同化地表密集測站與ZTD資料以改善複雜地形下的午後熱對流預報
Improving afternoon thunderstorm prediction over complex terrain with the assimilation of dense ground-based surface and ZTD data
DOI: https://doi.org/10.1175/WAF-D-23-0149.1
本研究為楊舒芝教授研究團隊(楊舒芝教授、研究助理張逸品、助理研究員林冠任等人)之研究成果,於2024年3月6日刊載於Weather and Forecasting期刊。
本研究以臺北盆地的四個個案為例,探討同化地表密集氣象測站 (SFC) 與GNSS ZTD (zenith total delay,天頂總延遲量) 資料對複雜地形下的午後熱對流預報之影響。氣象署在臺灣已建立密集的地表觀測網絡,其中包含29個局屬氣象站、406個自動氣象站、以及118個GNSS ZTD站,能頻繁且密集地提供近地表大氣狀態資訊,這對於午後熱對流的肇始初始化十分重要。
同化實驗結果顯示,每30分鐘同化ZTD能有效修正水氣分佈,每30分鐘同化SFC則提供風場與溫度場資訊,進一步改善輻合位置與模式背景場之冷偏差,因此能改善降雨預報的位置。而在每10分鐘同化氣象測站的高時間解析度實驗(ZSDA_HT)中,降雨預報強度有最好的表現,對於提早1~2小時起始的預報表現也有顯著改善,這是因為高時空解析度同化最能掌握複雜地形下的近地表大氣狀態,因此能夠預測對流的快速發展。
除此之外,本篇研究另提出能同時評估降雨位置與強度預報表現的圖表 (FSS diagram) ,並探討系集同化系統中,同化策略 (跨變數修正、密集同化) 如何影響預報表現。