日本在2018年7月上旬碰上1982年以來最強梅雨災害，引發各界關注，日經XTech網站報導，客觀來說，這次日本豪雨災害氣象廳提供的預報比過去更精準，但破紀錄降雨加上防災機構反應不及，才造成悲劇。
日本國土交通省指出，物聯網（IoT）、人工智能（AI）、超級計算機技術的快速發展，可望進一步提高氣象災害預警救災的效果。國土交通省將新科技改良氣象災害救災的時間點訂在2030年，但實際上2020年就有可能達成，重點在正確的科技投資與應用。
說到科技改善氣象災害防救，一般印象就是超級計算機，但IoT實際上才是真正亟需的技術。
超級計算機可以提供5~15天之前的颱風預報、1周~1個月之前的梅雨預警，甚至是1~3個月之前的寒害預告，乍看之下很強大；但超級計算機的數值模式運算瓶頸，對世界氣象組織（WMO）規定的氣象測站密度－陸上每100公里1站，海上每1,000公里1站而言數據密度太低，導致預報誤差巨大。
雖然1960年代便有人考慮以人造衛星補足數據，但實際上是每10年就有1個衛星投入失敗，投入迄今罕有進展，原因在降雨降雪重點是最底層大氣，衛星除最頂層大氣數據外都會受到嚴重干擾，數據誤差巨大，因此成效有限。
或許未來能找出克服的方法，但眼前的氣象災害不能放置，因此氣象界將防災重點擺在實時預報，或者說是0.5~12小時之前的預報，並將數據更新時間間隔，從6~12小時加快到10~60分鐘。
快速的高密度實時氣象水文數據傳遞，就是IoT的應用範疇，除正式氣象觀測站以外，還有各種水文與土石流警戒傳感器，以及位於各地的各種IoT傳感器數據；相較於低密度的氣象測站，IoT可以提供的數據密度足以大幅改進氣象預測能力。
在利用高密度氣象水文數據完成運算後，實時數據分析與分析則可由AI輔助；最後，實時將警報與疏散數據傳送到防災單位與個人手上的，也是IoT與無線通信技術。
因IoT帶來的傳感器需求，現在已經讓多數氣象水文傳感器的單價，降到20世紀末時的1%以下，這不僅能改善眼前的實時預報，同時也有望讓過去無法想象的高密度測站部署，成為輕而易舉之事，進一步改善超級計算機的運算效果。
比起購置高昂的超級計算機，或許先進行氣象水文的IoT體系投資，會更有效率。
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