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2018/11/01 臺灣氣候變遷推估資訊與調適知識平台電子報022期 1465 點閱人次
封面故事

氣候變遷動力降尺度資料應用於淹水模擬案例探討-樣本數對評估結果之影響

作者:蕭逸華 專案佐理研究員、趙益群 專案助理研究員、李欣輯 副研究員

在過去,淹水模擬的研究常受限於缺乏未來氣候變遷的雨量推估資料,多使用統計降尺度處理過後的月資料。此資料雖可透過天氣衍生器(WGEN, Tung and Haith, 1995)及序率暴雨模擬(鄭克聲,2005)等統計方法,獲得具有統計特性的時雨量資料,但與真實極端降雨事件的降雨型態可能受臺灣複雜地形以及颱風降雨結構影響…等因素仍存在著差距,使得淹水、崩塌等相關防災領域的應用上仍有所限制。自2010年,國內為提高氣候變遷推估資料於災害模擬的應用性,成立臺灣氣候變遷推估資訊與知識平台計畫(TCCIP,Taiwan Climate Change Projection and Information Platform)。本計畫的重點工作項目之一,為提供時間尺度精細至每小時的動力降尺度雨量資料,該資料透過區域氣候模擬能反應台灣複雜地形對降雨型態的影響,甚至於對降雨強度也較統計降尺度資料更為接近實際狀況。唯在前期計畫,動力降尺度的資料是基於單一大氣環流模式、單一氣候情境的推估結果,資料的不確定性較高。圖1為統計降尺度、動力降尺度等氣候變遷資料分別應用於淹水領域的流程圖。

圖1 氣候變遷推估資料應用於淹水領域之流程比較圖

增加系集情境,改善資料不確定性

為改善此資料特性,本計畫已於2018年著手推動系集情境的研發,透過TCCIP計畫Team1增加動力降尺度推估資料的樣本數,期能提升淹水模擬等後端研究結果的可靠性。

根據全臺的五大流域(淡水河、大甲溪、濁水溪、曾文溪、高屏溪),可選取出不同流域對應到的未來推估颱風降雨量排序前五名(TOP5)場次。分析其變化率可見,單一情境有變化率降低的趨勢,五大流域的多組系集情境卻呈現增加趨勢(如圖2)。此結果顯示多組系集情境的規劃,能增加未來氣候變遷情境的極端颱風降雨樣本數,科學家也能掌握更多的颱風可能路徑與降雨趨勢,對未來氣候變遷調適與防減災工作的相關應用是一大利多。

單一情境

多組系集情境

圖2 五大流域颱風降雨強度之未來推估TOP5變化率比較圖

單一情境、系集情境結果比較—以臺南為例

為瞭解單一情境及系集情境之氣候變遷推估資料在淹水領域上有何差異,本研究以臺南地區為測試區域,進行比較。圖3為淹水模擬區域示意圖,呈現臺南地區的八掌溪、急水溪、將軍溪、曾文溪、鹽水溪及二仁溪等六個主要集水區。而為了提高淹水模擬的準確性,本次研究使用經濟部水利署提供之SOBEK淹水模組。此模組除考慮河川的主河道外,還增加區域排水路、雨水下水道及人孔等區域等排水系統。

圖3 模擬區域示意圖—臺南地區

在臺南地區,區域排水的10年防洪保護標準相當於24小時累積雨量250mm。依此門檻值選取颱風事件,並超過這個值的颱風事件定義為極端降雨事件,進行後續的衝擊評估分析。在氣候變遷的影響下,未來單一及系集情境分別有9場及27場極端颱風事件達到此門檻。比較這兩種方式推估的最大淹水面積,發現單一情境因極端颱風降雨事件數有限,可能低估未來最大淹水面積;系集情境則能增加極端降雨事件樣本數與極值,有利於推估未來可能的最劣淹水範圍。

圖4 未來推估最大淹水面積比較圖

系集情境,增加資料樣本與極值

此研究成果顯示,若能增加極端降雨事件樣本數與極值,將有助於瞭解未來最劣情形下之淹水面積,甚至進一步掌握不同降雨型態的機率分佈,前者可以進行極端災害事件的評估與在防減災情境假設,後者可以進行調適成本效益分析的考量。雖然目前極端降雨事件個案數偏少,本計畫未來將持續改善與加強,預期動力降尺度系集情境會增加,未來颱風個數也可望大幅提高,使資料更具規模,以利評估未來可能最劣淹水範圍以及不同情境機率的假設。

[參考文獻]

  • Tung, C. P. and D. A. Haith, 1995, Global Warming Effects on New York Streamflows,
  • Journal of Water Resources Planning and Management, 121(2): 216-225.
  • 鄭克聲、侯如真(2006)連續型暴雨蓄率模擬模式之建立研究成果報告,行政院國家科學委員會專題研究計畫。
常問問題
Q : 防洪保護標準如何定義?

堤防或相關防洪的設計目標為在一定規模水文事件(暴雨、洪水量)侵襲下,保護對象均能受到保護。在臺灣,不同的防洪設施訂有不同的防洪保護標準,此乃根據過去的降雨事件統計資料,計算而得未來可能發生類似規模雨量的機率。如中央管河川的防洪保護標準為100年重現期距,即為防範未來發生機率約為1/100的洪水事件。

(參考資料:經濟部水利署水利規劃試驗所 規劃工具與知識網站)

名詞小櫥窗
序率暴雨模擬(Stochastic storm-rainfall simulation)

對於不同類型的暴雨事件,可以利用歷史雨量記錄,分析該種事件的發生次數、總雨量、延時及降雨量之時間分佈統計特性。此統計特性再套用至未來的氣候變遷推估情境,以序率模擬技術針對不同類型的暴雨事建模擬事件的發生次數、總雨量、延時及降雨量的時間分佈,繁衍出大量的序列樣本,進而產生各項水文變數的估計值。

(參考資料:經濟部水利署,2013,氣候變遷水文情境評估研究(2/2))

TCCIP最新消息
德國氣候服務中心來訪洽談雙方合作事宜

國家災害防救科技中心(本中心)與德國氣候服務中心(Climate Service Center Germany, GERICS)已於今年8月完成合作備忘錄(MoU) 簽署,於此基礎上雙方將進行相關交流,包括:科學研究成果、資料與資訊。GERICS應國家發展委員會邀請於107年10月24-30日來台訪問,並參加氣候變遷服務工作坊,期間至本中心討論後續實質合作之進行

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氣候變遷新聞
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