5.1 控制實驗模擬結果
與個案一相同，使用 CReSS 3.4.2 多 CPU 版本，模式設定如表 2.2，模擬範圍如圖 2.1。如第二章所述(表 2.2)，模擬之初始資料為 NCEP GFS 分析場資料，模擬初始時間為 2012 年 7 月 28 日 1200 UTC，
模擬時間為 156 小時，模式輸出頻率為每 1 小時輸出一次，水平解析 度為 2.5 km。本實驗代號為 SA1。
(1) 綜觀環境比對
圖 5.1 為 2012 年 7 月 29 日至 8 月 3 日之每日 0000 UTC，10m 高之風場和 50m 高之氣壓場，及相同時間之 NCEP GFS 之 10m 高風 場和海平面氣壓場。7 月 29 日 0000 UTC 至 8 月 1 日 0000 UTC (圖 5.g,h,i,j)，模式模擬結果顯示颱風處於增強階段，中心氣壓逐漸下降，
風速也逐漸增強，至 7 月 31 日 0000 UTC(圖 5.1i)中心東南側已出現 30 m s-1以上的風速。8 月 2 日 0000 UTC 至 3 日 0000 UTC，(圖 5.1k,l)，
為颱風影響台灣最劇烈的時候，當中 2 日 0000 UTC 受颱風環流影響，
台灣海峽出現 20 m s-1至 25 m s-1的西北風。3 日 0000 UTC 時，颱風 已遠離台灣進入中國，台灣附近風場轉為西南風，風速為 10 m s-1至 15 m s-1。將模擬結果與 GFS 相同時間資料做比對，可以發現從 7 月 29 日 0000 UTC 至 8 月 1 日 0000 UTC，即颱風侵襲台灣前之時段，
模式對於颱風的位置及風場的結構也模擬的相當不錯(圖 5.1a,b,c,d)，
唯模式模擬之颱風南半象限風速普遍較 GFS 強約 5 m s-1左右，且風 速 20 m s-1以上涵蓋的區域比 GFS 資料顯示稍微大一些。8 月 2 日 0000 UTC 至 3 日 0000 UTC，即颱風登陸台灣至離開台灣時期，模式 模擬颱風之氣壓場與風場配置也與 GFS 分析場相當接近，唯 2 日 0000
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UTC 模式模擬之氣壓最低處較 GFS 偏北，且颱風環流風速 20 m s-1 以上涵蓋的範圍較 GFS 廣。整體而言，模式對於此個案綜觀環境的 掌握大致上仍相當良好。
(2) 颱風路徑及強度比對
圖 5.2 為颱風蘇拉之 JTWC 最佳路徑與 CReSS 模擬之路徑。由 於此個案生成於季風槽內之大低壓帶環境，移動方向主要決定於颱風 環流與季風環流交互作用，因此圖上顯示，JTWC 與模擬的路徑有擺 盪的情形，且模擬的路徑擺動幅度較 JTWC 觀測大。其中 8 月 1 日 0000 UTC 之後為颱風主要侵襲台灣期間，模擬的颱風路徑大致上較 觀測偏北，不過模式也有掌握到颱風登陸台灣後(8 月 2 日 0000 UTC 至 0600 UTC)幾小時中心呈現打轉的細節，因此整體而言模式對於颱 風路徑的掌握相當不錯。
颱風強度的部分，圖 5.3 顯示模擬和 JTWC 估計之颱風海平面 近中心最大風速和最低氣壓。在模擬時間 24 小時(7 月 29 日 1200 UTC)之前，模擬之最大風速較 JTWC 大約 10 m s-1至 20 m s-1左右，
之後至 72 小時(7 月 31 日 1200 UTC)期間模擬之最大風速與 JTWC 相 當接近。而從 90 小時(8 月 1 日 0600 UTC)至 102 小時(8 月 1 日 1800 UTC)為觀測強度達到最強，模擬風速差異最大不超過 10 m s-1 ，其他 期間模擬之最大風速也與 JTWC 相當接近。圖 5.3b 為模擬結果和 JTWC 海平面最低氣壓，圖中顯示模擬之最低氣壓變化趨勢也與 JTWC 相當接近，且模擬之氣壓達到最低的時間也與觀測接近，分別 為觀測 84 小時與 90 小時，因此整體而言，模式模擬之颱風強度變化 趨勢與 JTWC 相當類似，可見模式對於颱風強度的掌握也相當良好。
(3) 雨帶結構及降雨比對
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與個案一相同，使用 NRL 衛星之水氣微波頻道反演之雲頂亮度 溫度(Brightness Temperature)與模式輸出之 q3max(即雨水(qr)、雪(qs) 即軟雹(qg)之總混合比在垂直方向的最大值)做比對，來探討模式對於 雨帶結構掌握的情形如何。圖 5.4a 至 e 為衛星微波頻道所反演之亮 溫，圖 5.4f 至 j 為模式模擬之 q3max。圖 5.4a 為 7 月 28 日 2133 UTC 衛星反演之亮溫，圖 5.4f 為 7 月 28 日 2200 UTC 模式輸出之 q3max，
可以看到觀測之螺旋主雨帶位於颱風西南側；而模擬的結果也可以看 到類似的螺旋主雨帶結構分布，唯模擬之颱風北邊也有一條強雨帶，
模擬的颱風結構較完整。圖 5.4b 為 7 月 29 日 2116 UTC 衛星微波頻 道所反演之亮溫，圖 5.4g 為 7 月 29 日 2100 UTC 模式輸出之 q3max，
觀測顯示颱風大部分的強雨帶集中在中心南側，而模擬結果也有類似 的分布與走向，且模擬之中心北方的強雨帶較觀測強。圖 5.4c 為 7 月 31 日 2117 UTC 衛星微波頻道所反演之亮溫，圖 5.4h 為 7 月 31 日 2100 UTC 模式輸出之 q3max，觀測中颱風中心南側同樣有強雨帶，
而模擬的雨帶也有類似的分布，另外模式對於台灣東北部山區的強對 流也有整握到。圖 5.4d 為 8 月 1 日 0950UTC 衛星微波頻道所反演之 亮溫，圖 5.4i 為 8 月 1 日 1000 UTC 模式輸出之 q3max。觀測顯示有 一條最強的雨帶位於颱風中心的西側正靠近台灣，模擬的雨帶也有類 似的分布，唯模擬中的雨帶此時已碰觸台灣東北部。圖 5.4e 為 8 月 2 日 0938 UTC 衛星微波頻道所反演之亮溫，圖 5.4j 為 8 月 2 日 1000 UTC 模式輸出之 q3max。此時觀測中一條東西走向的強雨帶正在台 灣海峽上，大約位於 24.5°N，而模擬結果在台灣海峽上也有一條類似 走向的強雨帶，但整體位置較偏北，約在 25°N 至 26°N。整體而言，
模式對於蘇拉颱風之雨帶結構分布特性掌握合理。
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在日累積降雨的部分，圖 5.5a,b,c 為 7 月 31 日至 8 月 2 日之日 累積雨量圖。與實際觀測雨量(圖 3.13a,b,c)比較發現，7 月 31 日模擬 對於台灣東北部地區的降雨有掌握到，日累積雨量 300 mm 以上分布 的區域雨觀測相當接近，而花東地區的雨量有稍微低估的現象。8 月 1 日模擬對於台灣北部的降雨也有良好的掌握，且對於中部的降雨有 高估的現象，也出現 300 mm 以上的雨量。8 月 2 日模擬對於中部降 雨有較明顯低估的情形，由於模擬中 8 月 2 日的路徑較 JTWC 偏北，
因此有些強降雨落在海上。而 8 月 1 日與 2 日兩日總累積降雨的比較 顯示，模式的雨量累積(圖 5.5d)極大值區位於中部地區，與觀測(圖 3.13d)分佈接近，但整體而言有高估的情形。
5.2 疊加氣候差異值之模擬結果
實驗設計如表 2.1。本敏感度實驗只將模擬的初始條件、側邊界 條件及海溫條件疊加 RCP4.5 及 RCP8.5 氣候差異值，其他設定保持 不變。其中疊加 RCP4.5 氣候差異值之實驗代號為 SA2，疊加 RCP8.5 氣候差異值之實驗代號為 SA3。
(1) 颱風路徑及強度比對
圖 5.6 為 SA1、SA2、SA3 之蘇拉颱風路徑圖。在 7 月 29 日 0000 UTC 至 31 日 0000 UTC 期間，颱風位於台灣東邊之海面上，RCP4.5 及 RCP8.5 氣候差異值顯示該區域主要為西南風增強(圖 3.1b,c)。在這 時期 SA2 及 SA3 之位置大致上較 SA1 稍為偏東，所以此期間的路徑 差異主要受氣候差異所影響，但三種情境之路徑差異並不大，與個案 一結果類似。而 8 月 1 日 0000 UTC 至 3 日 0000 UTC，為颱風影響 台灣最劇烈的時期，在 8 月 1 日 1800 UTC 時，颱風在台灣東部近海，
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SA2 及 SA3 的位置較 SA1 偏東北。至 2 日 0000 UTC 時，SA2 及 SA3 的位置均顯示颱風此時登陸台灣，但，SA2 及 SA3 的登陸點較 SA1 偏北。而從 8 月 2 日 1800 UTC 至 4 日 0000 UTC，颱風已進入中國，
SA2 及 SA3 整體路徑較 SA1 偏北，仍然受到西南風之氣候差異影響。
整體而言，雖然未來情境下颱風路徑雖然受到氣候差異影響有所偏移，
但與現代情境相比較差異並不大，因此氣候差異同樣對颱風路徑影響 有限。
再來是颱風強度的部分，圖 5.7 為三種情境模擬的颱風最大風速 及最低氣壓，可以看到在模擬一開始 18 小時內，由於疊加正值的氣 壓差異，使得 SA2 及 SA3 反而稍微減弱，但之後 SA2 與 SA3 最大風 速旋即趕上 SA1，因此氣候差異對風速的影響有限；而最低氣壓部分 可以看到，SA2 與 SA3 的確受到氣候差異影響，氣壓值普遍較 SA1 高，但差異最大不超過 10 hPa。因此整體而言氣候差異對颱風強度影 響也有限，與個案一類似。
(2) 雨帶結構比對
利用模擬結果來比較 SA1、SA2 及 SA3 三者之雨帶結構分布。
圖 5.8 為 SA1、SA2 及 SA3 之模式輸出 q3max 及流線場。可以看到 在 7 月 31 日 0000 UTC 至 8 月 3 日 0000 UTC，SA2 及 SA3 距颱風 中心較外圍之弱雨帶同樣均較 SA1 減少，且 SA3 減少的程度更劇烈；
而原本位於中心附近之強雨帶，SA2 及 SA3 同樣顯示比 SA1 強度更 強，且在 SA3 強度增強更多，因此 SA2 及 SA3 均顯示颱風的降雨更 往中心集中，降雨範圍縮小，但降雨更劇烈，與個案一相同。
(3) 降雨比對
圖 5.9 為 SA1、SA2、SA3、SA2 減 SA1 及 SA3 減 SA1 之區域 平均降雨強度(mm h-1)隨時間變化圖，區域分別為以颱風中心為準半
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徑 500km、400km、300km 及 200km 範圍內。由圖 5.9a,b,c 可以看到 在 500km 及 400km 範圍內，從 7 月 28 日 1200 UTC 至 8 月 2 日 0000 UTC，降雨強度並沒有明顯的變化，而 300km 及 200km 範圍內降雨 強度則因颱風強度逐漸增強並配合台灣地形的舉生作用，在 8 月 2 日 0000 UTC 降雨強度達到最強。8 月 2 日 1200 UTC 至 4 日 0000 UTC，
颱風離開台灣登陸中國，各半徑降雨強度均減弱。而從 SA2 減 SA1 與 SA3 減 SA1 差異顯示，雖然不同半徑的結果有些許不同，但仍注 意到在 7 月 28 日 1200 UTC 至 29 日 0000 UTC 期間，由於疊加正值 的氣壓差異造成颱風減弱，因此各半徑降雨強度均減弱，但之後的時 段整體而言，500km 與 400km 範圍內降雨強度大致上較 SA1 稍稍增 強，且 300km 與 200km 範圍內增強較明顯，結果與個案一類似。在 日累積雨量的部分，表 5.1 為 7 月 29 日至 3 日，不同半徑範圍之區 域平均日累積雨量及 7 月 29 日至 8 月 3 日之六日區域平均日累積雨 量。受氣候差異的影響，SA2 與 SA3 之累積雨量在 300km 比 SA1 增 加 2.9%至 4.3%，在 500km 範圍內，SA3 增加 0.2%，SA2 增加 2.7%，
顯示 SA2 與 SA3 之颱風雨量增加同樣在較內核的部分。
圖 5.10 為 SA1、SA2 及 SA3 在 7 月 29 日 0000 UTC 至 8 月 1 日 0000 UTC 颱風三日平均日累積降雨分布圖。由於颱風生成於大低壓 帶內，因此可以看到累積雨量最多的部分位於颱風中心南側約 100km 左右，從 SA2、SA3 與 SA1 差異可以看到颱風累積雨量增加最明顯 區域，SA2 位於中心西南側 200km 至 300km 處，SA3 則位於中心西 南側 100km 至 200km 處。而從 8 月 1 日 0000 UTC 至 4 日 0000 UTC 之三日平均累積降雨顯示，颱風開始侵襲台灣後，由於受到台灣地形 的影響，颱風累積降雨最多的區域約在中心西南側 100km 左右。而 從 SA2 與 SA3 差異場可以看到，雨量增加最明顯的區域也在中心西
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南側 100km 且向南呈南北走向延伸，大致與台灣地行走勢吻合。整 體而言，SA2 與 SA3 在颱風中心西南側降雨增加最明顯。
圖 5.13 為 SA1、SA2 減 SA1 及 SA3 減 SA1 之垂直環流分布圖。
圖中顯示 SA1(圖 5.13a)在距中心 180km、高度 10km 左右有最大上升 運動，且分布的區域呈近乎垂直，顯示模式模擬對於颱風結構的垂直
圖中顯示 SA1(圖 5.13a)在距中心 180km、高度 10km 左右有最大上升 運動，且分布的區域呈近乎垂直，顯示模式模擬對於颱風結構的垂直