备注请放最後面 违者新闻文章删除 解密！AI如何报台风？路径更准但风雨预报是弱点？【新闻实验室】 公视／记者　邱子绫 邓芸 今（2026）年7月初巴威台风侵台，AI预报路径比传统数值模式还要准，不只这次，台湾 中央气象署从2024年起导入AI後，台风路径24小时预报误差也从每年平均下降约2.7%到 12%，比美国、日本等气象单位还要准。AI预报是怎麽办到的？为什麽AI预测风雨还是有 困难？ 巴威路径预测 AI胜传统模式 分析巴威台风路径预报，多数AI模型表现优於传统的全球数值模式，平均误差最小的是 Google AI模型，其次则是气象署的台风区域模式和欧洲AI模型。中央气象署预报中心科 长刘品妍表示，目前应用AI及数值模式混合预报策略，滚动调整官方路径预报。 AI预报的路径不只在巴威台风时略胜一筹，从去（2025）年的统计来看，包含Google FGN 、GenCast和欧洲AIFS等AI预报，平均路径误差也小於传统数值模式。 https://i.meee.com.tw/dJcDlqV.webp https://i.meee.com.tw/ypGjVxN.webp 累积大量历史资料 AI更早掌握台风 传统数值预报是将观测到的资料，代入物理方程式进行大量运算；AI模型则是以大量资料 训练，吸收过去的经验所得出。AI对於大范围天气系统预测能力佳，可同时处理多种气象 变数，对台风生成与路径预测应用具有优势。 中央气象署科技发展组长张保亮指出，AI模型如果训练好直接拿来用的话，在预测速度比 传统模型更快。刘品妍补充，「AI模型的优点在於更早提供长时间的预报，可以早期看到 未来台风影响台湾的潜势。」 AI和数值模式预报的台风路径会呈现在气象署的电脑上，预报员再做统计整合与最佳化， 决定出我们平常看到气象署的台风路径预报。刘品妍说道，「台湾的风雨预报跟台风路径 非常高度相关，因为我们特殊的地形关系，稍微偏差100公里，风跟雨的状况会完全不同 。」 气象署引进AI 高速运算电脑增GPU 而AI台风路径导入中央气象署预报作业的开端，是在2024年的凯米台风，在台风登陆前5 天，传统物理模式预报凯米会远离台湾，但AI预报都显示会侵袭台湾北部，最後也确实造 成灾情。 中央气象署预报中心主任黄椿喜说明，「凯米台风在还没有形成之前，还在热带性低气压 甚至低压的阶段，我们就看到人工智慧跟物理模型的差异很大。」 https://i.meee.com.tw/sg16RmM.webp 因应AI发展以及高效能运算的需求，气象署最新的第6代高速运算电脑也引进了GPU，相较 传统数值预报是使用CPU运算，GPU提供AI训练量能做并行使用。 中央气象署数值资讯组长沈里音表示，「过去气象署从第1代到第5代全部都是CPU的机器 ，到第6代的时候看到混合运算趋势，可能可以让我们的模式运算更快速、更有效率。」 AI解析度低 地形复杂难预估风雨 但有了AI和超级电脑，台风预报就所向无敌了吗？以2026年6月底米克拉台风的为例，虽 然气象署透过AI提早掌握台风的形成与移动路径，但还是很难预测小范围的短延时强降雨 ，突如其来的超大豪雨造成台北、新竹及屏东多处淹水。 台大天灾中心副研究员陈柏孚指出，「做台风期间台湾的风雨预报，很重要的是还要考虑 到台湾很复杂的地形。」黄椿喜认为，「因为地形非常复杂，这些就需要更细致的模式、 模型来做处理，现在人工智慧在这一块还有一段路要走。」 现在的AI预报解析度大约在25公里左右，台北和基隆可能会在同一个网格中，相较於传统 区域数值预报解析度可以小到1到3公里，仍然不够精细，因此现阶段防灾仍会以传统数值 和AI混合应用。 黄椿喜说明，「雨的部分需要很细致的预报给防灾单位，他们会依据我们的雨量来做停班 停课的决策。」张保亮表示，「比较实务的做法是可以用现在的数值天气预报模式结合AI 模型，可以提供更准确的天气预报结果。」 降尺度技术 精进AI小范围风雨预报 气象署提供4年的高解析度资料，与NVIDIA合作发展AI降尺度技术，将全球模式25公里资 料解析度提升为2公里。张保亮解释，AI从4年的资料里面去学到比较粗的解析度跟比较细 的解析度之间的关联性。 https://i.meee.com.tw/R7yQKvK.webp 「降尺度技术」是目前的折衷方法，概念类似一张画质差的照片，透过AI学习修复成高解 析度的图，作为目前全球AI模式因为解析度低，难以做风雨预报的暂时性方案。陈柏孚认 为，「防灾对於时间解析度的需求也是很高，暂时用降尺度的技术没有办法完全解决。」 黄椿喜表示，中央气象署也跟台湾大学、中央大学等学术单位合作，开发台湾附近的高精 细人工智慧模型，在台风本身结构跟强度上做更好的预测。 陈柏孚老师的实验室也在研发台湾原生的AI天气预报架构，训练小范围的AI模型，一种是 跟着台风跑、一种是聚焦在台湾，希望能提升AI模型的解析度。陈柏孚指出，这两种小范 围的AI模型未来可以补足现在的AI模式没有办法做台风发展和风雨预报。 张保亮说道，「未来如果AI区域天气预报模型要能够应用，首先就要有这个区域的资料让 AI学习，所以资料就变得非常重要。气象署也计画针对台湾周遭区域的资料重分析，希望 把三度空间的资料品质做提升。」 林珍汝/编辑 5.完整新闻连结 (或短网址)不可用YAHOO、LINE、MSN等转载媒体: https://news.pts.org.tw/article/818850 https://www.youtube.com/watch?v=F0oyBWdAAZ4 6.备注: ※ 一个人一天只能张贴一则新闻(以天为单位)，被删或自删也算额度内，超贴者水桶，请注意 ※ 备注请勿张贴三日内新闻(包含连结、标题等) --

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