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(利用碘化銀或其他降水誘導物質，由飛機謹慎地進行定點的人造
雨，這或可減少颶風的眼牆成長所需的水份，而威力強大的眼牆
正是強烈熱帶風暴的主要特徵。)
資料同化
儘管有這些限制，這個技術對我們的目標仍然非常有用。我們為實驗修改出
一個高效率的預報初始化系統，稱之為四維變分資料同化（4DVAR）系統，其
中第四維指的是時間。在歐洲中期天氣預報中心（ECMWF）這個世上首屈一指
的氣象中心裡，每天都使用這個複雜的技術來預報天氣。在預報開始前，為了
最有效使用所有由衛星、船舶、浮標和空飄儀器所收集的觀測資料，4DVAR會
將這些測量值，以及對大氣初始狀態有根據的首次猜測值結合起來，這個過程
稱為資料同化。這個首次猜測值通常是在原始觀測時間點的六小時預報值。值
得注意的是，4DVAR是在觀測時間點當下併入每筆觀測資料，而非將數小時期
間的資料組合起來。觀測資料與首次猜測值同化所得的結果，則用來啟動下一
個六小時的預報作業。
理論上，資料同化產生了對天氣狀態的最佳估計，模式表現在對觀測值的擬
合和對首次猜測值的擬合是平衡的。雖然這個問題的統計理論很明確，但是要
適切地應用它所需要的假設與資訊卻只是個近似，因此資料同化的實際運用其
實是藝術與科學參半。
具體而言，4DVAR找出的大氣狀態不僅能滿足模式的方程式，而且也很接近
首次猜測值與實際觀測值。它能達成這個困難的工作，靠的是往回調整在六小
時區段之初的模式初始狀態，調整的根據則是在這段時間內模式所得的模擬值
與觀測值之間的差異量。特別的是，4DVAR利用這些差異量來計算模式的敏感
度，亦即計算各參數需要多大的改變，才會在模式對觀測值的擬合程度上產生
影響。這個計算過程會利用到所謂的共軛模式，在時間上往回運算六小時的時
間間隔，接著一個最佳化的程式會選出對模式初始狀態最好的調整方式，使得
模擬值能最接近真實颶風在這六小時之間的進展。
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(將具生物分解性的浮油，沿著颶風路徑佈放在海面上，這個方法
可以限制海水蒸發量，也就是限制颶風的能量來源。)
由於這個方法是利用對模式方程式的近似來進行調整，因此整個程序（模擬
、比較、共軛模式以及最佳化）必須不斷地重複來微調結果。在程序完成時，
六小時模擬所得的最終狀態便成為下一個六小時的首次猜測值。
當模擬出過去的某個颶風後，接著我們可以在不同時刻改變它的一個或數個
特性，並且檢視這些變動的效果。結果顯示這類變動大部份都無疾而終，只有
具某些特殊特徵的擾動（能引發自我增強機制的特別型態或結構）才會不斷發
展至足以對颶風產生重大影響。要了解這個概念，我們可以想像有一對音叉，
一個不斷振動，另一個則靜止不動。如果將這兩個音叉調到不同的頻率，靜止
的音叉雖然不停地受到另一個音叉造出的聲波衝擊，它仍然不會跟著振動；然
而若兩者有著相同的頻率，第二個音叉將因共振反應而與前者發生共鳴。相似
地，我們的挑戰便是找出能產生穩定反應的正確刺激（亦即對颶風的改變），
從而達到我們的需求。
< 完 >
【意猶未盡嗎？欲閱讀完整全文，請參閱科學人2004年11月號〈掌控颶風〉】
http://www.sciam.com.tw/read/readshow.asp?FDocNo=574&DocNo=925
http://www.sciam.com.tw/read/readshow.asp?FDocNo=574&DocNo=926
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