自古以來，人類對天氣的觀察從未停歇。早期的氣象預測依賴肉眼觀察與經驗，古人透過雲層形態、風向變化推測風雨。然而，隨著科學進步，氣象學逐步從直覺判斷轉向科學測量。氣壓計、溫度計的發明，以及地面觀測站的建立，讓人類對氣候變化的理解更加具體而精確。

然而，這些傳統方法仍有局限，難以即時掌握大氣的細微變化。暴雨經常來得突然，預測準確度也受到測量技術的限制。直到 20 世紀中葉，雷達技術的發展，讓氣象觀測進入全新的階段，使人類能夠更有效地監測降水的強度、範圍與移動路徑。

雷達究竟如何「看見」雨？它的技術發展過程中，又經歷了哪些關鍵變化？接下來，我們將深入探討雷達的發展歷史、運作原理，以及它如何在暴雨來臨前，提供更可靠的天氣資訊。

而是二戰期間為了軍事偵測的需求所研發。20 世紀初，隨著無線電技術的發展，科學家發現電磁波遇到金屬物體會產生反射，並可透過接收回波訊號來測量目標距離。這一原理在 1930 年代末期被各國軍方迅速採用，用於偵測敵機與艦艇，促成雷達技術的快速成熟與普及。

然而，一場戰爭帶來的意外，也開啟了雷達氣象觀測的新頁。1942 年，英國皇家氣象局（Met Office）的氣象學家赫德蘭（D. W. Hadland）與其同僚，注意到雷達螢幕上經常出現的「雜波」，並非來自飛機，而是大氣中的降水粒子所產生的反射訊號。這項觀察促使英國首次以雷達追蹤雷雨雲的移動，並對雷雨結構進行分析，發現雷達可用於氣象觀測的潛力。

戰後，隨著大批軍用雷達設備退役，美國氣象局（NWS，National Weather Service）接收並改裝多套雷達系統，用於天氣監測，正式開啟雷達氣象學（Radar Meteorology）的新時代。

進入 1950 年代，都卜勒雷達（Doppler Radar）問世，使雷達不僅能觀測降水位置與強度，更能偵測降水粒子在空中的相對速度，進一步推估風場分布。這項技術大幅提升對龍捲風、強風帶與颱風眼牆結構的分析能力。1980 年代，美國開始建置次世代氣象雷達網（NEXRAD），整合全美都卜勒雷達資料，並於 1997 年建置完成，成為今日美國天氣預報與災害警示的主力觀測系統。

國立臺灣大學大氣科學系周仲島教授表示：「臺灣的氣象雷達發展始於1960年代，最初是因應颱風監測需求，在國際技術援助下引進雷達設備。」1966年，花蓮氣象雷達站正式啟用，成為全臺首座氣象雷達，負責監測東部與西北太平洋上的熱帶系統；1970年，高雄雷達站啟用，補強南部與巴士海峽一帶的觀測能力。

到了1970年代，全球氣象界開始進入都卜勒雷達（Doppler Radar）的技術階段，臺灣也開始參與相關應用與研究。1987年，臺灣氣候與氣象實驗（TAMEX）中，首次使用美國國家海洋暨大氣總署（NOAA）提供的C波段雷達與機載雷達，觀測中尺度對流系統與地形交互作用，為雷達技術導入科學探測打下基礎。

1996年，五分山雷達站啟用，採用與美國次世代氣象雷達網（NEXRAD）相同的 WSR-88D 系統，成為臺灣首座現代化都卜勒雷達。隨後，中央氣象局陸續建置雷達站，於2002年完成全臺都卜勒氣象雷達觀測網，涵蓋本島與周邊海域，建立全天候的雷達觀測能力。

2000年代起，臺灣開始投入降水微物理觀測與雷達技術升級。2008 年西南氣流實驗（SoWMEX/TiMREX）中，臺灣引進美國國家大氣研究中心（NCAR）的 S 波段雙偏極化雷達（SPOL），並設置國內首座移動式雷達（TEAMR），提升對降水粒子結構、強度估算與地形影響的理解。

2016年起，中央氣象局開始建置五座低層雙偏極化防災降雨雷達，分布於臺南、高雄、臺中、新北與宜蘭，專門強化都市與複雜地形區域的短延時強降雨監測能力。這些雷達能即時掌握近地層一公里以下的大氣變化，彌補傳統雷達在地形遮蔽下的觀測盲區。

2024年，臺灣完成既有S波段氣象雷達的全面升級作業，將原有的都卜勒雷達系統提升為雙偏極化雷達，大幅提升對降水粒子形狀與種類的辨識能力。周仲島教授解釋，「經過這些年的升級，臺灣氣象雷達網正式邁入雙偏極化時代，無論在颱風、鋒面還是劇烈對流監測上，都具備更高的解析度與預警準確度。」

2025年後，臺灣的氣象雷達系統將可能依賴更先進的科技，如AI、大數據和更高頻率的雷達波段，來加強對極端天氣現象的預測和分析能力。雷達網路將不僅限於現有的結構，而是向更智慧、高效和跨國合作的方向發展，進一步加強對氣象災害的應對能力。

這些前瞻性發展不僅能提升目前的技術，還為未來氣象監測與預測奠定更加紮實的基礎。

氣象雷達的原理，其實與我們熟悉的回音類似。如果在山谷間大聲喊叫，聲音會被山壁反射回來，形成回音。而雷達則是利用電磁波來達成類似的效果—它會主動發射微波波段的電磁波，當這些波遇到空中的雨滴、雪花或冰雹時，部分能量會被散射，並反射回雷達接收器，這就是所謂的雷達回波。

透過分析這些回波，雷達可以判斷：

1、降水的強度：回波越強，代表空氣中降水粒子的數量越多或尺寸越大，這有助於估算降雨量。

2、降水的位置：雷達會測量電磁波從發射到接收回波所需的時間，從而計算降水發生的距離與範圍。

3、降水的移動方向與速度：透過都卜勒雷達（Doppler Radar），科學家可以測量水滴或冰雹相對於雷達的移動速度，進而推測風場的變化。

當電磁波遇到不同大小的降水粒子時，會發生不同的散射方式，這直接影響雷達對降水的偵測能力：

1、瑞立散射（Rayleigh Scattering）：當粒子尺寸遠小於雷達波長（小雨滴、冰晶），反射回的訊號強度與粒子半徑的六次方成正比。這使得雷達能夠估算降水的強度，但容易受到降水型態的影響。

2、米氏散射（Mie Scattering）：當粒子尺寸接近雷達波長（如冰雹、大雨滴），回波的強度變化較為複雜，可能導致降水強度估算誤差。

除了仰賴電磁波回波與都卜勒效應，不同的雷達波長也決定了其適用的氣象監測範圍。目前，氣象雷達主要分為 S 波段雷達與 C 波段雷達。

S 波段雷達的波長較長（10 公分），能有效穿透降水區，即使在颱風或鋒面等強降水環境中，仍能維持穩定監測。其偵測範圍最遠可達460公里，適用於大範圍降水系統。臺灣自1960 年代年起便使用 S 波段雷達，颱風與鋒面監測皆以此為主。

C 波段雷達的波長較短（5 公分），建置與維護費用雖低於S波段雷達，但其電磁波較容易被雨滴吸收，導致遠距離監測效果受限。有效監測範圍在150公里內，適合監測局部性降雨，如：午後雷陣雨或都市暴雨。氣象署與水利署合作建置防災降水雷達，於2017年起陸續上線，加強即時暴雨預警。

臺灣目前的氣象監測系統，S 波段雷達負責長距離監測颱風與鋒面降水，C 波段雷達則負責短時強降雨監測，兩者互補，提高天氣預測的準確度。提高天氣即時預測的準確度。氣象署也將建置移動式X和Ka波段雷達，其波長更短(分別為3公分和1公分)，有效監測距離在數十公里以內。雖然僅能監測小區域，但有機會解析從雲系發展到降雨的過程。

當我們看到氣象雷達圖上不同顏色的回波時，這些色塊代表的究竟是小雨、豪雨，還是更危險的冰雹？傳統雷達只能告訴我們降水的有無與強度，但現代的雙偏極化雷達則能提供更多細節，幫助我們分辨降水的類型與特性。其中，KDP（Specific Differential Phase，比相位差異）與 ZDR（Differential Reflectivity，差異反射率）能讓我們更準確地解讀降水情況。

KDP：判斷降水強度

KDP代表雷達波穿過降水區時，電磁波相位變化的速率，簡單來說，它與降水強度密切相關。

‧KDP ≈ 0 → 幾乎沒有降水（晴天或毛毛雨）

‧KDP ≈ 1°/km → 中等降水（一般降雨）

‧KDP > 3°/km → 短時強降雨，可能發生積水或土石流

但 KDP 告訴我們降水的強度，但它無法區分降水的種類，這時候就需要 ZDR來幫助判斷水滴形狀。

ZDR：辨別降水種類

‧ZDR ≈ 0 → 水滴幾乎是球形，可能是小雨或冰雹

‧ZDR > 1.5 → 水滴呈扁橢圓形，代表雨滴較大，降水強度較強

‧ZDR < 0 → 可能是雪或冰晶，因為它們的形狀與一般雨滴不同

KDP 用來判斷降雨強度，ZDR 則用來辨別降水種類，這兩項指標讓我們不僅能掌握降水發生的狀況，還能分析其特性。

例如：當雷達顯示 KDP 超過3°/km，且 ZDR 大於 1.5，這表示短時間內將出現強降雨，可能引發局部積水或土石流，必須提高警覺。相反地，若雷達回波強烈，但 ZDR 接近 0，則顯示降水粒子並非典型雨滴，而可能是冰雹。

換言之，透過 KDP 與 ZDR，我們不僅能夠「看見」雨，還能預測其可能造成的影響，及早發出警報，為防災應變爭取寶貴的時間。

「未來氣象科技將朝向更高解析度的觀測、更快速的計算能力，以及更有效整合多源觀測資料的方向發展，」臺大大氣科學系周仲島教授指出，「雖然目前數值天氣預報（Numerical Weather Prediction, NWP）仍是主流工具，但 AI 預報模型的興起，已開始對傳統方法形成挑戰。」

AI 模型在颱風路徑預報方面表現良好，但在強度預測與極端天氣事件的掌握上仍待提升。其主要限制在於訓練資料多來自低解析度的再分析場，缺乏足夠的極端事件樣本，導致模型難以學習這類情境。為彌補這項不足，未來若能有效引入雷達與衛星等遙測觀測資料，將有助於提升預報模型對極端現象的掌握力。不過，這也引發另一項挑戰——如何確保觀測資料的品質與一致性。

「與其直接拿AI做預報，我認為短期內更實際的應用，會是在雷達與衛星資料的品質控制上，」周教授說，「透過AI提升資料處理效率與可靠性，才能讓高解析度觀測真正發揮預報效能。」