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標題 [新聞] 丹娜絲路徑迂迴曲折 傳統與AI孰優孰劣？
時間 Tue Jul 8 12:09:37 2025
標題 [新聞] 丹娜絲路徑迂迴曲折 傳統與AI孰優孰劣？
時間 Tue Jul 8 12:09:37 2025
(一)新聞標題
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丹娜絲路徑迂迴曲折 傳統與AI孰優孰劣？
(二)新聞內容
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熱帶氣旋丹娜絲採取罕見路徑，其胚胎在菲律賓以東海域形成後緩慢向西移動，風暴其後
於南海東北部發展，並加速轉向東北移動，最終直接登陸台灣西部。迂迴曲折的路徑背後
，是甚麼天氣系統「作怪」？就此複雜個案，不同電腦模式又有何表現？
於南海東北部發展，並加速轉向東北移動，最終直接登陸台灣西部。迂迴曲折的路徑背後
，是甚麼天氣系統「作怪」？就此複雜個案，不同電腦模式又有何表現？
丹娜絲路徑較難預測，主因是近期熱帶對流層上部槽活躍，並不斷有高空冷渦分離發展。
這些高空冷渦的位置稍有出入，已足以影響風暴對流發展。由於風暴胚胎階段中心不穩，
對流發展的細微差異，足以影響系統整合，並對後續路徑造成「骨牌效應」。
這些高空冷渦的位置稍有出入，已足以影響風暴對流發展。由於風暴胚胎階段中心不穩，
對流發展的細微差異，足以影響系統整合，並對後續路徑造成「骨牌效應」。
另一方面，近期副熱帶高壓脊主體偏北，與丹娜絲之間不時有高空冷渦相隔，導致未能取
得引領風暴的主導權。隨著副高主體進一步往東北調整，更接近丹娜絲，位於風暴東南側
的赤道反氣旋便取得優勢，並引導丹娜絲往東北移動。
得引領風暴的主導權。隨著副高主體進一步往東北調整，更接近丹娜絲，位於風暴東南側
的赤道反氣旋便取得優勢，並引導丹娜絲往東北移動。
在本次個案中，無論是傳統還是人工智能電腦模式，在丹娜絲成旋前均未能提供穩定、準
確的預報。以近年聲名大噪的中國盤古人工智能模式為例，雖然一度預測丹娜絲沿台灣西
部北上，但亦「彈出彈入」，不時顯示風暴登陸廣東沿岸。
確的預報。以近年聲名大噪的中國盤古人工智能模式為例，雖然一度預測丹娜絲沿台灣西
部北上，但亦「彈出彈入」，不時顯示風暴登陸廣東沿岸。
而觀乎丹娜絲成旋前四、五日的預報，則可發現不少人工智能模式預測風暴胚胎移動速度
較快，因此在副高主體東退前，風暴已經「直衝」廣東沿岸。相比之下，主流傳統模式預
測風暴胚胎整合位置偏東，導致風暴未進入南海已轉向東北移動。最終丹娜絲初期移動速
度不如人工智能模式預測快，但整合位置亦不如傳統模式預期東。
較快，因此在副高主體東退前，風暴已經「直衝」廣東沿岸。相比之下，主流傳統模式預
測風暴胚胎整合位置偏東，導致風暴未進入南海已轉向東北移動。最終丹娜絲初期移動速
度不如人工智能模式預測快，但整合位置亦不如傳統模式預期東。
https://i.meee.com.tw/jZiPC4z.jpg
![[圖]](https://i.meee.com.tw/jZiPC4z.jpg)
電腦模式準確程度，可透過事後統計的數據驗證。但正如評估學生能力一樣，設卷設計，
是否「一試定生死」，甚至何時開始「計分」等因素，均會影響學生成績。若抽取單一預
報便斷言某一電腦模式較準確，這份「成績表」其實未必全面反映學生能力。
是否「一試定生死」，甚至何時開始「計分」等因素，均會影響學生成績。若抽取單一預
報便斷言某一電腦模式較準確，這份「成績表」其實未必全面反映學生能力。
至於涉及高空冷渦的大氣形勢，電腦模式「炒車」其實有不少先例。事實上，以前電腦模
式甚至會「鬼遮眼」無視高空冷渦，導致預測與實況差天共地。現今電腦模式較以往成熟
，對高空冷渦有所拿捏，但亦不是「百發百中」。若在風暴初生階段遇上這種大氣形勢，
分析電腦模式時應更為謹慎，不應將預報結果「照單全收」。
式甚至會「鬼遮眼」無視高空冷渦，導致預測與實況差天共地。現今電腦模式較以往成熟
，對高空冷渦有所拿捏，但亦不是「百發百中」。若在風暴初生階段遇上這種大氣形勢，
分析電腦模式時應更為謹慎，不應將預報結果「照單全收」。
(三)新聞連結
＊連結若過長請另縮網址
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https://pse.is/7urmv4
丹娜絲路徑迂迴曲折 傳統與人工智能預報孰優孰劣？ | 氣象資訊 | MET WARN 天氣預警 熱帶氣旋丹娜絲採取罕見路徑，其胚胎在菲律賓以東海域形成後緩慢向西移動，風暴其後於南海東北部發展，並加速轉向東北移動，最終直接登陸台灣西部。迂迴曲折的路徑背後，是甚麼天氣系統「作怪」？就此複雜個案，不同電腦模式又有何表現？ ...
(四)其他心得或備註
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看的出來此次模式掌握程度其實都沒有很好 幾乎每報都有不同劇本
等到木恩、冷渦等複雜因素都影響甚微後才有較高準確度的預測
要再繼續觀察傳統物理模型與人工智慧模型的成長及差異了
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 220.133.216.116 (臺灣)
※ 作者: kadar 2025-07-08 12:09:37
※ 文章代碼(AID): #1eR9e5RJ (TY_Research)
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/TY_Research/M.1751947781.A.6D3.html
推 : AI 對於颱風強度的預測....1F 07/08 12:21
→ : 應該可以觀察AI每年進步的幅度2F 07/08 12:24
推 : EC-AIFS 低估了 丹娜斯的強度了
絲3F 07/08 12:24
絲3F 07/08 12:24
推 : 傳統模式也沒抓到丹娜絲的強度5F 07/08 12:28
![[圖]](https://i.imgur.com/f4TIVxYh.jpeg)
推 : 要看可能強度請用颶風模式（HWRF HMON HAFS)7F 07/08 12:48
推 : AIFS團隊有說他們針對FV3的特色去強化學習，但可能AI真的不擅長預測強度
今年主要是觀察微軟提升解析度(降尺度)的方法有沒有效8F 07/08 13:04
今年主要是觀察微軟提升解析度(降尺度)的方法有沒有效8F 07/08 13:04
推 : 如果對生成的位置和初期強度掌握很弱的話，也等於對一個系統產生後，它附近的新系統掌握力弱，自然無法對二個或三個系統對高壓相對位置的互相影響，做出好12F 07/08 13:11
推 : 總之就算有了AI，碰到這種路徑的颱風，還是沒辦法在三天前確定會登陸，沒留給民眾足夠的防颱準備時間還是比較可惜的15F 07/08 13:13
→ : 的判斷
不過我相信這部分Ai隨著之後發展，很快能補上這塊Ai才發展沒多久，這二年就有蠻多精奇的成績，後面的進步應該可以期待18F 07/08 13:13
不過我相信這部分Ai隨著之後發展，很快能補上這塊Ai才發展沒多久，這二年就有蠻多精奇的成績，後面的進步應該可以期待18F 07/08 13:13
推 : 冷低、多中心渦度、副高強度、高空槽線、季風環流以上這幾點，都會讓預測變得相當難掌控
下週起又有季風環流 又是很難預測的場合
簡言之 大氣的預測是一個3D立體的流體，加上地形、海洋、日照及初始條件的變動，要掌變的變數很多
有點蝴蝶效應裡的那句老話 一點點的變化累積起來
結果就大為不同22F 07/08 13:16
下週起又有季風環流 又是很難預測的場合
簡言之 大氣的預測是一個3D立體的流體，加上地形、海洋、日照及初始條件的變動，要掌變的變數很多
有點蝴蝶效應裡的那句老話 一點點的變化累積起來
結果就大為不同22F 07/08 13:16
推 : 未來將是AI的天下29F 07/08 13:33
推 : AI還需要多得到更多的數據訓練才會更準
但凡事總有意外 特別是短延時氣象變動 是AI很難提前可以預報出來的30F 07/08 13:45
但凡事總有意外 特別是短延時氣象變動 是AI很難提前可以預報出來的30F 07/08 13:45
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