國立臺灣大學生物環境資源暨農學院 生物環境系統工程學研究所
博士論文
Department of Bioenvironmental Systems Engineering College of Bioresuorces and Agriculture
National Taiwan University Doctoral Dissertation
氣象合成與水文模式之發展及
因應氣候變遷之供水系統調適能力建構
Development of Novel Weather Generator and Hydrological Model and Adaptive Capacity Building of Water Supply System to Climate Change
連宛渝 Wan-Yu Lien
指導教授：童慶斌博士 Advisor : Dr. Ching-Pin Tung
中華民國 102 年 7 月
July 2013
摘要
臺灣地區地形特殊導致80%左右之逕流量直接入海，加上豐水期及枯水期雨量比例 差異大，使得水資源之調配相當不易，氣候變遷可能導致豐枯水期降雨量改變，造成豐 枯水期流量差異擴大，更加劇了供給足夠水量的困難度。為了評估氣候變遷對供水系統 造成的影響，並提出調適措施以降低氣候變遷可能帶來的衝擊，必須發展氣候變遷對供 水系統衝擊評估與調適能力建構之流程與工具。本研究在流程上依據聯合國發展規劃署 所提出的「氣候變遷調政策略綱領」分成五大步驟，由問題界定開始，系統性的評估現 況與未來的脆弱度與風險，接著提出解決問題之可能之調適策略及其評估方式，最後並 持續調適措施之落實與修正。評估工具方面，本研究注重於發展可同時繁衍產生日間尺 度及小時時間尺度之氣象合成模式與可同時模擬日時間尺度及小時時間尺度之水文模 式，配合研究區域之水資源供水系統模式，可分析氣候變遷對供水系統之衝擊。
本研究中建立雙機率分佈之氣象合成模式，將降雨事件分為暴雨事件及一般降雨事 件，利用暴雨事件發生機率決定降雨日之降雨量是否為暴雨事件，並採用不同的機率分 佈描述暴雨及非暴雨事件之降雨，模式中利用 Huff 法建立雨型，當發生暴雨事件時可 配合雨型之挑選決定24 小時之雨量。此外，研究中建立以 Green-Ampt 法計算入滲量與 結合水平衡運算之水文模式，該模式可計算以日為時間尺度之河川流量，亦可配合雙機 率分佈之氣象合成模式提供之含有日及小時時間尺度之氣象資料，在非暴雨事件時以日 為時間尺度模擬河川流量，而在暴雨事件發生時則以小時時間尺度模擬小時河川流量。
配合不同時間尺度之流量資料，建立同時考慮日及小時時間尺度之水庫操作模式，在暴 雨事件發生時以防洪操作進行水庫放水，而非暴雨時期為一般放水操作之水庫操作模 式。
根據分析顯示，氣候變遷將使得石門水庫上游河川流量在豐水期呈現增加趨勢而枯 水期呈現減少趨勢，且造成未來水庫水位之 50 百分位之水庫水位低於下限的旬數情況 將較歷史情況為多，而各旬最大水位分析結果指出在豐水期時水庫最大水位可能超過水 庫大壩安全容許之最高水位，顯示未來水庫不論是在水資源調配或是防洪操作上將面臨
更加嚴格的挑戰。而氣候變遷對臺北供水區衝擊影響不大，可維持正常供水且有多餘水 量可提供其他地區使用，板新供水區雖可滿足在容忍度SI 為 0.5 之供水情形，但偶爾會 有缺水事件發生，而在桃園供水區在容忍度SI 為 0.5 的條件下，供需缺口最高達 44 萬 噸/日，且由回復力指標可發現桃園供水區長期處在缺水的情況，加入既有策略後可提供 之水量可滿足桃園供水區之需水量，但仍可能面臨短期缺水事件之風險，因此可採取埤 塘、水庫清淤、淨水場供水能力增加與汰換舊漏自來水管線等慮強化方案以降低未來面 臨之風險。
本研究所建立之氣象合成模式可適切的繁衍產生氣候變遷情境下之氣象資料，透過 本研究建立之水文模式可模擬未來河川流量，再利用水庫操作模式可評估氣候變遷對水 庫功能與供水系統之衝擊。而利用本研究之調適策略評估流程，則可有系統的分析及評 估可能的衝擊與挑選可能之調適策略，以降低氣候變遷可能造成的衝擊。
關鍵字：氣候變遷、氣象合成模式、水文模式、水資源、脆弱度、調適能力建構
Abstract
Because of the 80% of stream flow runs into the ocean directly and the difference of rainfall among wet and dry seasons is significant, the allocation of water resource is very challenge. In addition, the climate change may lead to the changes of rainfall and streamflow and enlarge the difference amnong wet and dry seasons. These may exacerbate the difficulty of supplying sufficient water. To reduce the impacts of climate change on the water supply system and to develop effective adaptation measures, this study follows Adaptation Policy Frameworks for Climate Change (APF) proposed by United Nations Development Programme (UNDP) and focuses on the development of novel weather generator and hydrological model. The developed weather generator can provide daily series with embeded hourly rainfall data for storm events. The proposed hydrological model can run in daily and hourly time steps depending on its input weather data. The simulated streamflows can be used as inputs for reservoir operation model and water resource system dynamics model to assess the climate change impacts.
The novel weather generator built in this study uses dual probability distributions to describe the extreme rainfall and normal rainfall events respectively. The probability of extremely rainfall event for each month is further used to decide if the rainy day is a strom event or not. Besides, the hyetographs are described by the Huff method and the 24 hourly rainfalls are generated by a selected hyetograph. On the other hand, the Green-Ampt method and water balance equations are used to develop NTU_Wtaershed Hydrological Model (NTU_WH). Not only the daily stremaflow but also the hourly dtreamflow in the extremely rainfall event days can be calculated by the NTU_WH. The reservoir operation model is also developed in this study, which can be run with different time scales. This reservoir operation model release houly flood water in the extreme rainfall event days and daily water supply in non-extreme rainfall event days.
To assess the impact and the adaptive capacity of climate change on water supply system, the adaptation strategies assessment process follows APF. APF has five major steps, including (1) defining project scope and design, (2) assessing vulnerability under current climate, (3) characterizing future climate related risks, (4) developing an adaptation strategy, and (5) continuing the adaptation process. According to the simulations of streamflow and water usage under different climate change secnarios, the vulnerability of water supply systems for different districts can be estimated. Furthermore, the apative stretageies can be evaluated to reduce the deficits of water supply and the vulnerability for different water usages.
According to the results, the inflow of Shihmen Reservoir may increase in wet season and decrease in dry season under different future climate change scenarios. These results lead to the lower reservoir storages in dry season and the maximal reservoir storage for each 10-days in the wet season may be higher than the permitted maximal storage of dam safety.
The water resource reallocation or the flood mitigration may become severe in future.
However, the impact of climate change on carrying capacity of Taipei city is not significant.
The carrying capacity of water supply with the criterion of Shortage Index (SI) =0.5 for Banshin area is enough to meet water demands, but the events of water shortagecan still be expected. In Taoyuan water District, under the criterion of SI=0.5, the maximal deficits of water supply and demand is 440,000 tons / day. Besides, the Taoyuan area is always in the condition of insufficient water supply according to the index of resilience. Fortunately, if the planned water strategies for the Taoyuan area can be implemented, the gap between water supply and demand can be bridged. Although the gap could be filled, the risk of short-term water shortage in the Taoyuan area is still higher. The strengthening strategies could be adopted in this area are ponds, reservoirs desilting, increasing the capacity of water purification plant, and the replacement old water pipeline.
The weather generator built in this study can generate the weather series for different climate change scenarios. The streamflows can be simulated by the NTU_WH which is also
developed in this study. Then, the impacts of climate change on reservoir functions can be evulated by the reservoir operation model. Besides, the adaptation strategy assessment process used in this study can assess the impacts of water supply system on climate change and evulate the possible adaptation strategies to reduce the potential impacts of climate change.
Key words: Climate Change, Weather Generator, Hydrological Model, Water Resources, Vulnerability, Adaptive Capacity Building
目錄
摘要 ··· i
Abstract ··· iii
目錄 ··· vii
表目錄 ··· xi
圖目錄 ··· xv
第一章 前言 ··· 1
1.1 緣起 ... 1
1.2 研究目的 ... 3
1.3 研究架構 ... 4
第二章 文獻回顧 ··· 7
2.1 氣候變遷對水文與水資源之影響 ... 7
2.2 氣候變遷對水庫之影響 ... 9
2.3 氣候變遷下水資源的調適策略 ... 11
2.4 氣象合成模式 ... 15
2.5 水文模式 ... 17
第三章 氣象合成模式建立 ··· 21
3.1 氣候變遷情境說明 ... 21
3.2 GCMs 挑選 ... 25
3.3 空間降尺度 ... 27
3.4 氣象合成模式 ... 29
3.4.1 日溫度模擬模式 ... 30
3.4.2 日降水量模擬模式 ... 31
3.4.3 不同時間尺度降水量模擬 ... 34
3.5 結果討論 ... 42
3.5.1 GCMs 挑選結果 ... 43
3.5.2 氣象合成模式結果討論 ... 50
3.5.3 小結 ... 74
第四章 水文模式 ··· 77
4.1 GWLF 水文模式 ... 78
4.2 NTU_WH 模式 ... 81
4.3 NTU_WH_DH 模式 ... 87
4.4 模式參數設定 ... 89
4.4.1 GWLF 模式參數說明 ... 89
4.4.2 NTU_WH 模式參數說明與檢定方法 ... 90
4.5 模式檢定驗證 ... 93
4.5.1 GWLF 模式驗證 ... 93
4.5.2 NTU_WH 模式 ... 94
4.6 討論 ... 98
4.6.1 GWLF 模式與 NTU_WH 模式比較 ... 98
4.6.2 不同模式連續七天低流量比較 ... 101
4.6.3 不同時間尺度水文模式模擬比較 ... 103
4.6.4 不同氣象合成模式對流量模擬之影響 ... 104
4.6.5 小結 ... 107
第五章 氣候變遷對水庫操作及供水系統衝擊、脆弱度與調適策略評估方法 ···109
5.1 氣候變遷對水庫操作影響評估方法 ... 109
5.2 水資源供水系統建立 ... 113
5.2.1 系統動力模式 ... 113
5.2.2 供水承載力評估 ... 115
5.3 暴露度及脆弱度分析 ... 120
5.3.1 缺水之災害脆弱度量化 ... 120
5.3.2 氣候變遷之下各供水分區缺水脆弱度地圖製作 ... 122
5.4 水資源調適策略訂定 ... 127
5.4.1 UKCIP 調適精靈 ... 127
5.4.2 多準則排序評估法 ... 132
第六章 氣候變遷對水庫操作與供水系統衝擊、脆弱度評估與調適策略分析 ···135
6.1 研究區域 ... 135
6.1.1 區域水資源供需情況 ... 137
6.1.2 水資源設施 ... 138
6.2 氣候變遷對水庫操作之衝擊評估 ... 141
6.2.1 氣候變遷對石門水庫入流量之影響 ... 141
6.2.2 氣候變遷對石門水庫石門水庫操作衝擊評估 ... 143
6.3 氣候變遷對各供水分區供水情形之影響評估 ... 149
6.3.1 未來水資源需求情境設定 ... 149
6.3.2 供水分區系統動力模式建立與驗證 ... 158
6.3.3 氣候變遷對水資源設施之衝擊評估 ... 162
6.3.4 氣候變遷之下各供水分區暴露度、敏感度及脆弱度地圖 ... 166
6.4 調適策略分析 ... 186
6.4.1 未來面臨問題分析 ... 186
6.4.2 調適方案規劃 ... 191
第七章 結論與建議 ···213
7.1 結論 ... 213
7.2 建議 ... 215
參考文獻 ···219
附錄一、GWLF 模式及 NTU_WH 模式參數 ···227
附錄二、不同GCMs 公共給水暴露度地圖 ···233
附錄三、不同GCMs 農業用水暴露度地圖 ···241
附錄四、不同GCMs 生活用水脆弱度地圖 ···249
附錄五、不同GCMs 工業用水脆弱度地圖 ···257
附錄六、不同GCMs 農業用水脆弱度地圖 ···265
附錄七、不同GCMs 水資源水脆弱度地圖 ···273
表目錄
表 3-1 4 個 RCPs 說明(Moss et al., 2010) ... 24
表 3-2 測站與不同 GCMs 之相關性與 RMSE 分析 ... 44
表 3-3 排名法挑選 GCMs 之分析結果 ... 44
表 3-4 不同 RMSE 且相關係數門檻值為 0.7 之 GCMs 挑選結果 ... 45
表 3-5 不同相關係數且 RMSE 門檻值為 0.7 之 GCMs 挑選結果 ... 46
表 3-6 缺點扣分法 GCMs 挑選結果 ... 46
表 3-7 GCMs 與提供情境說明 ... 47
表 3-8 測站與 GCMs 之基期雨量資料比較 ... 49
表 3-9 排名法挑選 GCMs 結果 ... 49
表 3-10 缺點扣分法挑選 GCMs 結果 ... 50
表 3-11 各月份最適度檢定結果 ... 51
表 3-12 各月份降雨機率分析 ... 53
表 3-13 小於 13 公分雨量各月份最適度檢定結果 ... 54
表 3-14 連續性氣象合成模式各月份降雨機率分析 ... 56
表 3-15 雨型分析結果 ... 58
表 3-16 霞雲站平均雨量、發生機率及降雨比值資料 ... 59
表 3-17 三個時期求解 所需之參數及2' 推估結果 ... 61 2' 表 3-18 不同資料長度月平均溫度誤差百分比 ... 66
表 3-19 不同資料長度非暴雨事件各月濕天平均雨量誤差百分比 ... 67
表 3-20 不同資料長度暴雨事件平均雨量(單位：公分) ... 68
表 3-21 不同資料長度 P(W)差值 ... 68
表 3-22 不同資料長度各月份最大雨量 ... 70
表 3-23 不同門檻值之歷史與模擬雨量非暴雨事件各月之濕天平均雨量 ... 71
表 3-24 不同門檻值之歷史與模擬暴雨事件平均雨量 ... 72
表 3-25 不同門檻值之歷史與模擬各月份最大雨量 ... 74
表 4-1 AM1 與 AM2 值 ... 79
表 4-2 NTU_WH 模式所需參數 ... 91
表 4-3 入滲優先水文模式參數檢定 ... 94
表 4-4 不同模式流量模擬之 Nash-Sutcliffe 模式效率係數 ... 105
表 5-1 石門水庫計畫配水量(單位：cms)(財團法人農業工程研究中心, 2003) ... 113
表 5-2 系統動力模式元件說明與設定方式 ... 114
表 5-3 公共給水暴露度等級劃分(水規所，2012) ... 120
表 5-4 農業用水暴露度表(水規所，2012) ... 121
表 5-5 人口密度分級(水規所，2012) ... 121
表 5-6 工業產值分級(水規所，2012) ... 121
表 5-7 農田面積分級(水規所，2012) ... 122
表 5-8 脆弱度矩陣分級表(水規所，2012) ... 122
表 5-9 臺北系統不同打折供水率優選結果(水規所，2012) ... 124
表 5-10 板新系統不同打折供水率優選結果(水規所，2012) ... 124
表 5-11 桃園系統不同打折供水率優選結果(水規所，2012) ... 125
表 5-12 水資源面對氣候變遷脆弱評估與強化調適能力推動流程 ... 131
表 6-1 水庫及壩堰設施說明 ... 139
表6-2 淨水場處理能力 ... 140
表 6-3 現有工業區(經濟部水利署，2009) ... 154
表 6-4 現有工業用地之目標年用水需求量(經濟部水利署，2009) ... 154
表 6-5 開發中工業區目標年需水量(單位：噸/日)(經濟部水利署，2009) ... 155
表 6-6 編訂及規劃中工業區目標年需水量(單位：噸/日)(經濟部水利署，2009) ... 155
表 6-7 台電公司電廠營運用水需水計畫(單位：噸/日)(經濟部水利署，2009) ... 155
表6-8 標的用水量與氣候變遷情境對應關係 ... 158
表 6-9 氣候變遷對臺北供水系統供水承載力之衝擊評估(單位：萬噸/日) ... 162
表 6-10 氣候變遷對板新地供水系統供水承載力之衝擊評估(單位：萬噸/日) ... 163
表 6-11 氣候變遷對臺北供水系統回復力之衝擊評估 ... 164
表 6-12 氣候變遷對板新供水系統回復力之衝擊評估 ... 164
表 6-13 氣候變遷對桃園供水系統供水承載力之衝擊評估(單位：萬噸/日) ... 165
表 6-14 氣候變遷對桃園供水系統回復力之衝擊評估 ... 166
表 6-15 供水系統對應大臺北地區供水區域 ... 167
表 6-16 臺北市不同情境下各區之水資源脆弱度改變說明 ... 168
表 6-17 新北市屬於臺北、板新及桃園供水區之不同情境各區水資源脆弱度改變說明 ... 169
表 6-18 桃園縣不同情境下各鄉鎮市區之脆弱度 ... 178
表 6-19 水資源調適方案列表 ... 192
表 6-20 臺北供水系統需水量分析 ... 194
表 6-21 板新供水系統需水量分析 ... 194
表 6-22 板新供水系統既有方案評估說明 ... 195
表 6-23 臺北供水系統既有方案評估後之供需缺口(單位：萬噸/日) ... 195
表 6-24 板新供水系統既有方案評估後之供需缺口(單位：萬噸/日) ... 196
表 6-25 臺北市面臨問題與調適策略評估表 ... 199
表 6-26 新北市面臨問題與調適策略評估表 ... 200
表 6-27 新北市選定之強化方案及說明 ... 201
表 6-28 新北市調適方案效用性成對比較矩陣 ... 201
表 6-29 新北市調適方案永續性成對比較矩陣 ... 201
表 6-30 新北市調適方案可行性成對比較矩陣 ... 202
表 6-31 新北市調適方案即時性成對比較矩陣 ... 202
表 6-32 新北市多準則調適策略綜合評量表 ... 202
表 6-33 桃園地區需水量分析 ... 203
表 6-34 桃園地區既有方案評估說明 ... 204
表 6-35 桃園地區既有方案評估後之供需缺口(萬噸/日) ... 205
表 6-36 桃園地區面臨問題與調適策略評估表 ... 208
表 6-37 桃園地區選定之強化方案及說明 ... 209
表 6-38 桃園地區效用性成對比較矩陣 ... 210
表 6-39 桃園地區永續性成對比較矩陣 ... 210
表 6-40 桃園地區可行性成對比較矩陣 ... 210
表 6-41 桃園地區即時性成對比較矩陣 ... 211
表 6-42 桃園多準則調適策略綜合評量表 ... 211
圖目錄
圖 1-1 氣候變遷造成之衝擊影響及調適策略評估架構 ... 5
圖 1-2 氣候變遷對水庫操作及水資源之衝擊評估研究架構及調適策略評估架構 ... 5
圖 2-1 氣候變遷之脆弱度與調適整合至規劃的計畫中流程(USAID,2007) ... 12
圖 2-2 國家水資源調適行動方案推動架構(經濟部水利署,2012b) ... 15
圖 2-3 SWAT 模式架構(Arnold et al., 1998) ... 18
圖 2-4 SHE 模式架構(Abbott et al., 1986a) ... 19
圖 3-1 各種 SRES 情境之不同溫室氣體排放情境(IPCC, 2007) ... 23
圖 3-2 各種 SRES 情境不同溫室氣體排放情境溫度上升趨勢(IPCC , 2007) ... 23
圖 3-3 GCMs 挑選流程 ... 26
圖 3-4 雨量資料繁衍架構 ... 30
圖 3-5 不同時間尺度之氣象資料合成模式概念圖 ... 35
圖 3-6 臺灣北部地區長延時雨型均一區(經濟部水資源局, 2001) ... 38
圖 3-7 GCMs 模式分類依據之示意圖 ... 48
圖 3-8 7 個 GCMs 模式三測站豐枯水期平均降雨變化 ... 48
圖 3-9 測站與 GCMs 之基期雨量資料比較圖 ... 50
圖 3-10 2 月份降雨量與累積機率分佈曲線，(a)雙參數韋伯分佈，(b)指數分佈 ... 52
圖 3-11 6 月份降雨量與累積機率分佈曲線，(a)雙參數韋伯分佈，(b)指數分佈 ... 52
圖 3-12 各月份濕天平均雨量 ... 53
圖 3-13 9 月份降雨量與累積機率分佈曲線，(a)雙參數韋伯分佈，(b)指數分佈 ... 55
圖 3-14 暴雨事件降雨量與累積機率分佈曲線 ... 55
圖 3-15 各月份濕天平均雨量 ... 57
圖 3-16 模擬暴雨平均雨量 ... 57
圖 3-17 雙機率分佈氣象合成模式模擬之月平均雨量 ... 58
圖 3-18 方法一之非暴雨事件濕天平均雨量修正結果 ... 60
圖 3-19 方法一之暴雨事件平均雨量修正結果 ... 60
圖 3-20 方法一之未來各月份濕天平均雨量推估 ... 61
圖 3-21 方法二之非暴雨事件濕天平均雨量修正結果 ... 62
圖 3-22 方法二之暴雨事件雨量修正結果 ... 63
圖 3-23 方法三之非暴雨事件濕天平均雨量修正結果 ... 64
圖 3-24 方法三之暴雨事件雨量修正結果 ... 64
圖 3-25 6 月份採用單分佈描述小於 13 公分之降雨累積機率 ... 65
圖 3-26 6 月份採用雙分佈描述小於 13 公分部分之降雨累積機率 ... 65
圖 3-27 不同資料長度之 8 月份非暴雨事件降雨量累積機率分佈曲線，(a)10 年，(b)30 年，(c)50 年，(d)100 年，(e)300 年，(f)500 年 ... 69
圖 3-28 不同暴雨門檻值之 8 月份降雨量累積機率分佈曲線及 7-10 月暴雨事件降雨量 與累積機率分佈曲線，(a)門檻值為 5 公分非暴雨事件累積機率，(b)門檻值為 5 公分 暴雨事件累積機率，(c)門檻值為 13 公分非暴雨事件累積機率年，(d) 門檻值為 13 公分非暴雨事件累積機率，(e)門檻值為 20 公分非暴雨事件累積機率，(f)門檻值為 20 公分非暴雨事件累積機率 ... 73
圖 4-1 水文模式水平衡關係示意圖 ... 77
圖 4-2 CN 值與臨前水分內插關係圖 ... 79
圖 4-3 Green-Ampt 入滲模型(Chow et al., 1988) ... 83
圖 4-4 不同時間尺度水文模式模擬流程 ... 87
圖 4-5 GWLF 模式旬平均流量與歷史旬平均流量比較 ... 93
圖 4-6 參數優選結果之逐旬流量與逐旬流量比較 ... 95
圖 4-7 參數優選結果之旬平均流量與歷史旬平均流量比較 ... 95
圖 4-8 參數優選結果之小時流量與歷史小時流量比較 ... 96
圖 4-9 NTU_WH 模式旬平均流量驗證 ... 96
圖 4-10 馬莎颱風流量驗證 ... 97
圖 4-11 泰利颱風流量驗證 ... 97
圖 4-12 GWLF 與 NTU_WH_DO 模式於降雨時蒸發散視為 0 之模擬流量 ... 98
圖 4-13 GWLF 與 NTU_WH_DO 模式不論是否降雨均計算蒸發散量之模擬流量 ... 99
圖 4-14 入滲量比較 ... 100
圖 4-15 地表逕流量比較 ... 100
圖 4-16 蒸發散量比較 ... 101
圖 4-17 GWLF 與 NTU_WH_DO 模式於不同蒸發散機制考量下之連續七天低流量 CDF， (a)降雨時蒸發散視為 0，(b)不論是否降雨接計算蒸發散量 ... 102
圖 4-18 GWLF 模式計算之滲漏量與淺層飽和層含水量 ... 103
圖 4-19 NTU_WH_DO 模式計算之滲漏量與淺層飽和層含水量 ... 103
圖 4-20 不同時間尺度水文模式模擬之旬平均流量 ... 104
圖 4-21 以單一機率分佈氣象合成模式繁衍之氣象資料模擬旬流量 ... 105
圖 4-22 以雙機率分佈氣象合成模式繁衍之氣象資料模擬旬流量 ... 105
圖 4-23 以 GWLF 模式模擬不同氣象合成模擬之輸出結果 ... 107
圖 4-24 以 NTU_WH 模式模擬不同氣象合成模擬之輸出結果 ... 107
圖 5-1 水庫操作評估流程 ... 110
圖 5-2 連續性水庫操作評估流程 ... 111
圖 5-3 石門水庫運用規線圖(經濟部水利署, 2011) ... 111
圖 5-4 系統動力模式各元件建立示意圖 ... 115
圖 5-5 供水量與需水量關係圖 ... 116
圖 5-6 缺水容忍度高於設計缺水容忍度時降低需水量情形 ... 116
圖 5-7 缺水容忍度低於設計缺水容忍度時降低需水量情形 ... 117
圖 5-8 回復力分析簡例圖 ... 119
圖 5-9 農業配水率評估流程圖 ... 126
圖 5-10 UKCIP 調適精靈評估流程(UKCIP,2010) ... 128
圖 6-1 淡水河流域概圖 ... 136
圖 6-2 豐水期入流量改變率 ... 142
圖 6-3 枯水期入流量改變率 ... 142
圖 6-4 全年入流量改變率 ... 143
圖 6-5 石門水庫歷史水位圖 ... 144
圖 6-6 日時間尺度水庫操作水位 ... 145
圖 6-7 不同時間尺度水庫操作水位 ... 145
圖 6-8 特定年不同時間尺度水庫操作水位 ... 146
圖 6-9 A1B 情境水庫水位分析 ... 147
圖 6-10 GFCM21 模式之水庫各旬最大水位 ... 147
圖 6-11 A2 情境水庫水位分析 ... 148
圖 6-12 B1 情境水庫水位分析 ... 148
圖 6-13 大臺北地區生活用水與人均 GDP 關係圖(水規所，2012) ... 150
圖 6-14 桃園地區生活用水與人均 GDP 關係圖(水規所，2012) ... 151
圖 6-15 社經條件修正後之每人每日用水量 ... 151
圖 6-16 大臺北地區生活用水與溫度關係圖，(a)門檻值 23℃，(b) 門檻值 21℃ .... 152
圖 6-17 桃園地區生活用水與溫度關係圖 ... 153
圖 6-18 氣溫與降雨的改變造成灌溉需水量改變示意圖 ... 156
圖 6-19 CSMK35 之 A1B 情境下各旬灌溉需水量改變率 ... 157
圖 6-20 氣候變遷下桃園、石門灌區灌溉需水量改變率 ... 158
圖 6-21 大漢溪水資源系統動力模式 ... 159
圖 6-22 新店溪水資源系統動力模式 ... 160
圖 6-23 秀朗站旬流量驗證結果 ... 161
圖 6-24 三鶯橋站流量驗證結果 ... 161
圖 6-25 大臺北地區敏感度地圖 ... 170
圖 6-26 大臺北地區公共給水暴露度地圖 ... 171
圖 6-27 大臺北地區農業用水暴露度地圖 ... 172
圖 6-28 大臺北地區生活用水脆弱度地圖 ... 173
圖 6-29 大臺北地區工業用水脆弱度地圖 ... 174
圖 6-30 大臺北地區農業用水脆弱度地圖 ... 175
圖 6-31 大臺北地區水資源脆弱地圖 ... 176
圖 6-32 桃園供水區敏感度地圖 ... 179
圖 6-33 桃園供水區公共給水暴露度地圖 ... 180
圖 6-34 桃園供水區農業用水暴露度地圖 ... 181
圖 6-35 桃園地區生活用水脆弱度地圖 ... 182
圖 6-36 桃園供水區工業用水脆弱度地圖 ... 183
圖 6-37 桃園供水區農業用水脆弱度地圖 ... 184
圖 6-38 桃園供水區水資源脆弱地圖 ... 185
圖 6-39 淡水河流域豐水期、枯水期及全年流量改變情況 ... 187
圖 6-40 臺灣地區(含離島)生活用水量與人口趨勢圖(經濟部水利署, 2009b) ... 188
圖 6-41 大臺北地區考慮既有策略對公共給水暴露度之改變 ... 197
圖 6-42 桃園地區考慮既有策略對公共給水暴露度之改變強化方案評估 ... 206
第一章 前言
1.1 緣起
水資源長久以來就是人類不可或缺的資源之一，然而臺灣地區河流短且地勢陡，因 此雖然年平均降雨量約有2,500 毫米，但是雨量在集水區停留時間短，降雨大量多直接 流入海洋，可利用的水量並不充足，以民國99 年為例，該年年降雨量為 852.5 億立方公 尺，其中年逕流量為 624.9 億立方公尺，年入海的水量為 511.6 億立方公尺，直接入海 之水量佔年雨量之60%，佔年逕流量之 81.9%(經濟部水利署, 2012a)，再加上豐水期及 枯水期雨量比例差異大，因此若枯水期降雨不足容易直接影響枯水期之可供應水量，而 豐水期降雨量不足亦可能導致隔年枯水期之可用水量不足，而氣候變遷可能導致豐枯水 期降雨量改變，使得豐枯水期流量差異擴大，更加劇了取得足夠水量的困難度。為了評 估氣候變遷對供水系統造成的影響，並提出調適措施以降低氣候變遷可能帶來的衝擊，
必須發展氣候變遷對供水系統衝擊評估與調適能力建構之流程與工具。本研究在流程上 依據聯合國發展規劃署所提出的「氣候變遷調政策略綱領」分成五大步驟，由問題界定 開始，系統性的評估現況與未來的脆弱度與風險，接著提出解決問題之可能之調適策略 及其評估方式，最後並持續調適措施之落實與修正。評估工具方面，本研究注重於發展 可同時繁衍產生日間尺度及小時時間尺度之氣象合成模式與可同時模擬日時間尺度及 小時時間尺度之水文模式，配合研究區域之水資源供水系統模式，可分析氣候變遷對供 水系統之衝擊。
近幾年來，氣候異常造成極端的水文事件發生之頻率增加，導致臺灣地區水資源供 需受到氣候異常影響而呈現極不穩定的狀態，極端乾旱事件則會使得水資源的供需失調，
造成農業、工業及民生用水的缺乏，使得社會經濟動盪不安。舉例來說，2001 年納莉颱 風侵襲臺灣，造成臺北地區多處淹水且捷運系統癱瘓，2004 年之敏督利颱風及七二水災 與艾利颱風帶來之大降雨，夾帶大量泥砂進入水庫，導致水庫原水濁度過高，造成淨水 場無法處理，使得桃園地區無法獲得正常之供水；然而2002 年及 2003 年年初，臺灣北
部因為面臨久旱影響，除了農田遲遲無法進行灌溉犁田插秧外，甚至新竹科學園區也深 受其害，對整體國家經濟衝擊之大顯而易見。
氣候變遷指的是長期天氣特性改變，並可能導致短期氣候變異加劇與極端天氣頻率 增加，根據童慶斌等(2002)之研究報告顯示，全球暖化導致臺灣地區氣候與水文有極端 化之趨勢，暴雨與乾旱事件均將更加頻繁，全球暖化與氣候變異顯著增加對生態環境、
水資源與農業環境等均會產生影響；童慶斌等(1999)與林俊成及李國忠(2000)藉由模式 模擬評估氣候變遷對河川流量之衝擊影響，發現衝擊影響有極端化之現象，即豐水期流 量增加枯水期流量減少，極端乾旱事件發生更加頻繁與豐枯水期流量差異擴大等現象將 使得水資源調配更加困難。為了評估氣候變遷對水資源調配之影響，需以氣象合成模式 繁衍產生未來氣候變遷情境下之日溫度及日雨量資料，配合水文模式模擬產生未來之河 川流量，再透過水資源供水系統模式分析模擬未來之供水情況，以了解在氣候變遷情況 下水資源調配情況。
過去分析水庫功能時，往往以日、旬或月之時間尺度，配合水庫操作規線分析水庫 之供水功能，而以小時之時間尺度分析水庫在暴雨時之操作情形，然而，氣候變遷將導 致豐枯水期流量改變，並使得極端暴雨與極端乾旱事件發生頻率增加，因此，分別探討 水庫供水功能或減洪功能並不能全面性的討論氣候變遷對水庫可能造成的影響，研究中 考慮不同時間尺度之水庫操作情形，當暴雨事件發生時以小時為時間尺度分析水庫減洪 功能，而在一般情況則以日為時間尺度分析水庫之供水功能，為了配合水庫考慮不同時 間尺度之操作情形，研究中發展可同時產生日流量及小時流量不同時間尺度之水文模式，
以提供水庫供水與減洪功能評估時之用，為了配合不同時間尺度水文模式之需求，研究 中亦發展可同時產生不同時間尺度雨量資料之氣象合成模式，以提供水文模式所需之氣 象輸入資料。
越來越多證據顯示氣候變遷已在發生，近年來世界各地與臺灣地區氣象災害頻傳且 衝擊程度加劇，極可能是一明顯徵兆與開端，因此，如何因應氣候變遷為刻不容緩推動 之工作，美國、加拿大、英國及德國等國家近年來均投資相當人力與經費成立專屬研究 機構，針對氣候變遷可能造成的衝擊進行分析評估，並分析可採行之調適策略以減緩氣
候變遷所帶來的衝擊。本研究所探討之大臺北及桃園地區人口稠密，農業及工商業發達，
因此當極端缺水事件發生時，非僅僅只有經濟受到衝擊，更直接造成民生問題，在氣候 氣候變遷可能造成極端事件發生頻率且流量時間分配改變的情況下，水資源管理及調度 更加困難，調適策略之研議及實行更為重要，而不同的區域發展型態及不同的調適策略 都可能導致不同的缺水損失，故研究中針對調適策略的挑選及評估架構進行討論，根據 建構之評估架構建議適合之調適策略。
1.2 研究目的
氣候變遷可能導致豐枯水期流量差異變大以及極端事件發生頻率提高等，進而影響 水庫的操作程序而衝擊水庫的供水與減洪能力，再加上人口持續增加以及產業發產以及 全球暖化等因素，使得用水型態以及用水需求等可能會有所改變，這些因素的改變除了 造成區域供水的改變之外，對於水庫所能提供的減洪功能勢必造成衝擊，並且對下游供 水系統之供水能力造成影響。為分析氣候變遷對水庫供水及減洪功能之影響，研究中發 展可同時繁衍不同時間尺度之氣象合成模式，產生暴雨事件時之小時雨量及非暴雨事件 之日雨量，並建立可同時模擬不同時間尺度之水文模式，以模擬產生所需之流量資料，
代入於暴雨時期以防洪操作而非暴雨時期為一般放水操作之水庫操作模式中，分析評估 氣候變遷對水庫功能之影響。此外，在氣候變遷對整體水資源調配亦可能造成影響，因 此，為分析氣候變遷對整體供水之影響，研究中依據聯合國發展規劃署所提出的「氣候 變遷調政策略綱領」評估流程，由問題界定開始，系統性的評估現況與未來的脆弱度與 風險，接著提出解決問題之可能之調適策略及其評估方式，最後並持續調適措施之落實 與修正。
在調適流程評估所需之現況及未來水資源系統受到之衝擊分析，則透過不同氣候變 遷情境下之流量資料以及各標的用水現在及未來使用情形，分析各供水區所遭受之衝擊 與其可能面臨之脆弱度，依據各標的用水之脆弱度空間分佈結果，及氣候變遷情況下之
供需水量缺口，建立強化方案選擇及評估方式，並據此擬訂氣候變遷影響下可能之強化 方案優先順序。
1.3 研究架構
本研究主要分為兩大架構，在分析氣候變遷造成之衝擊影響及調適策略與強化方案 之決定時，以圖 1-1 之之評估架構進行分析，在分析時，首先確定系統範圍並確定系統 管理目標，針對可能的影響因子進行分析，接著針對現況條件脆弱度及未來脆弱度進行 分析，配合現況條件脆弱度及未來脆弱度，則可進行策略之挑選及評估。
在分析不同氣候變遷情境下之脆弱度時，透過圖 1-2 之評估架構，取得環流模式 (General Circulation Model, GCM)之輸出資料，利用空間降尺度與時間降尺度(氣象合成 模式)獲得研究區域之日時間及小時時間尺度之氣候資料，再透過水文模式進行流量模 擬，將不同時間尺度之流量資料代入水庫操作模式，可針對氣候變遷對水庫供水及減洪 功能之影響進行評估，而將流量資料代入利用系統動力模式建立之水資源供水系統模式，
則可分析不同氣候變遷情境下之供水承載力以及供需缺口，再進行調適策略之評估與挑 選。
依據研究架構，第二章針對文獻回顧進行說明，文獻回顧包括氣候變遷對水文及水 資源之影響、氣候變遷對水庫供水之影響、氣候變遷的調適策略等，由於研究中建立不 同時間尺度之氣象合成模式與水文模式，因此亦針對氣象合成模式與水文模式進行文獻 回顧。第三章針對氣象合成模式進行說明，在氣象合成模式建立前，首先說明氣候變遷 情境，並說明如何挑選GCMs 模式，配合空間降尺度與時間降尺度建立氣象合成模式，
最後討論GCMs 挑選結果與不同氣象合成模式之分析結果。第四章針對水文模式進行討 論，首先說明使用之水文模式，並說明水文模式建構方式，接著說明水文模式檢定驗證 結果，最後說明使用不同水文模式及不同氣象合成模式產生之氣象資料對水文模擬結果 之影響。第五章針對氣候變遷對淡水河流域之衝擊評估方法進行說明，首先說明水庫操 作模式建構方式，以作為後續氣候變遷對水庫操作之影響評估方法，接著利用系統動力
模式建構水資源供水系統，並以供水能力評估指標，建立氣候變遷對供水系統之影響評 估方法，接著說明如何建立具有空間分佈之暴露度及脆弱度地圖，並說明如何應用暴露 度、敏感度及脆弱度地圖與不同氣候變遷情境下之供需缺口，分析評估強化策略。第六 章則針對第五章提出之方法，分別討論氣候變遷對水庫操作之衝擊評估、氣候變遷對各 供水分區影響評估，最後分析可能之調適策略，第七章則為最後之結論與建議。
圖 1-1 氣候變遷造成之衝擊影響及調適策略評估架構
圖 1-2 氣候變遷對水庫操作及水資源之衝擊評估研究架構及調適策略評估架構
第二章 文獻回顧
近幾年來，不論是模式預測結果或是觀測資料都顯示已有氣候變遷的趨勢，而有關 氣候變遷的相關研究逐漸受到重視，且已從單純的科學性研究擴展到同時考量衝擊與調 適脆弱度評估之應用性研究。氣候變遷對於水庫系統的衝擊影響與調適策略等正在起步 階段。影響水庫的功能最重要是水文特性的改變與泥砂量淤積導致水庫的壽命減短。以 下針對臺灣的水庫狀況及相關氣候變遷對水文與水資源影響及水庫功能衝擊之相關研 究、水資源調配之系統動力模式與因應氣候變遷之調適策略提出說明。
2.1 氣候變遷對水文與水資源之影響
Tung and Haith (1995)曾就氣候變遷對不同區域之水資源衝擊進行評估，研究結果顯 示水資源對氣候變遷之敏感度非常高。童慶斌與李宗祐(2001)則是應用於評估七家灣溪 河川流量的衝擊，其結果顯示雖然平均年流量均有增加的趨勢，但豐枯水期流量極端化。
Loukas 等人(2002)以加拿大西南部 Campell 及 Illecillewaet 兩個集水區為例，應用 CGCMA1 模式模擬集水區未來溫度及降雨量之變化潛勢，並利用 UBC 集水區水文模式 模擬氣候變遷情境下集水區洪水量及發生頻率，研究結果說明Campell 集水區平均洪水 量及發生頻率有增加之趨勢；而相反地，Illecillewaet 集水區卻是減少的趨勢，Christensen 等人(2004)利用 PCM 模式(U.S. Department of Energy/National Center for Atmospheric Research Parallel Climate Model)輸出資料模擬科羅拉多流域水資源之影響，根據研究結 果顯示，未來溫度將會增加而年降雨量減少，因此在年逕流量的部分也將因此減少。而 研究中利用水管理模式(water management model)模擬水管理的操作情形，結果顯示未來 流域可儲存水量最多可能減少40%，且可能造成 Glen Canyon Dam 放至下游平原的水 量減少，亦可能造成發電量的降低。
Wilby(2006)等人研究氣候變遷下英國 Kennet River 之河川流量與水質所遭受之衝擊，
結果顯示在氣候變遷的影響之下，Kennet River 在乾季流量將減少，而雨季流量則有增
加之趨勢。Thodsen(2007)探討丹麥境內五條主要河川受氣候變遷影響下之流量變異，其 結果顯示，各流域內無論是平均降雨量或平均流量皆有增加之趨勢。除此之外，Kang 等人(2007)結合環流模式與水文模式，探討美國科羅拉多 South Platte 流域受氣候變遷影 響下的流量變化，亦顯示河川尖峰流量對於氣候變遷的反應相當敏感。
Mimikou 等人(2000)應用 UKHI (UK Meteorological Office High Resolution Model)平 衡模式與HadCM2 (Hadley Centre Couple Model v2)漸變模式，以 WBUDG 水平衡模式結 合R-Qual 水質模式，模擬河川地表逕流量以及水質項目中 BOD5、DO 與 NH4之影響，
研究顯示在氣候變遷下，水量方面，因降雨減少，逕流亦減少，溫度增加，使得蒸發散 量增加；在水質方面，則因夏季流量明顯減少許多，河川的稀釋能力降低，水質受到嚴 重的衝擊；流量減少，流速降低，河川的曝氣作用亦下降，此外，高溫也導致河川的飽 和溶氧較低。Senhorst and Zwolsman (2005)分析在氣候變遷下，低流量與高溫發生的頻 率及強度增加對水質的影響，結果顯示在暴雨或是乾旱等極端事件上，其衝擊較大，但 若是在平均的河川流量下，非極端事件，則相對水質而言是較無變化。Feyen 及 Dankers(2009)應用水文模式及高解析度區域氣候模式來探討全球暖化對於歐洲水文乾 旱的影響，研究結果指出在 A2 情境下，21 世紀末歐洲大部分地區(除最北邊與東北區 域外)在無霜季節的水文乾旱會更加嚴重與持久，Wegehenkel 與 Kersebaum (2009)研究氣 候變遷對於德國東北部集水區河川低流量的影響，假設未來年平均氣溫增加1.4°C 而年 平均雨量減少 8%的氣候變遷情境，結果發現低流量情形有增加的趨勢而森林區的地下 水補助量有減少的趨勢。
氣候變遷的影響將對河川流量造成影響，進而對水資源造成衝擊，因此亦使得全球 皆關注於永續水資源利用的議題。2007 年 12 月聯合國在印尼峇里島舉行氣候變遷會議 之際，世界自然基金會(WWF)指出，2007 年全球氣候創下多項紀錄，極端天氣事件也 更加嚴重，從澳洲、歐洲、北美洲、非洲到亞洲都出現了嚴重的乾旱，造成水源短缺和 森林火災，除了乾旱，在歐、亞、非等城市出現了極端洪水事件。而IPCC(2007)之「衝 擊、調適與脆弱度」(Impacts, Adaptation and Vulnerability)報告書中，以不同的面向以及 地區分別為出發點，探討氣候變遷可能產生之影響，就水資源管理面向而言，到了 21
世紀中葉高緯度地區以及某些溼熱帶地區的年平均雨量、逕流量以及水資源的可得性預 計將增加 10−40％，但是在中緯度的某些乾燥地區以及乾熱帶地區卻會減少 10−30％，
此外，極端氣候現象影響的範圍將擴大，除了受乾旱影響的區域會增多以外，部份區域 發生暴風雨事件的頻率將有所提升，發生洪水的風險亦隨之提高。
根據前人研究在在顯示氣候變遷導致溫度增加及雨量改變，將直接衝擊河川流量，
並進而對水資源造成衝擊，水資源為維持基本生活之重要資源之一，若可利用水資源量 發生改變，將直接或間接對民生、工業及農業造成衝擊，因此，探討氣候變遷對河川流 量之影響，進而討論氣候變遷對可用水資源之衝擊為一重要之課題。
2.2 氣候變遷對水庫之影響
對大型水庫而言，進入到水庫的流量等於上游集水區的河川流量加上直接降落在水 庫表面的雨量，而氣候條件則決定可能的降雨情況，並直接影響可能的水庫入流量；水 庫的輸出包含水庫的放水量與水庫表面的蒸發量。是故水庫供水可靠度將與水庫入流量、
蒸發量、水庫儲水容量、放水規則有關，氣候變遷將會影響這些因子的變化，進而衝擊 供水能力。
Cole 等(1991)指出在已知河川流量的變化下，水庫供水可靠度與水庫的容量與平均 河川流量及出水量的比率有關。Nash and Gleick(1991, 1993)利用流域尺度水文模式模擬 美國科羅拉多河支流的河川流量，並模擬多目標水庫的供水可靠度的變化。研究中利用 現有水庫操作程序與水權的分配，評估現有的水庫系統的衝擊影響。在不同情境的變化 下水文特性有所改變，但是研究中顯示經過時間的累積，水文特性雖只有少許的減少但 高流量的頻率卻增加，導致水庫的系統特性嚴重影響。
Halmova 及 Melo(2006)以 IPCC 所提供之 IS92a 溫室氣體排放情境，結合 CCCM2000 及 GISS1998 兩種大氣環流模式模擬之輸出資料，模擬氣候變遷對斯洛伐克的 Vihorlat 水庫入流、放水量及供水情況之影響，研究結果顯示在假設該區用水需求不會增加的情 況下，利用不同大氣環流模式輸出資料所模擬之水庫供水能力只有少數情境下會低於
95%，而最低之情況其供水仍能維持 80%左右，顯示氣候變遷對此該區域之水資源衝擊 較不明顯。
Park 等人(2009)利用 IPCC 所提供 CCCma 及 CGCM2 兩個大氣環流模式之 A2 與 B2 情境，探討氣候變遷對韓國兩座提供農業用水量之水庫入流及出流量衝擊，根據評 估結果顯示，水庫於未來夏季及秋季時入流量將會因降雨量減少而降低，進而導致水庫 儲水量減少，可能會造成春季時產生缺水之情況，因此於灌溉之操作上需更加保守。
Lettenmaier 等(1999)分析包含單一水庫系統及大型的多個水庫系統等六個水庫，並 模擬現況與未來三種不同氣候變遷預設情境下的河川流量與水資源系統的供水情形，並 評估在 2050 年氣候變遷的情境下，六個集水區的不同水資源指標的衝擊程度；研究中 同時也考慮了在供水方面可能改變的範圍的影響，或是不同的操作方式的衝擊影響。研 究發現大部分流域與氣候變遷的情境，氣候變遷的影響在水庫的操作與供水改變的影響 是相似的。研究中也發現水庫系統的供水量與水庫操作的改變得衝擊影響與入流量的改 變的影響相比則是較小。童慶斌等人(2001)利用一整合型系統動力模式評估氣候變遷對 鯉魚潭水庫系統的衝擊，結果顯示在氣候變遷條件下，河川流量呈現極端分佈現象，如 豐水期水量增加，枯水期水量減少，其對目前之民生用水需求量影響不大，但當民生用 水從目前之90 萬噸增加至 100 萬噸時，其缺水風險將因氣候變遷的影響而增加。Fowler 等人(2007)利用 UKCIP02 Medium-High(SRES A2)情境資料模擬氣候變遷對西北英格蘭 之聯合供水系統之操作衝擊，研究結果顯示，在未來可能減少18%的供水量。Payne 等 人(2004)以美國能源部所發展之 PCM(Parallel Climate Model, PCM)氣候模擬模式，評估 短期、中期及長期氣候變遷情況對國哥倫比亞河集水區(Columbia River Basin)之水資源 系統進行衝擊，結果顯示冬季平均溫將分別上升0.5℃、1.3℃及 2.1℃，降雨則減少 3%、
增加5%及增加 1%。冬季平均溫度上升，將導致融雪時間提早，部分於夏季進入水庫之 流量將提早於冬季或春季進入水庫，將可能造成水庫在供水、發電及生態保育上之問題，
針對入流量改變將使得水資源需重新分配，因此需探討改變水庫蓄水時間，而亦須考慮 降低水庫水位以提供防洪空間之時間。
水庫為臺灣地區重要之蓄水設施，由於臺灣地區河川短且地勢陡，雨量停留在地表 的時間短，且豐枯水期流量差異大，因此由河川直接取水並無法確保可獲得足夠之水量，
需要水庫設施攔蓄水量，調節洪水及枯旱以提供所需水量，在臺灣地區平均每座水庫年 運用次數必須超過2 次以上方能滿足用水需求，而石門水庫甚至超過 4 次才能提供下游 足夠之水量(徐享崑, 2006)，然而，由上述研究可知，氣候變遷將影響降雨特性導致河川 流量改變，進一步對水庫供水及防洪功能造成衝擊，因此針對氣候變遷對水庫功能之衝 擊評估時為刻不容緩之重要課題。
2.3 氣候變遷下水資源的調適策略
He 等人(2006)提出，過去在設計排水系統時多以歷史降雨資料進行分析而沒有考慮 未來氣候情境，因此在未來氣候發生變異或是可能發生氣候變遷時，可能造成排水系統 無法負荷的情形產生，然而，氣候變遷或氣候變異將可能對溫度及極端降雨事件造成影 響，尤其氣候變遷亦可能對對降雨頻率及降雨強度造成影響，因此在未來設計水供構造 物時應該加入氣候變遷的考量，以確保在未來水供構造物的可使用性。而幾個研究建議 水資源系統的設計應該著重於門檻值的設定，例如設定水庫蓄水容量超過的門檻值而不 是設定平均情況(Allen & Ingram, 2002; Murdoch et al., 2000)。在一些調適氣候變遷的衝 擊的案例中，針對現有的公共建設多是以修改操作運轉的方式以調適衝擊，是較有效的 調適選擇，反而不是加入新的結構物(Lettenmaier et al., 1999)。
美國國際開發援助署(USAID)(2007)提出的氣候變遷與變異的調適報告中，以六個 步驟評估脆弱度(Vulnerability)與確立與實行氣候變遷的調適(Adaptations)方法，其流程 如下圖 2-1，評估流程包含脆弱度篩選(Screen for Vulnerability)、確定調適策略(Identify Adaptations)、執行分析(Conduct analysis)、選擇行動的方向(Select Course of Action)、實 行計畫(Implementation Plan)與評估調適(Evaluation)等六大步驟，並藉由建立一個調適策 略的評估矩陣，評估此調適策略是否該執行。
圖 2-1 氣候變遷之脆弱度與調適整合至規劃的計畫中流程(USAID,2007)
印度於2008 年 6 月公布印度第一個「氣候變遷國家行動計畫」 (National Action Plan on Climate Change, NAPCC)，訂定印度在 2017 年前實施的 8 大國家核心計畫，而在水 資源部分，印度政府分別於 2008、2009 及 2011 年提出「氣候變遷國家行動計畫-國家 水 任 務( 草 案 ) 」 (National Water Mission under National Action Plan on Climate Change)(Government of India Ministry of Water Resources,2008, 2009,2011)明確指出水任 務將進行包括完整資料庫與氣候變遷對水資源衝擊的評估、促進國民與各邦保護水資源
STEP 1 Is project sensitive
to climate?
STEP 2 Identify Adaptations
STEP 3 Conduct Analysis
STEP 4 Select Course of Action-
Are Changes Justified?
STEP 5 Implementation Plan
STEP 6 Evaluation
No Further Action No Further
Action Step1: Screen
for Vulnerability
Step2-6:
Analysis
Implementation And Evaluation
與開源節流行動、注意過度用水地區、增加20%用水效率及促進流域整合水資源管理 5 個目標。
水資源為人民生活重要資源之一，為了確保可以提供足夠的水資源，政府單位亦提 出關於水資源調適之政策、策略與計畫，如民國85 年核定之「現階段水資源政策綱領」
及民國91 年擬訂「臺灣地區水資源開發綱領計畫」等，而為了因應臺灣加入 WTO 對農 業產生之影響以及京都議定書生效之衝擊，於民國95 年擬定「新世紀水資源政策綱領」。
在民國101 年為了氣候變遷對我國的衝擊，健全與提升國家調適能力，並降低社會脆弱 度，進而建立我國整合性的運作機制，經濟建設委員會訂定「國家氣候變遷調適政策綱 領」，作為政策架構與計畫推動的實施基礎(行政院經濟建設委員會, 2012)，「國家氣候變 遷調適政策綱領」指出水資源領域面對氣候變遷主要有6 個主要挑戰，包括：
(1) 水文的衝擊：降雨量、逕流量及蒸發散量有增加趨勢，逕流量與蒸發散量增加幅 度大於降雨量增加幅度，因此，地下水入滲量呈漸減趨勢。
(2) 河川流量的衝擊：來河川豐枯差異更加明顯，其中豐水期流量多為增加趨勢，枯 水期流量多為減少趨勢。
(3) 供水系統的衝擊：因為豐枯差異的增加，水庫供水及減洪能力受到影響，也影響 供水系統的供水能力，使得供水承載力降低，加上未來需水量增加，使未來缺水 風險提高。
(4) 複合型災害風險提高：水工結構物遭受大洪水侵襲、破壞，將造成供水困難之風 險提高。未來颱風等極端天氣事件頻率有可能增加，洪水、土砂與浮木等結合產 生的複合型災害風險將相對提高，進而提高缺水風險。
(5) 農業灌溉型態的衝擊：氣溫及雨量的改變將影響灌溉需水量，一期稻作初期恰逢 枯水期，但未來枯水期流量可能更少，將對未來水資源調配造成衝擊。
(6) 河川污染問題：枯水期時河川流量低，河川自淨能力及容受能力下降；豐水期時 河川雖然擁有較大的涵容污染能力，但暴雨引發流域內泥沙沖刷、土石崩坍，也
加速河床沖蝕，反而使河流中懸浮微粒濃度及河川濁度增加，除影響河川生態外，
高濁度之原水將使得供水系統惡化。
針對將來面臨的問題，「國家氣候變遷調適政策綱領」中明訂水資源領域調適總目 標為「在水資源永續經營與利用之前提下，確保水資源量供需平衡」，並針對水資源領 域訂定4 大項調適策略：
1.水資源永續經營與利用為最高指導原則，並重視水環境保護工作
(1) 開發與建設行為，進行成本效益分析與環境影響評估時，應考量氣候變遷，以避 免造成水環境之衝擊。
(2) 河川流域應進行整體治理規劃與管理，並以各流域之特有條件為基礎，將水環境 污染控制、淡水水資源永續利用、生物多樣性維護與生態環境保護列入範圍。
2.由供給面檢討水資源管理政策以促進水資源利用效能
(1) 活化現有蓄水容量，適時更新改善與維護水資源相關設施，並降低現有供水設施 之漏水、輸水損失。
(2) 落實水庫集水區土地使用管理，妥善運用水資源作業基金，推動水庫集水區保育 工作。區內合法使用之農牧用地，應優先輔導造林，並減少肥料及農藥等污染物 隨降雨進入水庫。
(3) 強化且妥善利用跨區域地表、地下水資源之聯合運用，並獎勵雨水、再生水等替 代水資源之開發、推動與應用。
(4) 強化異常缺水時之緊急應變措施。
(5) 落實水權管理。
3.建立區域供水總量資訊，由需求面檢討水資源總量管理政策以促進水資源使用效益 (1) 導正自來水合理費率，調整用水型態，建立合理公平且彈性用水轉移機制，獎勵 節水措施，檢討現有建築法規，加強規範公有建築及公共設施之節水裝置之推動。
(2) 鼓勵低耗水產業之發展，並考慮由其他不缺水國家輸入高耗水產品。
(3) 調整農業耕作制度，並在考量維持環境永續性與農地生產力下，推廣精密灌溉與 提升灌溉管理技術，以提高雨水利用率與減少灌溉用水需求。
4.以聯合國推動之水足跡（water footprint）概念促進永續水資源經營與利用 (1) 推動標示產品之耗水量，提供參考以減少高耗水產品之消費。
(2) 推動產業建立節水製程，在單位產能下有效降低耗水量。
(3) 推動水資源回收再利用及節約用水獎勵機制。
(4) 透過物質流與水平衡之概念與系統性分析方法計算水資源帳，並檢視不同政府部 門流域各類監測資料之合理性，充分掌握氣象、水量與水質等關鍵環境資訊，合 理分析水足跡與水資源善用。
經濟部水利署亦推動完成「國家氣候變遷調適行動方案- 水資源領域」(經濟部水利 署, 2012b)，依據「國家氣候變遷調適政策綱領」擬定之調適策略，以圖 2-2 之水資源 調適行動方案推動架構，研提對應的水資源調適行動計畫。
圖 2-2 國家水資源調適行動方案推動架構(經濟部水利署,2012b)
2.4 氣象合成模式
最近極端天氣引發的災害已經引起了相當的關注，因此很多研究針對氣候變遷導致 的影響進行評估，氣候變遷影響的領域不僅僅包括氣象，亦包含水文、農業產量、生態 以及水資源管理，然而在評估氣候變遷的影響時，往往需要氣象資料作為輸入資料進行
評估。由於未來的氣象資料無法取得，因此大部分的研究多以基於特定假設下之環流模 式(General Circulation Models,GCMs)輸出資料進行模擬。此外，由於環流模式之解析度 較大，因此降尺度及氣象合成模式被使用來產生具有較好的空間及時間分佈的氣象資料 (Dubrovsky et al., 2005; Hansen, 2002; Wilks & Wilby, 1999)，而透過降尺度或氣象合成模 式產生的氣象資料則必須保持氣象資料在極端事件及季節上的統計特性(Kilsby et al., 2007)。鑑於此，許多學者發展了可以產生同一個時間尺度氣象資料之氣象合成模式，
目 前 ， 被 廣 泛 採 用 的 的 氣 象 合 成 模 式 包 括 WGEN 、 LARS-WG 和 K-Nearest Neighbor(K-NN)等三種氣象合成模式。
WGEN 及 LARS-WG 是屬於參數型式之氣象合成模式，WGEN 由 Richardson 於 1981 提出之描述溫度及雨量資料產生之氣象合成模式，Richardson 及 Wright(1984)利用 WGEN 模式，並以雙參數伽瑪分佈產生日降雨量；LARS-WG 為 Racsko 等人(1991)提出 之方法，在 LARS-WG 中使用半分佈經驗公式描述降雨量(Semenov & Brooks, 1999;
Semenov et al., 1998)。K-NN 氣象和成模式避免了在參數天氣發生器避免了參數決定的 相關問題，但該模式由觀測資料隨機產生第一天的參數，且特定日之模擬值則與歷史值 及前後數天之值比較(Eum & Simonovic, 2010)，雖然 K-NN 法可以避免在決定參數上的 問題，但是這個方法所需要的資料長度較長。此外，利用這個方法不會產生較歷史最大 雨量為大之降雨事件，而在氣候變遷的情況下，極端事件的強度及發生頻率可能增加 (Solomon et al., 2007)，因此利用 K-NN 可能低估極端事件之雨量值。
上述之氣象合成模式皆僅產生日時間尺度之氣象資料，且無法針對暴雨事件進行分 析，產生符合暴雨事件之降雨特性之雨量，然而，臺灣地區在5 月及 6 月之梅雨與 7 月 -10 月之颱風事件降雨量皆偏高，若無法產生符合暴雨事件降雨特性之雨量，將可能導 致後續水文分析上的誤差，研究中針對此一問題，建立可同時產生暴雨事件及非暴雨事 件之氣象合成模式，繁衍產生具有暴雨事件統計特性之降雨量以及非暴雨事件統計特性 之降雨量，以提供後續研究使用。
2.5 水文模式
為模擬水文歷程，國外許多研究機構亦研發許多不同的水文模式，如本研究所採用 Haith and Shoemaker(1987)所發展之 GWLF(Generalized Watershed Loading Functions)模 式與國外研究經常採用之 SWAT(Soil and Water Assessment Tool)模式、SHE(European Hydrological System)模式及 HBV(Hydrologiska Byråns Vattenbalansavdelning)模式。
SWAT 模式為美國農業部農業研究中心 Arnold 等人(1998)所開發，目前已被廣泛應 用(Faramarzi et al., 2013; Narasimhan et al., 2005; Wu & Johnston, 2007; Xu et al., 2013)。
SWAT 模式(圖 2-3)為集水區尺度且具有空間分佈參數的水文及水質模式，模式中考量 集水區中不同的土地利用及多種的土壤類別分佈，以水文反應單元(Hydrologic Response Unit, HRU)為單位，以土地利用及土壤類別為基礎劃分個子集水區之反應單元，由於各 反映單元中僅有單一種類之土地利用與土壤類別，因此各反映單元中之水文反映相同的，
以便計算後續水文及水質傳輸，模式以日為基本時間單位，模擬評估不同土地利用與土 壤分佈對集水區之水文、泥砂及營養鹽之影響。在水文計算上，模式中利用Curve Number 法來計算地表逕流量，尖峰流量的部分則採用修正行合理化公式計算。由於雨水降至地 面後，並不一定會直接流到河川，而可能在地表暫留，因此SWAT 模式考慮逕流延遲的 現象(surface runoff lag)，以逕流延遲係數(surface runoff coefficient)與集流時間，推求實 際流入河川之地表逕流量；在滲漏量的部分，會先利用水力傳導係數、飽和含水量及田 間含水量決定滲漏移動時間(travel time of percolation)，再利用滲漏移動時間可滲漏水份，
決定最後的滲漏量。
圖 2-3 SWAT 模式架構(Arnold et al., 1998)
SHE 為 Danish Hydraulic Institute、the British Institute of Hydrology 以及 SOGREAH (France) 在歐洲共同體(the European Communities)的支持下所研發的具有物理性的分散 性模式，模式中除考慮降雨對河川流量的影響之外，亦考量融雪對河川流量的影響。
Abbott 等人(1986a, 1986b)提到 SHE 模式(圖 2-4)中包括蒸發散與截留、漫地流與河川流、
未飽和層、飽和層以及融雪等五大部分。在蒸發散與截留部分，模式中首先考量當降雨 發生到達地面時，可以儲存在樹冠層的水量以及其蒸發散量。模式中利用修正的 Rutter model(Rutter et al., 1972)視樹冠層為一具有表面儲水能力的構造，可透過降雨補充儲水 量，而水分的減少則透過蒸發及排水，藉此可模擬樹冠層的水分改變情況；在蒸發散的 部分則透過Penman-Monteith equation (Monteith, 1965)模擬實際蒸發散量。由於模式中考 量截留項，因此 SHE 模式中總蒸發散量為潛能蒸發散量、地表蒸發量以及透過植物根 系提供的水分的蒸散量之總和；河川流量及漫地流則透過迪聖凡南(St. Venant)連續方程 式及動量方程式進行模擬。未飽和含水層透過考慮土壤水體積改變的情況，飽和層水量 透過Boussinesq 方程式模擬每個網格的水量。
圖 2-4 SHE 模式架構(Abbott et al., 1986a)
上述之水文模式皆為廣泛使用之水文模式，然而，模式在模擬時是以相同的時間尺 度進行模擬，為了模擬水庫於非暴雨事件採用一般放水而暴雨事件採用防洪操作的情形，
流量序列資料須包含非暴雨事件之日雨量及暴雨事件之小時雨量，因此研究中發展可同 時模擬不同時間尺度之水文模式，配合研究中發展之可同時產生暴雨事件及非暴雨事件 之氣象合成模式，不但可模擬產生日流量資料亦可模擬產生不同時間尺度之流量資料，
以提供後續研究使用。
第三章 氣象合成模式建立
在討論氣候變遷所帶來之衝擊影響時，首先需要有未來之氣象資料以進行各項分析，
然而，目前之環流模式(General Circulation Model, GCM)雖已十分複雜，但仍無法包含所 有可能影響的因子，再加上GCM 模式提供的是全球尺度網格點的資料，模擬大空間尺 度之氣候資訊的合理性較高，提供小空間尺度區域的氣候特性之不確定性較高，且模擬 百年氣溫變化趨勢與溫室氣體、懸浮微粒的變化趨勢相當一致，但模擬數十年內的氣候 變化則變異仍大(徐嘉君 & 林淑華, 2008)，顯示 GCMs 尚不能確保提供合理推估短時間 及小區域之氣象資料，然而，在分析氣候變遷對水資源系統之衝擊評估時，需要日時間 尺度與集水區尺度之氣象資料，故必須將大尺度之GCMs 輸出資料降尺度至集水區之空 間尺度之氣象資料，亦須將月平均資料降尺度至日或小時之時間尺度資料，因此需先挑 選適當的GCM 模式進行空間降尺度後，再利用氣象合成模式進行時間降尺度，以獲得 所需之日氣象資料。
本章首先針對氣候變遷情境進行說明，接著說明如何挑選不同之GCMs 模式，在挑 選GCMs 模式時，考慮 IPCC 提供之 GCMs 輸出資料以及「臺灣氣候變遷情境推估與資 訊平台建置」提供之輸出資料進行分析，並說明空間降尺度之必要性及方法，在3.4 節 中說明氣象合成模式建立之方法，除針對以單一機率分佈繁衍降雨量之日時間尺度之氣 象合成模式進行說明外，研究中建立考慮不同時間尺度之氣象合成模式，該模式以雙機 率分佈分別描述非暴雨及暴雨事件之降雨量，最後於3.5 節說明 GCMs 挑選結果，並針 對兩個不同氣象合成模式之氣象資料繁衍結果進行討論。
3.1 氣候變遷情境說明
過去在氣候變遷相關研究設定未來氣候情境包括假設、空間或時間類比、與物理性 環流模式(General Circulation Model, GCM)模擬，近年來，環流模式發展已有顯著改善，
因此，現今氣候變遷衝擊研究多以採用GCMs 模擬結果做為未來氣象條件設定之依據，
GCMs 模式考量氣候系統中大氣、海洋、陸地、海冰以及生物圈各單元之交互作用，以
網格化的方式推估全球氣候的變化，GCMs 屬於全球尺度分析，其模擬值直接應用於小 區位仍有相當之不確定性，因此目前在衝擊影響評估應用上，其預測值一般只應用於設 定氣候變遷預設情境，再配合氣象資料合成模式，產生評估模式所需之輸入資料。
目前許多國家已自行發展環流模式，但在模擬時皆採用 IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change，IPCC)於 2000 年提出之排放情境特別報告(Special Report on Emissions Scenarios，SRES)中 A1、A2、B1 與 B2 等 4 類溫室氣體排放情境，4 類情境 闡述未來不同經濟發展可能導致的溫室氣體排放情形，各情境所代表意義說明如下：
1.A1：描述一個經濟快速成長的未來世界，全球人口在 21 世紀中葉達到高峰之後開始 下降，並且發展了更新更有效率的科技技術。A1 情境分為三種情況描述能源系統中 技術變化的方向，包括石化燃料密集型的A1FI，非化石燃料能源型的 A1T，以及不 過分依賴某種特定能源的各種能源平衡的A1B 情境。
2.A2：描述一非常多變異性組成的世界，全球人口不斷增加，但各國自力更生並維持 地方發展，以區域經濟成長為主，且經濟成長率與技術改進比起其他情境更加緩慢 且零碎。
3.B1：人口情境與 A1 情境相同，在 21 世紀中時期達到尖峰後開始下降，但經濟結構 轉向以服務與資訊產業為主，能源使用減少，注重經濟、社會與環境的永續性。
4.B2：描述一個全球人口持續成長(但比 A2 情境成長速度緩慢)，且為地方性經濟及社 會與環境永續性的情境。B2 情境是以環境保護與社會公平為目標，經濟屬於中度發 展，而比起A1 及 B1 情境科技的改變較緩慢且差異性較大。
雖然在IPCC 的報告中一再提及上述 6 種氣候變遷情境在推估未來情況具同等重要 性，然目前IPCC 網站上僅提供 A1B、A2 及 B1 等 3 種情境之資料供下載，因此以此 3 種情境進行分析。A2、A1B 及 B1 等 3 種情境分別代表的是較悲觀、持平及較樂觀的溫 室氣體排放情境，但溫室氣體排放情境大致以 2030 年為界，在 2030 年之前 A1B 情境 溫室氣體排放量較A2 情境高，而在 2030 年之後 A2 情境的溫室氣體排放量方開始高於
A1B 情境，且在 2060 年之前 A1B 情境氣溫上升的速度亦較 A2 情境為快，因此雖然 A1B 情境表示的是較持平的溫室氣體排放情境，但在短期(2020-2039 年)A1B 情境之溫度及 雨量改變情形可能較 A2 情境為嚴重，可能導致後續分析短期氣候變遷情境流量與供水 系統衝擊時，利用某些 GCMs 模式之輸出資料所模擬的結果會有 A1B 情境造成氣候變 遷衝擊影響比A2 來得嚴重的狀況。
圖 3-1 各種 SRES 情境之不同溫室氣體排放情境(IPCC, 2007)
圖 3-2 各種 SRES 情境不同溫室氣體排放情境溫度上升趨勢(IPCC , 2007)
