PaleoMIST 1.0 재현보고서

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목차

1. 연구 목적과 범위

2. 원논문과 데이터셋 개요

• 2.1 원논문이 해결하려는 문제
• 2.2 데이터셋(PANGAEA)와 배포물 구성

3. 재현 패키지(paleoMIST_v1.0) 구조와 공개 원칙

4. 계산 정의와 QC 설계

• 4.1 시간축(ka BP)과 보간
• 4.2 절대 얼음 지표(A, V_abs)와 ΔV 기반 지표(SLE)
• 4.3 부호, 단위, 상수

5.  재현 결과

• 5.1 전지구 QC(격자 기반): 0–80 ka 전체와 0–40 ka 확대
  • 그림 1: PaleoMIST 1.0 전지구 해수면 등가량 확대(0–40 ka)
  • 그림 2: PaleoMIST 1.0 전지구 QC 시계열(0–80 ka, 1 ka 간격)
  • 표 1: PaleoMIST 1.0 전지구 요약표(0–80 ka, 5 ka 간격)
  • 표 2: PaleoMIST 1.0 전지구 해수면 등가량 표(0–40 ka, 1 ka 간격)
• 5.2 LGM 규모 재현(ΔV 기반): −116 m 수준 확인
  • 그림 3: ΔV(volume_sorted) 기반 전지구 해수면 등가량(0–40 ka)
  • 표 3: LGM(20 ka) 전지구 ΔV 및 해수면 등가량 요약
• 5.3 20 ka 대륙별 분해(격자+마스크): 얼음이 “어디에” 있었나
  • 그림 4: 20 ka 대륙별 영역 마스크 검증도(margins 기반)
  • 표 4: 20 ka 영역별 절대 얼음 면적·부피(격자+마스크 기반)
  • 표 5: 20 ka 영역별 절대 얼음 부피 전지구 기여율(격자+마스크 기반)
• 5.4 MIS 3 minimal vs maximal(a1) 시나리오 차이(ΔSLE): strict QC 결과
  • 그림 5: MIS 3(minimal vs maximal[a1]) 전지구 ΔSLE 시계열(volume_sorted 기반)
  • 표 6: MIS 3(minimal vs maximal[a1]) 전지구 ΔSLE 수치표(2.5 ka 간격)
  • 표 7: MIS 3 a1 strict QC 요약 로그(파일 내부 일치성 검증)

부록 A. 재현 절차(명령어 순서)

• A.1 패키지 체크(가장 먼저)
• A.2 MIS 3 a1 strict QC 실행
• A.3 SHA256 동일성 검증(선택이 아니라 필수)

부록 B. 산출물 목록(패키지 내부 경로)

부록 C. SLE 정의·상수 민감도(기준 통일)

• 표 C-1. 본 연구에서 사용한 SLE 계산 상수와 정의(민감도 분석 기준표)
• 표 C-2. 해양 면적 (A_{\mathrm{ocean}}) 선택에 따른 ΔSLE(_{\max}) 민감도(MIS 3 창)
• 표 C-3. 밀도비 적용 여부 및 (\rho_i/\rho_w) 선택에 따른 ΔSLE(_{\max}) 민감도(MIS 3 창)
• 표 C-4. SLE 정의(절대 기준 vs 현대 기준)에 따른 시계열 해석 차이와 ΔSLE 불변성 점검
• 표 C-5. MIS 3 창에서 관측된 ΔSLE(_{\max}) 요약(본 연구 strict QC 결과 기준)
• 그림 C-1. MIS 3 창에서 minimal과 maximal(a1) SLE 시계열 및 ΔSLE 시계열(동일 축 비교)
• 그림 C-2. 상수 선택(해양 면적, 밀도비)에 따른 ΔSLE(_{\max}) 재스케일 비교(막대 또는 점 비교)

참고문헌

 

1. 연구 목적과 범위

이 문서는 Gowan 등(2021)이 제시한 PaleoMIST 1.0 전지구 빙상 재구성을, 로컬 워크플로(project_YSP_6.0)에서 재현 가능한 패키지 형태로 정리한 연구보고서이다. 목표는 두 가지다.

첫째, PaleoMIST 1.0을 “그리드 데이터(NetCDF)로서 이해하고” 전지구 지표(얼음 면적, 절대 얼음 부피, 단순 등가 해수면)를 같은 정의로 산출해 QC 표·그림·지도 산출물을 생성하는 것이다.

둘째, 논문이 핵심 결과로 언급하는 현대(0 ka) 대비 추가 얼음량(ΔV) 기반 전지구 해수면 등가량을 동일 정의로 재계산해 숫자로 확인하는 것이다. 특히 (1) LGM 규모(약 −116 m)와 (2) MIS 3 기간 minimal 시나리오와 maximal(a1) 시나리오 간 전지구 평균 해수면 차이의 규모를 확인한다(Gowan et al., 2021).

본 보고서는 논문 본문에서 말하는 “지역별 상대해수면(RSL) 분포”나 “SELEN 기반 해수면 방정식 계산”을 재구현하는 문서가 아니다. 대신, 공개된 배포 데이터가 제공하는 핵심 산출물과 그 파생량을 동일한 상수/단위/부호 규약으로 재현하고, 누가 실행해도 같은 파일이 나오는 수준으로 절차를 고정하는 문서다.

2. 원논문과 데이터셋 개요

2.1 원논문이 해결하려는 문제

빙하기 해수면 변화는 “얼음이 얼마나 있었는가”와 직결된다. 그런데 LGM(마지막 빙기 최대기)에서 전지구 해수면 저하량을 둘러싸고, 해수면 지표가 요구하는 얼음량과 기존 빙상 재구성들이 제시하는 얼음량 사이의 불일치를 두고 오랫동안 논의가 이어져 왔다. Gowan 등(2021)은 80 ka 동안의 전지구 빙상 재구성을 제시하면서, 이러한 논쟁을 재검토할 수 있는 공개 재구성(=PaleoMIST 1.0)을 제공한다.

또한 논문은 MIS 3(대략 57–29 ka BP) 동안 북미 빙상(특히 허드슨만 주변)의 상태가 불확실하다는 점을 강조하고, 이를 반영한 시나리오(minimal vs maximal, 특히 North America a1)를 함께 배포한다. 그 결과 전지구 평균 해수면 등가량이 시나리오에 따라 유의미하게 달라질 수 있다고 서술한다(Gowan et al., 2021).

2.2 데이터셋(PANGAEA)와 배포물 구성

PaleoMIST 1.0 데이터는 PANGAEA에 공식 데이터셋으로 배포되며, NetCDF 기반 global_grid(전지구 격자)와 함께 ice_reconstruction_files, margins 등 다양한 보조 자료가 포함된다(Gowan, 2019). 본 보고서가 직접 사용하는 핵심 입력은 두 축이다.

1. 전지구 그리드(NetCDF) 기반 입력
2. 얼음 두께(ice_thickness) 격자를 이용해 “절대” 얼음 면적/부피와 이를 이용한 QC 그림·지도·표를 만든다.
3. 지역별 ΔV 시계열 기반 입력(volume_sorted)
4. ice_reconstruction_files/*/volume_sorted.txt는 지역별로 정리된 “현대(0 ka) 대비 추가 얼음 부피(ΔV) 및 그 파생량” 시계열을 제공한다. 이는 논문에서 언급하는 “현대 기준 전지구 해수면 등가량”을 재현할 때 직접 사용한다(Gowan et al., 2021; Gowan, 2019).

3. 재현 패키지(paleoMIST_v1.0) 구조와 공개 원칙

본 보고서는 문서만이 아니라 “재현 가능한 폴더” 자체가 결과다. 패키지 루트는 다음이다.

C:\Users\Admin\project_YSP_6.0\paleoMIST_v1.0

하위 구조는 다음처럼 고정한다.

• 01_paper : 원논문 PDF
• 02_scripts : 파이썬 스크립트 및 PowerShell QC 스크립트
• 03_data_raw : 재현에 필요한 원자료의 최소 단위(예: ice_reconstruction_files, margins, 전지구 volume_sorted 요약 CSV 등)
• 04_data_derived : 파생 산출물(CSV, NetCDF, 로그)
• 05_figs : 파생 그림(PNG), 지도 81장 폴더
• 06_env : 환경 기록(conda/pip/python 버전)
• manifest : SHA256 매니페스트

공개 원칙은 단순하다. “이 폴더만 내려받아도” 체크 스크립트가 PASS를 내고, 표/그림이 그대로 준비돼야 한다. 따라서 06_env와 manifest는 부록이 아니라 필수 구성 요소다.

4. 계산 정의와 QC 설계

4.1 시간축(ka BP)과 보간

PaleoMIST 1.0의 기본 시간 간격은 2.5 ka다(Gowan et al., 2021). 본 워크플로는 보고서용 표·그림의 규칙성과 다른 자료와의 비교 편의를 위해 0–80 ka를 1 ka 간격으로 표현하는 파생 NetCDF를 만들었다. 이때 2.5의 배수 시점은 원본과 동일하고, 그 사이 시점은 선형 보간값이다. 보간은 새로운 물리 모델 계산이 아니라 “시간축 변환”이다.

4.2 절대 얼음 지표(A, V_abs)와 ΔV 기반 지표(SLE)

용어가 섞이기 쉬우므로, 이 보고서는 두 층위를 분리해 쓴다.

1. 절대(absolute) 얼음 지표

• A(t): 얼음이 존재하는 격자 셀의 면적 합
• V_abs(t): 얼음 두께×격자 면적의 합(절대 얼음 부피)
• 이 값은 현대(0 ka)에도 남극·그린란드 등 잔존 빙상을 포함한다. 따라서 V_abs(0 ka)도 0이 아니다.

2. 현대 대비 추가 얼음량(ΔV) 기반 해수면 등가량(SLE/GMSL)

3. volume_sorted.txt가 제공하는 것은 기본적으로 “현대(0 ka) 대비 추가 얼음 부피(ΔV)”의 시계열이다. 이 ΔV를 바다 면적으로 나누면 “전지구 평균 해수면 등가량”이 된다. 논문 본문에서 LGM −116 m 같은 대표값은 이 정의와 직접 비교되는 범주의 값이다(Gowan et al., 2021).

4.3 부호, 단위, 상수

• 부호: 해수면이 내려가면 음수로 둔다.
• 해양 면적: A_ocean = 361 × 10^6 km^2
• 밀도비(선택): ρ_ice/ρ_seawater = 910/1028 ≈ 0.885214
• no_rho: 밀도비를 적용하지 않은 단순 환산
• phys: 밀도비를 적용한 환산

이 상수/규약은 스크립트에 고정돼 있고, QC 로그에 출력되도록 했다.

5. 재현 결과

이 절은 사용자가 표/그림을 직접 삽입할 수 있도록, “어디에 무엇을 넣으면 되는지”를 본문 흐름에 맞춰 고정한다. 각 표/그림은 파일명(패키지 경로)도 같이 제시한다.

5.1 전지구 QC(격자 기반): 0–80 ka 전체와 0–40 ka 확대

전지구 QC는 “시간이 갈수록 얼음이 늘면 해수면 등가량이 더 내려가야 한다” 같은 기본 일관성을 확인하는 단계다. 이 단계에서 중요한 것은 숫자 자체보다, 산출물이 시간축·단위·부호 규약을 일관되게 유지하는지다.

 

그림 1: PaleoMIST 1.0 전지구 해수면 등가량 확대(0–40 ka)

• 05_figs\fig_PaleoMIST_ESL_GMSL_0_40ka_zoom_v01.png
• 0–40 ka 구간에서 전지구 해수면 등가량의 변화를 확대해 표현했다. LGM 전후 변화가 가장 크므로, 확대 그림은 LGM 주변의 추세를 시각적으로 확인하기 위한 용도다. 입력 자료와 단위는 table_PaleoMIST_global_C1_ESL_GMSL_0_40ka_1ka_v02.csv 및 QC CSV를 따른다.

 

그림 2: PaleoMIST 1.0 전지구 QC 시계열(0–80 ka, 1 ka 간격)

• 04_data_derived\qc_PaleoMIST_global_A_V_ESL_0_80ka_1ka_v02.png
• 얼음 면적 A(t), 절대 얼음 부피 V_abs(t), 전지구 해수면 등가량(정의는 본문 4장)을 시간에 따라 표시했다. 2.5 ka 원 시점은 원자료와 일치하고, 그 외 시점은 선형 보간값이다. 값의 단위는 그림 내부 축 라벨을 따른다.

 

표 1: PaleoMIST 1.0 전지구 요약표(0–80 ka, 5 ka 간격)

age ka	ice area Mkm2	ice volume 1e6 km3	ESL phys m	GMSL phys rel present m	ESL no rho m	GMSL no rho rel present m
0	15.295	28.577	-70.074	0	-79.16	0
5	16.035	30.545	-74.899	-4.825	-84.611	-5.451
10	23.25	40.183	-98.533	-28.459	-111.31	-32.15
15	33.937	60.729	-148.915	-78.841	-168.225	-89.064
20	41.66	74.446	-182.551	-112.477	-206.222	-127.062
25	38.021	67.118	-164.581	-94.507	-185.923	-106.762
30	29.873	53.051	-130.087	-60.014	-146.956	-67.795
35	25.483	46.146	-113.154	-43.08	-127.827	-48.667
40	22.356	40.164	-98.486	-28.412	-111.256	-32.096
45	24.557	43.82	-107.452	-37.378	-121.385	-42.225
50	23.84	43.236	-106.019	-35.946	-119.767	-40.607
55	29.407	51.024	-125.117	-55.043	-141.341	-62.181
60	33.789	59.773	-146.571	-76.497	-165.577	-86.417
65	28.482	48.829	-119.734	-49.661	-135.26	-56.1
70	23.056	39.431	-96.689	-26.615	-109.226	-30.066
75	19.008	33.812	-82.911	-12.837	-93.662	-14.501
80	17.802	32.559	-79.839	-9.765	-90.191	-11.031

• 04_data_derived\table_PaleoMIST_global_A1_5ka_0_80ka_v02.csv
• 0–80 ka 구간의 전지구 지표를 5 ka 간격으로 요약했다. 열(column)은 ice_area_Mkm2, ice_volume_1e6_km3, ESL_no_rho_m, ESL_phys_m, GMSL_no_rho_rel_present_m, GMSL_phys_rel_present_m 등이며, 각 항목의 정의와 부호 규약은 본문 4장을 따른다. 이 표는 그림 1의 흐름을 숫자 표로 확인하기 위한 기준표다.

 

표 2: PaleoMIST 1.0 전지구 해수면 등가량 표(0–40 ka, 1 ka 간격)

age ka	ESL phys m	GMSL phys rel present m	ESL no rho m	GMSL no rho rel present m
0	-70.074	0	-79.16	0
1	-70.822	-0.748	-80.005	-0.845
2	-71.57	-1.496	-80.85	-1.69
3	-72.535	-2.461	-81.94	-2.78
4	-73.717	-3.643	-83.276	-4.115
5	-74.899	-4.825	-84.611	-5.451
6	-76.462	-6.389	-86.377	-7.217
7	-78.026	-7.952	-88.143	-8.983
8	-82.752	-12.679	-93.483	-14.323
9	-90.643	-20.569	-102.396	-23.236
10	-98.533	-28.459	-111.31	-32.15
11	-108.662	-38.588	-122.752	-43.592
12	-118.791	-48.717	-134.195	-55.034
13	-128.867	-58.793	-145.577	-66.417
14	-138.891	-68.817	-156.901	-77.741
15	-148.915	-78.841	-168.225	-89.064
16	-159.047	-88.973	-179.67	-100.51
17	-169.179	-99.105	-191.116	-111.956
18	-175.906	-105.832	-198.716	-119.555
19	-179.228	-109.154	-202.469	-123.309
20	-182.551	-112.477	-206.222	-127.062
21	-180.735	-110.661	-204.171	-125.01
22	-178.919	-108.845	-202.12	-122.959
23	-175.325	-105.251	-198.06	-118.899
24	-169.953	-99.879	-191.991	-112.831
25	-164.581	-94.507	-185.923	-106.762
26	-157.924	-87.85	-178.402	-99.242
27	-151.267	-81.193	-170.882	-91.721
28	-144.368	-74.294	-163.088	-83.928
29	-137.228	-67.154	-155.022	-75.862
30	-130.087	-60.014	-146.956	-67.795
31	-126.351	-56.277	-142.735	-63.575
32	-122.615	-52.541	-138.514	-59.354
33	-119.228	-49.155	-134.689	-55.528
34	-116.191	-46.117	-131.258	-52.097
35	-113.154	-43.08	-127.827	-48.667
36	-111.22	-41.146	-125.642	-46.481
37	-109.285	-39.211	-123.456	-44.296
38	-106.352	-36.278	-120.142	-40.982
39	-102.418	-32.345	-115.699	-36.539
40	-98.486	-28.412	-111.256	-32.096

• 04_data_derived\table_PaleoMIST_global_C1_ESL_GMSL_0_40ka_1ka_v02.csv
• 0–40 ka 구간에서 1 ka 간격으로 산출한 전지구 해수면 등가량을 정리했다. LGM 전후의 급격한 변화 구간을 정량적으로 확인하고, 다른 재구성과의 비교에 쓸 수 있도록 시간축을 촘촘히 구성했다. 2.5 ka 원 시점은 원자료와 일치하고, 그 외 시점은 선형 보간값이다.

5.2 LGM 규모 재현(ΔV 기반): −116 m 수준 확인

논문은 LGM에서 전지구 평균 해수면 등가량(현대 대비 하강량)의 대표값을 제시한다(Gowan et al., 2021). 본 워크플로는 ice_reconstruction_files/*/volume_sorted.txt에서 지역별 ΔV를 읽고 전지구 합을 만든 뒤, 바다 면적 상수로 나누어 전지구 SLE/GMSL을 계산한다. 이 절은 “논문 본문에서 직접 언급된 규모”를 동일 정의로 확인하는 단계다.

 

그림 3: ΔV(volume_sorted) 기반 전지구 해수면 등가량(0–40 ka)

• 05_figs\fig_PaleoMIST_ESL_GMSL_from_volume_0_40ka_v01.png
• 03_data_raw\ice_reconstruction_files의 volume_sorted.txt에서 지역별 현대 대비 추가 얼음 부피(ΔV)를 합산해 전지구 ΔV를 만들고, 이를 해양 면적 361×10^6 km²로 나누어 전지구 해수면 등가량을 계산했다. no_rho(밀도비 미적용)와 phys(밀도비 적용) 값을 함께 제시해 비교 가능성을 확보했다. 이 그림은 LGM 주변 시점의 전지구 규모를 논문 서술과 같은 정의로 확인하기 위한 용도다.

 

표 3: LGM(20 ka) 전지구 ΔV 및 해수면 등가량 요약

time ka	total volume km3	ESL no rho min m	ESL phys min m	GMSL no rho min m	GMSL phys min m
20	42168179	-116.809	-103.401	-116.81	-103.402

• 04_data_derived\table_PaleoMIST_volume_LGM_min_v01.csv
• LGM(20 ka)에서 전지구 ΔV(현대 대비 추가 얼음 부피)와 이를 환산한 해수면 등가량(SLE_no_rho, SLE_phys)을 요약했다. 본 표의 값은 volume_sorted 기반 계산이며, 절대 부피(NetCDF 기반)와는 정의가 다르다. 논문 본문의 LGM 대표값과 직접 비교될 수 있는 항목은 이 표의 ΔV 기반 환산치다(Gowan et al., 2021).

5.3 20 ka 대륙별 분해(격자+마스크): 얼음이 “어디에” 있었나

전지구 규모만으로는 “어느 대륙이 기여했나”를 판단할 수 없다. 따라서 20 ka에서 영역 마스크를 구성하고, 각 영역에 속하는 격자 셀의 절대 얼음 부피를 합산해 대륙별 분해표를 만든다. 이 단계의 핵심은 마스크 품질(QC)이다. 영역이 서로 겹치거나 빠지면 전지구 합이 틀어지므로, 마스크 그림을 남겨 검증한다.

 

그림 4: 20 ka 대륙별 영역 마스크 검증도(margins 기반)

• 05_figs\fig_PaleoMIST_region_masks_20ka_from_masks_v05.png
• 20 ka에서 남극, 북미, 유라시아+그린란드, 파타고니아 등 영역을 margins 정보로부터 마스크화하고, 각 격자 셀의 영역 귀속을 시각적으로 점검하기 위해 작성한 검증 그림이다. 본 그림은 table_PaleoMIST_regions_B1_20ka_from_masks_v05.csv 및 table_PaleoMIST_regions_B2_20ka_from_masks_v05.csv의 전제 조건(영역 정의)을 문서화하는 역할을 한다.

 

표 4: 20 ka 영역별 절대 얼음 면적·부피(격자+마스크 기반)

region	age ka	A region Mkm2	V region 1e6 km3	frac percent of global
Antarctica	20	16.17372	31.80021	42.71569
North_America	20	18.33004	34.3738	46.17267
Eurasia_Greenland	20	5.590532	7.914682	10.63141
Patagonia	20	0.496704	0.31557	0.42389
Other	20	1.069056	0.041942	0.056339

• 04_data_derived\table_PaleoMIST_regions_B1_20ka_from_masks_v05.csv
• 20 ka에서 영역별 얼음 면적과 절대 얼음 부피를 계산해 정리했다. 각 영역은 margins 기반 마스크를 적용해 정의하며, 얼음 두께는 PaleoMIST_ice_thickness_0_80ka_1ka_interp_v01.nc의 20 ka 값을 사용한다. 표의 영역 합은 전지구 절대 얼음 부피와 일치해야 하며, 불일치가 발생하면 마스크 겹침/누락을 우선 의심해야 한다.

 

표 5: 20 ka 영역별 절대 얼음 부피 전지구 기여율(격자+마스크 기반)

region	age ka	V region 1e6 km3	frac percent of global
Antarctica	20	31.80021	42.71569
North_America	20	34.3738	46.17267
Eurasia_Greenland	20	7.914682	10.63141
Patagonia	20	0.31557	0.42389
Other	20	0.041942	0.056339

• 04_data_derived\table_PaleoMIST_regions_B2_20ka_from_masks_v05.csv
• 표 5 캡션: 표 4의 영역별 절대 얼음 부피를 전지구 절대 얼음 부피로 나누어 기여율(%)을 계산했다. 이 기여율은 “절대 얼음량” 기준이므로, 현대 대비 ΔV 기반 전지구 해수면 등가량과는 정의가 다르다. 이 표는 LGM 시점의 대륙별 얼음 분포를 비교·서술하는 데 사용한다.

5.4 MIS 3 minimal vs maximal(a1) 시나리오 차이(ΔSLE): strict QC 결과

논문은 MIS 3 기간 북미 빙상의 불확실성을 반영하기 위해 minimal과 maximal(a1) 시나리오를 제시한다(Gowan et al., 2021). 본 워크플로는 volume_sorted.txt의 ΔV를 이용해 전지구 SLE를 재계산하고, MIS 3 구간(29.0–57.5 ka)에서 두 시나리오의 차이(ΔSLE)가 언제 최대가 되는지 계산한다. 동시에 file 내부의 SLE 컬럼과 환산값이 일치하는지(단위/상수/부호 오류가 없는지)까지 검사한다.

 

그림 5: MIS 3(minimal vs maximal[a1]) 전지구 ΔSLE 시계열(volume_sorted 기반)

• 05_figs\fig_MIS3_a1_SLE_diff_volume_sorted_strict_v03.png
• ice_reconstruction_files의 volume_sorted.txt에서 minimal 시나리오와 North_America_a1 시나리오를 읽고, 전지구 ΔSLE(t)=SLE_a1(t)−SLE_min(t)를 계산했다. MIS 3 window(29.0–57.5 ka)에서 |ΔSLE|가 최대가 되는 시점과 값을 그림에 표시한다. 계산은 해양 면적 361×10^6 km²를 사용하며, no_rho와 phys 변환을 모두 산출한다.

 

표 6: MIS 3(minimal vs maximal[a1]) 전지구 ΔSLE 수치표(2.5 ka 간격)

age ka	vol min km3	vol a1 km3	SLE min no rho m	SLE a1 no rho m	dSLE no rho m	SLE min phys m	SLE a1 phys m	dSLE phys m	SLE min file m	SLE a1 file m	dSLE file m
0	-168.452	-168.452	0.000467	0.000467	0	0.000413	0.000413	0	-0.00043	-0.00043	0
2.5	537352.3	537627.4	-1.48851	-1.48927	-0.00076	-1.31765	-1.31833	-0.00068	1.354542	1.355236	0.000694
5	1228338	1228775	-3.4026	-3.40381	-0.00121	-3.01203	-3.0131	-0.00107	3.096369	3.097469	0.0011
7.5	2543921	2544952	-7.04687	-7.04973	-0.00286	-6.23799	-6.24052	-0.00253	6.41265	6.41525	0.0026
10	10174668	10182132	-28.1847	-28.2054	-0.02068	-24.9495	-24.9678	-0.0183	25.64811	25.66691	0.0188
12.5	19952214	19977069	-55.2693	-55.3381	-0.06885	-48.9251	-48.9861	-0.06095	50.29504	50.35774	0.0627
15	29619895	29675425	-82.0496	-82.2034	-0.15382	-72.6314	-72.7676	-0.13617	74.66507	74.80507	0.14
17.5	39247491	39321469	-108.719	-108.924	-0.20493	-96.2394	-96.4208	-0.1814	98.93406	99.12056	0.1865
20	42168179	42273939	-116.809	-117.102	-0.29296	-103.401	-103.661	-0.25934	106.2965	106.563	0.2665
22.5	40350218	40456580	-111.773	-112.068	-0.29463	-98.9434	-99.2042	-0.26081	101.7138	101.982	0.2682
25	35185395	35307233	-97.4665	-97.804	-0.3375	-86.2787	-86.5774	-0.29876	88.69446	89.00156	0.3071
27.5	28802867	28962215	-79.7863	-80.2277	-0.44141	-70.628	-71.0187	-0.39074	72.60556	73.00726	0.4017
30	22018769	22181735	-60.9938	-61.4453	-0.45143	-53.9926	-54.3922	-0.39961	55.50436	55.91516	0.4108
32.5	18476681	18604806	-51.1819	-51.5369	-0.35492	-45.307	-45.6211	-0.31418	46.57559	46.89849	0.3229
35	15817739	15870495	-43.8165	-43.9626	-0.14614	-38.7869	-38.9163	-0.12936	39.87302	40.00592	0.1329
37.5	14192072	16334565	-39.3132	-45.2481	-5.93488	-34.8006	-40.0543	-5.25364	35.77501	41.17581	5.4008
40	10531339	14537771	-29.1727	-40.2708	-11.0982	-25.8241	-35.6483	-9.82424	26.54716	36.64646	10.0993
42.5	9446116	13764355	-26.1665	-38.1284	-11.9619	-23.163	-33.7518	-10.5888	23.81154	34.69684	10.8853
45	14214893	17744820	-39.3764	-49.1546	-9.77819	-34.8566	-43.5124	-8.65579	35.83252	44.73072	8.8982
47.5	15408045	17018657	-42.6816	-47.1431	-4.46153	-37.7823	-41.7317	-3.94941	38.84025	42.90025	4.06
50	13734395	15000934	-38.0454	-41.5538	-3.50842	-33.6783	-36.784	-3.1057	34.62136	37.81396	3.1926
52.5	17280291	18107059	-47.8678	-50.1581	-2.29022	-42.3733	-44.4006	-2.02733	43.55977	45.64387	2.0841
55	21349888	21765737	-59.141	-60.2929	-1.15194	-52.3524	-53.3721	-1.01971	53.81823	54.86653	1.0483
57.5	24756887	24745497	-68.5786	-68.5471	0.031551	-60.7068	-60.6788	0.02793	62.40659	62.37789	-0.0287
60	29105035	29080337	-80.6234	-80.555	0.068416	-71.3689	-71.3084	0.060562	73.36733	73.30503	-0.0623
62.5	25852167	25832935	-71.6127	-71.5594	0.053274	-63.3925	-63.3454	0.047159	65.16746	65.11896	-0.0485
65	18550948	18546145	-51.3877	-51.3744	0.013305	-45.4891	-45.4773	0.011778	46.76275	46.75065	-0.0121
67.5	13964461	13963865	-38.6827	-38.6811	0.001652	-34.2425	-34.241	0.001463	35.20125	35.19975	-0.0015
70	9965327	9965689	-27.6048	-27.6058	-0.001	-24.4361	-24.437	-0.00089	25.12034	25.12124	0.0009
72.5	7075759	7075444	-19.6004	-19.5996	0.000873	-17.3506	-17.3498	0.000772	17.83641	17.83561	-0.0008
75	4498939	4497561	-12.4624	-12.4586	0.003818	-11.0319	-11.0285	0.00338	11.34081	11.33734	-0.00347
77.5	2863172	2862830	-7.93122	-7.93028	0.000947	-7.02083	-7.01999	0.000839	7.217416	7.216556	-0.00086
80	3289115	3289705	-9.11112	-9.11276	-0.00164	-8.06529	-8.06674	-0.00145	8.291119	8.292609	0.00149

• 04_data_derived\table_MIS3_a1_SLE_diff_volume_sorted_strict_v03.csv
• MIS 3 구간을 포함한 0–80 ka에서 minimal과 a1 시나리오의 전지구 ΔV, SLE_no_rho, SLE_phys 및 그 차이(ΔSLE)를 정리했다. 본 표는 그림 5의 원자료이며, 최대 차이의 발생 시점(예: 42.5 ka)과 부호(해수면 저하는 음수)를 수치로 확인하는 용도다.

 

표 7: MIS 3 a1 strict QC 요약 로그(파일 내부 일치성 검증)

=== STRICT QC v03: MIS3 minimal vs maximal(a1) from volume_sorted === BASE: C:\Users\Admin\project_YSP_6.0\paleoMIST_v1.0 RAW_ROOT: C:\Users\Admin\project_YSP_6.0\paleoMIST_v1.0\03_data_raw\ice_reconstruction_files A_OCEAN_KM2: 361,000,000 RHO_RATIO (ice/seawater): 0.885214008 (910/1028) MIS3 window: 29.0–57.5 ka BP matplotlib installed: True   — FILE QC (MIN) — [MIN] Antarctica: rows=33 age=0.0..80.0 step_med=2.500 monotonic=True vol_1e6 check max|Δ| = 4.5e-06 SLE check inferred f = -0.91 RMSE = 1.18071e-05 m, max|err| = 5.05682e-05 m [MIN] Eurasia: rows=33 age=0.0..80.0 step_med=2.500 monotonic=True vol_1e6 check max|Δ| = 4.5e-06 SLE check inferred f = -0.91 RMSE = 1.56746e-05 m, max|err| = 4.55753e-05 m [MIN] Patagonia: rows=33 age=0.0..80.0 step_med=2.500 monotonic=True vol_1e6 check max|Δ| = 5e-07 SLE check inferred f = -0.91 RMSE = 2.10787e-07 m, max|err| = 6.86824e-07 m [MIN] North_America: rows=33 age=0.0..80.0 step_med=2.500 monotonic=True vol_1e6 check max|Δ| = 4.8e-05 SLE check inferred f = -0.91 RMSE = 2.67344e-05 m, max|err| = 6.19347e-05 m   — FILE QC (A1) — [A1] Antarctica: rows=33 age=0.0..80.0 step_med=2.500 monotonic=True vol_1e6 check max|Δ| = 4.5e-06 SLE check inferred f = -0.91 RMSE = 1.18071e-05 m, max|err| = 5.05682e-05 m [A1] Eurasia: rows=33 age=0.0..80.0 step_med=2.500 monotonic=True vol_1e6 check max|Δ| = 4.5e-06 SLE check inferred f = -0.91 RMSE = 1.56746e-05 m, max|err| = 4.55753e-05 m [A1] Patagonia: rows=33 age=0.0..80.0 step_med=2.500 monotonic=True vol_1e6 check max|Δ| = 5e-07 SLE check inferred f = -0.91 RMSE = 2.10787e-07 m, max|err| = 6.86824e-07 m [A1] North_America: rows=33 age=0.0..80.0 step_med=2.500 monotonic=True vol_1e6 check max|Δ| = 4.8e-05 SLE check inferred f = -0.91 RMSE = 2.66234e-05 m, max|err| = 6.30684e-05 m   === GLOBAL ΔSLE SUMMARY (MIS3 window) === [FROM VOL no_rho] max |ΔSLE|: age=42.500 ka, Δ=-11.961881 m (abs=11.961881) [FROM VOL phys  ] max |ΔSLE|: age=42.500 ka, Δ=-10.588825 m (abs=10.588825) [FROM FILE SLE ] max |ΔSLE|: age=42.500 ka, Δ=10.885300 m (abs=10.885300)

• 04_data_derived\log_MIS3_a1_SLE_QC_strict_v03.txt
• volume_sorted 파일이 담고 있는 부피(ΔV)와 파일 내부 SLE 컬럼이 같은 변환 상수/단위를 가정하는지 확인하기 위해, 스크립트가 추정한 변환 계수와 오차(RMSE, 최대 오차)를 기록한 QC 로그를 요약했다. 오차가 10^-5 m 수준으로 매우 작으면, 단위(mm↔m), km³↔m 변환, 부호 규약이 일관됨을 의미한다.

 

부록 A. 재현 절차(명령어 순서)

이 부록은 그대로 따라 해서 같은 파일을 만드는 절차만 남긴다. 설명은 왜 필요한지까지 포함한다.

A.1 패키지 체크(가장 먼저)

1. 작업 폴더 이동
2. cd “C:\Users\Admin\project_YSP_6.0\paleoMIST_v1.0\02_scripts”
3. 패키지 체크 실행
4. python .\check_paleoMIST_v1_0_package_v02.py
5. 기대 결과
6. [PASS] all critical assets found

이 PASS가 나와야 이후 단계가 의미가 있다. missing이 있으면 표/그림 삽입도 불가능해진다.

A.2 MIS 3 a1 strict QC 실행

1. 실행
2. python .\check_MIS3_a1_SLE_diff_from_volume_sorted_strict_v03.py
3. 생성 파일

• 04_data_derived\table_MIS3_a1_SLE_diff_volume_sorted_strict_v03.csv
• 04_data_derived\log_MIS3_a1_SLE_QC_strict_v03.txt
• 05_figs\fig_MIS3_a1_SLE_diff_volume_sorted_strict_v03.png(matplotlib 설치 시)

1. 확인 포인트
2. 로그에서 MIS 3 window와 max |ΔSLE| 발생 시점이 출력된다. 이 값이 표 6과 그림 5의 핵심 요약값이다.

A.3 SHA256 동일성 검증(선택이 아니라 필수)

1. 실행
2. powershell -ExecutionPolicy Bypass -File “.\qc_sha256_compare_volume_sorted_min_vs_a1.ps1”
3. 기대 결과
4. === PASS: all identical ===

이 PASS가 있어야 “입력 동일성”을 주장할 수 있다.

 

부록 B. 산출물 목록(패키지 내부 경로)

• 논문 PDF: 01_paper\*.pdf
• 전지구 QC: 04_data_derived\qc_*.csv, 04_data_derived\qc_*.png, 05_figs\fig_PaleoMIST_ESL_GMSL_0_40ka_zoom_v01.png
• 요약표: 04_data_derived\table_PaleoMIST_global_A1_*.csv, 04_data_derived\table_PaleoMIST_global_C1_*.csv
• LGM 요약: 04_data_derived\table_PaleoMIST_volume_LGM_min_v01.csv, 05_figs\fig_PaleoMIST_ESL_GMSL_from_volume_0_40ka_v01.png
• 20 ka 영역: 04_data_derived\table_PaleoMIST_regions_B1_*.csv, 04_data_derived\table_PaleoMIST_regions_B2_*.csv, 05_figs\fig_PaleoMIST_region_masks_20ka_*.png
• MIS3 a1 strict: 04_data_derived\table_MIS3_a1_*.csv, 04_data_derived\log_MIS3_a1_*.txt, 05_figs\fig_MIS3_a1_*.png
• 지도 81장: 05_figs\maps_ice_0_80ka_1ka_v01\*.png
• 환경: 06_env\conda_list.txt, 06_env\pip_freeze.txt, 06_env\python_version.txt, 06_env\HOWTO_env.txt
• 매니페스트: manifest\manifest_sha256.csv

 

부록 C. SLE 정의·상수 민감도(기준 통일)

표 C-1. 본 연구에서 사용한 SLE 계산 상수와 정의(민감도 분석 기준표)

item	symbol	value	unit	note
MIS3 window	t	29.0–57.5	ka BP	민감도/최대값 탐색 구간
Ocean area (base)	A_ocean	3.61E+08	km^2	SLE 스케일 상수(분모)
Ice density (base)	rho_i	910	kg m^-3	phys 변환에만 사용
Seawater density (base)	rho_w	1028	kg m^-3	phys 변환에만 사용
Density ratio (base)	rho_i/rho_w	0.885214	–	SLE_phys = (rho_i/rho_w)*SLE_no_rho
SLE sign	–	negative = lower sea level	–	본 패키지 스크립트의 no_rho/phys 기준
File SLE sign	–	dataset file may differ	–	file열은 부호/정의 차이 가능 → |Δ|로 비교 권장
Example offset	ESL_phys(0ka)	-70.074	m	절대/현대기준 오프셋 예시(ΔSLE에는 상쇄)

• 04_data_derived\table_C1_SLE_constants_and_definitions_v01.csv
• 이 표는 SLE 및 ΔSLE(=a1–min)의 숫자가 어떤 “상수 선택”과 “정의 선택”에 의해 달라지는지 정리하기 위한 기준표이다. 해양 면적 (A_{\mathrm{ocean}})은 SLE 크기에 역비례하는 스케일 상수로 작용하며, 얼음/해수 밀도비 (\rho_i/\rho_w)를 적용하면 “물리 밀도 보정(phys)” SLE가 “밀도 미적용(no_rho)” SLE에 비례해 축소된다. “현대 기준(ΔV)”과 “절대 기준(V_{\mathrm{abs}})”은 기준선(0 ka에서의 값) 처리 방식이 다른 정의이며, 동일한 정의를 쓸 때 a1–min 차이(ΔSLE)는 상쇄 효과로 인해 거의 변하지 않는다는 점을 함께 명시한다.

 

표 C-2. 해양 면적 (A_{\mathrm{ocean}}) 선택에 따른 ΔSLE(_{\max}) 민감도(MIS 3 창)

A ocean km2	scale vs base	abs dSLEmax no rho m	abs dSLEmax phys m	age at max ka	note
3.6E+08	1.002778	11.99511	10.61824	42.5	ΔSLE ∝ 1/A_ocean 이므로 값만 선형 재스케일(최대시점은 동일)
3.61E+08	1	11.96188	10.58883	42.5	ΔSLE ∝ 1/A_ocean 이므로 값만 선형 재스케일(최대시점은 동일)
3.62E+08	0.997513	11.93213	10.56249	42.5	ΔSLE ∝ 1/A_ocean 이므로 값만 선형 재스케일(최대시점은 동일)
3.62E+08	0.997238	11.92884	10.55957	42.5	ΔSLE ∝ 1/A_ocean 이므로 값만 선형 재스케일(최대시점은 동일)

• 04_data_derived\table_C2_Aocean_sensitivity_MIS3_dSLEmax_v01.csv
• 이 표는 MIS 3 창(29.0–57.5 ka BP)에서 산출된 (|\Delta \mathrm{SLE}|) 최대값(ΔSLE({\max}))이 해양 면적 상수 (A{\mathrm{ocean}})에 의해 어떻게 재스케일되는지 보여준다. ΔSLE는 (\Delta \mathrm{SLE}\propto 1/A_{\mathrm{ocean}}) 관계를 가지므로, 기본값(예: (A_{\mathrm{ocean}}=361\times 10^6\ \mathrm{km}^2))에서 얻은 ΔSLE({\max})에 ((A{\mathrm{ocean,base}}/A_{\mathrm{ocean,test}}))를 곱해 즉시 변환할 수 있다. 따라서 (A_{\mathrm{ocean}}) 변경은 “최대 발생 시점(나이)”은 바꾸지 않고, 값의 크기만 선형적으로 조정한다.

 

표 C-3. 밀도비 적용 여부 및 (\rho_i/\rho_w) 선택에 따른 ΔSLE(_{\max}) 민감도(MIS 3 창)

rho i kgm3	rho w kgm3	rho ratio	abs dSLEmax no rho m	abs dSLEmax phys m	age at max ka	note
910	1028	0.885214	11.96188	10.58882	42.5	A_ocean 고정 시 phys는 rho_ratio에만 비례
910	1025	0.887805	11.96188	10.61982	42.5	A_ocean 고정 시 phys는 rho_ratio에만 비례
910	1030	0.883495	11.96188	10.56826	42.5	A_ocean 고정 시 phys는 rho_ratio에만 비례
917	1028	0.892023	11.96188	10.67028	42.5	A_ocean 고정 시 phys는 rho_ratio에만 비례
917	1025	0.894634	11.96188	10.70151	42.5	A_ocean 고정 시 phys는 rho_ratio에만 비례

• 04_data_derived\table_C3_density_ratio_sensitivity_MIS3_dSLEmax_v01.csv
• 이 표는 동일한 부피 변화(ΔV)에 대해 “밀도비 미적용(no_rho)”과 “밀도비 적용(phys)” 정의가 ΔSLE({\max})를 얼마나 바꾸는지 정리한다. 물리 밀도 보정은 (\mathrm{SLE}{\mathrm{phys}}=(\rho_i/\rho_w)\mathrm{SLE}_{\mathrm{no_rho}})로 표현되며, 본 연구의 기본값(예: (\rho_i=910\ \mathrm{kg,m^{-3}},\ \rho_w=1028\ \mathrm{kg,m^{-3}}))을 사용하면 no_rho 결과가 해당 비율만큼 축소된다. 밀도비 선택은 역시 “최대 발생 시점(나이)”은 바꾸지 않고, 값의 크기만 선형적으로 조정한다.

 

표 C-4. SLE 정의(절대 기준 vs 현대 기준)에 따른 시계열 해석 차이와 ΔSLE 불변성 점검

age ka	offset m used	SLE min relative m	SLE a1 relative m	dSLE relative m	SLE min with offset m	SLE a1 with offset m	dSLE with offset m	check equal
30	-70.074	-60.9938	-61.4453	-0.45143	-131.068	-131.519	-0.45143	TRUE
42.5	-70.074	-26.1665	-38.1284	-11.9619	-96.2405	-108.202	-11.9619	TRUE
50	-70.074	-38.0454	-41.5538	-3.50842	-108.119	-111.628	-3.50842	FALSE

• 04_data_derived\table_C4_definition_offset_invariance_demo_v01.csv
• 이 표는 “절대 SLE(절대 얼음량을 해양으로 환산한 값)”과 “현대 기준 SLE(0 ka를 0으로 맞춘 추가 얼음량 ΔV 기반 값)”의 차이를 정의 수준에서 비교한다. 절대 SLE는 0 ka에서 0이 되지 않을 수 있으며(현대에도 얼음이 존재), 현대 기준 SLE는 0 ka가 0이 되도록 기준선을 이동시킨 정의이다. 중요한 점은, 동일한 정의를 min과 a1에 똑같이 적용할 때 (\Delta \mathrm{SLE}=\mathrm{SLE}{a1}-\mathrm{SLE}{min})에서는 기준선 이동(상수 오프셋)이 상쇄되므로, ΔSLE 자체는 거의 변하지 않는다는 점이다. 따라서 본 부록은 “비교 기준 통일”을 위해 각 정의를 명시하고, 비교는 (i) ΔSLE, (ii) 절대 SLE(필요 시)로 구분해 제시하도록 안내한다.

 

표 C-5. MIS 3 창에서 관측된 ΔSLE(_{\max}) 요약(본 연구 strict QC 결과 기준)

MIS3 window ka	age at max abs dSLE no rho ka	dV a1 minus min km3	dSLE no rho m	abs dSLE no rho m	dSLE phys m	abs dSLE phys m	dSLE file m	abs dSLE file m
29.0-57.5	42.5	4318239	-11.9619	11.96188	-10.5888	10.58883	10.8853	10.8853

• 04_data_derived\table_C5_MIS3_dSLEmax_summary_v01.csv
• 이 표는 MIS 3 창(29.0–57.5 ka BP)에서 min 대비 a1의 ΔSLE가 가장 크게 나타나는 시점(ΔSLE({\max}))과 그 값을 요약한다. ΔSLE({\max})는 (i) volume_sorted로부터 ΔV를 직접 환산한 결과, (ii) volume_sorted 파일에 기록된 SLE 열을 누적 합해 재구성한 결과 등 서로 독립적인 경로로 교차 점검했으며, 값의 부호는 “a1이 min보다 해수면을 더 낮추는 방향(더 많은 얼음)”일 때 음수로 나타난다. 이 표는 뒤의 민감도 표(C-2, C-3)에서 수행하는 재스케일의 기준점으로 사용한다.

 

그림 C-1. MIS 3 창에서 minimal과 maximal(a1) SLE 시계열 및 ΔSLE 시계열(동일 축 비교)

• 05_figs\fig_C1_MIS3_min_vs_a1_SLE_and_abs_dSLE_strict_v01.png
• 위 패널은 min과 a1의 SLE 시계열을, 아래 패널은 (\Delta \mathrm{SLE}(t)=\mathrm{SLE}{a1}(t)-\mathrm{SLE}{min}(t))를 나타낸다. MIS 3 창(29.0–57.5 ka BP)은 음영으로 표시하며, (|\Delta \mathrm{SLE}|) 최대 발생 시점은 수직선과 주석으로 표시한다. 이 그림은 “최대 발생 시점은 상수 선택과 무관하고, 값의 크기만 상수에 의해 선형 재스케일된다”는 점을 시각적으로 확인하기 위한 QC 그림이다.

 

그림 C-2. 상수 선택(해양 면적, 밀도비)에 따른 ΔSLE(_{\max}) 재스케일 비교(막대 또는 점 비교)

• 05_figs\fig_C2_MIS3_abs_dSLEmax_sensitivity_Aocean_rho_v01.png
• ΔSLE({\max})를 기준값(no_rho, (A{\mathrm{ocean,base}}))에서 시작해, (A_{\mathrm{ocean}}) 변경과 (\rho_i/\rho_w) 적용 여부에 따라 값이 어떻게 이동하는지 요약한다. 이는 “비교 기준 통일”을 위해 보고서 본문에서 어떤 정의(no_rho/phys, ΔV/V_{\mathrm{abs}})를 채택했는지 명시하고, 필요 시 다른 정의로의 변환이 단순 비례식으로 가능함을 보여주는 보조 그림이다.

 

참고문헌

Gowan, E. J. (2019) ‘Global ice sheet reconstruction for the past 80,000 years (PaleoMIST 1.0)’. PANGAEA data set. doi:10.1594/PANGAEA.905800.

Gowan, E. J. et al. (2021) ‘A new global ice sheet reconstruction for the past 80 000 years’, Nature Communications, 12, 1199.

Spada, G. (2019) ‘SELEN4 (SELEN version 4.0): a Fortran program for solving the gravitationally and topographically self-consistent sea-level equation in glacial isostatic adjustment modelling’, Geoscientific Model Development, 12, pp. 5055–5075.