未來長期氣候變遷對西行侵台颱風個案降雨之影響

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(1)國立臺灣師範大學地球科學研究所碩士學位論文. 指導教授：王重傑博士. 未來長期氣候變遷對西行侵台颱風個案降雨之影響 An Assessment on the Impacts of Future Long-term Climate Change on the Rainfall of Westward-moving and Land falling Typhoon cases in Taiwan. 研究生：李孟軒撰中華民國 107 年 8 月.

(2) 致謝沒想到碩士三年生涯這麼快就結束了，能順利完成這份論文，首先我要感謝我的指導教授-王重傑博士，認真並細心指導我研究的態度，遇到問題能不慌不忙並冷靜思考，尋找出解決問題的辦法。也感謝口試委員陳正達博士及陳泰然博士提供許多正面建議，讓此論文能更臻完善。感謝美鳳學姐為大家打理好一切事務，讓我們能心無旁鶩專注於學業工作上。感謝智昇學長、鑫澔學長、南州學長、茂正學長、心怡學姐、璧瑜學姐及怡文學姐在程式撰寫及研究工作上耐心的指導及鼓勵，雖然有時候我不斷地提問一些看似很基本的問題，但你們總是能不厭其煩的說明並指正我，讓我獲益良多。感謝新凱、陳蔚及冠宇的陪伴，讓我在心煩意亂的時候聽我講心事宣洩壓力，並陪我聊天打屁和參加飯局，使我一進學校就能很快融入環境，讓我的碩士生涯更多采多姿。另外還要感謝稚偉，在最後一年裡一起努力完成論文口試，雖然只有一年的相處，尤其是在最後趕論文衝刺階段互相加油打氣，讓我感到並不孤單。我要感謝親愛的家人們，謝謝你們一直支持我，對我無怨無悔的付出，成為最堅強的後盾，讓我每次回家時總是能充滿電，終於能順利完成碩士學位，對於自己的興趣就是不斷往上精進，這是不變的意志和信念，並對自己有信心，更能發揮無限的潛能。最後，要感謝的人實在太多，恕我無法一一列舉，無論是在求學階段的老師及同學們，還是任何幫助過我的人，沒有你們的支持與鼓勵，就沒有今天的我，我要再向你們獻上最深的感謝之意，並謹以此文獻給大家。李孟軒 Aug. 2018 I.

(3) 摘要近年來全球暖化的趨勢越趨明顯，世界各地極端天氣事件發生的頻率也不斷上升，因此全球暖化與極端天氣之間的關係受到重視。其中熱帶氣旋為極端天氣的現象之一，對台灣而言也是最常見的致災因子，尤其是其帶來的豪大雨更是嚴重的威脅。因此本研究探討未來長期氣候變遷對侵台颱風個案降雨的影響，以定量方式分析，嘗試釐清全球暖化對侵台颱風降雨將有何影響。本研究使用 CMIP5 (Coupled Model Intercomparison Project Phase 5)共 38 個模式資料，計算 historical run 1981-2000 年夏季(6 至 9 月) 的長期氣候平均，以及 RCP4.5 和 RCP8.5 在 2081-2100 年夏季(6 至 9 月)的平均，共三種情境之模式平均值，再將兩種 RCP run 扣除 historical run，得到氣候差異值。本研究著重於最常見的西行颱風，共選取三個個案進行實驗，分別為 2015 年蘇迪勒(Soudelor)，2012 年蘇拉(Saola)及 2009 年莫拉克(Morakot)，此三個個案強度皆達中度颱風以上，且颱風中心皆有登陸台灣本島，並降下豪大雨造成災情。接下來，本研究利用日本名古屋大學地球水循環研究中心所發展之雲解析風暴模式(Cloud-Resolving Storm Simulator，簡稱 CReSS)，針對此三個颱風個案進行高解析度模擬，意即控制實驗。隨後，在模式初始場(包括海溫)與邊界條件中疊加上前述之長期氣候變化量，以模擬相同颱風個案，若生成於本世紀末的演變。將此敏感度測試結果與控制實驗比對，即可定量評估未來長期氣候變遷對西行侵台颱風降雨的影響。. II.

(4) 研究結果顯示，未來長期氣候變遷造成颱風半徑 300 公里以內之平均總降雨增加 1.7%至 12.5%，且強降雨增加，弱降雨減少。其中，降雨強度 50 mm h-1 以上之強降雨最多增加 129%，降雨強度 10mm h1. 以下之弱降雨最多減少 25%，這顯示未來情境下颱風降雨有更劇烈. 且更集中的現象，且垂直次環流增強，此變化在三個個案中，相當一致。對於台灣而言，颱風於未來情境帶來的降雨普遍增加，最多增加達 35.5%，相似地，降雨強度 50 mm h-1 以上之強降雨最多增加約 87%，但降雨強度 10 mm h-1 以下之弱降雨則有增有減，因此未來情境下台灣的降雨也有更趨集中的情形，此結果與 Huang et al.(2016)所得到的結果相似。. 關鍵字：RCP4.5、RCP8.5、降雨率、水收支. III.

(5) 目錄致謝............................................................................................................. I 摘要............................................................................................................ II 目錄.......................................................................................................... IV 圖表目錄....................................................................................................V 第一章前言 ..............................................................................................1 1.1 文獻回顧 .....................................................................................1 1.2 研究動機 .....................................................................................3 1.3 論文結構 .....................................................................................4 第二章資料來源與研究方法 ..................................................................5 2.1 資料來源 .....................................................................................5 2.2 研究方法 .....................................................................................7 2.3 模式簡介 .....................................................................................9 2.4 模式設定 .................................................................................. 12 第三章未來氣候差異值及個案觀測資料分析 ................................... 14 3.1 未來氣候差異值 ...................................................................... 14 3.2 個案一 (蘇迪勒颱風) ............................................................ 16 3.3 個案二 (蘇拉颱風) ................................................................ 19 3.4 個案三 (莫拉克颱風) ............................................................ 22 第四章個案一模擬結果 ....................................................................... 25 4.1 控制實驗模擬結果 .................................................................. 25 4.2 疊加氣候差異值之模擬結果 .................................................. 29 4.3 水收支分析及小結 .................................................................. 33 第五章個案二模擬結果 ....................................................................... 37 5.1 控制實驗模擬結果 .................................................................. 37 5.2 疊加氣候差異值之模擬結果 .................................................. 40 5.3 水收支分析及小結 .................................................................. 44 第六章個案三模擬結果 ....................................................................... 47 6.1 控制實驗模擬結果 .................................................................. 47 6.2 疊加氣候差異值之模擬結果 .................................................. 50 6.3 水收支分析及小結 .................................................................. 54 第七章結論 ........................................................................................... 57 參考文獻.................................................................................................. 59. IV.

(6) 圖表目錄表 1.1 1960 至 2015 年，侵台颱風之累積雨量，排名前 15 名颱風， 2004 年以後發生者用紅字標注。(原圖引用自 Chang et al.,2012，此表已更新) .................................................................................... 62. 表 2.1 本研究所選用之 CMIP5 模式列表，包含模式名稱、模式發展機構及所在國家，其中在模式名稱旁標注*者代表此模式無提供 RCP4.5 情境資料。 ........................................................................ 63 表 2.2 CReSS 模式三個個案實驗之模擬參數設定。....................... 64. 表 4.1 CReSS 模擬 SO1、SO2、SO3、SO2-SO1、SO3-SO1 及以 SO1 為基準之差異比，在不同颱風半徑之日累積雨量，時間為 8 月 4 日至 9 日，綠色底為颱風登陸前期間，黃色底為登陸及離陸期間，藍色底為 4 日至 9 日之六日平均雨量。 ..................................... 65 表 4.2 CReSS 模擬 SO1、SO2、SO3、SO2-SO1、SO3-SO1 及以 SO1 為基準之差異比，台灣地區之日累積雨量，時間為 8 月 7 日至 8 日，紅色底為 7 日至 8 日之兩日總累積雨量。 ......................... 65 表 4.3 模擬之蘇迪勒颱風所有期間(8 月 4 日 0000UTC 至 10 日 0000UTC)，SO1、SO2、SO3、SO2-SO1 及 SO3-SO1，在 500 及 300km 之水收支方程式各項數值，單位皆為 kg m-2 h-1。........ 66 表 4.4 蘇迪勒颱風所有期間，水氣密度(kg m-3)m 與風場輻合(10-2 m1)之垂直積分，積分範圍為海平面至 500hPa，積分後單位分別為水氣密度(kg m-2)、風場輻合(10-2 m s-1)。................................... 66. 表 5.1 CReSS 模擬 SA1、SA2、SA3、SA2-SA1、SA3-SA1 及以 SA1 為基準之差異比，在不同颱風半徑之日累積雨量，時間為 7 月 29 日至 8 月 3 日，綠色底為颱風登陸前期間，黃色底為登陸及離陸期間，藍色底為 7 月 29 日至 8 月 3 日之六日平均雨量。 ....... 67 表 5.2 CReSS 模擬 SA1、SA2、SA3、SA2-SA1、SA3-SA1 及以 SA1 為基準之差異比，台灣地區之日累積雨量，時間為 8 月 1 日至 2 日，紅色底為 1 日至 2 日之兩日總累積雨量。 ......................... 67 V.

(7) 表 5.3 模擬之蘇拉颱風所有期間(7 月 29 日 0000UTC 至 8 月 4 日 0000UTC)，SA1、SA2、SA3、SA2-SA1 及 SA3-SA1，在 300km 之水收支方程式各項數值，單位皆為 kg m-2 h-1。 .................... 68 表 5.4 蘇拉颱風所有期間，水氣密度(kg m-3)m 與風場輻合(10-2 m-1)之垂直積分積分範圍為海平面至 500hPa，積分後單位分別為水氣密度(kg m-2)、風場輻合(10-2 m s-1)。 ........................................... 68. 表 6.1 CReSS 模擬 MO1、MO2、MO3、MO2-MO1、MO3-MO1 及以 MO1 為基準之差異比，在不同颱風半徑之日累積雨量，時間為 8 月 3 日至 10 日，綠色底為颱風登陸前期間，黃色底為登陸及離陸期間，藍色底為 8 月 3 日至 10 日之七日平均雨量。 ... 69 表 6.2 CReSS 模擬 MO1、MO2、MO3、MO2-MO1、MO3-MO1 及以 MO1 為基準之差異比，台灣地區之日累積雨量，時間為 8 月 7 日至 9 日，紅色底為 7 日至 9 日之三日總累積雨量。 .......... 69 表 6.3 模擬之莫拉克颱風所有期間(8 月 5 日 0000UTC 至 8 月 11 日 0000UTC)，MO1、MO2、MO3、MO2-MO1 及 MO3-MO1，在 300km 之水收支方程式各項數值，單位皆為 kg m-2 h-1。 .. 70 表 6.4 莫拉克颱風所有期間，水氣密度(kg m-3)m 與風場輻合(10-2 m1 )之垂直積分積分範圍為海平面至 500hPa，積分後單位分別為水氣密度(kg m-2)、風場輻合(10-2 m s-1)。 ....................................... 70. 圖 2.1 CReSS 模式模擬範圍，為陰影著色區域。........................... 71. 圖 3.1 1981 至 2000 年夏季(6 至 9 月)平均(a)、(d)、(g)、(j)，RCP4.5 氣候差異(b)、(e)、(h)、(k)，RCP8.5 氣候差異(c)、(f)、(i)、(l)之高度場(m；等值線)與風場(向量；m s-1)。(a)、(d)、(g)等值線間距為 10m，(j)為 20m，(b)、(c)、(e)、(f)、(h)、(i)、(k)、(l)皆為 2m。 ................................................................................................ 73 圖 3.2 1981 至 2000 年夏季(6 至 9 月)平均(a)，RCP4.5 氣候差異 (b)，RCP8.5 氣候差異(c)之地表溫度場(K；色階)。 ................. 74 圖 3.3 1981 至 2000 年夏季(6 至 9 月)平均(a)、(d)、(g)、(j)，RCP4.5 氣候差異(b)、(e)、(h)、(k)，RCP8.5 氣候差異(c)、(f)、(i)、(l)之溫度場(K；等值線)與比濕(g kg-1；色階)。(a)、(d)、(g)等值線間 VI.

(8) 距為 1K，(j)為 0.5K，(b)、(c)、(e)、(f)、(k)、(l)為 0.2K，(h)、 (i)為 0.1K。 ..................................................................................... 76 圖 3.4 中央氣象局之蘇迪勒颱風路徑圖(每 6h，UTC)。不同顏色代表颱風不同等級，如下方標示。 ................................................. 77 圖 3.5 中央氣象局在 2015 年 8 月(a)3 日至(b)9 日每隔兩日 1200UTC 之地面天氣圖。實線為等壓線，分析間距為 4hPa。 ................ 79 圖 3.6 中央氣象局在 2015 年 8 月(a)3 日至(b)9 日每隔兩日 1200UTC 之 500hPa 天氣圖。實線為等高線，分析間距為 60gpm。 ....... 81 圖 3.7 中央氣象局於蘇迪勒颱風侵台期間(a)8 月 7 日 1800UTC 至 (f)8 日 0900UTC 每隔 3 小時所觀測之雷達回波圖(dBz)。 ....... 82 圖 3.8 中央氣象局之台灣地區在 2015 年 8 月(a)7 日至(c)9 日之逐日 24h 累積雨量及 7 到 8 日兩日總累積降雨(mm)。累積時段為 UTC。 .......................................................................................................... 83 圖 3.9 中央氣象局之蘇拉颱風路徑圖(每 6h，UTC)。不同顏色代表颱風不同等級，如下方標示。 ..................................................... 84 圖 3.10 中央氣象局在 2012 年 7 月(a)28 日 1200UTC、(b)29 日 1200UTC、(c)30 日 1200UTC、(d)8 月 2 日 1200UTC 之地面天氣圖。實線為等壓線，分析間距為 4hPa。 .................................... 86 圖 3.11 中央氣象局在 2012 年 7 月(a)28 日 1200UTC、(b)29 日 1200UTC、 (c)30 日 1200UTC、(d)8 月 2 日 1200UTC 之 500hPa 天氣圖。實線為等高線，分析間距為 60gpm。 ............................................. 88 圖 3.12 中央氣象局於蘇拉颱風侵台期間(a)7 月 31 日 2100UTC、(b)8 月 1 日 1300UTC、(c)1 日 1800UTC、(d)1 日 2000UTC、(e)2 日 0400UTC、(f)2 日 1200UTC、(g)3 日 1200UTC 所觀測之雷達回波圖(dBz)。 .................................................................................... 90 圖 3.13 中央氣象局之台灣地區在 2012 年 7 月(a)31 日至(d)8 月 3 日之逐日 24h 累積雨量及(e)8 月 1 日到 2 日兩日總累積降雨(mm)。累積時段為 UTC。 ........................................................................ 91 圖 3.14 中央氣象局莫拉克颱風路徑圖(每 6h，UTC)。不同顏色代表颱風不同等級，如下方標示。 ..................................................... 92 圖 3.15 中央氣象局在 2009 年 8 月(a)5 日至(b)9 日每日 1200UTC 之地面天氣圖。實線為等壓線，分析間距為 4hPa。 .................... 95 圖 3.16 中央氣象局在 2009 年 8 月(a)5 日至(b)9 日每日 1200UTC 之 500hPa 天氣圖。實線為等高線，分析間距為 60gpm。 ............ 98 圖 3.17 中央氣象局於莫拉克颱風侵台期間(a)8 月 7 日 0600UTC 至 (l)8 月 10 日 0000UTC 每隔 6 小時所觀測之雷達回波圖(dBz)。 ........................................................................................................ 100 VII.

(9) 圖 3.18 中央氣象局之台灣地區在 2009 年 8 月(a)7 日至(c)9 日之逐日 24h 累積雨量及(d)7 日到 9 日三日總累積降雨(mm)。累積時段為 UTC。............................................................................................ 101. 圖 4.1 2015 年 8 月 4 日至 9 日每日 0000UTC， (a)至(f) NCEP GFS 之 10m 高風場(風標；每槓代表 10m s-1)、風速(色階；m s-1)及海平面氣壓場(hPa；等值線，間距為 5hPa)，及同一時間(g)至 (l)CReSS 模擬之 10m 高風場(風標；每槓代表 10m s-1)、風速(色階；m s-1)及離地表 50m 高之氣壓場(hPa；等值線，間距為 5hPa)。 ........................................................................................................ 103 圖 4.2 蘇迪勒颱風之 JTWC 最佳路徑(藍色)及 CReSS 模擬結果(綠色)路徑，每 6 小時打點並連線，並於 0000UTC 標注日期。 104 圖 4.3 蘇迪勒颱風之(a)JTWC(藍色)、模擬 SO1(綠色)之最大風速(m s1 )，(b)為海平面最低氣壓(hPa)，分類同(a)。 ........................... 104 圖 4.4 蘇迪勒颱風之(a)至(f) NRL 水氣微波頻道衛星反演之雲頂亮度溫度(K；色階)並疊加 MTSAT 之 VIS 或 IR 所觀測之雲圖；及 (g)至(l) CReSS 模式輸出之降水粒子(雨、雪、雹)混和比於垂直方向最大值(g kg-1；色階)與 850hPa 流線場(白線)。時間分別為 8 月 (a)3 日 1101UTC、(b)4 日 0912UTC、(c)5 日 1024UTC、(d)7 日 0319UTC、(e)8 日 0410UTC、(f)9 日 1117UTC；(g)至(l)為和(a)至 (f)最接近時間。 ........................................................................... 106 圖 4.5 同圖 3.8，但為 CReSS 模式輸出。...................................... 107 圖 4.6 蘇迪勒颱風之 CReSS 模擬結果 SO1(綠色)、SO2(橘色)及 SO3(紅色)路徑，每 6 小時打點並連線，並於 0000UTC 處標示日期。................................................................................................ 108 圖 4.7 蘇迪勒颱風之(a)SO1(綠色)、SO2(橘色)及 SO3(紅色)之最大風速(m s-1)，(b)為海平面最低氣壓(hPa)，分類同(a)。 ........... 108 圖 4.8 蘇迪勒颱風之(a)、(d)、(g)、(j)SO1、(b)、(e)、(h)、(k)SO2 及(c)、(f)、(i)、(l)SO3 之 CReSS 模式輸出之降水粒子(雨、雪、雹)混和比於垂直方向最大值(g kg-1；色階)。 ...........................110 圖 4.9 區域平均降雨強度(mm h-1)隨時間變化圖，區域分別為距離颱風中心半徑 500km( 紅色 ) 、 400km( 綠色 ) 、 300km( 藍色 ) 及 200km(黃色)範圍內，(a)SO1、(b)SO2、(c)SO3、(d)SO2-SO1、 (e)SO3-SO1。 ................................................................................112. VIII.

(10) 圖 4.10 蘇迪勒颱風 8 月 4 日至 6 日三日平均日累積雨量以颱風中心之分布圖(mm day-1)，x 軸與 y 軸相對颱風中心距離(km)。(a)SO1、 (b)SO2、(c)SO3、(d)SO2-SO1 及(e)SO3-SO1。........................113 圖 4.11 同圖 4.10，但為 7 日至 9 日三日平均日累積雨量。 ........114 圖 4.12 同圖 4.10，但為 4 日至 9 日六日平均日累積雨量。 ..........115 圖 4.13 蘇迪勒颱風 8 月 4 日 0000UTC 至 8 日 0000UTC 軸對稱平均之切向風(m s-1；等值線，間距(a)為 2m s-1，(b)與(c)為 0.5m s-1)、垂直速度場(10-1m s-1；色階)及環流(徑向風&垂直速度；向量)垂直分布圖。(a)為 SO1、(b)為 SO2-SO1、(c)為 SO3-SO1。 .....116 圖 4.14 8 月 7 日 0000UTC 至 9 日 0000UTC，共 48 小時之台灣降雨強度(mm h-1)，SO1(綠色)、SO2(橘色)、SO3(紅色)。 .............117 圖 4.15 台灣地區 8 月 7 日(a)SO2、(b)SO3、(c)SO2-SO1、(d)SO3SO1 日累積雨量(mm)圖，可與圖 4.5a 互相比對。 ..................118 圖 4.16 同圖 4.15，但為 8 日之日累積雨量(mm)，可與圖 4.5b 互相比對。.................................................................................................119 圖 4.17 同圖 4.15，但為 7 日至 8 日兩日總累積雨量(mm)，可與圖 4.5d 互相比對。 ........................................................................... 120 圖 4.18 8 月 4 日 0000UTC 至 8 月 10 日 0000UTC，SO2(a)及 SO3(b) 在各降雨強度所出現的樣本數減去 SO1 之樣本數。紅色實線為 SO1 在各降雨所出現的樣本數(右邊坐標軸)，以對數坐標表示；直條圖為以 SO1 為基準之差異比(左邊坐標軸)。橫軸為降雨強度，分類為 1 至 10 mm h-1(間距 1mm h-1)；10 至 30 mm h-1(間距 2mm h-1)；30 至 40 mm h-1(間距 5mm h-1)；40 至 50mm h-1 及 50 mm h1 以上。隔點數累積範圍為以颱風中心為準，半徑 500km 範圍內。 ........................................................................................................ 121 圖 4.19 同圖 4.18，但為半徑 300km 之結果。 .............................. 122 圖 4.20 半徑 500 公里範圍內，8 月 3 日 0000UTC 至 10 日 0000UTC 之總水時間變率(黃色)、總水平流率之垂直積分(紅色)、總水輻合率之垂直積分(綠色)、地表蒸發率(紫色)、降雨率(藍色)及風場輻合率(棕色)隨時間變化圖，單位皆為 kg m-2 h-1。(a)SO1、(b)SO2、 (c)SO3、(d)SO2-SO1、(e)SO3-SO1。 ....................................... 124 圖 4.21 同圖 4.20，但為半徑範圍 300km 內的結果。 ................. 126 圖 4.22 同圖 4.18，但為台灣地區於 8 月 7 日 1200UTC 至 8 日 1200UTC 之 SO1 降雨強度(mm h-1)與 SO2、SO3 的差異比。127. IX.

(11) 圖 5.1 2012 年 7 月 29 日至 8 月 4 日每日 0000UTC，(a)至(f) NCEP GFS 之 10m 高風場(風標；每槓代表 10m s-1)、風速(色階；m s-1) 及海平面氣壓場(hPa；等值線，間距為 5hPa)，及同一時間(g)至 (l)CReSS 模擬之 10m 高風場(風標；每槓代表 10m s-1)、風速(色階；m s-1)及離地表 50m 高之氣壓場(hPa；等值線，間距為 5hPa)。 ........................................................................................................ 129 圖 5.2 2012 年 7 月 29 日至 8 月 4 日每日 0000UTC，(a)至(f) NCEP GFS 之 10m 高風場(風標；每槓代表 10m s-1)、風速(色階；m s-1) 及海平面氣壓場(hPa；等值線，間距為 5hPa)，及同一時間(g)至 (l)CReSS 模擬之 10m 高風場(風標；每槓代表 10m s-1)、風速(色階；m s-1)及離地表 50m 高之氣壓場(hPa；等值線，間距為 5hPa)。 ........................................................................................................ 129 圖 5.3 蘇拉颱風之(a)JTWC(藍色)、模擬 SA1(綠色)之最大風速(m s-1)， (b)為海平面最低氣壓(hPa)，分類同(a)。 ................................. 130 圖 5.4 蘇拉颱風之(a)至(e) NRL 水氣微波頻道衛星反演之雲頂亮度溫度(K；色階)並疊加 MTSAT 之 VIS 或 IR 所觀測之雲圖；及(f) 至(j) CReSS 模式輸出之降水粒子(雨、雪、雹)混和比於垂直方向最大值(g kg-1；色階)與 850hPa 流線場(白線)。時間分別為 7 月 (a)28 日 2133UTC、(b)29 日 2116UTC、(c)31 日 2117UTC、8 月 (d)1 日 0950UTC、(e)2 日 0938UTC；(f)至(j)為和(a)至(e)最接近時間。............................................................................................ 132 圖 5.5 同圖 3.13，但為 CReSS 模式輸出。...................................... 133 圖 5.6 蘇拉颱風之 CReSS 模擬結果 SA1(綠色)、SA2(橘色)及 SA3(紅色)路徑，每 6 小時打點並連線，並於 0000UTC 處標示日期。................................................................................................ 134 圖 5.7 蘇拉颱風之(a)SA1(綠色)、SA2(橘色)及 SA3(紅色)之最大風速(m s-1)，(b)為海平面最低氣壓(hPa)，分類同(a)。 ............... 134 圖 5.8 蘇拉颱風之(a)、(d)、(g)、(j)SA1、(b)、(e)、(h)、(k)SA2 及 (c)、(f)、(i)、(l)SA3 之 CReSS 模式輸出之降水粒子(雨、雪、雹) 混和比於垂直方向最大值(g kg-1；色階)。 ............................... 136 圖 5.9 區域平均降雨強度(mm h-1)隨時間變化圖，區域分別為距離颱風中心半徑 500km(紅色)、400km( 綠色)、300km(藍色)及 200km(黃色)範圍內，(a)SA1、(b)SA2、(c)SA3、(d)SA2-SA1、 (e)SA3-SA1。 ............................................................................... 138 圖 5.10 蘇拉颱風 7 月 29 日至 31 日三日平均日累積雨量以颱風中心之分布圖(mm day-1)，x 軸與 y 軸相對颱風中心距離(km)。(a)SA1、 (b)SA2、(c)SA3、(d)SA2-SA1 及(e)SA3-SA1。....................... 139 圖 5.11 同圖 5.10，但為 8 月 1 日至 3 日三日平均日累積雨量。 140 X.

(12) 圖 5.12 同圖 5.10，但為 7 月 29 日至 8 月 3 日六日平均日累積雨量。 ........................................................................................................ 141 圖 5.13 蘇拉颱風 7 月 29 日 0000UTC 至 8 月 2 日 1200UTC 軸對稱平均之切向風(m s-1；等值線，間距(a)為 2m s-1，(b)與(c)為 0.5m s-1)、垂直速度場(10-1m s-1；色階)及環流(徑向風&垂直速度；向量)垂直分布圖。(a)為 SA1、(b)為 SA2-SA1、(c)為 SA3-SA1。 ........................................................................................................ 142 圖 5.14 8 月 1 日 0000UTC 至 3 日 0000UTC，共 48 小時之台灣降雨強度(mm h-1)，SA1(綠色)、SA2(橘色)、SA3(紅色)。 ........ 143 圖 5.15 台灣地區 8 月 1 日(a)SA2、(b)SA3、(c)SA2-SA1、(d)SA3SA1 日累積雨量(mm)圖，可與圖 5.5a 互相比對。 ................. 144 圖 5.16 同圖 5.15，但為 2 日之日累積雨量(mm)，可與圖 5.5b 互相比對。............................................................................................ 145 圖 5.17 同圖 5.15，但為 1 日至 2 日兩日總累積雨量(mm)，可與圖 5.5d 互相比對。 ........................................................................... 146 圖 5.18 7 月 29 日 0000UTC 至 8 月 4 日 0000UTC，SA2(a)及 SA3(b) 在各降雨強度所出現的樣本數減去 SA1 之樣本數。紅色實線為 SA1 在各降雨所出現的樣本數(右邊坐標軸)，以對數坐標表示；直條圖為以 SA1 為基準之差異比(左邊坐標軸)。橫軸為降雨強度，分類為 1 至 10 mm h-1(間距 1mm h-1)；10 至 30 mm h-1(間距 2mm h-1)；30 至 40 mm h-1(間距 5mm h-1)；40 至 50mm h-1 及 50 mm h1 以上。隔點數累積範圍為以颱風中心為準，半徑 300km 範圍內。 ........................................................................................................ 147 圖 5.19 半徑 300 公里範圍內，7 月 29 日 0000UTC 至 8 月 4 日 0000UTC 之總水時間變率(黃色)、總水平流率之垂直積分(紅色)、總水輻合率之垂直積分(綠色)、地表蒸發率(紫色)、降雨率(藍色) 及風場輻合率(棕色)隨時間變化圖，單位皆為 kg m-2 h-1。(a)SA1、 (b)SA2、(c)SA3、(d)SA2-SA1、(e)SA3-SA1。........................ 149 圖 5.20 同圖 5.18，但為台灣地區於 8 月 1 日 1200UTC 至 2 日 1200UTC 之 SA1 降雨強度(mm h-1)與 SA2、SA3 的差異比。150. 圖 6.1 2009 年 8 月 5 日至 10 日每日 0000UTC，(a)至(f) 之 10m 高風場(風標；每槓代表 10m s-1)、風速(色階；m s-1)及海平面氣壓場(hPa；等值線，間距為 5hPa)，及同一時間(g)至(l)CReSS 模擬之 10m 高風場(風標；每槓代表 10m s-1)、風速(色階；m s-1)及離地表 50m 高之氣壓場(hPa；等值線，間距為 5hPa)。…………152 XI.

(13) 圖 6.2 莫拉克颱風之 JTWC 最佳路徑(藍色)及 CReSS 模擬結果(綠色) 路徑，每 6 小時打點並連線，並於 0000UTC 標注日期。 ..... 153 圖 6.3 莫拉克颱風之(a)JTWC(藍色)、模擬 MO1(綠色)之最大風速(m s-1)，(b)為海平面最低氣壓(hPa)，分類同(a)。 ........................ 153 圖 6.4 莫拉克颱風之(a)至(e) NRL 水氣微波頻道衛星反演之雲頂亮度溫度(K；色階)並疊加 MTSAT 之 VIS 或 IR 所觀測之雲圖；及 (f)至(j) CReSS 模式輸出之降水粒子(雨、雪、雹)混和比於垂直方向最大值(g kg-1；色階)與 850hPa 流線場(白線)。時間分別為 7 月 (a)28 日 2133UTC、(b)29 日 2116UTC、(c)31 日 2117UTC、8 月 (d)1 日 0950UTC、(e)2 日 0938UTC；(f)至(j)為和(a)至(e)最接近時間。............................................................................................ 155 圖 6.5 同圖 3.18，但為 CReSS 模式輸出。.................................... 156 圖 6.6 莫拉克颱風之 CReSS 模擬結果 MO1(綠色)、MO2(橘色)及 MO3(紅色)路徑，每 6 小時打點並連線，並於 0000UTC 處標示日期。............................................................................................ 157 圖 6.7 莫拉克颱風之(a)MO1(綠色)、MO2(橘色)及 MO3(紅色)之最大風速(m s-1)，(b)為海平面最低氣壓(hPa)，分類同(a)。 ....... 157 圖 6.8 莫拉克颱風之(a)、(d)、(g)、(j)MO1、(b)、(e)、(h)、(k)MO2 及(c)、(f)、(i)、(l)MO3 之 CReSS 模式輸出之降水粒子(雨、雪、雹)混和比於垂直方向最大值(g kg-1；色階)。 .......................... 159 圖 6.9 區域平均降雨強度(mm h-1)隨時間變化圖，區域分別為距離颱風中心半徑 500km(紅色)、400km( 綠色)、300km(藍色)及 200km(黃色)範圍內，(a)MO1、(b)MO2、(c)MO3、(d)MO2-MO1、 (e)MO3-MO1。 ............................................................................. 161 圖 6.10 莫拉克颱風 8 月 4 日至 6 日三日平均日累積雨量以颱風中心之分布圖(mm day-1)，x 軸與 y 軸相對颱風中心距離(km)。 (a)MO1 、 (b)MO2 、 (c)MO3 、 (d)MO2-MO1 及 (e)MO3-MO1 。 ........................................................................................................ 162 圖 6.11 同圖 6.10，但為 8 月 7 日至 9 日三日平均日累積雨量。 163 圖 6.12 同圖 6.10，但為 8 月 4 日至 9 日六日平均日累積雨量。 164 圖 6.13 莫拉克颱風 8 月 4 日 0000UTC 至 9 日 0000UTC 軸對稱平均之切向風(m s-1；等值線，間距(a)為 2m s-1，(b)與(c)為 0.5m s1 )、垂直速度場(10-1m s-1；色階)及環流(徑向風&垂直速度；向量) 垂直分布圖。(a)為 MO1、(b)為 MO2-MO1、(c)為 MO3-MO1。 ........................................................................................................ 165 圖 6.14 8 月 7 日 0000UTC 至 10 日 0000UTC，共 72 小時之台灣降雨強度(mm h-1)，MO1(綠色)、MO2(橘色)、MO3(紅色)。.... 166 XII.

(14) 圖 6.15 台灣地區 8 月 7 日(a)MO2、(b)MO3、(c)MO2-MO1、(d)MO3MO1 日累積雨量(mm)圖，可與圖 6.5a 互相比對。 ................ 167 圖 6.16 同圖 6.15，但為 8 日之日累積雨量(mm)，可與圖 6.5b 互相比對。............................................................................................ 168 圖 6.17 同圖 6.15，但為 9 日之日累積雨量(mm)，可與圖 6.5c 互相比對。............................................................................................ 169 圖 6.18 同圖 6.15，但為 7 日至 9 日之日累積雨量(mm)，可與圖 6.5d 互相比對。 ................................................................................... 170 圖 6.19 8 月 5 日 0000UTC 至 10 日 0000UTC，MO2(a)及 MO3(b)在各降雨強度所出現的樣本數減去 MO1 之樣本數。紅色實線為 MO1 在各降雨所出現的樣本數(右邊坐標軸)，以對數坐標表示；直條圖為以 MO1 為基準之差異比(左邊坐標軸)。橫軸為降雨強度，分類為 1 至 10 mm h-1(間距 1mm h-1)；10 至 30 mm h-1(間距 2mm h-1)；30 至 40 mm h-1(間距 5mm h-1)；40 至 50mm h-1 及 50 mm h-1 以上。隔點數累積範圍為以颱風中心為準，半徑 300km 範圍內。 ........................................................................... 171 圖 6.20 半徑 300 公里範圍內，8 月 3 日 0000UTC 至 10 日 0000UTC 之總水時間變率(黃色)、總水平流率之垂直積分(紅色)、總水輻合率之垂直積分(綠色)、地表蒸發率(紫色)、降雨率(藍色)及風場輻合率(棕色)隨時間變化圖，單位皆為 kg m-2 h-1。(a)MO1、 (b)MO2、(c)MO3、(d)MO2-MO1、(e)MO3-MO1。................ 173 圖 6.21 同圖 5.18，但為台灣地區於 8 月 7 日 1200UTC 至 9 日 1200UTC 之 MO1 降雨強度(mm h-1)與 MO2、MO3 的差異比。 ........................................................................................................ 174. XIII.

(15) 第一章前言 1.1 文獻回顧近年來，全球暖化的議題持續被討論，隨著大眾媒體不斷報導，社會也開始關注此一現象。聯合國跨政府氣候變化委員會 (Intergovernmental Panel on Climate Change；簡稱 IPCC)第五次評估報告(IPCC AR5,2013)認為，人為影響極為可能(extremely likely，95%可能性)是造成 20 世紀中期以來的暖化現象的最主要原因。而對於未來排放情境的推估，IPCC 以「代表濃度途徑」來重新定義四組未來變遷的情境，並以輻射強迫力在 2100 年與 1750 年之間的差異量當作指標性的數值來區分。被命名為 RCP2.6 的情境代表每平方公尺的輻射強迫力在 2100 年增加了 2.6 瓦，而 RCP4.5、RCP6.0 與 RCP8.5 則代表每平方公尺的輻射強迫力分別增加 4.5、6.0 與 8.5 瓦。在這四種情境中，RCP2.6 是個暖化減緩的情境，在 2100 年輻射強迫力呈減少趨勢，二氧化碳的濃度會達到 421 ppm；RCP4.5 與 RCP6.0 是屬於穩定的情境，在 2100 年輻射強迫力的變化呈現較為穩定狀態，二氧化碳的濃度會達到 538 ppm 與 670 ppm；RCP8.5 則是個溫室氣體高度排放之情境，在 2100 年輻射強迫力呈持續增加趨勢，二氧化碳的濃度會達到 936 ppm。另外 IPCC 認為，暖化情境下，極端天氣事件出現頻率有增加的趨勢。在此類事件中，熱帶氣旋是最具代表性的事件之一，IPCC 利用 CMIP5(Coupled Model Intercomparison Project Phase 5)氣候模式預估未來熱帶氣旋的活動變化情形，認為在本世紀末(2081 至 2100 年) 熱帶氣旋生成的頻率將減少，但 4 到 5 級之強烈熱帶氣旋生成頻率將增加，而熱帶氣旋平均最大強度也可能增強，熱帶氣旋的降雨率增加 1.

(16) 5%至 30%，但對於路徑變遷的推估，受限於氣候模式模擬熱帶氣旋強度的能力，目前較無具體的共識。針對全球或西北太平洋熱帶氣旋在暖化情境下的活動變化到目前為止一直是許多學者感興趣的問題。Knutson et al.(2015)利用高解析大氣模式(High Resolution Atmospheric Model，簡稱 HiRAM，其網格解析度約 50km)模擬全球熱帶氣旋生成情形，並將每個氣旋作降尺度至 GFDL 颶風模式(Geophysical Fluid Dynamics Laboratory hurricane model)裡進行模擬，其網格解析度提高至 6km。結果顯示，在本世紀末 RCP4.5 情境下，全球平均颶風活動頻率減少 16%，但 4 至 5 級強烈颶風生成頻率增加 24%，且最大風速大於 65 m s-1 之颶風(第 5 級颶風為 69.5 m s-1)更增加 59%，而平均強度則增強 4%，平均颶風半徑 100 km 範圍內降雨率增加 14.3%。針對西北太平洋的颶風活動變化而言，平均颶風生成頻率減少 34.5%，但等級 4 到 5 之強烈颶風生成頻率減少 6.5% (但沒有通過 p<0.05 之統計檢定)，平均颶風半徑 100 km 範圍內降雨率則增加 20.8%。Tsou et al.(2016)同樣利用解析度 20 km 之 HiRAM 模式針對西北太平洋及台灣/中國東海岸颱風活動模擬，發現在 2075 至 2099 年之 RCP8.5 情境下，此區域之颱風生成數與生成頻率將減少 49%，而颱風到達最大強度時半徑 200km 範圍內降雨率平均增加 22%，而其中颱風中心有到達台灣及中國東岸區域者降雨率更增加 54%。其中針對暖化情境下颱風對台灣降雨的變化，Huang et al. (2016) 同樣利用 HiRAM 模式並降尺度至 WRF 模式裡，並將台灣夏季(6 至 8 月)降雨事件作分類，其中熱帶氣旋(TC)降雨事件裡，在 2075-2099 年之 RCP8.5 情境下，台灣整體累積雨量減少，降雨頻率減少，但降雨強度增加，顯示台灣未來降雨更劇烈。 2.

(17) 另外，Chang et al. (2017)統計台灣 1960 年至 2015 年每個颱風造成的累積雨量，發現排名前 15 名者有 10 個發生在 2004 年之後(表 1.1)，顯示近年來颱風會為台灣造成更多降雨。蘇世顥等(2017)進一步分析發現，近 30 年颱風平均累積降雨量與平均降雨強度與遠 30 年相比有增加的趨勢，但雨量增加與颱風移速關係較大，和颱風本身強度相關性較低。對台灣而言，全球暖化之熱力機制所導致的極端降雨變遷訊號會被地形效應影響所覆蓋。. 1.2 研究動機雖然目前氣候模式可以評估未來全球帶氣旋活動的變化，但由於氣候模式的解析度較低，網格間距為幾十至幾百公里不等，對於想要探討區域性的變化，往往需要額外利用降尺度方法提高氣候模式的網格解析度，以提高對熱帶氣旋結構的模擬。且各個模式之間對於全球大氣環流掌握的程度不一，因此對於熱帶氣旋生成的環境變化彼此存在一定的分歧度(Camargo, 2013)，故對於進一步定量分析氣候變遷對熱帶氣旋活動目前為止學界沒有較一致的看法。因此，利用高解析度模式對於颱風結構較佳的掌握特性，對於進一步定量分析氣候變遷對颱風的影響，可有所幫助。Wang et al. (2015) 利用日本名古屋大學所研發之雲解析風暴模式 (Cloud-Resolving Storm Simulator，簡稱 CReSS)，模擬 2008 年辛樂克與薔蜜颱風，並扣除四十年間的氣候差異值，模擬颱風生成於過去四十年前的氣候環境，發現颱風於現代情境降雨增加 6 至 7%，且強降雨增加 5%至 25%，並計算水收支分析降雨發生的原因，發現颱風降與增加主要為總水通量輻合率增加，其中貢獻最多者為水氣通量輻合率。本研究將利用與 Wang et al. (2015)類似的方法，探討颱風於本世紀末(2081 至 2100 年) 3.

(18) 不同的暖化情境(RCP4.5 與 RCP8.5)下降雨的變化。由於是分析颱風個案，本研究無法針對颱風生成數、生成頻率、路徑、平均強度等議題進行討論。. 1.3 論文結構本文共分七章，第一章為前言，包含文獻回顧與研究動機，第二章介紹資料來源與研究方法，以及本研究所使用之雲解析風暴模式 (Cloud-Resolving Storm Simulator，簡稱 CReSS)，包含模式內部的方. 程式組及架構，及本研究所使用之初始與邊界條件、模式參數設定等。第三章為未來氣候差異值及個案觀測資料分析。第四章至第六章為三個個案之模擬結果與敏感度實驗探討，包含水收支計算。第七章為結論。. 4.

(19) 第二章資料來源與研究方法 2.1 資料來源本研究使用資料如下: 1. CMIP5 (Coupled Model Intercomparison Project Phase 5)共 38 個模式月平均資料，垂直方向共 17 層(1000、925、850、700、600、 500、400、300、250、200、150、100、70、50、30、20 及 10hPa)，氣象參數包含重力位高度(z)、風場東西向分量(u)、風場南北向分量(v)、溫度(T)、地表溫度(Ts)及比濕(q)。 2. 2012 年 7 月 28 日至 8 月 4 日及 2015 年 8 月 3 日至 10 日美國國家環境預測中心(National Centers for Environmental Prediction ;簡稱 NCEP)之 GFS 分析場，每 6 小時一筆(0000、0600、1200 與 1800 UTC) 0.5°×0.5°經緯網格資料，垂直方向共 17 層(1000、925、 850、700、600、500、400、300、250、200、150、100、70、50、 30、20 及 10 hPa)，氣象參數包含重力位高度(z)、水平風東西向分量(u)、水平風南北向分量(v)、氣壓(p)、溫度(T)及相對濕度(RH)。 3. 2009 年 8 月 3 日至 11 日歐洲中期天氣預報中心 (European Centre for Medium-Range Weather Forecasts；簡稱 ECMWF) 熱帶觀測對流年 (Year of Tropical Convection；簡稱 YOTC) 之每 6 小時一筆 (0000、0600、1200 與 1800 UTC) 0.25°×0.25°經緯網格再分析資料，垂直方向共 17 層(1000、925、850、700、600、500、400、300、 250、200、150、100、70、50、30、20 及 10 hPa)，氣象參數包含重力位高度(z)、水平風東西向分量(u)、水平風南北向分量(v)、氣壓(p)、溫度(T)及比濕(q)。. 5.

(20) 4. 2012 年 7 月 28 日至 8 月 4 日及 2015 年 8 月 3 日至 10 日歐洲中期天氣預報中心 (European Centre for Medium-Range Weather Forecasts；簡稱 ECMWF)之長期全球再分析資料(ERA-interim)，海溫參數(SST)每 6 小時一筆(0000、0600、1200 與 1800UTC)，水平解析度為 0.75°×0.75°。 5. 2009 年 8 月 3 日至 11 日美國國家海洋暨大氣總署(National Oceanic and Atmospheric Administration；簡稱 NOAA)日平均海溫(Optimum Interpolation SST)資料，水平解析度為 0.25°×0.25°。 6. 2009 年 8 月 3 日至 11 日、2012 年 7 月 28 日至 8 月 4 日及 2015 年 8 月 3 日至 10 日中央氣象局天氣圖、雷達回波圖、累積雨量圖。 7. 2009 年 8 月 3 日至 11 日、2012 年 7 月 28 日至 8 月 4 日及 2015 年 8 月 3 日至 10 日中央氣象局局屬測站及自動觀測站之逐時雨量觀測資料。 8. 颱風蘇迪勒(2015 年)、蘇拉(2012 年)及莫拉克(2009 年)中央氣象局颱風路徑圖。 9. 2009 年 8 月 3 日至 11 日、2012 年 7 月 28 日至 8 月 4 日及 2015 年 8 月 3 日至 10 日美國海軍研究實驗室(United States Naval Research Laboratory；簡稱 NRL)提供之國防氣象衛星計畫(Defense Meteorological Satellite Program；簡稱 DMSP)與熱帶降水觀測任務 (Tropical Rainfall Measuring Mission；簡稱 TRMM)衛星之微波頻道產品，以及日本氣象廳多功能運輸衛星 (Multifunctional Transport Satellites；簡稱 MTSAT)紅外線及可見光頻道雲圖產品。. 6.

(21) 10. 颱風蘇迪勒(2015 年)、蘇拉(2012 年)及莫拉克(2009 年)之美軍聯合颱風警報中心 (Joint Typhoon Warning Center；簡稱 JTWC)最佳路徑資料，資料為每 6 小時一筆。. 2.2 研究方法本研究所計算之未來氣候差異值由 CMIP5 模式資料而來，共選取 3 種情境：historical run 在 1981~2000 年 6 到 9 月平均，代表現代情境；RCP4.5 run 及 RCP8.5 run 在 2081~2100 年 6 到 9 月平均，分別代表兩種不同暖化情境。每種情境計算模式平均後，再由兩種暖化情境分別減去現代情境，得到兩種未來氣候差異值，其中 historical run 與 RCP8.5 run 共有 38 個模式之平均，RCP4.5 run 共有 35 個模式之平均，個別模式說明列於表 2.1。選取颱風個案部分，本研究選取的個案颱風主要為近 10 年來之西行侵台颱風，由於路徑較常見，使研究結果較具代表性；且此颱風對台灣累積雨量較多。在此目的下，本研究選取 2015 年 8 月 3 日至 10 日的蘇迪勒(Soudelor)颱風、2012 年 7 月 28 日至 8 月 4 日的蘇拉 (Saola)颱風及 2009 年 8 月 3 日至 11 日的莫拉克(Morakot)颱風。此三個個案之共通點有：(1) 颱風生命期之巔峰強度達到中央氣象局所定義之中度颱風以上，(2) 台灣 24 小時累積雨量達到中央氣象局所訂之超大豪雨等級 (24 小時累積雨量大於 500 mm)，其中蘇迪勒與莫拉克颱風路徑為中央氣象局所訂定之第二類路徑，蘇拉颱風路徑為中央氣象局訂定之第三類路徑。首先分析東亞地區兩種未來氣候差異值，了解現在與未來情境下颱風之背景環境差異，並與前人的研究做比較。接下來從綜觀天氣圖 7.

(22) 分析颱風與綜觀天氣系統的配置、環境盛行風場、風速之演變，配合 NCEP GFS 及 ECYOTC 分析資料之風場與氣壓場等資訊，以了解研究個案之大氣背景環境與天氣演變的關係，做進一步模式模擬的基本參考依據。分析完氣候差異值後，本研究希望定量分析此氣候差異對颱風個案所造成的影響。首先利用 CReSS 模式對三個個案進行高解析度控制實驗，重現颱風的演變過程，獲得更高時空解析度的颱風資訊，以利後續的分析。並將分析結果與觀測資料做比對，檢視模式能否精準掌握颱風個案的各面向特徵，如移動路徑、移動速度、雨帶結構及雨量。接著進行疊加兩種氣候差異值之敏感度實驗，模擬颱風生成於未來情境。其中敏感度實驗與控制實驗主要差別在於模擬之初始條件、邊界條件及海溫，其他設定保持不變。比較控制實驗與敏感度實驗結果即可評估未來氣候變遷對颱風的影響有多大，並可進一步定量分析未來長期氣候變遷對颱風降雨的影響並探討其原因。另外在探討與量增減的部分，本研究使用 Trenberth and Guillemot (1995) 所提出之水氣收支方程式(2.2.1)。W 為總水密度的垂直積分 (2.2.2)，積分後可得到單位面積上方之水的含量。ρw 為總水密度(kg m3. ⃑ 為水平風向量(m s-1)、E 為地表蒸發率(kg m-2 s-1)、P 為降水率(kg )、V. m-2 s-1)。由於颱風環境有許多水相與冰相粒子，再將大氣中的水分為水氣、降水粒子(包含雨滴、雪及霰)及雲粒子(包含雲滴及冰晶)。最後可得到水的收支方程式(2.2.3)，其中 ρp 為降水粒子密度、ρc 為雲粒子密度，Wp、Wc 與 Wv 分別為 ρp、ρc 及 ρv 的垂直積分。本研究希望藉由此方程式探討雨量增加或減少的來源為何並量化其差異。. (2.2.1) 8.

(23) (2.2.2). (2.2.3). 2.3 模式簡介本研究使用的雲解析風暴模式(CReSS)為日本名古屋大學宇宙地球環境研究所(Space–Earth Environmental Research, ISEE)之氣象大氣部門開發，版本為 3.4.2。模式為非靜力、可壓縮之方程式系統，水平座標使用笛卡爾座標，垂直座標使用追隨地勢座標，變數配置方面，水平方向使用了 Arakawa–C 型的網格點，垂直方向使用了 Lorenz 網格。模式的基本方程有:背景場之靜力方程、狀態方程、動量方程、氣壓擾動方程、位溫擾動方程、三態水混合比方程、水物質密度方程，詳細方程式如下: 背景場之靜力方程： ∂𝑝̅ = −𝜌̅ 𝑔 ∂z 其中𝑝為氣壓，𝜌為密度，均可分為背景場以及擾動場，g 為重力加速度。即𝑝 = 𝑝̅ + 𝑝’，𝜌 = 𝜌̅ + 𝜌’。. 狀態方程： 𝜌=. 𝑝 𝑞𝑣 (1 − )(1 + 𝑞𝑣 + ∑ 𝑞𝑥 ) R𝑑 𝑇 𝜀 + 𝑞𝑣. 9.

(24) 其中R 𝑑 為乾空氣之氣體常數，𝑇為溫度，𝜀為水氣與乾空氣之分子量比 (0.622)，𝑞𝑣 為水氣混合比，𝑞𝑥 為各種相態粒子之混合比，一共有雲水 (𝑞𝑐 )、雲冰(𝑞𝑖 )、雨水(𝑞𝑟 )、雪(𝑞𝑠 )、軟雹(𝑞𝑔 )、雹(𝑞ℎ )六種。. 動量方程： ∂𝑝̅𝑢 ∂𝑢 ∂𝑢 ∂𝑢 ∂𝑝’ = −𝑝̅ (𝑢 +𝑣 +𝑤 )− + 𝑝̅(𝑓𝑠 𝑢 − 𝑓𝑐 𝑤) + 𝑇𝑢𝑟𝑏. 𝑢 ∂t ∂x ∂y ∂z ∂x ∂𝑝̅𝑣 ∂𝑣 ∂𝑣 ∂𝑣 ∂𝑝’ = −𝑝̅ (𝑢 +𝑣 +𝑤 )− + 𝑓𝑠 𝑝̅ 𝑢 + 𝑇𝑢𝑟𝑏. 𝑣 ∂t ∂x ∂y ∂z ∂y ∂𝑝̅𝑤 ∂𝑤 ∂𝑤 ∂𝑤 ∂𝑝’ = −𝑝̅ (𝑢 +𝑣 +𝑤 − 𝑝̅𝐵𝑢𝑜𝑦. 𝑤 + 𝑓𝑐 𝑢 + 𝑇𝑢𝑟𝑏. 𝑤 )− ∂t ∂x ∂y ∂z ∂z 其中𝑓𝑠、𝑓𝑐 分別為水平方向以及垂直方向之科氏參數，𝑇𝑢𝑟𝑏.為個方向之亂流混合作用項，𝐵𝑢𝑜𝑦. 𝑤為垂直方向之浮力項。. 氣壓擾動方程： ∂𝑝’ ∂𝑝’ ∂𝑝’ ∂𝑝’ = − (𝑢 +𝑣 +𝑤 ) + 𝜌̅ 𝑔𝑤 ∂t ∂x ∂y ∂z −𝜌̅ 𝑐𝑠2 (. ∂𝑢 ∂𝑢 ∂𝑢 1 𝑑𝜃 1 𝑑𝑄 + + ) + 𝜌̅ 𝑐𝑠2 ( − ) ∂x ∂y ∂z 𝜃 𝑑𝑡 𝑄 𝑑𝑡. 其中𝑐𝑠 為大氣中的聲速，𝜃為位溫，𝑄 = 1 + 0.608 𝑞𝑣 + ∑ 𝑞𝑥. 位溫擾動方程： ∂𝜌̅ 𝜃’ ∂𝜃’ ∂𝜃’ ∂𝜃’ ∂𝜃̅ = −𝜌̅ (𝑢 +𝑣 +𝑤 + 𝑇𝑢𝑟𝑏. 𝜃 + 𝜌̅ 𝑆𝑟𝑐. 𝜃 ) − 𝜌̅ 𝑤 ∂t ∂x ∂y ∂z ∂z 其中𝑇𝑢𝑟𝑏. 𝜃為次網格尺度之位溫亂流混合作用項，𝑆𝑟𝑐. 𝜃為水經相態變化(凝結、蒸發、昇華、凍結、融解)造成位溫改變之作用項。. 三態水混合比方程： 10.

(25) ∂𝜌̅ 𝑞𝑣 ∂𝑞𝑣 ∂𝑞𝑣 ∂𝑞𝑣 = −𝜌̅ (𝑢 +𝑣 +𝑤 ) + 𝑇𝑢𝑟𝑏. 𝑞𝑣 + 𝜌̅ 𝑆𝑟𝑐. 𝑞𝑣 ∂t ∂x ∂y ∂z ∂𝜌̅ 𝑞𝑥 ∂𝑞𝑥 ∂𝑞𝑥 ∂𝑞𝑥 = −𝜌̅ (𝑢 +𝑣 +𝑤 ) + 𝑇𝑢𝑟𝑏. 𝑞𝑥 + 𝜌̅ 𝑆𝑟𝑐. 𝑞𝑥 ∂t ∂x ∂y ∂z + 𝜌𝐹𝑎𝑙𝑙. 𝑞_𝑥 其中𝑇𝑢𝑟𝑏. 𝑞𝑥 為該項態水物質的次網格亂流混合作用項，𝑆𝑟𝑐. 𝑞𝑥 為水物質的增加以及減少作用項，𝐹𝑎𝑙𝑙. 𝑞𝑥 為沉降(降水)項。. 水物質密度方程： ∂𝑁𝑥 ∂ 𝑁𝑥 ∂ 𝑁𝑥 ∂ 𝑁𝑥 𝑁𝑥 = −𝜌̅ [𝑢 ( ) + 𝑣 ( ) + 𝑤 ( )] + 𝑇𝑢𝑟𝑏. ∂t ∂x 𝜌̅ ∂y 𝜌̅ ∂z 𝜌̅ 𝜌̅ + 𝜌̅ 𝑆𝑟𝑐.. 𝑁𝑥 𝑁𝑥 + 𝐹𝑎𝑙𝑙. 𝜌̅ 𝜌̅. 其中𝑁𝑥 為冰相粒子的濃度(𝑚−3 )，包含了雲冰(𝑁𝑖 )、雪(𝑁𝑠 )、霰(𝑁𝑠 )， 𝑇𝑢𝑟𝑏.以及𝐹𝑎𝑙𝑙.同上，分別為次網格亂流混合作用以及沉降(降水)項。而因為採用了完全可壓縮的系統，包含大氣中各種不同波動的解，其相速有很大的差異，故將含有音波的項使用短時間積分法，其他則以長時間積分法，長時間積分使用跳蛙法搭配 Asselin 的時間濾波法，短時間積分法使用了陽解法的 backward scheme，並在方程式中加入發散項來抑制音波的成長，垂直方向則使用陰解法的 CrankNicolson schemes。 CReSS 模式不使用積雲參數化方法，雲物理過程之參數化方法以 Lin et al. (1983)、Cotton et al. (1986)、Murakami (1990)、Ikawa and Saito (1991) 以及. Mueakami et al. (1994) 的總體參數化方法 (bulk. parameterization)為基礎，模式中的雲物理過程示意圖如圖 2.1，其中 𝑞𝑐、𝑞𝑖、𝑞𝑟、𝑞𝑠、𝑞𝑔、𝑞ℎ 分別代表雲水、雨、雲冰、雪、雹之混合比，而𝑁𝑈 𝐴𝑣𝑖 為昇華核化(deposition or sorption nucleation)，𝑁𝑈 𝐹𝑐𝑖 為凍結 11.

(26) 核化 (condensation-freezing nucleation) ， 𝑁𝑈 𝐶𝑐𝑖 為接觸核化 (contact nucleation)，𝑁𝑈 𝐻𝑐𝑖 為同質核化(homogeneous nucleation)，𝑆𝑃為二次冰晶生成(secondary nucleation of ice crystals)，VD為水蒸氣的昇華、凝結、蒸發(vapor deposition, evaporation and sublimation)，CL為碰撞合併(collection)，PG為其他相態水和霰碰撞附著而使霰成長的效應 (graupel produciton) ， AG 為聚合 (aggregation) ， CN 為相態轉換 (conversion)，ML為融解(melting)，FR為凍結(freezing)，SH為洩滴 (shedding of liquid water)，𝑆𝐻𝑁 為冰晶二次核化(secondary nucleation of ice crystals)，𝐶𝐿𝑁 為和密度相關的碰撞合併(collection)，𝐴𝐺 𝑁 為和密度相關的聚合(aggregation)，𝐶𝑁 𝑁 為和密度相關的相態轉換(conversion)， 𝐹𝑅𝑁 為和密度相關的凍結(freezing)，𝛼𝑟𝑠 為雨滴和雪碰撞而形成霰的作用。. 2.4 模式設定 (1) SO1 (蘇迪勒颱風) 初始及邊界條件為 NCEP GFS 分析場資料(0.5°×0.5°經緯度，每 6 小時)，水平格點數為 1488×1008，水平解析度 2.5km，平均垂直格點間距為 500m，垂直層數 50 層(伸展網格)，地圖投影為藍伯特圓錐 (Lambert Conformal Conic)，初始時間為 2015 年 8 月 3 日 0000UTC，模擬時間長度為 168 小時，積分間距為 4s (時間積分大步距) 及 1s (時間積分小步距)，微物理過程為冷雲過程，輸出頻率為 3600s (1 小時)，初始條件設定為模式初始場，海溫資料使用 ERA-interim 每 6 小時，水平解析度 0.75°，模擬範圍標示於圖 2.1，詳情見表 2.2。 12.

(27) (2) SA1 (蘇拉颱風) 設定同(1)，但初始時間為 2012 年 7 月 28 日 1200UTC，模擬時間長度為 156 小時，模擬範圍同圖 2.1 所示，詳情見表 2.2。 (3) MO1 (莫拉克颱風) 設定同(1)，但初始及邊界條件為 EC-YOTC 再分析資料(0.25°× 0.25°經緯度，每 6 小時)，初始時間為 2009 年 8 月 3 日 0000UTC，模擬時間長度為 192 小時，初始條件設定為模式初使場，海溫資料使用 NOAA OI SST v2 日平均，水平解析度 0.25°，模擬範圍同圖 2.1 所示，詳情見表 2.2。 (4) SO2 (疊加 RCP4.5 情境之氣候差異值，未來) 同(1)，唯初始條件、邊界條件和海溫均疊加 RCP4.5 氣候差異值。 (5) SA2 (疊加 RCP4.5 情境之氣候差異值，未來) 同(2)，唯初始條件、邊界條件和海溫均疊加 RCP4.5 氣候差異值。 (6) MO2 (疊加 RCP4.5 情境之氣候差異值，未來) 同(3)，唯初始條件、邊界條件和海溫均疊加 RCP4.5 氣候差異值。 (7) SO3 (疊加 RCP8.5 情境之氣候差異值，未來) 同(1)，唯初始條件、邊界條件和海溫均疊加 RCP8.5 氣候差異值。 (8) SA3 (疊加 RCP8.5 情境之氣候差異值，未來) 同(2)，唯初始條件、邊界條件和海溫均疊加 RCP8.5 氣候差異值。 (9) MO3 (疊加 RCP8.5 情境之氣候差異值，未來) 同(3)，唯初始條件、邊界條件和海溫均疊加 RCP8.5 氣候差異值。. 13.

(28) 第三章未來氣候差異值及個案觀測資料分析 3.1 未來氣候差異值如前一章所述，本研究利用 CMIP5 模式資料之系集平均計算未來氣候差異值，分別取 historical run 之 1981~2000 年夏季(6 至 9 月) 平均、RCP4.5 run 2081~2100 年夏季(6 至 9 月)平均及 RCP8.5 run 2081~2100 年夏季(6 至 9 月)平均，各代表現代情境、RCP4.5 及 RCP8.5 情境，探討不同暖化程度下大氣環境參數的變化。. (1) 重力位高度及風場差異圖 3.1 為重力位高度及風場之 1981~2000 年近代夏季平均及 RCP4.5 和 RCP8.5 之氣候差異值。首先近代夏季平均結果顯示台灣附近及台灣東方海域在 1000 hPa 至 850 hPa 主要為東南風至偏南風，在 500 hPa 受到太平洋高壓影響影響，台灣附近風場轉為西南風，而在 200 hPa 受到南亞高壓的影響，台灣附近風場轉為東北風。在未來氣候差異的部分，在 1000 hPa，RCP4.5 及 RCP8.5 之高度場差異顯示台灣附近及台灣東方海域為正值，其中 RCP4.5 差異量為 0 至 4 m， RCP8.5 差異量為 0 至 6 m，而在台灣北方為負值，其中 RCP4.5 差異量為 0 至-2 m，RCP8.5 差異量為 0 至-4 m，表示暖化越嚴重下，南北氣壓梯度力差異越大，另外在風場差異部分，台灣及台灣東方海域為西南風變異，其中風速差異量在 RCP4.5 約為 0.5 m s-1，RCP8.5 約為 0.9 m s-1，符合地轉風平衡關係。而在 850 hPa 以上的高度場差異顯示，台灣附近及台灣東方海域皆為正值，且 RCP8.5 增加量較 RCP4.5 多。風場差異顯示，在 850 hPa 台灣附近風場為西南風至偏西風變異，風速差異量在 RCP4.5 為 0.3 m s-1，RCP8.5 為 0.6 m s-1，而在 500hPa 以上至 200hPa 台灣附近風場差異為偏東風至東南風變異，風速差異 14.

(29) 量在 500 hPa 為 0.15 m s-1 (RCP4.5)至 0.3 m s-1 (RCP8.5)，在 200 hPa 為 0.2 m s-1 (RCP8.5)至 0.4 m s-1 (RCP4.5)。Huang et al. (2016)利用 WRF-HiRAM 計算 RCP8.5 情境 2075~2099 年 6 至 8 月平均減去現代情境 historical run 1979~2003 年 6 至 8 月平均之風場差異，在台灣附近 850hPa 亦為西南風增強，與本研究相似，唯風速差異量為 1 m s-1 至 2 m s-1，較本研究結果高 0.5 m s-1 至 1 m s-1。由此風場差異顯示，未來情境下西行颱風位於太平洋上位置比現代情境更偏東，但登陸台灣至離開台灣後可能較偏西，這使得颱風登陸台灣期間路徑可能較南偏，且颱風進入中國後可能更深入內陸。. (2) 溫度場及濕度場差異圖 3.2 及 3.3 為溫度場及濕度場之 1981~2000 年近代夏季平均及 RCP4.5 和 RCP8.5 之氣候差異值。在溫度場部分，台灣及台灣附近海域從地表至 200 hPa 溫度皆增加，其中 RCP4.5 情境增加 1.7K (地表) 至 3.8K (200 hPa)，RCP8.5 情境增加 3.5K (地表) 至 7.3K (200 hPa)。 IPCC AR5 (2013)同樣利用 CMIP5 模式之系集平均預估 RCP4.5 情境及 RCP8.5 情境全球地表溫度改變量，分別為 1.8K (RCP4.5)與 3.5K (RCP8.5)。雖然本研究只針對台灣附近計算，此增溫幅度與全球增溫幅度類似。此研究結果顯示溫度增加量隨高度增加，所以推估未來情境大氣垂直穩定度增加，可能為不利對流發展的因素，且 RCP8.5 溫度增加量約為 RCP4.5 的兩倍。在濕度場部分，由於大氣中的水氣主要集中於低對流層，因此水氣改變在低對流層較明顯。在 850 hPa 以下之低對流層，台灣附近水氣量在 RCP4.5 情境增加約 1.5 g kg-1 至 2 g kg-1，增加比例約為 12.5 至 13%，而 RCP8.5 情境增加約 3 g kg-1 至 4 g kg-1，增加比例約為 25 至 26%。Trenberth et al. (2005)利用 Remote Sensing Systems (簡稱 RSS) 15.

(30) Special Sensor Microwave / Imager (簡稱 SSM/I) 所觀測之資料分析，從 1988 年至 2004 年全球水氣變化每 10 年約增加 1.2%，與本研究結果之 RCP4.5 情境水氣改變率類似。將兩種情境之溫度場與濕度場綜合分析比較，結果顯示暖化情境越嚴重，水氣增加量越多，且溫度增加量與水氣改變量之間的關係與 Clausius-Clapeyron 定理之理論值 (氣溫增加 1ºC，大氣中水氣的含量大約增加 7.5%) 相近，因此可以推估，溫度增加使飽和水氣壓上升，導致大氣水氣含量增加。因此，颱風生成後，大氣環境可以提供更多水氣給颱風，這可能讓颱風的降雨明顯增多。. (3) 小結本研究利用 CMIP5 模式之系集平均計算未來氣候差異值與前人研究相似。風場的變化可能使未來情境下西行颱風位置較偏東，但登陸及離開台灣後較偏西，但風場改變量並不大，因此可預期氣候差異對颱風路徑影響有限。台灣附近之低對流層水氣含量變化，未來情境比現代增加約 13%至 26%，改變較明顯，所以對於未來情境颱風降雨的變化值得較深入探討。另外，本研究計算台灣附近地表溫度的氣候差異值與 IPCC AR5 所估算之全球地表溫度改變量相當接近。. 3.2 個案一 (蘇迪勒颱風) (1) 路徑圖 3.4 為中央氣象局提供之蘇迪勒颱風路徑圖，蘇迪勒颱風於 2015 年 7 月 30 日 1200 UTC 在 13.6°N、159.3°E 形成，為當年第 13 號颱風，形成後穩定向西北西移動；8 月 2 日 1200 UTC 於 14.1°N、 145.9°E 增強為中度颱風，持續朝西北西前進；3 日 1200UTC 於 17.4 16.

(31) °N、141.8°E 增強為強烈颱風，1800UTC 強度達到顛峰，最大平均風速達 58m/s；而強烈颱風狀態維持一天半後，於 5 日 0600UTC，颱風移至 19.9 °N、133.7°E，為海溫環境相對較差之區域，強度稍減弱，但仍維持中度颱風上限等級。7 日開始颱風逐漸靠近台灣，於當日 2040UTC 登陸花蓮縣秀林鄉，登陸後受地形影響，路徑向西南偏折； 8 日 0300 UTC 於雲林縣台西鄉出海，強度受地形破壞而減弱。出海後，颱風中心在澎湖附近重整並朝北轉西北移動，於 8 日 1400 UTC 左右登陸中國福建，之後仍朝西北方向移動，強度受到陸地影響持續減弱，於 2100 UTC 減弱為輕度颱風，至 9 日 1200UTC 再減弱為熱帶性低氣壓，其生命期長達 10 天(240 小時)。. (2) 綜觀天氣分析 8 月 3 日 1200 UTC 之地面天氣圖(圖 3.5a)顯示，蘇迪勒颱風位於西北太平洋面上，已達到強烈颱風強度，中心最低海平面氣壓 925 hPa，近中心最大風速達到 51 m s-1，7 級風暴風半徑達 220 km，此時颱風西北方有一高壓中心位於日本南方海面，而太平洋高壓主體位在颱風東北方；500 hPa 天氣圖(圖 3.6a)更可以看到太平洋高壓勢力相當強勁，範圍涵蓋至呂宋島北部及中國華南地區，脊軸延伸至 110°E，而南邊之導引氣流使颱風穩定朝西北方移動。5 日 1200 UTC 之地面天氣圖(圖 3. 5b)顯示，颱風位於 20.0 °N、132.6°E，中心氣壓 930 hPa，近中心最大風速為 48 m s-1，暴風半徑稍擴大為 250 km，其北方和東北方依舊為太平洋高壓的勢力範圍，仍然受到駛流導引朝西北方移動； 500hPa 天氣圖(圖 3.6b)可以看到有一分裂高壓位於日本東方上空，壟罩近乎全日本，其南方駛流依舊明顯。7 日 1200 UTC 之地面天氣圖 (圖 3.5c)顯示，颱風位於台灣東方海面，強度維持不變，中心氣壓 930hPa，近中心最大風速 48 m s-1，唯暴風半徑擴大至 300 km，開始 17.

(32) 接觸到台灣東部地區，而颱風東北方之高壓中心仍然位在日本南方； 500 hPa 天氣圖(圖 3.6c)則顯示，太平洋高壓駛流位於颱風東北方，高壓脊通過中國華中地區，颱風依舊位於駛流邊緣。9 日 1200 UTC 之地面天氣圖(圖 3.5d)顯示，颱風已遠離台灣進入中國，強度減弱為熱帶性低氣壓，中心氣壓 998hPa，台灣附近風場為西南風；500 hPa 天氣圖(圖 3.6d)亦顯示颱風中層渦旋中心位於中國上空，台灣附近風場為南南西風或南風。. (3)雷達回波和降雨圖 3.7 和圖 3.8 分別為蘇迪勒颱風侵台期間之雷達回波圖與日累積雨量圖。7 日 1800 UTC(圖 3.7a)颱風中心位於花蓮東部近海，可以看到回波強度 40dbZ 以上的強回波雨帶開始影響台灣北部及宜蘭地區；2100 UTC(圖 3.7b)颱風登陸花蓮，其眼牆影響北花蓮，而其外圍主雨帶仍位在台灣北部及宜蘭地區。待颱風中心通過中央山脈後(圖 3.7c )，台灣西南部風向轉為偏西風至西南風，嘉義以南之山區開始出現強回波，北部降雨仍持續；8 日 0300 UTC(圖 3.7d)顯示颱風北邊主雨帶移至北部海面，北部降雨開始趨緩，而南部山區降雨持續；0600 UTC 至 0900 UTC(圖 3.7e,f)西南部又一波強降雨，且隨著颱風往北移動，強雨帶開始影響中部地區。從日累積降雨來看，台灣降雨主要分為兩階段，8 月 7 日(圖 3.8a)累積降雨 300 毫米以上的地區主要為北部及東北部地區，此階段颱風位於中央山脈東側，北部及東北部為迎風面而出現強降雨；8 月 8 日(圖 3.8b)之後則轉為西南部地區，此階段颱風中心越過中央山脈移至台灣海峽，西南部地區成為迎風面開始出現強降雨。大體而言，此颱風造成台灣地區降雨形態變化主要與風向和地形抬升作用密切相關。. (4) 小結 18.

(33) 蘇迪勒颱風生成後就一直受到太平洋高壓駛流導引，穩定朝西北西或西北方移動，並以接近強颱之姿侵襲台灣。颱風登陸前，台灣北部及東北部地區為迎風面，受颱風環流影響出現強降雨；而颱風登陸後至離開台灣期間，西南部地區轉為迎風面，亦受到颱風環流影響出現強降雨。此颱風帶來之強勁風力和雨勢在台灣造成嚴重災情，包括土石坍方、道路中斷、停電、停水等，農林漁牧損失更逼近新台幣 23 億元。. 3.3 個案二 (蘇拉颱風) (1) 路徑圖 3.9 為蘇拉颱風路徑圖，蘇拉颱風於 2012 年 7 月 28 日 0000 UTC 在 14.5°N、127.0°E 形成，為當年第 9 號颱風，形成後初期朝西北轉北北西再轉偏北移動。30 日 0600 UTC 開始轉向北北西前進，朝台灣接近，至當日 1800 UTC 增強為中度颱風。31 日 0000 UTC 開始轉向西北移動，持續進逼台灣。至 8 月 1 日 1500 UTC 颱風中心受地形牽引，略為加速向西移動，並於當日 1920 UTC 左右登陸花蓮縣秀林鄉。登陸後幾小時有打轉現象，於 2 日 0300 UTC 移動到宜蘭近海 (24.6°N、122.0°E)，開始朝北北西轉西北方向前進，至 0600 UTC 中心掠過東北角，來到 25.0°N、122.0°E，強度則減弱為輕度颱風。隨後颱風移至台灣北部海面，轉向西北移動，朝向馬祖地區前進。2 日 2200 UTC 左右颱風在馬祖北方登陸中國福建，強度持續減弱，至 3 日 1200 UTC 減弱為熱帶性低氣壓，其生命期共 6 天又 12 小時(156 小時)。. (2) 綜觀天氣分析 19.

(34) 7 月 28 日 0000 UTC 之地面天氣圖(圖 3.10a)顯示，颱風位於菲律賓東方海面上，形成於一個季風槽內大低壓帶中，槽線延伸至約 135°E，而太平洋高壓約位在日本南方，位置較偏北。500 hPa 天氣圖 (圖 3.11a)也可以看到高壓中心位於東海上空，範圍約涵蓋華中、南韓及日本關東以南地區，最南不超過 28°N，其環流影響不到颱風運動。 29 日 0000 UTC 地面天氣圖(圖 3.10b)顯示，颱風移至 17.0°N、125.2°E，近中心風速增強至 28 m s-1，7 級暴風半徑擴大至 120 km，季風槽更往東延伸至 150°E，同時丹瑞颱風(DAMREY)生成，而太平洋高壓位置沒有太大改變。500 hPa 天氣圖(圖 3.11b)亦顯示太平洋高壓並無明顯移動，其環境配置與前一時間(28 日 0000 UTC)相似。30 日 0000 UTC 之地面天氣圖(圖 3.10c)可以看到，颱風位於 19.6°N、124.9°E，強度再增強，中心氣壓達到 970 hPa，近中心最大風速達到 30 m s-1，暴風半徑亦擴大至 200km，而季風槽與太平洋高壓範圍無太大改變，唯丹瑞颱風強度稍增強。500hPa 天氣圖(圖 3.11c)也可以看到，太平洋高壓依舊壟罩日本，而颱風渦旋位於一個低壓區裡，此低壓區範圍約涵蓋呂宋島、南海北部、巴士海峽、台灣東部海面，最北界達台灣中部地區。8 月 2 日 0000 UTC 地面天氣圖(圖 3.10d)顯示，颱風位於台灣東部近海(24.0°N，121.8°E)，中心氣壓為 970 hPa，近中心最大風速 33 m s-1，暴風半徑仍為 220km，同時丹瑞颱風移至南韓西南方海面上，而季風槽與太平洋高壓範圍與前一時間(7 月 30 日 0000 UTC) 相似。500 hPa 天氣圖(圖 3.11d)顯示台灣大約位在低壓區的中心，而太平洋高壓範圍依舊無太大變化。. (3) 雷達回波和降雨圖 3.12 和圖 3.13 分別為蘇拉颱風侵台期間之雷達回波圖與日累積雨量圖。7 月 31 日 2100 UTC(圖 3.12a)颱風位於台東東方海面，有 20.

(35) 一條強回波雨帶位在台灣東部海岸線和颱風之間，而外圍環流的零星雨帶開始影響台灣北部山區(雪山山脈)，31 日日累積雨量(圖 3.13a)明顯看到在東北部山區已超過 300 毫米。8 月 1 日 1300 UTC(圖 3.12b) 颱風北移至花蓮東方海面，其主體環流之強降雨開始影響台灣北部，尤其回波強度 40dbZ 以上之強回波雨帶涵蓋北北基及宜蘭地區，另外在嘉義及台南山區因颱風環流之風向(西北風)遇到地形舉升也有強降雨發生，分布方向大致與山脈走向平行。1800 UTC(圖 3.12c)顯示颱風位在花蓮與宜蘭交界之近海，颱風眼有內縮並環流增強現象，北部持續降雨，而西南部地區開始有環流雨帶移入。2000 UTC(圖 3.12d)颱風登陸受到地形破壞，颱風眼消失，強回波依舊影響北部地區。8 月 1 日之日累積雨量(圖 3.13b)300 毫米以上範圍增廣至桃竹苗山區，而中部山區也有 200 毫米以上。2 日 0400 及 1200 UTC(圖 3.12e,f) 颱風位於北部海面，其環流之強雨帶影響中部陸地，北部降雨趨緩， 2 日日累積雨量(圖 3.13c)300 毫以上區域轉為中部地區。3 日 1200 UTC(圖 3.12g)颱風遠離台灣，全台降雨趨緩，僅剩中南部地區有零星降雨(圖 3.13d)。. (4) 小結蘇拉颱風生成於季風槽之大低壓帶內，其路徑受季風環流與颱風本身環流交互作用影響有如擺線運動且忽快忽慢，並於登陸前受地形牽引突然加速，登陸後又有打轉現象發生，其路徑較多變，整體而言朝西北方向移動。雖然颱風整體強度不如蘇迪勒颱風接近強颱，但由於颱風接近台灣時登陸地點較偏北，且打轉幾小時後仍貼近北部陸地移動，因此造成台灣北部的累積降雨亦相當可觀，並有傷亡等災情發生，農林漁牧財產及設施總災損共計新台幣 2 億 1 千多萬元。. 21.

(36) 3.4 個案三 (莫拉克颱風) (1) 路徑圖 3.14 為莫拉克颱風路徑圖。莫拉克颱風於 2009 年 8 月 3 日 1800 UTC 在 21.0°N、136.0°E 形成，為當年第 8 號颱風，形成後緩慢向北移動，至 4 日 0000 UTC 開始逐漸轉向西北移動，再 6 小時後 4 日 0600 UTC 轉向穩定偏西至西北西前進，並於 5 日 1200 UTC 增強為中度颱風。隨後颱風持續朝西移動逐漸接近台灣，至 6 日 1200 UTC 開始颱風路徑有南北擺動現象，移速略為減緩，至 7 日 0600 UTC 颱風已在台灣東部近海，移速明顯減慢，隨後於 7 日 1550 UTC 左右登陸花蓮市附近，登陸後轉向北北西移動，強度受地形破壞減弱為輕度颱風，於 8 日 0600 UTC 左右由桃園附近出海，繼續朝北北西緩慢移動。9 日 1030 UTC 由馬祖北方進入福建，登陸中國後朝北北西至偏北移動，於 10 日 1800 UTC 減弱為熱帶性低氣壓，其生命期共 7 天 (148 小時)。. (2) 綜觀天氣分析 8 月 5 日 1200 UTC 之地面天氣圖(圖 3.15a)顯示，莫拉克颱風位於台灣東方海面上(23.0°N、130.9°E)，中心氣壓 970hPa，近中心最大風速為 33m s-1，7 級暴風半徑 250 km，而太平洋高壓位於颱風之東北方，其導引氣流(東南風至東風)使颱風向西移動。在 500 hPa 天氣圖(圖 3.16a)也可以看到太平洋高壓脊線位在 30°N 至 35°N 之間，颱風位於脊線南邊之偏西風的導引氣流區。6 日 1200 UTC 地面天氣圖 (圖 3.15b)顯示颱風更靠近台灣，強度也增強，中心氣壓降至 955hPa，近中心最大風速達 40m s-1，7 級暴風半徑維持在 250km，太平洋高壓依舊位在其東北方；而在 500 hPa 天氣圖(圖 3.16b)看到颱風位於太平 22.

(37) 洋高壓邊緣，導引氣流減弱，導致移速減慢，開始有北移分量，且颱風靠近地形，有南北擺動現象。7 日 1200 UTC 地面天氣圖(圖 3.15c) 顯示颱風更靠近台灣，強度維持不變，暴風圈已涵蓋台灣大部分地區，且颱風離太平洋高壓更遠，導引氣流更弱，致使移速更慢；在 500 hPa 天氣圖(圖 3.16c)也可看到此現象，而台灣位在低壓區內。8 日 1200 UTC 地面天氣圖(圖 3.15d)顯示颱風剛出海不久，位於台灣海峽上，強度因受地形破壞而減弱，中心氣壓上升至 970 hPa，中心最大風速也減至 30 m s-1，然而颱風依舊位於大低壓帶內，導引氣流很微弱，移動依然緩慢；500 hPa 天氣圖(圖 3.16d)也顯示颱風渦旋中心位於台灣海峽上，導引氣流也很微弱。9 日 1200 UTC 地面天氣圖(圖 3.15e) 顯示，颱風遠離台灣進入中國，強度再減弱為輕度颱風，中心氣壓升至 982 hPa，中心最大風速減至 25 m s-1，7 級暴風半徑縮小至 200 km，台灣附近有明顯西南風；500 hPa 天氣圖(圖 3.16e)也顯示颱風中層渦旋中心位在中國陸地上，台灣附近也有強勁西南風。. (3) 雷達回波和降雨圖 3.17 和圖 3.18 分別為莫拉克颱風侵台期間之雷達回波圖與日累積雨量圖。從 8 月 7 日 0600 UTC 至 1800 UTC(圖 3.17a,b,c)可以看到，颱風位於台灣東方近海，強度在巔峰期，然而在颱風南半象限有非常明顯的強回波雨帶，北半象限為回波空區，雨帶結構明顯不對稱，台灣中南部山區因位於迎風面，強降水回波受地形鎖定效應固定於此區不斷發展。日累積降雨顯示，北部累積降雨除了在山區迎風面雨量較多外，整體降雨情形不如中南部明顯，(圖 3.18a)；而從 8 日 0000 UTC 至 9 日 0000 UTC 颱風登陸至出海期間(圖 3.17d,e,f,g,h)，颱風位於台灣海峽，然而不對稱結構依舊存在，南半象限之強回波雨帶依然影響中南部，此時連平地也開始累積驚人雨勢，山區降雨持續中(圖 23.

(38) 3.18b)；9 日 0600 UTC 至 9 日 1800 UTC(圖 3.17i,j,k)，颱風逐漸遠離台灣進入中國，然而強勁的西南氣流持續帶來強回波雨帶進入西南部，而隨後颱風往北的過程中，雨帶開始北移影響中部，至 10 日 0000 UTC(圖 3.17l)全台降雨才開始趨緩，9 日之累積雨量(圖 3.18c) 600 毫米以上地區落在中部山區。. (4) 小結莫拉克颱風生成後在太平洋上穩定發展，受太平洋高壓駛流導引一路向西或西北接近台灣，然而侵襲台灣期間因移速非常緩慢，影響台灣時間非常長，造成長延時的強降雨，多個測站紀錄到破紀錄之累積雨量，更造成高雄小林村滅村的慘劇。此颱風造成的傷亡相當慘重，確認死亡 619 人，僅次於八七水災事件，尤其是台南、高雄、屏東地區多處淹水、道路坍方、土石流。由於此颱風造成的災害相當罕見，氣象局因定量降雨預報失準遭受嚴重批評，媒體紛紛把此事件歸咎於全球暖化，而學者也積極研究此颱風造成之巨量降雨的物理機制，至今討論熱度依舊不減。. 24.

(39) 第四章個案一模擬結果 4.1 控制實驗模擬結果本研究使用 CReSS 3.4.2 多 CPU 版本，為非靜力可壓縮雲模式，個案一模式設定如表 2.2，模擬範圍如圖 2.1。如第二章所述(表 2.2)，模擬之初始資料為 NCEP GFS 分析場資料，模擬初始時間為 2015 年 8 月 3 日 0000 UTC，模擬時間為 168 小時，模式輸出頻率為每 1 小時輸出一次，水平解析度為 2.5 km，模擬結果可提供颱風路徑、強度及降雨等資訊。本實驗代號為 SO1。. (1) 綜觀環境比對圖 4.1 為 2015 年 8 月 4 日至 9 日之每日 0000 UTC，10m 高之風場和 50m 高之氣壓場，及相同時間之 NCEP GFS 之 10m 高風場和海平面氣壓場。4 日 0000 UTC 至 5 日 0000 UTC (圖 4.g,h)，模式模擬結果顯示颱風正處於強度巔峰期，距颱風中心(氣壓最低處)約 200km 以內風速達到 40 m s-1 以上，由於颱風結構相當完整，颱風本身風場分布大致上也相當對稱，其風速 20m s-1 以上之強風區涵蓋的範圍相當均勻。6 日 0000 UTC 至 7 日 0000 UTC，(圖 4.1i,j)，颱風穩定朝西移動，持續接近台灣，但強度持續減弱，等壓線不如 4 日及 5 日密集，唯風速 40 m s-1 以上的區域依舊涵蓋半徑 300 km 範圍內，此時台灣開始受到颱風外圍環流的影響，風場開始轉為偏北至東北風，風速達到 15 m s-1 至 20 m s-1。8 日 0000 UTC 時，(圖 4.1k)，颱風已登陸台灣，為影響台灣最劇烈的時候，台灣附近風速均達到 30 m s-1 以上。 9 日 0000 UTC 時 (圖 4.l)，颱風遠離台灣進入中國，強度受地形破壞持續減弱，此時台灣附近受到颱風及其外圍環流影響，風場轉為西南風，風速為 15 m s-1 至 20 m s-1。將模擬結果與 GFS 相同時間資料做 25.