葉世瑄 ¹ 林沛練 ¹ 洪景山 ² 黃椿喜 ³

¹國立中央大學大氣物理研究所

²中央氣象局資訊中心

³中央氣象局預報中心

（中華民國一○四年十一月二十四日收稿；中華民國一○五年三月九日定稿）

摘 要

 系集預報系統除了可以針對預報之不確定性與機率進行評估以外，由其產生的預報也通常優於任一 成員的決定性預報。對於連續性的變數，系集平均或中位數等簡單的統計方法通常可做為其單一預報的 基準。對於定量降水預報(Quantitative Precipitation Forecast, QPF)的問題，系集平均雖然對於中小雨之預 報技術亦常優於決定性預報，但因極端降雨常與中尺度之對流過程相關，其分布在時間、空間及系集等 維度上並非連續的變數，因此簡單的平均易將各成員之雨量預報平滑而低估較大雨量之預報。Ebert (2001) 首先針對澳大利亞地區的 QPF 提出機率擬合平均(Probability-matched ensemble Mean, PM)的概念，這個 方法採取系集平均的空間相對分布，其降雨頻率則以所有系集成員之總降雨頻率取代系集平均之降雨頻 率。但 PM 用於氣象局發展的區域高解析系集預報系統(WEPS)，常過度預報較大雨量。主要是因為系集 預報系統之總降雨頻率，容易因為某些成員的明顯過度預報偏差，導致極端雨量之過度預報。

本研究嘗試由系集預報系統之設計概念，探討理想上系集預報系統對於產生最佳定量降水預報的原 理，並應用於氣象局 WEPS 在一般的作業或統計上之特性，基於 PM 方法，提出修正的 NPM 方法(New Probability-matched ensemble Mean, NPM)，此方法亦使用系集平均之空間相對分布，但降雨頻率修正為 各系集成員降雨頻率分布之平均，因此可以改善 PM 過度預報較大雨量的缺點，減少個別成員導致之偏 差。針對 2013 蘇力颱風個案與 2015 年梅雨季檢測系集平均、PM 與 NPM 系統性統計分析，發現系集 平均對於中小雨的預報能力（TS 或 ETS）的確能明顯提升，但對於大雨或極端雨量之預報技術卻可能低於決定性預報，因此系集平均並不適合做為系集預報系統之最佳 QPF，而 PM 與 NPM 可明顯改善系 集平均過度預報小雨及大雨低估的情形，同時也提升對於豪大雨事件的預報能力；PM 與 NPM 相比， PM 較能預報到極端降水的發生，但相對的也容易高估極端降水面積。NPM 可保留系集成員預報極值的 能力，並且改善 PM 容易過度預報的問題，是最中性的系集預報方法，最適合做為系集預報系統的最佳 解。

關鍵字:系集預報系統,定量降水預報,機率擬合平均(PM),新 PM 法(NPM)