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- 지리 정보 및 기타 기상 변수는 돌풍 예측을 향상시킨다.

AI로 돌풍을 더 잘 예측

사람과 환경을 더 잘 보호하기 위해서는 겨울 폭풍과 같은 기상이변에 대한 보다 정확한 예측이 필수적이다. KIT 과학자들은 이제 더 정확하고 신뢰할 수 있는 돌풍 예측을 위한 통계 및 기계 학습 방법을 비교했다. 지리 정보 및 온도와 같은 기타 기상 변수를 포함하면 특히 신경망을 기반으로 하는 최신 AI 방법을 통해 예측 품질이 크게 향상된다. 

사람과 환경을 더 잘 보호하기 위해서는 겨울 폭풍과 같은 기상이변에 대한 보다 정확한 예측이 필수적이다. KIT 과학자들은 이제 더 정확하고 신뢰할 수 있는 돌풍 예측을 위한 통계 및 기계 학습 방법을 비교했다. 지리 정보 및 온도와 같은 기타 기상 변수를 포함하면 특히 신경망을 기반으로 하는 최신 AI 방법을 통해 예측 품질이 크게 향상된다.

시속 65km 이상의 돌풍과 같은 강한 돌풍은 큰 피해를 입히고 사람, 동물 및 기반 시설에 위험을 초래할 수 있다. 효과적인 경고를 발행할 수 있으려면 조기에 신뢰할 수 있는 예측이 중요하다. KIT의 확률론 연구소(Institute for Stochastics) 박사 과정 학생인 베네딕트 슐츠(Benedikt Schulz)는 "돌풍은 소규모 프로세스에 의해 주도되고 매우 국지적으로 발생하기 때문에 모델링하기가 어렵다"고 말했다. "따라서 기상 서비스에서 사용하는 수치 기상 예보 모델에 대한 예측 가능성은 제한적이며 불확실성이 내포되어 있다.“

이러한 예측의 불확실성을 더 잘 평가할 수 있도록 기상학자는 앙상블 예측을 만든다.
대기의 현재 상태에서 시작해 몇 가지 모델 계산을 병렬로 수행하며 각각은 약간 다른 프레임워크 조건과 관련된다. 이런 식으로 그들은 날씨의 미래 발전에 대한 다양한 시나리오를 기록할 수 있다.

Schulz는 "지속적인 개선에도 불구하고 이러한 앙상블 기상 예보는 여전히 시스템 오류를 보여준다. 시간이 지남에 따라 일부가 달라지는 지역 조건이 모델에 포함될 수 없기 때문이다"고 Schulz는 말한다. "인공 지능의 도움으로 이러한 시스템 오류를 수정하여 예보를 개선하고 위험한 기상 현상을 보다 안정적으로 예측하려고 했다.“

지리 정보 및 기타 기상 변수는 돌풍 예측을 향상시킨다.

박사님과 함께합니다. KIT Institute of Economics의 Vector Foundation에서 자금을 지원하는 주니어 연구 그룹 "AI Methods for Probabilistic Weather Forecasts"를 이끄는 세바스티안 레르시(Sebastian Lerch)는 돌풍에 대한 앙상블 예측을 후처리하기 위해 다양한 통계 및 AI 방법을 비교했다. 처음. "우리는 수치적 일기 예보의 통계적 후처리를 위한 기존 방법과 새로운 방법을 모두 고려하고 예측 품질에 대한 체계적인 비교를 수행했다"고 Lerch는 말했다.

기본적으로 모든 후처리 방법은 돌풍의 속도에 대한 신뢰할 수 있는 예측을 생성하는 것으로 나타났습니다. "그러나 AI 방법은 지리적 조건 또는 온도 및 태양 복사와 같은 기타 기상 변수와 같은 새로운 정보 소스를 더 잘 포함할 수 있기 때문에 고전적인 통계 접근 방식보다 분명히 우수하고 훨씬 더 나은 결과를 제공한다"고 Lerch는 요약했다. Schulz는 "AI 방법의 예측은 기상 모델의 예측 오류를 평균 약 36%까지 줄인다"고 말했다.

독일 내 175개 관측소의 독일기상청(DWD) 기상 모델 예보에 따르면 AI 방식은 통계적 후처리를 위한 모든 기준모델보다 92% 이상의 관측소에서 더 나은 예보를 제공했다. 앙상블 예측의 체계적인 오류를 수정하기 위해 사용 가능한 많은 양의 데이터에서 복잡하고 비선형적인 관계를 학습하는 신경망의 기능이 중심 역할을 한다. Schulz는 "어떤 정보가 이 방법과 특히 관련이 있는지 분석함으로써 기상 과정에 대한 결론도 도출할 수 있다"고 말했다.

연구원들은 그들의 작업을 통해 통계와 AI 간의 인터페이스에서 일기 예보 방법 개발에 기여하려고 한다. "조사된 방법은 예를 들어 기상 서비스에서 예보를 개선하는 데 사용할 수 있다"고 Lerch는 말했다.
출처: KIT / 칼스루에 공과대학

[더사이언스플러스=문광주 기자]

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