台灣地區西南氣流引發豪雨之研究(II-III)

本文利用WRF模式配合EAKF資料同化系統，針對2016年6月11至13日於臺灣中、南部平地與山區降下豪大雨的西南氣流個案進行GPS Radio Occultation (GPS RO)資料的資料同化實驗，藉以了解同化GPS RO資料對模式初始場與後續的臺灣地區降水預報有何影響。後再利用系集預報的特性，將系集成員分組進行合成分析。藉由討論不同成員間的差異，進一步了解此西南氣流個案的水氣分布及氣流結構與降水預報能力之關係。 預報結果顯示，同化過程加入GPS RO資料後，預報前36小時，因水氣分布及對流發生位置較接近觀測，所以可獲得更接近觀測的降水預報結果。不論降水強度、降水發生地點以及降水發生時間，皆有明顯改善。在預報36小時之後，同化過程是否加入GPS RO資料則對降水預報結果影響不大。系集成員預報差異之結果，成員中降水預報較佳的預報，在水氣由南海往臺灣方向傳送的過程中，因西南氣流風速較強，所以南海洋面上有較強的低層輻合，對流及降水強度皆較強。因預報較佳成員在水氣傳送過程中，降水強度及位置的預報結果較接近觀測，所以由南海傳送至臺灣附近之水氣較少，下修在臺灣海峽發展的對流強度，使臺灣地區降水預報結果較接近觀測。西南氣流引發之豪大雨事件的預報中，水氣分布及西南氣流垂直結構之預報能力扮演一個重要的角色。較佳的水氣分布及西南氣流結構預報，會有較佳的降水預報能力。