結合數值模式與雷達回波外延，提升即時天氣預報系統能力
此為碩士班姚奕安學生，在鍾高陞老師的指導下，利用加拿大麥基爾大學(McGill University)所開發的雷達回波外延預報系統(McGill Algorithm for Precipitation nowcasting using Lagrangian Extrapolation, MAPLE)針對16個颱風個案進行分析，研究成果發表於Monthly Weather Review (https://doi.org/10.1175/MWR-D-19-0193.1)。為了提升即時預報(Nowcasting, 0-6小時)的能力，不同於前人研究混合數值模式中預報的降水，本研究採用數值模式之風場資訊與回波外延之移動場進行結合，形成新的即時預報系統(MAPLE_WRF)。藉此維持颱風旋轉特性以及能捕捉到雨帶在地形附近的結構。統計結果顯示，數值預報模式與外延法結合，在颱風登入後至離臺這段時期，預報能力尤其顯著。新的即時預報系統使台灣地區的即時預報能力提升1/3，在防災 、減災方面可以提供重要的資訊作為參考。