全球暖化下的熱帶降雨

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(1)國立台灣師範大學理學院地球科學研究所博士論文 Graduate Institute of Earth Sciences College of Science National Taiwan Normal University Doctoral Dissertation. 全球暖化下的熱帶降雨 Changes in Tropical Precipitation under Global Warming. 陳昭安 Chao-An Chen. 指導教授：陳正達周佳 Advisor: Prof. Prof.. 教授教授. Cheng-Ta Chen Chia Chou. 中華民國 101 年 7 月 July 2012.

(2) 致謝能夠完成這份博士論文，我首先要感謝我的指導教授陳正達老師與周佳老師。感謝兩位老師們一直以來的教導，無論是在專業知識的傳授，研究方向的啟發，嚴謹的邏輯思考架構，或是精進不倦的研究態度，都是我未來還要繼續學習的目標。另外，謝謝我的口試委員許晃雄老師、鄒治華老師、曾莉珊老師、隋中興老師以及余嘉裕老師，對於論文的提問、指正與建議，使我的畢業論文更趨完善，讓我對於未來研究方向也能有更全面的思考。謝謝研究室的同事與學妹們，嘉偉、佳慧、郁潔、雅茜、怡君、姿妗、冠婷與佳容，雖然其中有人已經高升到其他工作單位，有人還在國外繼續奮鬥，不管是專業知識的切磋，或閒餘聊八卦，與你們共事是相當美好的回憶。特別要感謝佳慧、怡君和姿妗，儘管準備畢業讓我焦頭爛額，你們討論網購與八卦的歡笑聲，是我每天的紓壓良方；有你們在口試期間的協助，我才能心無旁鶩的安心準備，不至於手忙腳亂，謝謝你們!! 博班這段期間，除了拿到學位，還多了許多人生體驗。謝謝嘉倫、凌文、金門和哲佑，每學期的聚會與人數規模日益壯大的年度烤肉，充實了嚴肅的學術研究生活；謝謝 Joy、小玉、小丸子、小陳以及臉書上族繁不及備載的學長姐、學弟妹、山友、酒友與好友們，在我低潮沮喪時給我加油打氣；謝謝阿蛙與梨子，分享我所有的開心與失意；謝謝文琪，你的耐心體貼與廚藝穩定了我口試前最後一個月時時發作的焦慮和浮躁；還有，我的臭貓搭雷，你的療癒系無邪雙眼、厚實粉嫩肉掌還有撒嬌親人的個性，是我生活的開心泉源。謝謝這一路走來曾經幫助過鼓勵過我的每個人，謝謝你們讓我在猶豫遲疑時，讓我有力氣繼續完成這個旅程。最後，謝謝一直默默支持著我的家人老爸、老妹和老弟，包容我的固執與脾氣不好；謝謝在另一個世界看顧著我的老媽，謝謝你從小對我的栽培呵護與期待，希望這份驕傲你也有看到。 I.

(3) 摘要從全球平均角度來看，在模式模擬全球暖化情境中，全球平均降雨變化呈現隨著時間增加的趨勢，並且對於降雨事件的發生頻率與強度，則有一弱降雨發生頻率減少，強降雨發生頻率增加之趨勢，並且呈現一個減弱的熱帶環流。然而，實際上降雨變化存在複雜的空間差異，因此與區域平均降雨變化相關之區域降雨頻率與強度的改變，也會隨著區域不同而有差別。本篇論文分析氣候模式模擬全球暖化情境，檢驗熱帶區域降雨變化的影響機制，並且進一步探討在這樣的降雨變化之空間差異下，其降雨頻率與強度的變化，以及其相對應的熱力與動力作用的貢獻。此外，亦利用大氣穩定度的改變來探討對流發展深度與熱帶環流變化的關係。一般而言，當氣候變暖，平均降雨增加(減少)主要與降雨頻率增加(減少) 以及強度增強(減弱)有關，這樣的變化主要受到大氣水氣增加之熱力貢獻，以及與熱帶環流變化有關的動力貢獻之影響。熱力貢獻對於平均降雨變化、降雨事件的頻率與強度，皆為正貢獻，特別是極端降雨事件，並且空間分布差異相對很小，而動力貢獻則係造成區域差異的關鍵。降雨頻率增加與強度增強，受到熱力貢獻主導較多，進而有利於平均降雨之增加。動力貢獻則可進一步加強這樣的變化，例如透過錦上添花機制(rich-get-richer mechanism)或海洋熱通量回饋。或者透過對流深度加深效應，輕微的減弱熱力貢獻。相對於熱力貢獻，動力貢獻與降雨發生頻率減少和強度減弱較為相關，例如透過落井下石機制(upped-ante mechanism)、對流深度加深效應、長波輻射冷卻、冷平流作用，然而暖平流則輕微有利於降雨事件的頻率增加。對於與降雨相關的之熱帶環流改變，透過資料分析與模式模擬測試顯示，當氣候暖化，熱帶環流可能減弱亦可能增強。當大氣環境越穩定(不穩定)，對流可發展深度亦隨之加深(變淺)，並且導致熱帶環流的減弱(增強)。關鍵字: 全球暖化、降雨、降雨頻率、降雨強度 II.

(4) 目錄致謝...............................................................I 摘要.............................................................. II 目錄..............................................................III 圖表說明.......................................................... VI. 第一章. 前言. (一) 全球平均溫度在模式模擬與觀測資料方面之變化................1 (二) 全球平均降雨與水循環的改變................................2 (三) 區域降雨、降雨頻率與強度之變化............................4 (四) 影響降雨變化之機制........................................6 (五) 研究動機..................................................8 第二章. 熱帶區域降雨變化的影響機制. (一) 資料與研究方法........................................... 10 1. 模式資料 ............................................... 10 2. 研究方法 ............................................... 11 (二) 分析結果................................................. 13 (三) 結論..................................................... 14 第三章. 從對流深度改變探討全球暖化中減弱的熱帶環流. (一) 模式實驗設計與使用資料................................... 15 1. 模式簡介與實驗設計 .................................... 15 2. 使用資料 ............................................... 17 (二) 全球水氣收支平衡分析..................................... 17 (三) 對流深度改變對熱帶環流強度之影響......................... 18 (四) 結論..................................................... 19 III.

(5) 第四章. 熱帶降雨頻率與強度之改變. (一) 使用資料................................................. 21 (二) 分析方法................................................. 21 1. 降雨頻率 ................................................ 22 2. 降雨強度 ................................................ 22 (三) 熱帶降雨頻率與強度之變化................................. 23 (四) 評估熱力與動力作用對熱帶降雨頻率與強度之影響............. 24 (五) 結論..................................................... 25 第五章. 熱力與動力作用對區域降雨頻率及強度之影響. (一) 使用資料................................................. 26 (二) 分析方法................................................. 26 1. 降雨頻率之計算 ......................................... 26 2. 降雨強度之計算 ......................................... 27 3. 區域定義 ............................................... 27 4. 熱力與動力作用之評估 ................................... 27 (三) 區域降雨頻率與強度之改變................................. 30 1. 降雨頻率 ................................................ 30 2. 降雨強度 ................................................ 32 (四) 熱力作用對於區域降雨頻率與強度變化之貢獻................. 33 1. 降雨頻率 ................................................ 33 2. 降雨強度 ................................................ 34 (五) 動力作用對於區域降雨頻率與強度變化之貢獻................. 35 1.降雨頻率 ................................................ 35 2.降雨強度 ................................................ 36 (六) 討論..................................................... 37 (七) 結論..................................................... 39 IV.

(6) 第六章. 討論...................................................... 41. 第七章. 結論與未來研究方向........................................ 43. 參考文獻.......................................................... 46 圖表.............................................................. 52 附錄 A ............................................................ 75 附錄 B ............................................................106 附錄 C ............................................................130 附錄 D ............................................................142. V.

(7) 圖表說明表說表 2-1 使用於分析區域降雨變化之 10 個 CMIP3 模式資料 ................ 52 表 2-2 熱帶六個次區域之分區定義 ................................... 52 表 3-1 QTCM 模式實驗設計........................................... 53 表 3-2 16 個模擬 A1B 情境之 CMIP3 模式資料........................... 53 表 3-3 選取 CMIP3 模式於 A1B 情境中，在 21 世紀最開始與最後 20 年間，其水氣收支平衡各分量變化之平均值。第一至三列為全球平均之結果，其他則為選取於對流(上升運動)區之結果。(所有平均值皆已利用全球平均溫度變化進行標準化) ............................................. 54 表 3-4 QTCM 模式中，依據不同對流深度之模擬，分析所得之水氣收支平衡各分量變化之平均值。第一至三列為全球(選取南北緯 80 度間之範圍)平均之結果，其他則為選取於對流(上升運動)區之結果。(所有平均值皆已利用全球平均溫度變化進行標準化) ................................. 55 表 4-1 使用於分析降雨頻率與強度變化之 10 個 CMIP3 模式資料 .......... 55 表 5-1 區域平均降雨、降雨頻率和強度變化，以及其相關機制之對照表 ... 56. 圖說圖 2-1 使用 NCAR_CCSM3 在北半球夏季(JJA)之熱帶六個次區域分布。紅色與藍色分別代表降雨減少與增加之區域，粗實線(虛線)代表正常氣候 (暖化氣候) 對流區邊界。在 II 區中，深藍色代表 IIa 區，淺藍色區域代表 IIb 區；在 IV 區中，深紅色代表 IVa 區，淺紅色代表 IVb 區 ...... 57 圖 2-2 熱帶地區六個次區域降雨變化與相關機制示意圖 ................. 57 圖 2-3 北半球夏季(JJA)在 IIb 區 1961-1990 期間(a)平均垂直速度剖面分布， VI.

(8) 以及(b)2070-2099 與 1961-1990 期間之垂直速度剖面差異。各曲線分別代表不同模式之分析，粗虛線為 10 模式系集平均之結果。在(a)圖之點虛線為疊加(b)圖 10 個模式垂直運動變化之系集平均 ............ 58 圖 3-1 分析 16 個 CMIP3 模式於 21 世紀於最開始與最後 20 年間，在對流區水循環變數的變化比例，以及熱帶環流強度變化比例的散佈關係圖。分別為 (a)P-E 與水氣通量之垂直積分，(b)P-E 與降雨，(c)表面溫度與 P-E，以及(d)P-E 與熱帶環流之強度(選取 500hPa 之垂直速度) ......... 59 圖 3-2 QTCM 模式實驗中，對於不同對流深度模擬的熱帶環流、蒸發量、降雨與水氣之變化。所有變化值皆已利用全球平均溫度變化進行標準化，各分圖水平座標由左而右，代表對流由淺而深之設定。其中，(a)500hPa 之垂直速度，(b)蒸發量，(c)降雨以及(d)大氣柱垂直積分之水氣 ... 60 圖 4-1 使用 10 個 CMIP3 模式分析熱帶平均(a)降雨頻率與(b)降雨強度之變化，以及其相對應的全球表面溫度改變(x 軸)。不同字母代號代表不同模式，其變化率代表 2081-2100 年與 1981-2000 年，兩段期間之差異 .... 61 圖 4-2 使用 10 個 CMIP3 模式所得之(a)降雨頻率在 1981-2000 年間的分布，(b) 降雨頻率在 2081-2100 與 1981-2000 年期間的差異，以及其(c)相對變化率。選取的降雨強度自 0.1 至 100mm/day，各分圖之單位如標題所註記， (b)與(c)已利用全球平均溫度變化進行標準化。計算頻率的強度間隔單位為 1mm/day，實線表示模式系集平均之結果，虛線則為相對應之一個標準差範圍。 .............................................. 62 圖 4-3 同圖 4-2，但為降雨強度之百分等級:(a)在 1981-200 年的平均分布， (b)2081-2100 年間與 1981-2000 年間的差異，以及(c)2081-2100 年相對於 1981-2000 年間之變化率。每個百分等級單位為 1% (橫軸)，降雨強度與變化的單位(縱軸)則如分圖標題。內嵌小圖為第 99 百分等級之結果，每單位為 0.01 百分等級(0.01%)。(b)與(c)皆已利用全球平均溫度變化 VII.

(9) 進行標準化，實線為系集平均，虛線代表一個標準差的範圍 ...... 63 圖 4-4 同圖 4-2，但為熱力與動力作用對降雨頻率變化的貢獻，單位為%K-1. 64 圖 4-5 針對第 99 百分等級的降雨事件，其(a)−⟨ω ∂p q⟩′ ，(b) −⟨ω � ∂p q′⟩ 與. (c) – ⟨ω′ ∂p q� ⟩ 在 2081-2100 年間，相對於 1981-2000 年間之變化率，每單位間隔為 0.01%，並且已利用全球平均溫度變化進行標準化 ..... 65. 圖 5-1 使用 10 個 CMIP3 模式分析熱帶六個次區域的(a)降雨頻率與(b)降雨強度之變化，以及其相對應的全球表面溫度改變(x 軸)。不同顏色與字母代號，分別代表不同的次區域以及模式，其變化率代表 2081-2100 年與 1981-2000 年，兩段期間的差異 ............................... 66 圖 5-2. 使用 10 個 CMIP3 模式，分析在熱帶六個次區域(a)降雨頻率在 1981-2000 年間的分布，(b)降雨頻率在 2081-2100 與 1981-2000 年期間之差異，以及其(c)相對變化率。選取的降雨強度自 0.1 至 100mm/day，各分圖單位如標題所示，(b)與(c)的變化已利用全球平均溫度變化進行標準化。計算頻率的強度間隔單位為 1mm/day，不同顏色代表不同次區域，實線表示模式系集平均的結果，虛線則為相對應的一個標準差範圍 ...... 67. 圖 5-3. 同圖 5-2，但為降雨強度的百分等級: (a)在 1981-2000 年的平均分布， (b)2081-2100 年間與 1981-2000 年間的差異，以及(c)2081-2100 年相對於 1981-2000 年間之變化率。每個百分等級單位為 1% (橫軸)，降雨強度與變化的單位(縱軸)則如分圖標題。(b)與(c)皆已利用全球平均溫度變化進行標準化，實線為系集平均，虛線代表一個標準差之範圍 .. 68. 圖 5-4. 同圖 5-3，但為降雨強度在第 99 百分等級以及其相對應的−⟨ω ∂p q⟩′ 分. 布，每單位為 0.01 百分等級(0.01%)。(a)為 1981-2000 年間的降雨強度， (b)為降雨在 2081-2100 期間相對於 1981-2000 年間的變化率，(c)為相. 圖 5-5. 對應−⟨ω ∂p q⟩′ 變化率 ....................................... 69 如圖 5-2，但為大氣柱垂直積分的水氣量(column integrated water VIII.

(10) vapor, CWV) 與變化，以及與降雨頻率變化相關的熱力貢獻: (a)為 CWV 在 1981-2000 年間之平均分布，(b)為 2081-2100 年期間，相對於 1981-2000 年期間的變化率，(c)為熱力作用對於降雨頻率改變的貢獻。 (b)與(c)的變化已利用全球平均溫度變化進行標準化 ............ 70 圖 5-6 同圖 5-4，但為 CWV 在(a)1981-2000 的分布，(b)2081-2100 年間相對於 1981-2000 年間之變化率，以及(c)相對應的 −⟨ω � ∂p q′⟩ 變化率。(b)與. (c)的變化已利用全球平均溫度變化進行標準化 ................. 71 圖 5-7. 熱帶六個次區域中，降雨事件相對應的 500hPa 垂直速度ω，其頻率與強度之分布。(a)為 1981-2000 年間的平均分布，(b)為 2081-2100 年間與 1981-2000 年間之差異，以及(c)兩期間的相對變化率。橫軸表示垂直速度的強度，單位間隔為 0.01Pa/s，不同顏色代表不同次區域，實線為 10 個模式系集平均，虛線為一個標準差的範圍 .................... 72. 圖 5-8 六個次區域中，動力作用對於降雨頻率變化之貢獻。 ............. 73 圖 5-9 六個次區域中，與降雨強度相關的 500hPa 垂直速度。(a)為 1981-2000 年間的平均分布(Pa/s)，而(b)為 2081-2100 年間與 1981-2000 年間之差異。(b)已利用全球平均溫度變化進行標準化 ................... 73 圖 5-10 如圖 5-4，但為 500hPa 垂直速度於(a)1981-2000 年平均分布(Pa/s)， (b)2081-2100 年與 1981-2000 年間的差異，(c)為兩期間的相對變化率，以及(d)為相對應之– ⟨ω′ ∂p q� ⟩ 變化率。(b)、(c)與(d)皆已利用全球平. 均溫度變化進行標準化 ...................................... 74. 圖 A4-1 同圖 4-2，但為 10 個模式的個別結果。不同顏色代表不同模式，深灰色虛線表示 10 個模式的系集平均 ............................... 75 圖 A4-2 同圖 4-3，但為 10 個模式個別於第 1 至第 100 百分等級的結果.... 75 圖 A4-3 同圖 4-3，但為 10 個模式個別於第 99 百分等級以上的結果....... 76 圖 A4-4 同圖 4-4，但為 10 個模式個別結果。不同顏色代表不同模式，深灰色虛 IX.

(11) 線表示 10 個模式的系集平均 ................................. 76 圖 A4-5 同圖 4-5，但為 10 個模式個別結果。不同顏色代表不同模式，深灰色虛線表示 10 個模式的系集平均 ................................. 77 圖 A5-1 同圖 5-2，但為 10 個模式於 I 區的個別結果。不同顏色代表不同模式，深灰色虛線表示 10 個模式的系集平均 ......................... 78 圖 A5-2 同圖 A5-1，但為 10 個模式於 IIa 區的個別結果................. 78 圖 A5-3 同圖 A5-1，但為 10 個模式於 IIb 區的個別結果................. 79 圖 A5-4 同圖 A5-1，但為 10 個模式於 III 區的個別結果................. 79 圖 A5-5 同圖 A5-1，但為 10 個模式於 IVa 區的個別結果................. 80 圖 A5-6 同圖 A5-1，但為 10 個模式於 IVb 區的個別結果................. 80 圖 A5-7 同圖 5-3，但為 10 個模式於 I 區的個別結果。不同顏色代表不同模式，深灰色虛線表示 10 個模式的系集平均。 ....................... 81 圖 A5-8 同圖 A5-7，但為 10 個模式於 IIa 區的個別結果................. 81 圖 A5-9 同圖 A5-7，但為 10 個模式於 IIb 區的個別結果................. 82 圖 A5-10. 同圖 A5-7，但為 10 個模式於 III 區的個別結果............... 82. 圖 A5-11. 同圖 A5-7，但為 10 個模式於 IVa 區的個別結果............... 83. 圖 A5-12. 同圖 A5-7，但為 10 個模式於 IVb 區的個別結果............... 83. 圖 A5-13. 同圖 5-4，但為 10 個模式於 I 區之個別結果。不同顏色代表不同模式，深灰色虛線表示 10 個模式的系集平均 ....................... 84. 圖 A5-14. 同圖 A5-13，但為 10 個模式於 IIa 區之個別結果.............. 84. 圖 A5-15. 同圖 A5-13，但為 10 個模式於 IIb 區之個別結果.............. 85. 圖 A5-16. 同圖 A5-13，但為 10 個模式於 III 區之個別結果.............. 85. 圖 A5-17. 同圖 A5-13，但為 10 個模式於 IVa 區之個別結果.............. 86. 圖 A5-18. 同圖 A5-13，但為 10 個模式於 IVb 區之個別結果.............. 86. 圖 A5-19. 同圖 5-5，但為 10 個模式於 I 區的個別結果。不同顏色代表不同模式， X.

(12) 深灰色虛線表示 10 個模式之系集平均 ....................... 87 圖 A5-20. 同圖 A5-19，但為 10 個模式於 IIa 區的個別結果.............. 87. 圖 A5-21. 同圖 A5-19，但為 10 個模式於 IIb 區的個別結果.............. 88. 圖 A5-22. 同圖 A5-19，但為 10 個模式於 III 區的個別結果.............. 88. 圖 A5-23. 同圖 A5-19，但為 10 個模式於 IVa 區的個別結果.............. 89. 圖 A5-24. 同圖 A5-19，但為 10 個模式於 IVb 區的個別結果.............. 89. 圖 A5-25. 同圖 5-6，但為 10 個模式於 I 區之個別結果。不同顏色代表不同模式，深灰色虛線表示 10 個模式的系集平均 ....................... 90. 圖 A5-26. 同圖 A5-25，但為 10 個模式於 IIa 區的個別結果.............. 90. 圖 A5-27. 同圖 A5-25，但為 10 個模式於 IIb 區的個別結果.............. 91. 圖 A5-28. 同圖 A5-25，但為 10 個模式於 III 區的個別結果.............. 91. 圖 A5-29. 同圖 A5-25，但為 10 個模式於 IVa 區的個別結果.............. 92. 圖 A5-30. 同圖 A5-25，但為 10 個模式於 IVb 區的個別結果.............. 92. 圖 A5-31. 同圖 5-7，但為 10 個模式於 I 區之個別結果。不同顏色代表不同模式，深灰色虛線表示 10 個模式之系集平均 ....................... 93. 圖 A5-32. 同圖 A5-31，但為 10 個模式於 IIa 區的個別結果.............. 93. 圖 A5-33. 同圖 A5-31，但為 10 個模式於 IIb 區的個別結果.............. 94. 圖 A5-34. 同圖 A5-31，但為 10 個模式於 III 區的個別結果.............. 94. 圖 A5-35. 同圖 A5-31，但為 10 個模式於 IVa 區的個別結果.............. 95. 圖 A5-36. 同圖 A5-31，但為 10 個模式於 IVb 區的個別結果.............. 95. 圖 A5-37. 同圖 5-8，但為 10 個模式於六個次區域之個別結果。不同顏色代表不同模式，深灰色虛線表示 10 個模式之系集平均 ............... 96. 圖 A5-38. 同圖 5-9，但為 10 個模式於 I 區之個別結果。不同顏色代表不同模式，深灰色虛線表示 10 個模式之系集平均 ....................... 97. 圖 A5-39. 同圖 A5-38，但為 10 個模式於 IIa 區的個別結果.............. 97 XI.

(13) 圖 A5-40. 同圖 A5-38，但為 10 個模式於 IIb 區的個別結果.............. 98. 圖 A5-41. 同圖 A5-38，但為 10 個模式於 III 區的個別結果.............. 98. 圖 A5-42. 同圖 A5-38，但為 10 個模式於 IVa 區的個別結果.............. 99. 圖 A5-43. 同圖 A5-38，但為 10 個模式於 IVb 區的個別結果.............. 99. 圖 A5-44 同圖 5-10，但為 10 個模式於 I 區之個別結果。不同顏色代表不同模式，深灰色虛線表示 10 個模式之系集平均 .........................100 圖 A5-45. 同圖 A5-44，但為 10 個模式於 IIa 區的個別結果..............101. 圖 A5-46. 同圖 A5-44，但為 10 個模式於 IIb 區的個別結果..............102. 圖 A5-47. 同圖 A5-44，但為 10 個模式於 III 區的個別結果..............103. 圖 A5-48. 同圖 A5-44，但為 10 個模式於 IVa 區的個別結果..............104. 圖 A5-49. 同圖 A5-44，但為 10 個模式於 IVb 區的個別結果..............105. XII.

(14) 一、前言由歷次聯合國跨國氣候變遷小組(Intergovernmental Panel on Climate Change, IPCC)的研究報告可見，越來越多的全球氣候模式參與全球暖化的研究，模式中的物理參數化過程不斷改進，水平與垂直解析度也提升了，另一方面，衛星觀測提供的反演資料，結合數值模式與觀測資料的再分析資料，提供更多元的資訊，亦增加資料分析在時間與空間上的完整性，以利科學研究更全面探討氣候變化。透過模式模擬實驗與觀測資料比對更加確定，人類活動所造成最明顯的氣候改變就是全球暖化。全球暖化不僅存在於氣候模式的模擬情境中，由觀測資料，亦可見其趨勢。. (一) 全球平均溫度在模式模擬與觀測資料方面之變化利用氣候模式實驗可見，相對於 1980 至 1999 年間的氣候狀態，全球平均地表氣溫(global mean surface air temperature,SAT)隨時間，在不同模擬情境中，普遍呈現增溫的趨勢，直至 2088-2099 年期間，其溫度變化平均可增加 1.8 ℃至 4℃(Xu et al., 2005; Meehl et al., 2006; Yukimoto et al., 2006; Meehl et al. 2007b)。從海陸分布上來看，除了高緯度海洋地區，由於海冰反饋作用，其增溫幅度最大之外，陸地增溫普遍較海洋明顯。而海洋區域的溫度變化，以北極和東赤道太平洋附近的增溫幅度最大，北大西洋與南半球海洋的增溫幅度最小。在赤道地區海洋明顯暖化，可能與海洋熱通量改變(Watterson, 2003)與大氣對海洋的驅動力有關(Liu et al., 2005)。就不同緯度圈來看，高緯度地區增溫最大；就季節分布方面，高緯度地區有顯著季節性差異，冬半球增溫最為明顯，這可能是與高緯度地區海冰與冰雪反饋作用有關(Meehl et al. 2007b)。綜合來說，儘管 SAT 的變化在空間上有些差異，但普遍都是呈現增溫的變化。觀測資料方面，從過去超過百年的氣溫觀測紀錄顯示(Peterson and Vose 1997；Hansen et al. 1999；Jones et al.2001)，在二十世紀中，無論就全球 1.

(15) 或半球角度來看，即使中間曾有短暫的降溫期，平均表面溫度均仍為持續增加的趨勢(Jones and Moberg 2003； Smith and Reynolds 2005; Trenberth et al. 2007)。空間分布上來看，增溫幅度較大處集中在陸地、北半球以及中高緯度地區。溫度的季節變化，以北半球冬季的增溫強度最為明顯。整體而言，全球陸地或海洋皆顯示一個大尺度且相當一致的暖化現象(Houghton et al.2001)。是以，綜合模式與觀測的分析結果，目前已可從觀測資料看出暖化的跡象，而從模式模擬實驗更證明了，人為活動是造成 1970 年代後，全球普遍暖化的主要因素 (Mitchell et al. 2001; Dai et al. 2001; Karl and Trenberth 2003;Hegerl et al. 2007)。. (二) 全球平均降雨與水循環的改變由全球氣候模式模擬顯示(Meehl et al. 2007a)，隨著全球暖化，將會明顯影響水循環在大尺度環流的變化，亦即造成降雨分布的改變。在大氣環流模式 (General Circulation Model, GCM)模擬中，隨著氣候暖化，全球平均水氣與降雨皆呈現增加的趨勢。水氣量的變化是遵循壓力與溫度變化的關係 (Clausius-Clapeyron equation)，來維持固定的相對溼度，因此溫度每上升一度，則增加約 7.5%的水氣量。然而，在全球平均能量平衡的條件下，來自於降雨的潛熱加熱，必須與輻射冷卻達成平衡(Allen and Ingram 2002; Held and Soden 2006; Lambert and Allen 2009)，因此全球平均降雨變化約僅增加 1~3% (Allen and Ingram 2002;Held and Soden 2006; Trenberth et al. 2003;Vecchi and Soden 2007; Stephens and Ellis 2008)。利用長期觀測紀錄(Gu et al. 2007; Wentz et al. 2007)來驗證模式之間，相當一致的降雨增加趨勢，發現在不同觀測資料分析之結果，有較大的差異。Wentz et al. (2007) 指出，在 1987-2006 年間，降雨增加率大約為地表溫度每上升一度，降雨增加 7%，這樣的增加幅度與依據 Clausius-Clapeyron 方程式所得之水氣增加率是相當一致的。另一方面， Adler et al. (2008) 則是以 Global Precipitation Climatology Project (GPCP; 2.

(16) Adler et al. 2003) 降雨資料與 NASA-GISS 地面溫度資料進行分析，發現在 1979-2006 期間，降雨增加率大約為每上升一度，降雨約有 2.3%的增加率。對於降雨變化率，氣候模式模擬結果與觀測資料間的差異，可能是由於分析期間不同所造成 (Liepert and Previdi 2009)，因為使用較短期間的資料，其分析所看到的變化，可能不只包含了長期氣候變化趨勢，亦包含了年代際的變化於其中。 Allan and Soden(2007)分析觀測與模式模擬資料在熱帶地區之降雨變化，發現不同觀測資料間，陸地區域的變化趨勢較一致，而海洋區域的趨勢差異，主要是出現在使用衛星反演資料之前的期間，這可能與洋面上島嶼觀測以及觀測系統改變有關。在此篇研究中，作者亦比對觀測與模式資料，認為兩者的差異一部分可能來自觀測資料可分析的期間不夠長，以至於有較明顯的年際變化，而無法顯現長期氣候趨勢，特別是在海洋地區，大部分資料來源都仰賴衛星反演資料；另一部分則可能與現階段模式模擬能力，尚有改進空間有關。模式模擬全球暖化情境中，水氣與降雨變化率之差異，其代表的大氣狀態變化，是一個很重要的研究議題。在大氣中，水氣透過垂直運動傳送，絕熱上升冷卻，使水氣凝結並造成降雨。若降雨變化率較水氣增加率小，代表傳送水氣的上升運動勢必減弱，亦即在全球暖化下，熱帶環流將呈現減弱的趨勢。大多數大氣環流模式在未來氣候的模擬，亦顯示一個減弱的熱帶環流變化(Knutson and Manabe 1995;Held and Soden 2006; Vecchi and Soden 2007)。減弱的熱帶環流主要反映在渥克環流(Walker circulation)，相對地，哈德里環流(Hadley circulation)之變化，可能還受其他機制影響其強度的改變，如南北向能量傳輸條件與角動量守恆影響等，因此強度變化不大(Held and Soden 2006; Vecchi and Soden 2007; Schneider et al. 2010)。Vecchi et al.(2006)分析 1861-1992 期間，觀測資料在熱帶區域海平面氣壓之長期變化，顯示一個減弱的渥克環流，並且進一步透過模式檢驗，這樣的趨勢和人為活動有很大的關係。然而，從衛星觀測與再分析資料的研究(Sonh and Park al. 2010; Shi and Bates 2011)卻顯示相反的趨勢。因此，熱帶環流究竟是增強或減弱，目前還無法得到一致的結論， 3.

(17) 需要更進一步的研究探討。. (三) 區域降雨、降雨頻率與強度之變化降雨變化的分布，存在不同緯度圈的差異。由模式模擬可見，隨著氣溫上升，全球平均降雨增加，是來自於熱帶與高緯度地區的平均降雨增加，然而在副熱帶地區的降雨是減少的(Held and Soden 2006; Vecchi and Soden 2006; Zhang et al. 2007；Meehl et al. 2007b)。此外，Allan and Soden(2007)分析熱帶地區觀測與模式模擬資料發現，雖然觀測資料在年際變化與趨勢強度較強，但兩種不同資料來源皆呈現—上升運動區降雨變化為增加之趨勢，而下沉運動區則為減少之趨勢。在熱帶中美洲加勒比海區域，模式間降雨減少趨勢是相當一致的(Neelin et al., 2006)。Chou et al. (2007)分析模式模擬在熱帶地區的降雨變化，發現在乾濕季之間存在一個明顯的季節降雨分布差異—即濕季降雨增加，而乾季降雨減少的趨勢。由前述文獻顯示，當氣候變暖，平均降雨變化傾向於濕區(季)更濕，乾區 (季)更乾的趨勢。從區域分析的角度來看，降雨變化在地區上的差異，是更加複雜的，並且模式間的一致性更低 (Allen and Ingram 2002;Neelin et al. 2006;Meehl et al. 2007b)，這可能是由於區域之間，垂直速度改變的差異所導致(Chou et al. 2009)。僅考慮平均降雨的改變，無法推測其降雨事件強度與頻率之變化，而降雨強度與頻率的改變，對人類社會與生態環境的衝擊，是更加明顯的(Trenberth et al. 2003)。Cubasch et al. (2001)以及 Allen and Ingram (2002)認為，隨著氣候暖化，極端降雨的變化率，可能會超過平均降雨的變化率。從觀測資料已發現，目前為止，有一個強降雨發生頻率增加，弱降雨發生頻率減少的趨勢(Fujibe et al. 2005; Goswami et al. 2006; Lau and Wu 2007; Qian et al. 2007; Trenberth et al. 2007; Allan and Soden 2008; Liu et al. 2009;Shiu et al. 2009)。這樣的趨勢，在模式模擬結果也可發現(Hennessy et al. 1997;Wilby and Wigley, 2002; Trenberth et al. 2003; Meehl et al., 2005; Tebaldi et al.2006;Sun et al. 2007; Liu et al. 4.

(18) 2009 )。對於降雨強度的改變，特別是極端降雨事件，也呈現增加的趨勢(Groisman et al. 2005; Alexander et al. 2006; Kharin et al. 2007; Trenberth et al. 2007; Min et al. 2011). 隨著大氣逐漸增暖，大氣中的水氣量增加，如果大氣環流沒有改變太大，可預期降雨強度將會增加(Allen and Ingram 2002; Pall et al. 2007; O’Gorman and Schneider 2009; Gastineau and Soden 2011)。Sun et al. (2007)分析模式在全球暖化情境中，降雨頻率與強度之分布，發現弱降雨發生頻率減少，強降雨、極端降雨發生頻率增加。對於非常強降雨事件，其頻率增加之比例，較其強度增強的比例還大。在其研究中，亦討論平均降雨的變化，大約為大氣每增溫一度，降雨增加 2%，低於簡單熱力觀點考量所得的 7%增加率，然而 Trenberth et al. (2003)則認為，降雨增加率應當接近 7%/K。這樣的差異可能與水氣變化的空間分布有關，其變化率隨緯度不同，增加率大約為 6%~12% (O’Gorman and Muller 2010)。另一方面，這樣的比較往往忽略了大氣環流以及區域垂直運動變化所扮演的角色。此外，降雨事件的持續時間往往僅佔一日的部分，模式日平均降雨量可能不足以確切表示真實降雨事件，亦可能是水氣與降雨變化率的差異來源。 Liu et al. (2009) 分析觀測以及模式模擬在 1979-2005 期間的降雨事件，顯示較弱等級的降雨減少，而較強等級的降雨增加之變化。這樣的趨勢在觀測資料與模式模擬之間，是相當一致的，然而兩者在趨勢的變化率，模式模擬顯然較觀測資料低估許多。Allan and Soden (2008)與 Allan et al. (2010)檢驗模式與衛星資料，分析聖嬰年與反聖嬰年期間，熱帶大氣於相對較暖與較冷狀態的降雨變化，亦得到類似的結果。從他們的研究發現，在大氣較暖期間，強降雨發生頻率是增加的，其變化率在模式評估中，亦小於觀測資料分析之比例。Gastineau and Soden (2011)從觀測與模式資料則發現，在熱帶海洋較暖的期間，強風事件發生的頻率減少，而弱風事件發生頻率增加的趨勢。從他們的研究驗證，熱帶海洋較暖的期間，強降雨事件發生更為頻繁，而強風事件卻減弱並且頻率減少的趨勢。儘管大尺度環流減弱，大氣中增加的水氣仍可提供極端降雨事件額外的水氣 5.

(19) 來源，這樣的分析結果，和前述文獻是相當一致的。然而，Young et al. (2011) 利用近 23 年衛星資料與海洋浮標資料分析，卻得到風速增強與海浪高度增高的趨勢。前述不同研究呈現相反的變化趨勢，顯示目前觀測資料分析的結果，仍存有相當大的差異。雖然目前模式的模擬能力仍有待加強，真實降雨事件的持續時間小於一日的尺度，無法在模式中被良好地解析(Trenberth et al. 2003 ; Sun et al. 2007 ; O’Gorman and Schneider 2009； Allen et al. 2010; Lenderink and Meijgaard 2010) ，以及降雨在空間分布上的差異 (Dai and Trenberth 2004; Dai 2006;Wilcox and Donner 2007; O’Gorman and Schneider 2009)。然而有利於極端降雨發生的可用水氣增加率，與驅動對流發展相關的能量平衡限制，使得降雨增加率不及水氣增加率，這樣的現象在模式間是相當一致的(Allen and Ingram 2002, Meehl et al 2007)。. (四) 影響降雨變化之機制從大尺度平均的角度來看，由於大氣水氣增加，也就是全球暖化的熱力作用，增加的水氣量有利於整體降雨增加(Allen and Ingram 2002; Trenberth et al. (2003);Held and Soden 2006)，然而從觀測資料可見，降雨變化的空間分布其實是相對較複雜的(Trenberth et al. 2007)，無法僅憑熱力作用解釋降雨變化之空間分布，而模式之間降雨變化在空間分布的不一致(Meehl et al 2007)，也提高了評估未來區域降雨變化的困難度。中高緯度地區降雨在季節性的改變與空間分布，主要與土壤濕度、水氣傳輸與輻射能量平衡有關(Wetherald and Manabe 1995；Dai et al.2001；Wetherald and Manabe 2003)。Wetherald and Manabe(1995) 指出，中緯度夏季，增加的溫室氣體導致地表輻射量的增加，透過潛熱釋放，在春季晚期與夏季的蒸散量增加，將使泥土濕度減少，以致夏末土壤濕度過低，無法再提供更多的蒸散量，只好以增加可感熱通量的方式達成能量平衡，進而造成額外的表面溫度增加，然而在冬季與春季增加的降雨無法與這樣的結構達成平衡， 6.

(20) 這也說明了溫室效應增強所增加的雨量，大部分都流失掉，無法儲存於土壤中，致使稍後增加的蒸散量無法被平衡。Chou and Neelin (2004)使用一個中等複雜的氣候模式來探討全球暖化對熱帶降雨變化的影響機制。在他們的研究中發現，在熱帶地區降雨增加的地方，與增加的水氣使得大氣更不穩定而增強其對流發展有關(rich-get-richer mechanism)，而在對流區邊緣，降雨減少的區域，主要是受來自非對流區逸入的乾平流影響，抑制對流發展，使得降雨減少(upped-ante mechanism)，這些機制在許多氣候模式模擬結果中，也可得到相似的證明(Chou et al. 2006; Seager et al. 2010)。Kumar et al.(2004) 分析赤道地區雨量變化，他們認為赤道海洋地區雖然總降雨量呈現增加，然而雨量之空間分布，卻非呈現如海溫一致增加的變化，意謂著即使整個赤道海洋地區海溫皆顯示增溫，此處仍存在著降雨減少的區域，這是由於在對流增強的地區，其垂直質量傳輸必須與其他下沉運動區域的傳輸達成平衡，導致下沉運動增強的地區更顯得乾燥，也因此溫暖的海面溫度並不總是伴隨著雨量的增加。降雨複雜的空間分布，除了必須考慮表面溫度改變之外，也必須考量水平表面的質量連續問題，因此有些地區降雨增加，有些地區則為減少。即使如此，仍無法清楚辨別哪些區域是由於熱帶環流改變，造成下沉運動增強，進而導致雨量減少；而哪些區域又是因為地表過程的正回饋貢獻而影響降雨。Seager et al. (2010)利用水氣收支平衡方程式，探討熱力、動力、瞬時擾動以及地形作用等各分量，對暖化氣候中，大尺度水循環變化的貢獻。在他們的研究發現，雖然由於氣候暖化使得大氣水氣含量增加的熱力因素，是影響大尺度水循環重新分配的重要貢獻，但卻無法完全解釋所有區域變化，也就是說複雜的大氣環流以及區域垂直運動的改變，扮演了相當重要的角色。 Jonhson and Xie (2010)分析觀測與模式模擬資料，認為區域降雨變化，與海表面溫度暖化之空間分布有關。 Trenberth (1999) 認為極端降雨增強的變化，主要來自大氣水氣增加之貢獻，然而全球平均降雨變化，又必須與輻射能量達成平衡，限制其增加率，因此平均降雨的變化將會少於極端降雨的變化率(Cubasch et al. 2001; Allen and 7.

(21) Ingram (2002)。Emori and Brown (2005) 便探討造成此現象的影響機制，發現平均降雨與極端降雨增加主要受到大氣水氣增加的熱力貢獻影響；大氣環流與垂直運動變化所扮演的動力角色，雖然是次要因素，卻是造成區域平均降雨以及極端降雨差異之關鍵，需要更深入的研究分析。Trenberth et al. (2003)認為，雖然在暖化氣候情境中，平均降雨增加率大約為 2%/K，然而對於強降雨事件，特別是颱風，因為低層水氣輻合，聚集更多水氣，加上潛熱釋放提供對流系統更多能量，由此推論強降雨增加率應該會超過 7.5%/K 的門檻。O’Gorman and Schneider (2009)利用垂直積分水氣凝結率以及大尺度垂直運動，建立一個評估極端降雨變化機制的尺標，並且進一步分析 IPCC 評估報告中，氣候模式模擬的全球平均極端降雨變化。在他們的研究中發現，模式模擬大氣垂直運動的部分，是造成模式間極端降雨變化差異的主要來源，這樣的差異在熱帶地區特別明顯，並且可能與模式之間使用的對流參數化過程有關。Sugiyama et al. (2010) 分析氣候模式極端降雨資料發現，中緯度地區極端降雨變化比例和大氣垂直積分的水氣變化率，相當一致，然而有超過半數的模式顯示，熱帶地區極端降雨變化率是超過 Clausius-Clapeyron 的熱力增加率，也就是超過每上升一度,水氣增加約 7.5%的比例，這也說明了在極端降雨事件中，垂直運動的強度與垂直分布，所扮演的動力角色是不可忽略的。. (五) 研究動機由模式模擬實驗可見，全球暖化情境中，全球平均降雨增加之趨勢，然而平均降雨變化在地理空間的分布差異，以及模式之間不一致的結果，提高了評估未來區域降雨變化的困難度(Cubasch et al. 2001; Allen and Ingram 2002; Stott and Kettleborough 2002; Neelin et al.2006; Meehl et al 2007)。綜合前人研究文獻可知，如此區域上的差異與動力貢獻有關，是以，大尺度環流與水循環變化對區域降雨的影響，以及造成區域垂直運動改變之影響機制，需要更深入的分析探討，以利整合模式模擬結果，對未來氣候降雨變化有更準確的評估。 8.

(22) 透過區域平均降雨變化，無法得知區域降雨強度與頻率之改變，然而其對人類活動、社會經濟發展與環境生態的衝擊與災害更為強烈，特別是極端降雨事件。目前，極端降雨事件的觀測資料，尚無法建立足夠長期且完整的歷史觀測紀錄，以供氣候研究分析(Easterling et al. 2000 ;Frich et al. 2002;Groisman et al. 2005;Allen et al. 2010)。因此，期望藉由模式對未來氣候之預測，評估區域降雨頻率與強度變化，更重要是探究其背後的影響機制，特別是文獻中較少探討熱力與動力因素對降雨頻率變化之貢獻，提供做為區域水資源利用的參考規劃，減緩氣候變遷對人類社會與環境資源的衝擊。本篇研究將利用模式模擬全球暖化情境資料，從熱力與動力作用探討區域降雨變化的機制，並且進一步分析區域平均降雨變化，以及其與降雨頻率、強度的關聯性，熱力與動力作用對降雨頻率、強度變化之影響，以期對未來氣候的降雨改變，以及相關的大氣環境有更完整的了解。本篇論文依據前述研究動機，將研究成果分為以下四個主題:第二章分析探討熱帶降雨變化在區域上之差異，以及其影響機制。第三章檢視模式中之全球水氣收支與能量平衡，並且利用模式敏感性測試實驗，檢驗熱帶環流變化。第四章分析熱帶地區降雨頻率與強度之改變，以及此變化與全球暖化相關之熱力、動力貢獻之關係。第五章分析熱帶地區，其區域性降雨頻率與強度之變化，以及熱力與動力貢獻對區域降雨頻率與強度之影響。最後一章則為討論、結論與未來研究工作。. 9.

(23) 二、熱帶區域降雨變化的影響機制儘管目前觀測資料所提供之歷史長度，尚無法得到明顯一致的長期平均降雨趨勢。不過，在氣候模式對於全球暖化情境模擬中，無論是全球或熱帶地區，降雨隨時間增加的趨勢，是顯而易見的。然而，實際上並非所有地區都顯示降雨增加的變化，降雨變化在空間分布上的差異為何? 與全球暖化相關的熱力與動力作用，透過何種機制影響這樣的區域降雨變化? 本章之研究，將利用水氣收支與能量平衡關係，分析氣候模式在熱帶地區之模擬資料，探討熱帶地區之降雨變化。. (一) 資料與研究方法 1. 模式資料使用世界氣候研究計劃(World Climate Research Programme,WCRP) 第三期耦合模式比較計畫 (Coupled Model Intercomparison Project phase 3 ,CMIP3)，其模擬全球暖化所提供的多模式資料庫。在此計畫中，使用了政府間氣候變遷委員會(Intergovernmental Panel on Climate Change,IPCC)設計的四種全球暖化情境劇本，以分別代表不同程度與方向之未來社會、人口、經濟、工業技術等可能發展，造成不同程度之溫室氣體排放，做為模擬情境設計。四種情境劇本簡要說明如下: 1) A1— A1 類別之模擬情境描述一個經濟成長非常快速的未來世界，全球人口於世紀中葉到達頂端，接著逐漸減少，並且快速引進更新與更高效能之技術發展。在此情境中，主要情境主題為區域之間的整合，以及文化、社會的互動，區域性差異的縮小。A1 情境類別又發展為三個不同的子情境，描述能源資源系統，技術性差別之選擇方向。A1FI 為更加廣泛大幅的使用石化燃料；A1T 為不使用石化燃料作為能源來源；A1B 為在各種能源資源使用取得平衡，亦即不特別重度依賴某種單一能源資源，假設所有能源資源改進發展程度是接近的。 2) A2—此模擬情境描述一個發展程度歧異之世界，主題為區域特性的自我依賴與保護。區域之間多樣性整合非常緩慢，以及人口持續增加。經濟發展主要以區域為目的，相較於其他情境，經濟發展與技術性改變是更破碎緩慢。 10.

(24) 3) B1—B1 情境描述一個與 A1 相同人口發展的整合世界，但是經濟結構快速轉變朝向一個服務與資訊經濟，減少材料強度並且引進潔淨與資源效能技術。主要強調全球朝向經濟的、社會公平的以及環境的永續性。 4) B2—此情境描述一個強調區域為主的經濟社會，以及環境永續的世界，全球人口持續增加，但增加較 A2 緩慢，具有中等程度經濟發展。相較於 B1 與 A1，為較慢與發散的技術性發展。惟此情境亦朝向以環境保護、社會公平為目的，著重在區域性的層面。本章之研究結果，使用此資料庫模擬 20 世紀之氣候(20C3M)，在模式中 1961-1990 年之氣候平均值做為對照組，以 A2 情境在模式中 2070-2099 年之模擬結果做為暖化組，共選取 10 組氣候模式(表 2-1) 的月平均資料進行分析。. 2. 研究方法 1) 水氣收支與能量平衡在此部份的研究方法，利用與降雨、對流發展相關的水氣收支平衡方程式(2-1 式)，以及濕靜能收支方程式(Moist static energy,MSE, 2-2 式)，分析熱帶地區之區域降雨變化，以及其相關的變化機制。 𝑃′ = −⟨𝜔 �𝜕𝑝 𝑞 ′ ⟩ − ⟨𝜔′ 𝜕𝑝 𝑞� ⟩ − ⟨v ∙ ∇𝑞⟩′ + 𝐸 ′ + 𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟_𝑞. (2 − 1). ′ ⟨𝜔′𝜕𝑝 ℎ�⟩ = −⟨𝜔 �𝜕𝑝 ℎ′ ⟩ − ⟨v ∙ ∇(𝑞 + 𝑇)⟩′ + 𝐹 𝑛𝑛𝑛 + 𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟_ℎ (2 − 2). 其中，< >表示整個對流層垂直積分，( � )為 1961-1990 年間之氣候平均，. ( )′ 則表示未來氣候相對於正常氣候之差異。P 代表降雨，E 代表蒸發量， ω 與 v 分別為垂直與水平速度場，T 與 q 分別代表溫度與比濕，h 代表濕靜能，𝐹 𝑛𝑛𝑛 為整層大氣淨能量通量。. 在 2-1 式中，等號左邊代表未來暖化氣候相對於目前氣候之降雨變化，等. 號右邊第一項為水氣垂直平流項中，由於大氣水氣增加對降雨變化之貢獻；等號右邊第二項為水氣垂直平流項中，由於垂直運動改變對降雨造成的影響；等號右邊第三項為水氣水平平流項之變化，最後兩項則分別為蒸發項與水氣收支平衡剩餘項之變化。由於熱帶地區降雨主要為深對流形態，在 11.

(25) 此收支平衡中，降雨變化主要受到水氣垂直平流項變化之貢獻，亦即等號右邊之第一、二項。其中第一項可視為與水氣變化有關的熱力貢獻項，第二項則為與垂直運動變化有關的動力貢獻項。從 2-1 可以探討造成降雨變化的貢獻來源，另一方面，則進一步使用濕靜能收支方程探討與降雨變化有關之對流發展與垂直運動變化的影響因素。在 2-2 式中可見，造成垂直運動變化之能量(等號左邊)可能來自等號右邊諸項之貢獻:等號右邊第一項為濕靜能垂直變化對垂直運動之影響；第二項為水平平流項；第三項為大氣淨能量通量之變化；第四項則為能量收支平衡剩餘項。. 2) 熱帶次區域之定義本篇研究為了從降雨變化在空間分布上之差異，探討影響區域降雨改變之機制。因此，先從對流區與非對流區分別分析其降雨變化，發現同樣在對流區或非對流區內，降雨變化仍有區域上之差異，進而再依據其變化，與垂直運動之分布，最後將熱帶地區劃分為六個次區域(表 2-2)。對流與非對流區之界定，則係計算水氣垂直傳送項之氣候平均值，作為分區標準，正值代表對流區，負值代表非對流區。第 I、IIa 與 IIb 區為氣候上的對流區:第 I 區為降雨減少之區域，在此區域中，其上升運動之空間分布，普遍都是呈現減弱的。在第 IIa 與 IIb 區，平均降雨皆是呈現增加的，不過，此二區域的垂直運動變化，卻有相異的結構。在 IIa 區，上升運動增強的趨勢，有利於降雨增加，而 IIb 區的垂直運動變化，卻不利於降雨增加，而是呈現上升運動減弱的變化。另一方面，III、IVa 與 IVb 區位於氣候上的非對流區，在第 III 區的降雨增加，並且其垂直運動變化的空間分布，普遍都是下沉運動減弱的距平，也就是此區域的上升運動有增強之趨勢。而在 IVa 與 IVb 區，平均降雨皆為減少，但與 IIa、IIb 區之垂直運動改變相似，在 IVa 區，下沉運動顯示增強之正距平，IVb 區則顯示為下沉運動減弱的負距平。圖 2-1 以 NCAR_CCSM3 模式分析結果為例，分別表示此六個次區域在氣候空間上的分布。雖然十個模式間，降雨與大氣垂直運動在地理空間分布不一，但此六個區域分類標準，其氣候分布位置是相似的。. 12.

(26) (二) 分析結果進一步利用，水氣收支平衡與濕靜能收支方程探討這六個次區域降雨變化與相關的垂直運動改變的影響機制，可透過圖 2-2 簡要說明之: 第 I 區—在這個區域，雖然是氣候上的對流區，但隨著氣候變暖，其平均降雨則是減少的，這樣的改變反映對流過程中，水氣輻合與上升運動減弱的結果。在水氣輻合過程中，自非對流區逸入的乾平流減弱此區域的對流上升運動，無法維持原本的對流強度，進而造成降雨減少。Chou and Neelin (2004)便曾利用一個中等複雜的大氣模式，說明這樣的機制 ( 落井下石機制， upped-ante mechanism)。第 IIa 區—在此區域，由於大氣水氣增加，低層輻合提供更多水氣與能量，使得大氣穩定度減小，上升運動增強，更加有利於此區域的對流發展，進而使得降雨增加。這與 Chou and Neelin (2004)以及 Chou et al. (2006)所述，對流輻合回饋，結合全球暖化的熱力與動力貢獻，帶來更多降雨(錦上添花機制， rich-get-richer mechanism)是一致的。第 IIb 區—此區域降雨增加主要來自大氣水氣的增加，使得其平均垂直運動在水氣輻合過程( − ω ∂pq' )可匯聚更多水氣提供降雨，亦即水氣的直接效應，也就是全球暖化的熱力貢獻。然而在此區域，卻顯示一個中低層大氣上升運動減弱，高層大氣上升運動增強的改變(如圖 2-3)，亦即在動力貢獻的部分，並不利於低層水氣輻合與降雨增加。更進一步分析其垂直運動隨高度之分布發現，高層大氣上升運動增強的變化，與對流發展加深有關。當對流發展加深，增加的內能與位能，使得大氣總穩定度(gross moist stability)增加，變得更為穩定，其貢獻(dry static stability)甚至抵消了來自水氣釋放潛熱，減弱大氣穩定度的貢獻，因此進一步改變其垂直運動的垂直分布，而呈現中低層大氣上升運動減弱的結果，在此稱之為對流深度加深效應(the effect of deepened convection)。因此，第 IIb 區雖然與第 IIa 區同為氣候上的對流區，並且在暖化氣候中，平均降雨增加，但是其降雨機制與垂直結構變化卻是不同的。第 III 區—在此區域，屬於氣候盛行下沉運動的非對流區，然而在暖化情境中，則存在一個下沉運動減弱的趨勢，此趨勢有利於區域的水氣垂直傳輸，導致平均降雨增加。這些區域大多位在非對流區的邊緣，垂直運動變化的趨勢，使 13.

(27) 得此區域在未來可能發生氣候體制轉移(regime shift)，而成為氣候的對流區邊緣。進一步分析濕靜能方程式的各分量，這樣的現象可能來自於海洋，透過表面熱通量的回饋機制，對平均降雨變化提供正貢獻，特別是在熱帶海洋冷舌地區。另一方面，可能與熱帶環流的改變，例如哈德里環流的擴張有關(Lu et al. 2007; Seidel et al. 2007)。在此區域緯度較高的地方，容易受到中緯度地區氣旋活動的影響，暖平流可能也扮演了影響下沉運動減弱的角色。第 IVa 區—在此區域，造成平均降雨減少以及下沉運動增強的能量來源，是由於更多的外逸長波輻射冷卻，導致更乾燥的下沉水氣傳輸。此區域之空間分布，部分位在對流區邊緣，因此增強的長波輻射冷卻，可能與對流區周圍較暖的溫度或者雲量較少有關。另外，冷平流的貢獻，也可能造成此區域下沉運動增強的變化。第 IVb 區—這區雖然與 IVa 區同為非對流區，並且為未來降雨減少之區域，其下沉運動卻是減弱的趨勢，此趨勢可能來自暖平流的影響。更進一步分析此區域的垂直運動剖面，發現與對流區 IIb 區的垂直運動剖面變化，恰好為相反之結構。減弱的下沉運動與垂直運動之垂直分布有關，呈現下沉運動的發展深度加深，並且在較高層的大氣有一下沉運動增強，而中低層大氣則有一下沉運動減弱的趨勢。. (三) 結論在本章的分析中，透過熱力與動力貢獻，分析熱帶區域降雨變化，發現動力因素透過垂直運動的改變，是造成區域性降雨差異的關鍵。另一方面，在對流區與非對流區皆可發現垂直運動發展深度加深的變化，以及減弱的大氣環流。這樣的分析結果，在十個氣候模式中，以及前述相關文獻的看法是相當一致的。關於本章之內容與細節，可詳見於附錄 B (Chou et al. 2009)。. 14.

(28) 三、從對流深度改變探討全球暖化中減弱的熱帶環流在大氣中，水氣透過垂直運動傳送，絕熱上升冷卻，最後凝結造成降雨。在模式模擬全球暖化情境中，一致顯示降雨變化率較水氣增加率小，意謂著傳送水氣之垂直運動可能減弱，也就是當氣候變暖，熱帶環流可能會減弱。大多數大氣環流模式之模擬，顯示一個減弱的熱帶環流(e.g. Held and Soden 2006; Vecchi and Soden 2007)。然而，目前在觀測資料，熱帶環流究竟是增強亦或是減弱，仍未得到一致的分析結果。欲探討影響垂直運動或環流強度變化，首應考慮的是大氣穩定度。由前一章對熱帶區域降雨變化之影響機制分析可知，落井下石機制與對流深度加深效應皆不利於垂直運動或環流增強的發展。其中，對流深度加深效應與大氣總穩定度 (gross moist stability, Yu et al.1998)增加有關，可能進而使熱帶環流減弱。在多數模擬全球暖化情境的大氣環流模式中，皆顯示高層大氣具有上升運動增強的變化，意謂著對流深度的加深。在全球暖化情境中，熱帶環流將會增強或是減弱? 與大氣穩定度相關之對流加深效應，與熱帶環流變化之關係為何? 本章將針對此研究議題，進行更進一步的探討與分析。. (一) 模式實驗設計與使用資料 1. 模式簡介與實驗設計 1) 模式簡介本篇研究使用QTCM(Quasi-equilibrium tropical circulation model)模式(Neelin and Zeng 2000; Zeng et al. 2000)，進行實驗模擬。QTCM為一個大氣、海洋與陸地耦合的中等複雜程度模式，模式內部採用一個混合層深度為 50 公尺的簡單混合層海洋模式 (slab mixed-layer ocean model)，並未考慮海洋內部的動力過程，僅以海洋熱通量傳輸(Q flux)的輻散度，作為海洋與大氣耦合的能量交換係數；並以 Betts-Miller 水氣對流調節法 (Betts-Miller moist convective adjustment scheme,Betts and Miller 1993)為基礎；深 15.

(29) 對流之溫度、水氣與風場之熱帶垂直結構設定為 Galerkin expansion(Neelin and Yu 1994；Yu and Neelin 1994)之基本函數；大氣模式氣流依據準平衡熱力守恆 (quasi-equilibrium thermodynamic closures)，其深對流之溫度及水氣場為單一垂直結構之準平衡熱帶環流模式(QTCM1)；由於其基本運作以對流區垂直結構為基礎，這些區域被預設為與使用Betts-Miller 水氣對流調節法之GCM 相似且具有良好代表性；在非對流區，QTCM1為一個高度截斷蓋勒肯代表量(Galerkin representation equivalent)的兩層型式(mode)；模式中使用之雲輻射法(Chou and Neelin,1996)依據完整輻射法(full radiation schemes,Harshvardhan et al.1987；Fu and Liou 1993) 簡化而來，其中深與卷積雲、卷層雲依經驗參數法 (empirical parameterization,Chou and Neelin 1999)計算。目的在模擬大氣與地表間交互作用的中等複雜程度地表模式，包含計算單一地表層之蒸散量、表面水文的能量與水氣淨量等過程；泥土水氣與降雨、蒸發、表面逕流及地面逕流達成平衡；此模式不包含雪與海冰反饋。透過此模式我們可以來檢測全球暖化下，與熱帶環流改變相關的物理機制。本研究使用第2.3版之QTCM1模式，該版模式包含一個假設恆定狀態 (steady-state)、隨高度為垂直均勻混合層之簡單邊界層(Stevens et al. 2002)；資料水平解析度為5.625°×3.75° 經緯網格。. 2) 實驗設計為了檢驗在暖化氣候中，對流發展深度的改變對熱帶環流的影響，本章之實驗模擬共設計了對照組、暖化組，以及另外四組做為敏感度測試之暖化組實驗。在 QTCM1 模式中，溫室氣體僅考慮 CO2 之影響，對照組之溫室氣體濃度設定為 330ppmv，暖化組之溫室氣體濃度則設定為原本濃度的兩倍進行模擬。在暖化組之敏感度測試中，調整依據準平 16.

(30) 衡假設下，與對流深度相關之穩定度參數，間接設定不同模擬實驗的對流發展深度。由對流發展較淺而深之測試，實驗組別依序為 Ms-1、 Ms+1、Ms+2 與 Ms+3，其相對應之對流發展深度設定大約為 155hPa、 145hPa、141hPa 與 137hPa。實驗設計簡要整理如表 3-1。本章分析之 QTCM1 模式，後續皆以 QTCM 表示。. 2. 使用資料除了透過模式模擬進行測試，這一章節的研究亦使用CMIP3提供之多模式資料庫，選取A1B情境在模式中2001-2020年間的氣候平均，以及在 2081-2100年間之模擬結果，分別代表正常與暖化氣候狀態。在此資料庫中，考量模式可提供的變數種類，最後共使用十六組模式(表3-2)的月平均資料進行分析。. (二). 全球水氣收支平衡分析. 為了了解降雨與熱帶環流的變化，在此使用水氣收支平衡方程式(3-1 式)，並且考慮主要降雨區域位在對流區，分析 CMIP3 之模式資料。 𝑃 − 𝐸 ≈ −⟨∇ ∙ v𝑞⟩. (3-1). 其中，P 代表降雨，E 為蒸發量，等號右邊則為垂直積分的水氣通量輻散合。由 3-1 式，降雨和蒸發量之變化，可透過水氣通量輻散合變化之各分項表示如: 𝑃' − 𝐸' ≈ −⟨∇ ∙ v𝑞⟩'. ≈ − ⟨𝜔𝜕𝑝 𝑞⟩' − ⟨v ∙ ∇𝑞⟩'. ≈ −⟨𝜔 �𝜕𝑝 𝑞′⟩ − ⟨𝜔′𝜕𝑝 𝑞� ⟩ − ⟨v ∙ ∇𝑞⟩'. (3-2). 上式省略貢獻較小之非線性項。若欲探討降雨與蒸發量之變化比例，則 3-2 式可進而表示如 3-3 式: 𝑃′ − 𝐸′ −⟨𝜔 �𝜕𝑃 𝑞 ′ ⟩ −⟨𝜔′ 𝜕𝑝 𝑞� ⟩ −⟨v ∙ ∇𝑞⟩' ≈ + + −⟨∇ ∙ v𝑞 ��⟩ −⟨∇ ∙ v𝑞 ��⟩ −⟨∇ ∙ ��⟩ v𝑞 𝑃� − 𝐸� 17. (3 − 3).

(31) 模式對 3-3 式水氣收支平衡之各分量分析，如表 3-3 所示。其中，等號右邊第一項為熱力貢獻項，表示來自於大氣水氣變化對水氣收支平衡的貢獻；第二項則為動力貢獻項，代表垂直運動改變之影響；第三項為水氣水平平流項之貢獻。由表 3-3 的分析顯示，水氣剩餘項與水氣平流項對於降雨與蒸發變化比例的貢獻較小， 3-3 式可進一步簡化如 3-4 式: 𝑃′ − 𝐸′ −⟨𝜔 �𝜕𝑃 𝑞 ′ ⟩ −⟨𝜔′ 𝜕𝑝 𝑞� ⟩ ≈ + −⟨∇ ∙ v𝑞 ��⟩ −⟨∇ ∙ v𝑞 ��⟩ 𝑃� − 𝐸�. (3 − 4). 由分析 CMIP3 各模式中，變量間的散佈關係(圖 3-1)可見，降雨、蒸發量變化與水氣通量輻散合的變化，相當近似(圖 3-1a)，故可利用這樣的關係進行分析。當考慮上升運動區的降雨變化時，其蒸發量變化通常小於降雨量變化，因此，降雨及蒸發量變化比例會略大於僅考慮降雨變化之比例(圖 3-1b)，也就是 (P'-E')/(P-E)>P'/P。不過，P-E 變化比例仍小於 Clausius-Clapeyron 關係中，水氣每上升一度增加 7.5%之比例(圖 3-1c)。由表 3-3 各分量分析可見，雖然熱力貢獻項略小於 7.5%，不過仍大於 P-E 的變化量，因此可推得動力貢獻勢必為負值。換言之，在全球暖化情境下，熱帶環流有減弱的趨勢(圖 3-1d)。此結果與文獻回顧(Held and Soden 2006;Vecchi and Soden 2007)不同處在於，降雨變化受到能量平衡限制，其增加受限於固定比例(約 2%/K)，如此與水氣增加量(7.5%/K) 相比，將恆得到環流減弱的結果。然而，P-E 的變化則不受此限制，故即使降雨量變化小於水氣量變化，亦可能得到環流增強的結果。. (三). 對流深度改變對熱帶環流強度的影響. 為了探討，全球暖化情境中，對流加深效應與熱帶環流變化之關係，本節透過模式敏感度測試檢驗，以及與對流發展相關的濕靜能收支方程式(Moist static energy,MSE)，進行分析。參考前述水氣收支平衡變化比例的表示方式，濕靜能收支平衡之變化比例可表示如下:. 18.

(32) ⟨ω′ ∂p h� ⟩ −⟨ω � ∂p h′⟩ −⟨v ∙ ∇(q + T)⟩′ F net ′ = + + + residual_h �� ⟨ω ⟨ω ⟨ω ⟨ω ∂p h⟩ ∂p h⟩ ∂p h⟩ ∂p h⟩. (3 − 5). 由 3-5 式可知，大氣穩定度變化比例(等號右邊第一項)影響對流發展的難易度 (等號左邊)，可能進而導致熱帶環流的增強或減弱。又由等號右邊第一項可知，大氣穩定度的變化受對流發展深度改變的影響。故本節的敏感度測試實驗，可藉由不同穩定度條件，亦即不同對流發展深度，檢驗熱帶環流的變化。並依據前一節分析方式，分析水氣收支平衡各分量的貢獻(表 3-4)。由表 3-4 可見，各組實驗中，全球平均水氣量增加比例大約介於 7%~8.2%(/K)(同時參考圖 3-2d)，降雨量變化比例介於 2.5%~1.5%(/K)(圖 3-2c)。這樣的比例與差異，和前一節 CMIP3 模式分析結果相近。然而，熱帶環流的變化卻有明顯相異的結果(圖 3-2a)。當對流發展深度加深時，環流有減弱的趨勢；對流發展深度變淺時，環流則有增強的趨勢。利用 3-5 式分析各組實驗中，MSE 各分量貢獻可知，由於水平平流項貢獻較小可忽略不計，Fnet’對於對流發展是正貢獻，而代表大氣穩定度的分量(等號右邊第一項)則是負貢獻。由此可知，環流減弱之趨勢，主要由於穩定度增加，使得對流發展加深所造成。表 3-4 中亦可見，P-E 的變化主要受蒸發量變化(同時參考圖 3-2b)所影響。因此，在對流區中，減弱(增強)的熱帶環流所造成的弱(強)水氣通量輻合散，會與增強(減弱)的蒸發量互相抵消，故儘管對流深度改變，降雨變化量差異並不大。並且 P-E 的平均變化比例，並非受到水氣量變化影響，而是透過其他機制導致。. (四). 結論. 透過 CMIP3 模式資料顯示，隨著大氣溫度上升，熱帶環流有減弱的趨勢。在模式模擬中，雖然水氣量增加比例遠多於降雨量增加比例，然而這樣的比例差異無法證明熱帶環流將會減弱。熱帶環流強弱與垂直運動活躍與否有關，而垂直運動的變化又決定於大氣穩定度。利用模式模擬測試可知，調整與大氣穩定度相關之參數，間接改變對流發展深度之設定，確實呈現熱帶環流相對應之變化—當大氣穩定度增加(減小)，對流發展深度加深(變淺)，熱帶環流將會減弱(增強)。關 19.

(33) 於本章之分析內容與細節，可詳見附錄 C (Chou and Chen 2010)。. 20.

(34) 四、熱帶降雨頻率與強度之改變由前二章的研究成果，得以釐清模式中，熱帶地區的區域降雨變化，以及相關的熱力與動力機制，並且對於氣候模式間相當一致的大氣環流變化，以及對流深度改變與大氣穩定度之關聯，進行分析與模擬檢測。然而，氣候平均狀態的改變，乃透過個別天氣事件呈現，例如降雨事件的頻率與強度之變化。特別是極端降雨，往往在短期間對人類生活環境帶來重大災害，經濟損失甚鉅，亦對生態資源造成無法回復之破壞。此外，前人研究文獻多在探討全球暖化中，極端降雨量或強度與大氣水氣增加率之關聯性，也就是直接熱力作用對極端降雨的影響，對於降雨頻率變化，以及其相關機制，較缺乏深入的分析與探討。本章針對整個熱帶地區降雨頻率與強度之變化，以及熱力和動力作用對此變化的貢獻，進行分析與評估。. (一). 使用資料. 在本章的研究，使用CMIP3多模式資料庫，模擬20C3M與A1B情境的日平均模擬資料，分析降雨頻率、強度以及相關之熱力與動力貢獻，並且選取模式中的 1981-2000年與2081-2100年期間，分別代表正常與未來暖化氣候之狀態，計算此兩期間之差值，作為未來氣候相對於正常氣候之差異。由於分析需要日平均之降雨、表面潛熱通量、自1000mb至200mb之逐層比濕以及風場資料，考量模式提供變數的完整性，選取十個模式模擬資料(如表4-1)進行分析。. (二). 分析方法. 降雨頻率與強度之計算，皆考慮模式中，網格點降雨值大於等於0.1mm/day 之資料。降雨頻率的分析，以每1mm/day為一個單位(bin)，分別計算正常與暖化氣候中，降雨事件在不同強度的頻率分布。降雨強度的部分，則依降雨強度排序，以百分等級(percentile)方式計算降雨強度之變化。在極端降雨事件，亦即第99 21.

(35) 個百分等級以上，採取更細的劃分，每一單位代表0.01百分等級。此外，為了分別探討全球暖化的熱力與動力效應，對降雨頻率與強度變化之貢獻，此部分的評估，將依據以下兩項假設:當評估熱力效應時，假設大氣垂直運動之分布，不隨著氣候變暖而改變，僅考慮水氣增加對降雨之影響；當評估動力效應時，則假設大氣水氣量不因氣候暖化而改變，僅考慮垂直運動變化對降雨之影響。這樣的評估方式將不包含熱力與動力效應對降雨變化之非線性作用。以這樣的假設前提，熱力與動力作用對降雨頻率與強度變化之評估計算，簡述如下: 1. 降雨頻率 1) 熱力作用—考慮隨著氣候暖化，增加的水氣使得降雨事件在相同強度下，只需要較弱的垂直運動強度便可發生，因此降雨發生頻率增加。分析方式乃計算降雨事件中，垂直積分整層大氣柱水氣(columnintegrated water vapor) 的變化率，評估來自熱力貢獻之降雨頻率改變。 2) 動力作用—透過統計降雨事件的垂直運動發生頻率，評估來自動力貢獻之降雨頻率改變。. 2. 降雨強度 1) 熱力作用—利用水氣垂直傳送變化項之水氣變化分量，評估熱力作用對降雨強度變化的貢獻。 2) 動力作用—利用水氣垂直傳送變化項之垂直運動變化分量，評估動力作用對降雨強度變化的貢獻。上述評估熱力與動力作用對於降雨頻率與強度變化之貢獻，其方程式推導，將詳細說明於第五章。雖然不同模式間，資料分析的結果在變化程度上略有差異(如附錄A 之圖A4-1至圖A4-8)，然而其變化趨勢方向是一致的。因此，在本章中，絕大多數分析結果僅以十個模式的系集平均(ensemble)方式呈現。 22.

(36) (三). 降雨頻率與強度之變化. 圖4-1顯示在2081-2100年與1981-2000年期間，降雨頻率與強度之差異。由 10個模式分析結果顯示，當氣候變暖，降雨事件變得較不容易發生，其頻率變化幅度最多可減少約5% (圖4-1a)。另一方面，降雨強度則一致顯示增強的變化，其幅度大約可增強2%至11% (圖4-1b)。換言之，在全球暖化情境中，熱帶降雨事件傾向於發生次數減少而強度增強。承接圖4-1a 總降雨頻率減少的變化，我們更進一步檢驗對於不同降雨強度區間，其發生頻率之改變，十個模式的系集平均結果如圖4-2所示。在氣候平均狀態中(圖4-2a)，降雨頻率快速地隨著降雨強度增強而減少，也就是說絕大多數比例之降雨為弱降雨事件，強降雨事件發生比例是較少的。隨著氣候變暖，中等以及強降雨事件發生頻率增加，而弱降雨事件發生頻率則為減少 (圖4-2b)。由於減少的弱降雨事件數，明顯多於增加的中等以及強降雨事件數，因此整體平均而言，降雨發生次數是減少的。然而以相對變化比例來看(圖4-2c)，隨著降雨強度增加，其頻率增加之比例是明顯上升的。舉例來說，對於100mm/day強度區間之降雨，每升溫一度，其頻率增加約可達35%，然而對於50mm/day強度區間之降雨而言，大約只有增加10%。對於弱降雨事件，變化比例更是微小，每升溫一度，降雨頻率約減少2%。換言之，降雨頻率變化比例最明顯者為強降雨事件，即使其次數改變量不如弱降雨事件多。將所有降雨事件依據強弱排序後，不同百分等級之降雨強度變化如圖4-3所示。圖4-3之強度等級間隔為每一個單位(bin)為一個百分等級(1%)，在第99百分等級，則進一步細分為100等分(如小圖)，每一等分為0.01個百分等級(0.01%)。在氣候平均狀態中(圖4-3a)，降雨強度分布隨著百分等級增強，最後一個百分等級的平均降雨，強度可達45mm/day。若針對第99百分等級以上之極端降雨，其強度更可超過120mm/day(圖4-3a 小圖)。在全球暖化下，降雨強度的變化，除了弱降雨等級之降雨事件，其平均強度有輕微減弱之外，每個百分等級的平均降雨強 23.

(37) 度皆呈現增強的變化(圖4-3b)，每升溫一度，其增強幅度最多將近4%。對於最強等級—第99百分等級以上之降雨，10個模式系集平均之結果顯示，降雨強度可增強將近9%。模式之間強度變化的幅度範圍，約為1%至16%不等(圖4-3c)。由圖4-3c 可見，即使是第99百分等級的降雨事件，模式模擬呈現的降雨強度變化程度，仍不及地面觀測資料的分析結果來得明顯(Allan and Soden 2008; Dai 2006)，這可能是因為與觀測資料相比，模式網格點解析度較為粗糙所導致。. (四). 評估熱力與動力作用之貢獻. 假設水氣垂直傳送為對流產生降雨的主要過程，我們可推導出一組方程式來評估熱力與動力作用，其對於降雨頻率與強度變化之貢獻。不過，這個假設僅適用在評估對流過程主導的強降雨事件。由於弱降雨通常還受到其他過程之影響，例如邊界層與蒸發，因此無法採用此評估方式完整解釋弱降雨事件之變化。依據上述假設的分析結果發現，隨著氣候變暖，對於大多數降雨事件，其發生頻率增加是來自熱力作用提供的正貢獻(圖4-4a)。對於強降雨事件，當溫度每上升一度，熱力作用的貢獻比例可達約40%，並且此正貢獻在10個模式分析結果是相當一致的。另一方面，由於更加穩定的大氣環境，動力作用對降雨事件的頻率變化，多為提供不利於降雨事件增加的負貢獻 (圖4-4b)，然而此部分的分析結果，不同模式所得之差異相當大。對於強降雨事件而言，其降雨頻率變化範圍的差異，可介於-12%至5%之間。因此，比對不同模式的模擬結果，動力貢獻相對較不一致，並且與熱力貢獻相比，其影響程度是較小的。在強降雨事件的強度變化方面，我們僅著重於第99百分等級以上之降雨事件。由圖4-5b可見，熱力作用對於降雨強度的正貢獻略小於大氣柱水氣變化量，也就是依循Clausius- Clapeyron關係式—每上升一度，水氣約增加7%。動力作用對降雨強度變化之貢獻，則介於-2%至2%之間(圖4-5c)，與500hPa的垂直運動變化比例相近。由絕大多數降雨事件看來，動力作用多為提供減弱降雨強度的負貢獻。 24.