이 프로그램들은 지구 양극을 둘러싼 저기압과 찬 공기의 거대한 영역인 극 소용돌이의 움직임을 예측할 수 있는 정교한 AI 기반 기후 모델을 개발하는 데 매우 중요합니다. 극 소용돌이가 약화되면 극심한 추위가 남쪽으로 쏟아져 2021년 텍사스 전력망 마비에서 볼 수 있듯이 심각한 겨울 폭풍과 장기간의 극심한 추위를 유발할 수 있습니다.
콜로라도 대학교 볼더 캠퍼스의 기후 과학자이자 NOAA의 부분적인 지원을 받는 에밀리 카터 박사는 "이러한 사건을 예측하고 대비하는 우리의 능력은 기후 모델의 정확성에 크게 좌우됩니다."라고 말했습니다. "이러한 모델은 방대한 양의 기후 데이터를 처리하고 인간이 놓칠 수 있는 패턴을 식별하기 위해 점점 더 머신 러닝 알고리즘에 의존하고 있습니다. 이 연구에 대한 자금 삭감은 지역 사회를 보호하는 우리의 능력을 직접적으로 훼손합니다."
AI는 위성, 기상 관측소 및 해양 부표에서 얻은 복잡한 데이터 세트를 과학자들이 분석할 수 있도록 지원함으로써 현대 기후 모델링에서 중요한 역할을 합니다. 머신 러닝 알고리즘은 극 소용돌이 붕괴에 앞서 발생하는 대기 조건의 미묘한 변화를 식별하여 더 빠르고 정확한 경고를 제공할 수 있습니다. 이러한 알고리즘은 과거 기후 데이터를 기반으로 학습하고 새로운 데이터를 사용할 수 있게 됨에 따라 지속적으로 개선되어 예측 능력을 향상시킵니다.
자금 지원 감소의 영향은 예측을 넘어섭니다. 북극 해빙 손실 및 대기 순환 변화의 역할을 포함하여 극 소용돌이 불안정의 근본적인 원인에 대한 연구도 축소될 수 있습니다. 이러한 요인을 이해하는 것은 극단적인 기상 현상에 대한 기후 변화의 영향을 완화하기 위한 장기적인 전략을 개발하는 데 필수적입니다.
NSF에서 발표한 성명에 따르면 제안된 예산 삭감은 "기후 과학 및 관련 분야의 최첨단 연구를 지원하는 우리의 능력에 상당한 영향을 미칠 것"입니다. 기관은 이러한 삭감으로 인해 새로운 기후 모델 개발이 지연되고 극 소용돌이 관련 프로젝트를 수행하는 연구원 수가 감소할 수 있다고 경고했습니다.
이러한 삭감의 잠재적인 사회적 영향은 상당합니다. 극 소용돌이 현상에 대한 정확하고 시기적절한 경고는 지역 사회가 극심한 추위에 대비할 수 있도록 하여 정전, 인프라 손상 및 건강 비상 사태의 위험을 줄입니다. FEMA는 개인에게 물품을 비축하고, 백업 전원 공급 장치를 확보하고, 극심한 추위 속에서 안전을 유지하는 방법을 알아두어 겨울 폭풍에 대비할 것을 권장합니다. 극 소용돌이 연구에 대한 자금 지원 감소는 예측 정확도를 떨어뜨려 지역 사회가 대비가 덜 된 상태로 더 취약해질 수 있습니다.
예산 제안을 담당하는 의회 위원회는 앞으로 몇 주 안에 이 문제에 대한 청문회를 열 것으로 예상됩니다. 과학자들과 정책 입안자들은 의원들에게 제안된 삭감을 재고하고 기후 연구에 대한 자금 지원을 우선시할 것을 촉구하면서 변화하는 기후에서 극단적인 기상 현상을 이해하고 예측하는 것의 중요성을 강조하고 있습니다. 이 논쟁은 단기적인 예산 제약과 기후 변화로 인한 과제를 해결해야 하는 장기적인 필요성 사이의 지속적인 긴장을 강조합니다.
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