查詢結果分析
來源資料
相關文獻
- 同化多都卜勒雷達資料以改善模式定量降水預報--2008 SoWMEX IOP8個案分析
- A Preliminary Study of Retrieving Vortex Circulation Using a Lagrangian Coordinate and Single Doppler Radar Data
- 綠島都卜勒雷達颱風個案分析
- 由水面流速分佈推定河川斷面水深及流量之研究
- 梅雨季臺灣中北部地區伴隨鋒面與中尺度低壓豪(大)雨與定量降水之中尺度氣候研究
- 都卜勒雷達在颱風中心定位與最大風速半徑決定的應用
- 民國90年NFS模式之颱風路徑與定量降水預報校驗
- 北臺灣夏季雹暴之雙都卜勒雷達分析
- 由都卜勒風場反演三維熱動力場的可行性研究--以臺灣地區颮線個案為例
- 賀伯颱風(1996)中尺度分析--第一部份:眼牆環流結構
頁籤選單縮合
題名 | 同化多都卜勒雷達資料以改善模式定量降水預報--2008 SoWMEX IOP8個案分析=Assimilation of Multiple-Doppler Radar Data to Improve the Model Quantitative Precipitation Forecast--A Case Study from 2008 SoWMEX IOP8 |
---|---|
作者 | 陳尉豪; 廖宇慶; | 書刊名 | 大氣科學 |
卷期 | 40:4 2012.12[民101.12] |
頁次 | 頁323-348 |
分類號 | 328.885 |
關鍵詞 | 都卜勒雷達; 定量降水預報; 西南氣流實驗; Doppler radar; Quantitative precipitation estimation; SoWMEX; |
語文 | 中文(Chinese) |
中文摘要 | 本研究之目的為利用多部都卜勒雷達觀測資料,改善模式的初始場,以提升模式定量降水預報之能力。此方法主要包含三大部分:(1)多都卜勒雷達風場合成、(2)熱動力場反演、(3)水氣場調整。 吾人選取2008 西南氣流實驗計畫(SoWMEX)中所觀測到的IOP8個案,作為本研究的實驗對象。使用中央氣象局七股雷達(RCCG)、墾丁雷達(RCKT)及美國國家大氣研究中心(National Center for Atmospheric Research; NCAR)所屬的SPOL 雷達,於2008 年6月14日1200 UTC時所觀測的回波及雷達徑向風資料,反演出大氣三維風場及熱動力場,並對水氣場進行調整,最後同化至模式中。本研究使用NCAR Weather Research and Forecasting (WRF) Model作為預報模式。 經過本方法調整模式初始場,實驗顯示模式對降雨預報的改善可達3 小時,雖然仍有高估之趨勢,但相較於未同化前的降水分佈會更趨近於觀測。此外,由本研究的實驗還發現水氣的調整確有其必要性,而以多部雷達網連的方式增加資料覆蓋量,對反演與同化結果會有重要的影響。 相較於四維變分(4DVAR)及系集卡爾曼濾波器(EnKF)等同化技術,本方法可使用較少的計算機資源與觀測資料完成計算步驟與同化,開始進行短期的定量降水預報。未來預計將本方法用於測試午後對流或颱風降雨系統的預報上。 |
英文摘要 | The purpose of this study is to improve the model initial field and hence the quantitative precipitation forecast (QPF) by using multiple-Doppler radar observational data. The assimilation algorithm includes three major components: multiple-Doppler radar wind synthesis, thermodynamic retrieval, and moisture adjustment. A case during IOP8 of 2008 Southwest Monsoon Experiment (SoWMEX) is selected. The radar data in use are the reflectivity and radial wind of the CWB RCCG and RCKT radars, and the SPOL radar from NCAR. The three-dimensional winds, retrieved from the radars and sounding data, are utilized to calculate thermodynamic fields. The moisture field is also adjusted when certain criteria are satisfied. The computational platform employed for this study is the Weather Research and Forecasting (WRF) model. Compared with the experiments without data assimilation, the assimilation technique developed in this study significantly improves the accuracy of the model rainfall forecast for about three hours. The results from a series of experiments indicate that the moisture adjustment is necessary. The use of multiple-Doppler radar data is also crucial, because a larger radar data coverage is expected to lead to better results. The proposed method can use relatively fewer computing resource and observational data within a shorter observational period to conduct short-term QPF. In the future, it is planned to apply this method for the forecast ofprecipitation in afternoon thunderstorms or tropical cyclones. |
本系統之摘要資訊系依該期刊論文摘要之資訊為主。