天氣預報為什麼有時不太準？氣象署解惑、做3件事解決

氣象署表示，統計後處理是連結氣象預報與實際應用的關鍵技術，讓模式輸出的氣象資料變成有意義、能落地使用的氣象資訊，是推動氣象資訊跨領域應用的關鍵。圖／取自「報氣候 - 中央氣象署」臉書粉專

天氣預報是怎麼來的？爲什麼有時會不太準？中央氣象署臉書粉專「報氣候 - 中央氣象署」表示，事實上，這些預報是基於數值預報模式的輸出。然而，這些模式的輸出結果，有時卻無法直接拿來使用。

數值模式有所侷限，氣象署表示，數值天氣模式是根據一組物理方程式，結合大氣初始條件與邊界條件，預測未來天氣的工具。雖然非常先進，但有兩個主要問題，一是誤差累積，隨着預報時間愈來愈長，例如預測10到30天的展期天氣預測，誤差會愈來愈大，甚至會和實際情況差很遠。

二是解析度不夠高，氣象署表示，能預報到較長時間的模式通常解析度較低，對地形複雜的臺灣特別不利，無法良好呈現出受地形影響的天氣特徵。再者，很多人關心的資訊如「機場能見度好不好」、「這幾天溫差大不大」或「哪幾天適合曬牧草？」其實都不是模式的標準輸出項目。

其實有解方，氣象署表示，統計後處理，模式的「後製與加工」。爲了解決這些問題，中央氣象署研發團隊積極發展一項重要的技術，就是統計後處理。

氣象署表示，這項技術的主要目標就是讓「原始的數值預報」變成「使用者真正需要的資訊」，具體來說可以做3件事。第一，修正偏差，針對不同氣象變數如雨量、溫度，採用適當方法修正預報誤差，透過分析歷史預報與實際觀測的差異，建立修正公式，讓模式切合實際情況。

氣象署表示，第二，降尺度，將低解析度的模式預報轉換爲高解析度，對準特定地點或測站。第三客製化產品，開發如水庫集水區降雨預報、農業專區溫差預報、連續數日不降雨預報等應用性高的產品，量身打造不同領域需要的氣象預報資訊。

而偏差修正和降尺度，氣象署表示，效果立現。以一個降雨個案來說，數值模式較長期時間（未來7至12天）的預報因爲解析度較粗與預報偏差，導致雨量大小和位置與實際觀測有很大落差。但經過氣象署的統計後處理技術，不但降雨量值修正得更接近實際觀測，還能呈現出因地形而產生的細微降雨特徵，大幅提升預報的可用性。

氣象署表示，統計後處理是連結氣象預報與實際應用的關鍵技術，讓模式輸出的氣象資料變成有意義、能落地使用的氣象資訊，是推動氣象資訊跨領域應用的關鍵。隨着民衆與產業對精緻、長期預報的需求愈來愈高，這項技術的重要性也會持續上升。