文：任苙萍Anita Ren
每到颱風季，大家的注意力都被颱風路徑圖和「可能登陸時間」吸引。不管你是想知道會不會放颱風假，還是擔心家裡的農作物、工程進度、出海作業，準確的颱風預測都是非常重要的。
傳統氣象模式雖然已經相當成熟，但它們仰賴超級電腦進行複雜的物理計算，需要大量時間與資源。這幾年，AI 模型快速竄起，讓預測速度、更新頻率都有了突破。
那麼，現在全球有哪些主要的 AI 颱風預測模型？誰最準？又為什麼有時候還是會「預測失準」？
為什麼 AI 颱風預測很重要？
每年颱風一來，新聞、氣象局、社群媒體全都在討論它的路徑和強度。對一般人來說，知道颱風何時來、會多大影響，關乎放假與否；但對漁民、農業、航運、航空甚至保險業來說，準確的颱風預測更是攸關生計與安全。
傳統氣象模型雖然已經很強，但近年 AI 模型的加入，讓颱風預測進入了一個全新的時代。以下簡單列表，帶你認識幾個目前全球重要的颱風 AI 預測系統，以及它們各自的優缺點。
表：主要 AI 颱風預測模型比較
| 模型 | 優點 | 缺點 |
| ECMWF（歐洲中期天氣預報中心）AI 模型 | 結合長期觀測數據與深度學習，長期預測能力領先全球 | 計算資源龐大，更新頻率較低（通常 6 小時一次） |
| NOAA GFS + AI 修正 | 更新頻率快（每 6 小時甚至更短），適合短期預報與臨時變動追蹤 | 在長期預測上準確度略遜於 ECMWF |
| Google DeepMind GraphCast | 能在短時間內生成 10 天預測，速度比傳統超級電腦快數千倍 | 需要高品質資料訓練，對突發性的氣象條件（如爆發性增強）較敏感 |
| NVIDIA FourCastNet | 採用 AI 驅動的天氣模擬，可在幾秒內完成全球預測，能快速進行「大量模擬」以分析不同路徑可能性 | 目前在颱風強度預測的細節上，還需要與傳統物理模型搭配 |
| IBM GRAF（Global High-Resolution Atmospheric Forecasting） | 結合 IBM 超算與 AI，即時更新預報，特別對熱帶地區預測更精準 | 在極端天氣（如路徑急轉）上的判斷仍有挑戰 |
NVIDIA FourCastNet 的亮點與不足
NVIDIA 的 FourCastNet 是近年 AI 氣象界的一顆新星，它的特色在於「快到不可思議」。傳統模式可能需要幾小時甚至半天才算完一次全球天氣模擬，但 FourCastNet 幾秒鐘就能跑完，而且還能同時模擬上千種不同的天氣發展情境，幫助預報員快速評估颱風的不同路徑可能性。
這樣的優勢，十分適合做「大量可能路徑模擬」，幫助找到最有可能發生的情況，且它能與其他 AI 模型或傳統模式混合使用，提升整體準確率。
在颱風強度細節（如中心氣壓、最大風速）預測上，仍需要傳統物理模式的輔助。
對資料品質依賴度高，如果輸入資料不足或有誤差，結果可能偏差。
誰最準？其實要看你問的是什麼？
不同 AI 模型各有擅長的領域，沒有單一模型能「全方位碾壓」。
看短期路徑（1–3 天）：NOAA GFS + AI 修正，更新頻率快，對臨時轉向更敏感。
看長期趨勢（4–10 天）：ECMWF 與 Google GraphCast 的表現較佳。
看多種可能情境：NVIDIA FourCastNet 幾乎是第一選擇。
這就像比賽時，你不能只靠一名選手，而是要派出一支擅長不同位置的隊伍，協作才能最穩。
為什麼 AI 預測還是會失準？
即便 AI 模型很強，颱風預測還是可能出錯，原因包括：
💠大氣本身的混沌特性
大氣是一個高度複雜的系統，小小的變化就可能導致截然不同的結果。
💠觀測資料不足
海洋上的氣象觀測站少，颱風生成區域的資料缺口很大。
💠模型訓練資料有限
AI 要靠大量過去的颱風案例學習，但颱風形態千變萬化，有些極端案例根本沒出現過。
💠熱帶氣旋快速變化
像「爆發性增強」這種現象，有時在短短 6 小時內颱風強度就翻倍，AI 也很難提前抓到。
💠海洋與大氣交互作用的複雜性
海溫變化、洋流影響，對颱風的發展影響極大，但模型要同時精準捕捉這些因素並不容易。
未來發展方向
未來颱風 AI 預測可能會走向「混合模式」，也就是 AI + 傳統物理模式 一起用：
- AI 提供快速、多情境的初步預測。
- 傳統模式 進行細節修正與科學驗證。
同時，衛星與海洋浮標的資料收集會越來越密集，AI 的訓練資料庫也會更完整，讓它更能應對突發性的颱風變化。
AI 是天氣預測的「智慧渦輪」
AI 颱風預測的崛起，就像氣象員多了一套「超高速演算助理」。它能幫我們更快掌握颱風的可能動向，但最終的判斷，仍需要結合氣象專家的經驗與科學分析。
颱風預測永遠不可能 100% 準確，但 AI 讓我們離「提早準備、減少損失」更近一步。下次颱風季來臨時，也許你看到的不只是那條「官方預測路徑」，而是一整個由 AI 與人類共同繪製的颱風未來藍圖。