作者：TCCIP計畫辦公室

氣候變遷下，臺灣農業未來的處境 

農業是靠天吃飯的產業，但近兩年臺灣的天候對於農人們相當不友善，前年(104)的蘇迪勒、杜鵑颱風，去年(105)1月的強烈寒流、及7、9月的尼伯特、莫蘭蒂、梅姬三場颱風，皆嚴重衝擊臺灣的農業生產。
植物面對颱風、風害、雨害、淹水、低溫、熱浪等逆境，調整適應的方向就是維持生命，確保本身能量代謝途徑順暢，如面對淹水時，加強根部的發展或進行伸長節間的逃離策略，以確保氧氣的吸收，甚至改採效率較低的無氧呼吸代謝途徑，此外，面對低溫時，發展避免細胞液體結凍及其他能維持光合作用效率的調適策略等。這些對抗逆境的本能反應，常會造成收穫物產量及品質下降，也就是所謂的農業損失。臺灣的地理環境、位置相當特殊，四面環海，橫跨熱帶與亞熱帶兩種氣類型，本島多山且地勢陡峭，這樣豐富的地形、地貌及天氣型態，讓臺灣擁有能夠栽培各式各樣作物的條件，如喜好涼爽環境的溫帶果樹梨、水蜜桃、蘋果等，性喜溫暖氣候的芒果、蓮霧、木瓜、香蕉、鳳梨、荔枝等熱帶、亞熱帶果樹。但相對來說，各種作物遭受自然災害的威脅也相對增加。
 

氣候變遷效應對農業的衝擊已提前出現？

依據行政院農業委員會民國93至105年農業損失調查資料，每年發生的前三大主要農業損失類型分別為：颱風、豪雨、低溫(圖1)，而根據近13年的歷史農損統計資料，可以發現最近2年所發生的強烈低溫及颱風事件，造成農損的受害鄉鎮及作物項目累積次數較高，換言之，即受影響的鄉鎮數及作物種類較多，若忽略104、105年的颱風、低溫農損事件，事實上並無明顯的增加趨勢。此外，若以各類型氣象災害所有作物的平均損害程度角度探討(圖2)，雖然資料上呈現97、98年的焚風、風害有較高的損害程度，但該兩年度受響的鄉鎮範圍及作物項目較少(圖1)，整體而言，根據近13年的統計資料，每年平均損害程度並沒有出現明顯的變化趨勢。因此，104、105年的農損事件，是否可完全歸因於氣候變遷所引起的極端事件結果，或只是天氣系統隨機擾動所造成的氣候變化結果，這當中的關聯性還需要更多的資料及研究進行釐清。


圖1. 農業天然災害影響鄉鎮數及受害作物項目累計。(資料來源：農委會農糧署，本編輯室重新整理繪製)



圖2. 各類型農業天然氣象災害作物平均損害程度累計(%)。(資料來源：農委會農糧署，本編輯室重新整理繪製)
 

氣候變遷導致極端天氣與災害增加

如果以長期的氣候變化而言，根據聯合國災害資料庫（EM-DAT）統計，各地極端氣候與災變天氣所導致的災害事件有明顯增加的趨勢，有鑒於極端災害事件對各國的威脅逐漸增加，聯合國政府間氣候變遷專門委員會（Intergovernmental Panel on Climate Change，IPCC）特別於2012年底針對極端災害事件與氣候變遷調適出版了特別報告，Special Report Managing the Risks of Extreme Events and Disasters to Advance Climate Change Adaptation（IPCC SREX 2012，中文版摘要見國家災害防救科技中心網站），呼籲各國重視全球暖化所帶來的災害衝擊並及早擬定氣候變遷調適對策。IPCC 第五次評估報告（IPCC AR5）特別揭露亞洲地區在氣候變遷衝擊下，農業將有乾旱導致之水資源及糧食短缺…等之風險。
也因應全球暖化課題，科技部長期推動「台灣氣候變遷推估與資訊平台計畫」（簡稱TCCIP），該計畫由國家災害防救科技中心統籌，結合國內學者與相關單位如中央氣象局、水利署與農業試驗所的努力，模擬暖化情境下台灣可能面臨的氣候狀態與可能衝擊影響。
 

臺灣高溫趨勢明顯且導致水稻減產

TCCIP計畫依據IPCC所設定的溫室氣體排放情境與代表濃度路徑RCP（ Representative Concentration Pathways）進行臺灣地區的溫度的模擬，在RCP8.5情境（高度排放）推估下，世紀末可能增溫超過4度，而北部地區增溫較南部嚴重，高溫有可能導致農作物生長與收成受到影響。
在科技部TCCIP計畫整體推動架構下，農業試驗所依據氣候變遷暖化推估資料，以「不同氣候情境糧食生產評估系統」推估臺灣各鄉鎮市區水稻第一、二期作產量。結果顯示，未來在暖化的趨勢下，未來溫度升高將使全臺水稻一、二期作的生育日數縮短，使得產量明顯降低。圖3為溫室氣體中度排放的RCP4.5情境模擬結果，顯示隨者暖化程度越趨明顯，全臺一、二期稻作產量影響程度也愈趨嚴重; 若為RCP8.5情境，因暖化幅度增高，產量減少幅度將更為明顯（圖4）。
如以臺灣各水稻一期作產區而言，以北部及東部地區的變化較大。超過一半以上的鄉鎮減產超過20%，其中東部及北部之產量減少率全超過20% (圖5)。
然而，此評估結果尚未包含乾旱、用水不足與劇烈降雨、強風等因素所導致的稻米生產損失，根據研究顯示，上述因數可能因氣候變遷導致威脅增高，將可能進一步影響稻作生產。

圖3. 推估未來百年不同時期，在RCP4.5暖化情境下，可能導致之全臺一、二期稻作產量改變率

圖4. 推估未來百年不同時期，在RCP8.5暖化情境下，可能導致之全臺一、二期稻作產量改變率


圖5. RCP8.5情境之世紀初 (near-term)、世紀中 (mid-term) 及世紀末 (long-term) 之第一期作水稻產量改變率之空間分布圖。
 

水稻產區淹水災害風險升高

在RCP8.5情境淹水災害風險下，將各鄉鎮受到淹水的衝擊的程度分成5個等級（陳，2015），如挑選較為嚴重的第4及第5級區域分析，可以發現在嘉義有較多鄉鎮出現在高淹水潛勢區範圍內，且水稻產量推估中也顯示嘉義很多鄉鎮屬於水稻高產區，而其他鄉鎮區雖會受淹水影響但是水稻產量亦不如嘉義地區產量高，因此在嘉義地區的水稻生產會受到相對其他地區較大的影響。在3個未來時期下，受影響的一期水稻產量總共約20%，其中4級佔約9%，而5級佔約11.5% (圖6)；二期水稻產量在4級情形下受影響約14.5%，5級情形下受影響約13.5%，共約28% (圖7)。
在解讀這些結果時，須了解此淹水災害風險並非針對特定時間分析評估而成，而是以全年事件機率進行分析評估，水稻雖行湛水栽培，但某些生育時期遇淹水仍會造成產量受到影響，故雖然在套疊結果中一期和二期水稻產量分別受到兩成和三成左右的影響，但更精確對產量之影響仍需進一步分析全年各月份淹水情形並與水稻生育期進行比較評估。

圖6. RCP8.5情境下世紀初(near-term)、中(mid-term)及末(long-term)各鄉鎮地區之第一期作水稻產量空間分布圖與淹水環境脆弱度圖層套疊分析結果


圖7. RCP8.5未來情境下於世紀初(near-term)、中(mid-term)及末(long-term)各鄉鎮地區之第二期作水稻產量空間分布圖與淹水環境脆弱度圖層套疊分析結果
 

世紀末颱風加劇水稻被害程度

根據許多模擬研究，雖然臺灣未來颱風數目是呈現減少的趨勢，但當中強烈颱風的比例卻為增加。假設在世紀末暖化的情境下，臺灣水稻栽培系統慣行的耕種時間，以及栽培的區域分布沒有改變，利用TCCIP團隊所模擬的RCP 8.5情境 WRF-MRI颱風事件動力降尺度資料，可發現颱風對臺灣水稻生產的威脅是呈現增加的趨勢，基期（歷史時期）之縣市≥20%被害程度平均發生頻度為40.6%，世紀末為51.1%，改變率上升25.6%。以臺灣各分區模擬結果而言 (圖8)，縣市平均被害程度由大到小排列分別為東、北、中、南區。臺灣南部地區在世紀末遭受颱風事件的改變率較基期提高42.5%，其次是中部地區33.9%，雖然東部地區的改變率為23.2%，但臺灣東部所面臨的颱風威脅仍就比其他區域高，基期的縣市平均被害程度為57.3%，為四大區中最高者。
由於WRF-MRI颱風模擬事件可能存在系統模擬的偏差，及模擬樣本數不足的限制因子，導致颱風侵臺時間、路徑、降雨分布不確定性的問題，因此此模擬之農損結果仍需保守看待，需要導入更多的颱風模擬事件資料進行驗證。

圖8. WRF-MRI颱風事件模擬，農糧署各分署之轄區縣市水稻災害基期與世紀末 (RCP 8.5)，≥20%被害程度平均發生頻度、及改變率。農糧署各分署負責地區為，北區：臺北、桃園、新竹、苗栗，中區：臺中、彰化、南投、雲林，南區：嘉義、臺南、高雄、屏東、東區：宜蘭、花蓮、臺東。

無論氣候變遷的衝擊效應是否提前出現，近兩年的低溫、熱浪、颱風皆讓民眾感受深刻，這些天然氣象災害也確實造成了不少的農業損失，未來這些嚴重影響糧食生產的氣象災害，有可能趨於常態性發生，是政府推動穩定糧食供應、農業保險法、大糧倉計畫等政策的阻力，因此在105年起，開始著手進行農林氣象災害風險指標建置及災害調適策略之研究，結合農試所、各區農改場、學校、氣象局、國家災防中心等單位，開發農業防減災技術、預警系統及基礎資料庫的建置，希望能夠大幅降低農業生產對於天氣變化的脆弱程度，為未來極端氣候事件而備戰。

參考文獻

1. 朱均 (1997)，作物冷害時之生理反應。果樹天然災害預防及復育手冊-特刊第39號，1-25。
2. 繆韋瀚、郭介煒、張素貞 (2012)，分蘗期稻株生長對淹水之反應，作物、環境與生物資訊，9：184-192。
3. 陳韻如、林宣汝、張駿暉、陳永明 (2015)，應用RCP8.5氣候情境評估氣候變遷下之災害風險圖，國家災害防救科技中心技術報告，NCDR 104-T08。
4. 姚銘輝、鍾昀軒、徐永衡（2015）。利用未來統計降尺度氣候資料評估臺灣水稻生產潛勢。作物、環境與生物資訊，12(3)，142-154。
5. TCCIP期末報告
6. Dilley, M., (2005). Natural disaster hotspots: a global risk analysis (Vol. 5). World Bank Publications.
 

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