曾鴻陽／中國文化大學地學研究所博士，現職中國文化大學大氣科學系副教授兼主任，臺灣氣象服務產業發展協會理事長。
「降雨機率就像真愛，談的人多，相信的人少，真正懂得的人就更少了。」
降雨機率真的有這麼難懂嗎？這個看似簡單的生活常識，卻在網路上引發熱議，難倒一票人！事件起因於一位美國女網友拍影片告訴大家，在過去 30 年當中，她一直認為天氣預報裡，降雨機率（chance of rain）30％ 表示戶外有 30％ 機率會下雨。因此，若抱持著「此地區有三成機會遇到下雨」的想法，就會因為「有七成機率不會遇見下雨」，所以不帶雨傘出門。
但是她後來發現，降雨機率的另一項意義為「此區域有 30％ 的地方會下雨」。也就是說，原則上這個區域某些地方下雨機率為 0％，而某些地方下雨機率卻是 100％！影片一出，一堆人被搞糊塗了，降雨機率難道不是戶外有多少機率會下雨？反而是指此區域會下雨的面積嗎？
什麼叫遇見下雨？
「打開寶藏的關鍵，不只存在於空間，更存在於時間。」
以上是 2001 年的電影《古墓奇兵》（Lara Croft: Tomb Raider）中，大反派拿著鑰匙，計算時間開啟寶藏時所說的台詞。事實上，這句話很適合用來形容遇見下雨的條件。
首先大家要了解，下雨的時間及地區，基本上都是「不連續」的。降雨的「區域上不連續」可以用一句話簡單形容：「東山飄雨西山晴。」比方說，當冬天吹東北季風時，迎風面的基隆北海岸地區發生豪大雨，而背風面臺北市區地面卻都是乾的；而「時間上不連續」則是指前 10 分鐘大雨，後 10 分鐘就雨停，常見情況如夏天的西北雨，有時連傘都還來不及打開，雨就下完了。因此，想要遇見下雨這件事，必須要在對的時間及對的地點才會實現。
基於此種空間和時間不連續性的特點，即使是氣象學者，也對降雨機率抱有不同的解釋，以下簡單介紹。
地區機率：特定範圍內下雨的機率。舉例來說，當臺北市預報降雨機率為 100％，只要任何一處下雨，也就是雨量站有出現累積雨量，此預報就算正確。
地點機率：指某一定點下雨的機率。例如當臺灣大學的降雨機率為 70％ 時，臺大校園內所有地點都有 70％ 的機率會下雨。時程機率：特定時間範圍內下雨的機率。例如在今天早上8點至晚間 8 點的時段當中，不管下雨的時間維持多久，只要有下雨就算預報正確。
定時機率：指某個整點或特定時刻，例如明天早上 8 點半出現下雨的機會。
回到一開始眾人的疑問，「降雨機率 30％」究竟代表什麼？ 30％ 機率下雨？30％ 時間下雨？30％ 面積下雨？答案是，降雨機率不單只代表空間變化，還得搭配時間變化，才能反映出現實世界中出現下雨的機率。
我們以中央氣象局的官網資訊為例，降雨機率預報（probability of precipitation, POP）的定義為「各預報區未來 36 小時內的 3 個時段（每 12 小時為1時段），出現 0.1 毫米累積雨量或以上的降水機會」。這個定義無法當作降雨時間長短或降雨面積大小的依據，而是只能代表下雨發生的可能性。
雖然氣象預報員也努力做到「預報貼近現實天氣」，但當預報員說：「今日白天 8 點至 12 點時，臺北市大安區降雨機率是 30％。」一般人想的可能卻是：「今天上午 10 點去大安森林公園會不會淋到雨，需不需要帶傘？」為何氣象預報與一般人心目中天氣資訊之間有落差？就讓我們先來看降雨機率是如何被預估出來。
下不下雨看信心度 早期的降雨預報方式
早期預測降雨機率的作法，是使用綜觀天氣概念的模式預估降雨情況。在有設置觀測員監看天氣的「人工測站」內，預報員會以人工測站為定點，並針對當天的天氣系統配置和分布（短期天氣特徵），再參考過去數十年各區域的氣候統計值（長期氣候特性），進而預報今明兩天該測站有無下雨的可能性？是下短暫雨，還是雷雨？利用定點機率和時程機率的概念，對每個人工測站進行降雨評估，最後得出的降雨機率，顯示了預報員對於該測站下不下雨的信心程度，而這個數字同時也代表該測站所在位置的降雨機率。
舉例來說，當冬天東北季風南下時，預報員會以當天的東北季風強度，加上過去經驗研判，認定臺北盆地有很高的機率會下雨，預報員就會發布「臺北市降雨機率有 70％」。但實際上，這個預測只單指臺北測站，其下雨信心度有 70％，但是不下雨的信心度也有 30％。因此，如果你正好要到臺北測站附近，最好記得帶傘，因為預報員有很高的把握會下雨；但是，臺北市測站以外的其他地區，天氣卻可能與測站附近完全不一樣。
前面提過，下雨區域極有可能是不連續的，也就是說，測站附近下雨了，但其他地區根本沒下；而另外還有一種情況是時間不連續，也就是在雨到達之前就下完了。當然，現今許多人比較無法理解，也難以接受這種天氣預報。幸好，電腦科技的進步，讓氣象單位開始有能力縮短預報與實際狀況的落差。
▲台北氣象站。圖片來源／中央氣象局網站（https://reurl.cc/jkVVN1）
交給電腦吧！近代的降雨預報
「啊？電腦這麼聰明，也會選土豆喔？」
上述的廣告台詞相信許多讀者並不陌生，現代電腦不但聰明到會選花生，還能算天氣。利用超級電腦計算天氣的方法，稱為「數值天氣預報」（numerical weather prediction, NWP），而利用此方式預報天氣又有什麼優點呢？
首先，預報的定點變多了。過去只能用單一測站點代表整個區域，如今電腦可以再將其分割出數萬個網格點，用來縮小降雨區域不連續上的誤差問題。例如當東北季風南下時，迎風面的新北市金山區降雨機率為 70％，背風面的板橋區也許只有 30％。當區域越分越細，各鄉鎮小範圍的降雨情況就不會混在一起，造成誤解。此外，隨著電腦運算速度越來越快，自動氣象測站數目增加，預報員對天氣變化掌握度也越高，從早期只能給出今天和明天的天氣預報，到後來每 12 小時預報，再增加到每 3 小時預報，早上、下午、晚上的機率通通不一樣，時間上不連續變化，就能清楚標示出來。
不過，預報員還是會碰到一個大麻煩，也就是「天氣的不確定性」。當相同資料給不同電腦模式運算時，結果卻南轅北轍，各國颱風路徑預報就是一個典型例子。此時就需要利用「系集預報」，當 10 部電腦模式中有8個模式指出下雨，降雨機率就會偏向 80％；如果其中有 3 個模式過去表現優良，其可參考性（權重）也可以被調高，靠著團結力量大，藉此提高降雨機率的可信度。
所以該如何讀懂降雨機率？
「晴時多雲偶陣雨，到底是晴？是雲？還是雨？」
如果將上述解釋為「受到鋒面影響，早上天氣晴，中午過後多雲，晚上下雨」，會不會比較好懂呢？事實上，天氣變化趨勢是看懂氣象預報的重要關鍵。舉例來說，早上鋒面還沒到達之前，降雨機率 20％（不下雨機率為 80％），實在不太需要帶傘；中午過後，鋒面前緣雲系進入臺灣，在水氣逐漸增多的情況下，預報員就沒那麼有把握，因此將降雨機率直接提高到 50％，下雨和不下雨機會各佔一半；而當晚上鋒面卡在臺灣上空，下雨面積大且時間長，那降雨機率毫無疑問 90％。所以透過降雨機率往上升或往下降的變化，可以表現出天氣是轉好或變壞；反之，若是降雨機率維持，代表下雨狀況無太大變動。
儘管降雨機率對一般人來說，並不是「選我正解」的標準答案，但若能學會看懂背後代表的天氣意涵，以後出門有多一份準備，就能少一份意外。
延伸閱讀
1. 立平良三，《機率預報與即時預報》，氣象局科技中心，1990 年。
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本文轉載、修改自《科學月刊》2021 年 6 月號
