[아이뉴스24 정종오 기자] 기후위기 시대에 큰 곤욕을 치르는 곳이 있다. 기상청이다. 기후위기 특징으로 변동성과 불확실성이 꼽힌다. 예년과 전혀 다르고, 예측할 수 없는 상황에 직면하는 게 한, 두 번 아니다. 슈퍼컴퓨터가 분석해도 최근의 상황에 따른 변동성 등으로 예측이 쉽지 않은 게 현실이다.
‘수치예보모델’은 대기방정식(대기의 상태와 운동)을 풀어 미래의 날씨를 계산하는 것을 말한다. 이를 활용한 날씨 예보의 정확도는 그동안 수많은 시행착오를 거듭한 노력의 결과 점차 좋아지고 있다.
정확도가 높아지고 있음에도 최근 기후변화에 따른 변동성과 불확실성으로 정확도가 상쇄되고 있는 것 또한 현실이다.
10일 이내의 날씨 예보와 ‘계절내 예보’(이번 연구에서는 15~32일까지의 예측)는 여전히 많은 개선이 필요한 실정이다. 예보의 관점에서 보편적으로 10일 이내의 기간을 ‘날씨 예보’라 칭한다. 한 달 후의 예측을 ‘계절 기후 예측’이라 부른다. 이 둘 사이인 10일 이후부터 한 달 내의 기간을 ‘계절내 예보’로 분류한다.
한-미 국제공동연구팀이 계절내 시간 규모와 열흘에서 한 달 정도 선행한 예측값과 모델의 평균장(모델에서 모의하는 장기간의 평균 상태) 모의 능력이 밀접하게 연관돼 있음을 알아냈다. 모델 성능을 평가하는 새로운 지표를 제안한 것이다.
광주과학기술원(GIST, 총장 임기철)은 지구‧환경공학부 윤진호 교수가 주도한 국제공동연구팀이 ‘계절내와 계절 예측 프로젝트(Sub-seasonal to Seasonal Prediction Project)’의 다양한 예보 모델을 분석한 결과 전 지구, 적도, 중위도의 모든 지역과 사계절 모두에서 평균장 모의 능력(기후 평균 상태를 모의하는 능력)이 우수한 경우, 예측성도 우수하다는 상관성을 발견했다.
날씨 예보의 예측성 향상을 위해 진행되고 있는 다양한 국제협력 중 대표적으로 ‘계절내와 계절 예측 프로젝트’을 꼽는다.
연구팀은 예보 모델의 평균장과 예측성 간의 좀 더 명확한 관계성을 입증하기 위해 새로운 모델평가지표를 개발했다. 기존에 널리 활용되는 경험 직교 함수(EOF)를 활용해 평균장뿐 아니라 계절 변화의 특징까지 고려하는 지표를 고안하고 분석했다.
자료의 변화를 서로 독립적 함수로 분리해 내는데 그 기저 함수를 경험 직교 함수라고 부른다. 가장 우수하다고 평가되는 유럽중기예보센터(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts, ECMWF)의 예보 모델조차도 계절 변화를 고려할 때 여전히 발전 가능성을 보여주는 것으로 파악됐다.
예보 모델의 성능을 평가하는 데 있어 1년 동안 겨울-여름으로 이어지는 큰 주기로 표현되는 평균장뿐 아니라 반년의 주기성을 가지고 있어 계절 단위의 변화가 나타나는 계절 변화의 모의 능력도 중요하다는 것을 확인할 수 있었다.
연구팀의 결과를 보면 전 지구에서 예보 모델의 평균장과 계절 변화의 모의 능력을 함께 고려하는 것은 계절 변화를 고려하지 않은 경우와 비교해 결정 계수(실제 표본을 얼마나 잘 설명해 주고 있는지를 측정하는 계수)가 7% 내외로 상승했다. 특히 열대 지방의 강수에서는 30%가 넘는 결정 계수의 상승이 확인됐다.
앞으로 예보 모델 성능 개선을 위한 결정적 단서를 제공한다는 점에서도 중요한 의미를 갖는다고 연구팀은 설명했다.
연구팀이 만든 예보 모델 성능 평가 지표를 통해 분석한 결과, 유럽중기예보센터(ECMWF)의 모델이 가장 우수한 성능을 가진 것으로 확인됐다.
윤진호 교수는 “연구를 통해 계절내 예측성과 평균장 사이의 관계성을 명확히 밝히고 평균장에 기반한 새로운 평가 지표를 제안했다”며 “이러한 관계와 평가 지표는 예보 모델을 개선하는 이정표가 될 것”이라고 말했다.
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