인공지능(AI)을 이용해 폭염을 예측하는 기술이 나왔다. 특히 이번 연구를 통해 겨울철 톈산산맥의 적설 깊이와 봄철 고비사막의 적설 깊이가 한국의 여름철 폭염을 예측하는 데 중요한 변수라는 사실이 확인됐다.
임정호 울산과학기술원(UNIST) 지구환경도시건설공학과 교수 연구팀은 해수면 온도, 토양 수분, 적설 깊이, 해빙 농도 등 전 세계 기후 요소들을 분석해 폭염 예측 AI 모델을 개발했다고 6일 밝혔다.
지면과 해수면의 변동성이 대기와 상호작용해 멀리 떨어진 지역의 기상에 영향을 미치는 현상을 원격상관(Teleconnection)이라고 한다. 연구팀은 이를 이용해 폭염에 영향을 주는 특정 지역을 찾아내 예측 모델에 적용했다.
연구팀은 겨울철 톈산산맥의 적설 깊이 증가와 봄철 고비사막의 적설 깊이 감소가 여름철 폭염을 예측하는 중요한 변수라는 것을 찾아냈다. 몽골 사막과 톈산산맥 적설 깊이 변동성이 클 때 한국의 여름 기온이 상승하는 경향을 확인한 것이다.
이연수 UNIST 연구원은 “몽골 사막과 톈산산맥의 적설 깊이와 한국 폭염 사이의 연결 고리를 밝혀냈다”며 “이는 기존 대규모 원격상관 패턴과 유사한 구조로, 폭염 예측에 중요한 역할을 할 것으로 기대된다”고 설명했다.
참고 자료
npj Climate and Atmosphere Science(2024), DOI : https://doi.org/10.1038/s41612-024-00722-1