날씨 모델은 대기를 컴퓨터로 시뮬레이션한 것입니다.

지구 대기는 약 60마일 높이의 공기층으로, 복잡한 화학, 열역학, 유체 역학의 결과로 유체인 공기가 한 곳에서 다른 곳으로 이동합니다. 이론적으로 이러한 공기의 흐름은 충분한 데이터, 컴퓨팅 성능, 다양한 요소 간의 상호 작용을 정확하게 설명할 수 있는 방정식만 있다면 물리 및 수학 법칙을 사용하여 계산할 수 있습니다.

날씨 데이터, 컴퓨팅 성능, 대기 중 다양한 날씨 조건의 상호 작용을 시뮬레이션하는 수학 방정식은 모든 날씨 예보 모델의 세 가지 필수 요소입니다.

기상학자는 날씨 예보에 다양한 모델을 사용하는데, 이는 정확히 무엇을 예보하고자 하는지에 따라 달라집니다. 특정 지역을 대상으로 실행되는 지역 모델은 전 지구를 대상으로 하는 글로벌 모델과는 매우 다른 정보를 제공합니다. 각 날씨 모델에는 어떤 데이터를 포함할지, 어떤 수학 방정식으로 대기 현상을 가장 잘 시뮬레이션할지, 어떤 유형의 예보에 우선순위를 두는 것이 가장 중요한지 등에 대한 선택이 포함됩니다.

어떤 모델도 모든 기상 현상을 정확하게 예측할 수는 없습니다. 대신 기상학자는 예측하려는 내용을 선택하고 그 결과의 정확도가 높도록 모델을 설계합니다. 한 종류의 정확도는 다른 종류의 정확도를 희생시킬 수 있습니다. 예를 들어, 모델은 단기간 예측(최대 3일 전), 중기간 예측(3~15일 전) 또는 장기간 예측(10일~2년 전)에 대한 정확도가 높도록 설계되었으며, 각 유형에 따라 다른 선택이 필요합니다. 단기 예보를 원하는 기상학자는 대기 중 1000km 상공의 지점에서 수집한 날씨 데이터를 통합하는 중규모 모델을 사용할 수 있는데, 이 중규모 데이터는 더 정확한 단기 예보를 생성하기 때문입니다. 더 신뢰할 수 있는 장기간 예보를 위해 기상학자는 높은 고도의 대기에서 기상 관측을 제외하는 비중규모 모델을 선호할 수 있습니다.

기상학자는 항상 기존 날씨 모델을 개선하기 위해 노력하고 있으며, 날씨 연구 및 예측을 위한 새로운 컴퓨터 모델을 만들 수도 있습니다. 모델의 수학 방정식은 대기를 시뮬레이션하기 위한 것이므로 기상학자는 알고리즘을 테스트하고 조정하여 어떤 알고리즘이 가장 정확한 날씨 예보를 제공하는지 확인합니다. 이러한 공식 중 일부는 오픈 소스이고 일부는 독점적입니다.

가장 잘 알려진 두 가지 글로벌 모델은 미국 기상청의 GFS(Global Forecast System) 모델과 ECMWF(European Center for Medium-Range Weather Forecast) 모델로, 일반적으로 미국 모델과 유럽 모델로 알려져 있습니다.

GFS는 하루에 4번 업데이트되며 최대 16일까지 예측합니다. ECMWF는 하루에 2번만 업데이트되고 10일 예측을 생성하지만 GFS보다 해상도가 높으며 역사적으로 더 정확한 예측을 생성했습니다.

또 다른 잘 알려진 예측 모델은 북미 중규모 모델(NAM)로, 북미 전역을 포괄하고 61시간 예측을 생성하는 단거리 지역 모델입니다. NAM은 NOAA(National Oceanic and Atmospheric Administration)에서 운영하는 널리 사용되는 두 가지 모델인 RR 또는 RAP(Rapid Refresh) 모델과 HRRR(High Resolution Rapid Refresh)을 지원하는 오픈 소스 예측 모델인 WRF(Weather Research and Forecasting) 모델을 기반으로 합니다.

캐나다 기상 센터(CMC) 모델, 영국 기상청 모델, 독일 기상청(DWD) 모델, 호주 기상청(BoM) 모델 등 다른 날씨 모델이 있습니다. 각 모델은 서로 다른 사항에 초점을 맞추고 서로 다른 데이터를 통합하며 서로 다른 수학 방정식으로 계산하여 원하는 최상의 정확도를 생성하는 정확한 예측을 하도록 설계되었습니다. 각각 고유한 강점과 한계가 있습니다.