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1920년대부터 오늘날까지: 60년 동안 수치적 기상 예측이 어떻게 극적으로 변했습니까?
수치적 날씨 예측(NWP)은 수학적 모델을 사용하여 대기와 해양을 시뮬레이션하고 현재 기상 조건을 기반으로 날씨를 예측합니다. 이 기술은 1920년대에 처음으로 연구되었지만, 수치적 날씨 예측이 신뢰할 수 있는 결과를 산출하기 시작한 것은 1950년대 컴퓨터 시뮬레이션이 등장한 이후였습니다. 오늘날 국가들은 기상 탐사선, 기상 위성 및 기타 관측 시스템에서 수신한 최신 기상 관측을 사용하여 여러 글로벌 및 지역 예측 모델을 운영하고 있습니다.
“동일한 물리적 원리를 바탕으로 한 수학적 모델은 단기 또는 장기 기후 예측을 생성할 수 있으며 기후 변화를 이해하고 예측하는 데 폭넓게 적용할 수 있습니다.”
지역 모델이 발전함에 따라 열대 저기압 경로 예측과 대기 질 예측도 크게 향상되었습니다. 그러나 산불과 같이 상대적으로 집중된 지역에 대한 과정을 다룰 때 기후 모델은 제대로 작동하지 않습니다. 현재 수치 기상 예측 기술을 지원하는 것은 오늘날 세계에서 가장 강력한 슈퍼컴퓨터입니다. 슈퍼컴퓨터의 컴퓨팅 성능이 향상됨에도 불구하고 수치 예측 모델은 여전히 약 6일의 정확한 예측 기간만 제공할 수 있습니다.
“수치적 예측의 정확성에 영향을 미치는 요소에는 예측에 사용되는 관측 데이터의 밀도와 품질은 물론 수치 모델 자체의 결함도 포함됩니다.”
관찰 기술이 발전하면서 모델의 초기화 과정이 점점 더 중요해지고 있습니다. 현재의 수치적 기상 예측은 관측 데이터를 모델에 입력해 초기 조건을 생성할 뿐만 아니라 예측의 출발점으로 불규칙한 관측 데이터에서 유용한 값을 추출하기 위해 품질 관리를 위한 데이터 동화 및 객관적인 분석 방법을 사용해야 합니다.
시간의 흐름은 Richardson이 처음으로 수계산을 사용하여 6시간 일기예보를 생성한 1922년부터 ENIAC이 처음으로 컴퓨터를 사용하여 단순화된 대기 방정식을 기반으로 일기예보를 생성한 1950년까지의 역사를 가져왔습니다. 컴퓨팅 파워의 급속한 발전과 함께 수치적 날씨 예측이 본격화되었습니다.
"1956년에 노먼 필립스는 대류권 내 월별 및 계절 변화를 현실적으로 묘사하는 수학적 모델을 개발했습니다."
역사적 관점에서 볼 때, 1950년대부터 1980년대 사이의 연구 개발은 기후 시스템의 불확실성에 대응하여 1990년대 통합 예측의 시작과 함께 상당한 개선을 가져왔습니다. 우리는 예측 신뢰도를 높이고 미래에 대해 보다 의미 있는 예측을 하기 위해 점차적으로 앙상블 예측을 사용하기 시작했습니다.
현재 수치 기상 예측 모델은 초기 조건의 정확한 입력에 의존하고 유체 역학 및 열역학 방정식을 사용하여 미래의 기상 상태를 예측합니다. 그러나 이러한 방정식은 본질적으로 혼란스럽기 때문에 작은 초기 오류라도 기하급수적으로 예측 결과에 영향을 미쳐 장기 예측에 어려움을 초래할 수 있습니다.
"구체적인 데이터와 완벽한 모델의 경우에도 혼란스러운 행동으로 인해 정확한 예측은 약 14일 정도에 한계가 있습니다."
규모가 작거나 지나치게 복잡한 기상 과정의 경우 모델의 매개변수화 과정이 중요한 역할을 합니다. 이를 통해 물리적 프로세스를 명시적으로 표시하지 않고도 프로세스를 모델에 의해 해결된 변수에 연결할 수 있습니다. 기술이 발전함에 따라 수치 기상 예측의 정확성과 실용성이 점차 향상되고 있으며, 이는 다양한 기후 예측 모델로 확장되어 왔습니다.
예측 모델 개발에서 또 다른 과제는 모델 출력 통계(MOS) 문제를 처리하는 방법입니다. 이 프로세스는 센서 관측과 기후 조건을 결합하여 예측 조정을 수행함으로써 수치 기상 모델 출력의 불완전성을 정확하게 설명하기 위해 나타났습니다. 그러나 이러한 모델의 출력은 지면 조건의 변화를 완전히 포착하지 못할 수 있으므로 통계적 방법이 특히 중요합니다.
"앙상블 예측 방법에는 다양한 물리적 매개변수화 또는 다양한 초기 조건을 사용하여 여러 예측을 분석하는 작업이 포함됩니다."
기후 변화와 증가하는 과제에 직면하여 수치 기상 예측에 대한 데이터 수요와 기술 개발은 여전히 빠르게 진행되고 있습니다. 미래 예측은 더 극단적인 기상 현상, 해양-대기 상호 작용, 더 광범위한 생태학적 영향에 어떻게 반응할 것입니까? 시간이 지남에 따라 예측 기술의 미래를 기대하고 생각해 볼까요?
