최근 몇 년간 일기예보가 그토록 부정확해진 이유는 무엇입니까?

기상예보는 단순해 보이지만 사실은 거대한 체계적 프로젝트입니다. 일기예보는 대기과학이론에 기초하고 다양한 기상탐지 방법을 바탕으로 수치예보를 핵심으로 예보관의 종합적인 판단과 분석에 의거하여 최종적으로 형성된다. "모든 링크에는 일정한 불확실성이 있으며 모든 예측 결과가 현실과 일치하는 것은 불가능합니다. 일기 예보의 정확성을 높이는 것은 여전히 ​​​​전 세계적인 문제입니다. 우선 대기 이동 이해 메커니즘에 대한 인간의 이해가 중요합니다." 여전히 제한적입니다. 흐림, 맑음, 추위와 따뜻함, 비, 눈, 바람, 서리 등 다양한 기상 조건의 발생과 변화는 모두 대기의 지속적인 움직임에 의해 발생합니다. 대기 운동의 복잡성으로 인해 과학자들은 아직 대기 운동의 미세한 구조를 실제로 설명할 수 없습니다. 둘째, 기상관측망은 아직 '무생략, 무생략'을 달성할 수 없다. 기상탐지는 지상관측소, 고고도관측소, 자동기상관측소, 레이더관측소, 기상별 등을 포괄하는 3차원 관측체계로 발전하여 관측망을 형성하고 있다. 대기의 움직임과 변화를 항상 모니터링하는 장치입니다. 그러나 이 네트워크에는 작은 물고기를 잡는 큰 그물 낚시와 마찬가지로 중소 규모의 기상 시스템에 대한 누락이 있을 수 있으므로 놓치기 쉽습니다. 또한, 관측 데이터에는 오류가 있을 수 있습니다. 예를 들어, 풍향, 풍속 관측 결과는 2분간 관측한 평균값을 기준으로 한 것이므로 일정한 오류가 있을 수 있습니다. 셋째, 수치적 기상 예측 모델은 대기 진화를 완전히 모의할 수 없습니다. 날씨의 변화는 지구 주위의 대기 운동 변화의 결과이며, 대기 운동의 변화는 유체 역학 및 열역학의 일부 법칙을 물리적으로 준수해야 합니다. 이러한 법칙은 수학 언어로 작성될 수 있고 수학 방정식으로 작성될 수 있습니다. 사람들은 고성능 컴퓨터를 사용하여 일기예보를 수학 방정식을 푸는 문제로 전환합니다. 이러한 방법을 수치적 기상예측이라고 하며, 이는 현대 기상예보의 핵심이다. 그러나 현재의 어떤 모델도 대기의 변화를 실제로 시뮬레이션할 수는 없습니다. 이는 단지 근사치일 뿐이며 오류가 있을 수 있습니다. 넷째, 예측가들 사이에는 경험과 수준의 차이가 있다. 수치모델로 계산된 예측 결과는 예측 결론으로 ​​직접 사용될 수 없습니다. 예측자는 이를 해석하고 현지 상황에 따라 수정해야 합니다. 예를 들어 베이징의 경우 북쪽에 염산(Yanshan) 산이 있고 서쪽에 태항산(Tahang Mountain)이 있기 때문에 일기예보는 지형의 영향을 고려해야 합니다. 예보관의 개인적인 경험도 복잡한 기상을 예측하고 종합적인 의사결정을 내리는 데 중요한 역할을 합니다. 일기예보는 매우 복잡한 시스템 엔지니어링입니다. 실제로 선진국에서는 부정확한 일기예보가 자주 발생한다. 2005년 미국의 폭우 예보 정확도는 22%에 불과했고, 태풍 경로 예측 오차는 103㎞에 달했다. 송잉지에(Song Yingjie)는 외국 동료들이 쓴 팜플렛을 본 적이 있는데, 그 팜플렛은 기상청 직원들에게 대중의 조롱에 맞서 심리적 균형을 유지하는 방법을 상기시켜 주었다고 말했습니다. 우리 나라의 일기예보 정확성, 정교함, 서비스 수준은 세계의 선진 수준과 여전히 큰 격차가 있습니다. 개혁개방 이후 우리 나라의 기상 산업은 큰 발전을 이루었으며 처음에는 인간-컴퓨터 대화형 정보 시스템을 구축했습니다. 수치예보 처리 시스템은 다양한 예측 기술 방식을 종합적으로 적용한 플랫폼이자 기상예보 업무 기술 시스템입니다. 적시성 예보는 기본적으로 10일 이내의 모든 기간을 포괄하며, 일일 연속 7일 기상 요소 예보 및 3일 재난 기상 예보가 전국 관측소에서 완전히 시작되었습니다. 태풍, 폭우, 강풍, 모래폭풍, 고온 등 기상재해에 대한 예보 및 경보 수준이 대폭 향상되었습니다. 10년 넘게 우리나라의 일기예보 품질평가점수 곡선은 상승 추세를 보여왔습니다. 공통 국제기준에 따르면 현재 약한 비의 예보 정확도는 60%, 호우의 예측 정확도는 20%에 가까우며 태풍의 경로 오차는 약 120㎞에 이른다. 베이징 기상대 수석 예보관은 "여러 차례 큰 오류가 있었지만 전체적으로 올해 베이징 기상대 예측의 정확성은 상대적으로 높았다"고 말했다. 그에 따르면 베이징기상대의 1~3월 24시간 기온예보(최고 및 최저기온) 정확도는 70.4%, 1월~4월 13일 24시간 비, 눈 예보 정확도는 72.2%였다. %; 1월부터 3월까지 레벨 5 이상의 24시간 바람 예측 정확도는 84.6%였습니다. 기상 전문가들도 세계의 선진 수준에 비해 우리나라 일기예보의 정확성, 정교성, 서비스 수준에서 여전히 큰 격차가 있다고 지적했다. 중앙기상대 전문가들은 우리나라의 수치예보 수준과 자주적 혁신역량에서 아직 격차가 크다고 말했다. 정교한 요소 예측의 요구를 충족할 수 있는 수치적 기상 예측 모델이 부족합니다. 모델의 예측 적시성 및 정확성은 여전히 ​​세계의 고급 모델에 비해 훨씬 뒤떨어져 있습니다. 전문적인 수치예측 모델은 주로 해외에서 수입됩니다. 데이터 동화 시스템과 선진국 사이에는 상당한 격차가 있으며, 이는 우리나라 기상 서비스의 전반적인 발전을 제한하는 중요한 요소입니다. 또한, 우리나라의 수치기상예측 상품에 대한 해석 및 적용 수준은 아직 충분히 높지 않습니다. 중대한 재난, 위기, 변덕스러운 날씨를 예측하는 능력은 분명히 충분하지 않습니다. 사회적 경제가 발전하고 국민 생활 수준이 향상됨에 따라 일기예보의 정확성과 정교성에 대한 각급 정부와 국민의 요구도 높아지고 있으며, 이로 인해 일기예보 정보에 대한 국민의 의존도가 심화되고 있습니다. 이로 인해 일기예보에 대한 사람들의 '희망'과 '실망'이 동시에 커지게 된다.