기상 예측 정확성 높아진다…GIST, 예보 모델 지표 개발

윤진호 교수 '한·미 국제공동연구팀' 이끌어

예보 모델의 계절 내 예측성·변화 특징 등 분석

예보 정확성 결정적 단서 제공…국제학술지 게재

[서울=뉴시스] 7일 오전 서울 동작구 기상청에서 직원이 6호 태풍 '카눈' 관련 위성 사진을 가리키고 있다. 기상청은 제6호 태풍 카눈이 10일 오전 경남 남해안에 상륙할 것으로 예상된다고 밝혔다. 2023.08.07. [email protected]

[광주=뉴시스]이창우 기자 = 기상 예측의 정확성을 높일 수 있는 예보모델 성능 평가 지표가 개발돼 주목받고 있다.

1일 광주과학기술원(GIST)에 따르면 해당 예보모델 평가 지표는 GIST 지구·환경공학부 윤진호 교수가 주도한 한·미 국제공동연구팀이 거둔 연구성과물이다.

윤 교수팀은 '계절내 및 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 능력이 우수한 경우 예측성도 우수하다'는 상관성을 발견했다.

'평균장 모의 능력' 예보 모델은 대기나 해양의 일반적인 순환을 설명하는 역학적 수식을 기반으로 한 컴퓨터 프로그램으로, 이 수식을 수학적으로 계산해 결과물을 도출 한다.

각 모델은 서로 다른 기후 평균 상태를 모의하는데, 이를 연평균이나 평균장과 같은 다양한 평가 지표로 평가한다. 이렇게 모델이 기후 평균 상태를 모의하는 능력을 평균장 모의 능력이라고 한다.

연구팀은 예보 모델의 평균장과 예측성 간의 좀 더 명확한 관계성을 입증하기 위해 새로운 모델 평가 지표를 개발했다.

기존에 널리 활용되는 경험 직교 함수(EOF)를 활용해 평균장뿐 아니라 계절 변화의 특징까지 고려하는 지표를 고안하고 분석했다.
 
그 결과 전 지구에서 예보 모델의 평균장과 계절 변화의 모의 능력을 함께 고려하는 것은 계절 변화를 고려하지 않은 경우와 비교해 결정 계수가 7% 내외로 상승하고, 특히 열대 지방의 강수에선 30%가 넘는 결정 계수의 상승이 확인됐다.
 
이는 상대적으로 계산이 간편한 예보 모델의 평균장과 계절 변화 모의 능력만으로도 예측성을 추측할 수 있게 된다는 것을 의미한다.

연구팀은 "향후 예보 모델 성능 개선을 위한 결정적 단서를 제공한다는 점에서도 중요한 의미를 갖는다"고 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 계절 내 예측성과 평균장 사이의 관계성을 명확히 밝히고, 평균장에 기반한 새로운 평가 지표를 제안했다"면서 "이러한 관계와 평가 지표는 예보 모델을 개선하는 이정표가 될 것"이라고 강조했다.

이번 연구는 한국연구재단 중견연구자지원사업과 해외 우수과학자 유치사업(Brain Pool), 기상청 가뭄특이기상센터의 지원을 받아 수행했다.

GIST 윤진호 교수와 류지훈 박사과정 학생이 연구를 주도하고 유타주립대학교(Utah State University, USU) 시-유 왕 교수와 전남대학교 정지훈 교수가 참여했다.

연구 결과는 기상학 분야의 저명한 국제학술지인 '기후 역학(Climate Dynamics)' 온라인판에 지난 6월 28일 게재됐다.


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