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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。
2011年8月29日 · 氣象頁面右上角有時會出現「！」圖示，點選後會開啟即時警特報通知，可以看到中央氣象局最新發佈的資訊；包括颱風、豪大雨、地震等資訊，都會跳出通知提醒民眾注意。
2022年10月9日 · 為了提升台灣地區的降雨觀測和災害預警能力，中央氣象局陸續於民國 106、107、108 年，各自於北、中、南，完成共三座高解析度「防災降雨雷達」，其資料也在經過驗證、整合後陸續上線至中央氣象局官方網站。
- 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...
2015年8月7日 · 「Windyty」是一個與眾不同的天氣預報網站，用吸睛的動畫呈現出讓人一看就懂的即時天氣變化，尤其在颱風走向的表現上尤其驚人，在颱風即將來臨的前夕，推薦給大家參考，也希望大家即時作好防颱準備。
2020年1月15日 · 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。
2013年4月19日 · 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，也新推出 iOS 版本，透過全新的精美圖示、詳細的每小時天氣資訊、以及精選 Flickr 當地城市桌布，讓你用手機看氣象宛如一場視覺饗宴。
