暴雨是影響範圍小而強度變化大的天氣系統。數值預報由於受到解像度及觀測數據局限,無法準確預報定點雨量,只能提供大範圍的降雨情況,表現亦不穩定。因此氣象機構(包括天文台)只能從臨近預報的角度入手,分析雷達圖上的迴波,試圖進行短時預報。
天文台在 1999年推出小渦旋(SWIRLS,Short-range Warning of Intense Rainstorms in Localized Systems)預報系統,多年來以不同算法分辨迴波並預測動向。近年更嘗試進行集合預報及以機器學習的方法處理迴波,但未有研究報告。
文章附上天文台2017年於學術期刊發表的文獻,有興趣的朋友可細閱。這裡只給導讀:
1. 發出雨量預警是 yes/no 的問題,雨量是否達標也是 yes/no 的問題,因此就得出四個組合:命中(hit)、虛報(false alarm)、漏報(miss)及正確不預警(correct negative)。統計學上有相當多的指標去判斷表現,其中最常用的是 偵測率/命中率(POD),虛報率(FAR)及臨界成功指數(CSI)。以上的定義及公式可見附圖1。
2. 要提升命中率,增加預報次數就可以,但同時亦會增加虛報率。
3. 命中率與虛報率隨預報長度下降/上升。兩者的交點就是打和點,即有效預報的最長時間。
4. 附圖2 是天文台不同算法預測不同雨量的表現。0.5毫米是有雨/無雨,5毫米是一般降雨,30毫米是暴雨(黃雨)。而TREC 、MOVA及ROVER則是由舊至新的算法。預測有雨/無雨的表現最好,1小時預報命中率有七成;預測暴雨,1小時預報命中率只有四成。
5. 留意虛報率。預測有雨/無雨,1小時預報虛報率有三成;預測暴雨,1小時預報虛報率達六成。留意再高的雨量(例如50/70毫米)沒有顯示,相信也不敢顯示。
6. 由於暴雨1小時預報命中率小於虛報率,有效時間少於1小時。天文台也曾公開表示過,只是公眾甚難相信/接受。
天文台在暴雨預報做了很多研究,也發表了不少文獻,這是無可否認的。因此2018年獲世界氣象組織指定為臨近預報區域專業氣象中心,為亞洲區內的氣象機構提供臨近預報方面的支援及培訓,對降雨與否及一般雨勢預報的確有貢獻。
不過暴雨預報仍然是全球的難題,人類仍然無法參透大自然的奧秘。
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