AI 강화 연구에 따르면 지역적 온난화가 예상보다 빠르게 임계 한계를 초과할 것이며, 대부분 지역은 2040년까지 1.5°C를 초과할 것으로 예상됩니다. 남아시아와 같은 취약 지역은 위험이 높아지고 있어 신속한 적응 조치가 필요합니다.

3명의 주요 기후 과학자가 10개의 글로벌 기후 모델의 데이터를 분석하여  인공지능 (AI)을 활용하여 정확도를  높였습니다  . 그들의 연구 결과는 지역적 온난화 한계가 이전에 추정했던 것보다 빨리 도달할 가능성이 있음을 시사합니다.

IOP Publishing에서 Environmental Research Letters 에 발표한   이 연구는 기후 변화에 관한 정부 간 패널(IPCC)에서 정의한 대로 대부분 육지 지역이 2040년 또는 그 이전에 중요한 1.5°C 온난화 한계를 넘어설 가능성이 높다고 예측합니다. 또한 여러 지역이 2060년까지 3.0°C 한계를 넘어설 것으로 예상되며, 이는 이전 추정치보다 상당히 빠릅니다.

남아시아, 지중해 지역, 중부 유럽, 사하라 이남 아프리카 일부 지역은 이러한 한계에 더 빨리 도달할 것으로 예상되며, 이로 인해 취약한 생태계와 지역 사회에 대한 위험이 가중될 것입니다.

콜로라도 주립 대학의 엘리자베스 반스 교수, 스탠포드 대학의 노아 디펜바우 교수, 취리히 연방공과대학의 소니아 세네비라트네 교수가 수행한 이 연구에서는 여러 기후 모델과 관측치에서 얻은 지식을 통합하여 이전 추정치를 개선하고 더욱 정확한 지역적 예측을 제공하는 최첨단 AI 전이 학습 방식을 사용했습니다.

주요 결과

연구자들은 AI 기반 전이 학습을 사용하여 10가지 다른 기후 모델의 데이터를 분석하여 기온 상승을 예측하고 다음과 같은 사실을 발견했습니다.

• 2040년까지 34개 지역이 1.5°C를 초과할 가능성이 높습니다.
• 이 34개 지역 중 31개 지역은 2040년까지 지구 온난화가 2°C에 도달할 것으로 예상됩니다.
• 이 34개 지역 중 26개 지역은 2060년까지 지구 온난화가 3℃를 넘어설 것으로 예상됩니다.

엘리자베스 반스는 "우리 연구는 전이 학습과 같은 혁신적인 AI 기술을 기후 모델링에 통합하여 지역 예측을 개선하고 제한하고 전 세계 정책 입안자, 과학자, 커뮤니티에 실행 가능한 통찰력을 제공하는 것의 중요성을 강조합니다."라고 말했습니다.

스탠포드 대학의 공동 저자이자 교수인 노아 디펜바우는 "지구 온도 상승뿐만 아니라 지역 및 지역 지역에서 발생하는 특정 변화에도 초점을 맞추는 것이 중요합니다. 지역 온난화 임계값에 도달할 시점을 제한함으로써 사회와 생태계에 대한 특정 영향의 시기를 보다 명확하게 예상할 수 있습니다. 문제는 지역 기후 변화가 더 불확실할 수 있다는 것입니다. 기후 시스템은 본질적으로 더 작은 공간적 규모에서 더 많은 노이즈가 있고 대기, 해양 및 지표면의 프로세스가 주어진 지역이 지구 규모의 온난화에 정확히 어떻게 반응할지에 대한 불확실성을 만들기 때문입니다."라고 덧붙였습니다.

참고문헌: “지역 온난화 임계값에 도달할 때까지 남은 시간을 예측하기 위한 기후 모델과 관찰 결합”, Elizabeth A Barnes, Noah S Diffenbaugh 및 Sonia I Seneviratne, 2024년 12월 10일,  Environmental Research Letters .
DOI: 10.1088/1748-9326/ad91ca