颱風路徑之客觀分析方法

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Title:	颱風路徑之客觀分析方法
Authors:	吳佳蓉;Chia-jung Wu
Contributors:	大氣物理研究所
Keywords:	颱風路徑
Date:	2008-06-06
Issue Date:	2009-09-22 09:43:32 (UTC+8)
Publisher:	國立中央大學圖書館
Abstract:	台灣位於西北太平洋颱風的路徑之上，6~9月常會有颱風侵台。颱風帶來的狂風豪雨常造成嚴重的災害，威脅到台灣人民的財產、生命安全，根據內政部統計處統計民國75年~86年間颱風造成的農業損失就高達48億元，颱風可說是台灣排名第一的氣象災害，因此颱風的預報及防災是不容忽視的議題。本研究目的在發展一套利用電腦對颱風路徑做客觀分析的方法，對於任一給定之路徑，此客觀分析方法即可從歷史資料庫中找到相似的路徑，甚至進一步做其他的分類搜尋，以便使用者在對歷史颱風路徑做搜尋、分類時，能較為客觀、迅速且方便。本研究使用聯合颱風警報中心（JTWC）的路徑資料做分析，計算兩路徑間的距離來判斷相似度，進一步使用此方法，限制距離大小以及經過的範圍，分類搜尋偏北或偏南的颱風路徑，並探討颱風路徑與降雨之間的關係。研究結果顯示，本研究所使用的方法有能力從2005年的25個颱風路徑中找出最相似的颱風路徑—2005年09W馬莎颱風（TY09 Matsa）與卡努（TY15 Khanun）颱風，無論在位置、長度、形狀都極為相似。而其他排名較前面的組合無論在路徑長度、位置、形狀等也都有很不錯相似性。應用此客觀分析方法，本文分析1945年至2007年間侵台颱風數量的變化，以了解颱風個數隨時間的變化關係，但初步的統計結果並沒有顯示侵台颱風個數有明顯的增加或者減少的趨勢。應用客觀路徑分析方法於分類上，本文以2005年馬莎颱風（TY09 Matsa）為標準，設定其AveR值大小進行1945年~2007年分類搜尋。在找到的20個路徑偏北颱風中，有颱風路徑與馬莎颱風十分相似，其它颱風路徑長度、形狀等都有所不同，但無論長短，所有路徑都很靠近馬莎颱風；以1996年葛樂禮颱風（TY09 Gloria）為標準找到的34個偏南颱風也是類似的狀況。在數量統計上，尚看不出其隨時間的明顯變化趨勢，但2000~2007年的偏北颱風數量是歷年中最高的，偏南颱風數量也是偏高的。從路徑分類探討降雨的分布，路徑偏北颱風降雨分佈的位置主要集中在北部、東北部地區，尤其是西北地區桃、竹、苗一帶山區有明顯的雨量分佈；偏南颱風降雨分佈的則是集中在迎風面的東部地區，西南部的高雄、屏東次之。路徑偏南颱風的降雨主要與偏北颱風呈現相反的分布情形。客觀路徑分析方法有能力依照給定的路徑標準，從歷史颱風中找尋相似路徑，此方法也可進一步對路徑做分類搜尋，方便統計研究。亦可透過歷史侵台颱風的相關資訊對未來的侵台颱風做相關預報，如降雨、風力等等，以期對颱風研究及防災有所貢獻。 In this study, we developed an objective method to analyze typhoon tracks by computer programs. The main purpose of this study is to search historical typhoon tracks in a faster and more convenient manner. We used tropical cyclone best-tracks data over the Western North Pacific from Joint Typhoon Warning Center (JTWC). This method can determine the resemblance between two arbitrary tracks by calculating their distance, and find out the similar tracks by comparing the distances. It can also classify the tracks by limited distances and ranges. The results show that this method is capable of finding the most similar typhoon tracks to TY09W MATSA and TY15W KHANUN from the total of 25 tracks in 2005. Furthermore, those pairs of short distances between each others are found to have good similarities in lengths, shapes, and locations. After analyzing tracks resemblance, we used this method to classify tracks by their passages. One type of classification is type-north, which includes 20 typhoon tracks. The other one is type-south, which includes 34 typhoon tracks. The rainfall pattern associated with the type-north typhoons is completely different compared with those from type-south typhoons. For type-north tracks, there are more rainfall in north Taiwan, especially in northwest, such as mountain areas in Taoyuan, Hsinchu, and Miaoli than other places. For type-south tracks, there are more rainfall in east Taiwan, such as Hualien and Taitung, and in southwest Taiwan, such as Kaohsiung and Pintung than other areas. To sum up, this method is capable of finding the most similar typhoon tracks form historical typhoon tracks for a given tracks, and classifying the tracks by some limits for statistics study. Furthermore, we can also apply this method to predict calamities by using the information of historical typhoons.
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