국회의원  朱 永 順

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2014.10.10(금)

기상청 국정감사 보도자료

1.태풍 예보, 같은 태풍 놓고 한·미·일 위치 차이 최대 272km

1-1.태풍 예보 時, 실황분석과 베스트트랙 위치 차이 최대 94km

2.기상감정사 면허 발급, 지난 5년 동안 ‘ 0건 ’

3.예보정확도, 비오냐, 안오냐 10번 중 4번 틀려, 최고최저기온 1.4도 오차나

1. 태풍 예보, 같은 태풍 놓고 한·미·일 위치 차이 최대 272km

태풍 예보에서 말하는 현재 태풍의 위치가 한국․미국․일본의 태풍 센터에 따라 최대 272km나 차이 나는 것으로 밝혀졌다.

국회 환경노동위원회 소속 새누리당 주영순 의원이 기상청 국가태풍센터에 받은 2010년부터 2013년까지 지난 4년 동안 한국에 영향을 미친 14개 태풍에 대한 위치 분석 결과, 한국·미국·일본의 주요 태풍 센터가 같은 태풍에 대해 발표(실황분석)한 위치 차이가 최소 6km에서 최대 272km까지 나타났다.

2010년 태풍 덴무에 대해서 한국과 일본의 태풍 센터가 각각 분석한 위치는 최대 112km나 차이 났고, 2011년 태풍 메아리에 대해서 한국과 미국의 태풍 센터가 분석한 위치는 최대 272km나 차이 났다. 같은 태풍을 분석하는데도 센터별로 태풍의 위치가 위경도 1도 이상이나 차이 나는 것이다.

예를 들어 한국에서는 “현재 태풍은 부산을 지나고 있다”고 예보하지만, 같은 태풍을 두고 일본에서는 “현재 태풍은 한국 목포를 지나고 있다”고 약 270km 정도 차이 나게 예보할 수 있다. 둘 중 어떤 게 더 정확하게 위치를 분석하고 있는 것인지는 알 수 없다. 따라서 태풍 예보를 듣고 움직이는 사람에게 혼란을 주는 경우가 종종 생긴다.

태풍의 위치를 분석하는 데 태풍 발생 시기, 진화 단계, 이상 진로 등 여러 요인이 있다. 태풍의 위치를 결정하는데 자료를 보는 예보관의 주관적인 판단이 크게 영향을 미친다. 같은 태풍을 놓고도 분석 기관의 특성이나, 예보관에 따라 위치가 달라질 수 있다는 말이다.

주 의원은 “미국 태풍 센터(JTWC)는 이런 태풍 위치의 불확실성에 인해 상황에 따라 위치가 다르다는 것을 인식하고 최근 5년간 태풍의 위치 분석을 낸 베스트트랙과 현재 태풍의 위치 분석과 차이를 계산해 태풍예보문에 표시하고 있다”며 “우리나라도 불확실성을 줄이도록 태풍 당싱 실황분석에 따른 예보에 오차 가능성을 표시하는 방안을 도입해야 할 것이다”고 말했다.

또, 주 의원은 “태풍 예보에 무엇보다 기상청 예보관의 자료 분석력 및 판단력이 중요하게 작용한다”며 “담당 예보관은 화재 현장에 투입되는 소방관 같은 사명감을 가지고 예보에 임하도록 부탁한다”고 말했다.

<표> 센터별 태풍 위치 분석 차이

주1. 세계기상통신망으로 공유한국(국가태풍센터), 일본(Regional Specialized Meterological Center), 미국(Joint Typhoon Warning Center)

자료 : 기상청 국가태풍센터

태풍			평균(km)			최댓값(km)
	년	이름	한-일	한-미	일-미	한-일	한-미	일-미
1	‘10	덴무	22.0	32.1	26.6	112.3	89.2	56.4
2	‘10	곤파스	10.1	19.8	21.3	33.4	78.5	78.5
3	‘10	말로	24.0	62.9	76.1	91.1	149.9	165.6
4	‘11	메아리	27.3	84.9	73.0	80.3	272.1	272.1
5	‘11	무이파	10.7	29.1	29.7	59.1	170.4	181.7
6	‘11	탈라스	13.1	24.5	25.6	45.6	52.2	60.4
7	‘12	카눈	13.9	24.6	19.3	29.6	45.7	34.7
8	‘12	담레이	19.0	25.8	32.2	44.5	110	110.6
9	‘12	덴빈	16.2	25.2	23.4	103.8	103.8	93.9
10	‘12	볼라벤	14.8	28.0	26.8	146	110.7	80.2
11	‘12	산바	6.6	16.6	17.2	45	91.6	119.5
12	‘13	리피	25.4	63.6	66.5	64.0	124.1	124.1
13	‘13	콩레이	19.0	27.4	25.9	67.5	56.6	63.7
14	‘13	다나스	9.3	17.1	16.2	33.4	33.7	48.3
평 균			16.5	34.4	34.3	68.3	106.3	106.4

1-1. 태풍 예보 時, 실황분석과 이후 다시 점검한 베스트트랙의 위치 차이 최대 94km

태풍이 한반도를 지나갈 당시 예보 한 실황분석과 태풍이 지나간 뒤 다시 점검해본 베스트트랙의 위치가 최대 94km나 차이 나는 것으로 밝혀졌다.

국회 환경노동위원회 소속 새누리당 주영순 의원이 기상청 국가태풍센터에 받은 <태풍 예보 관련 베스트트랙과 실황분석의 차이>에 따르면 2013년 한반도에 영향을 미친 태풍 3개 리피, 콩레이, 다나스에 대한 예보 당시 위치(실황분석)와 베스트트랙이 각각 최대 94km, 57km, 70km나 차이 난 것으로 나타났다.

예보할 때 실황분석과 이후 점검한 베스트트랙의 위치는 2013년 제4호 태풍 리피는 평균 31km, 최대 94km나 차이 났고, 제15호 태풍 콩레이는 평균 24km, 최대 57km 차이 났고, 제24호 태풍 다나스는 평균 14km, 최대 70km 차이 났다. 평균값과 최대값으로 비교하면 태풍 리피에 대해 예보한 실황분석의 위치 차이가 가장 컸고, 태풍 콩레이가 가장 적었다.

예를 들어 태풍 리피가 한반도에 있었을 당시 기상청은 “현재 태풍은 목포를 지나고 있다”고 예보하고 있지만 사실 목포에서 약 94km 정도 떨어진 다른 곳에 태풍이 있었던 것이다. 따라서 태풍 예보를 듣고 움직이는 사람에게 혼란을 주는 경우가 종종 생긴다.

주 의원은  “태풍 실황분석과 베스트트랙 역시 차이가 발생한다”며 “기상청은 베스트트랙을 조속히 도입해 베스트트랙 자료를 축적해서 오차 범위를 줄일 수 있도록 해야 한다”고 말했다.

베스트트랙은 태풍이 지나간 뒤 당시 실황 예보에 관련된 자료를 추가 수집후 다시 분석해서 태풍의 위치, 강도 및 강풍 반경을 다시 갱신한 값이다. 기상청은 최근 위성, 레이더 등 관측 환경이 발전하면서 우리나라도 자체 베스트트랙을 생산하기 위해 체계를 구축 중이다. 예비단계로 올해 지난해 우리나라에 영향을 미친 3개 태풍에 대한 베스트트랙을 시험적으로 생산했고, 2016년부터 모든 태풍사례에 대한 베스트트랙 생산에 들어간다.

<표> 베스트트랙과 실황분석의 차이(2013년 태풍 3개)

(단위:km)

	리피(제4호)	콩레이(제15호)	다나스(제24호)
평균	31	24	14
최대값	94	57	70
표준편차	27	18	16
자료 : 기상청 국가태풍센터

*참고. 미국과 일본의 베스트트랙과 실황분석의 차이

(단위:km)

	리피(제4호)		콩레이(제15호)		다나스(제24호)
	미국	일본	미국	일본	미국	일본
평균	40	17	21	9	14	7
최대값	57	94	70	33	24	64
표준편차	13	29	20	12	7	17
자료 : 기상청 국가태풍센터

2. 기상감정사 면허 발급, 지난 5년 동안 ‘0건’

기상청의 대표적 면허 사업인 기상예보사·기상감정사 발급이 저조한 것으로 나타났다.

국회 환경노동위원회 소속 새누리당 주영순 의원이 기상청에서 받은 <기상 관련 면허 발급 내역>에 따르면 지난 5년 동안 기상감정사 면허 발급이 0건으로, 단 한 건도 발급하지 못했다.

최초 면허발급일인 2009년 7건, 2010년 82건, 2011년 63건, 2012년 46건, 2013년 26건으로, 5년 동안 기상예보사는 224건으로 연간 평균 45건을 발급했다. 같은 기간 기상감정사 면허는 단 한 건도 발급하지 못했다.

특히, 지난 2010년, 2013년 기상기사 자격증 소지자를 대상으로 관련 면허를 받기 위한 교육을 희망하는 인원이 2010년 4명, 2013년 179명(3차례)뿐이라 최소 인원에 미달해 교육을 개설하지도 못했다.

주 의원은 “이렇게 인기 없는 면허인데, 수요가 있지도 않은 면허 제도를 굳이 가지고 있을 필요가 있나”며 “직업 시장에서 정말 수요가 있는 기상 관련 면허를 개발해야 한다”고 말했다.

기상청은 기상정보의 정확성과 신뢰성 확보를 위해 전문 능력을 가진 기상예보사 및 기상감정사 면허 제도를 발급하고 있다. 기상예보사는 기상 현상에 관해 관측된 결과를 바탕으로 미래의 기상상태를 예상하는 업무를 담당하고, 기상감정사는 기상현상에 관한 관측된 결과를 바탕으로 특정 지점의 기상현상에 추정하거나 그 기상현상이 특정사건에 미친 영향의 정도를 판단하는 업무를 담당한다.

<표> 기상 관련 면허 발급 내역

연도 종목			2009	2010	2011	2012	2013	계
기상예보사	발급현황(건)	발급	7	82	63	46	26	224
		재발급	-	-	-	-	2	2
	신청건		7	82	63	46	26	224
	발급율(%)		100	100	100	100	100	500
	수수료 (천원)	발급	35	410	315	230	130	1,120
		재발급	-	-	-	-	10	10
기상감정사	발급현황(건)		-	-	-	-	-	0
	신청건		-	-	-	-	-	0
	발급율(%)		-	-	-	-	-	0
	수수료 (원)	발급	-	-	-	-	-	0
		재발급	-	-	-	-	-	0
자료 : 기상청 기상산업정보화국

3. 기상청, ‘비 온다’는 예보 10번 중 4번 틀려

“비 온다고 했는데 비 안 온다”, 기상청의 비 예보가 10번 중에 4번은 틀린 것으로 나타났다.

국회 환경노동위원회 소속 새누리당 주영순 의원이 기상청에서 받은 <예보정확도 강수유무>에 따르면 2009년부터 2014년 상반기까지 지난 5년 6개월 동안 오늘, 내일 비온다는 예보의 실패율이 평균 39.5%로 10번 중에 4번은 틀린 것으로 나타났다.

기상청은 비 예보에 대한 정확성을 점검하기 위해 예보 후‘강수유무정확도’지표를 생산하고 있다. 강수유무정확도에 따르면 ▲2009년 91.9%, ▲2010년 89.0%, ▲2011년 90.7%, ▲2012년 92.1%, ▲2013년 92.8%, ▲2014년(상반기) 93.6%로 예보가 지난 5년 6개월 동안 평균 91.6%로 10번 중 1번만 틀렸다.

그러나 기상청에서 말하는 강수유무정확도는 맑음 예보인 ‘무강수 예보’를 포함한 것이다. 무강수 예보의 실패율은 ▲2009년 3.9%, ▲2010년 6.4%, ▲2011년 4.9%, ▲2012년 4.6%, ▲2013년 3.8%, ▲2014년(상반기) 3.8%로 지난 5년 6개월 동안 평균 3.4%로 30번 중 1번만 틀렸다. 맑음 예보, 즉 오늘 날씨는 맑다고 했는데 비가 오는 일은 한 달에 한번 즈음 있었던 것이다. 이렇게 비교적 정확도가 높은 무강수 예보의 실패율이 비 예보의 실패율과 섞여 비 예보만의 정확도를 희석시킨 것이다.

강수유무정확도에서 무강수 예보를 제외한 정확도는 ▲2009년 45.5%, ▲2010년 39.9%, ▲2011년 42.2%, ▲2012년 48.1%, ▲2013년 46.4%, ▲2014년(상반기) 43.9%로 지난 5년 6개월 동안 평균 44.3%로 10번 중 6번은 틀리고 4번만 맞은 것이다.

특히,‘오늘 내일 비가 온다, 비가 안 온다’, 비 예보만 가지고 따지는 비 예보의 실패율은 ▲2009년 40.9%, ▲2010년 42.5%, ▲2011년 42.1%, ▲2012년 34.1%, ▲2013년 37.5%, ▲2014년(상반기) 40.1%로 지난 5년 6개월 동안 평균 39.5%로 10번 중 4번은 틀린 것이다. 기상청의 비 예보를 듣고 우산을 들고 나간 게 10번이면 4번 정도는 그냥 들고 다닌 셈이다.

또, 기상청은 최고·최저기온 예보에 대한 정확도, 즉 오차도 사후 점검하고 있다. 최고·최저기온 예보의 오차는 ▲2009년 1.5℃(최고)·1.6℃(최저), ▲2010년 1.5℃·1.4℃, ▲2011년 1.3℃·1.4℃, ▲2012년 1.3℃·1.3℃, ▲2013년 1.2℃·1.3℃이다. 지난 5년 동안 오늘, 내일 낮 최고기온, 밤 최저기온 예보가 평균 1.4℃ 오차가 있었던 것이다.

주 의원은 “기상청 예보 중 가장 수요가 많은 비 예보와 최고·최저기온 두 예보에 오차가 존재한다”며 “예보에 오차는 발생하게 마련이니 그 오차를 기상 예보에 표시하도록 해서 기상 정보를 보는 사람이 예보에 대한 오차 가능성을 인식하게 할 필요가 있다”고 지적했다.

<표> 예보 정확도

기상예보 종류		2009년	2010년	2011년	2012년	2013년	2014년 (상반기)	평균
예 보 정 확 도 * 단 기	강수유무 정확도 (%)	91.9	89.0	90.7	92.1	92.8	93.6	91.6
	무강수예보를 제외한 정확도(%)	45.5	39.9	42.2	48.1	46.6	43.9	44.3
	비 예보시 실패율(%)	40.9	42.5	42.1	34.1	37.5	40.1	39.5
	무강수 예보시 실패율(%)	3.9	6.4	4.9	4.6	3.8	3.4	4.5
	최고기온오차 (℃)	1.5	1.5	1.3	1.3	1.2	-	1.4
	최저기온오차 (℃)	1.6	1.4	1.4	1.3	1.3	-	1.4
주1. 강수유무 정확도(단위: %)는 발표된 각각의 예보와 관측 값과의 일치여부를 나타내는 것으로 정확히 예보한 것에 대한 백분율로 표시한다. 평가변수는 ACC(Accuracy)를 사용하며, 100에 가까울수록 정확한 예보이다. 주2. 강수유무 정확도 =(H+C)/(H+F+M+C), 무강수예보를 제외한 정확도=H/(H+F+M), 비 예보시 실패율=F/(H+F), 무강수 예보시 실패율=M/(M+C) *H는 맞음으로 비 예보를 했는데 비가 온 것, F는 틀림으로 비 예보를 했는데 비가 오지 않은 것, M은 놓침으로 비 예보를 안 했는데 비가 온 것, C는 무강수로 비 예보를 안했는데 비가 오지 않은 것이다. 주3. 기온오차 범위(단위: ℃)는 발표된 각각의 예보와 관측 값과의 차에 대한 스칼라량으로 표시한다. 평가변수는 MAE(Mean Absolute Error)를 사용하며, 0에 가까울수록 정확한 예보이다. 자료 : 기상청 예보국

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