天氣的詭譎多變,往往超乎人類的預期,在2010年10月21日登陸的梅姬颱風,因為外圍環流和東北季風共伴影響,帶來超大豪雨,除了造成臺9線蘇花公路112公里到116公里的路段土石崩塌沖毀外,更造成來臺旅行的中國觀光客和臺灣民眾總計26人的死亡,這也是蘇花公路歷年來最嚴重要的遊覽車及道路土石坍方造成的死亡事件。

為了避免這樣的悲劇再度發生,臺灣的公路總局便希望能夠更精準掌握每一個車站之間的氣候變化,便找上臺灣第一間民間氣象公司天氣風險管理開發公司(以下簡稱天氣風險公司),提供客製化、小範圍天氣分析及預測。

天氣風險公司總經理彭啟明表示,因為氣象局主要服務更多數、更大範圍的天氣預報需求,而提供這類客製化氣候分析預測的客戶,就會找上天氣風險公司提供協助。「根據客戶不同的需求,提供當天、在地、某時段的天氣預報,便成為天氣風險公司發展的利基。」他說。

開始提供在地化的小範圍氣候預測

越小範圍的氣象分析預測越難做,但相對的,對企業帶來的商業價值也越高。

根據推估,到了2020年,氣象預測發展技術可以精準預測到每5平方公里的氣候變化。現在距離氣象分析技術發展的願景還有幾年,但是天氣風險公司已經開始從這個角度出發,提供不同於氣象局偏重全面性的氣象分析及預測資訊。

彭啟明表示,天氣風險公司先前幫公路總局所做的氣象分析預測,對於氣候變化的掌握度,必須精準到全臺灣每一個公車站牌之間的氣象分析,平均每三到五公里就必須做一次的氣象預測,並且納入包括地形、地勢、雨量等各種資訊進行綜合判斷。

他說,公路總局就是希望可以預測與山爭地的臺灣公路,是否會在大雨過後,因為土石鬆軟造成土石流,甚至進而造成重大的人員傷亡。

但是,細部的天氣變化預測,「人」的經驗很重要,因為電腦預測無法百分之百準確,加上臺灣地形、地貌複雜多變,許多最終的判定,最後還是必須加上人為的經驗值修正。

舉例而言,當一場突如其來的大雨降落在蘇花公路北宜段時,某個氣象模型可能判斷,當累積雨量達50公釐就會在此地造成災害,但加入專業人士的判斷,雨量可能上修到100公釐才會造成災害;但是,在歷經一周的綿綿細雨後,即便當天只有20公釐的累積雨量,可能都足以造成當地的公路坍方。

「這種以往沒有人做過的細部氣候預測的精準度,當所有的地形、地勢、雨量大小等資訊都匯入氣象模型中,第一年準確率只有三成,但到了第二年之後,準確率已經可以提升為六成到八成。」

彭啟明說,透過一次次的數據模擬和專業人士的氣象模型校正及驗證,不僅是氣象分析工具模型提升帶來的改變,更重要的是,長期累積下來的分析經驗值,讓最終的氣象預測可以更為精準。

另外,要提高公路局封閉道路政策的準確度,也必須從數據和政策進行反覆驗證,在各種氣象資訊分析中,先發現某個地方可能會出現滯災,公路總局就可以事先封路,再從事後的結果判斷這次的封路政策是否正確,或者是從數據中,找出還有什麼可以加以調整的空間。

彭啟明表示,確認哪種模型在哪種情況下的分析資訊可以信任,事先封閉可能坍方的道路,降低民眾行駛蘇花公司可能面臨的風險。「因為有這樣的氣候預測經驗,過去兩年來,蘇花公路已經降低因為土石坍方造成民眾死亡率。」他說。

透過開放資料加值氣象資料

近十年來資訊科技的發展,讓氣象資料的取得變得比較容易而且成本也更低,但是,「開放資料」(Open Data)的標準則讓傳統的氣象資訊有更多的加值空間。

彭啟明甚至認為,「如果沒有開放資料的興起,就沒有天氣風險公司。」關鍵在於,氣象局將氣象資料以開放資料的格式對外提供時,天氣風險公司就可以讓氣象分析預測呈現和氣象局所提供不一樣的內容,包括客製化及小範圍的氣候分析預測,也奠基在開放資料的基礎上,才有進一步加值的可能性。

他進一步解釋,三、四十年前,許多國家的氣象資料都是機敏資料的一環,許多敵對陣營的國家,甚至無法取得第一手的氣象資訊,還得透過第三方國家,間接取得敵對國家的氣象資訊。像是早期臺灣若想要知道中國各個重要城市的氣象資訊,就得透過日本取得,並無法直接從中國政府取得相關的氣候資訊。

而氣象分析預報的專業作法,首先必須先彙整歐、美釋出的全球氣象觀測數據,找出一套全球氣象模式與天氣變化的基準;其次,才進行中小尺度的氣象分析,包括臺灣或亞洲國家的氣象都包含在內。

當各國的氣象資料遵循開放資料的標準格式,成為一個可以直接透過機器直接讀取、分析的交換資訊時,彭啟明說:「開放資料的標準,讓氣象資訊成為一種開放來源(Open Source)的資料格式,也加速各種氣象資料的交換與應用。」

但相較於國外而言,臺灣氣象局對外提供加值使用的氣象觀測資料,多是記錄在文字檔中的原始數據而非資料庫檔案,還是必須透過IT部門的協助,才能將這些數據轉換成到對應的資料表欄位,才能提供給其他企業介接和應用。不過,彭啟明認為,只要氣象資料可以開放給其他業者做加值服務,就可以有差異化的氣候分析資訊產生。

雲端服務和大資料分析,將提高未來氣候分析精準度

因為每一次的氣象預測都必須同時執行多種的分析模型與結果,再進行後續的分析與討論,因為每十二小時都要更新一次氣象資訊,他說:「在追求更新資料的情況下,前一版舊氣象資料就只能丟掉、不保留了。」

這些舊版氣象資料必須丟棄的原因,受限於既有的伺服器運算能力和儲存空間,但彭啟明認為,隨著雲端服務普及,當天氣風險公司需要更多運算資源時,就可以動態啟動亞馬遜雲端服務(AWS)以新增更多的運算分析能力。

隨著各種大資料分析工具與Hadoop分析平臺的成熟,也讓他開始思考,怎麼保留舊版的氣象資料,並透過和新版預測資料做驗證,藉此提高氣象預測的精準度。

此外,為了提高氣象預測資料的價值,天氣風險公司也開始推動將氣候分析預測納入企業持續營運管理(BCM)的防災環節之一。美國統計資訊顯示,每年光是天災造成的損失就高達一千億美元,其中只有25%的災難損失可以經由保險獲得理賠。

國外許多大型企業,例如可口可樂,因為將水資源定義為重要的原物料,就必須針對水資源進行氣候風險揭露。首先,先做天氣預測,知道哪裡會出事,就知道企業營運會不會中斷;其次,當天災發生後,企業透過先前的演練,知道該怎麼因應;最後就是,當天災發生時,企業的保險理賠額度是否足夠。

彭啟明表示,像臺灣高鐵只要因為天災停止行駛一天,營業損失就高達一億元,因此,只要有適當的氣候風險揭露,就有助於這類企業營運持續的管理與規畫。

天氣風險公司是臺灣第一家獲得民營氣象預報執照的公司,彭啟明表示,因為開放資料的發展,才能夠成立該公司;而未來,透過雲端服務平臺與大資料分析,將讓天氣預報可以越來越精準,相關的氣候資訊,更有可能成為企業營運持續管理的重要內容之一。

天氣風險管理開發公司總經理彭啟明表示,開放資料帶動氣象資料的加值,而透過雲端平臺和大資料分析,可以讓氣象預測分析資料更精準。


CEO小檔案- 彭啟明 天氣風險管理開發公司總經理

大學、碩士到博士都就讀於中央大學大氣科學系,並在該系從事博士後研究,在2003年成立臺灣第一家民間氣象公司「天氣風險管理開發公司」,在2004年《氣象法》修訂後,取得臺灣第一張個人及公司氣象預報證照。

公司小檔案

● 公司名稱:天氣風險管理開發公司
● 網址:www.tenki.tw
● 成立時間:2003年成立
● 員工人數:44人
● 資本額:3,062.5萬元
● 年營收:5,500萬元

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