乾旱限水、一雨就淹會變日常嗎?中研院如何用地球250年大數據,模擬台灣氣候樣貌?
乾旱限水、一雨就淹會變日常嗎?中研院如何用地球250年大數據,模擬台灣氣候樣貌?

台灣因缺水面臨56年來最大乾旱,直到近日才出現大雨抒解,但雨一下,部分台灣地區又面臨積水,中央研究院人為氣候變遷專題中心今年已開始利用250年氣候大數據,以氣候模型推估2040~2060年台灣春季將面臨嚴重乾旱,

「我們利用高解析度氣候模式,模擬出2040年後的台灣春季乾旱情況可能會加劇,而2021年台灣恰巧也出現相同春季乾旱,」中央研究院人為氣候變遷專題中心執行長許晃雄表示。這是台灣最精銳的氣候變遷模擬團隊,也正是政府指定相關政策措施的關鍵數據貢獻團隊之一。

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人為氣候變遷專題中心團隊。
圖/ 人為氣候變遷專題中心

中研院環境變遷研究中心今年年初成立「人為氣候變遷專題中心」,投入研究地球氣候變遷發展,人為氣候變遷專題中心也是國內唯一有能力發展全球氣候模式,進行長期氣候變遷模擬的團隊,也參與聯合國氣候變遷計畫,模擬與推估1850-2100年的氣候變遷。

許晃雄指出,專題中心透過抓取1850年至2100年之間250年的全球氣候資料庫數據分析,國際資料庫規模高達數百PB數據,不過專題中心只會下載需要的資訊,目前該下載的數據量已經差不多,並分析台灣推估的氣候資料,研究未來氣候變遷對台灣的衝擊,或東南亞未來幾十年氣候變遷趨勢。

參與聯合國計畫,團隊34人為台灣氣候尖兵

專題中心參與聯合國國際氣候變遷計畫CMIP6,提供並抓取全球氣候資料庫數據,做資料抓取分析,模擬未來全球氣溫上升1.5度或2度C,台灣空氣或乾旱的情境。

許晃雄表示,氣候團隊使用的台灣專屬氣候模式,是從NOAA (美國國家海洋暨大氣總署)引進,團隊進一步改良,期積極建立發展自己的氣候模型, 以模擬未來全球氣溫若上升1.5度或2度C甚至4度C,台灣氣候變遷(如乾旱、空汙)情境,團隊中研究員與技師共9位,博士後有8位,連同助理17位,加總共34位。

專題中心的任務是預估未來全球氣候變遷影響,建立模型持續追蹤,科技部是專題中心主要委任方之一,旗下臺灣氣候變遷推估資訊與調適知識平台計畫(TCCIP),是團隊資料運用最大的使用者,科技部收到專題中心資料後,會進一步研究對環境生態、公共衛生、農林漁牧產業的衝擊,作為政府政策執行的參考。

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中央研究院環境變遷研究中心人為氣候變遷專題中心執行長許晃雄。
圖/ 人為氣候變遷專題中心

專題中心需要從德國國際氣候資料庫下載低或高解析度資料,每天流量1~2TB,作為台灣氣候研究重鎮,氣候變遷專題中心也開放台灣學校或研究單位申請下載資料,專題中心在2020年8~9月模型上線後,現在資料儲存量已經逼近4~5PB。

Seagate資深業務經理陳中欣指出,氣候資料的特點是數據量龐大,資料必須重複讀取傳輸,並必須做備份保存,團隊此次用了168顆希捷硬碟,總計空間2.7PB,可利用空間2.3PB,利用硬碟具備資料保護技術 「ADAPT」自我修復功能,過去10TB要3~4天才能完成的資料修復動作,現在只需要3~4小就能完成,整體成本也可以降低。

模擬未來台灣水資源情境,抓取5公里解析度資訊

專題中心如何執行氣候模擬?團隊指出,研究員會降尺度擷取資料,模擬區域氣候模式測雨量或氣候,空間解析度約100公里的數據,可以模擬東亞季風、寒潮、環流系統等;颱風需要至少25公里的解析度;水資源模擬則需要約至少5公里左右的解析度,其中複雜度、解析度最高的是空氣汙染研究,要用到至少2公里解析度的資料。

從氣候模型中,專題中心就發現2040~2060年時北台灣逢春季會有嚴重乾旱,民生用水缺水率會提高,桃園地區農業用水缺水比例甚至會提高至3~4成。

圖2-國網中心台杉二號2_國網中心提供.jpg
國網中心是中央研究院環境變遷研究中心人為氣候變遷專題中心數據運算基地。
圖/ 國網中心

在氣候模擬中,團隊面對最大的挑戰在基礎建設的資源,許晃雄表示,氣候模型模擬需要國家級高速電腦、儲存系統。先前用團隊是用國網中心台杉1號運算,6月時將啟用台杉3號,目前測試中。

另外因為氣候數據資料量超大,所以佔據儲存系統資源使用量大,成本不便宜,加上需仰賴網路頻寬傳回中研院,後來中研院研究員乾脆直接放NAS在國網中心,每週開車到台中換NAS回來取資料。

然而全球暖化趨勢持續,近年熱浪、乾旱與野火影響範圍擴大,影響時間也增長、極端降雨更加頻繁,過去百年來台灣氣溫大約上升1.4°C,夏季變長冬季變短,無雨日數顯著增加,近年熱浪與豪雨也增強,如何氣候團隊的精準情境模擬,將能為政府決策扮演重要幕僚角色。

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責任編輯:錢玉紘2

關鍵字: #大數據
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迎接AI代理時代,中國信託3大策略重點加速金融轉型
迎接AI代理時代,中國信託3大策略重點加速金融轉型

台灣年度AI盛會「2025 AI TAIWAN未來商務展」日前圓滿落幕,展會期間同步登場的「2025 AI TAIWAN國際趨勢高峰論壇」也吸引來自產官學界的高度關注。副總統蕭美琴親臨現場致詞時指出,人工智慧正以前所未有的速度改變全球產業版圖,台灣正站在這場關鍵變革的十字路口,必須積極布局。

「我們已在硬體供應鏈上打造出一座堅固的山頭,接下來,台灣更要以AI與軟體應用為核心,開創下一座新高峰,讓台灣持續站穩世界舞台。」蕭美琴強調。

AI應用邁入「代理時代」,大量數位員工走進職場

目前,AI應用的發展已從單純的聊天問答與內容生成,邁入全新的「代理時代」。Google前台灣董事總經理簡立峰說明,所謂AI代理(AI Agent),不僅能理解與回答問題,更具備推理、規劃甚至執行任務的能力。像是特斯拉的無人計程車服務,或Amazon的倉儲與送貨機器人,都意味著AI不再只是螢幕中的語言模型,而是直接參與了人們的日常生活,甚至取代部分白領工作,成為職場上的虛擬同事,舉凡代理撰寫軟體程式碼、產出研究報告等任務,AI都能勝任。

受邀擔任主題演講嘉賓的中國信託金控資訊最高主管賈景光,對此趨勢也有相同見解。他預期,未來金融職場將迎來大量數位員工,AI角色亦將從過去的助理定位,躍升為具備博士班水準的專業夥伴,全面協助企業提升營運效率與生產力。

事實上,為了迎接這股變革浪潮,中國信託早在2018年便前瞻性地成立AI實驗室,積極借鏡國際金融業的成功經驗,推動各項AI專案。這項超前部署的策略,也讓中國信託成為台灣首家連續四年榮獲《Global Finance》雜誌「全球傑出金融創新實驗室」殊榮的金融機構,展現其在AI創新應用領域的領導地位。

中國信託金控
首家連續四年榮獲《Global Finance》雜誌「全球傑出金融創新實驗室」殊榮的金融機構_中國信託金控,受邀分享AI創新應用領域的經驗與策略。
圖/ 數位時代

中信AI發展策略的3大核心重點

進一步探究中國信託金控的AI應用發展策略,可以歸納出3大核心重點。

第一是採取「導入通用工具+自建AI模型並行」的雙軌推動模式。目前市面上由科技大廠或新創企業提供的AI工具已相當成熟,如:語意搜索、摘要總結、內容生成等工具,只要確保符合資安與內控標準,即可快速導入與應用。此外,針對中信獨有的經營Know-how、產品知識、關鍵決策能力等核心競爭優勢,則透過自建AI模型的方式內化至系統中,藉此強化差異化競爭力,與通用工具形成有效互補。
第二為打造AI賦能的企業文化。賈景光強調,推動AI賦能,絕非單純的技術導入專案,而是一場全方位的企業文化變革,必須由高階主管帶頭學習與使用AI,再結合員工教育訓練、不定期內部應用成果與外部趨勢分享、建置學習資源庫、以及Prompt Engineering的技巧養成與實戰演練等方式,循序漸進,逐步型塑出AI賦能的企業文化。

尤其考量到「如何下正確指令」(Prompt Engineering)是AI效益最大化的關鍵,中國信託也將內部累積的指令設計技巧與應用實例,整理為知識庫,讓全體員工得以共同學習、快速上手,加速落實AI於日常工作中。目前,中國信託金控已經盤點出超過200個AI應用情境,協助員工有效提升40%至70%生產力。

第三則是鎖定關鍵應用場景、最大化AI導入成效。每個產業都有自己的關鍵議題,企業在導入AI時應回歸業務本質,從產業策略與關鍵流程出發,找出痛點並對症下藥,才能創造出AI應用的最大價值。

中國信託金控
中國信託金控資訊最高主管賈景光,開場時提到,目前全球市值最高的企業,很大的比例都與AI有關。
圖/ 數位時代

像中國信託便聚焦於優化客戶體驗、提昇內部效率與風險管理3大金融業核心議題,發展相關的AI應用,例如:智能客服已實現70%的客戶詢問可於1秒內快速回應、自主研發的AI模型能主動偵測並攔截可疑交易,2024年累計成功阻擋的詐騙金額已達8.4億元新台幣,為客戶資產安全提供有力保障。

隨著內部AI應用已小有所成,如今,中國信託正積極邁向產業共創階段,並響應金管會倡議成立的「金融科技產業聯盟」,擔任「金融科技應用研發工作圈」的首屆召集人。透過聯合學習、金流履歷、資料整合等方式,研發可以解決金融業共通性問題的AI相關應用,如 : 目前的首要任務是建構全國性金融同業防詐平台,以科技精準阻詐、達到守護民眾財產安全的目的。賈景光強調,唯有打破單打獨鬥,串聯產業力量,才能加速AI在金融業的落地與深化,進一步提升台灣在國際舞台上的AI應用實力,真正讓台灣的金融科技在全球發光發熱。

中國信託金控
賈景光強調,唯有共同合作,串聯產業力量,才能加速AI在金融業的落地與深化。
圖/ 數位時代

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