作者：TCCIP計畫辦公室
TCCIP第二期重要成果系列報導之五_模式挑選與應用案例
TCCIP第二期計畫使用的AR5 GCM的個數高達43個，一般情況建議使用者直接分析所有模式或是系集平均 (Ensemble Mean) 結果；若應用端分析時想減少分析模式的數量以利相關工作進行，則必須建立模式挑選方法，此項從應用端需求建立可操作的應用工具與方法是本期計畫重點工作之一。
- 氣候現象評估量表(Phenomenon Metrics) 與模式表現評估量表 (Performance Metrics) 建立：讓使用者更了解眾多模式的特性
多模式雖然可以提供更多「風險評估」的參考依據，但各家氣候模式對不同氣候特徵模擬的能力不一而同，是否要「盡信之」也是使用者所關心的課題。而此項需求衍生兩個問題：
A: 使用者關心的氣象變數，與何氣候特徵有關？例如，寒害的發生是否與東北季風或是寒潮有關? 此即為「氣候現象評估量表」(Phenomenon Metrics) 的概念。
B: 當確定是何項氣象因子之後，眾多模式裡對此氣象因子的模擬能力為何？是否可以作為挑選模式的參考依據? 此為「模式表現評估量表」(Performance Metrics)。
本計畫針對使用者不同的可能需求建立了現象量表，同時依據不同的現象建立「模式表現量表」。
- 成果：本計畫針對農業、公衛、災害、水資源進行現象量表與模式量表的分析工作，表1為農業、公衛應用端關心的高低溫衝擊與相關的氣候量表之範例說明。完整的模式評估工作結果可參考TCCIP第二期計畫成果報告第3.4節「氣候現象與模式量表。」
表1 農業、公衛領域之氣候量表與模式推估表現 (溫度)
另外災害部分主要為極端降雨颱風、梅雨季降雨以及午後對流，在動力模式中較能表現其行為(請參見電子報第006期的封面故事)。
- 成效：建立現象量表與模式量表。分析不同現象特徵對應的氣候模式表現特徵，應用端研究人員若有進一步挑選模式進行衝擊影響評估的需求，可以此結果作為應用之參考。
如電子報第008期「不確定性分析研究」所述，水文應用端對「模 式挑選」有其需求，因此本研究乃依據臺灣的水文應用需求與臺灣季風降雨特性 (氣候現象評估量表) 進行模式的挑選 (模式表現評估量表)。此研究能減少模式挑選樣本，降低不確定性的範圍。
- 成果：本研究根據臺灣水文豐枯特性，利用東亞夏季季風的肇始、持續時間以及季風消退做為氣候量表，進行模式評估與篩選。圖1乃利用此指標進行表現能力之篩選，挑出最好的五個模式（TOP5）以及表現最不好的五個模式 (LAST5)，並進行比較分析。圖2顯示利用此方法篩選出來的模式所表現出的推估表現，該結果顯示表現好的模式 (TOP5) 在未來推估的改變率不確定性可適度縮小，而原先所有模式散布的較大極值須多都來自於表現較不好模式的貢獻 (LAST5)。
- 成效：此結果對水文應用端非常重要。如果使用所有模式的系集平均結果，改變率太小無法突顯衝擊量，因此必須考量模式可能的極值，此研究結果顯示TOP5模式可以適度表達合理的極值範圍，而變化不至於太過極端。
圖1 應用T-Skill score評估不同的觀測資料 (CMAP)、3個分組系集平均 (ALLENS、TOP5ENS、LAST5ENS) 與18個CMIP5 CGCM，在東亞區域夏季季風降雨肇始 (OS：onset)、消退 (RT：retreat) 與持續 (DR：Duration) 時間點模擬的技術得分。顏色偏紅為分數愈高，偏藍色則分數愈低。
圖2 模式的降水評估。根據圖1的模式挑選結果，使用TCCIP 5km統計降尺度資料，為Historical與RCP8.5連結的時序變化。單位：mm/day。
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