[이미디어= 황원희 기자] 기상예보는 인류의 오랜 과제로 기상이변이 잦아질수록 일기예보에 대한 신뢰도가 주목받고 있다. 과거에는 불확실성으로 인해 기상예보에 대한 오류가 있었지만 세월이 흐를수록 과학자들은 데이터를 통해 자신감을 갖게 되었다. 레딩대학교와 메트오피스, 유럽중거리기상예보센터는 3천만 파운드에 달하는 예산으로 파트너십을 맺었으며 이를 통해 다양한 출처의 기후데이터를 사용한 후 슈퍼컴퓨팅을 통해 처리한다는 계획을 밝혔다.

이는 농업, 어업 및 에너지 산업의 운영 방식을 변화시킴으로써 각국 정부가 생명과 생계를 보호함으로써 전 세계의 의사결정에 도움을 줄 것이다. 특히 기상에 대한 예측은 점차 개선되고 있는데 이러한 정확성은 기계학습 능력을 통해 더욱 보완되고 있다.

메트오피스가 설립된 19세기 중반 당시만 해도 자료수집이 힘들고 초보적인 수준에 불과했다. 1877년 벤네비스 산 정상에 있는 천문대 계획이 세워졌으며 1881년 베테랑 기상학자 클레멘트 래지가 여름 동안 메일 4,000피트 높이의 정상에 올라 1년 내내 대기압과 풍속 및 방향을 측정했다. 

1922년 수치 기상 예측이 발전하면서 수학과 물리학이 예측 방정식에 포함되었으며, 유체 연구를 통해 바다와 대기를 더 잘 이해할 수 있게 되었다. 1959년에 구입한 메트 오피스의 첫 번째 컴퓨터는 이 분야의 수학을 발전시켜 기상 예측에 큰 혁신을 일으켰다.

위성 데이터의 가용성과 함께 한 단계 더 큰 변화가 찾아왔다. 2010년에는 더 많은 수의 컴퓨터를 사용하면서 또 다른 도약이 뒤따랐다. 또한 불과 2년 전부터 기계 학습이 이용되었다. 그 후 현재 가지고 있는 정보 외에도 과거의 예측과 분석이 가능하다는 것을 알 수 있었다. 결정적으로, 이미 수집한 기상 데이터는 미래에 일어날 수 있는 사건들에 대한 이해에 필수적이다.

예측은 10년에 평균 1일씩 향상되었고, 이는 1980년보다 2020년에 4일이 더 정확하다는 것을 의미하며, 그 시점의 3일 후 예측의 정확성이 이제 7일 후 예측의 정확성이라는 것을 의미한다. 오늘날 대서양 폭풍이 올 것을 경고하는 심해 부표, 풍경에 점을 찍는 자동 기상 관측소, 기상 풍선, 비행기와 선박의 트랜스폰더, 위성 등 전 세계에서 방대한 데이터 흐름이 수집되고 있다.

레딩대학교에 기반을 두게 될 이 새로운 프로그램은 훨씬 더 개선된 데이터 소스를 사용하는 데 중점을 두고 있다. 따라서 지구에서 대기보다 조금 더 느리게 변화하는 것들을 조사하려고 노력하고 있다고 이 대학의 기후 시스템 과학 교수이자 국립 대기 과학 센터 (NCAS)의 선임 과학자인 피에르 루이지 비데일(Pier Luigi Vidale) 교수는 설명한다.

그에 따르면 해양은 적도에서 극지방으로 열을 어떻게 이동시키고 폭풍이 발달하고 해안에 바람과 비를 가져오는 방식에 어떤 영향을 미치는지에 대해 훨씬 쉽게 이해할 수 있다. 이는 또한 기상예보에 도움이 된다. 

연구진이 사용할 또 다른 미개척 데이터 세트는 도시 경관이다. 건물과 도로는 현재 기후 모델에 포함되어 있지 않지만 여전히 날씨에 주요한 영향을 미칠 수 있다. 현재 모델은 정원과 공원, 콘크리트와 도로를 구별할 수 없다. 하지만 뜨거운 아스팔트의 열기는 미세기후로 만들어진 영향이다. 따라서 도시를 건설하는 데 사용하는 물질은 영향을 미칠 수 있으며 이러한 종류의 변수를 모델에 포함시킬 필요가 있다. 

[저작권자ⓒ 이미디어. 무단전재-재배포 금지]