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大氣科學

四週氣象一次預報

2020-11-01 文/佩吉(Kathy Pegion)|譯/邱淑慧
28天之後的天氣是冷或熱、是乾爽或潮濕,氣象學家越來越能掌握。

重點提要

  1. 氣象學家正在開發越來越準確的天氣預報,時間可達四週,功能更強大的超級電腦是關鍵之一。
  2. 對季內振盪(MJO)與北大西洋振盪(NAO)等全球氣候模式有更多了解,也是預報越趨準確的關鍵要素。
  3. 四週天氣預報準確預測了今年3月21~27日美國某些區域的氣溫和異常降雨,但還需要再改進。


嘿!Google,今天天氣怎麼樣?我們已經很習慣根據未來三天、五天或七天的準確天氣預報來做決定。一般家庭安排週末烤肉計畫、種植柑橘的農夫在霜害來臨前保護好果樹、災害應變中心在野火蔓延前會疏散下風處的鄉鎮、河岸兩側的社區在大雨來襲前會準備好砂包堆在商店和住家前。


如果可以提早三或四週就準確預測天氣,便能幫助擬定各種決策。農夫在初春就知道會不會發生霜害,藉此判斷現在播種穀物是否妥當;滑雪度假村業者如果知道氣溫將再次上升,會等待下雪後再整備滑雪跑道;水資源管理單位也可以在春季泛濫之前先讓水庫洩洪,或是在乾旱來臨之前先儲水;當然,你也可以先規劃下個月的假期要做什麼。


過去幾年來,大氣科學家已經開始發表三至四週的「季內」(subseasonal)預報。典型的七至十天天氣預報提供每天的高低溫、降雨或降雪機率,以及風向與風速。季內預報則是預測三至四週內,氣溫會比歷史記錄的平均氣溫高或低、濕度會更潮濕或是更乾燥。它也預測災害與極端天氣,其時間尺度正好填補了短期天氣預報與季節預報間的巨大時間落差。季節預報是指長期趨勢預測,例如太平洋的聖嬰現象是否會造成北美夏季氣溫上升。


季內預報準確性正在逐漸提升。我與美國邁阿密大學(University of Miami)的同事基爾特曼(Ben Kirtman)共同領導的氣象模型季內實驗(Subseasonal Experiment, SubX)計畫就是一例,我們提前幾週準確預測了2018年梅克爾颶風(Hurricane Michael)造成的降雨量增多、2019年1月下旬美國中西部酷寒的冷空氣爆發,以及2019年7月阿拉斯加的熱浪。三年前展開的SubX計畫,結合了美國與加拿大共七所主要氣候與地球研究中心的預測。


為了撰寫這篇文章,我在今年2月27日以SubX繪製了美國與全球在3月21~27日的天氣預測圖,也就是橫跨23~29天的預測區間。預測結果顯示,美國東部的氣溫將比正常值高,西部則較低;美國東岸普遍會是初春的狀態,西岸則維持冬季型態;美國東南部在潮濕的2月之後,將比往常更加潮濕。有許多預測命中,但有些則否。


依據全球天氣資料


我們現在日常生活仰賴的七至十天天氣預報,來自電腦模型模擬大氣的演變,使用的數學算式能估計每秒及每天的氣溫、風以及濕度變化。自從1950年代氣象模型誕生以來,由於科學家越來越了解這些變數,再加上電腦功能日益精良,讓這類模型的預測能力逐漸增進。1990年時,只有三天預報的準確率可以達到80%以上,而現在,三天、五天以及七天預報都可以達到同樣的水準。


在三至四週的天氣預報中,要考慮的因子就更多了,就像七天預報一樣得從目前的天氣狀態著手。全球包含美國國家海洋暨大氣總署(NOAA)與美國航太總署(NASA)等國家級大型氣象與太空機構每天會以探空氣球、地面氣象站、飛機與衛星收集約400萬筆氣溫、氣壓、風與濕度觀測資料,大氣科學家在氣象模型中整合這些資料。


要把七天的天氣預報推展到三至四週,大氣科學家還需要考量許多其他因子,例如海水溫度與洋流。他們也要分析土壤狀態,因為持續數日的溫暖乾燥天氣會減少土壤中的水份,也就減少了蒸發量,導致濕度降低,進而減少降雨,甚至有可能造成乾旱。大氣科學家也要考慮地表上方10~48公里處平流層內的風,這個區域的高度比民航飛機的飛行高度還要高,此處的風影響噴射氣流(jet stream)的位置和強度,而噴射氣流使北半球風暴逐漸由西往東移動,並且影響了極端氣溫發生的位置。


這些季內模型也必須考慮特定的全球天氣與氣候現象,其中一種現象是季內振盪(Madden-Julian Oscillation, MJO),始於熱帶印度洋與太平洋上方的一大片雲、雨和風,在幾個月內由西向東遍及全球,每年發生四至六次,有時是連續發生,有時則不規律。MJO會影響風、高氣壓與低氣壓中心、鋒面的形成位置。例如,MJO以大氣長河(atmospheric river)型式大幅影響北美西部的降雨位置,大氣長河是由太平洋中部延伸北美西岸的狹長強降雨帶,可能造成洪災,或者是成為緊急用水的來源;MJO也可能以每一週為一個週期,提高或降低某些地方的風切變(wind shear),並影響熱帶氣旋形成的位置。考慮MJO,可能是SubX得以成功預測梅克爾颶風的一項因子。


北大西洋振盪(North Atlantic Oscillation, NAO)則是另一項因子。這是北大西洋高低氣壓之間的持續交互作用,可以影響噴射氣流以及極地渦旋的位置,並驅動極區冷空氣南下進入美國東北部與歐洲。


龐大資料的取捨

計算季內預報需要針對許多變數進行非常多次的運算,即使是效能最強大的超級電腦,都是項沉重的負擔。一個模型把三維的大氣變化劃分為許多小的計算方盒(box),例如NASA最新的全球氣象模型就含有約兩億個方盒:最接近地表的方盒長寬各13公里、高50公尺,其他方盒則往上堆疊,每往上一層的方盒高度遞增,平流層的方盒高度達到700公尺。這個模型會利用方程式,計算氣溫、氣壓、水平與垂直風速以及濕度,預測每個方盒內大氣每20秒的變化情形。


就如同智慧型手機的螢幕把像素結合起來可以呈現畫面,結合這些方盒,就可以看見未來天氣完整預測圖。要產生五天預報,模型要運算數百筆方程式約2萬3000次,以一部超級電腦的1500個計算核心運算,約需40分鐘。


氣象學家必須有所取捨,除了追求解析度,運算時間也要夠快,才能實際應用。即使是現在的五天天氣預報,也無從得知這些方盒內的某些因子,例如個別的雲、雷雨,以及山與海岸線等複雜地形的效應。要有效表示這些特徵需要加強模型的解析度,方盒的底面積必須縮小為六平方公里,如此一來,要產生五天預報就得耗時超過五小時。氣象學家需要提供各地即時天氣資訊,可等不了這麼久。


要產生四週的天氣預報,還要考量MJO等所有大尺度因素,因此必須使用更大的方盒,把方盒數目從2億個降低到200萬~1000萬個(因模型而異)。方盒的寬度擴大為50或100公里,才得以用同等的運算效率進行許多複雜運算,需時同樣約40分鐘,但無法看清。可以把三至四週的天氣預報想成低解析度影像顆粒狀的像素:還是可以看到主要大氣現象,但是細微的點就不太清楚,大範圍的高溫和降雨區看起來就像人的輪廓,小範圍的現象例如特定地區的暴雨就不易判斷......


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