「臺灣地區豪大雨預報實驗」之定量降水預報評估研究：預實驗午後雷陣雨/颱風個案結果

Abstract

本研究以「臺灣地區豪大雨預報實驗計畫」（Taiwan Area Heavy-rainfall Prediction Experiment, TAHPEX）之高解析多模式數值天氣預報系統為基礎，評估其對梅雨季午後對流與颱風事件之五日（120小時）定量降水預報（Quantitative Precipitation Forecast, QPF）效能，探討系集預報在不同降雨類型、雨量門檻及預報時間下的預報能力與雨區大小分辨。資料涵蓋2017至2021年TAHPEX實驗期間，梅雨季午後對流事件共17例、颱風事件4例，分別採6小時與24小時累積雨量進行分析，模式成員為TAHPEX計畫內M01至M13等多位成員。午後對流個案，本研究依據雨量分級劃分為A級（3小時 ≥ 100mm）、B級（時雨量 ≥ 40mm但< 100mm）、C級（時雨量 < 40mm），並以11種雨量門檻進行TS（Threat Score）與BS（Bias Score）等技術指標評估。結果顯示，在低雨量門檻（0.05、2.5mm）條件下，多數模式成員即便在預報時間長達四至五日前，仍能維持TS ≥ 0.2之預報能力，顯示模式具備掌握對流事件的潛力。其中，模式成員M04、M05與M12表現穩定，於多數事件與時段皆達「良好預報」標準（0.8 < BS < 1.25 且 TS ≥ 0.2）。但預報能力於高雨量門檻下明顯下降，C級事件則普遍預報困難，顯示弱對流事件本身之模擬仍具挑戰。 颱風個案則以10種雨量門檻進行24小時與前後12小時降雨的比較分析。結果而言，24小時累積雨量預報之TS值較12小時為高，但當降雨集中於特定12小時時段，短時預報之表現反而優於全日累積預報。 TAHPEX系集預報對於災前預警與氣象作業具有實務應用潛力。研究建議未來可進一步引入模式加權整合、資料同化與積雲參數化，以提升模式在高雨量事件條件下之定量降水預報，並強化臺灣地區在面對颱風及午後對流等致災性天氣事件時之防災決策支持能力。

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