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研究生：	張凱鈞 Chang, Kai-Jiun
論文名稱：	熱帶氣旋所伴隨降雨強度觀測估計的檢驗與比較 Evaluating and Comparing the Estimates of Rainfall Extremes Associated with Tropical Cyclone
指導教授：	陳正達 Chen, Cheng-Ta
學位類別：	碩士 Master
系所名稱：	地球科學系 Department of Earth Sciences
論文出版年：	2016
畢業學年度：	104
語文別：	中文
論文頁數：	60
中文關鍵詞：	TRMM 、GSMaP-MVK 、測站觀測資料、公平比較
英文關鍵詞：	TRMM, GSMaP-MVK, station observation data, fair comparison
DOI URL：	https://doi.org/10.6345/NTNU202204866
論文種類：	學術論文
相關次數：	點閱：125 下載：19
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西北太平洋為颱風活動旺盛的地區。而以模式模擬颱風也是目前研究氣候變遷的重要課題。為了驗證模式是否準確，常會利用區域覆蓋率高的再分析資料或是衛星觀測資料，例如ERA-interim、áphrodite、TRMM 等作為標準。本研究即是著重於TRMM 3B42這筆多重衛星合成的資料相對於地面測站網格化資料，在颱風侵台期間雨量資料的表現為何。

　　在TRMM 3B42 3-hrly v6, v7, GSMaP-MVK和測站觀測資料相比的部分，選用了1998-2010(TRMM), 2000-2010(GSMaP-MVK)年颱風侵台其間作為比較之用。為了公平，首先需要解決兩筆資料在時間解析度、空間解析度、空間覆蓋率的不同。經過remap調整時間解析度、調整資料範圍以及將兩筆資料的時間解析度統一後，例用測站觀測資料的平均雨量強度排名並分組後，得到TRMM 3B42 3hrly v6, v7系統性地比測站觀測資料弱，且v6除了在小於2.5mm/hr 的降雨，皆比v7強；而GSMaP-MVK也弱於測站觀測資料。

　　為了進一步知道TRMM 3B42 3-hrly v6資料中，衛星本身的PR (Precipitation Radar) , TMI (TRMM Microwave Imager) 兩個sensor對於資料本身的貢獻為何，在研究後半段引入了TRMM 3G68來分別觀察PR, TMI, 對於西北太平洋1998-2010年海上颱風降雨的表現差異，並發現TMI相對於PR, 對於颱風中心附近的降雨表現相較於PR，更為接近真實觀測值。

Western North Pacific is an area with numberous typhoon activities. Using model to simulate typhoon is one of the important issues to research climate change. In order to verify the accuracy of models, reanalysis data or satellite observation data with high regional coverage is needed as a standard, for example: ERA-interim, áphrodite, and TRMM. This study highlights TRMM 3B42, a satellite-merge data, comparing to station observation data during typhoon affecting Taiwan.

First choosing 1998-2010 for TRMM 3B42 (both v6 and v7), and 2000-2010 for GSMaP-MVK as comparison purposes. To achieve the goal of fair comparison, adjusting these three datasets to the same both time and space resolution, also space coverage is the first priority. After ranking with station observation data’s rainfall average and separate rainfall data to several groups, both TRMM 3B42 3hrly v6 and v7 are systematically weaker than station observation data, and so does GSMaP-MVK.

To further understand TRMM’s contribution to TRMM 3B42 3-hrly v6, this study also uses TRMM 3G68 to separate PR (Precipitation Radar), TMI (TRMM Microwave Imager), the two variables for observing their behavior during 1998-2010 when typhoons were on Western North Pacific overseas. In contrast to PR, TMI performs more closely to reality around the eye of typhoons.

致謝…………………………………………………………………...….I
論文摘要…………………………………………………………..….…II
Abstract………………………………………………………………….III
論文目錄………………………………………………………..………IV
圖目錄………………………………………………………….......…..VI
表目錄……………………………………………………….…….....VIII
第一章    前言…………………………………………………..…………1
第二章    研究資料
2-1　測站觀測網格化雨量資料………………………………….…….5
2-2　TRMM 3B42 3hrly雨量資料…………………..…………………6
2-3　TRMM 3G68 雨量資料……………………………..……………8
2-4　颱風案例選取……………………………………………………..8
2-5　IBTraCS………………………………………………….……….10
2-6  GsMAP-MVK…………..…………………………….…………..10
第三章    TRMM 3B42和測站觀測資料分析
3-1 空間解析度調整…………………………………………………...12
3-2 時間解析度調整…………………...………………………………13
3-3 資料排名分組……………………………………………………...14
3-4測站觀測資料與GSMaP-MVK差異………………………….......17
3-5 TRMM 3B42 v6與v7差異………………………………………....18
第四章    TRMM 3B42和 TRMM 3G68資料分析
4-1 資料特性比對……………………………………………………...21
4-2 案例選取及合成…………………………………………………...21
4-3 合成圖分析…………………………………………………….......23
第五章    結論……………………………………………………………25
參考文獻………………………………………………………………..28
 
圖目錄
圖1 　 MRI, CAM5, HiRAM, 和TRMM 3B42在西北太平洋的25年颱風模擬（有經過標準化）並抽出颱風中心半徑五百公里內的網格降雨製作PDF：橫座標為雨量、縱座標為每個時間點每個格點的雨量值計次取對數…………………..31

圖2　TRMM衛星的資料處理流程……………………………………………….32

圖3　TRMM 3B42和測站觀測資料侵台颱風侵台期間定義（隋等人, 2011. 台灣氣候變遷科學報告）…………………………………………………………………33

圖4　測站原始資料的空間尺度、空間覆蓋率示意圖……………………………34

圖5　TRMM 3B42原始資料空間尺度、空間覆蓋率示意圖……………………35

圖6　(a)圖為將TRMM的資料範圍調整到 120.125E~122.12E, 21.875N~25.375N；(b)圖為將測站觀測資料原始解析度升尺度至0.25° x 0.25°………………………36

圖7 0.25° x 0.25°的尺度下，覆蓋台灣的格點分布情況：綠色「P」為有部分格點(partial grid)海路分布的格點；紅色「F」則是格點中單純只有陸地。圖片右邊圖例的數字表示兩種格點各自的數量………………………………………………..37

圖8　(a)為將TRMM 3B42資料範圍限縮到34個格點；(b)為將升尺度後的測站觀測資料範圍限縮到34格格點……………………………………………………38

圖9　TRMM 3B42和測站觀測資料採樣時間的不同：圖中數字代表小時，TRMM線段的粉紅色部分表示TRMM的採樣時間點(目標時間點的前後九十分鐘)；Station線段的粉紅色部分表示測站觀測資料的採樣時間點(目標時間點前一小時)…………………………………………………………………………………….39

圖10　調整後的測站觀測雨量資料。T表示採樣時間點，而藍色橫線表示原本觀測的前一小時採樣時間，綠色、深藍色、紅色線段表示為了趨近TRMM 3B42所加入平均的時間。…………………………………………………………………40

圖11 所有時間點的合成圖左上角Station字樣表示未經三小時趨近處理後的測站觀測資料，僅以TRMM 3B42原始902個時間點對應的合成結果；而Station(調整)表示經過三小時處理的800個時間點的測站觀測資料合成結果；TRMM在此也已經調整成800個時間點以符合調整過後的測站資料………………………………………………………...41

圖12　以測站34格格點平均雨量大小，由大到小作排名（綠點）並對應上相應時間點的TRMM 3B42 34格格點平均雨量(藍點)。咖啡色直線為測站觀測資料趨勢線；紅色直線為TRMM 3B42趨勢線…………………………………………..42

圖12-1　承圖12，將排名分組成：section 1a(1~100)、section 1（1-200）、section 1b（101-200）、section 2(201~400)、section 3(401~600)、section 4(601~800)…..43

圖12-2 承圖12，若將測站觀測資料每個時間點最大的五點雨量平均後排名，並對應上相對應時間點的Trmm 3B42 v6雨量資料結果如下………………..…….43

圖13　承12-1，排名分組的組別1a(第1-100名)測站觀測資料（左）和TRMM 3B42（右）的雨量平均圖…………………………………………………………………44

圖13-1　承圖13，組別1b(101-200)的雨量平均圖……………………………….44

圖14 承13，組別1(1-200)的雨量平均圖………………………………………….45

圖15 承13，組別2(201~400)的雨量平均圖………………………………………45

圖16 承13，組別3(401~600)的雨量平均圖……………………………………….46

圖17 承13，組別4(601~800)的雨量平均圖………………………………………46

圖18橫座標為測站觀測雨量每個格點每個時間的雨量值，縱座標TRMM 3B42 v6每個格點每個時間的雨量值。紅色直線為趨勢線………………………………..47

圖18-1橫座標為測站觀測雨量每個格點每個時間的雨量值，縱座標TRMM 3B42 v7每個格點每個時間的雨量值。紅色直線為趨勢線…………………………….48

圖18-2橫座標為3B42 v6每個格點每個時間的雨量值，縱座標TRMM 3B42 v7每個格點每個時間的雨量值。紅色直線為趨勢線………………………………..48

圖19 GSMaP-MVK 2000至2010的雨量平均合成圖，單位為mm/hr。雨量最大格點值為5.86mm/hr，所有雨量平均為3.19 mm/hr，雨量最大前五點平均為5.47 mm/hr…………………………………………………………..……………………49

圖19-1 測站觀測資料 2000至2010的雨量平均合成圖，單位為mm/hr。雨量最大格點值為7.94mm/hr，所有雨量平均為4.03 mm/hr，雨量最大前五點平均為6.89 mm/hr……………………………………………………………………..…………49

圖20　承圖1，同樣是PDF圖，但是測站觀測資料和TRMM 3B42的降雨強度次數比較…………………………………………………………………………………..…50

圖21 TRMM 3G68不同變數(PR, TMI, Combine)在相同時間點的表現..………..51

圖22 TRMM衛星軌圖………………………………….…………………………..52

圖22-1 TRMM 單次軌跡………………………………..………………………….53

圖23 TRMM 3B42和3G68在做masking時的示意圖：綠色箭頭指向的區域是兩者重疊的區域；紅色線框住的區域則是蓋掉不作比較的區域……………………54

圖24 TRMM 3B42和3G68作合成之前的處理過程：先找出符合定義的案例，再抽出IBTraCS裡該時間點的颱風中心經緯度，並且把3B42和3G68的時間也對應好，再開始masking…………………………………………………..……………………..……..55

圖25 TRMM 3B42和3G68 兩個變數(PR, TMI)386個時間點的颱風合成雨量圖，單位為mm/hr………………………………………………..……………………………..56

圖26承圖25，TRMM 3G68的兩變數(PR, TMI)合成雨量分別和TRMM 3B42的合成雨量相減，單位為mm/hr………………………………………………………………..57

圖27承圖25與圖26，TRMM 3G68的兩變數(PR, TMI)的合成雨量分別和TRMM 3B42 v6的合成雨量相減之變化率………………………………………………………….58
表目錄

表1 本研究比較TRMM 3B42和測站觀測資料中有符合侵台定義的76個颱風..59

表2表12-1排名分組的各組數據，TRMM max數字右邊括號裡的百分比表示和測站資料雨量差距的百分比……………………………………………………………………...…60

表3表12-1排名分組的各組數據，TRMM ave數字右邊括號裡的百分比表示和測站資料雨量差距的百分比………………………………………………………..….……..60
                                

李志傑，2013：西北太平洋颱風動力降尺度模擬及其氣候變遷推估。國立台灣師範大學地球科學系碩士論文。
林士堯，2010：氣候變遷推估的統計降尺度研究。國立台灣師範大學地球科學系碩士論文。
陳建蒲，2012：使用大尺度環境因子預報熱帶氣旋生成之特性研究。國立台灣師範大學地球科學系碩士論文。
隋中興，吳宜昭，J. H. Kim,許晃雄，劉鵬，湯君寶,周佳，盧孟明，黃威凱，楊峻凱, 2011：台灣氣候變遷科學報告 2011 91-99.
駱世豪，2010：極端氣候指標長期變遷的高解析度推估。國立台灣師範大學地球　　　　科學系碩士論文。
Adler, R. F., C. Kummerow, D. Bolvin, S. Curtis, and C. Kidd, 2003: Status of TRMM monthly estimates of tropical precipitation. Cloud Systems, Hurricanes, and TRMM, Meteor. Monogr., No. 51, Amer. Meteor. Soc., 223–234.
Aonashi, K., J. Awaka, M. Hirose, T. Kozu, T. Kubota, G. Liu, S. Shige, S. Kida, S. Seto, N. Takahashi, and Y. N. Takayabu, 2009: GSMaP passive, microwave precipitation retrieval algorithm: Algorithm description and validation. J. Meteor. Soc. Japan, 87A, 119-136
Wesley Berg, Tristan L'Ecuyer, and Christian Kummerow, 2006: Rainfall Climate Regimes: The Relationship of Regional TRMM Rainfall Biases to the Environment. J. Appl. Meteor. Climatol., 45, 434–454.
Chan, J.C.L., 2005: Interannual and interdecadal variations of tropical cyclone activity over the western North Pacific. Meteorol.Atmos Phys., 89, 143-152
Chiu, L., D.-B. Shin, and J. Kwaiktowski, 2006: Surface rain rate from TRMM algorithms. Earth Science Satellite Remote Sensing,I, J. Qu et al., Eds., Springer and Tsinghua University Press, 317–336.
Roongroj Chokngamwong and Long S. Chiu, 2008: Thailand Daily Rainfall and Comparison with TRMM Products. J. Hydrometeor, 9, 256–266.
George J. Huffman, Robert F. Adler, Bruno Rudolf, Udo Schneider, and Peter R. Keehn, 1995: Global Precipitation Estimates Based on a Technique for Combining Satellite-Based Estimates, Rain Gauge Analysis, and NWP Model Precipitation Information. J. Climate, 8, 1284–1295.
George J. Huffman, David T. Bolvin, Eric J. Nelkin, David B. Wolff, Robert F. Adler, Guojun Gu, Yang Hong, Kenneth P. Bowman, and Erich F. Stocker, 2007: The TRMM Multisatellite Precipitation Analysis (TMPA): Quasi-Global, Multiyear, Combined-Sensor Precipitation Estimates at Fine Scales. J. Hydrometeor, 8, 38–55.
George J. Huffman, 2013: Algorithm 3B42: TRMM Merged HQ/Infrared Precipitation. http://TRMM.gsfc.nasa.gov/3b42.html
Kekuan Chu and Zhe-Min Tan, 2014: Annular Typhoons in the Western North Pacific. Wea. Forecasting, 29, 241–251.
Kenneth P. Bowman, 2005: Comparison of TRMM Precipitation Retrievals with Rain Gauge Data from Ocean Buoys. J. Climate, 18, 178–190.
Thomas R. Knutson, Joseph J. Sirutis, Gabriel A. Vecchi, Stephen Garner, Ming Zhao, Hyeong-Seog Kim, Morris Bender, Robert E. Tuleya, Isaac M. Held, and Gabriele Villarini, 2013: Dynamical Downscaling Projections of Twenty-First-Century Atlantic Hurricane Activity: CMIP3 and CMIP5 Model-Based Scenarios. J. Climate, 26, 6591–6617.
Zhong Liu, 2015: Comparison of versions 6 and 7 3-hourly TRMM multi-satellite precipitation analysis (TMPA) research products. Atmospheric Research 163 (2015) 91–101
Nicholson, S. E., and Coauthors, 2003a: Validation of TRMM and other rainfall estimates with a high-density gauge dataset for
West Africa. Part I: Validation of GPCC rainfall product and pre-TRMM satellite and blended products. J. Appl. Meteor., 42, 1337–1354.
Nolan, D. S., E. D. Rappin, and K. A. Emanuel, 2007: Tropical cyclogenesis sensitivity to environmental parameters in radiative–convective equilibrium. Quart. J. Roy.Meteor. Soc., 133, 2085-2107.
Stowasser, M., Y. Wang, and K. Hamilton, 2007: Tropical cyclone changes in the western North Pacific in a global warming scenario. J. Climate, 20, 2373–2396
Ushio, T., T. Kubota, S. Shige, K. Okamoto, K. Aonashi, T. Inoue, N. Takahashi, T. Iguchi, M. Kachi, R. Oki, T. Morimoto, and Z. Kawasaki, 2009: A Kalman filter approach to the Global Satellite Mapping of Precipitation (GSMaP) from combined passive icrowave and infrared radiometric data. J. Meteor. Soc. Japan, 87A, 137-151.
Jian-Jian Wang, Robert F. Adler, George J. Huffman, and David Bolvin, 2014: An Updated TRMM Composite Climatology of Tropical Rainfall and Its Validation. J. Climate, 27, 273–284.
Worqlul, A. W., Maathuis, B., Adem, A. A., Demissie, S. S., Langan, S., and Steenhuis, T. S.: Comparison of rainfall estimations by TRMM 3B42, MPEG and CFSR with ground-observed data for the Lake Tana basin in Ethiopia, Hydrol. Earth Syst. Sci., 18, 4871–4881, doi:10.5194/hess-18-4871-2014, 2014.
Yumoto, M., and T. Matsuura, 2001: Interdecadal variability of tropical cyclone active in the western north pacific. J. Meteor.Soc.Japan 79.23-25

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