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強降水區預報


研究成果

  • 颱風路徑預測技術

    本研究成果與國際上六國防颱預測中心做颱風即時軌跡預測之比較。其六國分別為:香港防颱中心HKD、美國颱風預報中心JTWC(Joint Typhoon Warning Center)、日本氣象廳JMA (Japan Meteorological Agency)、韓國氣象中心KMA(Korea Meteorological Administration)、中國中央氣象局NMC、台灣中央氣象局CWB以及本實驗CTPA結果。圖一、二分別為本研究與六國防颱預測中心對梅姬颱風(Megi, 2010)、莫蘭蒂颱風(Meranti, 2010)之預測路徑與比較。本研究提出的預測技術可有效的預測颱風路徑。

    圖一、國際各防颱預測中心(左圖)與本研究(右圖)對梅姬颱風(Megi, 2010)預測路徑之比較,右圖中綠色路徑為颱風實際路徑,白色路徑為本研究之預測結果路徑。

    圖二、國際各防颱預測中心(左圖)與本研究(右圖)針對莫蘭蒂颱風(Meranti, 2010)軌跡預測結果之比較,右圖中綠色路徑為颱風實際路徑,白色路徑為本研究之預測路徑。

  • 降雨強度分類技術

    圖三、四分別為本研究與GPROF物理法針對蓮花(Lotus, 2009)與凡那比颱風(Fanapi, 2010)降雨強度分佈情形之結果比較。本研究所提出之分類架構EGPHC不但所分類之結果與GPROF物理法模擬所得之區域大致相同,而不論是輸入參數的數量,或是運算的時間與複雜度,皆較GPROF物理法有效率也可提供即時的降雨強度分類結果,供氣象預測之參考。

    圖三 (a) GPROF物理法與(b) EGPHC針對蓮花颱風(Lotus, 2009)降雨強度分類結果

    圖四 (a)GPROF物理法(b)EGPHC針對凡那比颱風(Fanapi, 2010)降雨強度分類結果

  • 簡介

    衛星觀測較其它的觀測方法可涵蓋較大的範圍,並獲得較頻繁的觀測資料;此外,衛星觀測可提供影像、紅外線、微波等異質資料,各種型態的資料皆有其特性而助於雨量估算。然而,雨量估算問題需考量複雜的因素,單一型態的資料皆無法提供完整的資訊做精確的雨量估算,而產生誤差(Bias);另一方面,如何將雨量估算實際應用於即時預報仍需其它技術研發與配合。本研究將結合颱風路徑預測技術與降雨強度分類技術,期望有效的達成強降水區域預報,即時提供防災資訊予相關單位人員參考。

    計畫主持人-陳善泰博士

    國防大學理工學院資訊工程學系副教授,近年來從事人工智慧、資料探勘及最佳化演算法之研究,有多篇學術論文發表於國際知名的期刊,目前跨領域研究「資料探勘技術應用於防災降水之相關研究」,初步成果已於國內外著名的研討會(TAAI2006、ISIS2007、CSA2009、TAAI2010)發表,並為國際期刊 JACIII所收錄,未來應可獲得預期的豐碩成果。

    研究方法

    本研究針對強降水區域預報技術可區分為以下兩大主軸:颱風軌跡預測與降雨強度分類。

    首先應用歷史的侵台颱風資料,建立一分群軌跡預測模型:CTPA (Clustering-based Trajectory Prediction Algorithm)分群軌跡向量演算法架構,並利用最大期望值演算法(EM algorithm)及適應式模糊網路模型(ANFIS)建立侵台颱風軌跡預測,可對颱風之軌跡即時預測;另外,在本研究中,我們提出了基因規劃異質分類架構(EGPHC, Enhanced Genetic Programming Heterogeneous Classifier),能準確且有效率地針對降雨強度分類上做分類,並可提供即時的降雨強度分類結果,供氣象人員參考。