션이 지구의 생명을 유지하는 데 있어 산란된 햇빛의 미묘하지만 강력한 역할을 정확하게 반영할 수 있도록 보장하기 위한 협력적인 노력을 요구합니다.