육상 식생 생태계와 기후시스템 간의 양방향 상호작용 연구

Abstract

기후 예측에 대한 신뢰가 높이기 위하여 전지구 적 탄소 순환을 통제하는 요인을 더 잘 이해할 필요가 있다. 선행 연구들에서 대기의 이산화탄소 농도와 전 지구적으로 열파 현상을 동반하는 엘니뇨-남방 진동 사이의 긴밀한 상관 관계를 발견했다. 대기 중 이산화탄소의 성장률은 엘니뇨 시기 동안 증가하지만 반면 라니냐 시기 감소한다. 본 연구에서는 엘리뇨-남방진동과 관련된 연간 탄소 플럭스 변동성을 조사하기 위해 Coupled Model Intercomparison Project Phase 5 (CMIP5) 지구 시스템 모델의 장기 적분을 분석했다. 지구시스템모형은 엘리뇨-남방진동과 대기 중 이산화탄소 농도의 변화 사이에 관찰되어 온 수개월의 지연 상관관계를 어느정도 모의하는 것으로 밝혀졌다. 주로 엘니뇨와 관련된 대기 중 이산화탄소의 증가는 순일차생산이 줄어들면서 발생하는데, 남아시아 지역의 순일차생산량은 엘니뇨의 극성기인 겨울보다 4-5개월 뒤인 봄철에 최대치를 보임으로서 엘니뇨에 대한 탄소 순환 반응의 지연을 어느정도 설명한다. 통계 분석을 통하여서, 엘니뇨 기간 동안의 순일차생산의 감소는 열대 지역의 강수 감소와 기온 상승 때문인 것이 밝혀졌으며, 하지만 열대 육지 지역에서 엘니뇨에 대한 지구시스템모형의 온도가 과대 모의되는 경향이 있기 때문에 엘니뇨에 대한 순일차생산량 반응을 관측보다 과대 모의하는 경향을 지니는 것으로 보인다. 반면에 호흡 과정 및 자연 화재로부터의 탄소 플럭스는 오프라인 모델 결과 및 관측 평가와 각각 비교하여 보았을 때 지구시스템모형에서 과소 평가 되고 있는 가능성이 있다. 이러한 불확실성은 기후-탄소 피드백을 포함하는 장기 예측에서 고려되어야 할 것이다. 한 편, 엘니뇨와 탄소 순환 사이의 관계는 인위적 강제력으로 인한 기후 변화에 의해 조절 될 수 있다. 엘니뇨에 대한 육상 탄소 플럭스의 민감도는 온실 기체로 인한 지구온난화에 의해 44% (±15%) 향상 될 것으로 보이며, 이것은 미래에 탄소-기후 상호 작용의 증폭이 일어남을 의미한다. 민감도 분석을 통하여서, 엘니뇨에 대한 지표 온도의 반응과 국지적 온도 반응에 대한 식물의 일차총생산의 민감도가 지구온난화에 따라 크게 증가하여 엘니뇨에 대한 탄소 순환 결합을 증폭 시킨다는 것을 알 수 있었다. 또한 지구온난화 상에서 토양 수분의 고갈은 엘니뇨와 관련된 열파를 증폭시키기 때문에, 자연변동의 하나로 여겨지는 엘니뇨와 관련된 탄소 순환이 인간활동으로 인한 인위적인 강제력으로 인하여 강화 될 수 있음을 시사한다. 반면에 극한 저온 현상 또한 육상 생태계의 경년 변동성에 상당한역할을한다는 것이 밝혔다. 전 세계적으로 관찰 되고 있는 온난화 추세에도 불구하고, 북미는 겨울과 겨울철에 더욱 빈번하고 더 심한 추운 날씨를 경험했다. 북극 기온과 총일차생산성 사이의 연관성을 평가하기위하여 여러관측 자료 및 수치 모형을 분석한 결과, 북극에서의 봄철 기온 편차는 지난 30 년 동안 북아메리카 전체에 걸쳐 식물 일차생산량에 부정적인 영항을 가져왔음이 밝혀졌다 (0.31 Pg/yr). 이 생산량 감소는 북아메리카 북부의 저온 현상과 미국 중남부의 강수량 감소로 인해 발생하며, 또한 미국 작물 수확량 자료를 분석한 결과 북극이 온난화 되었을 때 수확량이 평균 1~4% 정도 감소했으며 일부 주에서는 20 %까지 감소하는 것으로 나타났다. 다른 한 편, 육상 식물의 기공의 개폐로 광합성을 위해 이산화탄소를 흡수 하면서 동시에 물의 증발시키는 작용을 하면서 기후를 조절할 수 있다. 정확한 기공 모델링은 지구 표면의 에너지 균형과 전지구적 물 및 탄소 순환과 관련되어 있기 때문에 매우 중요하다. 하지만 지구시스템모형에 의한 증발량 모의는 상당히 불확실성이 크고 특히 기후-탄소 피드백 측면에서 향후 기후 예측에 있어 불확실성을 제공하는 요인이 될 것으로 보인다. 현재의 지구시스템모형은 경험적 모수화를 기반으로 증발 플럭스 및 총일차생산성을 결정하기 위해 결합 된 광합성-기공 전도도 모형을 사용하지만, 대부분의 지구시스템모형은 C3 및 C4 식물만 구별해서 상수를 처방하고 있다. 최근 침엽수, 활엽수, 툰드라 지역 및 관목 등 식물 기능 유형에 따라 기공전도도 모형의 상수가 다양한 값을 갖는다는 연구가 있었다. 이를 활용하여, Community Earth System Model의 육상 모형인 Community Land Model 4.5에 보고 된 기공전도도 상수를 대입하여 모형을 수정하였다. AMIP 실험을 한 결과, 특히 고위도 침엽수림에서의 증산이 크게 감소하였으며 현열 증가와 잠열 감소도 유의미하게 관찰되었다. 결과적으로 CESM이 관측보다 저온, 강수량 과다 모의했던 부분을 향상할 수 있었다. 또한, 기공 전도도를 수정한 실험은 CMIP5 모형들이 보여주지 못하는 잎 면적 지수 및 온도의 30년 추세를 관측과 더 유사하게 모의할 수 있게 되었다. 뿐만 아니라, 환북극 온난화와 녹화 사이의 피드백은 이산화탄소의 온실효과 뿐만 아니라 이산화탄소로 인한 비료 효과에 의해 야기되는 것으로 모델 실험결과 밝혀졌다. 그리고 기공 전도도를 수정 한 실험에서 녹화와 온난화 그리고 북극의 해빙이 더 많이 감소했기 때문에, 정확한 북극 기후변화 예측을 위해서 지구시스템모형의 정확한 환북극 녹화 시뮬레이션이 필요할 것이다.

Better understanding of factors that control the global carbon cycle could increase confidence in climate projections. Previous studies found good correlation between the growth rate of atmospheric CO2 concentration and El Niño–Southern Oscillation (ENSO) which accompanies global heat extreme. The growth rate of atmospheric CO2 increases during El Niño but decreases during La Niña. In this study, long-term simulations of the Earth system models (ESMs) in phase 5 of the Coupled Model Intercomparison Project archive were used to examine the interannual carbon flux variability associated with ENSO. The ESMs simulate the relationship reasonably well with a delay of several months between ENSO and the changes in atmospheric CO2. The increase in atmospheric CO2 associated with El Niño is mostly caused by decreasing net primary production (NPP) in the ESMs. It is suggested that NPP anomalies over South Asia are at their maxima during boreal spring; therefore, the increase in CO2 concentration lags 4–5 months behind the peak phase of El Niño. The decrease in NPP during El Niño may be caused by decreased precipitation and increased temperature over tropical regions. Furthermore, systematic errors may exist in the ESM-simulated temperature responses to ENSO phases over tropical land areas, and these errors may lead to an overestimation of ENSO-related NPP anomalies. In contrast, carbon fluxes from heterotrophic respiration and natural fires are likely underestimated in the ESMs compared with offline model results and observational estimates, respectively. These uncertainties should be considered in long-term projections that include climate–carbon feedbacks. In addition to ENSO-related interannual variation in the global carbon cycle, the relationship between ENSO and the carbon cycle can be modulated by climate change due to anthropogenic forcing. It is shown that the sensitivity of the terrestrial carbon flux to ENSO will be enhanced under greenhouse warming by 44% (±15%), indicating a future amplification of carbon–climate interactions. Separating the contributions of the changes in carbon sensitivity reveals that the response of land surface temperature to ENSO and the sensitivity of gross primary production to local temperature are significantly enhanced under greenhouse warming, thereby amplifying the ENSO–carbon cycle coupling. In a warm climate, depletion of soil moisture increases temperature response in a given ENSO event. These findings suggest that the ENSO-related carbon cycle will be enhanced by hydroclimate changes caused by anthropogenic forcing. In contrast to ENSO, on the other hand, it is found that cold extreme also has a considerable role in interannual variability of terrestrial ecosystem. Indeed, despite the globally observed warming trend, North America has experienced more frequent and more intense cold weather events during winters and springs. These events have been linked to anomalous Arctic warming since 1990, and may affect terrestrial processes. It is analyzed that multiple observation data sets and numerical model simulations to evaluate links between Arctic temperatures and primary productivity in North America. It is found that positive springtime temperature anomalies in the Arctic have led to negative anomalies in gross primary productivity over most of North America during the last three decades, which amount to a net productivity decline of 0.31 PgC yr−1 across the continent. This decline is mainly explained by two factors: severe cold conditions in northern North America and lower precipitation in the South Central United States. In addition, United States crop-yield data reveal that during years experiencing anomalous warming in the Arctic, yields declined by approximately 1 to 4% on average, with individual states experiencing declines of up to 20%. It is concluded that the strengthening of Arctic warming anomalies in the past decades has remotely reduced productivity over North America. Opening and closing of stomatal pores in terrestrial plants are a key control of both photosynthetic CO2 uptake and transpirational loss of water by land ecosystems. Their accurate modelling in response to variation in atmospheric conditions is important because it controls global water and carbon cycle even energy balance on the land surface. However, it is reported that simulations of transpiration by the ESMs are significantly diverse and it seems that leading uncertainty factor in future climate projections especially in terms of climate–carbon feedback. The current ESMs make use of the coupled photosynthesis stomatal conductance models to determine the transpiration flux and gross primary productivity based on an empirical model, but the most ESMs are composed of parameterization for constants of empirical stomatal conductance model to only distinguish C3 and C4 plants. In recent studies, these constants are observed based on in-situ flux towers with various values depending on Plant Function Type (PFT) such as needleleaf, broadleaf tree, arctic (cold) grass, and shrub. It is modified the stomatal conductance scheme based on observed constant in the Community Land Model 4.5 as a part of the Community Earth System Model. Especially, transpiration in boreal needleleaf forest is significantly reduced by modification of stomatal conductance scheme and it directly leads temperature increase by reduced latent heat and increased sensible heat flux between land and atmosphere in the Atmospheric Model Intercomparison Project (AMIP) run. As a result, cold and wet biases in the CESM are improved in AMIP and coupled run. Furthermore, leaf area index (LAI) has significant increasing trend during recent 30 years in modified simulation, while the control simulation and CMIP5 MME do not show increasing trend of surface temperature and LAI which is recently observed in pan-Arctic. It is found that feedback between pan-Arctic warming and greening is caused by not only CO2 radiative effect as a greenhouse gas but also CO2 physiological effect, that is, CO2 fertilization effect. Experiments under the modification of stomatal conductance scheme also show reduced sea-ice over the Arctic; therefore, it is needed that simulation of pan-Arctic greening in the ESMs to accurate project future Arctic amplification.