Google DeepMind와 Google Research가 2026년 9월 3일 공식 발표문에서 세계 중기 날씨 예보 모델 WeatherNext 3를 소개했습니다. 최신 정지궤도 위성 관측을 직접 받아 매시간 새 예보를 만들고, 지역별 날씨와 강수를 더 세밀하게 예측하는 모델입니다.
하루에 24번 새 예보를 만들고, 예측값은 1시간 간격으로 제공합니다. 지상 부근 기온부터 상층 대기의 바람까지 변수에 따라 약 5km·10km·25km로 해상도를 나눈 점도 이전 모델과 다릅니다. 변화가 실제 예보 화면과 개발자용 데이터에서 어떤 의미를 갖는지 살펴보겠습니다.
수치예보 자료에 최신 위성 관측을 더합니다
세계 날씨 예보는 먼저 현재 대기 상태를 파악해야 시작할 수 있습니다. 전통적인 수치예보는 위성, 기상관측소, 항공기 등에서 모은 관측을 물리 법칙에 따라 계산해 격자 형태의 분석 자료로 만듭니다. 기존 AI 날씨 모델도 이런 분석 자료를 학습하고 예보 시작점으로 삼는 경우가 많았습니다. 분석 자료는 여러 관측을 일관된 세계 지도에 모아준다는 장점이 있지만, 만드는 데 시간이 걸리고 강수량이나 지표 기온처럼 빠르게 달라지는 값에는 분석 과정의 편향이 남을 수 있습니다.
WeatherNext 3도 ECMWF의 고해상도 분석 자료를 입력으로 사용합니다. 여기에 세계 정지궤도 위성의 관측 영상을 하나의 모자이크로 묶어 직접 넣습니다. 연구 논문에 따르면 이 모자이크는 가시광선과 적외선 영역을 포함한 11개 채널로 구성되며, 수증기와 온도, 구름의 위치에 관한 정보를 담습니다. 논문에서 제시한 운영 지연은 약 1시간으로, 6시간 간격으로 만들어지는 분석 자료 사이의 변화를 더 일찍 읽을 수 있습니다.
WeatherNext 3는 분석 자료가 제공하는 세계 대기의 큰 틀과 최근 위성 영상이 보여주는 빠른 변화를 함께 받습니다. 예를 들어 분석 자료가 만들어진 뒤 새로운 구름대가 발달했다면, 다음 6시간 주기를 기다리기 전에 최신 위성 상태를 반영해 예보를 다시 시작할 수 있습니다.
매시간 갱신과 1시간 간격 예측은 다른 개념입니다
WeatherNext 3가 ‘매시간 예보한다’는 설명에는 두 가지 시간이 들어 있습니다. 하나는 모델이 최신 자료를 받아 예보를 새로 시작하는 초기화 주기이고, 다른 하나는 한 번 만든 예보 안에 결과가 찍히는 시간 간격입니다. 이 모델은 매시간 초기화되며, 각 실행은 한 시간마다의 기온·바람·강수 같은 값을 내놓습니다.
예보가 매시간 새로 시작된다고 해서 24번 모두 15일 뒤까지 계산하는 것은 아닙니다. 00·06·12·18 UTC에 시작하는 주요 실행은 360시간, 곧 최대 15일까지 이어집니다. 그 사이 01~05시, 07~11시처럼 매시간 시작하는 임시 실행은 최대 48시간을 다룹니다. 장기 전망의 전체 범위는 하루 네 번 갱신하고, 중간 시간에는 이틀 이내의 변화를 새 위성 관측으로 보강하는 구성입니다.
독자 입장에서는 시간별 예측값과 예보가 만들어진 시각을 함께 봐야 합니다. 같은 내일 오후 3시 강수 예측이라도 아침 실행보다 정오 실행이 더 최근 위성 상태를 반영합니다. 항공편 경로나 야외 행사처럼 날씨가 바뀔 때마다 결정을 다시 내려야 하는 업무라면 이 갱신 주기가 중요합니다. Google은 긴급 대응 담당자, 항공교통 관제사, 농업 종사자를 이런 예보의 활용 대상으로 제시했습니다.
5km·10km·25km는 서로 다른 변수를 가리킵니다
WeatherNext 3의 최고 해상도는 약 5km지만 모든 값이 5km 격자로 나오는 것은 아닙니다. 지상 관측소 자료로 따로 학습한 지상 2m 높이의 기온과 이슬점은 0.05도, 약 5km 해상도로 제공합니다. 강수량, 지표 바람, 해면기압, 구름양, 해수면 온도, 태양 복사량 같은 격자형 지표 변수는 0.1도, 약 10km입니다. 고도별 기온·습도·바람 등 3차원 대기 변수는 0.25도, 약 25km이며 6시간 간격의 주요 실행에서만 제공합니다.
이 구분은 숫자를 실제 지도로 읽을 때 중요합니다. 5km 해상도는 5km마다 계산값을 구분할 수 있다는 뜻에 가깝고, 특정 집이나 도로의 날씨를 5km 오차 안에서 맞힌다는 보장은 아닙니다. 그래도 해안선, 계곡, 산지처럼 짧은 거리 안에서 기온과 습도가 달라지는 지역에서는 25km 격자보다 지형 차이를 세밀하게 담을 여지가 커집니다. Google이 공개한 영국 2m 기온 비교 그림도 WeatherNext 2의 25km 결과보다 지역 지형이 덜 뭉개지는 모습을 보여줍니다.
이전 모델 WeatherNext 2는 25km 격자와 6시간 간격의 예측값을 사용했습니다. Google이 ‘약 5배 더 선명하다’고 설명한 기준은 25km와 최고 5km 해상도의 간격 차이입니다. 격자형 지표 변수는 10km, 대기 변수는 25km이므로 변수별 수치를 따로 확인해야 합니다.
연구 결과는 평가 대상과 기준 자료에 따라 읽어야 합니다
WeatherNext 3 연구진은 논문에서 이전 모델과 다른 운영 모델을 여러 변수로 비교했습니다. WeatherNext 2와의 분석 자료 기반 평가에서는 상층 대기 변수 대부분과 모든 지표 변수에서 WeatherNext 3가 더 나은 결과를 냈다고 보고했습니다. ECMWF의 AI 예보 시스템 AIFS ENS v2와 비교했을 때도 분석 자료를 기준으로 한 지표 대부분에서 앞섰다는 것이 연구진의 결론입니다. 이 결과는 Google 연구진이 설계하고 보고한 평가라는 출처를 함께 봐야 합니다.
지표 변수 비교에는 해상도 조건도 붙습니다. 논문은 WeatherNext 3가 직접 예측한 0.1도 결과와 WeatherNext 2의 0.25도 결과를 비교하면서, WeatherNext 2 쪽을 같은 격자에 맞도록 보간했습니다. 지상 관측소 기반 기온과 이슬점 평가는 학습에 쓰이지 않은 관측소도 포함했고, 연구진은 경쟁 세계 모델보다 오차가 낮았다고 설명합니다. 하나의 종합 점수만 겨룬 평가가 아니라 변수와 관측 기준을 나눠 본 결과입니다.
강수는 평가에 사용하는 관측 자료에 따라 결과가 달라집니다. WeatherNext 3는 일반적인 분석 자료 외에 NASA의 위성 기반 IMERG와 Google의 위성 레이더 기반 강수 재분석 자료를 학습 대상으로 사용했습니다. 연구진은 IMERG, 미국 MRMS, 우량계 관측을 각각 기준으로 삼았을 때 모두 기존 기준 모델보다 개선됐지만 개선 폭은 서로 달랐다고 보고했습니다. 논문은 특히 비가 오느냐 마느냐의 경계와 짧은 예보 시간에서 매시간 위성 입력의 효과가 크게 나타났다고 분석했습니다.
일반 사용자 화면과 개발자용 데이터는 접근 방식이 다릅니다
일반 사용자는 Google 검색, Gemini 앱, Google 지도에서 WeatherNext 3가 반영된 예보를 접하게 됩니다. Google Maps Platform Weather API와 Google Earth Engine에도 2026년 9월 3일부터 적용을 시작했습니다. Google은 하루 이상 앞선 강수 예보가 최대 50% 더 정확해질 수 있으며, 기존 예보가 덜 정확했던 지역에서 개선 폭이 가장 크다고 설명했습니다.
개발자와 연구자가 받는 것은 모델의 예보 결과 데이터입니다. WeatherNext 3 모델 가이드는 BigQuery, Earth Engine, Google Cloud Storage 세 경로를 안내합니다. BigQuery는 SQL로 필요한 지역과 변수를 조회하는 작업에 맞고, Earth Engine은 지도 위 분석에 사용할 수 있는 평균·중앙값·분위수 같은 요약 통계를 제공합니다. 64개 예측 시나리오(앙상블) 전체와 3차원 대기 자료가 필요하면 Cloud Storage의 Zarr 데이터를 받아야 합니다. 이 설명은 공식 문서에 나온 데이터 제공 방식이며 모델 자체를 내려받는 절차와는 구분됩니다.
활용 분야도 일상 예보에 그치지 않습니다. WeatherNext 3는 풍력 터빈 높이에 가까운 100m 풍속, 높이별 구름양, 지표에 도달하는 태양 복사량을 예측합니다. 가령 풍력 발전 운영자는 다음 날의 100m 풍속 분포를 발전량 계획에 참고하고, 태양광 발전소는 구름과 일사량 예측을 수요 계획과 맞춰볼 수 있습니다. 앞서 든 구름대와 업무·에너지 활용 장면은 모델 구조와 제공 변수의 의미를 풀어낸 예시이며, 특정 기관이나 기업의 실제 도입 사례는 아닙니다.
공개 예보 데이터는 실험용이며 접근 요청이 필요할 수 있습니다. 논문에서 평가한 연구 모델과 실제 배포 데이터의 정확도가 정확히 같다고 볼 수도 없습니다. WeatherNext 3는 더 최근 관측과 촘촘한 공간 정보를 제공하는 도구지만, 대기의 불확실성을 없애지는 못합니다. 생명과 재산에 영향을 주는 판단이나 악천후 경보에는 국가 기상기관과 지역 재난 당국의 공식 발표를 따라야 합니다.