2017年12月27日

才不是擲杯算出來的呢!—精緻化的現代氣象預報

謝佩芸/氣象預報中心預報員。


在「看天吃飯」的眾多行業裡,氣象工作者大概是最名符其實的一個。這份工作有些原罪——永遠不可能百分之百準確,也永遠要背負報不準的罵名。儘管已經進入21 世紀很久了,時至今日還是有不少人會說,「我家路口種田的阿伯看天氣都比氣象預報準,就連我用擲杯的都會對一半!看氣象預報要幹嘛?」雖然預報員總是日復一日地在批評聲浪中自我質疑、找尋這個身分的定位和價值,但風雲萬千的魅惑和挑戰性,還是吸引氣象愛好者願意繼續投身,努力在無法百分百完美的預報裡尋求突破的契機。

氣象預報是門年輕的科學。雖自人類有文明以來,就有氣象預測的需求,然而在過去人類漫長的歷史中,大多只能觀物識天、靠著經驗法則猜測天氣變化,想當然爾,被老天打臉的機率自然不低。身為現代預報員可幸運多了,隨著觀測儀器和電腦運算技術的進步,我們終於可以用科學的方式來分析和推測老天爺的臉色。

氣象預報的基礎科學理論在20 世紀初期被提出,但當時僅靠人腦計算的速度,遠遠趕不上預報的需求;而現代的天氣預報技術,也就是「數值天氣預報」,是直到20 世紀後期,跟著計算機技術的突飛猛進才開始發展的。臺灣開始引進這套技術預報天氣的歷史,距今大約只有30 年的時間,比臺灣有電視台的時間還短得多呢!關於數值天氣預報的介紹,本專輯的另一文章中有更詳細的說明,在此不多贅述。

氣象預報的基本流程
俗話說,事出必有因,所有晴雨冷熱的變化,背後肯定有其影響機制,因此預報天氣前,要先有「診斷」天氣的能力,就像醫生看病一樣,必須先找出現象發生的成因,才能推敲下一步將如何變化。由於大氣是立體的,一個專業預報員必需分析每個氣象參數在時空裡的變化,最重要的包括各個場量在空間裡水平與垂直的三維分布、這些分布隨時間的演進、以及過去不同時刻的預報資料「隨時間調整的趨勢」。每個預報員一到班,面對的便是排山倒海而來、且不斷持續更新的大量資料,這些資料大致上分成兩部分:一種是實際的觀測、其二為電腦模式的預報。目前我們常使用的觀測資料,包括各個氣象站所量測諸如溫度、雨量、風場、天氣現象之類的參數,還有衛星、雷達等遙測資料,以及用來解析大氣垂直結構的探空等,讓我們可以得知天氣系統實際的強度、位置和影響情形,了解天氣系統的過去和現況,亦可藉以修正預報資訊。

而電腦模式的預報資料則像是神奇的水晶球,奠基在科學原理上,讓我們能預知、望見未來天氣變化的圖像。目前氣象局常使用美國、歐洲及臺灣本身發展的模式資料,由預報員綜合評估各家預測內容,整合出可能的預報看法。我們也會回頭用觀測資料,來比對過去模式對這個時間點的預報到底準不準確,藉以分析該模式可信度有多高、未來的預報是否能信任參考,這是預報流程中,很重要的「校驗」工作。

分析完各式各樣的資料後,不同預報員出現不同看法,是常有的事,因此必須開會討論,經過一番唇槍舌戰、交換意見達成共識,才能給定一個官方的結論,也才能開始進入下一步——製作預報產品。
圖一:預報作業流程圖。

天氣是「畫」出來的:精緻化預報
對現代人來說,打開手機或電腦點幾下,就能隨時查詢到各個地點最新、最當地的天氣,這是個再簡單不過的動作。但過去的人要知道明天天氣,得靠電視新聞、廣播或報紙才能了解個大概,而且最多只能看到22 個以縣市為主、半天一筆的粗略預報資訊——這聽起來彷彿像是上個世紀的事了。當年的預報員,是將天氣、溫度等預報結論,用手動的方式一格一格打進白紙黑字的表格內,製作出預報單的。然而這個「當年」其實並沒有很久,這些聽起來很傳統的作法,不過是才6 年前的事而已!

民國101 年的元旦,是臺灣氣象預報邁向新里程的一個轉捩點。氣象預報從22個縣市分區瞬間進化成368個鄉鎮,並迅速演進至上千個指定點位,以服務各種使用者需求,像是登山、海釣、遊樂區、單車活動、客庄聚落、原鄉部落等,每個地點都提供48 小時內每三小時一筆、及未來一週的氣象數據。資料量瞬間爆炸性地膨發,當然成千上萬筆的資料再也不可能用人工的方式一筆一筆手動輸入。這樣革命性的轉型,背後必定有個截然不同的預報作業系統在支持——那就是從美國引進的「圖形化預報資料編輯系統(Graphic Forecast Editor, GFE)」(圖二),今日氣象局網站提供的許多預報產品,很大一部分是由這套GFE系統所產出。

圖二:GFE 系統介面。(中央氣象局)

顧名思義,使用「圖形化預報資料編輯系統」的最大變革,就是讓預報自此從文字變成圖像。預報員從打字員變成小畫家,把每天討論出的預報結論,「畫」在一張張解析度為2.5 公里的臺灣地圖上。預報員製作產品時,要編輯未來7 天、不同時間點的各種氣象因子,像溫度、濕度、雲量、天氣、雨量、降雨機率、風、浪等場量在全臺各地分布的情形,然後儲存進一套圖形化的資料庫中。除了圖形本身就一目了然外(例如圖三),有了這些圖形資料做為基底,我們就可以提出需求的地點,給定經緯度,然後從圖形資料上擷取資訊,轉換成表格或文字型的預報單(圖四)。同時這套圖型化資料庫也較傳統預報單易於大量產製其他格式的資料,方便不同使用者作後續接收和加值處理,大大擴展氣象資料的可用度及其衍生的服務價值。

圖三:氣象局定量降水預報圖。(中央氣象局)
圖四:GFE 圖形轉文字示意圖。只要給定點位,GFE 系統便可將預
報員繪製好的圖面資訊自動轉換成文字預報單。(中央氣象局)
目前氣象局所提供的368 個鄉鎮預報,就是取各鄉鎮市區公所所在位置為代表點,依據其經緯度從各氣象因子圖形上擷取出資訊;而現今仍可看到以縣市為單位的預報,則是取各縣市政府所在地該鄉鎮市區的天氣預報資料。

總結而論,GFE 是一個非常強大的客製化工具,只要預報員編輯好圖形化的資料庫,我們就可以產製任意指定時間、地點的天氣預報,因此未來具有相當大的產品衍生性。

精緻化預報等於精準預報?
然而預報的解析度變高,代表預報變得更準了嗎?其實不盡然。精緻化預報提升的並不是預報準確度,而是預報的精細度——其重點在於:對於廣大範圍內一些具有區域性特色的天氣型態,可以被更精確地描述。臺灣雖然小,但地形變化使一個縣市內天氣往往就分成兩個世界,這是傳統大範圍描述的預報無法呈現的細節。以冬天常出現的東北季風為例,我們常聽到大臺北地區是迎風面容易下雨,但是事實上,通常只有真正最迎風的北海岸及臺北盆地北側、東側容易一整天陰雨不停,越往西南走,進到了臺北西半側,像是人口密集的板新地區,有時就只是多雲或陰天,出門甚至不一定要帶傘(圖五)。......【更多內容請閱讀科學月刊第577期】

圖五:新北市鄉鎮預報圖。(中央氣象局)


沒有留言: