蔡雅婷 洪景山 陳依涵 方偉庭
邵彥銘 江琇瑛 馮欽賜
中央氣象局

(中華民國 107 年 10 月 15 日 收稿;中華民國 108 年 9 月 03 日定稿)

摘 要

　　本研究使用 2 公里解析度 WRF 模式,以 WRF 三維變分資料同化為基礎,選取 2017 年 6 月 1 至 4 日造成臺灣重大淹水之梅雨鋒面雨帶個案,評析同化雷達觀測對模式定量降水預報的影響。
　　本研究設計三組實驗,分別為無雷達資料同化實驗(NoDA),冷啟動(Cold)和循環更新(Full)實驗。2017 年 6 月 1 日 18 UTC 個案分析顯示,NoDA 和 Cold均有顯著模式水象粒子起轉(spin-up)的問題,導致第 1 小時預報的回波強度偏弱。NoDA 實驗模式鋒面雨帶位置有偏北的預報誤差,這主要是全球模式初始場中鋒面位置誤差所致。在 Cold 實驗中僅同化回波和徑向風仍無法修正全球模式鋒面偏北的預報誤差。透過循環更新(Full)過程,高解析度雷達資料同化系統可有效改善模式預報之鋒面的位置,而且可以取得模式熱力、動力和水象粒子之間更好的平衡關係,從而減少模式的起轉問題。
　　針對本個案累積連續 55 次的同化預報實驗,模式預報 6 小時累積雨量之 FSS 得分,校驗結果和個案類似,Full 預報結果最佳,Cold 次之,NoDA 表現最差。特別在大於 20 mm/6hr 閾值以上的大雨區間,Full 實驗的預報結果具有明顯的優勢。

關鍵字:定量降水預報、三維變分資料同化、模式起轉、循環更新