초미세먼지는 전 세계적으로 심각한 환경 문제로 대두되고 있다. 단기간 노출로도 조기 사망이 유발되는 등 사회·경제적으로 큰 손실을 불러일으킬 수 있어서다. 때문에 많은 국가들이 대기질 예보 시스템을 운영하고 있다.

우리나라도 2014년부터 환경부 국립환경과학원에서 초미세먼지 예보를 수행하고 있으나, 정확한 예측은 어려운 상황이다. 이런 가운데 ‘한국형 초미세먼지’를 좀 더 정확히 예측할 수 있는 시스템이 개발돼 주목받고 있다.

27일 지스트(광주과학기술원)에 따르면 송철한(사진) 지구·환경공학부 교수 공동연구팀은 한국형 초미세먼지를 정확히 예측할 수 있는 시스템을 2019년부터 개발해왔다.

이 시스템은 세계적으로 초미세먼지 및 대기질 모델링에 널리 활용되고 있는 미국 환경청의 모델(CMAQ : Community Multiscale Air Quality)에 동아시아 특성을 반영한 한국형 모형 ‘CMAQ-GIST’를 적용했다.

이번 연구에서는 특히 자료 동화 기법을 활용해 대기화학 모델의 초기조건을 개선, 1-3일 수준의 단기 예측 정확도를 크게 향상시켰다.

연구팀은 한국 정지궤도위성과 대기질 지상 관측망 자료, 한국형 모형 ‘CMAQ-GIST’로부터 얻은 초미세먼지 농도 정보를 결합해 최적의 초기 조건을 생성하는 시스템을 개발했다.

일반적으로 대기화학 모델의 초기 조건은 기후 데이터를 기반으로 설정되기 때문에 불확실성이 크지만, 이 시스템에서는 자료 동화 기법을 활용해 실시간 관측 자료를 적용하므로 초기 조건에 현재 시점의 대기질 정보를 반영할 수 있다.

최적의 초기 조건 하에 수행된 실시간 예측은 세계 최고 성능으로 알려진 유럽중기예보센터의 예측보다 무려 24%나 높은 적중률을 보였다.

연구팀은 이 시스템으로 지난해 1월부터 실시간 대기질 예보를 수행하고 지스트 웹사이트에 공개하고 있다.

이 시스템은 지난해부터 발생한 세 차례의 고농도 초미세먼지 사례에서 유럽중기예보센터보다 초미세먼지를 훨씬 더 정확하게 예측한 바 있다.

송철한 교수는 “향후 한국형 대기질 모델에 현재 개발 중인 인공지능 시스템을 결합해 시너지 효과를 얻기 위해 연구력을 집중하고 있다”며 “전 세계 초미세먼지 및 대기질 예측 분야를 선도하는 최고의 대기질 모델링 시스템으로 진화할 것”이라고 강조했다./김다이 기자

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