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【新資料上架】「過去變遷圖表資料」「1km網格化觀測日資料」「臺灣歷史氣候重建日資料」「AR5統計降尺度溫度日資料更新(V2版)」上架
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  發佈日期:2021-09-27

一、過去變遷圖表資料名稱:過去變遷圖表資料-測站資料

                                    過去變遷圖表資料-加值指標

                                    過去變遷圖表資料-颱風資料

過去變遷圖表資料內容說明:

    自第三代平台上線以來,「過去變遷」圖表一直於線上持續更新,提供測站觀測值過去變化趨勢圖表、加值指標變化趨勢圖表、以及颱風相關統計趨勢,成為不少使用者參考資訊圖表。也因此,不少使用者希望取得圖表背後的相關數據資料。你們的聲音我們聽到了,經過一個月的規劃和設計,終於要在資料商店問世,依資料特性分為三組資料:過去變遷圖表資料-測站資料(圖1)、過去變遷圖表資料-加值指標(圖2)以及過去變遷圖表資料-颱風資料(圖3)。

圖1. 過去變遷圖表資料-測站資料

圖2. 過去變遷圖表資料-加值指標

圖3. 過去變遷圖表資料-颱風資料

備註: 過去變遷圖表資料-測站資料生產履歷

         過去變遷圖表資料-加值指標生產履歷

         過去變遷圖表資料-颱風資料生產履歷

          過去變遷圖表資料說明文件

參考: https://tccip.ncdr.nat.gov.tw/ds_01_station.aspx

 

二、1km網格化觀測日資料名稱: 網格化觀測日資料

1km網格化觀測日資料內容說明:

網格化觀測資料是由蒐整到的測站資料經均一化及網格化後所得到的成果,因此在測站稀少的山區不確定性有偏高的情況,因此先前僅釋出5公里空間解析度的資料,1公里的網格化觀測資料在過去是屬於Level3的進階申請資料(如圖1),但是隨著分析和發表的成果漸增,是時候可以開放提供平台使用者下載,因此,現在正式降級為Level 2 於資料商店開放下載,但建議使用者先閱讀網格化觀測資料與統計降尺度不確定性分析說明後,再行使用。

圖1 網格化觀測資料5公里及1公里解析度示意圖

備註: 網格化觀測雨量日資料生產履歷

        網格化觀測溫度日資料生產履歷

        網格化觀測資料說明文件

參考: 網格化觀測資料與統計降尺度不確定性分析說明

    

三、臺灣歷史氣候重建日資料名稱: 臺灣歷史氣候重建日資料

臺灣歷史氣候重建日資料內容說明:

    觀測資料於各領域的研究都是不可或缺,但由於臺灣地形複雜,測站多設立於平地,山區則分布稀疏且各站觀測時間長度不一,此外,測站資料本身也會因儀器故障更換或測站搬遷等因素,導致的缺值及變化影響資料品質,因此。計畫團隊使用WRF(Weather Research Forecast)氣象模式,以歐洲中期天氣預報中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts, ECMWF)所產製的ERA5重分析資料進行動力降尺度,產製一組臺灣地區長時間高解析度歷史氣候資料,彌補測站分布不均的問題以及提供更多樣化的氣象變數,並將其定名為TReAD(Taiwan ReAnalysis Downscaling data)。

 

圖1. 降尺度前後空間解析度差異

目前資料商店的網格化觀測日資料差異如表1所示:

表1. 與網格化觀測日資料差異比較

與Level 4同為臺灣歷史氣候日資料的差異如表2所示:

表2. Level2及Level4之臺灣歷史氣候日資料差異

備註: 臺灣歷史氣候重建日資料生產履歷

         臺灣歷史氣候重建日資料說明文件

參考: 電子報20期 重分析資料與氣象研究之應用

          電子報46期 歷史觀測資料補遺救星-臺灣歷史氣候重建資料

     

四、AR5統計降尺度溫度日資料更新(V2版)名稱: AR5統計降尺度平均溫日資料

                                                                      AR5統計降尺度最高溫日資料

                                                                       AR5統計降尺度最低溫日資料

AR5統計降尺度溫度日資料更新(V2版)內容說明:

本次更新的資料為AR5統計降尺度日資料的平均溫、最高溫以及最低溫,改版後的資料將直接取代舊版資料,請直接在資料商店AR5統計降尺度日資料下載,舊版資料將不再提供。

 本次修正原因為AR5統計降尺度溫度日資料在降尺度過程中,由於偏差修正的方式導致某些模式日較差(日最高溫與最低溫之差值)出現負值的情形,如圖1所示。在調整偏差修正的步驟之後,重新產製的新版(V2)溫度日資料,除了有效解決日較差負值的問題,同時也修正日較差機率分布,使之更接近觀測資料。

圖1、日較差負值發生次數統計空間分布圖,每一行分別為不同模式,每一列代表不同情境(historical歷史模擬以及不同RCPs)。

經調整後的V2版已經沒有負值的情況,且在未來推估的全臺平均溫度變化時間序列裡,顯示兩個版本的溫度變化趨勢仍維持一致(圖2),模式之間的分布範圍稍微縮小,不同情境之間以RCP2.6和RCP4.5的增溫稍微減少,RCP6.0和RCP8.5則沒有甚麼變化。

圖2、全臺平均溫度變化的年時間序列,左圖為V1版,右圖為V2版。基期使用1976-2005年平均值,粗線為系集平均值,陰影代表不同情境下所有模式的分布範圍,縱軸為溫度距平,橫軸為年份。

 

從空間分布上來看,世紀中(2036-2065年)和世紀末(2071-2100年)的平均溫度推估變化如圖3,V2版在山區網格的增溫低於V1版,其中RCP2.6和RCP4.5情境較為明顯。

圖3、兩個版本溫度資料在不同情境下的平均溫度變化之空間分布圖,左圖為世紀中(2036-2065年),右圖為世紀末(2071-2100年),為多模式系集平均的結果。

備註: AR5統計降尺度溫度V2版日資料生產履歷

         AR5統計降尺度日資料說明文件

參考: 網格化觀測資料與統計降尺度不確定性分析說明

 

歡迎新朋友及老朋友至TCCIP資料商店下載使用。

TCCIP計畫辦公室

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