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美 연구팀 "지역 온난화 임곗값, 이전 예상보다 더 빨리 도달"
(서울=연합뉴스) 이주영 기자 = 지구 기후 모델과 최신 인공지능(AI)을 통합해 세계 각지의 기후변화를 예측한 결과 세계 기온 상승폭이 2040년 이전에 파리기후변화협약 제한선인 1.5℃를 넘는 등 기존 예상보다 훨씬 빠르게 오를 것으로 전망됐다.
[IOP Publishing 제공. 재판매 및 DB 금지]
미국 콜로라도주립대 엘리자베스 반스 교수팀은 11일 과학 저널 '환경연구회보'(Environmental Research Letters)에서 AI 기반 전이 학습(transfer learning) 기법으로 10개 지구 기후 모델의 데이터를 분석, 지역 온난화 임곗값이 이전 예상보다 더 빨리 도달할 가능성이 크다는 결론을 얻었다며 이같이 밝혔다.
연구팀은 기후변화의 중요성 때문에 세계 각지에서 기후변화 속도와 규모 예측에 큰 노력을 기울이고 있지만 특정 지역 온도가 기후변화에 관한 정부 간 협의체(IPCC)가 정한 '산업화 이전 대비 1.5℃ 상승' 등 임곗값에 도달할 때까지 남은 시간 예측 등에는 상당한 불확실성이 존재한다고 지적했다.
연구팀은 이 연구에서 10가지 지구 기후 모델과 관측 자료를 통합하고, 여기에 첨단 AI 기반 전이 학습(AI-based transfer learning) 기법을 적용해 세계 34개 지역의 기온 상승 추정치를 개선하고 더 정확한 예측치를 도출했다.
AI 기반 전이 학습은 인공 지능이 한 가지 작업 또는 데이터 집합에서 얻은 결과를 다른 관련 작업 또는 다른 데이터 집합에서 모델 성능을 개선하는 데 사용하는 최신 기계학습(machine learning) 기법이다.
분석 결과 세계 34개 지역 전체의 기온 상승 폭이 오는 2040년 또는 그 이전에 '산업화 이전 대비 1.5℃'를 넘어설 것으로 예상됐다.
특히 34개 지역 중 31개 지역은 2040년까지 상승 폭이 2.0℃도 초과할 것으로 예측됐으며, 26개 지역은 2060년까지 3.0℃ 이상 기온이 치솟을 것으로 분석됐다.
연구팀은 남아시아와 지중해, 중부 유럽, 사하라 사막 이남 아프리카 일부 지역에서는 단계별 임곗값에 더 빨리 도달해 취약한 생태계와 지역사회에 대한 위험이 더욱 가중될 것으로 우려된다고 밝혔다.
논문 공동 저자인 스탠퍼드대 노아 디펜보 교수는 이 연구에서 AI를 활용해 지역별 기온이 온난화 임곗값에 도달하는 시기를 더 정확히 예측하는 방법을 모색했다며 "지구 기온상승뿐 아니라 지역에서 일어나는 구체적인 변화에도 초점을 맞추는 것이 중요하다"고 말했다.
◆ 출처 : Environmental Research Letters, Elizabeth A Barnes et al., 'Combining climate models and observations to predict the time remaining until regional warming thresholds are reached', https://doi.org/10.1088/1748-9326/ad91ca
scitech@yna.co.kr
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