廖先翔 @ 第11屆第4會期交通委員會第5次全體委員會議
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| 00:00:02,489 | 00:00:03,416 | 好 謝謝主席 麻煩要請我們呂署長請署長 |
| 00:00:13,399 | 00:00:39,258 | 喂 主任好這幾天我的辦公室也跟我講一件事情我也不知道是不是常識但是他們跟我講的才知道就是我們的手機很多的手機不管是哪一個系統大概都會有內建的天氣的預報後來發現這個天氣的預報好像都不是我們氣象署的資料好像都是各個平台系統他們都有合作的一個國際的氣象預報公司所擷取的資料 |
| 00:00:39,798 | 00:01:00,233 | 那我不曉得署長我們自己本身的提供資料跟這些可能手機系統就無論是Apple或者是你說Samsung或是任何OPPO之類的一些手機他們所合作的氣象預報在我們台灣啦當然就我們台灣的地理環境條條件而言我們的會比他們準確吧跟委員報告會 |
| 00:01:01,238 | 00:01:21,225 | 會嘛 那實際上我們氣象署應該也都有做過 做一些open data嘛就是一些資料的開放 讓所有第三方的系統都可以借接嘛各位報告是的 我們有我們的open data其實下載量跟那個量跟次數其實都蠻高的 |
| 00:01:22,525 | 00:01:46,348 | 其實我覺得我們自己本身氣象署應該有自己的APP嘛對不對那我認為啦因為有時候大家久了就習慣大家喜歡看手機嘛那很多有時候我們看手機啊看到了如果說實際上的預報跟我們實際上未來的體驗不一樣的時候其實大家不會去怪那個手機平台你知道嗎大家會去想說我們的氣象報告怎麼又不準了 |
| 00:01:46,949 | 00:02:13,420 | 但實際上這件事情好像如果說這樣子邏輯推理的話好像不是我們的錯啦我給你一點時間你們工商服務一下好不好好的 其實我們氣象署的APP裡面包含的成本還蠻高的我們建構的雷達 建構的雨量站我們有一千多個雨量站在這個資料裡面我們有七顆雷達的資料在這個資料裡面其實這一些背後包含的成本都應該是好幾億在裡面的成本 |
| 00:02:13,940 | 00:02:31,139 | 那這裡面的資料所發布的天氣預報資料我們知道天氣預報預報有一個模型在做預報那這個模型在做預報的時候其實它通常需要有地面資料觀測資料去做叫做校正調整它能夠去調整到你真的國外的氣象公司沒有辦法做到這一點 |
| 00:02:31,559 | 00:02:51,877 | 一般氣象公司它沒有這麼多台灣的這些基本的資料在裡面所以你可以看到它還是有預報它是沒有校正過的那我想大家應該都有知道有一個APP很有名叫做Windy它裡面可以看到很漂亮的那些動畫颱風一看就知道氣象署做的哪有它這麼好 |
| 00:02:52,918 | 00:03:12,193 | 的確是他做的真的非常好而且他在全世界是非常非常都有受用的可是你假如說你要看到進去阿里山的天氣他就跟氣象署爆出來會不一樣因為他沒有足夠的資料去我們有沒有比較過準確率之類的我們有沒有去這集本身應該會有吧 |
| 00:03:13,652 | 00:03:32,695 | 如果從雨量上來看的話其中Windy看的雨量看不出台灣的山前跟山後的差別看不大出來不過你如果從氣象署的定量降雨預報的話你就可以看得出那些大概是什麼顏色大概雨量大概會照就可以看得很清楚所以從空間的解析度來講他們的解析度可能就是 |
| 00:03:33,776 | 00:03:55,451 | 10公里20公里的解析度不過氣象局的解析度跟委員報告我們是2.5公里的解析度所以我們有比較細的資料比較精密的資料這些資料是從我們觀測資料去做校正出來的所以能夠反映的現況跟預測是比這些商用的這些APP因為商用APP它必須要滿足全世界通用的這個概念 |
| 00:03:55,911 | 00:04:20,394 | 因為手機你可能所以我們沒有針對商用的這些國際各大的一個氣象公司我們現在的所做的預報去做一些跟我們去做比較我們focus的這一塊是做台灣的但是你們有非常高的自信我們自己氣象署的APP所釋放出的訊息一定都比這些手機他們合作的無論是他自己本身的或合作的一個氣象提供的準確度是高非常多的準確度一定比較高 |
| 00:04:20,694 | 00:04:47,392 | 好那剛剛署長有提到我們的精密度到2.5公里那我們因為其實台灣的這個地形地貌非常的多變所以說就變成說明明是非常近的距離卻有可能會有不一樣的一個天氣形態可能當然就可能降雨或沒降雨或者是沒有烏雲或晴天當然也不太可能大太陽跟下雨天那我想確認一下我們現在的現在的經濟度是2.5公里 |
| 00:04:51,515 | 00:05:10,075 | 2.5公里的話是我們的單位是什麼平方嗎還是6.25平方公里6.25平方公里嘛就2.5乘2.5好那我們下一個目標呢因為我們你也知道就成我剛剛說的台灣的地形非常的複雜我們有沒有下一階段的一個目標能夠把這個精細度做到更細這樣子 |
| 00:05:10,475 | 00:05:27,615 | 好 跟委員報告現在的地面觀測站的水平距離我們全台有漁量站有1300多個水平觀測距離大概有3公里到5公里所以說我如果做的比他還小的話就必須做內插 |
| 00:05:28,956 | 00:05:52,687 | 不過我們降於我們的雷達觀測我們的雷達觀測可以小到200多公尺最密的就是離雷達很近的地方它可以看到比較細的資料那衛星它的觀測大概是1公里一個網格點所以我們的預測如果說預測到比2.5公里更小的話我們就必須善用這些資料去做應用那就目前來講氣象署是有往這個方向去推 |
| 00:05:53,507 | 00:06:17,768 | 那現在我們這2.5公里大概可以做到所謂的鄉鎮預報鄉鎮市區的尺度的預報那氣象署就我所知道現在因為其實就以像新北市這麼大嘛其實新北市包括台北市的東南西北全部都是新北市嘛那你就是必須要針對新北市的各個不同的區域去做分析嘛那常常像我自己的居住地是汐止嘛常常以前念書的時候騎摩托車從汐止 |
| 00:06:20,050 | 00:06:49,530 | 騎沒三分鐘到台北突然發現就只有我們身上有穿雨衣你知道嗎常常會有這樣的現象雨停了對啊那我們如果說2.5公里其實對都會區來講的話其實2.5公里還是一個蠻長的一塊距離啦如果說它的地形有明顯的落差的時候2.5公里可能就會有造成不一樣的一個騎肉型態啦那我們剛剛署長說你有下一階段的目標那現在是6.25平方公里的一個區塊嘛那下一段的目標你們是大概設定到多少的精細度 |
| 00:06:51,231 | 00:07:11,482 | 鄉鎮預報接下來就是村里預報是那村里預報我們目前估計大概要下到一公里的解析度才能夠去解構出村里預報的等級就一乘一這樣子嗎對對對好那現階段我們這樣子的目標有沒有設定不過這一些因為我們的高速電腦的運算呢網格點越細的話它會花更多的時間去處理這件事情是 |
| 00:07:12,233 | 00:07:34,220 | 那將來有...所以原則上設備大概原則上就這樣子但後續都是靠系統的模型去做推測對對對那將來有機會有機會如果說AI發展到一個程度的話它可以做更多的辨識還有更多的應用因為AI它在訓練模組的時候需要很多的算力等它訓練好之後在應用部分它的算力就會節省很多 |
| 00:07:34,500 | 00:07:58,068 | 好謝謝那最後一個小問題我們氣象署有沒有跟這個觀光署那邊去做全台觀光景點的一個合作的天氣預報的界階有其實在13個風景區其實我們都有合作那甚至在他們在放熱氣球的時候其實我們也可以做有跟他們做及時的預報讓他們活動能夠順利九份就在那邊大家都到九份那邊但是九份下雨瑞芳不一定下雨 |
| 00:07:58,448 | 00:08:15,004 | 對方車站不一定下雨尤其是三層的地方氣象的特別的明顯那這部分我覺得後續可以再做一些更精密的一些每個景點或許你剛剛講十多個觀光景區嘛對不對那後續可能是不是不一定它是一個觀光景區而是一個我們認為的一個國際觀光客的一個熱門景點或國內認為觀光客的景點我們都可以來做加強好不好 以上謝謝謝謝主席好 謝謝廖千祥委員發言完畢 |
公報發言紀錄
發言片段
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| 廖委員先翔：（11時10分）好，謝謝主席。麻煩請呂署長。 |
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| 主席：請署長。 |
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| 呂署長國臣：委員好。 |
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| 廖委員先翔：署長好。這幾天我的辦公室有跟我講一件事情，我也不知道這是常識，是他們跟我講了以後我才知道，就是我們的手機不管是用哪一個系統，大概都會有內建天氣的預報，後來才發現這些天氣的預報好像不是氣象署的資料，都是他們合作的各個平臺系統從國際氣象預報公司所擷取的資料。署長，你們自己本身會提供資料，就我們臺灣的地理環境條件而言，無論這些手機的品牌是Apple、Samsung或OPPO，和其合作平臺系統的氣象預報相比，你們應該會比他們準確吧！ |
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| 呂署長國臣：跟委員報告，會。 |
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| 廖委員先翔：會嘛！實際上，氣象署應該也都有做一些open data，就是一些資料的開放，讓所有第三方的系統都可以介接。 |
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| 呂署長國臣：跟委員報告，是的，我們open data的下載量跟次數其實都蠻高的。 |
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| 廖委員先翔：氣象署應該有自己的app，對不對？我認為大家看久就習慣了，大家很喜歡看手機，在我們滑手機時看到的預報如果跟我們實際上的體驗不一樣，其實大家不會去怪那個手機平臺，你知道嗎？大家會想說我們的氣象報告怎麼又不準了，但是實際上這件事情如果照這樣的邏輯來推理的話，好像不是你們的錯啦！我給你一點時間，讓你們工商服務一下，好不好？ |
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| 呂署長國臣：好的，其實我們氣象署的app裡面包含的成本還蠻高的，我們建構了雷達、建構了雨量站，在這個資料裡面有一千多個雨量站，還有7顆雷達的資料，這些背後包含的成本應該是好幾億。在這裡面所發布的天氣預報資料，我們知道天氣預報是有一個模型在做預報，這個模型在做預報的時候，其實它通常需要有地面資料、觀測資料去做校正，它能夠去調整到真的…… |
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| 廖委員先翔：國外的氣象公司沒有辦法做到這一點？ |
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| 呂署長國臣：一般的氣象公司沒有這麼多臺灣的基本資料。 |
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| 廖委員先翔：沒有地面的監測設備。 |
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| 呂署長國臣：所以你可以看到他們還是有預報，但是這些就是沒有校正過的。 |
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| 廖委員先翔：是。 |
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| 呂署長國臣：我想大家應該都知道一個很有名的app，它叫做Windy，在裡面可以看到很漂亮的動畫，像颱風或什麼，一看就覺得氣象署做的哪有這個這麼好。 |
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| 廖委員先翔：是。 |
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| 呂署長國臣：Windy的確做得真的非常好，而且在全世界都是非常非常受用的，可是假如你要看阿里山的天氣，它跟氣象署報出來的會不一樣，因為它沒有足夠的資料去詮釋…… |
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| 廖委員先翔：我們有沒有比較過兩邊的準確度？ |
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| 呂署長國臣：我們有沒有去…… |
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| 廖委員先翔：你們自己本身的準確度應該會有吧！ |
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| 呂署長國臣：如果從雨量上來看的話，Windy看雨量是看不出臺灣山前跟山後的差別，看不大出來。 |
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| 廖委員先翔：是。 |
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| 呂署長國臣：不過你如果看氣象署的定量降雨預報，你就可以看得出什麼顏色、雨量大概是多少，就可以看得很清楚。從空間的解析度來講，他們的解析度可能就是10公里、20公里的解析度，不過要跟委員報告，我們氣象署的解析度是2.5公里的解析度，所以我們有比較細、比較精密的資料，這些資料是我們從所觀測到的資料去做校正而得出來的，所以能夠反映的現況跟預測和這些商用的app相比，因為商用app必須要滿足全世界通用的這個概念，你買手機可能…… |
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| 廖委員先翔：你們沒有針對國際各大氣象公司商用app所做的預報跟你們自己的預報去做比較嗎？ |
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| 呂署長國臣：我們focus的這一塊是只做臺灣。 |
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| 廖委員先翔：只做臺灣嘛？ |
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| 呂署長國臣：對。 |
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| 廖委員先翔：但是你們有非常高的自信，就是氣象署自己的app所釋放出的訊息一定都比這些手機合作平臺所做氣象預報的準確度是高非常多的？ |
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| 呂署長國臣：準確度一定比較高。 |
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| 廖委員先翔：好，剛剛署長有提到你們的精密度是到2.5公里，因為臺灣的地形、地貌其實非常的多變，所以就變成明明是非常近的距離，卻可能會有不一樣的天氣型態，可能這邊降雨、那邊沒降雨或者是這邊烏雲、那邊晴天，不過當然不太可能這邊出大太陽、那邊是下雨天嘛！我想確認一下，我們現在的精細度是2.5公里，那單位是什麼？是平方嗎？ |
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| 呂署長國臣：是6.25平方公里。 |
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| 廖委員先翔：就是2.5乘以2.5，那我們的下一個目標呢？因為就誠如我剛剛說的，臺灣的地形非常的複雜，我們有沒有下一階段的目標，就是能夠把這個精細度做到更細？ |
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| 呂署長國臣：跟委員報告，這跟地面觀測站的水平距離有關，我們全臺現在有一千三百多個雨量站，水平觀測距離大概是3公里到5公里，我如果做得比它還小的話，我就必須做內插，不過我們對降雨的雷達觀測可以小到兩百多公尺，就是最密的，在離雷達很近的地方可以看得到比較細的資料。那衛星的觀測大概是1公里1個網格點，所以我們如果要預測到比2.5公里更小的話，就必須善用這些資料去做應用。 |
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| 廖委員先翔：是。 |
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| 呂署長國臣：就目前來講，氣象署是有往這個方向去推，那現在我們這2.5公里大概可以做到鄉鎮市區的尺度的預報。 |
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| 廖委員先翔：像新北市這麼大，其實新北市包括臺北市的東南西北，這些地方全部都是新北市，那你就必須要針對新北市各個不同的區域去做分析嘛！ |
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| 呂署長國臣：對。 |
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| 廖委員先翔：像我自己的居住地是汐止，在以前唸書的時候都騎摩托車，從汐止開始騎，還沒騎3分鐘，到了臺北才突然發現就只有我們身上有穿雨衣，常常會有這樣的現象。 |
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| 呂署長國臣：雨停了。 |
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| 廖委員先翔：對，對都會區來講，其實2.5公里還是一段蠻長的距離，如果地形有明顯落差的時候，距離2.5公里可能就會有不一樣的氣候型態。 |
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| 呂署長國臣：是。 |
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| 廖委員先翔：剛剛署長說你們有下一階段的目標，現在是6.25平方公里的區塊，那你們下一階段的目標大概是設定到多少的精細度？ |
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| 呂署長國臣：鄉鎮預報接下來就是村里預報，我們目前估計大概要下到1公里的解析度才能夠去解構出村里預報的等級。 |
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| 廖委員先翔：就是1乘以1這樣子嗎？ |
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| 呂署長國臣：對。 |
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| 廖委員先翔：好，那現階段我們這樣子的目標有沒有…… |
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| 呂署長國臣：不過我們高速電腦的運算是網格點越細就要花更多的時間去處理這件事情。 |
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| 廖委員先翔：所以原則上設備大概就是這樣子，後續都是靠系統的模型去做推測？ |
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| 呂署長國臣：對，將來如果AI發展到一個程度的話，就可以做更多的辨識、更多的應用，因為AI在訓練模組的時候需要很多的算力，等到訓練好之後，在應用部分就會節省很多算力。 |
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| 廖委員先翔：好，謝謝。最後還有一個小問題，氣象署有沒有跟觀光署合作做全臺觀光景點天氣預報的介接？ |
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| 呂署長國臣：有，其實在13個風景區我們都有合作，甚至他們在放熱氣球的時候，我們也有做即時的預報，讓他們的活動能夠順利進行。 |
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| 廖委員先翔：像在九份那邊，大家都知道九份常常下雨，但是九份下雨，瑞芳車站那邊不一定下雨。 |
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| 呂署長國臣：對。 |
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| 廖委員先翔：尤其是在山城這些地方這種情形特別的明顯，我覺得後續在每個景點可以再做一些更精密的預報，就像你剛剛講有十幾個觀光景區，對不對？ |
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| 呂署長國臣：是。 |
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| 廖委員先翔：那不一定只有觀光景區，如果是國際觀光客或國內觀光客會去的熱門景點，我們都可以來做加強，好不好？以上。謝謝署長、謝謝主席。 |
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| 呂署長國臣：是，我們來努力，謝謝委員。 |
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| 主席：謝謝，廖先翔委員發言完畢。 |
| 現在請鍾佳濱委員、鍾佳濱委員、鍾佳濱委員不在。 |
| 現在請陳冠廷委員、陳冠廷委員、陳冠廷委員不在。 |
| 現在請邱若華委員發言。 |
公報詮釋資料
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| meet_id | 委員會-11-4-23-5 |
| speakers | ["李昆澤","洪孟楷","林國成","魯明哲","蔡其昌","林俊憲","陳素月","許智傑","黃健豪","徐富癸","廖先翔","邱若華","游顥","葉元之","何欣純"] |
| page_start | 421 |
| meetingDate | ["2025-11-03"] |
| gazette_id | 1149201 |
| agenda_lcidc_ids | ["1149201_00006"] |
| meet_name | 立法院第11屆第4會期交通委員會第5次全體委員會議紀錄 |
| content | 審查委員蔡其昌等18人及委員李昆澤等20人分別擬具「氣象法部分條文修正草案」案【本日會議 僅進行詢答】 |
| agenda_id | 1149201_00005 |