隨著氣候變遷加劇的影響，令許多物種難以適應，不過對信天翁來說，看起來卻是一件好事。長期的全球暖化在近十年內使得氣溫不斷升高，一些地區的氣候也快速在改變。不過一篇發表於《Science》的研究指出，因為西南印度洋的平均風速增加，讓信天翁更順利成長與繁殖。
簡單來講，較快的風速，意味著在繁殖季中，海鷗雙親覓食育幼所花的旅程較短，與1970年12.4天長度相比，2008年平均僅需9.7天。在育幼期縮短，換句話說，就代表著產下的蛋更少以及幼鳥遭到拋棄。在1970年，平均約有66%的蛋孵化成幼鳥，而在2008年時比例增加到了77%。不過也因為育幼時間的縮短導致信天翁增胖。即使牠們的體型沒有變化，在體重上，平均而言已經比20年前多了1千克，重量比例也由10%增加到12%。科學家說，氣候變遷所造成的壓力，更有助於這些長途健將加強翅膀與身體來承受強風，在旅途上風行無阻。
資料來源:ScienceShot: Climate Change Gives the Albatross a Lift[12 January 2012]
本文轉載自顯微觀點
「我覺得那個震撼度沒有實際親眼看到（精子）這麼震撼；而且就算實際親眼看到的震撼度，也絕對沒有比看到你旁邊那個同學的精子長什麼樣子還要震撼！」
台大獸醫系有一門大四必修－獸醫繁殖障礙及產科，課堂舉辦的「精蟲王選拔」堪稱該系的年度盛事，授課的老師便是台大副學務長蔡沛學教授。
蔡沛學的研究專長為繁殖生理。他提到自己從念獸醫、從臨床轉向研究，再到回台教書一切都是「偶然」。
當初大學會選填獸醫系，完全是因為「成績到了」，加上從小家裡一直有養狗貓，於是「不討厭就念了」。有別於大多數獸醫系同學選擇臨床，蔡沛學走向研究，他則笑說是源於大學「交了女友要打工賺錢」而到狗舍當起工讀生。
每當打掃完狗舍回到實驗室，就會看到許多研究所學長姐正在做實驗，蔡沛學受到好奇心驅使開始了解學長姐在做的研究。這些研究讓他感到新奇有趣，加上考量未來若走臨床，生活彈性大幅壓縮，因此畢業後便留學踏上研究之路。
雖然流行病學並非真愛，但蔡沛學心知肚明碩士只是研究路上的過渡期，便在考量語言、經濟等各項因素後，赴荷蘭烏特列支大學（Utrecht University）攻讀流行病與經濟學。但他也仍然結合最愛的繁殖生理，運用流行病學的角度，以大規模數據分析不同類型的轉殖基因造成的繁殖生理問題。
一路從碩士到博士，在荷蘭歷經將近十年寒暑，蔡沛學仍抱著一絲「美國夢」，於是申請到美國的麻州大學醫學院進行博士後研究，卻也迎來人生第一個低潮。
蔡沛學解釋，當時待的實驗室在繁殖領域非常厲害、學術產出也非常多，但美國生活緊湊，和講求生活與工作平衡的荷蘭截然不同；加上實驗室過於偏向分生領域，蔡沛學很快就失去研究動力。
另一方面，當時他和太太、小孩住在波士頓，和麻州大學雖然都在麻薩諸塞州但通勤時間長，往往出門孩子還沒醒、回到家孩子也正要睡。「當時覺得說我為什麼要來這邊尋找我的『American dream』，待在荷蘭好好的我幹嘛呢？」和家人相處時間短並非蔡沛學想要的生活，於是他過沒多久就辭去這份工作，轉往哈佛大學醫學院繼續博士後研究。
這個實驗室主要是系統生物學（system biology）的研究團隊，也是核心的影像中心。蔡沛學形容，一進去就有六台且不同類型的共軛焦顯微鏡，應有盡有。「只要能夠讓我照影像、看到亮亮的螢光，我都可以」，雖然蔡沛學加入的是腎臟研究團隊，並非獸醫、繁殖領域，但基於對影像的熱愛，加上離家近，他工作得非常愉快。
雖然在哈佛從事博士後研究做很多蔡沛學喜歡做的事，日子過得還算愉快，但太太這時跟他說了一句話：「It’s time to find a real job（該找個正式的工作了）」，而且正巧台灣大學獸醫系有個職缺，成了他回台教書的契機。
但回國後蔡沛學反而迎來第二次人生低潮。
由於覺得在哈佛做的研究很有趣，蔡沛學回國後很直覺地想要延續部分想法，再改良成實驗室新的題目。但當他知會前老闆時卻被斷然拒絕。
「他很明確地跟我說，你有這些研究想法（thoughts）也是因為你在哈佛而發展（develop）出來的，所以這些想法是屬於哈佛的，你不能用。」蔡沛學表示，除了研究方向還沒確定，回到台灣擔任教職，也從原本只需專心做研究變成需要兼顧教學，過程非常難熬因而陷入低潮。
面對低潮，蔡沛學建議可多參加不同類型的會議或是研討會。
「也許你覺得沒有太大的意義，但是（研討會）會讓你遇到很多人、跟很多人聊天，我覺得很多idea（想法）就從那邊出來」，蔡沛學提到印象深刻的是剛回國時參加台大光電所教授孫啟光辦的影像攝影展。當時雖然並未參賽，但抱著「看一下人家在幹嘛」的心態去參加，會中和很多人聊天都會成為日後研究的養分。
「就算是不是你做的領域，去聽、去看都會發現『原來還可以這樣看細胞啊』、『原來影像不是只有 Confocal（共軛焦），還有 Lightsheet（層光），還有 spinning（spinning disk confocal，轉盤式共軛焦）啊』，那對我們來講都是大開眼界」。蔡沛學說，聊天過程中慢慢發現大家不同的領域專長，其實可以在自己原有的興趣基礎往上疊加，不需要拘泥於過去所做的研究。
而他現在實驗室的研究領域廣泛，包括繁殖生理、细胞膜蛋白與囊泡傳輸機制、抗氧化/自由基機制、瀕危物種、野生動物保育等，只要和繁殖障礙以及影像這些他喜歡的興趣有關，都有所涉獵。
的圓形厚片，並以螺旋、弧線方式向前游動。除了研究，大學教職另一個重要任務便是教學。蔡沛學教授的「獸醫繁殖障礙及產科」是大四的必修，也是阻擋學生可以順利進入大五實習的最後一門課。第一年，蔡沛學只是按部就班地了解不同動物的精子樣態及如何評估精子優劣，光上完課就「阿彌陀佛」了。但到了第二、第三年，他開始思考什麼樣的上課方式學生比較容易吸收，加上自己喜歡「把事情搞大」的個性，於是有了「精蟲王選拔」的教學構想。
過去上課雖然用了非常多圖片、影片讓同學「看到」精子的樣態，但就算如此，蔡沛學認為這些都不會比親眼在顯微鏡下觀察、甚至是觀察周遭同學的精子來得更有印象。因此他徵求志願的同學捐精（女生也可以拿男生朋友的精子）並給予加分，學生則在課堂上可以觀察這些混雜在一起，裝著動物和各志願者的不同試管。
「上課就會出現此起彼落的驚嘆聲，『你看 3 號兩個頭』、『2 號幾乎不會動』，整堂課就非常歡樂。」蔡沛學笑說，過程中只有老師知道試管編號對應的身分以及當事者知道自己的編號，因此當學生知道精子主人在身邊卻不知是誰的時候，氣氛更加熱絡。而他認為這才是上課應該要有的氣氛，學生也在歡樂的氛圍之中了解何謂好的精子品質。
精子品質的評估首先得先認得不同動物的精子型態。以精子頭部為例，狗和牛與人一樣，都是橢圓形、禽類的像根棍子；而齧齒類的呈現鐮刀狀，在顯微鏡下就必須辨別和紅血球的差異。
評估也包含多種面向，如濃度、運動方式、活力等，而要觀察這些不同面向，就必須使用不同的顯微鏡觀察法。
蔡沛學解釋，在顯微鏡下看到精子游動，可能只有 60% 至 70%「真的在動」，因為也許精子本身已經死亡但受到介質擾動而出現流動的樣子。
精子游動也不像我們一般想像，以平面左右擺動方式直線前進，而是以螺旋、弧線向前游動；且當要與卵子結合時，弧線的弧度降低、直線性增加。因此可藉由可以呈現立體影像的顯微鏡或是使用輔助軟體進行路線追蹤。
另外，精子的頭部其實是像牛舌餅一樣的圓形厚片，因此在游動時有時看起來是粗的、有時看到卻是細細的一條線，這時就必須使用如 DIC（微分干涉相差顯微鏡）才能看清楚頭部的樣子。又或是使用原子力顯微鏡分析精子表面的變化，才能針對精子品質進行繁殖障礙的精密評估。
現在，蔡沛學的實驗室已經扎穩根基，目前主要研究方向為自由基對繁殖的影響，除了研究機制，也針對自由基傷害的不孕症研究治療方法。另外實驗室也和農場、動物園合作，研究如何增進動物繁殖能力或是如何有效保存動物精液。
雖然有多項研究計畫正在進行，蔡沛學還接任台灣大學副學務長一職，更將擔任本屆（2025）Taiwan顯微攝影競賽的評審。面對這些繁忙的公事，蔡沛學笑說：「少睡幾個小時就行啦！」
他也表示，直到去年自己都還親自進實驗室做實驗，但現在確實已分身乏術。不過蔡沛學覺得最主要還是要把實驗室當作家庭一樣經營，當實驗室負責人（PI, Principal Investigator）最重要的就是能夠支持學生瘋狂的想法且不能藏私，「只要和學生、助理關係很好，事情就會很好」。
而對於即將擔任顯微攝影競賽評審，蔡沛學認為，或許有很多參賽者會為了追求影像好看而刻意「擺拍」進行後製，但他更期待看到研究中無意間發現的奇特影像，例如他就看過美國得的朋友曾在臉書上發布一張無意間觀察到精子圍繞成1顆愛心的圖像。
「那個 motivation（動機）比較強，而不是為了去競爭某個獎而拍出來的」，蔡沛學如此說道。
蔡沛學老師的實驗室和研究室充滿生氣，也可以感受到他與學生、家人間的感情緊密。
除了櫃子裡擺放陪兒子追星而愛上的韓團偶像，當天蔡沛學還帶了最近剛認養的小貓坐鎮辦公室。
而實驗室門後畫著一家人的圖案。蔡沛學解釋，因為位於隔壁的研究室門後畫著的是某一繪本中「精子向前衝」的圖案，於是學生們便畫上這幅圖案，象徵精子突破重重難關，終於誕下新生兒。
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洪廣冀（臺灣大學地理環境資源學系副教授）
著名的漢學家卜正民以如下段落為《價崩：氣候危機與大明王朝的終結》一書定調：
生活在這個時代，我們彷彿逃不出莫測變幻的手掌心。變化讓人這麼痛苦、氣餒，為了安慰自我，我們便告訴自己：當代的生活特徵就是接連不斷的變化，正是這種不穩定，讓世界變得比以往更複雜。
他告訴我們，作為一個「長壽之人」，「過去十年來，氣候變遷、物價通膨，以及政治豪奪的速度與規模」，他認為也是前所未見。只是，作為一個歷史學者，他還是想問，若我們放大時空的尺度，當代人在過去十年來經歷的變化，真的是前所未見嗎？他的答案是否定的。在一六四○年代早期的中國，也就是明朝末期的中國，是一個連「生存條件都被剝奪，平安度日的尊嚴都被否定的時代」，因為「大規模的氣候寒化、疫情與軍事入侵，奪走數以百萬計的人命」。
一六四○年代初期的中國發生什麼事？這便是卜正民試圖回答的問題。他反對傳統史學的兩大見解：一者是訴諸人禍，即訴諸當時宮廷內的派系鬥爭，統治階層道德淪喪，導致民不聊生；二者是訴諸十六至十七全球的白銀貿易，即當時從美洲與日本湧入中國的白銀，造成物價波動與社會不安。卜正民認為，訴諸人禍與貿易會讓我們看不見「藏在眼皮底下的事實」：小冰河時期（簡稱小冰期）。
廣義地說，小冰期是從十四世紀至十九世紀初期的地球寒化現象，氣溫平均掉了攝氏兩度。乍看之下，攝氏兩度的溫差或許微小，但對作物而言，這樣的溫差已經足夠讓作物減少一次收成，或根本無法收成。再者，必須注意，兩度的溫差是「平均」，即可能是極熱與極寒的氣溫交錯變化造就此兩度溫差。這確實也是在小冰期中發生的事。
地球科學家推測，寒冷的氣候讓兩極的冰山範圍擴張，讓海水變得更鹹，也就是變得更重，影響洋流的流動方式，從而牽引了大氣與洋流間的循環。影響所及，所謂「聖嬰－南方震盪現象」（El Niño-Southern Oscillation, ENSO，即傳統上所說的「聖嬰現象」加「反聖嬰現象」）變得格外激烈，乾旱、水災等極端氣候頻傳。不僅如此，地球科學家也指出，小冰河期也是火山活動格外頻繁的時期。火山噴出的煙塵，遮蔽了太陽輻射，更加速了地球的寒化。
小冰期的起因為何？目前普遍接受的見解是太陽活動改變。此外，也有研究者指出，這與所謂歐洲人「發現」新大陸有關。受到所謂「哥倫布大交換」的衝擊，美洲原住民大量消失，森林擴張，吸收大量二氧化碳。眾所周知，二氧化碳是溫室氣體；二氧化碳濃度的減低，讓大氣保溫的能力下降，與前述太陽活動與火山噴發的效果耦合，讓寒化成為不可逆的過程。總之，我們現在已經知道，地球是個混沌系統，牽一髮不只動全身，甚至整個身體都會分崩離析。
回到《價崩》這本書。卜正民指出，明朝的存續時間（一三六八至一六四四年）即落在小冰期，並成為明朝覆亡的主因。他將小冰期之於明朝的影響分為六個泥沼期：一、永樂泥淖期（一四○三年至一四○六年）。二、景泰泥淖期（一四五○年至一四五六年）。三、嘉靖泥淖期（一五四四年至一五四五年）。四、萬曆一號泥淖期（一五八六年至一五八九年）。五、萬曆二號泥淖期（一六一五年至一六二○年）。六、崇禎泥淖期（一六三八年至一六四四年）。
永樂泥淖期欠缺災荒記載，景泰泥淖期以饑荒收尾，嘉靖泥淖期氣候異常乾冷，萬曆一號泥淖期爆發饑荒、洪水、蝗災與大疫，「人民相食，枕籍死亡」；萬曆二號泥淖期的乾旱與水災頻繁，饑荒再度爆發，「朝廷賑濟的請願如潮水湧來」。崇禎泥淖期是明代乃至於「整個千年期間最慘痛的七年」，「米粟踊貴，餓殍載道」。一六四四年四月末，闖王李自成兵臨北京，致書要求崇禎帝歸順。崇禎不從，在命皇后、貴妃與女兒自盡後，他爬上皇居後的煤山，自縊身亡。李自成稱帝後，滿人入關，將中國納入大清國版圖。
如此的歷史解釋是否會流於環境決定論？卜正民的回答是：「如果環境決定論的幽靈就在門外徘徊，我也不會在分析時將其拒於門外。」那麼，是什麼讓寫出《縱樂的困惑》、《維梅爾的帽子》等名著的歷史學者相信環境的決定作用？答案就是糧價。
以他的話來說，「太陽能與人類需求的關係，是透過糧價調節的。從景泰年間到崇禎年間，糧價在五次環境泥淖其中激增，每一次都把價格多往上推一截，這樣的事實也說服我必須採用氣候史的大框架。」卜正民表示，「一旦經濟體仰賴太陽輻射為能源來源，那麼無論大自然是幽而不顯還是顯而易見，都必然是社會或國家生命力的決定因素。」
在結語「氣候與歷史」中，卜正民再次反駁那些把明朝覆滅推給「失德」的見解。他認為，這種論調是「合理化明清兩朝遞嬗的過程」，且「編出這種敘事並為之背書的，就是征服者」。他強調，「明朝的滅亡固然不能推給災荒糧價，但講述崇禎末年重大危機時不把氣候因素納入考慮，那簡直就像莎士比亞所言，宛如癡人說夢，充滿著喧譁與騷動，卻沒有任何意義。」
然而，不至於將環境決定論「拒於門外」是一回事，認為社會變遷就此被環境「決定」，又是另一回事。卜正民並不認為，面對氣候因素帶來的種種挑戰，明朝各級官員只能雙手一攤，感嘆天要亡我，不做任何努力。就如其他生活在小冰期的人們一般，卜正民認為，明朝人建設基礎設施、育種、建立制度、開發新科技與控制生育力等；但問題是，一六三○年代晚期的種種災害，並未催出社會的適應力，反倒是摧毀其適應力。
拜此時勃發的火山活動與激烈的聖嬰－南方震盪現象「之賜」，不論是政府還是市場，都變不出糧食。卜正民認為，至少在前五個泥淖期，明朝人還是表現出相當的韌性，努力予以調適。然而，進入崇禎泥淖期後，春夏乾冷，田地龜裂，運河無水。當每公斤的米得需要兩千五百公升的水，而老天爺就是不願意降下一滴雨時，糧食供應體系就此崩潰，連帶把物價與政治體系拖下去陪葬。
回到卜正民所稱的「眼皮底下的事實」。我們要問，是誰忽略了這項事實？誰是這對眼皮的擁有者？卜正民的答案有二。一則是以研究社會、政治與環境變遷的人文社會科學研究者。以小冰期的相關研究為例，他表示，當他開始研究明代中國糧價變異與氣候變化之關係時，驚訝地發現，「其他地方的環境史對糧價幾乎不提」。與之對照，精通糧價的歷史研究者，如不是太快地把糧價理解為「公平交易」的指標，便是視之為社會關係的一環，忽略了糧食必得是在特定的環境條件下孕育出來的。
另一個忽略氣候或環境此事實者便是卜正民的同代人，也就是在閱讀這本書的你我。現代人對物價飛漲的關注程度遠比全球暖化、極端氣候與環境破壞來得高；畢竟，前者是切身之痛，後者則相當遙遠，是北極熊與紅毛猩猩的事。然而，卜正民的分析告訴我們，即便明代中國離現在相當遙遠，所謂的小冰期至少也是一百五十年以上的事，但物價恐怕還是可作為某種氣候指標。換言之，若人們以關心物價的熱誠來關心環境，面對當代的環境危機，說不定人們多少可找出個解方。
此外，讓人心生警惕的是，卜正民告訴我們，小冰期多少是個漫長的地球系統變化。小冰期本身並未造成明朝衰亡，是相伴的極端氣候摧毀了明代社會的韌性與調適。他也認為，面對小冰期、火山噴發與聖嬰－南方震盪現象誘發的極端氣候，從後見之明來看，明朝人也做了他們可以做的，但也只多苟延殘喘了七年，且還是生存條件都被剝奪、生活尊嚴都被否定的七年。
那麼，當人類誘發的氣候變遷可能已加劇了聖嬰－南方震盪現象，讓去年（二○二三年）夏天成為有紀錄以來地球最熱的夏天，而極端氣候彷彿成為日常，人類還有多少時間可以調適？如果說明朝多少是被地球系統的正常運作摧毀，當今地球系統的異常，是人類自己造成的，數百年後的歷史學家，在回顧這段歷史時，恐怕無法如卜正民對待明朝人一樣地寬厚，只能說這是咎由自取。諸如此類的思考，都讓《價崩》有了跨越時代的現實意義。
畢竟，明朝人不是外星人，他們跟我們都生活在同一個地球上。
——本文摘自《價崩：氣候危機與大明王朝的終結》，2024 年 05 月，衛城出版出版，未經同意請勿轉載。
小心啊，打雷囉，下雨收衣服啊！
氣象報告說好是晴天的，怎麼一踏出門就開始下雨了？
昨天都說要直撲的颱風，怎麼又彎出去了？
多麼希望天氣預報能做到百分之百正確，只要出門前問一下手機，就能確定今天是出大太陽還是午後雷陣雨，是幾點幾分在哪裡？又或是最重要的，颱風到底會不會來？
但你知道，現在的氣象預報，已經動用全球最強的超級電腦們了嗎？既然如此，我們現在的氣象預報能力到底有多準？我們什麼時候能徹底掌握這顆蔚藍星球上發生的所有天氣現象？
雖然我們常常嫌說氣象預報不準、颱風路徑不準、預測失靈等等。但我們現在的實力如何呢？
目前美國國家海洋暨大氣總署的數據分析，對西太平洋颱風的 24 小時預測，誤差平均值約 50 英哩，也就是一天內的路徑誤差，大約是 80 公里。其他國家的氣象局，24 小時的誤差也約在 50 到 120 公里之間。台灣呢？根據中央氣象局到 2010 年的統計，誤差大約在 100 公里內。也就是臺灣對颱風的預測，沒有落後其他先進單位。
現在只要打開手機隨便開個 APP，就能問到今天的天氣概況，甚至是小區域或是短時間區間內的天氣預報。但在過去沒有電腦的時代，要預測天氣根本可以不可能（諸葛孔明：哪泥？）。
近代且稱得上科學的天氣預測可追溯回 1854 年，那個只能靠人工觀測的年代，英國氣象學家為了保護漁民出海的安危，利用電報傳遞來蒐集各地居民的觀察，並進行風暴預報。後來演變成天氣預報後，卻因為有時預報不準，預報員承受了輿論與國會批判的巨大壓力，最後甚至鬱鬱離世。
在電腦還在用打洞卡進行運算的年代，一台電腦比一個房間還大。氣象局要預測天氣，甚至判斷颱風動向，得要依賴專家對天氣系統、氣候型態的認知。因此在模擬預測非主流的年代，我們可以看到氣象局在進行預測時，會拿著一個圓盤，依據量測到的大氣壓力、風速等氣象值，進行專家分析。
當時全球的氣象系統，則是透過全球約一千個氣象站，共同在 UTC 時間（舊稱格林威治時間）的零零時施放高空探測氣球，透過聯合國的「World Weather Watch」計畫來共享天氣資料，用以分析。關於氣象氣球，我們之前也介紹過，歡迎看看這集喔。
也就是說，以前的颱風預測就是專家依靠自身的學理與經驗，來預測颱風的動向，但是，大氣系統極其複雜，先不說大氣系統受到擾動就會有所變化，行星風系、科氏力、地形、氣壓系統這些系統間互相影響，都會造成預測上的失準，更遑論模擬整個大氣系統需要的電腦資源，是非常巨大的。
那麼，有了現代電腦科技加持的我們，又距離全知還有多遠呢？是不是只要有夠強的超級電腦，我們就能無所不知呢？
當然，有更強的電腦，我們就能算得更快。才不會出現花了三天計算，卻只能算出一個小時後天氣預報的窘況。但除了更強悍的超級電腦，也要更先進的預測模型與方法。現在的氣候氣象模擬，會先給一個初始值，像是溫度、壓力、初始風場等等，接著就讓這個數學模型開始跑。
接著我們會得到一個答案，這還不是我們真正要的解，而是一種逼近真實的解，我們還必須告訴模型，我容許的誤差值是多少。什麼意思呢？因為複雜模型算出來的數值不會是整數，而是拖著一堆小數點的複雜數字。我們則要選擇取用數值小數點後 8 位還是後 12 位等等，端看我們的電腦能處理到多少位，以及我們想算多快。時間久了，誤差的累積也越多，預測就有可能失準。沒錯，這就是著名的蝴蝶效應，美國數學暨氣象學家 Edward Norton Lorenz 過去的演講題目「蝴蝶在巴西揮動了翅膀，會不會在德州造成了龍捲風？」就是在講這件事。
回到颱風預報，大家有沒有發現，我們看到的颱風路徑圖，颱風的圈怎麼一定會越變越大，難道颱風就像戶愚呂一樣會從 30% 變成 100% 力量狀態嗎？
其實那不是颱風的暴風圈大小，而是颱風的路徑預測範圍，也就是常聽到的颱風路徑潛勢圖，是未來 1 至 3 天的颱風可能位置，颱風中心可能走的區域顯示為潛勢圖中的紅圈，機率為 70%，所以圈圈越大，代表不確定性越大。
1990 年後，中央氣象局開始使用高速電腦，並且使用美國國家大氣研究中心 (NCAR) 為首開發的 Weather Research and Forecasting 模型做數值運算，利用系集式方法，藉由不同的物理模式或參數改變，模擬出如同「蝴蝶效應」的結果，運算出多種颱風的可能行進路線。預測時間拉長後，誤差累積也更多，行進路徑的可能性當然也會越廣。
大氣模擬不是只要有電腦就能做，其背後的物理複雜度，也是一大考驗。因此，發展與地球物理相關的研究變得非常重要。
2021 年的諾貝爾物理學獎，就是頒給發展氣候模型的真鍋淑郎。他所開發的地表模式，在這六十年間，從一個沒考慮地表植物的簡單模型，經各家發展，變成現在更為複雜、更為真實的模型。其中的參數涵蓋過去沒有的植物反應、地下水流動、氮碳化合反應等等，增強了氣候氣象模型的真實性。
當然，越複雜的模型、越短的時間區間、越高的空間精細度，需要更強大的超級電腦，還有更精準的觀測數據，才能預測接下來半日至五日的氣象情況。
世界上前百大的超級電腦，都已被用來做大氣科學模擬。各大氣象中心通常也配有自己的超級電腦，才能做出每日預測。那麼，除了等待更加強大的超級電腦問世，我們還有什麼辦法可以提升預報的準度呢？
有了電腦，人類可以紀錄一切得到的數據；有了衛星，人類則可以觀察整個地球，對地球科學領域的人來說，可以拿這些現實資訊來校正模擬或預測時的誤差，利用數學方法將觀測到的單點資料，乃至衛星資料，融合至一整個數值模型之中，將各種資料加以比對，進一步提升精準度，這種方法叫做「資料同化 (Data Assimilation)」。例如日本曾使用當時日本最強的超級電腦「京」，做過空間解析度 100 公尺的水平距離「局部」超高解析氣象預測，除了用上最強的電腦，也利用了衛星資料做資料同化。除了日本以外，歐洲中程氣象預測中心 (ECMWF)，或是美國大氣暨海洋研究中心 (NOAA)，也都早在使用這些技術。
臺灣這幾年升空的福衛系列衛星，和將要升空的獵風者等氣象衛星，也將在未來幫助氣象學家取得更精準的資料，藉由「資料同化」來協助模擬，達到更精準的預測分析。
如果想要進一步提升預報準度呢？不用擔心，我們還有好幾個招式。
首先，如果覺得一個模型不夠準，那就來 100 個吧！這是什麼意思？當我們只用一種物理模型來做預測時，我們總是會追求「準」，這種「準確」模型做的模擬預測，稱為「決定性模擬」，需要的是精確的參數、公式，與數值方法。就跟遇上完美的夢中情人共度完美的約會一樣，雖然值得追求，但你可能會先變成控制狂，而且失敗機率極高。
不如換個角度，改做「概率性模擬」，利用系集模擬，模擬出一大堆可能的交往對象，啊不對，是天氣模型，再根據一定數量的模擬結果，我們就可以統計出一個概率，來分析颱風路徑或是降雨機率，讓成功配對成功預測的機率更高。
再來，在物理層面上，目前各國正摩拳擦掌準備進行等同「數位攣生 (Digital Twin) 」的高階模擬，簡單來說，就是造出一個數位虛擬地球，來進行 1 公里水平長度網格的全球「超高」解析度模擬計算。等等，前面不是說日本可以算到 100 公尺的水平距離，為什麼 1 公里叫做超高解析度？
因為 500 公尺到 1 公里的網格大小也是地表模式的物理適用最小單位，在這樣的解析度下，科學家相信，可以減少數值模型中被簡化的地方，產生更真實的模擬結果。
當然，這樣的計算非常挑戰，除了需要大量的電腦資源，還需要有穩定的超級電腦，以及幾個 Petabyte，也就是 10 的 15 次方個位元組的儲存設備來存放產出的資料。
不用為了天氣捐贈你的 D 槽，就交給電腦科學家接棒上場吧。從 CPU、GPU 間的通訊、使用 GPU 來做計算加速或是作為主要運算元件、到改寫符合新架構的軟體程式、以及資料壓縮與讀寫 (I/O)。同時還要加上「資料同化」時所需的衛星或是全球量測資料。明明是做氣象預報，卻需要等同發展 AI 的電腦科技做輔助，任務十分龐大。對這部分有興趣的朋友可以參考我們之前的這一集喔！
這一切的挑戰，是為了追求更精確的計算結果，也是為了推估大魔王：氣候變遷所造成的影響必須獲得的實力。想要計算幾年，甚至百年後的氣候狀態，氣象與氣候學家就非得克服上面所提到的問題才行。
一百年來，氣候氣象預測已從專家推估，變成了利用龐大電腦系統，耗費百萬瓦的能量來進行運算。所有更強大、更精準的氣象運算，都是為了減少人類的經濟與生命損失。
對於伴隨氣候變遷到來的極端天氣，人類對於這些變化的認知還是有所不足。2021 年的德國洪水，帶走了數十條人命，但是身為歐洲氣象中心的 ECMWF，當時也只能用叢集式系統算出 1% 的豪大雨概率，甚至這個模擬出的豪大雨也並沒有達到實際量測值。
我們期待我們對氣候了解和應對的速度，能追上氣候變遷的腳步，也由衷希望，有更多人才投入地球科學領域，幫助大家更了解我們所處的這顆藍色星球。
也想問問大家，你覺得目前的氣象預報表現得如何？你覺得它夠準嗎？
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超犀
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