重分析資料與氣象研究之應用

作者：楊智閔 專案佐理研究員

天氣變化與人們的生活習習相關，從今天適不適合曬衣服、出門要不要帶傘，到空氣污染問題、農作物的產量等，都與天氣脫不了關係。一直以來，科學家們致力於氣象的研究，除了預測未來的天氣之外，也嘗試利用各種不同的方法，分析過去大氣的變化情形。

多樣化的氣象觀測資料

觀測資料記錄過去所發生的天氣狀況。史籍上對某地某時發生了大旱、洪氾的記載或許也可視為一種觀測的紀錄，然而在科學或是客觀描述的需求，除了定性的描述，更需要定量的記載。而最廣為人知且有系統性的定量觀測資料，應該是地面測站的觀測。在臺灣，地面測站的氣象觀測業務最早可追溯自1885年，這持續時間超過百年以上的長期天氣資訊，是我們相當寶貴的觀測數據。自從數值天氣預報開始發展，我們對地面以上的大氣資訊需求也與日俱增，遂有了高空測站的設置。藉著釋放高空氣球，綁在氣球下方的探空儀能獲取地表至高空的氣象參數，協助我們了解高空的天氣狀況。由於地面與高空觀測站的數目有限，亦可透過在商用飛機、船舶上裝設觀測儀器，彌補測站觀測的不足。

隨著科技發展，人們對於資料的需求越來越龐大，也越來越多元，傳統觀測儀器所提供的氣象資訊已不足以應付各方的需求。因此氣象觀測進一步使用遙測技術，即使位處遙遠之處，無法親臨現場，只要透過電磁波的發送、接收以及模式的運算，便能估算出當地的資料。人們不只可以進行較大範圍的天氣監測，在不容易得到觀測資料的高山、海面等地方，也可以得到觀測的數據。目前常見的遙測多是透過衛星與雷達進行觀測，常見資料有雷達回波圖、衛星雲圖、海水表面溫度、水氣量、沙塵或空污的嚴重程度等。

圖1 雷達觀測圖。雷達回波的資料可以幫助我們了解降雨系統的結構。圖片來源：中央氣象局

初始場，數值天氣預報起始點

數值氣象模式為近代氣象發展中相當重要的一環，不僅廣泛地應用於氣象研究，也在天氣預報作業中扮演非常重要的角色。由於大氣的狀態與變化行為遵循一定的物理規則，這些規則可以一組數學方程式來表示，一旦確定了當下地面與高空的大氣環境，便可透過這組方程式計算出之後的大氣環境狀態，此即為數值天氣預報的原理。其中用以代表當下大氣環境的溫度、壓力、風、濕度等…變數稱作模式的初始分析場(analysis data)。初始分析場能否真實地描述當下的大氣狀況，是左右預報結果精確度的重要關鍵。一般而言，越多、越密集的觀測資料往往能獲得較佳的初始分析場，但地球上廣大浩瀚的海洋與人煙稀少的地區都缺乏足夠的觀測資料。為此，在假設數值預報結果值得信賴的前提下，氣象學家們使用數值天氣預報的前一筆預報結果，匯入源自不同觀測系統的觀測資料，以提供更符合真實大氣情況的初始分析場，作為下一次預報使用。此種結合模式模擬與觀測資料的方式又稱為資料同化。

重分析資料，彌補觀測資料的不足

前述運用於數值天氣預報的初始場匯入不少即時的觀測資料，已經是一組不錯的三維網格化觀測資料。但考慮到匯入初始分析場的即時觀測資料可能有勘誤不足的缺失，且有些具較高可信度的觀測資料是在進行數值天氣預報之後才取得的，科學家們遂再利用數值模式進行模擬，期間匯入更完整的觀測資料，建立一組更優質的三维觀測資料，一般稱之為重分析或再分析資料(reanalysis data)。

重分析資料的產製，主要立基於各國每日預報作業所使用的數值天氣預報系統。相較於預報作業，重分析資料能同化更多觀測資料，且所使用的觀測資料多經過調整及校正，更能維持觀測資料的正確性及長期模擬的一致性。常用的氣象重分析資料如表一所示。一般認為，重分析資料可以很好地詮釋過去的大氣狀況。

表1：國際間常用的氣象重分析資料

重分析資料與氣象研究

重分析資料的範圍涵蓋全球，對分析大尺度環流相當有幫助，因此大量被應用在氣象研究中。TCCIP計畫也使用重分析資料進行許多研究，像是寒潮、熱浪、乾旱問題等，都可藉由重分析資料分析長期以來的氣候變遷問題。資料分析之外，氣候變遷的研究也經常使用重分析資料，用來校驗氣候模式對20世紀的推估結果，藉以評估此模式未來模擬結果的可信度。

因為重分析資料涵蓋全球，在計算資源及運算時間的考量下，解析度通常較低，多為幾十公里，常不足以描述局部地區的氣候狀態。有鑑於此，往往會輔以區域氣候模式對重分析資料進行降尺度，得到較高解析度的結果。降尺度後的重分析資料解析度提高，更能呈現極端天氣的現象，較適合探討颱風個案、區域性強降雨等局部地區的問題。除了氣象研究，重分析資料也經常應用於不同領域，像是以重分析資料的風場做為驅動，研究大尺度環流對長程傳輸污染物的影響，或是利用重分析資料探討海洋環流的變化等。

未來展望

長期的觀測資料是分析臺灣過去氣候變化研究的重要基礎，但是除了溫度與降水之外，其他氣象變數的觀測密度並不足以建製出高解析度的網格資料。鑒於許多氣候變遷的相關研究還需要其他高解析度的氣象資料，例如能源與公衛領域需要的日輻射量、能源與災害領域需要長期風場資料、生態研究需求的濕度、空污研究所需的三维大氣環流等等…，但是都找不到一組合適的資料。科技部為了滿足更多各領域研究臺灣氣候變遷研究者的需求，將在TCCIP計畫中投入了大量的計算資源與儲存空間對表1中ERA5重分析資料進行動力降尺度，以產製一組臺灣專屬的高解析度（~2公里）長期的網格化天氣象資料。ERA5是由目前公認全球最佳的歐洲中期天氣預報中心（European Centre for Medium-Range Weather Forecasts，ECMWF）的天氣預報模式所模擬出來的，也是目前解析度最高的一組重分析資料，可以期待其降尺度後的資料能更貼近現實地重現過去臺灣附近大氣環流的歷史，希望此組資料所提供近地面風場、濕度、日輻射以及三维大氣環流等能滿足各領域使用者的應用需求。

圖2：ERA-interim原始資料(解析度約為80公里)與使用氣象模式降尺度至解析度10公里及2公里的結果，圖中變數為2公尺溫度。

參考文獻

中央氣象局

NCAR’s Research Data Archive

NCEP(National Centers for Environmental Prediction)

ECMWF(European Centre Medium-Range Weather Forecasts)

JMA(Japan Meteorological Agency)

臺灣氣候變遷科學報告 2017

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