【本篇報導由地球科學系  陳正達優聘教授研究團隊提供】

　　大眾對於自然災害與氣候變遷所造成風險的認知多半是來自極端事件。儘管會有對於造成特定極端事件發生成因分析的詳細研究，然而對於全球極端天氣與氣候長期變化的研究，往往都是以測站或網格資料個別計算極端指標，再套用統計模型加以推估，並不考慮資料在時間與空間的連續性。於是研究團隊便發展了一個以事件觀點為主的極端天氣與氣候偵測追蹤方法，在客觀的時空連結條件下，將超越極端狀態發生門檻的影響面積、持續時間以及強度等，建構出事件的全貌與規模。透過大規模檢視過去長期全球觀測資料，更得以建立極端天氣與氣候事件的歷史資料庫。由於事件偵測保留了發生日期與位置的資訊，可以進一步檢視分析當時的背景環境，了解極端事件發生與發展的成因。而具體的事件發生地點與規模，也更有利於估計個別極端事件實質的災害、損失程度以及風險資訊。

　　以極端熱浪事件為例，研究團隊運用歐洲中長期天氣預報中心的長期再分析溫度資料所計算的每日熱浪強度，以極端事件偵測追蹤演算法，建立自1979年迄今的全球極端熱浪事件資料庫。以2003年夏季在歐洲所發生的極端熱浪事件偵測結果說明追蹤演算法的可靠性，可以清楚地區分7月中旬在北歐區域以及8月在西歐區域的兩個不同極端熱浪事件的詳細時空演變特徵（圖1），同時也呈現兩者的持續時間、影響面積與熱浪強度的變化與差異，特別是能更加強調出法國區域極端熱浪事件的整體規模要遠大於北歐區域熱浪，也因此造成史無前例的生命與財產損失。

圖1：圖左為2003年夏季先後發生在北歐以及法國為主的極端熱浪事件三維時空分佈示意圖，圖右則是兩個極端熱浪事件的發生時間（橫軸）、每日影響區域面積大小（高度）以及熱浪強度（顏色）的分布圖。

　　全球極端熱浪事件資料庫中所收錄的事件數，自從1979年迄今已經超過六千件（當極端熱浪事件定義為超過連續三天，至少五萬平方公里的面積的日異常高溫超越五年一遇的年最高日溫度）。圖2是將所有極端熱浪事件中整體規模超過一百萬平方公里天（km²∙day）的事件所建構的機率密度分佈（所有事件的機率密度分佈亦附在圖右上方），大約是事件整體規模居前二十百分位的部分。其中2010年7至8月間在俄羅斯發生的極端熱浪事件是歷史上整體規模最大的事件，整體規模超過一億平方公里天，而2003年8月估計造成超過三萬人死亡的西歐地區極端熱浪事件，雖然整體規模不到2010年俄羅斯極端熱浪事件的五分之一，但是整體規模已經是所有事件的前百分之一。從資料庫除了可以依據不同區域，列出過去歷史極端熱浪事件的排名次序之外，也可以比較區域極端熱浪事件特性的差異，分析典型熱浪發生的機制與伴隨氣象環境場，評估極端熱浪事件所造成的災害與損失，並檢視極端熱浪事件的發生頻率、影響面積、持續時間以及熱浪強度的長期變化趨勢。

圖2：所有極端熱浪事件中整體規模超過一百萬平方公里天（km²∙day）的事件所建構的機率密度分佈（所有事件的機率密度分佈亦附在圖右上方）。圖中紅、綠、藍的虛線分別是標註發生於2010年俄羅斯、2003年西歐以及2003年北歐的極端熱浪事件。

原文出處：
Lo, S.-H., C.-T. Chen, S. Russo, W.-R. Huang, M.-F. Shih, 2021: Tracking heatwave extremes from an event perspective, Weather and Climate Extremes, 34, 100371. https://doi.org/10.1016/j.wace.2021.100371