올 여름의 극한 호우와 폭염은 10일 이내의 단기 강수 패턴이 지구 온난화의 영향으로 뚜렷하게 변하면서 나타난 이상기후 현상인 것으로 드러났다.

전남대학교 함유근 교수, 김정환 박사, 포항공대 민승기 교수가 주도하고 미국과 독일 연구자들이 공동 참여한 국제연구팀은 지구 온난화의 강도와 전 지구 일(daily) 강수 패턴 간의 관련성을 정량화하는 딥러닝 모형을 개발하고, 이를 1980년부터 2020년까지의 위성 강수 관측 자료에 적용했다.

이 결과, 지난 2015년부터 전체 일수 가운데 50% 이상에서 일 강수 패턴이 자연 변동성을 벗어나 지구 온난화라는 인위적인 영향으로 뚜렷하게 변했음을 밝혀냈다.

또 지역적으로는 미국 동부, 우리나라를 포함한 동아시아 및 아마존 열대 우림 지역과 아열대 동태평양 지역이 가장 큰 변화를 겪고 있는 것으로 나타났다.

이 연구는 딥러닝 기법을 이용해 지구 온난화가 전 지구 일일 강수 특성을 이미 유의하게 변화시켰음을 처음으로 규명한 것으로, 연구팀은 관련 연구 논문을 세계적인 학술전문지 ‘네이처’ 8월 31일자 온라인 판에 발표했다. 한 달 후에는 인쇄판에도 게재된다.

연구팀은 기존 연구는 월 또는 연간 평균강수량의 장기 추세에 근거해 분석했던 것에 반해, 이번 연구는 극한 호우의 빈도가 잦아짐과 동시에, 비가 오지 않는 날도 늘어나는 현상이 지구 온난화의 가장 뚜렷한 징후라고 설명했다. 

연구진은 이와함께 이번에 개발한 딥러닝 모형은 비선형 활성함수를 활용하기 때문에 기존 연구의 한계를 극복하고, 일일 강수 변동성 강화와 같은 비선형적인 반응을 판별할 수 있다고 설명했다.

특히, 합성곱 기반 딥러닝 기법은 지구 온난화에 의한 지역적인 변화 패턴을 보다 효율적으로 탐지할 수 있는 장점이 있다고 덧붙였다.

함유근 교수는 “극한 호우는 그 자체로 재앙적인 현상이며, 비가 오지 않는 날의 증가는 여름철 폭염의 빈도를 증가시킨다”며, “이 같은 연구 성과는 국가의 기후변화 대응 및 탄소 중립을 위해서도 활용될 수 있다”고 밝혔다. 

함 교수는 특히 "탄소 중립 실현을 위해 탄소 배출량과 흡수량을 정량적으로 진단, 예측하기 위한 과학적 기법이 절실한 상황이지만, 기술적 한계는 매우 큰 상황”이라며, “국가연구개발사업 차원에서 전폭적인 지원으로 탄소 중립 지원을 위한 혁신적인 기후 테크 개발을 서둘러야 한다"고 강조했다.

이 연구는 환경부가 탄소중립 지원을 위해 시행한 ‘관측기반 온실가스 공간정보지도 구축 기술개발사업’의 일환으로 진행됐다.