마이크로파 자료에 나타난 온도경향 및 강수효과

Abstract

1980-88년의 9년동안 지구 및 한반도 평균온도의 증감경향을 조사하기 위하여 NOAA 위성에 탑재된 MSU 복사계로 측정된 채널1(Ch1, 50.3 GHz)과 채널2(Ch2, 53.74 GHz) 밝기온도(brightness temperature) 관측자료의 월평균 편차값을 사용하였다. 위성 계열(series)간에 관측시각 차로 발생하는 온도 차의 문제를 해결하기 위하여, 두 위성이 함께 관측한 기간의 자료를 상호 비교한 후에 그 차를 NOAA-6에 대하여 보정하였다. 관측자료를 북반구, 남반구, 전구에 대하여 각각 해양, 육지, 해양 및 육지에서의 자기온도로 분류하여 108개월에 대한 월평균 밝기온도, 그리고 9년동안의 각 월별 평균에 대한 편차를 계산하였다. 본 연구에서 얻은 채널2 편차는 전구 및 반구 온도경향에 있어서 Spencer and Christy(1990)의 결과와 높은 상관(0.8-0.9)을 보였다. 그러나 본 연구 결과는 전구의 경우 온도계로 관측된 지상 온도 편차와는 다소 낮은 상관(0.7)을 보였다. 이것은 해상이나 산악 같은 지역에서의 지표 관측자료의 부족, 그리고 주로 구름 및 강수에 의한 열대 해양에서의 지표와 중간 대류권 온도 사이의 약한 결합 때문인 것으로 해석된다. 본 연구결과에 의하면, 전구 기온상승이 0.2℃/9yr이었고, 이러한 경향은 IPCC(1992)와 Kerr(1991)과 같은 다른 독립적인 관측 결과와 잘 일치하였다. 이러한 온난화 경향은 0.35℃/9yr를 보인 남반구 해양에서 가장 강하게 나타남으로써 도시화와 산업화에 따른 지역적인 요소보다는 전구 시스템 변화에 따른 요소가 더 지배적임을 보였다. 가장 온난했던 해는 1987, 1988, 1983년 순이었고, 반면에 가장 한랭했던 해는 1984, 1985년이었다. 한편 한반도 부근의 채널2 편차는 서울의 지상온도 편차와 유의적인 상관(0.5)를 보였다. 9년 기간에 대한 채널1의 전구 온도증감 경향은 채널2와 비교적 높은 상관(0.7)을 보였으며, 이러한 경향은 북반구 육지에서 뚜렷하였다(0.9). 채널1에서 가장 온난했던 해는 1983, 1981, 1987년 순이었고, 반면에 가장 한랭했던 해는 1984, 1985년이었다. 결과적으로, 채널1과 채널2의 온도 증감경향은 1982-83년, 그리고 1986-87년에 있었던 두 엘니뇨 현상을 잘 반영하였다. 마이크로파 자료에 나타난 강수에 의한 효과를 정량적으로 분석하기 위하여 1982년 3월과 1983년 3월의 두 달 동안 50° N∼50° S의 해양에 나타난 T_(1)과 T_(2)와의 상관을 조사하였다. 열적이 아닌 요소인 강수에 의해 열적 온도의 증감경향에 크게 영향을 받는 T_(1)은 T_(2)에 비해 9년간 지상온도와의 상관도 낮았다(T_(1), r=0.58; T_(2), r=0.71). 엘니뇨가 없었던, 그리고 엘니뇨 기간의 두 달(1982년 3월과 1983년 3월)동안에 T_(1)과 T_(2) 상관에서 유도된 강수에 의한 오차는 0.04K로 두 달에 대한 경년온도 변화값(0.30K, Spencer and Christy, 1990)의 약13%에 해당하나, 현 연구의 경년온도 변화값(0.5K)에는 약 9%에 해당한다. 가능한 온실기체에 의한 온난화의 감시, 기후연구를 위한 수치 모델의 평가, 그리고 기후변동에 대한 체계적인 이해를 위하여 전구 기온값을 좀 더 정확히 평가하는 것이 필요하다.;Monthly mean brightness temperature anomalies at nadir which have been derived from the channel 1 at 50.3 GHz and channel 2 at 53.74 GHz of the microwave sounding unit(MSU) on board NOAA satellites are examined for the global and hemispheric thermal trends, and for local trends over Korean peninsula during the 9 years of 1980-88. To make the intersatellite correction for temperature differences due to different solar times of the morning and afternoon orbits, anomalies from different satellites were compared during the periods of overlap between satellites to find the time-averaged offsets relative to NOAA-6. The anomalies are computed with respect to the global and hemispheric averages in the following three zones; ocean, land, and both ocean and land. A good agreement in the channel 2 brightness temperature(T_(2)) anomalies between this study and Spencer and Christy(1990) is found in the global and hemispheric trends with correlation coefficient r=0.8-0.9. However, comparisons between monthly T_(2) anomalies and corresponding thermometer-measured anomalies for the global reveal a little lower correlation(0.7). This may result from both poor thermometer sampling of remote regions and weak coupling of surf ace and mid-tropospheric temperature anomalies in tropical ocean areas due to mainly hydrometeors. Analysis of the 9 years of T_(2) anomalies in this study indicates a global warming of 0.2℃/9yr, consistent with independent results of IPCC(1992) and Kerr(1991), particularly showing strong warming of 0.35℃/9yr in the southern hemispheric ocean. The warmest years were 1987, 1988 and 1983 in descending order, while the years 1984 and 1985 were the coolest. In the meantime, the significant correlation(0.5) between Tz anomalies near Korean peninsula and thermometer-measured anomalies in Seoul has been obtained. Global T_(1) trend for the same period generally agrees with that of T_(2)(r=0.7), showing a higher correlation(0.8) over northern hemispheric land. Here the warmest years were 1983, 1981 and 1987, while the years 1984 and 1985 were the coolest. The thermal trends in both T_(1) and T_(2) anomalies responded well two major El Nin～o events for 1982-83 and 1986-87. In order to analyze quantitatively the hydrometeor effect from the microwave, a correlation coefficient of Ch1 and Ch2 appeared in the ocean(50˚ N -50" S) for 2 months was analyzed. Interannual variation of the thermal temperature was affected strongly by non-thermal factor, namely hydrometeor effect and had low correlation with the 9 year surface temperature, compared with the T_(2)(r=0.71) and T_(1)(r=0.58). The effect that derived from the analysis of correlation coefficients between Ch1 and Ch2 for the 2 months during the El Nin～o and non-El Nin～o was 0.04K and corresponded to about 13% of an interannual temperature change for the 2 months(0.30K, Spencer and Christy, 1990). The value of 0.47K in this study corresponded to about 9%. It is necessary for global atmospheric temperatures estimates to be accurate for monitoring of possible greenhouse warming, evaluation of numerical model for climate studies, and for systematic understanding of climate change.