列印 

一般而言,降雨量的多寡和大氣中水氣的含量和大氣環流中上升運動的強弱有關。全球暖化會造成大氣含水氣能力的增加,在相對濕度幾乎不變的情況下,當地表溫度每增加1℃全球大氣平均水氣含量大約增加7% 。大氣43中水氣的增加必然會影響大氣的水循環,進而造成降雨的改變,有的地方會增加,但有的地方則會減少,因而降雨所釋放出的能量 (潛熱) 也會跟著改變,使得大氣溫度和環流改變。大氣能量主要是在降雨釋放到空氣中的能量(增暖) 和大氣本身輻射到外太空的能量 (冷卻) 之間來做平衡。因為二氧化碳和水氣等溫室氣體的增加造成大氣輻射冷卻的效率降低,所以會降低因降雨所釋放的能量來平衡這個冷卻作用的需求。因此,地表溫度每增加1℃全球平均降雨量僅能增加約2%,這意味著大氣環流必須要減弱 (Knutson andManabe 1995; Held and Soden 2006)。Vecchi et al. (2006) 的研究顯示東西方向的沃克環流 (Walker circulation) 在過去一百多年來 (1861~1992) 已經呈現減弱的趨勢。大氣環流的強度和大氣穩定度有關,Chou and Chen (2010)發現在較為溫暖的大氣中穩定度之所以減弱是因為對流高度增加的緣故。雖然根據理論的推導全球平均降雨應增加2%℃-1,並且氣候模式對於全球暖化模擬的實驗也證明如此,但是觀測資料所估計的降雨的增加速率卻不一致。Alder et al. (2008) 的估計約為2.3%℃-1,和氣候模式的估計相近,但Wentz et al. (2007) 的估計卻約為7%℃-1,遠大於模式所估計的增加率。一般認為降雨增加率的不一致很可能和使用資料時間的長短有關,但這仍須更多的研究來佐證。不僅僅是降雨的變化,大氣環流是否真的已經減弱,觀測資料的分析也是仍無一致的結論 (例如Sohn and Park 2010)。

即使範圍很大的區域,平均降雨的變化和全球平均的變化仍可能很不一樣,例如Zhang et al. (2007) 分析過去陸地上降雨的變化並配合氣候模式模擬的研究,發現明顯人為因素對降雨所造成的影響,這些影響包括北半球中緯度地區降雨的增加,北半球熱帶與亞熱帶降雨的減少,以及南半球熱帶與亞熱帶降雨的增加。他們同時發現這些觀測到的變化比模式所預估的還要大,換句話說,氣候模式可能低估了降雨氣候變遷的程度。因為這些變化均發生在陸地上,所以不僅對生態環境會有影響,同時也會影響農業和人類的健康。另外,研究指出降雨的變化和垂直運動的方向有關 (Allan and Soden2007),平均降雨在上升運動區會增加,但在下沈地區則會減少 (圖4.1)。同樣地,圖5.3 顯示氣候模式明顯低估了平均降雨的變化速率。

圖5.3:IPCC 第四次評估報告中氣候模式對A2 情境模擬的熱帶降雨相對於1979~2000 年時期的改變,其中橘色線是衛星觀測降雨的平均 (a)全部熱帶地區;(b) 上升運動區;(c) 下沈運動區。(摘自Allan and Soden 2007,圖3)
 

若考慮大氣環流變化的影響,例如哈德里環流 (Hapey circulation) 這種有明顯季節變化的現象,降雨在夏天半球 (6 月至8 月在北半球,12 月至隔年2 月在南半球) 會有增加的趨勢,但是在冬天半球 (6 月至8 月在南半球,12 月至隔年2 月在北半球) 則會有些許減少或不變的情形 (Chou et al. 2007)。對許多地區來說,夏天是主要的雨季,冬天則是主要的乾季,這個研究的結果意涵著在未來暖化的世界裡,雨季會越來越多雨,而乾季則會越來越少雨,所以即使年降雨不變,降雨卻可能有兩極化的現象。如同Zhanget al. (2007) 和Allan and Soden (2007) 的研究報告,這份研究也同樣指出氣候模式的推估有偏低的現象。進一步分析全球乾濕季降雨與降雨季節變化大小的變化,圖5.4 顯示雨季降雨的確已經有增加的趨勢,而乾季降雨則在逐漸減少中,季節的變化因此更為明顯,也就是說雨季越濕,但乾季越乾。

 

圖5.4:全球觀測降雨平均在1979~2008 年期間的變化:(a) 濕季,(b) 乾季,(c) 濕季減乾季。(Chou and Lan 提供)
 

瞭解可能造成降雨改變的機制 (例如Chou and Neelin 2004; Chou et al.2009),可以幫助吾人進一步發現並研究區域降雨變化的趨勢。例如Neelin etal. (2006) 利用「落井下石」(upped-ante) 機制發現氣候模式和觀測資料均顯示過去幾十年 (1950~2002) 在加勒比海和中美洲地區的降雨在逐漸減少中。Neelin et al. (2003) 則發現造成在聖嬰期間南美洲亞馬遜河流域的降雨減少的機制也會出現在全球暖化的環境,造成亞馬遜河流域的降雨可能會因全球暖化而減少。

 

最近許多研究發現全球各地過去數十年強降雨量隨全球溫度的上升而增加,而中、低強度降雨則在減少 (Karl and Knight 1998, Goswami et al. 2006,Lau and Wu 2007)。這些變化有相當可靠的理論支持,根據Clausius-Clapeyron方程式,暖化現象導致大氣水氣含量增加約7%°C-1,由於暴雨的降雨率取決於邊界層的水氣輻合,降雨強度增加應與大氣水氣含量有相同的增加率,並且水氣增加所提供的額外能量 (潛熱) 釋放,會更進一步增加降雨強度。然而,此理論並未受目前17 個氣候模式模擬結果證實,模式結果顯示全球降雨強度僅增加2%℃-1 (Sun et al. 2007),遠小於Clausius-Clapeyron 方程式推估大氣中水氣含量增加率的7%℃-1。這些結果也是IPCC 第四次評估報告在推估二十一世紀極端降雨隨氣候的變化時可能特別保守的原因之一。

 

一般研究全球暖化的問題通常習慣分析某種現象的長期趨勢及其隨全球温度之變化,例如台灣過去四十五年(1961-2005)的年平均降雨量隨全球温度之變化很小,統計上不顯著,降雨強度的增加較顯著,但仍存在許多不定性。其原因之一是時間較短,只有45 年的觀測資料可供趨勢分析。此問題在全球的降雨資料更嚴重,GPCP(1979-2007)資料只有29 年的資料。為解決此問題Liu et al. (2009)注意到若暫時不看時間序列的趨勢,只看年際差異,其差異在統計上較為顯著。他們將台灣過去45 年(1961-2005)的降雨按其強度分成十等份,然後把全球最熱兩年(1998, 2005) 的十級降雨強度譜與最冷的兩年(1964, 1976)做比較,很明顯就可以看到最强10%降雨及最小10%降雨的變化量超過一個標準偏差。將此方法用於時間序列的任意二年,45 年的資料就會有45x44/2 = 990 份年際差異值,為時間序列值的22倍,樣本多在統計上就比較容易得到顯著的結果,結果顯示ΔP/ΔT 的值在ΔT 大於0.3 度K (Kelvin,絕對温度)時就開始收斂至約140 %/K,並且其一個標準偏差在最大ΔT 時(約0.7 度K)縮小到只有約35 %/K,顯示其收斂值在統計上是顯著的,另外在0.3 至0.7 度K 之間ΔP/ΔT 的值大約是一個常數,表示ΔP 與ΔT 大約是線性関係,由此可見年際間差異方法較時間序列方法在統計應用方面有相當大的優勢。

 

Liu et al. (2009)依上述年際差異方法分析降水與全球平均地面氣溫在年際變化上的統計關係,發現當全球平均氣溫每上升1℃,降水強度最強的前10%的全球降水量增加約95%,而較低的30~60%的降水強度則減少約20%℃-1(圖5.5 紅色長條圖)。根據觀測,全球平均降水強度增加約23%℃-1,與水氣含量增加7%℃-1 時降水強度應該增強更多的假說一致。圖5.6 顯示以Liu et al. (2009) 的方法得到的緯度變化,全球增溫1℃,低緯度的前10%強降雨增加約120%,中緯度的前10%強降雨則會增加約70%,中、小雨減少的程度也有類似的緯度變化。然而目前17 個系集氣候模式估計的降水強度只增加約2%℃-1的量 (圖5.5 藍色長條圖,Sun et al. 2007),大約比Liu et al.(2009) 小了一個等級,顯示模式嚴重低估極端降水隨全球溫度變化的幅度。另外Liu et al. (2009) 計算的結果也與歐洲中期天氣預報中心 (ECMWF)及美國國家環境預報中心 (NCEP) 的天氣預報作業模式的再分析資料做比較,結果相當接近(圖5.6)。

 

雖然此一結果呈現的是全球平均溫度的年際差異與降水的關係,而且如果以長期趨勢而言,兩者間的關係不是這麼明顯,因此是否能將之解釋為暖化趨勢將造成極端降雨增加的趨勢仍有待進一步探討。但是,值得注意的是,這樣的全球氣溫-極端降雨的年際變化關係如果持續存在,在未來全球暖化的情境下,降雨年際變化是否加強或減弱。即使極端降雨沒有長期趨勢變化,但是如果年際變化加劇,對旱澇、降水相關的自然災害與水資源運用,都將造成極大影響。過去數十年的氣候年際變化顯示,聖嬰現象與反聖嬰現象的發生,造成許多地區降水型態的改變,豪雨與乾旱在許多地區生。IPCC研究結果顯示,在未來全球暖化的環境下,太平洋海溫會越趨向聖嬰現象的狀態。如果此一情況發生,極端降雨的變化是否會更加劇烈,是一個相當重要的問題。由於目前的模式大幅低估了全球氣溫-極端降雨的年際變化,全球暖化所可能造成的極端降雨事件的風險可能遠大於目前IPCC 氣候模式的推估。此一問題亟待解決。造成17 個系集氣候模式低估極端降雨的原因可能導因於對流參數化的缺陷,特別是在強對流的狀況下。對流是大氣水氣垂直傳送的中樞過程,這個缺陷如何影響氣候模式中水氣的分佈及雲回饋是一個重要的議題。

 

最新的CMIP5 氣候推估已經陸續完成中,資料也持續開放中,上述的全球氣溫-極端降水關係的模擬是否獲得大幅度的改善? 較高解析度的氣候模擬,是否模擬出較接近真實的結果?在未來暖化情況下,CMIP5 極端降雨的推估是否有所不同?參數化改良是否能改善全球氣溫-極端降水關係的模擬?這些重要的問題,都是本計劃的研究重點。

 

圖5.5:全球年均溫增加每℃下的10 個降水強度的變化。紅色長條圖為由GPCP 資料計算所得的值。藍色長條圖為目前IPCC 第四次評估報告中使用的17 個系集氣候模式估計結果。注意兩者的尺度差距10倍。(摘自Liu et al. 2009,圖4)
 
 
圖5.6:降雨強度 (ΔP) 隨全球溫度 (ΔT) 之變化圖,紅色為低緯度值(30°S~30°N),綠色為中緯度值 (60°S~30°S、30°N~60°N),黑色則為兩者平均值。(Liu et al.)
 

本研究將沿用年際差異法,探討下列問題:

 

  1. 台灣極端天氣隨全球暖化的變化,包括極端降雨、熱浪、寒流。
  2. 與上一項有關的問題:颱風帶來的强降雨與全球暖化或洋面温度(SST)變化之關係。
  3. 東亞季風隨全球暖化的變化及對台灣之影響。
  4. 聖嬰 (El Nino) 及反聖嬰 (La Nina)現象隨全球暖化的暖化及對台灣之影響。
  5. 高空水蒸氣、雲及高空温度在氣候變化的回饋作用。

研究方法、進行步驟及執行進度