第二章 氣候變遷情境說明
2.1 統計降尺度資料
本研究根據科技部『台灣氣候變遷推估平台與建置』計畫提供的 假設最劣情境資料，進行自然災害衝擊評估分析。假設最劣情境，是 利用多個大氣環流模式的多模式平均（Multi-model ensemble ），進一 步加值產製的情境資料。在此是以 A1B（二氧化碳排放情境之一，假 設再生能源與石化燃料並用，土地使用變遷速度適中）情境下的各月 降雨改變率，根據多模式平均的結果於於豐水期（5 月～10 月）增加 一倍標準差，枯水期（11 月～4 月）減少一倍標準差，設定成假設最 劣情境，如示意圖 2.1.1。此假設最劣情境仍維持豐越豐，枯越枯之 特性，由於豐水期的六個月份皆是設定維持相當大雨量增加率，且枯 水期設定為顯著之雨量減少率。其衝擊程度相對個別單一 GCM 模式 是嚴重許多，甚至比 24 個模式中衝擊最大的 GCM 模式造成的影響
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表現出歷史資料之統計特性。藉由合成多組時雨量資料，在此以該計 畫產製的氣候變遷情境下測站之 500 年的資料，進行頻率分析與空間 內插，以產製網格的基期與近未來的降雨特性，網格的雨量資料再進 一步應用災害評估模式中，如淹水模式與坡地崩塌模式。在水文頻率 分析方面，本研究採用分別採用 100 年與 200 年回歸期之 48 小時降 雨延時，評估淹水災害與坡地災害可能的衝擊。下文說明本研究採用 之頻率分析方法與頻率分析結果。
(一) 水文頻率分析
依據基於序率水文學理論，將降雨頻率分析分為 4 個步驟：年極 端值序列之擷取、該極端值序列最適機率分布之選定、最適機率分布 之參數推估及特定重現期下水文量之計算。茲將各工作步驟以及基本 理論分述如下：
(a)
年極端值序列之擷取藉由各雨量站之歷年時雨量紀錄資料，依據設計延時之訂定，
擷取有效年極端值序列。其中設計延時則是採用了為 24 及 48 小時之 設計降雨延時。
(b)
年極端值序列最適機率分布之選定由於降雨量極端值序列之最適機率分布，會影響特定重現期水
8 Function, ECDF)，n 為 i.i.d 之樣本數。F(X)為給定特定分布之累積機 率函數(CDF)，當兩者差異 Dn 大於門檻值時，則判定資料不是給定 interval)，其平均值即稱為重現期(return period)。在水文量之頻率分 析中，重現期一般均以年為單位，故某特定水文量所相對應之重現 期，即表示發生大於或等於此水文量所需之平均年數。相對某特定重 現期水文量之大小，可表示為(Chow, 1951)
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(式 2.1.3) 式中𝐾𝑇為重現期 T 之水文量大小；
為水文資料之平均值； 為水文資料之標準偏差；𝐾𝑇稱為頻率因子(frequency factor)。上式即 為頻率分析的通式，於不同的機率分布下，其頻率因子亦會有所不 佈。交替組體法(alternating block method)是直接利用降雨強度-延時-頻率曲線，所發展的設計雨型方法。降雨強度公式本研究採用 Horner10
公式，以 24hr 雨型為例，其設計步驟如下：
i. 依集流時間𝑇𝑐選擇雨型之單位時間間距𝑇𝑟。
6hr < 𝑇𝑐 , 𝑇𝑟 =1.0hr (式 2.1.5)
3hr < 𝑇𝑐 ≤ 6ℎ𝑟 , 𝑇𝑟 =0.8hr (式 2.1.6)
1hr < 𝑇𝑐 ≤ 3ℎ𝑟 , 𝑇𝑟 =0.4hr (式 2.1.7) 𝑇𝑐 ≤ 1hr , 𝑇𝑟 =0.15hr (式 2.1.8)
ii. 參考水利署92年「台灣地區雨量測站降雨強度－延時 Horner公式分析」或前經濟部水資源局90年12月「水文設 計應用手冊」查得Horner公式之之常數。
iii. 以該雨量強度公式計算各個延時(Tr,2Tr,..,24hr)之降雨強 度，其對應之該延時降雨量為降雨強度與延時的乘積，再 將每相鄰延時的降雨量相減，即得24hr雨型之每一單位時 間的降雨量。
iv. 將每個單位時間的降雨量除以24小時總降雨量，可得各個 單位時間的降雨百分比，將降雨百分比之最大值放置在中 間（第12小時），再依右大左小依序排列，即可完成尖峰 在中央的24小時雨型。
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14 494~779mm，氣候變遷情境下總雨量約增加 10%。
依據鄭克聲等人(2001)之建議，降雨頻率分析使用之有效紀錄年 限至少為廿年，當使用過短紀錄年限進行頻率分析時，則分析之結果 存在極大之不確定性。因此建議未來進行設計暴雨之空間分析時，應 考慮使用有效紀錄年限至少為廿年份雨量站之資料。
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圖 2.1.3 氣候變遷情境下 100 年頻率年 24 小時累積總雨量空間分布