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2016/10/31 臺灣氣候變遷推估與資訊電子報006期 1425 點閱人次
封面故事

作者:TCCIP計畫辦公室

TCCIP第二期重要成果系列報導之二_更前瞻的動力降尺度模擬與應用

因應氣候變遷的未來可能狀況,諸多研究皆需要氣象變數的高解析度資料,如防災領域等。TCCIP為提供高解度資料應用的需求,在第一期計畫與日本合作,引進高解析度GCM-- MRI模式進行動力降尺度模擬;第二期計畫除使用更新暖化情境後的MRI模式,亦執行科技部CCliCS氣候變遷計畫提供之GFDL HiRAM高解析度GCM模式的動力降尺度,並將兩種模式的結果進行平行比較,以作為高解析度模式動力降尺度應用之參考。經過兩期計畫的努力,動力降尺度資料的應用價值已逐漸浮現,在極端降雨與颱風行為的變遷趨勢推估呈現出較具體的輪廓,災害領域的應用也獲得具體的作法與應用實例。

  • 更多模式的模擬結果,掌握更多的劇烈天氣風險資訊

本期計畫新增高解析度模式HiRAM,MRI模擬的海溫亦增加至4組,使得動力降尺度可同時比較不同模式、不同海溫情境以及系集平均的結果,讓動力降尺度的資料從第一期的單一模式、單一情境的模擬,提升至多組的模擬結果,更適宜於評估動力降尺度資料的應用價值。本期成果顯示,當模式成員增加,呈現的訊號將出現相似或是相異之處,而多模式、多情境的模擬結果將有助於掌握暖化情境下,模式間哪些訊號是在較為明確的訊號,哪些訊號是分歧的。對於資料的應用除需謹慎外,也該探討當中的物理機制。

如未來梅雨季以及夏季劇烈降雨的評估 (圖1),結果顯示在梅雨季的劇烈降雨,不同模式成員有較為一致的增加趨勢,而臺灣的西半部將明顯增加;夏季的結果則較為不一致,表示劇烈降雨的訊號較不穩定 (與颱風路徑的不確定性有關),使用時需謹慎。

動力降尺度模式主要應用在劇烈的天氣現象,而第二期的研究可協助更掌握未來大致的可能發展趨勢。如圖1梅雨季的西南部劇烈降雨增加,對跨領域衝擊研究,包含短延時強降雨所造成的淹水、一期稻作倒伏災情,甚至是登革熱病媒蚊孳生…等,皆可為後續應用研究提供更豐富的研究課題。

動力降尺度資料亦可呈現極端高溫的未來變化趨勢。以圖2為例,不同模式成員一致指出,臺灣未來在西半部地區日最高溫超過35℃的天數將明顯增加,尤其是西部平原與大臺北都會區,高溫日數將比現在多出長達1-4個月的時間。此結果可應用於高溫災害、能源使用以及再生能源利用等相關議題。

圖1 21世紀末時期動力降尺度的氣候推估結果在梅雨及夏季降雨大豪雨日之頻率變化率。單位:%。最左欄為TCCIP1完成的A1B情境下WRF-MRI的結果;其餘為TCCIP2完成的RCP8.5情境下的推估,由左到右分別為W-MRI-c0、W-MRI-c1、W-MRI-c2、W-MRI-c3、W-HiRAM-C384的推估

圖2 同圖1,但為全年日最高溫超過攝氏35oC較目前增加的天數,單位: 日/年

  • 颱風推估分析:颱風變少、極端強颱增強、颱風降雨增強

本計畫引進高解析度GCM的主要目的之一,是高解析度全球模式具有模擬「颱風」的能力。而未來颱風的行為是否會受氣候暖化的影響,是本計畫的關注焦點。

根據MRI及HiRAM的結果,暖化將導致西北太平洋颱風生成個數以及影響臺灣的次數明顯變少 (圖3左),但是極端的颱風強度有增強的趨勢 (圖3右),颱風的降雨量亦會增強。圖4中,不同的模式成員與海溫情境均顯示,未來颱風個數變少,使颱風對臺灣降雨的整體貢獻會減少;但降雨強度卻有增強的趨勢,西半部地區尤其明顯。

圖3 圖左:MRI 模式在RCP8.5情境下模擬颱風影響臺灣次數的頻率統計,綠色是1979-2003觀測資料,藍色是MRI模擬的影響臺灣颱風次數,紅色為世紀末(2075-2099) 時期。圖右:不同時期強度機率分佈圖

圖4 年平均颱風降雨 (上排) 和颱風降雨強度 (下排) 改變率,最左欄為WRF-MRI-A1B推估結果,其餘為RCP8.5情境的推估,左至右分別為WRF-MRI、WRF-MRI系集平均、WRF-HiRAM-C384、WRF-HIRAM-C192-c0和WRF-HIRAM-C192系集平均

颱風對臺灣的災害、水資源等領域影響甚鉅。空間解析度較大的GCM無法呈現暖化後颱風所帶來的衝擊,但經由動力降尺度,高解析度模式的結果可表現出颱風行為趨勢的改變。此研究成果與相關資料已陸續提供相關進階使用者,以利後續衝擊影響評估,如國家災害防救科技中心利用此資料,產製「氣候變遷淹水與坡地災害風險地圖」。

  • 災害應用:極端災害模擬

根據本計畫第二期規劃,災害相關議題使用氣候變遷的推估資料乃屬最深入的應用領域,需從資料產製、應用工具發展到資料應用的深化研究。為強化防災領域的整合應用,本計畫Team3工作小組應用極端颱風事件,進行全流域的災害模擬評估。現階段已完成臺灣五大流域(從北至南分別為淡水河支流新店溪、大甲溪、濁水溪、曾文溪及高屏溪)的全流域極端災害模擬評估。全流域災害模擬分析河川上游到下游,分別包括崩塌、土石流、河道輸砂、下游淹水以及暴潮模擬等。使用的極端颱風事件均來自前述動力降尺度的模擬結果。

使用動力降尺度所提供的極端颱風事件,可比較世紀末 (2075-2099) 與基期(1979-2003)兩段時期,在不同流域造成的不同災害型態衝擊,並探討可能的致災降雨型態。以崩塌模擬為例 (圖5),當前10%極端降雨的颱風事件發生在不同流域時,由於世紀末極端颱風降雨量的增加,崩塌總面積也有明顯的增加趨勢;又因短延時強降雨的強度有增強趨勢,世紀末的崩塌速率也明顯增加。

圖5 濁水溪、大甲溪、新店溪上游的世紀末和基期的崩塌模擬比較,左邊是整體崩塌面積,中間是指崩塌速率比較

災害應用亦可進行全流域極端災害的整體評估。以濁水溪為例 (圖6),分別計算上中下游不同災害形態 (崩塌、土石流、輸砂以及淹水) 的整體性影響,顯示將分別增加10%左右的衝擊量。此成果可供進行全流域災害衝擊評估,以及未來調適策略擬定參考。

圖6 世紀末和基期的前10%極端颱風降雨在濁水溪全流域的災害衝擊模擬比較。

過去在進行氣候變遷對災害的衝擊研究,因為缺乏合適高時空解析度資料的關係,未來雨量大多以歷史經驗外延推估,或是主觀增加百分比的方式進行模擬。使用本計畫所提供的高時空解析度的極端降雨資料,將可進行更接近真實物理特性的災害模擬,對於未來風險評估與調適策略的擬定更具有科學參考意義。

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Q : 該如何看待動力降尺度的資料?
TCCIP的動力降尺度是將較低解析度的全球氣候模式(Global Climate Model,GCM)結果引入,經由臺灣週遭範圍的高解析度區域氣候模式(Regional Climate Model,RGM)進行氣候模擬,得到高解析度的氣候推估資料。受限於動力降尺度需耗費龐大的電腦運算資源,通常無法擁有多模式、多情境的資料特性。如本期封面文章前述,TCCIP第二期動力降尺度使用HIRAM、MRI兩個全球氣候模式,而MRI則具有四種海溫情境設定,故TCCIP的兩期計畫成果相加,動力降尺度共有五種模擬結果可供比較。模擬結果較少,資料的可能性或不確定性的判斷就較為困難;而由於引入全球氣候模式的個數較少,個別全球氣候模式的誤差也將延續,亦成為動力降尺度結果需改進的項目之一。 但動力降尺度不僅提高資料時間、空間的解析度,還模擬溫度、降雨以外的變數,且受惠於降尺度的過程保留了物理特性,變數之間的關聯性可以透過物理過程合理解釋。最重要的是,提高的解析度能傳達更多細節,也加強模式對劇烈天氣現象的模擬能力,對需使用極端天氣資料的使用者,或如防災議題等決策者而言,預先得知未來極端天氣的可能發生狀況將有助於其他領域的應用或相關議題長期政策的規劃。
Q : 系集平均 (Ensemble Mean)

系集源自統計學,乃是在考量一系統的可能發生狀況時,將對該系統的多種模擬結果一併評估;亦可視為該系統發生情況的機率分佈。在探討氣候變遷相關議題時,由於未來的氣候現象具有高度的不確定性,為同時呈現所有的可能性,目前傾向使用系集的概念,將現有的模式模擬結果平均,以供決策者與資料使用者參考。此平均的結果即為系集平均(圖1)。

系集平均多是等權重計算,亦即將每個模擬結果公平、公正地納入考量,每個模擬結果的重要性是相等的。利用數學計算方式,系集平均呈現所有模擬中,多數結果的共同特徵,使得系集平均的可信度較單一模擬結果的高,降低各個模式或模擬條件自身差異所產生的誤差;卻也因平均過程的純粹數學計算,容易抵銷或弱化極大值與極小值,模糊了個別模擬的極端氣候特徵。系集平均雖有利弊,但在模式或模擬上未臻完美的現在,系集平均可幫助資料後端的使用者與決策者初步掌握未來氣候的特徵;進階的使用者或需評估極端氣候導致影響的決策者,則可深入單一模式或模擬結果,或使用動力/統計降尺度等更適宜的資料。


圖1: 全臺灣區域平均年平均近地面氣溫的時間序列。綠色粗線是TCCIP 5公里網格化觀測資料平均的結果、黑色粗線為氣候模式歷史模擬實驗的系集平均值、灰色區間則是個別氣候模式的模擬推估結果所形成的區間範圍。

TCCIP最新消息
參加科學資料國際研討會2016 (SciDataCon 2016)
TCCIP於2016年9月11日參加位於丹佛所舉辦之科學資料國際研討會2016(Science Data Conference 2016,SciDataCon 2016)。該研討會目的在於探討各研究領域,資料使用的各種可能性。包含了”資料革命(Data Revolution)”、資料驅動之研究轉型以及涉及相關面向之議題討論。今年的焦點為當前各研究領域共同面臨到的挑戰----大數據資料(Big Data)的使用方式。會議中討論的層面包括資料使用決策面、資料品質、資料互通性、資料管理的永續性、資料使用倫理、研究技術、以及強化資料延伸應用所需之軟硬體研發等。此外,資料革命中資料的轉換效應需要在各領域中不斷的測試,牽涉到社會面向的發展以及由資料出發所驅動出之各種創意發想。
臺灣大學公共衛生學院資料說明會
為服務更多服務使用者,TCCIP於105年10月25日假國立臺灣大學公共衛生學院3樓(台北市中正區徐州路17號)341室辦理小型資料說明會,針對國家衛生研究院的使用者,進行一次小型的說明,除簡介計畫產製的資料,也了解使用者的資料需求,以促進未來雙邊合作的可能性。
氣候變遷新聞
阿拉斯加許多部落長年受到海冰的保護—結冰的海水形成天然屏蔽,保護村莊不受暴潮的侵襲。而今受氣候變遷影響,大量海冰融化造成海平面上升,暴潮來時侵蝕沿岸土地,有村落甚至在近35年內流失了數百公尺的海岸線;另外,融化的永凍土亦使建於其上的房舍搖搖欲墜。目前當地至少31個村落面臨土地流失所造成的......
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