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올해부터는 예보의 정확도를 높이고 더욱 신속하게 정보를 전달하기 위해 기존 수치모델에 인공지능 기반의 예측 기술을 병행해 도입한다.
새로운 예측 체계는 과거의 방대한 수질·수량·기상 데이터를 학습한 인공지능 모델과 물리적 역학 구조를 분석하는 수치모델의 장점을 유기적으로 결합한 것이 특징이다. 이를 통해 향후 7일간의 녹조 발생 정보를 제공하여 녹조 예보의 적시성을 높였다는 게 기후부 설명이다.
조류경보제 지점은 지난해말 9개소에서 한강수계 의암호, 낙동강수계 영천호, 금강수계 용담호, 영산강·섬진강수계 옥정호 등 상수원 4곳을 새롭게 추가해 총 13곳으로 녹조 감시 및 대응 체계를 구축했다. 국립환경과학원은 2030년까지 조류경보제 지점을 28곳으로 확대할 계획이다.
예측 정보는 5월부터 10월까지 매주 2회(월·목) ‘물모아플랫폼’을 통해 공개한다. 또한 예측 정보는 유역(지방)환경청 등 조류경보제 발령 관계 기관에 공유해 녹조 발생 전 단계부터 능동적인 물환경 관리 대책 수립을 위한 기초 자료로 활용할 예정이다.
국립환경과학원은 인공지능 모델의 예측 정밀도를 지속적으로 고도화하여 2030년까지 전국 상수원 조류경보제 지점 전체로 적용해 시행할 방침이다.
김경현 국립환경과학원 물환경연구부장은 “첨단 인공지능 기술과 수치모델의 결합은 녹조 대응력을 높이는 핵심 도구가 될 것”이라며 “국민이 안심하고 이용할 수 있는 깨끗한 물 환경을 실현하기 위해 과학적인 예보 역량을 강화해 나가겠다”고 말했다.


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