颱風不只是夏日「期間限定」的特產——《天有可測風雲》

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？

天氣預報有多困難？

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？

有了電腦科技加持，我們的預報更準了嗎？

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。

「真鍋模型」用物理建模模擬更真實的地球氣候！

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？

天氣預報到底要怎樣才能做得準？

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。

人海戰術！用更多的天氣模型來統計出機率的「概率性模擬」

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。

製造一個虛擬地球模擬氣象？

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。

電腦要怎麼負荷這麼大的計算量？交給電腦科學家！

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！

結語

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。

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• 本文轉載自科技大觀園，原文為《放不放颱風假就看它！——幫助衛星精準氣象預測的「掩星技術」》
• 作者 / 科技大觀園特約編輯｜曾繁安

新颱風生成後，大家最關心的就是颱風的路徑、帶來的風雨大不大，以及——到底放不放颱風假？要能預測和評估颱風的走向影響，可靠的氣象觀測資料是不可或缺的。這就不得不提，在我們頭頂上認真執行觀測任務的人造衛星，以及它們身懷測知氣象變化的絕技！

貢獻全球氣象資料，福爾摩沙衛星功不可沒

過去福爾摩沙衛星三號（福三）執勤十年，為全世界多個氣象中心與研究單位提供無以計數的資料，可謂台灣在國際氣象上的外交大使，於減少天氣預報誤差的貢獻度上，更曾被評為全球前五。福三榮退後，接棒的福爾摩沙衛星七號（福七）也在今年二月完成任務軌道的全部部署。福三和福七都不只有一枚衛星，而是由各 6 枚衛星組成的衛星星系（constellation）。每一枚衛星就像在不同位置巡守、收集氣象情報並互相通報的將士，使得觀測範圍可以覆蓋地球各個區域，提供即時而完整的三維觀測數據。

但福七與行經南北極的「繞極衛星」福三不同的是，它在南北緯 50 度間軌道繞行，主攻台灣、赤道與中低緯度颱風盛行區的觀測。因此福七可以提供密集度更高、更多的溫度、壓力、水氣等氣象資料。國家太空中心推估，它可提升氣象預報準度 10% ——以颱風為例，可以讓 72 小時的路徑誤差改善 10%，協助我們更精準地評估氣象變化與預防災害。

每日可提供 4000 點大氣垂直剖線資料、大幅提升全球氣象預報準確度的福七，究竟是怎麽辦到的？答案就是掩星技術 (Radio Occultation) 。

掩星技術，讓衛星成為太空中最精準的溫度計！

在天文學上，「掩星」指的是一個天體，在另一個天體與觀測者之間通過，產生的遮蔽現象。但英文中的「Occultation」，也可以指前景中的物體，阻擋遮蔽背景中任何物體的情形。而所謂的「掩星技術」，就是利用電磁波訊號在經過大氣層時，會因穿透不同溫度、壓力或濕度的空氣層，被「遮蔽」而產生轉向、變慢、減弱等的特性，來反演出地球上空之溫度、氣壓和濕度。

衛星與衛星之間，本來因為地球的阻隔看不到彼此，但可以接受來自彼此的電磁波訊號。福七的主要酬載儀器——全球衛星導航系統無線電訊號接收儀」（TGRS），可以接受美國全球定位系統（GPS） 和俄羅斯全球導航衛星系統（GLONASS）全球定位衛星通過大氣與電離層的折射訊號。接著，通過計算電波訊號的偏折程度，就可以反演出大氣與電離層中的溫度、水氣、壓力、電子密度等數據。

掩星技術在 1995 年才開始投入應用，而從 2006 年的福三，到如今福七計劃中積累的研究經驗，使台灣成為這項新穎技術領域的佼佼者。掩星技術所得到的資料具備高準確度和解析度，也擁有不需要大量接收訊號的衛星，就可以得到大範圍數據、降低成本的優勢，不僅可以用作氣象預報，更能幫助我們監控和增進對氣候變遷的瞭解。

衛星加上同位素的助攻，可以使天氣預報更精準

另一方面，除了改善觀測一般氣象資料如溫度、濕度、大氣壓力等參數的準確度，在氣象觀測中新增測定不一樣的參數——如大氣水分子的同位素，也可以讓我們的天氣預報更精準！

過去礙於資料的取得有限，同位素分析在氣象觀測與預報中常被忽略。但近年來人造衛星技術的發展，為氣象科學推開新的一扇窗。來自歐洲太空總署、搭載光譜分析儀的衛星 IASI ( Infrared Atmospheric Sounding Interferometer )，讓東京大學的研究團隊，可以利用其所搜集到的大氣水氣資訊，在氣象預報的模型中，第一次嘗試納入同位素資訊的考量來做分析。

我們都知道，擁有相同質子數、不同中子數的氫與氧元素之同位素，會讓個別水分子的重量變得更重或輕一些。水分子同位素對氣相和液相轉換相當敏感，與一般的水分子 H₂O 相比，較重的水分子如 H²HO 或H₂¹⁸O 會更傾向於凝結成水珠，或更難蒸發。因此蒸發與降雨過程等大氣運動，便會影響不同同位素水氣分子的分佈。追蹤它們的行跡，能增進我們對氣象系統的瞭解。

研究團隊以 2013 年在日本發生的低壓事件作為參照，發現納入同位素的數據之後，氣象模型能更好地模擬這次事件的整體氣壓情形。而在全球的尺度，尤其是中緯度及北半球地區，融合同位素資訊後，氣象預報如氣溫及濕度預測的準確度，也都有所提高。雖然這只是初步的探究，但科學家期許，未來進一步完善氣象觀測衛星對同位素資料的收集，能使人類更往精準氣象預測的目標邁進。

人造衛星就像是科學家的千里眼，能觀測千里之外的風雲變化。發展衛星技術，不僅能讓我們更精準預測氣象，在全球化的現代，也能在國際上發揮「Taiwan Can Help」及互助的精神；各國對航太技術的投入與數據資源共享，更是科研工作與人類社會的一大福音。

參考文獻

• 福衛七號星系佈署完成
• Wikipedia-Radio occultation
• 掩星觀測簡述
• 福衛七號／何謂掩星技術？這裡一次解答
• 台灣太空科技扎根30年 未來1年1衛星發射
• Better weather forecasting through satellite isotope data assimilation
• IASI data product profile

氣候變遷比新冠病毒致命五倍

你也許以為地球升溫 1.5 度或 2 度沒什麼差別，但從氣候科學家模擬的結果看來，情況卻很不妙。在很多方面，溫度升高 2 度的情況，不是只比升高 1.5 度糟糕 33%，而是倍增的，例如難以取得乾淨用水的人口會多一倍，熱帶地區的玉米產量衰減也會多一倍。

氣候變遷造成的效應，單單一項就夠慘了，但你不會只遇到炎熱天氣，或只遭受洪災。氣候變遷的效應是環環相扣的。

以新冠病毒來做對比，這樣所有正在經歷這場大流行病的我們會更容易理解。想了解氣候變遷的破壞有多大，看看新冠病毒疫情，再想像一下同樣痛苦程度持續更長的時間。如果不把全球碳排放量減到零，這場疫情造成的人命損失和經濟苦難，將是日後經常會發生的狀況。

先說人命損失：比起新冠病毒，氣候變遷是否會造成更多人死亡？

我們用 1918 年西班牙流感和新冠病毒大流行的數據，估算出的結果是全球平均每年每十萬人口中約有 14 人因大流行病而死。

比起氣候變遷，哪個死亡率較高？預計到本世紀中葉，全球氣溫升高導致的全球死亡率增幅和大流行病一樣，也就是每年每十萬人中約有 14 人因此致死。而到本世紀末，要是排放量仍然持續增加，氣候變遷將導致每十萬人中約有 75 人因此致死。

換句話說，到本世紀中葉，氣候變遷的致命程度可能就和新冠病毒一模一樣，到了 2100 年，氣候變遷要比新冠病毒致命五倍。

經濟情勢也很黯淡。雖然氣候變遷對經濟可能造成的影響和新冠病毒不大一樣，也因使用的經濟模型而異，但結論確定無疑：未來一、二十年內，氣候變遷造成的經濟損失就像每十年發生一次新冠病毒大流行。

就算還有科學不確定性，我們理解的也已經夠多。有兩件事是我們可以做的：

努力適應：努力把已經發生和確定會發生的暖化衝擊減到最小。蓋茲基金會的農業團隊把工作重點放在幫助農民適應。例如，資助許多新品種作物的研究，希望研發出耐旱、耐洪的作物，以對抗未來更頻繁、更嚴重的乾旱和洪水。

減緩暖化：另一件我們不得不做的事，是停止排放溫室氣體到大氣中。若想要躲過災難，全球最大排放國（富裕國家）必須在 2050 年以前實現淨零排放，其他國家不久後也要跟上。

有人反對富裕國家應該先減排：「為什麼是由我們來承擔？」答案不只在於暖化問題主要是由富國造成的，還因為這是大好的經濟機會：有能力建立起成功的零碳公司和零碳產業的國家，將會在未來幾十年中領導全球的經濟。誰有辦法在能源上取得重大突破，並且證明這種突破能在全球廣泛運用，價格又不會太高，誰就能在新興市場中找到許多願意買單的客戶。

石油比汽水還便宜

你今天早上刷牙了嗎？牙刷的材質通常包含塑膠，而塑膠是由石油製成的，石油就是一種化石燃料。

你也許已經吃過早餐，土司和穀類片中的穀物，都是用肥料種出來的，肥料的生產過程會排放溫室氣體；收割穀物會用到曳引機，曳引機是由鋼製成的，煉鋼需要用到化石燃料，過程中也會釋放碳，而且曳引機還需要汽油才跑得動。你如果像我一樣，午餐有時會吃漢堡，製作漢堡排需要飼養牛，過程中也會排放溫室氣體，因為牛打嗝和放屁都會排出甲烷；製作漢堡麵包則需要種植和收割小麥，一樣會排放溫室氣體。

你換衣服準備出門，衣服的材質可能是需要施肥和收割的棉花，也可能是聚酯纖維，從石油提煉出來的乙烯製成。你用的衛生紙，是砍樹而來，製造過程中也會排放出更多的碳。

你今天上班或上學坐的交通工具，如果是用電驅動的，那很好，不過發電來源十之八九也會是化石燃料。你的交通工具如果是火車，火車在鋼製成的軌道上行駛，會穿過由水泥建造的隧道，而生產水泥會使用化石燃料，過程中也會排放碳這個副產品。你乘坐的汽車或公車，週末騎的腳踏車，都是由鋼和塑膠製成的。你行駛在由水泥和柏油鋪成的馬路上，而柏油是從石油提煉而來的。

你如果住在公寓大樓裡，四面的牆應該都是水泥；如果住木造房子，砍伐和裁切木頭都需要用到由鋼和塑膠製成的氣動機械。你家裡或辦公室如果裝了暖氣或空調設備，不僅會消耗大量能源，空調使用的冷媒，還可能是一種很強的溫室氣體。你如果正坐在金屬或塑膠椅子上，提煉這些材料也會產生更多的碳足跡。

以上所有這些東西，小到牙刷，大到建築材料，統統都經由卡車、飛機、火車和輪船從其他地方運來，這些交通工具都需要化石燃料驅動，製造過程也都會用到化石燃料。

化石燃料無法避免，清潔再生成為關鍵

換句話說，化石燃料無所不在。就以石油為例，全世界每天消耗 150 億公升以上的石油，任何產品達到這種用量，已不可能說不用就不用。

更重要的是，化石燃料之所以無所不在，是因為它太便宜了。石油比汽水還便宜。 2020 年下半年的平均油價約為每桶 42 美元，也就是每公升 0.264 美元，而好市多大賣場8公升裝的汽水要價 6 美元，也就是每公升 0.75 美元。世界各地的人每天都要使用一種比健怡可樂還便宜的產品，而且用量達到 150 億公升以上。

問題還不只是每個人會消耗更多能源，全球人口也在增加，而且大部分的人口成長會出現在碳排放密集的都市。都市發展的速度將十分驚人，在接下來四十年，相當於每個月都會蓋起一座紐約市。

問題的規模之大，光想到就令人發暈。但我們也不需要驚慌失措，只要能夠普遍採用清潔再生能源，同時在零碳能源技術上取得突破，就能把淨排放量減到零。這其中的關鍵就在於使清潔能源技術和目前的化石燃料技術一樣平價並穩定供應。

颱風是台灣最常見的天災；雖說是「災」，但其實也帶有祝福的成分：我們依賴颱風帶來雨水。

台灣每年平均有三到四個颱風造訪，若哪一年颱風數量很少，就會出現旱象。如果颱風來得太密集，除了災害外，還會造成嚴重農損，且又沒有時間恢復，菜價就會持續走高。

比如二○一六年短時間來了三個颱風，使得菜價居高不下，就是很好的例子。最好的情況，就是都來一些強度、頻率跟路徑都「剛剛好」的颱風，讓台灣有夠用的水，又不至於造成太大損害。問題是，我們不是老天爺，根本不可能控制颱風的強度與損害性，我們能做的就是預測並防範。

颱風不是夏日特產

在談防災前，我們不妨先來了解一下颱風生成的原理。颱風是一種熱帶氣旋，對很多民眾來說，颱風是「夏日特產」，事實上，一年四季都會有颱風生成。每年六到十月是北半球的颱風好發期，但其他季節也可能有颱風，只不過冬季及春季生成的颱風侵台機率較低，而冬颱雖然罕見，但也不算異常。

相形之下，夏天的颱風動向比較容易預測，秋颱因為外界干擾因素多，東北季風逐漸吹起，同時又受到太平洋高壓影響，變數比較多，所以才會有句俗諺說「十月秋颱無人知」。

颱風容易在赤道附近的海域生成，其中以西北太平洋生成比率最高，達 36％，主要影響台灣的颱風也都在這個區域生成。於西南太平洋、東太平洋、大西洋及印度洋生成的熱帶風暴，在全球熱帶風暴所占的比率中約為 10％ 到 16％ 左右。

各區域對颱風的稱呼也不大一樣，西太平洋的熱帶風暴叫做「颱風」（Typhoon），大西洋及東太平洋的稱為「颶風」（Hurricane），印度洋則稱為「氣旋」（Cyclone），雖然名稱不大一樣，指的都是相同的天氣現象。

颱風的生成有幾個必要條件：第一，海水溫度必須在二十六．五度以上（有足夠的能量）；第二，颱風生成位置必須高於南北緯五度（有足夠的科氏力1）（編按：但也有過例外，比如說「二○○一年十二月下旬，罕見的赤道颱風「畫眉」忽然在新加坡附近、北緯一度半的地方發生」，謝謝科夥伴的補充）；第三，對流層的垂直風切要小（有利颱風垂直結構發展）。滿足以上三個條件，當熱帶洋面上有擾動生成時，就比較容易發展成熱帶性低氣壓或颱風。

一個颱風造訪大致可分為四部曲：暴風圈觸地、中心登陸、中心離開、暴風圈離開。影響最大的是中心登陸與中心離開這二個階段，這也是氣象專家會一直提醒民眾注意的兩個階段。

當颱風新聞變成一檔秀

在我小的時候，印象中，颱風的訊息比較簡單，主播們播報颱風訊息的風格比較理性嚴謹一點，冷靜分析目前所預測到的颱風訊息，並提醒民眾一定要做好準備，像是低窪地區要注意淹水，要準備手電筒、蠟燭、儲水與準備糧食等。

現在生活方便了，便利商店全年無休，就連颱風來也一樣營業，不再需要預備糧食，公部門整體防災的能力也比以前好，但是，颱風新聞的播報反而比以前浮誇花俏許多。

颱風新聞的收視率一般來說都比較高，很多電視台似乎也把颱風新聞當做一檔秀來處理。我甚至覺得，有些電視台會希望氣象專家們可以把情況講得愈恐怖愈好，要夠駭人才有節目效果。

而且，每次只要有強一點的颱風來，不管媒體或民眾，都很關心國際怎麼報導台灣的風災，如果 CNN 或其他國際媒體的用字遣辭又「重口味」了一點，像是 super、huge、monster，引用回國內媒體又會再被放大詮釋。那種興奮度，感覺就像是一種「盛事」似的：雖然不是什麼光榮事蹟，但我們這座小島總算有件事能躍上國際舞台了。

我個人倒不是那麼喜歡太過誇張的播報方式。颱風絕對是一個必須審慎以對的天災，但無需用「嚇」老百姓的方式來「表演」。重要的是，告訴民眾如何應對即將到來的天氣考驗，才是正途。

本文摘自《天有可測風雲：彭啟明的資料經濟與科學創業之路》，天下文化出版。