‘수치예보모델’은 대기방정식(대기의 상태 및 운동을 설명)을 풀어 미래의 날씨를 계산하는 것으로, 이를 활용한 날씨 예보의 정확도는 그동안 수많은 시행착오를 거듭한 노력의 결과 점차 향상되어 왔다. 그러나 10일 이내의 날씨 예보와 ‘계절내 예보’(이번 연구에서는 15일부터 32일까지의 예측)는 여전히 많은 개선이 필요한 실정이다.

 
한-미 국제공동연구팀이 계절내 시간 규모와 열흘에서 한 달 정도 선행한 예측값과 모델의 평균장 모의 능력이 밀접하게 연관되어 있음을 밝히고, 모델 성능을 평가하는 새로운 지표를 제안하였다.

광주과학기술원(GIST, 총장 임기철)은 지구‧환경공학부 윤진호 교수가 주도한 국제공동연구팀이 ‘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 우수하다는 상관성을 발견했다고 밝혔다.

날씨 예보의 예측성 향상을 위해 진행되고 있는 다양한 국제협력 중 대표적인 것으로 ‘계절내 및 계절 예측 프로젝트’를 꼽을 수 있다.

이러한 국제공동 프로젝트가 지난 10년간 진행되면서 계절내 예측성은 많이 발전해 왔다. 이는 간단한 연평균, 월별 평균장 등 평균장 평가 지표의 결과 개선에 의한 성과로서 모델 간의 우위가 없을 정도로 상향 평준화가 되었다.

연구팀은 예보 모델의 평균장과 예측성 간의 좀 더 명확한 관계성을 입증하기 위해 새로운 모델평가지표를 개발했다. 기존에 널리 활용되는 경험 직교 함수(EOF)를 활용하여 평균장뿐만 아니라 계절 변화의 특징까지 고려하는 지표를 고안하고 분석했다.

통상적으로 가장 우수하다고 평가되는 유럽중기예보센터(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts; ECMWF)의 예보 모델조차도 계절 변화를 고려할 때 여전히 발전 가능성을 보여주는 것으로 파악되었다. 즉, 예보 모델의 성능을 평가하는 데 있어 1년 동안 겨울-여름으로 이어지는 큰 주기로 표현되는 평균장뿐만 아니라 반년의 주기성을 가지고 있어 계절 단위의 변화가 나타나는 계절 변화의 모의 능력도 중요하다는 것을 확인할 수 있었다. 
  

연구팀에 따르면 전 지구에서 예보 모델의 평균장과 계절 변화의 모의 능력을 함께 고려하는 것은 계절 변화를 고려하지 않은 경우와 비교하여 결정 계수가 7% 내외로 상승하며, 특히 열대 지방의 강수에서는 30%가 넘는 결정 계수의 상승이 확인되었다. 

이는 상대적으로 계산이 간편한 예보 모델의 평균장과 계절 변화 모의 능력만으로도 예측성을 추측할 수 있게 된다는 것을 의미하며, 향후 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”고 밝히며, “이러한 관계와 평가 지표는 예보 모델을 개선하는 이정표가 될 것”이라고 설명했다.

GIST 지구‧환경공학부 윤진호 교수와 류지훈 박사과정생이 주도하고 유타주립대학교(Utah State University, USU) Shih-Yu(Simon) Wang 교수와 전남대학교 정지훈 교수가 참여한 이번 연구는 한국연구재단 중견연구자지원사업과 해외우수과학자유치사업(Brain Pool), 기상청 가뭄특이기상센터의 지원을 받아 수행되었다.

연구 결과는 기상학 분야의 저명한 국제학술지 《기후 역학(Climate Dynamics)》에 2024년 6월 28일(금) 온라인 게재되었다.