納莉颱風(2001)個案雷達推估降水 在石門水庫霞雲集水區之流量模擬研究

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1 納莉颱風(2001)個案雷達推估降水 在石門水庫霞雲集水區之流量模擬研究
指導老師：楊明仁 老師 報 告 者：方裕仁

2 前言 颱風進入台灣之後，通常會帶來充沛的降雨再加上台灣地形崎嶇且水流湍急，造成許多災害（如：淹水、土石流…等），除了建造水工結構物外，更需要有精確的洪水預報能力及即時洪水預報警告系統的建置。 本研究主要利用雷達估計降雨公式針對雷達估計降雨不足上做修正後，輸入到水文模式模擬流量，評估其適用性。 利用雷達資料較好的空間分佈特性，探討其雷達估計降雨對於不同次流域的流量結果影響。

3 模式介紹 水文模式(CASC2D)— 本研究基本假設— 假設土壤為壤土並且無地下水的補助。 土地利用上為林地。
The cascade 2 dimensional sediment model(CASC2D-SED)是由美國科羅拉多州州立大學應用物理系(Julien et al.1995)所發展，並且搭配地理資訊系統 (geographic information system , GIS) 9.2版製作地形資料的前置作業，再根據土地利用情況模擬二維地表水流流向、流量、水位。 本研究基本假設— 假設土壤為壤土並且無地下水的補助。 土地利用上為林地。 固定渠道寬為100m、深為5m，起始水深為0m。 時間步階為2秒。 1.當降雨降到地表，扣除截留及入滲量後，所留在地表上的水流會根據坡度坡向最後流到出口。 2.

4 輸入資料介紹 雨量及流量資料 使用經濟部水利署北區水資源局逐時雨量及逐時流量資料（雨量站共12個站，流量站有4個站分別為霞雲、高義、玉峰、秀巒） 雷達資料 使用中央氣象局五分山雷達站的雷達資料，五分山雷達為S波段（波長10公分）的都卜勒雷達(WSR-88D)，共掃描9個仰角，一個掃描策略花費時間大約6分鐘，雷達解析度水平內插到200公尺，而高度內插到4公里高度。 1.將逐時雨量資料利用距離平方反比法(因使用此方法較能以降雨量表現空間分佈情況) 2.為啥要用距離平方反比法？因為距離平方反比法可以表現出較好的空間分佈情況 3.雷達原始的解析度?250公尺 4.為何水平內插到200公尺？ 因為方便網格點的輸入，以及減少空間解析度的模擬誤差 雨量站

5 個案介紹 納莉颱風(侵台時間2001年9月16日至9月19日）
納莉颱風暴風圈進入台灣之後，因為受到地形的影響帶來充沛的降雨，在台灣造成各地不少災害，尤其是北台灣在9月16日24小時累積觀測降雨極大值，高達726公釐。 圖片取自中央氣象局網站颱風資料庫 中央氣象局五分山雷達站，黑色星星為五分山雷達位置

6 模擬區域--石門水庫霞雲集水區 集水區面積為623平方公里，土壤以壤土為主，山區多為闊葉林及混合林為主。
數值高程資料（DTM）為農林航測所製作，網格解析度為40公尺，本研究將資料內插到網格解析度為200公尺。

7 回波-降雨關係式(Javier 2007) R(t,x)為降雨強度(mm/h) Z(t,x)為雷達回波(mm6/m3) a,b為常數--
i為第i場降雨事件的編號 1.偉裕學長將雷達利用地面雨滴譜儀推算出較合適的回波降水關係式

8 雷達修正參數 Bias correction(Javier 2007) m為雨量站站數，j為測站編號，i為事件編號
Gij為第i事件第j測站的累積降雨 Ti為第i事件的降雨延時 在納莉颱風的個案所計算雷達修正參數的結果為3.77，將雷達回波經過修正後再利用回波-降雨 關係式反推回波值，大約與未修正雷達回波差7.3dBZ。與楊政潭(2003)所研究的結果較為符合。 實際總累積雨量與雷達估計降水雨量的比值

9 對流降水與層狀降水的判斷 Steiner法(Steiner,1995) 取自Steiner et al.，1995 對流降水中心 對流降水
判斷位置 網格降水資料點 位於對流中心影響半徑內 層狀降水 1.為何要用Steiner 法？ 2.第一部份回波強度與平均背景回波強度的差值達到以下的條件為對流降水中心 第二部份則針對對流降水中心的回波值判斷影響半徑 位於對流中心影響半徑外 Zg : 網格回波強度（dBZ） MBR:平均背景回波強度（Mean Background Reflectivity) (dBZ)

10 雨量結果 1.第一個peak修正後仍然低估，第二個peak高估

11 流量結果 1.第一個洪峰值的流量低估可能的原因在於一開始的設定上假設為乾燥地表導致低估M，另外則跟上一張投影片結論一樣雷達的第一個洪峰值得低估

12 第32小時降雨結果圖比較 mm/hr 雨量站搭配 距離平方反比法 雷達回波搭配 回波降雨關係式

13 評估方式 RMSE(root mean square error) Qis為第i筆模擬流量值(m3/hr)、
Qio為第i筆觀測流量值(m3/hr)、 N為觀測資料與模擬資料之個數。 RMSE 值越小代表模擬流量結果越好。

14 流量結果-RMSE 流量站 雨量站搭配距離平方反比法 雷達推估降水 未修正結果 已修正結果 霞雲 0.6477954 0.988323
高義 玉峰 秀巒 下游 上游

15 評估方式 EFFIC（efficiency coefficient）(Kirkby et al. 1987)
Qio為第i筆資料的觀測流量(m3/s) Qis為第i筆資料的模擬流量(m3/s) 為觀測值的平均流量(m3/s)，n為觀測資料與模擬資料之個數 EFFIC等於1則表示模擬值與觀測值完全符合，若等於0表示模擬結果有達到觀測流量平均值的水準，所以效率係數值越接近1模擬結果越佳。 /kɝbi/

16 流量結果-EFFIC 流量站 雨量站搭配距離平方反比法 雷達推估降水 未修正結果 已修正結果 霞雲 0.7009857 -1.3491901
高義 玉峰 秀巒 下游 上游

17 結論 目前雨量站的雨量觀測資料空間分佈不均必須經過降雨統計方法內插到無雨量站部份，而雷達回波搭配回波降雨關係式會有降雨低估的現象，必須使用雨量觀測資料對雷達資料做修正。 觀測雨量搭配距離平方反比法與雷達推估降水比較，雷達推估降雨仍低估降雨。其原因可能是因為五分山雷達距離集水區約60～70km導致回波衰減以及山區回波較難以觀測。 由流量結果顯示流量站的位置越上游，其修正後的雷達估計降雨模擬流量的結果較使用觀測雨量搭配距離平方反比法模擬結果較好，表示雷達估計降水對於雨量空間分佈有明顯改善。 3.提供想法：將雷達估計降水利用水文模式的模擬流量與實際觀測流量做比較可以瞭解雷達估計降雨對於區域性定量降水的適用性

18 未來工作 因雷達回波受到地形的影響，必須使用更大的仰角內插到四公里高度的解析度，再加上五分山雷達距離集水區距離較遠，可能造成雷達觀測的誤差。因此為了減少誤差，將使用中央大學大物所偏極化雷達的雷達參數資料，希望透過偏極化雷達相位差參數與降雨的關係式得到較好的雷達推估降水值。 針對不同的個案評估雷達估計降水對於流量的影響，以討論在不同降雨個案的可行性。 1.KDP

19 THANK YOU FOR YOUR LISTENING

20 渠道示意圖 5公尺 100公尺

21 第32小時水深結果圖比較 meter 雨量站搭配 距離平方反比法 雷達回波搭配 回波降雨關係式