劉志權 ¹ 林忠義 ^2* 洪景山 ³ 江晉孝 ³ 蔡雅婷 ³

¹美國國家大氣科學研究中心
²國家災害防救科技中心 ³中央氣象局

(中華民國 107 年 8 月 29 日收稿,中華民國 108 年 02 月 04 日定稿)

摘 要

　　有別於三維變分法,四維變分資料同化(Four Dimensional Variational Data Assimilation,4DVAR)方法具有 1.擁有與流場相關的背景誤差統計特性,2.可同化不同時間之觀測資料,以及 3.可利用適當的約束條件來增加分析場動力與熱力的平衡關係。然而四維變分資料同化需要大量計算資源,包括電腦記憶體的使用和計算效率。為此,本研究在 WRF 4DVAR 的架構下,發展在內迴圈使用多重解析度(Multi-Resolution Incremental 4DVAR,MRI-4DVAR)解決方案,以增進同化的運算效能。同時透過同化傳統觀測資料,以評估此一方案的同化效能。
　　結果顯示,MRI-4DVAR 方法透過改變模式內層迭代網格解析度的條件,可以比傳統 Full resolution incremental 4DVAR(FRI-4DVAR)節省至少約 13 倍的計算時間。在同化單點溫度測試實驗和同化所有傳統觀測資料的實驗中,可看出 MRI-4DVAR 和 FRI-4DVAR 的結果差異不大。在同化後進行雨量預報的結果中也可看出 MRI-4DVAR 與 FRI-4DVAR 不論是在定性或是定量的比較上皆很相近。午後雷雨個案結果顯示,MRI-4DVAR 法,有機會掌握局部發生的極短時強降雨現象,但對於局部複雜地形上的降雨極值預報仍有待進一步改進。

關鍵字:四維變分資料同化、多重解析度資料同化、定量降雨預報