資料下載量第一名

山區研究好幫手

網格化觀測資料能提供一組長時間且沒有資料缺漏的測站資料，並經由測站資 料網格化 (透過數學的統計方法進行資料的空間內插，將單點的測站資料延伸 為完整的面狀資料)，得到高空間解析度的完整空間分布資料。

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資料變數最多種

資料補遺好幫手

在大氣環流模式的模擬過程中混入各類的觀測資料以模擬重建的過去天氣，模擬所得的資料便稱為重分析資料。一些沒有觀測站的地方，或者觀測時沒有的氣象變數都能透過重分析資料獲得過去的天氣資料，重建缺失的歷史資料。

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推估模式最多元

未來推估好幫手

統計降尺度資料接軌國際氣候推估資料，參考網格化觀測資料的歷史資料，透過數學統計方式提升資料的空間解析度，同時符合過去歷史氣象數據特性，並提供多氣候模式的推估資料，讓氣候推估研究更加完整全面。

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資料解析度最高

極端降雨研究好幫手

團隊使用高解析度的HiRAM及MRI模式，以IPCC AR5 RCP8.5情境搭配4種不同的海溫情境進行模擬，並挑選出影響臺灣的颱風事件模擬可能的極端降雨，使用者可以透過不同情境的模擬結果更完整的評估氣候變遷可能帶來的變化。

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