본문 바로가기

빅데이터로 중국발 미세먼지 확인…국외발 빼니 ‘좋음’ 50%↑

중앙일보 2019.01.28 16:16
지난 14일 미세먼지 비상저감조치가 발효된 가운데 인천시 송도의 한 거리가 미세먼지로 인해 건물이 보이지 않을 정도로 뿌옇다. [뉴스1]

지난 14일 미세먼지 비상저감조치가 발효된 가운데 인천시 송도의 한 거리가 미세먼지로 인해 건물이 보이지 않을 정도로 뿌옇다. [뉴스1]

고농도 초미세먼지 발생 시 중국발 미세먼지가 국내 요인보다 더 큰 영향을 미치는 것으로 28일 확인됐다. 미국항공우주국(NASA) 위성 관측 데이터 등 국내외 빅데이터를 분석한 결과다.
 
행정안전부 국가정보자원관리원은 UN 글로벌 펄스(UN Global Pulse) 자카르타 연구소와 협업을 통해, 동북아 지역의 미세먼지 예측 및 주요 요인을 데이터에 기반해 분석한 결과를 이날 공개했다.
 
상세 분석 결과, 미세먼지(PM10)가 ‘나쁨(81~150㎍/㎥)’일 경우 풍향은 서풍이 불며 산둥성, 산시성, 베이징·허베이성 등 중국 지역의 에어로졸(대기 중에 떠다니는 고체 또는 액체 상태의 미세한 입자) 농도가 매우 높다는 것을 확인했다.
 
2017년 1월 1일 나사 위성이 수집한 동북아 에어로졸 관측 데이터. [행정안전부 제공]

2017년 1월 1일 나사 위성이 수집한 동북아 에어로졸 관측 데이터. [행정안전부 제공]

국가정보자원관리원은 특히 “인천지역 20개 관측소의 미세먼지 예측 연관성을 비교한 결과, 인천 도심 지역이 아닌 백령도 지역의 미세먼지와 이산화질소(NO2)가 가장 높은 연관성을 보였다”며 “이는 국내 요인보다 국외 요인이 상대적으로 높음을 보여주는 결과”라고 설명했다.

  
또 데이터에서 국외 요인을 제거한 뒤에 지난해 1분기 미세먼지 농도를 예측한 결과, ‘좋음(30㎍/㎥ 이하)’ 등급이 20일에서 30일로 50%나 증가한 것으로 나타났다.
  
박인창 국가정보자원관리원 빅데이터분석과 사무관은 “인천의 미세먼지 수치를 분석해보니 인천 도심보다 백령도의 미세먼지 수치가 높았다”며 “중국과 근거리일수록 미세먼지가 심하다는 것”이라고 설명했다. 
 
나사 빅데이터 등 활용 
인천시 서구 경인아라뱃길 아라타워 전망대에서 바라본 인천 일대가 뿌옇게 보이고 있다. [뉴스1]

인천시 서구 경인아라뱃길 아라타워 전망대에서 바라본 인천 일대가 뿌옇게 보이고 있다. [뉴스1]

국가정보자원관리원은 미세먼지의 국내외 요인을 정확히 파악하기 위해 서해안의 인구 밀집지역인 인천지역을 분석대상으로 선정했다.

  
또, 기존의 수치예측모델과 달리 머신러닝을 활용해 미세먼지 예측모델을 개발하고, 미세먼지에 영향을 미치는 주요 요인을 파악했다.
 

미세먼지(PM10)의 경우 풍향과 강우량, 서해안 및 중국 산둥성 지역의 에어로졸 농도가 주요한 영향을 미치는 것으로 나타났다.
 
초미세먼지(PM2.5)의 경우 풍속, 풍향, 중국 내몽골·베이징·허베이성 지역의 에어로졸 농도 순으로 영향이 큰 것으로 나타났다. 
 
이번 분석에는 2015년부터 1월부터 지난해 3월까지의 인천 지역 미세먼지·대기오염 데이터와 미국항공우주국(NASA)에서 제공하는 동북아 지역의 위성 센서 데이터가 활용됐다. 
 
나사는 Aqua 위성의 MODIS(중간해상도 영상 분광계) 센서 데이터를 통해 미세먼지와 같이 공기 중에 떠 있는 작은 입자인 에어로졸을 관측하고 있다.
 
이 밖에도 NASA가 운영하는 국제 공동 에어로졸 관측 네트워크인 에어로넷(AERONET)의 지상 관측 센서 데이터도 활용됐다.
 
국가정보자원관리원은 “이번 분석을 토대로 지난해 1분기를 예측한 결과, 미세먼지는 84.4%, 초미세먼지는 77.8%의 정확도를 보여 기존 국내 미세먼지 예보보다 정확도가 약 15% 높아진 것을 확인할 수 있었다”고 밝혔다.
 
국가정보자원관리원은 보다 정확한 예측을 위해 에어로졸 분석 성능이 뛰어난 국내 정지 위성(천리안 2A·2B) 데이터를 추가로 확보하고 다른 분석 모델과의 결합을 통해 예측 정확도를 높인다는 계획이다.
 
김명희 행정안전부 국가정보자원관리원장은 “이번 분석은 국민의 생존권과 직결되는 미세먼지 문제를 빅데이터로 접근한 아주 의미 있는 사례”라며 “미세먼지 예보에 기계학습 예측모델이 적극적으로 활용되기를 기대한다”고 말했다. 
 
천권필 기자 feeling@joongang.co.kr
공유하기
광고 닫기