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封面故事

《臺灣氣候變遷關鍵指標圖集》 為您呈現全臺未來氣候變化
作者:劉曉薇 專案助理研究員、朱吟晨 專案佐理研究員

本計畫電子報曾於第23期介紹IPCC《全球暖化1.5℃》,該報告於2018年10月出刊,當中提及相較於工業革命前,2006-2015年的全球平均氣溫已增加約0.86℃。世界氣象組織(World Meteorological Organization,WMO)在2019年出版的年度氣候報告—《WMO 2018年全球氣候狀況聲明》(WMO Statement on the State of the Global Climate in 2018)中,全球氣溫的變化趨勢不僅穩定而持續地上升,2015-2018年更是人類自工業革命以來經歷的最高溫紀錄(圖1黑色圈圈處)。


圖1 1880-2018年全球地表平均溫度距平值,氣候值為1901-2000年平均值。資料來源:NOAA


伴隨著全球氣溫的長期攀升趨勢,世界各地降雨型態改變、旱澇事件頻傳,種種因氣候現象導致的天然災害事件此起彼落發生。眼看氣候變遷儼然成為人類與全球生態系的重大危機,若能掌握未來氣候的可能改變,將有助於決策者、利害關係人與一般民眾的進一步作為。

為臺灣量身訂做的氣候模式推估資料
聯合國跨政府氣候變遷專門委員會(Intergovernmental Panel on Climate Change,IPCC)在每隔六年出版的科學報告中,將地球劃分為數萬個格點,以科學方法推估未來氣候的可能改變,分為溫度、雨量…等變數。然而相較於整個地球的空間尺度,臺灣的面積非常小,全球氣候模式的推估結果無法等同於臺灣的變化,必須以量身訂做的方式產製更貼切臺灣的氣候推估資訊。
為此,本計畫介接國際的氣候模式推估成果,使用降尺度方法(更多統計降尺度資訊,請見本計畫電子報第7期;動力降尺度資訊,請見本計畫電子報第6期),得到臺灣版的氣候模式推估資料,與氣候變遷可能對臺灣帶來的衝擊(最新版內容請見《臺灣氣候變遷科學報告 2017》)。

專屬臺灣的氣候變遷關鍵指標圖集
而在今年,為節省決策者、利害關係人與一般大眾處理資料的步驟與時間,能快速查找臺灣某處的未來氣候可能變化,本計畫出版了《臺灣氣候變遷關鍵指標圖集》。
圖集中的關鍵指標奠基於世界氣象組織建議之「極端氣候指標」(Expert Team on Climate Change Detection and Indices,ETCCDI),以溫度、降雨為主要變數,選取極端高溫、極端低溫、暴雨及乾旱…等極端氣候事件的重點評估項目(表1)。圖集的推估資料乃依照IPCC第五次評估報告的未來暖化情境(圖2),呈現方式則包含全國、四大分區(圖3)與各縣市等不同的空間單元。

表1極端氣候指標(ETCCDI)列表,括弧內為該指標代號。

圖2 IPCC第五次評估報告使用的未來暖化情境—代表濃度情境(Representative Concentration Pathway)的輻射強迫力

 圖3 臺灣四大分區之劃分

 

《臺灣氣候變遷關鍵指標圖集》為讀者提供臺灣細緻的極端指標變化。以各地觀測與基期資料計算的極端氣候指標為基準,比對在暖化的不同情境下,未來氣候的可能變化,能更簡易地瞭解臺灣各地的氣候變遷推估概況。本著臺灣氣候變遷資料服務的初衷,本計畫致力於成為政府、學研、產業與一般民眾的後盾,對於不論是否為氣候變遷的專業領域使用者,《臺灣氣候變遷關鍵指標圖集》都是您清晰易懂的工具書。

參考資料
1. IPCC, 2018: Global warming of 1.5°C. An IPCC Special Report on the impacts of global warming of 1.5°C above pre-industrial levels and related global   greenhouse gas emission pathways, in the context of strengthening the global response to the threat of climate change, sustainable development, and efforts to eradicate poverty [V. Masson-Delmotte, P. Zhai, H. O. Pörtner, D. Roberts, J. Skea, P.R. Shukla, A. Pirani, W. Moufouma-Okia, C. Péan, R. Pidcock, S. Connors, J. B. R. Matthews, Y. Chen, X. Zhou, M. I. Gomis, E. Lonnoy, T. Maycock, M. Tignor, T. Waterfield (eds.)]. In Press.
2. Karl, T.R., N. Nicholls, and A. Ghazi. 1999. CLIVAR/GCOS/WMO workshop on indices and indicators for climate extremes: Workshop summary, Weather and Climate Extremes, 42, 3-7. doi: 10.1007/978-94-015-9265-9_2
3. NOAA National Centers for Environmental information, Climate at a Glance: Global Time Series, published April 2019, retrieved on April 25, 2019 from https://www.ncdc.noaa.gov/cag/
4. Peterson, T.C., Folland, C., Gruza, G., Hogg, W., Mokssit, A. and Plummer, N., 2001: Report on the Activities of the Working Group on Climate Change Detection and Related Rapporteurs 1998-2001. World Meteorological Organization, Geneva, Rep. WCDMP-47, WMO-TD 1071, 143 p.
5. The Representative Concentration Pathways: An Overview. Climatic Change .2011, 109, 5-31. DOI 10.1007/s10584-011-0148-z
6. WMO, 2019: WMO Statement on the State of the Global Climate in 2018, WMO- No. 1233, ISBN: 978-92-63-11233-0.
7. Zhang, X.L., Hegerl, G., Zwiers, F.W. and Kenyon, J., 2005: Avoiding Inhomogeneities in Percentile-Based Indices of Temperature Extremes. Journal of Climate, 18, 1641-1651

 

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Q : 可以試舉例《臺灣氣候變遷關鍵指標圖集》 的應用實例嗎?
以農業領域應用為例,由於農作物的生產與天氣息息相關,其中最重要的氣象因子即為溫度和雨量。當農業領域相關人員使用本圖集時,可以現況的風險程度為基準,注意哪些地區或縣市在未來的年最大日降雨量(RX1DAY)、年最大連續不降雨日(CDD)、年最大連續降雨日(CWD)、及日高溫(TNn)、日低溫(TXx)、日夜溫差(DTR)等,是否有較大的的改變率或改變量。不僅評估目前所栽種之作物在未來農業生產環境下,是否有風險程度提高的情況,也可尋找或開發應付此風險升高的調適手段,嘗試降低長期雨量、溫度變化所帶來的可能衝擊。
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