예측 못 한 이례적 ‘고농도 미세먼지’…이유는?

입력 2023.04.07 (21:27) 수정 2023.04.07 (22:08)

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[앵커]

어제(6일) 서해안을 덮친 미세먼지가 오늘(7일) 전국을 훑고 빠져나갔습니다.

농도가 4년 만에 최고치를 기록할 정도로 상황이 심각했는데 어찌 된 일인지 전혀 예측을 못했습니다.

이유가 뭔지 이정훈 기상전문기자가 분석했습니다.

[리포트]

선명하게 보이던 도심 빌딩 숲이 뿌옇게 변했습니다.

포항 앞바다도 순식간에 푸른 빛을 잃었습니다.

서해안으로 유입된 중국발 미세먼지가 국토 끝까지 뒤덮었습니다.

서해안 지역은 초미세먼지 농도가 평소의 15배까지 치솟았습니다.

[류광열/전북 전주시 : "미세먼지와 초미세먼지 두 가지가 오늘 다 나쁘다고 그러더라고요. 그래서 그걸 방어하려고 이렇게 마스크를 쓰고 나왔어요."]

4년 만에 가장 높은 재난 수준의 고농도 미세먼지였지만, 전혀 예측하지 못했습니다.

하루 전, 국립환경과학원의 초미세먼지 예측 모델은 '보통' 수준, 실제 농도와 최대 10배까지 차이가 납니다.

기습 미세먼지의 궤적을 추적해 봤습니다.

출발지는 평소 오염도가 높은 중국 수도권이 아닌, 만주 지역으로 확인됩니다.

산업 시설이 적은 곳에서 다량의 미세먼지가 발생한 이유는 뭘까?

우리나라 환경 위성으로 분석해 봤더니 중국 만주 일대에서 나무 등이 탈 때 발생하는 폼알데하이드가 대량으로 포착됐습니다.

[이동원/국립환경과학원 환경위성센터장 : "만주 지역에 갑자기 폼알데하이드가 많이 관측되는 거로 추정했을 때 산불이 일어난 것으로 추정할 수 있고요."]

문제는 기존 미세먼지 예측 시스템으로는 산불 같은 돌발 상황을 분석하지 못한다는 겁니다.

예보가 빗나간 이유입니다.

전문가들은 협력을 강화해 중국의 실시간 자료를 최대한 확보해야 한다고 지적합니다.

위성 등 감시망을 다양화하는 것도 예측 정확도를 높일 수 있는 대안입니다.

KBS 뉴스 이정훈입니다.

촬영기자:신재복 황종원 안성복/영상편집:고응용/그래픽:김현갑

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  • 예측 못 한 이례적 ‘고농도 미세먼지’…이유는?
    • 입력 2023-04-07 21:27:30
    • 수정2023-04-07 22:08:20
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[앵커]

어제(6일) 서해안을 덮친 미세먼지가 오늘(7일) 전국을 훑고 빠져나갔습니다.

농도가 4년 만에 최고치를 기록할 정도로 상황이 심각했는데 어찌 된 일인지 전혀 예측을 못했습니다.

이유가 뭔지 이정훈 기상전문기자가 분석했습니다.

[리포트]

선명하게 보이던 도심 빌딩 숲이 뿌옇게 변했습니다.

포항 앞바다도 순식간에 푸른 빛을 잃었습니다.

서해안으로 유입된 중국발 미세먼지가 국토 끝까지 뒤덮었습니다.

서해안 지역은 초미세먼지 농도가 평소의 15배까지 치솟았습니다.

[류광열/전북 전주시 : "미세먼지와 초미세먼지 두 가지가 오늘 다 나쁘다고 그러더라고요. 그래서 그걸 방어하려고 이렇게 마스크를 쓰고 나왔어요."]

4년 만에 가장 높은 재난 수준의 고농도 미세먼지였지만, 전혀 예측하지 못했습니다.

하루 전, 국립환경과학원의 초미세먼지 예측 모델은 '보통' 수준, 실제 농도와 최대 10배까지 차이가 납니다.

기습 미세먼지의 궤적을 추적해 봤습니다.

출발지는 평소 오염도가 높은 중국 수도권이 아닌, 만주 지역으로 확인됩니다.

산업 시설이 적은 곳에서 다량의 미세먼지가 발생한 이유는 뭘까?

우리나라 환경 위성으로 분석해 봤더니 중국 만주 일대에서 나무 등이 탈 때 발생하는 폼알데하이드가 대량으로 포착됐습니다.

[이동원/국립환경과학원 환경위성센터장 : "만주 지역에 갑자기 폼알데하이드가 많이 관측되는 거로 추정했을 때 산불이 일어난 것으로 추정할 수 있고요."]

문제는 기존 미세먼지 예측 시스템으로는 산불 같은 돌발 상황을 분석하지 못한다는 겁니다.

예보가 빗나간 이유입니다.

전문가들은 협력을 강화해 중국의 실시간 자료를 최대한 확보해야 한다고 지적합니다.

위성 등 감시망을 다양화하는 것도 예측 정확도를 높일 수 있는 대안입니다.

KBS 뉴스 이정훈입니다.

촬영기자:신재복 황종원 안성복/영상편집:고응용/그래픽:김현갑

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