侵台颱風MPAS系集預報敏感度分析與AI模式的整合預報;Ensemble Sensitivity Analysis of Mpas Forecasts for Typhoons Impinging Taiwan in Integration with Ai Models

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題名:	侵台颱風MPAS系集預報敏感度分析與AI模式的整合預報;Ensemble Sensitivity Analysis of Mpas Forecasts for Typhoons Impinging Taiwan in Integration with Ai Models
作者:	黃清勇;楊舒芝
貢獻者:	國立中央大學大氣科學學系
關鍵詞:	颱風凱米(Gaemi);MPAS;Idealized WRF;ESA;AI模式;Typhoon Gaemi;MPAS;Idealized WRF;ESA;AI models
日期:	2026-07-23
上傳時間:	2026-07-27 15:11:04 (UTC+8)
出版者:	國家科學及技術委員會(本會)
摘要:	本計畫旨在利用MPAS多重解析度模擬(2公里以下)，探討侵台颱風路徑打轉與劇烈降雨的過程，再透過理想化WRF模式進行系統性控制實驗(涵蓋不同颱風強度、大小、移速，侵台方向以及登陸位置)，全面解析大部分侵台颱風的路徑變化、強度發展以及台灣島上的劇烈降雨分布，特別針對凱米颱風，充分了解其路徑打轉的充分必要條件。再針對MPAS與AI模式在凱米颱風的預報表現，由理想化模擬實驗提供大量的颱風路徑、強度及降雨分布的模擬資料，用來訓練AI/ML模型。本計畫發展nudging方法將AI模式的大尺度環境預報場同化導入於高解析度MPAS預報，探討經此AI加值的MPAS模式(即AIMPAS)如何改善颱風路徑及降雨預報。此前瞻性的研究工作將提供學術研究價值以及中央氣象署侵台颱風劇烈降雨預報及分析的有用的參考價值。
關聯:	財團法人國家實驗研究院科技政策研究與資訊中心
顯示於類別:	[大氣科學學系] 研究計畫

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