降雨與災害之關聯性

在極端氣候狀態下，全球災害不斷，表 2-1～表 2-3 分別為以死亡人數、以受影響 人數及以經濟損失排序之 2015 年全球十大天然災害，表中顯示，無論從死亡人數、或 從受影響人數、或從經濟損失規模總量來看，氣候災害為全球面臨的主要災害類別；氣 候災害包括熱浪、洪水、乾旱、熱帶氣旋（颱風）等，其中洪水、熱帶氣旋及乾旱皆與 降水有關；極端降水通常導致洪水災害，降水不足，則成為乾旱主要致災原因。

表 2-1 以死亡人數排序之 2015 年全球十大天然災害

排序 開始時間 結束時間 國家 地點 災害類型 死亡人數

1 4 月 25 日 4 月 25 日 尼泊爾 Dhading,etc 地震 8,633

2 6 月 29 日 8 月 9 日 法國 熱浪 3,275

3 5 月 20 日 5 月 31 日 印度 New Delhi,etc 熱浪 2,248

4 6 月 18 日 6 月 24 日 巴基斯坦 Sindh 熱浪 1,229

5 10 月 1 日 10 月 1 日 瓜地馬拉 El Cambray lll 滑坡 627

6 6 月 30 日 7 月 5 日 比利時 - 熱浪 410

7 11 月 8 日 12 月 4 日 印度 Chennai city,etc 洪水 325 8 7 月 15 日 8 月 19 日 印度 Manipur,etc 洪水 293 9 10 月 26 日 10 月 26 日 巴基斯坦 Chakwal,etc 地震 280 10 1 月 5 日 1 月 21 日 馬拉威 Nsanje,etc 洪水 278

資料來源：行政院 105 年災害防救白皮書

表 2-2 以受影響人數排序之 2015 年全球十大天然災害

排序 開始時間 結束時間 國家 地點 災害類型 受影響人數

1 6 月 7 月 北韓 Hwanghae South,etc 乾旱 18,000,000 2 7 月 15 日 8 月 19 日 印度 Manipur,etc 洪水 13,709,887

3 1 月 12 月 衣索比亞 - 乾旱 10,000,000

4 4 月 25 日 4 月 25 日 尼泊爾 Dhading,etc 地震 5,639,722 5 10 月 14 日 10 月 20 日 菲律賓 Cagayan,etc 熱帶氣旋 2,898,590

6 10 月 10 月 馬拉威 - 乾旱 2,800,000

7 1 月 10 月 南非 Kwazulu-Ntal,etc 乾旱 2,700,000 8 7 月 29 日 7 月 30 日 孟加拉 Cox's Bazar,etc 熱帶氣旋 2,600,000

9 4 月 5 月 尼日 - 乾旱 2,588,128

10 5 月 10 月 巴布亞新幾內亞 Kandep,etc 乾旱 2,400,000 資料來源：行政院 105 年災害防救白皮書

表 2-3 以經濟損失排序之 2015 年全球十大天然災害

排序 開始時間 結束時間 國家 地點 災害類型 總損失

（千美元）

1 1 月 12 月 印尼 Riau province 野火 16,100,000 2 10 月 1 日 10 月 13 日 美國 South Carolina 洪水 5,000,000

3 1 月 9 月 美國 California 乾旱 4,500,000

4 10 月 4 日 10 月 4 日 大陸地區 - 熱帶氣旋 4,200,000 5 4 月 25 日 4 月 25 日 尼泊爾 Dhading,etc 地震 3,860,000 6 2 月 16 日 2 月 22 日 美國 Tennessee,Kansas,

Washington DC 風暴 3,250,000 7 11 月 8 日 12 月 4 日 印度 Chennai city,etc 洪水 3,000,000 8 12 月 26 日 12 月 30 日 美國 Dallas,etc 風暴 3,000,000 9 12 月 26 日 12 月 26 日 英國 Lancashire,Yorkshire 洪水 2,500,000 10 1 月 11 月 南非 Kwazulu-Ntal,etc 乾旱 2,000,000

資料來源：行政院 105 年災害防救白皮書

在臺灣每年的颱風季節，所帶來的暴雨型態降水成為災害主要的致災因素，並因降 水產生複合型災害，包括崩塌、土石流、洪災、甚至擴大為傳染疾病蔓延之原因；圖 2-3 顯示臺灣自 1999 年以迄 2015 年間颱風、水災、地震與其他災害之次數與造成的災損規 模，亦顯示除地震為單次災害影響較大外，仍以降水為主要致災因，因此水成為災害不 可承受之重。為避免造成災害，拜今日科技之賜，人類嘗試逐步掌握來自天上水的可能 性，包括降雨監測（李明熹，2006；林軒弘，2013）、預測模式的精進（陳文正，2005；

陳昶憲、鐘侑達、梁家瑋、王晉倫，2006；黃俊霖、蔡文炳、陳逸鴻、張斐章，2013）、

並因應災害具特定空間特性，挑戰小尺度降雨預報（于宜強、李宗融、張智昇，2010；

高晟傑，2012；邱健倫，2013；蔡直謙，2014），企圖在水降下之前，能精確判斷降雨 狀態，以提供災害的事前管理使有更佳的決策作為；一但水降下落地，則有諸多學者針 對各種災害進行關聯性研究（陳禹銘、蘇昭郎、黃詩倩，2009；羅鴻傑、許世孟、顧承

宇、蘇泰維、李錦發，2013），如臺灣近年來常見的土石流、崩塌等，其致災因素雖非 唯一，但仍以降水為最主要因素。成功大學防災研究中心（2016）整理國家災害防救科 技中心資料，圖 2-4 統計各月份造成災害的短延時降雨的平均降雨強度，顯示災害發生 時之當日最大的 3 小時降雨量平均可達 190mm 以上。

圖 2-3 臺灣各型災害發生次數與災害損失統計圖（1999-2015 年）

（a）颱風、地震及地震災害歷年人員受傷、死亡及失蹤人數統計

（b）颱風、水災及地震災害歷年發生次數統計

資料來源：整理自內政部消防署統計年報

圖 2-4 各月份短延時致災降雨的平均降雨強度

資料來源：國家災害防救科技中心

圖 2-5、圖 2-6 為蔡光榮、謝正倫、陳怡睿、江介倫等（2016）以臺灣南部曾文水庫 及南化水庫鄰近地區之極端降雨誘發的 52 件包括山崩地滑、以及土石流型態的重大土 砂災害事件，就降雨強度及 24 小時累積降雨量與土砂事件進行關連式迴歸分析，發現 歷年重大土砂災害的崩塌面積與極端降雨明顯相關；蔡元芳（2016）等則以陳有蘭溪為 研究範圍建立全期程（1985-2013 年）、地震影響期（集集地震後 5 年內降雨事件）、及 極端降雨後影響期（極端降雨後 3 年內降雨事件）三種不同期程之土石流發生機率與降 雨重現期之關係，如圖 2-7 所示，關聯模式不僅針對將與災害之探討，更加入地震影響 因素完整的探討致災因素。

圖 2-5 崩塌致災累積降雨量與降雨強 度

圖 2-6 土石流致災累積降雨量與降雨 強度

資料來源：蔡光榮、謝正倫、陳怡睿、江介倫

（2016）

資料來源：蔡光榮、謝正倫、陳怡睿、江介倫

（2016）

圖 2-7 集集地震影響期與極端降雨影響期下之土石流發生機率模式比較

資料來源：蔡光榮、謝正倫、陳怡睿、江介倫（2016）