氣象預報準不準？

每當到了颱風或是豪大雨被預測到即將出現時，新聞上總是會再掀起一陣風波，「氣象預報不準」、「天氣好放颱風假、大風大雨卻沒放假」、「請相關單位負責」。實際上，氣象預報的不準性是存在的，就如同每一種測量方法一般，必定會有誤差存在，然而，造成誤差的原因卻不同。一般物理測量上的測量誤差是由於測量工具的最小精度所造成，如同直尺的最小刻度是0.1 cm，而氣象學上的誤差，則大多是因為「混沌效應」(Chaos)。

氣象預報

混沌現象

混沌效應是什麼呢？

首先，我想先舉一個反例。再國高中時期，解二元一次聯立方程組，若兩條方程式所代表的線在平面上相交，就能解出唯一一組解；而將這個解題概念帶到實驗中，如果把所有的變因都固定（相當於固定兩線之方程式），不就代表著能夠得到唯一真解嗎？

真實解

混沌效應告訴我們，這是沒辦法的。在混沌系統中，縱使固定了所欲觀測的系統內所有條件，其中必然存在著隨機性；也就是說，我們藉由「現在的狀態」所預測的「未來的狀態」，很可能和預測的未來相差甚遠。就像雙桿擺一樣，一開始(t1)的雙桿擺擺動軌跡如左圖，看似規律的畫著半圓，但若把時間拉長(t2)，就會發現預測「規律畫著半圓」這個推論是不成立的。

混沌理論的隨機性造成推論不正確

這就是氣象預報為何常常被眾人抨擊的原因。

而且，隨著預測時間的拉長，氣象預報的不準確度會越來越高，這又要怎麼解釋呢？我們一樣用雙桿擺的例子來看，當我們處於t₁時刻，要去預測t₁₊Δt(Δt為極短的時間)，在t₁₊Δt的時候，雙桿擺仍繼續畫著半圓，與我們的預測相去不遠。但到了t₂時刻，就已經偏離我們的預測很遠了。

短時間的預測準確度較高

那我們要怎麼增進預測的準確度呢？

混沌系統對於初始條件很敏感，也就是說，在氣象預報中，如果在跑預報模式的時候，輸入的初始值（當下狀態的參數），相差了0.1℃，那模式預報出的結果也會大相逕庭。這個概念和大家耳熟能詳的「蝴蝶效應」很類似。「當一隻小蝴蝶在巴西拍動翅膀，可能會造成三個月後在東京的暴風雨。」當蝴蝶在拍動翅膀時，微小地擾動了周遭的風場，這一點微小的變化，代表了初始條件的改變，也因此讓預報結果和沒有蝴蝶存在時相差甚遠。