侵台颱風路徑打轉與劇烈降雨的動力模式與加值AI模式的預報比較;Predictions of Dynamic Models and Value-Added Ai Models for the Looping Track and Severe Rainfall of Typhoons Impinging Taiwa

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題名:	侵台颱風路徑打轉與劇烈降雨的動力模式與加值AI模式的預報比較;Predictions of Dynamic Models and Value-Added Ai Models for the Looping Track and Severe Rainfall of Typhoons Impinging Taiwa
作者:	黃清勇;張保亮
貢獻者:	國立中央大學大氣科學學系
關鍵詞:	颱風凱米(Gaemi);MPAS;Idealized WRF;AI 模式;Typhoon Gaemi;MPAS;Idealized WRF;AI models
日期:	2025-07-31
上傳時間:	2025-08-07 16:44:22 (UTC+8)
出版者:	國家科學及技術委員會(本會)
摘要:	本計畫旨在利用多重解析度(1公里)全球模式MPAS，探討侵台颱風路徑打轉與劇烈降雨的過程，利用Sawyer-Eliassen (SE) equation 來量化不同外力源對颱風增強速率的貢獻，再透過理想化WRF模式進行系統性控制實驗(涵蓋不同颱風強度、大小、移速，侵台方向以及登陸位置)，全面解析大部分侵台颱風的路徑變化、強度發展以及台灣島上的劇烈降雨分布，特別針對凱米颱風，充分了解其路徑打轉的充分必要條件。再針對MPAS與兩個AI模式在凱米颱風的預報表現，由理想化模擬實驗提供大量的颱風路徑、強度及降雨分布的模擬資料，用來訓練AI/ML模型，探討經此加值的AI模式如何能改善其颱風強度及降雨預報。此前瞻性的研究工作將提供學術研究價值以及中央氣象署侵台颱風劇烈降雨預報及分析之參考價值。
關聯:	財團法人國家實驗研究院科技政策研究與資訊中心
顯示於類別:	[大氣科學學系] 研究計畫

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