氣象大數據力助天文台精確預報天氣

微氣候監測分析到市區氣溫會受地形、建築物座向及維多利亞港內風向風速影響。(圖片來源: 香港天文台)

自主科技

除夕元旦突然寒潮來襲，氣溫驟降，天文台早於個多星期已通知傳媒，廣泛報導讓市民及早預備。強烈寒潮發生頻率雖然低，但一旦發生便有機會對生命健康構成嚴重威脅。換作古時只有觀象授時，即使透過觀星天象確定二十四節氣，亦未必能預測未來一週天氣變化。香港的天文台早已透過衛星雷達，擷取海量大數據，聯繫天氣及其影響，協助天氣預報員評估寒潮、熱帶氣旋等，加上人工智能系統的分析，解決訊息超載的問題，觸類旁通，為本港天氣作出精準的預報。

現時香港天文台每天要處理的數據量高達20 TB，氣象數據並非人力能夠處理。(圖片來源: 香港天文台)

天氣的數據不勝枚舉，香港天文台科學主任(預報系統)何俊傑在近日創新科技嘉年華(InnoCarnival 2020​)當中分享天文台的大數據應用。他指出現時香港天文台每天要處理的數據量高達20 TB，單是天文台以數值預報模式預測幾日內的天氣變化，或臨近預報模式預測幾小時內天氣預報的數據已佔15 TB，可見氣象數據並非人力能夠處理。何俊傑表示，天文台的大數據由衛星及雷達所提供，透過電腦將觀察資料以各種物理公式運算得出，以自家研發的專家系統支援預報中心同事進行天氣分析及監察。此專家系統「智能氣象監察助理」(Intelligent Meteorological Monitoring Assistant)簡稱IMMA，蒐集巨量的天氣數據後，經過推理引擎及訊息產生器整理綜合自動處理，透過原先設定的規則，提示預報員於當時預報或警告可能出現的天氣情況，效果立竿見影。

智能氣象監察助理(IMMA)協助天文台預報人員，有效地將實時數據進行人工智能分析。(圖片來源: 香港天文台)

科學主任表示，過往要預報天氣情況，往往倚賴不同政府部門、公用事業以及保險公司的報告，以及傳媒報導的水浸、樹塌報告，從而綜合天氣概況。他指出，每遇到嚴重的颱風過後，便會發放問卷到以上部門獲知相關損失理賠，從而基於影響作出評估惡劣天氣的嚴重程度。IMMA則透過實時資料，例如根據消防局等政府應急部門處理樹塌需要斬樹等事故報告，再加上電台對於交通大擠塞的報導的媒體交通資料、天氣及交通照片，透過抽取關鍵字詞及座標化以人工智能處理語言分析，例如塞車由某地點為「龍尾」等字眼，從而將地點轉化成座標，將之加入在GIS系統當中。IMMA處理量龐大，每分鐘處理超過650,000個數據點；以每分鐘運算一次來計算，每次需時約8秒的時間。科學主任表示大數據更會由各種系統綜合而成，他以2017年颱風天鴿的天氣情況為例，按當時水浸情況的相片疊加雨量數據，顯示水浸並非由降雨造成，而是風暴潮將海水推到岸邊令水位上升，從而得知水浸的真正原因。

物聯網及社會媒體發揮集腋成裘力量

此外，本地天文台亦早已應用物聯網(IoT)監察城市微氣候(Urban Microclimates)，從城市熱島廓線簡圖(Sketch of an Urban Heat-Island Profile)得知市中心及及城市住宅的傍晚溫度，比郊野或郊區住宅較高。透過來自各區由Arduino控制器建立的自動天氣監測站，以不同節點從遠距低功耗的LoRa通訊協定將產品與物聯網(IoT)連線，擷取當中所得數據經過處理後，發佈到雲端平台或研究智慧城市綜合天氣監測。例如微氣候監測結果分析後顯示，市區氣溫會受地形、建築物座向及維多利亞港內風向風速影響。科學主任預期此計劃日後可以將市區細分至街道，監察更精密的仔細變化。

透過來自各區由Arduino控制器建立的自動天氣監測站 (圖片來源: 香港天文台)

天氣預測並非純單靠官方系統所擷取，面對社會媒體(Social Media)及數據傳輸的發達，由市民提供的資料令天氣數據可更立體呈現。自2011年起已展開「社區天氣觀測計劃」開放予市民提供各種相片或影片，將18區的天氣情況反映給天文台作為統計研究及教育用途，例如颱風山竹肆虐本港，天文台將蒐集超過二千幀的照片及影片，製作成「山竹風暴破壞互動地圖」，並在地理資訊系統網頁顯示，2019年所收到的天氣報告或觀測數目已超過65,000。

面對氣象大數據幾何級的增長，科學主任何俊傑表示仍然面對各種嚴峻挑戰。由於衛星及雷達提供的大數據每分每秒增長，亟需完善的數據傳輸。過往使用專用電訊網絡處理有流量限制，現時測試數據在雲端完成分析運算後才進行傳輸，冀數據量變小後傳輸能確保傳輸速度。此外，過往天文台沿用的電腦預測天氣圖較為學術化，現時亦積極減少晦澀難明的地理符號，設計直觀的動畫顯示，方便市民瀏覽及了解箇中意思。除此以外，他亦指出由市民提供的資料的品質，亦需要經過嚴密篩選，過往曾經需要經過比對後發現公眾有提供假數據，故此仍要分辨資料的真確性。