【IT事務所】AI 如何預測及對抗超強颱風
在全球氣候變遷的背景下, 超強颱風的頻率和強度正逐漸增加, 帶來嚴重的破壞性影響, 如颶風、暴雨、洪水和風暴潮。傳統氣象預測方法雖然有效, 但往往受限於計算複雜度和時間延遲。近年來, 人工智能(AI)的崛起為颱風預測和災害應對提供了革命性的工具, 能夠處理海量數據、提升預測準確率, 並輔助決策過程。 AI 技術主要透過機器學習和深度學習模型, 從歷史氣象數據、衛星影像、雷達觀測和自動遙測系統中提取模式, 從而預測颱風的形成、路徑、強度、規模和形狀, 與傳統數值預報模型相比, AI 模型不僅計算速度更快, 還能處理更複雜的非線性關係, 提高預測的可靠性, 例如谷歌 (Google) 開發的GraphCast模型, 能夠在氣候變遷時代下更準確地捕捉颱風系統的複雜性, 利用歷史數據訓練以應對未來的不確定性。 該模型生成多種可能情境, 遠超傳統方法的效率。另一項研究顯示, AI在預測熱帶氣旋時, 能夠整合衛星、氣象和海洋數據, 預測快速增強(Rapid Intensification), 這是傳統模型的弱點。 在亞洲地區, 台灣中央氣象署(Central Weather Administration)已採用AI軟體來預測颱風路徑。該軟件透過學習歷史天氣數據, 分析氣象系統的因果關係, 能夠快速生成預測結果, 例如在2024年颱風「貝碧嘉」逼近時, 台灣氣象單位使用AI提升了路徑預測的精準度, 準確率比傳統模型高近20%。 分析顯示, 這得益於AI如NVIDIA支援的軟體, 能夠處理數百個天氣變量, 僅需幾分鐘完成預測, 特別適用於西太平洋颱風季節。 香港天文台(Hong Kong Observatory)也積極探索AI應用, 自2024年起評估多款模型, 包括華為的Pangu-Weather。 2025年, 天文台表示AI預測已超越傳統方法, 並計劃擴大使用以預測極端天氣, 如颱風「悟空」事件中, AI模型預測了更偏西的路徑, 結果比傳統電腦模型更接近實際情況。 分析Pangu-Weather:這款模型由華為開發, […]
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