學位論文
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Item 雲解析模式對臺灣梅雨季豪大雨定量降水預報技術之評估研究(2015) 莊璧瑜; Chuang, Pi-Yu本論文為探討雲解析模式對臺灣梅雨季豪大雨的定量降水預報技術。在2005年之前的梅雨季12-h定量降水預報技術評估中，其結果表示，模式對小雨雨量門檻的預報技術較有掌握，而對中雨及大雨雨量門檻的預報技術不佳（ETS介於0.05～0.15）。 本論文依降雨事件的雨勢規模之不同，將其設計成七個組別，並使用五種技術得分（TS、BS、POD、FAR及OR）和設定13個雨量門檻（0.05、2.5、10、25、50、75、100、130、160、200、250、350及500 mm），評估2012～2014年臺灣梅雨季各組的三天24-h定量降水預報技術，而2.5 km和5 km網格間距的模式預報技術之評估結果較過去十年為佳。 針對不同雨量門檻累計的所有項目（hit、false alarm、miss及correct negative）之總雨量站數後，再計算設計組別的技術得分，由評估結果知，在各雨量門檻，模式對雨勢規模較大的降雨事件之預報技術較雨勢規模較小者為佳，即「當降雨事件的雨勢規模越大時，模式的定量降水預報技術越佳。」且在中高雨量門檻（50～500 mm），模式對規模大的降雨事件之預報技術也較佳，即對可能成災的豪大雨事件預報技術較佳。 本論文另比較2.5 km和5 km網格間距的模式預報技術，其結果表示，當模式解析度提高時，對雨勢規模較大的降雨事件有較佳的預報技術，尤其是在中高雨量門檻（50～500 mm）。同時，在規模大的豪大雨預報不足方面，2.5 km較5 km網格間距的模式預報有所改善，且隨模式預報時間拉長，預報技術降低的速率也較慢。因此，「當模式的解析度提高時，模式對規模大的豪大雨事件之定量降水預報技術較佳。」