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沒做實驗,怎能知道南北半球馬桶水流不一樣?

阿樹_96
・2014/12/11 ・1830字 ・閱讀時間約 3 分鐘 ・SR值 546 ・八年級

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12/4泛科學一文〈順時鐘逆時鐘?南北半球的馬桶水流真的不一樣?〉在發文之後無論是網站底下本身的推文,或是facebook粉絲專頁上的迴響,皆有不少讀者覺得自己「沒有被說服到」或是覺得文章的某個部分矛盾。筆者認為最主要的因素,應該是對於物理尺度和物理量的混亂,雖然小弟在當大學生時,也很容易被普物課本催眠,但今天要完全理解科氏力在不同尺度下的規模,非得從尺度這件事切入不可!

馬桶1

「科氏力」不是力!

〈順時鐘逆時鐘?南北半球的馬桶水流真的不一樣?〉文最初舉的例子,其實科氏力就是在旋轉系統中,直線運動產生偏轉的現象,用以下的實驗便能說明(看過的可以先跳過)。

此外還有幾個例子,包括長程飛彈(橫跨的緯度要夠大,同樣的緯度不致產生明顯的偏轉)、或是颱風氣旋,都是大尺度的現象(動輒上百公里),這些現象可以用下圖來表示。但重點是,這些觀察從頭到尾都不是以「力學」來探討,而是運動學上的結果。因此在大氣相關的文章或課本課文都會以一句「科氏力是一種『假想力』,是因為地球自轉產生的『錯覺』。」來定義科氏力。用力來表示是為了解決計算上的問題,實際上能觀測與測量的並非力本身,而是運動上的現象。

coriolis_force

描述運動的物理量

要描述物體的運動,最直接的方式就是速度,而若把速度這個物理量再簡化,便是「距離」和「時間」,因為速度即等於距離除以時間,指的就是位移隨時間的變化量。而要把速度與力的概念結合,就是再把速度再除上時間,就會變加速度,只要再乘上物體質量,也就會變成力,實際上隨著橫跨緯度的增加,運動的方向也會呈拋物線的運動,也說明了隨著移動的緯度增加,物體偏移的程度也是指數增加,這也是為什麼會用科氏「力」來描述此現象。

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看起來前面是一堆國高中對物理量的複習,但我們比較「馬桶系統」與「颱風系統」下科氏力的作用時,便可把科氏力對各種物理量造成影響的尺度列出來。有篇碩士論文便提到了以此為基準的做法:首先,馬桶或水盆的蓄水的半徑大約是10公分,而水從邊緣流向中心約為1秒的尺度;而颱風的話,氣流帶有旋轉現象的半徑以200公里來算,從邊緣到中心的運動時間以200公里,以平均風速20m/s並考量螺線旋入中心的效應,需時63000秒(2π*200km*20m/s=約63000)。

所以以科氏力對颱風影響的「距離」比馬桶多了約10的五次方,而影響「時間」比,則多了63000倍,所以一般水盆、馬桶受到的影響是十億分之一而已。再者,利用科氏力的推導算式(陳義裕,1998),代入水盆的參數算出的科氏力造成的流速變化為0.02cm/s,大概是水流平均速度的百分之一,要用肉眼看到也幾乎不可能。

那該怎麼證明科氏力對小尺度還是有影響?

但就算是再小的影響,也還是有影響,所以有前人SHAPIRO(1962)和Trefethen et.al.(1965)利用大尺寸的水盆(直徑6呎),分別靜置24小時與18小時後,進行20與80分鐘的排水,因為尺寸增大、排水時間增長,也比原先的尺度增加了1萬倍,因而在靜置後便可觀測到恆定的逆/順時針水流。而前面提到的碩士論文,則是將小水盆置於一個旋轉台,利用旋轉台對水盆的科氏力效應來進行實驗,達到縮小實驗演示的效果,其實驗設施雖然看起來一點都不厲害,但至少有效的做出可重覆性,並且符合理論結果。至於我們為什麼會說「南北半球的馬桶水流真的不一樣?」的答案還是否定的,因為以馬桶的水體尺寸、流速,科氏力的效應真的非常小,小到隨便一個參數的影響量都遠大於科氏力。假如科氏力足以影響水流,那無論足球、棒球的飛行路徑,都得要考量科氏力⋯⋯你能想像梅西的射門、王建民的深卡球有受到科氏力作用的影響嗎?實際上球的旋轉效應才是真的主宰球的變化啊!現在實驗有了、理論也有了,希望經由本文可以讓大家更容易理解科氏力以及物理尺度的概念~~

本文同時發布於作者部落格地球故事書

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參考文獻與延伸閱讀:

  1. 順時鐘逆時鐘?南北半球的馬桶水流真的不一樣?
  2. 旋轉、飛躍、球進了耶!-香蕉球物理學
  3. 強化水盆排水旋渦中科氏力的實驗,黃易瓏,2010,國立臺灣海洋大學碩士論文
  4. 陳義裕,1998,牛通的博士班入學口試,物理雙月刊二十卷六期,681-683。
  5. Shapiro, A. H., 1962, Bath-Tub Vortex, Nature 196, 1080- 1081.
  6. Trefenhen, L. M., R.W.Bilger, P. T. Fink, R. E. Luxton, R. I. Tanner, 1965, The Bath-Tub Vortex in the Southern Hemisphere, Nature 207, 1084–1085.
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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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人體吸收新突破:SEDDS 的魔力
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/05/03 ・1194字 ・閱讀時間約 2 分鐘

本文由 紐崔萊 委託,泛科學企劃執行。 

營養品的吸收率如何?

藥物和營養補充品,似乎每天都在我們的生活中扮演著越來越重要的角色。但你有沒有想過,這些關鍵分子,可能無法全部被人體吸收?那該怎麼辦呢?答案或許就在於吸收率!讓我們一起來揭開這個謎團吧!

你吃下去的營養品,可以有效地被吸收嗎?圖/envato

當我們吞下一顆膠囊時,這個小小的丸子就開始了一場奇妙的旅程。從口進入消化道,與胃液混合,然後被推送到小腸,最後透過腸道被吸收進入血液。這個過程看似簡單,但其實充滿了挑戰。

首先,我們要面對的挑戰是藥物的溶解度。有些成分很難在水中溶解,這意味著它們在進入人體後可能無法被有效吸收。特別是對於脂溶性成分,它們需要透過油脂的介入才能被吸收,而這個過程相對複雜,吸收率也較低。

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你有聽過「藥物遞送系統」嗎?

為了解決這個問題,科學家們開發了許多藥物遞送系統,其中最引人注目的就是自乳化藥物遞送系統(Self-Emulsifying Drug Delivery Systems,簡稱 SEDDS),也被稱作吸收提升科技。這項科技的核心概念是利用遞送系統中的油脂、界面活性劑和輔助界面活性劑,讓藥物與營養補充品一進到腸道,就形成微細的乳糜微粒,從而提高藥物的吸收率。

自乳化藥物遞送系統,也被稱作吸收提升科技。 圖/envato

還有一點,這些經過 SEDDS 科技處理過的脂溶性藥物,在腸道中形成乳糜微粒之後,會經由腸道的淋巴系統吸收,因此可以繞過肝臟的首渡效應,減少損耗,同時保留了更多的藥物活性。這使得原本難以吸收的藥物,如用於愛滋病或新冠病毒療程的抗反轉錄病毒藥利托那韋(Ritonavir),以及緩解心絞痛的硝苯地平(Nifedipine),能夠更有效地發揮作用。

除了在藥物治療中的應用,SEDDS 科技還廣泛運用於營養補充品領域。許多脂溶性營養素,如維生素 A、D、E、K 和魚油中的 EPA、DHA,都可以通過 SEDDS 科技提高其吸收效率,從而更好地滿足人體的營養需求。

隨著科技的進步,藥品能打破過往的限制,發揮更大的療效,也就相當於有更高的 CP 值。SEDDS 科技的出現,便是增加藥物和營養補充品吸收率的解決方案之一。未來,隨著科學科技的不斷進步,相信會有更多藥物遞送系統 DDS(Drug Delivery System)問世,為人類健康帶來更多的好處。

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鳴人的螺旋丸真實現形——瀨戶內海上的鳴門渦漩!
Mia_96
・2023/10/17 ・1855字 ・閱讀時間約 3 分鐘

「らせんまる!」,當鳴人帥氣地喊出與卡卡西老師一同練習而成的忍術螺旋丸時,相信一定是許多人的童年回憶!其實鳴人名字的由來取材自日本四國德島縣的鳴門市(なると),而鳴門最具特色指標,正是被稱為世界三大漩渦的「鳴門の渦潮」!

說不定鳴人的忍術為螺旋丸也是因為鳴門擁有的特色渦旋!圖/IMDB

鳴門の渦潮——一窺鳴門海底的起起伏伏

鳴門海峽位於瀨戶內海與太平洋的交界處,其海底呈現 V 字形的深谷,其深度約為 100 公尺,因中央深谷無障礙物的阻擋,造成水流快速流動,形成主流,而在鳴門海峽的兩側(接近鳴門與淡路島)的海底地形較淺,因有地形阻擋,造成水流流速慢。而正是因為鳴門海峽中有兩種不同的水流流速,才會形成特殊的鳴門渦漩!

鳴門海峽為本州底下之淡路島與四國的交界之處。圖/wikimedia

鳴門渦漩的漩渦最大直徑可達 20 公尺,當逢大潮時,渦漩的水流流速更可以到達每小時 20 公里,實際站在觀潮船或是鳴門大橋上觀賞渦漩,更會看到大小渦漩不停的旋繞、消失、旋繞,反反覆覆的出現於鳴門海峽上。

站在鳴門大橋上,鳴門の渦潮就像是一條大蛇出現在海面。圖/作者

太陽月亮呀!我什麼時候才能看到最厲害的渦漩?

因鳴門渦漩被譽為世界第一的渦漩,許多人慕名而來,但其實,要看到最厲害的渦漩不僅僅需要運氣,更需要懂得看每天與每個月的潮汐現象!

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鳴門渦漩的觀賞方式之一「觀潮船」都會於網站上標註適合觀測渦漩的時間與日期,在對的時間與日期上船往往更容易看到越精彩的渦漩!圖/高速觀潮船

其一是對的時間,最明顯的渦漩會發生於滿潮(水位最高時)或是乾潮(水位最低時)前,當鳴門海峽北側為滿潮時,南側即為乾潮,此時的水位落差造成水流由北側向南側流動,快速移動的水流正是渦漩的成因之一。

而滿乾潮的產生原因來自於地月引力與向心力所造成的引潮力(關於潮汐現象的成因,可以參考臺灣也有摩西分海?——澎湖奎壁山的秘密 ),大部分地區的潮汐為半日潮,即為半天會有一次滿潮與一次乾潮出現,所以一天中有兩次可以登上觀潮船觀測渦漩的機會!(而另外半天為晚上,即使也有一次的滿潮與乾潮,卻也無法清楚的觀測渦漩。)

鳴門渦漩產生的原因正是因為當潮流從紀伊水道(太平洋)流向瀨戶內海約需 5-6 小時,所以瀨戶內海滿潮時正巧是紀伊水道乾潮,造成鳴門海峽南北兩側巨大的水位落差進而產生急速海流,而於急速海流中產生的正是一個個快速旋繞的渦漩!圖/渦流觀潮船

其二則是對的日期,前面提到渦漩是因水位落差產生的流動,若水位落差越大,流動的速度越快,產生的渦漩自然越厲害!

滿潮與乾潮的水位落差(又稱為潮差)影響因素為日、地、月三者的相對位置,當日、地、月連成一直線時,太陽與月球的引潮力朝向同一個平面作用,造成滿潮時水位更高,乾潮時水位更低,潮差較大;而當日、地、月三著呈現直角交角時,太陽與月球的引潮力作用於不同平面,相互造成些微的抵銷,造成滿潮水位相對較低,乾潮水位相對較高,潮差較小。

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日地月連成一直線時因潮差大,故被稱為大潮,出現的月相為新月與滿月(初一十五);日地月呈現直角交角關係時因潮差小,故被稱為小潮,出現的月相為上弦與下弦月。圖/中央氣象局數位科普網

所以在一個月中有兩次大潮最適合進行渦漩的觀測,而在兩次大潮中又有各一次的滿潮乾潮時間適合踏上觀潮船或是鳴門大橋觀賞這獨一無二的特殊景觀!

一同踏上螺旋丸修習之路吧!

鳴門渦漩除卻其特殊性,大大小小的漩渦其實也符合數學中的黃金比例呢!在後疫情時代各國旅遊逐漸開放之際,或許可以安排一趟德島之旅,一同體驗現實中的らせんまる!

參考資料

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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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