• 한국지구과학회지
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• 제35권4호
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• pp.249-258
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• 2014

대기 중 이산화탄소 등의 농도가 지속적으로 증가하고 있음에도 최근 10여 년 동안(2002-현재) 전지구 지표 온도는 거의 답보상태에 머물러 있다. 이처럼 온실기체 강제력에도 불구하고, 지구 온난화 경향이 사라진 듯 보이는 현상을 지구 온난화 멈춤(hiatus)이라 한다. 이 연구는 HadGEM2-AO가 모의한 RCP8.5 시나리오 실험(95년간) 자료를 분석하여, 온난화 멈춤 시기의 특징을 분석하였다. 온난화 멈춤 기간을 나타내는 시계열은 동서 평균한 연직 해수 온도 분포를 EOF 분석하여 구한 두 번째 PC (PC2)로 정의하였다. PC2를 이용하여 온난화 멈춤과 엔소와의 관련성, 기후시스템의 변화 등을 분석하였다. 라니냐 지수(NINO3지수에 -1을 곱하여 정의)가 PC2를 약 11개월 앞서는 것으로 보아 라니냐 발생이 온난화 멈춤을 유도할 수 있음을 발견하였다. 또한 기후시스템의 냉각은 해수 표층의 열이 해양 내부로 침강으로 나타남을 보였다. 이는 해양의 열흡수에 의해 전지구 온도 상승률이 약화되었음을 의미한다. 온난화 멈춤 시기에 북태평양과 북반구 극지는 양의 온도 편차가 나타났으며, 열대 해양에서는 무역풍이 강화되었다.

• Ocean and Polar Research
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• 제27권2호
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• pp.189-195
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• 2005

Several models predict large and potentially abrupt ocean circulation changes due to anthropogenic greenhouse-gas emissions. These circulation changes drive-in the models-considerable oceanic oxygen trend. A sound estimate of the observed oxygen trends can hence be a powerful tool to constrain predictions of future changes in oceanic deepwater formation, heat and carbon dioxide uptake. Estimating decadal scale oxygen trends is, however, a nontrivial task and previous studies have come to contradicting conclusions. One key potential problem is that changes in the historical observation network might introduce considerable errors. Here we estimate the likely magnitude of these errors for a subset of the available observations in the Southern Ocean. We test three common data analysis methods south of Australia and focus on the decadal-scale trends between the 1970's and the 1990's. Specifically, we estimate errors due to sparsely sampled observations using a known signal (the time invariant, temporally averaged, World Ocean Atlas 2001) as a negative control. The crossover analysis and the objective analysis methods are for less prone to spatial sampling location biases than the area averaging method. Subject to numerous caveats, we find that errors due to sparse sampling for the area averaging method are on the order of several micro-moles $kg^{-1}$. for the crossover and the objective analysis method, these errors are much smaller. For the analyzed example, the biases due to changes in the spatial design of the historical observation network are relatively small compared to the tends predicted by many model simulations. This raises the possibility to use historic oxygen trends to constrain model simulations, even in sparsely sampled ocean basins.