e 書直說

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, 使用深度學習處理全球大氣數據, 在東亞和西太平洋地區評估中, 與FourCastNet v2、GraphCast、FuXi和FengWu等AI模型相比, 在根均方誤差（RMSE）和異常相關係數（ACC）指標上表現優異, 特別在預測颱風軌跡和強度時, 解析度雖有限, 但能補充區域模型的不足。 坊間常引用Pangu因其開源性和高效能, 適用於氣象機構的運營預測。

此外, 微軟 (Microsoft) 的Aurora AI模型在預測颱風和沙塵暴等極端天氣時, 速度可達傳統方法的5000倍。在14天預測期內, 它在91%的案例中優於現有系統, 包括颱風的強度和路徑。 分析Aurora：這款基礎模型不僅專注天氣, 還延伸到環境預測, 使用較少能源和計算資源, 在追蹤颱風如Doksuri時, 四天前即精準預測登陸路徑, 超越美國國家颶風中心等傳統系統。 坊間討論中, Aurora常被視為革命性工具, 因其在10天預測中勝過歐洲模型92%的時間。

谷歌(Google) DeepMind的Weather Lab和GenCast模型則是另一熱門選擇, 能預測颱風形成、軌跡、強度、規模和結構, 最多提前15天生成50種情境。 分析顯示, 這些模型在快速增強預測上優於全球模型, 如在颱風Ragasa中捕捉到系統性偏差。 坊間常引DeepMind因其與美國國家颶風中心的合作, 2025年已用於實時預測, 提升災害準備。

歐洲中期天氣預報中心（ECMWF）的AIFS模型於2025年正式運營, 是首個全面使用機器學習的開放模型, 涵蓋最廣參數範圍。 分析AIFS：它在混合AI-物理模型中表現突出, 如上海颱風模型在2025年颱風Danas中, 軌跡誤差低於ECMWF系統。 坊間評價其為運營級工具, 適合氣象台整合大數據。

其他坊間常引模型如FuXi和FengWu, 在亞洲颱風預測評估中, 與Pangu等並列, 提供高準確率, 但需注意解析度限制, 建議與區域模型結合。 這些AI的優勢在於整合大數據, 降低能源消耗和成本, 使氣象預報更具可及性。

預測僅是第一步, AI在對抗超強颱風時, 更能發揮作用於災害風險管理和應急響應。透過大數據分析, AI能夠模擬颱風帶來的次生災害, 如洪水、土石流和基礎設施損壞, 並優化資源分配和疏散計劃, 例如AI系統能處理大氣條件的大量數據集, 生成比傳統數值方法更快的預測, 從而輔助政府和救援機構制定防災策略。 在極端天氣應對中, 科技巨頭如谷歌和微軟的AI工具已被用於預測颱風引發的降雨和風暴潮, 幫助社區提前準備。 DeepMind的模型不僅預測颱風軌跡, 還能評估其對特定地區的影響, 如風速和降雨量, 提供高解析度的全球預報。

香港天文台在2025年記錄破紀錄降雨後, 承諾增強AI模型以更好地預測颱風影響。 台灣則在颱風Gaemi中使用AI模擬洪水風險, 優化疏散路線。分析顯示, 這些應用整合社交媒體數據和感測器網路, 減少人員傷亡。 此外, AI在後災重建中也能發揮作用, 透過影像識別評估損壞程度, 加速保險理賠和資源分配。

儘管AI帶來巨大益處, 但挑戰仍存, 如模型依賴歷史數據可能無法完全捕捉氣候變遷下的新模式, 以及數據隱私和倫理問題。因此, 專家建議將AI與傳統方法結合, 形成混合預測系統, 如AI驅動的WRF模型, 在颱風強度預測上優於全球數值模型。

總括而言, AI 已成為對抗超強颱風的關鍵武器, 從預測到應對階段都展現出高效和精準的優勢。天文台如香港和台灣的應用, 以及坊間常引的Pangu、Aurora、GraphCast等模型, 透過介紹和分析顯示其在提升準確率、速度和可及性上的潛力。隨著技術進步, 如更強大的神經網路和實時數據整合, AI將進一步提升人類對極端天氣的應對能力。未來, 全球合作推動AI在氣象領域的應用, 將有助於減少颱風帶來的損失, 保護更多生命和財產。在氣候變遷的挑戰下, AI不僅是工具, 更是希望的來源。