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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。Item 未來長期氣候變遷對西北太平洋超級颱風個案降水潛在影響之模擬研究(2023) 謝旻儒; Hsieh, Min-Ru氣候變遷所衍生的極端天氣現象是人類在未來須面對的環境議題之一，近年來逐漸在國際間獲得重視，而對於未來的災害推估也是學界近期正努力鑽研的一大領域。對於西北太平洋區域而言，颱風的肆虐往往對陸地造成嚴重災損，除風力驚人，其挾帶的劇烈降水更具有破壞力，尤其薩菲爾·辛普森等級C4或C5的強颱更是不可言喻。為探討未來暖化下強烈颱風的降水變化，本研究以此為動機，自Thean (2021) 選取雲解析風暴模式CReSS模擬之梅姬(2010)、海燕(2013)、莫蘭蒂(2016)三個典型超級颱風個案及未來21世紀末RCP 4.5及RCP 8.5情境的模擬實驗結果，加以分析相關降水參數及環流結構變異，另使用水收支做更進一步的定性與定量診斷作為研究主軸。研究結果指出，三個案在未來情境模擬下，背景水氣增加與垂直次環流上升運動的加強導致颱風劇烈降水皆有顯著成長，在0~400公里半徑範圍內，經全模擬時間平均，梅姬颱風分別在RCP 4.5及RCP 8.5情境下增加6.04%、12.85%，海燕颱風分別增加12.85%、29.6%，莫蘭蒂分別增加4.63%、6.3%；若縮小至0~200公里半徑，梅姬颱風於兩環境下分別成長11%、19.99%，海燕颱風分別增加10.42%、19.43%，莫蘭蒂颱風則成長5.92%、19.58%。各類水象粒子的軸對稱垂直剖面分布也呼應到降水，水氣、降水粒子在內核有顯著增長，而冰相粒子因溶解層提高，生成高度會些許增加且有總含量減少的可能性。在水收支分析上，考慮不同個案的環流半徑與計算精確度，三個案使用不同半徑與時長進行計算，不過皆有一致的結果：在暖化情境下，密度輻合增強，密度平流加強，粒子絕對溼度時變率亦增加，而整體水收支以水氣的密度輻合為最大主導項。本研究另有分析中低層0~5.5公里之可降水量與水平輻合積分，儘管發現三個案於不同暖化情境下誘發降水的偏好歸因不同，一部分實驗的降水差異來自水平輻合的增大，另一部分則來自可降水量的增加，不過兩機制皆會對未來超級颱風環流降水增加的可預期性是不變的。Item 氣候變遷下牡丹水庫集水區坡地災害評估(2023) 洪偉豪; Hong, Wei-Hao臺灣地區雨量豐沛，常造成山區崩塌，以致水庫淤積嚴重，無法有效儲存水資源，且當坡地災害發生，對於生命財產損失或環境破壞都相當嚴重。近年氣候變遷影響加劇，逐漸改變臺灣的降雨時空分布，水資源議題和用水安全也備受關注，因此坡地災害評估成為預防崩塌災害的重要工作。本研究應用地理資訊系統(GIS)技術，萃取內政部20公尺網格數值地形模型(DTM)資料獲取坡度、坡向、高程，開放街圖(OpenStreetMap, OSM)之距水系距離、距道路距離，經濟部中央地質調查所「五萬分之一台灣區域地質圖」地質和地質敏感區，常態化差值植生指標(Normalized Difference Vegetation Index , NDVI)，搭配GrADS分析時雨量、降雨動能和等10個因子並搭配極端降雨指標進行相關研究。再以不安定指數計算其變異係數、標準差、權重，推論其中的關鍵因子。最後以現有崩塌資料，透過地理資訊系統進行風險區的繪製分析，再以接受者作業特徵曲線(Receiver Operating Characteristic curve , ROC曲線)來計算模型準確率達 80%~90%，並以預報驗證方式進行多個指標的計算。研究結果發現，因子中影響程度最大者為NDVI，之後依序為、坡度、地質敏感區、地質、降雨動能、坡向、距道路距離、距河流距離、降雨強度、高程。利用不安定指數和風險評估概念建立基期坡地災害風險評估模型後，本研究利用動力降尺度WRF-HiRAM、WRF-MRI計算氣候變遷下基期和世紀末極端降雨發生的頻率和強度變化，進一步探討世紀末RCP8.5情境下(表示各國對於溫室氣體並無任何減量措施)極端降雨對牡丹集水區坡地災害風險的影響，此結果可供未來坡地管理及水土保持之參考。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) 駱世豪; Lo, Shih-How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。Item 未來長期氣候變遷對北行侵台颱風個案之降雨影響(2019) 陳常溢; Chen, Chang-Yi本研究主要針對暖化情境對侵台颱風在降雨方面造成的影響為主軸。為了排除諸多不確定因素，本研究選取過去發生並有發布警報之北行颱風個案，使用雲解析風暴模式Cloud-Resolving Storm Simulator (簡稱CReSS)重現，並將其放置於本世紀末的氣候場探討，並加以比較進行敏感度測試，隨後本研究也使用水收支方程式來探討兩者降雨差異的原因。 未來的氣候推估方面，我們選取CMIP5(Coupled Model Intercomparison Project Phase 5)共38個模式，挑選1981-2000年Historical run和未來RCP4.5和RCP8.5暖化情境的2081-2100年，選取這三種情境的6到10月做平均後，計算這100年間的差異作為氣候差異場。在個案上，我們選取了梅姬颱風(2010)、泰利颱風(2012)、康芮颱風(2013)以及鳳凰颱風(2014)。各個案的控制組實驗(現代氣候)採用格點分析資料模擬，而將上述氣候差異場疊加於相同分析資料後，即為未來暖化情境的敏感度實驗。 結果顯示，各個案大同小異：梅姬颱風在距中心500 km半徑內，RCP4.5情境下的總降雨量增加約20%，RCP8.5情境下增加約9%；泰利颱風在400 km半徑內，RCP4.5情境下總雨量增加約11%，RCP8.5情境減少約2%；康芮颱風在500 km半徑，RCP4.5情境下降雨量增加約57%，RCP8.5情境下減少約8%；最後，鳳凰颱風在400 km半徑內，RCP4.5情境下降雨量增加約11%，RCP8.5情境下增加約6%。所有的共通特性皆為強降水事件增加；弱降水事件減少。由於RCP4.5情境下雨帶較RCP8.5情境分佈廣泛，而RCP8.5情境下降雨集中在眼牆附近。在計算格點平均時，會使得降雨較集中的RCP8.5情境總雨量較少，但其雨量集中的程度不容小看。 在降雨增加的原因，分析颱風的次環流運動，低層內流增強；高層外流增強，導致內核上升運動增強，這也使得降雨在內核提高。Item 氣候變遷下的亞洲 – 極端事件與夏季季風(2014) 童裕翔; Yu-Shiang Tung近年研究全球極端事件發生頻率的趨勢重點多放在全球平均值的表現，亞洲地區的內容則不多。當使用模式資料分析極端事件時，改變資料解析度造成的空間頻散效應(areal reduction)造成分析結果錯誤常被忽略。夏季極端降雨事件(如颱風)降雨型態，發生時間多涵蓋於的亞洲夏季季風(Asian Summer Monsoon, ASM)所伴隨的大量而持續性的氣候型態降雨。過去用模式降雨資料分析亞洲季風推演時間常因為東亞地區缺乏降雨的系統性誤差而失去預報準確率。因此，本研究將應用一般極值分布(Generalized Extreme Value distribution, GEV)，把溫度與降雨的極端值轉換為可能性指標(Probability Index, PI)，減少各別模式間的不確定性與因改變解析度造成的空間頻散。另外，ASM的肇始(消退)時間則將5天的氣候降水平均(Climatology Pentad precipitation Mean, CPM)轉換為季風降雨指標比(ratio of monsoon precipitation index, RPI)，並運用各別模式的特徵門檻值，表現其季風肇始能力。 觀測極端溫度變化趨勢空間分布發現，全球低溫事件比高溫事件有較多的正趨勢含蓋範圍且變化幅度較大，而模式的各種溫度指標都普遍正趨勢。亞洲地區氣候長期趨勢而言，極端低溫事件頻率(TNn與TXn)在減少，說明氣候變遷(暖化)的趨勢。而極端高溫事件部份，夜晚高溫(TNx)在1980年代後頻率開始增加，但白天高溫(TXx)沒有明顯的趨勢。觀測極端降雨資料(rx1day)在人口稠密的亞洲地區陸地，1990年代為上升的趨勢。模式則無明顯的趨勢。在改變模式解析度的過程中，各別模式在原始解析度即應取得其極端指標，以避免產生空間頻散效應，失去模式原本應有的強度表現。 從模式降雨資料分析亞洲季風推演(肇始、消退與持續)時間的分析，發現使用各別模式特徵門檻值比固定門檻值的預能力更好；CMIP5(Couple Model Intercomparison Project Phase-5)的結果比CMIP3(Couple Model Intercomparison Project Phase-3)更好，特別是在熱帶強降雨的區域。應用觸發對流方式的參數化法(bulk|CAPE)的模式於季風降雨推演變化能有較好的表現。季風覆蓋面積雖然模式驗證結果相較觀測為低估，但強度則有很高的相似性，說明模式可以在有季風訊號的區域準確描述季風強度與降雨型態。 兩種不同暖化情境下，ASM肇始時間稍微提早；消退時間則是明顯推遲，印度半島附近區域持續時間主要因為消退時間的推遲。而在東北亞地區與西北太平洋(West-North Pacific, WNP)東部則因肇始時間提早同時消退時間也延後，使得持續時間延長的幅度較大。由不確定性分析也得到未來可能發生(likely)的類似結果，且強暖化情境愈嚴重推遲與延長的情況愈明顯。本研究在夏季季風的未來推估部份若能增加定性上的分析，將有助於完整描述氣候變遷下的亞洲夏季季風。Item 西北太平洋颱風動力降尺度模擬及其氣候變遷推估(2013) 李智傑對於西北太平洋地區而言，熱帶氣旋是極具威脅性的天氣系統，常造成財物損失及危害生命安全；因此，增進對於熱帶氣旋的研究是非常重要的。近年來，關於全球暖化的議題，也逐漸受到重視。 而過去的研究大多提升模式內的二氧化碳濃度來模擬暖化的環境，在本次研究中則是利用Coupled Model Intercomparison Project Phase 5(CMIP5)的氣候模式資料作為初始場，並透過International Pacific Research Center的regional climate model作降尺度模擬。首先，會利用歐洲中長期預報中心所提供之30年再分析資料進行模式評估。結果顯示，模式有將環境場再現的能力，且熱帶氣旋的個數及生成位置都能有與觀測相似的結果。 接著，透過Root mean square error挑選出CMIP5中與實際觀測較相似的NCAR Community Climate System Model version 4 (CCSM4)模式結果對於兩組情境進行降尺度模擬，藉此比較出氣候變遷的差異。環境暖化的情境下，大氣底層顯著的增溫造成季節環流的改變，也使得雨量趨於集中在熱帶對流區。在未來熱帶氣旋雖然主要的生成位置變化不大；但在主要生成月7-10月平均生成個數則有顯著增加。在暖化情境下，熱帶氣旋數量上有增加的趨勢，而最大強度在20 m/s以下的熱帶氣旋數量上變化不大，但其他強度的熱帶氣旋數量上都有明顯增加的情形。由於高強度的熱帶氣旋增加，也使得熱帶氣旋所能挾帶的水氣增加，造成在未來熱帶氣旋所伴隨的雨勢也會有所增強。Item 氣候變遷下臺灣地區溫度變化對度日與電力供需之影響(2013) 張育瑋全球氣候變遷，臺灣地區夏季的氣溫逐年升高，使得冷氣使用所需的耗能也越來越多，尖峰負載年年創新高。為防止大規模停電，造成嚴重的經濟損失，因此本研究探討臺灣地區氣溫與電力需求兩者之間的關係。 臺灣地區的電力需求呈現夏季多於冬季，平日多於假日的情形，溫度與電力負載呈現非線性關係，因此使用度日分析法使其氣溫與電力負載呈線性關係，以預測未來電力需求。 臺灣地區自1981年至2006年間的度日特徵顯示，取暖度日明顯受緯度影響，出現於11月至隔年4月；降溫度日受都市化影響，出現於5月至10月。整體上，臺灣地區因為緯度較低、氣候溫暖，高溫出現日數較低溫出現日數多，所以降溫需求遠大於取暖需求。 在未來變化預測上，使用CMIP3與CMIP5模式不同情境設定下的氣溫資料，做為推估未來溫度變化的依據。結果顯示，未來降溫度日將急速增加。假設電力負載只受溫度影響下，利用度日分析法所求得的迴歸方程預測未來可能的電力負載值，顯示電力負載於本世紀中葉及本世紀末皆呈現明顯增加的趨勢。Item 長期氣候變遷對於侵台颱風個案降雨影響之探討(2013) 林伯勳近年來全球暖化的趨勢越來越明顯，且全球之極端天氣事件發生頻率也有增加的現象，所以越來越多人關注全球暖化與極端天氣之間的關係。熱帶氣旋為極端天氣現象之一，且對台灣威脅甚大，所以我們希望探討長期氣候變遷對於侵台颱風降雨的影響。 本研究所使用的氣候差異值是由1990~2009平均減去1950~1969平均，使用的資料為美國國家環境預測中心(National Centers for Environmental Prediction，簡稱NCEP) 之全球網格點再分析資料。本研究共討論兩個個案，分別為2008年9月14日辛樂克(Sinlaku)及2008年9月28日薔蜜(Jangmi)，個案一及個案二皆為西北行颱風，其強度皆達到強烈颱風等級，且颱風中心皆有登陸台灣本島，並造成台灣降下豪大雨。 本研究使用日本名古屋大學地球水循環研究中心所發展的雲解析風暴模式(Cloud-Resolviing Storm Simulator，簡稱CReSS)模式，針對個案颱風進行高時空解析度之控制模擬。再進行改變初始場、側邊界條件及海溫之敏感度實驗，模擬相同個案颱風生成於四十年前。再將此模擬結果與控制實驗做比較，即可定量評估長期氣候變遷對於颱風降雨之影響。 研究結果顯示，長期氣候變遷造成颱風累積雨量增加約4至7 %，且強降雨增加約10至20 %；弱降雨則有增有減，但變化幅度約在正負10 %之間。但在颱風強度及路徑上，控制實驗與敏感度實驗差異並不明顯。對於台灣而言，降雨變化應該還是受颱風路徑、台灣地形作用及西南氣流等因素影響。Item 氣候變遷對北大西洋海洋洄游魚種的潛在影響研究：以大西洋鱈魚、大西洋比目魚、大西洋鮭魚與大西洋藍鰭鮪魚為例(2017) 鍾儀靜; Chung, Yi-Ching隨著全球氣候變遷的影響，海洋環境亦受到相當程度的改變，北大西洋海域中環境因子長期的變化趨勢包含：海洋溫度、鹽度逐漸上升、海表面葉綠素甲濃度逐漸下降。面對生活環境的轉變，可能會造成生活於其中之生物改變生活型態，甚至會導致其數量之增減。本研究使用聯合國糧食與農業組織的全球捕獲量資料與全球簡易海洋資料同化分析系統的再分析資料，透過經驗正交函數分析法，分析1991年至2010年間海洋洄游魚種大西洋鱈魚、大西洋比目魚、大西洋鮭魚以及大西洋藍鰭鮪魚主要分布區域內環境因子的變異程度，並與目標魚種的捕獲量進行相關性比對。研究結果顯示在過去二十年間，海洋溫度的變化趨勢與大西洋鱈魚和大西洋鮭魚的捕獲量之間呈現顯著的高度負相關，大西洋鱈魚和大西洋藍鰭鮪魚的捕獲量與海洋鹽度的變化趨勢亦呈現顯著的高度負相關，海表面葉綠素甲濃度改變也可能影響大西洋比目魚、大西洋鮭魚和大西洋藍鰭鮪魚的捕獲量。此外環境鹽度的變化可能使得大西洋鱈魚改變原先習慣的生存深度轉往更深的水層生活，大西洋鮭魚也可能受到環境溫度的改變而將生活深度向下延展。由此可見，氣候變遷引發海洋環境發生變化並對於各個目標魚種有著不同程度的影響性。