在5-6月的梅雨季是台灣每年除了颱風季以外重要的降水來源，但其短時間累積的強降雨也是不可忽略的災害之一。在嘗試不同實驗去更了解影響梅雨季降雨各種因素的同時，人們也為了提升定量降水預報能力的方法上從預報的不同角度去切入，例如初始場資料、邊界條件、模式種類、模式設定等。所以本研究利用同化反演參數產生的初始場資料，在不同個案中與無同化資料的控制組定量降水模式的表現差異。

選取個案的區間是從2016-2019年5-6月中滑動24小時累積雨量大於200mm的個案為標準。最後選取出了6個個案其中有3個鋒面型和3個西南氣流型的個案，評估12小時定量降水預報技術。

實驗設計中有五個預報成員，主要差異在預報初始時間前12小時內不同的方式產生初始場，分別有2個無同化成員-冷啟動、提前12小時預報和3個WRF同化成員-純物理過程、同化GTS、同化GTS和衛星，都是用CReSS做預報。

本論文比較無同化組和同化組成員的定量降水預報技術，同化組成員對於梅雨季的強降雨事件較過度預報但也有較好的預報技術。不過同化組成員中，同化GTS和衛星的成員也有最好的預報技術，即 ｢同化衛星資料對於台灣梅雨季定量降水預報技術有提升｣。

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