「臺灣地區豪大雨預報實驗」之定量降水預報評估研究:預實驗梅雨個案結果

dc.contributor王重傑zh_TW
dc.contributorWang, Chung-Chiehen_US
dc.contributor.author黃柏瑜zh_TW
dc.contributor.authorHuang, Po-Yuen_US
dc.date.accessioned2024-12-17T03:30:00Z
dc.date.available2024-07-22
dc.date.issued2024
dc.description.abstract本研究利用「臺灣地區豪大雨預報實驗 (Taiwan Area Heavy-rainfall Prediction Experiment, TAHPEX)」計畫預實驗資料,以24小時累計雨量達200毫米為標準,挑選2017年6月1日至4日、2019年6月10日至14日,以及2021年5月29日至6月1日共3個顯著影響臺灣的梅雨事件,利用預兆得分 (TS)、偏倚得分 (BS) 及相似性技術得分 (SSS) 等客觀方法,評估及檢視計畫模式成員在梅雨事件降雨期間,24小時豪大雨預報表現。此外,以差時系集概念輸出系集預報產品,包含系集平均、機率擬合、超越機率(序位一至序位三)以及定量降雨機率預報,與TAHPEX計畫模式成員預報結果進行比較,嘗試提出不同預報產品之間的應用可能與其限制。TAHPEX計畫模式成員24小時預報表現,在山區,各成員在第2至3日以上預報時間,對50、80毫米門檻皆具有良好的預報能力,隨預報接近校驗時段,提升預報能力雨量門檻,最大可達24小時累計降雨量百分五十。在平地,以第2日以內的預報,在50及80毫米門檻具預報能力,在2017年梅雨事件中可達200毫米門檻。校驗結果亦顯示,1公里網格解析度模式成員 (M11),在山區多能有更好的可預報度在更高的雨量門檻,在平地有更趨近觀測的預報降雨區域,窺見高解析度模式對海峽移入和地形舉生的對流系統,有更好的預報應用潛力。在系集預報產品校驗結果,系集平均隨校驗雨量門檻提升,預報能力顯著降低,僅能在50、80毫米門檻具有良好預報能力。機率擬合在山區,相較系集平均多有更好的可預報度在更高的雨量門檻,預報表現多相當於TAHPEX計畫模式最佳成員,在平地僅天氣系統明確下具有較佳的預報表現,仍以TAHPEX計畫模式成員(如M11)表現較佳。超越機率-序位一在本研究2017年梅雨事件,為預報結果中最佳,在2019及2021年梅雨事件,則能在第2日以上預報,對於是否降雨的情境具良好的預報能力。超越機率-序位二和序位三其機率門檻代表的降雨量,相當於機率擬合和系集平均,可提供系集預報產品中更廣域的預報降雨分布。定量降雨機率預報,在山區隨預報接近校驗時段,機率預報40%以上之雨量門檻可提升達130、200毫米,在更高雨量門檻提供機率預報分布區域,多能與觀測結果範圍相近。在平地則以80毫米以下門檻,機率預報40%以上範圍多能符合觀測結果,其上雨量門檻機率預報則提供可能發生的區域,可輔助其他預報產品進行預報作業。回顧2012至2014年梅雨季預報校驗結果,TAHPEX計畫模式成員,在200毫米門檻TS得分均有顯著提升,而350毫米門檻表現持平,仍有進步空間。本研究亦窺見更高解析度氣象模式,為預報能力提升方向之一,尤其是平地預報表現,若能加入更多更高解析度模式成員,不論是個別模式成員之12或24小時預報結果,或其輸出之系集預報產品,應可期待能有較目前TAHPEX計畫成果更好的預報表現與成果。zh_TW
dc.description.abstractnoneen_US
dc.description.sponsorship地球科學系zh_TW
dc.identifier61044018S-45590
dc.identifier.urihttps://etds.lib.ntnu.edu.tw/thesis/detail/a8c16a2de38c93036dcaf582eacad4bd/
dc.identifier.urihttp://rportal.lib.ntnu.edu.tw/handle/20.500.12235/123394
dc.language中文
dc.subject梅雨zh_TW
dc.subject定量降水預報zh_TW
dc.subject系集預報zh_TW
dc.subject機率zh_TW
dc.subject解析度zh_TW
dc.subjectnoneen_US
dc.title「臺灣地區豪大雨預報實驗」之定量降水預報評估研究:預實驗梅雨個案結果zh_TW
dc.titleEvaluation of Quantitative Precipitation Forecasts in the Taiwan Area Heavy-rainfall Prediction Experiment (TAHPEX): Results of Dry-run Mei-yu Eventsen_US
dc.type學術論文

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