AI, 기후 변화가 다양한 극한 기상 현상에 미치는 영향을 연구하고 예측하는 방식을 바꾼다.

스탠포드 대학 연구원들은 지구 온도가 산업화 이전 수준의 현상보다 2.0도(지난 45년 동안 유럽, 러시아, 인도에서 발생한 최악의 열파와 동일)에 도달하면 10년에 여러 번 발생할 수 있다는 것을 발견했다. 코페르니쿠스 기후 변화 서비스에 따르면 지구 온난화는 현재 산업화 이전 수준보다 1.3도에 접근하고 있다.

8월 21일 저널 사이언스 어드벤스(Science Advances)에 자세히 설명된 그들의 방법은 머신러닝을 사용하여 최근 몇 년 동안 미국과 다른 지역에서 지구 온난화가 열파에 얼마나 기여했는지 확인한다.

연구원들에 따르면 이 접근 방식은 매우 정확한 것으로 입증되었으며 과학자들이 기후 변화가 다양한 극한 기상 현상에 미치는 영향을 연구하고 예측하는 방식을 바꿀 수 있다. 결과는 기후 적응 전략을 안내하는 데 도움이 될 수 있으며 기후 변화로 인한 피해에 대한 보상을 청구하는 소송과 관련이 있다.

일일 최대 기온을 예측하는 AI 모델 학습

스탠포드 도어 지속 가능성 학교의 지구 시스템 과학 박사 과정 학생이자 연구 책임자인 재러드 트록(Jared Trok)은 성명에서 "극한 기상 현상이 인간 건강, 인프라 및 생태계에 미칠 수 있는 영향을 확인했다."라고 말했다. "효과적인 솔루션을 설계하려면 지구 온난화가 이러한 극한 현상에 변화를 가져오는 정도를 더 잘 이해해야 한다."

트록과 공동 저자는 1850년에서 2100년까지의 대규모 기후 모델 시뮬레이션 데이터베이스의 데이터를 사용하여 지역 기상 조건과 지구 평균 기온을 기반으로 일일 최대 기온을 예측하도록 AI 모델을 학습했다.

그런 다음 연구자들은 특정 실제 열파의 실제 기상 조건을 사용하여 동일한 기상 조건이 발생했지만 지구 온난화 수준이 달랐다면 열파가 얼마나 더웠을지 예측했다. 그런 다음 그들은 이러한 예측을 다양한 지구 온난화 수준에서 비교하여 기후 변화가 역사적 기상 현상의 빈도와 심각성에 어떤 영향을 미치는지 추정했다.

사례 연구 및 그 이상

연구자들은 먼저 AI 방법을 사용하여 2023년 텍사스의 폭염을 분석했다. 이는 그 해에 해당 주에서 기록적인 수의 열 관련 사망자를 낸 원인이었다. 연구팀은 지구 온난화로 인해 역사적인 폭염이 기후 변화가 없었다면 없었을 온도보다 1.18~1.42도 섭씨(2.12~2.56도 화씨) 더 뜨거워졌다는 것을 발견했다. 또한 연구자들은 새로운 기술이 세계 다른 지역에서 기록적인 폭염의 규모를 정확하게 예측할 수 있다는 것을 발견했다. 그 결과는 이전에 발표된 해당 사건에 대한 연구와 일치했다.

이러한 결과를 바탕으로 연구자들은 AI를 사용하여 이전에 기록적인 폭염을 유발한 동일한 기상 패턴이 지구 온난화 수준이 더 높아질 경우 얼마나 심각한 폭염이 될 수 있는지 예측했다. 그들은 지구 온도가 산업화 이전 수준보다 2.0도 상승하면 지난 45년 동안 유럽, 러시아, 인도에서 가장 극심한 폭염과 같은 사건이 10년에 여러 번 발생할 수 있다는 것을 발견했다.

전 세계 더 많은 지역에서 극한 사건에 대한 정확하고 저렴한 분석

새로운 AI 방법은 스탠포드에서 이전에 개발한 방법을 포함하여 기존 접근 방식의 일부 한계를 해결하여 극한 사건에 대한 지구 온난화의 영향을 예측할 때 실제 과거 날씨 데이터를 사용한다. AI가 기존 시뮬레이션을 사용하여 훈련될 수 있기 때문에 값비싼 새로운 기후 모델 시뮬레이션이 필요하지 않다.

이러한 혁신을 함께 사용하면 효과적인 기후 적응 전략을 개발하는 데 중요한 전 세계 더 많은 지역에서 극한 사건에 대한 정확하고 저렴한 분석이 가능해진다. 연구원에 따르면 이는 지구 온난화가 극한 날씨에 미치는 영향을 빠르고 실시간으로 분석할 수 있는 새로운 가능성을 열어준다. 이 연구는 스탠포드 대학과 미국 에너지부에서 자금을 지원했다.