同化WINDAS 觀測資料對台灣東部降雨之影響─ 梅姬颱風(2010)個案; Impact of Wind Profiler Data Assimilation on Wind Field and Precipitation over Taiwan Areas during Typhoon MEGI(2010)

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Title:	同化WINDAS 觀測資料對台灣東部降雨之影響─ 梅姬颱風(2010)個案;Impact of Wind Profiler Data Assimilation on Wind Field and Precipitation over Taiwan Areas during Typhoon MEGI(2010)
Authors:	汪傳凱;Wang,Chuan-kai
Contributors:	大氣物理研究所
Keywords:	剖風儀;三維變分資料同化;Wind profiler;3DVAR
Date:	2013-08-30
Issue Date:	2013-10-08 09:31:39 (UTC+8)
Publisher:	國立中央大學
Abstract:	在天氣系統的數值模擬過程中，模式的預報能力常受限於初始場的準確性。剖風儀具有高時間與垂直空間解析度，若將該資料同化進入數值模式中，對模擬應該會有相當程度的改善空間。因此，本研究利用同化剖風儀的風場資料來修正模式分析場，以得到較佳的初始分析場，進而改善模式模擬伴隨梅姬颱風之台灣東部豪大雨個案的準確性。本研究使用 WRF 和 3DVAR 同化系統模擬2010 年10 月20 日 1200 UTC 至2010 年10 月24 日 0000 UTC 的梅姬颱風個案。模式的初始時間為 2010 年 10 月 20 日 0600 UTC，使用NCEP-GFS 資料作為模式cold start 初始場，控制組實驗並未做資料同化。本研究另外設計三組資料同化之敏感度實驗，分別為不同水平同化半徑(RI-EXP)、不同同化時間間隔(INT-EXP)以及不同同化位置(POSEXP) 。第一組實驗，水平影響半徑分別設為R1= 0.05 、 R2= 0.1 、R3= 1.0 。第二組實驗為選擇第一組實驗中較佳的影響半徑(R3)以間隔 1 、 3 、 6 小時間隔同化剖風儀資料。第三組實驗為使用前兩組實驗中較好的影響半徑(R3)及較佳的同化時間間隔( 3 小時)，僅同化離台灣東部最為接近的單一剖風儀觀測站風場(與那國島站，代碼：47912)，以及另一同化除了與那國島站之外剖風儀網的觀測資料的實驗。以2010年10月21日0000UTC的模擬結果分析(模擬10月21日0000至 0600UTC累積雨量)，在影響半徑的敏感度實驗中，模式表現以R3=1.0較好，與日本氣象廳的分析場比較，較能表現出大尺度的環流特性，而降雨表現也與觀測較為接近，R2=0.1表現次之，R1=0.05表現最差，但有同化的實驗組中，皆比沒有做資料同化的結果來得好。在同化時間間隔的敏感度實驗中，以同化間隔3小時表現較佳，而時間間隔為6小時的表現與分析場及觀測差異居次，同化間隔為1小時之模擬結果與分析場及觀測差異較大。以相同的分析時間來看測站位置的敏感度實驗，顯示若僅同化一個最接近台灣的剖風儀風場觀測資料，已可以相當不錯的模擬出台灣東部、東北部及花蓮地區的降雨分布。若排除離台灣最接近的剖風儀觀測，既使同化其他所有日本的剖風儀觀測網之資料，對於模擬降水分布則較無法模擬出台灣東部花蓮地區的降雨分布特徵。以850hPa重力位高度場之均方根誤差(RMSE)而言，不同同化半徑之實驗結果顯示，同化半徑較小，和控制組實驗結果較為接近。而同化半徑 R2=0.1和R1=0.05相比，差異不大，顯示較大的同化影響半徑，分析場結果與FNL分析場較為接近；不同時間間隔同化實驗中，和控制組實驗相比 (約250 m)，以三小時同化間隔的重力位高度場掌握較好(約140 m)，表示三小時同化間隔和NCEP-FNL分析場較為接近；不同位置實驗中，顯示若單獨僅同化一個較接近模擬目標區(台灣東部)的剖風儀測站亦可有效降低 RMSE，其值介於同化所有剖風儀觀測站與CTRL run之間。ETS(equitable threat score)之分析亦顯示對此個案而言，以三小時降水模擬較好，其中小雨門檻值之ETS，約可達到0.4以上。 Performance of numerical simulation usually depends whether the initial condition is close to real atmosphere or not. Wind profiler with high temporal and spatial resolution may correct initial condition in numerical models to have better simulation or forecast results. In this study, we use WRF model to simulate Megi typhoon during Oct. 20-24, 2010. We have conducted three sensitivity experiments─ radius of influence experiment(RI-EXP), interval of data assimilation experiment(INT-EXP), and position experiment(POS-EXP). In the RI-EXP, we test different horizontal radius of influence (R1= 0.05 、 R2= 0.1 、 R3= 1.0) to get the appropriate radius. In the INT-EXP, we use R3=1.0 which is more accurate results of RI-EXP to test DA interval─ one hour, three hours, and six hours. We implement only one observation site that is closest to Taiwan to test the position sensitivity to data assimilation. In the RI-EXP, the result with radius of influence 1.0 is the most close to analysis field and precipitation observation. For the second experiment, 3 hour data assimilation interval results in the lowest RMSE. Compared to all Japanese wind profiler network data assimilation, in the last experiments, we can get similar precipitation pattern when we assimilate only the wind profiler observation nearest Taiwan or assimilate all the wind profiler observation data in the domain. However, if we excluded the nearest wind profiler observation, it is difficult to capture correct precipitation pattern in Hualien. In this study, our findings and results are very consistent with previous studies, that is wind profiler data assimilation not only can correctly capture the variation of large scale weather pattern but also can be correctly simulate the characteristics of the local circulation.
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