계절예측은 일반적으로 향후 3~6개월까지 월평균 기후예측을 말합니다. 신뢰할 수 있는 계절예측을 생산하기 위해서는 다양하고 많은 기후모델의 예측자료와 함께 예측자료에 내재된 불확실성을 줄이는 기술을 활용해야 합니다. 예측기술과는 자연에서 발생하는 주요 계절 변동의 역학적·물리적 특성을 면밀하게 분석하고, 이에 대한 기후모델의 예측 특성을 평가하여 최적의 다중모델앙상블 계절예측을 생산하는 기술을 개발하고 있습니다. 특히 최근에는 우리나라를 포함한 아시아·태평양 지역에 특화된 계절예측을 생산하는 기술을 개발하기 위해 노력하고 있습니다.
사회·경제적으로 영향이 큰 극한 기후(폭염, 한파, 폭우, 가뭄 등)는 약 15~60일 정도의 계절내 시간규모(Subseasonal Timescale)에서 발생하는 대기 현상과 빈번하게 연관됩니다. 그러나 계절내 현상 및 극한 기후에 대한 예측기술 개발은 전 세계적으로 초기단계에 있습니다. 예측기술과는 주요 계절내 현상이 얼마나 예측 가능한지, 기후모델에서 이를 어느 정도 현실적으로 재현하는지, 다중모델을 이용하여 계절내 예측의 정확도를 향상시킬 수 있는지 등에 대한 기술을 연구하고 있습니다. 또한 기후모델의 계절내 예측을 대상으로 딥러닝 등과 같은 신기술의 적용 가능성을 도전적으로 탐색하고 있습니다.
※ 기후: 어떤 지역에서 장기간에 걸쳐 나타나는 기상 현상의 평균적인 상태
※ 기후예측: 통계적 방법 또는 기후모델을 이용하여 향후 기후가 어떻게 전개될지 추정하는 것
