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기후학

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학문명기후학

기후학(氣候學, 영어: climatology, climate science)은 지구의 기후를 과학적으로 연구하는 학문으로, 보통 최소 30년 이상의 기간 동안 평균화된 기상 상태로 정의된다.[1] 기후는 장기간에서 무한한 기간 동안의 대기 상태를 다루는 반면, 기상은 상대적으로 짧은 기간 동안의 대기 상태를 의미한다. 주요 연구 주제는 기후 변동, 기후 변화의 메커니즘 및 현대 기후 변화에 대한 연구이다.[2][3] 이 연구 분야는 대기과학의 일부이자 지구과학 중 하나인 자연지리학의 한 분과로 간주된다. 기후학은 해양학 및 생물지구화학의 일부 측면도 포함한다.

기후학자들이 사용하는 주요 방법은 관측 데이터를 분석하고 기후를 결정하는 물리적 과정을 모델링하는 것이다. 단기 일기예보는 더 장기적인 기후 현상에 대한 지식의 관점에서 해석될 수 있다. 예를 들어 엘니뇨 남방진동(ENSO), 매든-줄리안 진동(MJO), 북대서양 진동(NAO), 북극진동(AO), 태평양 십년 주기 진동(PDO), 그리고 대서양 다십년 주기 진동(IPO)과 같은 기후 주기 등이 있다. 기후 모형은 기상 및 기후 시스템의 역학 연구부터 미래 기후 예측에 이르기까지 다양한 목적으로 사용된다.[2]

역사

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기후에 대한 공식적인 연구는 그리스인들이 시작했다. 사실 "기후(climate)"라는 단어는 "경사"를 의미하는 그리스어 klima에서 유래했으며, 이는 지구 자전축의 경사를 가리킨다. 기후에 관한 고전 텍스트 중 아마도 가장 영향력 있는 것은 기원전 400년경 히포크라테스가 쓴 《공기, 물, 장소에 관하여》(On Airs, Water and Places)일 것이다.[4] 이 저작은 기후가 인간의 건강에 미치는 영향과 아시아와 유럽 간의 문화적 차이에 대해 언급했다.[4] 기후가 그 환경에 따라 어떤 인구 집단이 우월해지는지를 결정한다는 기후 결정론(climatic determinism) 아이디어는 역사 전반에 걸쳐 영향력을 유지했다.[4] 중국의 과학자 심괄(1031~1095)은 옌저우(현재의 산시성 옌안시) 근처 지하에서 발견된 석화된 대나무를 관찰한 후 기후가 방대한 시간에 걸쳐 자연적으로 변화한다고 추론했다. 당시 그 지역은 대나무가 자라기에 부적합한 건조 기후 지역이었기 때문이다.[5]

과학 혁명 기간 동안 온도계와 기압계의 발명은 체계적인 기록 보관을 가능하게 했으며, 이는 영국에서 일찍이 1640~1642년에 시작되었다.[4] 초기 기후 연구자로는 에드먼드 핼리가 있는데, 그는 남반구 항해 후 1686년에 무역풍 지도를 발표했다. 벤저민 프랭클린(1706~1790)은 북아메리카에서 유럽으로 우편물을 보낼 때 사용하기 위해 멕시코 만류의 경로를 처음으로 지도화했다. 프랜시스 골턴(1822~1911)은 고기압(anticyclone)이라는 용어를 고안했다.[6] 헬무트 랜즈버그(1906~1985)는 기후학에서 통계 분석의 사용을 장려했다.

20세기 초 기후학은 주로 지역 기후의 기술에 중점을 두었다. 이러한 기술 기후학은 주로 응용 과학이었으며, 농부들과 기타 이해 관계자들에게 평상시의 날씨가 어떠했는지, 극단적인 사건이 발생할 확률이 얼마나 되는지에 대한 통계를 제공했다.[7] 이를 위해 기후학자들은 보통 30년 기간 동안의 기상 및 기상이변의 평균인 기후 평년값(climate normal)을 정의해야 했다.[8] 과학자들이 빙기와 같은 과거의 기후 변화를 알고 있었지만, 기후가 매우 점진적으로만 변한다는 개념은 기술 기후학에 유용했다. 이후 수십 년 동안 변화가 시작되었고, 기후 변화 학계의 역사는 더 일찍 시작되었지만 기후 변화가 기후학자들의 주요 연구 주제 중 하나가 된 것은 1970년대 이후였다.[9]

하위 분야

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30년 동안의 평균 기온 지도. 과거 기상 매개변수의 장기 평균으로 형성된 데이터 세트는 때때로 "기후학(a climatology)"이라고 불린다.

기후학의 다양한 하위 주제는 기후의 서로 다른 측면을 연구한다. 기후학의 하위 주제에 대한 분류는 다양하다. 예를 들어 미국 기상 학회는 연구의 복잡성과 목적에 따라 기술 기후학, 과학 기후학, 응용 기후학의 세 가지 하위 범주로 분류한다.[10] 응용 기후학자들은 제조업 및 농업과 같은 다양한 산업에 자신의 전문 지식을 적용한다.[11]

고기후학은 빙하 코어와 나이테(dendroclimatology)와 같은 기록을 조사하여 과거의 기후를 재구성하고 이해하려는 시도이다. 고태풍학(Paleotempestology)은 수천 년 동안의 허리케인 빈도를 결정하는 데 동일한 기록을 사용한다. 역사 기후학은 인류사와 관련된 기후 연구로, 주로 지난 수천 년 동안을 다룬다.

경계층 기후학은 지표 근처의 물, 에너지, 운동량 교환을 다룬다.[12] 추가로 확인된 하위 주제로는 물리 기후학, 동역학 기후학, 토네이도 기후학, 지역 기후학, 생물기후학, 종관 기후학(synoptic scale meteorology) 등이 있다. 긴 시간 척도에 걸친 물의 순환 연구는 때때로 수문기후학(hydroclimatology)이라고 불리며, 특히 기후 변화가 물의 순환에 미치는 영향을 연구할 때 그러하다.[10]

방법

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현대 기후 연구에는 강수량, 기온, 대기 구성 기록과 같이 수년에 걸쳐 축적된 기상 데이터가 포함된다. 대기와 그 역학에 대한 지식은 통계 모델 또는 수학적 모델인 모형으로 구체화되며, 이는 서로 다른 관측치를 통합하고 모델이 얼마나 잘 맞는지 테스트하는 데 도움이 된다. 모델링은 과거, 현재 및 잠재적인 미래 기후를 이해하는 데 사용된다.

기후 연구는 대규모성, 긴 시간 기간, 기후를 지배하는 복잡한 과정 때문에 어렵다. 기후는 미분 방정식으로 표현될 수 있는 물리적 원리에 의해 지배된다. 이러한 방정식은 서로 연결되어 있고 비선형적이어서, 수치적 방법을 사용하여 전지구 기후 모형을 만들어 근사해를 얻는다. 기후는 때때로 확률 과정으로 모델링되지만, 이는 일반적으로 분석하기에 너무 복잡한 과정에 대한 근사치로 받아들여진다.

기후 데이터

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기후 변수의 긴 기록 수집은 기후 연구에 필수적이다. 기후학은 기상학자들이 기록한 집계 데이터를 다룬다.[13] 과학자들은 지구 관측 위성이나 전 세계적인 온도계 네트워크와 같은 과학 장비부터 빙하에서 추출한 선사 시대의 얼음에 이르기까지 기후에 대한 직접 및 간접 관측을 모두 사용한다.[14] 측정 기술이 시간이 지남에 따라 변하기 때문에 데이터 기록을 직접 비교할 수 없는 경우가 많다. 도시는 일반적으로 주변 지역보다 따뜻하기 때문에 도시화로 인해 이러한 도시 열섬 효과에 대해 데이터를 지속적으로 수정해야 할 필요성이 생겼다.[15]

모형

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 이 부분의 본문은 기후 모형입니다.

기후 모형은 정량적 방법을 사용하여 대기, 해양, 지표면, 얼음의 상호작용을 시뮬레이션한다. 이들은 기상 및 기후 시스템의 역학 연구부터 미래 기후 투영에 이르기까지 다양한 목적으로 사용된다. 모든 기후 모형은 지구로 들어오는 단파(가시광선 포함) 전자기 복사 에너지와 지구에서 나가는 장파(적외선) 전자기 복사 에너지의 균형을 맞추거나 거의 맞춘다. 불균형이 발생하면 지구의 평균 기온이 변화한다. 대부분의 기후 모형은 이산화 탄소와 같은 온실 기체의 복사 효과를 포함한다. 이러한 모형들은 지표면 온도의 상승 추세뿐만 아니라 고위도에서 더 빠른 온도 상승을 예측한다.

모형은 상대적으로 단순한 것부터 복잡한 것까지 다양하다:

  • 지구를 단일 지점으로 취급하고 나가는 에너지를 평균화하는 단순 복사 열전달 모델.
  • 이는 수직(복사-대류 모델) 또는 수평으로 확장될 수 있다.
  • 결합된 대기-해양-해빙 전지구 기후 모형은 질량 및 에너지 전달과 복사 교환에 대한 전체 방정식을 이산화하고 해결한다.
  • 지구 시스템 모델은 생물권까지 포함한다.

또한 100km 이상에서 1km에 이르는 다양한 해상도로 제공된다. 전지구 기후 모형의 고해상도는 계산량이 매우 많이 요구되며 전지구 데이터 세트는 소수만 존재한다. 예로는 ICON[16] 또는 CHELSA(Climatologies at high resolution for the Earth's land surface areas)와 같이 기계적으로 다운스케일링된 데이터가 있다.[17][18]

연구 주제

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기후학자들이 연구하는 주제는 세 가지 주요 범주인 기후 변동, 기후 변화의 메커니즘, 현대의 기후 변화로 구성된다.[19]

기후 과정

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다양한 요인들이 특정 위치의 대기 평균 상태에 영향을 미친다. 예를 들어 중위도는 뚜렷한 기온의 계절 주기를 갖는 반면, 열대 지역은 일 년 동안 기온 변화가 거의 없다.[20] 기후의 또 다른 주요 변수는 대륙성(continentality), 즉 대양과 같은 주요 수역과의 거리이다. 바다는 조절 요인으로 작용하여 바다에 가까운 육지는 전형적으로 더 멀리 떨어진 지역보다 겨울과 여름 사이의 기온 차이가 적다.[21] 대기는 기후 시스템의 다른 부분과 상호작용하며, 바람은 전 세계로 열을 수송하는 해류를 생성한다.[22]

기후 구분

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구분은 복잡한 과정을 단순화하는 중요한 방법이다. 수세기에 걸쳐 다양한 기후 구분이 개발되었으며, 첫 번째는 고대 그리스에서 시작되었다. 기후가 어떻게 분류되는지는 응용 분야에 따라 달라진다. 풍력 발전 업자는 농업에 관심이 있는 사람(강수량과 기온이 더 중요함)과는 다른 정보(바람)를 요구할 것이다.[23] 가장 널리 사용되는 분류인 쾨펜의 기후 구분은 19세기 말에 개발되었으며 식생을 기반으로 한다. 이는 기온과 강수에 관한 월별 데이터를 사용한다.[24]

기후 변동

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기온이나 기타 기후 변수의 반복되는 패턴인 다양한 유형의 변동성이 존재한다. 이들은 다양한 지수로 수량화된다. 30개 회사의 주가를 기준으로 일반적인 주가 변동을 나타내는 데 사용되는 다우 존스 산업평균지수와 마찬가지로, 기후 지수는 기후의 필수 요소를 나타내는 데 사용된다. 기후 지수는 일반적으로 단순성과 완전성이라는 두 가지 목표를 가지고 고안되며, 각 지수는 대개 그것이 나타내는 기후 요인의 상태와 시기를 나타낸다. 지수는 그 특성상 단순하며, 전 지구 기후 시스템에 영향을 미치는 요인을 특성화하는 데 사용할 수 있는 대기나 해양의 일반적이고 전반적인 설명으로 많은 세부 사항을 결합한다.

엘니뇨 남방진동(ENSO)은 태평양에서의 결합된 해양-대기 현상으로, 전 지구적인 기온 변동의 많은 부분을 차지하며[22] 2년에서 7년 사이의 주기를 갖는다.[25] 북대서양 진동은 주로 하층 대기인 대류권에 국한된 변동 모드이다. 그 위의 대기층인 성층권 또한 자체적인 변동성을 만들 수 있는데, 가장 중요한 것은 약 30~60일의 주기를 갖는 매든-줄리안 진동(MJO)이다. 태평양 십년 주기 변동은 십년 단위의 시간 척도에서 태평양과 하층 대기의 변화를 일으킬 수 있다.

기후 변화

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기후 변화는 지구의 기후계의 변화가 장기간 지속되는 새로운 기상 패턴을 초래할 때 발생한다. 이 기간은 수십 년 정도로 짧을 수도 있고 수백만 년 정도로 길 수도 있다. 기후 시스템은 거의 모든 에너지를 태양으로부터 받는다. 또한 기후 시스템은 에너지를 우주 공간으로 내보낸다. 들어오고 나가는 에너지의 균형과 기후 시스템을 통과하는 에너지의 흐름이 지구의 에너지 수지를 결정한다. 들어오는 에너지가 나가는 에너지보다 크면 지구의 에너지 수지는 양수가 되고 기후 시스템은 온난화된다. 더 많은 에너지가 나가면 에너지 수지는 음수가 되고 지구는 냉각을 경험한다.[26] 기후 변화는 평균 해수면에도 영향을 미친다.

현대 기후 변화는 주로 화석 연료의 연소로 인한 인간의 온실 기체 배출에 의해 발생하며, 이는 전 지구 평균 지표 온도를 상승시킨다. 온도 상승은 현대 기후 변화의 한 측면일 뿐이며, 여기에는 관측된 강수, 태풍 경로 및 구름의 변화도 포함된다. 따뜻해진 기온은 광범위한 빙하 용해, 해수면 상승, 그리고 동식물의 이동과 같은 기후 시스템의 추가적인 변화를 일으키고 있다.[27]

기상학과의 차이

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최대 몇 주 동안 지속되는 단기 기상 시스템을 강조하는 기상학과 달리, 기후학은 이러한 시스템의 빈도와 경향을 연구한다. 기후학은 수년부터 수천 년에 걸친 기상 사건의 주기성뿐만 아니라 대기 상태와 관련된 장기 평균 기상 패턴의 변화를 연구한다. 기후학자들은 국지적, 지역적 또는 전 지구적인 기후의 특성과 기후 변화를 일으키는 자연적 또는 인위적 요인을 모두 연구한다. 기후학은 과거를 고려하며 미래의 기후 변화를 예측하는 데 도움이 될 수 있다.

기후학적 관심 현상에는 대기 경계층, 순환 패턴, 열전달(열복사, 대류, 잠열 플럭스), 대기와 해양 및 지표면(특히 식생, 토지 이용 및 지형) 사이의 상호작용, 대기의 화학적 및 물리적 구성이 포함된다.

일기예보에서의 활용

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 이 부분의 본문은 일기예보입니다.

상대적으로 어려운 예보 방법인 유추 기법(analog technique)은 향후 사건에 의해 모방될 것으로 예상되는 이전의 기상 사건을 기억할 것을 요구한다. 이 기법이 어려운 이유는 미래의 사건에 대한 완벽한 유추 대상을 찾는 경우가 드물기 때문이다.[28] 어떤 사람들은 이러한 유형의 예보를 패턴 인식이라고 부르며, 이는 위성 이미지가 육지 위의 강수율과 어떻게 관련되는지에 대한 지식을 사용하여 해양과 같은 데이터 공백 지역의 강수량을 추정하는 것뿐만 아니라,[29] 미래의 강수량과 분포를 예보하는 데 유용한 방법으로 남아 있다. 중기 예보에 사용되는 이 주제의 변형은 텔레커넥션으로 알려져 있으며, 다른 위치의 시스템을 사용하여 주변 체제 내의 시스템 위치를 결정하는 데 도움을 준다.[30] 텔레커넥션을 사용하는 한 가지 방법은 ENSO 관련 현상과 같은 기후 지수를 사용하는 것이다.[31]

같이 보기

[편집]
위키미디어 공용에 기후학 주제와 관련된 미디어 분류가 있습니다.

각주

[편집]
  1. ↑ Climate Prediction Center. Climate Glossary. 보관됨 2006-10-06 - 웨이백 머신
  2. ↑ 가 나 “What is Climatology?” (미국 영어). 《drought.unl.edu》. 2019년 8월 2일에 원본 문서에서 보존된 문서. 2017년 2월 27일에 확인함. 
  3. ↑ “Glossary”. 2006년 10월 6일에 원본 문서에서 보존된 문서. 2006년 11월 23일에 확인함. 
  4. ↑ 가 나 다 라 Heymann, Matthias (2010). 《The evolution of climate ideas and knowledge》 (영어). 《Wiley Interdisciplinary Reviews: Climate Change》 1. 581–597쪽. Bibcode:2010WIRCC...1..581H. doi:10.1002/wcc.61. ISSN 1757-7799. S2CID 126580528. 
  5. ↑ A. J. Bowden; Cynthia V. Burek; C. V. Burek; Richard Wilding (2005). 《History of palaeobotany: selected essays》. Geological Society. 293쪽. ISBN 978-1-86239-174-1. 2013년 4월 3일에 확인함. 
  6. ↑ Life Stories. Francis Galton. 보관됨 2019-01-20 - 웨이백 머신 Retrieved on 19 April 2007.
  7. ↑ Weart, Spencer (2008). “Climatology as a Profession”. 《history.aip.org》. American Institute of Physics. 2020년 5월 9일에 원본 문서에서 보존된 문서. 2019년 10월 25일에 확인함. 
  8. ↑ Robinson & Henderson-Sellers 1999, 4–5쪽.
  9. ↑ Robinson & Henderson-Sellers 1999, 5–6쪽.
  10. ↑ 가 나 Collins, Jennifer M. (2018년 10월 25일). “Climatology - Geography - Oxford Bibliographies - obo” (영어). doi:10.1093/obo/9780199874002-0096. 2019년 10월 25일에 원본 문서에서 보존된 문서. 2019년 10월 25일에 확인함. 
  11. ↑ Wang & Gillies 2012, IX쪽.
  12. ↑ Rohli & Vega 2018, 6쪽
  13. ↑ “How do weather observations become climate data?”. 《www.climate.gov》. 2020년 1월 13일에 원본 문서에서 보존된 문서. 2020년 1월 13일에 확인함. 
  14. ↑ “What kinds of data do scientists use to study climate?”. 《Climate Change: Vital Signs of the Planet》. 2015년 3월 13일. 2020년 1월 13일에 원본 문서에서 보존된 문서. 2020년 1월 13일에 확인함. 
  15. ↑ Rohli & Vega 2011, 8쪽.
  16. ↑ Dipankar, A.; Heinze, Rieke; Moseley, Christopher; Stevens, Bjorn; Zängl, Günther; Brdar, Slavko (2015). 《A Large Eddy Simulation Version of ICON (ICOsahedral Nonhydrostatic): Model Description and Validation》. 《Journal of Advances in Modeling Earth Systems》 7. 
  17. ↑ Karger, D.N.; Conrad, O.; Böhner, J.; Kawohl, T.; Kreft, H.; Soria-Auza, R.W.; Zimmermann, N.E.; Linder, P.; Kessler, M. (2017). 《Climatologies at high resolution for the Earth land surface areas》. 《Scientific Data》 4. 170122쪽. Bibcode:2017NatSD...470122K. doi:10.1038/sdata.2017.122. PMC 5584396. PMID 28872642. 
  18. ↑ Karger, D.N.; Lange, S.; Hari, C.; Reyer, C.P.O.; Zimmermann, N.E. (2021). 《CHELSA-W5E5 v1.0: W5E5 v1.0 downscaled with CHELSA v2.0》. 《ISIMIP Repository》. doi:10.48364/ISIMIP.836809. 
  19. ↑ Oblack, Rachelle; McDougal, Holt; weather. (2019년 7월 3일). “How Climatology Is Different From Meteorology” (영어). 《ThoughtCo》. 2019년 10월 23일에 원본 문서에서 보존된 문서. 2019년 10월 23일에 확인함. 
  20. ↑ Rohli & Vega 2018, 25쪽.
  21. ↑ Rohli & Vega 2018.
  22. ↑ 가 나 Rohli & Vega 2018, 54쪽.
  23. ↑ Rohli & Vega 2018, 159쪽.
  24. ↑ Rohli & Vega 2018, 160쪽.
  25. ↑ Climate Prediction Center (2005년 12월 19일). “ENSO FAQ: How often do El Niño and La Niña typically occur?”. National Centers for Environmental Prediction. 2009년 8월 27일에 원본 문서에서 보존된 문서. 2009년 7월 26일에 확인함. 
  26. ↑ “Climate and Earth's Energy Budget” (영어). 《earthobservatory.nasa.gov》. 2009년 1월 14일. 2019년 10월 2일에 원본 문서에서 보존된 문서. 2021년 12월 3일에 확인함. 
  27. ↑ “Global Warming Effects” (영어). 《National Geographic》. 2019년 1월 14일. 2019년 12월 2일에 원본 문서에서 보존된 문서. 2020년 1월 2일에 확인함. 
  28. ↑ Other Forecasting Methods: climatology, analogue and numerical weather prediction. 보관됨 2007-05-19 - 웨이백 머신 Retrieved on 16 February 2006.
  29. ↑ Kenneth C. Allen. Pattern Recognition Techniques Applied to the NASA-ACTS Order-Wire Problem. 보관됨 14 7월 2007 - 웨이백 머신 Retrieved on 16 February 2007.
  30. ↑ Weather Associates, Inc. The Role of Teleconnections & Ensemble Forecasting in Extended- to Medium-Range Forecasting. 보관됨 2007-06-22 - 웨이백 머신 Retrieved on 16 February 2007.
  31. ↑ Thinkquest.org. Teleconnections: Linking El Niño with Other Places. 보관됨 20 4월 2007 - 웨이백 머신 Retrieved on 16 February 2007.
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