理學院

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學院概況

理學院設有數學系、物理學系、化學系、生命科學系、地球科學系、資訊工程學系6個系(均含學士、碩士及博士課程),及科學教育研究所、環境教育研究所、光電科技研究所及海洋環境科技就所4個獨立研究所,另設有生物多樣性國際研究生博士學位學程。全學院專任教師約180人,陣容十分堅強,無論師資、學術長現、社會貢獻與影響力均居全國之首。

特色

理學院位在國立臺灣師範大學分部校區內,座落於臺北市公館,佔地約10公頃,是個小而美的校園,內含國際會議廳、圖書館、實驗室、天文臺等完善設施。

理學院創院已逾六十年,在此堅固基礎上,理學院不僅在基礎科學上有豐碩的表現,更在臺灣許多研究中獨占鰲頭,曾孕育出五位中研院院士。近年來,更致力於跨領域研究,並在應用科技上加強與業界合作,院內教師每年均取得多項專利,所開發之商品廣泛應用於醫、藥、化妝品、食品加工業、農業、環保、資訊、教育產業及日常生活中。

在科學教育研究上,臺灣師大理學院之排名更高居世界第一,此外更有獨步全臺的科學教育中心,該中心就中學科學課程、科學教與學等方面從事研究與推廣服務;是全國人力最充足,設備最完善,具有良好服務品質的中心。

在理學院紮實、多元的研究基礎下,學生可依其性向、興趣做出寬廣之選擇,無論對其未來進入學術研究領域、教育界或工業界工作,均是絕佳選擇。

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    氣候變遷下的亞洲 – 極端事件與夏季季風
    (2014) 童裕翔; Yu-Shiang Tung
    近年研究全球極端事件發生頻率的趨勢重點多放在全球平均值的表現,亞洲地區的內容則不多。當使用模式資料分析極端事件時,改變資料解析度造成的空間頻散效應(areal reduction)造成分析結果錯誤常被忽略。夏季極端降雨事件(如颱風)降雨型態,發生時間多涵蓋於的亞洲夏季季風(Asian Summer Monsoon, ASM)所伴隨的大量而持續性的氣候型態降雨。過去用模式降雨資料分析亞洲季風推演時間常因為東亞地區缺乏降雨的系統性誤差而失去預報準確率。因此,本研究將應用一般極值分布(Generalized Extreme Value distribution, GEV),把溫度與降雨的極端值轉換為可能性指標(Probability Index, PI),減少各別模式間的不確定性與因改變解析度造成的空間頻散。另外,ASM的肇始(消退)時間則將5天的氣候降水平均(Climatology Pentad precipitation Mean, CPM)轉換為季風降雨指標比(ratio of monsoon precipitation index, RPI),並運用各別模式的特徵門檻值,表現其季風肇始能力。 觀測極端溫度變化趨勢空間分布發現,全球低溫事件比高溫事件有較多的正趨勢含蓋範圍且變化幅度較大,而模式的各種溫度指標都普遍正趨勢。亞洲地區氣候長期趨勢而言,極端低溫事件頻率(TNn與TXn)在減少,說明氣候變遷(暖化)的趨勢。而極端高溫事件部份,夜晚高溫(TNx)在1980年代後頻率開始增加,但白天高溫(TXx)沒有明顯的趨勢。觀測極端降雨資料(rx1day)在人口稠密的亞洲地區陸地,1990年代為上升的趨勢。模式則無明顯的趨勢。在改變模式解析度的過程中,各別模式在原始解析度即應取得其極端指標,以避免產生空間頻散效應,失去模式原本應有的強度表現。 從模式降雨資料分析亞洲季風推演(肇始、消退與持續)時間的分析,發現使用各別模式特徵門檻值比固定門檻值的預能力更好;CMIP5(Couple Model Intercomparison Project Phase-5)的結果比CMIP3(Couple Model Intercomparison Project Phase-3)更好,特別是在熱帶強降雨的區域。應用觸發對流方式的參數化法(bulk|CAPE)的模式於季風降雨推演變化能有較好的表現。季風覆蓋面積雖然模式驗證結果相較觀測為低估,但強度則有很高的相似性,說明模式可以在有季風訊號的區域準確描述季風強度與降雨型態。 兩種不同暖化情境下,ASM肇始時間稍微提早;消退時間則是明顯推遲,印度半島附近區域持續時間主要因為消退時間的推遲。而在東北亞地區與西北太平洋(West-North Pacific, WNP)東部則因肇始時間提早同時消退時間也延後,使得持續時間延長的幅度較大。由不確定性分析也得到未來可能發生(likely)的類似結果,且強暖化情境愈嚴重推遲與延長的情況愈明顯。本研究在夏季季風的未來推估部份若能增加定性上的分析,將有助於完整描述氣候變遷下的亞洲夏季季風。
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    全球暖化影響之下日降水與極端降水事件變化之探討
    (2006) 吳郁娟
    Weather and climate events can have serious and damaging effects on human society (such as flood, heavy precipitation, heat wave, etc.). In this study, the simulation of the variability and extremes of daily rainfall for the present and the future climate is investigated. This is done by the ECHAM4/OPYC3 GSDIO for the period 1960-1990 and the Special Report on Emission Scenarios (SRES) A2 (rapid CO2 increase) and B2 (moderate CO2 increase) forcing scenario for the period of 2070-2100. Moreover, observational rainfall data from the Global Precipitation Climatology Project (GPCP, 1996-2004) is considered. In general, analysis of model data revealed agreement with observations. For the future, the ECHAM4/OPYC3 simulates the variability of the daily rainfall predicts the most pronounced precipitation changes are found in high latitudes of the Northern Hemisphere for the winter. However for some continental areas, the change of mean precipitation and rainfall intensity is not coincident. A clear reduction in the probability of wet day, in particular, for the large areas in the northern mid-latitudes and subtropics. Despite this decrease the relative contribution of heavy precipitation has grown due to the corresponding increase of the scale parameter of the gamma distribution. This implies a more extreme climate with higher probabilities of droughts and heavy precipitation events. Furthermore, the variability of the 99.7th percentile also implies in the area of heavy precipitation, stronger heavy rainfall will happen in the future, vice versa. Extreme value theory based on GEV and GPD provides a much more complete analysis of the statistical distribution of extreme rainfall event. We have obtained statistically significant spatial models of the three parameters of GEV and GPD. N-years return level form GEV or GPD all show the relative changes in extreme precipitation is larger than change in total precipitation.