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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    「臺灣地區豪大雨預報實驗」之定量降水預報評估研究:預實驗梅雨個案結果
    (2024) 黃柏瑜; Huang, Po-Yu
    本研究利用「臺灣地區豪大雨預報實驗 (Taiwan Area Heavy-rainfall Prediction Experiment, TAHPEX)」計畫預實驗資料,以24小時累計雨量達200毫米為標準,挑選2017年6月1日至4日、2019年6月10日至14日,以及2021年5月29日至6月1日共3個顯著影響臺灣的梅雨事件,利用預兆得分 (TS)、偏倚得分 (BS) 及相似性技術得分 (SSS) 等客觀方法,評估及檢視計畫模式成員在梅雨事件降雨期間,24小時豪大雨預報表現。此外,以差時系集概念輸出系集預報產品,包含系集平均、機率擬合、超越機率(序位一至序位三)以及定量降雨機率預報,與TAHPEX計畫模式成員預報結果進行比較,嘗試提出不同預報產品之間的應用可能與其限制。TAHPEX計畫模式成員24小時預報表現,在山區,各成員在第2至3日以上預報時間,對50、80毫米門檻皆具有良好的預報能力,隨預報接近校驗時段,提升預報能力雨量門檻,最大可達24小時累計降雨量百分五十。在平地,以第2日以內的預報,在50及80毫米門檻具預報能力,在2017年梅雨事件中可達200毫米門檻。校驗結果亦顯示,1公里網格解析度模式成員 (M11),在山區多能有更好的可預報度在更高的雨量門檻,在平地有更趨近觀測的預報降雨區域,窺見高解析度模式對海峽移入和地形舉生的對流系統,有更好的預報應用潛力。在系集預報產品校驗結果,系集平均隨校驗雨量門檻提升,預報能力顯著降低,僅能在50、80毫米門檻具有良好預報能力。機率擬合在山區,相較系集平均多有更好的可預報度在更高的雨量門檻,預報表現多相當於TAHPEX計畫模式最佳成員,在平地僅天氣系統明確下具有較佳的預報表現,仍以TAHPEX計畫模式成員(如M11)表現較佳。超越機率-序位一在本研究2017年梅雨事件,為預報結果中最佳,在2019及2021年梅雨事件,則能在第2日以上預報,對於是否降雨的情境具良好的預報能力。超越機率-序位二和序位三其機率門檻代表的降雨量,相當於機率擬合和系集平均,可提供系集預報產品中更廣域的預報降雨分布。定量降雨機率預報,在山區隨預報接近校驗時段,機率預報40%以上之雨量門檻可提升達130、200毫米,在更高雨量門檻提供機率預報分布區域,多能與觀測結果範圍相近。在平地則以80毫米以下門檻,機率預報40%以上範圍多能符合觀測結果,其上雨量門檻機率預報則提供可能發生的區域,可輔助其他預報產品進行預報作業。回顧2012至2014年梅雨季預報校驗結果,TAHPEX計畫模式成員,在200毫米門檻TS得分均有顯著提升,而350毫米門檻表現持平,仍有進步空間。本研究亦窺見更高解析度氣象模式,為預報能力提升方向之一,尤其是平地預報表現,若能加入更多更高解析度模式成員,不論是個別模式成員之12或24小時預報結果,或其輸出之系集預報產品,應可期待能有較目前TAHPEX計畫成果更好的預報表現與成果。
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    不同初始場在臺灣梅雨季高解析度模式定量降水預報之效益評估研究
    (2022) 宋俞德; Sung, Yu-Te
    在5-6月的梅雨季是台灣每年除了颱風季以外重要的降水來源,但其短時間累積的強降雨也是不可忽略的災害之一。在嘗試不同實驗去更了解影響梅雨季降雨各種因素的同時,人們也為了提升定量降水預報能力的方法上從預報的不同角度去切入,例如初始場資料、邊界條件、模式種類、模式設定等。所以本研究利用同化反演參數產生的初始場資料,在不同個案中與無同化資料的控制組定量降水模式的表現差異。選取個案的區間是從2016-2019年5-6月中滑動24小時累積雨量大於200mm的個案為標準。最後選取出了6個個案其中有3個鋒面型和3個西南氣流型的個案,評估12小時定量降水預報技術。 實驗設計中有五個預報成員,主要差異在預報初始時間前12小時內不同的方式產生初始場,分別有2個無同化成員-冷啟動、提前12小時預報和3個WRF同化成員-純物理過程、同化GTS、同化GTS和衛星,都是用CReSS做預報。 本論文比較無同化組和同化組成員的定量降水預報技術,同化組成員對於梅雨季的強降雨事件較過度預報但也有較好的預報技術。不過同化組成員中,同化GTS和衛星的成員也有最好的預報技術,即 「同化衛星資料對於台灣梅雨季定量降水預報技術有提升」。
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    莫拉克颱風之可預報度研究
    (2012) 鍾兆軒
    莫拉克颱風(2009)僅為一中度轉輕度颱風,卻於2009年8月7日至9日帶來遠超過許多強烈颱風之雨量,在台灣造成過去50年來最嚴重的氣象災害,其累積雨量(2855mm)甚至與世界紀錄相去不遠。各預報中心以及許多模式都顯示在即時預報的降水和累積雨量的預測都有嚴重不足的情況。 本研究採用的雲解析風暴模式(Cloud-Resolving Storm Simluator;簡稱CReSS),為一先進的高解析度模式,使用NCEP FNL分析資料作為初始及邊界條件之模擬(解析度為3 km)顯示,最早從8月3日0000 UTC就能成功模擬出莫拉克颱風的環流發展、雨帶演變以及影響台灣的降水時間和空間分布,累積24小時的定量降水預報(QPFs)之TS得分於8月7日與8日在門檻值為0.05~25 mm、50-100 mm、250mm、500 mm,分別有0.8-1.0、0.6-0.9、≧0.5、≧0.2的表現,為相當少見之高得分,此良好結果源於非常小的路徑誤差與在台灣地形上產生的相位鎖定降水機制。 另一方面,小區域即時預報實驗和大區域事後預報實驗顯示,初始時間從8月6日0000 UTC開始,也就是在南台灣發生最大降水的兩天前,模式已能預報出實際累積總降水的67%-80%,並有良好的QPFs技術得分。而初始時間在8月6日0000 UTC之前的預報實驗中,全球模式(模式之初始及邊界資料)的預報誤差是颱風路徑誤差的主要來源,也是造成定量降水預報不佳的主要原因。因此,使用高解析度並選取適當的預報範圍在預報上來說是有其重要性的,如此一來,在路徑誤差小的情況下,能夠提供更多的前置時間作因應,在極端降水事件發生前有更多時間去做防範、減少生命財產損失。 而針對初始時間在8月6日0000 UTC之前的預報實驗及GFS預報場本身,颱風均有提前北轉的現象而未登陸台灣,分析颱風半徑700公里內之深層平均氣流與綜觀場中高壓的相對位置得知,副熱帶高壓的位置是影響颱風能否登陸台灣的關鍵。此外,使用12小時平均之颱風移動向量與颱風的不對稱性作關聯,可以發現,颱風轉向前後、移速較慢之時,颱風之不對稱性也較為顯著。
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    雲解析模式對臺灣梅雨季豪大雨定量降水預報技術之評估研究
    (2015) 莊璧瑜; Chuang, Pi-Yu
    本論文為探討雲解析模式對臺灣梅雨季豪大雨的定量降水預報技術。在2005年之前的梅雨季12-h定量降水預報技術評估中,其結果表示,模式對小雨雨量門檻的預報技術較有掌握,而對中雨及大雨雨量門檻的預報技術不佳(ETS介於0.05~0.15)。 本論文依降雨事件的雨勢規模之不同,將其設計成七個組別,並使用五種技術得分(TS、BS、POD、FAR及OR)和設定13個雨量門檻(0.05、2.5、10、25、50、75、100、130、160、200、250、350及500 mm),評估2012~2014年臺灣梅雨季各組的三天24-h定量降水預報技術,而2.5 km和5 km網格間距的模式預報技術之評估結果較過去十年為佳。 針對不同雨量門檻累計的所有項目(hit、false alarm、miss及correct negative)之總雨量站數後,再計算設計組別的技術得分,由評估結果知,在各雨量門檻,模式對雨勢規模較大的降雨事件之預報技術較雨勢規模較小者為佳,即「當降雨事件的雨勢規模越大時,模式的定量降水預報技術越佳。」且在中高雨量門檻(50~500 mm),模式對規模大的降雨事件之預報技術也較佳,即對可能成災的豪大雨事件預報技術較佳。 本論文另比較2.5 km和5 km網格間距的模式預報技術,其結果表示,當模式解析度提高時,對雨勢規模較大的降雨事件有較佳的預報技術,尤其是在中高雨量門檻(50~500 mm)。同時,在規模大的豪大雨預報不足方面,2.5 km較5 km網格間距的模式預報有所改善,且隨模式預報時間拉長,預報技術降低的速率也較慢。因此,「當模式的解析度提高時,模式對規模大的豪大雨事件之定量降水預報技術較佳。」