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研究生:董承錡
研究生(外文):Cheng-Chi Dung
論文名稱:同化GPS RO資料之初始場對於MPAS颱風模擬的影響
論文名稱(外文):The impacts of gpsro data on simulation of typhoon using MPAS-A
指導教授:黃清勇黃清勇引用關係
指導教授(外文):Ching-Yuang Huang
學位類別:碩士
校院名稱:國立中央大學
系所名稱:大氣科學學系
學門:自然科學學門
學類:大氣科學學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2016
畢業學年度:104
語文別:中文
論文頁數:65
中文關鍵詞:無線電衛星掩星觀測
外文關鍵詞:GPSRO
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MPAS為新一代全球模式,但是沒有接近真實場的模式初始場也無法讓數值天氣預報系統有良好的表現。為了提高更可靠的模式結果,本篇研究利用CWB_GSI同化系統將GPSRO之Bending angle及 Reflectivity資料同化至GFS模式的再分析場,以提供MPAS更良好的模式初始場。GSI資料同化系統解析度為(T320L40),同化窗區為四天半,並將同化後的結果作為MPAS的初始場。而MPAS的模式解析度為60KM-15KM,模式高解析度(15KM)的範圍以台灣附近海域為中心,大致覆蓋西北太平洋及東南亞地區,並且進行5天的模擬。
本次實驗設計是將三種同化資料型態產出不同的分析場。第一種為GTS資料、第二種為Bending angle 加上 GTS 資料及第三種為Reflectivity加上 GTS資料。最後將三種不同的分析場做為MPAS的初始場進行比較,並分析初始時間及後期氣旋發展之差異性。本篇研究利用2個路徑迥異的颱風路徑做為研究,第一種為路徑穩定的颱風,個案為2015年8月的蘇迪勒颱風,同化起始點2015/07/30_00UTC,經過4天半的同化後於2015/08/03_12UTC產出GSI的模式分析場。第二種為路徑會明顯北轉的颱風,個案為2012年9月的杰拉華颱風,同化時間起始點2012/09/20_00UTC,經過4天半的同化後於2012/09/24_12UTC產出GSI的模式分析場。兩個個案除了會比較三組實驗的初始場差異外,也會進行五天模擬結果的分析。
由結果顯示,蘇迪勒颱風個案中,不論是BND或是REF,在路徑的模擬結果都較為為接近最佳化路徑資料;強度模擬方面,不論GTS、BND或是REF都試過度模擬的表現。而杰拉華方面同化GPS資料的路徑結果表現較單純同化GTS差。

Model for Prediction Across Scales-Atmosphere (MPAS-A) is the new generation global model developed by NCAR. However, the model prediction may not be improved without a good initial field. In order to improve the initial field, this research applies a hybrid system that combines two assimilation systems in which the background is from CWB_GFS, Grid-point statistical Interpolation (GSI) . The hybrid system assimilates the Global Positioning System Radio Occultation (GPSRO) data, including both bending angle and refractivity, in GFS to make a new analysis. The horizontal resolution in GSI-3DVar is T320 (approximately 37.5 km). The vertical resolution of both assimilation systems has 40 levels. Time window of assimilation in this research is 4.5 days, and the new analysis data are used as the initial field for MPAS-A. The horizontal resolution of MPAS-A is a variable resolution of 60-15 km. The higher resolution 15 km is centered is near Taiwan, the higher resolution domain covers East Asia and North Western Pacific.
In this research, we design three kinds of experiments. The first experiment assimilates GTS data, the second experiment assimilates bending angle data (BND) and the third experiment assimilates refractivity data (REF). The first case is Typhoon Soudelor (2015). Time of assimilation is from 0000 UTC 30 July to 1200 UTC 03 August, and the simulation duration is five days from the end of data assimilation with three different analyses. The second case is Typhoon Jelawat with the simulation of three different analyses for five days. At last, we analyze the difference be the initial fields and simulations for these two cases, and discuss the data impacts on the simulations. The tracks with assimilation of BND or REF in Soudelor are better than that with GTS. However, all the experiments over-predict the typhoon intensity. In Jelawat, however, the tracks with both BND and REF are worse than that with GTS.

中文摘要 I
英文摘要 II
致謝 IV
目錄 V
表目錄 VII
圖目錄 VII
第一章 緒論 1
1-1 前言 1
1-2 文獻回顧 2
1-3 研究動機及目的 4
第二章 資料來源及研究方法 4
2-1 資料來源 4
2-1-1 CWB GFS資料 4
2-1-2 FORMOSAT-3 GPS RO資料 5
2-1-3全球電信系統觀測資料(GTS) 6
2-1-4 ERA-Interim 資料 7
2-2研究方法 7
2-2-1 GSI同化模式介紹 7
2-2-2 MPAS-A模式介紹 8
2-2-3轉檔流程 9
2-2-4方均根誤差 (Root mean squared error) 9
第三章 模式設定及實驗設計 10
3-1個案介紹 10
3-2 模式設定 12
3-3 實驗設計 13
第四章 不同GPSRO資料對於颱風模擬之影響 14
4-1蘇迪勒颱風 14
4-1-1 初始場驗證 14
4-1-2 同化偏折角及折射率對初始場分析 15
4-1-3 同化偏折角及折射率對颱風模擬的影響 18
4-2 杰拉華颱風 22
4-2-1 初始場驗證 22
4-2-2 同化偏折角及折射率對颱風模擬的影響 23
第五章 結論及未來展望 24
5-1 結論 24
5-2 未來展望 25
參考文獻 26
附表與附圖 28

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