날씨 예측이 AI 기술의 비약적인 발전에도 불구하고 체감상 크게 나아지지 않는 이유는 기상 현상이 카오스 이론의 대표적인 사례로, 초기값의 미세한 오차가 결과에 엄청난 차이를 만드는 나비 효과가 지배하기 때문입니다!!
대기 시스템은 전 지구적 규모로 복잡하게 얽혀 있어, 슈퍼컴퓨터의 연산 능력만큼이나 대기 상태를 측정하는 관측 데이터의 양과 밀도, 그리고 예측 모델의 물리적 정교함이 뒷받침되어야 해요
과거에 비해 예보 정확도는 실제로 비약적으로 상승했으나, 기후 변화로 인해 과거의 통계 패턴을 벗어난 이상 기후가 잦아지면서 예전보다 날씨의 변동성이 훨씬 커진 점도 예측을 어렵게 하는 것입니다
최근에는 기존 수치 예보 모델의 한계를 극복하기 위해 AI를 결합한 AI 기상 예측 모델이 본격적으로 도입되고 있으며, 이를 통해 국지적인 돌발 기상 현상에 대한 예측 정확도를 높이고 있다고 하더라구요 ..
지금의 기상 예보는 정체된 것이 아니라 극단적인 기상 환경 변화라는 어려운 조건을 극복하며 한계를 돌파하는 과정에 있으며, 앞으로 데이터 처리 능력이 더 고도화되면 예측 정밀도는 더욱 눈에 띄게 개선될 것으로 전망하고 있습니다 !!