시뮬레이션 및 관측 데이터를 활용한 미래 전지구 온도 분포 예측

요약

본 연구는 기후 시뮬레이션의 한계를 극복하기 위해 조건부 확산 모델(conditional diffusion model)을 활용하여 미래 전지구 온도 분포를 예측합니다. CMIP6 및 ERA5 재분석 자료로 훈련된 이 에뮬레이터는 확산 가이던스를 통해 모델 편향을 줄이고, 세 가지 배출 시나리오에서 연간 평균 온도 RMSE를 크게 감소시킵니다.

핵심 포인트

• 조건부 확산 모델을 사용하여 공간적으로 일관성 있는 온도장 생성.
• 확산 가이던스는 모델 편향을 관측치 쪽으로 유도하여 정확도를 높임.
• 연간 전지구 평균 온도 RMSE를 32~57% 감소시키는 성능 입증.
• 추가 시뮬레이션 없이 대규모 기후 앙상블 생성이 가능함.