HOW TO 讓飛機安全起降

• 作者／賴昭正｜前清大化學系教授、系主任、所長；合創科學月刊

我擔心人工智慧可能會完全取代人類。如果人們能設計電腦病毒，那麼就會有人設計出能夠自我改進和複製的人工智慧。 這將是一種超越人類的新生命形式。

——史蒂芬．霍金（Stephen Hawking）　英國理論物理學家

大約在八十年前，當第一台數位計算機出現時，一些電腦科學家便一直致力於讓機器具有像人類一樣的智慧；但七十年後，還是沒有機器能夠可靠地提供人類程度的語言或影像辨識功能。誰又想到「人工智慧」（Artificial Intelligent，簡稱 AI）的能力最近十年突然起飛，在許多（所有？）領域的測試中擊敗了人類，正在改變各個領域——包括假新聞的製造與散佈——的生態。

圖形處理單元（graphic process unit，簡稱 GPU）是這場「人工智慧」革命中的最大助手。它的興起使得九年前還是個小公司的 Nvidia（英偉達）股票從每股不到 $5，上升到今天（5 月 24 日）每股超過 $1000（註一）的全世界第三大公司，其創辦人（之一）兼首席執行官、出生於台南的黃仁勳（Jenson Huang）也一躍成為全世界排名 20 內的大富豪、台灣家喻戶曉的名人！可是多少人了解圖形處理單元是什麼嗎？到底是時勢造英雄，還是英雄造時勢？

在回答這問題之前，筆者得先聲明筆者不是學電腦的，因此在這裡所能談的只是與電腦設計細節無關的基本原理。筆者認為將原理轉成實用工具是專家的事，不是我們外行人需要了解的；但作為一位現在的知識分子或公民，了解基本原理則是必備的條件：例如了解「能量不滅定律」就可以不用仔細分析，即可判斷永動機是騙人的；又如現在可攜帶型冷氣機充斥市面上，它們不用往室外排廢熱氣，就可以提供屋內冷氣，讀者買嗎？

CPU 與 GPU

不管是大型電腦或個人電腦都需具有「中央處理單元」（central process unit，簡稱 CPU）。CPU 是電腦的「腦」，其電子電路負責處理所有軟體正確運作所需的所有任務，如算術、邏輯、控制、輸入和輸出操作等等。雖然早期的設計即可以讓一個指令同時做兩、三件不同的工作；但為了簡單化，我們在這裡所談的工作將只是執行算術和邏輯運算的工作（arithmetic and logic unit，簡稱 ALU），如將兩個數加在一起。在這一簡化的定義下，CPU 在任何一個時刻均只能執行一件工作而已。

在個人電腦剛出現只能用於一般事物的處理時，CPU 均能非常勝任地完成任務。但電腦圖形和動畫的出現帶來了第一批運算密集型工作負載後，CPU 開始顯示心有餘而力不足：例如電玩動畫需要應用程式處理數以萬計的像素（pixel），每個像素都有自己的顏色、光強度、和運動等, 使得 CPU 根本沒辦法在短時間內完成這些工作。於是出現了主機板上之「顯示插卡」來支援補助 CPU。

1999 年，英偉達將其一「具有集成變換、照明、三角形設定／裁剪、和透過應用程式從模型產生二維或三維影像的單晶片處理器」（註二）定位為「世界上第一款 GPU」，「GPU」這一名詞於焉誕生。不像 CPU，GPU 可以在同一個時刻執行許多算術和邏輯運算的工作，快速地完成圖形和動畫的變化。

依序計算和平行計算

一部電腦 CPU 如何計算 7×5+6/3 呢？因每一時刻只能做一件事，所以其步驟為：

• 計算 7×5；
• 計算 6/3；
• 將結果相加。

總共需要 3 個運算時間。但如果我們有兩個 CPU 呢？很多工作便可以同時（平行）進行：

• 同時計算 7×5 及 6/3；
• 將結果相加。

只需要 2 個運算時間,比單獨的 CPU 減少了一個。這看起來好像沒節省多少時間，但如果我們有 16 對 a×b 要相加呢？單獨的 CPU 需要 31 個運算的時間（16 個 × 的運算時間及 15 個 + 的運算時間），而有 16 個小 CPU 的 GPU 則只需要 5 個運算的時間（1 個 × 的運算時間及 4 個 + 的運算時間）！

現在就讓我們來看看為什麼稱 GPU 為「圖形」處理單元。圖一左圖《我愛科學》一書擺斜了，如何將它擺正成右圖呢？ 一句話：「將整個圖逆時針方向旋轉 θ 即可」。但因為左圖是由上百萬個像素點（座標 x, y）組成的，所以這句簡單的話可讓 CPU 忙得不亦樂乎了：每一點的座標都必須做如下的轉換

x’ = x cosθ + y sinθ

y’ = -x sinθ+ y cosθ

即每一點均需要做四個 × 及兩個 + 的運算！如果每一運算需要 10^-6 秒，那麼讓《我愛科學》一書做個簡單的角度旋轉，便需要 6 秒，這豈是電動玩具畫面變化所能接受的？

人類的許多發明都是基於需要的關係，因此電腦硬件設計家便開始思考：這些點轉換都是獨立的，為什麼我們不讓它們同時進行（平行運算，parallel processing）呢？於是專門用來處理「圖形」的處理單元出現了——就是我們現在所知的 GPU。如果一個 GPU 可以同時處理 10⁶ 運算，那上圖的轉換只需 10^-6 秒鐘！

GPU 的興起

GPU 可分成兩種：

• 整合式圖形「卡」（integrated graphics）是內建於 CPU 中的 GPU，所以不是插卡，它與 CPU 共享系統記憶體，沒有單獨的記憶體組來儲存圖形／視訊，主要用於大部分的個人電腦及筆記型電腦上；早期英特爾（Intel）因為不讓插卡 GPU 侵蝕主機的地盤，在這方面的研發佔領先的地位，約佔 68% 的市場。
• 獨立顯示卡（discrete graphics）有不與 CPU 共享的自己專用內存；由於與處理器晶片分離，它會消耗更多電量並產生大量熱量；然而，也正是因為有自己的記憶體來源和電源，它可以比整合式顯示卡提供更高的效能。

2007 年，英偉達發布了可以在獨立 GPU 上進行平行處理的軟體層後，科學家發現獨立 GPU 不但能夠快速處理圖形變化，在需要大量計算才能實現特定結果的任務上也非常有效，因此開啟了為計算密集型的實用題目編寫 GPU 程式的領域。如今獨立 GPU 的應用範圍已遠遠超出當初圖形處理，不但擴大到醫學影像和地震成像等之複雜圖像和影片編輯及視覺化，也應用於駕駛、導航、天氣預報、大資料庫分析、機器學習、人工智慧、加密貨幣挖礦、及分子動力學模擬（註三）等其它領域。獨立 GPU 已成為人工智慧生態系統中不可或缺的一部分，正在改變我們的生活方式及許多行業的遊戲規則。英特爾在這方面發展較遲，遠遠落在英偉達（80%）及超微半導體公司（Advance Micro Devices Inc.，19%，註四）之後，大約只有 1% 的市場。

事實上現在的中央處理單元也不再是真正的「單元」，而是如圖二可含有多個可以同時處理運算的核心（core）單元。GPU 犧牲大量快取和控制單元以獲得更多的處理核心，因此其核心功能不如 CPU 核心強大，但它們能同時高速執行大量相同的指令，在平行運算中發揮強大作用。現在電腦通常具有 2 到 64 個核心；GPU 則具有上千、甚至上萬的核心。

結論

我們一看到《我愛科學》這本書，不需要一點一點地從左上到右下慢慢掃描,即可瞬間知道它上面有書名、出版社等，也知道它擺斜了。這種「平行運作」的能力不僅限於視覺，它也延伸到其它感官和認知功能。例如筆者在清華大學授課時常犯的一個毛病是：嘴巴在講，腦筋思考已經不知往前跑了多少公里，常常為了追趕而越講越快，將不少學生拋到腦後！這不表示筆者聰明，因為研究人員發現我們的大腦具有同時處理和解釋大量感官輸入的能力。

人工智慧是一種讓電腦或機器能夠模擬人類智慧和解決問題能力的科技，因此必須如人腦一樣能同時並行地處理許多資料。學過矩陣（matrix）的讀者應該知道，如果用矩陣和向量（vector）表達，上面所談到之座標轉換將是非常簡潔的（註五）。而矩陣和向量計算正是機器學習（machine learning）演算法的基礎！也正是獨立圖形處理單元最強大的功能所在！因此我們可以了解為什麼 GPU 會成為人工智慧開發的基石：它們的架構就是充分利用並行處理，來快速執行多個操作，進行訓練電腦或機器以人腦之思考與學習的方式處理資料——稱為「深度學習」（deep learning）。

黃仁勳在 5 月 22 日的發布業績新聞上謂：「下一次工業革命已經開始了：企業界和各國正與英偉達合作，將價值數萬億美元的傳統資料中心轉變為加速運算及新型資料中心——人工智慧工廠——以生產新商品『人工智慧』。人工智慧將為每個產業帶來顯著的生產力提升，幫助企業降低成本和提高能源效率，同時擴大收入機會。」

附錄

人工智慧的實用例子：下面一段是微軟的「copilot」代書、谷歌的「translate」代譯之「one paragraph summary of GPU and AI」。讀完後，讀者是不是認為筆者該退休了？

GPU（圖形處理單元）和 AI（人工智慧）之間的協同作用徹底改變了高效能運算領域。GPU 具有平行處理能力，特別適合人工智慧和機器學習所需的複雜資料密集運算。這導致了影像和視訊處理等領域的重大進步，使自動駕駛和臉部辨識等技術變得更加高效和可靠。NVIDIA 開發的平行運算平台 CUDA 進一步提高了 GPU 的效率，使開發人員能夠透過將人工智慧問題分解為更小的、可管理的、可同時處理的任務來解決這些問題。這不僅加快了人工智慧研究的步伐，而且使其更具成本效益，因為 GPU 可以在很短的時間內執行與多個 CPU 相同的任務。隨著人工智慧的不斷發展，GPU 的角色可能會變得更加不可或缺，推動各產業的創新和新的可能性。大腦透過神經元網路實現這一目標，這些神經元網路可以獨立但有凝聚力地工作，使我們能夠執行複雜的任務，例如駕駛、導航、觀察交通信號、聽音樂並同時規劃我們的路線。此外，研究表明，與非人類動物相比，人類大腦具有更多平行通路，這表明我們的神經處理具有更高的複雜性。這個複雜的系統證明了我們認知功能的卓越適應性和效率。我們可以一邊和朋友聊天一邊走在街上，一邊聽音樂一邊做飯，或一邊聽講座一邊做筆記。人工智慧是模擬人類腦神經網路的科技，因此必須能同時並行地來處理許多資料。研究人員發現了人腦通訊網路具有一個在獼猴或小鼠中未觀察獨特特徵：透過多個並行路徑傳輸訊息,因此具有令人難以置信的多任務處理能力。

註解

（註一）當讀者看到此篇文章時，其股票已一股換十股，現在每一股約在 $100 左右。

（註二）組裝或升級過個人電腦的讀者或許還記得「英偉達精視 256」（GeForce 256）插卡吧?

（註三）筆者於 1984 年離開清華大學到 IBM 時，就是參加了被認為全世界使用電腦時間最多的量子化學家、IBM「院士（fellow）」Enrico Clementi 的團隊：因為當時英偉達還未有可以在 GPU 上進行平行處理的軟體層，我們只能自己寫軟體將 8 台中型電腦（非 IBM 品牌！）與一大型電腦連接來做平行運算，進行分子動力學模擬等的科學研究。如果晚生 30 年或許就不會那麼辛苦了?

（註四）補助個人電腦用的 GPU 品牌到 2000 年時只剩下兩大主導廠商：英偉達及 ATI（Array Technology Inc.）。後者是出生於香港之四位中國人於 1985 年在加拿大安大略省成立，2006 年被超微半導體公司收購，品牌於 2010 年被淘汰。超微半導體公司於 2014 年 10 月提升台南出生之蘇姿豐（Lisa Tzwu-Fang Su）博士為執行長後，股票從每股 $4 左右，上升到今天每股超過 $160，其市值已經是英特爾的兩倍，完全擺脫了在後者陰影下求生存的小眾玩家角色，正在挑戰英偉達的 GPU 市場。順便一題：超微半導體公司現任總裁（兼 AI 策略負責人）為出生於台北的彭明博（Victor Peng）；與黃仁勳及蘇姿豐一樣，也是小時候就隨父母親移居到美國。

（註五）或。

延伸閱讀

• 「熱力學與能源利用」，《科學月刊》，1982 年 3 月號；收集於《我愛科學》（華騰文化有限公司，2017 年 12 月出版），轉載於「嘉義市政府全球資訊網」。
• 「網路安全技術與比特幣」，《科學月刊》，2020 年 11 月號；轉載於「善科教育基金會」的《科技大補帖》專欄。

疫情解封半年了，你出過國了嗎？

當你開始自己安排行程，為了能留更多預算吃美食、買紀念品，我們往往會貨比三家，盡可能找到更加實惠的機票。但找著找著總是會發現，欸！奇怪，怎麼需要轉機的航程，總是比直達班機便宜上許多！？

明明航程更長，為什麼票價卻變便宜了呢？

機票價格是怎麼定的？

綜觀整個大眾運輸市場，陸上交通工具如高鐵、火車、客運的票價，不論是連假還是平日，其實都不會相差太多。然而飛機卻完全不一樣，即使是在旅遊淡季，價格仍然會以分鐘為單位上下波動，要搶到一張經濟實惠的機票，全憑本事了！

航空公司的訂價策略是票價快速浮動的主因之一，即使是同一班機，每個座位的定價會有所不同，距離起飛的剩餘時間、班機上的空位情況也都會影響價格。除了市場的供需外，國際油價、人力成本也都是影響成本的因素。

航空公司在計算完各項成本之後，首要任務就是決定要開哪些航線，以及在這些航線上配置多少班次的飛機，才能最大化運輸旅客並且避免浪費太多空位。

為什麼轉機比較便宜？

其實載人跟載貨的情形很像，如果你把自己想像成貨物，航空公司換成貨運公司，就很好理解了。當我們網購下單東西時，貨運公司並非從店家直接派一台貨運車送貨到府，而是先集中到物流中心，接著發到各縣市較小的營業所，最後才由司機個別配送。

從點對點運輸改為集中後再處理，雖然單一貨物需要移動的距離變長了，但物流路線的複雜度卻簡化了許多；以貨運公司的角度來看，在相同的人力下，每天能配送的貨物量也就增加了。

這種物流重新分配方式稱為軸輻網路或是樞紐網路（hub-and-spoke network），在剛才的例子中，整個網路如同車輪的輻條般輻射展開，而物流中心就是中心的樞紐 hub。

把相同的概念放到航運中，這些關鍵的樞紐就稱為樞紐機場，長途航線通常會經過樞紐機場並在此轉機，繼續前往目的地。至於要選擇哪個機場是樞紐機場，除了考量機場的吞吐量外，當然也考量到航空公司本身的所在位置。例如國內的華航、長榮、星宇航空等，樞紐機場就都在桃園國際機場，而大家飛歐洲線常搭的阿聯酋航空，樞紐機場就在杜拜國際機場，這也是為什麼我們通常都得在杜拜轉機。

在 hub-and-spoke 的架構下，航空公司可以放心把總部設在樞紐機場，不僅能高度掌握每條航線，人力成本分配也可以更簡化。

航線上的交通規則

此時此刻，全球正在飛行的飛機數量，大概有 8000～20000 架次，這數量可不少，必須有妥善的管制系統。天空其實和汽車的高速公路、火車的鐵軌一樣，飛機也需要照著明確規劃好的空中航線及高度飛行，並且遵循飛航管制。

撇開因為機械故障導致的空難，因人為失誤導致飛機在空中「相撞」，在歷史上確實發生過幾次。

例如 1986 年，墨西哥國際航空 498 號班機與私人小型飛機在洛杉磯國際機場上空發生擦撞，雙雙墜毀。事後調查，肇事的原因是由於實習航管員分心，忽略了雷達中出現的小型飛機訊號，未能提醒兩架班機迴避，因此發生憾事。在這之後，美國聯邦航空局強制所有境內的飛機，都要安裝空中防撞系統，避免憾事再次發生。

時至今日，除了在飛機上安裝防撞系統外，航空管制多次調整，訂出垂直隔離、前後隔離、左右隔離等規範。

以垂直隔離為例，依照高度將航道分為了好幾「層」；除非遇到亂流、機械故障等緊急狀況，否則飛機應保持在特定的飛航空層（Flight Level , FL）中飛行，如：FL290 就是該飛機在高度 2 萬 9 千英尺飛行。隨著大氣數據計算機、高度計以及自動駕駛系統的發展，現在兩個飛航空層的垂直間隔為 1000 英尺；因此在一般民航機巡航高度的 FL290 到 FL410 之間，共可以切割出 13 個空層供飛機飛行。

另外，萬一真的不幸發生意外，飛機要能找到地方緊急迫降，此時要考慮的便是延程飛行時間 （Extended Operation），也就是當意外發生時，迫降到最近機場的時間。通常航線規劃時會要求航線中的任一點，要能在 60～180 分鐘內飛到最近的機場，因此航線的規劃就不能偏離陸地太遠。

為了能橫跨大洋，選擇不同的機型、飛機本身噴射發動機數量的不同，延程飛行時間也可以跟著拉長。例如較新的波音 777 中許多型號，便通過了 ETOPS-330 的認證，代表延程飛行的容許時間長達 330 分鐘 。

飛機怎麼飛快又省油？

這一條條的空中公路，又該怎麼規劃，才能又快又省油呢？我們可以直接看看實際運行中的航線。然後就會發現：飛機竟然不飛直線，而是繞了個大弧線！你以為是繞了遠路嗎？恰恰相反，這是最短距離！

我們來思考一下，要如何在地球上劃出兩點間的最短距離？只要把地球像是西瓜一樣一刀切下，這一刀不僅要同時經過目標兩點，還要通過球心，剛好把地球切成對半。這條弧線就是兩點的最短距離，又稱為大圓弧線。使用此路線飛行的航線，則稱為大圓航線。

除了大圓航線外，風速當然也是需要考量的重要因素。在地球中緯度的高空上，有條長年從西吹向東的西風帶，如果乘上這些風帶由西向東飛，不僅比較快也較省油；反過來由東向西逆風飛行，所需時間就會較久。以及在各緯度都有可能出現、風速可達時速 200 到 300 公里的噴射氣流，飛行時，若利用這些風帶的效益比大圓航線還要高的話，既可以省油、省時又省錢。

如果還想要繼續深入機票的定價策略，就會發現裡面複雜的程度就像是氣象預報一樣。

例如為了讓每個座位不被浪費，航空公司出售機票的數量可能比實際的座位數量還要多，也就是所謂的機位超賣，至於要超賣多少張機票，則要綜合考量該班次遊客的性質通常是商業或是旅遊目的居多，並且計算旅客放棄的機率以及賠償成本等等。當旅遊旺季時，還要考量到機場航班過多，機場跑道的起降還要排隊造成的擁擠延誤成本等等。

如果可以簡單誰想要複雜呢？因此也有航空公司推出低成本航空，也就是我們常說的廉航。它們會選擇反其道而行，減少大型機場使用，並以短、中航程為主，策略又完全不一樣。

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本文由 我的青航時代－2023航發會×暑期航空營 委託，泛科學企劃執行。

座落在熱帶和亞熱帶氣候帶的台灣，地形複雜，天氣的變化多端，比另一半翻臉的速度還快。在地面上的人們尚且需要天氣預報，才能順利規劃日常生活起居；在天空中翺翔的飛機，同樣也必須仰賴航空氣象的資訊，才能完成一趟安全的飛行。一起來瞭解航空氣象扮演的重要角色吧！

努力讓「不測風雲」變得可測

過去不少令人觸目驚心的空難憾事，如 2014 年復興航空 222 號班機空難受颱風麥德姆風雨影響墜毀、2020 年空軍黑鷹直升機因天氣驟變失事，都與天氣因素有關。根據台灣國家運輸安全調查委員會的報告，台灣近 10 年的民用航空運輸重大飛航事故分析中，「天氣」是其中僅次於人員因素的事故原因。

因此要守護機組人員與乘客的安全，能否及時提供可靠的機場氣象觀測、預報及警報，供飛航作業人員參考，便至關重要。

那麽氣象資訊是怎麽來的呢？幕後功臣就是設置於台灣各處民航機場，堅守各自崗位的航空氣象臺。目前全島共有 5 個航空氣象臺（松山、桃園、高雄、豐年及金門）與 5 個任務臺（蘭嶼、綠島、恆春、北竿、南竿）^[註1]負責監測航空氣象。

航空氣象人員的職責，就是蒐集、整理、分析和解釋飛航所需的機場及航路之預測、預報、警報及顯著危害天氣資訊。他們是飛航安全背後的强力後援，全天候守視飛航情報區天氣變化及提供諮詢。

氣象資訊從哪來？來認識氣象觀測的好幫手們

要即時準確地進行氣象觀測，絕對少不了各種氣象裝備的幫忙！任憑氣象七十二變，氣象人員也能透過氣象觀測隨時掌握情況，確保航空安全。飛航服務總臺在各民航機場都有設置的自動氣象觀測系統（Automatic Weather Observation System，簡稱 AWOS），是一個多功能的好幫手。它可以觀測風向、風速、能見度、跑道視程、雲量、雲高、溫度等等各種項目，讓氣象人員可以用來進行機場天氣測報和航機管制作業。

飛機在起飛降落時，最擔心遇到增加飛行難度的風切（Wind Shear）。風切指的是大氣中不同兩點之間，風速或風向的劇烈變化。低空風切（Low-level wind shear）則是指 1600 呎（500 公尺）以下空氣層中的風切，可能造成飛機難以操控而被迫重飛，甚至失速導致飛航事故，因此需格外注意。

針對棘手的風切問題，氣象臺在松山機場和桃園國際機場設置了 低風切警報系統（Low Level Wind-Shear Alert System，簡稱 LLWAS），利用機場周邊沿跑道兩側及跑道延伸線外之多個 20 公尺以上測風塔進行風場觀測。當風場變化達到風切發生條件時，系統立刻就會透過文字、圖形和聲音等警告資訊，提醒氣象觀測員及塔臺管制員，發布風切警報警示進場和離場的機師做好因應措施。

1985 年在桃園國際機場架設的都卜勒氣象雷達（Doppler weather radar），長得就像一個巨型氣球，是當時全亞洲首座供作業用的 C 波段氣象雷達，掃描範圍可達 300 公里。它就像個盡責可靠的氣象觀測員，負責台灣北部機場和附近航路天氣的即時監測與預警，可以掌握劇烈天氣如颱風、雷雨、風切和亂流等天氣現象的發展和移動，提供資訊給飛航相關人員作業參考，確保飛行安全。

「有字天書」——航空氣象報告内容大解密！

如果你拿到一份航空氣象報告，恐怕會以為這是一串亂碼。由各種英文字母縮寫和數字組成的航空氣象電碼，其實有著國際規範的通用格式。只要懂得解讀，就會發現裏頭包含了風向、風速、能見度、雲層狀況、溫度露點及氣壓等多項氣象資訊。按照其用途，航空氣象報告可以分成不同的類型，以下簡單介紹其中幾種。

依照機場的作業規模，航空氣象臺會每半小時或每小時發布機場例行天氣報告（Meteorological Terminal Aviation Routine Weather Report，簡稱 METAR），供飛行員和航管員使用來評估該地區當前的天氣狀況。當天氣變化達特定條件時，則會發布機場特別天氣報告（Aviation Special Weather Report，簡稱 SPECI）。另外，觀測員也會發布未來 2 小時天氣預報，提供航機進行作業因應規劃。

若需要預測更長程的天氣變化，臺北航空氣象中心也會每天四次更新機場預報（Terminal Aerodrome Forecasts，簡稱 TAF），其有效時間長度分為 30 小時／24 小時／18 小時等三類，讓航空公司可以用來擬定航班飛行計劃，作為航機調度、載重、油料和旅客安排的參考。

安全至上！如何從惡劣天氣中全身而退

在航空業中，天氣變化不只是出門要記得帶傘這點程度的不便，更會影響航班的安排規劃。如果預計會有暴雨或風暴，航空公司可能會取消或延誤航班，以確保乘客和機組人員的安全。當風速和風向發生改變，機師也可能需要改變飛行路線和高度，以大大降低航程的風險。

但你是否也有過類似經驗：明明天氣很好，來到機場卻遇上航班延誤的消息，而感到困惑不解？這些讓旅客滿肚子哀怨的情況，其實也都是為了安全考量，所作的因應安排。因為即使機場所在地的天氣肉眼可見的良好，並不代表機場適合起飛降落。

例如飛機降落前到達一定高度時，機師必須完全看得見跑道及地面狀況，覆蓋在機場起降航道附近的低雲、雷雨區，都可能造成能見度下降，造成飛機不能按時降落。飛行時，若航路前方有雷雨天氣，基於安全考量，機師通常會繞過或飛越，也就增加了航行時間導致班機誤點。靠山邊的機場如蘭嶼機場，常因地形產生風切亂流，導致飛機降落困難，不得不重飛或返航，延誤航班。

此外，同樣是飛往某地的航班，也可能發生有些能走，有些卻被告知走不了的情況。這是因為航機機型大小不同，適航標準也不同。即使是相同的機型，也會因駕駛員的證照類別、航空公司所訂的安全標準之差異，綜合機場條件、天氣和駕駛員對航機狀態的判斷後，對班機行程做出不一樣的決策。

氣象服務網與 APP 在手，航空氣象即時就有

飛航服務總臺也緊跟時代脚步，建設各項線上即時的氣象資訊服務，包括「航空氣象服務網」和「航空氣象資訊 APP」。航空氣象服務網主要讓航空公司簽派員、飛行員及航空相關人員申請註冊使用，以查詢全球各主要機場即時天氣測報及預報資料。在網站首頁，也有機場即時天氣資料、台灣地區機場適航狀態、即時衛星雲圖等資訊，開發讓一般民衆查詢。

航空氣象資訊 APP 也應行動裝置普及誕生，可供航空從業人員下載使用。一般民衆也能透過 APP 取得全球各大機場即時天氣資訊、東亞地區衛星雲圖及臺灣地區雷達回波圖等資料。

【註解】

1. 任務臺業務分別由豐年 （業管蘭嶼、綠島）、高雄（業管恆春）、松山（業管北竿）及桃園（業管南竿）航空氣象臺負責管理。

參考資料

1. 飛航服務總臺：航空氣象服務介紹
2. 飛航服務總臺：臺北航空氣象中心
3. 飛航服務總臺：氣象裝備
4. 台灣飛安統計（2012 – 2021）。國家運輸安全調查委員會。
5. 飛航服務總臺：桃園機場都卜勒氣象雷達介紹
6. 航空氣象服務網
7. 「2020 飛航解密 暢遊天際」系列講座 – 臺北航空氣象中心主任余曉鵬精彩演講內容
8. Wikipedia – 航空例行天氣報告
9. Wikipedia – 終端機場天氣預報