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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    臺灣北部梅雨季極端降水個案之系集分析與可預報度研究
    (2020) 李名翔; Li, Ming-Siang
    本研究針對2017年6月初的梅雨個案,並著重於6月2日當日北部地區的極端降雨事件,進行系集敏感度分析(ensemble sensitivity analysis, ESA)與可預報度的探討。該事件在短短12小時的最大累積雨量就達到641毫米的驚人雨量,並造成北部地區多處產生積、淹水現象。但在事件發生前,多數的數值模式都無法很好掌握北部地區的極端降雨,嚴重低估雨量,不利於事前的防災準備。 本研究採用45個成員的系集預報,透過5種技術得分(TS、BS、POD、FAR、FSS)的計算,來評估各成員的表現。結果顯示相較於24小時累積雨量,12小時累積雨量的得分都較低,且北部地區BS得分大多小於1(預報不足),顯示模式對於北部的短時強降雨較難以掌握,可預報度偏低。 而在系集敏感度分析方面,選取北部地區(東經120.9-122.1度,北緯25.0-25.5度)的平均6小時累積降雨量(6月2日0300-0900 LST)當作反應函數(response function)的結果顯示,影響北部地區降雨的因子主要有(1)鋒面位置和移速(2)鋒面強度(3)環境水氣含量(4)低壓擾動(5)中低層槽線,而這些因子彼此之間也互相影響。中低層槽線的位置與移速會影響到地面鋒面的位置和移速,進而導致主要降雨位置的差異,而低壓擾動的生成與發展又與對流密切相關,當低壓擾動生成後,除了會改變降雨位置的分布,也有助於將鋒後冷空氣帶至較南邊的位置,若鋒面因此南移至臺灣西北近海一帶,再配合地形阻擋使得海峽西南風增強,讓此區域的輻合作用增強,此區域恰好為北部地區降雨的上游位置,加上因輻合而加強的鋒生作用,使鋒面強度增強,而鋒生作用又會影響到鋒面的移動速度,使鋒面移動速度較慢並增強對流發展,造成北部地區產生較多的降雨。 透過高解析度實驗,顯示了提高模式的解析度是有助於改善此極端降雨事件的預報結果。另外,初始與邊界條件的品質好壞對於模式結果也有重大影響。當初始與邊界條件能較好地反映真實大氣的情況時,模式才較有機會能預報出較好的結果,進而提高可預報度。
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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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    季節可預報度的特性
    (2005) 吳文耀
    研究模式在月或季節尺度的大氣可預報度時,大氣平均狀態可分為自然變化分量和邊界力分量,自然變化分量是因為大氣內部動力過程所產生,為內部的變化;邊界力分量是外部對大氣所作用,視為外部給予大氣的訊號,而內部的變化是隨機產生無法預測的雜訊,以這二者的變化去評估模式潛在的可預報度。 變異量分析的方法,將因為海表面溫度改變而產生的變異量佔總變異量的比例定義為潛在的可預報度,描繪出季節平均的可預報度分布。熱帶地區受海表面溫度影響較大,存在較高的可預報度,熱帶外地區的大氣主要受到內部動力過程主控,大多為混亂的訊號,可預報度較低。使用距平型態的相關係數方法,分別對El Nino、La Nina、平均年及其他年等,計算平均海平面氣壓場在亞洲地區(0~45N;90~150E)、降水場在東亞地區(20~45N;90~150E)及Z500(500-mb height)高度場在PNA(Pacific-North American)地區(20~70N;180~60W)的可預報度在ENSO及非ENSO年的季節性變化,藉以了解ENSO事件對可預報度的影響。 本研究主要是使用下列四個模式:ECHAM4氣候模式、CWB模式、GFDL新一代大氣海洋耦合模式及NCEP模式,模式模擬的時間都取1955年12月至2000年2月,每個系集模式都有10個個別模擬,針對降水場、海平面氣壓場及z500進行分析、探討可預報度的特性。分析結果顯示,海平面氣壓場和降水場的可預報度主要是集中在熱帶太平洋,降水場甚至更集中在赤道附近,Z500高度場則呈帶狀分佈環繞整個熱帶地區,不論哪一個變數,一般而言,模式在El Nino的可預報度比La Nina年要高,這兩者的可預報度又比非ENSO年的可預報度要高很多;可預報度的值在El Nino年的1-3月達到最高,La Nina年的可預報度比平均年要高,但是在春天時會快速的下降到和平均年差不多,稱之為春天預報障礙(Spring barrier),主要是這時候的雜訊突然增大的結果。 另外以GFDL模式在不同實驗設計下的結果來探討,在模式裡中考慮海氣交互作用和未考慮海氣交互作用的差異,實驗設計分別有MLM模擬和CTRL模擬,這兩個模擬在東赤道太平洋(15°S-15°N,172°E-South American coast)區域內都使用觀測的海溫資料,也就是說這兩個模擬同時受到ENSO事件的影響,區域外在MLM模擬則使用一個簡單的海洋混合層模式所模擬的海溫資料,而CTRL模擬所使用的SST是從MLM模擬結果長期平均,並不包含年際變化部分,以研究海氣交互作用對氣