臺灣氣象乾旱事件分析與未來趨勢推估 2023臺灣氣候變遷分析系列報告導讀
作者：陳昭安 國家災害防救科技中心 專案助理研究員
臺灣氣候變遷推估資訊與調適知識平台計畫 (以下簡稱TCCIP) 加值利用計畫產製之氣候資料，針對臺灣高溫、季節降雨、颱風、乾旱等不同氣候特徵規劃四冊臺灣氣候變遷分析系列報告；每年一冊，除了呈現氣候現象與科學數據的定量結果，並結合易受衝擊領域的評估。今(2023)年6月推出系列報告的首冊「2023臺灣氣候變遷分析系列報告：2020-2021極端乾旱事件與未來推估」。本期電子報以導讀形式概述該報告主題與科學重點。
2020年由於梅雨季提早結束，當年副熱帶高壓異常偏強，且5月至10月間沒有颱風侵襲臺灣；加上2021年春季低層西南風偏弱，因而降雨偏少，致使臺灣經歷一場跨越數個季節的嚴重乾旱事件。時隔一年多，臺灣南部在2022年雨季降雨量不足，以至2022年底水情壓力再度升高，時至2023年春雨季，雨情持續不樂觀，水情壓力仍未緩解，臺灣再次面臨旱象考驗。降雨不足除了影響農業生產，對民生活動、工業用水、科技製造業產能、電力供應與生態環境也造成衝擊。
2023臺灣氣候變遷分析系列報告-2020-2021極端乾旱事件與未來推估報告透過臺灣南區氣象中心提供的日治時期紀錄與相關剪報資料，以文史紀錄為出發點，介紹日治時期的乾旱事件，呈現臺灣過去氣象乾旱的社會現象[1]；並透過TCCIP計畫產製與加值的數位化的網格資料[2][3][4] 分析探討臺灣近代的氣象乾旱事件，也利用模式模擬的暖化情境推估資訊，評估未來臺灣乾旱趨勢。由於乾旱事件影響因素複雜，本研究內容主要針對降雨不足直接影響的氣象乾旱事件進行分析討論。
文史紀錄中的臺灣乾旱事件
根據中央氣象署南區氣象中心與嘉義大學彙整日治時期的7個乾旱事件文史紀錄 [5][6][7][8][9][10][11]，早期的乾旱事件最常發生區域為中南部、最常發生季節是春季；在特別嚴重的乾旱年份，主要降雨來源的梅雨季與颱風季也缺乏降雨 (參見表1)。
表1、日治時期臺灣乾旱事件
註：「北、中、南、東」代表臺灣四區，「全」代表全臺灣，「西」則是包含北、中、南3區的臺灣西半部。
(表格來源：2023臺灣氣候分析系列報告：2020-2021極端乾旱事件與未來推估[1])
這一系列文史紀錄透過早期有限的測候所 (今氣象站) 觀測資料、天氣圖資與文字影像記載當時社會樣貌的新聞剪報，呈現日治時期臺灣的乾旱狀況：例如，缺水致使作物遭受蟲害，造成農作物歉收；久旱不雨使得魚塭溫度過高或鹹度過高，導致魚苗發育不良或是魚群暴斃，也間接限制了各行各業的經濟活動；而宗教祈雨活動似乎在過去與現代社會都是安撫民心的重要方式之一。
由當時的新聞剪報可見，面對旱情，各產業也發展多項因應措施；例如，研發改良作物品種使其更為耐旱、規劃與建設水利設施以紓解旱象。以水車輔助水利灌溉以及嘉南大圳通水等，對於減緩旱象造成的損失有相當大的貢獻。但，久旱不雨卻為與日照有關的產業帶來產量豐收的盛況；例如鹽業與部分需要日曬而不需要太多水分的水果。透過這些新聞剪報，我們得以想像或瞭解在過去日治時期，乾旱缺水的臺灣社會樣貌。有興趣的讀者，可以透過臺灣南區氣象中心與嘉義大學這一系列的文史紀錄彙整成果報告[5][6][7][8][9][10][11]，了解臺灣在日治時期的氣象觀測紀錄、乾旱事件發生的社會背景，以及如何度過缺水危機。
近代觀測資料分析
■ TCCIP網格化觀測降雨資料分析
根據臺灣降雨季節循環，以臺灣的梅雨季 (5-6月) 為計算年累積雨量的起始時間，持續累積至隔年春雨結束 (2-4月) 的雨量，利用臺灣氣候變遷推估資訊與調適知識平台計畫 (以下簡稱TCCIP) 網格化觀測降雨資料，評估臺灣近代觀測的年降雨變化，反應當年的氣象乾旱與水情之間的關係如圖4。與1981-2000年的長期氣候平均相比，1962-1964年、1980-1981年、1993-1994年、2003-2004年與2020-2021年都是年累積雨量相對偏低的年份。進一步比對可以發現：在濕季 (綠色曲線) 與次年春雨 (粉色曲線) 為負值的年份與上述年累積雨量偏少的年份 (褐色直條) 相當吻合；說明過去臺灣降雨偏少的年份，是因為當年雨季 (梅雨季、颱風季) 缺乏充足降雨，並且次年春雨量也不足所致。因此，當乾旱歷程發展至春季時，往往是旱情最嚴重，用水壓力最大的季節。2020-2021年的嚴重乾旱事件便是如此。
圖1、1960-2021臺灣年累積雨量與季節雨量變化。使用TCCIP經緯網格0.01度網格化降雨觀測資料，以梅雨季 (5-6月) 為起始月份，至隔年春雨 (2-4月) 累計年降雨量，選取1981-2000氣候平均作為參考基準，計算之臺灣年降雨量變化 (背景直條圖)、濕季降雨變化 (5-9月；綠色曲線)、以及春雨降雨變化 (粉色曲線) 之時間序列。褐色直條代表累積降雨偏少的年份，藍色直條代表累積降雨偏多的年份。(本圖擷取2023臺灣氣候分析系列報告[1]：圖3，作者重繪)
朱等人 (2022)[12] 與黃等人 (2022)[13] 對於2020-2021年的乾旱事件的歷程、成因、相關的應變與影響有相當完整的紀錄；李等人 (2023) [14] 結合臺灣歷史百年測站觀測資料、重分析網格數據資料與數值模擬實驗，對於此乾旱事件的現象與機制也進行了詳盡的探討。綜合近代臺灣氣象乾旱事件，共同的大氣環流特徵可以歸納為：
(1) 在梅雨季與颱風季的副熱帶高壓過度向西延伸，形成相對較乾燥與穩定的大氣環境；
(2) 在春雨季原本盛行的西南風減弱，不利南方水氣往北輸送，造成降雨減少。
結合這兩項異於氣候平均狀態的季節環流變化，使得臺灣在跨年度季節的長時間雨量不足，進而導致嚴重乾旱事件。
未來推估
「IPCC 氣候變遷第六次評估報告之科學重點摘錄與臺灣氣候變遷評析更新報告[18] 指出，根據最新氣候模式推估，隨著暖化作用加劇，臺灣年總雨量也隨之增加；年最大連續不降雨日數，在各地也呈現日數延長的趨勢；到世紀末日數將隨暖化情境加強而更為延長。使用TCCIP 提供之CMIP6 (Coupled Model Intercomparison Project Phase 6) 氣候模式推估的統計降尺度資料，分析臺灣季節降雨變化在不同溫室氣體排放情境 (Shared Socioeconomic Pathways, SSPs) 的未來變遷[15]，考量溫室氣體排放較低至嚴重的四組情境SSP1-2.6、SSP2-4.5、SSP3-7.0與SSP5-8.5，分析模式在基期現況 (1995-2014)、中期 (2041-2060) 與長期 (2080-2100) 的推估變化。本期電子報節錄季節降雨變化、連續不降雨日與標準化降雨指標的結果。
■ 季節降雨變化
比較排放量較低的SSP1-2.6與SSP5-8.5情境，在未來暖化氣候條件下的臺灣季節降雨推估顯示 (圖2)，臺灣季節降雨隨著暖化強度增強，降雨變化的比例也加大。在SSP1-2.6的2080-2100年期間 (藍色曲線)，季節降雨變化的比例大致在15%的增減範圍內，季節之間的變化比例差異不大。在SSP5-8.5世紀末 (褐色曲線)，原本屬於乾濕季轉換的春雨季，其降雨減少比例約15%，而原本就是主要降雨季節的梅雨季與颱風季降雨增加，其增加比例最高甚至超過50%，顯示在高溫室氣體排放造成的嚴重暖化情況下，臺灣的乾濕季差距將更為明顯。
圖2、年降雨循環變化比例。CMIP6統計降尺度的臺灣年降雨循環在SSP1-2.6 (藍色曲線) 與SSP5-8.5 (褐色曲線) 排放情境推估於2081-2100時期的年降雨循環變化比例。(本圖擷取自2023臺灣氣候分析系列報告[1]：圖14，作者重繪)
在此雖然未來臺灣梅雨季與颱風季降雨推估顯示為增加的趨勢，然而由於目前氣候模式發展，受限於水平解析度不足，仍未有足夠的能力模擬颱風活動以及相關的極端降雨的技術。因此對於此雨季降雨增加的推估結果，仍有相當的不確定性在其中，必須謹慎評估。在季節降雨變化的推估結果顯示，影響臺灣暖化情境雨季變化與氣象乾旱最直接的是春雨季雨量的改變。
接下來以連續不降雨日數與標準化降雨指標來進一步了解春季降雨的變化。
■ 連續不降雨日 (Consecutive dry days，以下簡稱CDD)
從空間分布來看，隨著排放情境嚴峻程度加強，暖化程度加劇，在2081-2100年期間臺灣春雨季連續不降雨日天數CDD增加得更為明顯 (圖3a至圖3d)，呼應春雨減少的變化。其中以嘉義、台南、高雄、屏東等南部地區增加的天數較多，這些地區是此季節原本CDD日數就較高的地區。在日數增加的比例，則以中部以北與東部的變化比例較高 (圖3e至圖3h)。
由統計降尺度在基期氣候的數據顯示，臺灣春雨季最常發生的CDD日數大約在2-3週之間 (圖4，黃色直條)，隨著天數增加，越長天期的CDD日數越不容易發生。在SSP5-8.5排放情境的結果顯示，無論在世紀中期或長期的推估 (綠色與紅色空心長條)，較短天期的CDD日數發生頻率減少，而長天期事件發生次數增加。在高於30天以上較罕見的事件，則以倍數增加 (右上縮圖)。
圖3、不同排放情境2081-2100時期推估之春雨季連續不降雨日變化。
(a-d)變化(單位:日數)與(e-h)變化率(單位:%)。變化與變化率的估算是以1995-2014基期為參考基準。
(本圖擷取自2023臺灣氣候分析系列報告[1]：圖16，作者重繪)
圖4、SSP5-8.5情境推估春雨季全臺連續不降雨日數CDD之機率密度分布。水平軸代表指標的日數，垂直軸代表相對應日數事件之發生頻率次數。在基期(黃色直條)的氣候平均分布、空心直條代表相對於基期的變化 (綠色空心直條：2041-2060期間；紅色空心直條：2081-2100期間)。右上角縮圖呈現30日以上CDD的頻率變化率(單位:%)。(本圖截取重繪自2023臺灣氣候分析系列報告[1])
■ 標準化降雨指標 (Standardized Precipitation Index，以下簡稱SPI)
本期報告使用SPI3指標計算每個月份的前3個月累積降雨量相對於氣候平均降雨量進行標準化估算 [17][18]。當指標為正值，代表偏濕的情況，而指標為負值時，代表偏乾的情況 (圖5a)。透過比較SSP1-2.6 (圖5b) 與SSP5-8.5 (圖5c) 不同溫室氣體排放程度的情境可見，隨著暖化強度增強，SPI3指標的頻率變化更為明顯，偏乾的事件頻率增加，而偏濕的頻率減少，顯示更頻繁嚴重的乾旱傾向，呼應春季降雨減少的變化。
圖5、春雨季SPI3機率密度分布。水平軸代表SPI3指標，各圖右側垂直軸對應SPI3指標在基期的氣候平均頻率分布(淺藍直條)，左側垂直軸代表SSP1-2.6與SSP5-8.5在2081-2100期間相對於基期的頻率變化 (紅色空心直條)。(本圖擷取自2023臺灣氣候分析系列報告[1]：圖20，作者重繪)
由統計降尺度降雨資料推估所見的季節降雨變化，以及相關的氣象乾旱指標變化，顯示：未來春季降雨減少，以及越加頻繁嚴重的氣象乾旱趨勢。這樣的趨勢，也進一步影響到集水區在降雨與流量的推估變化，顯示隨著暖化強度增強，更為明顯的春雨季集水區降雨減少以及流量減少。
比較不同SSP排放情境的推估結果，顯示在低溫室氣體排放的暖化情境，雨季變遷的變化相對較小，集水區流量推估變化相對緩和，相對應的氣象乾旱與衝擊的風險也較小，提醒著我們避免朝向最嚴重的暖化情境，降低嚴重乾旱發生機率與衝擊風險。
本期電子報僅節錄2023臺灣氣候變遷分析系列報告-2020-2021極端乾旱事件與未來推估[1]報告部分內容進行導讀，關於詳細的臺灣乾旱事件機制探討、不同暖化情境推估結果、季節與區域推估之差異，以及未來推估不確定性的討論，請參閱延伸閱讀的報告本文連結，提供更詳盡的討論與說明。
參考文獻
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延伸閱讀
2023臺灣氣候變遷分析系列報告：2020-2021極端乾旱事件與未來推估
https://tccip.ncdr.nat.gov.tw/km_publish_one.aspx?bid=20230701170004
IPCC氣候變遷第六次評估報告之科學重點摘錄與臺灣氣候變遷評析更新報告
https://tccip.ncdr.nat.gov.tw/km_abstract_one.aspx?kid=20210810134743
臺灣未來的乾旱問題與因應
https://dra.ncdr.nat.gov.tw/Frontend/Education/PaperDetail?NowMenu=Paper&id=BRIEF00002
臺灣氣候變遷乾旱風險評估與調適
https://dra.ncdr.nat.gov.tw/Frontend/Education/PaperDetail?NowMenu=Paper&id=BRIEF00001
SSP 共享社會經濟路徑簡介
https://tccip.ncdr.nat.gov.tw/ds_02_06_ar6.aspx