劉詠鯤｜ 科技魅癮

累積降雨量的定義方式，在幾年前大雨的定義是50mm，因為當雨下到50mm時，可能會對農作物造成影響；近年超大豪雨定義的調整，主要是為了防災的需求，也會涉及到停班、停課有關。

由於不同地區的降雨狀況不同，以絕對數字來看，不同國家對於降雨的定義也不盡相同。臺灣由於雨量相對較多，標準會比較高。以中央氣象局目前的定義來看，如果24小時累積降雨量達到80mm為大雨、200mm為豪雨、350mm大豪雨、500mm超豪大雨等等。國家災害防救科技中心副研究員鄭兆尊分享：「這個定義方式，其實在幾年前不是這樣，在這之前大雨的定義是50mm，因為當雨下到50mm時，可能會對農作物造成影響，可以提醒農民；近年超大豪雨定義的調整，主要是為了防災的需求，也會涉及到停班、停課有關。所以我們所關注的事物不一樣時，用到的定義方式就會不一樣。」
因此，「極端」降水，通常是根據一個地方的降雨狀況，與自己比較得來的。在政府間氣候變遷專門委員會（Intergovernmental Panel on Climate Change, IPCC）報告中，常用的一個指標是以每年的日最大降雨量，在20、30年甚至更長的時間中，會如何變化；在工程界，也很常用發生頻率來談論極端降雨。例如，某一個降雨事件發生的機率是500年1次、200年1次等；或經由歷史統計，觀察某一次的降雨量在一段長時間中處在什麼百分位。第99個百分位（PR99）便代表本次降雨量超過了這段時期其餘99%的事件。
 

暖化下極端降水會怎麼變化？

要了解暖化對極端降水的影響，有幾個不同的指標可以觀察，如強度、頻率或是降雨型態等。強度包含當次事件所降下的雨量、持續時間長度；頻率則主要討論這種事件多久會發生一次；降雨型態，則可能會有局部強降雨，或者大面積降雨等。
目前從IPCC報告中看起來，隨著暖化加劇，強度與頻率兩者都會增加。也就是極端降雨的強度變強、更容易發生，也能夠發現降雨更集中的現象。不過這是以全球平均的角度來看。臺灣師範大學地球科學系教授陳正達解釋道，「雨量增加，背後的原因大致上可以理解為，隨著暖化加劇，平均溫度上升。從熱力學的角度來看，當溫度上升，空氣中所能夠容納的水氣會更多，進而使降雨量增加。但如果考慮特定地區，大氣環流的效應就必須被考慮。例如暖化可能會導致在熱帶的上升氣流增強，進而造成副熱帶的下沉氣流增加，因此在副熱帶，降雨量反而會受到抑制。」
由於颱風也是極端降水的主要來源，如果全球變遷會對颱風、鋒面等天氣系統造成影響，特定地區的降雨量也可能會因此有很大變化。鄭兆尊副研究員分享道：「在IPCC報告中也有提到，有的地方颱風降雨會增加，有的地方會減少，這可能是因為在暖化下，颱風路徑會發生改變，使得颱風降雨變少。例如報告提到颱風威力達到最強的位置，會往高緯度方向偏。但如果要量化對臺灣的影響就沒有那麼容易，畢竟本來對颱風路徑的預測不確定性就蠻高的，而且颱風位於高壓系統邊緣，可能高壓系統稍微偏一點颱風對臺灣的影響就有很大的變化。在進行氣候模擬也會面臨一樣的問題，很難精準地推估暖化對於未來影響臺灣的颱風路徑。」
 

使用數值模式研究

目前研究全球暖化對於氣候造成影響，主要使用的工具為全球氣候模式（global climate ｍodel, GCM）。在氣候模式中，以物理、流體力學、化學等基礎原理作為基礎，並將地球劃分為三維的網格，在其上計算風、熱量傳輸、水文等諸多大氣、海洋、陸地的機制，以對於地球氣候系統進行模擬。以IPCC報告中所使用的模式為例，網格間距大約為100至200公里。但是小於這個尺度，其實還有許多非常重要的過程會影響氣候，例如對流降雨的系統。這時候我們就必須使用「參數化」的過程，藉由設計合適的物理模型，並且選擇合理的參數，來對該過程進行描述。在不同的模型中，由於選用的參數化方式不同，可能也會得出不一樣的結果。因此，使用模式進行氣候研究時，有的研究者會特別強調其結果是做了大量的模式，例如30、40組。因為每一個模式做出來的自然變異都不太相同，希望可以透過大量的模擬，使結果具有統計的意義。
除了模式本身的差異之外，模式的網格解析度也會對結果有重要的影響。陳正達教授舉例：「過去英國氣象局，利用低解度模式跑出來的夏季降雨，和高解析度模式看到的變化不一樣，但是在冬季就比較一致。這可能是在夏季的一些對流系統，不同解析度模式給出的結果會有不一致發生。」
鄭兆尊副研究員利用全球模式的資料當作初始值，將臺灣附近區域的網格細分，進行區域高解析度的模擬（動力降尺度），希望能夠藉由更精細的網格，模擬出更多小尺度的細節。關於解析度的議題，他也提醒，「我們在使用動力降尺度時，還是有發現模擬一些極端事件時，單純提高解析度不太夠。例如2018年強烈西南氣流造成嘉義、臺南淹大水，後來發展成熱帶低壓，沿海地區一天就可以有超過4百毫米的降水量。我們已經使用2公里解析度的模擬，還是沒能模擬出那麼多的降雨量。當然現在全球都在努力提升模式的解析度，但解析度並非全部，模式中如何對物理過程進行更好的參數化也是學界在持續努力改進的方向之一。」
 

臺灣在未來可能面臨的降水情況

為了了解臺灣在全球暖化情境下，降雨量的變化情況，科技部有數個計畫嘗試利用模式對此議題進行研究。目前得到的結果，基本上和IPCC報告中的結論一致，也就是乾季愈乾、溼季愈溼，且降雨變得更加集中，一年中單日最大降雨量（RX-1 day）有增加的趨勢，這對於水資源調度會頗有挑戰。不過臺灣的雨量來源，有重要的一部分來自颱風或比較強烈的中尺度對流系統。陳正達教授指出：「這些來源除了溫度增加造成的熱力因素改變，還會受到大氣環流的動力影響。我們從模擬中看到，臺灣極端降雨情況可能比一般在全球分析看到增加的幅度還要更大。」
在鄭兆尊副研究員使用的動力降尺度區域模式研究中，由於解析度比較高，對颱風、鋒面、西南氣流等對臺灣重要的降雨來源解析會比較好，因此有辦法進行更深入地討論。鄭兆尊副研究員提到：「如果我們看颱風，隨著全球暖化，模擬可以看到它的降雨能力增加，出現極端降雨的頻率也是增加。但從目前模擬看來，在世紀末影響臺灣颱風的個數大約只剩一半[2]。因此雖然每次帶來的雨量變多，但如果看總降雨，颱風帶來的總雨量反而是減少的，這2個因素在互相拉扯。但有趣的是，我們做高解析度模擬，發現在世紀末颱風降雨少了蠻多，但是總雨量沒有太大的變化，代表有某種降雨來源補了上來。午後雷陣雨帶來的總雨量變化並不夠大。但如果補上來的是強烈的西南氣流或者是熱帶低壓降雨，那對我們就有增加致災的威脅。」
 

我們該如何因應？

臺灣由於降雨量比較集中，且地勢較為陡峭，因此在水資源的調配上有先天性的困難點。降雨集中，會使得水在土表形成逕流直接流掉，不易滲入土壤；而地形較陡峭，除了造成逕流速度較快，也會使得水庫的蓄水量較低。如果某一年降雨太集中，大部分的水都沒辦法被很好的保存下來。到了缺水期，就容易遇到乾旱。此外，降雨集中帶來的災害也必須被仔細考慮。目前都市排水量的設計，是能夠應付5年一遇的降雨，也就是每年發生的機率為20%。而水利署河川堤防的設計是以200年一遇為標準。至於這個水量是多少，是透過分析歷史資料所得。但氣候變遷代表這個值會改變。可能同樣的降雨量在過去是200年一遇，但由於氣候變遷的影響，變成100年甚至50年一遇。
臺灣大學生物環境系統工程學系教授童慶斌指出，「所以我們在做防災設計時，就必須要把這種不確定性考慮進去，這也代表在工程思維上必須做調整。我覺得還是可以從歷史資料出發，但是藉由加入氣候變遷的影響，去評估風險會如何變化，然後思考可能的因應措施。這不一定是單純的排水工程，例如說風險評估後發現不是5年一遇，而是2年一遇了，那這增加出來的機率，我們可能不是藉由加高堤防，而是在都市裡面使有些操場變比較低窪，讓它們有辦法暫時儲存多餘的水，或是增加透水量等等比較柔性的做法。因為目前氣候變遷的預估還沒有準確到可以直接作為工程的參考，所以我們需要思考其他方式來進行風險管理。」
氣候的定義是天氣的統計特性，但是氣候「變遷」告訴我們，原本穩定的特性也會逐漸發生改變，曾經的極端事件在未來也許沒那麼極端。如何面對未來氣候可能存在的不確定性，也是我們在氣候變遷大背景下，必須思考與努力的方向。 

（客座總編輯｜中研院環境變遷研究中心特聘研究員 許晃雄教授；研究顧問團隊｜國家災害防救科技中心 陳永明組長、國立臺灣大學國家發展研究所 周桂田教授、國泰金控 程淑芬投資長、行政院能源及減碳辦公室 林子倫教授；責任編輯｜梁孟娟、趙守予）

資料來源：

童裕翔、劉俊志、鄭兆尊、陳正達、連琮勛（2020），氣候變遷之日雨量以及時雨量頻率分析, 國家災害防救科技中心。檢自：
file:///D:/hyho/Downloads/NCDR%20108-T21%20%E6%B0%A3%E5%80%99%E8%AE%8A%E9%81%B7%E4%B9%8B%E6%97%A5%E9%9B%A8%E9%87%8F%E4%BB%A5%E5%8F%8A%E6%99%82%E9%A0%BB%E7%8E%87%E5%88%86%E6%9E%90%20.pdf
楊偉甫（2010），台灣地區水資源利用現況與未來發展問題。檢自：https://www.ctci.org.tw/media/2256/%E5%8F%B0%E7%81%A3%E5%9C%B0%E5%8D%80%E6%B0%B4%E8%B3%87%E6%BA%90%E5%88%A9%E7%94%A8%E7%8F%BE%E6%B3%81%E8%88%87%E6%9C%AA%E4%BE%86%E7%99%BC%E5%B1%95%E5%95%8F%E9%A1%8C-%E6%9C%AC%E6%96%87-%E6%A5%8A%E5%81%89%E7%94%AB.pdf
陳正達等（民103），台灣氣候變遷推估研究，大氣科學，42(3)，207-251。
蘇元風等（民103），以動力降尺度資料評估氣候變遷下 颱風降雨事件特性變異，農業工程學報，60(4)，48-60。
台灣淹水災害特性 – 氣候變遷災害風險調適平台。檢自https://dra.ncdr.nat.gov.tw/Frontend/Disaster/RiskDetail/BAL0000014. (May, 22, 2022)
Wang, C. C. et. al. (2019) How much of Typhoon Morakot’s extreme rainfall is attributable to anthropogenic climate change?. Int J Climatol, 39(8), 3454-3464.
Wang, C. C. et. al. (2015) Quantifying the effects of long-term climate change on tropical cyclone rainfall using a cloud-resolving model: Examples of two landfall typhoons in Taiwan. Journal of Climate, 28(1), 66-85. (2015)
The IPCC Special Report on Managing the Risks of Extreme Events and Disasters to Advance Climate Change Adaptation. 檢自https://www.ipcc.ch/site/assets/uploads/2018/03/IPCC_SREX_slide_deck-1.pdf. (May, 21, 2022)

本文轉載自科技大觀園，連結如下：
https://scitechvista.nat.gov.tw/Article/C000003/detail?ID=20da6cc7-4819-4256-af7f-5e09a4d08004