這幾天寒流來臨，
天氣明顯變冷，
大家要多關注Central Weather Bureau的天氣預報，
做好防寒準備，
另外，儘量減少出入公共場所，
如果有，一定要戴好口罩，
防寒亦防疫。

圖片及單字匯整，感謝附中張同學提供🙏🏼
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🌡 俐媽新聞英文—寒流篇：
🌬 Central Weather Bureau 中央氣象局
🌬 hazard (n.) 危害
🌬 cold surge (n.) 寒流 = cold wave
→ surge (n.) 激增
🌬 ventilation (n.) 通風(vent-: come)
🌬 electricity (n.) 電力
→ electric (a.) 電動的；通電的
e.g. electric chair/blanket
→ electrical (a.) 電器/學的
eg. electrical appliances
→ electronic (a.) 電子的
eg. electronic devices/mail
🌬 prolonged (a.) 持續的
🌬 respiratory (a.) 呼吸相關的
→ respire (v.) 呼吸
🌬 cardiovascular (a.) 心血管的
🌬 induce (v.) 誘發
🌬 the elderly (n.) 老人
→ the + a. = 全體
🌬 vulnerable (a.) 脆弱的(+ to 傷害)
🌬 hygiene (n.) (個人)衛生
🌬 etiquette (n.) 禮節
🌬 precaution (n.) 預防措施
→ take precautions (v.) 採取預防措施
🌬 aquaculture (n.) 水產業
🌬 considering (prep.) 有鑒於；考量到
🌬 criteria (n.) 標準
🌬 weather forecast (n.) 氣象預報
🌬 satellite (n.) 衛星
🌬 UV = ultraviolet 紫外線
🌬 index (n.) 指標
🌬 precipitation (n.) 降雨量
🌬 wear a mask (n.) 戴口罩
→ hoard (v.) 囤積
請不要囤積口罩🙏🏼
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這幾天大家記得多穿點哦！
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#俐媽新聞英文 #俐媽新聞英文寒流篇 #俐媽新聞英文天氣篇

預測未來？Google 用 AI 模型做到「近乎即時」的天氣預報

作者 愛范兒 | 發布日期 2020 年 01 月 17 日 8:15

對人類來說，時間一直是最大的敵人，超越時間一直是人類的夢想，「預測未來」就是人類想超越時間的方式之一。

天氣預報就是生活中最常見的「預測未來」，但就像剛才說的，預測天氣同樣也是非常困難的事。現在看來，AI 或許是能大大增強天氣預報功能性的工具。

Google 最近在官方部落格分享新的研究，聲稱 Google 做到「近乎即時」的天氣預報。

不過這項工作還處於早期階段，目前也尚未整合到任何商業系統，但早期研究結果還是顯示有很大的希望。這篇並未經過專家評論的論文表示，Google 研究人員描述了如何透過僅花數分鐘計算，以 1 公里範圍提前 6 小時達到準確的降雨預測。

數分鐘的計算時間比起目前有巨大的提升，按照現有技術可能需要數小時計算才能生成預測，儘管用了更長時間生成更複雜的數據。

研究人員表示，快速預測有極大的實際意義，這將有效適應氣候變化，特別是極端天氣狀況下，快速預測會是非常重要的工具。短期預測對避免某些危機有很高的重要性，合適運用就能有效避免生命和財產損失。

Google 的預測最大優勢就是速度，然而這樣的速度是怎麼來的？研究人員比較了自家預測與目前兩種主流預測法：光流法（透過觀察雲的現象運動）及模擬法（創建物理天氣系統模擬）。

這些傳統方法面臨的問題在於計算量極龐大，尤其模擬法需要計算大量物理效果。像美國聯邦機構為天氣預報的模擬，每天需要處理不同氣象站多達 100TB 的數據量，且要花費數小時用昂貴的超級電腦模擬。按照一次計算 6 小時，一天頂多也只能計算 3~4 次。

相比 Google 的方法只需數分鐘，因為不是嘗試複雜的天氣建模，而是計算預測簡單的雷達數據。研究人員使用美國國家海洋和大氣管理局（NOAA）2017~2019 年在美國附近收集的歷史雷達數據來訓練 AI 模型。

研究人員表示，他們的方法與使用相同數據的現有 3 種方法一樣好，甚至還更好，但是該 AI 模型在預測 6 小時以上的遠期預測時，表現就不如人意了。目前看來這是機器學習在天氣預報的最佳選擇：快速短期預測，而較長時間的預測交給功能更強大的模型，像 NOAA 可做 10 天的天氣預報。

雖說目前還沒有看到 AI 在天氣預報的實際應用，但已有很多公司在工作，包括 IBM 和孟山都（Monsanto）等大眾熟悉的公司。就像 Google 研究人員所說，隨著人類和氣候相互影響更深，這種預測技術未來會越來越重要。

資料來源：https://technews.tw/2020/01/17/google-using-machine-learning-to-nowcast-precipitation-in-high-resolution/

【#李界木專欄】水是地球生命的基礎，隨著水以蒸氣、液體和冰的形式穿過地球的水迴圈（Water Cycle）。水會影響天氣、氣候、能源和生態系統的行為。降水是水迴圈的重要組成部分，由於雨雪在空間和時間上差異很大，因此很難測量。
美國宇航局（NASA）的 #降水測量任務（Precipitation Measurement Missions ，PMM）收集了近20年來的太空降雨和降雪，透過數據建立基準能幫助我們瞭解降雨如何與其他地球系統變數（如土壤濕度、空氣品質和植被）相互作用......
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