A comparative evaluation of Bayesian inference, fuzzy time series, and adaptive neuro-fuzzy inference systems for predicting the intensity of concurrent drought-pluvial events
본 연구는 시놉틱 예측 변수를 사용하여 동시 발생 가뭄-폭우 사건의 강도를 예측하기 위해 베이지안 추론, 퍼지 시계열, 그리고 적응형 신경-퍼지 추론 시스템을 평가하였으며, 해당 모델들이 사건의 이봉 분포를 포착하지 못함에 따라 단순 지속성 또는 기후학적 기준치를 능가하지 못한다는 점을 발견하였고, 궁극적으로 CDPE 강도는 동시 발생 월간 시놉틱 상태로부터 매우 약하게 예측 가능하다는 결론을 내렸다.
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날씨는 대륙 전체에 걸쳐 균일한 경우가 드뭅니다. 한 지역이 폭염 아래에서 달궈지는 동안, 다른 지역은 폭우로 물에 잠길 수도 있습니다. 때로는 이러한 극단적인 현상들이 동시에 발생하여, 한 달 안에 심각한 가뭄과 심각한 홍수가 바로 옆에 붙어 있는 기이하고 강력한 패턴을 만들어내기도 합니다. 과학자들은 이를 '동시 가뭄-플루비알(concurrent drought-pluvial) 사건'이라고 부릅니다. 이는 복잡한 대기 변화에 의해 유발되어 미국 전역에 걸쳐 뻗어 있는 공간적 시소이자, 건조-습윤 쌍극자(dry-wet dipole)입니다. 이러한 사건이 어떻게 형성되는지, 그리고 그 강도를 예측할 수 있는지 이해하는 것은 수자원을 관리하고 재난에 대비하는 데 매우 중요합니다. 하지만 대기는 혼돈스러운 시스템이며, 이러한 특정한 동시 극단 현상을 예측하는 것은 어려운 일로 증명되었습니다. 연구자들은 종종 이 혼돈 속에서 패턴을 찾아내어 신호와 소음을 구별하기 위해 고급 컴퓨터 모델에 의존하곤 합니다. 질문은 여전히 남아 있습니다. 현대의 통계적 도구들이 실제로 이 상반되는 기상 극단의 강도를 예견할 수 있을까요, 아니면 이들은 단순히 너무 예측 불가능한 것일까요?
한 연구자가 세 가지 다른 유형의 컴퓨터 모델을 시험에 부침으로써 이 질문을 테스트하고자 했습니다. 그들은 미국 본토에서 발생한 52개의 이러한 건조-습윤 사건들에 집중했습니다. 각 사건의 강도를 측정하기 위해, 그들은 가장 건조한 지점과 가장 습한 지점 사이의 차이를 보았으며, 강수량과 지표면으로부터의 증발량을 모두 고려하는 표준 점수를 사용했습니다. 연구자는 두 개의 서로 다른 글로벌 기상 데이터베이스에서 추출한 기온, 습도, 풍향, 풍속을 포함한 7가지 대기 단서를 각 모델에 입력했습니다. 그들은 데이터 소스나 고도가 결과에 영향을 미치는지 확인하기 위해 지표면부터 낮은 하늘까지 대기의 세 가지 높이에서 모델을 테스트했습니다. 목표는 간단했습니다. 이 모델들이 단순히 평균값을 추측하거나 전월의 날씨가 유지될 것이라고 가정하는 것보다, 주어진 달의 건조-습의 대비가 얼마나 강할지를 더 잘 예측할 수 있는가였습니다.
결과는 낙담스러웠습니다. 어떤 데이터를 사용하든 혹은 어느 높이를 살펴보든, 세 가지 모델 중 그 어떤 것도 가장 단순한 추측보다 확실히 나은 성능을 보여주지 못했습니다. 사실, 가장 성공적인 예측기는 복잡한 알고리즘이 아니라, 날씨가 지난달과 매우 유사할 것이라는 기본적인 가정이었습니다. 연구자가 모델의 예측치를 실제 사건과 비교했을 때, 가장 정교한 방법들이 현상의 진정한 본질을 포착하는 데 실패했다는 것을 발견했습니다. 확률과 신경망에 의una하는 두 모델은 안전한 선택을 하는 경향이 있었습니다. 실제로 일어난 극심한 건조 또는 극심한 습윤 조건을 예측하는 대신, 이들은 지속적으로 중간값에 가까운 값을 추측하며, 자신들이 예측해야 할 바로 그 극단적인 값들을 효과적으로 뭉개버렸습니다. 불확실성을 처리하기 위해 퍼지 논리(fuzzy logic)를 사용하는 세 번째 모델은 극단을 포함한 더 넓은 범위의 결과를 예측해내기는 했지만, 그 추측값이 너무 흩어져 있고 부정확하여 전체적인 오차율은 평균을 고수했던 모델들과 마찬가지로 높았습니다.
연구는 또한 모델들이 데이터로부터 무엇을 '학습'하고 있는지도 살펴보았습니다. 비록 모델들이 강도를 정확하게 예측하는 데는 실패했지만, 어떤 대기 요소가 가장 중요한지에 대해서는 서로 의견이 일치했습니다. 확률 기반 모델과 신경망 모델 모두 남-북 방향의 바람 패턴과 그 방향으로의 수분 이동에 가장 큰 가중치를 두었습니다. 이는 물리적으로 타당한데, 이러한 사건들이 흔히 습한 지역에서 건조한 지역으로, 혹은 그 반대로 수분을 이동시키는 공기의 흐름에 의해 조직되기 때문입니다. 모델들은 올바른 재료를 식별해냈지만, 그것들을 결합하여 최종 결과에 대한 정확한 예측을 만들어내지는 못했습니다. 이는 마치 요리사가 스튜의 주요 향신료를 정확히 식별했으나, 최종적인 맛은 맞히지 못하는 것과 같습니다. 연구자는 단 한 달의 기상 스냅샷에 담긴 정보만으로는 건조-습윤 대비가 얼마나 강렬할지를 결정하기에 충분하지 않다는 것을 발견했습니다.
연구자는 이러한 동시 가뭄과 홍수의 강도를 예측하는 것이 예상보다 훨씬 더 어렵다고 결론지었습니다. 데이터가 어떻게 행동해야 하는지에 대한 가정을 거의 하지 않는 그들이 테스트한 모델들은, 현실의 격렬한 변화를 포착하기보다는 평균을 향해 붕괴되었습니다. 모델들이 남-북 수분 수송이 핵심 동력이라는 점을 올바르게 식별했음에도 불구하고, 이 지식은 유용한 예보로 이어지지 않았습니다. 이 연구는 예측을 개선하기 위해서 과학자들이 사건이 발생하는 해당 월뿐만 아니라 그 전 몇 달간의 기상 패턴을 살펴봐야 하며, 계절별로 별도의 모델을 구축해야 할 수도 있음을 시사합니다. 현재로서는, 이러한 극적인 건조-습윤 쌍극자의 강도는 발생 당시의 대기 상태로부터 아주 약하게만 예측 가능할 뿐입니다.
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