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重溫2012(四)知颱才能治颱

陳 慈忻
・2013/03/02 ・1778字 ・閱讀時間約 3 分鐘 ・SR值 524 ・七年級

颱風自古至今都是台灣的常客,即使到了人類科技最先進的2012年,我們已經有足夠的因應能力來避免颱風災害了嗎?或著更根本的,我們認識颱風嗎?台大地理環境資源學系的黃誌川助理教授的研究專長是水文地形作用,他與文化大學的研究團隊針對颱風路徑與災害分布的相關研究也獲邀刊登國際一流水文期刊。這次專題,黃誌川教授帶我們重新認識我們最熟悉的陌生人「颱風」,探討台灣面對風災應掌握的重點,並釐清大眾易產生的迷思。

颱風之島

台灣有2,300萬人,人口密度超過每平方公里600人,這也代表著我們對災害的承受度較低且需要比較高的防災規格,因為財產與人命的損失和人口密度是相關的。

我們每年平均降雨大約有2,510毫米,這些降雨除了提供水資源、提供植物生長所需之外,還有1個很重要的功能是「夷平山地」,減緩造山運動帶來的地勢增高。

台灣在造山運動帶上,每年高度成長平均有8至10公釐。但是對照實際高度算起來卻沒有以10公釐逐年增加,原因就是降雨侵蝕與風化作用將地形夷平,台灣各地被夷平的速率是每年2.0~8.6mm。這樣的高山與旺盛的侵蝕作用不但提供了高度位能,陡峭的坡度則提供了物質移動的速度,台灣坡度30%以上的面積就佔了58%,坡度30%已經是很陡了,加上雨量的條件,使得台灣的土石流作用非常快。

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颱風來的時候特別容易淹水,不只是雨量的因素,還包括了海平面因低氣壓壟罩、承受大氣壓力小而上升所造成海水倒灌、洪水宣洩不易的影響。像是2008年的莫拉克颱風中,高屏平原就被淹沒了四分之一,淹了1層樓高,也就是3,000毫米。如果把近十幾年的經濟與相關設施損失算出來,每年大約超過300億,而颱風數多的年份,像是2005年來了8個颱風,造成的損失就更大。

旱澇分明

台灣颱風帶來的總雨量增加是確定的,不過科學界對成因還沒有共識,有人說是因為颱風數量增加了;有人說個別颱風的強度增加了;也有另一派說法,認為是颱風移動的速率變慢了,造成颱風帶來的總雨量變多。

如果我們看全台灣在全年的降雨,其實年雨量沒有太大的變化,但不同區域有其個別特色,像是北台灣年雨量些微增加、西南部些微減少、東部持平,全台灣其實平均起來沒有增減。

如果全台灣的年雨量其實沒有增加,但是每年颱風帶來的雨量卻增加了,代表什麼呢?很簡單,非颱風季節沒有雨,颱風來的時候下大雨。

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從空間上,若根據資料將2001年後10年的最大日降雨畫出來,我們很驚訝的發現情況非常不平均,幾個地方需要特別注意:平溪、高屏溪河谷延伸到阿里山、石門水庫上游的雨量最多,1天可以超過600mm的情況普遍存在,在經費有限的情況下,防災應先從承受壓力最大的地方開始防災。

迷思一:氣象預報看起來颱風越來越大?

颱風路徑圖其實展示的不是颱風形狀。觀看路徑圖,剛開始只有一個點的時候位置是很確實的,但是預測時間越長遠,誤差就越大,所以圓圈就會變大。因此這張圖應該被當成颱風中心的機率範圍,而不是颱風大小的呈現。後來的圓心不是代表颱風眼,而是預測颱風最高機率出現的位置,但不少人單看圖會誤以為颱風越來越大、最後甚至壟罩整個台灣,但事實上颱風最大的直徑大約一兩百平方公里,頂多半個台灣。

迷思二:氣象預報都不準?

所有東西都測不準,但是這麼說很難讓大眾接受。在風險評估時,都會設定安全係數,如果拉高1.5倍,也就是將誤差的影響降低,在誤差範圍內都要防災,雖然會耗掉防災成本,但是有機會可以避免較大的災害損失。

曾經有1個實驗,邀請很多專家共同參與1個題目的決策,使用3天前的預測結果,決定水門要不要開:水門拉開要花8,000元,並且必須付出4,000元的成本來清理下游;若不開,且水沒有淹過水門,就不用付出任何成本,但是萬一淹過,要付的代價是20,000元,最後發現所有專家的決策居然各半,無法統一。

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不確定性遠不止如此,有的時候危害都市就不會危害農田,有時候危害農田會危害都市……種種條件下,科學能做的還是有限,但以風險評估的角度來看,能救到1次就回本了。

(本文原發表於行政院國家科學委員會-科技大觀園「科技新知」。歡迎大家到科技大觀園的網站看更多精彩又紮實的科學資訊,也有臉書喔!)

延伸學習:Huang, J.C., Yu, C.K., Lee, J.Y., Cheng, L.W., Lee, T.Y., Kao, S.J. (2012) Linking Typhoon Tracks and Spatial Rainfall Patterns for Improving Flood lead-time Predictions in Mountainous Watershed, Water Resources Research.
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陳 慈忻
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在丹麥的博士生,專長是用機器學習探索人類生活空間,正在研究都市環境變遷與人類健康的關係。曾擔任防災科普小組編輯、社會創新電子報主編。

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LDL-C 正常仍中風?揭開心血管疾病的隱形殺手 L5
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/06/20 ・3659字 ・閱讀時間約 7 分鐘

本文與 美商德州博藝社科技 HEART 合作,泛科學企劃執行。

提到台灣令人焦慮的交通,多數人會想到都市裡的壅塞車潮,但真正致命的「塞車」,其實正悄悄發生在我們體內的動脈之中。

這場無聲的危機,主角是被稱為「壞膽固醇」的低密度脂蛋白( Low-Density Lipoprotein,簡稱 LDL )。它原本是血液中運送膽固醇的貨車角色,但當 LDL 顆粒數量失控,卻會開始在血管壁上「違規堆積」,讓「生命幹道」的血管日益狹窄,進而引發心肌梗塞或腦中風等嚴重後果。

科學家們還發現一個令人困惑的現象:即使 LDL 數值「看起來很漂亮」,心血管疾病卻依然找上門來!這究竟是怎麼一回事?沿用數十年的健康標準是否早已不敷使用?

膽固醇的「好壞」之分:一場體內的攻防戰

膽固醇是否越少越好?答案是否定的。事實上,我們體內攜帶膽固醇的脂蛋白主要分為兩種:高密度脂蛋白(High-Density Lipoprotein,簡稱 HDL)和低密度脂蛋白( LDL )。

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想像一下您的血管是一條高速公路。HDL 就像是「清潔車隊」,負責將壞膽固醇( LDL )運來的多餘油脂垃圾清走。而 LDL 則像是在血管裡亂丟垃圾的「破壞者」。如果您的 HDL 清潔車隊數量太少,清不過來,垃圾便會堆積如山,最終導致血管堵塞,甚至引發心臟病或中風。

我們體內攜帶膽固醇的脂蛋白主要分為兩種:高密度脂蛋白(HDL)和低密度脂蛋白(LDL)/ 圖片來源:shutterstock

因此,過去數十年來,醫生建議男性 HDL 數值至少應達到 40 mg/dL,女性則需更高,達到 50 mg/dL( mg/dL 是健檢報告上的標準單位,代表每 100 毫升血液中膽固醇的毫克數)。女性的標準較嚴格,是因為更年期後]pacg心血管保護力會大幅下降,需要更多的「清道夫」來維持血管健康。

相對地,LDL 則建議控制在 130 mg/dL 以下,以減緩垃圾堆積的速度。總膽固醇的理想數值則應控制在 200 mg/dL 以內。這些看似枯燥的數字,實則反映了體內一場血管清潔隊與垃圾山之間的攻防戰。

那麼,為何同為脂蛋白,HDL 被稱為「好」的,而 LDL 卻是「壞」的呢?這並非簡單的貼標籤。我們吃下肚或肝臟製造的脂肪,會透過血液運送到全身,這些在血液中流動的脂肪即為「血脂」,主要成分包含三酸甘油酯和膽固醇。三酸甘油酯是身體儲存能量的重要形式,而膽固醇更是細胞膜、荷爾蒙、維生素D和膽汁不可或缺的原料。

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這些血脂對身體運作至關重要,本身並非有害物質。然而,由於脂質是油溶性的,無法直接在血液裡自由流動。因此,在血管或淋巴管裡,脂質需要跟「載脂蛋白」這種特殊的蛋白質結合,變成可以親近水的「脂蛋白」,才能順利在全身循環運輸。

肝臟是生產這些「運輸用蛋白質」的主要工廠,製造出多種蛋白質來運載脂肪。其中,低密度脂蛋白載運大量膽固醇,將其精準送往各組織器官。這也是為什麼低密度脂蛋白膽固醇的縮寫是 LDL-C (全稱是 Low-Density Lipoprotein Cholesterol )。

當血液中 LDL-C 過高時,部分 LDL 可能會被「氧化」變質。這些變質或過量的 LDL 容易在血管壁上引發一連串發炎反應,最終形成粥狀硬化斑塊,導致血管阻塞。因此,LDL-C 被冠上「壞膽固醇」的稱號,因為它與心腦血管疾病的風險密切相關。

高密度脂蛋白(HDL) 則恰好相反。其組成近半為蛋白質,膽固醇比例較少,因此有許多「空位」可供載運。HDL-C 就像血管裡的「清道夫」,負責清除血管壁上多餘的膽固醇,並將其運回肝臟代謝處理。正因為如此,HDL-C 被視為「好膽固醇」。

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為何同為脂蛋白,HDL 被稱為「好」的,而 LDL 卻是「壞」的呢?這並非簡單的貼標籤。/ 圖片來源:shutterstock

過去數十年來,醫學界主流觀點認為 LDL-C 越低越好。許多降血脂藥物,如史他汀類(Statins)以及近年發展的 PCSK9 抑制劑,其主要目標皆是降低血液中的 LDL-C 濃度。

然而,科學家們在臨床上發現,儘管許多人的 LDL-C 數值控制得很好,甚至很低,卻仍舊發生中風或心肌梗塞!難道我們對膽固醇的認知,一開始就抓錯了重點?

傳統判讀失準?LDL-C 達標仍難逃心血管危機

早在 2009 年,美國心臟協會與加州大學洛杉磯分校(UCLA)進行了一項大型的回溯性研究。研究團隊分析了 2000 年至 2006 年間,全美超過 13 萬名心臟病住院患者的數據,並記錄了他們入院時的血脂數值。

結果發現,在那些沒有心血管疾病或糖尿病史的患者中,竟有高達 72.1% 的人,其入院時的 LDL-C 數值低於當時建議的 130 mg/dL「安全標準」!即使對於已有心臟病史的患者,也有半數人的 LDL-C 數值低於 100 mg/dL。

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這項研究明確指出,依照當時的指引標準,絕大多數首次心臟病發作的患者,其 LDL-C 數值其實都在「可接受範圍」內。這意味著,單純依賴 LDL-C 數值,並無法有效預防心臟病發作。

科學家們為此感到相當棘手。傳統僅檢測 LDL-C 總量的方式,可能就像只計算路上有多少貨車,卻沒有注意到有些貨車的「駕駛行為」其實非常危險一樣,沒辦法完全揪出真正的問題根源!因此,科學家們決定進一步深入檢視這些「駕駛」,找出誰才是真正的麻煩製造者。

LDL 家族的「頭號戰犯」:L5 型低密度脂蛋白

為了精準揪出 LDL 裡,誰才是最危險的分子,科學家們投入大量心力。他們發現,LDL 這個「壞膽固醇」家族並非均質,其成員有大小、密度之分,甚至帶有不同的電荷,如同各式型號的貨車與脾性各異的「駕駛」。

為了精準揪出 LDL 裡,誰才是最危險的分子,科學家們投入大量心力。發現 LDL 這個「壞膽固醇」家族並非均質,其成員有大小、密度之分,甚至帶有不同的電荷。/ 圖片來源:shutterstock

早在 1979 年,已有科學家提出某些帶有較強「負電性」的 LDL 分子可能與動脈粥狀硬化有關。這些帶負電的 LDL 就像特別容易「黏」在血管壁上的頑固污漬。

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台灣留美科學家陳珠璜教授、楊朝諭教授及其團隊在這方面取得突破性的貢獻。他們利用一種叫做「陰離子交換層析法」的精密技術,像是用一個特殊的「電荷篩子」,依照 LDL 粒子所帶負電荷的多寡,成功將 LDL 分離成 L1 到 L5 五個主要的亞群。其中 L1 帶負電荷最少,相對溫和;而 L5 則帶有最多負電荷,電負性最強,最容易在血管中暴衝的「路怒症駕駛」。

2003 年,陳教授團隊首次從心肌梗塞患者血液中,分離並確認了 L5 的存在。他們後續多年的研究進一步證實,在急性心肌梗塞或糖尿病等高風險族群的血液中,L5 的濃度會顯著升高。

L5 的蛋白質結構很不一樣,不僅天生帶有超強負電性,還可能與其他不同的蛋白質結合,或經過「醣基化」修飾,就像在自己外面額外裝上了一些醣類分子。這些特殊的結構和性質,使 L5 成為血管中的「頭號戰犯」。

當 L5 出現時,它並非僅僅路過,而是會直接「搞破壞」:首先,L5 會直接損傷內皮細胞,讓細胞凋亡,甚至讓血管壁的通透性增加,如同在血管壁上鑿洞。接著,L5 會刺激血管壁產生發炎反應。血管壁受傷、發炎後,血液中的免疫細胞便會前來「救災」。

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然而,這些免疫細胞在吞噬過多包括 L5 在內的壞東西後,會堆積在血管壁上,逐漸形成硬化斑塊,使血管日益狹窄,這便是我們常聽到的「動脈粥狀硬化」。若這些不穩定的斑塊破裂,可能引發急性血栓,直接堵死血管!若發生在供應心臟血液的冠狀動脈,就會造成心肌梗塞;若發生在腦部血管,則會導致腦中風。

L5:心血管風險評估新指標

現在,我們已明確指出 L5 才是 LDL 家族中真正的「破壞之王」。因此,是時候調整我們對膽固醇數值的看法了。現在,除了關注 LDL-C 的「總量」,我們更應該留意血液中 L5 佔所有 LDL 的「百分比」,即 L5%。

陳珠璜教授也將這項 L5 檢測觀念,從世界知名的德州心臟中心帶回台灣,並創辦了美商德州博藝社科技(HEART)。HEART 在台灣研發出嶄新科技,並在美國、歐盟、英國、加拿大、台灣取得專利許可,日本也正在申請中,希望能讓更多台灣民眾受惠於這項更精準的檢測服務。

一般來說,如果您的 L5% 數值小於 2%,通常代表心血管風險較低。但若 L5% 大於 5%,您就屬於高風險族群,建議進一步進行影像學檢查。特別是當 L5% 大於 8% 時,務必提高警覺,這可能預示著心血管疾病即將發作,或已在悄悄進展中。

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對於已有心肌梗塞或中風病史的患者,定期監測 L5% 更是評估疾病復發風險的重要指標。此外,糖尿病、高血壓、高血脂、代謝症候群,以及長期吸菸者,L5% 檢測也能提供額外且有價值的風險評估參考。

隨著醫療科技逐步邁向「精準醫療」的時代,無論是癌症還是心血管疾病的防治,都不再只是單純依賴傳統的身高、體重等指標,而是進一步透過更精密的生物標記,例如特定的蛋白質或代謝物,來更準確地捕捉疾病發生前的徵兆。

您是否曾檢測過 L5% 數值,或是對這項新興的健康指標感到好奇呢?

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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

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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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精準預測氣象的「掩星技術」,讓你知道颱風放不放假!
科技大觀園_96
・2021/11/16 ・2380字 ・閱讀時間約 4 分鐘

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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!

每次颱風來襲,大家都關心會不會放颱風假。圖/pixabay

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。

福衛七號結構示意圖。圖/國家太空中心

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。

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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。

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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。

福爾摩沙衛星拍攝的美麗福爾摩沙島。圖/國家太空中心

參考文獻

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科技大觀園_96
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