나무에 대한 새로운 발견이 기후 계산을 혼란스럽게 만드는 중

• CERN의 CLOUD 챔버 실험은 나무가 내뿜는 휘발성 물질이 구름 씨앗을 만드는 과정을 재현해, 산업화 이전 대기와 현재 기후 모델의 기준점을 다시 보게 만듦
• 나무와 식물이 방출하는 sesquiterpene은 예상보다 강하게 구름 형성에 기여하며, 다른 휘발성 물질 대비 1:50 비율만으로도 구름 형성이 두 배가 됨
• 구름은 지역에 따라 햇빛을 반사해 냉각 효과를 내거나 극지방 얼음 위의 열을 가둘 수 있어, 기후 예측의 가장 큰 불확실성 중 하나로 남아 있음
• 산업 오염이 줄어드는 세계에서는 식물과 나무가 구름 형성의 더 큰 요인이 될 수 있으며, 이는 황 배출 기반의 인위적 에어로졸 효과 계산에도 영향을 줌
• sesquiterpene 같은 작은 자연 에어로졸의 물리를 기후 모델에 넣기는 어렵지만, 더 현실적인 완화 전략을 예측하려면 인간 배출과 식물 배출의 상호작용까지 다뤄야 함

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CERN CLOUD 챔버가 재현한 숲 위 대기

• Lubna Dada와 동료들은 스위스 CERN의 7,000갤런 스테인리스강 챔버에서 자연 배출물이 오존과 반응해 에어로졸을 만드는 과정을 실험함
• 구름은 기후 예측에서 가장 큰 불확실성 중 하나임
  • 지역에 따라 육지와 바다가 흡수할 햇빛을 반사할 수 있음
  • 반대로 북극과 남극 얼음 위의 열을 가둘 수도 있음
• 하늘에서는 에어로졸 입자가 수증기나 얼음을 끌어당기고, 충분히 커진 작은 물방울 덩어리가 구름 씨앗이 됨
• 지구 구름의 절반은 모래, 소금, 그을음, 연기, 먼지 같은 물질 주위에서 형성됨
• 나머지 절반은 생물이나 기계가 방출한 증기, 예를 들어 화석연료 연소에서 나오는 이산화황 주위에서 핵생성됨
• CERN의 CLOUD 챔버는 특정 환경을 대표하는 증기를 주입해 이 과정을 모사함
  • 도시 상공의 가스를 흉내 낼 수 있음
  • Dada 연구팀은 인간 배출이 없는 숲 위 대기를 재현해 산업화 이전 구름 형성을 추정하려 함

나무가 내뿜는 sesquiterpene의 역할

• Science Advances에 게재된 연구는 나무가 방출하는 화학물질 중 sesquiterpene이 구름 생성에서 큰 역할을 한다고 밝힘
• 나무는 isoprene과 monoterpene 같은 자연 휘발성 물질을 방출하며, 이 물질들은 구름 형성 화학 반응을 촉발할 수 있음
• 이번 연구는 상대적으로 적게 방출되고 덜 주목받았던 sesquiterpene에 초점을 맞춤
  • 분자와 이를 방출하는 식물 또는 미생물 종류에 따라 나무, 흙, 감귤, 향신료 같은 냄새가 날 수 있음
• 실험 결과 sesquiterpene은 예상보다 더 효과적으로 구름 씨앗을 만듦
  • 다른 휘발성 물질 대비 1:50 비율만으로 구름 형성이 두 배가 됨
• 황 배출을 줄인 세계에서는 식물과 나무가 구름 형성의 더 큰 동인이 될 수 있음

“바나나”로 드러난 첫 실험 결과

• 연구팀은 인간 배출로 오염되지 않은 숲의 공기를 흉내 내며 sesquiterpene의 구름 생성 능력을 시험함
• 기준 실험은 가장 흔한 생물기원 휘발성 물질인 isoprene과 monoterpene인 α-pinene의 혼합물을 이온화해 측정함
  • 이 조합은 예상대로 구름 씨앗을 만듦
• 이후 소나무와 감귤나무에서 나오고 갈라진 후추 같은 냄새가 나는 sesquiterpene인 β-caryophyllene을 추가함
• Dada는 β-caryophyllene이 화학 반응을 일으켜 에어로졸을 만들고, 결국 구름 형성으로 이어질 것이라고 예상함
• 실험실 모니터의 입자 크기 그래프는 구름 씨앗이 많아질수록 파란색에서 바나나색 노란색으로 바뀌었고, 첫 실행에서 그래프가 노랗게 변함
• 혼합물에 β-caryophyllene을 부피 기준 2% 만 추가해도 구름 형성이 두 배가 되고 입자 성장도 더 빨라짐
• 이 실험은 sesquiterpene이 구름 씨앗을 만든다는 점을 보인 첫 실험임

자연 에어로졸이 흔드는 기후 모델의 기준점

• Paquita Zuidema는 원시 대기가 정확히 어떤 상태였는지 아직 잘 모른다는 점을 강조함
• 인구 밀집 지역에서는 인위적 배출이 구름 형성을 지배하지만, 더 깨끗한 육지에서는 식물 휘발성 물질이 더 중요해짐
• 실험 장비는 최근에야 어떤 휘발성 물질이 가장 크게 기여하는지 이해할 만큼 민감해짐
• sesquiterpene 관련 발견은 비교적 최근에 늘어남
  • 2010년 연구자들은 아마존 숲 바닥 근처에서 sesquiterpene을 검출함
  • 수관 위쪽에서는 추적이 더 어려웠고, 이는 오존이 sesquiterpene을 구름 씨앗 에어로졸로 바꾸고 있음을 시사함
  • Dada는 전년도에 핀란드 숲과 이탄지에서도 비슷한 체계를 보고함
• Jiwen Fan은 sesquiterpene 데이터가 전 세계 에어로졸 흐름을 더 잘 설명하는 데 도움이 될 수 있다고 봄
• 에어로졸은 구름이 지구로 오는 열을 더 많이 반사하게 하는 복사강제력 효과를 만듦
  • 에어로졸이 많으면 구름은 더 하얗고, 더 오래 지속되며, 비를 덜 내림
• 여러 기후 모델은 인위적 에어로졸 강제력을 과대평가해왔고, 그 이유 중 하나는 산업혁명 이전 자연 에어로졸을 과소평가했기 때문일 수 있음
• 산업화 이전 생물기원 에어로졸이 예상보다 많았다면, 산업 배출이 만든 기여분은 상대적으로 작아짐

더 현실적인 모델을 위한 다음 실험

• 이 재계산이 지구 온난화 예측에 무엇을 뜻하는지는 여러 요소가 얽혀 있어 예측하기 어려움
• 열 스트레스, 극단적 날씨, 가뭄은 식물이 더 많은 생물기원 휘발성 물질을 방출하게 만들 수 있고, 이는 더 많은 구름 씨앗을 만듦
• 산림 파괴와 열 스트레스는 수목 한계선을 더 높은 고도와 위도로 이동시키고 있으며, 이는 구름이 형성되는 위치에 영향을 줌
• Dada는 기후가 구름 형성에 영향을 주고, 구름도 기후에 영향을 주는 피드백 루프에 주목함
• 더 나은 기후 모델은 구름이 더 필요한지, 덜 필요한지 같은 완화 전략 예측에 도움을 줄 수 있음
• 단, 기후 모델은 계산 요구량이 매우 크기 때문에 나무 에어로졸처럼 작은 물리 과정을 포함하기 쉽지 않음
• Dada 연구팀은 다시 CERN에서 실험을 진행하며, 이산화황 같은 인위적 배출이 식물의 구름 씨앗 생성 능력에 어떤 영향을 주는지 시험하려 함
  • 두 배출원은 서로를 늦출 수도 있고 빠르게 할 수도 있음
  • 목표는 깨끗한 숲뿐 아니라 여러 배출원이 섞인 전 세계 대부분 지역에 더 가까운 조건으로 결론을 넓히는 것임

[GN⁺]

Hacker News 의견들

• 이런 현상은 정말 놀라움. 최근에야 나무가 비를 부른다는 현상이 알려져 있지만 아직 완전히 이해되지는 않았다는 걸 알게 됨
  벌목 뒤 비가 줄어드는 게 가장 뚜렷한 단서였고, 그래서 실제로 나무가 비를 만들 수 있어 보임
  예전에는 숲 위 공기의 난류가 강수를 유발한다는 이론이 있었고 여전히 일부 요인일 수 있지만, 이번 설명은 훨씬 깔끔하고 이해하기 쉬움
  산림과 수문학을 이야기할 때 이 논점을 쓰고 싶었지만, 아는 한 상관관계뿐이라 조심스러웠음. 완전히 해결한 건 아니지만 인과적 연결을 설명하는 데는 확실히 도움이 됨
  진화가 작동하는 방식도 경이롭다. 물론 나무가 비를 부르겠지, 하는 느낌. 넓은 평원의 풀 같은 다른 식물도 비를 유도하는 나름의 전략이 있는지, 아니면 극심한 가뭄을 잘 버티는 쪽이 전략인지 궁금함

  • 한동안 혼농임업과 퍼머컬처 책을 읽어왔고 농사를 해보고 싶기도 한데, 이건 오래전부터 알려진 내용임
    완전히 이해되지는 않았더라도 농업 쪽에서는 나무가 지역의 습도를 높이고, 비를 늘리는 미기후를 만든다는 점이 잘 알려져 있음. 예를 들면 계곡에 견과류 나무를 심는 식임
    현대 농업이 오래된 지식을 잊었거나 무시하는 것 같음
  • 나무는 땅속으로 꽂힌 빨대들의 집합처럼, 잎에서 일어나는 증발 때문에 생긴 음압으로 물을 빨아올림. 여기에 구름 씨뿌리기 화학물질까지 방출된다니 멋짐
    숲은 벌채지보다 냄새도 느낌도 훨씬 좋다는 건 확실히 앎. USDA와 Forest Service가 특히 임대지에서 더 지속 가능한 벌목 방식을 채택했으면 함. 지금은 경제 논리가 개벌에 유리하게 작동하는데, 위스콘신 북부의 Menominee 같은 방식이 더 나아 보임
  • 나무는 공기 중에 기름 성분의 미세 방울을 방출해서 사실상 구름 씨뿌리기를 함
    Charles Eisenstein의 "climate: a new story"는 기후변화를 단순히 "CO2 나쁨"으로 보는 대신 생태계 파괴라는 관점에서 이해하게 해주는 좋은 자료임. 그는 CO2만 강조하는 시각이 본질을 흐리는 미끼라고 봄
    통념은 "좋은 날씨가 더 많은 생물량을 만든다"에 가깝지만, 현실은 "더 많은 생물량이 좋은 날씨를 만든다"일 수 있음. 모든 생태계가 화학적·에너지적 완충 장치로 작동하기 때문임
  • Richard Dawkins가 말한 확장된 표현형과 맞아떨어짐
    Wikipedia의 https://en.wikipedia.org/wiki/The_Extended_Phenotype에서는 이렇게 설명함
    "Dawkins develops this idea by pointing to the effect that a gene may have on an organism's environment through that organism's behaviour."

• 꽤 열린 사고를 한다고 생각했는데, 나무가 구름을 만들도록 화학물질을 방출한다는 발상은 상상보다 훨씬 놀라움

  • 정말 아름다운 현상임
    산업화 이전의 자연 세계가 얼마나 놀라운지 새삼 깨닫게 됨
    300년 전으로 돌아가 숲 냄새를 맡고, 훼손되지 않은 산호초 위를 잠수해보고 싶음
    덕분에 동네의 버려진 농지에 나무를 심는 게릴라 가드닝을 다시 시작하고 싶은 동기가 어느 때보다 커짐
  • 이걸 구름 씨뿌리기 기술로 산업화할 수 있을지 궁금함

• 빽빽한 침엽수림에 가본 적이 있다면, 대체로 푸르스름하지만 회색에서 보라색까지 보이는 안개를 봤을 것임. Smoky Mountains나 Pacific Northwest 같은 곳에서 보이는 그 느낌임
  그건 나무가 내뿜는 테르펜과 다른 휘발성 유기화합물 때문임. 이 물질들이 오존과 반응해 푸른빛을 산란시키는 화합물을 만듦
  확실하진 않지만, 이 안개가 침엽수 바늘잎 표면의 특정 미세 구조와 밀도와 함께 물 응결을 만드는 데 역할을 한다고 봄. 나무는 물방울이 떨어지거나 바늘잎 밑부분에 모인 물을 더 직접적으로 흡수할 수 있고, 정확한 능력은 종마다 다를 것임
  이 화학 안개는 여러 해충과 병원체에 맞서는 공동 방어막으로도 작동함. 고립된 침엽수는 이런 보호막이 없어 더 취약함

  • 이 효과가 Blue Ridge Mountains라는 이름의 유래이기도 함

• Yishan Wong의 스타트업 Terraformation(https://www.terraformation.com/)은 대략 이런 전제를 바탕으로 기후변화에 대응하려는 회사임

  • 숲은 종류를 막론하고 좋아하지만, Terraformation이 지지하는 것처럼 올바른 방식의 재조림은 일부가 말하는 남은 시간보다 더 오래 걸림. 시간이 그것밖에 없다면 잘못된 방식이 결국 올바른 방식이 될 수도 있음
    해양 철 비료화는 이미 알베도 측면에서 유망해 보이고, 적절한 비율의 테르펜을 효율적으로 합성해 구름을 유도할 수 있다면 시간을 벌 수 있을지도 모름
  • 재조림 프로젝트에 자금을 대고 돕는 일은 가치 있지만, 탄소 크레딧을 직접 판매하는 건 잠재적 이익을 훨씬 넘어서는 해로운 행동을 가능하게 함. 이 회사가 정부 보조금이나 UN 같은 곳에서 자금을 받을 수 있으면 좋겠음

• 기후 모델에서 우리가 이해하지 못하고 반영하지 못하는 것이 많다고 계속 말해왔지만 자꾸 다운보트를 받음. 기후를 정확히 모델링하기에는 복잡한 변수와 상호의존성이 너무 많음
  단순한 시뮬레이션이라도 만들어본 사람은 그것이 얼마나 취약한지 알 것임. 변수가 많지 않아도 아주 작은 실수나 누락이 전체를 틀어지게 만들 수 있음
  변수 수가 늘수록 효과는 약해지는 게 아니라 강해짐. 오류는 많은 올바른 변수 속에 희석되는 게 아니라 상호의존성 때문에 증폭됨
  시뮬레이션은 나비효과에 극도로 취약함

  • "기후 모델에서 우리가 이해하지 못하고 반영하지 못하는 것이 많다"와 "기후 모델에서 우리가 이해하지 못하고 반영하지 못하는 것이 많으니 기후 모델은 무시해야 한다" 사이에는 얇은 선이 있는 것 같음
    HN 투표가 항상 이런 미묘한 차이를 잘 읽어내지는 못함
    잘 모르는 분야라 흥미로운데, 복잡하고 누적되는 시뮬레이션 모델에서는 불확실성 범위를 어떻게 전달하는지 궁금함

• 캐나다는 2023년에 기록적인 산불을 겪었고, 이제 이 효과가 어떻게 눈덩이처럼 커질지 궁금해짐

  • 나도 궁금함. 캐나다인들은 숲을 소중히 여겨야 하고 지금 벌어지는 일에 진지하게 우려해야 한다고 봄
    현재의 재조림 노력은 충분하지 않고, 대체로 생태계 복원이 아니라 미래 벌목 활동을 뒷받침하기 위해 이루어짐
  • https://arstechnica.com/science/2023/05/wildfire-smoke-from-...
    호주 산불이 최근 몇 년의 라니냐를 더 강하게 만들었다는 이 기사가 흥미로웠음
  • 내가 틀리지 않았다면, 캐나다는 꽤 흥미로운 특정 연도들에 기록적인 산불을 겪었음
  • 숫자를 보면 산불은 사실 90년대만큼 나쁘지는 않음: https://cwfis.cfs.nrcan.gc.ca/data/charts/NFDB_stats_chart.p...
    그래도 2020년처럼 사람들이 밖에 나가 산불을 일으키지 못하게 금지했으면 좋겠음. 그해는 좋았음

• 지구에서 가장 복잡한 현상인 기후를 우리가 이해한다고 생각하는 게 놀라움. 절반도 파악하지 못하면서 아는 척하고, 심지어 예측까지 함
  5일짜리 날씨 예보와 기후 예측은 완전히 다른 문제이고, 그 날씨 예보조차 가끔 틀린다는 게 드러남

  • 50년 전 배출 시나리오를 바탕으로 예측했던 만큼 실제로 지구가 따뜻해졌음
    지구가 지난 10만 년 중 가장 뜨거운 상태라는 점을 고려하면, 이건 지구과학 역사상 가장 훌륭한 예측 중 하나라고 봄

• "씨뿌리기"라는 용어에 두 가지 의미가 있는 건가? 나는 구름에 입자를 뿌려 비를 유발한다는 뜻으로 이해했는데, 기사에서는 입자를 이용해 구름 형성을 유도한다는 의미로 쓰는 듯함

  • 좋은 질문임. 이 용어는 더 일반적으로, 기존 시스템에 무언가를 넣어 연쇄 반응을 시작하게 한다는 뜻임

• 여기 북캘리포니아에서는 직접 봤음. 해안 숲이 구름 재료를 내쉼
  조건이 맞으면 숲이 무언가를 내뿜고, 그것이 즉시 안개로 응결해 올라가 구름이 되어 내륙으로 흘러감. 능선마다 나무들이 동기화되어 있어서 처음 생기는 안개는 능선 크기이고, 올라가면서 더 커짐
  이 현상이 과학적 관심을 받는 건 멋지지만, 어떤 계시처럼 받아들여지는 건 꽤 이상함. 숲을 그냥 지켜보면 너무나 분명하게 보임

• CBC의 The Nature of Things "What Trees Talk About"에서 이 현상과 더 많은 내용이 다뤄졌던 것 같음. 볼 만한 가치가 있음
  [0] https://www.cbc.ca/natureofthings/episodes/what-trees-talk-a...