Climate Feedback Diagnosis in a Two-zone Energy Balance Model

Abstract

Knowing the climate feedback parameter is important since it shows a quantitative sense of climate mechanisms. Climate feedback is affected and determined by radiative responses through the distribution of surface temperature, water vapor, cloud, sea ice, lapse rate, and many other climate variables. Due to its complexity and lack of understanding of complicated climate mechanisms, the magnitude of climate feedback has not been established yet. Hence, this study addresses the question: why the climate feedback diagnosis is still uncertain. This study investigates how following three independent factors affect climate feedback diagnosis in terms of uncertainty: 1) noise level of radiative forcing, 2) inhomogeneity of heat capacity, and 3) existence of dynamical heat transport. The effect of noise level, inhomogeneity of heat capacity, and the existence of dynamical heat transport as well as their synergistic effect on climate feedback diagnosis is studied in a two-zone energy balance model. The largest contribution to the errors in climate feedback is from a noise level, ratio of radiative forcing to the non-radiative forcing. Additionally, the synergistic effect of the inhomogeneity of heat capacity and the existence of dynamical heat transport enhances underestimation of the climate feedback parameter. A central goal of this work is to suggest favorable conditions which are applicable to climate feedback diagnosis using data from satellite measurements or model simulations. Thus, these experimental results imply the importance of climate feedback diagnosis considering the existing noise level, inhomogeneous heat capacities, and dynamical heat transport. Furthermore, the conclusions made here to encourage further studies on figuring out the quantitative contribution of three factors in observations. In order to diagnose climate feedback parameters more stable and reliable, the extraction of the source of uncertainty from the satellite data or general circulation model simulations should be eventually possible.;기후피드백은 해수면 온도의 변화에 대한 방출복사량의 반응으로 정의되며 이는 기후시스템의 변화를 추정하고 예측하는 데에 중요한 지표가 된다. 인공위성 관측자료를 이용한 기후피드백 추정이 지속적으로 이루어졌지만, 현재의 추정치들은 서로 다른 부호와 강도를 나타내고 있으며, 상당한 오차범위를 보이고 있다. 그렇다면 기후피드백 추정이 여전히 불확실한 이유는 무엇인가? 본 연구에서는 최근 연구들에서 기후피드백 추정을 어렵게 하는 주요 원인으로 밝혀진 복사강제력의 노이즈의 영향과 더불어 열 용량의 불균질성과 대기와 해양을 통한 열 수송에 의해 기후피드백 추정치가 어떻게 영향을 받는지 살펴보았다. 우선, 방출되는 복사강제력의 노이즈가 커질수록 각 지역은 물론 전체 계의 기후피드백은 과소추정되었다. 더불어 대기 중의 이산화탄소 농도가 추세를 가지면서 증가하는 상황에서는 기후피드백 추정의 편차가 더 크게 나타났다. 다음으로, 두 지역의 열 용량이 같을 때는 오직 방출복사량의 노이즈에 의해서만 음의 편차가 나타났다. 하지만 한 지역의 열 용량을 육지 수준으로 낮추었을 때에는, 해당 지역에서 기후피드백의 과소추정이 나타났다. 이러한 과소추정은 해당 지역뿐만 아니라 전체 계의 기후피드백의 과소추정을 유발하였다. 마지막으로, 대기와 해양을 통한 열 수송에 의해 두 지역 사이에서 에너지 교환이 지속적으로 이루어지면, 앞의 두 요소에 의해 발생한 과소추정의 정도가 더 커지는 것을 확인하였다. 이러한 효과를 실제 기후시스템에서 해석하기 위해 전 지구를 열대지역과 아열대 지역으로 나누어 앞의 세 요소들이 미치는 영향을 확인하였다. 그 결과, 노이즈가 상대적으로 작은 열대지역에서의 기후피드백 추정이 상당히 안정적으로 지는 것을 확인하였다. 한편, 노이즈가 크고 해빙에 의해 강력한 양의 기후피드백이 존재하는 아열대지역에서는 기후피드백의 과소추정이 강력하게 나타났다. 이는 열대지역의 기후피드백을 추정하는 것이 전 지구 기후피드백을 추정하는 것보다 적절할 수 있다는 기존 연구들의 제안과도 부합하는 결과이다. 본 연구에서는 방출복사량에서의 노이즈, 열 용량의 불균질성, 대기와 해양을 통한 열 수송의 시너지 효과에 의해 각 지역은 물론 전체 계의 기후피드백이 과소추정될 수 있다는 것을 보였다. 이러한 결과를 바탕으로 인공위성 관측자료를 이용한 기후피드백 추정 연구에서 과소추정의 위험을 줄이기 위해 적절한 연구지역 선정 및 관측자료의 처리가 필요하다는 것을 제안할 수 있다.