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研究生:馮信瑋
研究生(外文):Hsin-WeiFeng
論文名稱:GPS可降水量資料同化分析-以2009年莫拉克颱風為例
論文名稱(外文):Gps Precipitable Water Vapor Data Assimilation Analysis On The 2009 Typhoon Morakot
指導教授:饒瑞鈞饒瑞鈞引用關係宋偉國宋偉國引用關係
指導教授(外文):Ruey-Juin RauWei-Kuo Soong
學位類別:碩士
校院名稱:國立成功大學
系所名稱:地球科學系
學門:自然科學學門
學類:地球科學學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2018
畢業學年度:106
語文別:中文
論文頁數:91
中文關鍵詞:GPSPWVWRF莫拉克颱風資料同化
外文關鍵詞:GPSPWVWRFTyphoon Morakotdata assimilation
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統計過去20年間,於西北太平洋地區,進入中央氣象局颱風警戒區域範圍,發布颱風警報的颱風計有125例,相當於台灣地區每年平均約受到6.25例颱風影響。颱風帶來的狂風、暴雨引發的災害,對台灣地區經濟、交通及農作物影響甚大。颱風季節帶來的豐富水量,為台灣島上重要的水資源來源,而颱風移動速度、移動路徑、強度、水氣量以及地形等因素,使得各地區降水量分布差異,故有效預報降水量應視為一項重要課題。
近20年間,GPS衛星觀測應用廣泛,不受空間、時間限制,可克服雲層厚度與天候不佳等情況。本文將以2009年莫拉克颱風作為研究對象,取該期間NCEP分析場資料(FNL)、全球觀測資料(OBS)、GPS PWV可降水觀測資料;藉由中尺度數值天氣預報模式(WRF),經三維變分資料同化(3DVAR)程序,進行數值模擬;實驗方法分成單純WRF模擬、WRF加入OBS資料進行資料同化模擬、WRF加入OBS與PWV可降水資料進行資料同化模擬等3組預報模式,以分析其差異性,驗證可降水資料對於數值天氣預報模式產品改善情況。
測站降水量模擬分析比較,經資料同化可降水資料,逐時修正預估降水,更接近於真實,隨模擬時間增加,M-PWV組改善效果越顯著。測站降水量資料同化修正效果,資料同化過程中加入GPS PWV可降水訊號,於恆春測站約可減少9.5%誤差的修正效果,永康測站減少8.6%,玉山測站減少58.2%。故資料同化過程中加入GPS PWV可降水訊號,在測站降水量預報,誤差修正是有一定程度。可降水資料可分析出,地面氣象觀測站出現較大雨量前約1~2小時,大致上鄰近GPS測站PWV可降水資料會出現較高量情況。模擬移動路徑分析,颱風中心位置接近陸地或在陸地上時,會出現干擾情形,而產生許多不確定結果。雷達反射率分析比較,雷達反射率修正效果較不穩定、無較明顯差異情況。累積降水量分析比較,無資料同化,預估降水結果明顯差異;經資料同化可降水資料,雖有預估累積降水量過大情況,但隨積分時間結果,整體顯著降水分布區域較符合實際情況;此外,累積降水量為逐時降水量加總,模擬時雨量誤差,經累計時可能產生較大的誤差量。
Within the past 20 years, GPS satellite observation has been widely used, which is free from the constraint of space and time, overcome the thickness of the cloud as well as the severe weather. This thesis will take the 2009 typhoon Morakot as the object for research, taking the NCEP analysis field data (FNL), global observation data (OBS), GPS PWV precipitation observation data during the typhoon period; by the mesoscale numerical weather prediction model (WRF). Three-dimensional variational data assimilation (3DVAR) program for numerical simulation is used for analysis. Experimental methods will be separated into 3 models: simple WRF simulation, WRF with OBS data for assimilating simulation, as well as the WRF with OBS and PWV with precipitation data for assimilating simulation. The difference is to verify the improvement regarding the precipitation data to the numerical weather predicting model.
The simulation analysis of the precipitation of the station is compared with the data of the assimilation of the data, and the predicted precipitation is corrected on a time-by-time basis, which is closer to the real case. With the increase of the simulation time, the improvement effect of the M-PWV group is more significant. The station assimilation data correction effect, the GPS PWV precipitation signal can be added during the data assimilation process, and the correction effect of the 9.5% error can be reduced at the Hengchun station, the Yongkang station is reduced by 8.6%, and the Yushan station is reduced by 58.2%. Therefore, GPS PWV can be used to add precipitation signals during data assimilation. In the station precipitation forecast, the error correction can be used to a certain extent.
摘要 I
ABSTRACT III
誌謝 VIII
目錄 IX
表目錄 XI
圖目錄 XII
第1章 緒論 1
1.1 前言 1
1.2 研究動機 2
1.3 文獻回顧 3
第2章 資料與方法 7
2.1 資料數據源 7
2.2 GPS與GAMIT解算軟體 8
2.3 研究方法 10
第3章 數值預報模式與WRF資料同化 15
3.1 氣象數值模式發展與WRF模式 15
3.2 模式參數 19
3.3 WRF預先處理程序系統(WPS) 20
3.4 WRF主程式 22
3.5 WRF 3DVAR資料同化 22
3.5.1 資料同化原理 22
3.5.2 資料同化流程 23
第4章 個案介紹 29
2009年8月份莫拉克颱風 29
第5章 結果比較 37
5.1 可降水分析比較 37
5.2 模擬移動路徑分析比較 43
5.3 雷達反射率分析比較 45
5.4 累積降水量分析比較 53
5.5 測站降水量模擬分析比較 60
5.6 測站降水量資料同化修正效果 75
第6章 討論 82
參考文獻 85
附錄 87
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