기상이변의 주범인 엘니뇨 현상을 기존보다 거의 두 배나 빨리 예측할 수 있는 모형이 개발돼 기상이변에 따른 지구촌의 각종 재난, 재해에 좀 더 일찍 대비할 수 있게 됐다.

또 중·장기적인 기후예측에 사상 처음으로 인공지능기법을 도입해 예측성능을 획기적으로 향상시킨 점에서도 크게 주목받고 있다.

전남대학교 지구환경과학부 함유근 교수(사진·제1저자 및 교신저자)와 김정환 박사 과정생 이 주도한 연구팀은 엘니뇨 현상의 발달 여부 및 강도를 최장 18개월 전에 예측할 수 있는 모형을 개발했다.

또 이같은 내용을 담은 ‘딥러닝 기법을 활용한 엘니뇨의 중장기 예측(Deep learning for multi-year ENSO forecasts)’ 이란 제목의 연구논문을 9월19일 세계적인 학술전문지 ‘네이처’ 온라인 판에 실었다. 1주일 후에는 인쇄판에도 게재된다.

기존의 엘니뇨 예측모형들은 통상 8-9개월, 최고 12개월 전에 대해서만 엘니뇨의 발생 여부를 예측할 수 있는데다, 타입별 구분 기능도 미약해 엘니뇨에 의한 기상이변으로 발생하는 가뭄, 홍수, 식량 확보 등 지구촌의 각종 재난, 재해 대비가 쉽지 않았다.

함 교수팀이 개발한 예측모형은 엘니뇨의 발생 여부는 물론 강도까지 미리 진단할 수 있다. 특히 지구에 미치는 영향과 피해 양상이 크게 다른 중태평양 엘니뇨(2000년대 이후 자주 발달)와 동태평양 엘니뇨(2000년대 이전)를 명확하게 구분하고, 적어도 12개월 전에는 예측할 수 있다. 기존 모형은 두 타입의 구분이 미약한데다, 예측기간도 6개월에 불과했다.

이번 연구는 한국기상산업기술원의 지원으로 이뤄졌다. /김종민 기자