날씨를 예측하는 것과 마찬가지로 대기 오염 수준과 대기 질을 예측하는 모델도 있습니다. 일기 예보 모델보다 더 복잡한 예보 모델이 많이 있습니다. 이러한 모델은 대기 중 오염 물질이 공기 중에 어떻게 분산되는지에 대한 수학적 시뮬레이션입니다(1).
대기질 정보가 필요한 이유
대기 오염은 주변 공기에 인간과 동물의 건강에 해롭거나 식물과 물질에 피해를 줄 수 있을 만큼 충분한 양의 가스, 먼지, 연기 또는 악취가 포함되어 있을 때 발생합니다.
대기 오염은 우리 시대의 가장 큰 살인자 중 하나입니다. 오염된 공기로 인해 매년 전 세계적으로 약 700만 명이 사망하는 것으로 추정되는데, 이 중 약 300만 명이 가정 내 공기 오염으로, 400만 명이 주변(실외) 공기 오염으로 사망합니다(2)(3). 데이터에 따르면 전 세계 대기 오염은 다음과 관련이 있는 것으로 나타났습니다:
- 전체 심혈관 질환 사망의 19%
- 허혈성 심장 질환 사망의 24%
- 뇌졸중 사망의 21%
- 폐암 사망의 23%(4)
또한 실외 대기 오염은 어린이의 신경 발달 장애(5)와 성인의 신경 퇴행성 질환(6)의 중요한 위험 요인으로 보입니다.
대기 오염으로 인한 경제적, 생태학적, 인간적 피해가 커지면서 대기 오염을 예측하는 기술은 점점 더 중요한 노력이 되고 있습니다.
대기 오염 정보 및 예보의 이점
대기 오염 예보는 개인, 지역사회, 국가, 전 세계 등 다양한 수준에서 가치 있는 투자입니다. 정확한 예보는 사람들이 미리 계획을 세우고 건강에 미치는 영향과 관련 비용을 줄이는 데 도움이 됩니다.
사람들이 호흡하는 공기의 질 변화, 오염 물질이 건강에 미치는 영향, 부작용을 일으킬 수 있는 농도를 알면 개인 행동과 공공 정책(7)(8) 모두에서 변화를 유도할 가능성이 높아집니다.
이러한 인식은 더 깨끗한 환경과 더 건강한 인구를 만들 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 또한 정부는 조기 예측을 활용하여 지역 오염 수준의 심각성을 줄이기 위한 절차를 수립합니다(9).
대기질 예보의 정확성
대기질을 예측할 때는 고려해야 할 변수가 많으며, 그 중 일부는 예측하기 매우 어렵습니다. 예를 들어, 베이징 당국은 때때로 석탄 발전소와 공장에 폐쇄 명령을 내리고 베이징에 등록된 수백만 대의 차량 중 일부의 운행을 금지하기도 합니다(10).
대기 오염 수준은 지역 기상 조건 및 인근 오염 배출량(11)(12)과 밀접한 상관관계가 있습니다. 그러나 강풍을 통한 오염 물질의 장거리 이동도 중요한 영향을 미치는 요인이며, 지역 AQI 수치를 예측할 때 반드시 고려해야 합니다(13).
따라서 대기질을 예측하려면 일기 예보의 어려움뿐만 아니라 이에 대한 데이터와 지식도 필요합니다:
- 지역 오염 물질 농도 및 배출량
- 먼 곳의 오염 물질 농도 및 배출량
- 오염 물질의 이동 및 변형 가능성
- 우세한 바람
대기질을 예측할 때 작용하는 많은 요인으로 인해 대기 오염 예측은 주관적이면서도 객관적일 수 있습니다.
대기 질 예측 기술
이러한 예보 모델에는 여러 가지가 있으며, 모두 일기 예보 모델보다 더 복잡합니다. 이러한 모델은 대기 중 오염 물질이 공기 중에 어떻게 분산되는지에 대한 수학적 시뮬레이션입니다.
기상 예보
정확한 대기질 예보를 위한 첫 번째 단계는 정확한 일기 예보입니다. 기상(날씨) 예보는 기후학, 통계적 방법, 3차원(3D) 모델의 세 가지 주요 범주로 분류할 수 있습니다.
기후학
기후학에서는 과거를 미래의 지표로 사용합니다. 이 방법은 특정 기상 조건과 오염 수준 간의 관계를 기반으로 하므로 매우 일차원적일 수 있습니다. 이 방법은 종종 날씨 패턴과 오염 패턴의 매칭을 포함하도록 확장되기도 합니다. 이 방법에는 많은 한계가 있으며 다른 예측 방법을 보완하기 위한 도구로 간주됩니다.
통계적 방법
다음 사이의 연관성 대기 질과 날씨 패턴의 연관성은 통계적 방법을 사용하여 정량화할 수 있습니다. 가장 일반적으로 사용되는 세 가지 방법은 다음과 같습니다:
- 분류 및 회귀 트리(CART) 는 데이터를 서로 다른 그룹으로 분류하도록 설계되었습니다. 소프트웨어가 주변 오염 수준과 상관관계가 있는 변수를 식별합니다. 이 데이터는 기상 조건과 상호 연관된 오염 물질 농도를 기반으로 농도를 예측하는 데 사용됩니다.
- 회귀 분석 변수 간의 관계를 추정합니다. 과거 데이터 세트를 분석하여 오염 수준과 기상 데이터 변수 간의 연관성을 파악합니다. 그 결과 미래의 오염 수준을 예측하는 데 사용할 수 있는 방정식이 만들어집니다.
- 인공 신경망 은 적응형 학습과 패턴 인식 기술을 사용합니다. 컴퓨터 기반 알고리즘은 인간 두뇌의 패턴 인식 능력을 시뮬레이션하도록 설계되었습니다. 이는 다차원적인 접근 방식으로 인해 오염을 예측하는 데 가장 적합한 방법이라고 할 수 있습니다.
위의 통계적 방법의 한 가지 단점은 대기 질에 영향을 미치는 프로세스의 안정성을 가정한다는 것입니다. 따라서 배출량이나 기후에 급격한 변화(단기 또는 장기)가 발생하면 이러한 기법의 정확도가 크게 떨어집니다. 이러한 단점을 고려하는 더 복잡한 방법이 있습니다. 이를 3차원 모델이라고 합니다.
3차원(3-D) 모델
3차원 모델은 실외 대기 오염 수준에 영향을 미치는 모든 중요한 과정을 수학적으로 표현합니다. 3차원 모델은 다음과 같은 여러 하위 모델을 사용하여 대기 오염의 배출, 운송 및 변환을 시뮬레이션합니다:
- 배출 모델: 자연 및 인간 배출원 모두에서 발생하는 배출의 공간 분포를 시뮬레이션합니다.
- 기상 모델: 3D 기상 모델과 배출량 데이터를 사용하여 주변 오염 수준을 예측하는 궤적 모델을 만듭니다.
- 화학 모델: 1차(배출된) 오염이 2차 오염으로 변환되는 과정을 살펴보고 오염 물질의 결과를 결정합니다(14).
7일간의 대기 질 예보
IQAir의 AirVisual 플랫폼 은 모바일 앱과 웹사이트를 통해 공기질 예보를 제공합니다. 실시간 대기질 정보, 날씨, 오염도 수치 외에도 7일간의 대기질 예보를 제공하므로 정보에 입각한 건강 및 웰빙 결정을 내릴 수 있으며, 이에 따라 미리 계획을 세우는 데도 도움이 됩니다. 이 플랫폼은 고급 예측 모델, 진화하는 알고리즘, 머신 러닝을 사용하여 다음 주에 대한 정확한 공기질 예보를 생성합니다.
개인과 정부는 AirVisual의 7일 예보를 통해 대기질 문제가 예상될 때 사전 조치를 취할 수 있습니다.
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요점
오염 예보 기술과 도구는 빠르게 개선되고 있으며 정확도는 계속 높아질 것입니다. AirVisual에서 제공하는 것과 같이 정확하고 접근 가능한 대기 오염 예보는 대중의 인식을 높이고, 민감한 사람들이 미리 대비할 수 있도록 하며, 정부에 공중 보건 경보를 위한 정보를 제공하는 데 도움이 됩니다.
