→ newsnew : 結論：氣象局不準 XD 01/12 23:13
推 hyscout : 但美國的降雨機率真的是該地有70%的地區會下雨.... 01/12 23:38
推 chart : 說真的..一堆人都是認為CWB報70%降雨..當天的24hr內 01/13 00:06
→ chart : 是有七成時間會降雨..尤其這觀念越是老人越有 01/13 00:07
→ chart : 然後如果那天剛好是那30%沒有降雨的機率..就會說氣 01/13 00:08
→ chart : 象局不準 01/13 00:08
→ pcfox : 所有的事情都想成5050就很簡單了（嫌多下藍 01/13 02:59
推 jasonccr : 美國也會用台灣的這種喔 區域面積的那種是部分地區 01/13 06:32
→ jasonccr : 還是機構而已 01/13 06:32
→ jasonccr : 美國NWS的說明就是機率的概念 01/13 06:34
推 evanzxcv : 如果每一個點的降雨事件是完全獨立的話，那麼降雨機 01/13 07:20
→ evanzxcv : 率70%的確等同於70%的區域面積會下雨。但實際上降雨 01/13 07:20
→ evanzxcv : 事件依照降雨機制尺度的不同，都會有一定的地域連貫 01/13 07:20
→ evanzxcv : 性 01/13 07:20
→ evanzxcv : 同樣的道理，如果每個時間點的降雨事件是各自獨立的 01/13 07:21
→ evanzxcv : ，那麼70%降雨機率也等同於70%的時間在下雨。但實際 01/13 07:21
→ evanzxcv : 上不是 01/13 07:21
→ evanzxcv : 第一行應寫成「地點」較精確 01/13 07:22
推 speedman : 歐美雲來下雨 雲走雨停 台灣因為地形太難 01/13 12:08
推 ashia5287 : 降雨機率每個地方本來就不一樣了，以我自己在看資料 01/13 15:49
→ ashia5287 : 來判斷來說，模式報的降雨時間、範圍、雨量規模、前 01/13 15:49
→ ashia5287 : 後幾報的變動程度、系集跟不同模式間的一致性、降雨 01/13 15:49
→ ashia5287 : 機制的分析跟對模式的特性以及歷史個案對照都會列入 01/13 15:49
→ ashia5287 : 考慮，這些因素本來就很難說明清楚，現在網路上資源 01/13 15:50
→ ashia5287 : 那麼多，大家何不自己從一個天氣分析員的角度去思考 01/13 15:50
→ ashia5287 : ：當你在模式預報上看到怎樣的訊號的時候，你會判斷 01/13 15:50
→ ashia5287 : 未來某時某地的下雨機會是高的。 01/13 15:50
推 Venonat : 反正不是0%或100%都是有可能下雨或不下雨的呀... 01/13 18:59
推 Eeli2008 : 30%就會報短暫雨 01/13 19:28
推 Bustycat : 也很多人以為100%就是24小時都在下雨吧 01/13 19:50
→ vincenter : 要大家從一個天氣分析員的角度去思考也太難 XD 01/13 20:05
→ vincenter : 一般人只會上來問我下星期要去玩會不會下雨呀 XD 01/13 20:06
推 nolimits : 0% 可是有下雨還是有過啊，我就會想為什麼預報員不 01/13 20:35
→ nolimits : 抓個10% 01/13 20:35
→ nolimits : 相反，預報100%下雨結果沒下雨的情況應該沒發生過 01/13 20:36
→ nolimits : 所以預測會下雨是不是比預測不會下雨容易很多 01/13 20:37
推 aa1477888 : 直接改成降雨機率：低、中、高 就好啦 XD 01/14 00:33
→ aa1477888 : 趴數就放內部校驗用就好了 01/14 00:34
推 WuCH1022 : 氣象局的校驗 以人工測站(點)當日有無1mm的降雨量 01/14 10:25
→ WuCH1022 : 作為有無下雨的判定 01/14 10:25
→ WuCH1022 : 從統計角度而言假如發布70% 表示100次發布70% 01/14 10:26
→ WuCH1022 : 應該要有接近70次有降雨紀錄 01/14 10:27
→ WuCH1022 : 降雨機率和 雨多大 下多久 沒有關係 01/14 10:29
推 Oolong5566 : 不同地方預測的敘述好像不太一樣 01/14 10:48
推 saimeitetsu : 多數長輩認為降雨機率越大=雨會下越大+一天中下雨 01/14 12:38
→ saimeitetsu : 的時間 01/14 12:38
推 wappie3524 : 但是不管如何，台灣人還是會說「CWB不準啦！」 01/14 16:41
推 typhoon79412: 說氣象局不準確的，要不要去氣象局上班，我看他能預 01/15 00:13
→ typhoon79412: 報多準確 01/15 00:14
推 pocky0511 : 結果機率學就被死當 01/15 00:45
推 dragon6 : 拿抽卡的機率來比喻會不會更快被理解... 01/15 01:29
推 canandmap : 就算拿抽卡也不一定很快就理解吧 01/15 12:37
→ z80680613 : 抽卡的話台灣直接全島沙漠化(O 01/15 15:22
推 curran : 有觀察過降雨機率跟實際的降雨，我覺得第二種說法 01/15 15:51
→ curran : 蠻真實的 01/15 15:51
→ hinajian : 不要取幾個笨蛋代表台灣人啦 你各位也都台灣人啊 01/16 00:06
→ hinajian : 講不準的人你可以嘲笑他們啊 01/16 00:06
推 jasonccr : 可惜為數不少的某些人只會想知道二分法來的資訊…包 01/16 07:51
→ jasonccr : 含颱風的70%路徑潛勢的部分亦如此 01/16 07:51
推 jasonccr : 降雨機率是會引用系集預報的概念，例如使用高解析度 01/16 08:05
→ jasonccr : 的數值模式20組，並且計算每個格點上的降雨成員比率 01/16 08:05
→ jasonccr : ，如：其中有10個降雨在某個門檻以上(如：0.5mm)， 01/16 08:05
→ jasonccr : 即可得到該點上的機率是50%，後續可以再根據經驗微 01/16 08:05
→ jasonccr : 調。系集模式就是考量類似的綜觀環境下的微幅差異而 01/16 08:05
→ jasonccr : 得到的結果，跟降雨機率的出發點蠻像的 01/16 08:05
推 jasonccr : 進一步延伸，使用者對於風險的承受度也不盡相同。對 01/16 08:09
→ jasonccr : 於一定不能遇到下雨的使用者，即使降雨機率30%，可 01/16 08:09
→ jasonccr : 能就要做到一半使用者80-90%的應對；反之，可能只要 01/16 08:09
→ jasonccr : 帶把傘在身邊即可，就算沒下雨損失也不大 01/16 08:09
推 evanzxcv : 我先前好像有發文討論過，降雨機率0%的期望值是2.5% 01/17 06:40
→ evanzxcv : 因為目前的播報是10%一個等級採四捨五入法，也就是 01/17 06:42
→ evanzxcv : 說25～34.99999…%都會寫成30%。同理，0%代表的就是 01/17 06:43
→ evanzxcv : -5～4.99999…%，但降雨機率實際上不可能有負值，也 01/17 06:43
→ evanzxcv : 就是0～未滿5%的範圍，自然就會有平均40天播報0%還 01/17 06:43
→ evanzxcv : 是會下1天雨的事情囉！ 01/17 06:43
→ evanzxcv : 同樣道理，降雨機率100%的期望值是97.5% 01/17 06:45
推 applewarm : 一種預報，各自解讀 01/19 19:17
推 canandmap : 樓樓上的推文讓我想到信賴區間... 01/23 19:40