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為什麼氣象預報老是不準?

2013年康芮颱風為台灣帶來豪大雨,台南市因為淹水後才宣布停班停課引發市民抱怨,而這把火也延燒到中央氣象局,認為是「氣象預報不準」的問題。究竟氣象預報真的能夠提供準確的答案嗎?為什麼會不準確?我們又如何透過機率預報和風險管理來因應呢?
 
 
 
2013年8月29日因康芮颱風環流影響,水淹台南,為什麼台南市卻沒有停班停課?台南市長賴清德認為應該歸咎於氣象局預報,因為預報中台南不會在康芮暴風圈範圍,但台南卻下了豪大雨,氣象局千萬則「不準」的歷史紀錄又添一樁,網友認為「報不準就下台,才有肩膀」,也有網友指出「全部交給氣象局提供的科學數據,幹嘛要人(地方首長)來判斷放不放」。每每出現預報不準確或是決策出現失誤時,總是會有些不同的聲音,到底是誰該負責?地方首長和老百姓又該如何理解氣象預報,使預報更具實用性?
 
氣象局早已承認氣象預報從來就不可能100%精準。事實上,當社會各界一次又一次的抱怨氣象預報不準時,早已突顯台灣的防災溝通不夠充分,民眾對於氣象預報的科學原理理解不足,以至於無法接受氣象預報測不準的事實。到底為什麼氣象預報會不準?我們可以從回顧氣象觀測技術的發展來理解:
 
人類觀測天象已有幾千年的歷史,透過經驗的累積,尋找氣象變化的蛛絲馬跡。但是氣象觀測技術的第一個轉捩點,卻是到19世紀中葉才出現,科學家研發儀器以蒐集各種氣象資料,可以繪製出天氣圖,甚至分析氣壓、鋒面等天氣系統;而1940年代是氣象觀測技術的第二個轉捩點,讓氣象學得以從「觀測」邁入「預測」,原因是科學家發現大氣流動的現象,可以用幾個基本的物理方程式來解釋,因此只要帶入幾個氣象變數,就可以估算出未來的氣象變化。
 
原本以為天地間的風雲因而可以預知,沒想到才二十一年,氣象學家的美夢便碎了。1961年,麻省理工學院(MIT)的勞侖次(Lorenz)教授在冬天的實驗室裡頭使用電腦程式,運算大氣中空氣流動的數學模型,當他在進行第二次的檢驗時,心想重新運算太花時間,逾時直接從上一次完成的實驗中,抽取一個運算中途的數據來繼續運算,結果居然與第一次的運算結果相去甚遠。
 
起初,勞侖次還以為他的電腦程式出了問題,但最後發現,真正的問題是,他在第二次檢驗時只輸入到小數點後三位的數據,但是第一次連貫性完成運算的過程中,其實每一筆數據都儲存到小數點後六位。初始變數的誤差看似極為微小,但是隨著模式中的時間演進,運算結果的差異會越來越大,也就說明氣象觀測的微小誤差會造成氣象預測的不確定性,而且隨著預測時間愈遠,準確的難度就愈高,這是氣象學中著名的「渾沌理論」,也是人們耳熟能詳的「蝴蝶效應」。
 
儘管科學是有限的,我們依然可以搭配「機率預報」和「風險管理」等概念,來提升氣象預報的實用價值,可惜台灣目前的預報形式仍提供相對單一的預報結果,關鍵是氣象局沒有把握更改預報形式的時機已成熟,民眾能不能接受更科學(承認不準確)的預報模式呢?先來看看國外氣象預報如何報出不準確性:

美國某電視台的氣象預報在2005年Rita颶風前後是這樣子播報天氣預報的:在未來的五天,明後天會下雨、風會增強,但是第三、四天的天氣如何?圖示皆為「?」,下方註記著,要視颶風Rita的變化而定;第五天呢?待觀察。這樣的預報方式可說是「知之為知之,不知為不知,是知也。」的現代代言人!
 
再以亞洲國家為例,日本則運用「統計機率的分級」來呈現氣象預報的真實性,將每一天的預報依照可預測的準確度,也就是統計學中的信心水準,由高至低分為A、B、C三級。譬如在一周當中,估計第三、四天有鋒面系統通過,會因為鋒面通過速度的變化,影響第二、五天的預報結果,因此距離鋒面通過最遠的第一、六、七天分為信心水準最高的A級;第三、四天因為鋒面通過而天氣波動較大,則分為B級;第二、五天剛好在鋒面過境與否的臨界點,不確定性最大,因此分為信心水準最低的C級。
 
你接受以上的氣象預報形式嗎?同一份氣象預報對於學生、婚紗公司、地方首長有不同的意義,氣象局提供的單一預報結果不會全面適用,未來透過機率預報,讓人們作風險管理操作者,能夠找到更合適的解答,氣象專家應是災防溝通的教育者,而政府官員,乃至形形色色的社會大眾,也應該是災防知識的學習者。(本文由國科會補助「新媒體科普傳播實作計畫─重大天然災害之防救災科普知識教育推廣」執行團隊撰稿)

責任編輯:鄭國威 |元智大學資訊社會研究所
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