![2024년 허리케인으로 인해 가로수가 쓰러지고 주택이 파손된 해안가 마을의 모습. [사진 = 코리아비즈니스리뷰 DB]](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fepzvqcvbpcduaglyoici.supabase.co%2Fstorage%2Fv1%2Fobject%2Fpublic%2Fnews-images%2Flegacy-cgi%2F2025%2F09%2F16%2F1757988314_76307.jpg&w=1200&q=75)
2024년 대서양 허리케인 시즌은 기상학계와 일반 대중 모두에게 큰 의문을 남겼다.
미국 국립해양대기청(NOAA)과 콜로라도 주립대학교(CSU) 등 주요 기상 예측 기관들은 기록적인 해수면 온도 상승과 라니냐 현상 발달을 근거로 역대 가장 강력하고 활발한 시즌이 될 것이라 경고했다.
그러나 시즌이 끝난 시점에서 돌아보면, 대서양은 예상과 달리 상대적으로 조용했다. 이처럼 허리케인 예측이 크게 빗나갔던 배경에는 어떤 요인들이 있었을까? 이번 기사에서는 지난 시즌의 예측 오류를 분석하고, 기후변화와 인공지능(AI) 기술이 허리케인 예보에 미친 영향을 심층적으로 짚어본다.
2024년 허리케인 예보, AI(인공지능)와 기존 모델의 격돌 속 한계 노출
전통적 기상 예보 모델의 구조적 문제점
2024년 시즌 전까지 허리케인 예보는 주로 위성과 항공기 등에서 수집된 방대한 데이터를 기반으로 슈퍼컴퓨터를 활용한 물리 기반 모델에 의존했다.
이러한 방식은 예측 업데이트에 많은 시간이 소요될 뿐만 아니라, 특히 허리케인의 강도 변화 예측에 취약하다는 한계를 노출했다. 허리케인 내부의 복잡한 대기 역학을 완벽하게 반영하지 못했기 때문이다.
AI(인공지능) 기반 예측 모델의 등장과 도전
지난 시즌에는 구글의 '그래프캐스트'나 화웨이의 '팡구웨더'와 같은 AI(인공지능) 기반 예측 모델이 본격적으로 활용되기 시작했다.