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2017/01/25 臺灣氣候變遷推估與資訊電子報008期 1889 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四_不確定性分析研究

從TCCIP第一期計畫開始,「不確定性分析」一直是使用者關心的重點,尤其是與決策或風險評估相關的應用。相較於AR4,AR5的模式成員更多,資料是多模式、多情境的。針對不確定性的分析,TCCIP第二期計畫使用具體量化的方式,比較不同不確定性來源所占之比重,或者針對不同程度的可信程度予以區別不確定性之程度,並利用機率 (信心區間) 描述未來可能的改變率 (取代原先的單一改變率),盼能協助使用者更瞭解資料應用於各階段之不確定性內涵。以下分別對未來推估溫度與雨量之不確定性來源比較、未來流量改變率之不確定性兩方面進行簡要說明。

AR5氣象資料不確定性分析:溫度雨量大不同

  • 成果:在溫度方面,情境間的差異最大;在降雨方面,GCM模式間的差異最大。

未來推估氣象資料的不確定性來源包含模式內部自然變異量、不同模式間的不確定性與暖化情境的不確定性等三種。以時間序列觀察未來推估時三種不確定性的變化為例,圖1為臺灣地區全年平均溫度之90%信賴區間時間序列圖,模式內部的變異量 (橘色) 從頭到尾相同;模式間的不確定性 (藍色) 以非常緩慢的速率增加;情境間的不確定性 (綠色) 在21世紀初非常小,在21世紀末呈現最大,亦即越到暖化後期,不同情境間的所導致的增溫差異越大。圖2為臺灣地區夏季降雨之90%信賴區間時間序列圖,模式間的不確定性 (藍色) 為最大,情境間的不確定性 (綠色) 與模式內部變異量 (橘色) 較小,也就是不同暖化情境對平均降雨的差異性遠較模式之間的差異來得小,與前述的溫度狀況不同。

圖1 臺灣地區全年平均在90%信賴區間下,20年滑動平均之世紀末增溫圖 (三種顏色各表示不確定性所佔的比重: 橘色為模式內部的變異量、綠色為模式間的不確定性、藍色為情境間的不確定性)

圖2 臺灣地區夏季在90%信賴區間下,20年滑動平均之世紀末雨量變化率圖 (三種顏色各表示不確定性所佔的比重: 橘色為模式內部的變異量、綠色為模式間的不確定性、藍色為情境間的不確定性)

  • 成效:分析不同變數的不確定性來源對應用端非常重要。上述成果顯示,如果應用端關注的氣象因素是「溫度」(例如本計畫的登革熱、水稻生產研究),相較於分析不同模式間的差異,著眼於分析不同暖化情境 (例如RCP4.5、RCP8.5) 可能的改變量是較為重要的。如果應用端關注的是「雨量」(例如水文分析),那模式之間的差異就可能遠大於不同的暖化情境所造成的差異,由於選取的「模式」會直接影響最後的結果,「選擇模式」在水文應用上有其一定程度的重要性。

流量未來推估不確定性分析:從水文應用挑選模式,可縮減一半模式成員

基於電腦資源與計算時間有限的考量,本計畫為服務後端資料使用者如水文應用等的需求,可藉不確定性的分析研究為其節省運算的時間與成本。AR5 情境共有43組GCM模式,其中20個GCM模式提供了四種排放情境 (RCP2.6、RCP4.5、RCP6.0、RCP8.5) 的推估資料,此20個模式涵蓋了國際上13個主要氣候機構所提供的模擬結果。由於「模式挑選」是「水文應用」的特點,水文應用的不確定性分析將是減少「模式樣本」的重要工作之一。

  • 成果:圖3是本計畫利用各情境中的所有模式與挑選交集的20個模式,分析荖濃溪的豐水期流量衝擊結果 (其他流域結果類似,圖略),以盒鬚圖呈現所有43個GCM模式的評估之變異性。比較盒鬚圖的大小與趨勢發現,不同的情境差異不大;然而此結果與共同交集的20個GCM模式流量分析結果相近,故水文應用使用者若分析此20個模式樣本而非43個模式結果,將可大量減少分析的樣本個數。

圖3 不同情境下,所有模式與20個模式於豐水期流量變化之盒鬚圖分析 (以荖濃溪為例)

  • 成效:從43個模式樣本降到20個模式樣本,對水文應用可大量減少分析量,也可避免同個氣候中心類似的模式結果重複計算的問題。因此水文應用端的資料使用者若無法分析該情境所有GCM的模式資料,建議可優先分析此20個模式的。
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Q : 為什麼氣候模式的資料會有“不確定性”?

資料使用者/決策者在解讀氣候模式資料時,需要認知模式資料並非完美無誤,而是有不確定性的。資料不確定性的來源如下:

1.模式模擬的不確定性

由於科學界對地球氣候系統的瞭解程度尚未完全,編撰的氣候模式亦不盡完備。即便使用相同的輻射條件驅動所有氣候模式,由於個別氣候模式的結構差異、對物理過程的處理方式相異,推估而得的地表溫度與降水變化都有可能有所分歧。此外,還有許多對氣候變遷具有影響力的物理、化學、生物過程(如碳循環、生態循環等)尚未完整納入現階段的氣候模式,也會造成模式結果的差異。

2.自然氣候變動的不確定性

源於地球氣候系統的內部過程與外部自然驅力的變化。全球氣候模式耦合了大氣、海洋、陸地等三種模式,內部系統間的交互作用可能會產生自然的氣候變動。每一個模式模擬的自然氣候變動不同,造成模式間的差異。而未來外部自然驅力(如太陽輻射量、火山爆發的懸浮微粒等)的變化尚無法預知,也不能納入目前的模式推估。

3.未來發展情境的不確定性

無法確定未來世界的實際發展狀況,及其所對應的溫室氣體排放量與濃度隨時間的變化。為模擬未來的氣候,IPCC設計了未來世界發展的故事模擬(如AR4的A1B、A2、B1…;AR5的RCP2.6、4.5、6.0、8.5等),氣候模式則依此規劃的不同數值模擬實驗進行執行。但未來的實際狀況並不必然依循任一故事情境。

4.降尺度方式對不確定性的影響

藉由動力/統計降尺度方式,TCCIP將低解析度的全球氣候模式資料降尺度至臺灣。雖提高空間/時間的解析度,卻也額外引進誤差與不確定性。但一般而言,與前三項原因相比,降尺度造成的不確定性較小。

基於上述四項不確定性的原因,TCCIP嘗試使用具體量化的方式,協助資料使用者/決策者瞭解資料於各階段的不確定性範圍。

以上文字摘自”臺灣氣候變遷科學報告2011”。

Q : 氣候變遷推估 (Climate Change Projection)

對於未來氣候的變化趨勢,科學家們是無法鐵口直斷的。誠如本期電子報”常問問題”所述,地球氣候系統博大精深,現階段科學界尚未能完全瞭解其運作;加上未來氣候變動的不可預期性、人類未來發展的不確定性,要想精確預測未來氣候的實際變化情形是具高度困難性的。雖不能精準地預測,科學家但求在可行範圍內掌握未來氣候變動的趨勢與可能範圍。藉由對於未來地球系統與人類的發展提出假設,依人類未來可能的經濟、社會等發展方向訂定特定的數值匯入氣候模式,進行模擬演算。稱之為氣候變遷的”推估”,即是強調其結果是由科學家假定而得,並不保證等同於未來的真實狀況。

而在全球最重要的氣候變遷研究組織IPCC近期出版的兩份報告: AR4與AR5中,分別使用未來溫室氣體排放情境特別報告(Special Report on Emissions Scenario,SRES)與代表濃度途徑 (Representative Concentration Pathways,RCPs) (假設敘述如圖1),推估未來氣候可能的發展狀況。藉由推估的方式,科學家竭力將所有未來的可能現象納入考量;儘管推估的結果具不確定性,未來的發展也不盡然依循任一假設,卻是目前科學界普遍認同用以評估未來氣候發展可能範圍的最佳方式。

IPCC AR5為未來規劃了四種情境,自RCP2.6至8.5依序是由積極調適作為到持續排放汙染的不同程度: RCP2.6的情境暖化減緩(輻射強迫力在2100年呈減少趨勢);RCP4.5、6.0是屬於穩定的情境(輻射強迫力的變化在2100年呈較為穩定狀態);RCP8.5的情況最為嚴峻,是溫室氣體高度排放的情境(輻射強迫力在2100年呈持續增加趨勢)。

圖1 RCP情境的輻射強迫力。淺灰色區域代表原先整合評估模式(IAM,Integrated Assessment Model)情境98%的範圍,深灰色代表90%的範圍(圖片來源: van Vuuren et al,2011)。

TCCIP最新消息
TCCIP計畫獲頒105年國家永續發展獎_永續發展行動計畫執行績優獎

行政院國家永續發展委員會於2016年12月16日舉行「105年國家永續發展獎」頒獎典禮,由行政林全院長親自頒獎。TCCIP計畫榮幸獲頒此獎項,並由執行單位行政法人國家災害防救科技中心陳宏宇主任代表受獎。

參加2016年美國地球科學年會(AGU)
2016年12月12-16日,TCCIP參加美國舊金山舉辦之地球科學年會(American Geophysical Union,AGU)。AGU為全球規模最大的地球科學研討會。世界各地的地球科學家於會議上發表最新的研究成果,議題包含基礎領域:大氣、海洋、地質/地震等;應用科學領域如:水文、衛星遙測、自然風險…等。本年度會議邀請IPCC報告的多位主筆,對21世紀以來全球暖化所帶來影響的冰雪、生物、陸地…等環境變遷討論,並就2015/16年全球平均溫度創歷史記錄,各地所發生的極端事件做專題報告。亦針對2015/16年聖嬰事件後續全球各地的氣候異常與災害進行預測。
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