系集機率擬合平均定量降水預報產品之優化
期刊名稱： 大氣科學期刊
Volume: 48
Issue: 3
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蘇奕叡 洪景山 李志昕
中央氣象局
(中華⺠國 109 年 7 月 08 收稿；中華⺠國 109 年 10 月 07 日定稿)
摘 要
中央氣象局使用WRF區域模式，透過初始隨機擾動、邊界擾動和物理參數法 擾動等，建構成20組成員的系集預報系統，並自2011年開始正式上線作業（Li et al. 2020）。然而，如何從系集巨量預報資料中萃取出有用的訊息，產製有用的決 定性預報產品，仍是重要的課題。
機率擬合（Probability-Matched Mean，PMM）定量降水預報技術的發展，目 的是要改善系集平均雨量預報過低的缺點，藉由重新分配系集降水頻率分布，在 系集平均的基礎上重建雨量預報的量值。研究顯示，由小累積區間PMM降水累加 成較大區間時存在過度預報的問題，而且累加次數越多，其過度預報的情形會更 為明顯，這使得在使用逐時PMM降水累加成較長時間的累積雨量時，產生極大誤 差，也限制了PMM降水產品的應用。
為此，本文探討上述過度預報形成的原因，並提出以系集模式預報的總雨量 （PMMT）來進行PMM雨量的計算。2018年梅雨季個案結果顯示PMMT可以明顯 改善原本PMM累加過程所導致過度降水預報的現象，校驗結果亦顯示PMMT可以 得到最好的預報能力。另外，PMMT由不同累積區間累加所得到的累積雨量其結 果都是一樣的，相較於傳統PMM由不同累積區間累加所得到的結果都不一樣，這 是PMMT的優勢之一。
