딥러닝 기반 기후 시스템 모델 'FengShun-CSM' : 60일 예측의 혁신

중국과학원 연구진이 개발한 AI 기반 기후 시스템 모델 FengShun-CSM은 60일 예측 정확도에서 기존 ECMWF S2S 모델을 능가하며, 특히 강수 및 극한 기상 현상 예측에 뛰어난 성능을 보였습니다. 이는 AI 기반 기후 모델링의 새로운 가능성을 열었습니다.

기후 시스템 모델(CSM)은 대기, 해양, 육지, 빙권 간의 상호 작용을 통합하여 기후 역학을 해석하고 예측 능력을 향상시키는 데 중요한 도구로 자리 잡았습니다. 최근 인공지능(AI) 기반 기상 모델링의 발전은 단일 영역 시스템 및 부분적으로 결합된 시스템에서 놀라운 성공을 거두었습니다. 그러나 대기-해양-육지-해빙 상호 작용을 포괄하는 완전 결합 AI 기반 기후 시스템 모델의 개발은 여전히 해결되지 않은 과제였습니다.

중국과학원 연구팀의 쾌거: 주저자인 Zhou Chenguang을 포함한 11명의 연구자들은 이러한 난제를 극복하고, 29개 주요 변수에 대한 60일 예측을 제공하는 AI 기반 CSM 모델인 FengShun-CSM을 개발하는 쾌거를 이루었습니다. 이 모델은 대기, 해양, 육지, 빙권 영역을 모두 아우릅니다.

기존 모델 뛰어넘는 성능: FengShun-CSM은 유럽중기예보센터(ECMWF)의 계절예측(S2S) 모델을 능가하는 성능을 보여주었습니다. 특히 강수, 지표면, 해양 요소 예측에서 그 우수성이 두드러집니다. 이는 계절 내 변동성 모드, 특히 매든-줄리안 진동(MJO)의 개선된 표현 덕분입니다.

극한 기상 현상 예측 가능성: 더욱 놀라운 것은 FengShun-CSM이 60일 예측 기간 동안 극한 기상 현상을 예측하는 상당한 잠재력을 보여준다는 점입니다. 이러한 획기적인 성과는 기상 재해 완화, 해양 생태계 보존, 농업 생산성 향상 등 다양한 분야에 적용될 수 있습니다.

새로운 기후 모델링 패러다임 제시: FengShun-CSM의 성공은 기계 학습 기술을 통해 AI 기반 CSM을 개발할 수 있는 가능성을 입증했습니다. 이는 차세대 지구 시스템 모델링을 위한 혁신적인 패러다임을 제시하는 중요한 이정표입니다. AI 기반 기후 예측 기술의 발전은 더욱 정확하고 신뢰할 수 있는 기후 예측을 가능하게 하여, 기후 변화 대응 및 지속 가능한 발전에 크게 기여할 것으로 기대됩니다. 앞으로 FengShun-CSM의 지속적인 발전과 다양한 분야의 적용을 통해 기후 예측 기술의 새로운 지평이 열릴 것으로 예상됩니다.