技術支援 / 常見問題
資料說明文件內附有各資料版本及發佈日期,請參照您取得資料的日期核對版本。
請在登入帳號後,從平台技術上方頁簽"支援選項"進到"我有問題"的頁面,新增您遇到的問題並貼上畫面截圖後送出,計畫團隊會儘快處理並與您聯繫。
不需要,您填寫的所有資訊只是做為計畫內部做使用者分析及參考,以提供更完善的服務,並不會因為填寫的內容而有資料提供與否的差異!
可以,只要在您下載資料時選擇的計畫、研究、教學或產業應用的結束日期前(可參考操作疑問-資料下載流程),都能夠重複下載。
在資料商店內“已購買清單”內會有過去下載紀錄,只要沒有因為過期而刪除紀錄就會一直存在。
目前的設定是只要購買過的資料,在過期之前都能夠直接下載,不需要再重新申請,但如果過期後還是建議重新提出申請。

如果之前申請資料的計畫已經過期,建議重新再申請一次,除了維持資料在最新版,也能讓計畫了解使用者的需求。

本平台只提供計畫所產製與加值的資料,若需要原始測站資料請洽詢原始資料提供單位(如氣象局或水利署)。

請在“技術支援”的頁籤內的“進階資料需求”內新增,並填寫需要的資料內容,計畫團隊會盡快與您聯繫。

本平臺所提供的部分資料會持續進行更新(如觀測網格資料),欲查詢過去提供的資料版本與現有資料差異可參閱資料說明文件。

進階資料需求表單設置目的在於當使用者需要的資料,

沒有陳列在氣候變遷商店時,

可以透過表單提出需求,

讓計畫團隊作為日後資料產製之參考

如果,該資料需求乃計畫團隊已經產製之資料,

由於資料尚未完成應用測試,因此仍會視申請者對於資料應用了解程度以及應用性進行評估與審核

TCCIP的資料API服務並非建置於TCCIP平台,主要由國家災害防救科技中心協助建置,

因此,如需此服務必須前往國家災害防救科技中心災害防救資料服務平台(https://datahub.ncdr.nat.gov.tw/)提出申請,

資料API服務其實是提供網站設計、程式設計開發的資料連結介面,並非一般資料下載,

為能確保使用者正確連結使用,必須透過申請來達到資安的控管,

資料API所提供的資料,其實已經都開放於我們的氣候變遷資料商店提供下載,

如果使用者需要的是資料,而非設計下載介面

建議可以直接去TCCIP氣候變遷資料商店下載。

由於測站點的設立在空間分佈上的不均勻,特別是臺灣山區地勢陡峭且高度差異幅度大,使得觀測資料不易蒐集,因此1公里高解析度資料在山區不確定性較高。然多數使用者所需要的資訊為區域空間上,長期且穩定的溫度(降水)氣候分佈情況,故以5公里解析度的方式則較可以合理呈現不同變數的氣候變化情形。

為此,TCCIP於「資料政策」中依據資料的不確定性與測試完整程度將資料分為四個層級(LEVEL1-4),前述5公里網格化資料屬Level2開放資料,可直接於氣候變遷資料商店申請使用;而1公里網格化資料屬於Level3進階資料,對於有需要以高解析網格資訊做衝擊模擬評估的進階使用者,則可至進階資料需求進一步申請。

加入會員除了能夠從資料商店取得資料,還可以訂閱計畫定期推出的電子報以及計畫最新的活動資訊,在資料服務站內所有互動圖擁有下載圖檔權限。
在加入會員後,登入”我的控制台“頁面,根據您的使用目的填寫資料用途(分為計畫`研究`教學及產業應用),之後回到“資料商店”的“購物車”,將已選取的資料
快顯示窗關閉後就無法再重新開啟,等平台有更新“消息與宣傳”內容時便會重新開啟。關閉後仍可至 “消息與宣傳”觀看快顯示窗所提醒的內容。
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由於氣候變遷衝擊評估需透過全球氣候模式所提供的未來推估資料進行評估,然而全球氣候模式空間解析度平均大約為250公里(經緯度2.5。左右),應用上難以提供臺灣小尺度的評估與應用,因此必須透過降尺度方法將全球氣候模式資料空間降尺度至較高解析度之資料,如5km x 5km (經緯度0.05。左右) 的解析度。 過去因為資料與技術的限制,我們只提供統計降尺度月資料,但在應用需求上,多數仍然需要日時間尺度的網格化推估資料,像是農業的產量模擬與分析、登革熱病媒蚊的棲地分布模擬、旅遊或是生活等適合度分析…等。 因此,在網格化觀測日資料產製成熟之後,我們便著手進行統計降尺度日資料技術研發,經過多時驗證與測試才決定提供服務。

目前我們僅提供最高溫、最低溫、均溫以及降雨量等4個參數的統計降尺度日資料,原因在於這4個參數有足夠的測站觀測資料,並已建置網格化觀測資料,才能夠產製統計降尺度日資料。 其他測站資料相對不足的參數如輻射量、濕度…等,需能夠產製網格化觀測資料之後,才能進一步產製統計降尺度日資料提供服務。
我們尚未進行對應測站的各種參數統計降尺度。對應測站的統計降尺度,須重新使用全球氣候模式推估資料,並使用類似分位數映射法(Quantile mapping)方法進行偏差校正,處理的數據繁雜且量大,目前仍在審慎評估使用者需求的效益以決定是否進行對應測站的統計降尺度。
各情境下近未來(2021-2040)期間,暖化趨勢並無明顯差異,溫度與降水的各情境變化情形亦趨於一致。是因為暖化驅動力(如溫室氣體作用)在近未來對於各個氣候模式作用還不明顯,但到2050年以後則會開始不同暖化情境就會有明顯差異。整體而言新、舊版本長期趨勢分析結果相似。
由於CMIP模式都是大氣海洋耦合模式,海溫的變化是由模式內部動力產生,所以在資料使用上即使模式歷史模擬資料有各個年份標註,但是必須注意其與實際觀測資料並不相同,不可直接與觀測資料比對,僅能就某段氣候時期(至少20年)的統計特性加以比較。此外是模式資料降尺度的時空解析度增加時,往往會使變異量加大(也就是雜訊震幅增加),相對的氣候變遷的訊號就顯得不那麼強,或是未來推估變動較小的氣候時段(如:近未來2021-2040)與情境(如:RCP2.6)時,會出現訊噪比值較小(即雜訊震幅接近或大於暖化趨勢),在應用上必須了解其侷限。
不能。未來推估是屬於氣候變遷的模擬,並不作預報。故在資料使用上僅能針對未來相對於現在(基期)的變化來應用。
在資源足夠的情況下建議使用所有模式,因多模式、多情境,其結果有利於提高氣候變遷衝擊評估之可信度,資料更精進且降低不確定性;若情況必須得進行挑選,則建議針對研究內容的預設情況先進行模式評估後再做決定;不建議僅使用單一模式或系集平均做為結果代表。
日資料有經過網格化觀測資料之偏差校正,可以直接應用於各領域,但不建議當作測站資料使用,因網格化資料是低估於測站資料,而日資料又是根據網格化觀測資料進行降尺度,故網格資料相對於測站資料是同樣是低估的,因5公里解析度網格(25平方公里)相對於測站單點,面與點是一定有差距,特別是降雨量的部份。
日資料目的為評估未來極端氣候的變化趨勢,可用於在面對全球暖化下,區域排水的防護設施設計,建議可應用多組模式的結果,提供以機率的方式呈現相關的訊息,但若為短延時的極端暴雨事件評估,建議使用動力降尺度小時降雨模擬。

HadGEM2-AO、HadGEM2-ES、HadGEM2-CC 等三個GCM,

每個月都是30天,並無大小月之分。

一年的總日期為360天,

跟一般模式不同,

使用者處理上必須特別注意

 

AR5統計降尺度日資料推出之後,隨即利用此日資料推算月平均,將過去AR5統計降尺度月資料也一併更新

然而,由於IPCC釋出日資料的GCM比月資料還要少,以月資料而言,最多41的GCM,但日資料最多只有33個GCM

也因此,2019年10月推出的AR5統計降尺度日資料以及月資料,比之前AR5統計降尺度月資料使用的GCM較少

下表統計降尺度日資料使用的GCM與2019年10月之前的AR5統計降尺度月資料使用的GCM差異

提供對照參閱

  AR5統計降尺度日資料 2019年10月以前的AR5統計降尺度月資料
GCM Organization RCP2.6 RCP4.5 RCP6 RCP8.5 RCP2.6 RCP4.5 RCP6 RCP8.5
ACCESS1-0 CSIRO-BOM      
ACCESS1-3      
bcc-csm1-1 BCC  
bcc-csm1-1m  
BNU-ESM BNU  
CanESM2 CCCMA    
CCSM4 NCAR
CESM1-BGC NCAR        
CESM1-CAM5  
CESM1-CAM5-1-FV2            
CMCC-CESM CMCC            
CMCC-CM        
CMCC-CMS        
CNRM-CM5 CNRM-CERFACS    
CSIRO-Mk3-6-0 CSIRO-QCCCE  
EC-EARTH ICHEC          
FGOALS-g2 LASG-CESS  
FIO-ESM FIO      
GFDL-CM3 NOAA-GFDL  
GFDL-ESM2G  
GFDL-ESM2M      
GISS-E2-H NASA-GISS        
GISS-E2-H-CC            
GISS-E2-R      
GISS-E2-R-CC            
HadGEM2-AO MOHC
HadGEM2-CC        
HadGEM2_ES
inmcm4 INM      
IPSL-CM5A-LR IPSL  
IPSL-CM5A-MR
IPSL-CM5B-LR      
MIROC5 MIROC
MIROC-ESM  
MIROC-ESM-CHEM  
MPI-ESM-LR MPI-M  
MPI-ESM-MR    
MRI-CGCM3 MRI
MRI-ESM1            
NorESM1-M NCC  
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氣候圖集高溫計算乃利用各縣市內所有網格進行計算與平均
因高雄山區面積比例大
最高高程超過3500m
因此,平均下來之高溫比鄰近台南低
也比桃園低