雷達資料同化與短時預報

氣象雷達能即時獲取大量高解析度空間觀測資料，透過資料同化 技術將雷達觀測資訊加入模式初始場，能修正對流雨胞位置，掌握較 接近實際狀況初始場，以求能進一步改善的短時降雨預報。2019 年 2 月起於建置雷達資料同化系統，每六小時冷啟動一次，冷啟動之預報 模擬結果將作為後續每半小時啟動一次的模式初始場及邊界場，並進 行三次間隔 30 分鐘之雷達資料同化，再向後積分預報 4 小時。

圖 49 為雷達資料同化與預報系統之架構圖。輸入資料包括提供 初始場及邊界場之 NCEP GFS 全球模式，並藉由三維變分資料同化方 法以傳統觀測資料更新冷啟動之初始場，模式積分後得到的預報場做 為每半小時啟動一次之邊界場及初始場。在雷達觀測資料的部分，使 用了包括中央氣象局之四座 S 波段(波長 10 公分)的都卜勒氣象雷達 (分別位於五分山、花蓮、七股、墾丁)，以及 C 波段雷達(空軍清泉崗、

及馬公)，全台雷達網即時觀測資料介接與彙整，經過資料前處理後，

回波及徑向風內插至模式格點上，作為雷達資料同化系統所需之檔案，

每次以 30 分鐘一筆的頻率同化共計三筆雷達資料，更新初始場，再 做每半小時一次之短時降雨預報模擬。詳細模式設計請參閱「氣象雷 達於短延時強降雨之監測與預警技術開發」(林等，2020)。

圖 49 雷達資料同化系統與應用服務架構圖

本雷達資料同化策略建置，使用 64 個電腦核心之計算資源，包 括三次同化及預報 4 小時共需時約 27 分鐘。亦即每半小時就能提供

並更新未來 4 小時之預報結果。目前依據模式模擬結果產製的輸出資 料包括數據資料，模式變數包括雨量、雷達回波、溫度、及風場等，

可供後端使用者繼續加值使用。及每預報半小時產出一次之層場圖，

包括雷達合成回波圖、時雨量圖，並即時展示天氣與氣候監測網上(如 圖 50)，提供防災人員作為對流降雨系統監控之參考。

圖 50 雷達資料同化系統預報產品於網頁之展示

4.4 颱風初始化法與颱風預報

颱風初始化方法為夏威夷大學與國家災害防救科技中心簽署 MOU 下重點合作項目之一，2015 年起颱風初始化方法開始在本中心

作業化，至今持續進行模式維運工作。2018 年夏威夷大學模式開發修 正颱風靠近地形的影響效果，因此本中心 2019 年引進並更新作業化 模組為移除地形版本。以下為該模式於災防科技中心的作業化流程與 後續防災應用說明。

一、 方法與作業流程架構

颱風初始化方法是在 WRF 模式架構下，有效提升颱風模擬真實 性的方法，在模式開始進行模擬前，先行調整模式中的颱風結構與位 置，可改善後續預報的颱風強度與路徑(林等，2019)。其作業化流程 如圖 51，分為「初始場與觀測」、「模式運算」、「應用與服務」3 階段。

圖 51 颱風初始化方法與預報應用服務流程圖

初始場與觀測資料方面，今年度(2019 年)因應 NCEP 全球預報資 料更新，初始條件與邊界條件於 9 月 26 日起更新為 FV3-GFS 0.5°資 料，並使用中央氣象局即時颱風定位資訊，提供颱風強度與經緯度等

實際觀測資料，作為颱風初始化調整的依據。

模式運算共有 2 個步驟，第 1 步驟為颱風初始化法(圖 52)，進行 植入暖心、短期調整模擬(1 小時)、移至颱風觀測位置的數次調整循 環。此步驟中為了降低模式中地形的影響，使用夏威夷大學提供之更 新模組，將模式中的地形移除並改為海洋，在模式完成初始化調整後 再將地形更換回原始設定，進行第 2 步驟:WRF 模式 72 小時預報。

颱風初始化方法移除地形版本的詳細技術與說明請參考技術報告「跨 尺度天氣預報系統開發暨颱風與豪雨預報技術研究」(徐等，2020)。

預報結果輸出颱風預報路徑與雨量等資料，提供後續應用服務與校驗 使用。

圖 52 颱風初始化方法移除地形版本示意圖(資料來源:林等，2019)

二、 應用服務

為了能夠即時提供颱風預報資訊，模式在完成模擬後，即自動化 產製層場分析圖與雨量圖於監測網颱風專頁，如圖 53。層場圖包含 200 百帕(高度場、風場、輻散場)、500 百帕(高度場、渦度場)、700 百 帕(垂直運動速度、高度場、相對溼度與風場)、近地面場(可降水量、

最大回波、地面風場、地面氣壓場)等，雨量圖包含 6 小時、12 小時、

24 小時臺灣與離島地區累積雨量預測圖。今年度因應本中心新增多 組系集模式，在颱風應變作業上，開發颱風系集路徑預報產品(圖 54)，

颱風初始化方法亦為系集路徑分析的資料成員之一。

圖 53 颱風初始化方法層場圖與雨量圖，(a)200 百帕 (b)500 百帕 (c)700 百帕 (d)可降水量與最大回波 (e)地面風場與 3 小時累積雨量 (f) 12 小時、

24 小時臺灣與離島地區累積雨量預測圖

圖 54 颱風路徑系集預報圖，以 2019 年白鷺颱風為例，左圖為中央氣象局預報 路徑(藍線)與颱風初始化方法預報路線(紫線)，右圖為系集預報路徑

模式模擬之颱風強度、颱風路徑、雨量已於今年進行歷史颱風校 驗。颱風初始化方法與系集平均相比，此方法的路徑誤差較系集平均 多 6.1 公里，氣壓誤差低 5.1 百帕，雨量校驗結果則隨著預報時間變 動(詳細校驗方法與內容請參考:徐等，2020)。自 2015 年開始，颱風 初始化方法已累積數十個颱風個案模擬資訊，校驗結果可應用於未來 模式改進指引。

第五章 未來展望

自 2017 年開始，災防科技中心預警技術的研發方向，以區域預 警技術為主軸。針對不同地區的氣候特性與預警需求，與地區大學科 研技術合作，並整合當地研究成果與地區的監測資料，開發適合當地 的預警技術。至今年為止，已針對台北市、新北市、桃園市、高雄市 劇烈降雨研判需求，開發適合當地的預警技術。隨著使用者需求的技 術發展與落實應用，以「天氣與氣候監測網」為技術展示平台的使用 需求也逐年增高。從歷年網站瀏覽數統計結果(圖 55)，統計至 2019 年 11 月 29 日，今年以達 370 萬瀏覽人次，相較 2018 年增加 140 萬 瀏覽人次，成長率達 60%以上。

圖 55 天氣與氣候監測網歷年瀏覽數統計，資料更新至 2019/11/29

近年來，在防災預警與應用落實的技術開發項目中，由初期各項 支援中央災害預警研判技術的整合發展，逐年轉變至因應地區使用者 需求開發項目。隨著逐年增加的防災應用技術，在「天氣與氣候監測 網」技術開發平台中的可使用項目也越來越龐大。在展示平台上操作

眾多繁雜的技術產品，對使用者體驗(User Experience)設計而言，是一 種不良的展示形式設計。在災防科技中心預警產品的使用率越來越高 的狀況下，進一步了解技術服務的面向，將有助於釐清未來防災預警 服務的經營方式，讓技術開發更能觸及每一個使用者。其中，技術移 轉也是服務方式之一。將已成熟的地方預警技術技轉給地方防災研判 單位，由地方防災或協力單位各自維運所需要的部分預警服務。在以 技術移轉為目標的開發概念下(圖 56)，未來發展需以模組化的技術 開發方式，配合開放資料(Open Data)等多種 API 的即時資料介接與後 續技術自動研判等形式開發。最後提供地方防災人員快速研判災害情 資，並直接服務地方使用者。透過這樣服務形式，讓技術開發可以更 有效的擴展至地方的應變研判。

圖 56 以技術移轉為目標的預警技術模組開發概念

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資料來源

「政府資料開放平臺」網址：https://data.gov.tw

「氣象資料開放平臺」網址：https://opendata.cwb.gov.tw

「疾病管制署資料開放平台」網址：https://data.cdc.gov.tw

「水災保全計畫資訊服務網」網址：http://www.dprc.ncku.edu.tw/

區域短時淹水示警需求與災害監測預警技術開發

發行人：陳宏宇

出版機關：國家災害防救科技中心

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報告完成日期：中華民國 108 年 12 月 出版年月：中華民國 109 年 01 月 版 次：第一版

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