GCMs 挑選結果

1.以 IPCC 網站提供資料進行分析

IPCC 網站提供多國研究單位研發的 GCMs 的推估資料，研究中選用 IPCC 網站完 整提供A1B、A2 與 B1 三種情境的 10 個 GCMs 進行分析，分別為 CSIRO-MK3(CSMK3)、

GFDL-CM2.0(GFCM20) 、 GFDL-CM2.1(GFCM21) 、 NIES:MIROC3_2-MED(MIMR) 、 INM-CM3(INCM3) 、 IPSL-CM4(IPCM4) 、 MRI-CGCM2_3_2(MRCGCM) 、 MPIM-ECHAM5(MPEH5)、NCAR-CCSM3(NCCCSM)及 UKMO-HADCM3 (HADCM3)，

以上10 個 GCMs 之推估值資料均可由 IPCC Data Distribution Center (IPCC DDC)獲得。

GCMs 模擬之基期雨量與測站歷史實際雨量相關性分析上(表 3-2)可發現，IPCM4 與MIMR 模式於 3 個雨量測之降雨趨勢分析結果為現負相關，表示 IPCM4 與 MIMR 模 式模擬降雨趨勢與測站實際降雨情形並不一致，此外，GFCM20 模式與秀巒站之相關性 亦僅有0.27，顯示該模式之月平均雨量與秀巒站之月平均雨量屬於低度相關或無相關性，

在模式挑選時應特別加以注意。而在 RMSE 分析結果(表 3-2)顯示，坪林及福山測站其 枯水期與豐水期之RMSE 大致相近，且枯水期之 RMSE 大致較豐水期之 RMSE 為低，

而在秀巒站則僅在INCM3 及 MRCGCM 兩模式在枯水期之 RMSE 值較低，在 MIMR 模 式之所模擬之枯水期雨量與歷史實際雨量RMSE 值卻高達 2.7，顯示 MIMR 模式所模擬 之枯水期雨量與歷史雨量間之差異極大。

以排名法篩選GCMs 之結果(表 3-3)顯示，MPEH5 與 NCCCSM 模式表現較佳，尤 其是MPEH5 在 3 個測站均為最佳之模式。但 MIMR 模式在坪林及福山之相關性分別僅 有 0.1 及 0.03(表 3-2)，顯示 MIMR 模式模擬雨量與坪林及福山站之實際雨量並無相關 性，然而，最後卻因為其RMSE 值較低，使得挑選名次卻分別為第 3 名及第 6 名，這說 明了排名法雖然可以初步的篩選出適合的模式，但雨量趨勢模擬的準確與否對於後續的 相關研究可能造成影響，因此仍須參考其他方法所挑選出來之模式進行綜合評比。

表 3-2 測站與不同 GCMs 之相關性與 RMSE 分析

1 至 2 個 GCMs 是沒有被扣分的，顯示當 RMSE 的門檻值過高或過低時，會導致所有的 模式之RMSE 都高於或低於門檻，造成鑑別不佳的情況發生，因而無法挑選出適合之模 式，因此 RMSE 之門檻值以介於 0.4 及 0.7 間之 0.6 或 0.5 為較佳之門檻值。表 3-5 為 考慮RMSE 門檻值為 0.7 但不同相關係數門檻值之 GCMs 挑選結果，由於在坪林與福山 兩站，GCMs 與測站之雨量相關係數介於 0.7-0.4 之間，因此，當相關係數為 0.7 及 0.4 時，會因為門檻值過高或過低較缺乏鑑別度，較無法挑出適當之模式，因此在本研究中 相關係數為0.6 或 0.5 為較佳之門檻值。

表 3-6 為依據上述分析，以 RMSE 與相關係數門檻值分別為 0.5 及 0.6 之情況挑選 適合之GCMs，根據表 3-6 之模式挑選顯示，坪林與福山的結果較為相似，而較適合使 用在坪林及福山兩個雨量測站之 GCMs 分別為 NCCCSM、MPEH5 及 GFCM2.1；在秀 巒站則可挑選INCM3、MRCGCM、MPEH5 與 NCCCSM 等 4 個模式，雖然三測站所挑 選之GCMs 模式並不一致，但是 MPEH5 與 NCCCSM 兩模式可同時使用在不同測站。

表 3-4 不同 RMSE 且相關係數門檻值為 0.7 之 GCMs 挑選結果

RMSE 0.7 0.6 0.5 0.4

測站 坪林 福山 秀巒 坪林 福山 秀巒 坪林 福山 秀巒 坪林 福山 秀巒 CSMK3 1 1 2 2 2 2 3 3 2 3 3 3 GFCM20 3 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 GFCM2.1 1 1 2 2 2 2 3 2 2 3 3 3 HADCM3 1 1 1 2 2 2 2 2 2 3 3 3 INCM3 1 1 0 3 3 0 3 3 0 3 3 1 IPCM4 2 2 2 2 2 2 3 2 3 3 3 3 MIMR 1 1 3 1 2 3 2 2 3 3 3 3 MPEH5 0 0 1 0 0 1 1 1 1 2 1 1 MRCGCM 2 1 0 2 2 0 3 3 1 3 3 1 NCCCSM 1 0 0 2 1 1 2 1 1 3 2 1

表 3-5 不同相關係數且 RMSE 門檻值為 0.7 之 GCMs 挑選結果

R 0.7 0.6 0.5 0.4

測站 坪林 福山 秀巒 坪林 福山 秀巒 坪林 福山 秀巒 坪林 福山 秀巒 CSMK3 1 1 2 1 1 2 1 1 2 0 0 2 GFCM20 3 2 2 2 2 2 2 1 2 2 1 2 GFCM2.1 1 1 2 0 0 2 0 0 1 0 0 1 HADCM3 1 1 1 1 1 0 1 1 0 0 0 0 INCM3 1 1 0 1 1 0 1 1 0 0 0 0 IPCM4 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 MIMR 1 1 3 1 1 3 1 1 3 1 1 3 MPEH5 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 MRCGCM 2 1 0 2 1 0 2 1 0 2 0 0 NCCCSM 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

表 3-6 缺點扣分法 GCMs 挑選結果

R 0.6 0.5

RMSE 0.6 0.5 0.6 0.5

測站 坪林 福山 秀巒 坪林 福山 秀巒 坪林 福山 秀巒 坪林 福山 秀巒 CSMK3 2 2 2 3 3 2 2 2 2 3 3 2 GFCM20 2 3 3 2 3 3 2 2 3 2 2 3 GFCM2.1 1 1 2 2 1 2 1 1 1 2 1 1 HADCM3 2 2 1 2 2 1 2 2 1 2 2 1 INCM3 3 3 0 3 3 0 3 3 0 3 3 0 IPCM4 2 2 2 3 2 3 2 2 2 3 2 3 MIMR 1 2 3 2 2 3 1 2 3 2 2 3 MPEH5 0 0 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 MRCGCM 2 2 0 3 3 1 2 2 0 3 3 1 NCCCSM 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

2.以「臺灣氣候變遷情境推估與資訊平台建置」提供之輸出資料進行分析

IPCC 網站上提供之不同 GCMs 輸出資料之網格點水平解析度最高為 150 公里，但 臺灣地區因面積狹小，往往僅落於單一網格，因此國家災害防救科技中心執行國科會計

畫「臺灣氣候變遷情境推估與資訊平台建置」(Taiwan Climate Change Projection and Information Platform Project，以下簡稱 TCCIP 計畫)(國家災害防救科技中心, 2010)依據 IPCC 所提供之 24 個 GCMs 之情境資料進行空間降尺度，產出空間解析度為 25 公里×25

Australia's Commonwealth Scientific and Industrial

Research Organisation Australia

Mk3.5 CSMK35 ◎ ◎ ◎

Mk3.0 CSMK30 ◎ ◎ ◎

Geophysical Fluid Dynamics

Laboratory USA ^CM2.0 GFCM20 ◎ ◎ ◎

CM2.1 GFCM21 ◎ ◎ ◎

INGV, National Institute of

Geophysics and Volcanology Italy ^{ECHAM 4.6} _Model - ◎ ◎ National Institute for

Environmental Studies Japan

MIROC3.2

hires MIHR ◎ ◎

MIROC3.2

medres MIMR ◎ ◎ ◎

Max-Planck-Institut for

Meteorology Germany ^ECHAM5-OM MPEH5 ◎ ◎ ◎

Meteorological Research

Institute Japan CGCM2.3.2 MRCGCM ◎ ◎ ◎

圖 3-7 GCMs 模式分類依據之示意圖

圖 3-8 7 個 GCMs 模式三測站豐枯水期平均降雨變化

以新店溪流域及大漢溪流域內擇一雨量站代表該流域之氣候特性進行分析，然而因 位於新店溪之翡翠水庫其供水方式主要係以南勢溪為主，當南勢溪流量不足以提供下游 需水時，則由水庫放水提供下游需水，因此在新店溪流域採用北勢溪之坪林雨量站及南 勢溪之福山雨量站，而在大漢溪流域則採用秀巒雨量站。根據分析結果顯示(表 3-8、表 3-9、表 3-10 及圖 3-9)，3 測站與 GCMs 之相關係數則大部分皆大於 0.6；除了秀巒站 歷史資料與 GCMs 之基期資料在枯水期在 RMSE 大於 1 之外，其他地區測站與 GCMs

0.6 0.7 0.8 0.9 1 1.1 1.2 1.3 1.4

0.6 0.7 0.8 0.9 1 1.1 1.2 1.3 1.4

枯水期平均降雨變化

豐水期平均降雨變化

CSMK35

GFCM20

CSMK30

GFCM21

MIMR

MPEH5

MRCGCM

之豐水期與枯水期之RMSE 皆小於 0.6，而由圖 3-9 可看到，大部分的點皆落於橘色區 域，顯示以0.6 作為相關係數及 RMSE 之門檻值時，大部分的模式都不會被扣分。

由於 TCCIP 計畫提供之不同 GCMs 基期資料已利用 Bias Correction Statistical Downscaling (BCSD)方法進行統計降尺度，因此不同 GCMs 之間的差異並不大，因此並 無法再進一步由 5 個 GCMs 中挑選出表現更佳的 GCMs 來，因此，在後續進行氣候變 遷之各項評估時，以 CSMK35、GFCM21、MIMR、MPEH5 及 MRCGCM 5 個 GCMs 進行分析評估。

表 3-8 測站與 GCMs 之基期雨量資料比較

測站 項目 CSMK35 GFCM21 MIMR MPEH5 MRCGCM 坪林 R 0.84 0.82 0.83 0.93 0.91

RMSE(dry) 0.27 0.25 0.23 0.27 0.32 RMSE(wet) 0.42 0.43 0.41 0.45 0.44 福山 R 0.73 0.73 0.73 0.85 0.84 RMSE(dry) 0.21 0.26 0.20 0.24 0.24 RMSE(wet) 0.40 0.41 0.39 0.43 0.42 秀巒 R(全年) 0.47 0.66 0.65 0.73 0.66 RMSE(dry) 1.26 1.54 1.18 1.18 1.05 RMSE(wet) 0.51 0.29 0.47 0.26 0.36

表 3-9 排名法挑選 GCMs 結果

測站 坪林 福山 秀巒

CSMK35 2 2 5

GFCM21 3 5 3

MIMR 1 1 3

MPEH5 3 4 1

MRCGCM 5 3 2

表 3-10 缺點扣分法挑選 GCMs 結果

測站 項目 CSMK35 GFCM21 MIMR MPEH5 MRCGCM

坪林 R 0 0 0 0 0

RMSE(dry) 0 0 0 0 0

RMSE(wet) 0 0 0 0 0

排名 1 1 1 1 1

福山 R 0 0 0 0 0

RMSE(dry) 0 0 0 0 0

RMSE(wet) 0 0 0 0 0

排名 1 1 1 1 1

秀巒 R(全年) 0 0 0 0 0

RMSE(dry) 1 1 1 1 1

RMSE(wet) 0 0 1 0 0

排名 1 1 5 1 1

圖 3-9 測站與 GCMs 之基期雨量資料比較圖