午後雷陣雨像爆米花 氣象署揭24個「平行宇宙」

氣象署技正吳英璋以圖解說明雲與對流的形成過程，高空即使低於攝氏0度，仍可能存在尚未結冰的過冷水滴，水滴與冰晶的變化都會影響降雨形成。（記者林曉雲攝）

為什麼天氣預報說會下雨，出門卻是大太陽，或是預報沒雨，下午突然下起傾盆大雨？中央氣象署技正吳英璋在氣象實務研習班中指出，午後雷陣雨就像爆米花，難以精確預測哪一顆會在什麼時間、什麼位置爆開，即使人工智慧（AI）快速發展，也無法完全消除大氣本身的「蝴蝶效應」。

吳英璋表示，大氣是混沌系統，初始條件即使只有極小差異，隨著時間推進，也可能出現不同的天氣結果。午後雷雨屬於小尺度天氣現象，變化快速，比大範圍天氣系統更難預報。

既然難以準確預測每場午後雷雨發生的時間與地點，氣象署便透過「系集預報」掌握不確定性。

吳英璋展示24張台灣降雨預測圖，形容就像24個「平行宇宙」，每張圖代表不同條件下可能出現的降雨情況。如果約8成預報都顯示中南部會下雨，代表預測具有較高信心；若結果差異很大，則表示不確定性較高。颱風路徑也能透過多條預測路徑的集中或分散程度，評估預報可信度。

為何科技進步，仍難做到百分之百準確？吳英璋以遊戲「Minecraft」為例，說明數值模式中的山脈，就像遊戲裡一塊塊方形積木，與真實地形存在差距。現實中，山谷、山脊及陽光照射產生的陰影，都可能影響局部溫度與風向，但電腦模式受限於解析度與運算能力，無法完整模擬每一處細節。

吳英璋也說明，台灣區域數值天氣預報的地形解析度，從2009年的5公里、2016年的3公里，提升至2022年的1公里，能呈現更精細的山脈起伏，但解析度提高1倍，所需計算資源也會增加8倍，顯示提升預報精細度必須付出龐大的運算成本。

吳英璋指出，雲的形成同樣複雜，高空即使低於攝氏0度，仍可能存在尚未結冰的「過冷水滴」，水氣凝結、冰晶形成及蒸發等過程，都會影響降雨發展，數值模式只能透過參數化方法模擬這些細微變化。

至於AI能否突破限制？吳英璋表示，AI天氣預報仰賴過去數十年傳統數值預報累積的資料，在全球大尺度預測已有良好表現，但快速變化的午後對流仍是難題。未來預報不只追求單一答案，更要讓民眾理解降雨機率及預報的不確定性。

氣象署技正吳英璋展示24張台灣降雨預測圖（右上），形容就像24個「平行宇宙」，每張圖代表不同條件下可能出現的降雨情況。（記者林曉雲攝）