作者：TCCIP計畫辦公室
TCCIP第二期重要成果系列報導之三_多元的統計降尺度應用
TCCIP第一期計畫使用IPCC AR4 (CMIP3) 24個GCM(Global Coupled Model，全球耦合模式)資料，根據當期統計降尺度的推估結果，臺灣的溫度在未來百年將逐漸上升；降雨則會是豐越豐、枯越枯(目前降水較多的時期，未來的降水量會增加；目前降水偏少的時期則會更少)的型態。TCCIP第二期計畫使用最新AR5 (CMIP5) 的資料進行統計降尺度，囊括各國氣候中心共42個GCM，暖化的情境設定變成RCP (Representative Concentration Pathways，代表濃度路徑) 2.6、4.5、6.0、8.5等四種。此外與前期相比，第二期還提供更多的統計降尺度變數資料。內部團隊Team3亦利用統計降尺度資料進行水文、農業及公衛領域的資料應用評估。
更多的統計降尺度資料產製
TCCIP計畫提供的統計降尺度是多情境、多模式的GCM降尺度資料，具不可取代性，但本資料的缺點是較不適宜應用於極端事件相關的研究。因此本期計畫除以CMIP5的推估結果更新臺灣地區的統計降尺度資料外，亦開發新的方法與產品，期使統計降尺度資料的應用層面能更寬廣、更合理。
- 成果：本期除更新AR5資料外，更新增日最高、最低溫的降尺度的推估資料、極端指標的降尺度…等。表1是第一、二期產製資料的比較。
- 成效：目前TCCIP資料平臺提供使用者下載的資料為AR5月平均溫度、雨量，其餘資料現階段先由團隊內部進行進一步研究與應用測試，未來將陸續提供於資訊平台讓外界下載使用。在目前已申請TCCIP資料的111個計畫中，有72個計畫申請統計降尺度資料。新增的統計降尺度變數如日最高、最低溫，Team3已應用於水稻產量推估或是能源領域。
表1 前後兩期TCCIP計畫中，統計降尺度的主要產品。
- 比較AR4 與 AR5 的統計降尺度，使國內研究能夠順利銜接
由於國內眾多使用者先前已使用TCCIP第一期計畫提供的AR4資料進行研究，因此TCCIP第二期計畫將前後兩組資料進行分析比較，謹供使用者參考。
- 成果：圖1/圖2為CMIP3/CMIP5在臺灣地區的推估資料，分別顯示AR4與AR5兩組資料以及不同排放情境的差別。比較結果：
1.溫度
- 不同季節皆有一致的增溫趨勢，且排放量越高，增溫越多
- A1B增溫幅度大於RCP4.5，小於RCP8.5，略小於RCP6.0 (但模式數目較小)
2.雨量
- 豐越豐 (夏秋)、枯越枯 (冬春) 在AR4與AR5整體趨勢大致相同
- 整體而言，A1B情境的季節與年降雨變化率與RCP8.5類似，但不同情境對降雨造成的影響不若溫度來得明顯。對乾季而言，排放情境越高，有越乾的趨勢。濕季的改變率相對而言對不同情境較不敏感，差異不大。
圖1 21世紀末臺灣地區不同暖化情境下溫度的改變，單位。C
圖2 21世紀末臺灣地區不同暖化情境下降水的改變率，單位%
- 成效：科技部TaiCCAT計畫、新版氣候變遷科學報告以及水利署氣候變遷團隊先前利用前期AR4資料進行評估以及調適策略擬定；本期研究成果已提供上述團隊或報告撰寫者，以期協助產出之銜接與比對。
多元的跨領域應用
- 成果：統計降尺度日氣象資料是對未來氣象資料的模擬，配合農業的作物生長模式，用以評估未來情境下的糧食生產情況。本計畫Team3農試所團隊利用AR4、AR5統計降尺度日氣象資料 (包含日最高溫、日最低溫、日雨量和日輻射量等變數) 以及DSSAT模式，推估未來情境下的水稻產量，並計算產量之改變率。
- 成效：圖3為RCP4.5情境下一、二期水稻的推估產量。研究結果顯示，暖化將導致水稻生育日數縮短，減少水稻產量；相對於溫度變數，輻射量的影響敏感度較低。此研究成果展現跨領域的合作績效，可作為未來農業與糧食領域應用的參考。
圖3 RCP4.5情境下推估未來不同時期全臺一、二期稻作產量改變率
- 成果：本研究前期使用AR4資料進行登革熱流行風險地圖之製作，本期計畫長榮大學研究團隊除更新登革熱推估模型與基礎資料外，也利用AR5資料進行進一步評估。同時也利用AR5溫度推估資料進行死亡率風險推估。
- 成效：圖4為利用AR5推估溫度資料所製作之登革熱危險區域分佈圖，相關成果已納入科技部新版氣候變遷科學報告與衛福部相關報告。2015年台南地區發生嚴重登革熱事件，本研究成果亦提供相關單位與媒體參考，描述增溫對未來可能的影響。
圖4 RCP8.5情境下全台登革熱危險區域分布：(a) 2003~2013年觀測溫度之登革熱風險圖；(b) 2016~2035年IPCC AR5 RCP8.5 Ensemble模式之登革熱風險圖；(c)同 (b)，但為2046~2065年；(d) 同 (b)，但為2081~2100年。
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