這幾天有不少朋友持續問降雨機率? 美國真的是這樣嗎?
週二我們已經有說明。
https://www.facebook.com/170435726987/posts/10159781275561988/?d=n
不過昨天晚上一位好友問我,我也提供一種看法,就是氣象的多元化。
因為美國是邦聯制,很多制度有國家氣象局和地方和民間都是多元的,關鍵是氣象是開放的,政府做觀測、防災,和民眾生命財產有關的,很多生活上的氣象都是由民間在推動,所以美國有很多氣象主播都很有創意,甚至電視台都自己有雷達在電視發布,我們看到 CNN 或 NBC 的都市氣象預測,也都是來自於民間氣象公司發布,定期都會發布,政府並不會來做這件事情,也因此有如此多元創意的看法,這和台灣過去的氣象事業發展有很大的不同。
https://forecast.weather.gov/MapClick.php?x=210&y=61&site=eax&zmx=&zmy=&map_x=210&map_y=61#.YDmobGgzaM8
https://www.forecastwatch.com/wp-content/uploads/Global_Temperatures_One_to_Five_Day_Out_2015.pdf
【降雨機率怎麼看?】
https://www.youtube.com/watch?v=6_5EBdPAV4Q
這兩天很多人看到了這則「降雨機率」的影片,降雨機率真的是「有多少%的區域會下雨」嗎?
其實降雨機率在國際上有兩種算法:
▌第一種:在一個區域內「有多少%的面積會下雨」
▌第二種:某特定地點,有多少%的機會會下雨。
隨著氣象科技、氣象預報的技術不斷精進,現在的預報都可以「點位」來做預報了,因此目前世界上大多數的氣象局、氣象機構,所定義的降雨機率,都是第二種囉!
當然,還是有很特殊的地方或用途,會使用第一種的降雨機率,不過真的很少很少。影片中可能是Google看到的資料,如果是查各國氣象局或氣象機構,基本上都是第二種定義:
台灣氣象局降雨機率定義:
https://www.cwb.gov.tw/....../nous/index.html......
美國氣象局(NWS)降雨機率定義:
https://www.weather.gov/ffc/pop
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降雨雷達怎麼看 在 喜劇演員 Facebook 的最佳解答
在看到這篇前沒有很想檢討死者,所以昨天沒發文
但不管去哪,做功課是基本的:
1.現在九月初,拜託看一下月份,是豐水期。
2.這幾天鋒面經過台灣,山區有機率出現強降雨是常識。
3.看雷達回波,前一日該地有大雨,好,不會看。
4.有任何一線天(或狹長溪谷)的溪流,如果遇到大水量本來就容易高水位。
5.居然選擇在水庫下游野營
6.現在汛期,如果真的受不了,夏天就想在水邊露,其實看照片旁邊明顯有草線,可以稍微推斷一下水會淹到哪。
7.原本就有禁止進入該處的部分我暫時略過,因為我不是很喜歡華國愛全禁的習慣。但不管去哪,為自己負責是身為人的基本。
8.有告示牌,寫明了隨時都有可能放水。
9.怎麼會覺得本應沒人的溪床,應該要安置廣播插好插滿?沒聽到是正常的吧。
然後與這些事無關,想補充一點:
如果要野炊請離水源遠一點避免環境污染,油脂、清潔劑都很傷環境。
如果以上風險都知道,還是堅持前往結果死在山上,那我覺得對死者是一件很幸福的事情,生者就別難過太久了。
撇開救援的成本先不談,能在山上安眠對我來說很夢幻了。
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預測未來?Google 用 AI 模型做到「近乎即時」的天氣預報
作者 愛范兒 | 發布日期 2020 年 01 月 17 日 8:15
對人類來說,時間一直是最大的敵人,超越時間一直是人類的夢想,「預測未來」就是人類想超越時間的方式之一。
天氣預報就是生活中最常見的「預測未來」,但就像剛才說的,預測天氣同樣也是非常困難的事。現在看來,AI 或許是能大大增強天氣預報功能性的工具。
Google 最近在官方部落格分享新的研究,聲稱 Google 做到「近乎即時」的天氣預報。
不過這項工作還處於早期階段,目前也尚未整合到任何商業系統,但早期研究結果還是顯示有很大的希望。這篇並未經過專家評論的論文表示,Google 研究人員描述了如何透過僅花數分鐘計算,以 1 公里範圍提前 6 小時達到準確的降雨預測。
數分鐘的計算時間比起目前有巨大的提升,按照現有技術可能需要數小時計算才能生成預測,儘管用了更長時間生成更複雜的數據。
研究人員表示,快速預測有極大的實際意義,這將有效適應氣候變化,特別是極端天氣狀況下,快速預測會是非常重要的工具。短期預測對避免某些危機有很高的重要性,合適運用就能有效避免生命和財產損失。
Google 的預測最大優勢就是速度,然而這樣的速度是怎麼來的?研究人員比較了自家預測與目前兩種主流預測法:光流法(透過觀察雲的現象運動)及模擬法(創建物理天氣系統模擬)。
這些傳統方法面臨的問題在於計算量極龐大,尤其模擬法需要計算大量物理效果。像美國聯邦機構為天氣預報的模擬,每天需要處理不同氣象站多達 100TB 的數據量,且要花費數小時用昂貴的超級電腦模擬。按照一次計算 6 小時,一天頂多也只能計算 3~4 次。
相比 Google 的方法只需數分鐘,因為不是嘗試複雜的天氣建模,而是計算預測簡單的雷達數據。研究人員使用美國國家海洋和大氣管理局(NOAA)2017~2019 年在美國附近收集的歷史雷達數據來訓練 AI 模型。
研究人員表示,他們的方法與使用相同數據的現有 3 種方法一樣好,甚至還更好,但是該 AI 模型在預測 6 小時以上的遠期預測時,表現就不如人意了。目前看來這是機器學習在天氣預報的最佳選擇:快速短期預測,而較長時間的預測交給功能更強大的模型,像 NOAA 可做 10 天的天氣預報。
雖說目前還沒有看到 AI 在天氣預報的實際應用,但已有很多公司在工作,包括 IBM 和孟山都(Monsanto)等大眾熟悉的公司。就像 Google 研究人員所說,隨著人類和氣候相互影響更深,這種預測技術未來會越來越重要。
資料來源:https://technews.tw/2020/01/17/google-using-machine-learning-to-nowcast-precipitation-in-high-resolution/
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大氣板的大大們好
先放上兩個案例的圖
第一個案例是去年7月19日的雷達回波圖
當時林園雷達站掃高雄市區的回波還非常清楚
第二個案例是今晚高雄市區的回波
最近發現林園雷達站大概二十公里以內
似乎都掃得不太清楚
想請教各位大大
這可能是什麼因素造成?
謝謝
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