노웅래 의원, "한국형 수치예보모델 예측성능 의문"

기사입력 : 2020-10-13 15:52:49
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이미지 제공 = 노웅래의원실
[빅데이터뉴스 심준보 기자]
더불어민주당 노웅래 의원(서울 마포갑, 환경노동위원회)은 12일 기상청 국정감사에서 "한국형 수치예보모델 예측성능에 의문"이라며 데이터 축적 기간이 6개월에 불과해 40년이 넘는 미국, 유럽연합의 1/7수준이다"고 말했다.

이어 "올해 기상 오보가 잦은 이유는 '한국형 수치예보모델'이 제대로 작동하지 못한데 원인이 있다”고 지적했다.

금년 4월 현업에 적용한 한국형 수치예보모델은 전 지구 모델로 지구의 대기운동을 계산해 날씨를 예측한다.

현재는 기존 영국모델과 병행 운영하여 자체 수치예측자료를 생산하고 있으나 데이터 축적이 부족한 상황이다.

즉 한국형 수치예보모델은 데이터 축적기간이 6개월에 불과하여 미국 40년, 유럽연합 41년, 영국 29년, 일본 32년 등에 비하면 걸음마 수준이다.

수치예보모델 전문인력도 영국 270명, 미국 370명, 호주 86명, 일본 71명, 유럽중기예보센터 150명보다 훨씬 적다.

기상청은 한국형 수치예보모델 예측성능을 영국모델 대비 98.9%라고 하면서 한예보의 이상관계수 값을 0.90으로 계산하고 있다.

하지만, 2019년말 우리나라 수치예보모델의 이상관계수 값은 0.887이고 작년 기준으로 기상청이 한예보의 정확도 평가를 위해 이상관계수 값을 계산한 결과 0.861로 산출되었다.

노 의원은 "현업적용 기간이 짧고 데이터 축적이 부족한데도 한국형 수치예보모델의 예측성능을 나타내는 이상관계수 값을 0.90으로 계산한 것은 부풀리기 의혹이 짙다"면서 "더욱이 수치예보모델의 해상도와 정확도 등을 높이기 위해 금년부터 7년간 2단계 사업을 추진 예정에 있는데 기상청은 과시용 숫자놀음 하지 말고 조기에 예측성능을 높일 수 있도록 노력해야 할 것"이라고 일침을 가했다.

심준보 빅데이터뉴스 기자 news@thebigdata.co.kr
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