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2017/04/07 臺灣氣候變遷推估與資訊電子報009期 1625 點閱人次
封面故事

作者:TCCIP計畫辦公室

臺灣的暖冬現象

臺灣冬季的氣候型態受北方的天氣系統主宰,當大陸冷氣團出海經過東海夾帶水氣,就會為臺灣帶來濕冷氣流,造成臺灣的低溫現象;依照不同的低溫程度,中央氣象局訂定不同的專有名詞,寒冷程度由弱至強分別是「東北季風」、「大陸冷氣團」、「強烈大陸冷氣團」與「寒流」(或「寒潮」)等。「寒流」時臺北測站溫度的日最低溫度≦10℃,多發生在冬季(12月-隔年2月,DJF)。寒流的多寡常用來判斷臺灣冬季的寒冷現象。

但自2016年末入冬,臺灣鮮有寒冷的感覺,更遑論寒流的發生(圖一)。根據中央氣象局臺北測站至今年3月的觀測,自1987年以來幾乎不曾有過一整年都沒有寒潮發生的情況,2016年末-2017年3月的冬季是頭一遭。而過去120年的紀錄也顯示,寒流日數低於平均值的機會在1980年代後上升;寒流減少也多少反應出臺灣的暖冬現象逐漸成為常態。自1910年的冬季日平均溫度則可見,不論是單獨臺北測站或是全臺灣(考量觀測資料的時間長度,以臺北、臺中、臺南、花蓮四站平均值為代表),溫度高於95百分位值的日數都有增加的趨勢;臺北測站又比全臺更明顯。

本計畫團隊亦針對臺灣寒流的現象進行分析,界定歷年寒流事件發生的次數與頻率,比對寒流的歷史與未來的可能變化。不同與前述以臺北測站觀測日最低溫為基準,設定門檻值定義寒流發生與否,本研究考量在暖化的情境下,21世紀末的臺北測站日最低溫低於門檻值可能極小,故參照盧與李(2009)的方式定義寒流事件,使用百分位作為門檻值分析臺灣各地測站(包含平地站及高山站)的寒流發生次數及低溫日數(溫度<10百分位值)。結果顯示各測站的長期變化呈現一致的趨勢,於1960-1970年間為寒流偏多的時期,其後減少,在1980年代進入寒流偏少時期,至2000年後又出現寒流次數及天數增加的趨勢(圖三以臺北測站為例)。

再使用CMIP5(Coupled Model Intercomparison Project Phase 5,第五階段耦合氣候模式對比計畫)的多模式資料分析臺灣未來的寒流次數與低溫日數。根據系集平均(ensemble) 9年的滑動平均結果,顯示臺灣的寒流事件在1960年後有減少的現象,1960-1990年期間減少的趨勢較為平緩,至90年代後期則開始顯著減少直到21世紀末;降溫幅度在2010年以前並無明顯改變,2010-2040年期間開始下降,但變化幅度不大,2040年以後則出現明顯的下降趨勢。

利用寒流評斷臺灣冬季氣候的變化,發現百年來臺灣的冬天已有暖化的現象;氣候模式更推估這種趨勢將持續,未來寒流發生的次數減少、低溫日數減少。氣候變異已改變了臺灣冬季的景況。

圖一: 臺北測站1897-2017年3月的歷年寒流日數。綠色線為氣候值(1981-2010年平均值)7.4天,藍色點為該年寒流日數≧氣候值,紅色點為寒流日數小於氣候值。

圖二:冬季(DJF)日平均溫度超過95百分位值的日數。(a)為臺北測站1897-2017年2月的資料,95百分位值為21.7℃;(b)為全臺,以臺北、臺中、臺南、花蓮等四站為代表。時間為1910年12月-2017年2月,95百分位值為22℃。黑色線為二次多項式趨勢線。

圖三: 臺北測站1950-2011年冬季(DJF)的(a)寒流發生次數與(b)低溫日數。以臺北測站為代表,1950-2011年冬季共發生192次寒流事件、555個低溫日,平均每年3.1次寒流與9天的低溫日。寒流事件以1月份所佔的比例最多,次數佔冬季的43.8%,天數佔50.8%,其次為2月份(次數28.6%,天數29.5%),12月所佔比例最少(次數27.6%,天數19.6%)。

圖四: 使用CMIP5模式模擬1950-2098年臺灣的(a)寒流事件次數、(b)低溫日數。紅色實線為9年滑動平均線。此為27個模式系集平均(ensemble) 的結果,右上角數字為平均數值。

參考資料:

  1. 中央氣象局臺北、臺中、臺南、花蓮測站資料。
  2. 盧孟明、李思瑩,2009:臺灣寒潮定義-分析以臺北測 站為代表之適當性。大氣科學,37,1,1-10。
  3. TCCIP第二期第三年成果報告。
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Q : TCCIP有提供1km的網格資料讓使用者申請嗎?
目前TCCIP資料申請平台上所提供的皆為5km的網格資料。TCCIP團隊有產製一筆1km的觀測資料,由於此筆資料仍在進行測試驗證中,若使用者有特殊需求需要解析度更細的網格資料,可來信計畫辦公室或於TCCIP資料申請平台上資料服務建議處填寫(請記得留下聯絡方式及盡量詳細的使用需求),計畫辦公室收到需求後將與使用者聯繫,提供使用者適合的資料。
Q : 氣候預測 (Climate Prediction)

氣候預測是將某個氣候的狀態設定為氣候模式初始值,使用電腦運算出未來(可以是季節的、年際的,或甚至是以十年為時間尺度的)氣候的預測。這種預測方式高度仰賴模式輸入的初始資料以及模式模擬現今氣候特徵的能力,因此匯入的海洋資料正確性以及氣候模式對重要物理過程的參數化都是重要關鍵。預測結果往往會以多成員系集模擬為基準,並用機率方式呈現,如中央氣象局每個月會發表未來三個月的季節預報,將溫度與雨量的預報結果以三分法機率預報分類,各是偏多、正常、偏少。目前世界上已有多國固定發表季節至年際尺度的氣候預測結果,但更長時間的十年尺度(decadal)氣候預測仍在初期的研究階段。

參考資料:

Climate4impact

IPCC Data Distribution Centre

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