새로운 연구에 따르면 COVID-19 사태로 인한 여행과 업무 제한은 온실가스(GHG) 배출과 대기오염 물질의 급격한 감소를 이끌었지만, 이 일시적인 현상은 광범위한 기후위기에 거의 영향을 미치지 않을 것이다. 다만 코로나 바이러스 위기로 인한 봉쇄 조치 이후 환경 친화적으로 미래를 통합하고 강화하려는 경제회복 계획은 지구 온난화 문제 해결에 상당한 도움이 될 수 있다.
연구를 수행한 연구자들은 더 많은 구조적 개입이 없다면 일부 봉쇄조치가 2021년 말까지 지속된다고 하더라도 지구온도는 2030년 까지 예상했던 것 보다 0.01도 에서 0.005도 가량 낮아지는 데 그칠 것이라고 경고한다. 네이쳐 기후변화 저널(Nature Climate Change)에 게재된 연구결과에 따르면 경제회복이 녹색 부양책과 화석연료 투자 감소를 동반한다면 2050년까지 0.3도의 미래 온난화를 피할 수 있을 것으로 보인다.
EU의 지원을 받은 CONSTRAIN 프로젝트와 CRESCENDO 프로젝트의 연구자들은 만약 각국 정부가 코로나 바이러스 사태 이후 경제 재건을 위한 확고한 녹색 정책과 투자를 선택한다면 세계는 지구기온상승을 1.5도로 제한할 수 있는 좋은 기회를 갖는 것이라고 주장한다. 그들은 “COVID-19 이후의 경제위기에서 녹색 부양책 회복을 추구하는 것은 파리협약에서 결정한 장기 온도 목표 달성 가시화를 위해 세계가 다시 함께 나아가는 것"이라고 강조했다.
연구원들은 구글(Google)과 애플(Apple)의 지구 이동성 데이터를 사용하여 2020년 봉쇄 기간 중에 123개 국가에서 10가지의 온실가스(GHG) 배출량과 대기오염 물질의 변화를 조사했다. 분석 결과 표면운송배출량의 감소 덕분에 2020년 4월 전세계 화석 연료의 이산화탄소(CO2)배출량과 총 질소산화물(NO) 배출량은 최대 30%까지 감소할 수 있었던 것으로 나타났다. 하지만 연구자들은 COVID-19와 관련된 즉각적인 규제들이 기후에 미치는 영향은 무시해도 될 정도로 미미한 것으로 밝혀졌으며, 그 영향 또한 중기적으로 채택된 회복 전략에서만 나타날 것이라고 말했다.
성공과 실패의 전환점
보도 자료에서 연구의 주 저자이자 CONSTRAIN 프로젝트와 CRESCENDO 프로젝트의 코디네이터인 리즈 대학(Leeds University)의 피어 포스터(Piers Forster) 교수는 “지금 우리의 선택은 금세기 중반까지 추가적으로 0.3도가 오르는 온난화를 피할 수 있는 강력한 기회를 제공함으로써 현 정책 하에서 예상되는 온난화를 절반으로 줄일 수 있다”고 말한다. 그리고 그는 이것이 기후 변화의 위험을 피하는 데 있어 성공과 실패의 차이를 의미한다고 덧붙였다.
그는 또한 이 연구가 저공해 차량, 대중교통 및 자전거 전용도로를 장려함으로써 교통으로 인한 공해를 줄일 수 있는 기회라고 강조했다. 그는 더 나은 대기질이 건강에 즉각적으로 중요한 영향을 미칠 뿐만 아니라 기후온도를 즉시 낮추기 시작할 것이라고 전망했다.
연구의 공동 저자이자 CRESCENDO 프로젝트 파트너인 이스트 엔글리아 대학(East Anglia University)의 코린 르 케레(Corinne Le Quéré) 교수는 COVID-19 대응 조치들로 유발된 배출량 감소는 일시적이므로 기후 변화를 늦추는 데 아무런 도움이 되지 않는다고 주장한다. 그는 정부의 대응책들이 녹색 회복에 초점을 맞춰야만 기후 변화로 인한 심각한 영향을 피하는데 도움이 된다고 강조한다.
연구를 지원했던 CONSTRAIN (Constraining uncertainty of multi decadal climate projections) 프로젝트는 2023년 6월까지 진행될 예정이다. 이 연구는 과학자들이 향후 20-50년 동안의 기후를 예측할 수 있도록 돕기 위해 자연 및 인적 요인이 수십년 동안 지역 기후 변화에 어떠한 영향을 미치는가에 중점을 두고 있다. 이 연구에 함께 기여한 CRESCENDO (Coordinated Research in Earth Systems and Climate: Experiments, kNowledge, Dissemination and Outreach) 프로젝트는 유럽 지구 시스템 모델에서 핵심 프로세스를 개선하여 믿고 신뢰할 수 있는 기후 예측을 제공한다.
