【大紀元2017年05月31日訊】為提升梅雨預報準確度，國研院颱洪中心與中央氣象局合作研發「系集雨量大數據分析技術」，可得到最佳化雨量預報結果，比對過去 2年歷史個案驗證，雨量預兆得分最高可提升31%。

國家實驗研究院今天指出，梅雨為台灣僅次於颱風的雨水來源，其鋒面常為全台各地帶來豪大雨，甚至釀成洪水、山崩及土石流等災情，不論是針對梅雨或颱風所造成的強降雨，目前國內預報準確度都亟待提升。

有鑑於此，國研院台灣颱風洪水研究中心自2010年起，結合學界的台灣大學、中央大學、台灣師範大學、文化大學，以及中央氣象局及國家災害防救科技中心，共同研發「系集預報」技術並進行「台灣定量降雨系集預報實驗」。

其中，「系集預報」是利用統計方式，歸納分析多個不同模式的氣象預報結果，以得出最有可能的預報，盼將各別單一模式預報的不確定性減到最小。

颱洪中心說明，使用「系集預報」針對颱風路徑進行實驗的結果顯示，24、48、72小時的颱風路徑預報誤差，由2011年的101、203及357公里，降至2016年的75、130和216公里。

由於梅雨期鋒面強對流系統隨機發展，其雨量預報較颱風降雨更困難。颱洪中心自2016年起和中央氣象局合作，將系集預報資料透過「機器學習（machinelearning）」再進而研發出「系集雨量大數據分析技術」，藉以得到最佳化雨量預報結果，進而提升梅雨預報準確度。

同時，經過歷史個案驗證比對，2015及2016年日雨量達130毫米的梅雨事件的預兆得分（TS） ，比起未使用這項技術時，要分別提升26%及31%。

國研院表示，透過上述歷史個案驗證比對，顯示「系集雨量大數據分析技術」的確可提升梅雨事件雨量預報的準確度。（轉自中央社）