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封面故事

氣候變遷下巨災型颱風降雨特徵變化

姜欣妤　國家災害防救科技中心專案佐理研究員
鄭兆尊　國家災害防救科技中心副研究員

　　過去文獻中指出，颱風總雨量在近年來有增加趨勢，且降雨強度也有增強趨勢^{[1], [2], [3], [6]}，颱風降雨與台灣水資源的運用、淹水及坡地崩塌等災害息息相關，暖化所造成的颱風降雨變化亦是我們所關注的議題。

　　本計畫曾於電子報第31期探討臺灣地區未來颱風降雨變化趨勢，本期主要著重在巨災型颱風降雨變化，在此定義的巨災型颱風為較極端且易致災的總雨量排名前10%颱風。另外，世紀末的模擬也由單一模擬增加為四組系集模擬。

HiRAM颱風推估資料

　　TCCIP計畫過去使用超高解析度HiRAM模式來研究未來台灣颱風變遷趨勢，此模式為美國地球物理流體力學實驗室（Geophysical Fluid Dynamics Laboratory,GFDL）所發展，其水平解析度為25公里。我們所使用的模擬時段為基期1979~2008年、21世紀中2040~2065年、21世紀末2075~2099年。透過基期時段模擬的颱風特徵來驗證此模式對颱風系統的模擬能力，以RCP8.5暖化情境下中、長期片段模擬的方式，提供颱風隨著暖化效應增加的漸進式變化資訊。

　　由於臺灣地勢陡峭，使用GCM原始解析度所模擬出的降雨仍不足以反映臺灣地區受地形影響的颱風降雨分佈。因此本計畫利用美國大氣研究中心（National Center for Atmospheric Research,NCAR）發展的區域模式WRF對HiRAM推估資料進行降尺度至5公里，以得到更細緻化的臺灣颱風降雨推估資訊。

　　由於颱風路徑的推估不確定性高，進而影響颱風降雨推估的結果，為了增加颱風樣本數以減少模式推估的不確定性，本計畫參考國際的作法，針對颱風推估資料的模擬以系集模擬的方式解決資料不確定性的問題。目前20世紀末僅有單一組模擬的結果，21世紀中與21世紀末的模擬則分別有4組系集模擬的結果。基期模擬得到149場颱風，21世紀中與21世紀末分別是450場與214場。

臺灣颱風降雨變遷

　本計畫透過動力降尺度得到更高解析度的台灣地區颱風降雨，將不同時期的颱風場次進行降雨排名，分析排名前10%的颱風平均總雨量改變率空間分布（圖1），可發現21世紀中近乎全臺皆呈現減少趨勢，21世紀末除南部及東部部分地區外皆轉為增加趨勢，計算全臺平均總雨量值，世紀中減少約19%，世紀末增加約9%（圖2a）。進一步分析全臺平均最大24小時雨量（圖2b），世紀中無明顯變化，世紀末則增加38%，由全臺平均最大1小時雨量檢視降雨強度的變化（圖2c），發現21世紀中與世紀末皆增加約24%和53，顯示未來的颱風降雨強度增強，且隨著暖化加劇至世紀末的增加更為顯著。

圖1.HiRAM世紀中與世紀末前10%颱風平均總雨量之改變率，單位：%。

圖2.前10%颱風的(a)全臺平均總雨量(mm)、(b)最大24小時雨量(mm/day)及(c)最大1小時雨量值(mm/hr)，不同顏色的長條代表不同時期，由左而右分別為基期、21世紀中與21世紀末，長條上方橘色數值為相較基期增加（減少）的比例。

世紀中颱風總雨量減少原因

　　文獻中顯示全球暖化將導致颱風降雨與強度增加^{[4], [5]}，然而上述分析顯示世紀中颱風總雨量減少，推測是因為總雨量的變化受到較多因素影響（如降雨延時、颱風移速、颱風路徑等）。因此本計畫分析了影響臺灣颱風的降雨延時，發現世紀中與世紀末的平均一場颱風延時皆較基期減少（圖3a）。降雨延時減少是否隱含著未來影響臺灣的颱風移速加快？

　　進一步分析臺灣地區的颱風移速（圖3b），分析顯示HiRAM基期移速為26.1km/hr，世紀中與世紀末的移速為27.3km/hr和29.1km/hr，較基期增加約4%與11%。雖然未來降雨延時減少與颱風移速增加的特性吻合，但世紀中降雨延時大幅減少（約20%），移速的改變卻不明顯（約4%），推測世紀中總雨量減少與降雨延時減少可能仍受到路徑改變的影響。
繪製前10%颱風路徑，發現HiRAM模式中模擬出一些盤旋於臺灣上空的颱風路徑，基期前10%颱風發生盤旋情況即有2場，已佔了前10%颱風中的15％，相較於世紀中45場僅有3場颱風發生盤旋的情況，基期颱風盤旋的比例較高，可能導致基期平均一場颱風的影響延時較長，但與總雨量變化之關聯有待更深入的探討。世紀末與世紀中同樣顯示為降雨延時減少，但降雨強度增加較世紀中顯著，可能是世紀末平均總雨量仍增加9%的原因。

圖3.前10%颱風的(a)平均一場颱風延時(hr)及(b)臺灣颱風的平均移動速度(km/hr)，不同顏色的長條代表不同時期，由左而右分別為觀測、基期、21世紀中與21世紀末，長條上方橘色數值為相較基期增加(減少)的比例。

颱風動力降尺度資料新上線

　　過去TCCIP官網平台提供的MRI動力降尺度推估資料僅有21世紀末的變遷資訊，本次新上線的HiRAM動力降尺度颱風降雨資料提供了世紀中的推估資訊，能提供使用者應用於分析較近期的颱風降雨變遷衝擊。除了提供颱風降雨資料外，也一併提供各場颱風累積降雨排序及颱風路徑分類資訊，能提供使用者進行更多元的分析應用。

參考文獻

IPCC, 2013: Climate Change 2013: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change [Stocker, T.F., D. Qin, G.-K. Plattner, M. Tignor, S.K. Allen, J. Boschung, A. Nauels, Y. Xia, V. Bex and P.M. Midgley (eds.)]. Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA, 1535 pp.
Yokoi, S., C. Takahashi, K. Yasunaga, and R. Shirooka, 2012: Multi-model projection of tropical cyclone genesis frequency over the western North Pacific: CMIP5 results, Sola, 8, 137-140.
Camargo, S. J., 2013: Global and regional aspects of tropical cyclone activity in the CMIP5 models, J. Clim., 26(24), 9880-9902.
Harris, L. M., and S.-J. Lin, 2014: Global-to-regional nested grid climate simulations in the GFDL high resolution atmospheric model, J. Clim., 27(13), 4890-4910.
Zhao, M., I. M. Held, S.-J. Lin, and G. A. Vecchi, 2009: Simulations of global hurricane climatology, interannual variability, and response to global warming using a 50-km resolution GCM, J. Clim., 22(24), 6653-6678.
Murakami, H., R. Mizuta, and E. Shindo, 2012: Future changes in tropical cyclone activity projected by multi-physics and multi-SST ensemble experiments using the 60-km-mesh MRI-AGCM, Clim. Dyn., 39(9-10), 2569-2584.
Mizuta, R., O. Arakawa, T. Ose, S. Kusunoki, H. Endo, and A. Kitoh, 2014: Classification of CMIP5 future climate responses by the tropical sea surface temperature changes, Sci. Online Lett. Atmosphere, 10, 167-171.
Mizuta, R., A. Murata, M. Ishii, H. Shiogama, K. Hibino, N. Mori, O. Arakawa, Y. Imada, K. Yoshida, and T. Aoyagi, 2017: Over 5,000 years of ensemble future climate simulations by 60-km global and 20-km regional atmospheric models, Bull Am Meteorol Soc, 98(7), 1383-1398.
Seo, E., M. I. Lee, D. Kim, Y. K. Lim, S. D. Schubert, and K. M. Kim, 2019: Inter‐annual variation of tropical cyclones simulated by GEOS‐5 AGCM with modified convection scheme, Int J Climatol, 39(10), 4041-4057.
Zhao, M., I. M. Held, S.-J. Lin, and G. A. Vecchi, 2009: Simulations of global hurricane climatology, interannual variability, and response to global warming using a 50-km resolution GCM, J. Clim., 22(24), 6653-6678.
Tsou, C.-H., P.-Y. Huang, C.-Y. Tu, C.-T. Chen, T.-P. Tzeng, and C.-T. Cheng, 2016: Present Simulation and Future Typhoon Activity Projection over Western North Pacific and Taiwan/East Coast of China in 20-km HiRAM Climate Model, Terr. Atmos. Ocean. Sci., 27(5), 687-703.

一探究竟TCCIP調適百寶箱

作者：劉子明國家災害防救科技中心專案助理研究員

　　「臺灣氣候變遷推估資訊與調適知識平台計畫」(TCCIP)在科技部的支持下，以TCCIP氣候變遷整合服務平台提供國內氣候變遷資料、資訊、知識、到智慧之科學服務。TCCIP計畫於計畫初期便致力於調適相關資訊與知識的開發與準備，在2019年10月平台改版推出TCCIP3.0後，便著手進行平台上「調適百寶箱」的規劃與建置，以提供國家推動氣候變遷調適行動計畫所需資訊、工具與知識之參考。經過一年的準備，TCCIP完成了調適百寶箱之結構與內容建置，並於2020年11月27日，透過成果交流會發布「調適百寶箱」上線，於交流會上說明調適百寶箱建置的主要內容，包括淹水、坡災、水資源、農業、公衛、海岸、漁業等七個領域的氣候變遷危害與衝擊圖資、調適知識、農業示範案例以及淹水調適模擬器等。本文將說明與介紹調適百寶箱的4個主要特點(如圖1)，讓TCCIP會員們一探究竟TCCIP調適百寶箱的精隨與主要內容。

圖1 TCCIP調適百寶箱4個主要特點

一、簡潔的架構

計畫初期在進行調適百寶箱的命名時，先以英文Adaptation Resources Kit來命名，同時以這三個英文單字的字首“ARK”作為簡稱，意涵著調適能力建構所需的資源工具庫，因此將中文命名為調適百寶箱。雖然調適百寶箱字面上就讓人聯想到堆滿寶物的箱子，要找到想要的寶物，似乎要翻箱倒櫃不可，但實際上卻是相反。調適百寶箱結構上設計成調適領域、調適知識、以及調適模擬器三部分，如圖2，調適領域下則有本計畫7大領域的危害與衝擊圖，以及調適示範；調適知識底下則有方法、工具以及參考案例；而調適模擬器則為調適模擬的展示工具。

目前調適百寶箱乃以TCCIP計畫成果作為主要內容，而之後將會依循此設計架構，作為部會與地方氣候變遷調適相關研究成果之彙整框架，以提供國內產官學研在調適能力建構過程更多所需之資料、資訊與知識。

圖2 調適百寶箱之主要架構

二、未來的圖資

氣候變遷調適能力的建構過程中，最重要的資訊就是未來氣候變遷可能對我們造成那些衝擊，但卻是許多規劃或決策者所缺乏的資訊。為此，調適百寶箱依照氣候變遷風險的組成來源，針對不同領域或議題提供危害圖資(氣候因子)，以及衝擊圖資(危害Ç脆弱)。目前已有七個領域(農業、淹水、坡災、水資源、海岸、公衛、漁業)的危害與衝擊圖資，不同領域圖資，皆有相同的呈現方式，如圖3中的編號1~4，讓使用者選擇所需要的情境、指標、區域、或七個領域的危害與衝擊圖資，於6的位置呈現圖資內容，並於5的位置簡潔說明，讓使用者可以輕鬆取得所想要了解領域與議題的未來危害與衝擊圖資。

圖3 調適百寶箱以簡潔與一致介面提供不同領域未來危害與衝擊圖資

三、鏈結方法、圖資與案例

調適百寶箱裡的“調適知識”，有調適能力建構的方法學內容，從早期英國的UKCIP調適精靈、聯合國UNDP的調適政策框架、UNFCCC的國家調適計畫架構、到科技部TaiCCAT調適六步驟以及ISO調適標準等，調適百寶箱皆彙整與納入，同時統整成調適六構面，提供需要了解調適能力建構方法學的使用者參考，如圖4。不只是提供方法，方法論中所需要的圖資與案例，都可以在調適百寶箱裡找到，如圖5，以調適六構面為例，界定範疇所要了解的問題、檢視現況所要知道的現行措施、統整決策、推動執行以及檢討修正所需要知道的案例，都可藉由調適知識裡的“參考案例”找到可對應參考的內容，評估風險所需要的未來圖資，則可透過我們危害與衝擊圖資去了解未來不同議題下的危害與衝擊。

圖4 調適百寶箱的調適知識提供國內外調適能力建構方法學說明與連結

圖5 調適百寶箱提供從方法、圖資、到案例的完整調適能力建構所需資源

四、調適的示範紀實

對於面對問題而去解決問題的人，所有的過程都是值得傳承的經驗與知識。本計畫七個領域在進行調適六構面方法論測試過程，皆挑選各自的示範操作議題進行測試，有的是部會合作議題，有的是從聚落問題深入，也有的跟利害關係人合作，測試調適方案，而這些示範操作最後的價值並非案例的成功與否，而是其操作過程的點點滴滴。調適百寶箱將這些成果，分置於七個領域的“調適示範”裡，以故事背景、操作流程、調適方法、操作紀實等內容，詳細說明與紀錄整個調適示範的過程，透過完整的紀錄，期待能夠讓知識與經驗傳承出去。如圖6所示。

圖6 “調適示範”提供故事背景、操作流程、調適方法、操作紀實等完整內容

調適百寶箱已於2020年11月27日正式上線，有了調適百寶箱的加入，讓氣候變遷整合服務平台更能提供氣候變遷全方位的服務，不只是氣候變遷的資料與資訊，同時提供知識與工具，並期能作為國內氣候變遷服務的整合平台，讓各部會與地方的成果能夠以此平台為知識中心(Knowledge Hub)，分享給國內需要調適能力建構的公私各層級使用。

參考文獻

UNDP(2004). Adaptation Policy Frameworks for Climate Change: Developing Strategies, UKCIP (2013). The UKCIP Adaptation Wizard v 4.0. UKCIP, Oxford
Policies and Measures. CAMBRIDGE UNIVERSITY PRESS
臺灣氣候調適科技服務：(連結)
「臺灣氣候變遷推估資訊與調適知識平台計畫」成果交流會：(連結)

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Q : 為何選擇進行系集模擬？

由於高解析度大氣模式需要大量計算資源，本計畫受限於計算資源無法進行大量模擬，需模擬具代表性的未來情境，因此將CMIP5的28組海溫進行空間群落分析分成三群，再加上一組所有海溫的平均，來做為驅動四組系集模擬的海溫設定，以此方式進行系集模擬不僅能增加颱風統計樣本數，也同時考慮了具代表性的不同暖化情境帶來的影響。

Q : 何謂GCM？

GCM為大氣環流模式（General Circulation Model），是用來描述大氣或海洋活動的數學模型，透過複雜的方程式運算來模擬大氣或海洋的變化，能運用於天氣預報與氣候變化推估等。

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氣候變遷資料商店目前有三組動力降尺度資料，而這三組動力降尺度資料將增加另外一個高解析度模式的動力降尺度HiRAM-WRF結果，並加入現有這三組資料商品提供下載，包含：
1. AR5動力降尺度月資料：原有MRI動力降尺度資料(最高溫、最低溫、平均溫)，將新增HiRAM-WRF結果(如表一)
表一、動力降尺度溫度月資料差異列表

2. AR5颱風降尺度模式輸出&偏差修正：原有MRI基期+未來推估共335場颱風時雨量資料，將新增HiRAM-WRF基期+未來推估共871場颱風原始偏差修正後資料，同時增加MRI-WRF以及HiRAM-WRF各場降雨的累積降雨排序，並新增各場颱風的路徑編號於資料說明文件中(如表二)。
表二、動力降尺度颱風時雨量資料差異列表