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端午後才能收冬衣?「未吃五月粽,破裘不敢放」這說法甘有科學上的道理?

阿樹_96
・2019/06/06 ・2348字 ・閱讀時間約 4 分鐘 ・SR值 486 ・五年級

有一句氣象俚語:未吃五月粽,破裘不敢放。意指還沒到端午吃粽子前,還先不要收冬衣和棉被。這句話甘有道理?

迎向夏天的粽子跟冬天的棉被竟然有關係?圖/photo by Jason Goh@Pixabay

明明國曆的五月就已經熱到爆,為什麼要這麼晚,到端午才收棉被冬衣,這樣的說法準確嗎?有沒有辦法從氣象統計或科學的角度來檢視呢?

統計資料告訴我們什麼?

有一種驗證的方式,就是藉由氣溫的歷史資料來看看,過往是不是在農曆五月前天氣很冷、到了五月五日之後才變暖。可是,或許你會說「印象中端午節前已經很熱啦!如果是中小學衣服也都已經換季了。」確實,五月已蠻常見到攝氏 30 度以上的高溫,但是,這段期間溫差也大,如果以最低溫來考量的話,是不是在某些日子中,睡覺時還是需要蓋稍微厚一點的棉被,早晚出門也還要加個外套呢?

春夏之交,棉被到底要不要收呢?實在是好困擾。(再睡一覺)

此外,冬衣或許可以再多留個兩三件,處理起來相對簡單。但冬被未收進廚櫃前,是「可以蓋棉被也可以不蓋」的狀態,而習慣上如果收拾好棉被後,要再拿出來使用可能還要經過曬棉被、裝被套等繁複的過程,所以一般收好之後,可能真的是接下來幾個月都用不上了。所以根據俚語選擇在端午後才收起冬衣冬被,是有氣象資料支持的嗎?

筆者認為依據俚語的情境,如果要對應氣象資料,應該考量的條件包括:

在端午前後的「最低溫」而非「平均溫」
不常見但偶爾出現的「極端值」
不是近期而是臺灣以閩南話為主體的年代

因此,我們若想要參考天氣狀況的統計資料是否能支持這句俚語,應該要找比較早期的資料,正好阿樹查到了一筆來自中研院的網路資料,整理了1894~1945 年的氣象資料。雖然這段時間是日治時期,跟我們想知道的更早期的時段還差一些,但畢竟是有系統化的儀器觀測,相信還是有一定參考性。

此資料中記載了這段時間不同月分的「極端最低溫」和「平均最低溫」,我們分別看一下較早開始發展的臺南和日治後開始成為重心的臺北,這兩地的低溫資料:

1894~1945 年間,觀測到最低溫中的極端值。(這段時間中該月最低的一次)
1894~1945年間,觀測到的低溫中的月平均最低溫值。

由於此資料的極端低溫是橫跨 50 年的數據,實際上應該很少人遇到這麼誇張的低溫,臺北在五月的極端低溫甚至到了 10℃ ,幾乎就是寒流的等級。因此可以同時參考一下平均最低溫值。由資料可以發現,在國曆五月時,臺北與臺南的平均最低溫都低於 23℃ ,直到六月才破 23℃ ,雖然 20~22℃ 的低溫看起來還好。但人們平常活動時覺得舒適的溫度,在想睡時反而會覺得冷;2014 年也有相關的實證研究(可參考這篇科普文)指出氣溫在 26℃ 時,睡眠品質可能會更好。

綜合氣溫資料,再考量室內溫度可能還會比氣溫略高一兩度,將國曆的 6 月作為收起棉被的時間點似乎也挺合理的。在端午節、或是端午之後收冬被,也是因此順理成章。不過這邊阿樹個人比較怕熱,其實國曆的 5 至 6 月間,在某些日子已經常常熱到踢被了。而這也代表著,春轉夏是一個忽冷又忽熱,常會讓人忍不住趴咖秋(打噴涕)的季節。所以除了氣溫的歷史資料,或許用天氣型態的轉變來談會更貼切!

從氣候型態的角度來解釋呢?

從國中地科一直到氣象報導,最常聽到主宰臺灣氣候的莫過於蒙古大陸冷氣團太平洋暖氣團這兩股勢力的消長。前者代表寒冷的冬季,後者則是夏季,而冬轉夏則是兩股氣團勢力相持不下的狀況,就常形成滯留鋒面,而在臺灣形成常聽到的梅雨。

既然是勢力相持不下,應該是不冷不熱的適宜天氣啊,那為什麼還會冷呢?

因為季節變化的氣團勢力消長並不是線性過程,無論是增加或減弱都是一波一波的循環。因此,即使是梅雨季,雖然整體的趨勢是升溫,也可能因為冷氣團勢力忽高忽低,偶有鋒面通過後氣溫降低的現象;同樣的概念,這也是為什麼秋季會出現突然很熱的「秋老虎」天氣型態。或許也可以將這樣和大趨勢相反的偶然現象視為一種「臨去秋波」吧!

真的剛剛好以「端午節」為界嗎?

事實上,端午的日期是看農曆中的陰曆,對於氣候的準確度和可用性應該不如太陽曆,只是大致上農曆 5 月 5 日也多在國曆的 6 月初,或許可以對應到「芒種」的節氣(國曆 6/5~6/7 之間)。若考量記憶點,那麼「吃完粽子再收棉被」可能遠比「芒著種田完後再收棉被」來得有效果吧!不過以筆者的經驗來說,最實用的方法或許還是「洋蔥式穿衣法」,在裡面穿著短袖,視天氣預報多加一層至兩層的長袖與外套,就能應對春天這種溫度不定的狀況囉!

節氣「芒種」意指稻米結實成「種」、其上有「芒」。圖/photo by Quang Nguyen vinh@Pixabay

總之,我個人不會以「準不準確」來看待氣候相關的俚語,畢竟俚語是否會持續流傳,是在於它大致能對應到生活經驗,所以粗略來說應該是準確的。不過隨著氣候變遷,我不確定這些老祖宗的說法能否一直能應用下去,如果現在還能適用的說法哪天消失了,可能就需要擔心是不是代誌大條了呢!

參考資料與延伸閱讀

文章難易度
阿樹_96
72 篇文章 ・ 16 位粉絲
地球科學的科普專門家,白天在需要低調的單位上班,地球人如果有需要科普時時會跑到《震識:那些你想知道的震事》擔任副總編輯撰寫地震科普與故事,並同時在《地球故事書》、《泛科學》、《國語日報》等專欄分享地科大小事。著有親子天下出版《地震100問》。


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解析「福衛七號」的觀測原理——它發射升空後,如何讓天氣預報更準確?

科技大觀園_96
・2021/10/25 ・2915字 ・閱讀時間約 6 分鐘

2019 年 6 月 25 日,福爾摩沙衛星七號(簡稱福衛七號)在國人的引頸期盼下升空。一年多來(編按:以原文文章發佈時間計算),儘管衛星還沒有全部轉換到預定的軌道,但已經回傳許多資料,這些資料對於天氣預報的精進,帶來很大的助益。中央大學大氣系特聘教授黃清勇及團隊成員楊舒芝教授、陳舒雅博士最近的研究主題,就是福衛七號傳回的資料,對天氣預報能有哪些改善。

掩星觀測的原理

要介紹福衛七號帶來的貢獻,得先從它的上一代──福衛三號說起。福衛三號包含了 6 顆氣象衛星,軌道高度 700~800 公里,以 72 度的傾角繞著地球運轉(繞行軌道與赤道夾角為 72 度)。這些衛星提供氣象資訊的方式,是接收更高軌道(約 20,200 公里)的 GPS 衛星所放出的電波,這些電波在行進到氣象衛星的路程中,會從太空進入大氣,並產生偏折,再由氣象衛星接收。換句話說,氣象衛星接收到的電波並不是走直線傳遞來的,而是因為大氣的折射,產生了偏折,藉由偏折角可推得大氣資訊。

▲低軌道衛星(如福衛三號)持續接收 GPS 衛星訊號,直到接收不到為止,整個過程會轉換成一次掩星事件,讓科學家取得大氣溫濕度垂直分佈。圖/黃清勇教授提供

氣象衛星會一邊移動,一邊持續接收電波,直到接收不到為止,在這段過程中,電波穿過的大氣從最高層、較稀薄的大氣,逐漸變為最底層、最接近地面的大氣,科學家能將這段過程中每一層大氣所造成的偏折角,通過計算回推出折射率,而折射率又和大氣溫度、水氣、壓力有關  ,因此可再藉由每個高度的大氣折射率,得出溫濕度垂直分布,這種觀測方式稱為「掩星觀測」。掩星觀測所得到的資料,可以納入數值預報模式,進一步做各種預報分析。 

資料同化──觀測與模式的最佳結合

在將掩星觀測資料納入數值預報模式時,必須先經過「資料同化」的過程。數值預報模式內含動力方程式,可以模擬任何一個位置的氣塊的運動,但是因為大氣環境非常複雜,模擬時不可能納入全部的動力條件,因此模擬結果不一定正確。而另一方面,掩星觀測資料提供的是真實觀測資訊,楊舒芝形容:「觀測就像拿著照相機拍照,不管什麼動力方程式,拍到什麼就是什麼。」但是,觀測的分布是不均勻的—唯有觀測過的位置,我們才會有觀測資料。

所以,我們一手擁有分布不均勻但很真實的觀測資料,另一手擁有很全面但可能不太正確的模式模擬。資料同化就是結合這兩者,找到一個最具代表性的大氣初始分析場,再以這個分析場為起點,去做後續的預報。資料同化正是楊舒芝和陳舒雅的重點工作之一。 

中央大學分別模擬 2010 年梅姬颱風和 2013 年海燕颱風的路徑,發現加入福三掩星觀測資料之後,可以降低颱風模擬路徑的誤差。圖/黃清勇教授提供

由於掩星觀測取得的資料與大氣的溫度、濕度、壓力有密切關係,因此在預報颱風、梅雨或豪大雨等與水氣量息息相關的天氣時,帶來重要的幫助。黃清勇的團隊針對福衛三號的掩星觀測資料對天氣預報的影響,做了許多模擬與研究,發現在預測颱風或氣旋生成、預報颱風路徑,以及豪大雨的降雨區域及雨量等,納入福衛三號的掩星觀測資料,都能有效提升預報的準確度。

黃清勇進一步說明,由於颱風都是在海面上生成的,而掩星觀測技術仰賴的是繞著地球運行的衛星來收集資料,相較於一般位於陸地上的觀測站,更能夠取得海上大氣資料,因此對於預測颱風的生成有很好的幫助。另一方面,這些資料也能幫助科學家掌握大氣環境,例如對於太平洋高壓的範圍抓得很準確,那麼對颱風路徑的預測自然也會更準。根據團隊的研究,加入福衛三號的掩星觀測資料,平均能將 72 小時颱風路徑預報的誤差減少約 12 公里,相當於改進了 5%。

豪大雨的預測則不只溫濕度等資訊,還需要風場資訊的協助,楊舒芝以 2008 年 6 月 16 日臺灣南部降下豪大雨的事件做為舉例,一般來說豪大雨都發生在山區,但這次的豪大雨卻集中在海岸邊,而且持續時間很久。為了找出合理的預測模式,楊舒芝探討了如何利用掩星觀測資料來修正風場。 

從 2008 年 6 月 16 日的個案發現,掩星資料有助於研究團隊掌握西南氣流的水氣分佈。上圖 CNTL 是未使用掩星資料的控制組,而 REF 和 BANGLE 皆有加入掩星資料(同化算子不一樣),有掩星資料可明顯改善模擬,更接近觀測值(Observation)。圖/黃清勇教授提供

福衛七號接棒觀測

隨著福衛三號的退休,福衛七號傳承了氣象觀測的重責大任。福衛七號也包含了 6 顆氣象衛星,不過它和福衛三號有些不同之處。

福衛三號是以高達 72 度的傾角繞著地球運轉,取得的資料點分布比較均勻,高緯度地區會比低緯度地區密集一些。相較之下,福衛七號的傾角只有 24 度,它所觀測的點集中在南北緯 50 度之間,對臺灣所在的副熱帶及熱帶地區來說,密集度更高;加上福衛七號收集的電波來源除了美國的 GPS 衛星,還增加了俄國的 GLONASS 衛星,這些因素使得在低緯度地區,福衛七號所提供的掩星觀測資料將比福衛三號多出約四倍,每天可達 4,000 筆。

福衛三號與福衛七號比較表。圖/fatcat 11 繪

另一方面,福衛七號的軟硬體比起福衛三號更加先進,可以獲得更低層的大氣資料,而因為水氣主要都集中在低層,所以福衛七號對水氣掌握會比福衛三號更具優勢。

從福衛三號到福衛七號,其實模式也在逐漸演進。早期的模式都是納入「折射率」進行同化,而折射率又是從掩星觀測資料測得的偏折角計算出來的。「偏折角」是衛星在做觀測時,最直接觀測到的數據,相較之下,折射率是計算出來的,就像加工過的產品,一定有誤差。因此,近來各國學者在做數值模擬時,愈來愈多都是直接納入偏折角,而不採用折射率。黃清勇解釋:「直接納入偏折角會增加模式計算的複雜度,也會增加運算所需的時間,而預報又是得追著時間跑的工作,因此早期才會以折射率為主。」不過現在由於電腦的運算能力與模式都已經有了進步,因此偏折角逐漸成為主流的選擇。 

由左至右依序為,楊舒芝教授、黃清勇特聘教授、陳舒雅助理研究員。圖/簡克志攝

福衛七號其實還沒有全部轉換到預定的軌道,不過這一年多來的掩星觀測資料,已經讓中央氣象局對熱帶地區的天氣預報,準確度提升了 4~10%;陳舒雅也以今年 8 月的哈格比颱風為案例,成功地利用福衛七號的掩星觀測資料,模擬出哈格比颱風的生成。

除了福衛七號,還有一顆稱為「獵風者」的實驗型衛星,預計 2022 年將會升空。獵風者的任務是接收從地表反射的 GPS 衛星電波,然後推估風速。可以想見,一旦有了獵風者的加入,我們對大氣環境的掌握度勢必更好,對於颱風等天氣現象的預報也能更加準確。就讓我們一起期待吧!

科技大觀園_96
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