对流尺度预报误差特性分析与资料同化影响评估-气象科技研究.PDF

對流尺度預報誤差特性分析與資料同化影響評估 陳立昕 鍾高陞 柯靜吟 國立中央大學大氣科學系 摘要 台灣在擁有複雜的地形和處於四面環海之下，造就觀測資料分布不佳的現狀下，相較於前人 之研究，更顯其獨特性，值得深入研究與探討背景誤差在時間與空間上的結構。瞭解誤差之特性 有助於資料同化的改進，使修正初始場能獲得更佳理想之分析場，進而在進行預報後，減緩非線 性作用之影響。 本研究採用系集方法(Ensemble scheme) ，藉由個案分析對對流尺度之預報誤差結構進行分析， 個案選取2008 年西南氣流聯合觀測實驗(SoWMEX IOP8)期間，06 月 15 至 16 日之間生成之中 尺度對流系統(MCSs) ，使用WRF 雙向巢狀網格，高解析度(3-km)之網格涵蓋台灣本島與台灣海 峽，以及部分巴士海峽；以72 組系集預報結果作為樣本，運用統計方法估算出背景場之誤差協 方差(Background Error Covariance) ，其提供我們瞭解系集卡爾曼濾波器(EnKF) ，作為在同化應用 上之索引，藉此推斷觀測資料在同化期間，資訊導入與傳遞的情況。 我們比較不同解析度之誤差結構，發現高解析度能更有效地同化觀測資料；以局地對流的誤 差結構與中尺度對流系統做對照，看到中尺度對流系統的方差結構，為多重尺度作用下的結果； 在降雨區與非降雨區之相關係數差異，顯示降雨區在資訊傳遞能力的不足；最後，時間上的相關 係數，說明同化後的表現效益風場在 1 到 1.5 小時內，而溫度與濕度則僅維持30 分鐘。 一、前言 中小尺度的劇烈天氣現象時常對於台灣 估算分析此模式的背景場之誤差協方差 造成嚴重的氣象災害，局部範圍的強降雨和風 (Background Error Covariance) ，背景誤差協方 害造成人身財產安全受到威脅；因此，改善我 差的結構影響觀測資料修正模式效力，其定位 國即時／短期天氣預報之品質，提供決策者盡 在於過濾(filter)與傳遞(propagate)觀測資訊， 可能將災害風險降至最低，是我們期許之目標。 Boutter (1994)提到特別是在觀測資料稀少之 數值天氣預報(NWP)模式的架構為一渾 地區，觀測資訊會依循著背景誤差相關的特性 沌系統，初始狀態的些微差異即能使預報隨時 傳遞；尤其台灣地理環境四面環海，地形錯綜 間「差之毫釐，失之千里」，藉由資料同化(DA) 複雜，觀測資料分配不均，凸顯出背景誤差結 技術修正初始狀態，一直是相當重要的研究課 構的分析更加需要。 題，資料同化結合觀測與數值模式之資訊，使 背景誤差協方差結構之診斷與分析，為本 其能更忠實地描述當時的大氣狀態。近年來應 篇研究之主幹，同化系統仰賴它來決定最佳分 用系集系統(Ensemble system) 的概念( 如 析場，前人之研究Zhang(2005) 以溫帶氣旋個 Ensemble Kalman Filter)在資料同化上，利用多 案，探討熱力與動力相關之變數的中尺度誤差 組不同初始狀態的系集成員之預報結果，亦能 結構，觀察到誤差的成長可用大氣動力平衡的 機制進行解讀，顯現流場相依(flow-dependent) 之特性與非均向性(anisotropy) ，以及濕對流過 程(moist processes) 為誤差成長主要來源； Brousseau et al. (2011)比較不同模式解析度下 誤差結構的差異，反映出中尺度與對流尺度誤 差之明顯不同；Hacker and Snyder (2005)背景 誤差在垂直維度上的結果，瞭解到同化的地面 觀測，資訊能夠在邊界層之內有效地傳遞； Ch