【 2021. 4. 22. / 수치모델링센터 수치모델개발과 】

※ 다음은 ‘수치예보시스템의 검증(2020년)’ 보고서의 내용 일부를 발췌한 것입니다. 자세한 내용을 원하시는 경우 위의 보고서를 참고하시기 바랍니다.

□ 전지구예보시스템의 검증 영역 (WMO 기준)

□ 전지구예보시스템의 검증 변경사항

□ 전지구예보시스템의 검증 변수 

□ 전지구예보시스템(GDAPS) 검증 결과

□ 예보시스템(전지구, 국지)별 강수 예측성능 비교

<검증방법>

기온, 고도, 풍속, 습도 등과 같이 그 값이 실수 공간에서 연속적인 변수를 연속변수형이라고 합니다. 연속변수형 예보에 대한 검증지수는 RMSE (Root Mean Squared Error)와 AC (Anomaly Correlation Coefficient) 등이 있습니다.

(1) 평균제곱근오차(Root Mean Square Error(RMSE))
예보값과 관측값의 차이를 제곱근하여 평균을 취한 값이다. 0에서 무한대까지 값을 가지며 완벽한 경우는 0의 값을 가진다. 평균제곱근오차는 편차(Deviation)에 대한 방향성을 지시하지 않는다.

(2) 이상상관(ACC, Anomaly Correlation Coefficient)
표본 평균 값 대신에 기후 평균값, C를 사용하여 예보와 관측 차이의 일치와 위상 차이를 측정한다. 이상상관은 수치예보모델의 결과를 검증하는 데 자주 사용된다. 값은 - 1에서 1 사이이며 만점은 1이다. 상관 계수와 같이 예보 평균오차에 덜 민감하며 일치성의 척도로서 좋은 도구의 하나이다.

양분예보는 강수 예보처럼 “현상에 대한 사건이 일어날 것인가?”에 대해 “예 혹은 아니요”로 표현할 수 있는 것을 말합니다. 양분예보의 검증지수는 예보와 관측에 대한 “예”와 “아니요”로 구성된 4개의 조합으로 표현됩니다.
‧ 맞힘(H, Hit): 사건이 발생할 것으로 예측, 실제로 발생
‧ 놓침(M, Miss): 사건이 발생하지 않을 것으로 예측, 실제로 발생
‧ 거짓 알림(F, False alarm): 사건이 발생할 것으로 예측, 실제로 발생하지 않음
‧ 부의 정확(C, Correct negative): 사건이 발생하지 않을 것으로 예측, 실제로 발생하지 않음

(1) 치우침(Bias Score)
평균적인 예보와 평균적인 관측간의 일치 정도를 나타내는 것이다. 범주형 예보에 대한 평균오차의 척도는 사건 예보 총수를 관측된 사건의 총수로 나눈 것이다. 값의 범위는 0에서 무한대까지이며 완벽한 예보는 1의 값을 갖는다. 1 보다 작은 값은 예보 시스템이 과소예보 경향, 1 보다 큰 경우에는 과대 예보 경향을 보인다고 말한다.

(2) 성공임계지수(CSI, Critical Success Index)
성공임계지수 혹은 Threat Score로도 불리며 정확히 예측하였던 사건 수를 예보든 관측이든 간에 사건 발생과 관련된 총수를 합하여 나눈 것이다. 값은 0에서 1의 값을 가지며, 1은 완벽한 예보를 의미한다. CSI는 사건이 발생하지 않는다고 예보하였고 실제 발생하지 않은 경우의 수(Correct negatives)에 의해 영향을 받지 않는다. 따라서 사건의 빈도수에 따라 좌우되는 경향이 있다. 또한, CSI는 무강수에 대한 정확한 예측(H)값을 고려하지 않기 때문에 강수일수가 적은 경우 정확도(Accuracy, ACC)를 의미하게 된다.