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電子報

工程技術發展
農村發展及水土保持署
因戰爭而生的天氣預報-在GEE上客製自己的天氣圖
期數 / 第43期
發布日期 / 2022.04.28
主筆 / 莊承穎
責任編輯 / 陳振宇

隨著氣象觀測的技術進步以及網路與行動裝置的便利性,現代人的生活已經與天氣預報密不可分。人人只要將手機打開就能看到未來幾小時甚至是幾天後的天氣圖等重要的氣象資訊 (圖1),同時這些資訊也成為政府因應風水災土石流等天然災害的重要決策依據。有趣的是,天氣圖的由來竟然源自於前幾期所介紹的1815年Tambora火山噴發而導致氣候變遷事件,而天氣預報的誕生則與歷史上的戰役有關。 本期電子報將介紹天氣圖及天氣預報誕生的故事,以及如何在GEE上打造自己的天氣預報平台。

圖1、2022年04月22日之天氣視覺化示意圖 (Meteoblue)
圖1、2022年04月22日之天氣視覺化示意圖 (Meteoblue)
天氣圖的誕生

1816年被稱為「無夏之年」,推測是受到坦博拉 (Tambora) 火山爆發所致。火山灰造成的巨大雲層蔓延全球,讓全年的氣溫下降,歐洲也經歷了幾年又冷又濕的冬天。Brandes (1819) 因Tambora火山造成的氣候變化而引發研究動機,利用德國氣象單位於1781~1792年間約40個測站的紀錄,畫出1783年3月的天氣狀況,來觀察1783年發生於冰島的火山爆發對氣候的影響,因此誕生了歷史上第一幅天氣圖 (圖2)。

圖2、1783年03月06日當日天氣圖 (Brandes, 1819)
圖2、1783年03月06日當日天氣圖 (Brandes, 1819)
因戰爭而生的天氣預報

最近俄烏戰爭持續不斷,究其源頭還是與俄羅斯百餘年來對領土擴張及尋找出海口的歷史情結所致。就連大家目前生活上習以為常的天氣預報,它的誕生其實也與這段歷史有關-讓我們把視角拉到1853年至1856年間的克里米亞戰爭 (Крымская война)

1854年11月14日的黑海之戰,英法聯軍與俄國軍隊在黑海展開激戰。已包圍克里米亞 (Crimea) 並準備進攻的英法聯軍艦隊,突然遭受一場風力12級的風暴襲擊,讓原本情勢非常有利的英法聯軍艦隊,嚴重損失約30艘艦船。風暴過後,法軍作戰部要求巴黎天文臺對這次風暴進行調查,臺長勒維耶 (Urbain Jean Joseph Le Verrier) 收集並分析來自各地區於11月12~16日間的天氣情報後發現 (圖3),這個風暴係由大西洋逐漸向東移動,從西班牙、英國到法國先後受到影響。勒維耶認為這個黑海風暴看似來的突然,其實是有軌跡可循,並提出若在歐洲大西洋沿岸設置氣象觀測站網,即可提前預測出風暴的未來走向。

圖3、1854年11月14日黑海之戰的天氣圖 (Landsberg, 1954)
圖3、1854年11月14日黑海之戰的天氣圖 (Landsberg, 1954)


於是,法國科學院於1855年3月接受組織氣象站網的建議,於1856年即建立了世界上第一個氣象站網,並爲第一個提供天氣預報的國家。天氣預報問世後,被法國人民廣泛應用於農業生產和日常生活中,世界各國紛紛跟進。到了19世紀末,全世界有21個國家成立了專門的氣象部門,就連保守的清朝也在1906年建立了氣象機構。

天氣預測的成功應用-諾曼第登陸

諾曼第登陸是迄今為止人類近代歷史上規模最大的一次海上登陸作戰 (圖4)。這場戰役發生於1944年6月6日,然而,行動日 (D-Day) 的訂定其實也與天氣預測密不可分!

在1943年11月的德黑蘭會議上,海軍上將Kirk及Stagg上校表示1944年6月4日到7日為最佳登陸時機,若要下次再出現此條件需要等待150年,因此盟軍暫定6月5日為D-Day。然而,盟軍5月17日的天氣預測卻指出,6月5日的天氣將非常惡劣,但此惡劣天氣將在6月6日暫緩 (圖5),因此盟軍最高總司令Eisenhower果斷下令將D-Day延後一天。德軍方面,也因6月5日的惡劣天氣,認為盟軍不會在惡劣天氣下進攻,但隔日突如其來的登陸作戰使德軍措手不及,也因此成功開啟了第二戰場,進而反轉了整個二戰。

圖4、Aerial Views Of D-Day Normandy Landmarks (BRIAN LIU)。
圖4、Aerial Views Of D-Day Normandy Landmarks (BRIAN LIU)。
圖5、1944年06月06日天氣預報圖 (Met Office)。
圖5、1944年06月06日天氣預報圖 (Met Office)。


當然,天氣預報偶爾也會出現失誤。事實上,若盟軍於下一個預測適合登陸且晴朗的日期 (1944年6月18日) 進攻,將遭遇歐陸40年來最嚴重的風暴,盟軍也將因天氣影響而損失大量軍力。事後Eisenhower對Stagg說 "I thank the gods of war we went when we did"

數值天氣預報的產生

西元前300年左右,中國就有了以諺語為主的天氣預報,不過一直沒有發展成現代天氣預報系統。直到19世紀末,世界各國對天氣變化背後的機制仍只有基於經驗的瞭解,完全是主觀的推測。
Richardson et al. (1922) 首次使用數值模型預測天氣,利用六週時間以預測當時未來6小時的天氣狀況,但預測結果誤差極大 (圖6)。而Jule Charney的團隊於西元1950年使用電子數值積分計算機 (Electronic Numerical Integrator And Computer, ENIAC) 完成了第一個成功的數值預測。不過,由於計算機的效能有限,當時要計算24小時後天氣預報,仍需花費近24小時的時間。

圖6、預測蘇黎世上空的風組成 (Richardson et al., 1922)。
圖6、預測蘇黎世上空的風組成 (Richardson et al., 1922)。
臺灣最早的颱風警報

臺灣的氣象觀測歷史為日治時期 (1896年) 所建立,而臺灣現存最早颱風警報單紙本 (圖7) 為1953年 (民國42年) 1月的海斯特颱風,警報單中有次號、發表時間、中心位置、進行速度、暴風半徑及路徑圖等項目,並標記了颱風過去路徑、現在位置以及預測去向等。由警報單顯示,此次颱風路徑將大迴轉遠離臺灣,故該次颱風在第2號警報時即解除颱風警報。

圖7、臺灣1953年颱風警報單 (中央氣象局資料庫)。
圖7、臺灣1953年颱風警報單 (中央氣象局資料庫)。
用GEE打造自已的天氣預報系統

具有強大雲端運算能量且內建各式雲端資料的GEE平台,當然也不會錯過生活中常用的天氣預報。Istanto (2022) 利用GEE匯入NOAA的全球預報系統 (Global Forecast System, GFS) 的資料 (GEE code),輕鬆獲取目標區域未來幾個小時或幾天後的天氣資訊。而匯入之GFS是由美國國家環境預測中心 (National Centers for Environmental Prediction, NCEP) 製作的天氣預報模型,提供未來384小時 (16天) 內的天氣預報,已被廣泛地應用於短期未來氣象的模擬。此資料及程式碼皆屬於公開資料,任何人能自行調整所想要的範圍或色階等,客製化屬於自己的天氣預報系統 (圖8)。

圖8、在GEE平台上打造自己的天氣預報圖 (Istanto, 2022)。
圖8、在GEE平台上打造自己的天氣預報圖 (Istanto, 2022)。
相關網站:
參考資料:

1. Barnes, S. L. (1964). A technique for maximizing details in numerical weather map analysis. Journal of Applied Meteorology and Climatology, 3(4), 396-409.
2. Bjerknes, V. (1906). Fields of force: supplementary lectures, applications to meteorology; a course of lectures in mathematical physics delivered December 1 to 23, 1905 (No. 1). Columbia University Press.
3. Brandes, H. W. (1819). Einige Resultate aus der Witterungs-Geschichte des Jahres 1783, und Bitte um Nachrichten aus jener Zeit; aus einem Schreiben des Professor Brandes an Gilbert. Annalen der Physik. 61. 421-426.
4. Landsberg, H. E. (1954). Geophysics and Warfare. Research and Development Coordinating Committee on General Sciences, Office of the Assistant Secretary of Defense (Research and Development).
5. Lindgrén, S., & Neumann, J. (1980). Great historical events that were significantly affected by the weather: 5, Some meteorological events of the Crimean War and their consequences. Bulletin of the American Meteorological Society, 61(12), 1570-1583.
6. Richardson, L. F. (2007). Weather prediction by numerical process. Cambridge university press.

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