울산과기원, 폭염 영향주는 특정지역 찾아 예측
톈산산맥과 고비사막의 적설깊이 변화에 영향

울산과학기술원은 여름 폭염을 예측할 수 있는 AI 모델을 개발했다. 사진은 한국 폭염일수 예측을 위한 지면 및 해수면 변수의 지리적 위치. UNIST 제공
울산과학기술원은 여름 폭염을 예측할 수 있는 AI 모델을 개발했다. 사진은 한국 폭염일수 예측을 위한 지면 및 해수면 변수의 지리적 위치. UNIST 제공
인공지능(AI)을 이용해 여름 폭염을 예측하는 기술이 나왔다. 우리나라의 경우 겨울철 톈산산맥과 봄철 고비사막의 적설 깊이 변화에 따라 여름 기온 상승에 영향을 받는다는 사실도 밝혀졌다.

울산과학기술원(UNIST)은 임정호 지구환경도시건설공학과 교수 연구팀이 해수면 온도, 토양 수분, 적설 깊이, 해빙 농도 등 전 세계 기후 요소들을 분석해 우리나라 폭염 예측 AI 모델을 개발했다고 6일 밝혔다.

지면과 해수면의 변동성이 대기와 상호작용해 멀리 떨어진 지역의 기상에 영향을 미치는 현상을 원격상관이라고 하는데, 연구팀은 폭염에 영향을 주는 특정 지역을 찾아내 예측 모델을 적용했다. 겨울철 톈산산맥의 적설 깊이 증가와 봄철 고비사막의 적설 깊이 감소가 여름철 폭염을 예측하는 중요한 변수라는 것을 알아냈다. 몽골 사막과 톈산산맥 적설 깊이 변동성이 클 때 한국의 여름 기온이 현저하게 상승한 것을 확인한 것이다.

연구팀은 지난해 폭염 예측에서 톈산산맥 적설 깊이가 기온 상승에 주요한 역할을 했다는 것을 입증했다.

이연수 UNIST 연구원은 "기존 기상예보모델에서 반영하지 못한 원격상관 인자들과 폭염 사이의 관계를 모니터링해 예측 정확성을 높일 수 있었다"며 "한국의 폭염 이해뿐 아니라 다양한 기후변화 대응에 활용될 것"이라고 말했다.

이 연구결과는 국제 학술지 '기후&대기과학(지난 3일자)'에 실렸다.이준기기자 bongchu@dt.co.kr
두 적설 깊이의 변동성에 의해 유발된 대기 패턴 및 한국 폭염 관련 패턴
두 적설 깊이의 변동성에 의해 유발된 대기 패턴 및 한국 폭염 관련 패턴


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이준기

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