[표지로 읽는 과학] AI로 열대저기압 진로·크기·강도 동시 예측

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이번주 국제학술지 '네이처' 표지에는 나선형으로 회전하는 열대저기압을 분석한 모습이 실렸다. 태풍, 허리케인 등 다양한 이름으로 불리는 열대저기압은 특성에 따라 막대한 인명·재산 피해를 입히지만 예보가 매우 까다롭다.

영국 구글 딥마인드 등 국제공동연구팀은 태풍의 진로와 크기, 강도를 동시에 예측하는 인공지능(AI) 기상모델 '웨더넥스트 사이클론(WN-C)'을 개발하고 연구결과를 8월 6일(현지시간) 네이처에 공개했다.

WN-C는 유럽중기예보센터(ECMWF)의 수십년치 전지구 대기 분석자료와 열대저기압 약 5000개를 담은 자료를 함께 학습해 최대 15일 뒤까지 50개 이상의 가능한 태풍·기상 시나리오를 확률적으로 생성한다.

연구팀이 2023~2025년 열대저기압으로 성능을 평가한 결과 진로, 최대풍속, 강풍 반경 예측에서 주요 현업 모델보다 평균적으로 하루 이상 긴 예보 선행시간을 확보했다. 5일 뒤 진로 예측의 평균 오차는 약 230km로 ECMWF 앙상블 예보의 370km보다 140km 적었고 같은 정확도에 도달하는 시점을 기준으로 약 30시간 예보가 앞섰다.

3일 뒤 최대풍속 예측에서도 미국 해양대기청(NOAA)의 고해상도 허리케인 전문모델 'HAFS'보다 평균 3.75노트 정확했다. 기존 수치예보가 약 10년에 걸쳐 이룬 개선폭과 비슷한 수준이다.

특히 태풍 세기 예측에는 높은 공간해상도가 필수라는 통념과 달리 WN-C는 약 0.25도 격자의 비교적 저해상도 지구 대기자료를 이용하고도 고해상도 지역 모델보다 높은 세기 예측력을 나타냈다.

24시간 동안 최대풍속이 30노트 이상 증가하는 '급격한 강화' 예측에서도 기존 현업 모델보다 탐지와 오경보 사이의 균형이 개선됐다. 1000개 규모의 대형 앙상블을 만들면 낮은 확률의 극단적 강풍 위험도 더 잘 포착했다.

WN-C를 기존 미국 국립허리케인센터(NHC)의 합의예보에 추가하면 진로 오차는 평균 28%, 세기 오차는 평균 6% 추가로 줄었다. 현재 모델은 태풍에 따른 강수량, 폭풍해일, 국지적 돌풍을 직접 예측하지 못하고 고품질 초기 대기 분석자료에 의존한다는 점이 한계다.

연구팀은 "2025년 대서양 허리케인 시즌부터 실제 NHC 예보진에게 시험 예측을 제공했다"며 "AI가 기존 수치예보를 완전히 대체하기보다 서로 다른 오류 특성을 가진 추가 예보원으로 결합될 때 가장 가치가 크다"고 설명했다.

<참고 자료>
- doi.org/10.1038/s41586-026-10953-2

[이병구 기자 2bottle9@donga.com]