李沃墙 即时评论／「赖神」非神 建立极端雨量大数据模型刻不容缓
南台湾地区包括云林、嘉义、台南、高雄及屏东等地连日豪雨成灾，已造成四人不幸死亡及农损。行政院院长赖清德曾说：「淹30年的痛苦，我花3年解决，大家都觉得不可思议。」，但此次却破功，足见，「赖神」非神，政治语言而已。
平情而论，10几年来政府砸了千亿经费来治水，结果反而越治越淹，除了令百姓感慨外；全球环境变迁造成未来天气诡谲多变，极端降雨事件发生频率越来越高已不容否认。有鉴于此，建立「极端雨量大数据模型」做为事前预测及防灾刻不容缓。
▲赖清德25日赴南部勘灾时表示「治水成败我一肩扛起」。（图／记者屠惠刚摄）
大数据是国家基础性战略资源掌握数据，亦是推动国家经济转型发展的新动力。笔者近期分别参访「贵州大数据试验区」及「上海数据交易中心」；见证中国大数据惊人发展及应用领域。目前大数据在政用、商用及民用应用已遍地开花。2017 年全球世界数据资源总量为15ZB，中国占2ZB；而中国数字经济总量为27兆人民币，占GDP的33%，全球排名第五位。
举例而言，在旅游大数据方面，透过电信数据已能即时显示全国各省累积度假人数统计、交通方式分布、游客国籍分布、游客游玩平均天数、人均餐饮消费、人均交通消费、人均住宿消费及人均门票消费。游客热搜词条、最热门游玩项目、最热门游玩路线及未来趋势预测。在城市交通治理方面，汇聚交通主管部门及互联网相关数据，应用大数据分析建模技术在交通违章领域的应用，可展现大数据在交通违章的作用与能力。如对交通离峰时段停车的资源充分运用、以数据层面进行可视化展示。
中国大陆积极发展大数据
上海数据交易所已能即时显示上海市目前平均时速、各区平均时速、30日内交通拥堵曲线图；高速路通行车辆市内挂牌车比率、外牌车比率、车行分布；上海火车站当前客流量数、出发车次、到达车次、当前通行地铁班次，公交车班次，通行出租车、带来客流、带来客流。其资料之广、项目之细，令人叹为观止。
其实，气象观测资料自古有之，而且庞杂众多，具有大资料的海量（Volume）特性。一般又可区分二种，一为实况资料，即一般过去观测的气象资料；另一种则由电脑程式运算生成，属于预测未来的模拟资料。中国大陆气象部门于去(2017)年编制了《气象资讯化发展规划（2018-2022年）》，其中核心问题就是围绕气象大资料汇集、管理、共用和应用开展一系列工程建设、制度建设和政策措施。同时深化顶层设计、扎实开展气象大资料云平台建设、气象大资料核心技术系统建设、气象大资料智慧应用系统建设及气象大资料云平台基础设施建设。
据悉，目前国内对于气象方向的大数据研究；包括中央气象局已设置雷达观测网与密集雨量观测站搜集雨量大数据，并进行估计及定量降水预报系统(由10分钟到前二日等不同数据频率)。此外，水利署跟地方政府合作，利用大数据交叉比对分析资料，从淹水潜势区找出高风险的「防汛热点」；另国家实验研究院台湾台风洪水研究中心「台洪中心」与中央气象局合作，研发「系集雨量大数据分析技术」，以提升梅雨预报准确度。个人以为，政府对于气象大数据应有前瞻性规画，而若能将上述等机构整合成一个「全国气候雨量大数据平台」，资源为中央及地方政府、学术研究所共享，更能够发挥其成效。
然而，除了搜集一般性的雨量大数据外，应另建立百年历史的极端雨量大数据资料库，如24小时累积雨量达500毫米以上超大豪雨资料。再根据此大数据资料库建构极端雨量预测模型；同时针对不同的极端雨量做敏感度分析及防洪、防灾决策；如提前发现高风险区域、找出土石流潜势区、发出警报，并让救灾物资机具(如移动式抽水机)早一点进驻、早一点疏散居民及安置，可让淹水酿灾机率降低。
综合言之，在极端气候下，若能少一点政治口水，积极应用大数据科技不仅能防范于未然，降低生命财产损失。
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●李沃墙，现任淡江大学财务金融学系专任教授及两岸金融中心副主任，亦为富华创投及兆丰第一创投董事、品丰投顾荣誉顾问。以上言论不代表本网立场。论坛欢迎多元的声音与观点，来稿请寄：editor88@ettoday.net