楼主:
exelop (蔡比巴)
2017-12-10 00:14:07: 但是个人仍然是偏向是大气扩散不佳
: 所以导致空气污染问题
: 如果今天国内空气污染问题真的这么严重的话
: 那在大气扩散良好的时候
: 应该也会有空气污染的问题
: 但事实并不是如此
: 因为春夏秋可能因为空气对流旺盛
: 使得整体大气扩散条件较佳
上面说的没错，就南部而言空气品质转换的关键是大气扩散条件
即垂直大气的稳定度─逆温层
就南部而言，对照斜温图的状况就可以发现，
进入冬半季，地面到1000hPa时常出现辐射逆温
就像个锅盖罩住南部的天空，无法对流向上
加上东面为中央山脉，地形阻碍东北风的流动，水平的风又微弱
污染物就在地面-1000hPa，一直上上下下，旧的出不去，新的一直生成
自然就会越来越严重，至于北部，其实多数时候，斜温图的状况地面到850hPa
是适合自由对流的，就没有污染物积累的问题
北部空气不好，会伴随金马澎也都差，就是俗称的祖国的善液....
至于中部，中部放球的地方是澎湖，夏天拿来预判雷雨的参考价值还蛮高的
冬天就...，中部的问题应该跟中火脱离不了关系~~~不过也许要有一些观测数据
才能说服的了决策者
: 换句话说
: 今天的空气污染排放标准只能做参考而已
: 不能像废水排放标准是一个定值
: 因为即便你今天的空气污染排放符合相关的管制标准
: 依样会被环保署和环保团体钉得满头包 (台电几个重要燃煤电厂就是一个例子)
: 可能会因为最近这几天大气扩散条件不佳
: 导致空污严重程度上升 (污染物累积)
: 扯远了
: 因此假设今天我们可以准确预测国内大气扩散程度
: 理论上就可以提早向国人说明隔天空气污染程度是否严重
: 哪些工厂该降载
: 学校单位是否该取消室外活动的课程...等
: 透过准确地提出大气扩散条件
: 作为相关指标
: 国内应该做的到才对
: (台风路径都可以预测了，每天预测隔天大气扩散条件应该不是太困难才对)
环保署的网站已经有针对空气品质的预报了，应该是足够了
真的要预测扩散条件，理论上应该可以有70-90%的准确度
能见度的预报，跟大气稳定度有极大的关连性
而这些东西各机场在编TAF时都有相关的预测，
只是民众愿意付出多大的机会成本？
台风会造成生命财产损失，可是当台风不如预期程度或超过民众预期的时候
气象局是如何被责难的？当这些预测有误差时，
被降载的工厂、愤怒的民代及一般大众会用什么心态看预报这件事？
多做会多错，那干脆不做就不错
: 不过小弟内心一直有一个疑问
: 为什至今全球无法准确预测1年后或者更久10年以后
: 这中间的技术门槛还差了什么?
: 看板上的文章一直有模式模拟结果的文来让大家讨论
: 但是似乎没办法拉得很长
: 就算拉的长
: 可能也是之后几个月的模拟值
: 但是因为差太远了
: 所以大家通常不会公布
: 只会在推文中说根据模式模拟
: 往后一个月可能都会是雨天...之类的
: 难道无法把农民历那种节气更加准确化吗?
: 如果可以达到那种程度的话
: 今天我们在空污问题上就可以明确订出许多标准了
: EX:因几月几号扩散条件良好，风速为X m/s，降雨机率为80%，
: 故该日各固定污染源可依照核可空污排放进行排放
: 反之，如果空气扩散条件很差，则可加严空气污染排放标准
: 想问问至今还缺乏什么东西
: 导致现今天气预报准确度无法百分之百
: 且时间不够长?
1.观测点分布的问题
模式的网格点目前最细我的印象是5KM*5KM，如果在这个网格点上，
有测站的实际资料，就可以直接代入到控制方程式中计算，但是海洋、高山
没有测站该怎么办？就以蛙跳法的方式去计算数值，再去计算
预报就是用现有资料去推估未来发展，部分资料还是用估算的再去作计算
误差就产生了
2.尺度变化问题
模式通常运算的是中尺度以上的天气变化，常被人们运用的模式
都是在计算纵观尺度的系统变化，让预测员参考，可是很多天气
变化是因为中小尺度的调整而产生的，比方说海陆风效应
比方说午后热对流，这些都不是单靠电脑能够运算出来的
3.积云参数化的影响
正如同第一点所提到的，模式是用观测资料代入方程式中去运算
可是积云的消长，根本无法量化，因此学者将积云的变化
以参数的方式给带过了
4.误差值的积累
前三项主要是说明为什么数值预报会有误差的情况，
至于原PO问，为什么顶多参考3天，无法做到长时间的预报呢??
举例可能会比较好懂，假如有个预报模式，准确度有90%
那么代入12/9的观测资料：
12/10的预报准确度会是90%
12/11的预报准确度就是81%
12/12的预报准确度只剩72.9%
12/13的预报准确度仅存65.61%
再算下去，就剩5X%了，这也就是为什么不做太长天期的预报原因
产出的成品准确度一直发散，只能当作变化方向的参考，
数值预报对于气象预报最大的价值，在于经过电脑运算，产品是客观的
不需要预报员用自己的经验去修正
如果一个资料，需要预报员用自己的经验做大幅修正，反而丧失数值预报的客观性