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台北會下雪嗎?為何國內外的天氣預報眾說紛紜?

艾粒安鈉
・2016/01/20 ・2996字 ・閱讀時間約 6 分鐘 ・SR值 533 ・七年級

2015-16年入冬以來第一波寒流即將在1月23日來襲,早在一週之前,許多人就開始流傳手機app上接近0度誇張的低溫預報。更有甚者,日本氣象協會在18日預測台北市在25日有下雪機會,引起軒然大波;網路上甚至一度傳出號稱台北101下雪的影片,後經網友指出應為下雨影片放慢所造成的錯覺。

其實中央氣象局在17日的預報並沒有反映出寒流(定義台北市預測氣溫低於10度方為寒流),直到18日才將預測氣溫逐步下修。19日,日本氣象協會預測台北24日低溫為1度,而中央氣象局早上初步預測低溫8度,後改為6度。

天氣預報比較
日本氣象協會(上)與中央氣象局(下)對台北市天氣預報比較。前者最低溫出現在25日為1度;後者最低溫出現在24~25日為6度。資料來源:日本氣象協會中央氣象局網站螢幕截圖(取得時間:2016/1/20)

是什麼原因造成不同氣象預報來源的預報差異?我們又應該相信誰呢?尤其寒流又是台灣四大氣象災害之一(另三大為颱風、梅雨與乾旱),往往造成生命財產損失,預報不一致讓大家何去何從?

PanSci泛科學2012年《祛除氣象預報的迷思》一文中已探討過,大氣現象瞬息萬變,並非現代科技可以全盤掌握。儘管中央氣象局2012年向日本添購超級電腦,可望將預報精確度提高百倍,但超級電腦並非萬能。因此在了解、分析與討論氣象預報前,必須了解「預報必定存在誤差」的事實。

插圖/艾粒安鈉
插圖/艾粒安鈉

氣象預報的基礎—數值天氣模式

前文以颱風的定量降雨預報切入,而定量降雨預測技術尚未成熟,大幅誤差在所難免;但最近的話題則是寒流的低溫預測,溫度是氣象觀測與預報最基本的項目之一,為何依然存在可觀的預測誤差呢?現代氣象預報的主要依據是電腦模擬的「數值天氣模式」。數值天氣模式將大氣分割成許多網格,好比電腦以點陣圖的方式把圖片化為一整個表格的數字,才能進行儲存與處理。氣象機構蒐集觀測資料(氣溫、濕度、氣壓、風速、風向等)之後,計算出每一個網格中的各種大氣數據,接著將這些數據輸入超級電腦,根據模式設定的複雜大氣方程式進行大量運算,取得未來可能的天氣情況。

數值天氣模式示意圖,將地表的大氣(圖中灰色殼層)分割成許多網格。圖片來自NOAA。
數值天氣模式示意圖,將地表的大氣(圖中灰色殼層)分割成許多網格。圖片來自NOAA(美國國家海洋暨大氣總署)。

網格解析度

由於數值天氣計算極為複雜,實務上氣象機構會依照需求,對地球上的不同區域採用不同的分割解析度:數值天氣模式可粗略分為全球模式與區域模式,首先由「全球模式」模擬整個地球表面的大氣,再逐步使用網格解析度更高的「區域模式」,分析預測部分區域的天氣。

以中央氣象局為例,由於服務的主要對象是台灣地區,因此數值天氣模式在台灣與周邊區域的解析度較高(網格較細密),方便進行更精密的計算與預測。中央氣象局採用的全球模式網格大小為55公里見方,越靠近台灣網格尺寸越小,台澎金馬地區的區域模式網格最為細密,為5公里見方。如此逐步計算,確保在台灣地區取得最精確的計算結果。

此時氣象機構預測差異的一大來源已經顯而易見:不同地區的氣象機構,由於主要服務客群不同,也會在數值天氣模式中,對不同區域採用解析度較高的區域模式,以便達成節省運算量與精確預測本地天氣的平衡。因此歐美日等地氣象網站對台灣的天氣預測,在數值天氣模式多半直接採用低解析度的全球模式,未經區域模式的精密計算優化,因此預測的氣溫自然會與中央氣象局有所差異了。

觀測為預報之母

前面提到數值天氣模式需要觀測資料作為初始條件輸入電腦,才能進行運算以預測未來的氣候變化。觀測資料又分為實測資料與非實測資料,前者以地面測站以儀器(溫度計、風向風速計、雨量計等)直接測量到的數據為主(也包含進入颱風中實測的飛機與投落送),後者則是以氣象雷達和氣象衛星掃描大氣所得。氣象雷達與衛星取得的數據,多半為全球公開或多國合作分享,因此各國氣象機構在這方面取得的觀測資料是相當接近的。

然而,非實測資料存在諸多限制,一來雷達與衛星資料須經複雜的計算解讀後才可使用,使用的方程式多少都對大氣條件做了一定的簡化,因此難免與實際天氣有所出入。二來雷達掃描容易受到地形與人造障礙物阻礙。相比之下,實測資料就是不同氣象機構佔有本地優勢之處。全台目前包括人工氣象站、自動氣象站與自動雨量站在內,共有超過400個氣象測站,蒐集的觀測資料除了更能反映各地的天氣差異、充實數值天氣模式的數據之外,也有助於短期預報與預警(如豪雨特報、土石流警戒等)。除主要測站外,這些氣象測站的完整觀測資料,須向中央氣象局申請才可取得,外國氣象機構特地採用的意義也不大,連帶影響預報的精確度。

人工修正

俗話說盡信書不如無書,更有醫師進一步延伸說道:「盡信實驗數據不如無現代科學儀器」。因此電腦依照數值天氣模式計算出的數據,在發布於氣象機構網站、app與各種平台之前,多半經過預報員依個人專業經驗加以人工修正。中央氣象局對寒流或強烈冷氣團的初期預報多半較為保守、與數值模式有所出入,預報主任鄭明典也於18日指出,過去幾次電腦模式預測寒流,但經預報人員判斷,並沒有降低預測氣溫至寒流水準,事後證明預報員判斷正確。23日開始的這波寒流,客觀資料支持度較高,因此才決定調整預報來反映。鄭明典並在19日進一步表示:

預報員要為提供的資訊負責,所以有幾分把握說幾分話。

而許多手機app的天氣資料來源,不外乎幾家國外知名的氣象公司,例如The Weather Channel、Weather Underground、AccuWeather等等。這些app多半可查詢全球天氣,而這些氣象機構主要服務的客源多來自美國地區,對於全球的預報資料,不太可能全部經過預報員人工校正。因此偶有因數值天氣模式穩定性較差,而造成預報一直改來改去、波動很大,或者預報後期出現誇張數值的情形。

綜合以上幾點,預測台灣地區的天氣,建議大家仍以中央氣象局的預報為主,畢竟在數值天氣模式的網格解析度、地面測站觀測資料與人工修正三個方面,都比外國氣象機構 / 網站的預報更有優勢。

但其他來源的氣象預報也不是全無參考價值,只是在使用前必須了解其限制,以及針對主要服務範圍的優化。不要隨意盡信或拘泥於數字上的差異,面對媒體的誇大報導更須謹慎。尤其現在各大預報齊指寒流,呼籲大家盡早做好防寒準備;不論最後實際溫度如何,別忘了凡是預報必有誤差的基本觀念!

《台北會下雪嗎?》下集將討論台灣氣象史,平地真的下過雪嗎?敬請期待~

參考文獻:

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艾粒安鈉
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主修有機合成。對化學、天文、幾何學、地理、氣候、統計學、語言學、心理學、社會學、音樂和烹飪都有興趣。不願一生為學術研究爆肝,而熱愛為感興趣的學科認真寫科普文章,並用創意比喻和爛梗讓大家喜歡科學。多元性別,最高心跳210,海豚音到重低音一手包辦。


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揭開人體的基因密碼!——「基因定序」是實現精準醫療的關鍵工具

科技魅癮_96
・2021/11/16 ・1998字 ・閱讀時間約 4 分鐘

為什麼有些人吃不胖,有些人沒抽菸卻得肺癌,有些人只是吃個感冒藥就全身皮膚紅腫發癢?這一切都跟我們的基因有關!無論是想探究生命的起源、物種間的差異,乃至於罹患疾病、用藥的風險,都必須從了解基因密碼著手,而揭開基因密碼的關鍵工具就是「基因定序」技術。

揭開基因密碼的關鍵工具就是「基因定序」技術。圖/科技魅癮提供

基因定序對人類生命健康的意義

在歷史上,DNA 解碼從 1953 年的華生(James Watson)與克里克(Francis Crick)兩位科學家確立 DNA 的雙螺旋結構,闡述 DNA 是以 4 個鹼基(A、T、C、G)的配對方式來傳遞遺傳訊息,並逐步發展出許多新的研究工具;1990 年,美國政府推動人類基因體計畫,接著英國、日本、法國、德國、中國、印度等陸續加入,到了 2003 年,人體基因體密碼全數解碼完成,不僅是人類探索生命的重大里程碑,也成為推動醫學、生命科學領域大躍進的關鍵。原本這項計畫預計在 2005 年才能完成,卻因為基因定序技術的突飛猛進,使得科學家得以提前完成這項壯舉。

提到基因定序技術的發展,早期科學家只能測量 DNA 跟 RNA 的結構單位,但無法排序;直到 1977 年,科學家桑格(Frederick Sanger)發明了第一代的基因定序技術,以生物化學的方式,讓 DNA 形成不同長度的片段,以判讀測量物的基因序列,成為日後定序技術的基礎。為了因應更快速、資料量更大的基因定序需求,出現了次世代定序技術(NGS),將 DNA 打成碎片,並擴增碎片到可偵測的濃度,再透過電腦大量讀取資料並拼裝序列。不僅更快速,且成本更低,讓科學家得以在短時間內讀取數百萬個鹼基對,解碼許多物種的基因序列、追蹤病毒的變化行蹤,也能用於疾病的檢測、預防及個人化醫療等等。

在疾病檢測方面,儘管目前 NGS 並不能找出全部遺傳性疾病的原因,但對於改善個體健康仍有積極的意義,例如:若透過基因檢測,得知將來罹患糖尿病機率比別人高,就可以透過健康諮詢,改變飲食習慣、生活型態等,降低發病機率。又如癌症基因檢測,可分為遺傳性的癌症檢測及癌症組織檢測:前者可偵測是否有單一基因的變異,導致罹癌風險增加;後者則針對是否有藥物易感性的基因變異,做為臨床用藥的參考,也是目前精準醫療的重要應用項目之一。再者,基因檢測後續的生物資訊分析,包含基因序列的註解、變異位點的篩選及人工智慧評估變異點與疾病之間的關聯性等,對臨床醫療工作都有極大的助益。

基因定序有助於精準醫療的實現。圖/科技魅癮提供

建立屬於臺灣華人的基因庫

每個人的基因背景都不同,而不同族群之間更存在著基因差異,使得歐美國家基因庫的資料,幾乎不能直接應用於亞洲人身上,這也是我國自 2012 年發起「臺灣人體生物資料庫」(Taiwan biobank),希望建立臺灣人乃至亞洲人的基因資料庫的主因。而 2018 年起,中央研究院與全臺各大醫院共同發起的「臺灣精準醫療計畫」(TPMI),希望建立臺灣華人專屬的基因數據庫,促進臺灣民眾常見疾病的研究,並開發專屬華人的基因型鑑定晶片,促進我國精準醫療及生醫產業的發展。

目前招募了 20 萬名臺灣人,這些民眾在入組時沒有被診斷為癌症患者,超過 99% 是來自中國不同省分的漢族移民人口,其中少數是臺灣原住民。這是東亞血統個體最大且可公開獲得的遺傳數據庫,其中,漢族的全部遺傳變異中,有 21.2% 的人攜帶遺傳疾病的隱性基因;3.1% 的人有癌症易感基因,比一般人罹癌風險更高;87.3% 的人有藥物過敏的基因標誌。這些訊息對臨床診斷與治療都相當具實用性,例如:若患者具有某些藥物不良反應的特殊基因型,醫生在開藥時就能使用替代藥物,避免病人服藥後產生嚴重的不良反應。

基因時代大挑戰:個資保護與遺傳諮詢

雖然高科技與大數據分析的應用在生醫領域相當熱門,但有醫師對於研究結果能否運用在臨床上,存在著道德倫理的考量,例如:研究用途的資料是否能放在病歷中?個人資料是否受到法規保護?而且技術上各醫院之間的資料如何串流?這些都需要資通訊科技(ICT)產業的協助,而醫師本身相關知識的訓練也需與時俱進。對醫院端而言,建議患者做基因檢測是因為出現症狀,希望找到原因,但是如何解釋以及病歷上如何註解,則是另一項重要議題。

從人性觀點來看,在技術更迭演進的同時,對於受測者及其家人的心理支持及社會資源是否相應產生?回到了解病因的初衷,在知道自己體內可能有遺傳疾病的基因變異時,家庭成員之間的情感衝擊如何解決、是否有對應的治療方式等,都是值得深思的議題,也是目前遺傳諮詢門診中會詳細解說的部分。科技的初衷是為了讓人類的生活變得更好,因此,基因檢測如何搭配專業的遺傳諮詢系統,以及法規如何在科學發展與個資保護之間取得平衡,將是下一個基因時代的挑戰。

更多內容,請見「科技魅癮」:https://charmingscitech.pse.is/3q66cw

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科技魅癮_96
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《科技魅癮》的前身為1973年初登場的《科學發展》月刊,每期都精選1個國際關注的科技議題,邀請1位國內資深學者擔任客座編輯,並訪談多位來自相關領域的科研菁英,探討該領域在臺灣及全球的研發現況及未來發展,盼可藉此增進國內研發能量。 擋不住的魅力,戒不了的讀癮,盡在《科技魅癮》