기상청 예보와 실제 날씨가 차이 나는 과학적인 이유가 궁금해요

Question

슈퍼컴퓨터로 수치 예보를 한다고 알고 있는데 왜 국지성 호우나 갑작스러운 기온 변화를 100% 맞히기는 어려운 건가요? 예보 오차를 만드는 결정적인 변수는 무엇이고 최근 인공지능 기술이 기상 예보에도 도입되고 있다는데 기존의 방식보다 얼마나 더 정확해 졌는지도 궁금해요

Answer 1

안녕하세요. 황성원 전문가입니다.

슈퍼컴퓨터는 대기 방정식을 수치적으로 푸는 수치예보모델을 사용하지만 대기는 카오스적 특성을 가져 초기 관측값에

아주 작은 오차가 있어도 시간이 지나면 크게 증폭됩니다.

국지성 호우는 좁은 지역에서 급격히 발달하는 대류 구름과 지형, 해수면 온도 같은 미세 조건에 크게 좌우되는데 이를

관측망과 격자 해상도로 완벽히 포착하기 어렵습니다. 결정적인 오차 요인은 초기 조건의 불완전성, 구름, 강수 과정을

단순화한 물리 모수화, 지형, 해양과의 상호작용 표현 한계입니다.

최근에는 구글 딥마인드의 GraphCast처럼 인공지능이 과거 재분석 자료를 학습해 단시간 예보에서 기존 수치모델과

비슷하거나 일부 구간에서는 더 낮은 오차를 보이고 있습니다. 다만 AI 역시 관측 자료 품질에 의존하고 극한의 국지

현상은 여전히 어려워 현재는 전통적 수치예보와 AI를 결합하는 방식이 가장 현실적인 대안으로 평가된다고 합니다.

Answer 2

안녕하세요. 김찬우 전문가입니다.

요즘 인공지능도 발달 하고 하드웨어도 발달하고 있기 때문에 기상예보를 더욱 잘 맞출것 같지만 의외로 과거와 현재의 기상예보의 정확도는 비슷합니다.

빅데이터라고 하는 데이터를 기반으로 하는 인공지능의 경우 기상정보는 과거 정보가 그다지 유효하지 않기 때문입니다. 기상이변으로 매해 온도가 변화하고 있으며 온도, 습도, 풍향 등을 지역별로 측정하여 예측하기에 변수가 너무 많기 때문입니다.

그리고 기상을 예측하기 위한 최소 단위가 1킬로미터 정도라 그보다 더 작은 구름 등이 지나가게 되면 예측이 불가능 한 점도 있습니다. 그리고 한국의 경우 평지가 아닌 산지가 70% 이상이라 변수가 더욱 많다보니 예측이 어려운 점이 있습니다.

그럼 답변 읽어주셔서 감사드립니다~! 더 궁금한게 있으시면 언제든지 문의 주십시요:)