淹水預報模式

淹水預報可分為因河流洪水溢越堤防或河岸引起之氾濫積淹，以及沖積 平原上雨水逕流渲洩不暢引起的積淹。前者為外水溢淹，後者為內水漫淹，

分述如後。

2.4.1 沿河及兩岸溢淹預報─外水溢淹預報

1971 年美國國家氣象局發展非線性概念式降雨逕流演算為基礎之河川預 報系統(The National Weather Service River Forecast System, NWSRFS)在美國有 廣泛的討論與應用，例如 1980 年 Kitanidis 等人以 6 小時之即時流量與降雨資 訊，預報前導時間6 ,12 ,18 ,24 ,30 與 36 小時之流量，並討論模式與觀測資料 之誤差(Kitanidis and Bras, 1980)，Georgakakos 與 Bras 應用於美國 Oklahoma 州的 Bird Creek 流域，以 6 小時之流量紀錄，演算 1959 年 5 月及 7 月前導時 間 6 小時之預報流量(Georgakakos and Bras, 1982)。1987 年 Georgakakos 發展 一即時洪水預報模式，以更新模式狀態變數估計結合定量區域雨量預報、逕 流產出水文模式與非線性水庫型洪水演算，應用於美國 West Virginia 州的

14

Tug Fork 集水區之前導時間 3 小時之洪水位預報(Georgakakos, 1987)。1995 年 Georgakakos 續以有更新與無更新演算進行測試比較，以 1994 年 12 月 Illinois River, Blue River 與 Glover Creek 流域測試，與尖峰流量實測資料比對顯示有 更新演算有較好的結果(Georgakakos, 1995)。Horritt 與 Batesm 應用 HEC-RAS、LISFLOOD-FP 與 TELEMAC-2D 等 3 種模式進行洪水預報比較(Horritt and Bates, 2002)。2002 年 Jasper 等人應用一分佈型集水區模式 WaSiM-ETH(Water Flow and Balance Simulation Model)預報集水區逕流歷線(Jasper et al., 2002)。歐洲應用區域性的數值天氣預報模式(Numerical Weather Prediction models)於適當空間尺度之水文預報，饋入水平衡與降雨逕流模式 LISFLOOD 發展歐洲洪水預報系統(European Flood Forecasting System, EFFS)以進行洪水 預報，以 Meuse 河流域 1995 年 1 月之洪水事件測試 EFFS 之效能(De Roo et al., 2003)，Werner 等以 1995 年 Rhine 河流域降雨事件進行歐洲洪水預報系統 EFFS(European Flood Forecasting System)之預警(pre-warning)測試(Werner et al., 2005a)。Madsen 與 Skotner 發展一有效的誤差參數修正技術併入 MIKE 11 即 時洪流預報系統，應用於菲律賓馬尼拉地鐵的即時洪水預報系統操作設置 (Madsen and Skotner, 2005)。Calvo 與 Savi 建立一前導時間 12 小時之概念型即 時洪水預報模式，並以義大利羅馬 Tiber 河流域 3 場歷史洪水事件測試，同時 為評估預報之準確性與降低錯誤警報之可能性，以蒙地卡羅方法計算預報水 位或流量之信賴區間(Calvo and Savi, 2009)。Habert 等人以建立在一維水力模 式之擴展卡門濾波器演算法(Extended Kalman Filter, EKF)進行流量資料同步之 即時洪水預報，在假設側流邊界條件與模擬流量之關係為線性的條件下，應 用 於 法 國 Marne 河 流 域 ， 並 整 合 應 用 於 SCHAPI (Service Central d'Hydrométéorologie et d'Appui à la Prévision des Inondations, SCHAPI)即時洪水 預報平台(Habert et al., 2012)。

利用雨量以單位歷線求得流量進行小流域洪水預報，1975 年林景行以單 位歷線探討蘭陽溪流域之洪水預報，1976 年謝新春應用瞬時單位歷線探討大

15

漢溪上游之洪水預報，陳榮光應用單位歷線、劉瑞宗應用瀦蓄函數法於急水 溪流域。大流域洪水預報方面，1980 年顏清連等人研擬淡水河之洪水預報系 統，1983 年蔡長泰等人建立濁水溪洪水預報系統，以集水區降雨逕流模式計 算流量歷線，再以變量流模式進行河道洪流演算(蔡長泰、顏沛華、盧炳堃，

1983)。臺灣於 1977 年建立的淡水河洪水預報系統原也是水文集水區模式(顏 清連，1998；顏清連、何興亞，2001)，歷經研發改進成為淡水河即時洪水預 測模式(Real Time Flash Flood Forecasting Model, REFOR)，包括潮汐預測、雨 量預測、水文降雨逕流模擬、河川變量流模式(Hsu et al., 2003; Hsu et al., 2006)。陳明仁以河道變量流 FRLFI 模式進行前導時間 1 至 6 小時之即時河川 洪水位預報，以統計方法用水位站實測水位修正預報水位，並可預報前導時 間 1 至 3 小時之洪水位超過警戒水位之機率(陳明仁，1999)。陳昶憲等人以歷 史流量紀錄用類神經網路進行集水區洪水流量預報並應用於烏溪流域(陳昶憲 等，1996)。黃尹龍以倒傳遞類神經網路建置洪水預測模式，利用烏溪流域上 游測站流量資料推估下游測站流量(黃尹龍，2001)。Hsu 等人發展臺灣淡水河 驟發洪水演算模式，以即時觀測之河川水位做為內部洪水演算之邊界條件以 校正計算之即時流況(Hsu et al., 2003)。潘宗毅結合類神經網路與線性動態系 統，發展一降雨逕流預報模式，以基隆河流域五堵上游集水區之多場颱風暴 雨為檢定驗證實例(潘宗毅, 2004)。經濟部水利署之河川(外水)溢淹預警，係 依水位等級分為一級、二級、三級警戒水位，以做為防汛、救災單位啟動作 業之依據(行政院，2011)；葉克家等人依河川特性分析河川水位上漲速率，配 合河川水位即時監測系統測得之即時水位，建議河川警戒水位，以進行河川 溢淹預警(陳明仁 等，2007；葉克家、陳明仁，2001；葉克家、陳明仁，

2008)。傅金城等人利用倒傳遞類神經網路建立降雨-水位預報模式，以預報河 川水位配合中央管河川警戒水位建立水位-淹水預報模式(傅金城 等，2010)。

黃鵬豪以定量降水估計(Quantitative Precipitation Estimation, QPE)進行位移處 理後假設其為定量降水預報(Quantitative Precipitation Forecasting, QPF)，估算 雷達平均雨量隨時間之變化率進而推測地面雨量作為預報雨量，進行前導時

16

間 1 至 3 小時之雨量-水位預報模式(黃鵬豪，2008)。陳憲宗與游保杉以支撐 向量機建立洪水位預報模式預報前導時間 1 至 6 小時之洪水水位，結合水位 預報值與預報誤差之機率分布函數以得到預報水位之機率分布函數，應用於 蘭陽溪之蘭陽大橋測站，提供前導時間 1 至 6 小時之即時洪水水位機率預報 (陳憲宗、游保杉，2007)。鍾世豐應用類神經網路預報上游邊界與河道內洪水 位，並用水文監測資料即時修正洪水預報之初始值，進行前導時間 1 至 3 小 時之河道洪水位預報(鍾世豐，2007)。將 QPESUMS 雷達格網銜接至地面雨量 站，以類神經網路預測地面降雨、一維變量流動力波模式，建立淡水河河川 洪水預報模式(蔡孟原，2009)。

2.4.2 豪雨地表積淹水分佈─內水溢淹預報

2000 年 Yates 等人應用雷達降雨預報預報技術預報雨量並輸入分佈型水 文模式模擬 Buffalo Creek 集水區之洪流量，高解析度的定量降水估計可提升 分佈型水文模式在複雜地形預報驟發洪水之能力(Yates et al., 2000)。以定量降 水預報之雨量與類神經網路預報之潮位輸入一維模式，於 3 天前進行洪水預 報，視需求每天發出警報，評定結果顯示洪水預警中心(Flood Forecasting and Warning Center, FFWC)的洪水預報可以滿足孟加拉對於洪水預報的需求 (Chowdhury, 2000)。Dolciné 等人認為雷達降雨預報技術可提供適合水文模式 演算所需之預報降雨空間分佈，故發展一結合降雨預報之即時洪水預報模 式，應用於法國南部的 Gardon d’Anduze 流域，結合雷達衛星與地面氣象觀測 資料進行小時降雨率預報，並饋入降雨逕流模式以分析比較不同前導時間，

不同降雨預報方式之結果(Dolcine et al., 2001)。Vieux 與 Bedient 測試高度都市 化區域洪水預報系統的不確定性，以 2001 年 6 月發生之熱帶風暴 Allison 與其 他事件做為檢定與驗證用於洪水預報之分佈型水文模式(Vieux and Bedient, 2004)。

吳書幃應用 QPESUMS 整合雷達觀測降雨系統資料於零慣性項二維漫地 流淹水模式，以 2005 年八掌溪流域 0612 豪雨及海棠颱風事件做為測試(吳書

17

幃，2007)。Chang 以線性迴歸模型與類神經網路建立區域洪水淹水預報模 式，提供前導時間 1 小時之淹水地圖，並以彰化縣大村鄉測試預報模式之實 用性與效能(Chang et al., 2010)。

2.4.3 沿海淹水潛勢

Madsen and Jakobsen 以預測之氣壓及風場輸入二維水動力模式以得到氣 旋引致之暴潮位與洪水應用於孟加拉北部海灣，此洪水預報系統可在氣旋登 陸前 24 小時預報洪水(Madsen and Jakobsen, 2004)。Doong 等人以 NOAA WAVEWATCH III (NWWIII)模式模擬東亞地區大尺度波浪，SWAN 模式預測 區域波高，POM 模式預測暴潮位，再應用上述資料以 The Coastal Flooding Early Warning System (CoFEWs)針對暴潮是否越過海堤進行洪水預警，並應用 於海棠颱風期間臺灣沿海之洪水預警(Doong et al., 2012)。

2.4.4 系集預報

Ramos 等 人 發 展 一 洪 水 預 警 決 策 支 援 系 統 係 以 歐 洲 洪 水 警 報 系 統 (European Flood Alert System, EFAS)之系集預報為基礎，洪水預報之前導時間 為 3 至 10 天，以 2005 年多瑙河(Danube River)流域之洪水事件做測試(Ramos et al., 2007)。Olsson 與 Lindström 以歐洲展期天氣預報中心(European Centre for Medium-range Weather Forecasts, ECMWF)氣象系集預報輸入一分佈型水文 模式HBV 模式建立洪水預報模式(Olsson and Lindström, 2008)。

李天浩等人建立系集化洪水演算機制，發展機率式颱風降雨預報，以不 同機率之降雨歷線輸入降雨逕流模式與洪水演算模式，得到不同累積機率之 河流水位預報(李天浩等，2011)。余思亮以動力波模式之初始條件、邊界水位 與曼寧糙度係數等不確定性進行系集預報，再以卡門濾波進行資料同化、倒 傳遞類神經網路模式修正水位站預報水位，發展一機率預報模式，並應用於 淡水河流域，以 2007 年韋帕颱風與 2008 年辛樂克颱風測試驗證(余思亮，

2012)。

18

2.4.5 預報平台

Werner 等人以 DELFT FEWS 預報系統框架，應用開放系統的方法來整合 預報過程中的資料與模式，並舉例說明其應用於英國、歐洲大陸與巴基斯坦 等地(Werner et al., 2005b)。水利署為整合已發展之氣象、水文與資訊軟體，

建立可集中研發、分散應用之「分散式洪水預報系統」(Distributed Runoff And Inundation Nowcast System，DRAINS)預報平台。