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拯救生命的新科技:都卜勒雷達的升級(雙偏極化技術)

阿樹_96
・2012/09/06 ・569字 ・閱讀時間約 1 分鐘 ・SR值 565 ・九年級

前篇文章已經簡略的敘述氣象雷達和雷達回波圖的判讀方式。基本上現在中央氣象局使用的雷達都是都卜勒雷達,如同中學時學過的都卜勒效應一般,當救護車靠近時,聲音會變得高昂,而遠離時則越來越低沉,而雷達波打到運動中的目標物時,反射波也會產生波長的變化,當目標靠近時,波長會變的更密,相反的目標遠離時波長就會變疏,利用這個原理可以觀測水滴、暴風等相對移動的速率。

近年來美國大氣暨海洋總署NOAA正在升級美國境內的雷達技術,這次最主要就是在說雙偏極化(dual polarization)技術的優點與設置時程,而NOAA甚至撰文與拍攝影片來進行推廣與教育,告訴大眾新技術的提升可以有哪些幫助?

包括了:

  1. 分辨不同的降水類型:像是冰雹、雨滴的差異。
  2. 龍捲風帶起來的碎片,尤其是像美國這樣經常發生龍捲風肆虐的國家,利用雷達監測龍捲風的威力程度、行進路徑,以達防災之效。
  3. 使訊號更清晰,過濾蟲鳥飛經雷達附近時造成的雜訊。

以上這些內容,也可以從影片中得知,NOAA的介紹影十分簡單明瞭,且生動活潑,個人覺得頗具宣導效果。

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參考資料:Life-saving technology upgrade coming to a Doppler radar near you. NOAA [August 23, 2012]

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阿樹_96
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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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Intel® Core™ Ultra AI 處理器:下一代晶片的革命性進展
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/05/21 ・2364字 ・閱讀時間約 4 分鐘

本文由 Intel 委託,泛科學企劃執行。 

在當今快節奏的數位時代,對於處理器性能的需求已經不再僅僅停留在日常應用上。從遊戲到學術,從設計到內容創作,各行各業都需要更快速、更高效的運算能力,而人工智慧(AI)的蓬勃發展更是推動了這一需求的急劇增長。在這樣的背景下,Intel 推出了一款極具潛力的處理器—— Intel® Core™ Ultra,該處理器不僅滿足了對於高性能的追求,更為使用者提供了運行 AI 模型的全新體驗。

先進製程:效能飛躍提升

現在的晶片已不是單純的 CPU 或是 GPU,而是混合在一起。為了延續摩爾定律,也就是讓相同面積的晶片每過 18 個月,效能就提升一倍的目標,整個半導體產業正朝兩個不同方向努力。

其中之一是追求更先進的技術,發展出更小奈米的製程節點,做出體積更小的電晶體。常見的方法包含:引進極紫外光 ( EUV ) 曝光機,來刻出更小的電晶體。又或是從材料結構下手,發展不同構造的電晶體,例如鰭式場效電晶體 ( FinFET )、環繞式閘極 ( GAAFET ) 電晶體及互補式場效電晶體 ( CFET ),讓電晶體可以更小、更快。這種持續挑戰物理極限的方式稱為深度摩爾定律——More Moore。

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另一種則是將含有數億個電晶體的密集晶片重新排列。就像人口密集的都會區都逐漸轉向「垂直城市」的發展模式。對晶片來說,雖然每個電晶體的大小還是一樣大,但是重新排列以後,不僅單位面積上可以堆疊更多的半導體電路,還能縮短這些區塊間資訊傳遞的時間,提升晶片的效能。這種透過晶片設計提高效能的方法,則稱為超越摩爾定律——More than Moore。

而 Intel® Core™ Ultra 處理器便是具備兩者優點的結晶。

圖/PanSci

Tile 架構:釋放多核心潛能

在超越摩爾定律方面,Intel® Core™ Ultra 處理器以其獨特的 Tile 架構而聞名,將 CPU、GPU、以及 AI 加速器(NPU)等不同單元分開,使得這些單元可以根據需求靈活啟用、停用,從而提高了能源效率。這一設計使得處理器可以更好地應對多任務處理,從日常應用到專業任務,都能夠以更高效的方式運行。

CPU Tile 採用了 Intel 最新的 4 奈米製程和 EUV 曝光技術,將鰭式電晶體 FinFET 中的像是魚鰭般阻擋漏電流的鰭片構造減少至三片,降低延遲與功耗,使效能提升了 20%,讓使用者可以更加流暢地執行各種應用程序,提高工作效率。

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鰭式電晶體 FinFET。圖/Intel

Foveros 3D 封裝技術:高效數據傳輸

2017 年,Intel 開發出了新的封裝技術 EMIB 嵌入式多晶片互聯橋,這種封裝技術在各個 Tile 的裸晶之間,搭建了一座「矽橋 ( Silicon Bridge ) 」,達成晶片的橫向連接。

圖/Intel

而 Foveros 3D 封裝技術是基於 EMIB 更進一步改良的封裝技術,它能將處理器、記憶體、IO 單元上下堆疊,垂直方向利用導線串聯,橫向則使用 EMIB 連接,提供高頻寬低延遲的數據傳輸。這種創新的封裝技術不僅使得處理器的整體尺寸更小,更提高了散熱效能,使得處理器可以長期高效運行。

運行 AI 模型的專用筆電——MSI Stealth 16 AI Studio

除了傳統的 CPU 和 GPU 之外,Intel® Core™ Ultra 處理器還整合了多種專用單元,專門用於在本機端高效運行 AI 模型。這使得使用者可以在不連接雲端的情況下,依然可以快速準確地運行各種複雜的 AI 算法,保護了數據隱私,同時節省了連接雲端算力的成本。

MSI 最新推出的筆電 Stealth 16 AI Studio ,搭載了最新的 Intel Core™ Ultra 9 處理器,是一款極具魅力的產品。不僅適合遊戲娛樂,其外觀設計結合了落質感外型與卓越效能,使得使用者在使用時能感受到高品質的工藝。鎂鋁合金質感的沉穩機身設計,僅重 1.99kg,厚度僅有 19.95mm,輕薄便攜,適合需要每天通勤的上班族,與在咖啡廳尋找靈感的創作者。

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除了外觀設計之外, Stealth 16 AI Studio 也擁有出色的散熱性能。搭載了 Cooler Boost 5 強效散熱技術,能夠有效排除廢熱,保持長時間穩定高效能表現。良好的散熱表現不僅能夠確保處理器的效能得到充分發揮,還能幫助使用者在長時間使用下的保持舒適性和穩定性。

Stealth 16 AI Studio 的 Intel Core™ Ultra 處理器,其性能更是一大亮點。除了傳統的 CPU 和 GPU 之外,Intel Core™ Ultra 處理器還整合了多種專用單元,專門針對在本機端高效運行 AI 模型的需求。內建專為加速AI應用而設計的 NPU,更提供強大的效能表現,有助於提升效率並保持長時間的續航力。讓使用者可以在不連接雲端的情況下,依然可以快速準確地運行各種複雜的 AI 算法,保護了數據隱私,同時也節省了連接雲端算力的成本。

軟體方面,Intel 與眾多軟體開發商合作,針對 Intel 架構做了特別最佳化。與 Adobe 等軟體的合作使得使用者在處理影像、圖像等多媒體內容時,能夠以更高效的方式運行 AI 算法,大幅提高創作效率。獨家微星AI 智慧引擎能針對使用情境並自動調整硬體設定,以實現最佳效能表現。再加上獨家 AI Artist,更進一步提升使用者體驗,直接輕鬆生成豐富圖像,實現了更便捷的內容創作。

此外 Intel 也與眾多軟體開發商合作,針對 Intel 架構做了特別最佳化,讓 Intel® Core™ Ultra處理器將AI加速能力充分發揮。例如,與 Adobe 等軟體使得使用者可以在處理影像、圖像等多媒體內容時,能夠以更高效的方式運行 AI 算法,大幅提高創作效率。為各行專業人士提供了更加多元、便捷的工具,成為工作中的一大助力。

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說好的颱風呢?!氣象預報不準?要準確預測天氣有多難?
PanSci_96
・2023/09/12 ・4646字 ・閱讀時間約 9 分鐘

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?

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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?)。

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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。

19 世紀的氣象學家為了保護漁民出海的安危,會利用電報蒐集各地居民的觀察進行風暴預報。圖/Giphy

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。

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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?

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輕颱鴛鴦的颱風路徑潛勢圖。圖/中央氣象局

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。

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2021 年的諾貝爾物理學獎得主真鍋淑郎。圖/wikimedia

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。

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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。

「準確」的模型就跟遇上完美情人共度完美約會一樣,雖然值得追求,但失敗機率極高。圖/Giphy

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?

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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。

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?

  1. 夭壽準,我出門都會看預報,說下雨就是會下雨。
  2. 有待加強,預報當參考,自己的經驗才是最準的。
  3. 等科學家開發出天候棒吧,那才是我要的準。更多想法,分享給我們吧

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守護飛行安全的重要後援!航空氣象知多少
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2023/04/19 ・3347字 ・閱讀時間約 6 分鐘

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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。

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2012-2021 年民用航空運輸業重大飛航事故原因分類統計(單位:事件個數)
。圖/國家運輸安全調查委員會

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。

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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。

低風切警報系統中的測風塔。圖/飛航服務總臺

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。

1985 年在桃園國際機場架設的都卜勒氣象雷達。圖/飛航服務總臺

「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。

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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。

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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。

航空氣象資訊 APP 使用介面。圖/飛航服務總臺

【註解】

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  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
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