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這一回講的是一個小地方，但它決定了這整個系列值不值得信。
先講事實
富良野市和北見工業大學、北海道大學低溫科學研究所合作，發布了一個叫做「ふわサラ度」的指標：0 到 100 分，核心變數是預報的雪水比。相關成果發表在寒地技術論文集第 39 卷（2023 年）。
公開資料裡有一個關鍵錨點：
50 分 ⇔ 雪水比 2.0 cm/mm
這個數字不是隨便挑的——2.0 cm/mm 正是日本氣象廳的乾雪門檻。也就是說，這個指標把「剛好算乾雪」定在正中間。
以上都是有出處的事實。
再講我們加了什麼
我們想在自家的粉雪模型裡放一個同樣尺度的乾粉度軸，於是需要一條從雪水比到 0–100 的換算。
問題是：公開資料只給了一個點。
一個點決定不了一條線。要從 (2.0, 50) 推出整條映射，必須先假設它是線性的。假設線性之後，斜率就被那個點釘死了：
乾粉度 = 25 × 雪水比（上限 100）這條式子在我們的代碼裡確實在跑。但它不是原論文公開的映射式——原論文沒有公開映射式。線性這個假設是我們加的，而且我們沒有辦法驗證它。
所以在我們的頁面與代碼註解裡，這一條一律標成 SNOWWIND INFERENCE，不標成事實。
為什麼要把這件事講出來
在內容這一行，把推論寫得像事實幾乎沒有短期代價。沒有人會來查，看起來還更權威。
但這件事有兩種長期代價。第一，如果原研究團隊之後公開了真正的映射式而它不是線性的，我們所有寫過的內容都要一次性地失去可信度。第二，讀者拿我們的數字去做判斷——在雪地裡，那個判斷是有後果的。
所以我們在整個網站上採取同一套做法：每一條敘述都掛一個來源等級。
- SOURCE FACT：有外部出處的敘述，附得出來源
- SNOWWIND INFERENCE：我們的推論，可能錯
- MODEL PARAMETER：我們自己選的模型參數，沒有對錯，只有調得好不好
一個具體例子
以「今天雪很乾」這句話為例，拆開之後是：
| 敘述 | 等級 |
|---|---|
| 氣象廳的乾雪線是 2.0 cm/mm | SOURCE FACT |
| 富良野的指標把 50 分錨在 2.0 cm/mm | SOURCE FACT |
| 乾粉度 = 25 × 雪水比 | SNOWWIND INFERENCE |
| 雪水比由氣溫以 Kuchera 型啟發式推估 | SNOWWIND INFERENCE |
| 乾粉度換算成分數乘數的上下限 | MODEL PARAMETER |
只有前兩行是可以拿去引用的事實。後三行是雪風的模型，換一個人做會做出不一樣的選擇。
這一回可以帶走的三件事
- 富良野的乾粉度指標與那個 50 ⇔ 2.0 的錨點，是公開發表的事實。
- 我們用的 25 × SLR 線性換算是推論，因為一個錨點推不出一條線。
- 內容的可信度來自標示，不是來自語氣。分不出事實與推論的文章，兩者都不值得信。
系列接下來會往下走：氣溫怎麼推估雪水比、風怎麼在落地後破壞雪面、以及底雪不足時為什麼再乾的雪也撐不住。想先看富良野的實際地形資料，見富良野的雪道與纜車頁。
資料來源
- 白川・的場・大須賀「雪水比を用いたパウダースノーの『ふわサラ度』指標の開発」寒地技術論文・報告集 Vol.39 (2023)
- 富良野市「ふらの盆地パウダープロジェクト」bonchipowder.com
- 気象庁：雪水比による乾雪・湿雪の区分
本文說明的是雪風自建模型的參數來源。文中標示為「我們的推論」的部分未經原研究團隊確認，也不代表富良野市或任何研究機構的立場。
關於這篇文章
富良野市的「ふわサラ度」是什麼？
富良野市與北見工業大學、北海道大學低溫科學研究所合作發布的 0 到 100 粉雪指標，核心變數是預報的雪水比。已發表於寒地技術論文集第 39 卷（2023 年）。
那 25 × SLR 這條換算是哪裡來的？
是雪風的推論。公開資料只給了一個錨點：50 分對應雪水比 2.0 cm/mm。從一個點推出整條線需要假設線性，那個假設是我們加的，原論文沒有公開映射式。
為什麼要特別把推論標出來？
因為讀者無從分辨。把推論寫得像事實，短期看起來更權威，長期是在替自己與讀者累積風險。我們的做法是每一條敘述都標上來源等級。