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2019/09/02 臺灣氣候變遷推估資訊與調適知識平台電子報031期 2011 點閱人次
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全球暖化下臺灣颱風的未來變遷
作者:姜欣妤 專案佐理研究員,鄭兆尊 副研究員。

臺灣位於全球颱風最活躍的洋面-西北太平洋,平均每年約有3至5個颱風會侵襲臺灣,颱風侵襲除了對臺灣帶來災損之外,同時也是臺灣重要的水資源來源之一。近年來,隨著全球暖化的議題不斷延燒,許多科學家紛紛投入研究全球暖化對颱風造成的影響。身處於颱風必經之地-臺灣的我們,勢必得了解在全球暖化的影響下未來影響臺灣颱風的變化。

評估颱風活動的科學方法
科學家們大多使用大氣環流模式(general circulation models, GCMs)所模擬的氣候推估資料來探討全球暖化對颱風活動的影響,使用GCMs推估颱風活動的方法主要可分為兩種,其一是分析影響颱風活動的大尺度環境參數(Ryan et al.1992,Watterson et al.1995),像是Gray(1975)提出的每年生成參數(Yearly Genesis Parameter, YGP)即是利用大尺度環境參數來推估颱風頻率的變化;另一種方法則是偵測並追蹤GCMs中類似氣旋的結構(Manabe et al.1970, Camargo and Zebiak 2002),如Emanuel(1987)即透過模式模擬的類氣旋結構來評估全球暖化下颱風強度的變化。

提升模式解析度之重要性
過去GCMs的解析度太粗(超過100公里)導致模擬出的颱風強度較弱,難以合理評估未來颱風的變化。近年來隨著電腦計算能力的大幅增長,越來越多的實驗計畫開始使用高解析度(解析度約50~60公里)甚至是超高解析度(解析度約20~30公里)模式來評估未來的颱風活動(McDonald 1999,Knutson et al.1998)。由於50~60公里解析度的GCM較不易直接模擬出強烈颱風,因此TCCIP計畫利用超高解析度HiRAM模式(水平解析度25公里)來研究未來臺灣颱風特徵的變遷趨勢。然而,受到臺灣複雜地形的影響,超高解析度模式仍不足以真實反映臺灣颱風降雨,故TCCIP計畫使用經區域模式WRF降尺度至5公里的模式資料來評估臺灣未來的颱風降雨變化。

評估模式模擬颱風特徵之能力
在使用模式推估資料評估未來的颱風變化之前,本計畫先評估此模式對於颱風特徵的模擬能力,以判斷此模式對於未來颱風的模擬是否足以參考,因此先將基期模擬之颱風特徵與觀測進行比較。
為了有一套客觀的計數標準,本計畫將颱風生命期內颱風中心曾進入臺灣海岸線300公里範圍內的颱風定義為「影響臺灣颱風」(李、盧2012),分析各時期影響臺灣颱風的生成頻率(表1),發現HiRAM基期模擬之颱風生成頻率略低估於觀測11%,顯見HiRAM模式對於臺灣颱風的生成頻率已有不錯的模擬能力。進一步分析平均每年颱風降雨(圖1)發現,觀測中颱風降雨呈現東多西少,HiRAM對颱風降雨空間分布的模擬已有不錯表現,但HiRAM在山區降雨較多,可能是因為觀測在山區缺乏資料,或是HiRAM模式在山區降雨呈現高估。

表1、不同時期影響臺灣的颱風生成頻率,單位:個數/年。黑色括號內為模式模擬相較於觀測低估的比例,藍色括號內為未來推估的生成頻率相較於基期低估的比例,單位:%。

 

圖1、平均每年颱風降雨空間分布圖,(a)觀測、(b)HiRAM基期,單位:mm/year,未來平均每年颱風降雨改變率,(c)HiRAM 21世紀中、(d)HiRAM 21世紀末,單位:%。


臺灣颱風的未來變遷
由表1可知在全球暖化下未來臺灣颱風的生成頻率呈現減少,尤以21世紀末的減少更為顯著。颱風頻率的減少可由平均每年颱風降雨(圖1)看出端倪,颱風降雨改變率顯示大部分區域未來的降雨呈現減少,這應該是受到未來颱風數減少所致,然而,部分區域的降雨增加可能是受到颱風路徑、移速變化或降雨強度所影響。進一步分析颱風日降雨強度(圖2),發現未來的颱風降雨強度呈現增加,尤以世紀末增加更為明顯。這表示未來颱風數的減少可能導致整年的颱風降雨減少,此降雨型態的變化勢必會對未來台灣水資源運用帶來衝擊,而短延時的降雨強度增加,將使得臺灣面臨更極端的颱風災害(如淹水、坡地崩塌等),該如何調配運用水資源及因應更極端的災害將成為臺灣未來重要的課題。

圖2、颱風日降雨強度之未來改變率,(a)21世紀中、(b)21世紀末,單位:%。

延伸閱讀:
陳淡容、鄭兆尊、陳正達,2016:氣候變遷情境下之影響臺灣的颱風特徵變遷
姜欣妤、鄭兆尊、許晃雄、杜佳穎、邱品竣,2017:全球模式 HiRAM 氣候資料推估中的西北太平洋颱風模擬

參考文獻:
Camargo, S. J. and Zebiak, S. E. 2002: Improving the detection and tracking of tropical storms in atmospheric general circulation models. Wea. Forecasting 17, 1152–1162.
Emanuel, K.A., 1987: The dependence of hurricane intensity on climate, Nature, 326, 483–485.
Gray, W.M., 1975: Tropical cyclone genesis. Dept. of Atmos. Sci. Paper No. 234, Colorado State Univ., Ft. Collins, CO.
Knutson, T., R.E. Tuleya and Y. Kurihara, 1998: Simulated increase of hurricane intensities in a CO2-warmed climate. Science, 279, 1018–1020.
Manabe, S., Holloway, J. L. and Stone, H. M. 1970: Tropical circulation in a time-integration of a global model of the atmosphere. J. Atmos.Sci. 27, 580–613.
McDonald, R., 1999: Changes in tropical cyclones as greenhouse gases are increased. DETR Report, March 1999. Hadley Centre for Climate Prediction and Research.
Ryan, B. F., Watterson, I. G. and Evans, J. L. 1992: Tropical cyclone frequencies inferred from Gray’s yearly genesis parameter: validation of GCM tropical climate. Geophys. Res. Lett. 19, 1831–1834.
Watterson, I. G., Evans, J. L. and Ryan, B. F. 1995: Seasonal and interannual variability of tropical cyclogenesis: diagnostics from large-scale fields. J. Climate 8, 3052–3066.
李清縢、盧孟明,2012:從氣候觀點探討影響臺灣颱風的定義問題。氣象學報。48,4,25-37。

 

常問問題
Q : 在模式中如何偵測與追蹤颱風?

本研究中包含颱風辨識與颱風追蹤兩個步驟,
颱風偵測方法如下:
1. 850hPa的局地相對渦度最大值超過1.5x10-4s-1
2. 表面氣壓從風暴中心增加至少4hPa且最小海平面氣壓定義為風暴中心
3. 最接近當地的最高平均氣溫位於500至300hPa之間,並被定義為暖心中心。它與風暴中心的距離必須在1°經度或緯度內,且暖心溫度至少要比周圍溫度高2℃
4. 風暴中心的10米風速超過17.5m/s

颱風追蹤方法如下:
1. 對每個風暴檢查,在750公里的距離內接下來的6小時內是否有風暴
2. 為了修正模式之風暴軌跡,風暴軌跡必須至少持續3天

名詞小櫥窗
何謂IBTrACS?
IBTrACS為世界氣象資料中心(The World Data Center Meteorology,WDC)所產製的全球颱風最佳路徑分析資料(International Best Track Archive for Climate Stewardship; IBTrACS, Knapp et al.2010),此筆資料集結了全世界區域氣象中心(Regional Specialized Meteorological Centers,RSMC)與其他機構之資料,是目前全球最完整的熱帶氣旋歷史資料庫,資料中包含熱帶氣旋生成位置、最大持續風、最小中心氣壓及氣旋名稱等變數。

參考資料:
Knapp, K. R., M. C. Kruk, D. H. Levinson, H. J. Diamond, and C. J. Neumann, 2010: The International Best Track Archive for Climate Stewardship (IBTrACS): Unifying tropical cyclone best track data.
TCCIP最新消息
科技部國家災害防救科技中心與農委會農業試驗研究所簽訂合作備忘錄

為了因應極端天氣事件所帶來的農業災損,並強化雙方服務能量,國家災害防救科技中心與行政院農業委員會農業試驗所正式於2019年8月27日簽訂合作備忘錄(MOU)

今後雙方將在固有的合作基礎上更進一步,持續針對農業災害預警以及氣候變遷等課題進行資料交換與資訊共享,以期防災科研成果能實質降低農民生產損失。

圖:國家災害防救科技中心陳宏宇主任(前排左)與行政院農業委員會農業試驗所林學詩所長(前排右)共同簽訂合作備忘錄。

氣候變遷新聞
地球二氧化碳濃度逐漸升高,除造成全球暖化之外,在過去多個研究中發現,全球綠色植被面積逐年擴張,出現「全球綠化」(Global Greening)效應。由於全球綠化效應,植物吸取的二氧化碳增多,讓大氣中的二氧化碳濃度不至於急速飆升。然而,近期研究指出,地球變暖,空氣的含水能力亦提高,全球暖化造成風力減......
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