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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。

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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。

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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。

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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~

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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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ECU: 汽車大腦的演化與挑戰
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/07/02 ・3793字 ・閱讀時間約 7 分鐘

本文與 威力暘電子 合作,泛科學企劃執行。

想像一下,當你每天啟動汽車時,啟動的不再只是一台車,而是一百台電腦同步運作。但如果這些「電腦」突然集體當機,後果會有多嚴重?方向盤可能瞬間失靈,安全氣囊無法啟動,整台車就像失控的高科技廢鐵。這樣的「系統崩潰」風險並非誇張劇情,而是真實存在於你我日常的駕駛過程中。

今天,我們將深入探討汽車電子系統「逆天改運」的科學奧秘。究竟,汽車的「大腦」—電子控制單元(ECU),是如何從單一功能,暴增至上百個獨立系統?而全球頂尖的工程師們,又為何正傾盡全力,試圖將這些複雜的系統「砍掉重練」、整合優化?

第一顆「汽車大腦」的誕生

時間回到 1980 年代,當時的汽車工程師們面臨一項重要任務:如何把汽油引擎的每一滴燃油都壓榨出最大動力?「省油即省錢」是放諸四海皆準的道理。他們發現,關鍵其實潛藏在一個微小到幾乎難以察覺的瞬間:火星塞的點火時機,也就是「點火正時」。

如果能把點火的精準度控制在「兩毫秒」以內,這大約是你眨眼時間的百分之一到千分之一!引擎效率就能提升整整一成!這不僅意味著車子開起來更順暢,還能直接省下一成的油耗。那麼,要如何跨過這道門檻?答案就是:「電腦」的加入!

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工程師們引入了「微控制器」(Microcontroller),你可以把它想像成一顆專注於特定任務的迷你電腦晶片。它能即時讀取引擎轉速、進氣壓力、油門深度、甚至異常爆震等各種感測器的訊號。透過內建的演算法,在千分之一秒、甚至微秒等級的時間內,精準計算出最佳的點火角度,並立刻執行。

從此,引擎的性能表現大躍進,油耗也更漂亮。這正是汽車電子控制單元(ECU)的始祖—專門負責點火的「引擎控制單元」(Engine Control Unit)。

汽車電子控制單元的始祖—專門負責點火的「引擎控制單元」(Engine Control Unit)/ 圖片來源:shutterstock

ECU 的失控暴增與甜蜜的負荷

第一顆 ECU 的成功,在 1980 年代後期點燃了工程師們的想像:「這 ECU 這麼好用,其他地方是不是也能用?」於是,ECU 的應用範圍不再僅限於點火,燃油噴射量、怠速穩定性、變速箱換檔平順度、ABS 防鎖死煞車,甚至安全氣囊的引爆時機……各種功能都交給專屬的 ECU 負責 。

然而,問題來了:這麼多「小電腦」,它們之間該如何有效溝通?

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為了解決這個問題,1986 年,德國的博世(Bosch)公司推出了一項劃時代的發明:控制器區域網路(CAN Bus)。你可以將它想像成一條專為 ECU 打造的「神經網路」。各個 ECU 只需連接到這條共用的線路上,就能將訊息「廣播」給其他單元。

更重要的是,CAN Bus 還具備「優先通行」機制。例如,煞車指令或安全氣囊引爆訊號這類攸關人命的重要訊息,絕對能搶先通過,避免因資訊堵塞而延誤。儘管 CAN Bus 解決了 ECU 之間的溝通問題,但每顆 ECU 依然需要獨立的電源線、接地線,並連接各種感測器和致動器。結果就是,一輛汽車的電線總長度可能達到 2 到 4 公里,總重量更高達 50 到 60 公斤,等同於憑空多載了一位乘客的重量。

另一方面,大量的 ECU 與錯綜複雜的線路,也讓「電子故障」開始頻繁登上汽車召回原因的榜首。更別提這些密密麻麻的線束,簡直是設計師和維修技師的惡夢。要檢修這些電子故障,無疑讓人一個頭兩個大。

大量的 ECU 與錯綜複雜的線路,也讓「電子故障」開始頻繁登上汽車召回原因的榜首。/圖片來源:shutterstock

汽車電子革命:從「百腦亂舞」到集中治理

到了2010年代,汽車電子架構迎來一場大改革,「分區架構(Zonal Architecture)」搭配「中央高效能運算(HPC)」逐漸成為主流。簡單來說,這就像在車內建立「地方政府+中央政府」的管理系統。

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可以想像,整輛車被劃分為幾個大型區域,像是車頭、車尾、車身兩側與駕駛艙,就像數個「大都會」。每個區域控制單元(ZCU)就像「市政府」,負責收集該區所有的感測器訊號、初步處理與整合,並直接驅動該區的馬達、燈光等致動器。區域先自理,就不必大小事都等中央拍板。

而「中央政府」則由車用高效能運算平台(HPC)擔任,統籌負責更複雜的運算任務,例如先進駕駛輔助系統(ADAS)所需的環境感知、物體辨識,或是車載娛樂系統、導航功能,甚至是未來自動駕駛的決策,通通交由車輛正中央的這顆「超級大腦」執行。

乘著這波汽車電子架構的轉型浪潮中, 2008 年成立的台灣本土企業威力暘電子,便精準地切入了這個趨勢,致力於開發整合 ECU 與區域控制器(Domain Controller)功能的模組化平台。他們專精於開發電子排檔、多功能方向盤等各式汽車電子控制模組。為了確保各部件之間的溝通順暢,威力暘提供的解決方案,就像是將好幾個「分區管理員」的職責,甚至一部分「超級大腦」的功能,都整合到一個更強大的硬體平台上。

這些模組不僅擁有強大的晶片運算能力,可同時支援 ADAS 與車載娛樂,還能兼容多種通訊協定,大幅簡化車內網路架構。如此一來,車廠在追求輕量化和高效率的同時,也能顧及穩定性與安全性。

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2008 年威力暘電子致力於開發整合 ECU 與區域控制器(Domain Controller)功能的模組化平台 /圖片來源:shutterstock

萬無一失的「汽車大腦」:威力暘的四大策略

然而,「做出來」與「做好」之間,還是有差別。要如何確保這顆集結所有功能的「汽車大腦」不出錯?具體來說,威力暘電子憑藉以下四大策略,築起其產品的可靠性與安全性:

  1. AUTOSAR : 導入開放且標準化的汽車軟體架構 AUTOSAR。分為應用層、運行環境層(RTE)和基礎軟體層(BSW)。就像在玩「樂高積木」,ECU 開發者能靈活組合模組,專注在核心功能開發,從根本上提升軟體的穩定性和可靠性。
  2. V-Model 開發流程:這是一種強調嚴謹、能在早期發現錯誤的軟體開發流程。就像打勾 V 字形般,左側從上而下逐步執行,右側則由下而上層層檢驗,確保每個階段的安全要求都確實落實。
  3. 基於模型的設計 MBD(Model-Based Design) 威力暘的工程師們會利用 MatLab®/Simulink® 等工具,把整個 ECU 要控制的系統(如煞車),用數學模型搭建起來,然後在虛擬環境中進行大量的模擬和測試。這等於在實體 ECU 誕生前,就能在「數位雙生」世界中反覆演練、預先排除設計缺陷,,並驗證安全機制是否有效。
  4. Automotive SPICE (ASPICE) : ASPICE 是國際公認的汽車軟體「品質管理系統」,它不直接評估最終 ECU 產品本身的安全性,而是深入檢視團隊在軟體開發的「整個過程」,也就是「方法論」和「管理紀律」是否夠成熟、夠系統化,並只根據數據來評估品質。

既然 ECU 掌管了整輛車的運作,其能否正常運作,自然被視為最優先項目。為此,威力暘嚴格遵循汽車業中一本堪稱「安全聖經」的國際標準:ISO 26262。這套國際標準可視為一本針對汽車電子電氣系統(特別是 ECU)的「超嚴格品管手冊」和「開發流程指南」,從概念、設計、測試到生產和報廢,都詳細規範了每個安全要求和驗證方法,唯一目標就是把任何潛在風險降到最低

有了上述這四項策略,威力暘確保其產品從設計、生產到交付都符合嚴苛的安全標準,才能通過 ISO 26262 的嚴格檢驗。

然而,ECU 的演進並未就此停下腳步。當ECU 的數量開始精簡,「大腦」變得更集中、更強大後,汽車產業又迎來了新一波革命:「軟體定義汽車」(Software-Defined Vehicle, SDV)。

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軟體定義汽車 SDV:你的愛車也能「升級」!

未來的汽車,會越來越像你手中的智慧型手機。過去,車輛功能在出廠時幾乎就「定終身」,想升級?多半只能換車。但在軟體定義汽車(SDV)時代,汽車將搖身一變成為具備強大運算能力與高速網路連線的「行動伺服器」,能夠「二次覺醒」、不斷升級。透過 OTA(Over-the-Air)技術,車廠能像推送 App 更新一樣,遠端傳送新功能、性能優化或安全修補包到你的車上。

不過,這種美好願景也將帶來全新的挑戰:資安風險。當汽車連上網路,就等於向駭客敞開潛在的攻擊入口。如果車上的 ECU 或雲端伺服器被駭,輕則個資外洩,重則車輛被遠端鎖定或惡意操控。為了打造安全的 SDV,業界必須遵循像 ISO 21434 這樣的車用資安標準。

威力暘電子運用前面提到的四大核心策略,確保自家產品能符合從 ISO 26262 到 ISO 21434 的國際認證。從品質管理、軟體開發流程,到安全認證,這些努力,讓威力暘的模組擁有最高的網路與功能安全。他們的產品不僅展現「台灣智造」的彈性與創新,也擁有與國際大廠比肩的「車規級可靠度」。憑藉這些實力,威力暘已成功打進日本 YAMAHA、Toyota,以及歐美 ZF、Autoliv 等全球一線供應鏈,更成為 DENSO 在台灣少數核准的控制模組夥伴,以商用車熱系統專案成功打入日系核心供應鏈,並自 2025 年起與 DENSO 共同展開平台化量產,驗證其流程與品質。

毫無疑問,未來車輛將有更多運作交由電腦與 AI 判斷,交由電腦判斷,比交由人類駕駛還要安全的那一天,離我們不遠了。而人類的角色,將從操作者轉為監督者,負責在故障或斷網時擔任最後的保險。透過科技讓車子更聰明、更安全,人類甘願當一個「最弱兵器」,其實也不錯!

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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

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。
  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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