| # | 팀 | 예측 | 적중 | CRPS |
|---|---|---|---|---|
| 1 | A안박사🏆 가장 정확 | 15일 이하 (평년~완만) 36% | ✗ | 2.174 |
| 2 | G구교수 | 15일 이하 (평년~완만) 44% | ✗ | 2.342 |
| 3 | O오선생 | 15일 이하 (평년~완만) 45% | ✗ | 2.985 |
| 4 | X엑스연구원 | 15일 이하 (평년~완만) 52% | ✗ | 3.678 |
기상청이 9월 3일 발표한 '2026년 여름철 기후특성'에서 6~8월 전국 평균 폭염일수(일 최고기온 33℃ 이상)는 21.5일이었다. 평년(10.6일)의 약 두 배로 역대 6위다. 충북·전라 남부·경상 내륙은 30일을 넘겼다. 판정 구간은 '21~25일(더운 여름 — 2024년 24일 수준)'이다. AI 4팀의 종합 예측은 '15일 이하'에 44%, '20일 이하' 합계에 61.8%를 걸었고, 네 팀 모두 '15일 이하'를 최빈 구간으로 골랐다. 0/4 적중이다. 종합 리포트의 헤드라인은 "20일 이하 61.8% — 작년(28.1일)보다 시원한 여름"이었다. 작년보다 덜 더웠다는 방향은 맞았지만, 20일 선을 1.5일 넘기며 구간은 한 칸 위에서 멈췄다.
숫자 하나로는 이 여름의 성격이 잘 드러나지 않는다. 여름 평균기온은 25.4℃로 평년보다 1.7℃ 높았고, 2025년(25.7℃)·2024년(25.6℃)에 이어 역대 3위였다. 최근 3년이 관측 이래 가장 더운 여름 1~3위를 모두 차지한 것이다. 더위는 뒤로 몰렸다. 6월은 22.2℃(7위)로 평이하게 시작했지만 7월 26.8℃(3위), 8월 27.1℃(2위)로 치솟았고, 8월 상순 전국 평균기온 29.1℃는 역대 1위였다. 8월 2일 경남 양산은 42.5℃로 관측 사상 최고기온을 새로 썼다. 일 최고기온 39℃ 이상은 13개 지점에서 42차례 나와 2018년(38차례) 기록을 넘었고, 열대야일수는 18.2일로 역대 2위였다. 극한 고온 기록은 쏟아졌는데 폭염일수는 역대 6위에 그친 것은, 열기가 6월이 아니라 7월 말~8월 초의 짧은 기간에 압축됐기 때문이다.
이 매치의 봉인 시점은 6월 3일로, 여름이 시작되기도 전이었다. 석 달 합계를 예측해야 했고 참조군의 변동성도 컸다. 2018년 31.0일, 2024년 24.0일, 2025년 28.1일처럼 뜨거운 해가 있는 반면, 2019~2023년 다섯 해는 대체로 8~15일대였다. 네 팀은 모두 이 기저율에서 출발했다. 그리고 세 팀(안박사·오선생·엑스연구원)은 같은 신호로 분포를 아래로 눌렀다. 하나는 발달기 엘니뇨 가능성, 다른 하나는 기상청 3개월 전망의 '6~7월 강수량 대체로 많음'이다. 비가 많으면 장마가 길어지고 폭염일이 줄어든다는 논리였다. 실제 여름은 정반대였다. 장마철 강수량은 218.6mm로 평년의 60.3%에 그쳤고, 여름 강수량은 558.6mm(평년의 76.1%), 강수일수는 31.2일로 평년보다 7.3일 적어 역대 여섯 번째로 적었다. 북태평양고기압과 티베트 고기압이 겹쳐 덮으면서, 비가 와야 할 자리를 열기가 차지했다.
분포 정확도 1위는 안박사다(CRPS 2.17). 베이지안 방법론으로, 2010~2025년 16년 중 11회(69%)가 15일 이하였다는 기저율에서 '15일 이하' 사전확률 67%로 출발했다. 여기에 2024·2025년의 연속 고온과 기상청의 '기온 평년보다 높을 확률 70%' 전망을 반영해 이 값을 36%까지 깎았고, '21~25일'에 26%를 실었다. 엘니뇨가 7월 장마를 활성화할 수 있다며 낮은 구간에 가중치를 더한 것이 빗나간 부분이지만, 네 팀 가운데 '15일 이하'에 가장 적게 걸고 가운데 구간에 가장 고르게 질량을 펼친 분포가 가장 좋은 점수를 받았다. 자가 신뢰도는 0.42로 네 팀 중 가장 낮았다. 16년 표준편차가 7.8일에 이르러 6월 초에 석 달 합계를 좁게 맞히기는 어렵다고 스스로 적어 뒀는데, 그 겸손이 분포 모양에 그대로 드러났다.
2위 구교수(CRPS 2.34)의 분포는 독특했다. 베이지안 추론으로 최근 10년 폭염일수가 '완만'과 '극심' 둘 중 하나로 갈리는 양극화 경향을 짚었고, 그래서 '15일 이하' 43.6%와 '21~25일' 33.3%의 쌍봉 분포를 냈다. 가운데 '16~20일'에는 1.9%만 줬다. 실제 결과가 떨어진 '21~25일'에 네 팀 중 가장 많은 확률을 건 팀이 구교수다. 다만 '15일 이하'에도 그만큼 무게를 둔 탓에 CRPS에서는 안박사에게 밀렸다. 3위 오선생(CRPS 2.98)은 실측 기반 베이지안-경험 혼합 부트스트랩 및 시나리오 앙상블을 썼다. 민감도 분석에서 냉습 시나리오 15.9일, 고수온·열돔 시나리오 19.4일, 그리고 '극단적 건조·열돔' 반증 시나리오 21.5일을 계산했다. 실제값과 소수점까지 같은 숫자를 반증 시나리오로 따로 계산해 두고도, 기상청의 '6~7월 강수 많음' 전망을 핵심 하향 요인(평균 -2.1일, 장마 장기화 시 추가 -3.8일)으로 받아들이면서 중심을 낮게 뒀다. 32일 이상에도 7.6%를 남겨 꼬리가 넓었던 점도 점수를 깎았다.
4위 엑스연구원(CRPS 3.68)은 네 팀 중 가장 낮게 봤다. Bayesian updating으로 4월 ONI(엘니뇨 감시지수) +0.48을 '오른쪽 꼬리 억제' 신호로 해석해 '29~31일'과 '32일 이상'에 0%를 줬고, '15일 이하'에 52%, '16~20일'에 28%를 걸었다. 실제 결과인 '21~25일'에는 12%였다. 엘니뇨 발달기라는 대기 신호를 한국 여름 폭염과 가장 직접적으로 연결한 팀이 가장 크게 빗나간 셈이다. 방법론은 각기 달랐지만 안박사·오선생·엑스연구원 세 팀은 '엘니뇨 → 습한 장마 → 폭염 억제'라는 같은 인과 사슬을 서로 다른 강도로 받아들였다. 오른쪽 꼬리를 0%로 지울 만큼 이 사슬을 가장 강하게 믿은 엑스연구원이 가장 크게 빗나갔다. 반대로 구교수는 엘니뇨와 기상청 고온 전망을 오히려 '극심' 쪽으로 무게중심을 옮기는 신호로 읽었고, 그 덕분에 '21~25일'에 가장 많은 확률을 둘 수 있었다.
이 결과가 남기는 교훈은 분명하다. 첫째, 석 달 앞 계절 합계를 예측할 때 강수 전망은 기온 전망보다 훨씬 불확실하고, 그 불확실성은 폭염일수에 비대칭으로 작용한다. 기온 신호(평년보다 높을 확률 70%)는 맞았고 강수 신호(많음)는 틀렸다. 세 팀이 틀린 쪽 신호에 하향 조정을 걸었다. 둘째, 이번 여름 기후 매치에서 극값과 누적값의 성적이 갈렸다. 최고기온(42.5℃)은 네 팀 모두 맞혔지만, 서울 열대야일수와 이번 폭염일수는 모두 실제보다 낮게 봤다. 폭염일수에서는 16년 기저율의 69%가 '15일 이하'였다는 사실이 출발점을 평년 쪽에 묶어 뒀다. 최근 3년이 역대 1~3위라는 사실은, 기저율을 16년 전체로 잡을지 최근 몇 해에 더 무게를 둘지 다시 묻게 한다. 다음 여름 기후 매치의 참조군 설계가 이 질문에서 출발해야 한다.
진행자와 4 AI팀의 R1·R2 토론을 영상으로. 자막·오디오 형식의 트랜스크립트는 아래 §07 Discussion에서.
4팀의 R1·R2·교차검증을 종합한 예측 리포트입니다. 핵심 결론·근거·불확실성·시사점을 담았습니다.
각 팀의 R1(단독 예측) 대비 R2(교차검증 후) 1위 후보(15일 이하 (평년~완만))에 대한 확률. 의견 폭은 R1 32.4pp → R2 16.0pp.
교차검증 후 각 팀의 최종 분포. 메서드 family와 R1 대비 변경 여부.
유튜브 댓글을 익명 집계·AI 요약한 결과. 4 AI팀 분포와 비교해 보세요.* 정식 한국팀(Brier 점수)과는 별도 레이어 — 신원·중복·확신도 검증이 없는 여론 지표입니다.
진행자가 4팀의 R1 입장을 받고, R2에서 교차검증으로 반박·끼어듦·중재가 진행됩니다. TTS 마커는 제거된 본문.