學位論文
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Item人為影響對2009年莫拉克颱風極端降雨變化的歸因分析( 2021)天氣與氣候極端事件到底是不是真的已經與過去發生的事件截然不同，一直是極具爭議性的問題。本研究針對最近發生的極端天氣事件（如熱帶氣旋）進行機率事件歸因研究，期望能克服模式模擬極端天氣與氣候事件的能力限制，同時也能夠透過獨特的數值實驗設計釐清並量化過去氣候變遷中人為的貢獻。本研究中主要分為三部分，（1）過去百年人為所造成的大氣與海洋變化的估算，運用第五階段耦合模式比較計劃（CMIP5）的氣候模式數值實驗資料庫，可以將人為排放溫室氣體與氣溶膠的作用與已知的氣候系統自然變動加以區分，同時也以不同模式的估算涵蓋其不確定性。（2）評估雲解析風暴模擬模式對於侵臺颱風與其伴隨降雨的模擬能力，了解其掌握大尺度背景環流、熱力結構以及地形對颱風影響的能力。（3）利用歷史情境和只有自然驅力情境的系集模擬，進一步展開人為因子對於颱風影響的量化評估。 運用機率事件歸因的統計分析，並以莫拉克颱風（2009）為例，研究發現過去百年人為所造成的氣候暖化，對於颱風路徑並沒有顯著性的影響，整體颱風強度指數的增加雖然只有 5%左右，但是統計上非常顯著。而伴隨颱風的極端強降雨分析顯示，對於區域強降雨超過 500 mm以上的極端事件發生機率，人為的影響非常可能（大於 90%）會使極端降雨機率增加至少 10%。若以相對於颱風中心的角度分析，極端降雨超過 2000 mm 以上的事件發生機率，人為的影響可能（大於 66%）會使極端降雨機率增加至少 10%，甚至也不排除有 10%的機會，人為的影響使極端降雨發生的風險增加了一倍。進一步透過颱風環流與熱力結構分析發現，極端降雨增加的原因不只來自於水氣的變化，上升氣流加強以及其與極端降雨增加的空間對應關係，顯示動力效應提供了額外的助力。
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Item基於單類別分類之構造長微震偵測架構設計( 2021)在臺灣，自發型構造長微震（以下簡稱「長微震」）之好發區域為中央山脈南段，具有(1)持續時間長，可達數分鐘至數小時、(2)不具明顯可見之體波、(3)能量富集於2至8 Hz間，並可在數十公里遠的測站有幾乎一致的到時特性，而偵測手段仰賴多測站的包絡化波形進行互相關係數與測站間到時差。前人研究也發現，在臺灣進行長微震偵測時，較吵雜的背景噪訊與短時間密集發生的區域地震（震央距50-200公里）容易與長微震波形混淆，使最終的長微震目錄底定必須經過人工目視，較為耗時且涉及主觀成分。為探索以機器學習進行地震與長微震自動分類的可能，本研究以k-最近鄰居法搭配29項特徵對2016年間5,796筆區域地震與6,746筆長微震事件進行分類，搭配循序向前特徵選取法（Sequential Forward Feature Selection）達到96.4至99.1 %分類率，初步證明運用機器學習於長微震分類上之可行性。然而訓練多類別分類器必須針對所有類別進行定義、抽樣與標籤化，難以實現於連續偵測。本研究進一步以單類別分類器支援向量資料描述（Support Vector Data Description），設計長微震連續偵測架構，其優勢在於只需要長微震資料進行訓練，而不需針對大量類別進行處理。藉由設立多測站投票制度與持續時間門檻以及使用2016年1月1日至7月18日長微震事件進行訓練，本研究成功於2016年7月19日至9月10日，使用三個測站偵測出共132,240秒長微震。當提升測站數至九站，只使用水平分量於單站決策並在多站投票時以各站訊噪比為權重，偵測出總計10,620秒的長微震事件，但經目視後保留之事件比例，從使用三站的5.8 %提升至九站的31.6 %，證實了應用單類別分類於多站長微震偵測的可行性。
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Item大西洋多年代際震盪之季節不對稱性效應對台灣東北湧升流之影響( 2021)本研究使用Advanced Very High Resolution Radiometer (AVHRR) 的Optimum Interpolation Sea Surface Temperature (OISST) 資料來分析台灣東北湧升流之長期變異，以夏季(6月至8月)和冬季(12月至隔年2月)兩個季節的湧升流為主，使用經驗正交函數(Empirical Orthogonal Functions)定義台灣東北湧升流指標，接著以整體經驗模態分解法(Ensemble Empirical Mode Decomposition)分析長期的湧升流指標，研究發現不論是夏季還是冬季的低頻訊號皆與大西洋多年代際震盪(Atlantic Multidecadal Oscillation，AMO)存在良好的相關性，且具有季節上的不對稱(seasonal-asymmetry)。AMO正相位時期，北大西洋的海面溫度異常增暖，此異常暖化會影響到太平洋的氣候，夏、冬兩季的動力機制並不相同，分別可以使用太平洋副熱帶高壓(Pacific subtropical high)以及大氣羅斯比波波列(Rossby Waves)來解釋此種跨洋盆的氣候影響。夏季時副熱帶高壓中心增強並往西延展，在北太平洋副熱帶區產生負的風應力旋度異常，導致黑潮(Kuroshio)的增強。冬季則因為羅斯比波波列傳遞的過程中，中緯度西風帶減弱以及在北太平洋副熱帶區產生正的風應力旋度異常，導致北太平洋副熱帶環流(North Pacific subtropical gyre, NPSG)以及黑潮突然的減弱，而黑潮強度與湧升流強度有關，當夏季台灣東邊的黑潮增強時，黑潮較不容易入侵到台灣東北角，使湧升流增強，最後導致湧升流的海域溫度因此下降，而冬季台灣東邊的黑潮減弱時，黑潮較容易入侵到台灣東北角，使湧升流減弱，最後導致湧升流的海域溫度因此上升。
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Item大尺度環流對西北太平洋副熱帶高壓之貢獻度( 2021)西北太平洋副熱帶高壓(以下簡稱副高)的強度及範圍影響東亞地區的天氣現象，如：春末夏初的副高西北側牽制著梅雨鋒面的位置並影響水氣傳送，夏季時的熱帶氣旋沿著副高邊緣前進。若能掌握好副高的變異性及先驅指標，就能對季節性預報有較直接的幫助。大尺度環流為影響副高強度的因素之一，可分成哈德里胞環流、沃克環流及季風環流三部分，本研究分析多組再分析資料討論各環流分量對副高強度的影響，同時利用CMIP6氣候模式檢驗在全球暖化下各環流的強度及趨勢變化。本研究使用200hPa速度位來量化環流。首先將速度位的緯向平均定義為哈德里胞環流，剩餘的偏差場再分為年平均值和季節週期，分別代表沃克環流及季風環流。研究中分為兩部分，第一部分分離熱帶大尺度環流—哈德里胞環流、沃克環流及季風環流，取該環流之速度位峰值得出時間序列後，比較各環流的年際變化及長期趨勢。第二部分將各環流之時間序列移除平均場後定義為環流指數，接著選定兩處研究範圍—臺灣地區(WPSH Taiwan)及北太平洋地區(NPSH)建立副高指數，並與各環流指數做相關分析及回歸分析，討論各環流對低層不同範圍的副高變異其貢獻程度差異多寡。研究結果顯示在北太平洋地區副高的環流貢獻量，再分析資料、歷史模擬資料以及SSP 5-8.5情境下未來推估模式資料主要環流貢獻皆為哈德里胞環流，分別占了55%、51%、44%，其次皆為沃克環流分別占了36%、35%、30%。接著比較在臺灣地區副高的環流貢獻量，再分析資料、歷史模擬資料以及SSP 5-8.5情境下未來推估模式資料的主要貢獻環流皆為哈德里環流，分別占了77%、89%、55%，其次的環流貢獻上再分析資料為沃克環流(21%)、歷史模擬資料及SSP 5-8.5情境則為季風環流分別占7%、30%。
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Item瑪莉亞颱風（2018）快速增強及結構演變之數值模擬研究( 2022)瑪莉亞颱風(Maria)於 2018 年 7 月 3 日於關島東南方海面生成，從 5 日至 6 日，其強度迅速增強進入快速增強(Rapid Intensification; RI)過程，並於 RI 結束後不到 24 小時便進行了一次眼牆置換。本研究利用 WRF 模式搭配歐洲中期天氣預報中心 (European Centre for Medium-Range Weather Forecast;ECMWF)之 ERA5 全球模式資料為初始場，同時利用颱風動力初始化方式，分析瑪莉亞颱風 RI 過程以及結構變化。模擬結果顯示， RI 的發展主要受到內外兩對流區強度的影響。在 RI 開始前，內核區高層的對流活動，以及較低的環境垂直風切,使得潛熱能夠有效釋放，形成高層暖心結構，進而使颱風中心最低氣壓下降，高層暖心與中心最低氣壓之間的正回饋，有效提高颱風的強度,使颱風進入 RI階段。在 RI 後期，即便颱風對流強度沒有顯著的減弱，但是由於強對流活動主要集中在外圍，能量無法有效傳遞至內核區，導致內核區對流減弱，使得高層暖心結構無法維持，颱風強度停止增強。為瞭解海表溫度以及海表通量傳輸對於 RI 的影響，本研究進行改變海溫以及改變海表通量計算方式之敏感度實驗。結果顯示，當海溫降低2°C 以上時，不會發展 RI 。當海溫降低1°C 時，依舊會發展 RI ，但是受限於海表熱通量不足及垂直結構傾斜等影響，高層暖心結構以及 RI 持續時間較短。當海溫增加1°C 時，颱風強度不論是在 RI 前、中、後都有更為顯著的增強，高層暖心結構更能夠維持，且垂直結構較不為傾斜。而改變海表通量計算方式，使得海表面阻力減小以及海表向上傳輸的熱通量增加，對於 RI 後期的增強更為顯著，且高層暖心結構更為明顯。