氣候變遷讓豪雨乾旱等天災發生機率大增，且災損金額年年成長，如2018年7月影響包括日本家電大廠夏普(Sharp)在內眾多製造業生產出貨的西日本豪雨，死亡人數超過200人，災損金額創下日本天災史上最高的1.158兆日圓(約107.3億美元)紀錄，讓人痛感防救災體系的不足。事實上，除了天災預防外，天氣預測資料在企業營運來說，也是關乎營運費用、活動執行的關鍵，因此國內外已有許多企業投入天氣預測的商業服務。

面對天災，19世紀以前的人類只能被動適應，20世紀人類開始發展氣象氣候預報與改變天氣的技術，預報方面獲得應付48~120小時內天災能力，以及特定條件下的農業是否缺水跨季預報能力，但48小時以內與120小時以上仍待努力。至於能夠改變氣候的技術，目前只出現在電影的情節中。

長時間預報的問題在誤差會變大，短時間預報雖然有精度較高的優點，但因過去的網路通訊速度、儀器設備運算處理速度、與防災組織架構問題，預報資料到必要使用者手上時已成為歷史資料，必須加快資料處理與傳輸速度，才能進行24小時內、6小時內、甚至1小時內，誤差範圍250公尺以內的預報。

現在，已經有解決資料處理與傳輸所需的技術：人工智慧(AI)與物聯網(IoT)。

最難預報的降雨是午後雷陣雨，因為雷陣雨生命週期約6小時，生成後約30分鐘才能從氣象雷達上看到，1小時內就會降下致災性降雨，2~3小時雨量達最大，人工監測通常要看2~3次資料、約20分鐘才能確認，有效反應時間等於不到10分鐘，頂多只來得及打電話給對口單位。

而日本氣象資料分析公司，Weathernews，就利用人工智慧與歷史資料，在氣象雷達出現資料後就開始預測未來180分鐘內的每10分鐘雷雨動態，自動圖像化表示，並直接傳輸到智慧型手機或PC上，讓一般使用者來得及知道10~20分鐘後會不會下雨，並讓水利單位有資料可以計算河水與下水道未來可能水位變化。

河水與下水道的水位，直接影響的是會不會氾濫，間接影響則是土石流與山崩，但河水流速以每分鐘幾公尺計算，導致土石流的地下水流速卻是以每週幾公尺計算，糟糕的是在即將發生土石流的那10分鐘內，流速會從每週幾公尺變每分鐘幾公尺，看到土石滑動時就來不及發警報。

預報土石流的方式，就要靠地下水測站或地標的移動速度資料，發現整片區域水位與地標位置朝同個方向移動，即使只是移動1~2公分，那就有危險，現在日本電信大廠NTT Docomo與軟銀(SoftBank)，都提供類似的監測用物聯網服務，當人工智慧發現數據異常，就會立即對相關單位發警報。

另外，透過空拍影像分析洪患區水深與變化，可讓本來需要1小時以上的救災通報，縮短以分鐘計，也有助加速災後保險公司理賠估算等，這些能讓防災資料處理傳輸加速10~100倍的技術，可望大幅改善人類對天災的無可奈何。

資料來源 : digitimes