降雨預報難度高？讓氣象雷達參一腳吧 - 颱風討論

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降雨預報向來是氣象科技的一大挑戰，國家實驗研究院台灣颱風洪水研究中心發展「雷達
資料同化」技術，將氣象雷達的觀測資料整合進數值預報模式，更精準地推估未來6小時
逐時雨量，協助相關單位及早因應防災。

雷達為目前觀測雲雨的主要工具，可在短時間內取得大量高解析度資料，「雷達資料同化
」是將氣象雷達的觀測資訊放入天氣預報模式，以獲得更準確的中小尺度極短期天氣預報
。

氣象預報的原理是觀察大氣現況，將這些觀測數據放進數值模式以運算未來天氣狀況，中
央氣象局現今使用的數值模式有來自衛星、探空氣球、地面氣象站的觀測數據，尚未包含
氣象雷達。中央氣象局預報中心副主任呂國臣說，15年前就有人提出此構想，但雷達資料
解析度高（目前氣象雷達解析度可達100公尺，比解析度三公里的數值模式還高），需要
大量運算資源且相當耗時，當年技術不夠成熟而未成形。

台灣的天然災害常為豪雨所致，但降雨機制複雜，有些物理過程至今仍未確定，只能透過
參數簡化，加上台灣的複雜地形影響，颱風路徑偏差50公里（就目前氣象科技，誤差值50
公里已非常精確），降雨分佈可能就截然不同，十、二十公里範圍的中小尺度降雨預報相
當不易。模式中的大氣環境要模擬的對，才能與現實狀況相對應，若能提升放入模式的觀
測數據品質，就能提高降雨預報的準確度。

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▲ 以蘇拉颱風為例，與觀測數據相較，加入雷達資料後的預測較準確。圖／國研院提供

颱洪中心自美國國家大氣研究中心（NCAR）引進雷達資料同化技術，依台灣地形與氣候條
件調整參數，並以蘇花公路與高屏溪流域為對象研究，選取幾個颱風事件各進行上百次雨
量推估實驗。有個評估雨量預報能力的指標稱為「預兆得分（threat score, TS）」，國
際間氣象作業單位針對豪雨的TS約為0.2~0.3。颱洪中心實驗得出，對蘇花公路區域而言
，使用雷達資料同化系統的TS較傳統預報提升20%（0.22升至0.31）；高屏區則提升了47%
（0.25升至0.36）。

更精確的降雨預報能提升預警及防災決策，例如封鎖容易土石崩塌的公路。根據公路總局
統計，蘇花公路平均每年阻斷達24天、管制天數達32天，嚴重事故如2010年梅姬颱風期間
，因外圍氣流與東北季風共伴效應，三小時內降雨444毫米，導致土石崩塌，造成32車超
過400人受困。

不同公路段有不同封路標準，像蘇花公路就有三種封路標準，目前這些標準皆依照實際「
觀測雨量」，來不及事前預警。颱洪中心助理研究員蔡直謙說，蘇花公路平均行車時間為
3~5小時，若加入雷達同化的數據，就能及早應變，在六小時前就封路、淨空公路車輛。

颱洪中心此系統剛建置完成，資料定期幾小時更新，並傳給氣象局。呂國臣說，氣象局現
有技術的TS為0.36，颱洪中心此系統的數據若要進入中央氣象局的預報模式，還須經過校
驗程序。除了與氣象局合作，未來颱洪中心也計畫與公路總局成立「強降雨致山區道路災
害評估平台」，監測全台易於颱風豪雨時發生崩塌的路段。

以上內容轉自泛科學特約記者——劉珈均文章：http://goo.gl/AMO6Gz

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