기상청 예보는 왜 자주 틀릴까

기상청 예보가 틀리면 짜증이 나기도 하지만, 사실 예보가 빗나가는 데에는 과학적·지리적·환경적인 복합적인 이유가 있습니다. 2026년 현재의 관점에서 그 이유를 정리해 드릴게요.

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1. 한반도 특유의 '지옥 난이도' 지형

우리나라는 예보관들 사이에서 '예보 난이도 최상'으로 꼽히는 지역입니다.

• 삼면이 바다: 수증기의 공급이 매우 유동적입니다. 바다 위는 관측 장비를 촘촘히 설치하기 어려워 데이터 공백이 생기기 쉽습니다.
• 복잡한 산악 지형: 국토의 70%가 산이라 공기의 흐름이 산을 넘으며 급격히 변합니다. 아주 좁은 지역에만 비를 뿌리는 '국지성 호우'가 잦은 이유입니다.
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2. 기후 위기로 인한 '예측 불가능성' 증가

과거의 기상 데이터는 통계적으로 미래를 예측하는 중요한 지표였습니다. 하지만 최근 지구 온난화와 이상 기후로 인해 과거의 패턴이 무너지고 있습니다.

• 기록 경신: "수십 년 만에 처음"인 현상이 매년 발생하면서 기존 수치예보 모델이 이를 따라가지 못하는 경우가 생깁니다.
• 변동폭 확대: 기온이 갑자기 치솟거나, 좁은 지역에 폭포수 같은 비가 쏟아지는 현상이 더 잦아지고 예측 시간도 짧아지고 있습니다.
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3. 기술적 한계 (수치예보 모델과 격자)

기상청은 '슈퍼컴퓨터'를 이용해 지구를 작은 격자로 나누어 계산합니다.

• 격자의 크기: 현재 기술로는 약 수 km 단위로 격자를 나누는데, 이 격자보다 작은 크기(예: 특정 동네)에서 발생하는 기상 현상은 계산에서 누락될 가능성이 있습니다.
• 초기값 오차: 나비효과처럼, 아주 미세한 관측 오차가 시간이 지나면서 거대한 예보 틀림으로 이어집니다.
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4. 2026년 현재 기상청의 대응

기상청도 이런 문제를 해결하기 위해 여러 노력을 기울이고 있습니다.

• KIM(한국형 수치예보모델) 고도화: 우리 지형에 특화된 독자 모델을 지속적으로 개선하여 2026년까지 더 정밀한 고해상도 모델을 개발 중입니다.
• AI 예보 도입: 최근에는 과거 데이터를 학습한 AI가 수치 모델보다 단기 강수 예측에서 더 높은 정확도를 보이기도 하여, AI와 인간 예보관의 협업이 강화되고 있습니다.

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요약하자면, 기상청이 못해서라기보다는 기후 변화로 인해 "날씨가 예전보다 훨씬 더 괴팍해졌기 때문"이라고 볼 수 있습니다.