안녕하세요? 이번 글은 생물기후 지표의 글로벌 데이터셋 중 하나인 CCMC-BioClimInd 데이터셋을 소개해 보겠습니다.(논문 바로가기: https://www.nature.com/articles/s41597-020-00726-5).
종 분포 모델링(SDM: Species Distribution Modeling)과 같이, 현재 및 미래 서식지를 재현하고 예측하려면 데이터의 최신성과 정확성을 확보한 생물기후 지표 데이터셋이 필요할 것입니다. CMCC-BioClimInd는 과거 및 미래 조건에 대한 생물기후 지표를 0.5° x 0.5° 해상도로 제공하는 데이터셋입니다.
여기서 CMCC는 이탈리아에 위치한 유럽지중해 기후변화센터(Centro Euro-Mediterraneo sui Cambiamenti Climatici를 지시하며 BioClimInd는 머신러닝에서 설명변수로 쓰이게 될 생물기후 지표(bioclimatic indicators)를 의미합니다. 데이터셋은 아래 웹페이지에서 바로 다운로드 받으실 수 있습니다.
Noce, S et al. (2019): CMCC-BioClimInd. A new globaldataset of bioclimatic indicators
Data
doi.pangaea.de
CCMC-BioClimInd은 WFD가 제공하는 기온과 강수량의 일일 시계열을 기반으로 정교화된 데이터셋입니다. WFD는 WATCH(WATer and global CHange) Forcing Data의 약어로 1901-2001년, 즉 20세기의 전세계 기상정보를 제공하고 있습니다.
WATer and global CHange (WATCH) Forcing Data (WFD) - 20th Century - EIDC
Weedon, G.P., Gomes, S., Viterbo, P., Shuttleworth, W.J., Blyth, E., Österle, H. , Adam, J.C., Bellouin, N., Boucher, O. & Best, M. (2011). Creation of the WATCH Forcing Data and Its Use to Assess Global and Regional Reference Crop Evaporation over Land d
catalogue.ceh.ac.uk
생물기후 지표(bioclimatic indicators)
BioClimInd 데이터셋은 35개 생물기후 지표를 제공합니다. 생물기후 지표 코드, 전체 이름, 단위, 참고문헌 및 입력 변수는 아래 표와 같습니다. 입력 변수는 Tg, Tx, Tn, P를 사용하며 다음을 뜻합니다. *아래 표에서 References는 원문을 참고해 주시면 좋겠습니다.
- Tg: 일 평균 기온(daily mean temperature)
- Tx: 일 최고 기온(daily maximum temperature)
- Tn: 일 최저 기온(daily minimum temperature)
- P: 일 강수량(daily precipitation amount)
CCMC-BioClimInd의 생물기후 지표는 다음과 같이 zip 파일로 되어 있습니다. 첫번째 BIO.zip 파일을 내려받아 압축을 해제해 보겠습니다.
압축 해제한 결과는 다음과 같습니다. 다수 파일이 제공되고 있는데요, CCMC-BioClimInd 명명 규칙(naming convention)을 이해할 필요가 있겠습니다.
파일 이름은 생물기후 지표 코드, 데이터소스, RCP, 기간(시작 연도 4자리, 종료 연도 4자리)의 조합으로 구성되어 있습니다. 예를 들면, 'BIO1_CMCC_85_2040_79.nc'는 생물기후 지표 코드 BIO1, 데이터 소스 CMCC, RCP 8.5, 기간은 2040년부터 2079년에 해당합니다. 파일 이름에 쓰이는 데이터 소스의 약어는 아래 표를 참고하시면 됩니다.
기후 모델(climate model)
데이터 소스는 기후 모델(climate model)입니다. 제공되는 기후 모델의 약어를 정리해 봤습니다. 참고해보시면 좋겠습니다.
| CMCC-CESM | Centro Euro-Mediterraneo sui Cambiamenti(CMCC)-Climatici-Community Earth System Model(CESM) | 이탈리아 유럽지중해 기후변화센터(CMCC)-커뮤니티 지구 시스템 모델(CESM) |
| GFDL-ESM2M | Geophysical Fluid Dynamics Laboratory(GFDL)-Earth System Model 2 with Modular Ocean Model(ESM2M) | 미국 국립해양대기청(NOAA) 지구물리유체역학연구소(GFDL)-모듈식 해양 모델을 사용한 지구 시스템 모델 2(ESM2M) |
| HadGEM2-ES | Hadley Global Environment Model 2-Earth System(HadGEM2-ES) | 영국 기상청 하들리 연구소(Met Office Hadley Centre)-하들리 글로벌 환경 모델 2-지구 시스템(HadGEM2-ES) |
| IPSL-CM5A-LR | Institut Pierre-Simon Laplace(IPSL)-Climate Model(CM)5A-Low Resolution(LR) | 프랑스 피에르-시몬 라플라스 연구소(IPSL)-기후 모델 5A(CM5A)-저해상도(LR) |
| MIROC-ESM-CHEM | An atmospheric chemistry coupled version of Model for Interdisciplinary Research on Climate-Earth System Model(MIROC-ESM-CHEM) | 일본 MIROC 컨소시엄(JAMSTEC, AORI, NIES, RCCS)-대기화학이 접합된 MIROC-ESM 모델(MIROC-ESM-CHEM) |
| NorESM1-M | Norwegian Earth System Model1-M(NorESM1-M) | 노르웨이 기후센터(Norwegian Climate Centre) 지구시스템 모델 1-M |
RCP(대표 농도 경로)
RCP는 Representative Concentration Pathways(대표 농도 경로)의 약어입니다. IPCC 4차 평가보고서(AR4, 2007)에 사용한 SRES 온실가스 시나리오를 대체하여 IPCC 5차 평가보고서(AR5, 2013)에서 사용한 새로운 온실가스 시나리오입니다. RCP 시나리오는 최근 온실가스 농도변화 반영 및 최근 예측모델에 맞게 해상도 등을 업데이트 하였습니다. SRES와 RCP의 비교는 '국가기후위기적응정보포털'에서 제공하는 다음 표를 참고해 보시면 좋겠습니다.
RCP 시나리오는 다음과 같이 총 4종으로 구성되며 이 글에서 소개하는 생물기후 지표는 RCP 4.5, RCP 8.5 온실가스 시나리오에 대한 데이터를 제공하고 있습니다.
RCP 4.5는 21세기말(2070~2099년)에 이산화탄소 농도가 540ppm에 달하여 전 지구 2.8℃ 기온 상승과 4.5% 강수량 증가가 전망되고 RCP 8.5는 이산화탄소 농도가 940ppm에 도달하여 전 지구 4.8℃ 기온 상승과 6.0% 강수량 증가가 전망됩니다. *참고로 ppm(parts per million)은 100만 분의 1을 나타내는 무차원 단위이며, 무게 또는 부피에 사용합니다(예: 공기 중 이산화탄소 농도=540ppm=0.054%)
앞서 정리한 내용을 바탕으로 이제 명명규칙을 이해할 수 있습니다.
QGIS를 실행하고 위 파일(BIO1_CMCC_85_2040_79.nc)을 한번 열어보겠습니다.
결과는 다음과 같습니다.
한반도 영역을 확대해 본 화면입니다. CCMC-BioClimInd 데이터셋은 0.5° x 0.5° 해상도(적도 기준으로 약 55 x 55 ㎞)입니다. 또다른 생물기후 지표 데이터셋으로 선호되는 WorldClim의 경우 해상도는 30초(~1㎢)부터 10분(~340㎢)까지 다양합니다. 연구 목적에 따라 적합한 생물기후 지표 데이터셋을 활용하시면 좋겠습니다.
