美 연구팀 "지역 온난화 임곗값, 이전 예상보다 더 빨리 도달"
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.
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
(서울=연합뉴스) 이주영 기자 scitech@yna.co.kr
