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祛除氣象預報的迷思

活躍星系核_96
・2012/06/27 ・976字 ・閱讀時間約 2 分鐘 ・SR值 575 ・九年級

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credit: CC by NASA Goddard Photo and Video@Flickr

文/楊佳勳

媒體報導,中央氣象局 24 日證實分 3 年編列 5 億元向日本添購新超級電腦,精準程度可望提高 100 倍。看了這則新聞,一則以喜,一則以憂。

之前泰利颱風來襲雨量不如預期,氣象局挨批不準;6 月 12 日北部豪雨突如其來,清晨 4 點即時預報也被罵太遲。我身邊的朋友對此深感憂心,紛紛為氣象局及基層預報員叫屈。政府願意支持氣象科技美事一樁,本來是合情合理的採購,號稱花費數億精準程度提高百倍(其實只是理論值),萬一之後預報又出了一點誤差……這下可好!各界批評檢討聲恐又排山倒海而來。

古諺云「天有不測風雲」,這話至今依然適用。大氣環境瞬息萬變,並非現代人類科技所能全盤掌握,只能隨著時間不斷修正縮小誤差,此為評論氣象預報前應先具備之基本觀念,以免落入「理盲又濫情」。

目前氣象預報對定量降雨預報難以掌握,準確度僅 2 至 3 成。綜觀歐美、日本等先進國家亦無國家氣象預報單位敢宣稱有高準確率,不會提供特定時段雨量值預測,台灣又怎可能達成?若開始採機率預報,例:台北雨量 350mm 以上之機率為 30%、平均風達七級以上之機率為 80%,有多少人能接受?但這比現行預報更為客觀,台灣各地颱風暴風圈侵襲機會早以機率預報圖表示可能性(但颱風警報維持單一路徑預報)。

超級電腦並非萬能

台灣氣象局年度預算不過 17 至 19 億元,佔中央政府總預算約千分之一弱;日本氣象廳年度預算則達 588 億日圓(約折合 218 億新台幣),為台灣 11 倍,其中兩顆衛星整備費用即抵過氣象局一整年預算。美國近 20 年積極發展颱風預報,先進國家超級電腦運算能力遠比台灣強大,預報水準卻未因而大勝台灣。即使購入新超級電腦,目前預報仍須倚賴人力分析判斷,超級電腦並非萬能,氣象局具豐富實務經驗及學識水準的預報人才養成不易,請尊重氣象專業人士,莫讓預報中心主任憤而退休的舊事重演。

呼籲新聞媒體主管們,多實事求是處理氣象相關新聞,捨棄以聳動、膚淺的方式報導,這件事比收視率至關重要多了。最後,不論是政府首長或一般民眾都要改變對氣象預報的認知,並有未雨綢繆、風險管理的觀念,不然氣象預報無法百分之百準確下,氣象局無論災害發不發生總成眾矢之的,豈不怪哉?

(本文原發表於 2012 年 06 月 27 日蘋果日報論壇與專欄,經作者同意轉載 PanSci;作者楊佳勳為台灣大學地理環境資源研究所碩士生、批踢踢實業坊大氣科學板板主、氣象學會會員)

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活躍星系核_96
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活躍星系核(active galactic nucleus, AGN)是一類中央核區活動性很強的河外星系。這些星系比普通星系活躍,在從無線電波到伽瑪射線的全波段裡都發出很強的電磁輻射。 本帳號發表來自各方的投稿。附有資料出處的科學好文,都歡迎你來投稿喔。 Email: contact@pansci.asia

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鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2022/11/01 ・2113字 ・閱讀時間約 4 分鐘

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鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
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超級電腦爭霸戰的新一頁開始了:Exascale(10 的 18 次方)之戰
Y.-S. Lu
・2022/09/10 ・5230字 ・閱讀時間約 10 分鐘

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2023 即將上線的超級電腦(Supercomputer)

歐洲最大的超級電腦(Supercomputer),將要在 2023 年上線啦!今年六月中時,德國于利希研究中心(Forschungszentrum Jülich GmbH)的超級計算中心(Jülich Supercomputing Centre, JSC)發佈新聞稿[1],表示歐盟的歐洲超級電腦中心聯合承辦組織(EuroHPC Joint Undertaking)選定該研究中心的超級計算中心,做為歐洲第一個設立 Exascale 超級電腦 Jupiter 的地點[2],歐盟出資一半,而另一半的資金將由德國教育部(BMBF)以及北萊茵威斯特法倫州(Nordrhein-Westfalen)文化部共同出資,其意昧著這台超級電腦也將優先提供給德國的科學家,以及北威州的研究單位使用[註一]。表示現今的超級電腦軍備競賽,已打到了 Exascale 了,Jupiter 將是繼美國設立世界第一台 Exascale[註二]的超級電腦 Frontier 後[3],即將出現的次世代超級電腦(如果德國的施工期有好好的踩點)

位於阿貢國家實驗室的 IBM Blue Gene/P 超級計算機。圖/wikipedia

Exascale 的超級電腦具有「每秒百億億次(1018)」(也就是 100 京)的每秒浮點運算(FLOP)能力,實際規模也將具有國家高速運算中心台灣杉二號[4]的 111 倍以上的運算能力,也就是要建立超過百台規模的台灣杉二號才具有 Exascale 的規模,但也同時考驗硬體的處理能力、主機間節點的連線架構、資料讀寫能力,更甚者,則是軟體是否具有 Exascale 的使用能力,也就是硬體與軟體都必須要能夠良好的契合才行。

什麼是超級電腦?可以幫助都市成為超級都市嗎?

「這些顯示器太舊了」雷迪亞茲說。

「但它們後面是世界最強大的電腦,每秒可以進行五百萬億次浮點運算。」

~ 劉欣慈《三體:黑暗森林》

劉欣慈《三體:黑暗森林》(2007)提到人類「當時」最強的電腦,為五百萬億的運算能力「而已」,沒想到 15 年後的今天,地表最強的超級電腦 Frontier 是出現在美國的橡樹嶺國家實驗室(Oak Ridge National Laboratory),而不是小說裡說的,在洛斯阿拉莫斯國家實驗室(Los Alamos National Laboratory),而且 Frontier 的效能還是小說裡超級電腦的五千多倍,可說是現實終於有超過小說的時候了(但我們依就沒有飛天滑板可以借東京都的死神小學生)

超級電腦是科學家進行高速/高效計算(High Performance Computing)的主要設備。超級電腦的架構,可以說是非常的簡單:用網路線連結各台主機,讓主機間互相溝通,才能夠進行平行運算。

一般超級電腦的架構大致上如下:一機板上可能會有一個到數個 CPU,而一個或是數個機板會組成一個節點(Node),有時數個結點會組成一個機櫃(Rack/Cabinet)。節點與節點間的連結,就是依靠網路線在進行 CPU 之間的溝通,因此網路變成非常重要的元件。

節點與節點間的連結,就是依靠網路線在進行 CPU 之間的溝通,因此網路變成非常重要的元件。圖/pixabay

在此架構下,如何讓結點間有效溝通,也是一門學問了[5]。這些 CPU 可以想象是每個拿著工程計算機的研究生,正等著教授指派任務給他們算,而一個節點就是一個房間,在同一個房間內的溝通一定是比較快的,當不同房間需要溝通時,就會需要走出房間去給資料,如果所有的人一起拿資料回報給教授,那這教授可能就會崩潰,所以如何讓研究生(CPU)互相溝通,又不至於塞車,就是電腦工程專家們的專業了。

現在超級電腦的架構也與過往的超級電腦不同了。除了採用巨量 Arm 晶片的日本富岳(具 158,976 節點)、自主研發晶片的中國神威太湖之光(具 40,960 節點)外,前十大超級電腦[3]都是採用 CPU 加上 GPU 的混合架構(如在機板上插上 GPU 增加運算效率),才達到 100 Peta-Flop(1Peta = 1015) 以上的計算量,也意味著未來要在超級電腦上進行高效計算,GPU 運算也成為很重要的應用,因此也有許多計畫正在將軟體朝 GPU 運算的方向前進與推動。

軟體是否能配合平行化,也是非常是否能進行高效運算的重點之一。所謂的高效計算,也是利用許許多多的運算元件(CPU 或是 GPU),採平行運算的方法,將一個問題切成許多碎片,以螞蟻雄兵的方法一一解決,所以不要再怪為什麼你家的電腦 CPU 無論幾核心都只用了一核心,那是因為你的軟體沒有進行平行處理。早期土木界在進行坡面的圓弧破壞面計算時,據說就是用人力一人算一片圓弧的切片,也算是(人力)平行運算的先驅之一了。一般電腦中使用平行運算最多的,應該就是你手上那張 GPU 顯卡,在 GPU 的加持下,電腦螢幕中每個點、每個邊、每個平面上的顏色與光影,才能完美的呈現在使用者的眼前,所以與其用顯卡挖礦,還不如投身虛幻而真實的遊戲世界

不過有了地表最強的超級電腦,並不代表我們今天就能夠像小說形容的一樣,能幾秒內預測核子彈的破壞能力,或是在一天內算出地球百年後的氣候狀況,因為平行計算加快了計算的速度,但有其極限。

有了地表最強的超級電腦,並不代表我們能夠像小說一樣,在一天內算出地球百年後的氣候狀況,因為平行計算加快了計算的速度,但有其極限。圖/pixabay

資料的讀入或是寫出,也是瓶頸之一,電路板與網路速度,以及資料存取方式都會造成資料讀寫的延遲,更不用說,若是打算模擬地球,其將耗盡 80 exabyte 等級的儲存空間,其為 CERN 的 ATLAS 與 CMS 計畫所產生的資料量的十倍[6]

為什麼氣候模擬要用到 Exascale?

Exascale 的超級電腦除了可以提供更多的運算能力,給更多的使用者進行模擬與計算外,也是挑戰超大型計算的開始。不過為什麼要 Exascale?到底為什麼一個模擬要用到上千甚至是上萬顆的 CPU 在運算?氣象氣候模擬已經將 Exascale 喻為下一階段應使用的救星[7],在氣象上除了要能做到一小時內達成氣象預測外,也希望能夠進行叢集式運算(像是利用隨機方法產生上百個因亂度而有不同結果的預測),進而進行機率式預測分析,或是提高水平距離至 2.5 公里以下的網格精度,此精度也為可進行對流模擬 (Convection-Permit)[8] 的精度。氣候模擬也需要高效能的運算,除了高精度的全球模型外,也需要進行長程的氣候模擬,幾十年到幾百萬年的模擬時間,也將需要 Exascale 等級的超級電腦來加速模擬,縮短實驗時間。越多的計算核心以及有效的平行運算,才能讓最真實的模擬結果讓人類使用,畢竟,誰都希望出遊不要遇上下大雨,也會希望能夠提前幾天知道颱風的路徑。

地球系統模擬中,其中一個挑戰便是進行模擬時程:挑戰一日(24 小時)的超級電腦計算可以得到多少年的模擬結果(simulated years per wall-clock day, SYPD)[6]還真的是「度日如年」,而此地球系統的精度為水平方向僅一公里的超高解析度,用來進行最終極的地球系統模擬:數位攣生(Digital Twins)[9]。數位攣生計畫主要是要建立地球的複製體,以方便人們對地球進行各種「實驗」,了解到經濟或政策面對地球生態或是氣候的影響,因此要達成此目的,強大具 Exascale 能力的電腦,便成為了目標。

目前已經有部份超級電腦都在進行 SYPD 的挑戰,如中國的神威太湖之光,其已完成了每日 3.4 年的地球系統模擬[10],只不過其地面僅有 25 公里的水平精度,海面僅 10 公里的水平精度,還有非常多的進步空間。只可惜,這個實驗並沒有進行進行資料輸出,無法得到正確的效能結果(資料的寫入與輸出也是非常費時的),以及真正的運算結果:因為沒有資料,就沒有辦法分析。

從高速電腦看量子電腦:量子電腦會是傳統的救星嗎?

量子電腦目前也成為了熱門名詞,從 2019 年開始,IBM 與 MIT 共同開始了量子計算課程,各學術單位也在搶攻量子電腦領域,但對地球模擬領域而言,量子電腦還太遙遠,對「傳統物理」的地球科學來說,我們解偏微分、解多項式,用的是傳統的數值方法,跟量子電腦界在進行的運算,也差了十萬八千里。

編按:這邊所說的數值方法,簡單講就是「暴力解」。例如要求圓周率,就先設定一個半徑為 1 的圓面積公式,然後問電腦答案是多少,電腦的第一步會把所有正整數代入公式中從一個初始數字(nitial State)開始,先找到答案會在 3 到 4 之間,之後又把 3 到 4 之間的所有數,帶回一開始的公式,得知答案在 3.1 到 3.2 之間,之後又將這個區間的所有數帶回一開始的公式,如此重複很多次後,就會得到相對接近的正確答案。

量子電腦就比較詭異了,量子態的平行運算與邏輯閘,使得兩者的運算邏輯完全不同,以上面的圓周率問題為例,量子電腦會直接給出在 3.1415925 至 3.1415927 之間,存在正確答案的可能性是最高的,但是這個範圍也有可能是錯的,而且就算是錯的,以我們現在的能力也很難說明它錯在哪裡。

從表面上來看,傳統電腦用暴力解,以排除錯誤答案的方式逼近正確答案,而量子電腦不排除錯誤答案,直接找到最有可能的答案會在哪個區域,但不保證運算過程中的正確性。

因為這個區別,若將現在成熟的模擬方法直接導入量子電腦中,最有可能出現的就是不知道怎麼解讀得到的數據,這包含了答案的正確程度,以及改動特定變數後所產生的答案變動是從何而來?

IBM 與 GOOGLE 正在爭奪追逐量子霸權(Quantum Supremacy)的同時[11],(不過 Google 號稱的量子霸權,也就是一萬倍的計算速度,在 2021 年被中國科學院理論物理所的 Feng 等人用了 15 個 NVIDIA V100 GPU 給追上[12][註五]),其離傳統電腦計算的距離,也有十萬八千里遠,離應用於地球科學計算上還有一定的距離,但只要哪一天能夠應用在普通的大氣循環模式(GCM),就可以算是第一步吧。但是在量子力學進入大氣科學前,我們氣候與氣象模擬還是只能使用傳統的電腦主機,靠著 2 位元的方法進行大氣模擬,所以目前傳統超級電腦還沒有被取代的機會。

結語:超大主機與超大計算

依摩爾定律,每十八個月,CPU 晶片的製成就會進步一倍,同時,超級電腦中心卻是一直受益於摩爾定律帶來的好處,也就是 CPU 的能力越來越強,而價格也越來越親民,也讓氣候氣象模擬的空間精度也隨之升高。

Neumann 等人也預計在 2030 年代後,進行 1 公里等級的超高精度計算也將不是夢想[7],而在 Exascale 主機降臨前的這個年代,有些超級計算中心已經以節點(Node)做為計算資源耗費的單位(Node per hour),而非 CPU per hour,顯示出大型主機對計算資源消耗的想法以從 CPU 規模上升到了 Node 規模。

一方面使用者受益於更多的 CPU 資源,但同時這些主機也要求更新更大量的計算能力,如瑞士的 Piz Daint 與瑞典的 LUMI,皆要求使用者的計算必須是含有 GPU 運算能力,而純粹靠 CPU 運算的軟體,將無法享受到同等的巨量資源。

IBM為橡樹嶺國家實驗室開發的Summit超級計算機(或 OLCF-4)。圖/flickr

而相應的挑戰也隨之而生,除了硬體將進入 Exascale 的時代,軟體也將一同進入這場大戰,才能享受同等的資源。另外一個挑戰則是綠色挑戰,1 公里精度的氣象模擬,每一模擬年將耗盡 191.7 百萬瓦時[6],相當於台灣一個家庭可以用上 43 年的電量[註三],也可以讓特斯拉的 Model 3LR 從地球開到月球來回開 1.5 次[註四],其耗能之巨,也是我們計算或是模擬界科學家應該要注意到的問題,也是為何除了 HPC Top500 外,亦有 Green 500[13]的原因吧,而具有超高效能的 Frontier,也同時奪下了 Green 500 之冠,也算是 Exascale 的好處吧。

註解與文獻

  • [註一] 若需使用 JSC 的超級電腦,必須透過不同的計畫項目進行申請,其計畫主持人(PI)為歐洲或是德國的研究者[14]
  • [註二] 日本的富岳其實也可以進行到 Exscale 的運算,只是要超頻而已,想當然爾是非常規設定。
  • [註三] 根據台電 2021 年新聞稿中,家庭離峰平均用電為 339 度以及 6-9 月為 434 度推估。
  • [註四] 根據 Tesla M3 LR 為 25kWh per 100 Miles,月球至地球為 384400 公里推估
  • [註五] Feng 也公開了他的程式碼
  • [1] Forschungszentrum Jülich 新聞稿
  • [2] EUROPE HPC 新聞稿
  • [3] 2022 年六月 HPC Top 500 名單
  • [4] 國家高速網路中心台灣杉二號介紹
  • [5] 司徒加特超級電腦中心:HAWK 主機之連線架構
  • [6] T. C. Schulthess, P. Bauer, N. Wedi, O. Fuhrer, T. Hoefler and C. Schär, “Reflecting on the Goal and Baseline for Exascale Computing: A Roadmap Based on Weather and Climate Simulations,” in Computing in Science & Engineering, vol. 21, no. 1, pp. 30-41, 1 Jan.-Feb. 2019, doi: 10.1109/MCSE.2018.2888788.
  • [7] Neumann P et al. 2019, Assessing the scales in numerical weather and climate predictions: will exascale be the rescue?. Phil. Trans. R. Soc. A 377: 20180148. http://dx.doi.org/10.1098/rsta.2018.0148
  • [8] Kendon, E. J., Ban, N., Roberts, N. M., Fowler, H. J., Roberts, M. J., Chan, S. C., Evans, J. P., Fosser, G., & Wilkinson, J. M. (2017). Do Convection-Permitting Regional Climate Models Improve Projections of Future Precipitation Change?, Bulletin of the American Meteorological Society, 98(1), 79-93
  • [9] Bauer, P., Dueben, P.D., Hoefler, T. et al. The digital revolution of Earth-system science. Nat Comput Sci 1, 104–113 (2021). https://doi.org/10.1038/s43588-021-00023-0
  • [10] Zhang, S., Fu, H., Wu, L., Li, Y., Wang, H., Zeng, Y., Duan, X., Wan, W., Wang, L., Zhuang, Y., Meng, H., Xu, K., Xu, P., Gan, L., Liu, Z., Wu, S., Chen, Y., Yu, H., Shi, S., Wang, L., Xu, S., Xue, W., Liu, W., Guo, Q., Zhang, J., Zhu, G., Tu, Y., Edwards, J., Baker, A., Yong, J., Yuan, M., Yu, Y., Zhang, Q., Liu, Z., Li, M., Jia, D., Yang, G., Wei, Z., Pan, J., Chang, P., Danabasoglu, G., Yeager, S., Rosenbloom, N., and Guo, Y.: Optimizing high-resolution Community Earth System Model on a heterogeneous many-core supercomputing platform, Geosci. Model Dev., 13, 4809–4829, https://doi.org/10.5194/gmd-13-4809-2020, 2020. https://gmd.copernicus.org/articles/13/4809/2020/
  • [11] 「嗨量子世界!」~ Nature Newsletter
  • [12] Feng Pan, Keyang Chen, and Pan Zhang, Solving the sampling problem of the Sycamore quantum circuits, accepted by Phys. Rev. Lett.
  • [13] 2022 年六月 HPC Green 500 名單
  • [14] JSC 系統申請辦法

Y.-S. Lu
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自從來到學界後,便展開了一段從土木人到氣象人的水文之旅。主要專業是地球系統數值模擬,地下水與地表模式的耦合系統,以及大氣氣象模擬。目前是于利希研究中心(Forschungszentrum Jülich GmbH)超級電腦中心的博士後研究員。

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隱藏在大氣裡的神祕訊息!用氣象衛星監測火山爆發產生的氣象波動與環境汙染
Ciao True_96
・2022/01/30 ・4193字 ・閱讀時間約 8 分鐘

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  • 作者/邱麒豪(國立中央大學大氣物理研究所博士候選人)、劉千義(中央研究院環境變遷研究中心副研究員)

咦!地球彼端的火山爆發和我們有什麼關係?

距離臺灣八千多公里的東加王國發生了前所未有的火山爆發,當太平洋周遭國家開始擔心海底火山噴發引起海嘯的同時,卻有更多不為人知的事情正悄然發生。到底火山噴發的同時除了引發海嘯還造成什麼樣影響呢?讓我們一同來瞭解!


看不見也摸不著的氣象波動——大氣重力波

大氣的重力波現象並不罕見,通常是垂直方向上的氣塊受到擾動,在浮力(作為恢復力)與重力的雙重影響下而在水平面上形成振盪式的波動。

常見的氣流流經山峰並在背風處產生圓盤狀的雲系(莢狀高積雲),以及晴朗穩定天氣下出現的波狀高積雲即為大氣重力波在自然這張畫布下最好的圖繪。而火山爆發,同樣有機會引起大氣重力波。

西元 2022 年 1 月 15 日,臺灣時間下午 12 時 20 分(事發當地時間下午 5 時 20 分)左右,位於西南太平洋島國——東加王國首都努瓜婁發(Nuku’alofa)北方65公里的洪加湯加-洪加哈派(Hunga Tonga-Hunga Ha’apai)海底火山大規模爆發,伴隨而來的地震與引起的海嘯引發世界的關注。

這場可能是 21 世紀以來最大規模的火山噴發,其一連串的後續效應不僅被地震儀及海象儀器記錄下來,當天下午 8 時左右,臺灣的氣象站也陸續觀測到海底火山噴發造成的氣壓變化,根據觀測資料顯示,這次的海底火山噴發事件在臺灣造成的氣壓變化量約 1 至 2 百帕(hPa),這大約是日常標準大氣壓力的千分之一至千分之二的變動(圖一)。

【圖一】中央氣象局 222 個自動氣象站氣壓擾動動畫。
圖/中央氣象局第二組;資料來源:中央氣象局

若將地面氣壓資料的解析度提高到每分鐘,並將中央氣象局109個局屬測站由東南向西北排列,繪製成臺灣高密度測站氣壓擾動的二維時間序列圖(圖二),火山噴發由東南向西北傳遞的能量作用於大氣中最先於臺灣東南方的蘭嶼測站測量到,時間上和最晚被觀測到的馬祖測站相差約 25 分鐘。其次,火山噴發造成的大氣波動除了氣壓變化最為劇烈的主波外,尚有前導波與數次的餘波產生。

【圖二】中央氣象局 109 個局屬測站氣壓擾動二維時間序列圖。
圖/黃椿喜博士;資料來源:中央氣象局

綜觀全球的大眼睛——從氣象衛星看見大氣重力波

從上圖可以觀察到,這些波動的週期約為 10 到 15 分鐘,不容易從 10 分鐘的觀測資料中發現。目前在西太平洋與東太平洋地區監測的地球同步衛星向日葵八號(Himawari-8)與 GOES-17,可分別提供 2.5 分鐘與 1 分鐘高解析度的衛星觀測,對於高頻的大氣波動將有比過往更好的解析能力。

不只是地面氣象觀測站,位於地球上空 3 萬 6 千公里的地球同步衛星同樣也捕捉到火山噴發的證據。日本氣象衛星 Himawari-8 觀測到火山噴發後產生的陣陣漣漪(圖三),以火山噴發口為中心產生的漣漪即為大氣的重力波現象。

【圖三】火山噴發造成雲頂高度變化的重力波振盪。
圖/邱麒豪;資料來源:Himawari-8

東加王國所在的區域不僅位於向日葵八號的觀測網內,也涵蓋在美國的地球同步衛星 GOES-17 監測之中。下圖(圖四)為 GOES-17 氣象衛星紅外線水氣頻道每 10 分鐘的亮度溫度差,藉由對流層中層的水氣頻道雲圖可以明顯看到火山爆發產生的內重力波由火山口為圓心向外傳遞。

【圖四】火山噴發造成的重力波振盪。
圖/CIMSS / UW-Madison;資料來源:GOES-17

火山噴發引起快速上升的氣流與火山灰造成的重力波現象在學理上是可行的,但在觀測上實屬少見,特別是海底火山能將大量的火山灰與氣體穿過海洋快速釋放至大氣中,並造成如此壯觀的大氣波動並不是件容易的事。

這場大氣波動產生的雲系高度深,範圍廣,觀測到的雲頂紅外線亮度溫度達 -105.18ºC 可能打破了自 20 世紀末有雲頂溫度的監測以降,最低溫的紀錄(圖五)。

【圖五】火山噴發產生的重力波雲,雲頂亮度溫度達 -105.18ºC。
圖/CIMSS / UW-Madison;資料來源:GOES-17

除了上述的兩顆地球同步衛星,搭載於美國國家航空暨太空總署(NASA)之 Aqua 衛星上的大氣紅外探空儀(Atmospheric Infrared Sounder,AIRS)也同時發現了此一現象(圖六)。德國尤利希超級運算中心的大氣科學家——霍夫曼博士(Dr. Lars Hoffmann)說:「AIRS 自 2002 年 5 月開始觀測以來,從未在過往的火山噴發個案中發現過類似的情況」,這也意味著這次的海底火山噴發事件是前所未有的劇烈。

【圖六】AIRS/Terra 觀測到數量極為龐大的同心圓狀重力波雲。
圖/Dr. Lars Hoffmann;資料來源:AIRS/Terra

英國牛津大學物理系大氣、海洋與行星物理組的氣候科學家 Scott Osprey 博士也表示:「這次噴發可能會干擾熱帶地區風向週期性的逆轉,長遠看來或許會造成歐洲地區天氣型態的改變,必須非常小心地關注它造成的變化」,可見整個地球系統都可能因為這次的火山爆發造成巨大的影響。

雲圖之外——衛星於汙染物探勘之應用

衛星不僅僅能夠監測雲層的移動與大氣中的水氣分佈,近年來較為廣泛的應用是使用衛星針對大氣中的汙染因子做大範圍的遙測。舉凡工業污染排放之氣溶膠、交通源排放之二氧化氮,以及生質燃燒產生之煙塵與黑碳微粒,均可藉由衛星的觀測進而推估汙染程度,並搭配氣象模式的模擬進行短期的預警。

下圖(圖七)為 NASA 的 Suomi-NPP 衛星觀測到的氣膠垂直剖面分佈與雲頂高度,可以清楚看到伴隨火山噴發的氣膠粒子衝破對流層進入平流層,高度可達 30 公里。這些氣膠粒子在平流層中不易沉降至地表,長期下來可能會對氣候造成重大影響。舉例而言,氣膠依照光學特性的不同可粗略分為散射能力較強與吸收能力較強的兩大群體,散射能力較強的氣膠進到平流層中將造成更多的太陽短波輻射被反射回外太空,進而降低地球平均溫度(氣膠直接效應);反之吸收能力好的氣膠則是會讓地球溫度上升。

【圖七】Suomi-NPP 探測到火山噴發的氣膠粒子可衝破對流層進入平流層。
圖/Dr. Ghassan Taha;資料來源:Suomi-NPP

而對流層中的氣膠對氣候的影響更為複雜,會進一步改變雲的微物理狀態,在特定條件下吸濕性高的氣膠容易成為雲的凝結核,若大氣中的水氣含量不變,這些新形成的雲凝結核有可能與大氣中既有的雲滴競爭原先的水氣,進而致使雲滴數目增加且雲滴平均的粒徑降低,進而散射截面積增加,反射更多太陽光而達到降溫的效果。但也因為雲滴粒徑變小後,變得不利於雲滴粒子間的碰撞合併過程而形成為雨滴,使得地表降水減少與雲的生命週期增加,此謂氣膠間接效應。

不管是氣膠的直接效應或是間接效應都非常複雜,會受到氣膠種類、氣膠數量、氣膠粒徑分佈、大氣條件等影響,也正因為充滿了各種不確定性,氣膠的氣候效應預測非常困難,目前還需要更多的觀測,特別是用大範圍的衛星觀測加以驗證與評估。

火山噴發除了氣膠粒子的污染以外,對環境造成的另一個衝擊是大量的氣體被釋放到大氣中。常見的火山氣體有:水氣(H2O)、二氧化碳(CO2)、二氧化硫(SO2)、硫化氫(H2S)與氮氧化物(NOx)等。

以二氧化硫為例,評估大氣中微量氣體多寡的單位為杜布森(Dubson, DU),指的是一大氣壓的空氣柱中,該氣體分子累積起來的厚度(垂直積分)多寡。若將氣柱中的二氧化硫全部累積在一起相當於 10 微米厚,稱為 1 DU 的二氧化硫。SO2 氣候平均值約略低為 0.5 DU,歐洲氣象衛星開發組織(EUMETSAT)的 MetOP-B 與 MetOP-C 觀測到的峰值高達 50 DU 以上,高於氣候平均值 100 倍。(圖八)

【圖八】MetOP-B 與 MetOP-C 發現火山噴發的二氧化硫濃度超過氣候平均值 100 倍。
圖/Dr. Simon Carn;資料來源:MetOP-B & MetOP-C

氣象與環境衛星遙測之展望

近年隨著科技的發展與遙測技術的精進,氣象衛星能提供的不僅僅是精美的天氣雲圖,還有許多從雲圖看不出來的科學議題可加以探討。這些科學議題不單只存在於象牙塔內,更多且更重要的是生活上的應用。社會大眾關心的是:下午的聚會會不會下雨?明天空氣汙染有多糟?或是下禮拜一晚上會多冷?

衛星掩星觀測技術的發展(如:福衛三號、福衛七號、Sentinel-6 等)補足了廣大洋面探空資料的缺失以及人力施放的不足,蒐集偏折角資訊與折射率變化推估出的大氣垂直溫溼度剖面,藉由數值預報模式的資料同化系統改善天氣預報的誤差

汙染物濃度的監測也可以藉由衛星的觀測進行評估,不論是民眾在乎的近地表懸浮微粒濃度抑或是工業燃燒造成的空氣汙染,皆可藉由衛星的探測第一手掌握(如文章提到的 MetOP-B、MetOP-C 以及 Sentinel-5P)。

降雨來自天空中的雲,若能對雨的前驅物—雲有更深的瞭解,降雨的推估也能做得更準確。以我們所處的東亞地區而言,像是以 Himawari-8 觀測而開發的雲微物理科學資料,或是國際上整合多重衛星觀測的日本 GSMaP 、美國 NASA IMERG 等衛星推估的地面降水資料就是很好的例子

當然,科學的發展並不是單純為民生服務,但在發展科學的同時能兼顧民眾的福祉相信也是社會大眾所樂見的。

延伸閱讀

  1. Liu, C.-Y., C.-H. Chiu, P.-H. Lin, and M. Min (2020), Comparison of Cloud‐Top Property Retrievals from Advanced Himawari Imager, MODIS, CloudSat/CPR, CALIPSO/CALIOP, and radiosonde, J. Geophys. Res., Vol 125.
  2. Lin, C.-A., Y.-C. Chen, C.-Y. Liu, W.-T. Chen, J. H. Seinfeld, C.-K. Chou (2019), Satellite-Derived Correlation of SO2, NO2, and Aerosol Optical Depth with Meteorological Conditions over East Asia from 2005 to 2015. Remote Sens., Vol 11, 1738.
  3. Explosive eruption of the Hunga Tonga volcano” in CIMSS Satellite Blog.
  4. Tonga volcano eruption created puzzling ripples in Earth’s atmosphere” in nature’s news article.
  5. 中央氣象局預報中心副主任黃椿喜博士臉書
  6. 報天氣-中央氣象局」臉書粉絲專頁
Ciao True_96
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主修大氣科學,參加天文社。 年輕的外表下住著古老的靈魂,喜歡看老電影,也喜歡拿著底片相機記錄生活中的點點滴滴。 是個科學工作者但對藝術、音樂、歷史與文化也稍有涉略,畢竟「什麼都略懂一點,生活就多采一些!」