在當今數位時代，每當熱帶性低氣壓形成或發展成颱風，網路媒體的各種資訊洪流便會湧現，從聳動的新聞標題到各路「氣象達人」的臉書或YouTube分析，有時常令人心狐疑或產生不必要恐慌，故在眾多複雜資訊中，如何正確解讀颱風資訊，並做出適當判斷及應變，為防災單位及人員必須持續學習累積經驗的重要課題。
每當進入颱風季，對於一有熱帶性低氣壓或颱風動靜，便上網搜尋各種預報資料者而言，除一般較熟悉之中央氣象署、歐洲、美國及日本的傳統模式及官方預報資訊外，對於當前正流行之AI颱風路徑預報資訊，亦嘗試儘力取得，以下就AI颱風路徑預報資訊之取得及應用作簡要介紹，以提供防災或有興趣者參考。
現在網路上能找到的AI颱風路徑預報資訊，大多來自全球頂尖的氣象機構或科技巨頭，國內中央氣象署與輝達(Nvidia)亦有以傳統氣象模型結合AI合作開發CorrDiff模型來預測颱風路徑和強度。AI颱風路徑預報的價值，在於提供更多角度的參考，而非單一的標準答案，故介紹重點不在評斷哪個AI颱風路徑預報最準，而是著重在如何取得這些AI資訊，並應用在實質的防災行動研判與決策。
防災資訊如能不仰賴他方提供而能自行取得，則較能即時應用及滿足需求，目前可從網路搜尋取得之AI颱風預報資訊，包括中央氣象署官網「資料-氣象預報模擬圖-焦點主題-颱風路徑」中提供之全球模式-CWA AI/ML(如圖1)；國家災害防救科技中心(NCDR)天氣與氣候監測網(WATCH)「氣象模式」中提供「AI全球模式」及「AI區域模式」(如圖2、圖3)；歐洲中期天氣預報中心（ECMWF）之中期預報圖表(Medium-range charts)中可查詢取得包括歐洲中期(AIFS)、微軟(Aurora)、輝達(FourCastNet)、谷歌(GraphCast)及盤古(Pangu)等AI模型相關資訊，並可在網址:https://wmohk.com/mrf.html 之網頁中查詢到各種AI颱風預報彙整資訊(如圖4、圖5)，另在ECMWF之熱帶氣旋(Tropical Cyclones)中亦可查詢到各種AI颱風預報路徑彙整資訊(如圖6)。
針對眾多AI預報資訊之運用，可依路徑預報之「共識」與「分歧」作為研判依據，「共識」部分係預報路徑都非常接近時，代表不確定性較低，可更有信心進行防災預劃或決策；「分歧」部分係有較大差異時，則代表仍存在較高的不確定性，必須保持彈性及持續關注最新資訊。另據中央氣象署及專家表示，AI在颱風預報上與傳統模式相比各有優劣，故取得AI路徑預報的同時，仍需搭配中央氣象署發布的「風雨預報」和「颱風強度」資訊，才能全面評估颱風可能造成的影響，並應用在實質的防災行動研判與決策。例如何種路徑其降雨熱區之分布、預報雨量有無超越轄管河川設計雨量及水庫尚存多少蓄洪空間之風險評估及應變決策。
目前AI颱風預報資訊多數仍處於研究或提供給專業氣象機構參考的階段，故從網路取得的AI預報資訊仍需配合中央氣象署之官方資訊判斷，而非盲從恐懼，更重要的是要將其轉化為具體的防災行動，有數據有依據，才能從容應對每一次颱風的挑戰！