이번 연구를 통해 폭염에 대한 이해와 대응에 큰 도움이 될 것으로 기대를 모은다.
6일 UNIST에 따르면, 지구환경도시건설공학과 임정호 교수팀은 해수면 온도, 토양 수분, 적설 깊이, 해빙 농도 등 전 세계 기후 요소를 분석해 우리나라 폭염을 예측하는 인공지능(AI) 모델을 개발했다.
지면과 해수면의 변동성이 대기와 상호작용해 멀리 떨어진 지역의 기상에 영향을 미치는 현상을 원격상관(Teleconnection)이라고 한다.
연구팀은 우리나라 폭염에 영향을 주는 특정 지역을 찾아내 예측 모델에 적용했다.
이를 통해 연구팀은 겨울철 톈산산맥의 적설 깊이 증가와 봄철 고비사막의 적설 깊이 감소가 여름철 폭염을 예측하는 중요한 변수임을 입증했다. 두 지역 적설 깊이의 변동성이 클 때 우리나라 여름 기온이 상승하는 경향을 확인한 것이다.
이연수 연구원은 “몽골 사막과 톈산산맥의 적설 깊이와 한국 폭염 사이의 연결 고리를 밝혀냈다”며 “기존 대규모 원격상관 패턴과 유사한 구조로 폭염 예측에 중요한 역할을 할 것으로 기대한다”고 말했다.
임정호 교수는 “기존 기상 예보 모델에서 반영하지 못한 원격상관 인자들과 폭염 사이의 관계를 모니터링해 예측 정확성을 높일 수 있다”며 “이번 연구가 폭염에 대한 이해와 대응에 큰 도움이 될 것”이라고 덧붙였다.
한편 연구 결과는 과학 저널 ‘네이처’(Nature)의 자매지인 ‘기후와 대기과학’(npj Climate and Atmospheric Science)에 지난 3일자로 게재됐다. 연구는 기상청, 한국연구재단, 해양수산부의 지원을 받았다.
박재권기자 jaekwon@ksilbo.co.kr
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