小結

GCMs 輸出資料為進行氣候變遷衝擊評估之重要依據，但 GCMs 提供之輸出資料為 大範圍平均特性，因此需先分析GCMs 提供之輸出資料是否可符合研究區域之統計特性

或降雨趨勢，因此以最靠近研究區域之網格點資料為主，分析不同GCMs 與研究區域雨 量站之關係，以挑選適當之GCMs 模式。

根據研究結果顯示，若以IPCC 網站上提供之各 GCMs 之輸出資料進行分析時，能 提供新店溪流域合理現況推估之環流模式排序前三名為NCCCSM、MPEH5 及 GFCM2.1 三個模式；而能提供大漢溪與頭前溪流域合理現況推估之環流模式排序前四名則為 INCM3、MRCGCM、MPEH5 與 NCCCSM。綜合而言，排名法與缺點扣分法均能挑選 出適合研究區域之大氣氣環流模式，但若僅使用排名法評析GCMs 的良劣，結果將有可 能出現盲點，如 MIMR 模式在全年相關性表現不佳，卻因枯豐水期 RMSE 表現良好，

進而成為具有反映研究區域特性之模擬能力的模式；而缺點扣分法之門檻值的設定將為 一重要關鍵，結果顯示，若門檻值設定過高或過低將可能因所有的相關係數或 RMSE 都高於或低於門檻值，若門檻值鑑別力不佳將導致無法挑選出適合之GCMs。

而利用「臺灣氣候變遷情境推估與資訊平台建置」提供之GCMs 進行挑選時，先由 TCCIP 計畫依據東亞季風特性所挑選之 9 個模式中進行挑選，再依據豐枯水期雨量改變 特性分成四類之後，挑選豐水期雨量減少、枯水期雨量增加，豐枯水期雨量皆減少，豐 水期雨量增加、枯水期雨量減少之 GCMs 模式。再由排名法及缺點扣分法挑選 GCMs 模式，分析結果顯示排名法雖然可以訂出不同GCMs 模式之排序，但由缺點扣分法卻無 法再進一步挑選，原因在於 TCCIP 計畫所提供之 GCMs 基期資料已經經過誤差修正，

不同 GCMs 之間的差異並不大，由 GCMs 輸出資料與測站之相關性以及豐水期與枯水 期RMSE 亦可看出不同的 GCMs 間之差異並不大，因此，並無法再進一步由 5 個 GCMs 中挑選出表現更佳的 GCMs，而在未來進行氣候變遷之各項評估時，以 CSMK35、

GFCM21、MIMR、MPEH5 及 MRCGCM 共 5 個模式進行後續分析評估。

由於經過誤差修正後，不同GCMs 之溫度及雨量資料會校正至與歷史溫度及降雨特 性相同，因此不同GCMs 與測站之相關性極 RMSE 值均接近，故無法透過此法進行 GCMs 模式之挑選，然而網格點之歷史氣象資料與測站之歷史氣象資料間是否亦具有相同之統 計特性仍須加以考量，因此建議在未來研究中，可先挑選出GCMs 後，再針對網格點之 資料與測站資料之資料進行誤差修正，以獲得未來氣象資料的改變情境。

2.氣象合成模式

傳統的氣象合成模式僅能利用單一分佈的函數描述降雨，研究中所發展之不同時間 之尺度氣象合成模式，將暴雨事件及非暴雨事件分別利用不同函數描述降雨，在暴雨事 件發生時，亦納入雨型考量，產生小時時間尺度之雨量資料。利用不同函數描述降雨雖 然可以維持降雨的統計特性，繁衍產生之氣象資料其濕天平均雨量與歷史濕天平均雨量 之誤差並不大，但在各月份之最大雨量上卻有極大之差異，因此應先以最適度檢定，分 析何種函數可較適切之描述歷史雨量，再以通過最適度檢定之函數繁衍產生雨量，以獲 得更符合歷史特性之雨量資料。研究中在描述雨量資料時，以 12 個月分中通過最多月 份通過最適度檢定之函數來描述各月份的降雨情形，未來建議可依據最適度檢定結果，

各月份採用不同之機率函數描述降雨情形。

研究中以 13 公分為門檻值區分降雨事件為暴雨事件或一般降雨事件，然而，不同 的門檻值對結果造成影響，且不同地區的門檻值也可能有所不同，此外，由於模式的假 設與資料數目不足，因此連續兩天雨量雨量皆超過 13 公分的情況在研究中視為兩場不 同之降雨事件。研究中假設暴雨事件開始時間為每日零時，且延時為 24 小時之暴雨事 件，然而暴雨事件起始時間並不一定為每日零時，持續時間也不一定為 24 小時，因此 未來之氣象合成模式建議可納入可決定暴雨開始時間及暴雨延時，以更符合真實之降雨 情形。此外，由於模式中需要兩個隨機變數產生暴雨事件，因此若繁衍產生之資料年限 較短，如10 年或 30 年之資料，則可能因為產生資料數目較少而無法維持歷史雨量之統 計特性，建議繁衍資料長度至少應為100 年。

第四章 水文模式

水文模式主要以水平衡進行流量計算，其水平衡收支關係如圖 4-1。當降雨發生後，

一部分之降雨會入滲至土壤中，另一部分之降雨則形成地表逕流直接流入河川，入滲至 土壤之雨量可補充為未飽和含水層之含水量，若淺層未飽和層含水量超過田間含水量則 有滲漏量產生，最後淺層飽和含水層將產生基流量，地表逕流量與基流量之和即為河川 流量。

圖 4-1 水文模式水平衡關係示意圖

為了分析不同水文歷程描述方法對河川流量之影響，研究以先計算地表逕流再計算 入滲量之逕流優先計算模式及先考慮入滲再計算地表逕流之入滲優先計算模式分別模 擬河川流量，逕流優先計算模式採用GWLF(Generalized Watershed Loading Functions)模 式，GWLF 先計算地表逕流量，多餘之水量視為入滲量進入土壤，透過水平衡關係計算 土壤中水量流動情形；入滲優先計算模式採用本研究發展之NTU_WH (NTU-Watershed Hydrological Model)模式，NTU_WH 模式先計算入滲量，多餘之水量則為地表逕流量，

透過水平衡關係描述土壤中水分流動情形。此外，研究中亦以HTU_WH 為基礎，建立

不同時間尺度之水文模式，當暴雨事件發生時，配合小時雨量資料模擬小時流量，而當

GWLF(Generalized Watershed Loading Functions)模式為 Haith 及 Shoemaker(1987)所 發展之模式，該模式為考慮影響流量物理因素之流量分析模式，能反映氣候及土地利用 中，採用Curve Number 方法(Ogrosky and Mockus,1964)計算地表逕流，合理地反應土地 利用方式及土壤水分含量對地表逕流之影響。地表逕流量可透過式(4-2)及式(4-3)計算：

2540 25.4 100

t t

t

W CN

 CN    (4-3)