臺灣未來推估空間分布-時期比較
解析度:5km網格
基期:1986–2005
推估時期:2021–2040、2041–2060、2061–2080、2081–2100
變數:平均溫、最高溫、最低溫、降雨量 (單位:溫度改變量°C、降雨改變率%)
情境(註1):RCP2.6、RCP4.5、RCP6.0、RCP8.5
時間尺度:年平均
模式(註2):個別模式
註1:情境為參考IPCC第五次評估報告(AR5)定義的4個代表濃度路徑(Representative Concentration Pathways,簡稱RCPs),RCP2.6是暖化減緩的情境;RCP4.5與RCP6.0是穩定排放的情境;RCP8.5則是溫室氣體高度排放的情境。
註2:各情境下模式數量為RCP2.6(22)、RCP4.5(30)、RCP6.0(17)、RCP8.5(33)。詳見模式說明。
解析度:5km網格
基期:1986–2005
推估時期:2021–2040、2041–2060、2061–2080、2081–2100
變數:平均溫、最高溫、最低溫、降雨量 (單位:溫度改變量°C、降雨改變率%)
情境(註1):RCP2.6、RCP4.5、RCP6.0、RCP8.5
時間尺度:年平均
模式(註2):個別模式
註1:情境為參考IPCC第五次評估報告(AR5)定義的4個代表濃度路徑(Representative Concentration Pathways,簡稱RCPs),RCP2.6是暖化減緩的情境;RCP4.5與RCP6.0是穩定排放的情境;RCP8.5則是溫室氣體高度排放的情境。
註2:各情境下模式數量為RCP2.6(22)、RCP4.5(30)、RCP6.0(17)、RCP8.5(33)。詳見模式說明。
資料來源:TCCIP臺灣氣候變遷推估資訊與調適知識平台
各情境下模式說明
參考IPCC AR5 (The Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change)使用的全球氣候模式,選取源自20個研究中心所開發的模式,共有34組完整的模式模擬結果,模式詳細介紹見下表。
表.34個氣候模式說明
(註:不是每個模式都有模擬所有情境的結果,因此各情境的模式數量並不同)
(註:不是每個模式都有模擬所有情境的結果,因此各情境的模式數量並不同)
| # | 英文縮寫 | 解析度(度) | 模式中心 | RCP2.6 | RCP4.5 | RCP6.0 | RCP8.5 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | ACCESS1.0 | 1.25° × 1.875° | CSIRO-BOM, Australia | ⚫ | ⚫ | ||
| 2 | ACCESS1.3 | 1.25° × 1.875° | CSIRO-BOM, Australia | ⚫ | ⚫ | ||
| 3 | BCC-CSM1.1 | ~2.8° ×2.8125° | BCC, China | ⚫ | ⚫ | ⚫ | ⚫ |
| 4 | BCC-CSM1.1m | ~1.12° × 1.125° | BCC, China | ⚫ | ⚫ | ⚫ | ⚫ |
| 5 | BNU-ESM | ~2.8° × 2.8125° | BNU, China | ⚫ | ⚫ | ⚫ | ⚫ |
| 6 | CanESM2 | ~2.8° × 2.8125° | CCCma, Canada | ⚫ | ⚫ | ⚫ | ⚫ |
| 7 | CCSM4 | ~0.94° × 1.25° | NCAR, USA | ⚫ | ⚫ | ⚫ | ⚫ |
| 8 | CESM1-BGC | ~0.94° × 1.25° | NSF-DOE-NCAR, USA | ⚫ | ⚫ | ||
| 9 | CESM1-CAM5 | ~0.94° × 1.25° | NSF-DOE-NCAR, USA | ⚫ | ⚫ | ⚫ | ⚫ |
| 10 | CMCC-CESM | ~3.7° × 3.75° | CMCC, Italy | ||||
| 11 | CMCC-CM | ~0.75° × 0.75° | CMCC, Italy | ⚫ | ⚫ | ||
| 12 | CMCC-CMS | ~1.9° × 1.875° | CMCC, Italy | ||||
| 13 | CNRM-CM5 | ~1.4° × ~1.4° | CNRM-CERFACS, France | ⚫ | ⚫ | ⚫ | ⚫ |
| 14 | CSIRO-Mk3.6.0 | ~1.9° × 1.875° | CSIRO-QCCCE, Australia | ⚫ | ⚫ | ⚫ | ⚫ |
| 15 | EC-EARTH | ~1.12° × 1.125° | ICHEC, Europe | ||||
| 16 | FGOALS-g2 | ~3.05° × 2.8125° | LASG-CESS, China | ⚫ | ⚫ | ⚫ | ⚫ |
| 17 | GFDL-CM3 | 2° × 2.5° | NOAA-GFDL, USA | ⚫ | ⚫ | ||
| 18 | GFDL-ESM2G | ~2° × 2.5° | NOAA-GFDL, USA | ⚫ | ⚫ | ⚫ | ⚫ |
| 19 | GFDL-ESM2M | ~2° × 2.5° | NOAA-GFDL, USA | ⚫ | ⚫ | ||
| 20 | HadGEM2-AO | 1.25° × 1.875° | NIMR-KMA, Korea | ⚫ | ⚫ | ⚫ | ⚫ |
| 21 | HadGEM2-CC | 1.25° × 1.875° | MOHC, UK | ⚫ | ⚫ | ||
| 22 | HadGEM2-ES | 1.25° × 1.875° | MOHC, UK | ⚫ | ⚫ | ⚫ | ⚫ |
| 23 | INM-CM4 | 1.5° × 2° | INM, Russia | ⚫ | ⚫ | ||
| 24 | IPSL-CM5A-LR | ~1.9° × 3.75° | IPSL, France | ⚫ | ⚫ | ⚫ | ⚫ |
| 25 | IPSL-CM5A-MR | ~1.3° × 2.5° | IPSL, France | ⚫ | ⚫ | ⚫ | ⚫ |
| 26 | IPSL-CM5B-LR | ~1.9° × 3.75° | IPSL, France | ⚫ | ⚫ | ||
| 27 | MIROC5 | ~1.4° × ~1.4° | AORI/NIES/JAMSTEC, Japan | ⚫ | ⚫ | ⚫ | ⚫ |
| 28 | MIROC-ESM | ~2.8° × 2.8125° | AORI/NIES/JAMSTEC, Japan | ⚫ | ⚫ | ⚫ | ⚫ |
| 29 | MIROC-ESM-CHEM | ~2.8° × 2.8125° | AORI/NIES/JAMSTEC, Japan | ⚫ | ⚫ | ⚫ | ⚫ |
| 30 | MPI-ESM-LR | ~1.9° × 1.875° | MPI-M, Germany | ⚫ | ⚫ | ⚫ | ⚫ |
| 31 | MPI-ESM-MR | ~1.9° × 1.875° | MPI-M, Germany | ⚫ | ⚫ | ⚫ | ⚫ |
| 32 | MRI-CGCM3 | ~1.12° × 1.125° | MRI, Japan | ⚫ | ⚫ | ⚫ | ⚫ |
| 33 | MRI-ESM1 | ~1.12° × 1.125° | MRI, Japan | ||||
| 34 | NorESM1-M | ~1.9° × 2.5° | NCC, Norway | ⚫ | ⚫ | ⚫ | ⚫ |
資料來源:TCCIP臺灣氣候變遷推估資訊與調適知識平台
臺灣未來推估空間分布-時期比較
解析度:0.05°網格
基期:1995–2014
推估時期:2021–2040、2041–2060、2061–2080、2081–2100
變數:平均溫、最高溫、最低溫、降雨量 (單位:溫度改變量°C、降雨改變率%)
情境(註1):SSP1-2.6、SSP2-4.5、SSP3-7.0、SSP5-8.5
時間尺度:年平均
模式(註2):個別模式
註1:情境為參考IPCC第六次評估報告(AR6)定義的其中4個重要的排放情境(是將「共享社會經濟路徑Shared Socioeconomic Pathways(SSPs)」與「代表濃度路徑Representative Concentration Pathways(RCPs)」搭配,簡稱SSP-RCPs),代表在不同社會經濟發展之下產生輻射強迫力的差異,其中SSP1-2.6是低排放情境,SSP2-4.5是中度排放情境,SSP3-7.0是高度排放情境,SSP5-8.5是極高排放的情境。詳見氣候變遷情境說明。
註2:溫度變數在各情境下模式數量為SSP1-2.6(25)、SSP2-4.5(26)、SSP3-7.0(23)、SSP5-8.5(26),降雨變數在各情境下模式數量為SSP1-2.6(28)、SSP2-4.5(29)、SSP3-7.0(27)、SSP5-8.5(29)。詳見模式說明。
解析度:0.05°網格
基期:1995–2014
推估時期:2021–2040、2041–2060、2061–2080、2081–2100
變數:平均溫、最高溫、最低溫、降雨量 (單位:溫度改變量°C、降雨改變率%)
情境(註1):SSP1-2.6、SSP2-4.5、SSP3-7.0、SSP5-8.5
時間尺度:年平均
模式(註2):個別模式
註1:情境為參考IPCC第六次評估報告(AR6)定義的其中4個重要的排放情境(是將「共享社會經濟路徑Shared Socioeconomic Pathways(SSPs)」與「代表濃度路徑Representative Concentration Pathways(RCPs)」搭配,簡稱SSP-RCPs),代表在不同社會經濟發展之下產生輻射強迫力的差異,其中SSP1-2.6是低排放情境,SSP2-4.5是中度排放情境,SSP3-7.0是高度排放情境,SSP5-8.5是極高排放的情境。詳見氣候變遷情境說明。
註2:溫度變數在各情境下模式數量為SSP1-2.6(25)、SSP2-4.5(26)、SSP3-7.0(23)、SSP5-8.5(26),降雨變數在各情境下模式數量為SSP1-2.6(28)、SSP2-4.5(29)、SSP3-7.0(27)、SSP5-8.5(29)。詳見模式說明。
資料來源:TCCIP臺灣氣候變遷推估資訊與調適知識平台
各情境下模式說明
參考IPCC AR6 (The Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change)使用的全球氣候模式,選取源自21個研究中心所開發的模式,共有31組模式的模擬結果,模式詳細介紹見下表。
表.31個模式說明
(註:不是每個模式都有模擬所有情境的結果,因此各情境的模式數量並不同,⚫ 雨量和溫度資料都有,⚪ 只有雨量資料)
(註:不是每個模式都有模擬所有情境的結果,因此各情境的模式數量並不同,⚫ 雨量和溫度資料都有,⚪ 只有雨量資料)
| # | 英文縮寫 | 網格數(經度×緯度) | 模式中心(國家) | 基期 | SSP1-2.6 | SSP2-4.5 | SSP3-7.0 | SSP5-8.5 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 01 | ACCESS-CM2 | 192×144 | CSIRO-ARCCSS (Australia) | ⚫ | ⚫ | ⚫ | ⚫ | ⚫ |
| 02 | ACCESS-ESM1-5 | 192×145 | CSIRO (Australia) | ⚫ | ⚫ | ⚫ | ⚫ | ⚫ |
| 03 | AWI-CM-1-1-MR | 384×192 | AWI (Germany) | ⚫ | ⚫ | ⚫ | ⚫ | ⚫ |
| 04 | BCC-CSM2-MR | 320×160 | BCC (China) | ⚫ | ⚫ | ⚫ | ⚫ | ⚫ |
| 05 | CanESM5 | 128×64 | CCCma (Canada) | ⚫ | ⚫ | ⚫ | ⚫ | ⚫ |
| 06 | CESM2-WACCM | 288×192 | NCAR (USA) | ⚪ | ⚪ | ⚪ | ⚪ | ⚪ |
| 07 | CMCC-CM2-SR5 | 288×192 | CMCC (Italy) | ⚪ | ⚪ | ⚪ | ⚪ | ⚪ |
| 08 | CMCC-ESM2 | 288×192 | CMCC (Italy) | ⚫ | ⚫ | ⚫ | ⚫ | ⚫ |
| 09 | EC-Earth3 | 512×256 | EC-Earth-Consortium (Europe) | ⚫ | ⚫ | ⚫ | ⚫ | ⚫ |
| 10 | EC-Earth3-AerChem | 512×256 | EC-Earth-Consortium (Europe) | ⚫ | ⚫ | |||
| 11 | EC-Earth3-CC | 512×256 | EC-Earth-Consortium (Europe) | ⚫ | ⚫ | ⚫ | ||
| 12 | EC-Earth3-Veg | 512×256 | EC-Earth-Consortium (Europe) | ⚫ | ⚫ | ⚫ | ⚫ | ⚫ |
| 13 | EC-Earth3-Veg-LR | 320×160 | EC-Earth-Consortium (Europe) | ⚫ | ⚫ | ⚫ | ⚫ | ⚫ |
| 14 | FGOALS-g3 | 180×80 | CAS (China) | ⚫ | ⚫ | ⚫ | ⚫ | ⚫ |
| 15 | GFDL-CM4 | 288×180 | NOAA-GFDL (USA) | ⚫ | ⚫ | ⚫ | ||
| 16 | GFDL-ESM4 | 288×180 | NOAA-GFDL (USA) | ⚫ | ⚫ | ⚫ | ⚫ | ⚫ |
| 17 | IITM-ESM | 192×94 | CCCR-IITM (India) | ⚫ | ⚫ | ⚪ | ⚪ | ⚪ |
| 18 | INM-CM4-8 | 180×120 | INM (Russia) | ⚫ | ⚫ | ⚫ | ⚫ | ⚫ |
| 19 | INM-CM5-0 | 180×120 | INM (Russia) | ⚫ | ⚫ | ⚫ | ⚫ | ⚫ |
| 20 | IPSL-CM5A2-INCA | 96×96 | IPSL (France) | ⚪ | ⚪ | ⚪ | ||
| 21 | IPSL-CM6A-LR | 144×143 | IPSL (France) | ⚫ | ⚫ | ⚫ | ⚫ | ⚫ |
| 22 | KACE-1-0-G | 192×144 | NIMS-KMA (Korea) | ⚫ | ⚫ | ⚫ | ⚫ | ⚫ |
| 23 | KIOST-ESM | 192×96 | KIOST (Korea) | ⚫ | ⚫ | ⚫ | ⚫ | |
| 24 | MIROC6 | 256×128 | JAMSTEC, AORI, NIES, R-CCS (Japan) | ⚫ | ⚫ | ⚫ | ⚫ | ⚫ |
| 25 | MPI-ESM1-2-HR | 384×192 | DKRZ (Germany) | ⚫ | ⚫ | ⚫ | ⚫ | ⚫ |
| 26 | MPI-ESM1-2-LR | 192×96 | MPI-M (Germany) | ⚫ | ⚫ | ⚫ | ⚫ | ⚫ |
| 27 | MRI-ESM2-0 | 320×160 | MRI (Japan) | ⚫ | ⚫ | ⚫ | ⚫ | ⚫ |
| 28 | NESM3 | 192×96 | NUIST (China) | ⚫ | ⚫ | ⚫ | ⚫ | |
| 29 | NorESM2-LM | 144×96 | NCC (Norway) | ⚫ | ⚫ | ⚫ | ⚫ | ⚫ |
| 30 | NorESM2-MM | 288×192 | NCC (Norway) | ⚫ | ⚫ | ⚫ | ⚫ | ⚫ |
| 31 | TaiESM1 | 288×192 | AS-RCEC (Taiwan) | ⚫ | ⚫ | ⚫ | ⚫ | ⚫ |
| 雨量資料 | 31 | 28 | 29 | 27 | 29 | |||
| 溫度資料 | 28 | 25 | 26 | 23 | 26 | |||
資料來源:TCCIP臺灣氣候變遷推估資訊與調適知識平台