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기상청이 지난 7년간 기상예보향상을 위해 시스템 구입 및 관측망 보강에 8000억원 이상을 쏟아부었지만, 예보의 과학성은 전혀 진전을 이루지 못하고, 여전히 경험예보에 의존하고 있다는 지적이 나왔다.
김삼화 의원실이 2010년부터 2016년까지 지난 7년간 기상선진화 12대 과제 추진예산을 분석한 결과, 기상선진화, 즉 과학예보를 위해 총 8960억원이 사용된 것으로 나타났다.
그러나 단기예보 오차는 2011년 이래 제자리걸음을 하고, 중기예보의 오차는 점점 커지고 있는 것으로 나타났다.
장마철 예보 정확도도 항상 50%를 밑돌고 있다. 2012년 52.3%, 2013년 40.1%, 2014년 27.9%, 작년 49.0%였고, 올 여름에도 40%에 그쳤다.
기상청은 이와 관련 최근 한반도 주변 기류의 이상현상이 극심해져 과거의 경험법칙들이 적용되지 않아 기상예보의 정확도가 떨어진다고 분석했다.
날씨 예보의 과학화를 위해 도입한 수치모델과 슈퍼컴퓨터가 제대로 작동하지 않고 있다는 것을 자인한 셈이라고 김 의원은 지적했다.
과학예보의 정확도는 실시간 기상 관측자료와 수치모델의 업데이트가 좌우한다.
그런데 기상청은 기상레이더 운영 및 관측 위성개발에 3192억원을 투자했는데도 정작 한반도 날씨에 가장 큰 영향을 미치는 중국 기상관측자료를 DB화하지 못하고 있다. 중국 기상을 관측할 수 있는 해상 관측망이 부족하다는 것도 큰 문제다.
또 2010년 슈퍼컴퓨터 3호기를 도입하면서 수치모델로 영국 통합모델(UM)을 도입했지만, 수치모델의 물리적 모수화 과정(업데이트)이 없어 기상예보 결과 값에 오차가 클 수밖에 없다. 기상청은 이 같은 과학예보의 결함을 20년 이상의 경력 예보관들의 경험치(보정값)를 적용한 수동예보에 의존하고 있다.
김삼화 의원실이 국회입법조사처에 의뢰한 수치모델 후진성에 대한 분석결과에 따르면, 영국 UM모델은 2010년에는 라이센스를 통해 이용하고 있기 때문에 해당 모델의 수정이나 변경을 할 수가 없었다. 2014년부터는 컨소시엄으로 통합개발을 하고 있지만, 기상청의 IT 전문성으로는 한국 기상상황을 반영해 시스템을 개선할 수 없다고 진단했다.
김삼화 의원은 “기상청은 지난 7년간 과학예보를 위해 수천억원을 투자했지만 오보의 원인을 매번 이상기후 탓으로 돌리고 있다”면서 “한국의 지형적 기후변화의 특성을 반영해 수치모델을 계속 업그레이드 할 수 있는 기상 IT인력의 전문성을 강화해야 한다”고 강조했다.
정태선 [windy@edaily.co.kr]
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