0

0
0

文字

分享

0
0
0

風暴潮:隱身於颱風下的未知威脅

李柏昱
・2013/12/30 ・1429字 ・閱讀時間約 2 分鐘 ・SR值 589 ・九年級

菲律賓獨魯萬市海濱在海燕颱風過後滿目瘡痍的景象,驚人的風暴潮在這裡留下大量殘骸。(圖片來源:Flickr用戶Trocaire)
菲律賓獨魯萬市海濱在海燕颱風過後滿目瘡痍的景象,驚人的風暴潮在這裡留下大量殘骸。(圖片來源:Flickr用戶Trocaire)

2013年11月,超級颱風海燕(Typhoon Haiyan)襲擊菲律賓,海岸地區的受害規模令人驚訝,中部的獨魯萬市(Tacloban)更被風暴潮(storm surge)完全夷平,讓人聯想到2004年的印度洋大海嘯以及2011年東日本海嘯肆虐後的慘狀。不過風暴潮的災害在歷史上屢見不鮮,2012年侵襲美國紐約的珊迪颶風(Hurricane Sandy)的風暴潮,也是導致大紐約地區淹大水的主因。

所謂的風暴潮,指因為熱帶氣旋、溫帶氣旋等強烈天氣系統所引起的海面異常升降,使海水的水面大幅度超過正常狀態。而當這些天氣系統挾帶高水位的海水一路衝向陸地,便會為沿岸地區帶來海嘯般的災難。舉例來說,這次海燕颱風在菲律賓中部地區,紀錄到6公尺高的風暴潮,雖然威力未如海嘯高達數十公尺驚人,但也足以致命,更何況與颱風伴隨而來的還有危險的強風豪雨。

但是,風暴潮在颱風的相關災害中,並未如颱風風速、降水量預測等有充分的事先預警,其中一個很大的原因是目前用來評估颱風強度的標準:颱風中心風速,與暴風潮並未有直接關聯。

在過去十年中,美國國家颶風研究中心(National Hurricane Center, NHC)試圖在颶風來臨前提供風暴潮的高度預測,但成效始終不佳,即便同樣強度等級的颶風,風暴潮的高度卻差異極大,導致NHC決定在2010年放棄風暴潮高度預測。如何準確預測風暴潮的高度,成為下一階段颱風防災關鍵。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

在美國,風暴潮的預測似乎有所進展。路易斯安那州立大學的研究員海爾‧尼德漢(Hal Needham)蒐集了19世紀後期至今大量的報紙、政府文件以及學術報告,建立美國東岸的風暴潮資料庫。並從中歸納出影響風暴潮大小的四個主要因素:海岸地形、近海的水深、風速,以及颶風登陸前的規模大小,尤其是登陸前18小時的颶風大小,對於風暴潮影響最大。

海爾發現,灣澳地形會將海水集中,讓風暴潮更深入陸地,而平直的海岸線則能讓海水的分布較為平均;近海水深較淺的地區則會比水深較深的地區遭遇更高的風暴潮。此外,颶風登陸前持續吹著較強的離岸風,也會讓颱風在登陸時一併帶來驚人的潮水。以這次海燕颱風為例,災情慘重的獨魯萬市便是位於海灣底部,且鄰近海域水深較淺,讓風暴潮威力更驚人。

但實際狀況是,影響風暴潮的因素的作用十分複雜,甚至有許多因素間的交互作用,導致風暴潮仍難以準確預測。這次海燕颱風更帶來超乎預期的風暴潮,導致菲律賓雖然有相對充分的準備時間,颱風來臨前有80萬居民已撤離至避難所,但是風暴潮卻吞噬了部分避難地點,導致嚴重傷亡。

目前台灣在發布颱風警報期間,亦有提醒低窪地區民眾需提防海水倒灌的警告,但卻缺乏實際的預測數值與可能的淹水範圍。未來在降雨量、土石流潛勢以及風力大小外,提供颱風的風暴潮高度預警,會是學界與政府相關單位下一個要努力的目標。(本文由國科會補助「新媒體科普傳播實作計畫─重大天然災害之防救災科普知識教育推廣」執行團隊撰稿)

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

責任編輯:鄭國威|元智大學資訊社會研究所

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!

延伸閱讀:

 

文章難易度
李柏昱
81 篇文章 ・ 2 位粉絲
成大都市計劃所研究生,現為防災科普小組編輯。喜歡的領域為地球科學、交通運輸與都市規劃,對於都市面臨的災害以及如何進行防災十分感興趣。

0

2
2

文字

分享

0
2
2
圖形處理單元與人工智慧
賴昭正_96
・2024/06/24 ・6944字 ・閱讀時間約 14 分鐘

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

  • 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?

黃仁勳出席2016年台北國際電腦展
Nvidia 的崛起究竟是時勢造英雄,還是英雄造時勢?圖/wikimedia

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。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

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:

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
  • 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

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

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?

圖形處理的例子

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。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
典型的CPU與GPU架構

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?

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

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?

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

(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)

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。
文章難易度

討論功能關閉中。

賴昭正_96
43 篇文章 ・ 54 位粉絲
成功大學化學工程系學士,芝加哥大學化學物理博士。在芝大時與一群留學生合創「科學月刊」。一直想回國貢獻所學,因此畢業後不久即回清大化學系任教。自認平易近人,但教學嚴謹,因此穫有「賴大刀」之惡名!於1982年時當選爲 清大化學系新一代的年青首任系主任兼所長;但壯志難酬,兩年後即辭職到美留浪。晚期曾回台蓋工廠及創業,均應「水土不服」而鎩羽而歸。正式退休後,除了開始又爲科學月刊寫文章外,全職帶小孫女(半歲起);現已成七歲之小孫女的BFF(2015)。首先接觸到泛科學是因爲科學月刊將我的一篇文章「愛因斯坦的最大的錯誤一宇宙論常數」推薦到泛科學重登。

0

0
0

文字

分享

0
0
0
海燕颱風為什麼這麼強?
李柏昱
・2013/11/27 ・1368字 ・閱讀時間約 2 分鐘 ・SR值 559 ・八年級

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

 

海燕颱風@維基
海燕颱風@維基

大自然的驚人威力又再增添一起紀錄:菲律賓中部在2013年11月初遭到超級颱風海燕(Typhoon Haiyan)侵襲,受創最慘重的城市更是完全被颱風帶來的風暴潮(storm surge)夷平,災後宛如南亞與日本海嘯肆虐慘況重現。不過為什麼海燕颱風強度會這麼強?甚至創下衛星觀測時代以來的最強颱風紀錄,有哪些氣候條件讓它成為「魔鬼颱風」?。

熱帶氣候研究專家麥克諾迪(Brian McNoldy)11月14日在《華盛頓郵報》氣象專欄中表示,根據美國現行使用來區別颶風強度的薩費依-辛普森颶風等級(Saffir-Simpson Hurricane Wind Scale, SSHS),海燕颱風能列入最強的第五級。利用紅外線衛星雲圖觀測海燕,可以看見海燕颱風眼周遭的雲層相當明亮,代表該處的雲層頂端溫度相當低,也就是說雲頂高度相當高,表示颱風中心有紮實且高聳的雲層。

麥可諾迪推測,導致海燕如此強烈的原因,在於對流層頂(tropopause)的高度。所有的天氣現象都發生在大氣最下層的對流層(troposphere )中,颱風此類熱帶氣旋也不例外。我們可以把熱帶氣旋視為一種熱量的傳輸引擎,藉由把熱量從溫暖的海面傳遞至寒冷的對流層頂獲得能量。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

當海面與對流層頂的溫度差越大時,就越有助於颱風強度的發展。而在西太平洋熱帶地區的對流層頂相當高,而且溫度很低,讓西太平洋的颱風在發展條件上就更具優勢。

除此之外,海燕也因為其他因素的配合,匯集了幾乎所有颱風發展的正向條件。第一,海燕形成在開放的海域上,讓它能肆無忌憚地擴展其暴風圈,發展出幾乎完美對稱的颱風中心,並利於獲得海面的水氣。

第二,海水表面溫度非常暖和,達到攝氏30度左右。重要的是,溫暖海水的分布也相當深,即便強風攪動海水,仍會有源源不絕的溫暖海水湧升遞補,增強颱風。與此相反,若是冷水湧升則會削弱颱風。

第三,颱風生成時的垂直風切(wind shear)相當小。垂直風切指的是高空和低空風的速度方向差異。垂直風切大時會撕裂發展中的颱風,讓其強度減弱。大西洋因為旺盛西風造成的垂直風切,讓颶風強度很少如太平洋這麼強烈,颶風季也較晚開始。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

海燕最致命的一點是,當它挾帶著可怖的扎實雲系抵達菲律賓的時候,強度正好達到顛峰,加上災區不到一個月前曾發生芮氏規模7.2的地震,鬆軟的土石加劇了土石流的嚴重程度。此外,海燕快速的移動速度,雖然減少了風暴肆虐時間,但也代表菲律賓的防災準備更為倉促。

這次台灣在北方逃過一劫,但是未來西太平洋必定會再出現與海燕強度不相上下的魔鬼颱風,而且隨著氣候變遷,魔鬼颱風恐怕只會有增無減,台灣遲早會面對它的強風暴雨。問題是,台灣準備好了嗎?(本文由國科會補助「新媒體科普傳播實作計畫─重大天然災害之防救災科普知識教育推廣」執行團隊撰稿/2013年11月)

責任編輯:鄭國威|元智大學資訊社會研究所

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!

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

延伸學習:

李柏昱
81 篇文章 ・ 2 位粉絲
成大都市計劃所研究生,現為防災科普小組編輯。喜歡的領域為地球科學、交通運輸與都市規劃,對於都市面臨的災害以及如何進行防災十分感興趣。

0

0
0

文字

分享

0
0
0
風暴潮:隱身於颱風下的未知威脅
李柏昱
・2013/12/30 ・1429字 ・閱讀時間約 2 分鐘 ・SR值 589 ・九年級

菲律賓獨魯萬市海濱在海燕颱風過後滿目瘡痍的景象,驚人的風暴潮在這裡留下大量殘骸。(圖片來源:Flickr用戶Trocaire)
菲律賓獨魯萬市海濱在海燕颱風過後滿目瘡痍的景象,驚人的風暴潮在這裡留下大量殘骸。(圖片來源:Flickr用戶Trocaire)

2013年11月,超級颱風海燕(Typhoon Haiyan)襲擊菲律賓,海岸地區的受害規模令人驚訝,中部的獨魯萬市(Tacloban)更被風暴潮(storm surge)完全夷平,讓人聯想到2004年的印度洋大海嘯以及2011年東日本海嘯肆虐後的慘狀。不過風暴潮的災害在歷史上屢見不鮮,2012年侵襲美國紐約的珊迪颶風(Hurricane Sandy)的風暴潮,也是導致大紐約地區淹大水的主因。

所謂的風暴潮,指因為熱帶氣旋、溫帶氣旋等強烈天氣系統所引起的海面異常升降,使海水的水面大幅度超過正常狀態。而當這些天氣系統挾帶高水位的海水一路衝向陸地,便會為沿岸地區帶來海嘯般的災難。舉例來說,這次海燕颱風在菲律賓中部地區,紀錄到6公尺高的風暴潮,雖然威力未如海嘯高達數十公尺驚人,但也足以致命,更何況與颱風伴隨而來的還有危險的強風豪雨。

但是,風暴潮在颱風的相關災害中,並未如颱風風速、降水量預測等有充分的事先預警,其中一個很大的原因是目前用來評估颱風強度的標準:颱風中心風速,與暴風潮並未有直接關聯。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

在過去十年中,美國國家颶風研究中心(National Hurricane Center, NHC)試圖在颶風來臨前提供風暴潮的高度預測,但成效始終不佳,即便同樣強度等級的颶風,風暴潮的高度卻差異極大,導致NHC決定在2010年放棄風暴潮高度預測。如何準確預測風暴潮的高度,成為下一階段颱風防災關鍵。

在美國,風暴潮的預測似乎有所進展。路易斯安那州立大學的研究員海爾‧尼德漢(Hal Needham)蒐集了19世紀後期至今大量的報紙、政府文件以及學術報告,建立美國東岸的風暴潮資料庫。並從中歸納出影響風暴潮大小的四個主要因素:海岸地形、近海的水深、風速,以及颶風登陸前的規模大小,尤其是登陸前18小時的颶風大小,對於風暴潮影響最大。

海爾發現,灣澳地形會將海水集中,讓風暴潮更深入陸地,而平直的海岸線則能讓海水的分布較為平均;近海水深較淺的地區則會比水深較深的地區遭遇更高的風暴潮。此外,颶風登陸前持續吹著較強的離岸風,也會讓颱風在登陸時一併帶來驚人的潮水。以這次海燕颱風為例,災情慘重的獨魯萬市便是位於海灣底部,且鄰近海域水深較淺,讓風暴潮威力更驚人。

但實際狀況是,影響風暴潮的因素的作用十分複雜,甚至有許多因素間的交互作用,導致風暴潮仍難以準確預測。這次海燕颱風更帶來超乎預期的風暴潮,導致菲律賓雖然有相對充分的準備時間,颱風來臨前有80萬居民已撤離至避難所,但是風暴潮卻吞噬了部分避難地點,導致嚴重傷亡。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

目前台灣在發布颱風警報期間,亦有提醒低窪地區民眾需提防海水倒灌的警告,但卻缺乏實際的預測數值與可能的淹水範圍。未來在降雨量、土石流潛勢以及風力大小外,提供颱風的風暴潮高度預警,會是學界與政府相關單位下一個要努力的目標。(本文由國科會補助「新媒體科普傳播實作計畫─重大天然災害之防救災科普知識教育推廣」執行團隊撰稿)

責任編輯:鄭國威|元智大學資訊社會研究所

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!

延伸閱讀:

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

 

文章難易度
李柏昱
81 篇文章 ・ 2 位粉絲
成大都市計劃所研究生,現為防災科普小組編輯。喜歡的領域為地球科學、交通運輸與都市規劃,對於都市面臨的災害以及如何進行防災十分感興趣。