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2012年6月19日 · 中央氣象局在今年1月1日啟用 鄉鎮逐時天氣預報 ，不僅能把區域鎖定在範圍更小的鄉鎮，而且預報時間也縮短到3小時。 一天能以9個時段進行天氣預測，對於天氣的掌控能更佳精準。 此外，筆者認為在這個系統中，比較有價值的是小時雨量資訊。 近幾年劇烈天氣造成的災害中，雨量的影響遠大於風量，有雨量資訊更能精確掌握天氣狀態。 再者，以後看天氣預報，不用每次都是以台北、台中、高雄大範圍區域為基準，鄉鎮為單位的氣象更加實用。 逐時天氣預報 採用圖像介面，右方也能直接點選所在縣市。 以新北市為例，點入頁面後可看到各區天氣，左上方還能選擇時間或參數。 從上方頁面點選鄉鎮後，就會進入逐時預報系統，以3小時為區隔做天氣預報。 如果無法載入Flash，網頁右上也有文字版的轉換按鍵，按下後就會出現這個頁面。
- 即時的天氣預測
- 即時預報的產生模型
- 結果評估
- 學界似乎並不買帳
目前的天氣預測是由強大的數值天氣預報（NWP）系統驅動的透過解決物理方程式，數值天氣預報系統可以提前數天得到地球規模大小的預測。然而，它們卻很難在兩小時內產生高解析度的預測。 即時預報填補了這一關鍵時間區間的性能空白。氣象傳感的進步使高解析度雷達可以高頻地（在1公里解析度下每5分鐘）提供測量出的地面降水量數據。 目前已有的短期預測方法，如STEPS和PySTEPS，是沿用NWP的方法來解決不確定性，以及按照帶有雷達訊息的平流方程來對降水進行建模。 在這些模型中，場地由光流來估計，平滑度懲罰被用來近似於平流預報，隨機擾動被添加到場地和強度模型中。這些隨機模擬可以得出機率性和確定性的預報，並且在多種空間尺度（從公里尺度到集水區的大小）上都適用。 基於深度學習的方法則不需要對平流方程的依賴。透過大...
DeepMind使用產生模型的方法，根據過去的雷達，對未來的雷達進行詳細和可信的預測。有了這樣的方法，既可以準確地捕捉大規模的事件，同時也可以產生許多備選的降雨情景（稱為集合預測），使降雨的不確定性得到探索。 DeepMind的模型也十分擅長中到大雨事件的預測，與其他競爭方法相比有著明顯的改進。DeepMind表示，在經過英國國家氣象局（Met Office）的50多名專家氣象學家進行了認知任務評估之後，與廣泛使用的預測方法相比，在89%的情況下專家們會把DeepMind的方法評為首選。 產生法（DGMR）比平流法（PySTEPS）更好地捕捉了環流、強度和結構，更準確地預測了東北地區的降雨和運動。與確定性的深度學習方法（UNet）不同，DGMR還產生了尖銳的預測。 產生法（DGMR）與平流法...
在使用CSI進行比較時，所有三個深度學習系統產生的預測都比PySTEPS的基線明顯更準確。使用交替的星期作為獨立單位的配對置換測試來評估統計學意義，發現DGMR與PySTEPS相比，在所有的降水閾值上都具有更好的效果（n=26，P a. 20個樣本的CSI，降水閾值為1毫米/小時（左）、4毫米/小時（中）和8毫米/小時（右）；b. 所有模式在T + 30分鐘（左）和T + 90分鐘（中和右）的2019年預測的徑向平均功率譜密度。 從上圖中的b可以看到，DGMR和PySTEPS的光譜特徵都與觀測結果相吻合，但軸向注意力和UNet模式產生的預報具有中、小尺度的降水變化，並隨著提前期的增加而減少。 由於它們產生了模糊的預測，軸向注意力和UNet nowcasts的有效解析度遠遠低於數據的1公里×1...
然而，除了這50位專家以外，其他科學家並沒有被這些結果說服。 雷丁大學的氣象學家Peter Clark說：「我沒有看到預測方面的任何革命。依靠主觀評價來證明模型的有效性只能使讓人感到困惑。」此外，他還表示：「我仍然驚訝於他們沒有選擇使用一個客觀的分數。關於如何進行評估，甚至是實際評估的內容，幾乎沒有詳細說明。」 在論文中，DeepMind也並沒有給出新模型與現有模型的準確性相比具體提升的數據。對此，DeepMind的高級科學家和論文作者Shakir Mohamed表示，「我們想採取更加謹慎的方法，而不是報告一個數字。」 同樣是來自雷丁大學的氣象學家Rob Thompson則說：「與其說DeepMind的研究完全顛覆了我們所知道的雨水預報，不如說它只是提供了一種不同的方法。它的表現與當前其他尖...
2022年10月9日 · 透過 雷達回波圖 上的顏色進行分析，降水粒子（雨、雪、冰雹等）反射回來的訊號， 由弱至強將以藍、綠、黃、橘、紅、紫的顏色漸層來表示，訊號越強的地區就代表示雨勢越大 ，藉此就能判斷降水強度及分布狀況。. 在中央氣象局網站的雷達圖資中，選擇 ...
2020年1月15日 · ADVERTISEMENT. 天氣的好壞會直接影響我們的日常生活，所以我們也很習慣參考天氣預報，來安排工作、行程甚至是週末假期的旅行計劃，雖然我們都希望能瞭解每個小時生活環境周圍的天氣變化，然而要針對局部地區或以每小時為單位預報天氣，仍是個相當有挑戰性的任務。 傳統預報需6小時運算. 在進行天氣預報之前，氣象單位會透過許多儀器、設備觀測多項指標數據，例如使用都普勒雷達測量降雨、氣象衛星提供 多光譜影像 （Multispectral Image），地面觀測站也會測量風向、雨量等。 然而數據的測量還是會受地理環境限制，例如雷達站的地點與能提供的覆蓋範圍，還有某些區域的地型可能會影響雷達、衛星訊號，造成預報的困難。
2013年4月19日 · 延伸閱讀：. 生活氣象 APP，掌握颱風即時動態. 颱風別怕！. 中央氣象局鄉鎮逐時天氣預報很精確，也有氣象 App. 官方頻道. 影音頻道. 氣象 App 應該是許多智慧型手機使用者每天必用的軟體，不過多半顯示的內容都不夠詳細。. Yahoo! 氣象 App 繼推出 Android 版本後 ...
中央氣象局鄉鎮逐時天氣預報很精確，也有氣象 App. 颱風天除了擔心到底要不要上班上課外，更重要的是到底會不會因為雨量過多而淹水。 其實中央氣象局早在今年年初，就推出以「鄉鎮」為單位的逐時天氣預報，能以3小時為單位掌控所在地的天氣狀態，且資訊內容從高低溫到小時累積雨量全都有。 擺脫以往以縣市為單位的大範圍預報，不僅更精確內容也相當實用。 閱讀完整文章. 生活氣象 APP，掌握颱風即時動態. 就在夏日已近尾聲時，終於出現了第一個侵台的颱風「南瑪都」。 想要掌握第一手的颱風資訊，除了盯著電視觀看整點的颱風動態報導，行動裝置也是接收資訊的便捷管道；由中央氣象局推出的「生活氣象」APP，支援 iOS 與 Android 平台，除了一般的氣象預報，即時警報也會透過 APP... 閱讀完整文章.
2018年2月17日 · 對此，中央氣象局地震測報中心技正蕭乃祺表示，目前約有15個學術單位、法人和民間公司通過氣象局的審核取得速報帳號，但氣象局每年都會檢討是否收回帳號。 而之所以不開發給個人申請，主要還是「穩定性和風險」考量，擔心個人開發者缺乏團隊資金與設備支援，無法應付地震預報的高時效性需求。 但他認為，願意嘗試開發電腦版的速報軟體，「還是很有勇氣的一件事。 雖然朱偉綸的請求並未獲得同意，不過他表示，將繼續寫信跟氣象局溝通，且不會放棄目前的速報軟體，希望能證明給政府看，個人開發者的能力不見得會比公司行號來得差。 本文授權轉載自: bnext (數位時代) #網路話題 #新聞. 作者. 數位時代.
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