녹조 예측도 AI 시대…일주일 앞서 보는 ‘정밀예보’ 오늘부터 공개

여름철 식수원과 하천 안전을 위협하는 녹조 예측에 인공지능이 본격 활용된다. 국립환경과학원은 기존 3차원 수치모델 예보에 AI 기술을 접목한 녹조 정밀 예측 정보를 4일부터 제공한다고 밝혔다. 녹조 발생 가능성을 보다 촘촘하게 예측해 상수원 관리와 취수장 대응, 지자체 현장 조치를 앞당기겠다는 취지다.

새로 제공되는 녹조 정밀 예측 정보는 향후 일주일간 녹조 발생 가능성을 알려주는 방식이다. 공개 기간은 녹조가 주로 발생하는 5월부터 10월까지이며, 매주 월요일과 목요일 ‘물 모아 플랫폼’을 통해 제공된다. 국립환경과학원의 물환경정보시스템은 수질, 생물, 유량, 퇴적물 등 물환경 데이터를 제공하는 국가 플랫폼으로 운영되고 있다.

이번 정밀예측의 핵심은 기존 물리 기반 예측에 AI를 결합했다는 점이다. 지금까지 녹조 예측은 수온, 유량, 일사량, 영양염류, 체류시간 등을 반영한 수치모델에 크게 의존해 왔다. 여기에 과거 녹조 발생 패턴과 기상·수질 데이터를 학습한 AI를 더하면 특정 지점의 녹조 증가 가능성을 더 세밀하게 포착할 수 있다. 기후변화로 폭염과 집중호우, 가뭄이 반복되며 녹조 발생 양상이 예측하기 어려워진 상황에서 AI는 조기 대응의 보조 도구가 될 수 있다.

녹조는 단순히 강물이 녹색으로 변하는 현상이 아니다. 유해 남조류가 대량 증식하면 냄새와 경관 문제를 넘어 정수 처리 부담, 수돗물 불안, 친수활동 제한, 수생태계 악화로 이어질 수 있다. 서울시보건환경연구원도 올해 한강 친수활동구간 조류경보제를 강화하면서, 유해 남조류가 일정 수준 이상 발생할 경우 시민 피해를 줄이기 위해 경보를 발령하는 제도라고 설명했다.

올해 조류경보 관리 지점도 확대된다. 국립환경과학원은 조류경보 발령 지점에 한강 수계 의암호, 낙동강 수계 영천호, 금강 수계 용담호, 영산강·섬진강 수계 옥정호 등 상수원 4곳을 추가해 총 13곳으로 늘렸다. 2030년까지는 조류경보 발령 지점을 28곳으로 확대할 계획이다. 이는 녹조 대응이 일부 대형 하천에 국한된 문제가 아니라 주요 상수원 전반의 관리 과제로 넓어지고 있음을 보여준다.

AI 예측 정보가 현장에서 효과를 내려면 단순 공개를 넘어 실제 대응 체계와 연결돼야 한다. 예측 결과 특정 수역의 녹조 위험이 높아지면 지자체와 수자원 관리기관은 취수구 조정, 정수처리 강화, 오염원 점검, 현장 채수 확대, 친수활동 안내 등을 미리 준비할 수 있다. 녹조가 이미 확산된 뒤 대응하는 방식에서 벗어나, 발생 가능성이 커지는 시점에 선제적으로 움직이는 것이 이번 제도의 핵심이다.

다만 AI 예측이 녹조 문제의 근본 해법은 아니다. AI는 발생 가능성을 더 빨리 알려줄 수 있지만, 녹조를 줄이려면 유입 오염원 관리, 하천 체류시간 조절, 영양염류 저감, 폭염과 가뭄에 대비한 수량 관리가 함께 이뤄져야 한다. 국립환경과학원도 2026년 주요 업무 방향에서 녹조 해결과 유역관리 지원, AI 기반 고정밀 관측·예측 시스템 전환을 핵심 과제로 제시하고 있다.

특히 낙동강 등 녹조가 반복되는 수계에서는 예측 정확도 못지않게 정보의 투명성이 중요하다. 시민들이 언제, 어디서, 어떤 기준으로 녹조 위험이 높아지는지 쉽게 확인할 수 있어야 불신을 줄일 수 있다. 예측이 빗나갔을 때 원인을 분석해 모델을 개선하는 과정도 공개돼야 한다. AI는 학습 데이터와 모델 설계에 따라 결과가 달라지는 만큼, 환경 예측 분야에서도 검증과 설명 가능성이 중요하다.

기후위기로 녹조 발생 시기와 강도가 더 불안정해지는 상황에서 이번 AI 정밀예측 도입은 필요한 진전이다. 그러나 예측은 출발점일 뿐이다. 녹조를 더 빨리 아는 것에서 나아가, 더 빨리 줄이고 더 안전하게 관리하는 체계로 이어질 때 시민들이 체감하는 변화가 생긴다. 이번 AI 예보가 물관리의 ‘알림’에 그치지 않고,