學位論文
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Item 人為影響對梅雨極端降雨變化的歸因分析(2025) 蘇芳妤; SU, Fang-Yu人為因子為氣候變遷的主要作用力，其對於極端降雨天氣系統的影響，為全球暖化趨勢下人們在所關注的議題。本研究利用雲解析風暴模式(CReSS)，選擇2012年6月10至12日以及2017年6月2至3日的梅雨鋒面極端降水個案進行模擬和分析。控制實驗(CE)分別使用ECMWF ERA5、NCEP CFSv2、NCEP FNL、NASA Goddard MERRA-2以及JMA JRA-55等五種不同分析(或再分析)資料做為初始與邊界條件進行模擬並比較差異。敏感度實驗(SE)則使用2000-2014年5-6月CMIP6歷史情境模擬和自然情境模擬的差值，估計過去到近代人為因子所累積造成的氣候背景變化，並將其由與控制實驗相同的初始與邊界條件中扣除再進行模擬。由於控制實驗和敏感度實驗之間的差異可視為人為因子影響的強迫造成的影響，因此藉由梅雨鋒面極端降雨及結構等變化，可以分析過去氣候變遷中人為因子的貢獻。研究結果顯示由於鋒面結構與演變複雜，伴隨的降雨亦具有高度的非線性，因此在受人為因子影響的暖化情境下，對於區域降雨量增減的探討，不能僅考慮對流增強，還需考量環境場、鋒面位置變動與對流胞生命期等多重的因素。此外，透過水收支分析，梅雨鋒面個案受到人為因子影響的降水過程中，主要受鋒面影響的北部區域，對流水氣輻合的增強為總降水量的主因；而主要受西南氣流影響的南部區域，總降水量則伴隨著西南氣流的減弱而降低。整體降水增減的特徵出現了較明顯的南北區域差異，也體現了強降雨增強、弱降雨減弱的趨勢。Item 2020年梅雨季前段極端降雨事件之原因及多重尺度交互作用分析(2024) 邱彥超; Chiu, Yen-Chao本研究調查了2020年5月21日至23日，臺灣地區所經歷的一次破42年梅雨季紀錄之極端降水事件（Y20R事件）。此次降水事件的成因主要與多個天氣系統之間的交互作用有關。2020年梅雨季前段，西北太平洋副熱帶高壓異常強大，導致西南季風顯著增強，從而加強了南海與中南半島一帶往東亞地區的水氣傳輸。在強烈的季風影響之下，於青藏高原東南側形成的西南渦（SWV）向臺灣方向移動。當SWV通過臺灣北側海面時，它提供了臺灣附近的潮濕渦旋環境，其底層的西北風與西南季風在臺灣海峽中部匯合，形成了有利於鋒面生成的動力和熱力條件，進而增強了海峽上的鋒面活動。這一過程中，SWV的位置則會影響鋒面生成的位置，而鋒面的位置又對降水強度影響甚大，當鋒面位於臺灣南部雨區的北側時，會顯著增加該地區的降水量。最後，觀測系統模擬實驗的結果顯示，在預報系統中加入南海北部的投落送資料可以提升對南海地區風場和水氣場的初始條件，從而改善臺灣，尤其是臺灣南部地區的強降水預報能力。本研究對理解臺灣梅雨季降水的形成機制以及大尺度背景場(2020年環境場)和中尺度天氣系統(SWV)之間的交互作用具有重要意義，並對提升極端降水事件的預報能力提供了一個參考方案。未來的研究可以擴大範圍，包含更多類型的降水事件，以便深入瞭解其降水機制。Item 全球暖化影響之下日降水與極端降水事件變化之探討(2006) 吳郁娟Weather and climate events can have serious and damaging effects on human society (such as flood, heavy precipitation, heat wave, etc.). In this study, the simulation of the variability and extremes of daily rainfall for the present and the future climate is investigated. This is done by the ECHAM4/OPYC3 GSDIO for the period 1960-1990 and the Special Report on Emission Scenarios (SRES) A2 (rapid CO2 increase) and B2 (moderate CO2 increase) forcing scenario for the period of 2070-2100. Moreover, observational rainfall data from the Global Precipitation Climatology Project (GPCP, 1996-2004) is considered. In general, analysis of model data revealed agreement with observations. For the future, the ECHAM4/OPYC3 simulates the variability of the daily rainfall predicts the most pronounced precipitation changes are found in high latitudes of the Northern Hemisphere for the winter. However for some continental areas, the change of mean precipitation and rainfall intensity is not coincident. A clear reduction in the probability of wet day, in particular, for the large areas in the northern mid-latitudes and subtropics. Despite this decrease the relative contribution of heavy precipitation has grown due to the corresponding increase of the scale parameter of the gamma distribution. This implies a more extreme climate with higher probabilities of droughts and heavy precipitation events. Furthermore, the variability of the 99.7th percentile also implies in the area of heavy precipitation, stronger heavy rainfall will happen in the future, vice versa. Extreme value theory based on GEV and GPD provides a much more complete analysis of the statistical distribution of extreme rainfall event. We have obtained statistically significant spatial models of the three parameters of GEV and GPD. N-years return level form GEV or GPD all show the relative changes in extreme precipitation is larger than change in total precipitation.