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計畫&論文

LAPS 短時(0-6小時)系集降水機率預報之評估與應用

張惠玲


摘要

        由於颱風等劇烈天氣的可預報度很低,因而發展可信的短時系集預報系統(ensemble prediction system, EPS)是相當重要的。本研究主要是利用局地分析和預報系統(Local Analysis and Prediction System, LAPS)發展時間延遲之多模式系集預報系統(time-lagged multimodel EPS),並以此產生短時(0-6小時)的定量降水機率預報(probabilistic quantitative precipitation forecasts, PQPFs)。最終目的在於針對颱風,提供使用者更具參考價值的系集降水預報,並幫助使用者藉由系集機率預報(ensemble probabilistic forecasts, EPFs)做出最好的決策。
        校驗結果顯示LAPS EPS具有良好的系集離散度-預報能力關係(spread-skill relationship)以及相當的區辨能力(discrimination ability)。因此,即便LAPS PQPFs有明顯的濕偏差,仍然可以透過線性迴歸(linear regression, LR)方法校正預報偏差而大大提升預報能力。我們針對影響校正結果的兩個重要因子進行敏感度測試,包括:(1)不同訓練樣本之測試;(2)觀測資料正確性不一致之測試。測試(1)的結果顯示:校正結果對於訓練樣本非常敏感。訓練樣本必須和驗證樣本有一致(或非常相似)的預報偏差分布,才能得到好的校正結果。測試(2)的結果顯示:由於海洋與陸地的觀測資料正確性不一致,加上絕大部份的觀測是由海洋樣本所貢獻;因此,海洋和陸地必須分區校正才能確保兩者都有較好的校正結果。
        然而,在評估天氣預報系統的可用性時,不僅要考慮預報品質的良窳,同時也要考量使用者在日常生活中,以此預報資訊做決策所能得到的經濟效益。透過相對操作特徵(relative operating characteristic, ROC)面積量測的區辨能力是評估預報品質的重要指標之一,並且和預報系統的經濟價值(economic value, EV)有密切的關係。因此,本研究的另外兩個重點分別是探討ROC和EV之間一致和相關的特性,並說明使用者如何利用LAPS PQPFs做決策,以得到最大的經濟效益。比較系集機率預報和單一預報(deterministic forecasts, DFs)的ROC和EV,可以發現:系集機率預報具有較高的區辨能力,且可提供較大的經濟價值給較多的使用者;這樣的優勢隨著降水事件的強度增加而愈加顯著。關於校正的敏感度實驗顯示:預報系統的區辨能力或是所能提供的最大經濟價值(maximum EV, EVmax) 對於預報偏差並不敏感。由於中央山脈對於颱風降水的地形鎖定效應,LAPS PQPFs在山區比在平地有較佳的區辨能力和較高的可信度,並可提供較大的經濟價值給成本損失比(cost-loss ratio)較高的使用者。此外,我們發現:山區和平地使用者的經濟價值差異,主要是預報系統在兩區域有不同的區辨能力所造成。我們同時舉例說明,即便使用者的成本損失比無法被明確得知,仍然可以利用系集機率預報做出最好的決策,得到最大的經濟價值。

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