地球科學系(含 海洋環境科技研究所)

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本系設立的宗旨,首在養成學生具備地球科學五大學術領域–地質學、大氣科學、海洋科學、天文學和地球物理–充分之本職學能;本系的教育目標,則首重致力培養有志從事地球科學之專精人才,以培育優秀之地球科學研究人才和實務工作的專業人才為主軸,並以培養優良的中學地球科學師資為輔。特別是在國內各地球科學相關系所中,本系是唯一同時涵蓋五大地球科學研究領域,並擁有師範大學在科學教育專業基礎的高等學術機構,此為本系之特色。若志在從事中等學校地科教學,本系亦可提供地科教學知能和教育專業知識,充分培育健全之地球科學師資。

在課程上,為營造更優質的學習與研究環境,本系已適度調整原以師資培育目標為主的舊有課程架構,整合各地球科學次領域之基礎課程,降低本系必、選修課程之比例,大幅減少各次領域之必修課程學分,以增加學生在各次領域課程選修之自由度及彈性,進而充分落實各次領域之專業進階課程。此外本系並積極鼓勵學生,實際參與實驗、撰寫論文、從事專題計畫研究等,以豐富其研究經驗,訓練學生使其具備獨立研究之精神與能力。經由選修本系提供之更多進階專業課程,進而厚植學生之理論基礎、充實其專業背景,並強化其選定目標次領域之學術養成和專業訓練;連同充足的研究經驗,本系學生的未來發展,將更具時代性與面對挑戰時的競爭力,進一步達到「博而精、廣而深」的終極目標。近來本系更積極增聘優秀外籍專任師資,以全英語教學方式授課,期能增加學生之國際觀與國際競爭力。

本系在碩、博士班研究所的教育上,採一系多所之架構,除地球科學研究所外,還包括海洋環境科技研究所。本系研究所的研究重點與發展方向,首在地球科學各領域之深耕與研究發展,並加強各次領域間之跨學門合作,以進一步提升本系之學術研究及國際化,並為本系學生的訓練和學習,提供全面全方位的考量,以訓練學生從容面對多變的世界,因應未來的挑戰。

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    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。
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    極端氣候指標長期變遷的高解析度推估
    (2010) 駱世豪; Lo,Shih How
    極端天氣或氣候頻率和強度的改變對自然環境和人類社會有顯著的影響。聯合國跨政府氣候變遷小組(Intergovernmental Panel on Climate Change)第四次報告中提出,對未來氣候變遷的情境推估結果,極端降雨事件的發生頻率在大多數的地區都有增加的趨勢。這些未來的預測主要是建立在氣候模式模擬極端降雨分布的分析結果,但上述推估最受爭論的地方,在於低解析度的模式模擬,往往無法正確呈現需要高時空解析度的極端天氣現象,而這對模式模擬未來極端天氣變化的可靠性就有所質疑。而解決這問題的途徑之一,是運用超高解析度的區域或全球氣候模式,這需要花去相當多的運算成本與資料儲存資源,只有極少數的氣候研究中心才能做到,但是在這種情形下,反而失去了多個氣候模式所能呈現的氣候變遷情境推估不確定性範圍。 近年來,有些運用測站或衛星觀測所整理的網格化降雨分析資料,已經能提供較高解析度和較長的涵蓋時間範圍,這些資料的時間長度足夠提供較多的極端天氣抽樣。我們可以通過統計方法瞭解觀測資料在不同尺度上的連結,並應用於極端天氣或氣候指標的降尺度方法上。利用此方法在現階段推估未來氣候變遷的低解析度氣候模式上,便可以得到極端天氣事件長期變遷的高解析度推估,並同時兼顧多個氣候模式所能呈現的不確定性範圍。