일기예보가 매번 틀리는 이유는 뭘까요?

여행을 계획하고 희망하며 일기예보를 주시합니다. 그러나 오랫동안 기다려온 휴가는 초대받지 않은 손님-악천후로 인해 망쳐졌습니다. 일기 예보는 주말에 "대부분 맑을 것"이라고 보장했지만 비가 자주 예보에 신경 쓰지 않는다는 어려운 방법을 발견했습니다.

의심의 여지없이 모든 사람은 "예상으로 인해 계획이 망쳤다"는 이야기에 대한 자신의 버전이 있습니다. 그러나 왜 우리의 일기 예보는 짜증나게 정확하지 않습니까? 세상의 모든 놀라운 기술에도 불구하고 날씨를 예측하기가 여전히 어려운 이유는 무엇입니까?

일기 예보는 얼마나 정확합니까?

일기예보는 종종 틀리지만, 생각만큼 자주 틀리지는 않습니다. 우리는 주로 무엇이 잘못되고 있는지에 초점을 맞추는 경향이 있으므로 예측이 항상 정확하지 않은 것처럼 보입니다. 5일 간의 예측은 실제로 매우 정확합니다. 예측은 시간의 약 90%가 정확합니다. 7일 예측의 경우 그 수치는 약 80%로 떨어집니다. 그러나 더 많은 날을 추가하면 불확실성이 증가할 수밖에 없습니다.

10일 예측의 경우 모든 것이 제대로 될 확률이 약 50/50입니다. 따라서 자신의 위험과 위험을 감수하고 그러한 예측을 신뢰하십시오. 오늘날 이 수치도 이전보다 훨씬 좋습니다. 오늘날의 5일 예보는 1980년의 1일 예보만큼 정확합니다.

일기 예보는 어떻게 작동합니까?

일기 예보는 많은 데이터, 수학적 모델 및 계산을 포함하는 복잡한 프로세스입니다. 위성과 같은 다양한 소스에서 많은 데이터가 축적되고 분석됩니다. 강력한 컴퓨터는 이 데이터를 사용하여 예측합니다.

수치 분석을 사용하여 날씨를 예측하는 아이디어는 1920년대 Lewis Fry Richardson의 작업에서 시작되었습니다. 나중에 슈퍼컴퓨터의 도움으로 이것은 보다 실용적인 접근 방식이 되었습니다. 어떤 지점에서 대기의 상태를 결정하고 예측을 하려면 몇 가지 다른 변수를 고려해야 합니다. 그들은 바람, 온도, 압력 및 기타 매개변수를 다룹니다. 변수는 수학적 모델에서 사용할 수 있는 초기 조건으로 사용됩니다. 모델은 과거 데이터의 패턴과 전형적인 날씨 패턴을 기반으로 개발됩니다.

데이터 수집 및 컴퓨팅 성능의 발전은 현대 예측이 왜 그렇게 극적으로 개선되었는지 설명하는 데 도움이 됩니다.

일기 예보가 정확하지 않은 이유는 무엇입니까?

그렇다면 어떤 경우에 문제가 발생합니까? 우리는 내일의 날씨를 결정하기 위해 오늘의 날씨를 사용합니다. 이 과정과 관련된 수많은 변수 때문에 날씨를 예측하기 어려운 경우가 많습니다.

로렌츠 실험

혼돈 이론의 공식화로 이어진 것은 날씨 예측 실험이었다. 1961년 Edward Lorenz는 정확한 일기 예보 모델을 만들려고 했습니다. 그는 날씨를 예측하기 위해 다양한 대기 변수를 나타내는 값을 컴퓨터에 입력했습니다.

이 실험에서 그는 아주 우연히 무언가를 발견했습니다. 그가 소수점 이하 세 자리까지 값을 줄였을 때(소수점 여섯 자리가 있던 원본과 비교하여) 그는 완전히 다른 결과를 산출했습니다. 초기 조건에서 1000분의 1 미만의 오차는 서로 관련이 없는 것처럼 보이는 예측을 생성했습니다.

혼돈 이론은 초기 조건에 극도로 민감한 시스템을 설명합니다. 날씨는 혼란스러운 시스템이기 때문에 예측할 수 없습니다.

초기 조건이 거의 동일한 두 개의 혼돈 시스템을 보면 매우 짧은 시간에 이 "거의"(작은 변동)가 시스템 상태의 거대한 변동으로 성장합니다. 매우 유사해 보이는 두 가지 다른 예보가 완전히 다른 기상 조건으로 빠르게 바뀔 수 있습니다.

완벽은 불가능하다

날씨 상태를 결정하는 모든 변수를 고려할 수는 없습니다. 우리는 또한 그것들을 완벽한 정확도로 결정할 수 없습니다. 이론적으로 둘 다 할 수 있다면 그때서야 ​​100% 정확도로 날씨를 예측할 수 있는 시스템을 가질 수 있습니다.

그러나 슬프게도 이것은 불가능합니다. 우리는 더 많은 데이터를 수집하고 데이터의 정확성을 향상시킬 수 있습니다. 우리는 더 나은 슈퍼컴퓨터를 사용하고 대기 이미지의 해상도를 향상시킬 수 있지만 대기를 통해 모든 분자와 궤적을 매핑하는 것은 불가능합니다. 그러므로 우리의 데이터는 항상 불완전할 것이고 결과는 적어도 약간의 오차는 있을 것입니다. 최종 결과를 왜곡할 수 있는 수많은 가정이 항상 존재합니다.

진전

우리는 종종 우리를 오도하는 일기 예보와 기상학자를 꾸짖지만, 이제부터는 조금 느슨하게 합시다. 그들은 정말 최선을 다합니다. 날씨는 예측하기 매우 어렵습니다! 또한 우리가 결정할 수 없는 것으로 날씨를 무시한다는 의미는 아닙니다. 분명히, 예측은 항상 해가 갈수록 더 좋아집니다.

이를 가장 잘 상기시키는 것 중 하나는 한때 수천 명의 목숨을 앗아갔던 허리케인으로 인해 지금은 사망자가 훨씬 적다는 것입니다. 일기 예보는 결코 완벽한 과학이 될 수 없지만 매우 중요한 과학이며 발전은 점점 더 좋아질 것임을 보여줍니다!