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丹娜丝路径迂回曲折 传统与AI孰优孰劣？
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热带气旋丹娜丝采取罕见路径，其胚胎在菲律宾以东海域形成后缓慢向西移动，风暴其后
于南海东北部发展，并加速转向东北移动，最终直接登陆台湾西部。迂回曲折的路径背后
，是什么天气系统“作怪”？就此复杂个案，不同电脑模式又有何表现？
丹娜丝路径较难预测，主因是近期热带对流层上部槽活跃，并不断有高空冷涡分离发展。
这些高空冷涡的位置稍有出入，已足以影响风暴对流发展。由于风暴胚胎阶段中心不稳，
对流发展的细微差异，足以影响系统整合，并对后续路径造成“骨牌效应”。
另一方面，近期副热带高压脊主体偏北，与丹娜丝之间不时有高空冷涡相隔，导致未能取
得引领风暴的主导权。随着副高主体进一步往东北调整，更接近丹娜丝，位于风暴东南侧
的赤道反气旋便取得优势，并引导丹娜丝往东北移动。
在本次个案中，无论是传统还是人工智能电脑模式，在丹娜丝成旋前均未能提供稳定、准
确的预报。以近年声名大噪的中国盘古人工智能模式为例，虽然一度预测丹娜丝沿台湾西
部北上，但亦“弹出弹入”，不时显示风暴登陆广东沿岸。
而观乎丹娜丝成旋前四、五日的预报，则可发现不少人工智能模式预测风暴胚胎移动速度
较快，因此在副高主体东退前，风暴已经“直冲”广东沿岸。相比之下，主流传统模式预
测风暴胚胎整合位置偏东，导致风暴未进入南海已转向东北移动。最终丹娜丝初期移动速
度不如人工智能模式预测快，但整合位置亦不如传统模式预期东。
https://i.meee.com.tw/jZiPC4z.jpg
电脑模式准确程度，可透过事后统计的数据验证。但正如评估学生能力一样，设卷设计，
是否“一试定生死”，甚至何时开始“计分”等因素，均会影响学生成绩。若抽取单一预
报便断言某一电脑模式较准确，这份“成绩表”其实未必全面反映学生能力。
至于涉及高空冷涡的大气形势，电脑模式“炒车”其实有不少先例。事实上，以前电脑模
式甚至会“鬼遮眼”无视高空冷涡，导致预测与实况差天共地。现今电脑模式较以往成熟
，对高空冷涡有所拿捏，但亦不是“百发百中”。若在风暴初生阶段遇上这种大气形势，
分析电脑模式时应更为谨慎，不应将预报结果“照单全收”。
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看的出来此次模式掌握程度其实都没有很好 几乎每报都有不同剧本
等到木恩、冷涡等复杂因素都影响甚微后才有较高准确度的预测
要再继续观察传统物理模型与人工智能模型的成长及差异了

要看可能强度请用飓风模式（HWRF HMON HAFS)