暖化情境下淹水模擬成果分析方法探討

作者：蕭逸華  國家災害防救科技中心 專案佐理研究員
趙益群  科技部 助理研究員
陳俊哲  國家災害防救科技中心 專案佐理研究員
許至璁  國家高速網路與計算中心 副研究員
 

受惠於氣候變遷推估資料的更新與電腦設備的升級，整體提升了氣候變遷情境下災害衝擊評估之精細度。本計畫團隊運用與經濟部水利署合作調校後之SOBEK高效能模組，進行氣候變遷情境下淹水災害模擬與衝擊評估，並藉由本研究提出一針對上述模擬成果之分析方法做為參考。SOBEK模組調校說明請參閱TCCIP電子報第22期 (蕭等，2019)^[1]。模擬使用的上游邊界條件為MRI-AGCM中RCP 8.5氣候變遷情境推估資料 (Mizuta et al., 2014)^[2]，再經過動力降尺度後產製颱風降雨事件作為淹水模擬所需雨量資料；下游邊界條件則結合全球海洋潮位預報模式調和常數，運用區域水理模式計算河口水位值 (經濟部水利署，2011)^[3]，再透過暴潮模擬，獲得逐時潮位資料，進行氣候變遷情境下淹水境況模擬。

本研究以高雄市模擬測試為例，使用氣候變遷推估資料中基期 (1979至2003年) 及暖化後 (2075至2099年) 的颱風事件，參考經濟部水利署區域排水規劃24小時暴雨頻率為依據，分別將兩個時期的颱風事件以最大24小時累積雨量進行排序，取前30%颱風事件作為代表 (基期及暖化後分別為50及51場颱風) 進行淹水模擬。過去將成果進行分析時，僅針對各研究區域的最大淹水分布進行不同深度級距 (如0.3公尺至0.5公尺、0.5公尺至1公尺、1公尺至2公尺、2公尺至3公尺、3公尺以上等分級) 淹水面積計算，藉此了解在不同降雨概況的颱風事件各個場次可能淹水分布及深淺程度，較無法直接看出兩個時期整體的可能淹水災況趨勢。因此，本研究將最大淹水分布模擬成果進行加值分析，挑選0.3公尺以上、0.5公尺以上、1公尺以上、2公尺以上、3公尺以上淹水深度分別針對兩個時期的淹水發生機率進行計算，即為萃取各網格在每場颱風事件中淹水深度超過幾公尺以上的發生次數，再轉換為各網格的淹水發生機率。淹水發生機率以低、中及高進行分級，而最大淹水面積則為各分級之分布加總所得，如圖1所示。

(a) 基期	(b) 暖化後

圖1  最大淹水面積分布圖(0.5m以上淹水發生機率)-以高雄市為例
 

綜合上述分析方法，可從兩時期最大淹水面積分布看出之間差異，亦可於淹水發生機率上評估局部發生機率較高的分布。而本研究主要係為瞭解上述現況與未來暖化後可能增加或減少當地淹水災害發生區位而進行相關模擬，此分析方法亦可提供可能為淹水災害熱區先期進行相關災害風險評估的重要參考依據。

除此之外，氣候變遷情境屬於一變動趨勢，故適合進行大範圍災害評估，而非特定區域，本研究亦針對其他區域進行淹水災害衝擊評估，可提供不同種類的土地利用受到淹水災害衝擊程度不同，故選取合適的淹水深度分析成果進行應用。如提供0.3公尺以上的分析成果予國家災害防救科技中心執行農委會計畫應用，進行跨領域災害相關圖資套疊與分析，藉此了解氣候變遷下淹水災害對臺南市玉米之衝擊 (黃亞婷等，2020)^[4]。
 

參考文獻

[1] 蕭逸華、趙益群、李欣輯 (2019)，TCCIP電子報第22期：淹水模式調校，大幅提升氣候變遷淹水模擬效能，臺灣氣候變遷推估資訊與調適知識平台。

[2] Mizuta, Ryo, Osamu Arakawa, Tomoaki Ose, Shoji Kusunoki, Hirokazu Endo, and Akio Kitoh (2014), Classification of CMIP5 Future Climate Responses by the Tropical Sea Surface Temperature Changes. SOLA 10 (0): 167–71. doi:10.2151/ sola.2014-035.

[3] 經濟部水利署 (2011)，全國海岸海岸溢淹潛勢圖資製作之研究 (1/2)。

[4] 黃亞婷、蕭逸華、徐永衡 (2020)，氣候變遷下淹水對玉米之衝擊-以臺南市為例，109年度農業工程研討會。

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