호주 연구팀, 기후모델 9종 분석…"라니냐 때 예측 시작하면 정확도 높아"

(서울=연합뉴스) 이주영 기자 = 서태평양의 따뜻한 바닷물이 동태평양으로 이동해 수온이 상승하는 엘니뇨는 전 세계 가뭄과 홍수 등에 큰 영향을 미친다. 엘니뇨를 정확히 예측할 수 있다면 기상재해에 대비할 시간을 벌 수 있다.

엘리뇨 예측을 시작하는 시점의 태평양 상태에 따라 1년 뒤 예측 신뢰도가 크게 달라진다는 연구 결과가 나왔다.

엘니뇨로 인한 고온 현상이 발생한 온두라스

[AFP=연합뉴스 자료사진]

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호주 연방과학산업연구기구(CSIRO)·뉴사우스웨일스대 난디니 라메시 박사팀은 26일 과학 저널 사이언스 어드밴시스(Science Advances)에서 기후모델 9종의 과거 예측 자료를 분석, 예측 시작 시점에 태평양이 엘니뇨인지 라니냐인지에 따라 장기 예측의 정확도가 달라진다는 사실을 확인했다고 밝혔다.

라메시 박사는 "이 연구는 예측 초기의 조건이 예측 성능에 얼마나 큰 차이를 가져오는지 보여준다"며 "이 결과를 활용하면 어떤 예측을 더 신뢰할 수 있는지 판별하고, 엘니뇨 발생 가능성을 훨씬 일찍 경고할 수도 있다"고 말했다.

엘니뇨와 라니냐 국면을 포함하는 엘니뇨 남방진동(ENSO) 현상은 전 세계의 기상 패턴에 영향을 미친다. ENSO는 해수면 온도가 평년보다 높아지는 엘니뇨와 낮아지는 라니냐, 어느 쪽도 뚜렷하지 않은 중립 상태로 나뉜다.

연구팀은 ENSO 현상은 일반적으로 12월께 정점에 이르고, 통상 6개월 전에는 높은 신뢰도로 예측할 수 있지만 이보다 더 일찍, 9개월 이상 앞서 예측하는 것은 오랫동안 어려운 과제였다고 지적했다.

연구팀은 프랑스 피에르시몽라플라스연구소(IPSL) 기후모델(IPSL-CM6A-LR), 미국 국립대기연구센터(NCAR) 기후모델(CESM1-1-CAM5-CMIP5), 유럽 EC-Earth 컨소시엄의 기후모델(EC-Earth3) 등 9개 기후모델을 분석했다.

9개 기후모델이 과거 기후 조건을 바탕으로 수행한 10년 길이의 예측 실험 자료를 분석하고, 예측 시작 시점의 ENSO 상태와 약 1년 뒤 상태를 비교했다.

"엘니뇨 발생 1년 전 예측, 더 정확하게 할 방법 찾았다"

ChatGPT 활용 제작 [Science Advances, Nandini Ramesh et al. 제공. 재판매 및 DB 금지]

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분석 결과, 태평양이 라니냐 상태일 때 예측을 시작한 경우 9개 모델 모두에서 엘니뇨 상태나 중립 상태에서 시작한 예측보다 성능이 좋았다.

특히 라니냐 상태에서 시작해 1년 뒤 엘니뇨 전환을 예측한 경우, 이를 예측한 3개 모델에서는 예측이 실제로 맞은 비율(정밀도)이 70%를 넘었다.

반면 중립 상태에서 시작한 예측은 9개 모델 모두 기준 예측보다 성능이 나빴다. 중립 상태에서 시작한 경우 평균 예측 성능 지표(RPSS: 1에 가까울수록 정확)는 -1.29로, 라니냐 상태에서 시작한 예측의 평균 점수(0.43)와 큰 차이를 보였다.

연구팀은 예측을 시작할 때 태평양 상태가 같은 모델 안에서 예측 성능에 미치는 차이가 모델 간 성능 차이보다 컸다며 이는 어떤 기후모델을 쓰는지만큼이나 예측 시작 당시 태평양 상태를 고려해야 한다는 뜻이라고 설명했다.

또 라니냐에서 엘니뇨로 바뀌는 예측의 신뢰도는 높은 반면 중립 상태에서 라니냐로 바뀐다는 예측은 대부분 모델에서 신뢰도가 낮았다며 예측 신뢰도는 어떤 국면에서 어떤 국면으로 바뀔지를 함께 살펴야 한다고 덧붙였다.

이어 중립 상태에서 예측 성능이 낮아지는 이유는 모델의 초기화 과정이 예측에 영향을 주기 때문이라며 중립 상태에서 나온 예측은 더 신중하게 다뤄야 한다고 제안했다.

라메시 박사는 "이 결과는 미래의 기후 현상에 대한 조기 경보 능력을 개선할 가능성을 보여준다"며 "다만 분석에 사용한 기후모델이 실제 예보 기관의 운영 모델과 반드시 같지는 않아 예보에 적용하려면 추가 검증이 필요하다"고 말했다.

◆ 출처: Science Advances, Nandini Ramesh et al., "Using initial states to identify successful El Niño-Southern Oscillation forecasts 1 year in advance,", http://dx.doi.org/10.1126/sciadv.aeg8654" target="_blank" rel=\"noopener noreferrer\">http://dx.doi.org/10.1126/sciadv.aeg8654

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