氣象預報失準，是天災還是人禍？

前陣子泰利颱風的氣象預報，隨著每個發佈時段不同，颱風預定登陸地點不斷往北移動，從三、四天前的台灣尾，移動到前一天的台灣頭，最後從台灣北部的海面掃過，連暴風圈邊邊都沒有碰到台灣陸地。聽信颱風預報而搶收農作物的農民抱怨連連，認為都是氣象局的錯，從天災變成人禍，那些尚未完全成熟的水果堆了滿倉庫，而大量搶收的蔬菜價格也暴跌。農民不禁哀嘆：「想不到沒有天災也有農損！」

為什麼預報至今仍不精準？

在三、四十年前，颱風登陸前3天預測登陸的地點可能會有七、八百公里的誤差，但是到了現在已可以減少到200公里之內。但是誤差200公里，不就原本預測從花蓮台東登陸的，最後卻從宜蘭登陸？為什麼氣象預報至今仍是一門不夠精確的科學？這得從大氣變化產生的原因來看。

構成氣候變化主要是來自地球接受太陽的能量，空氣、陸地與海洋承受來太陽的熱量之後，就產生複雜的情況。在赤道附近的熱帶地區受熱變得比較溫暖的空氣密度降低（受熱會膨脹，所以密度變低；冷的話體積會收縮，所以密度增加），於是就往上升，流向兩側（也就是從赤道往南北極方向流），沿路流動的過程，有些暖空氣會慢慢冷卻，密度增加就往下沉，空氣中原本承載的水分就會凝結成雲，就形成降雨。

這是最基本最簡單的原則，但是若加上地球自轉的方向與速度，海洋受熱溫度差異形成洋流，再加上陸地上的山脈等等的不同地形，還有環繞地球的高空噴氣流……這許多因素共同形塑了大氣中的循環模式。當然，各地因地形、溫度、濕度跟氣壓的不同，也都不斷影響，改變著每個地區的局部氣候。

因為這其中的變數是如此的多，每個變數又會互相影響，所以結果就很不可測了。有氣象人員就很生動的比喻，你看到天上一朵雲，緩緩地越過天空，好像它的行進速度全在我們的預料之中；但其實構成雲的一絲一縷，每一顆小水滴，都有著它們獨特的生命，變換不定而且毫無章法。

每分每秒都變化無窮

現在的氣象預報是由已設定好的電腦模式來推估，有許多不同的模式，我們把許許多多來自世界各處的氣象數據，比如說來自地面觀測站或大氣中的測候氣球或飛機，或者來自外太空飛的氣象衛星，幾千幾萬個數據不斷輸入，然後經過電腦運算後，推估未來的氣候變化。地球那麼大，很難所有地區都有足夠的觀測站，即便有來自空中或人造衛星的協助，也往往很難透過厚厚的雲層；每個地方的風速也很不容易時時刻刻掌握，因此觀測資料有很多時候是空白的，這時電腦就會以早期的數據來推算未來，這是所謂數據模擬。

更麻煩的是每一分鐘，每一秒鐘情況都在改變，等於每個時刻都在解一道道的方程式。解完一道後，再立刻根據之前結果及新的資料再解下一道，也就是必須這樣一小步一小步往前進。

再精密的電腦模式，所追蹤的大氣狀況每個地點推估只少都相隔數十公里，等於從台北到新竹是套用同一個模式；但是每個地區因為局部的地形，濕度以及溫度而有所不同，你期待氣象預報能知道你所在位置那一點下一個小時會怎樣，那真的是強人所難了。

尤其台灣4、5月開始的梅雨鋒面來臨，是最令氣象局頭痛的時候。因為梅雨中會造成豪大雨的結構主要是範圍有300~500公里的對流系統，這些對流系統由大小不過3~5公里的雷雨胞所組成，這些小小的雷雨胞變化無窮，雷雨胞與雷雨胞之間又會互相影響，複雜得不得了，根本不可能提前幾個小時就能準確預報，頂多只能在很短的時間前做即時的預報。

梅雨季的天氣變化多端，無法有精準預報。Photo source : Pixabay

從氣象觀測裡發現一種「蝴蝶效應」的現象，也就是某個小小的改變或許會造成結果大大的不同。這個小小的改變也許是某個山頭風向輕微的改變，也許是溫度或濕度改變了一點點，就會影響整個氣候。

為因應此現象，現在氣象局在做預測時，會用一種所謂「系集預報」的策略，也就是以一套即時觀測到的數據當作初始條件，然後在每個條件都加入一點點差異的高低擺盪。比如溫度升高0.5度，溼度降低一度，風力強度多幾公尺，然後將這些有些差異的數字進模型跑，最後將這些不同的預測資料一起來評估，這些預報也許有50組或100組，若是50筆資料中有40筆的運算結果是下雨，氣象局的預報就會說，有80％的機率會下雨。

是的，氣象預報成了統計學，只能估算大概的機率，若要次次都百分之百準確，那就真的是只有神才做得到了。

備註：蝴蝶效應（Butterfly effect）是50多年前加拿大氣象學家在某一次研討會報告中提出的一個比喻。他在用電腦模擬大氣氣運動時發現，他在數以千筆萬筆的數據變因中，只更動了一個非常微不足道的數字，微小到就像是在北京地區一隻原本向東飛的蝴蝶改向西飛所引起的氣流改變，在其他數據都沒有變動之下，原本晴天的紐約，卻變成了大風暴。大概這個比喻實在太生動了，後來蝴蝶效應變成一個專有名詞，用來說明一個小小的行動卻造成想像不到的巨大後果。

封面圖片來源：NASA

編輯：熊編