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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。