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篇名 中央氣象局全球預報模式對2016年5〜6月東亞區域降雨之預報能力評析
卷期 44:4
並列篇名 Evaluation of CWB Global Forecast System in Forecasting the Precipitation over East Asia during 2016 May and June
作者 陳冠杰黃婉如
頁次 305-328
關鍵字 全球預報系統中央氣象局梅雨季降雨GFSCWBMeiyu season rainfall
出刊日期 201612
DOI 10.3966/025400022016124404002

中文摘要

梅雨季(5〜6月)的降雨往往對臺灣民生經濟與安全上造成重大的影響,因此評析中央氣象局 (Central Weather Bureau ;簡稱CWB )對東亞(含臺灣)地區5〜6月降雨的預報能力更顯重要。從2016 年4月開始,新一代的CWB全球預報模式(Global Forecast System ;簡稱CWB/GFS)其解析度由原來 的T319L40 (水平解析度約40公里,垂直40層)提升至T511L60 (水平解析度約25公里,垂直60層) 為了瞭解新一代的CWB/GFS對於2016年東亞地區5〜6月降雨的預報能力,本研究利用多種統計分析 方法,將 CWB/GFS 與美國國家環境預報中心(National Centers for Environmental Prediction;簡稱 NCEP) 之全球預報模式(簡稱NCEP/GFS )資料進行比對。研究著重在評估CWB/GFS與NCEP/GFS在預報前 置時間(lead time)第1〜10天(往後以LT1-10表示),對東亞地區降雨的預報能力差異。研究結果發現, CWB/GFS的預報具有與NCEP/GFS的預報近似的參考價值。其中針對2016年5〜6月東亞地區的降雨 平均場,CWB/GFS與NCEP/GFS在預報降雨分布位置以及降雨量方面,LT1-5皆較LT6-10有較好的預 報結果,且兩模式的預報能力(含空間相關係數、均方根誤差校驗)並無顯著差異。而比對兩模式在LT6-10對5月和6月的降雨預報差異,發現兩模式皆呈現6月的預報結果較5月的預報結果佳,特別是對 2016年6月9〜14日影響臺灣的大尺度降雨系統,兩模式在LT10 (前置時間第10天)的預報結果中已 能清楚呈現。此外,透過個案分析2016年6月9〜14日期間的降雨場、環流場、水氣傳輸場,本研究 更發現NCEP/GFS與CWB/GFS的預報降雨差異,與兩模式對環流場、水氣傳輸場的預報差異有關。這 些研究結果將有助於CWB/GFS的未來改善參考。

英文摘要

This study examines the capability of the newest generation of Central Weather Bureau Global Forecast System (i.e. CWB/GFS) in forecasting the precipitation over East Asia, during the 2016 May and June. Analyses focus on the performance of predictions at lead times from day-1 to day-10. By comparing the CWB/GFS precipitation forecasts with the NCEP/GFS (National Centers for Environmental Prediction Global Forecast System) precipitation forecasts, our results showed that CWB/GFS has the forecast skill similar with NCEP/GFS in predicting the precipitation over East Asia, during the 2016 May and June. Both CWB/GFS and NCEP/GFS show that (1) the forecast skill at lead times from day-1 to day-5 is better than the forecast skill at lead times from day-6 to day-10, and (2) the forecast skill for the precipitation revealed in June 2016 is better than the forecast skill for the precipitation revealed in May 2016. Analyses also indicate that the differences between the CWB/GFS’s and NCEP/GFS’s forecast skill are closely related to their differences in in forecasting the variation of low-level atmospheric circulation and the moisture flux convergence.

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