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今（2021）年06月21日，最新台北時間23:00，研究雨已國際期刊《自然氣候變遷》（Nature Climate Change）刊登最新研究報告：〈在1979-2019年間熱帶降雨出現季節性延遲〉。北半這份研究從觀測資料證實熱帶地區降雨出現季節性延遲，球熱並認為受到溫室氣體與人為氣溶膠影響，帶陸地降未來延遲現象將會擴大。產生遲約
研究文獻：
Song,季節 F., Leung, L.R., Lu, J., et. al. （2021）。 “Emergence of seasonal delay of tropical rainfall during 1979–2019.”，性延Nature Climate Change。最新
近年來，研究雨已台灣亦有降雨延遲的北半相關討論，一起來看看專家說法。球熱
2021年06月21日
台灣師範大學地球科學系特聘教授 黃婉如
熱帶降雨有明顯的帶陸地降年循環季節性（乾、濕）時間變化。產生遲約過去研究曾推測全球暖化下，季節陸地上的降雨季節性會延遲，但缺少實際觀測資料的佐證。本研究的價值即是從1979至2019年觀測資料中提出證據，指出北半球熱帶陸地的降雨季節性時間延遲了約4.1±1.1天。研究中亦推測，隨著溫室氣體的增加與人為氣溶膠的減少，此延遲現象在未來將進一步放大。
即便同處熱帶，各地的雨季時間及降雨成因可能不會完全相同。而本報告提出的延遲天數，是以整個北半球熱帶的陸地平均降水去進行分析，若要應用在局部地區降雨季節性延遲上的解釋，會有其限制。舉例來說，報告中顯示的年循環降雨在8月達到峰值（見研究原文圖1a），此不同於台灣有梅雨季和颱風季兩個降雨峰值（註1），因此報告指出的延遲天數，無法直接用於解釋台灣降雨季節性的延遲現象。惟過去也有研究指出，近30年台灣的梅雨季（5-6月）入梅時間有往後延遲的趨勢，此現象在未來是否進一步放大，值得密切注意，以利水資源的規劃利用。
台灣大學大氣科學系副教授 羅敏輝 & 台灣大學大氣科學系博士 藍嘉偉
2021年06月21日
在未來的氣候變遷下，降水是大家想要知道的一個重要變量，例如強度、頻率會如何改變？過去幾年科學界對於降水在全球暖化下的變化有著不少的研究，例如富者越富機制，也就是原本降水較多的地方，在全球暖化下降水將會變得更多、更強。過去中央研究院環境變遷研究中心周佳老師曾提出，在全球暖化下，濕的季節變得更濕，而乾的季節變得更乾，導致年平均降雨量變化不大的情況下，水資源的分配更不均，乾旱與水災更容易出現。
此研究更提到在全球暖化下，降水可能會有延後的情形，而其背後的機制主要是人類排放的溫室氣體以及近幾十年來氣懸粒子排放減少所造成。原本季節性降水主要是受到太陽輻射的影響，然而在全球暖化下，更潮濕的大氣與氣懸粒子濃度變化，使得全球水氣與能量的傳送受到影響；更潮濕的大氣與局部熱力環境的變化，使得能量重新分布，延遲了在熱帶地區季節性降水的時間。此研究同時提出，隨著未來溫室氣體持續增加和氣懸粒子持續減少下，預估這些季節性延遲效應將在未來逐漸加強，將造成水資源的管理更加困難。
此研究使用了過去的觀測資料與氣候模式的敏感度實驗，再加上未來氣候的推估，得到最重要的結果：「受到全球暖化與氣懸粒子排放減少，季節性降水會延遲。」然而全球的觀測資料會有分佈不均的情形，特別是研究所探討的熱帶區域，其觀測資料相對有限，而模式本身也有不確定性。此研究利用統計方法（傅立葉分析）濾出最主要的循環，來決定降水的季節變化與強度，因此可能將會降低原本的降水訊號。研究雖利用多組不同的降水資料和氣候模式，可以減少模式以及觀測資料造成的誤差與不確定性，但此研究的結果較無法應用於降水季節變化不明顯以及降水與太陽輻射相關性較弱的地區。
台灣地形相當崎嶇，受到局部環流的影響相當大，因此目前氣候模式的空間解析度或是全球網格的降水資料將不能夠直接拿來探討台灣降水狀況，需仰賴台灣當地測站的資料（例如，台灣氣候變遷推估資訊與調適知識平台計畫（TCCIP）所提供台灣1至5km解析度的降水資料），以及像是中央研究院人為氣候變遷專題中心許晃雄研究員團隊利用降尺度的方法，所得到的高解析度降水資料，方可拿來探討台灣未來降水狀況的改變。其次，台灣位於副熱帶地區，除大尺度季風系統外，也同時受到颱風、梅雨、春雨等天氣系統的影響，因此，在模式推估上的不確定性會更大。
中央大學大氣科學系副教授 王聖翔
2021年06月22日
這篇研究相較於過去其他研究不同處，主要是作者採用了來自全球8個降雨量資料庫，分析1979-2019年間的降雨觀測資料，並計算出非洲熱帶區域的季節性降雨延遲效應，相較41年前，延後了4.2天之久。作者進一步利用最先端的氣候模式計算出243組資料，拆解出造成降雨延遲的主要原因，來自於溫室氣體和人為氣膠。這些外力對延遲降雨貢獻達76%，也就是延遲降雨3天左右。會有這樣的模擬結果應該不算出乎意料，但這篇文章利用觀測資料先將4.2天的母數找出來之後，再進一步用大量的模擬資料比對分析，估算出外力的貢獻，若以針對的目標區域「非洲熱帶地區」來說，整體研究頗具說服力。
然而，作者嘗試將在非洲熱帶地區所得到的降雨延遲關係，利用一個簡單的轉換關聯，即估算出全球陸地塊的季節降雨延遲，這樣的計算及推論合理性值得商榷。以亞洲為例，年降雨量遠大於非洲，且乾溼季的月份大不相同，又如台灣經常受到梅雨、颱風的影響，降雨量的變異度遠大於氣候變異，季節降雨延遲特性應該要搭配歷史觀測資料重新檢視。
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