WeatherNext 3: 매시간 갱신되는 전 지구 AI 기상예보

기상예보를 평가할 때는 해상도뿐 아니라 최신 관측을 얼마나 빠르게 반영하는지도 살펴봐야 한다. WeatherNext 3는 실시간 정지궤도 위성 모자이크 데이터를 수집해 매시간 예보를 갱신하는 전 지구 AI 기상예보 모델이다. Google DeepMind와 Google Research가 공동 개발했으며, 출시 시점은 2026년 8월로 명시돼 있다.¹

최신 관측과 지상 측정값을 함께 학습한다

WeatherNext 3의 입력에는 실시간 정지궤도 위성 모자이크와 ECMWF HRES 분석 자료가 포함된다. 학습에는 ERA5·HRES-fc0, IMERG 강수 자료, 기상관측소 관측값, 정지궤도 위성 모자이크가 사용됐다.¹

주목할 부분은 기상관측소 전용 출력 헤드다. 이 출력 헤드는 재분석 격자만 사용하는 대신 기상관측소의 원시 지상 관측값을 직접 학습한다. 이를 통해 해안이나 산악 지형처럼 짧은 거리에서도 기온과 습도가 달라질 수 있는 지역의 관측 특성을 반영한다.

모델은 Functional Generative Network(FGN) 메시 트랜스포머 아키텍처를 사용하며, 앙상블은 64개 멤버로 구성된다.¹ 따라서 단일 예측값만 보는 대신 여러 가능한 기상 전개를 바탕으로 불확실성을 함께 판단할 수 있다.

‘전 세계 5km 예보’의 범위를 구분해야 한다

WeatherNext 3의 해상도는 변수에 따라 다르다. 5km급 관측소 출력은 2m 기온과 2m 이슬점 온도를 제공한다. 반면 바람·기압·강수·구름·일사량 같은 격자형 지표면 변수는 약 10km, 3차원 대기 변수는 13개 기압면에서 약 25km 해상도로 제공된다.¹

갱신 주기와 예보 기간도 구분할 필요가 있다. 예보는 매시간 갱신되지만, 6시간 간격의 주요 실행은 최대 15일까지 예측하고 그 사이의 시간별 실행은 48시간 예보를 제공한다.¹ 실무에서는 최신 기상 변화에 대응할 때 시간별 실행을 확인하고, 중기 계획에는 주요 실행을 참고하는 방식이 적합하다.

활용할 때 확인할 세 가지 기준

WeatherNext 3를 이해할 때는 다음 세 요소를 함께 봐야 한다.

1. 관측 반영 속도: 실시간 위성 모자이크를 입력받아 매시간 예보를 갱신한다.

2. 변수별 해상도: 모든 변수가 5km로 제공되는 것은 아니며, 출력 종류에 따라 약 5km·10km·25km로 나뉜다.

3. 불확실성 표현: 64개 앙상블 멤버를 통해 하나의 단정적인 결과보다 가능한 예보 범위를 제시한다.

예보 결과는 Google 검색, Gemini, Maps에서 제공되며 BigQuery, Earth Engine, Google Cloud Storage에서도 활용할 수 있다.²

요약

WeatherNext 3는 단순히 더 촘촘한 예보 지도를 제공하는 모델이 아니라, 최신 위성 관측의 빠른 반영과 변수별 상세도, 앙상블 기반 불확실성 표현을 결합한 전 지구 AI 기상예보 모델이다. 다만 실험적 AI 시스템인 만큼 재난이나 안전과 관련된 판단에서는 단독으로 의존하지 말고 국가 기상기관의 공식 특보를 우선해야 한다.¹

¹WeatherNext 3

²Introducing WeatherNext 3, our most advanced and accurate global weather AI model