대기과학(Atmospheric Science) 문답 #10. Weather Forecast
#1. 일기예보에는 두 가지 방법이 있다. 각각은 무엇이며, 어떤 과정을 거쳐 예보가 생산되는가? 우리나라 기상청에서는 오늘날 어떤 방법을 사용하여 일기예보를 생산하는가?
일기예보의 방법으로는 경험적 일기예보와 수치 일기예보가 있다.
경험적 일기예보는 숙련된 예보관의 경험에 의존하여 일기예보를 생산하는 방법을 말한다. 경험적 일기예보에서는 우선 기상 관측 자료를 수집하여 이를 종합하고 알기 쉽게 도식한 기상분석장을 생산하여 일기도 등으로 도식한 이후, 숙련된 예보관이 이들 자료를 토대로 경험적으로 내린 판단을 통하여 일기 예보를 생산한다.
반면 수치 일기예보는 예보관의 경험이 아닌 수치 예보모델과 컴퓨터의 연산에 의존하여 일기예보를 생산하는 방법을 말한다. 수치 일기예보에서는 우선 과거 모델 예측 결과와 실제 관측 자료를 종합하는 과정인 자료 동화를 거치고, 자료 동화를 통하여 수치 예보 모델에 입력값으로 제공하게 되는 기상분석장을 만든다. 이후 수치 예보 모델에 기상분석장을 입력하여 연산을 수행, 예보장을 생산한다. 이 예보장은 다음 연산에서 자료 동화 과정에서 과거 예보 모델의 예측 결과로 사용하고, 이것을 원하는 시간대의 예보까지 계속 반복한다. 이 과정을 통하여 최종 예보를 생산한다.
우리나라 기상청에서는 수치 일기예보와 경험적 일기예보를 혼합한 형태로 일기예보를 생산하고 있다. 즉, 수치 일기예보도 사용하지만, 일기도 등 시각적으로 도식화된 자료를 보고 숙련된 예보관이 경험적으로 판단하여 최종적인 일기 예보를 생산한다.
#2. 일기예보의 종류에는 무엇이 있으며, 각각의 시간격은 어떻게 되는가? 일기예보의 시간격이 멀수록 일기예보는 어떻게 변화하는가?
일기예보는 그 예보 기간에 따라 초단기예보(실황예보), 단기예보, 중기예보, 장기예보로 나누어진다.
초단기예보는 6시간 미만의 기상에 대한 예보이며, 단기 예보는 6시간 ~ 2.5일 기상예보를 말하고, 중기 예보는 3일 ~ 8.5일 기상 예보를, 장기 예보는 8.5일 ~ 의 기상 예보를 말한다.
일기예보가 보다 먼 미래를 예측할수록, 즉 초단기예보 → 단기예보 → 중기예보 → 장기예보로 갈수록 보다 그 정확도(확실성)은 떨어지고, 예보도 추상적이게 된다. (애초에 먼 미래를 예측하는 것이 어렵다!)
#3. 일기예보는 왜 생산되는가? (일기예보의 목적은 무엇인가?) 어떤 경우에 기상 특보를 발령하며, 왜 기상 특보를 발령하는가?
일반적으로 일기 예보는 강수, 급격한 온도 변화와 같은 악기상에 미리 사회나 개인이 대처할 수 있도록 하기 위한 목적에서 생산된다. 즉, 일기 예보의 목적은 악기상을 미리 예측하여 이에 대비할 수 있도록 하기 위함이다.
일반적으로 기상청에서 정한 일정 요건을 충족하는 악기상이나 기상 변화가 예상되는 경우, 기상청에서는 기상 특보를 발령하게 된다. 기상 특보는 미리 위험이 있을 것으로 예상되는 기상의 예측이 있음을 알려 사회나 개인이 대비하도록 하여 피해를 경감하기 위하여 발령한다. 우리나라에서는 기상청 기준에 따라 태풍 · 강풍 · 호우 · 폭염 · 황사 · 오존 · 한파 등등에 대한 기상 주의보와 경보를 발령한다.
#4. 일기예보에는 어떤 자료가 활용되는가?
- 상층 · 지상 일기도
- 기상 기록지(Meteogram)
- 연직 기상 요소 Profile
- 기상 Rader 관측 자료
- 기상 위성 관측 자료
#4-1. 상층 · 지상 일기도
일기예보를 위해서는 현재 대기의 상태를 명확히 파악할 필요가 있으며, 지상은 물론 상층의 경우도 중위도 기압계의 이동과 발달에 큰 영향을 주므로(recall. 경압 파동 이론) 기압, 온도, 기상 요소의 분포를 명확히 파악할 필요가 있다. 이에 지역에 따른 기상 요소를 도식한 상층 · 지상 일기도는 일기예보에 중요한 자료로 이용된다.
지상 일기도의 경우는 특히 일기 기호를 통하여 관측 지점의 운량, 운종(상층, 중층, 하층), 현재 기상 상태, 기압, 기압 변화, 기온, 노점온, 풍향, 풍속 등이 표기한다.
#4-2. 기상 기록지(Meteogram)
시간에 따른 기상 요소의 변화를 도식한 것을 기상 기록지(Meteogram)이라 한다. 기상 기록지는 일반적으로 시간에 따른 관측지점에서의 기상 요소의 변화를 도식한 것으로써, 전선의 접근 등을 파악하는데 용이하게 이용된다.
#4-3. 연직 기상 요소 Profile
라디오존데, 연직 Wind Profiler 등의 고층관측장비를 이용하여 얻은 연직적인 기상 요소의 분포 자료를 연직 기상 요소 Profile이라 하며, 연직 기상 요소 프로파일은 당연히 대기의 연직 구조를 이해하는데 중요한 자료로 활용된다.
#4-4. Rader 관측 자료
기상 레이더에서 관측한 강수 입자의 종류, 이동에 관한 정보 등은 당연히 기상 예보에 있어 중요한 자료로 사용된다.
#4-5. 위성 자료
일반적으로 기상 위성에서 촬영한 자료도 기상 예보에 있어 중요한 자료로 활용된다.
#4-5-1. 정지 궤도 위성
지구의 적도 상공을 약 36,000km의 고도로 지구의 자전 속도와 동일한 속도로 공전하는 위성을 정지 궤도 위성이라 한다.
- 장점: 계속 같은 지역을 관측 가능하기 때문에 연속적인 기상 변화를 관측 · 추적하기에 용이
- 단점: 적도 부근 지역의 한정된 범위(위도대)의 지역의 기상 변화만 관측 가능
#4-5-2. 극 궤도 위성
지구의 남극과 북극을 이은 대원 궤도를 약 100 ~ 1000km, 평균 700km의 고도로 공전하는 위성을 극 궤도 위성이라 한다.
- 장점: 거의 전 위도의 기상을 관측할 수 있음
- 단점: 계속 움직이기 때문에 한 지역의 연속적인 기상 변화를 관측 · 추정하기는 어려움
#4-5-3. 가시 영상 (VIS)
위성에서 가시광 영역대의 영상을 가시 영상이라 한다. 가시 영상의 경우 주로 반사도가 높은 구름이 하얗고 밝게 관측된다. 가시 영상을 통하여 구름의 반사도는 파악할 수 있겠지만, 구름의 고도는 알아내기 어려우며, 상층운에 하층운이 가리는 경우 이를 동정하기 어렵다.
#4-5-4. 적외 영상 (IR)
위성에서 적외 영역대의 영상을 적외 영상이라 한다. 적외 영상의 경우 주로 구름의 온도(보통 구름의 상층운고)에 따라 구름의 밝기가 다르게 나타난다. 일반적으로 보다 상층에 위치하여 한랭한 구름일수록 밝게 관측된다. 따라서 적외 영상을 통해서는 구름의 운고를 알 수 있다.
#4-5-5. 수증기 영상
위성에서 수증기가 잘 방출하는 6.7㎛대의 파장에 대한 영상을 수증기 영상이라 한다. 보통 위성에서 수증기 영상은 대류권 중층에 해당하는 약 3 ~ 4km 상공의 수증기의 데이터가 나타나게 된다.
일반적으로 수증기가 많은 지역일수록 수증기 영상에서 밝게 관측되며, 수증기가 적은 지역일수록 수증기 영상에서 어둡게 관측된다.
수증기 영상의 관측 자료는 어떤 지역의 상공에서 수증기가 많은지 적은지를 알 수 있게 해주므로, 강수 예측에 주요하게 이용된다. 또한 기단 사이의 좁은 전이대를 판별하는 전선의 판별에도 중요한 역할을 담당한다.
#5. 수치 일기예보에서 기상분석장이란 무엇인가?
수치 일기예보에서 실제 관측 자료와 과거 모델의 예측을 잘 혼합하는 자료 동화 과정을 거쳐 만들어진, 수치 예보 모델에 input으로 넣을 수 있는 상태의 기상 자료를 기상분석장이라고 한다.
#6. 수치 일기예보에서 자료동화란 무엇인가? 자료동화는 왜 필요한가?
수치 일기예보에서 기상분석장을 생산하기 위하여 과거 모델의 예측장과 실제 관측 데이터를 잘 혼합하는 과정을 자료동화라고 한다.
일반적으로 기상 관측은 한정되어 있고 그 양이 작은데, 예보 모델에 input으로 넣는 기상분석장에는 관측되지 않은 지점에 대한 값도 제공해줄 필요가 있다. 따라서 실제 기상 관측 자료와 과거 모델의 예측 결과를 혼합하여 사용하는 자료 동화가 필요한 것이다.
#5. 대기 모델이란 무엇이며, 무엇으로 구성되고, 어떤 식으로 조직되는가?
대기 모델은 실제 대기의 상태를 근사적으로 표현하는 대기의 열적 · 역학적 상태를 기술하는 방정식들로 구성된다. 흔히 대기 모델은 전 지구를 3차원 바둑판 격자로 분할하여 기술한다. 수평적으로는 일정 스케일의 격자로 분할하며, 연직적으로는 주로 하층으로 갈수록 촘촘한 격자로 분할하게 되는데, 이는 주로 관심사가 되는 대기 현상은 대류권 하부인 하층에서 일어나기 때문에 하층에서의 대기 움직임을 더욱 세부적으로 모사하기 위해서이다.
#6. 대기 모델은 어떤 한계를 가지는가?
일반적으로 대기 모델은 그 자체가 이미 실제 대기를 근사적으로 기술하는 수학적 방정식으로 구성되므로 그 자체로 오차를 가지고 있다.
게다가 이들 수학적 방정식은 대체로 비선형적 방정식으로 구성되기 때문에, 예보를 거듭할수록 이들 비선형적 방정식의 특성상 오차가 계속 누적되어 증폭되는 문제점도 있다.
#7. 대기 모델은 어떤 과정으로 동작하는가?
대기 모델은 일반적으로 다음의 과정을 통해 동작한다.
일반적으로 수치 일기 예보 대기 모델은 다음의 과정을 통하여 동작, 예보를 생산한다.
- 실제 관측 자료와 과거 모델 예보장을 혼합하는 자료 동화 과정을 통하여 기상분석장을 생산한다.
- 기상분석장을 input으로 넣어 모델 연산을 통하여 일정 시간 이후의 예보장을 생산한다.
- 이 예보장을 다시 과거 모델의 예보장으로 넣는다.
- 원하는 예보 시간대에 도달할 때까지 1 ~ 3의 과정을 반복한다.
- 원하는 예보 시간대의 예보장이 나오면 이를 이용하여 일기 예보를 생산한다.
#8. 일기예보에서 확률 예보란? 경향 예보란?
일반적으로 일기예보는 어떤 기상 현상이 일어날 확률을 예보한다. 즉, 확률 예보를 한다. 어느 날 비가 온다 / 오지 않는다가 아닌 70%의 확률로 비가 올 수 있다 – 정도의 예보를 한다. 이 경우 30%의 확률로 비가 오지 않을 가능성이 있음을 염두해두어야 할 것이다.
일반적으로 중기 이상의 일기예보, 즉 중기예보(3일 ~ 8.5일)와 장기예보(8.5일 ~)의 경우는 추상적이고 확실성이 낮은 일기예보를 할 수밖에 없다. 따라서 중기 이상의 일기예보는 평년이나 예년에 비하여 전반적인 기상의 분포인 경향을 짚어주는 수밖에 없는데(ex. 올 겨울은 평년 겨울에 비하여 조금 더 춥거나 비슷할 것으로 예상), 이를 경향 예보라 한다.
#9. 일기예보가 잘 맞지 않는 이유에는 무엇이 있는가?
일반적으로 일기예보는 다음의 요인들에 의하여 부정확할 수밖에 없다.
- 일기 관측 자료의 절대적 부족
- 관측 · 모델 자체의 오차
- 비선형적 수식에 의한 오차 증폭
우선 일기 관측 자료는 절대적으로 부족하다. 실제로 수치 예보모델에 넣는 기상분석장의 경우 없는 위치의 값을 형성하기 위하여 자료 동화를 사용하기도 한다. 이러한 일기 관측 자료의 부족은 일기예보의 부정확성으로 이어질 수밖에 없다.
그 다음으로 관측 자체에서 기기의 오차가 있을 수 있으며, 대기 모델은 근본적으로 실제 대기를 근사적으로 기술하는 물리학적 방정식들로 구성되는 만큼 대기 모델 자체에 오차가 있을 수밖에 없다. 따라서 일기예보는 관측이나 모델 자체가 가지고 있는 오차 때문에 잘 맞지 않을 수 있다.
다음으로 일기예보는 그 수치 모델에서 사용하는 비선형적 수식의 특성상, 반복해서 예보장을 생산하는 과정에서 그 오차가 증폭되어 부정확해지는 측면도 있다.
