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以TReAD初探臺灣季風特徵與颱風對降水與溫度之影響
洪致文 國立臺灣師範大學地理系 教授
施明甫 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
陳永明 國家災害防救科技中心 氣候變遷組組長、研究員
前言
過往探討臺灣的天氣議題時，常受限於氣象觀測站點空間分布不均，或是重分析資料（Reanalysis data）網格點數量不足的問題。對此，國科會臺灣氣候變遷推估資訊與調適知識平臺計畫（Taiwan Climate Change projection and adaptation Information Platform，TCCIP）產製的臺灣歷史氣候重建資料庫（Taiwan ReAnalysis Downscaling data，TReAD；林等，2021） [1]具備多樣化的大氣變數，並在時間和空間方面皆具備高解析度的特點，可彌補觀測與重分析資料的不足，提供研究者可靠且資訊豐富的臺灣大氣相關數據。
東亞季風區具有顯著的季節性風場轉換，導致臺灣在不同季節會出現截然不同的風場特徵。每年颱風季（7月至10月）期間，颱風雖為臺灣提供重要的水資源，然而伴隨的強風和豪雨卻也常對社會造成衝擊。本研究探討與民眾生活密切相關的季風和颱風課題，利用TReAD資料高解析度（空間解析度2公里）的特點，以合成分析（將多個相似個案或時間點的資料進行平均的統計分析）的方式討論臺灣與周邊的大氣環境，旨在讓民眾對生活中可能遭遇到的潛在天氣情況建立起基礎的概念。
臺灣冬、夏季日夜間風場氣候特徵
生活在臺灣的民眾可切身感受到季節轉變帶來的氣溫變化，然而對於風場特徵卻理解甚少，導致多數人對於季風的認知往往偏向簡化，僅將風場視為單純的季節性轉換。事實上，陸地上的風受到地形的梳理以及區域性的熱力環流影響，不僅會隨著季節變化，還會因一日當中不同時間，以及地區地理環境而出現極大的差異。針對臺灣的風場特徵，TCCIP已推出「都市風場應用圖集」，並預計將在今 (2026) 年推出內容進一步延伸的「臺灣季風風場圖集」，詳盡介紹臺灣各地風場隨著不同時間的變化特徵，以直觀的方式帶領讀者理解這塊土地上風的來龍去脈。
冬季（12月至2月）日間（10:00至14:00，圖1a）北部以東北風為主導，海風不明顯，氣流經由基隆河谷進入臺北盆地，與沿海東北風共同吹向西南方。中南部海風較顯著，東北風轉為北風或西北風吹向陸地，並受到谷風幫助向山區推進。恆春半島因地勢較低矮，太平洋上的東北風直接跨越半島後出海。東部海風明顯，東北風直接進入蘭陽平原或沿著東部海岸線南下，途中經由花東縱谷北端或海岸山脈較低矮處進入縱谷，在內陸時再受到谷風幫助深入山區。
夜間（01:00至05:00，圖1b）北部仍以東北風為主導而未出現陸風，周邊山區的山風匯入吹過臺北盆地的東北風，再與沿海的東北風共同吹向西南方。當東北風通過彰化附近時，因地形變得較開闊，風向偏轉為北北東風或北風並接收沿途吹來的山風，惟陸風仍不明顯。南部由於地形相對平坦，陸地上的北北東風或北風與山風匯流後，可幾無阻礙地吹抵臺南和高屏地區並出海。恆春半島的風場變化不大，太平洋上的東北風仍直接越過半島出海。東部的風場較單純，宜蘭山區的山風吹向蘭陽平原後出海形成陸風；花東地區中央山脈的山風吹過花東縱谷後，越過海岸山脈較低矮處出海。
圖1、1980年至2022年冬季（a）日間，（b）夜間臺灣及附近海域的平均流線場搭配地形（單位：m）。
夏季（6月至8月）日間（圖2a）出現明顯海風，臺灣海峽上的西南風吹過中南部相對平坦的陸地直抵山區。恆春半島由於地勢較低矮，巴士海峽上的西南風可直接越過半島出海。中部以北地區丘陵較多，臺灣海峽上的海風進入陸地並偏轉後，仍可持續深入內陸山區。臺北盆地四周環山，海風主要經由淡水河口或基隆河道進入，並與東側跨越山區進入盆地的氣流匯合。花東地區的風場主要來自太平洋上的海風，氣流跨越海岸山脈進入花東縱谷，再受到谷風幫助深入中央山脈。宜蘭除了海風直接吹入蘭陽平原之外，部分氣流也會受到周邊地形的阻礙而繞進蘭陽平原，之後再深入山區。
夜間（圖2b）中南部的山風吹往山下期間，受到環境風場的影響偏轉為東南風或南風後出海。恆春半島北端山區的山風直接吹向東側海域，巴士海峽上的氣流則大幅偏轉為西南西風後輕掠過半島南端。中部以北地區的地形儘管較崎嶇，山風抵達山下後仍受到環境風場的影響，轉為南風或西南風後出海。臺北盆地的陸風並不明顯，風場特徵為周遭山區的山風向盆地內匯流。花東地區的風場主要為中央山脈的山風吹過花東縱谷後，越過海岸山脈或經由縱谷南端和北端出海。宜蘭的風場相對單純，周遭山區的山風抵達蘭陽平原後，經由平原東側海岸出海形成陸風。
圖2 、1980年至2022年夏季（a）日間，（b）夜間臺灣及附近海域的平均流線場搭配地形（單位：m）。
颱風影響期間的雨量氣候特徵
颱風的降水強度和降水量極高，貢獻臺灣颱風季累積降水量的近半比重，若將西南氣流納入考量，其比重更高達53.2%（洪與許，2010）[2]。考量到東亞地區在颱風季前期（7月至8月）和後期（9月至10月）是由不同的季風系統所主導，在環境風場相差甚大的背景下，颱風帶來的降水便容易出現明顯的時間和空間分布差異。由於實際雨量取決於颱風個案，本章節僅透過合成分析，探討在不同季風系統的背景下，颱風在臺灣各地容易造成的降水情況。
為了判定歷史上影響臺灣的颱風案例，將美國國家海洋和大氣管理局（National Oceanic and Atmospheric Administration，NOAA）提供的颱風最佳路徑資料（International best track archive for climate stewardship，IBTrACS）（Knapp et al., 2010, 2018）[3][4]強度等級達到TS（約等同臺灣的輕度颱風）以上的個案作為歷史上西北太平洋颱風的數據來源，再根據李與盧（2012）[5]的定義，將臺灣本島海岸線向外擴張300公里，當一颱風中心落於該邊界範圍內，即被判定為影響臺灣的颱風，其對應的時間則視為影響的時間區間。
由總累積雨量（圖3a）可知7月至8月的降水主要集中在山區、西南部和北部近山區，這些地區的雨量明顯高於其他平地。然而颱風影響期間的降水（往後展延2日以涵蓋西南氣流的影響，圖3b）約為總累積雨量的一半，顯示這些多雨地區的非颱風降水也相當豐沛。為了評估颱風降水的重要性，颱風降水貢獻度（颱風影響期間的累積雨量平均與總累積雨量氣候平均相除後轉為百分比，圖3c）顯示，西南部和北部近山區等總累積雨量較高的地區，由於非颱風降水也相當豐沛，貢獻度相對較低；相反地，在總累積雨量較低的中部以北沿海地區、宜蘭和花東地區，貢獻度則相當高，顯示颱風是這些地方在7月至8月的主要降水來源。
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圖3 、TReAD 1980年至2022年7月至8月（a）總累積雨量氣候平均（單位：mm），（b）颱風影響臺灣期間的累積雨量平均（單位：mm），（c）颱風雨量貢獻度（單位：%）。
9月至10月總累積雨量（圖4a）顯示降水主要集中在山區、宜蘭和東北部。儘管北部、西南部和花東地區平地也有降水，但雨量相對較少，而類似的空間分布特徵也能在颱風相關降水（圖4b）中見到。宜蘭、東北部以及西南部近山區的颱風降水貢獻度（圖4c）較低，主要是因為入秋後東北風開始盛行，為迎風側的宜蘭和東北部帶來大量降水，使得非颱風降水偏多進而稀釋了颱風降水的比重；相對地，在原本降水就偏少的西部沿海，尤其是彰化、臺中和苗栗一帶，颱風降水貢獻度則非常高，顯示颱風是這些地方在9月至10月主要的降水來源。
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圖4 、TReAD 1980年至2022年9月至10月（a）總累積雨量氣候平均（單位：mm），（b）颱風影響臺灣期間的累積雨量平均（單位：mm），（c）颱風雨量貢獻度（單位：%）。
颱風影響期間的氣溫氣候特徵
一般而言，民眾多預期颱風影響期間會伴隨著降溫，然而各地實際的氣溫變化卻也深受環境風場的調節。颱風季的前期與後期，即因不同的季風系統而有著相異的環境風場，左右著颱風影響期間的氣溫特徵。由於實際的氣溫變化與颱風路徑有關，本章節僅利用合成分析的方式，探討在不同環境風場的背景下，颱風對臺灣各地氣溫容易產生的影響。
7月至8月的氣溫氣候平均（圖5a）顯示，在夏季季風的吹拂下，平地普遍炎熱，且高溫多集中在西部都會區及東部的花東縱谷，至於山區則因海拔高度的關係而明顯較為涼爽。颱風影響期間（圖5b）平地的氣溫仍然普遍較高，然而颱風伴隨的濃厚雲系以及強風豪雨使得平時炎熱的氣溫下降些許，這可由颱風影響期間的氣溫減去氣候平均值的氣溫距平（圖5c）清楚得知，類似結果在個別月份的分析中也可見到（本文未呈現）。與平地普遍降溫的情況相反，高海拔山區在颱風影響期間則是變得更暖，然而該情況原因尚不清楚，有待後續持續研究。
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圖5 、TReAD 1980年至2022年7月至8月（a）氣溫氣候平均（單位：°C），（b）颱風影響臺灣期間的平均氣溫（單位：°C），（c）颱風影響臺灣期間的氣溫距平（單位：°C）。
9月至10月的氣溫特徵出現相當大的變化，將氣溫氣候平均（圖6a）與颱風影響期間的平均氣溫（圖6b）相比，可知後者整體氣溫明顯較高。該情況也可在氣溫距平（圖6c）中清楚見到，顯示颱風影響期間無論平地或山區皆為升溫。在個別月份的分析中（本文未呈現），9月颱風影響期間，西南部及中部、北部的部分內陸地區可能因颱風雲雨而出現些許降溫，然而其他地區則是明顯增溫，該增溫的情況在10月則進一步擴展到幾乎全臺。初步推測增溫的原因應為9月至10月環境風場漸轉為較涼爽的東北風，然而颱風影響期間原有的風場型態出現改變，使得原本位處東北風迎風側的北部、東部甚至中部，氣溫變得較平時偏暖；相對地，西南部位處背風側，平時即較不受東北風影響，因此即使颱風影響期間環境風場改變，其氣溫變化仍較為有限。
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圖6 、TReAD 1980年至2022年9月至10月（a）氣溫氣候平均（單位：°C），（b）颱風影響臺灣期間的平均氣溫（單位：°C），（c）颱風影響臺灣期間的氣溫距平（單位：°C）。
結論
藉由TReAD資料在時間和空間上的高解析度以及變數多樣化的特點，研究者得以一窺臺灣本島上的大氣細節資訊，不再受制於觀測資料和重分析資料在數據量或分布上的限制。本研究利用TReAD資料初步探討臺灣的季風特性和颱風帶來的影響，並展現該資料在解析臺灣氣候特徵方面的能力，然而目前的探討尚以整體平均的分析方式為主，考慮到實際上颱風路徑的差異可能會形成截然不同的地區性天氣特徵，未來可在本研究的基礎上進一步將颱風路徑分類，討論各路徑類型對降水和氣溫的影響，甚至是颱風事件與季風系統間的交互作用。
延伸閱讀
參考文獻
[1] 林秉毅、鄭兆尊、陳永明、簡毓瑭 (2021)。40年高解析度臺灣歷史氣候資料。國家災害防救科技中心技術報告，NCDR 109-T05。
[2] 洪致文、許晃雄，2010：颱風對於臺灣降雨之貢獻，第十四屆臺灣地理學術研討會論文集。C3-1-C3-8。
[3] Knapp, K. R., Kruk, M. C., Levinson, D. H., Diamond, H. J., & Neumann, C. J., 2010: The International Best Track Archive for Climate Stewardship (IBTrACS): Unifying tropical cyclone best track data. Bulletin of the American Meteorological Society, 91, 363-376. doi:10.1175/2009BAMS2755.1
[4] Knapp, K. R., Diamond, H. J., Kossin, J. P., Kruk, M. C., & Schreck, C. J., 2018: International Best Track Archive for Climate Stewardship (IBTrACS) Project, Version 4. [indicate subset used]. NOAA National Centers for Environmental Information. doi:10.25921/82ty-9e16
[5] 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。
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