국내 연구진이 동아시아의 특성을 반영해 한국의 대기 질을 정확히 예측하는 모델링 시스템을 개발했다.
광주과학기술원(GIST)은 송철한 지구·환경공학부 교수 연구팀이 한국 초미세먼지 예보 정확도를 향상하기 위해 '한국형 대기화학 모델링 시스템(K_ACheMS)'을 개발했다고 27일 밝혔다.
새로 개발한 시스템은 초미세먼지와 대기 질 모델링에 널리 활용되는 미국 환경보호청(EPA)의 모델에 동아시아의 특성을 반영한 한국형 모형을 적용했다. 특히 자료동화 기법을 활용해 대기화학 모델의 초기조건을 개선해 1~3일 수준의 단기 예측 정확도를 크게 향상했다.
연구팀은 한국 정지궤도위성과 대기 질 지상 관측망 자료, 한국형 모형에서 얻은 초미세먼지 농도 정보를 결합해 최적의 초기조건을 생성하는 시스템을 개발했다. 대기화학 모델 초기조건은 기후 데이터를 기반으로 설정돼 불확실성이 크다. 새로 개발한 시스템은 자료동화 기법으로 실시간 관측 자료를 적용해 현재 시점의 대기 질 정보를 반영할 수 있다. 적중률은 세계 최고 성능으로 알려진 유럽중기예보센터 예보보다 24% 높은 것으로 나타났다.
송철한 교수는 "한국형 대기 질 모델에 현재 개발 중인 인공지능 시스템을 결합해 시너지 효과를 얻기 위해 집중하고 있다"며 "최고의 대기 질 모델링 시스템으로 진화할 것"이라고 강조했다.
이번 연구는 한국연구재단의 '동북아 지역 연계 초미세먼지 대응 기술 개발 사업'의 지원을 받았다. 연구 성과는 대기·기상학 분야 국제 학술지 '기후와 대기과학(npj Climate and Atmospheric Science)'에 지난달 23일 게재됐다.
연구팀이 개발한 초미세먼지 예측 시스템은 GIST 웹사이트(https://kachems.gist.ac.kr)에서 확인할 수 있다.
참고 자료
npj Climate and Atmospheric Science, DOI: https://doi.org/10.1038/s41612-023-00363-w