子計畫：台灣地區梅雨與颱風伴隨西南氣流之研究

本研究之目的為調查傳統陸域觀測資料與南海海域之投落送(Dropsonde)資料，於系集轉換卡爾曼濾波器(The Ensemble Transform Kalman Filter，ETKF)資料同化系統中之影響評估。針對臺灣地區2016年6月12-13日，因西南氣流(Southwesterly Flow，SW)事件造成之強降水個案，使用觀測系統模擬實驗(Observation System Simulation Experiments，OSSEs)，進行陸域傳統觀測與海域投落送觀測對臺灣降水與環境場預報之效益評估實驗，以及調整南海觀測區域之敏感度實驗。本研究以15 km解析度模擬真實大氣做為OSSEs之Nature Run，並在45 km解析度ETKF資料同化系統中進行同化實驗。 結果顯示，若同化過程無加入觀測資料，模式對環境場、西南氣流及降水預報表現皆不理想。當同化過程加入陸域觀測資料後，模式對東亞地區降水、西南氣流、水氣、溫度與重力位高度場之預報能力皆有明顯提升。再進一步於同化過程加入大範圍南海地區投落送觀測資料後，模式對初始時間之南海低層水氣與風場掌握度更佳，且對臺灣降水的範圍、強度與發生時間之預報能力皆有明顯提升。欲達到最佳的預報效果，投落送觀測應於SW上游進行，就算僅在SW的上游進行少量的觀測，對臺灣之降水預報即有明顯的幫助，而觀測範圍越廣，則對臺灣降水預報改善越多。未直接投放至SW上游的投落送觀測資料，雖對模式之降水預報能力提升之效果不佳，但也有一定程度之幫助。陸域探空與南海投落送資料的共同運用，可有效提升模式對水氣及SW之預報能力，進而提升模式之降水預報能力。未來實際進行投落送觀測作業時，選定觀測區域時應考慮SW風向，並將觀測範圍最大化。