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臺大土木系汪立本助理教授與國際團隊合作 協助英國氣象局開發短延時降雨預報系統

更新日期:111年6月8日

圖1:雷陣雨預報系統提供接下來數小時雷雨胞可能之走向。此圖為2021年7月4日英國時間下午4時45分之雨胞追蹤及5-30分鐘之集合預報結果。圖2:原始預測模型(紅色資料點)與新的預測模型(藍色線條)之Brier skill scores (BSS) 之預報評估結果比較。新的方法展示出更有效率之集合預報成果。

雷陣雨預報系統提供接下來數小時雷雨胞可能之走向。此圖為2021年7月4日英國時間下午4時45分之雨胞追蹤及5-30分鐘之集合預報結果。

原始預測模型(紅色資料點)與新的預測模型(藍色線條)之Brier skill scores (BSS) 之預報評估結果比較。新的方法展示出更有效率之集合預報成果。

本校土木工程學系汪立本助理教授近期與英國倫敦理工大學、比利時魯汶大學及英國新創公司合作,協助英國氣象局開發短延時降雨預報系統。本合作案源自於英國氣象局內部文獻審查,選定汪教授於2018年與魯汶大學學者共同發表於科學期刊的雷雨胞追蹤技術(Muñoz et al. 2018),希望藉此合作機會引入此技術,並進一步開發為短延時雷陣雨預報系統,協助預報員能更精確地預先判斷雷雨胞的可能走向,增進防災預警的準確性。

相較於大氣預報模式,利用即時雷達降雨資訊推估短時間降雨的可能走向,不但成本較低,在短延時內(約6小時),準確度也較高,適合提供即時降雨的預警。其中雷雨胞追蹤、預測技術,可協助判斷容易致災的雷陣雨在短時間內的可能發展與走向,對於都市內水防災預警有很大的幫助。汪教授在此合作案負責雷雨胞追蹤及預測演算法的開發及實作,他與團隊首先以2018發展的雷雨胞追蹤技術為基礎加以改良,使其更加適合用於英國氣象局最新的三維雷達降雨資料。然後,結合文獻中以卡爾曼濾波(Kalman filter)為基礎的雨胞預測演算法(Rossi et al. 2015),並藉由分析歷史雨胞統計特徵,改善原演算法的參數率定方法。驗證結果顯示,新的預報技術可以更精準地預測雷雨胞走向,並提供更有效率的集合預報結果(ensemble forecast)。

此預報系統目前已經通過營運測試,即將進入英國氣象局日常預報程序、輔助預報員預測未來1-3小時雷陣雨系統的發展與走向。

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