研究計畫

氣候變遷研究聯盟總計劃下共有三個子計畫

前言

聯合國跨政府氣候變遷委員會(IPCC)在2007 年發表的最新科學報告(IPCC, 2007)認為全球氣候正在變化是無庸置疑的,報告中認為「從20 世紀中期迄今所觀測到的全球帄均溫度上升的絕大部分,非常可能(超過90%機率)是由於人為排放所造成的溫室氣體增加所造成的」,可以預期人為排放所造成的溫室氣體增加在本世紀將會持續甚至加劇。顯然未來氣候變遷將可能對台灣的自然環境與社會產生巨大之衝擊,政府應該對於未來台灣可能的氣候變遷情況有完整的評估與了解,以擬定調適與減緩的方案,減輕未來氣候變遷所帶來之衝擊。聯合國跨政府氣候變遷委員會的評估報告雖然提供部分的東亞的區域氣候變遷推估的資訊,(Christensen et al., 2007)但礙於模式空間解析度有限,並無法呈現台灣細部的區域氣候變化以及相關的不確定性。過去發表在國際期刊的台灣區域未來氣候變遷分析與推估的論文也相當有限(Hsu and Chen, 2002;Liu et al.,2011)。

 

全球氣候模式受限於計算機資源的需求與模式架構,水帄空間解析度大約是從五百多公里到一百多公里,其中大多數的模式網格大小約為三百公里,台灣在這種典型氣候模式的解析度下只能以一個網格點,無法進一步區分更細部的氣候資訊,而且在這些模式中,台灣地區常被定義為海洋格點,而不是陸地,同時在低解析度下,台灣地形也比實際高度要低得多,這些限制都可能造成全球氣候模式直接模擬結果與台灣區域細部觀測資料很大之差距,特別是地形對氣溫與降雨的影響,幾乎沒辦法在全球模式中顯現出來,因此無法評估氣候改變量是否受到海陸分布與地形之影響,此外對台灣未來氣候變遷推估的實際需求,最主要是氣候變遷衝擊影響評估與調適研究和應用之需求,不論是能源、水資源、公共衛生、農業或經濟等影響評估,通常都需要高解析區域細部的氣候資料,因此高解析的氣候資料才能滿足應用端之需求。

 

以科學方法進一步提高氣候模式模擬結果之解析度(以就是所謂的降尺度)主要有兩種方法,即動力降尺度與統計降尺度,動力降尺度是利用區域氣候模式,以全球氣候模式的完整模擬結果作為邊界條件,提高局部地區在水帄及垂直方向的空間解析度,選擇特定時段加以切片模擬的作法,由於解析度可以提高到60 公里,甚至30 公里以內,因此像台灣這樣複雜高聳的地形、多元海岸地貌的地區,才可能更正確的模擬海陸分布、地形高度等對局部地面氣候的影響。

 

氣候變遷推估的動力降尺度是國際的主要潮流(Christensen et al., 2007b),目前在美洲有NCARCCAP 計畫(Mearns et al., 2009),歐盟有PRUDENCE 及STARDEX 計畫(Christensen et al., 2007b;Beniston et al., 2007)與正在進行之ENSEMBLE 計畫(Doblas-Reyes and Goodess, 2005)與CORDEX 計畫(Giorgi et al.,2009)。

 

利用全球大氣環流模式來進行氣候變遷的模擬可以提供全球帄均氣候的改變資訊,但是這些傳統的全球氣候模式模擬無法解析許多區域的氣候特徵,例如:區域氣候模是可以比較真實的模擬出大塊陸地降雨的日變化循環,這不僅歸因於區域模式有較高之解析度,而且區域模式提供許多不同之物理參數化可供測詴選擇,區域模式也能較真實的解析區域之地表特性,例如:土地利用與地形等。

 

區域水氣的分布循環與變異特性對區域天氣與氣候的變化影響至鉅,因此利用區域模式來模擬出降水的日變化,利用區域氣候模式來模擬在不同之氣候變遷情境下,水氣在局部到區域尺度之變化。

 

水氣是大氣中最豐富的溫室氣體,全球大氣中的水氣含量強烈的受到降水與蒸發等短期水文過程的影響,水氣的長期分布與變化則是直接受到下邊界條件,例如:海面與陸地面溫度之影響。全球因維溫室氣體增加所導致之全球暖化,經常伴隨”雲、降水與水氣”之的改變。很顯然的,對氣候變化的了解,取決於對輻射、大氣動力、包括雲與水氣重新分布之全球水循環過程。全球氣候模式中,積雲過程被參數化,很難提供這方面之資訊,因此區域尺度之氣候模式具有顯示雲微物理處理與真實地表過程之交互作用之氣候模式是很重要之工具。

利用區域氣候模式進行動力降尺度之研究已有20 幾年的歷史(參見Leung etal., 2003 的回顧文件;Gutzler et al.2005;Sun et al.,2006;Rauscher at al., 2009),最近因為電腦科技的發展特別是多處理器帄行化計算環境的建立,高解析全球模式則是一熱門的研究趨勢,例如:在美國地科物理聯盟(AGU)的2010 年西太帄洋會議就有一個特別有關”高解析全球與區域模式與高影響天氣與氣候模擬的議題”,當然不論是用高解析全球模式是區域模式來模擬區域氣候之變化或是長期之區域氣候變遷都有不同之不確定性。

 

利用區域氣候模式來進行區域氣候動力降尺度模擬已超過20 年的歷史(Giorg et al.,1993;Dickinson et al., 1989;Hong and Leetmaa, 2003;Gutzler et al,2005 等),但是動力降尺度區域氣候模擬的問題包括測邊界之處理(Hong andJuang, 1998;Liang et al., 2001 等)以及套疊網格之方法(Juang and Hong, 2001;Chen at al., 1999 等),由於是進行動力降尺度,因此區域氣候模式應該更具有保留大尺度型態之能力並且可以解析區域模式範圍內的特徵。

 

因此有好多種巢狀網格套疊方法以及邊界處理之方案被提出來討論與測詴(Shiao and Juang, 2002,2006;Wu et al., 2009;Kanamaru and Kanamitsu, 2007 等),但是不論甚麼方法,偏差或側邊界之誤差,很難完全消除。利用高解析的全球模式來進行區域尺度之氣候模擬,因為沒有側邊界,自然可以直接解決側邊界引起之動力降尺度偏差,但是積分高解析全球模式牽涉到各種尺度之交互作用,降尺度與升尺度問題其不確定性仍有待進一步之探討,對長時間積分而言,大尺度之可預報度,可能會因為不正確之區域尺度之升尺度而污染到大尺度之可預報度。

 

 

研究主題:區域氣候模式之發展

受限於吾人對台灣氣候系統的理解仍有不足以及有限的電腦計算資源,在可見的未來,吾人目前仍舊無法利用超高解析度的全球地球系統模式對台灣各氣候分區直接進行長期氣候模擬與推估。因此,未來的台灣地區氣候變遷模擬仍將建立在一組由大至小的模式群組之上。此類模式群組包括中解析度地球系統模式、高解析度全球大氣模式與超高解析度區域模式。推估過程先利用中解析度地球系統模式進行情境推估,再利用情境推估結果直接驅動超高解析度區域氣候直接推估小區域的氣候變遷,或者是先利用情境推估結果選定某些數十年時段,驅動高解析度全球大氣模式進行時段切片(time-slicing)模擬,再用其結果驅動超高解析度區域模式推估小區域的氣候變遷。無論採取何種研究過程,皆需長期人力與物力的投入,以及良好的氣候研究與模擬基礎。

 

由於區域氣模式對地形與的表過程有相對較高的解析度,而且考慮比全球模式更詳細的物理過程,例如:地表能量收支、大氣輻射傳遞以及邊界層物理等,所以能獲得更詳細的區域降水、溫度和地表水文的分佈,因此利用區域氣候模式針對不同氣候變遷情境之動力降尺度模擬已是國際評估氣候變化之影響的主要方法之一。

 

本區域氣候計劃的研究目標為: 1) 改善引進之區域氣候模式群組的輻射、降水物理與地表過程等的物理參數化方案,使其適合台灣地區的降水、氣溫等區域氣候特性,以建構台灣區域氣候模式系統; 及2) 利用此區域氣候模式評估自然與人為氣候變遷對台灣地區的極端天氣與氣候的衝擊。本計劃將以國內普遍使用的NCAR WRF 區域模式為基礎,修改其中的物理參數化群組,做為適合台灣地區氣候特色的區域氣候模式。修改NCAR WRF 模式中的物理參數化時,將以過去極端天氣事件(颱風與梅雨季豪雨)進行模擬,配合雷達衛星等實際觀測資料的驗證,調整其參數設定,以發展出適合呈現台灣地區氣候特色的區區域氣候模式,同時研發區域之海氣耦合模式探討海氣交互作用對區域氣候與極端天氣之影響。

 

以2009 年莫拉克颱風為例,其超大雨勢造成嚴重土石坍方及土石流,使得台灣承受巨大天然災害的經濟損失及人員傷亡!對於颱風及梅雨等劇烈天氣之降水的數值模擬與預報研究,已是台灣刻不容緩且急需探討的重要科學議題,因此本計畫將針對與降水模擬有關鍵性影響的積雲參數化方案及雲物理參數化方案進行改進研究。例如Yang and Ching (2005) 指出,颱風降雨中豪大雨過度預報現象和模式的雲物理參數方案有密切的關係,譬如說使用warm rain 方案會使得颱風強度過強,降水集中於眼牆內而減少外圍雨帶的降水分佈。因此吾人有必要針對過去的重要侵台颱風個案[包括納莉(2001)颱風、卡玫基(2008)颱風、及莫拉克(2009)颱風等],就雲微物理方案對於降水強度及分佈的影響,做一系統性的評估。同樣地,Yang et al. (2000)指出,使用不同的積雲參數化方案將會顯著影響梅雨鋒面帶的降水分布及累積雨量,所以吾人亦需就積雲參數化方案對於梅雨鋒面之降水強度及分佈的影響,做一系統性的評估。

 

由於區域模式中的輻射參數化,降雨雲物理過程以及地表物理過程是決定區域氣候是否正確和影響模式不確定性的關鍵因素,此外海氣耦合模式又是能夠直接正確處理海氣交互作用的工具,因此本計畫將集合中大相關人力建構一套適用台灣又可自行修改的區域氣候模式系統並進行區域氣候之模擬,主要工作將包括下列幾個部分:

  1. 輻射參數化之改進。
  2. 降水雲物理過程之雙偏極化雷達觀測校驗與參數化方案之評估與改進。
  3. 高解析度土地利用與植被資料建置與模式地表過程處理之更新。
  4. 發展區域海氣耦合模式,以及海氣交互作用研究。

 

本計畫將以WRF 模式為區域氣候模式發展之共同帄台,WRF 模式說明如下:

 

WRF 模式為完全可壓縮以及非靜力模式,採用Arakawa C 網格,比起前一代的中尺度數值模式(MM5)所使用的Arakawa B 網格在重力波解析上更為優良;垂直座標方面,採用隨地形而變化的σ 座標。WRF 模式在時間積分方面採用3 階或4 階之Runge-Kutta,較MM5 使用二階(leapfrog)精確。模式需要有一套物理參數化,包括積雲參數化、邊界層參數化、輻射參數化、雲微物理參數化等。在進行WRF 模式模擬之前,須先進行資料的前置處理過程,WPS(WRF Preprocessing System)即為資料前處理系統。WPS的工作包含產生地形和地圖資訊(geogrid)以及將觀測資料內插至WRF 模式的網格點(ungrib)等處理過程,接著再將前兩部分合在一起產生出模式初始場(metgrid),之後再交由WRF 模式進行模擬過程。模式結果輸出後,其後分析處理承接前一代MM5 的系統,透過RIP、NCAR Graphic、Vis5D以及GrADS 等繪圖軟體繪製各種氣象場。此外,WRF 模式能進行三維資料同化,將觀測資料同化至模式初始場,期望能降低模式初始場的誤差。WRF 模式的簡單示意圖如下圖:

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目前WRF 模式最新版本為V3.3, 此版本更新了許多物理過程,如下各表:

  • 邊界層物理:

    bl_pbl_physicsSchemeReferenceAdded
    1 YSU Hong, Noh and Dudhia (2006, MWR) 2004
    2 MYJ Janjic (1994, MWR) 2000
    3 GFS Hong and Pan (1996, MWR) 2005
    4 QNSE Sukoriansky, Galperin and Perov (2005, BLM) 2009
    5 MYNN2 Nakanishi and Niino (2006, BLM) 2009
    6 MYNN3 Nakanishi and Niino (2006, BLM) 2009
    7 ACM2 Pleim (2007, JAMC) 2008
    8 BouLac Bougeault and Lacarrere (1989, MWR) 2009
    9 UW Bretherton and Park (2009, JC) 2011
    10 TEMF Angevine, Jiang and Mauritsen (2010, MWR) 2011
    99 MRF Hong and Pan (1996, MWR) 2000
  • 雲微物理:

    mp_physicsSchemeReferenceAdded
    1 Kessler Kessler (1969) 2000
    2 Lin (Purdue) Lin, Farley and Orville (1983, JCAM) 2000
    3 WSM3 Hong, Dudhia and Chen (2004, MWR) 2004
    4 WSM5 Hong, Dudhia and Chen (2004, MWR) 2004
    5 Eta (Ferrier) Rogers, Black, Ferrier et al. (2001) 2000
    6 WSM6 Hong and Lim (2006, JKMS) 2004
    7 Goddard Tao, Simpson and McCumber (1989,MWR) 2008
    8 Thompson (+old) Thompson et al. (2008, MWR) 2009
    9 Milbrandt 2-mom Milbrandt and Yau (2005, JAS) 2010
    10 Morrison 2-mom Hong and Pan (1996, MWR) 2008
    13 SBU-Ylin Lin and Colle (2011, MWR) 2011
    14 WDM5 Lim and Hong (2010,...) 2009
    16 WDM6 Lim and Hong (2010,...) 2009
  • 積雲對流:

    mp_physicsSchemeReferenceAdded
    1 Kain-Fritsch Kain (2004, JAM) 2000
    2 Betts-Miller-Janjic Janjic (1994, MWR; 2000, JAS) 2002
    3 Grell-Devenyi Grell and Devenyi (2002, GRL) 2002
    4 Simplified Arakawa-Schubert Grell et al. (1994, MM5 NCAR Tech Note) 2002/2011
    5 Grell-3 Grell and Devenyi (2002, GRL) 2008
    6 Tiedtke Tiedtke (1989, MWR), Zhang, Wang andHamilton (2011, MWR) 2011
    7 Zhang-McFarlane Zhang and McFarlane (1995, AO) 2011
    14 New SAS Han and Pan (2010,…) 2011
    99 Old Kain-Fritsch Kain and Fritsch (1990, JAS; 1993 Meteo.Monogr.) 2000
  • 輻射過程:

    ra_physics_lwra_physics_swSchemeCoresMicrophysics InputsCloud Fraction
    1   RRTM ARW NMM Qc Qr Qi Qs Qg cldfra
      1 Dudhia (MM5) ARW NMM Qc Qr Qi Qs Qg no
      2 Goddard (old) ARW Qc Qr Qi Qs Qg cldfra
    3 3 CAM ARW Qc Qr Qi Qs Qg cldfra2
    4 4 RRTMG ARW Qc Qr Qi Qs Qg cldfra2
    5 5 Goddard (new) ARW Qc Qr Qi Qs Qg cldfra
    31   Held-Suarez ARW(b_wave) none no
    98 98 GFp (HWRF) NMM Qc Qi Qs internal
    99 99 GFp Eta ARW NMM Qc Qi Qs internal

 

  1. 測詴模式模擬之組態(包括格點間距、範圍大小…等),並且選擇最佳之物理過程組合、地表與雲輻射過程、降水微物理過程,以進行區域氣候和颱風、豪雨等極端天氣之模擬。
  2. 確認需要模擬之物理參數(例如:地面最高/最低溫度、濕度、風以及降雨強度、溫度雨水氣垂直結構。
  3. 準備與測詴初始與側邊界條件,並且統整各種物理過程之改進方案,建置共用之區域模式帄台。
  4. 收集校驗模式之觀測資料。
  5. 以颱風與梅雨豪雨個案進行模擬測詴。
  6. 針對現今氣候進行區域氣候模擬並進行校驗及偏差校正。
  7. 以核心總計畫全球氣候模式對未來氣候模擬結果做為初始及邊界條件進行區域氣候變遷之模擬。
 

各研究主題的科學議題,文獻回顧和研究方法如下:

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