# WeatherNext 3 — 5km 해상도, 매시간 15일 예보

> Google DeepMind가 9월 3일 공개한 WeatherNext 3는 위성 관측을 직접 입력받아 5km·매시간 예보를 냅니다. 5배 선명해진 해상도와 강수 정확도 개선 폭을 발표·논문 기준으로 정리했습니다.

- 출처 사이트: AI피셜 (https://aifficial.net/posts/weathernext-3-hourly-forecast/)
- 발행: 2026-09-03
- 카테고리: 논문 한입 · 태그: Google DeepMind, WeatherNext, 기상 예보, 논문, 과학 AI

## 핵심 답변

Google DeepMind는 2026년 9월 3일 WeatherNext 3를 공개했습니다. 정지궤도 위성 모자이크를 직접 입력받는 단일 FGN 메시 트랜스포머로, 지표 기온·습도 5km(기타 지표 10km·대기 25km) 해상도의 15일 확률 예보를 64개 앙상블로 매시간 갱신하며, 강수 예보의 CRPS를 IMERG 대비 최대 60% 개선했습니다.

## 요약

- 해상도가 이전 모델(25km)보다 5배 선명해져 지표 기온·습도는 5km, 기타 지표 변수 10km, 대기 변수 25km입니다.
- 6시간 간격이던 예보가 매시간 갱신되고, 15일 확률 예보를 64개 앙상블 멤버로 냅니다.
- 강수 CRPS는 IMERG 대비 60%, MRMS 대비 30%, 우량계 대비 10% 개선됐고, 하루 이상 선행 예보는 최대 50% 정확해졌습니다.
- Google 검색·Gemini 앱·Maps·Maps Platform Weather API·Earth Engine에 적용되고, 데이터는 BigQuery·Earth Engine·Cloud Storage로 받습니다.

## 핵심 사실

| 항목 | 값 |
|---|---|
| 발표일 | 2026-09-03 (Google 블로그, arXiv 제출 같은 날) |
| 해상도 | 5 / 10 / 25 km (지표 기온·습도 / 기타 지표 / 대기) |
| 갱신 주기 | 매시간 (이전 모델은 6시간) |
| 예보 기간 / 앙상블 | 15일 / 64멤버 |
| 강수 CRPS 개선 | 최대 60% (IMERG 기준. MRMS 30%, 우량계 10%) |
| 논문 | arXiv:2609.03582 (Rasp 외 25인) |


## 무슨 일인가요

Google DeepMind가 2026년 9월 3일 WeatherNext 3를 공개했습니다. 같은 날 arXiv에 올라온 논문 제목은 "WeatherNext 3: Increasing resolution and performance of global weather models with raw observations"로, Stephan Rasp를 제1저자로 26명이 이름을 올렸습니다.  핵심은 제목 그대로 "원시 관측"입니다. 전통적인 재분석장에 더해 실시간 정지궤도 위성 모자이크를 직접 입력받아, "지속적으로 갱신되는 풍부한 대기의 시야"를 얻는다고 Google은 설명합니다. 

결과는 두 가지 숫자로 요약됩니다. 해상도는 이전 모델보다 "5배 선명"해졌고, 예보는 6시간 간격에서 매시간 갱신으로 바뀌었습니다. 

## 무엇이 달라졌나

| 항목 | WeatherNext 2 | WeatherNext 3 |
| --- | --- | --- |
| 해상도 | 25km (0.25°) | 지표 기온·습도 5km · 기타 지표 10km · 대기 25km |
| 갱신 주기 | 6시간 | 매시간 |
| 예보 기간 / 앙상블 | — | 15일 / 64멤버 |
| 입력 | 분석장 | 분석장 + 실시간 정지궤도 위성 모자이크 |
| 추가 출력 | — | 태양 복사, 운량, 100m 풍속 |

위 표의 WeatherNext 3 수치는 Google 블로그와 개발자 문서 기준이며, 논문 초록은 공간 해상도를 0.1°, 시간 해상도를 1시간으로 적고 "경쟁 글로벌 모델보다 실질적으로 낮은 오차"를 주장합니다.  강수 예보의 개선 폭은 비교 기준에 따라 크게 다릅니다. 



Google은 하루 이상 앞선 예보에서 강수 정확도가 "최대 50%" 좋아졌다고도 적었습니다.  60%와 10%의 차이는 비교 대상의 성격 차이로 읽는 편이 맞습니다. 위성 강수 산출물(IMERG)은 원래 오차가 커서 개선 폭이 크게 잡히고, 지상 우량계는 가장 엄격한 기준이라 폭이 작습니다. 



## 어떻게 만들었나



모델은 "단일의 유연한 Functional Generative Network(FGN) 메시 트랜스포머" 하나로 구성됩니다.  개발자 문서는 실시간·과거 운영 예보 데이터를 Cloud Storage(Zarr)·Earth Engine·BigQuery로 제공하고, GitHub에 오픈소스 모델이 있다고 안내합니다.  검증은 Weather Lab 실시간 시각화와 Brightband의 독립 평가 리더보드로 열어 두었습니다. 

## 어디서 쓰나

Google 검색, Gemini 앱, Google Maps, Google Maps Platform Weather API, Google Earth Engine에 적용됩니다.  즉 일반 사용자는 검색창과 지도에서, 개발자는 API와 데이터 웨어하우스에서 같은 모델의 출력을 받게 됩니다.


Google은 "공식 예보, 악천후 경보, 공공 안전 권고는 지역 기상청이나 국가 기상 서비스를 참고하라"는 면책 문구를 달았고, "대기는 언제나 어느 정도의 예측 불가능성을 갖는다"고 적었습니다. 개선율은 비교 기준별로 60%에서 10%까지 편차가 크며, 논문 본문의 리드타임별·변수별 상세 검증표는 이 글에서 확인하지 못했습니다.



이번 발표의 의미는 정확도 수치보다 입력이 바뀌었다는 점에 있다고 봅니다. 재분석장은 기상청의 동화 시스템을 거친 뒤에야 나오는데, 위성 원시 관측을 직접 먹는 모델은 그 대기 시간을 건너뛸 수 있습니다. 매시간 갱신이 가능해진 이유도 여기에 있습니다. 다음 단계는 레이더·지상 관측 같은 다른 원시 데이터를 같은 방식으로 흡수하는 것일 텐데, 그때가 되면 "AI 모델이 기상청 파이프라인을 얼마나 대체하는가"가 진짜 논쟁거리가 될 것입니다. 



이 글은 2026년 9월 3일 Google 블로그 발표문, arXiv 논문 초록(2609.03582), WeatherNext 개발자 문서를 바탕으로 정리했습니다. 논문 본문과 부록 수치는 확인하지 않았습니다.



## 자주 묻는 질문

**Q. WeatherNext 3는 무엇이 새롭나요?**

실시간 정지궤도 위성 모자이크를 전통적 분석장과 함께 직접 입력받는 단일 Functional Generative Network(FGN) 메시 트랜스포머입니다. 해상도가 5배 선명해졌고 예보 갱신이 6시간에서 1시간으로 짧아졌으며, 태양 복사·운량 같은 단일 층 변수와 100m 풍속도 냅니다.

**Q. 일반 사용자는 어디서 보나요?**

Google 검색, Gemini 앱, Google Maps의 날씨에 반영되고, 개발자는 Maps Platform Weather API나 Earth Engine·BigQuery·Cloud Storage(Zarr)로 데이터를 받습니다. Google은 공식 예보·기상 특보는 각국 기상청을 참고하라는 면책 문구를 함께 달았습니다.

**Q. 한계는 없나요?**

Google은 '대기는 언제나 어느 정도의 예측 불가능성을 갖는다'고 밝혔고, 개선 수치는 기준 데이터(IMERG·MRMS·우량계)에 따라 60%에서 10%까지 크게 다릅니다. 논문 본문의 상세 검증 결과는 이 글에서 확인하지 못했습니다.

## 출처

1. [Introducing WeatherNext 3, our most advanced and accurate global weather AI model (Google 블로그)](https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/google-deepmind/introducing-weathernext-3/) (official)
2. [WeatherNext 3: Increasing resolution and performance of global weather models with raw observations (arXiv)](https://arxiv.org/abs/2609.03582) (paper)
3. [WeatherNext 개발자 문서 (Google for Developers)](https://developers.google.com/weathernext) (official)

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