氣象科學發展已久，今日用於氣候模擬的各種理論、公式，其實早在20世紀就相當成熟。然而，氣候模擬的精確度卻是在近幾年，才有突破性的發展。

在台灣，中央研究院環境變遷研究中心氣候團隊（以下稱環變中心），建置了台灣氣候模擬系統（TaiESM）。根據世界氣候研究計劃評比，該系統在全球37個氣候模式中排名第8，與日本氣象廳氣象研究所不相上下，其模擬成果更在聯合國政府間氣候變遷專門委員會 (IPCC) 2021 年公布的氣候變遷第六次評估第一工作小組的報告 (IPCC AR6 WGI) 中受到引用。

與其他國家動輒為數十人組成的氣候研究團隊相比，台灣環變中心氣候團隊僅有十幾名成員，投入的時間、資源皆較為有限，卻能在國際間達到這樣的成就，實屬不易，究竟這樣隱形的台灣之光是如何得來？

一切須先從氣候模型解釋起，所謂的氣候模擬，是一個建立在貼近真實氣象環境的物理數學模型。而使用方式是，氣候學家將測量到的各種氣象變數輸入模型，並觀察模型推論出來的成果。

該成果是否具備參考價值，取決於模型是否「足夠貼近」真實。精確的氣候模擬資料，不僅能用於擬定應對極端氣候的災情防治策略，對於企業來說，也逐漸成為避險的重要依據。

如根據瑞士再保險研究所發佈的報告，自然災害導致的經濟損失年增800億美元，在2021年來到2,700億美元。而在增加的天災中，又以洪水與風暴為大宗。

如TaiESM就曾發布研究，台灣未來的春雨將明顯減少，颱風侵台頻率減少40%，但強度及雨量卻可能增加44%，未來如何調度水資源、防災，政府及產業應及早研擬對策。

然而，氣候科學屬於十分複雜的研究，除了長達數百年的資料時間長度，空間上全球三維網格資料，光垂直解析度就至少32層，因此對於資料讀取及運算的需求十分龐大，所需參考的來源也十分多元，包括地球能量收支平衡、大氣運作、陸地上植被的分布都與氣候變遷有著直接或是間接的關係。過去的電腦運算設備無法處理這麼大量的數據，研究團隊往往必須簡化研究樣本數與氣候理論複雜度。

針對前者，通常研究團隊僅能將地表粗略的劃分為數格，如諾貝爾獎得主Manabe的第一個氣候模式是把三分之一個地球切分為580格；後者則是研究團隊在進行資料分析時，常因應研究目標、團隊人員專長等差異，對氣候理論進行程度不一的簡化。

中研院環變中心副研究員李威良說，團隊從2012年開始投入地球氣象初始模型的建立工程，他們將地表切成64800格，並蒐集「直接」與「間接」重建的氣象數據。以工業革命尚未開始的1850年為基準，團隊費時6年，建立出初版的地球氣象模型，重建未受人類影響的氣候穩定狀態。接著再用從1850年迄今長達一百七十年氣象數據，加以修正、強化該初始模型的精確度。

氣候模擬的精確度，之所以能在近十年有爆炸式的成長，關鍵在於運算效能、記憶體、資料儲存技術的演進，讓研究團隊能不再受到運算能力與儲存空間的限制，盡可能地建立充分的變數。

隨著地表分割得更細緻，需蒐集更多細微的天氣狀況，資料產生與所需儲存空間也急速增加。除了大家生活中能感知的溫度、濕度與風之外，環變中心也納入對流、雲，以及衛星監測到進入大氣層的太陽能量、逸散的紅外線等數據。李威良說，光是記錄上述資料，環變中心一天所產出的氣象相關的資料量就高達2TB。

環變中心因此找上了資料儲存管理解決方案供應商Seagate Technology。作為四十多年的硬碟製造商，Seagate手握全球前三大硬碟出貨量，近年更跨足資料儲存系統及雲端儲存服務等，推出全方位的資料儲存解決方案。從2021年開始，Seagate便協助環變中心建立資料儲存系統，為團隊提高管理便利性，並減輕設備維運成本。

也在同一年度，環變中心成功打進世界氣候研究計畫(WCRP)下的氣候模式比對計畫(CMIP6)，利用TaiESM與各國會員交流氣候資料，向國際展現台灣的技術能力，取得與國際氣象單位交換資料與技術交流的門票。因為有了國際間氣象研究頻繁交流，環變中心更需建置穩定的資料端點，供各國研究人員取用並下載TaiESM的模擬結果，也因此資料儲存系統的密度容量與妥善率成為建置系統時的重要考量。

借助Seagate幫忙，環變中心得以大幅提升儲存空間與算力，能更細緻地蒐集氣象變數，進而準確的模擬地貌以及更多種、細微的天氣狀況。例如，台灣人最熟悉的颱風，過去環變中心因氣候模型解析度不足而無法模擬出類似颱風的擾動，一旦提升解析度後，便能更精確地分析颱風變遷以及其對未來氣候的影響，有效提升氣候模型的準確度。

環變中心團隊的下一步是持續精進目前的氣候模型，現有版本改良自美國的通用地球系統模式。研究團隊目標是攜手台灣學術界，一同發展出百分百專屬於台灣的氣候模型，真正貼近在地需求，以精準模擬出未來全球氣候變遷的情境下，台灣的處境將成為何樣。

「沒有完美的氣候模型，永遠都有進步空間。」李威良說，用日復一日的氣象數據打磨氣象模型，以對長期氣候提供精確的強度預測、頻率預測，就是環變中心的長期目標。

責任編輯：陳承璋