學位論文
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Item 臺灣地區降雨模擬的動力與統計降尺度的比較與分析(2024) 王亮傑; Wang, Liang-Chieh過往直接比較動力降尺度與統計降尺度的研究較少，大部分研究進行降尺度比較或評估時，通常是以實際的觀測資料為基準，評估各個降尺度方法。動力降尺度方法藉由趨近真實世界的資料提高氣候模式的解析度，獲得高解析度的氣候推估資料，運算出的結果能呈現不同地理與氣候特徵。統計降尺度方法則利用過往的觀測資料與氣候模式模擬資料，以回歸和統計分析方法建立兩者之間的統計關係。相較於動力降尺度方法，在電腦計算的要求相對較低，方法上也更加簡單；但是統計降尺度模擬的結果沒有辦法呈現物理過程，並且缺乏適合的物理解釋，應用時需要假設未來的氣候特徵在統計上是穩定的；然而近年來氣候變遷影響下，這個統計穩定的假設通常是無法滿足且無法證明。對此本研究以「理想模式」作為實驗架構，使用動力降尺度資料代替降尺度中的觀測資料，驗證統計降尺度方法，並以全球高解析度模式資料作為參考，比較動力與統計降尺度在不同季節、極端降雨之降尺度成效。研究結果顯示統計降尺度在梅雨和夏季容易受到高解析度模式資料影響，與動力降尺度差異較大，而統計降尺度與動力降尺度在冬季較為接近；然而，極端降雨主要集中在梅雨和夏季，對於系統性降雨如颱風、梅雨等，統計降尺度與動力降尺度具有接近表現，但它依然受模式資料影響為主；極端降雨能觀察到冬季的成效比梅雨和夏季高，趨近動力降尺度的比例相比所有天數降低。Item 極端降雨相關指標在臺灣長期變化的分析：觀測、模擬及未來推估(2022) 林佩瑩; Lin, Pei-Ying根據IPCC的氣候變遷科學評估，當大氣受到暖化的影響，全球降雨型態也隨之產生改變，大部分陸地上的強降雨事件發生頻率有增加的變化，不過各地局部的變化趨勢還是有所不同。本研究以氣候變遷偵測與指標專家小組所制定的極端降雨相關指標，使用高解析度網格觀測資料，調查近60年臺灣不同季節的極端降雨特性變化；並使用兩個動力降尺度模式，分析其對於極端指標在現今氣候的模擬能力及未來變化的推估。我們發現，對於近60年的長期趨勢變化，冬季東北角極端降雨的強度跟頻率增加，且極端降雨增加的區域延伸到南部；春季則是北部降雨強度跟總降雨量增加，冬春季皆受到東北海域水氣通量輻合增強所致。梅雨季降雨天數減少，可能由於臺灣到西北太平洋一帶水氣通量輻散。颱風季臺灣附近有氣旋異常環流，南部及花蓮北部的降雨強度、大雨日數統計上顯著增加。對於現今氣候的模擬，WRF-MRI跟WRF-HiRAM在梅雨季皆和觀測資料有較低的相關係數，其餘各季的降雨指標，模式大多能模擬其空間分布。未來變化推估方面，預期春季東北部及颱風季全台降雨天數有統計上顯著的減少；梅雨季跟颱風季在西部極端降雨強度跟頻率增加。對於天數改變的原因，颱風季主要受副熱帶高壓在未來增強所致；對於極端降雨強度跟頻率的變化，則是受西南氣流增強影響。