미세먼지 예보를 보다 보면 “오늘 좋다고 했는데 왜 갑자기 나쁨이지?”, “앱마다 예보가 다르네?”라는 경험을 자주 하게 됩니다. 미세먼지 예보는 단순한 수치계산이 아니라, 기상 변화·대기 이동·화학 반응을 모두 고려해야 하는 복잡한 과정입니다. 이번 글에서는 예보가 어떻게 만들어지는지, 왜 때때로 달라지는지 과학적으로 풀어보겠습니다.
1. 미세먼지 예보는 ‘대기질 모델’로 만들어진다
기상 예보가 시뮬레이션을 활용하듯, 미세먼지 예보도 대기질 예측 모델을 기반으로 만들어집니다. 대표 모델은 다음과 같습니다.
- CAMS 모델 – 유럽연합의 글로벌 대기 모델
- WRF-Chem – 기상 흐름과 화학 반응을 동시에 계산
- CMAQ – 국내에서 가장 널리 사용하는 예측 시스템
이 모델들은 대기 중 오염물질의 이동 경로, 생성·소멸 과정, 바람·기온 변화 등을 수치 계산해 미래 농도를 예측합니다.
2. 입력되는 정보는 매우 다양하다
예보 정확도를 높이기 위해 다양한 데이터가 모델에 입력됩니다.
- 국내·국외 측정소 자료
- 위성 관측 데이터
- 기상 예측 자료(바람, 기압, 온도)
- 공장·자동차 배출량 통계
- 황사 발생 가능성 정보
이런 데이터를 종합해 모델은 “내일, 특정 지역에서 어떤 미세먼지가 얼마나 이동하고 쌓일지”를 계산합니다.
3. 그럼에도 예보가 달라지는 이유
많은 사람들이 궁금해하는 부분입니다. 미세먼지 예보는 기상 예보보다 변동성이 훨씬 큽니다. 이유는 다음과 같습니다.
① 대기 흐름 변화가 매우 민감하다
바람 방향이 10~20도만 달라져도 미세먼지 이동 경로가 크게 바뀌어 예보 정확도가 흔들릴 수 있습니다.
② 인위적 배출량은 정확히 예측하기 어렵다
공장 가동률, 차량 혼잡도 등은 고정된 값이 아니기 때문에 실제 상황과 차이가 발생할 수 있습니다.
③ 황사·2차 생성물은 갑작스럽게 증가할 수 있다
특히 2차 미세먼지는 대기 중 화학반응으로 만들어지므로, 기온·햇빛 변화에 따라 급격히 증가할 때가 있습니다.
4. 앱마다 예보가 다른 이유는 무엇일까?
같은 날인데 앱마다 예보가 다른 경우가 많은데, 이는 각 앱이 참조하는 모델이 서로 다르기 때문입니다.
- 국내 환경부 모델 기반
- 미국 EPA 모델 기반
- 유럽 CAMS 모델 기반
또한 어떤 앱은 1시간 단위 예측을, 어떤 앱은 24시간 평균을 기준으로 표시해 차이가 생길 수 있습니다.
5. 미세먼지 예보를 해석하는 올바른 방법
예보는 절대적인 값이 아니라 “가능성이 높은 기상 시나리오”라고 이해해야 합니다.
따라서 다음과 같은 방식으로 활용하는 것이 가장 좋습니다.
- 예보가 ‘나쁨’이면 외출 계획을 미리 조정
- 좋음·보통 단계라도 민감군은 대비
- 다른 앱에서 공통적으로 ‘나쁨’ 표시될 경우 더 정확하다고 판단
여러 모델에서 동일하게 나쁜 예측을 하는 경우는 실제로도 나쁠 가능성이 높습니다.
마무리하며
오늘은 미세먼지 예보가 만들어지는 과정과 예보 차이가 오래도록 발생하는 이유를 살펴보았습니다. 다음 7편에서는 미세먼지와 초미세먼지를 줄이기 위해 전 세계가 어떤 기술을 개발하고 있는지 흥미로운 최신 과학 기술을 소개해드리겠습니다.
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