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에어 코리아(Air Korea)에서 관측된 PM2.5(왼쪽)와 K_ACheMS가 예측한 PM2.5 (가운데) 그리고 ECMWF의 준실시간 CMAS PM2.5 (오른쪽)의 공간 분포도. 그림의 파란색, 초록색, 노란색, 빨간색은 각각 대한민국 환경 기준 PM2.5의 좋음, 보통, 나쁨, 매우 나쁨 수준을 의미함. K_ACheMS는 2022년 1~2월에 발생했던 세 차례의 가장 큰 고농도 초미세먼지(PM2.5) 사례를 매우 성공적으로 예보했다. |
[대학저널 온종림 기자] 지스트(광주과학기술원) 지구.환경공학부 송철한 교수 공동연구팀은 우리나라의 초미세먼지 예보 정확도를 향상하기 위해 2019년부터 ‘한국형 대기화학 모델링 시스템(K_ACheMS, Korean Air Chemistry Modeling System)’을 개발해왔다.
이 시스템은 세계적으로 초미세먼지 및 대기질 모델링에 널리 활용되고 있는 미국 환경청의 모델(CMAQ, Community Multiscale Air Quality)에 동아시아의 특성을 반영한 한국형 모형 ‘CMAQ-GIST’을 적용했다.
이번 연구에서는 특히 자료동화 기법을 활용하여 ‘대기화학 모델의 초기조건’을 개선해 1~3일 수준의 단기 예측 정확도를 크게 향상했다.
연구팀은 한국 정지궤도위성과 대기질 지상 관측망 자료, 한국형 모형 ‘CMAQ-GIST’로부터 얻은 초미세먼지 농도 정보를 결합해 최적의 초기조건을 생성하는 시스템을 개발했다.
일반적으로 대기화학 모델의 초기조건은 기후 데이터를 기반으로 설정되기 때문에 불확실성이 크지만, 이 시스템에서는 자료동화 기법을 활용해 실시간 관측 자료를 적용하므로 초기조건에 현재 시점의 대기질 정보를 반영할 수 있다.
최적의 초기조건 하에 수행된 실시간 예측은 세계 최고 성능으로 알려진 유럽중기예보센터의 예측보다 무려 24%나 높은 적중률을 보였다.
연구팀은 이 시스템으로 작년 1월부터 실시간 대기질 예보를 수행하고 지스트 웹사이트에 공개하고 있다.
이 시스템은 작년부터 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 말했다.
이번 연구 성과는 대기.기상학 분야의 국제 저명학술지인 네이처(Nature) 자매지 ‘기후와 대기과학(npj Climate and Atmospheric Science)’에 5월 23일 게재됐다.
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