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왜 엘니뇨가 발생할까?

엘니뇨는 열대 동태평양과 중태평양의 해수면 온도가 비정상적으로 높아지는 현상을 말합니다. 이 명칭은 페루 어민들이 크리스마스 무렵 어획량이 줄어드는 현상을 '아기 예수'라는 뜻의 스페인어로 부른 데서 유래했습니다. 보통 해수면 온도가 평상시보다 0.5도 이상 높은 상태가 5개월 이상 지속될 때 엘니뇨라고 정의하며, 반대로 해수면 온도가 낮아지는 현상은 라니냐라고 부릅니다. 이들은 고정된 현상이 아니라 일정한 주기를 두고 마치 진동하는 추처럼 번갈아 나타나며 지구 기후에 복합적인 영향을 미칩니다. 오랜 시간 미지로 남아있던 엘니뇨의 원인은 기상학자들의 연구를 통해 밝혀지기 시작했습니다. 영국의 길버트 워커는 태평양 양단의 기압이 시소처럼 반대로 오르내리는 '남방진동'을 발견했으며, 이후 야코브 비에크네스는 이 기압 변화가 엘니뇨와 밀접하게 연관되어 있음을 제안했습니다. 대기와 해양은 서로 독립적인 것이 아니라 상호작용하며 변화를 주고받는 결합된 시스템이라는 사실이 입증된 것입니다. 이러한 통합적 관점의 기상 현상을 우리는 'ENSO(엘니뇨-남방진동)'라고 부르며 기후 예측의 핵심 지표로 삼고 있습니다. 엘니뇨의 발생은 대기와 해양의 강한 상호작용인 '비에크네스 피드백'에 의해 가속화됩니다. 평상시 강하게 불던 무역풍이 약해지면 따뜻한 바닷물이 동쪽으로 이동하고, 이는 다시 수온약층의 깊이 변화와 해수면 온도 상승을 유발하여 무역풍을 더욱 약화시킵니다. 이러한 연쇄 반응은 전 지구적인 기류 변화를 초래하여 폭우와 가뭄, 생태계 파괴 등 심각한 자연재해를 일으킵니다. 따라서 농업과 경제 등 다양한 분야의 피해를 최소화하기 위해서는 엘니뇨와 라니냐의 발생 원리를 깊이 이해하고 정확한 예측 모델을 구축하는 노력이 필수적입니다.

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지구환경과학

[질문Q] 지구온난화가 인간에 의한 게 아니라 자연적인 현상이라는 주장에 대해 | 2017 가을 카오스 강연 '미래과학' 7강 | 지구의 낯선 미래 : 설국열차 vs 인터스텔라

기후 변화에 대한 논의는 크게 세 가지 핵심적인 질문으로 요약할 수 있습니다. 먼저 지구 대기 중 이산화탄소 농도가 실제로 증가했는지, 그리고 이러한 증가가 인간 활동에 기인한 것인지, 마지막으로 이것이 지구의 온도를 얼마나 상승시키는지에 대한 문제입니다. 관측 결과 이산화탄소 농도의 증가는 명백한 사실이며, 다양한 과학적 근거들이 이를 인간 활동의 결과로 지목하고 있습니다. 비록 미래의 온도 상승 폭을 정확히 예측하는 데에는 여전히 학술적 견해 차이가 존재하지만, 인간 활동의 개입이 지구 온난화의 결정적인 요인이라는 점에는 대다수의 과학자가 동의하고 있습니다. 지구의 기온 변화를 이해하기 위해서는 인간 활동과는 무관하게 발생하는 자연적인 변동성을 함께 고려해야 합니다. 대표적인 사례인 엘니뇨와 라니냐는 해양과 대기의 상호작용을 통해 나타나는 자연 현상으로, 그 자체만으로도 지구 전체의 기온을 오르내리게 하는 힘을 가지고 있습니다. 강력한 엘니뇨가 발생하면 지구의 온도가 일시적으로 상승하고, 반대로 라니냐 시기에는 기온이 낮아지는 양상을 보입니다. 이러한 자연적 변동성에 인간 활동에 의한 외적 강제력이 더해질 때, 기온 변화의 폭이 자연스러운 범위를 넘어서며 유례없는 온난화 현상을 초래할 수 있다는 사실을 유념해야 합니다. 전 지구적인 기온 변화를 정확하게 측정하기 시작한 것은 인공위성 관측이 본격화된 이후의 일입니다. 1978년 인공위성 발사 이후 축적된 데이터는 1980년대부터 높은 신뢰도를 확보하게 되었으며, 기후학자들은 이 시기 이후의 자료를 바탕으로 정밀한 분석을 수행합니다. 반면 위성 관측 이전의 시기나 육지가 적은 남반구 지역의 경우, 관측 자료의 밀도가 낮아 상대적으로 신뢰도가 떨어지는 한계가 있습니다. 이러한 데이터의 공백을 메우기 위해 과학자들은 과거의 단편적인 기록들을 수학적, 통계적으로 가공하여 전 지구를 대표할 수 있는 통합적인 자료를 구축하려는 노력을 지속하고 있습니다. 과거 기후 데이터의 불확실성을 극복하기 위해 기후학자들은 '프록시'라고 불리는 대용 자료를 적극적으로 활용합니다. 나무의 나이테, 산호의 성장 기록, 빙하와 퇴적물에서 추출한 코어 등은 수백 년 전의 기온 정보를 간직하고 있는 소중한 지표가 됩니다. 연구자들은 현재의 온도와 이러한 대용 자료 사이의 상관관계를 분석하여 검증 모델을 만들고, 이를 과거의 기록에 적용함으로써 데이터의 신뢰성을 높입니다. 비록 과거 자료가 현대의 정밀 관측치에 비해 완벽할 수는 없지만, 이러한 다각적인 분석을 통해 도출된 지구 온도의 상승 추세는 과학적으로 부정할 수 없는 강력한 근거를 갖추고 있습니다. 기후 위기에 대응하기 위한 극단적인 기술적 조치들은 때로 외과 수술을 통해 지방을 강제로 제거하는 다이어트에 비유되기도 합니다. 하지만 우리가 지구를 지키고자 하는 궁극적인 목적은 인류가 보다 행복하고 안정적인 환경에서 삶을 영위하기 위함임을 잊어서는 안 됩니다. 지구는 인류만을 위한 공간은 아니며, 기후의 급격한 변화가 특정 생물종에게는 새로운 기회가 될 수도 있겠지만, 인류의 생존과 번영을 위해서는 현재의 안정적인 환경을 유지하는 것이 최우선 과제입니다. 따라서 인류와 자연이 공존할 수 있는 적절한 대응 방안을 모색하는 것이 우리가 지향해야 할 올바른 방향이라 할 수 있습니다.

카오스재단명강리뷰&질문Q

[강연] 미지의 세계, 바다의 탐구 by나한나｜2021 서울대 자연과학 공개강연 '불확실한 세계, 그래서 과학' | 2강

바다는 인류에게 여전히 거대한 미지의 세계로 남아 있습니다. 과거 19세기 영국 해군의 챌린저호가 지구 둘레의 세 배가 넘는 거리를 항해하며 바다의 깊이와 생물을 탐사했던 것이 현대 해양학의 시초가 되었습니다. 오늘날의 탐사는 연구선뿐만 아니라 인공위성과 첨단 무인 장비를 활용하여 과거보다 훨씬 정밀하게 이루어집니다. 과학자들은 망망대해에서 위도와 경도를 지표 삼아 바닷물의 성질과 운동, 그리고 그 변화가 지구 전체에 미치는 영향을 끊임없이 추적하며 푸른 심연 속에 감춰진 비밀을 하나씩 밝혀내고 있습니다. 21세기 해양 탐사의 핵심은 무인 관측 장비인 '아르고 플로트'의 활용에 있습니다. 약 1미터 높이의 이 장비는 스스로 부력을 조절하며 수심 2,000미터까지 내려가 바다의 수온과 염분을 정밀하게 측정합니다. 약 10일 주기로 심해와 표층을 오가며 수집된 데이터는 인공위성을 통해 육상 연구소로 실시간 전송됩니다. 현재 전 세계 바다에는 4,000개에 가까운 아르고 플로트가 떠다니며 인간이 직접 가기 힘든 깊은 바다의 정보를 쉼 없이 보내오고 있으며, 이는 해양의 수직적 구조와 물리적 특성을 이해하는 데 결정적인 역할을 수행합니다. 바닷물은 한자리에 머물지 않고 끊임없이 움직이며 지구의 환경을 조절합니다. 표층의 해류가 주로 바람에 의해 형성된다면, 깊은 바다의 순환은 온도와 염분 차이에 따른 밀도 변화로 인해 발생합니다. 극지방에서 차가워지고 염분이 높아진 바닷물은 무거워져 심해로 가라앉으며, 이 거대한 흐름은 전 지구를 연결하는 '컨베이어 벨트'처럼 작동합니다. 이러한 해수의 순환은 지구의 열에너지를 골고루 분산시키는 중요한 역할을 하며, 바다의 운동 원리를 파악하는 것은 복잡한 기후 시스템의 변화를 예측하는 데 있어 매우 중요한 기초 연구가 됩니다. 해양의 물리적 변화는 생태계와 인류 경제에도 직접적인 영향을 미칩니다. 엘니뇨 현상으로 태평양의 따뜻한 해수층이 이동하면 가다랑어와 같은 어종의 서식지도 함께 변하며, 이는 도서 국가들의 어업 경제에 큰 변동을 가져옵니다. 특히 기후 변화로 인해 지구에 쌓인 잉여 에너지의 약 90%가 바다로 흡수되고 있다는 사실은 매우 중요합니다. 이로 인해 해빙이 녹고 해수면이 상승하며, 우리나라 주변 해역처럼 특정 지역의 수온이 급격히 상승하는 등 바다는 현재 기후 위기의 최전선에서 지구의 변화를 온몸으로 받아내며 경고의 메시지를 보내고 있습니다. UN은 2021년부터 2030년까지를 '해양과학 10년'으로 지정하여 미래의 깨끗하고 안전한 바다를 위한 전 지구적 연구를 독려하고 있습니다. 놀랍게도 전 세계 바다의 80% 이상은 여전히 인간의 발길이 닿지 않은 미지의 영역으로 남아 있습니다. 우리가 알고 있는 것보다 모르는 것이 훨씬 많은 이 거대한 공간은 미래 세대에게 무궁무진한 탐구의 기회를 제공합니다. 지구 환경에 대한 지적 호기심을 발휘하여 스스로 질문을 던지고 해답을 찾아가는 과정은, 급변하는 환경 속에서 인류가 바다와 공존하기 위해 반드시 지속해야 할 숭고한 여정입니다.

나한나

카오스재단서울대자연과학공개강연

지구환경과학

[강연] 딥러닝으로 엘니뇨 예측하기 _ by함유근 | 2020 가을 카오스강연 'Ai X' 4강 | 4강

엘니뇨는 적도 태평양의 해수면 온도가 평년보다 0.5도 이상 높은 상태가 6개월 이상 지속되는 현상을 말합니다. 페루 어부들이 수온 변화로 물고기가 잡히지 않는 시기에 붙인 이름에서 유래한 이 현상은 단순한 지역적 변화를 넘어 전 지구적인 기후 시스템에 막대한 영향을 미칩니다. 엘니뇨가 발생하면 인도네시아와 호주에는 극심한 가뭄과 산불이 발생하고, 남미 지역에는 폭우와 홍수가 이어지는 등 이상기후가 빈번해집니다. 우리나라도 엘니뇨의 영향권에서 자유롭지 못하며, 겨울철 기온이 상승하거나 강수량이 증가하는 등 뚜렷한 기상 변화를 겪게 됩니다. 기후 예측은 내일의 날씨를 맞히는 것보다 훨씬 긴 시간 규모의 변화를 다루는 도전적인 과제입니다. 기존에는 지구를 격자로 나누어 구름, 강수, 해류 등 복잡한 물리 과정을 계산하는 수치 모델을 주로 사용해 왔습니다. 하지만 이러한 수치 모델은 수십만 줄의 코드로 이루어져 있어 실제 지구의 모든 프로세스를 완벽하게 구현하기 어렵습니다. 또한, 초기 상태의 아주 작은 차이가 결과에서 거대한 차이를 만들어내는 '나비효과'로 인해 예측 기간이 길어질수록 정확도가 급격히 떨어지는 한계가 있었습니다. 특히 6개월 이상의 중장기 예측은 기후학자들에게 여전히 어려운 숙제였습니다. 최근에는 이러한 한계를 극복하기 위해 인공지능, 특히 딥러닝 기술이 기후 예측 분야에 도입되고 있습니다. 엘니뇨 예측에는 이미지 인식에 탁월한 성능을 보이는 합성곱 신경망(CNN) 기법이 주로 활용됩니다. 엘니뇨는 특정 지점의 수온 변화뿐만 아니라 서태평양, 인도양, 대서양 등 전 지구적인 해수면 온도 분포의 상관관계를 파악하는 것이 중요하기 때문입니다. 2차원 또는 3차원 지도 형태의 데이터를 분석하여 복잡한 패턴 속에서 엘니뇨의 전조 현상을 찾아내는 인공지능의 능력은 기존 수치 모델이 놓치기 쉬운 미세한 신호들을 포착하는 데 매우 효과적이라는 사실이 증명되었습니다. 딥러닝 모델을 학습시키기 위해서는 방대한 양의 데이터가 필요하지만, 관측된 기후 데이터는 역사적으로 매우 한정적입니다. 엘니뇨는 1년에 단 한 번 발생 여부가 결정되기에 실제 가용 샘플은 170여 개에 불과합니다. 이를 해결하기 위해 연구자들은 '전이 학습'이라는 기법을 도입했습니다. 이는 수치 모델 시뮬레이션이 생성한 수많은 가상 엘니뇨 데이터를 먼저 학습시킨 뒤, 그 지식을 실제 관측 데이터에 적용하는 방식입니다. 비록 가상 데이터에 오차가 있더라도 기본적인 물리 메커니즘을 학습하는 데는 충분하며, 이를 통해 데이터 부족 문제를 해결하고 모델의 예측 성능을 획기적으로 높일 수 있었습니다. 딥러닝 기반의 예측 모델은 기존 수치 모델보다 훨씬 앞선 성능을 보여주었습니다. 기존 시스템이 약 1년 정도의 예측 신뢰도를 가졌다면, 인공지능 모델은 이를 18개월까지 연장하는 데 성공했습니다. 1년 반 앞을 내다볼 수 있다는 것은 사회적, 경제적으로 엄청난 가치를 지닙니다. 이상기후에 대비해 재난 방지 시스템을 정비할 충분한 시간을 확보할 수 있을 뿐만 아니라, 곡물 가격 변동에 선제적으로 대응하여 경제적 손실을 최소화할 수 있기 때문입니다. 실제로 1997년이나 2015년의 강력한 엘니뇨 사례에서도 딥러닝 모델은 매우 높은 정확도로 미래를 예측해 내는 성과를 거두었습니다. 인공지능의 예측 결과가 단순히 통계적 우연이 아님을 증명하기 위해 '히트맵' 분석 기법이 사용됩니다. 이는 인공지능이 데이터의 어느 부분을 중점적으로 보고 판단을 내렸는지 시각화하는 기술입니다. 분석 결과, 딥러닝 모델은 엘니뇨 발생 1년 전 서태평양의 따뜻한 해수 분포나 대서양의 특정 온도 패턴을 주목하고 있었습니다. 이는 기존 기후학계에서 밝혀낸 물리적 메커니즘과 일치하는 결과로, 인공지능이 엉뚱한 정보가 아닌 과학적 근거에 기반하여 결과를 도출하고 있음을 시사합니다. 이러한 설명 가능한 인공지능 기술은 블랙박스로 불리던 딥러닝 모델의 신뢰성을 높이는 핵심적인 역할을 수행합니다. 인공지능 기술은 이제 엘니뇨의 발생 여부를 넘어, 발생 위치에 따른 다양한 유형의 엘니뇨를 구분하는 단계까지 발전했습니다. 중태평양 엘니뇨와 동태평양 엘니뇨는 육지에 미치는 영향이 서로 다르기에 이를 정확히 구분하는 것은 매우 중요합니다. 앞으로 딥러닝 기법은 태풍의 강도 변화, 극한 강수, 장마 패턴 등 더욱 다양한 기후 현상을 예측하는 데 폭넓게 적용될 전망입니다. 인공지능은 기후학자의 자리를 대체하는 것이 아니라, 복잡한 지구 시스템을 이해하고 미래의 불확실성에 대비하는 강력한 도구로서 인류의 생존과 번영에 기여하는 동반자가 될 것입니다.