Understanding Pluralism in Climate Modeling
Wendy Parker. “Understanding Pluralism in Climate Modeling,” Foundations of Science, 11(4), December 2006.
기후 시스템은 하나임에도, 기후를 다루는 모형은 매우 많다. 일차적으로 복잡한 모형과 단순한 모형은 서로 다른 과제를 수행하는 데 더 적합하다. 그러나 단순한 모형은 하나가 아니며, 복잡한 모형도 하나가 아니다. 부분적으로 복잡한 모형의 다양성은 서로 다른 수학적 기법에 기인한다(예: grid of points vs. series of waves). 그런데 복잡한 모형들은 기후 시스템 과정에 대해 서로 다른 가정을 가지고서 서로 다른 예측을 하기도 한다. 즉 여러 복잡한 모형들은 서로 물리적으로 양립불가능하다. 이 물리적으로 양립불가능한 모형들은 왜 그렇게 다양하게 존재하는 것일까? 목적이 달라서는 아니다. 이 모형들은 지구 온난화에 대한 예측과 같은 똑같은 과제를 수행하기 위해 사용되기 때문이다. 대체 왜 모형들을 더 좁히지 못하는 것일까?
양립불가능한 기후 모형들을 더 좁히지 못하는 이유
(1) 기후 시스템을 어떻게 표상하면 좋은지에 대한 과학적 불확실성이 존재하기 때문 : 몇몇 물리적 과정은 여전히 제대로 이해되지 못하거나 어떤 과정은 모형에 의해 표현되는 스케일보다 작은 시공간적 스케일로 일어남(e.g., 구름의 형성, 개별 구름과 거시적 동적 과정 사이의 상호작용. 구름의 효과를 어떤 매개변수들로 나타낼지에 관한 문제). 구름에 대한 서로 다른 매개변수화 방식이 개발되었고, 이들은 서로 다른 예측 생산. 심지어 서로 다른 구름 매개변수화를 따르는 모형들은 온실가스 농축에 따른 구름 형성의 변화가 알짜 온난화 효과를 가질지 알짜 냉각 효과를 가질지에 대해서도 일치하지 않고 있다.
(2) 모형의 예측과 후측을 시험하는 데 어려움이 있기 때문 : 기후 예측은 보통 온실 가스가 앞으로 현재(지난 10년 or 지난 100년)와 같은 비율로 증가할 때(혹은 유지될 때), 향후 10년, 50년, 200년 사이에 기후가 어떻게 변할지에 대해 예측하는 것으로서 현재로서는 예측의 성공을 파악하기 어렵다. 과거에 대한 후측(retrodiction)이 중요한 평가 잣대가 될 수도 있겠지만, 이를 시험할 관측 자료는 너무 부족하다.
(3) 기후 시뮬레이션에 대한 종합적인 ‘성능지수’를 정의하기 어렵기 때문 : 기후 모형은 수십년 동안의 수많은 지점에 대해 수많은 변수의 예측(후측)값을 생성한다. 과학자들은 이들 예측값과 관측치와의 일치 여부를 모아 종합평점을 내는 방법을 알지 못한다. 온도와 같은 하나의 변수만을 가지고 평가를 하려고 해도 문제는 여전히 남는다. 모형은 관측치와의 더 나은 일치를 위해 조정가능한 매개변수들을 (물리적 과정에 대한 정확한 표상과 무관하게 ad-hoc하게) ‘튜닝’했을 수도 있는데, 이러한 튜닝에 의한 모형의 후측 성공은 물리적 과정에 대한 정확한 표상과 무관하게 이루어진 성공일 가능성으로 인해 기후 모형의 향후 예측에 대한 신뢰성을 깎아먹는다. 한편 하나의 변수에 대한 평가가 아닌 전반적인 성능 평가를 필요로 하는 이유는 기후가 수많은 물리적 과정의 결과로 간주되기 때문이다. 하나의 과정에 대한 시뮬레이션의 오류는 그 시뮬레이션의 다른 측면에 대한 신뢰도도 깎아먹는다. 그래서 기후 과학자들은 일부 변수의 정확한 예측을 포기하더라도, 다양한 기후 변수들의 전반적인 시뮬레이션을 성공적으로 수행하는 기후 모형을 가지는 게 바람직하다고 생각한다.
(4) 어떤 모형도 나머지에 비해 분명한 우월성을 보이지 못하기 때문 : 종합적인 성능지수가 개발되지 않더라도, 각 변수들은 관측치와 일치 여부가 시험될 수 있다. 그러나 어떤 단일 변수도 비교를 위한 ‘제일의 잣대’가 되지 못한다. 한 모형은 하나의 변수에서는 우월하지만, 다른 변수에서는 열등할 수 있으며, 실제로도 그러하다. 서로 다른 관측 자료가 존재한다는 사실도 상황을 더 복잡하게 만든다.
복잡 기후 모형들의 실재론적-도구적 성격
양립불가능한 복잡 기후 모형들은 서로 경쟁하기보다 하나의 팀으로서 미래의 기후 변화를 탐구하는 데 함께 사용된다. 어떻게 그럴 수 있는가? 첫째 가능성은 기후 모형을 순전히 도구적으로 취급하는 것이다. 서로 다른 모형을 순전히 도구적으로 사용할 경우, 분명 모형 사이의 양립가능성은 문제가 되지 않을 것이다. 이러한 설명은 각 모형이 서로 다른 목적으로 사용되는 경우에 적합하다. 그러나 현재 문제가 되는 상황은 같은 목적으로 서로 양립불가능한 모형이 함께 사용되는 경우라는 점에서, 각 모형에 대한 도구적 사용 해석은 설명에 난점을 가진다. 게다가 기후 과학자들은 기후 모형을 순전히 도구적으로 간주하지 않는다. 그들에 따르면, 기후 모형의 신뢰성은 두 가지 근거에서 온다.
- 기후 모형의 신뢰성은 현재 및 최근의 기후 변화를 시뮬레이트하는 능력에 일부 의존하는 한편, 일부는 기후 시스템에 중요한 물리적 과정에 대한 실재론적 표상에 의존하고 있다. (Houghton et al. (eds.), 1996, Climate Change 1995: The Scientific Basis. Cambridge, UK: Cambridge University Press, p. 274)
과학자들이 모형에 대해 도구적인 관점을 채택했다면, 모형은 올바른 예측을 하는 것만으로는 충분할 것이다. 그러나 그들은 그것에 만족하지 않는다. 그들이 보기에, 모형은 올바른 근거에서 올바른 결과를 제공해야 한다. 일부 과학자들은 잘못된 근거(비현실적 가정)로부터 올바른 결과를 얻는 것에 대해 심각하게 우려를 표명하기도 한다. 예컨대, 모형 상에서의 대기-대양 접면에서의 에너지 플럭스 불일치에 따른 평형 탈선 문제를 해결하는 방법은 플럭스 값을 ad hoc하게 조정하는 것이지만, 과학자들에게 이러한 플럭스 조정의 필요성은 대기-대양 결합 모형의 근본적인 결함의 증거로 간주된다. 물론 모형에 대해 보다 실용주의적인 과학자도 있고, 보다 실재론적인(순수주의적인) 과학자도 있다. 실용주의자들은 ad hoc adjustment에 관용적이다. 이는 순수주의자들이 기후 시뮬레이션을 과학적 지식을 진일보시켜주는 과학적 연습으로 보는 반면, 실용주의자들은 기후 시뮬레이션을 실제적인 의사 결정에 도움을 주기 위한 목적에서 생각하기 때문이다. 그럼에도 실용주의자들이 기후 모형에 대해 순전히 도구적인 관점을 가진 것은 아니다. 두 집단 모두 물리적 과정에 대한 실재론적 표상은 중요하고 바람직한 것으로 간주된다. 요컨대, 기후 모형은 혼합된 지위를 가진다. 기후 모형은 가능한 실재론적 가정을 사용해야 하는 동시에, 특정 문제를 해결하는 데 유용한 도구가 되어야 한다.
복수의 양립불가능한 실재론적 모형들은 어떻게 함께 사용되는가?
복수의 양립불가능한 실재론적 모형들은 과학적 불확실성을 반영한다. 이중에서 하나를 (무작위로) 선택해서 예측하는 것은 위험하다. 과학자들은 ‘복수-모형 앙상블’ 접근을 추구한다. 주어진 온실가스 배출 시나리오에 대해, 각 모형은 각자의 예측을 산출한다. 이를 통해 과학자들은 기후 시스템을 표상하는 모형들의 불확실성의 함축을 탐구할 수 있다. 모형들의 집합이 가진 표상의 불확실성 범위를 가진 한, 그 집합이 가진 표상의 불확실성은 그것이 산출하는 예측 범위를 통해 반영될 것이다.
다른 표상을 가진 모형들의 집합이 일정 영역의 예측을 보일 경우, 과학자들은 기후 시스템을 표상하는 자신들의 불확실성을 결과의 측면에서의 실체적인 불확실성으로 번역되는 것을 배우게 된다. 한편 서로 다른 표상을 가진 모형들이 하나의 결과 주변으로 모일 경우, 기후 시스템 표상의 불확실성은 예측에 큰 문제가 되지 않게 된다. 예컨대 거의 모든 모형은 2050까지 온건한 온난화가 있을 것이라는 데 일치한다. 이러한 결론은 정책 결정을 위해서는 좋은 결과이다. 그러나 모형들의 예측 일치가 확실성을 보장하진 않는다는 점에 유의해야 한다. 다양한 모형들이 모두 동일한 문제를 가지고 있을 수도 있기 때문이다. 그럼에도 지구 온난화와 같은 이슈를 다루는 데, 복수-모형 앙상블 접근은 단일 모형 사용 접근보다 우월하다.
실용주의적 협동적 다원성
존재론적 경쟁적 다원성과 존재론적 양립가능한 다원성을 구분할 때, 여기서 다루고 있는 복수의 기후 모형들은 존재론적 경쟁적 다원주의에 해당한다. 이상적으로, 과학자들은 복수의 모형들 중에서 최고의 하나를 선택하고자 한다. 그러나 여러 이유에서 과학자들은 그 모형을 선택할 수 없다. 게다가 현실에서 과학자들은 양립불가능한 복수의 모형들을 탐구에 함께 사용하고 있다. 어떻게? 그들은 존재론적으로는 협동적이지 않다. 다만 기후 시스템 표상의 불확실성을 미래 기후 변화에 대한 불확실성으로 번역하는 실용적인 목적 하에서 그 모형들은 협동적일 수 있다. 즉 이 상황은 ‘실용주의적 협동적 다원주의’의 하나로 특징지을 수 있을 것이다. 즉 기후 모형의 다원성에는 두 가지 종류의 다원성이 함께 존재한다. 존재론적 경쟁적 다원성과 실용주의적 협동적 다원성.