광주과학기술원(GIST)은 윤진호 지구·환경공학부 윤진호 교수가 주도한 국제공동연구팀이 전 지구·적도·중위도 모든 지역과 사계절 모두에서 평균장 모의 능력이 우수한 경우, 예측성도 우수하다는 상관성을 발견했다고 1일 밝혔다.
평균장 모의 능력은 예보 모델이 기후 평균 상태를 모의하는 능력을 말한다. 예보모델은 대기나 해양의 일반적인 순환을 설명하는 역학적 수식을 기반으로 하는 컴퓨터 프로그램으로 수학적으로 결과물을 계산해 도출한다. 모델 예측성은 평균장을 제외한 뒤 평가하는 데, 평소보다 더 덥거나 많은 강수를 예측하는 식이다.
연구팀은 예보 모델의 평균장과 예측성 간의 좀 더 명확한 관계성을 입증하기 위해 새로운 모델평가지표를 개발했다. 기존 널리 활용하는 경험 직교 함수(EOF)를 활용해 평균장뿐만 아니라 계절 변화의 특징까지 고려하는 지표를 고안하고 분석했다. 1년간 겨울-여름으로 이어지는 큰 주기로 표현하는 평균장뿐만 아니라 반년의 주기성을 가져 계절 단위의 변화가 나타나는 계절 변화의 모의 능력이 중요하다는 사실을 확인했다.
전 지구에서 예보 모델의 평균장과 계절 변화의 모의 능력을 함께 고려하는 것은 계절 변화를 고려하지 않은 경우와 비교해 결정 계수가 7% 내외로 상승하며 열대 지방의 강수에서는 30%가 넘는 결정 계수의 상승을 관찰했다. 이는 상대적으로 계산이 간편한 예보 모델의 평균장과 계절 변화 모의 능력만으로도 예측성을 추측할 수 있게 된다는 것을 의미한다. 향후 예보 모델 성능 개선을 위한 결정적 단서를 제공할 것으로 기대하고 있다.
연구팀이 개발한 예보 모델 성능 평가 지표를 통해 분석한 결과 유럽중기예보센터(ECMWF)의 모델이 가장 우수한 성능을 가진 것으로 규명했다.
윤진호 교수는 “이번 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.
윤 교수와 류지훈 박사과정생이 주도하고 시유(사이먼) 왕 미국 유타주립대학교(USU) 교수와 정지훈 전남대학교 교수가 참여한 이번 연구는 한국연구재단 중견연구자지원사업과 해외우수과학자유치사업(Brain Pool), 기상청 가뭄특이기상센터의 지원을 받아 이뤄졌다. 연구 결과는 기상학 분야의 저명한 국제학술지 '기후 역학' 온라인에 최근 게재됐다.
광주=김한식 기자 hskim@etnews.com
