Ai2, 3km 해상도 강수·바람 생성 기후 모델 HiRO-ACEv2 공개

Allen Institute for AI(Ai2)가 수십 년 길이의 기후 시뮬레이션에서 3km 해상도의 강수량, 10m 높이의 동서 바람과 남북 바람, 해면기압을 만들어 내는 HiRO-ACEv2를 Hugging Face에 올렸다. 저장소는 한국 시각 기준 2026년 10월 13일에 만들어졌다.

모델은 Apache 2.0 라이선스로 배포되며, Ai2의 책임 있는 사용 지침에 따라 연구와 교육 용도로 쓰도록 했다. 학습에는 Geophysical Fluid Dynamics Laboratory(GFDL)가 제공한 X-SHiELD 자료를 가공해 썼다.

HiRO(High Resolution Output)는 100km 해상도 입력을 3km 해상도로 세밀하게 바꾸는 확산 모델이다. 이번 체크포인트는 6시간 평균 지표면 강수율을 3km로 만들고, 10m 동서 바람과 남북 바람, 해면기압은 6시간 간격의 순간값으로 만든다.

입력은 Ai2 Climate Emulator(ACE)가 만든다. ACE는 며칠에서 수백 년까지 대기 변동을 모사하도록 설계한 모델 계열이며, 이번 저장소에는 ACE2S-X-SHiELD 체크포인트가 들어 있다. 이 모델은 100km로 거칠게 줄인 X-SHiELD를 확률적으로 모사하는 생성형 에뮬레이터다. Ai2는 결정론적 모델인 ACE2보다 작은 규모의 변동, 특히 지표면 강수를 더 잘 살리고 전 지구 건조 공기 질량과 수분을 정확히 보존한다고 설명했다.

• 저장소를 내려받는다. 관심 기간의 forcing_data와 initial_conditions만 받아도 된다.
• pip install fme로 코드 의존성을 설치한다.
• ace2s_inference_config_global.yaml에서 experiment_dir, checkpoint_path 등 경로를 내 환경에 맞게 고친다.
• hiro_downscaling_ace2s_pnw_output.yaml에서 experiment_dir, model.checkpoint_path, data.coarse를 고친다. data.coarse는 앞서 쓴 ACE 추론의 experiment_dir을 가리켜야 한다. 지역과 기간도 이 파일에서 바꾼다.
• run-hiro-ace.sh 스크립트를 실행한다.

Ai2는 HiROv2가 강수율, 10m 바람, 해면기압의 분포를 X-SHiELD 자료와 견줘 99.9999번째 백분위수까지 재현한다고 밝혔다. 열대저기압과 대기의 강처럼 지역 영향이 큰 현상도 현실적으로 생성하고, X-SHiELD 대비 시간 평균 편향이 낮으며 지형에 따른 강수 특성도 되살린다고 한다. 확률적 모델이라 작은 규모 변동의 앙상블을 쉽게 만들 수 있다.

Ai2는 ACE2S-X-SHiELD가 2014~2022년 9년치 X-SHiELD 자료만으로 학습해 학습 때 쓴 해수면 온도와 이산화탄소 조건 밖에서는 일반화를 기대하기 어렵다고 밝혔다. 기후 모델 출력으로만 학습해 날씨 예보에도 맞지 않는다. HiROv2도 10년치 학습 데이터셋 밖의 기후에는 일반화되지 않으며, 만드는 값은 관측이 아닌 X-SHiELD 자료의 특성을 따른다. 남위 66도에서 북위 70도 밖에서는 학습하거나 시험하지 않았고, 학습에 쓴 1도 단위 16x16 패치보다 넓은 지역을 내려 보내면 패치가 겹치는 폭이 0일 때 경계에 불연속이 생긴다.