1. 서론

사헬 지역은 대표적인 기후변화 취약 지역으로 기후 난민, 식량 안보 등의 문제가 발생하고 있다(IPCC, 2022). 특히 서아프리카 사헬 지역의 여름철(6~9월) 강수 변동성은 서아프리카 여름 몬순(West African Summer Monsoon, WASM)과 아프리카 동풍 제트(African Easterly Jet, AEJ)에 의해 결정된다(Nicholson, 2013). 서아프리카 여름 몬순은 여름철 대륙-해양 간 비열 차이로 기니만에서 불어오는 고온다습한 남서 계절풍으로 강수 현상을 동반한다. 열대수렴대(Intertropical Convergence Zone, ITCZ)가 북상하면서 대기 하층에서는 남서풍이 불어 수렴한다. 반면, 여름철 동안 대류권 상층은 열대 동풍 제트(Tropical Easterly Jet, TEJ), 중층에서는 아프리카 동풍 제트(AEJ)가 발달한다. 국지적인 열적 불안정으로 강수 구름이 만들어지고 상승기류의 상부에서 발산하는 영역에 열대 동풍 제트가 존재하여 강수대 형성에 기여한다. 몬순 발달 시기에 아프리카 동풍 제트가 약화하면 몬순이 더 높은 위도까지 도달하게 된다(Nicholson, 2013). 이러한 아프리카 동풍 제트는 남북 간의 온도 기울기와 관련이 있으며, 시기에 따라 강화와 약화를 통해 사헬-서아프리카 지역에 가뭄과 홍수를 일으킨다(Burpee, 1972; Akinsanola and Zhou, 2020).

1970년대 극심한 사헬 가뭄은 해양-대기 상호작용을 중심으로 연구되었다. 열대 대서양의 해수면 온도(Sea Surface Temperature, SST)는 사헬 강수량과 음의 상관관계로 대륙-해양의 비열 차가 커야 몬순이 강화되며, 반면 아열대 지역의 SST와 사헬 강수량은 양의 상관관계로 ITCZ 상승과 관련이 있어 따뜻한 해역의 수분이 공급되어 많은 강수를 일으킨다(Balas et al., 2007). 엘니뇨 시기는 아프리카 동풍 제트가 강화되며, 열대 동풍 제트는 약화되면서 몬순 약화로 이어진다(Camberlin et al., 2001). 이처럼 SST는 사헬 가뭄의 원인으로 강수 경향성 분석과 기후 재분석 자료의 재현성 평가에서 설명되었다(Nicholson, 1979; Quagraine et al., 2020).

지표-대기 상호작용은 Charney(1975)에 의해 사헬 지역의 식생과 강수의 연관성으로 처음 제안되었다. 이후 지표-대기 상호작용 연구가 주목을 받으며, 식생 피복 변화(Vegetation Dynamics), 토지 피복과 토지 이용(Land Cover and Land Use, LCLU), 토양수분, 알베도, 적설량 등의 지표 요소가 대기의 열에너지와 수분 플럭스에 영향을 주면서 강수를 일으킨다는 모델링 연구와 경험적인 연구가 이루어졌다. Snyder et al.(2004)은 전 지구의 식생을 7가지로 분류하여 각각의 식생을 제거했을 때 기후 변수들의 변화를 시뮬레이션하여 이들의 영향을 확인하였다. Bonan(2008)은 모델링을 통해 열대림에서 강한 증발산 효과로 지표 냉각이 우세하고, 북방림(냉대림)에서 증발산에 따른 냉각 효과보다 알베도 감소로 인한 온난 효과가 두드러지면서 기온 증가가 일어난다고 했다. Lee et al.(2015)은 정규식생지수(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)를 바탕으로 식생 활력도가 높은 여름철에 증발산량이 늘어나 수증기 공급이 활발해져 사헬 지역의 강수량을 증가시켰다는 것을 제시했다. 후속 연구로 식생과 해양이 사헬 강수에 주는 영향력을 비교하여 최근 강수 변동성은 해양의 영향보다 지표의 영향이 크다는 것을 통계적으로 밝혀냈다(He and Lee, 2016).

식생의 활력도가 대기 순환에 영향을 주어 강수 변동성을 유발하는 과정은 동아시아를 포함하는 일부 지역의 관측 기반 연구(He et al., 2020; Yadav et al., 2022) 또는 북부 아프리카(Patricola and Cook, 2008) 지역의 모델링 연구를 통해 제안되어 왔으나, 구체적인 생지물리적 메커니즘은 확인되지 않았다. He et al.(2020)은 중국 북동부 농지 증가에 따른 LCLU 변화로 대류권 상부까지 냉각의 효과를 준다는 것을 제안하였다. Yadav et al.(2022)은 티베트 고원 서부의 5월 식생 활력도가 지표를 포함한 대류권에 기온 증가를 일으켜 동아시아 몬순에 미칠 수 있는 잠재적 영향을 제시하였다. Patricola and Cook(2008)은 모델링을 통해 식생 증가에 따른 토양수분 증가는 지표 냉각을 유발하고 남북 방향의 온도 기울기를 감소시켜 AEJ가 약화되며 강수량이 증가한다고 설명하였다. 이처럼 식생 피복의 변화가 대기 순환 및 강수에 영향을 미칠 수 있음은 여러 연구에서 제시되었다. 하지만 이러한 영향이 어떠한 생지물리적(Biogeophysical) 과정을 통해 강수 변동성으로 이어지는지에 대해서는 관측 자료를 기반으로 한 실증적 연구가 여전히 부족하다. 본 연구는 지표-대기 상호작용의 관점에서 식생 피복 변화와 관련된 지표 현상과 대기 순환을 파악하여 사헬 강수 변동성의 생지물리적인 프로세스를 제안하고자 한다.

2. 연구 자료 및 방법

1) 연구 지역

본 연구 지역은 사하라 사막 이남의 서아프리카와 중앙아프리카 일부 지역으로 Nicholson(1994)이 제안한 사헬 지역(13~20°N, 15°W~20°E)이 포함되어 있다(그림 1). 강수량이 풍부한 기니만 연안과 카메룬, 콩고 분지는 열대우림이 발달하며 위도가 높아질수록 기후환경에 차이가 생기면서 점차 열대우림 지역에서 사바나, 반건조 초지, 사막 지역의 경관을 형성한다. 이러한 식생 경관의 차이는 몬순의 영향 정도에 따라 나타난다. 사헬 지역의 우기는 일반적인 북반구 여름철(6~8월)보다 9월까지 지속되는 특성이 있으며, 본 연구에서는 서아프리카 여름 몬순의 주요 강수 시기를 반영하기 위해 여름철을 6~9월(JJAS)로 정의하였다. 1970년대 극심한 가뭄 이후로 사헬 지역의 식생 피복이 어느 정도 회복되었으며, 농경지로 일부가 전환되면서 식생 피복이 증가하였다(Lee et al., 2015). 또한, 사헬의 사막화를 방지하기 위해 유엔사막화방지협약(United Nations Convention to Combat Desertification, UNCCD)은 거대한 나무 장벽(Great Green Wall)을 식재하여 식생 활력도 증가 및 강수량 증가의 효과를 기대하고 있다.

그림 1.

연구 지역의 여름철(6~9월) AVHRR GIMMS NDVI 평년값(1982~2022년)
(붉은색 상자에 해당하는 지역(13~20°N, 15°W~20°E)에서 시계열 값을 추출)

2) 연구 자료

지표와 대기의 특성 및 연관성을 파악하기 위해 위성영상 기반의 식생 및 강수 자료와 고해상도의 기후 재분석 자료를 활용하였다. 식생 활력도를 나타내는 지수인 정규식생지수(NDVI)는 Red와 Near-Infrared(NIR) 분광 데이터를 통해 계산되며, 식생의 밀도와 광합성 활력도 등을 탐지하여 식생 피복과 바이오매스의 지시자 등으로 사용한다. 본 연구는 장기적이고 안정적인 NDVI 데이터로 NOAA AVHRR GIMMS NDVI3g을 선택하였다(Tucker et al., 2005; Pinzon et al., 2023). 이는 공간 해상도 0.08° × 0.08°로 15일의 간격의 데이터로 구성되어 있다. 선행 연구(Anyamba and Tucker, 2005)는 장기적인 사헬 강수량 변동성의 지표 지시자로 GIMSS NDVI를 활용했으며 이들의 공간적 패턴이 잘 대응하는 것을 확인하였다. 본 연구에서는 가용한 1982년부터 2022년까지 GIMMS NDVI3g를 월별로 통계 처리하여 분석에 사용하였다.

강수 자료는 위성과 관측소 기반의 고해상도 자료(0.05° × 0.05°)인 Climate Hazards Group InfraRed Precipitation with Station data(CHIRPS)를 사용하였다(Funk et al., 2015). CHIRPS는 적외선 영상을 기반으로 강수량을 추정하여 관측 자료 보정을 거치며, 수문학 연구 분야에서 널리 사용되고 있다. 이뿐만 아니라 사헬 지역의 가뭄 현상 및 강수량 변동성과 관련하여 장기간의 안정적인 자료로 활용되고 있다(Sacré Regis et al., 2020; Shen et al., 2020; Du et al., 2024).

기후 재분석 자료는 5세대 재분석 자료인 유럽중기예보센터(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts, ECMWF)의 ECMWF Reanalysis 5th Generation(ERA5)와 ERA5-Land를 활용하였다(Hersbach et al., 2020; Muñoz-Sabater et al., 2021). ERA5는 0.25°×0.25°의 수평 해상도, 137개의 수직 해상도를 갖는 동서풍과 남북풍, 기온, 지위고도, 상대와도 등의 변수를 사용하였다. ERA5-Land는 수평 해상도 0.1°×0.1°으로 2m 기온, 잠열 플럭스, 현열 플럭스, 총증발산량 등으로 지표의 현상을 분석했다. 이때 2m 비습은 ERA5-Land의 2m 기온과 2m 이슬점 온도를 바탕으로 계산하여 사용하였다.

3) 연구 방법

(1) 선형 회귀 분석

선형 회귀 분석은 두 개 이상의 변수 간 관계를 분석하는 통계적 방법으로, 독립 변수를 통해 종속 변수를 추정하거나 설명할 수 있는 정도를 평가한다(식 (1); Von Storch and Zwiers, 2001). 본 연구에서는 41년(1982~2022년) 동안 사헬 지역의 여름철 식생 변화 경향을 알아보기 위해 선형 회귀 분석을 각 격자에서 수행하였다. 최소자승법에 의해 계산된 회귀식의 기울기(식 (2))는 시간에 따른 NDVI의 추세를 확인하고 공간적 패턴을 파악할 수 있다. 통계적 유의성은 90% 신뢰수준에서 Student t 검정을 통해 확인하였다.

여기서 Yi는 시간(Xi)에 따른 종속 변수의 값이며, 독립 변수의 시간 변화에 따른 종속 변수의 변화량인 b^은 회귀계수이다.

(2) 상관성 분석

상관 분석은 NDVI와 지표 변수, 대기 변수 간의 연관성을 확인하기 위해 수행되었으며, 피어슨 상관계수는 기후 변수의 각 격자 지점에서 계산되어 NDVI와의 관계에 대한 강도와 방향을 나타낸다(식 3). 이때 장기적인 기후변화(지구 온난화)의 영향을 줄이기 위해 선형적인 추세를 제거한 후 상관 분석을 실시하였다. 상관계수의 유의성은 90% 신뢰수준에서 Student t 검정을 이용해 검정하였다.

여기서 Xi와 Yi는 각각 i번째 연도에 대한 두 독립 변수(NDVI와 기후 변수)의 값을 의미한다.

합성 편차 분석은 특정 사건이 발생할 조건부 확률에 기반한 분석으로 잠재적인 프로세스를 확인하는 데 사용된다. 본 연구는 선형 경향성을 제거한 NDVI 시계열 자료를 바탕으로 사헬 지역의 NDVI 값이 높았던 해(XA)와 낮았던 해(XB)를 전체 연구 기간(41년)의 상위 및 하위 20%에 해당하는 8개씩(n = 8) 선정하여 지표 변수 및 대기 변수에 대한 합성 편차 분석을 수행하였다(식 4). XA¯는 사헬 지역의 NDVI 값의 상위 8개 해의 평균값을, XB¯는 하위 8개 해의 평균값을 의미한다. 상위 8개 시기의 평균과 하위 8개 시기의 평균의 차이가 0인 귀무가설을 바탕으로 90% 신뢰수준에서 통계적 유의성을 검정하였다. 추세 제거 후 지난 41년간 여름철 NDVI가 높았던 해는 2022, 1999, 1994, 2012, 2000, 2001, 1989, 1995년 순이었다. 반면 NDVI가 낮았던 해는 차례로 1984, 2019, 2015, 2002, 2018, 2017, 1987, 2021년이었다.

(3) 인과성 분석

Granger 인과성 분석은 하나의 시계열 Xi를 추정할 때, Xi의 과거값으로만 추정한 모델보다 Xi의 과거값과 또 다른 시계열 Yi의 과거값을 결합한 모델이 더 나은 예측 능력을 보이면, Yi가 Xi의 Granger 원인이 된다(Granger, 1969; Lee et al., 2015). 표 1과 보충자료 표 1, 2, 3, 4는 Granger 인과식으로 Unrestricted 모델(a; b), Restricted 모델(c; d), F 검정(e)를 각각 나타냈다. 𝛼, 𝛽, 𝛾, 𝛿는 각 모델의 회귀계수, 𝜖, 𝜂는 오차항, p은 시차(lag=1), H는 Restricted 모델의 계수, K는 Unrestricted 모델의 계수, n은 관측치 개수이다.

3. 결과 및 토의

1) NDVI의 변화 추세와 공간적 패턴

여름철 NDVI의 변화 추세를 파악하기 위해 41년 동안 선형 회귀 기반의 추세를 나타냈다(그림 2). 그림 2(a)는 여름철 NDVI 추세의 공간적인 패턴을 보여준다. 위도 13~17°N 부근은 대체로 NDVI 값이 증가하는 경향을 나타냈다. 특히 통계적 유의성(90% 신뢰수준)을 보이는 지역은 사하라 사막을 제외한 증가 추세 및 감소 추세가 비교적 강한 곳에서 나타난다. 증가 추세는 위도 10~15°N, 경도 12~25°E 부근에서 두드러지며, 감소 추세는 기니만을 연한 지역에서 보인다. 이를 통해 지난 41년 동안 사헬 지역의 여름철 정규식생지수는 증가하는 경향을 파악하였다. 그림 2(b)는 사헬 지역(그림 2(a)의 초록색 상자)에서 추출한 NDVI 시계열 그래프이다. 해당 지역은 41년 동안 식생 변동성이 크게 나타나 통계적으로 추세가 유의하지 않으나 2000년을 기준으로 전반기와 후반기를 나누면 전반기는 통계적으로 유의한 식생 증가의 추세를 보이며, 후반기는 추세 없이 일정하다. 이러한 최근 수십 년 동안 사헬 지역 식생의 변화 및 경년변동이 지표 부근 기후에 미치는 영향을 파악하기 위해, 열 및 수분 변수와의 연관성 분석을 실시하였다.

그림 2.

여름철 NDVI의 선형 추세(1982~2022년)의 공간적 패턴(a; NDVI/Decade)과 그래프(b); 그림 2(a)의 초록색 상자는 Nicholson(1994)이 제안한 사헬 지역으로 시계열 자료를 추출한 범위에 해당함(90% 신뢰수준에 해당하는 지점을 점으로 표시)

2) NDVI와 지표 변수 간의 연관성 분석

식생의 활력도와 지표의 열에너지 및 수분 플럭스 간의 관계를 보기 위해 추세를 제거한 사헬지역 NDVI 시계열 자료와 총증발산량, 잠열 플럭스, 현열 플럭스, 2m 비습, 2m 기온, 총강수량 간의 피어슨 상관계수를 계산하였다(그림 3). 그림 3(a)는 NDVI와 총증발산량 간의 상관계수로 위도 10~20°N 까지 양의 상관관계가 뚜렷하게 나타난다. 특히 위도 13~20°N는 강한 양의 상관관계를, 기니만을 연한 부분은 음의 상관관계를 보여 앞선 NDVI의 추세와 유사한 패턴을 확인할 수 있다(그림 2(a)). 추세 제거한 NDVI와 잠열 플럭스의 상관 분석 결과(그림 3(b))는 총증발산량과 매우 유사한 공간적 분포를 갖는다. 두 변수는 수분 수송과 열에너지 흐름을 나타내며 같은 과정에서 발생하기 때문에 이러한 패턴을 보이는 것으로 해석할 수 있다.

그림 3.

추세 제거한 여름철 사헬 NDVI 시계열과 각 격자 지표 변수 간의 상관계수(90% 신뢰수준에 해당하는 지점을 점으로 표시)

잠열 플럭스와 달리 그림 3(c)의 NDVI와 현열 플럭스의 상관계수는 음의 패턴이 뚜렷하게 확인되었다. 특히 위도 13~15°N 부근에서 강한 음의 상관관계를 나타낸다. 온도 변화와 관련된 현열은 음의 패턴을 나타내 기온 감소를 지시한다. 2m 비습은 총증발산량, 잠열과 유사한 패턴을 지닌다(그림 3(d)). 이는 식생 활동이 증가하면 증발산 작용이 활발해져 지표 부근 수증기량이 많아지기 때문에 위도 13~20°N 부근에서 양의 상관관계를 보인다. 그림 3(e)의 NDVI와 2m 기온은 음의 상관관계로 식생 활력도가 증가하면 증발산량이 많아지고 이는 지표 냉각 효과를 불러일으키기 때문에 기온이 낮아지는 것을 의미한다. 그림 3(f)의 NDVI와 총강수량의 상관계수는 양의 관계로 NDVI가 증가할수록 강수량이 증가하는 것으로 해석할 수 있다. 이처럼 NDVI와 지표 변수 간의 상관관계는 식생 활력도의 변화가 지표의 열에너지 및 수분 플럭스와 연계되어 있음을 시사한다.

식생 활력도가 지표 변수에 어떻게 영향을 주는지 사헬 지역 NDVI 값이 높았던 해와 낮았던 해 간의 편차를 구해 생지물리적 프로세스를 밝혀내고자 한다. 그림 4의 합성 편차 분석은 추세를 제거한 NDVI 자료에서 상위 8년(2022, 1999, 1994, 2012, 2000, 2001, 1989, 1995년)과 하위 8년(1984, 2019, 2015, 2002, 2018, 2017, 1987, 2021년)의 지표 변수(총증발산량, 잠열 플럭스, 현열 플럭스, 2m 비습, 2m 기온, 총강수량)의 편차를 구한 것이다. 그림 4(a)는 총증발산량으로 피어슨 상관계수의 결과와 유사한 패턴으로 사헬지역에서 뚜렷한 연관성이 나타난다. 위도 15°N 부근에서 양의 편차가 나타나고 그 이남 지역에서 음의 편차가 나타난다. 이는 NDVI의 추세와 유사한 공간적 패턴을 나타낸다(그림 2(a)).

그림 4.

추세 제거한 여름철 사헬 NDVI 상･하위 시기의 총증발산량(mm), 잠열 플럭스(W/m²), 현열 플럭스(W/m²), 2m 비습(g/kg), 2m 기온(K), 총강수량(mm/month) 합성 편차 분석(90% 신뢰수준에 해당하는 지점을 점으로 표시)

잠열 플럭스(그림 4(b)) 역시 마찬가지로 매우 유사한 패턴을 보였으며, 그림 4(c)의 현열 플럭스는 이와 대조되게 음의 편차가 나타났다. 현열 플럭스는 잠열 플럭스와 달리, 보다 넓게 음의 편차가 분포해 있으며, 이는 2m 기온과도 관련이 있다. 2m 비습의 합성 편차 패턴은 사헬 지역에서 뚜렷한 양의 편차가 나타났으나 통계적으로 유의한(90% 신뢰수준) 지역은 그 범위가 좁다(그림 4(d)). 그림 4(e)는 2m 기온의 합성 편차 분석 결과로 기니만 연안부터 위도 20°N까지 기온 감소가 뚜렷하게 보인다. 이는 앞서 언급한 현열 플럭스의 패턴과 거의 유사하며, 식생 증가가 나타나는 지역에서 특히 음의 편차가 강하게 나타난다(그림 2(a)). 총강수량(그림 4(f))은 총증발산량 및 잠열, 2m 비습과 유사한 패턴을 보였으며, 사헬 지역에서 양의 값을 보인다.

이러한 NDVI와 지표 변수 간의 연관성 분석을 종합하면, 여름철 식생 활력도가 높은 시기에 증발산량이 증가해 잠열 플럭스가 증가하고 현열 플럭스가 감소한다. 이러한 지표 냉각 현상은 2m 기온의 감소로 확인할 수 있으며, 증발산량 증가는 2m 비습의 증가를 유도한다. 수분 증가 현상은 결국 강수량으로 이어져 식생 활력도가 높으면 강수량이 증가하는 것으로 확인되었다.

사헬 지역의 식생-강수에 대한 선행 연구(Lee et al., 2015)는 식생 활력도가 높으면 증발산량이 늘어나 대류권 하층(850hPa) 비습이 증가하여 강수량이 증가에 기여한다고 제시하였다. 본 연구에서 증발산량 및 비습이 증가하고 강수량 증가로 이어지는 것과 일치하는 결과이다. 이뿐만 아니라 지표-대기 상호작용을 연구한 사례(He et al., 2020; Yadav et al., 2022)는 식생 활력도 증가는 대류권의 기온에 영향을 주는 것으로 밝혀졌다. 이를 통해 지표 변수뿐만 아니라 대기 변수들의 특성 및 연관성을 확인해보는 것이 적절하다고 판단하였다.

3) NDVI와 대기 변수 간의 연관성 분석

사헬 지역의 강수를 결정하는 중요 요인은 대류권 하층의 서아프리카 여름 몬순과 중층의 아프리카 동풍 제트이다. 이러한 대기 변수와 지표 간의 관계를 보기에 앞서 여름철(6~9월) 동서풍의 공간적인 패턴과 기후학적인 특성(1982~2022년)을 살펴보았다. 그림 5는 ERA5의 연직 동서풍 데이터를 바탕으로, 사헬 지역의 경도 범위(15°W~20°E)에서 평균한 연직 평년값(a)과 600hPa 동서풍 및 바람장 평년값(b)을 나타낸 것이다. 그림 5(a)는 위도 10~20°N의 대류권 중층(600hPa)에서 10m/s 이상의 동풍이 부는 것을 확인할 수 있다. 대류권 하층의 경우 서풍계 바람이 비교적 약하게 부는데, 이는 서아프리카 여름 몬순에 의한 영향을 나타낸다. 마찬가지로 그림 5(b)는 600hPa의 바람장을 지도화한 것으로 동풍 계열 바람이 뚜렷한 것을 볼 수 있다.

그림 5.

사헬 지역의 경도 범위(15°W~20°E)에서 평균한 여름철 연직 동서풍의 평년값(a)과 600hPa 동서풍 및 바람장(m/s) 평년값(b) (1982~2022년); 그림 5(a)에서 대류권 상층(약 200hPa)의 강한 동풍은 열대 동풍 제트(TEJ), 대류권 중층(약 600hPa)의 강한 동풍은 아프리카 동풍 제트(AEJ)(그림 5(b)), 대류권 하층(약 900hPa)의 서풍은 서아프리카 여름 몬순(WASM)을 의미함

식생의 활력도와 대기 순환 간의 관계를 보기 위해 추세 제거한 NDVI 시계열 자료와 대류권 하층 및 중층의 기온, 지위고도, 동서풍의 피어슨 상관관계를 분석하였다(그림 6). 그림 6(a)는 NDVI와 850hPa 기온 간의 상관계수로 2m 기온의 상관 분석 결과와 비슷한 공간적 패턴을 가진다(그림 3(e)). 특히 위도 15~20°N, 경도 20~5°W 부근에 강한 음의 상관계수가 나타나는 것을 확인할 수 있다. 한편 600hPa 기온(그림 6(b))은 850hPa의 비해 상관성이 약하지만, 여전히 음의 상관계수가 나타나는 것을 확인할 수 있다.

그림 6.

추세 제거한 여름철 사헬 NDVI 시계열과 각 격자 대기 변수 간의 상관계수(90% 신뢰수준에 해당하는 지점을 점으로 표시)

NDVI와 지위 고도의 상관 분석 결과는 기온이 낮아지면서 대기가 수축되어 지위고도가 낮아진 것으로 보인다. 그림 6(c)의 NDVI와 850hPa 지위 고도는 상관계수가 남북 간 대조적 패턴을 나타내며, 식생이 거의 존재하지 않는 사하라 사막은 여전히 기온이 높은 지역이므로 양의 패턴이, 사바나 기후인 사하라 이남 지역에서 음의 패턴이 나타난다. 냉각에 의한 하층 대기의 수축은 중층 대기 지위고도의 하강(그림 6(d))을 유도하였다(He et al., 2020). NDVI와 동서풍의 상관관계를 살펴본 결과(그림 6(e)와 (f)), 남북 간 뚜렷하게 대조적인 패턴이 나오며, 음의 패턴은 동풍계 강화, 양의 패턴은 서풍계 강화를 의미한다. 하지만, 식생 활력도와 아프리카 동풍 제트의 상관성과 관련된 지표-대기 간 프로세스를 밝히기 위해서는 합성 편차 분석 및 수분 수송 변수와의 관계를 확인하는 것이 필요하다.

사헬 지역의 여름철 식생 활력도가 대기 변수에 어떤 영향을 주는지 합성 편차 분석을 통해 생지물리적 프로세스를 규명하고자 한다. 합성 편차 분석은 추세 제거한 NDVI 자료의 상하위 8년의 대기 변수(기온, 지위고도, 바람장, 상대와도, 동서풍, 연직 적분 대기 수분 발산량)의 평균을 비교한 것이다(그림 7과 8). 그림 7(a)는 850hPa 기온의 편차로 사하라 사막 이남에서 음의 편차가 뚜렷하게 나타난다. 특히 2m 기온 합성 편차 분석 결과와 마찬가지로 위도 15~20°N, 경도 20~5°W 부근에서 강한 음의 편차를 보였다. 이러한 편차 패턴은 상관 분석과 거의 유사한 모습을 보였다(그림 6(a)). 600hPa 기온은 전반적으로 사하라 이남에서 음의 편차를 보이나 통계적 유의성을 보이는 지역은 위도 15°N 이남 지역이다. 이를 통해 여름철 식생 활력도가 높은 시기에 여름철 연직 기온이 낮게 나타남을 확인할 수 있다.

그림 7.

추세 제거한 여름철 사헬 NDVI 상･하위 시기의 연직 기온(K), 지위고도(m) 및 바람장(m/s), 상대 와도(10⁵s^-1) 합성 편차 분석 (90% 신뢰수준에 해당하는 지점을 점으로 표시)

그림 8.

추세 제거한 여름철 사헬 NDVI 상･하위 시기의 동서풍 및 바람장(m/s), 연직 적분된 대기 수분 발산량(mm/day) 및 수분 플럭스(kg/m/s), 총강수량(mm/month)의 합성 편차 분석(90% 신뢰수준에 해당하는 지점을 점으로 표시)

그림 7(c)는 850hPa의 지위고도와 바람장 편차로 전반적으로 지위고도가 낮아지고 위도 20°N, 경도 10°W~15°E 부근의 반시계 방향의 순환을 확인할 수 있다. 이러한 순환은 저기압성 순환이 발달한 것으로 그림 7(e)에서 상대와도 양의 편차를 통해 알 수 있다. 그림 7(d)는 600hPa의 지위고도와 바람장 편차로 마찬가지로 지위고도가 낮아졌으며, 위도 15~25°N, 경도 20~5°W 부근에서 강한 음의 편차가 나타난다. 또 강한 음의 편차가 나타나는 위도 20°N, 경도 10~20°E 부근에서 반시계 방향의 순환을 통해 그림 7(f)의 저기압성 순환이 발달한 것으로 보인다. 이처럼 연직 대기의 기온이 낮아지면서 수축한 대기에서 저기압성 순환이 발달하여 평소의 바람장 패턴보다 북상한 것을 확인할 수 있다.

그림 8(a)는 850hPa의 동서풍과 바람장을 나타낸 것으로 서풍 계열의 바람이 강화되었다. 한편 600hPa의 동서풍과 바람장 편차를 나타낸 그림 8(b)는 그림 5(b)에 비해 동풍 계열 바람이 북상하고 서풍 계열의 바람이 늘어난 것을 보아 아프리카 동풍 제트가 약화 및 북상한 것으로 판단된다. 이러한 아프리카 동풍 제트의 약화는 그림 7(f)에서처럼 상대와도의 패턴이 평소보다 북상하고 저기압성 순환에 따른 강한 수렴대 발달로 상승기류가 강화되어 대류권 하층의 서아프리카 여름 몬순이 사헬 지역까지 충분히 북상할 수 있도록 한다. 그림 8(c)와 (d)는 이러한 몬순 강화의 상황을 잘 나타낸다. 그림 8(c)는 대기의 수증기 수렴과 발산, 수분 흐름을 알 수 있는 연직 적분 대기 수분 발산량(Vertically Integrated Moisture Divergence, VIMD)의 합성 편차 결과를 나타낸 것이다. 위도 10~15°N의 음의 편차는 수증기가 모여든 수렴을 의미하며, 해당 지역은 강수 가능성이 크다. 수분 플럭스 또한 서쪽으로 이동하고 있다. 그림 8(d)는 CHIRPS 총강수량을 합성 편차한 것으로 음의 VIMD 값을 가진 지역과 강수량이 많은 지역이 대체로 일치한다. 이처럼 식생 활력도 증가가 강수량 증가로 이어지기까지 지표 에너지와 대기 순환에 변화가 있었으며, 이러한 과정의 인과성을 검토하고 프로세스를 제안하고자 한다.

4) 사헬 지역의 지표-대기 상호작용에 대한생지물리적 프로세스 제안

사헬 지역은 강수 변동성이 큰 지역으로 앞선 지표와 대기 변수의 연관성 분석 결과를 토대로 정리하면 식생 활력도 증가가 지표의 열과 수분 상태에 영향을 주고, 지표의 변화가 대기에 영향을 주며, 대기 순환의 변화는 몬순 강화로 강수량 증가를 이끌게 된다. 이러한 순서를 통계적으로 면밀하게 검토하기 위해 변수들의 추세를 제거한 후 Granger 인과성 분석을 수행하였다. 앞선 시계열 그래프(그림 2(b))에서 2000년을 기준으로 시계열이 급변하므로 전반기(1982~2000년)와 후반기(2003~2021년), 전체 기간(1982~2022년)으로 나누어 분석하였다.

표 2는 NDVI와 잠열 플럭스의 인과성을 검토한 결과를 나타낸 것이다. 대부분 통계적으로 유의하지 않았으나, 후반기 NDVI는 후반기 잠열 플럭스의 인과 요인으로 1% 유의수준에서 나타났다. 이는 NDVI의 변화가 잠열 플럭스의 변동성에 영향을 줄 수 있음을 의미하며, 사헬의 식생이 증가하면 잠열 플럭스가 증가하는 것으로 해석할 수 있다. 잠열 플럭스와 2m의 인과성을 검토하여 90% 신뢰수준에서 후반기 2m 기온이 후반기 잠열 플럭스의 원인이 된 것을 확인하였다(보충자료 표 5). 두 결과 모두 뚜렷한 해석이 어려우나 식생 활력도가 증가하면서 증발산 작용이 지표 냉각 효과를 일으키기 때문에 기온이 낮아지는 사례는 이미 많은 연구를 통해 밝혀졌다(Bonan, 2008; He et al., 2020). Granger 인과성 분석은 선형적 인과관계로 기후 요소 간의 비선형적 인과성을 밝히는 데 여전히 한계가 있다(Lee et al., 2015). 2m 기온과 600hPa 상대와도의 인과성을 분석한 결과, 5% 유의수준에서 전체 기간의 2m 기온이 전체 기간 600hPa 상대와도의 인과 요인으로 나타났다(보충자료 표 6). 이처럼 2m 기온의 변화가 연직 대기에 영향을 미쳐 600hPa 상대와도에 영향을 줄 수 있다는 것을 뜻한다. 2m 기온이 감소하면 대기층 두께가 얇아지면서 수축하고 지위고도가 낮아지게 된다. 이러한 상황에서 반시계의 저기압성 순환이 형성되고 강화되므로 상대와도 값이 증가하는 결과를 보여준다. 반대로 지표의 기온이 높아지면 대기층이 팽창하여 지위고도가 높아지고 고기압성 순환이 발달하면서 상대와도가 감소하는 사례(Lee et al., 2016)도 있다. 600hPa 상대와도와 동서풍의 인과관계를 분석한 결과, 후반기 600hPa 동서풍이 후반기 600hPa 상대와도의 인과 요인임이 90% 신뢰수준에서 확인되었다(보충자료 표 7). 하지만 아프리카 동풍 제트를 포함한 제트류는 남북으로 온도경도와 서로 다른 상대와도가 분포해 있을 때 형성된다(Russell and Aiyyer, 2020). 또한 해당 구조가 변형되면 제트류의 강도가 약화될 수 있다.

이러한 제트류 강도 변화 사례는 모델링을 통해 구현되었다. 아시아 지역의 관개농업으로 발생한 지표 냉각 효과는 대류권 상층까지 영향을 미쳐 고기압성 순환을 약화시키고 결과적으로 여름철 아시아 제트의 강도가 약해진다(Lee et al., 2011). 600hPa 동서풍과 강수량의 인과성 분석 결과는 90% 신뢰수준에서 전반기 및 후반기 600hPa 동서풍이 전반기 및 후반기 강수량의 인과 요인인 것으로 나타났다(보충자료 표 8). 이에 600hPa의 동서풍 풍속은 강수량에 영향을 줄 수 있다는 것으로, 사헬 지역에서 동풍이 감소하면(동서풍의 음의 편차) 아프리카 동풍 제트가 약화되고 강화된 수렴대로 대류권 하층의 서풍 계열 바람이 불면서 몬순의 강도가 커져 많은 강수를 일으킨다. 하지만 전체 기간으로 인과성 분석을 했을 때는 유의하지 않은 결과로 나타났다. 이러한 결과는 선형적 인과성으로 해결하기 어려운 지역적 차이와 시계열 자료의 잡음, 변수 간의 직･간접적 거리로 기인한 것이라 추정된다. 하지만 이미 많은 연구에서 아프리카 동풍 제트의 약화는 몬순 강화로 강수량을 증가시킨다고 밝혀졌다(Grist and Nicholson, 2001; Nicholson, 2013).

이러한 결과를 종합하여 사헬 지역의 식생 피복 변화에 따른 지표-대기 상호작용과 강수 변동성에 대한 생지물리적 프로세스를 제안하였다(그림 9). 여름철 식생 활력도가 증가하면, 증발산량이 늘어나고 열에너지 플럭스 관점에서 잠열 플럭스 증가와 현열 플럭스 감소로 지표 기온이 감소하는 지표 냉각 효과가 일어난다. 수분 수송 관점에서 증발산량이 증가하면서 지표 비습뿐만 아니라 연직 대기 비습이 늘어나게 된다. 지표 냉각은 연직 대기를 수축시켜 지위고도가 낮아지게 한다. 이러한 대기 조건의 변화는 냉각과 수축에 따른 저기압성 수렴 순환을 강화시켜 상승 기류를 유도하게 된다. 상승기류 강화에 따라 아프리카 동풍 제트가 약화하고 그 중심축이 북상하여 대기 순환에 변화가 일어난다. 이에 대류권 하층에서 서풍 계열의 몬순이 강화되고 열대 대서양으로부터 수분이 유입되면서 사헬 지역의 여름철 강수량이 증가하게 된다. 이 프로세스는 양의 되먹임으로 작용하여 더욱 강화될 수 있다. 본 연구에서 제시한 사헬 강수 변동성의 생지물리적 프로세스는 식생 증가가 AEJ를 약화시켜 서아프리카 여름 몬순 강수를 증가시킨다는 Patricola and Cook(2008)의 수치모델 기반 연구 결과와 일관된 결과를 보였다. 더욱이 본 연구는 기존 모델링 연구에서 제안된 메커니즘을 관측 자료를 이용하여 실증적으로 확인하였다는 점에서 중요한 학문적 의의를 갖는다.

그림 9.

사헬 강수 변동성의 지표-대기 상호작용에 대한 생지물리적 프로세스

4. 결론

토지피복 및 토지이용(LCLU) 변화는 지표-대기 상호작용을 일으키는 중요한 요인이다. 식생은 대기의 수분과 에너지 플럭스를 조절하여 강수 패턴에 영향을 주고 특히 반건조 지역과 몬순 지역에서 그 역할이 크다. 이처럼 인위적인 토지이용을 포함한 토지피복 변화는 생지물리적인 프로세스를 통해 기후에 영향을 주게 된다(Green et al., 2017; te Wierik et al., 2021). 반건조 지역이자 몬순의 영향을 받는 사헬은 이러한 현상을 논의할 수 있는 적합한 지역이다.

1990년부터 2020년까지 서아프리카 지역의 LCLU 변화를 비교한 결과, 경작지와 목초지가 전역적으로 증가했으며 사헬 지역의 경우 자연 식생이 증가한 것으로 나타났다(Asenso Barnieh et al., 2023). 경작지는 관개농업보다 대부분 강수에 의존하고 있으며, 일부 휴경지는 방치되어 목초지로 전환되고 있다(Samasse et al., 2020; Tong et al., 2020). 이처럼 관목지와 초지 등의 자연 식생과 경작지의 증가는 증발산 및 냉각 효과를 일으켜 지표뿐만 아니라 연직 대기에 영향을 주게 된다. 또한, 모델링(te Wierik et al., 2024)을 통해 아프리카 강수량은 교목을 제외한 관목 및 초본 식생의 영향이 상당한 것으로 밝혀져 자연 식생뿐만 아니라 농경지와 목초지 확장에 따른 인위적 토지이용 역시 사헬 지역 강수 변동에 영향을 주게 된다.

사헬 지역은 지난 세기 후반 수십 년 동안의 대가뭄 이후 점차 식생 피복이 회복되었고, 강수 역시 변동성이 있으나 점차 증가하는 추세로 나타난다. 본 연구는 이러한 식생 피복 변화와 강수 변동성의 관계를 지표와 대기의 상호작용 측면에서 바라보고 생지물리적 프로세스를 제안하였다. 1982년부터 2022년까지 여름철(6~9월) 고해상도의 위성 기반 자료와 기후 재분석 자료를 활용해 선형 회귀 분석, 상관 분석, 합성 편차 분석, Granger 인과성 분석을 수행하였다.

NDVI는 사헬 지역에서 증가하는 추세가 나타났다. 이러한 식생 변동은 총증발산량, 잠열 플럭스, 2m 비습과 양의 상관관계, 현열 플럭스, 2m 기온과 음의 상관관계를 갖는다. 지표의 변화는 연직 대기에 영향을 미치며, 연직 기온, 지위고도가 감소한 것으로 나타났다. 특히 저기압성 순환이 강화되고 600hPa의 동풍 계열이 평년보다 북상 및 약화된 것을 보아 아프리카 동풍 제트가 약화된 것을 확인할 수 있었다. 아프리카 동풍 제트의 약화는 곧 몬순 강화를 유도하며, 850hPa 대류권 하부에서 서풍 계열의 바람이 발달한 것을 확인할 수 있었다. 이러한 상황에서 비습 증가와 서풍 계열 바람이 수송하는 수분으로 인해 강수량이 증가하였다. Granger 인과성 분석에서 식생 활성도는 잠열 플럭스의 인과 요인이고, 지표 기온(2m 기온)은 대기 중층 상대 와도의 인과 요인으로 일부 나타났다. 하지만 통계적 선형 인과성은 일부 과정에서 유의하지 않은 것으로 나타나, 이에 대한 비선형적인 인과성 분석(Sugihara et al., 2012) 및 기후모델링을 통한 추가 연구가 필요하다. 사헬 지역은 대규모 원격 강제력의 영향을 강하게 받으나 본 연구에서는 식생의 기여하는 바가 크기 때문에 이를 고려하지 않고 분석을 수행하였다. 추후 다중회귀분석 또는 기여도 분석을 통해 이들의 독립적인 역할을 더욱 명확히 할 수 있을 것이다. 또한, 이러한 분석 과정에서 격자 자료를 사용하였으므로 인접 격자 데이터 간의 공간적 자기상관이 존재하여 통계적 유의성을 과대평가할 가능성이 있다.

본 연구는 지표에서 대기까지, 다시 강수로 이어지기까지 프로세스가 연결되어 있음을 확인했다. 이뿐만 아니라 이러한 프로세스는 양의 되먹임으로 작용될 수 있으며, 강수량 증가는 다시 식생 활력도를 높여 피드백이 강화될 수 있다. 본 연구는 기후 취약 지역인 사헬 지역의 지표-대기 상호작용 프로세스를 위성 기반 자료 및 기후 재분석 자료 분석을 통해 제안함으로써, 사헬 지역의 과학 기반 기후변화 대응 계획 수립을 위한 중요한 자료로 활용될 수 있을 것이다.

Supplementary Material