人性化操作考量之歷史颱風事件搜尋程式

一、前言 臺灣位於颱風必經之地，其路徑走向、速度及降雨型式有一定之關聯性，防災單位常會找出類似的歷史颱風事件用於防災參考，並依據過去曾發生之災況提早應對戒備，但天氣系統難以預測，颱風路徑難以完全掌握，因此應變期間需要視當前狀況進行多次的比對。搜尋過去類似颱風的比對作業需仰賴資深防災人員參與，防災人員會依照中央氣象局九大颱風路徑分類及其個人經驗，同時考量颱風路徑、速度、降雨型式及歷史災情等因素，配合其單位特性找出可供其參考的過去經驗，搜尋過程耗費資深人員大量時間及團隊人力。 本文將敘述如何透過使用者為中心的設計模式，建置以路徑比對為基礎的歷史颱風事件比對程式，並配合中央氣象局歷史颱風資料及水利署經驗學習中心等資料，可幫助防災人員快速找到可供參考之歷史颱風路徑，減少等待預報資料發佈及過濾事件災況的時間，讓專業防災人員將寶貴時間運用在進階的分析研判上，以輔助進行防災決策。

康仕仲

二、背景

2.1  侵襲臺灣的颱風

由於地理條件因素之影響，經過臺灣的颱風其路徑走向及降雨型式之間有一定關聯性，在颱風應變期間，各防災單位都會找尋類似的歷史颱風事件之災況、處置作為等相關資料，作為決策判斷之參考。

全球每年約有79個颱風生成，其中北太平洋西部及中國南海地區生成的颱風最多也最強，平均每年約有25.7個颱風(Neumann, 1993)。臺灣位在颱風必經之路，常受颱風的侵襲而發生災害，自1958年到2012年這55年中，共有215個颱風侵臺(歷史颱風資料庫，2012)，平均每年約3.9個颱風影響臺灣，其颱風路徑如圖1所示。當經驗豐富的資深氣象人員進行颱風事件比對時，會依根據其個人經驗以及颱風分類，並同時考量颱風路徑、降雨型式、歷史災情等因素，找出較具代表性的類似颱風事件，由於歷史颱風事件多達215個，使得比對過程耗費大量人力且比對結果也因人而異(Kang et al., 2012)。

圖1  過去55年(1958-2012)接近臺灣之歷史颱風路徑

2.2  傳統路徑比對方式

傳統颱風路徑比對，通常是先依照中央氣象局的九大路徑分類篩選歷史資料，再透過人工經驗比對當前預報颱風路徑，找出類似路徑的歷史颱風事件。由於颱風比路徑比對往往要在侵襲臺灣前先行研判，如果颱風動向尚不明確時，需要靠比對人員自行研判該颱風將會屬於那一個路徑分類，才能找到較有幫助的相關歷史資料。

中央氣象局歷史颱風資料庫網站提供進階比對功能(颱風分析與預報輔助系統，2012)，可在地圖上圈選一經緯度範圍配合警報及年份篩選後得到可能之類似颱風，其操作介面如圖2 (a)所示。該功能雖可以找出經過該區域之颱風，但如果無法先確定年份範圍及未來走向，仍會得到過多的資料，需要花時間處理才可應用。

(a) (b)

圖2  (a)歷史颱風資料庫進階路徑比對介面；(b)尚未依年份篩選之結果

2.3  經驗學習中心

臺灣受自然環境及人為因素影響，被評估為全球易致災地區之一(世界銀行，2005)，近年來臺灣水文環境受到全球氣候變遷影響，導致降雨型態改變，豐枯水期差異拉大，屢遭颱風及暴雨侵襲造成水災，有時卻因氣候變異而形成乾旱。由於洪旱災害情況難以預料，應變處理方式亦無一定標準可依循，故應持續蒐集整理相關經驗，並轉化為珍貴的應變處理知識，以建立有效的教育訓練與學習檢測機制，進一步充實業務相關人員知能，提昇作業效能，遂建置水利經驗學習中心(水利經驗學習中心，2012)。

在經驗學習中心內的每個事件都會整理3~5行的事件描述資料，幫助使用者了解較重要的災情資訊，並依此判斷決定閱讀那些事件。水利經驗學習中心階層式的資訊呈現方式，可幫助使用者快速從小量資料中找出可能之類似路徑資料，再透過連結進一步詳細閱讀，如此可幫助使用者提高決策效率，快速掌握類似颱風事件之經驗，以避免可能災損之發生(Kang et al., 2012)。

三、方法

3.1  設計原則

實作之設計方法採用反覆遞增式使用者中心(ISO, 1999)的軟體系統開發方法(I&I-UCD)進行，如圖3所示(Lu et al., 2009)。將開發程序以一連續的迭代過程進行開發，每一個迭代包含：(1)計劃(Plan)；(2)分析(Analysis)；(3)設計(Design)；(4)實作(Implementation)；與(5)釋出(Release)等五個遞增的程序所組成。其中在設計(Design)與實作(Implementation)階段各自有兩個子迭代程序，用以進行使用者測試(User Tests)。

nth iteration (n+1)th iteration

圖3  反覆遞增式使用者中心(I&I-UCD)軟體系統開發方法概念圖

考量因素包含下列三點：

1. 易用性-基於使用者為中心的考量，不論背後計算的程序有多複雜，該程式必需讓大多數的使用者能夠快速上手，透過該軟體幫助使用者找到可能要關注的歷史事件內容。
2. 即時性-相較於過去需耗費大量人力處理的方式，本方法考量到防災應用的特性，當預報資料出現新的轉變(例如颱風轉向)，需要能夠盡快找到新的資料進行分析決策其對應作為。
3. 容錯性-不論如何使用，程式應可以容許使用者出錯，在出錯之後可以快速回到之前的狀態，避免因為一時的操作錯誤而需要花額外大量的時間找回已經搜尋到的資料。

3.2  路徑比對演算法

影響災情的重大因素之一是颱風的行進路徑，同樣路徑的颱風很有可能會造成同樣的降雨分佈及類似的災情狀況，類似路徑之災情、處置作為等對防災有很大的幫助。歷史颱風路徑資料包含該颱風之經緯度位置及時間，所有資料都是以「時間點」的形式存在，目前介接資料為每六小時一個點位。本研究實作五項不同的輸入方式及對應之演算法，經過使用者測試後，比較操作性及比對結果的正確性。

1. 使用者輸入每六小時一個點位之預測座標，比較與歷史點位距離總和

由於歷史資料格式為六小時一個點位，因此要求使用者輸入同中央氣象局預報之點位，而後計算所有預報點位與215個歷史點位之間的距離之總合，得到總距離最短之颱風便為路徑最接近的颱風事件。

2. 輸入一連串之預測颱風中心座標，比較其與最近之歷史點位距離總和

基於上一種比對方法的結果，不去限制使用者輸入的點位數量，改為計算與預測點與歷史路徑中距離最近的一點之距離的總合來進行比對。

3. 輸入一連串預測颱風中心座標，比較其與歷史路徑之最短直線距離總和

基於上一個方法考量其垂直距離之總合來進行比對。

4. 要求使用者框選多個範圍，顯示所有符合條件之路徑

參考中央氣象局作法，透過一個以上的方框來過濾，比對找出通過重點地區之歷史颱風事件。

5. 輸入一連串之預測颱風中心座標，以固定之距離及權重進行比較

讓使用者自行點上座標位置，計算各歷史點位與點選點位之座標在固定半徑範圍內則增加一定量之權重，且每個點對每條路徑僅提高一次權重，最後再以該權重之總數進行排序得到符合條件之路徑。

經使用者測試結果，方法(1)適合透過電腦模式計算後產生的路徑點位進行比對，可找出速度跟距離最接近之歷史事件，方法(2)、(3)為方便手動輸入之簡化方式，但計算所需資源較高，特別是在行動裝置上使用較無法有即時回饋而導致使用性(Rosson and Carroll, 2001)較差。方法(4)可有效過濾不需要的颱風事件，但一定要2~3個條件才能將結果限定到10個以內，且無法進行排序了解其關聯性。方法(5)之介面最適合手動輸入，而其計算方式也無需大量運算資源，容易配合災情過濾並進行排序，但其半徑大小及權重設定需要經過多次測試及實測才能配合實際需求於颱風期間使用。

四、系統實作與導入

為了建置我們的作業系統，首先需要彙整歷史颱風的資料，除了從中央氣象局歷史颱風資料庫取得資料以外，還進一步的連結更多相關資訊，以輔助防災人員進行決策時，能有足夠的參考依據；收集完歷史颱風資料後，還需要有歷史颱風路徑，作業系統將比對使用者輸入之路徑與歷史颱風路徑，找尋出路徑相似的歷史颱風事件；資料庫建置完成後，還需要建置能與使用者互動的介面，方能完成我們的作業系統。
系統開發建置主要三個步驟如下：

1. 建立過去歷史颱風資料庫

如圖4 所示，延伸中央氣象局歷史颱風資料庫的資料表內容，增加中央氣象局連結資料、日本氣象廳之連結資料、全臺雨量分佈圖、分析研判輔助系統雨量綜合資訊及颱風綜合說明等輔助資料。

 

圖4  過去侵臺颱風資料表

 

2. 建立颱風路徑資料庫

自日本氣象廳網站(http://agora.ex.nii.ac.jp/digital-typhoon/year/wnp/2011.html.ja)下載颱風路徑KML檔，以程式擷取其中的座標資訊，記錄到資料表中。經討論後迭代一版本，將模組判斷的範圍設定在經度114~128度、緯度18~30度之間，移除超過範圍之颱風路徑點位以提高即時運算速度。

3. 建立使用者介面

以Microsoft .Net Framework作為開發之基礎，採用C#程式語言搭配Windows Form作為開發之介面，並命名為「颱風搜」。如圖5所示，該程式包含三個區域，左邊是點選的路徑座標資訊，提供即時的座標回饋；中間是可點選之底圖，採用Google Earth之底圖，配合滑鼠Mouse Over提供即時座標資訊之功能，使用者點按下滑鼠左鍵即決定一個點座標，程式會自動計算出與該座標接近的前十個颱風路徑，並給予不同顏色來呈現；右邊提供歷史颱風路徑之查詢結果，排越上方代表關聯性越高，結果包含：颱風年份、名稱、歷史颱風資料庫連結、經驗學習中心連結、總雨量及雨量綜合資訊。

(a) (b)

圖5  (a)颱風搜介面-迭代第一版 (b)颱風搜介面-迭代第二版

第一版實際於2011年7月納坦颱風期間因考量過去颱風可能引進西南氣流之共伴效益等問題決定擴大計算範圍並提高演算法計算速度，版本二之介面如圖5(b)所示，紅線代表預測路徑，並透過警報資料來過濾較不嚴重事件，並可設計底圖之透明度幫助使用者於複雜資料中找到較合適之資料。

第二版經過半年汛期的運作後，捨棄原本之程式改採用iOS建立iPad版，重新打造使用者介面(如圖6 所示)，簡化介面配色，並加入觸控之元素提高程式使用的便利性，透過行動裝置實際運作於目前防災作業中。

圖6  颱風搜介面-迭代第三版

五、使用流程

「颱風搜」包含過去55年(1958-2012)的215個颱風歷史資料，藉由輸入颱風路徑點位可快速由資料庫中找出類似的颱風資料，颱風搜的使用方式相當簡易，以下將介紹如何使用。

當使用者啟動颱風搜，首先會看到如圖 7(a)的初始畫面，使用者可根據想要搜尋的颱風路徑，直接用手指在螢幕上觸碰來輸入颱風點位座標，颱風搜會即時比對輸入路徑與歷史颱風路徑，將類似的歷史颱風名稱及路徑顯示在畫面中，如圖7(b)所示，接著再用手指觸碰來輸入接下來颱風之可能點位座標，颱風搜會將此次輸入之點位及之前的輸入之點位一起與歷史颱風路徑比對，將新的搜尋結果再次呈現在畫面中，如圖7(c)所示。圖 7(a)到7(d)為使用者連續用手指觸碰以輸入颱風可能點位之結果示意圖。

圖7  颱風搜的搜尋流程

如果使用者在設定數個颱風路徑點位後，不小心在一次的觸碰輸入點位過程中，輸入了錯誤的颱風點位座標，使用者可觸碰圖8(a)中右上角圓圈的「回復」按鈕，來回復至原先正確颱風點位座標之情形，接著便能再繼續輸入正確的颱風路徑點位，更換颱風路徑的使用流程如圖8(a)至8(c)所示。如果使用者想要重新輸入所有的颱風路徑，必須讓颱風搜清除現在畫面上全部路徑點位，使用者僅需用手指觸碰圖8(c)中右上角圓圈的「取消」按鈕，此時先前輸入的颱風點位座標都會被清除，颱風搜將會回復到初始狀態畫面，使用者可像是剛開起颱風搜般地繼續使用颱風搜，使用者清除颱風點位過程如圖8(c)至8(d)所示。

圖8   颱風路徑還原及清除

此外，由於背後的地圖有時會影響使用者判讀颱風路徑，為了讓使用者可清楚地察看颱風路徑，颱風搜實作了三種地圖顯示模式，包含了衛星地圖(無城市名稱)、衛星地圖(含城市名稱)、一般地圖(含城市名稱)，當使用者想要切換地圖模式時，只要用手指觸碰圖9 (a)中右上角圓圈的「切換地圖模式」按鈕，便可輕鬆地在三種地圖顯示模式間切換，使用者切換地圖的過程如圖9(a)到(c)所示，依序為衛星地圖(無城市名稱)、衛星地圖(含城市名稱)、一般地圖(含城市名稱)。當使用者想要知道某一颱風的路徑及簡要資訊時，可用手指觸碰圖 9(d)中右下角颱風名稱的按鈕，例如「96年 聖帕」，颱風搜會依據使用者所選到的颱風，將颱風路徑以紅色粗線表示，並將該颱風的簡要資訊展示在地圖右邊中間，如圖9(d)所示。

圖9   颱風搜的三種地圖切換模式

當使用者快速地搜尋到類似路徑的颱風後，可透過颱風資訊(圖10 (a)所示)內的三個圖示來進一步了解颱風資訊，此三個圖示會連結到更詳細的資訊，「雲朵」圖示將會連結到中央氣象局對於此次颱風所作之報告(圖10(b)所示)，「筆記板」圖示將會連結到經濟部水利署水利緊急應變經驗學習中心 (圖10(c)所示)，「量筒」圖示將會連結到此次颱風，全臺各地的總雨量分佈圖(圖10(d)所示)。颱風搜可幫助使用者快速找到類似路徑的歷史颱風，並透過資料的連結能幫助使用者更加了解該次颱風的相關資訊。

圖10 颱風相關資訊展示

六、結 論

經導入測試，使用「颱風搜」可有效縮短類似颱風比對所花費的時間，提供較全面性的研判輔助資訊，以幫助防災人員快速找到需要先了解的颱風資訊。颱風搜的使用者不需要是經驗非常豐富的資深人員，只要經過簡單的訓練就可以找出大部分需要了解的歷史颱風資訊，而原本經驗豐富的資深防災人員可以把時間用於進階的分析研判上，提高整體防災效率。此外，颱風搜與水利經驗學習中心連結，可相互提升雙方之價值，方便防災人員於經驗學習中心找到所需之歷史經驗資料。

目前歷史颱風路徑採用日本氣象廳之路徑資料，部分資料與中央氣象局有所出入，未來需要修正為中央氣象局的版本；且除了颱風路徑、災情與雨型外，颱風速度、月份、共伴效應等問題應該要進一步設計合適的介面來加以考量。而在颱風搜第三版本導入過程中，發現經緯度是一個重要的元素，可幫助使用者輸入點為座標更加準確；因此，未來將會把試著把經緯度導入至系統中。

參考文獻

1. Neumann, C. J., 1993: Global overview. Chapter 1, Global Guide to Tropical Cyclone Forecasting. WMO, 1.1-1.56.
2. 歷史颱風資料庫，2012。http://rdc28.cwb.gov.tw/data.php，中央氣象局，臺北。
3. Kang, S. C., Shiu, R. S., and Wu, T. H., 2012. Development of Typhoon Search Program with Human Manipulation Consideration, Conference for Disaster Management in Taiwan, Taiwan, Nov. 16, 2012, Disaster Management Society of Taiwan.
4. 颱風分析與預報輔助系統，2012。http://photino.cwb.gov.tw/tyweb/mainpage.htm，中央氣象局，臺北。
5. Dilley, M., Chen, R. S., Deichmann, U., Lerner-Lam, A. L., and Arnold, M., 2005. Natural Disaster Hotspots: A Global Risk Analysis. © Washington, DC: World Bank. 
6. 水利緊急應變經驗學習中心，2012。http://wra.caece.net/llc，經濟部水利署，臺北。
7. Kang, S. C., Yang, C. C., and Shiu, R. S., 2012. Lesson Learned Center for Disaster Prevention and Management, Conference for Disaster Management in Taiwan, Taiwan, Nov. 16, 2012, Disaster Management Society of Taiwan.
8. ISO 13407, 1999. Human-centred Design Processes for Interactive Systems, International Standard Organization.
9. Lu, C. C., Kang, S. C., Hsieh, S. H., and Shiu, R. S., 2008. Improvement of a computer-based surveyor-training tool using a user-centered approach, Advanced Engineering Informatics, doi:10.1016/j.aei.2008.07.001.
10. Rosson, M. B., and Carroll, J. M., 2001. Usability Engineering: Scenario-based Development of Human Computer Interaction, first ed., Morgan Kaufmann, San Francisco.