陳昱璁¹ 馮智勇¹ 張博雄² 許乃寧² 賈愛玫²

¹多采科技有限公司
²交通部中央氣象局

(中華民國 106 年 10 月 17 日收稿,中華民國 107 年 8 月 29 日定稿)

摘 要

　　隨著數值天氣預報模式發展與電腦運算能力提升,颱風路徑預報的平均誤差不斷降低,預報不確定性的資訊也能藉由多模式決定性預報或系集模式成員預報的分布情形加以估計,使得發展颱風路徑機率預報更為可行。本研究嘗試將颱風路徑分為經度預報與緯度預報,再分別應用貝氏模型平均法(Bayesian Model Averaging)整合不同模式預報資訊得到經度與緯度上的預報機率密度函數,除可依此建構完整的颱風路徑機率預報指引外,亦可利用期望值作為路徑預報指引。
　　案例分析使用 2016 年美國 NCEP (National Centers for Environmental Prediction)、歐洲 ECMWF (European Centre for Medium Range Weather Forecasts) 、日本 JMA (Japan Meteorological Agency)與中央氣象局 TWRF (Typhoon WRF)模式的颱風路徑預報資料與官方最佳路徑資料,並以等權重平均法作為對照組進行比較。結果顯示貝氏模型平均法的颱風路徑期望值預報在 12、24、36 與 48 小時預報誤差顯著優於等權重平均,24 與 48 小時的預報誤差可分別降低至約 65 公里與 110 公里。進一步區分為緯度預報與經度預報誤差分析可知,由於四個模式颱風中心位置的緯度預報差異性較大,有利於貝氏模型平均法依據模式預報能力給予不同權重係數而能優於等權重平均者,使得期望值預報誤差改善幅度明顯較經度預報結果為高。另一方面,颱風路徑機率預報同樣因貝氏模型平均法具有區別模式預報能力的特性,可針對四個模式颱風中心位置預報分散的情況提供各種路徑發生機率的高低差異而能輔助預報作業人員修正期望值預報指引。

關鍵字:颱風路徑機率,貝氏模型平均法