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歐美研究
難來自不同測量尺度的轉換
(
Oreskes, Shrader-Frechette, & Belitz,
1994
)。以前面提到的濕度與雲量的關係來說，雖然已知雲和濕度
的關係非常關鍵，然而兩者的尺度差異還不算大，因此可以平行連
結的方式處理。但是有些方程式的單位尺度差異非常巨大、甚或無
法確知兩變數之間的關係時，參數設定就變得非常不確定。這樣的
不確定性也會擴大到看似合理的參數設定上，雖然認知差異不大，
但其模擬結果將會非常不同。因此即便參數化的不確定性可透過其
它領域的研究來降低，其不確定性程度還是很高。不管不同變數之
間的參數化關係為何，模型的使用者都必須面對一個問題：哪種關
聯方式是最適合的？選擇不同參數化方式，除了代表了不同的結構
關係外，也連帶會影響到模擬結果，因而構成方法論上的難題。
四、有限觀察資料
氣象研究者必須透過原始觀測資料對研究主題或目標進行分
析以了解已發生的情境，因此觀測資料的正確性扮演著關鍵的角
色。然而縱然目前科技已使我們可獲得的觀測資料比過去來的多且
準確，我們仍然無法完全地觀察到天候的全貌。故在計算模擬的實
作上將大氣所在空間虛擬地切割成固定的網格大小來進行相關的
演變推算，但實際上觀測者或觀測站不大可能都正好在模擬網格所
在的點上。譬如不同高度的大氣狀態對於預知天候變化是非常重要
的資訊，目前獲取相關資訊的方法是透過全球氣候中心在同一時間
同時施放觀測氣球的方式來進行。在陸地上的氣球施放相對容易，
但是海上的氣球施放就有非常高的難度，因而我們就必須透過推測
的方式來獲取那些無法施放觀測氣球之地點的天候資訊。
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由於輸
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蒙中央氣象局洪景山博士告知作者此資訊，特此致謝。