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台灣西部地區中尺度對流系統個案之結構與演化模擬研究

為了解決台灣即時衛星雲圖的問題，作者曹仕傑 這樣論述：

本研究針對2019年6月11日鋒面通過台灣地區，中尺度對流系統(Mesoscale Convective system, MCS)個案進行分析，嘗試找出適合MCS生成之環境條件，以及分析MCS的結構與演化過程。首先透過衛星搭配雷達資料追蹤MCS的生成與消散過程，再進行MCS結構上出現的特徵進行分析與模擬。目的在分析MCS對於台灣西半部地區降雨致災上，扮演之角色，以及探討個案中，維持MCS生長之結構特徵。本次研究使用WRF(Weather Research and Forecasting)模式，採四種微物理參數化方案(WSM5, WSM6, WDM5, WDM6)進行個案模擬。降雨校驗(ETS

, BS, RMSE, PMC)結果顯示，WSM6方案表現較佳，故透過WSM6方案分析MCS。當日鋒面通過台灣地區，在低層(850-700 hPa)之低層噴流(Low Level Jet, LLJ)將豐富的水氣由南海一帶輸送至台灣海峽，加上高層(300 hPa)有很強的輻散作用，促使MCS在台灣海峽生成。在MCS中層發現中尺度對流渦旋(Mesoscale Convective Vortex, MCV)的特徵，有利對於中尺度環境的正回饋，維持MCS壽命。另在MCS演化過程中，在其結構上發現，MCS後方出現的冷池有利氣流進行舉升，而MCS中尺度下沉氣流與MCS前方近地面的氣流入流進行輻合，促使新對

流生成，故除了綜觀環境提供有利的符合條件外，MCS內部結構也有利MCS持續激發新對流，致使台灣地區出現豪雨等級之降雨量。因此，本個案中MCS的演化過程，MCV、LLJ、冷池在其結構上扮演重要角色。

基於卷積神經網路和模糊演算法用於颱風降雨預測及評估

為了解決台灣即時衛星雲圖的問題，作者段和逸 這樣論述：

台灣每年都會遭遇颱風的侵襲，根據中央氣象局之統計，年平均有三點六個颱風侵襲台灣，影響颱風所帶來的降雨量，除了強度之外，路徑、平均風速、及中心氣壓都有著密切關係，瞬間的強降雨帶來的災害更是不計其數。目前所採用的降雨預警系統是根據當下累積雨量制訂，無法提前做出防範與預警，因此透過深度學習的方法進行降雨預測及評估，提前的預警可以使民眾有充足時間準備。 本論文使用卷積神經網路(Convolutional Neural Network,CNN)以每二十四小時為單位，對中央氣象局歷史颱風雨量資訊及美國國家海洋暨大氣總署(National Oceanic and Atmospheric Admini

stration,NOAA)颱風衛星雲圖進行特徵擷取及訓練來建立評估模型，以此模型結合衛星雲圖評估目前颱風的強度分級，另將氣象衛星雲圖分別依照強弱程度區分為熱帶性低氣壓、輕度颱風、中度颱風、強烈颱風四類標籤做訓練，並且隨機挑選出其中的衛星雲圖做為測試數據，根據實驗結果得知颱風強度分級的模型準確率為81.96%，再配合平均風速、中心氣壓等颱風參數，透過模糊演算法預測颱風降雨等級，使災害發生前能夠即時公佈訊息，將可降低財產與生命的損失。