總計畫

助攻型整合研究計畫聚焦於氣候變遷與極端事件的統計創新研究。在這個框架下,子計畫一旨在構建一個橋樑,透過創新的時空階層分析模型,連結地球的極端氣候事件與太空天氣現象的統計分析與模型建立。透過深入分析極端降雨和PM2.5污染的時空變化,並探究惡劣太空天氣的主導因子,預期將開發新的模型與演算法,不僅增強對極端氣候事件的預測能力,同時亦提升對太空天氣現象的理解和預警效率,為相關領域的決策提供科學依據和技術支持。子計畫二旨在開創創一種全新的極端天氣事件預測與解釋模式。透過開發高效能的聚類演算法,建立一套能夠准確識別即將發生的極端氣候事件的預警系統,從而提升對這些天氣事件的預警能力並增強災害應對策略。同時,亦將深入分析特定極端天氣事件(如台灣熱浪和乾旱)的型態,探索這些事件背後的驅動機制,為氣預報提供重要參考依據。子計畫三透過對氣候變化影響下的時空特徵進行精細描述和特徵維度的有效縮減以理解氣侯系統的動態行為及其對極端天氣事件的影響。此外,利用觀測數據和系集模擬進行的高影響天氣系統群集分析將使我們能夠識別極端天氣事件的關鍵特徵和成因,從而為氣象預報和風險管理提供更加可靠的科學依據。

總體而言,此研究計畫將透過三個子計畫間的橫向連結與資源共享,開發新穎的統計方法和數據分析技術,從不同的角度切入以深化對氣候變遷和極端氣候事件的理解。目標是提供更精確的特徵擷取和預測模式,從而提升對極端氣候事件的預測和預警能力。這種多學科,多角度的合作模式有助於創建一個更全面和有效的研究網絡,從而更好地解決氣候變遷所帶來的挑戰。

助攻計畫整合了大氣科學、太空科學和統計科學領域的六位老師，共同合作探討氣候變遷所面臨的重大議題。此計畫將透過三個子計畫間的橫向連結與資源共享，開發新穎的統計方法和數據分析技術，以深化對氣候變遷和極端氣候事件的理解，目標是提供更精確的特徵擷取、預測模式和預警系統，從而提升對極端氣候事件的預測和預警能力。透過此助攻型整合研究計畫，我們追求卓越的研究，並打造理論、方法和應用間的良性互動，並期望能更有效地應對對人類生活造成重大影響的氣候與環境變化。總主持人和子計畫主持人將緊密合作，經由定期的討論與相互學習，促進計畫順利的推動與完成。