本研究為楊舒芝教授研究團隊(楊舒芝教授、博士後研究員林冠任)與美國華盛頓大學Shuyi S. Chen教授合作之研究成果，於2022年9月1日刊載於Weather and Forecasting期刊(https://doi.org/10.1175/WAF-D-21-0202.1)。

西北太平洋地區從菲律賓、台灣到日本，在面向太平洋的島鏈沿岸上建立了相當好的岸基雷達觀測系統，可以提供颱風的即時監測與預警，然過去這些雷達資料於數值天氣預報系統的應用上多用於改善短期的天氣預報(1日內)，特別是著重在對流尺度的定量降雨預報，應用在提升颱風分析場與強度預報表現的研究較為缺乏。為了解雷達資料於颱風應用之效益，本研究中使用系集資料同化方法搭配多重尺度同化策略來同化雷達資料。此外，由於雷達有不易觀測到颱風低層結構的限制，我們透過加入GNSS-R風速反演資料以彌補雷達觀測在低層大氣的不足。研究結果顯示多重尺度同化策略能有效的利用雷達資料來修正颱風的結構，而同化GNSS-R風速反演資料能進一步降低低層大氣中的誤差，兩者的結合能有效的增進颱風的分析場與強度預報表現。

圖一.(a) 2017年8月21日2100 UTC時的雷達徑向風觀測。(b)雷達以0.5度仰角進行觀測時，觀測高度隨水平距離的變化。(c)OSSE實驗中同化之GNSS-R風速觀測位置。

圖二.以2017年8月21日2100 UTC之分析場為初始條件進行兩天預報之結果。(a)-(e)分別為颱風路徑、中心氣壓、海表面最大風速、34海浬風速半徑與軸對稱最大風速。

本文轉載自【國立中央大學大氣科學學系-研究成果】：http://www.atm.ncu.edu.tw/news_1.php?id=376