地理研究

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    臺灣極端氣溫之季節潛在可預報度評估和氣候暖化的影響
    (地理學系, 2018-11-??) 翁叔平; Shu-PingWeng
    對季節氣候預測而言，每天的天氣變化是一種干擾，必須儘可能濾掉其影響。本研究提議用一種數值方法可鬆弛掉對季節內天氣噪動常用的假設，進而或可提高季節的潛在可預報度(SeasonalPotentialPredictability;SPP)。提議的方法首先被應用於台灣百年長度，去掉線性趨勢的測站月平均地表最高溫（Tmax）和最低溫（Tmin）。不必然需要假設為線性或定常才能模擬的天氣噪動的月平均變異量，以及其在月與月之間的相關係數，一旦放掉通用的定常假設或註記為非零值(假若相隔在一個月或以上的話，比如介於1月和3月)，則數值解和直接使用日資料所得到的估計值之間的一致性，與簡化方程下的解析解相比，將會好得很多。Tmax的SPP估計值，除了冬季略低之外，其他季節都較高。Tmin的SPP估計值則是在秋冬兩季略低﹔但春夏較高。Tmax和Tmin的總體平均的SPP估計值(47.6%)約與解析解相當（46.2％），但兩者在個別測站和不同季節呈現有明顯差異。新方法被用到線性趨勢保留的原氣溫序列以便檢查氣候暖化對SPP的影響。結果顯示暖化的上升趨勢和增加的SPP間的一致性，Tmin明顯高於Tmax。平均而言，夏季（冬季）Tmin的SPP可達86.3％（66.8％），比原先去掉線性趨勢得到的SPP高出22.7％（20.3％）。其四季總體平均的SPP估計達75.0％，與去掉線性趨勢後相比，增加了27.4％。相反地，保留線性趨勢的Tmax其SPP的總體平均值(48.5%)則與先去掉線性趨勢後估計的SPP值，約略相等。不分季節的迴歸結果顯示，暖化效率，定義為改變的SPP（保留線性趨勢減去去掉線性趨勢）與季節平均測站極端氣溫序列的線性斜率，Tmin（Tmax）每百年增加1.0℃時，SPP大約增加16％（2％）。確實地，氣候暖化對於極端氣溫的SPP，尤其是Tmin，是外在的來源。