新聞速讀｜次季節天氣預測迎來突破：MIT 結合北極診斷訊號與 AI 擠進 4 週視窗
新聞速讀｜次季節天氣預測迎來突破：MIT 結合北極診斷訊號與 AI 擠進 4 週視窗
ECMWF 主辦 AI Weather Quest 秋季賽顯示多週溫度型態可被提前捕捉，但仍需跨季節驗證。
InfoAI 編輯部
極端天氣的差別，往往不在你知不知道會變天，而在你能不能提早兩到四週，把生活先安排好。
準備，不是因為你知道答案，而是你看見風險正在聚集。這次改變的不是每天的天氣預報更準，而是次季節天氣預測開始更有機會把「可行動的風險訊號」往前推到第 3、4 週，讓你多出 3 到 4 週的心理與行程緩衝，但它仍是機率訊號，不是確定答案。
準備，不是因為你知道答案，而是你看見風險正在聚集。這次改變的不是每天的天氣預報更準，而是次季節天氣預測開始更有機會把「可行動的風險訊號」往前推到第 3、4 週，讓你多出 3 到 4 週的心理與行程緩衝，但它仍是機率訊號，不是確定答案。
摘要：
1）次季節天氣預測鎖定未來 2 到 6 週，是最難、也最可能改變生活安排的預報區間。
2）麻省理工學院（MIT）研究科學家 Judah Cohen 把西伯利亞 10 月積雪、北極海冰、極渦等北極診斷訊號，轉成 AI 可用的特徵。
3）歐洲中期天氣預報中心（ECMWF）主辦的 AI Weather Quest 用第 3、4 週（Days 19–25、Days 26–32）的五分位機率預報做評估，重點是「型態機率」不是「某天幾度」。
4）MIT 報導稱 Cohen 的模型在 2025 年秋季檔期名列第一；ECMWF 公開的 SON Awards 簡報則以 MicroEnsemble 團隊為第一名，成員名單包含 Cohen。
5）若表現能跨季節複現並通過回溯檢核，未來你在出遊、保暖、通勤與家庭備援上，可能會更早拿到可用的「提醒訊號」。
把「北極訊號」寫進 AI，目標是預報第 3、4 週
麻省理工學院在 2026 年 1 月 8 日的報導指出，研究科學家 Judah Cohen 近年把多年累積的高緯度診斷指標，結合新一代 AI 方法，瞄準次季節到季節（S2S）的預測缺口，尤其是第 3、4 週這段「一般預報比較難講、但你又最想提早知道」的時間區間。
為什麼第 3、4 週特別麻煩？因為它已經超出一般 7 到 10 天預報的可靠範圍，但又還不到季節展望那種可以只談「整體偏冷或偏暖」的大尺度尺度。對一般人來說，偏偏這段時間最常用在生活決策：要不要提前訂票、需不需要多留一天緩衝、長輩要不要先補足慢性病用藥、寒流來之前先把家裡保暖補強等。
Cohen 的核心作法，是把北極與高緯度的「先行訊號」轉成模型可直接吸收的特徵，包括：西伯利亞 10 月積雪覆蓋、北極海冰範圍、極渦（Polar Vortex）穩定度等。這些訊號多半屬於慢變或相對慢變的環境條件，理論上可能提供比純粹初始條件更長的可預測性線索，讓模型在更早的時間點看見「型態正在往哪裡走」的影子。
MIT 也提到，ECMWF 主辦的 AI Weather Quest 把這件事拉到同一套規則下檢驗。競賽要求參賽者每週提交第 3、4 週的五分位機率預報；評估焦點不是「某天幾度」，而是「多週型態」的機率分布是否比基準方法更有技巧分數。這很像把天氣預報從「背答案」改成「給風險機率」，讓你知道哪些情境正在變得更可能。
關於「名列第一」的說法，公開資料存在兩種表述：MIT 報導以「Cohen 的模型」描述 2025 年秋季（SON）檔期第一名；ECMWF 公開的 SON Awards 簡報則把第一名列為 MicroEnsemble 團隊，成員名單包含 Judah Cohen。較嚴謹的說法是：Cohen 參與的 MicroEnsemble 團隊在秋季檔期表現領先，並把「北極診斷特徵」成功轉成可競賽、可評估的預報技巧。
MIT 文章還舉了更貼近日常的例子：該方法曾在通常訊號出現之前數週，偵測到 12 月中旬美國東北部可能出現「潛在冷空氣爆發」的風險型態。不過，報導同時保留前提，指出仍需後續驗證與更長時間的檢核，才能把它當成穩定可靠的作業能力，而不是一次性的漂亮示範。
弱 ENSO 背景下，高緯度訊號更容易成為線索
冬季展望常會提到聖嬰到南方震盪（ENSO），但 Cohen 在 MIT 報導中指出，今年 ENSO 相對偏弱，這使得北極與高緯度訊號的相對重要性上升。當熱帶強迫不夠明顯，或處於從拉尼娜走向中性的轉換期，高緯度的慢變條件更可能主導中高緯度的天氣型態，北極訊號就更像是「提前提醒你風向可能在變」的那一盞燈。
另一個原因更務實：過去就算有人相信「北極狀態會影響冬季天氣」，也很難把它穩定地變成可用的預報產品。現在 AI 的角色，是把這些可觀測、可回溯的診斷指標，轉成能被模型反覆學習、反覆驗證的特徵。它不保證每一次都準，但有機會把「提早幾週看到風險型態」變成一件可以被檢核、被改進的事情。
你要的是「提早做準備」，不是「提早被嚇到」
如果未來第 3、4 週的風險訊號變得更可靠，你不會因此每天焦慮天氣，而是能更早做出「不後悔的安排」，把麻煩降到最低。
對於一般人的三點行動建議
第一，把「第 3、4 週」當成「安排緩衝」的提醒，而不是當成確定預報。看到偏冷或偏極端的機率上升時，你可以先做低成本準備，例如調整出遊備案、把通勤與行程留出彈性、先檢查雨具與保暖用品。
第二，做「家庭備援的最小版本」：寒流或暴雪風險升高時，優先補齊最基本的需求，例如保暖衣物、簡單乾糧、常用藥與充電備援。這些不需要等到最後一週才匆忙搶購。
第三，練習用「機率」看天氣：你要問的不是「那天會不會下雪」，而是「未來 3 到 4 週內，極端冷或大風雪的機率是不是正在上升」。當它上升，你就把高風險行程改成低風險版本，這樣就算結果沒發生，你也只是多做了合理準備。
下一步觀察：
這是不是一次性的亮點，還是可長期信賴的提醒系統。
1）跨季節穩定度：在冬季（DJF）與不同年份是否仍維持技巧分數，而非只在秋季檔期亮眼。
2）「提前量」是否可複現：是否能一再把冷浪、暴雪、寒潮的風險訊號往前推，且事後回溯仍站得住腳。
3）一般人能不能看懂：未來若要走向大眾使用，訊號必須用更直覺的方式呈現，不然再準也難用。
4）錯報成本：提早的訊號如果常常「虛驚一場」，使用者就會失去信任；因此穩定性比偶爾超神更重要。
5）服務落地：這些成果如何進到你熟悉的天氣 App、新聞預報與政府示警系統，才是真正改變生活的關鍵。
FAQ
Q1：什麼是「次季節天氣預測」？跟我每天看的天氣預報有何不同？
次季節天氣預測通常指未來 2 到 6 週的天氣型態預測。它不像每天預報那樣告訴你「週三幾度、會不會下雨」，而是更像「接下來幾週整體偏冷、偏暖、或極端事件機率是否上升」的風險訊號。它的用途不是取代日常預報，而是幫你更早安排緩衝與備援。
Q2：這是否代表「未來可以提前一個月精準預報寒流或暴雪」？
不代表。MIT 的描述屬於機率與型態層級的進展，並且保留「仍需驗證」的前提。它可能讓你更早看到「風險正在聚集」，但不等於把「哪一天哪個城市下多少雪」變成確定答案。把它當成提前提醒，而不是當成鐵口直斷，才是更安全的使用方式。
Q3：為什麼要看「北極訊號」？西伯利亞積雪、海冰、極渦聽起來離我很遠。
它們離你的地理位置很遠，但可能影響冬季大尺度環流與冷空氣活動路徑。MIT 報導指出，像西伯利亞秋季積雪、北極海冰、極渦穩定度等訊號，可能與冬季冷事件機率有所關聯。重點不是單一指標必然導致某地暴雪，而是它們可能改變「冬季型態的機率結構」，成為可被模型利用的線索。
Q4：ECMWF 的 AI Weather Quest 到底在比什麼？
它是一個競賽平台，讓不同 AI 方法在相同規則下比較第 3、4 週的預報技巧。參賽者每週提交五分位機率預報，重點是「多週型態」的機率分布是否比基準方法更好，而非單點命中。對一般人來說，這有助於推動「把多週風險訊號做得更可用」的技術路線。
Q5：MIT 說 Cohen 的模型奪冠，但又看到 MicroEnsemble，會不會是報導寫錯？
目前公開資料確實有兩種表述。MIT 報導用「Cohen 的模型」描述秋季檔期第一名；ECMWF 的 SON Awards 簡報則把第一名列為 MicroEnsemble 團隊，成員名單包含 Judah Cohen。較嚴謹的寫法是：Cohen 參與的 MicroEnsemble 團隊在 2025 年 SON 檔期名列第一，而 MIT 以 Cohen 模型描述其成果。這類差異通常與團隊提交形式、命名與對外敘事角度有關。
Q6：如果未來 App 給我「三到四週後可能偏冷」，我該怎麼做才不會被搞得很焦慮？
把它當成「安排緩衝」的訊號，而不是當成「一定會發生」的預報。你可以做三件事：先把高風險行程改成可退可改的版本；家裡做最低限度備援（保暖、常用藥、充電）；等到進入一到兩週內，再用日常預報與政府示警去確認是否真的需要大幅調整。這樣你不是被天氣牽著走，而是用更早的訊號，把麻煩降到最低。
參考資料：
Decoding the Arctic to predict winter weather（2026-01-08）
The AI Weather Quest: uniting international expertise to advance sub-seasonal forecasting
AI Weather Quest – Sub-seasonal forecasts | ECMWF
SON Awards presentation（2025-12）
ENSO Diagnostic Discussion – NOAA Climate Prediction Center
ENSO Forecast – International Research Institute for Climate and Society
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