Language
Country/Area
No result found
세계 일기예보의 비밀: 가장 강력한 슈퍼컴퓨터를 사용하여 미래 날씨를 계산하는 방법은 무엇입니까?
기술의 발달로 인해 날씨 예보의 정확도가 획기적인 진전을 이루었습니다. 수치 날씨 예측(NWP)은 수학적 모델을 사용하여 대기와 해양을 기술하여 현재 날씨 상황을 기반으로 미래의 날씨를 예측합니다. 가장 초기의 시도는 1920년대로 거슬러 올라가지만, 수치적 날씨 예측이 현실적인 결과를 낼 수 있게 된 것은 1950년대에 컴퓨터 시뮬레이션이 등장한 이후였다.
현재 라디오 탐색 장치, 기상 위성 및 기타 관측 시스템의 기상 관측 결과를 입력으로 사용하여 전 세계에서 지역까지 다양한 예측 모델이 전 세계적으로 운영됩니다.
기상학자들은 이 데이터를 사용하여 모델을 초기화한 다음, 대기 유체 역학과 열역학의 기본 방정식을 적용하여 앞으로 며칠 동안의 날씨를 예측합니다. 현재 슈퍼컴퓨터의 성능은 꾸준히 향상되고 있지만, 수치 기상 모델의 예측 정확도는 여전히 약 6일 범위로 제한되어 있습니다. 예측 정확도에 영향을 미치는 요인으로는 예측 입력으로 사용되는 관측 데이터의 밀도와 품질, 그리고 모델 자체의 불완전성이 있습니다.
더 강력한 슈퍼컴퓨터를 사용하더라도 수치 예측 모델의 예측 능력은 약 6일 범위로 제한됩니다.
예측 정확도를 높이기 위해 기상학자들은 수치 예측의 오류 처리를 개선하기 위해 모델 출력 통계(MOS)와 같은 사후 처리 기술을 개발했습니다. 이러한 기술은 기상학자가 혼란스러운 행동의 영향을 완화하고 많은 지역, 특히 열대저기압 경로와 대기 질을 예측하는 데 도움이 됩니다.
수치적 날씨 예보의 역사
수치적 날씨 예측의 역사는 1920년대로 거슬러 올라가는데, 당시 기상학자 루이스 프라이 리처드슨이 지루한 수작업 계산을 사용하여 대기 예보를 시도했습니다. 1950년이 되어서야 컴퓨터가 널리 사용되면서 예측 계산 시간이 크게 단축되었습니다. 그해에 ENIAC 컴퓨터가 최초로 단순화된 방정식을 기반으로 날씨 예보를 생성하는 데 사용되어, 수치 예측의 선구자가 되었습니다.
1954년에는 스웨덴 기상 수문 연구소의 칼-구스타프 로스비 팀이 동일한 모델을 사용하여 최초의 실용적인 날씨 예보를 성공적으로 생성했습니다. 1955년에 미국에서는 수치 기상 예보가 공동 수치 기상 예보 기구(JNWPU)의 산하에서 운영되기 시작하면서 미국이 수치 기상 예보에 적극적으로 참여하게 되었습니다.
1956년, 노먼 필립스는 대류권의 월별, 계절별 패턴을 사실적으로 묘사할 수 있는 최초의 성공적인 기후 모델을 개발했습니다.
컴퓨터 성능이 향상됨에 따라 초기 데이터 세트의 크기도 커졌으며, 이러한 컴퓨팅 리소스를 최대한 활용하기 위해 새로운 대기 모델이 개발되었습니다. 이러한 발전으로 인해 기상학자는 기후 변화와 그 영향을 보다 정확하게 예측할 수 있게 되었지만, 여전히 과제가 남아 있습니다. 예를 들어, 이 모델은 산불과 같이 좁은 지역에서 발생하는 프로세스에 대해서는 여전히 성능이 좋지 않습니다.
초기화 및 계산 프로세스
수치적 날씨 예측에서 초기화는 관측 데이터를 모델에 입력하여 초기 상태를 생성하는 프로세스입니다. 주요 입력 자료는 기상 관측 기구와 기상 위성에서 발사한 라디오 탐색 장치를 포함한 국가 기상청의 관측 자료에서 나옵니다. 이러한 데이터는 모델의 수학적 알고리즘에 사용 가능한 값으로 처리되어 변환되고, 이후 미래 날씨를 예측하는 데 사용됩니다.
관측 데이터는 성층권으로 올라가는 기상 풍선이나 기상 위성을 포함한 다양한 방법을 통해 수집됩니다.
초기화 과정 외에도 이러한 관찰 결과를 처리하려면 상당한 컴퓨팅 성능이 필요합니다. 현대의 날씨 모델은 일련의 수학 방정식을 사용하여 미래의 날씨 상황을 예측합니다. 이러한 방정식의 대부분은 비선형 편미분 방정식이기 때문에 정확하게 풀 수 없으며, 근사치의 해를 얻기 위해 수치적 방법이 종종 사용됩니다. 더욱이, 다양한 모델은 다양한 해결 방법을 사용하는데, 여기에는 유한차분법이나 스펙트럼법이 포함될 수 있습니다.
후처리 및 통합 예측
처리 후에도 수치적 예측은 결코 완벽하지 않기 때문에 예측을 수정하기 위해 모델 출력 통계(MOS)가 개발되었습니다. 이러한 통계적 모델은 수치 모델, 표면 관측 및 특정 위치의 기후 조건에 의해 생성된 3차원 필드를 기반으로 조정됩니다. 이는 lleol 효과와 모델 편향을 수정하여 예측을 더 정확하게 만들 수 있습니다.
1990년대 이래로 앙상블 예측은 예측의 불확실성을 정량화하는 데 널리 사용되어 왔으며, 기상학자가 예측 신뢰도를 평가하고 예측의 유효 기간을 연장하는 데 도움이 되었습니다.
이 접근 방식은 동일한 모델의 다양한 물리적 매개변수화나 다양한 초기 조건에서 나온 여러 예측을 분석하여 불확실성을 평가합니다. 이를 통해 날씨 예보의 정확도가 향상될 뿐만 아니라, 기후 변화의 영향에 대한 보다 심층적인 연구가 촉진됩니다.
기술의 발전으로 예측 능력이 향상되고 있지만, 여전히 많은 과제가 남아 있습니다. 미래에는 예측 정확도와 변화하는 기후 사이에서 더 나은 균형을 찾을 수 있을까요?
