2023年12月01日報導，來源:全文請見科學推展中心-研究成果報導、科學推展中心Facebook
本實驗室博士生杜芳宜（Phuong-Nghi Do）及其指導教授鍾高陞老師、林沛練老師，和美國國家大氣研究中心擔任(NCAR)博士後後轉任美國能源局的馮雅茜博士持續討論、合作研究，並發現了提高定量降水預報精準度的新方法。他們利用系集同化分析方法與兩次密集觀測實驗，找到了提高定量降水預報精準度的秘訣。
目前的氣象觀測，多使用氣象雷達回波、都卜勒風場兩資訊來監測與改善天氣預報。雷達發射電磁波後，大氣中的降水粒子如雨、雪、冰雹等物質將電磁波反射回雷達，這個反射回來的訊號即稱為雷達回波。降水粒子的大小形狀等特質決定了回波的強度，回波的強度越強、降水的強度就越高。都卜勒氣象雷達則利用都卜勒原理，透過雷達觀測雨滴在風中接近或遠離雷達的速度，估算風速。
這兩項資訊若搭配資料同化的技術，可提升短期天氣預報中，定量降水的預測能力。然而，如交通部中央氣象署的定量降水預報頁面所示，由於定量降水預報功能在極短期預報尚在發展階段、精準度有待提高。部分原因在於目前水氣分布資訊不足；另一方面，則因為目前資料同化技術結合氣象雷達資料時，主要多運用在已經降水的區域、而非無降水的區域。
杜芳宜及其指導教授，利用了氣象雷達也能透過地面固定目標物獲得折射指數、，進而獲得靠近地表的水氣資訊，將其和雷達回波、都卜勒風場等資訊進行同化。在2008年國際觀測實驗中，選取密集觀測（Intensive Observation Period, IOP）期間有劇烈降水個案，進行效益評估。測試目標之一是了解另外同化雷達折射指數，對極短期降雨預報的影響；其二則是進一步比較在降雨系統登陸前後，持續同化折射指數所得的降雨預報精準度差異。
實驗結果顯示，將近地表的水氣資料同化，除了調整水氣分布外，也增加了風場的輻合作用等資料，很有效地提升了定量降水預報的能力。此外，在劇烈天氣系統登陸台灣沿岸前，便開始同化水氣資訊，且在降水系統登入島嶼後仍持續同化水氣資訊，能進一步提升短期定量降水預報的精準度，獲得最大的效益。
此研究已於2023年4月發表於皇家氣象學會季刊（Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society）。