高解析度氣候模型建置及其在預測植群分佈與未來變遷之應用（3/3）

精確而高解析度的氣候圖資，以及完整而明確的生物調查資料，是氣候變遷研究最重要的兩個主體，經由統計預測方法的搭配，才能瞭解生物與氣候的關係，進而推估暖化情境下的可能變化與預擬對策。本計畫以臺灣全島為尺度，完成臺灣地區氣候降尺度推估軟體clim.regression的開發與改良，可針對臺灣全島產製無固定尺度（scale-free）的氣候資料，並增納生物氣候及地形因子推估能力。亦利用clim.regression產製之氣候資料，對全臺13種與氣候相關森林類型進行氣候變遷衝擊研究。研究結論認為水青岡山地落葉霧林、亞高山針葉灌叢及森林、冷杉-鐵杉上部山地針葉林、柯屬-杜英屬山地霧林、八角茴香-椆屬熱帶季風林等5種森林，在未來暖化情境下可能喪失50%以上適生棲地，或是其變遷趨勢具有極高的不確定性，是容易到受氣候變遷衝擊的森林類型。
110年為本研究計畫屆期年度，除了彙整氣候降尺度模型及各類型森林棲位分析與變遷模擬的詳細成果外，並以地理資訊系統平台，完成本計畫各階段產製成果與林務局森林經營圖資的整合。藉由森林分布變遷圖資與國有林事業區、現行造林區域及保護留區等經營管理圖層的套疊分析，將氣候變遷研究成果轉化為林業經營可利用的參考圖資。該成果將提供至氣候變遷區域保育平台，提供林區管理處及研究團隊推動野外族群長期監測及區外復育之參考。