기술은 나날이 발전하는데 기상 예측은 계속 틀리는 이유

 

 

기상 예측은 날씨 변화를 분석하고 미래의 기후를 예측하는 과학적인 과정이다. 최근 슈퍼컴퓨터의 성능이 기하급수적으로 발전하고, 인공지능(AI)과 빅데이터 기술이 도입되면서 기상 예측의 정확도가 점점 높아지고 있다. 그러나 여전히 기상 예측은 100% 정확하지 않으며, 종종 틀리는 경우가 많다.

그렇다면 왜 데이터 기술과 컴퓨터 연산 능력이 계속 발전하는데도 기상 예측은 완벽하지 않을까? 이를 설명하기 위해 데이터의 한계, 대기의 복잡성, 컴퓨터 모델의 한계 등을 중심으로 분석해보자.

1. 데이터 기술이 발전해도 기상 예측이 완벽하지 않은 이유
기상 예측의 핵심은 정확한 데이터 수집이다. 아무리 좋은 컴퓨터가 있어도 초기 데이터(현재 날씨 상태)가 정확하지 않으면 결과도 부정확할 수밖에 없다.

(1) 모든 기상 데이터를 수집하는 것은 불가능하다
기상 예측을 위해서는 전 세계 모든 지역의 기온, 기압, 습도, 바람, 해류 등의 데이터를 최대한 많이 확보해야 한다. 하지만 현실적으로 지구 전체를 100% 관측하는 것은 불가능하다.

관측 기기의 한계:

인공위성과 기상 레이더가 있어도 대기의 모든 층에서 완벽한 데이터를 수집하는 것은 어렵다.
지구에는 관측 장비가 없는 지역(해양, 극지방, 오지 등)이 많아 데이터가 부족할 수 있다.
태풍이나 허리케인이 발생하는 해양 지역에서는 기압, 바람 등의 세부적인 데이터를 정확하게 확보하기 어렵다.
데이터의 시간적·공간적 불연속성:

데이터를 측정하는 센서는 일정한 간격(시간, 거리)으로만 데이터를 수집할 수 있다.
예를 들어, 100km 간격으로 데이터를 측정한다면, 그 사이에서 기온과 바람이 어떻게 변할지는 정확히 알기 어렵다.
이러한 문제로 인해 기상 예측의 초기 조건이 완벽하지 않으므로, 이후 예측 모델에서도 오차가 누적될 가능성이 크다.

(2) 실시간으로 모든 데이터를 처리하는 것은 어렵다
현재 인공지능(AI)과 빅데이터 기술을 활용하여 수많은 기상 데이터를 분석할 수 있다. 하지만 실시간으로 전 세계의 기상 데이터를 분석하고 예측하는 것은 매우 복잡하고 많은 연산이 필요하다.

기상 예측 모델은 전 세계 수천 개의 기상 관측소, 위성, 레이더, 부표 등의 데이터를 결합하여 분석해야 한다.
이 데이터를 실시간으로 정리하고, 이상치를 보정하며, 예측 모델에 적용하는 과정에서 시간이 걸릴 수 있다.
특히, 기상 예측에서는 몇 시간 혹은 몇 분의 차이가 큰 오차를 만들 수 있기 때문에 실시간 처리의 한계는 기상 예측 오차의 원인이 될 수 있다.

2. 컴퓨터 기술이 발전해도 기상 예측이 틀리는 이유
기상청에서는 날씨를 예측하기 위해 **수치 예측 모델(Numerical Weather Prediction, NWP)**을 사용한다. 이 모델은 대기의 물리적 법칙을 기반으로 컴퓨터가 날씨 변화를 계산하는 방식이다.

하지만 슈퍼컴퓨터가 아무리 발전해도 컴퓨터 모델 자체가 가지는 한계가 존재한다.

(1) 기상 시스템은 혼돈(Chaos) 시스템이다
기상 시스템은 작은 변화가 시간이 지남에 따라 큰 차이를 만들어내는 '혼돈 이론(Chaos Theory)'이 적용되는 대표적인 사례이다.

1960년대 기상학자 **에드워드 로렌츠(Edward Lorenz)**는 **"나비효과(Butterfly Effect)"**라는 개념을 발표했다.

"브라질에서 나비 한 마리가 날갯짓을 하면, 미국에서 태풍이 발생할 수도 있다."
즉, 초기 조건의 작은 차이가 시간이 지남에 따라 예측할 수 없는 큰 차이를 만들 수 있다.
슈퍼컴퓨터가 아무리 정확한 계산을 하더라도, 초기 데이터의 작은 오차가 시간이 지나면서 기상 예측에 큰 영향을 미친다.

따라서 장기적으로 기상 예측을 할 때는 혼돈 이론의 특성 때문에 정확도가 떨어질 수밖에 없다.

(2) 수치 예측 모델의 한계
기상 예측 모델은 대기의 흐름을 수학적 공식으로 표현한 것이다. 그러나 자연 현상을 완벽하게 수식으로 표현하는 것은 불가능하다.

작은 스케일의 현상(예: 소나기, 뇌우, 돌풍)은 정확하게 모델링하기 어렵다.
슈퍼컴퓨터가 모든 변수를 계산할 수 없기 때문에, 일부는 통계적 근사값을 사용한다.
예를 들어, 구름이 어떻게 형성되고, 비가 얼마나 올지를 정확히 예측하는 것은 매우 어렵다.
즉, 현재 컴퓨터 기술로도 완벽한 기상 모델을 만들기는 어렵기 때문에, 예측이 틀릴 수 있다.

(3) 해상도(Resolution) 문제
기상 모델은 지구를 작은 격자(Grid) 형태로 나누고, 각 지점에서 날씨를 계산한다.

해상도를 높일수록 더 많은 격자가 필요하고, 계산량이 기하급수적으로 증가한다.
현재 슈퍼컴퓨터를 사용해도 전 지구를 1km 이하의 해상도로 계산하는 것은 매우 어렵다.
보통 10~20km 단위의 격자로 계산하기 때문에, 세밀한 기상 변화를 놓칠 가능성이 크다.
즉, 슈퍼컴퓨터가 발전해도 해상도를 무한정 높일 수는 없으며, 일정한 오차가 발생할 수밖에 없다.

(4) 장기 예측의 어려움
기상 예측은 시간이 길어질수록 오차가 커진다.

단기 예측(1~3일): 비교적 정확도가 높다.
중기 예측(4~7일): 다소 오차가 발생할 가능성이 높다.
장기 예측(2주 이상): 오차가 커져서 신뢰도가 낮아진다.
이는 혼돈 이론과 초기 조건의 민감성 때문으로, 현재 기술로는 정확한 장기 예보가 매우 어렵다.

3. 결론: 데이터와 컴퓨터 기술이 발전해도 기상 예측이 틀리는 이유
- 데이터 기술의 한계

지구 전체의 모든 기상 데이터를 100% 수집하는 것은 불가능하다.
실시간으로 모든 데이터를 처리하는 데 시간이 걸릴 수 있다.
-퓨터 기술의 한계

기상 시스템은 **혼돈 이론(Chaos Theory)**이 적용되므로, 작은 변화가 큰 오차를 만들 수 있다.
기상 모델의 수학적 한계로 인해 자연을 완벽하게 예측할 수 없다.
해상도의 한계로 인해 국지적인 기상 변화는 예측하기 어렵다.
장기 예측(2주 이상)은 정확도가 낮아질 수밖에 없다.
결론적으로, 기상 예측은 슈퍼컴퓨터와 데이터 기술이 발전하면서 점점 더 정밀해지고 있지만, 여전히 예측이 틀리는 근본적인 한계가 존재한다.