臺灣博碩士論文加值系統

本研究針對臺灣地區的春雨、午後對流、寒潮暴發、秋季冷鋒、颱風與梅雨鋒面降雨個案，使用MM5模式，透過技術得分（預兆得分、偏離得分、前估及後符等）的比較，評估Anthes-Kuo、Betts-Miller、Grell及Kain-Fritsch積雲參數法在降雨區域及降雨量的預報表現。
由MM5模式在45公里網域的綜觀環境預報場，可發現MM5模式對臺灣地區常見的降雨天氣系統之綜觀環境場有不錯的預報能力，其中Anthes-Kuo及 Kain-Fritsch參數法傾向於產生較弱的降雨強度與過大的降雨區域。Betts-Miller參數法則產生太強的降雨強度。考慮濕下衝氣流並使用準平衡閉合假設的Grell參數法在總體上有較佳的表現。
在降雨區域預報方面，除了春雨和午後對流個案以外，模式對臺灣地區的6小時累積降雨有相當好的預報能力，且對寒潮暴發、秋季冷鋒個案的預報能力比春雨、午後對流降雨個案的預報能力高。MM5模式對豪雨個案（颱風與梅雨鋒面）有最高的預兆得分。除了暖季的個案之外，系集預報對發生降雨的區域有最好的掌握能力。在所有參數法當中，Anthes-Kuo參數法產生最大的假降雨面積，Betts-Miller參數法則產生最小的假降雨面積，但降雨強度較大。
在降雨量預報方面，除了春雨個案之外，模式皆低估降雨量，特別是對豪雨及午後對流個案低估情形更為明顯。而總降雨量方面，模式對寒潮暴發、秋季冷鋒個案有最好的預報能力。Anthes-Kuo參數法、Betts-Miller參數法及系集預報組傾向於對梅雨鋒面的降雨量有較少的錯誤存在。研究發現沒有任何一個積雲參數法可在所有的個案及技術得分方面有最好的表現，個別積雲參數法在不同個案間的降雨預報表現則有著明顯的差異。

目錄
摘要………………………………………………………………………….i
誌謝……………………………………………………………………….. .ii
目錄…..…………………………………………………………………….iii
圖目錄.……………………………………………………………………..vi
表目錄……………………………………………………………………...ix
第一章、前言 …………………………………………………………….1
1.1研究動機………………….………………………………………..1
1.2論文回顧…………………………………………………………...2
1.3論文結構…………………………………………………………...6
第二章、研究方法與資料來源…………………………………………..7
2.1積雲參數法…………………………………………………………7
2.2證實資料….………………………………………………………..8
2.3客觀分析方法.……………………………………………………..8
2.4評估方法……………………………………………………………9
2.4.1模式降雨區域的評估方法………………………………10
2.4.2模式降雨量的評估方法…………………………………12
第三章、個案概述………………..……………………………………...15
3.1春雨個案………………………………..……………………..….15
3.2夏季山區午後對流個案………….……………………………..15
3.3秋季冷鋒個案…………………………..…….………………….16
3.4冬季寒潮暴發個案…………………….…………………………16
3.5梅雨個案………………………………………………………….17
3.6颱風個案…...……………………………………………………..17
第四章、模式架構與實驗設計……………..………………………….19
4.1模式簡介…..……………………………………………………..19
4.2實驗設計….………………………………………………………20
第五章、模式結果的評估……………………………………………….22
5.1綜觀環境的模擬（45公里網域）……………………………..22
5.2降雨區域的預報校驗（15公里網域）……………………….24
5.2.1春雨個案的預報校驗……………………………………24
5.2.2夏季山區午後對流個案的預報校驗…………………..26
5.2.3暖季的預報校驗………………………………………….29
5.2.4秋季冷鋒個案的預報校驗………………………………30
5.2.5寒潮暴發個案的預報校驗………………………………31
5.2.6冷季的預報校驗………………………………………….32
5.2.7梅雨個案的預報校驗……………………………………34
5.2.8颱風個案的預報校驗……………………………………35
5.3降雨量的預報校驗（15公里網域）………………………….37
5.3.1平均相對誤差…………………………………………….37
5.3.2平均相對誤差百分比……………………………………37
5.3.3平均絕對誤差…………………………………………….39
5.3.4平均絕對誤差百分比……………………………………39
5.3.5降雨總值百分比………………………………………….40
5.3.6降雨極值百分比………………………………………….41
第六章、總結………………………………………………………………43
附錄………………………………………………………………………..46
參考文獻…………………………………………………………………..49
附圖 ……………………………………………………………………….55
附表 ……………………………………………………………………….84
圖目錄
圖1：臺灣地區自動雨量站及實驗評估的網格點分佈圖…………. 55
圖2：臺灣的觀測降雨與模式降雨之分佈示意圖……………………55
圖3：春雨個案的地面天氣圖………………………………………….56
圖4：夏季山區午後對流個案的地面天氣圖………………………….57
圖5：秋季冷鋒個案的的地面天氣圖………………………………….58
圖6：寒潮暴發個案的的地面天氣圖………………………………….59
圖7：梅雨個案的地面天氣圖………………………………………….60
圖8：颱風個案的地面天氣圖………………………………………….61
圖9：1998/8/2 ~ 8/5 奧托颱風路徑圖………………………………..62
圖10：MM5模式系統流程圖.………………………………………….62
圖11：MM5模式的兩層網域…………………………………………..63
圖12：春雨個案的紅外線衛星雲圖、地面天氣圖及四種參
數法的6小時累積降雨分佈圖…………………………………64
圖13：夏季山區午後對流個案的紅外線衛星雲圖、地面天氣
圖及四種參數法的6小時累積降雨分佈圖…………………..65
圖14：秋季冷鋒個案的紅外線衛星雲圖、地面天氣圖及四種
參數法的6小時累積降雨分佈圖………………………………66
圖15：寒潮暴發個案的紅外線衛星雲圖、地面天氣圖及四種
參數法的6小時累積降雨分佈圖………………………………67
圖16：梅雨個案的紅外線衛星雲圖、地面天氣圖及四種參
數法的6小時累積降雨分佈圖…………………………………68
圖17：颱風個案的紅外線衛星雲圖、地面天氣圖及四種參
數法的6小時累積降雨分佈圖…………………………………69
圖18：春雨個案的6小時累積降雨量0.25 mm門檻時的預
兆得分及預報偏離得分直條圖……………………………..…70
圖19：春雨個案的6小時累積降雨量0.25 mm門檻時的前
估及後符直條圖……………………………..…………………..70
圖20：春雨個案在7個門檻值的累積降雨量分佈圖……………….71
圖21：夏季山區午後對流個案的6小時累積降雨量0.25 mm
門檻時的預兆得分及預報偏離得分直條圖..……………..….72
圖22：夏季山區午後對流個案的6小時累積降雨量0.25 mm
門檻時的前估及後符直條圖…………………………………...72
圖23：夏季山區午後對流個案在7個門檻值的累積降雨量分
佈圖………………………………………………………………..73
圖24：暖季的6小時累積降雨量0.25 mm門檻時的預兆得分
及預報偏離得分直條圖………….…………………………..…74
圖25：暖季的6小時累積降雨量0.25 mm門檻時的前估及後
符直條圖……………………………..…………………………..74
圖26：秋季冷鋒個案的6小時累積降雨量0.25 mm門檻時的
預兆得分及預報偏離得分直條圖…………………………..…75
圖27：秋季冷鋒個案的6小時累積降雨量0.25 mm門檻時的
前估及後符直條圖………..………………..…………………...75
圖28：秋季冷鋒個案在7個門檻值的累積降雨量分佈圖…………76
圖29：寒潮暴發個案的6小時累積降雨量0.25 mm門檻時的
預兆得分及預報偏離得分直條圖…………………………..…77
圖30：寒潮暴發個案的6小時累積降雨量0.25 mm門檻時的
前估及後符直條圖………..………………..…………………...77
圖31：寒潮暴發個案在7個門檻值的累積降雨量分佈圖…………78
圖32：冷季的6小時累積降雨量0.25 mm門檻時的預兆得分
及預報偏離得分直條圖………….…………………………..…79
圖33：冷季的6小時累積降雨量0.25 mm門檻時的前估及後
符直條圖……………………………..…………………………..79
圖34：梅雨個案的6小時累積降雨量0.25 mm門檻時的預兆
得分及預報偏離得分直條圖………………………………..…80
圖35：梅雨個案的6小時累積降雨量0.25 mm門檻時的前估
及後符直條圖……………………………..……………………..80
圖36：梅雨個案在7個門檻值的累積降雨量分佈圖……………….81
圖37：颱風個案的6小時累積降雨量0.25 mm門檻時的預兆
得分及預報偏離得分直條圖………………………………..…82
圖38：颱風個案的6小時累積降雨量0.25 mm門檻時的前估
及後符直條圖……………………………..……………………..82
圖36：颱風個案在7個門檻值的累積降雨量分佈圖……………….83
表目錄
表1：個案的積分期間及此期間內個案的降雨時期….……………...84
表2：春雨個案5個時段平均的預兆得分及預報偏離得分…………84
表3：各實驗組在不同天氣型態的6個時段平均的假降雨個數…..85
表4：夏季午後對流個案6個時段平均的預兆得分及預報偏
離得分…………………………………………………………….85
表5：暖季6個時段平均的預兆得分及預報偏離得分……………….86
表6：秋季冷鋒個案6個時段平均的預兆得分及預報偏離得分…....87
表7：寒潮暴發個案6個時段平均的預兆得分及預報偏離得分…....88
表8：冷季6個時段平均的預兆得分及預報偏離得分……………….89
表9：梅雨個案6個時段平均的預兆得分及預報偏離得分………..90
表10：颱風個案5個時段平均的預兆得分及預報偏離得分………..91
表11：各實驗組的平均相對誤差………………………………………91
表12：各實驗組的平均相對誤差百分比……………………………..92
表13：各實驗組的平均絕對誤差………………………………………92
表14：各實驗組的平均絕對誤差百分比……………………………..93
表15：各實驗組的降雨總值百分比……………………………………93
表16：各實驗組的降雨極值百分比……………………………………94
表17：積雲參數法的閉合假設及適用的水平解析度……………….95

簡芳菁，1998：MM5模式之降水預報，天氣分析與預報研討會論文彙編，
1998年2月23日至25日，台北市中央氣象局，211-216頁。
Anthes, R. A., 1977: A cumulus parameterization scheme
utilizing a one-dimensional cloud model. Mon. Wea. Rev.,
105, 270—286.
Anthes, R. A., 1983: Regional models of the atmosphere in
middle latitudes. Mon. Wea. Rev., 111, 1306—1335.
Arakawa, A., and W. H. Schubert, 1974: Interaction of a cumulus
cloud ensemble with the large-scale environment. Part I. J.
Atmos. Sci.,31, 674—701.
Arakawa, A., 1993: Closure assumptions in the cumulus
parameterization problem. The Representation of Cumulus
Convection in Numerical Models, Meteor. Monogr., No. 46,
Amer. Meteor.Soc., 1—15.
Betts A. K., 1986: A new convective adjustment scheme. Part I:
Observational and theoretical basis. Quart. J. Roy. Meteor.
Soc., 112, 677—692.
Betts A. K., and M. J. Miller, 1986: A new convective
adjustment scheme. Part II: Single column tests using GATE
wave, BOMEX, ATEX, and Arctic air-mass data sets. Quart. J.
Roy. Meteor. Soc., 112, 693—709.
Betts A. K., and M. J. Miller, 1993: The Betts—Miller scheme.
The Representation of Cumulus Convection in Numerical
Models, Meteor. Monogr., No. 46, Amer. Meteor. Soc., 107—
121.
Blackadar, A. K., 1979: High resolution models of the planetary
boundary layer. Advances in Environmental Sciences and
Engineering. Vol. 1, Pfafflin and Ziegler, Eds, Gordon and
Breach, 50-85.
Bougeault, P., and J. F. Geleyn, 1989: Some problems of closure
assumption and scale dependency in the parameterization of
moist deep convection for numerical weather prediction.
Meteor. Atmos. Phys., 40, 123—135.
Brown, J. M., 1979: Mesoscale unsaturated downdrafts driven by
rainfall evaporation: A numerical study. J. Atmos. Sci.,
36, 313—338.
Chen, S.-Y., and W. M. Frank, 1993: A numerical study of the
genesis of extratropical convective mesovortices. Part I:
Evolution and dynamics. J. Atmos. Sci., 50, 2401—2426.
Chien, F.-C., Y.-H. Kuo, and M.-J. Yang, 2001: Precipitation
forecast of the MM5 in Taiwan area during the 1998 Mei-Yu
season. Wea. Forecasting, submitted.
Cram, J. M., R. A. Pielke, and W. R. Cotton, 1992: Numerical
simulation and analysis of a prefrontal squall line. Part
I: Observations and basic simulation results. J. Atmos.
Sci., 49, 189—208.
Cressman, G. P., 1959: An operational objective analysis
system. Mon. Wea. Rev., 87, 367-374.
Dudhia, J., 1989: Numerical study of convection observed during
the Winter Monsoon Experiment using a mesoscale two-
dimensional model. J. Atmos. Sci., 46, 3077—3107.
Emanuel, K. A., and D. J. Raymond, Eds., 1993: The
Representation of Cumulus Convection in Numerical Models.
Meteor. Monogr., No. 46, Amer. Meteor. Soc., 246 pp.
Frank, W. M., 1983: The cumulus parameterization problem. Mon.
Wea. Rev., 111, 1859—1871.
Frank, W. M., and C. Cohen, 1987: Simulation of tropical
convective systems. Part I: A cumulus parameterization. J.
Atmos. Sci., 44, 3787—3799.
Fritsch, J. M., and C. F. Chappell, 1980: Numerical prediction
of convectively driven mesoscale pressure systems. Part I:
Convective parameterization. J. Atmos. Sci., 37, 1722—
1733. Meteor. Soc., 61, 1374—1387.
Fritsch, J. M., and co-authors, 1998: Quantitative
precipitation forecasting: report of the eighth prospectus
development team, U.S. Weather Research Program. Bull.
Amer. Meteor. Soc., 79, 285-299.
Grell, G. A., 1993: Prognostic evaluation of assumptions used
by cumulus parameterizations. Mon. Wea. Rev., 121, 764—787.
Grell, G. A., Y.-H. Kuo, and R. J. Pasch, 1991: Semiprognostic
tests of cumulus parameterization schemes in the middle
latitudes. Mon. Wea. Rev., 119, 5—31.
Grell, G. A., J. Dudhia, and D. R. Stauffer, 1994: A
description of the fifth generation Penn State/NCAR
mesoscale model (MM5). NCAR Tech. Note NCAR/TN-3981STR, 138
pp. [Available from NCAR Information Support Services, P.O.
Box 3000, Boulder, CO 80307.]
Hsie, E.-Y., R. A. Anthes, and D. Keyser, 1984: Numerical
simulation of frontogenesis in a moist atmosphere. J.
Atmos. Sci., 41, 2581-2594.
Kain, J. S., and J. M. Fritsch, 1990: A one-dimensional
entraining/detraining plume model and its application in
convective parameterization. J. Atmos. Sci., 47, 2784—2802.
Kain, J. S., and , J. M. Fritsch, 1993: Convective
parameterization for mesoscale models: The Kain—Fritsch
scheme. The Representation of Cumulus Convection in
Numerical Models, Meteor. Monogr., No. 46, Amer. Meteor.
Soc., 165—170.
Kessler, E., 1969: On the distribution and continuity of water
substance in atmospheric circulation. Metoro. Monogr., 10,
No. 32, 84 pp.
Kreitzberg, C. W., and D. Perkey, 1976: Release of potential
instability. Part I: A sequential plume model within a
hydrostatic primitive equation model. J. Atmos. Sci., 33,
456—475.
Kuo, H.-L., 1974: Further studies of the parameterization of
the influence of cumulus convection on large-scale flow. J.
Atmos. Sci., 31, 1232—1240.
Kuo, Y.-H., R. J. Reed, and Y.-B. Liu, 1996: The ERICA IOP 5
storm. Part III: Mesoscale cyclogenesis and precipitation
parameterization. Mon. Wea. Rev., 124, 1409—1434.
Molinari, J., and T. Corsetti, 1985: Incorporation of cloud-
scale and mesoscale downdraft into a cumulus
parameterization: Results of one- and three-dimensional
integrations. Mon. Wea. Rev., 113, 485—501.
Olson, D. A., N. W. Junker, and B. Korty, 1995: Evaluation of
33 years of quantitative precipitation forecasting at the
NMC. Wea. Forecasting, 10, 498—511.
Reisner, J., R. T. Bruintjes, and R. J. Rasmussen, 1998:
Explicit forecasting of supercooled water in winter storms
using the MM5 mesoscale model. Quart. J. Roy. Meteor.
Soc.,124B, 1071-1107.
Stensrud, D. J., and J. M. Fritsch, 1994: Mesoscale convective
systems in weakly forced large-scale environments. Part
III: Numerical simulations and implications for operational
forecasting. Mon. Wea. Rev., 122, 2084—2104.
Tao, W.-K., and J. Simpson, 1993: The Goddard cumulus ensemble
model. Part I: Model description. TAO, 4, 35-72.
Tremback, C. J., 1990: Numerical simulation of a mesoscale
convective complex: Model development and numerical
results. Ph.D. dissertation, Colorado State University, 247
pp.
Wang, W., and N. L. Seaman, 1997: A comparison study of
convective parameterization schemes in a mesoscale model.
Mon. Wea. Rev., 125, 252-278.
Yang, M.-J., F.-C. Chien, and M.-D. Cheng, 2000: Precipitation
Parameterization in a Simulated Mei-Yu Front. Terr.,
Atmos., and Oceanic Sci., 11, 393-422.
Zhang, D.-L., and K. Gao, and D. B. Parsons, 1989: Numerical
simulation of an intense squall line during 10—11 June
1985 PRE-STORM. Part I: Model verification. Mon. Wea. Rev.,
117, 960—994.
Zheng, Y., Q. Xu, and D. J. Stensrud, 1995: A numerical
simulation of the 7 May 1985 mesoscale convective system.
Mon. Wea. Rev., 123, 1781—1799.