古代天氣預測

自古以來，人類的生活與天氣息息相關。農民耕作收成，皆看天氣的變化。早在殷商年代（公元前13世紀）的甲骨文中，已經有關於天氣觀測和天氣預測的文字紀錄。有研究表明，公元前1217年的中國不僅有連續10天的天氣實況記錄，而且還作出10天的天氣預報，可見古時對天氣的重視。

在古文《論衡·明雩》（約公元88年）中，有記載孔子預報天氣的故事：

孔子出，使子路齎雨具。有頃，天果大雨。子路問其故，孔子曰：「昨暮月離於畢」

（來源：《孔子聖跡圖》三十四 觀象知雨）

孔子外出，叫子路攜帶雨具。過了一會，果然下起大雨。子路問這是甚麼緣故，孔子說：「昨晚月亮靠近畢宿的位置」。畢宿是中國古代二十八星宿之一，位於金牛座。古人通過觀測月亮與星宿的相對位置來預測天氣，這是累積長期觀測經驗而來的方法。古人把畢宿看作天上的雨星，這正是孔子預測下雨的由來。除了靠觀看星宿外，古時亦會以二十四節氣來推算天氣變化。例如在東漢末年，諸葛亮“借東風”，火燒赤壁，打敗曹軍，便是利用冬至前後當地的天氣變化規律，來把握東風到來的時間。此外，農民透過經年累月的觀察，得出了不少易於記憶的農諺，幫助預測天氣的變化。

農諺是民間經代代流傳下來的生活智慧，當中有不少是關於天氣或氣候的。很多氣象農諺是可以利用科學解釋的。例如，“無風起橫浪，三天台風降”，這是說如果不刮風而海面出現湧浪，那便三天內會有台風到。以科學的解釋是，台風中心附近的大風在海面刮起大浪，這些大浪移動速度較台風快，逐漸遠離台風的中心而形成湧浪。在台風來臨前，湧浪先行到達，做成未見台風先見湧浪的情況。另一個氣象農諺例子是﹔“東虹日頭，西虹雨”，這是說如果東方出現彩虹，則會見到陽光，而如果西方出現彩虹，則快有雨。彩虹是由於陽光穿過雨區中的小水滴產生折射而成的光學現象。東虹的出現，先決條件是東面有雨而西面有太陽。陽光從西面照向東面，經過東面空氣中小水滴折射而形成彩虹。由於天氣系統一般由西向東移動，所以東面的雨區會繼續向東遠離，而本地的天氣便會好轉。反之，西虹出現時，東面的太陽照向西面的雨區而形成彩虹，而西面的雨區會向東移近，故此預計本地會下雨。這首農諺所描述的情況，與另一首農諺“朝霞不出門，暮霞行千里”十分相近，皆是指示甚麼時候出門天氣比較理想。當然以上幾首氣象農諺所描述的只是一般狀況，仍然會有例外情況出現。

(左) 東虹出現時雨區遠離；(右) 西虹出現時雨區移近

天氣觀測的發展

單靠經驗，始終有其局限，難以仔細預測未來天氣的變化。換句話說，古時的經驗方法，大多只做到定性的預測，還未做到定量的預測。要做到定量預測，首先要進行定量觀測，即利用氣象儀器進行測量。

根據記載，中國早在東漢時代已經用“相風鳥”來測風向，相信亦有利用量雨器來測量降雨量。大約在16世紀開始，西方科技迅速發展，陸續發明不同類型的氣象儀器，用來探測溫度、氣壓、風向、風速等，亦經耶穌傳教的途徑把氣象儀器傳入中國。這些儀器主要用作測量地面的氣象情況。及後發展出利用風箏和氣球把氣象儀器帶到上空來探測高空的天氣情況，使氣象探測的範圍更廣泛。

中國古代用來測風向的相風鳥 (來源：http://weather.sz.gov.cn/szsqxjwzgkml/szsqxjwzgkml/qt/kpfw/content/post_5618480.html)

眾所周知，地球陸地的面積只佔全球表面積的三成左右。只在陸地的氣象站進行天氣觀測始終有不足之處。第二次世界大戰後，遙感技術不斷發展，首先出現天氣雷達，可以探測一、 二百公里內雨區的位置及走向。後來更有氣象衛星，從太空觀測整個地球的雲團分佈，是現代觀測天氣不可或缺的儀器。

(左) 位於大老山的天氣雷達站；(右) 雷達圖像顯示2020年8月19日影響香港的颱風海高斯

地球同步衛星能拍攝整個地球的雲團分布（來源：中國氣象局 風雲4A氣象衛星）

聯合國世界氣象組織現時負責統籌世界各國和組織的天氣觀測合作，建立了一個全球觀測系統，目的是綜合所有觀測系統，並促進觀測儀器和方法的標準化。對於地面的氣象觀測，按規定是每三小時全球同時進行觀測一次，並經特定網絡交換數據，使所有氣象中心能掌握每三小時的全球天氣變化。現時觀測技術多元化，觀測範圍廣闊，觀測頻率更密，為定量預測提供了必需的氣象數據。

全球觀測系統（來源：世界氣象組織）

近代氣象科技發展

有了天氣觀測資料，便可以製作天氣圖，來追蹤天氣系統的走向，從而預測天氣的變化。利用地面氣壓數據，可以劃出高氣壓及低氣壓（包括熱帶低氣壓）的位置，並按溫度及雲量等數據來找出冷鋒或暖鋒的位置。由連串的天氣圖，可以追蹤高壓區、低壓區、冷鋒和暖鋒等天氣系統的移動方向和速度，從而估計這些天氣系統為地區所帶來的天氣變化。例如，當一道冷鋒到達時，溫度會明顯下降，而一個低壓區移近時，多會帶來降雨，甚至雷暴。在無線電廣泛流行之前，實時收集不同地方的觀測數據難以實行，故此天氣圖在19世紀初誕生時都是事後繪製的。

香港天文台現存最早的天氣圖 (來源：香港天文台)

現代天氣預測，主要是靠電腦模式，相關技術叫數值天氣預報。首先是收集天氣觀測的數據，然後利用電腦來分析現時的天氣狀況（技術上叫“初始條件”），再按照物理定律來計算未來天氣的演化。利用電腦模式的運算結果，便可以製作顯示未來天氣的預測圖。

利用電腦模式結果製作不同的預測圖 (來源：香港天文台)

天氣預報的不確定性

既然有電腦模式，為何天氣預測仍有誤差呢？ 這要從電腦模式的特點來解釋。大氣變化在時間和空間上是連續的，但是電腦模式並不能完全模擬連續的變化。主要原因是電腦模式只能把大氣分成很多網格，來模擬每一網格內的氣壓、溫度、濕度等變化。網格的大小越大，同一範圍的網格數目便越少，模擬大氣連續變化的能力便越低。反之，網格的大小越小，同一範圍的的網格數目便越多，模擬大氣的連續變化的能力便越高，但這對電腦運算能力的要求亦越高。

電腦模式採用三維網格 (來源：香港天文台)

雖然現今的氣象觀測技術已經很不錯，但始終收集得來的數據未能完全覆蓋整個三維大氣層的每一角落，特別是海洋上和高空，所以利用並非十足完備的觀測數據所製作的初始條件，並非能完完整整的代表初始的實況。由於初始條件多少有差異，隨後利用物理定律來計算的未來天氣情況亦不能避免出現誤差。

另外，大氣是一個混沌的系統。相信大家都聽過蝴蝶效應，混沌理論的創始人愛德華•羅倫茲曾這樣說：「一隻蝴蝶在巴西拍一下翅膀會不會在德克薩斯州引起龍捲風？」這實際表示，開始時氣流的些少變動（蝴蝶翅膀產生的氣流變動），隨時間會可能變得越來越大（龍捲風）。這聽起來有點誇張，但實際表示在混沌的系統中，開始時的細少誤差，會隨時間而增大。把這套用到電腦模式中，即是說模式中初始條件的誤差，會可能隨著預測時間增長而增大。當預測的誤差增大時，會使得預測的準確度減低。這正是電腦模式預測的限制，亦是天氣預測的一大挑戰。

蝴蝶效應示意圖。蝴蝶翅膀產生的氣流變動，可能演化成龍捲風。

二、三十年前，電腦預測的技術較現時低，當時收集到的天氣數據亦較現時少，電腦模式預測時效並不長，大概在兩、三天左右。近年收集到的天氣數據量達幾何級數的增長，由較大量數據分析出來的初始條件的誤差比以前小，而電腦模式的預測時效亦加長了不少。雖然如此，電腦模式的預測誤差依然存在並仍會隨時間而增大。

(左) 較準確的電腦預測接近實況的變化； (右) 較差的電腦預測逐漸偏離實況的變化

集合預報

若果電腦預測的誤差不大，預測算是準確，否則誤差變得頗大，預測便不可靠。那麼怎樣可以預知電腦預測是否可靠呢？現時一般的做法是應用“集合預報”。集合預報是指運行多個在初始條件上略有不同的模式以作預測，以此推算未來天氣中可能出現的情景，並計算出每一情景出現的機會。假若有多個情景的預報互相較吻合，他們的預測較可信。而假若個別情景的預報明顯偏離其他情景，這個別情景的可信度便較低。舉一個例子，利用集合預報的方法來預測熱帶氣旋的走向時，大部分的情景預測該熱帶氣旋會移向福建，但個別情景預測該熱帶氣旋會移向海南島。那麼預報該熱帶氣旋會移向福建的可信度較高，而預測該熱帶氣旋移向海南島的可信度較低。

集合預報中的不同預測情景

要表達預報的可信程度，我們一般會計算出預報的概率。概率高則預報可信度高。舉一例子，在2020年12月31日香港天文台的溫度顯著下降至最低的8.1°C，在5天前的概率預報圖顯示2020年12月31日的最低溫度較大機會在8°C左右，與實際情況吻合。當然亦要指出，集合預報並非萬能，依然存在不確定性。比如同樣在2020年12月26日的概率預報，顯示2021年1月4日的預測最低溫度較大機會在13°C左右，但這個第9天的預測並不太準，實際最低溫度是16.9°C，與預測相差約4°C。

2020年12月26日發出的最低溫度概率預報 (來源：香港天文台)

總結

隨著天氣觀測和電腦模式的發展，現時的預報準確度較以往高。但是大氣始終是一個混沌的系統，為天氣變化帶來不確定性，亦為預報員帶來不少挑戰。雖然集合預報讓我們進一步了解預報的概率，為預報員增添信心，但是預報的不確定性仍然存在。近年不少研究著手利用人工智能，特別是深度學習的方法，應用在天氣預報上。究竟人工智能可否解開混沌系統的魔咒呢？我們拭目以待。

參考

1. 溫克剛主編，2003，“中國氣象史”，氣象出版社

2. 中國天氣網，“我國古代的氣象觀測”
http://www.weather.com.cn/jiangsu/qxkp/rdzt/03/1826382.shtml

3. 李迪，1978，“中國古代關於氣象儀器的發明”，大氣科學，2(1): 85-88 (http://www.iapjournals.ac.cn/dqkx/cn/article/doi/10.3878/j .issn.1006-9895.1978.01.10). doi: 10.3878/j .issn.1006-9895.1978.01.10 (in Chinese)

4. 香港天文台，“製定天氣預報”，
https://www.weather.gov.hk/en/education/weather/forecasting/00134-formulation-of-weather-forecasts.html

5. 香港天文台，“蝴蝶效應、集合預報及概率預測”， https://www.weather.gov.hk/en/education/weather/forecasting/00136-butterfly-effect-model-ensemble-and-probabilistic-forecast.html

作者︰
香港天文台台長鄭楚明先生

2021年5月