最近常常看到新聞在說，每年冬季寒流發生的天數越來越少，代表出現
"暖冬"的機率增高，這就引發起我的好奇，到底"寒流天數"多寡和"暖冬"是
否有相關，由於目前對於冷空氣強度的定義依然是以臺北為基準，於是找了
臺北過去30年來的冬季均溫和寒流天數做探討:
資料出處: 臺灣累年氣象報告、氣象報告彙編、中央氣象局
冬季均溫 冬季均溫 寒流天數 寒流天數 3月均溫
(12~2月) 距平 (12~2月) (3月) (隔年)
▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁
1988~89 17.1 0.0 5 2 17.8
1989~90 17.7 0.6 1 0 18.7
1990~91 17.3 0.2 1 0 20.3
1991~92 16.6 -0.5 6 1 18.3
1992~93 16.8 -0.3 14 0 17.9
1993~94 16.8 -0.3 3 1 17.0
1994~95 16.7 -0.4 8 2 17.2
1995~96 15.7 -1.4 8 0 18.6 (4月出現1天寒流)
1996~97 16.2 -0.9 9 0 19.1
1997~98 17.1 0.0 6 0 19.0
1998~99 17.7 0.6 4 0 19.5
1999~00 16.7 -0.4 8 0 18.4
2000~01 18.4 1.3 0 0 19.1
2001~02 17.4 0.3 3 0 21.1
2002~03 17.6 0.5 2 0 18.2
2003~04 16.9 -0.2 8 0 17.6
2004~05 17.1 0.0 11 5 17.3
2005~06 17.4 0.3 4 0 18.7
2006~07 18.3 1.2 4 0 19.7
2007~08 16.6 -0.5 5 0 19.3
2008~09 18.1 1.0 6 0 18.6
2009~10 17.2 0.1 7 2 20.0
2010~11 16.0 -1.1 13 0 16.2
2011~12 16.3 -0.8 2 0 18.7
2012~13 17.8 0.7 2 0 19.9
2013~14 16.6 -0.5 4 0 18.9
2014~15 16.8 -0.3 1 0 18.9
2015~16 16.9 -0.2 9 2 17.5
2016~17 18.5 1.4 0 0 18.2
2017~18 16.8 -0.3 7 0 20.6
▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁
30年冬季均溫 寒流天數 寒流天數 3月均溫
(1988~2018) (12~2月平均) (3月平均) (隔年)
17.1 5.4 0.5 18.7
每10年冬季均溫: (1988~1998) (1998~2008) (2008~2018)
16.8 17.4 17.1
每10年冬季寒流平均天數: (1988~1998) (1998~2008) (2008~2018)
6.1 4.9 5.1
從以上的資料可以發現幾個有趣的現象:
1. 臺北冬季出現>18.0度的超高均溫有四年，都出現在千禧年之後，但是近十年來卻只有
2016~17年和2008~09年冬季有達到此標準，代表這十年並沒有頻繁出現超高均溫，以
30年均溫為標準，近5年有4年是負距平，甚至民國7x年後期冬季都還比這幾年暖。
2. 過去版上很常提到的幾波經典寒流都是出現在1998~2008年這十年間，但結果統計來看
1998~2008那十年的冬季均溫最偏暖，過去十年的冬季均溫並沒有比較高。
3. "暖冬"與否還是要看冬季均溫距平而定，雖然"寒流天數"也是重要指標，但以近30年
來看，"寒流天數"多寡和"暖冬"相關性並不大，同樣冬季均溫為16.8度，1992~93年天
數高達14天，但2014~2015年僅有1天，30年最冷冬季的1995~96年寒流天數也未達雙位
數。
4. 過去包含我自己都對於2004~2005年的冬季寒流如數家珍，但冬季均溫顯示都還比最近
5年暖(不包含2016~17年)，和30年均溫打平，3月的經典驚蟄寒流是被歸類在春季。
5. 冬季出現單月均溫>19.0度大約是1998年後開始很頻繁的出現。
6. 過去經常都在說早期3月寒流很普遍，但查了資料應該是1995年(民國84年)以前出現的
比較頻繁，可能是年紀較大的板友感受較深，1996年後僅有3年出現出現3月寒流
，機率只有10~15%，包含破了1958年來同期最低均溫的2011年3月，也並未出現寒流。
最後放上一張圖，橫坐標是年份，縱坐標是距平，雖然均溫趨勢線有升溫趨勢，但並不明
顯，如同溫水煮青蛙般，當然這份數據是以臺北為例，對於全球其他地方而言是不能適用
的，全球暖化造成"暖冬"現象還有很多證據，這裡的討論只能獲得一個結論: 以近30年來
看，"寒流影響天數"不能做為"暖冬"的唯一依據，可能必須要用更大的時間尺度來看比較
適合。
https://imgur.com/AFirayS.jpg
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"暖冬"的機率增高，這就引發起我的好奇，到底"寒流天數"多寡和"暖冬"是
否有相關，由於目前對於冷空氣強度的定義依然是以臺北為基準，於是找了
臺北過去30年來的冬季均溫和寒流天數做探討:
資料出處: 臺灣累年氣象報告、氣象報告彙編、中央氣象局
冬季均溫 冬季均溫 寒流天數 寒流天數 3月均溫
(12~2月) 距平 (12~2月) (3月) (隔年)
▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁
1988~89 17.1 0.0 5 2 17.8
1989~90 17.7 0.6 1 0 18.7
1990~91 17.3 0.2 1 0 20.3
1991~92 16.6 -0.5 6 1 18.3
1992~93 16.8 -0.3 14 0 17.9
1993~94 16.8 -0.3 3 1 17.0
1994~95 16.7 -0.4 8 2 17.2
1995~96 15.7 -1.4 8 0 18.6 (4月出現1天寒流)
1996~97 16.2 -0.9 9 0 19.1
1997~98 17.1 0.0 6 0 19.0
1998~99 17.7 0.6 4 0 19.5
1999~00 16.7 -0.4 8 0 18.4
2000~01 18.4 1.3 0 0 19.1
2001~02 17.4 0.3 3 0 21.1
2002~03 17.6 0.5 2 0 18.2
2003~04 16.9 -0.2 8 0 17.6
2004~05 17.1 0.0 11 5 17.3
2005~06 17.4 0.3 4 0 18.7
2006~07 18.3 1.2 4 0 19.7
2007~08 16.6 -0.5 5 0 19.3
2008~09 18.1 1.0 6 0 18.6
2009~10 17.2 0.1 7 2 20.0
2010~11 16.0 -1.1 13 0 16.2
2011~12 16.3 -0.8 2 0 18.7
2012~13 17.8 0.7 2 0 19.9
2013~14 16.6 -0.5 4 0 18.9
2014~15 16.8 -0.3 1 0 18.9
2015~16 16.9 -0.2 9 2 17.5
2016~17 18.5 1.4 0 0 18.2
2017~18 16.8 -0.3 7 0 20.6
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30年冬季均溫 寒流天數 寒流天數 3月均溫
(1988~2018) (12~2月平均) (3月平均) (隔年)
17.1 5.4 0.5 18.7
每10年冬季均溫: (1988~1998) (1998~2008) (2008~2018)
16.8 17.4 17.1
每10年冬季寒流平均天數: (1988~1998) (1998~2008) (2008~2018)
6.1 4.9 5.1
從以上的資料可以發現幾個有趣的現象:
1. 臺北冬季出現>18.0度的超高均溫有四年，都出現在千禧年之後，但是近十年來卻只有
2016~17年和2008~09年冬季有達到此標準，代表這十年並沒有頻繁出現超高均溫，以
30年均溫為標準，近5年有4年是負距平，甚至民國7x年後期冬季都還比這幾年暖。
2. 過去版上很常提到的幾波經典寒流都是出現在1998~2008年這十年間，但結果統計來看
1998~2008那十年的冬季均溫最偏暖，過去十年的冬季均溫並沒有比較高。
3. "暖冬"與否還是要看冬季均溫距平而定，雖然"寒流天數"也是重要指標，但以近30年
來看，"寒流天數"多寡和"暖冬"相關性並不大，同樣冬季均溫為16.8度，1992~93年天
數高達14天，但2014~2015年僅有1天，30年最冷冬季的1995~96年寒流天數也未達雙位
數。
4. 過去包含我自己都對於2004~2005年的冬季寒流如數家珍，但冬季均溫顯示都還比最近
5年暖(不包含2016~17年)，和30年均溫打平，3月的經典驚蟄寒流是被歸類在春季。
5. 冬季出現單月均溫>19.0度大約是1998年後開始很頻繁的出現。
6. 過去經常都在說早期3月寒流很普遍，但查了資料應該是1995年(民國84年)以前出現的
比較頻繁，可能是年紀較大的板友感受較深，1996年後僅有3年出現出現3月寒流
，機率只有10~15%，包含破了1958年來同期最低均溫的2011年3月，也並未出現寒流。
最後放上一張圖，橫坐標是年份，縱坐標是距平，雖然均溫趨勢線有升溫趨勢，但並不明
顯，如同溫水煮青蛙般，當然這份數據是以臺北為例，對於全球其他地方而言是不能適用
的，全球暖化造成"暖冬"現象還有很多證據，這裡的討論只能獲得一個結論: 以近30年來
看，"寒流影響天數"不能做為"暖冬"的唯一依據，可能必須要用更大的時間尺度來看比較
適合。
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