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松山機場附近建築物尾流對飛機降落安全之影響

為了解決knots風速的問題，作者陳舫儀 這樣論述：

當大氣邊界層風場流經機場航廈及附近建築物時，容易在背風側產生渦流，而這些渦流可能到達跑道，嚴重時影響飛機降落安全。本研究以松山機場做為研究對象，透過RANS(Reynolds-averaged Navier-Stokes)紊流模型進行計算流體力學模擬(CFD)，探討不同數值模型(航廈模型、住宅區簡易模型、及住宅區複雜模型)在不同風向(南南東風、東南風、及東南東風)、不同參考風速(25.7m/s、15m/s、及4.9m/s) 下，渦流對跑道附近流場之影響，研究並以四種不同紊流模型(k-ε standard、k-ε RNG、k-ε realizable、及k-ω SST)，探討最適合描述此類流場

之紊流模型。在進行模擬結果分析時，主要先透過流線圖及局部速度分布來評斷流場結構的合理性，接著透過本論文中蒐集整理各文獻後所得到的三種飛安標準進行飛安分析，包含廣義七節風標準(7 knots criteria)、低空風切警告標準(Low-level Wind-shear Alert System, LLAWS)、及紊流動能標準。本研究並針對廣義七節風標準提出兩種量化指標：危險距離比例及危險指標，企圖將危險性量化。研究結果發現，在吹南南東風時，因西側住宅區所引起的建築物尾流對降落區風場影響最劇烈，因此降落危險性也最高；而東南東風下較無渦流形成，降落安全性較高。使用四種不同紊流模型進行模擬所得到的流

場結構大致相同，但k-ε realizable模型所得到的局部風速分布與其餘三者差異較大，合理判斷應避免使用此模型。此外，依據飛安規範的定量分析可知，使用k-ε RNG及k-ω SST兩種模型得到的風場最為危險，在考慮安全至上的前提下，判定使用此兩種模型進行降落安全評估最為合適。經由比較住宅區複雜、簡化模型的模擬結果可知，使用簡化模型確實會低估降落危險性，但若需考慮計算成本及時間，可先以簡化模型進行初步流場結構分析。

風速半徑、環境因子及歷史類比個案對於颱風快速增強機率預報之影響

為了解決knots風速的問題，作者張楷晧 這樣論述：

本研究之主要目的為颱風強度快速增強(Rapid Intensification；RI)之機率預報模式開發。根據美國國家颶風中心(National Hurricane Center)之定義，熱帶氣旋(Tropical Cyclone)之近中心最大風速若在24小時內增強至少30節(knots)以上，則稱為RI事件。本研究採用K折交叉驗證方法(K-Fold Cross-Validation)及羅吉斯迴歸(Logistical Regression)，建立不同複雜程度之RI機率預報模式。首先，採用美國聯合颱風警報中心(Joint Typhoon Warning Center)最佳路徑資料以建立RI預

報之基本模式，使用颱風中心位置、目前強度、最大風速半徑(Radius of Maximum Wind；RMW)與七級風平均半徑(Average 34-knot Radius；AR34)…等預報因子。然後逐步加入WAIP(Weighted Analog Intensity Prediction)預報強度資料，以及SHIPS開發資料(Statistical Hurricane Intensity Prediction System Developmental Data)之大尺度環境變數，分別建立進階模式與複雜模式，並透過機率式校驗，分析各模式之變數組合對於RI預報之表現。最後以二元式校驗方式，評估

模式分別在最佳門檻、保守門檻與積極門檻下之預報差異。透過機率式校驗之可靠度分析圖(Reliability Diagram)及交叉驗證結果顯示，模式增加輸入變數之後，其所提供的最高機率預報值也隨之上升。藉由ROC曲線(Receiver Operating Characteristic Curve)之分析顯示，當基本模式加入WAIP未來強度變化後，可有效改善整體預報表現。在額外考慮SHIPS大尺度環境變數之後，雖可使得AUC(Area Under Curve)上升，但其提升幅度不如WAIP來得明顯。二元式校驗結果顯示，若採用積極預報之策略，RI事件的偵測率與誤報率將同時上升，非RI事件的判定能力下

降；若提高機率門檻、採用保守預報策略，複雜模式之偵測率高、誤報率低，也具有最高之預兆得分(Threat Score)。校驗結果亦發現，考慮WAIP預報強度對於RI事件的預測能力可有一定程度的提升，但額外加入SHIPS環境場變數僅對保守預報策略有較明顯的幫助。因此本研究建議未來可採用颱風半徑及WAIP，做為颱風RI預報模式之主要輸入變數，進行RI即時預報模式的開發及實際預報應用。