UNIST 연구팀, 폭염 예측 AI모델 개발해 상호작용 분석
울산과학기술원이 인공지능(AI) 기반 폭염 예측 기술을 개발했다.
울산과학기술원(UNIST·총장 박종래)은 임정호 지구환경도시건설공학과 교수팀이 해수면 온도, 토양 수분, 적설 깊이, 해빙 농도 등 기후 요소 분석 데이타를 토대로 폭염 예측 AI모델을 개발했다고 6일 밝혔다.
지면과 해수면의 변동성이 대기와 상호작용해 멀리 떨어진 지역의 기상에 영향을 미치는 현상을 원격상관(Teleconnection)이라고 한다. 이 원격상관을 토대로 폭염에 영향을 주는 특정 지역을 찾아 예측 모델에 적용한다.
임 교수팀은 몽골 사막과 중국 톈산산맥의 적설 깊이가 우리나라 폭염일수 예측에 중요 요소임을 확인했다. 겨울철 톈산산맥 적설층이 증가하고 봄철 고비사막 적설층이 감소하는 것이 우리나라 여름철 폭염에 중요한 변수로 작용하는 것을 입증했다. 몽골 사막과 톈산산맥 적설 깊이의 변동성이 클수록 우리나라 여름 기온도 상승하는 경향을 띠었다.
폭염 예측 AI모델에 따르면 지난해 우리나라 폭염은 톈산산맥 적설 깊이가 영향을 미쳤고, 올해는 토양 수분과 해수면 온도 등 다양한 기후 요소의 영향력으로 더 복잡한 양상을 보였다.
임정호 교수는 “몽골 사막과 톈산산맥의 적설 깊이와 우리나라 폭염 사이의 연결 고리를 밝혀냈다”며 “원격상관 인자들과 폭염 사이의 관계를 모니터링하면 예측 정확성을 높일 수 있다”고 말했다.
울산=임동식기자 dslim@etnews.com
