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「算計」洪水

102/07/12 瀏覽次數 12010
2013年6月初歐洲發生大洪水,在德國、捷克、奧地利等國家受大水侵襲重創,預估損失超過100億歐元;而六月中加拿大的洪水,影響人數也近十萬人,與此同時,印度亦發生大規模的水災,至26日止,已造成1000人以上死亡。造成這些洪水氾濫的原因,多半是降雨所引起,歷時長的強降雨往往會致災,不過為何會形成洪水?我們接著來探索其中的機制。
 
當降雨落到地表,有部分的雨水會被地表土滲透吸收,而剩下的水就會成為逕流,匯聚到河流當中,不過當河流或湖泊的水位因此升高,超過陸地時,就會形成洪水的災害。不過洪水造成的氾濫也會帶來豐沛的沉積物,有利於發展農業,而河流也是早期商業的重心,所以一直以來,人們除了認識洪水的成因,也試著去面對這個問題,建立水利設施,修築河堤、排水系統等,但卻不見人們能真正克服水災的夢魘。
 
據聯合國跨政府氣候變遷研究小組(IPCC)2007年2月提出的研究報告指出,未來氣候暖化對亞洲國家的傷害將特別大,颱風、乾旱、洪水等極端氣候型態發生機率增加且程度增強,而從1980至2000年間的統計結果,颱風、洪水所造成的災害有上升的的趨勢。 當然以目前的研究結果,要確認氣候變遷與各地的洪水災害的關係,仍需進一步的驗證,不過可以確定的是,降雨的特性實際上十分難以捉摸。雖然目前人們可以利用觀測雨量記錄,加上統計分析,可以設計暴雨的防災參考,常聽到「重現期50年、100年的降雨」等等,是指長時間的平均下,每100年會發生1次,換個說法,就是百分之一的機率。所以再現周期100年,指的是它的頻率較低,而不是100年才會發生1次的洪水。
 
不過上述的統計方式,也只能提供相對的可能性,對於災害的預防的幫助有限。當然,我們所擁有的降雨資料也是十分有限的,如何利用現有的資訊突破因境呢?目前國際間的研究機構與中央氣象局針對極端事件(如莫拉克颱風等極端的降雨),就會採用「極端理論(Extreme Value Theory)」,以廣義極端值(Generalised Extreme Value, GEV)的方程式來分析並模擬各個地區可能出現極端降雨的可能性,而在氣象上極端事件的要素之一是機率不能高於10%,如果發生機率過頻繁當然就不符合。而這樣的方式可以用來探討極端降雨、洪災、坡地崩塌等現象,甚至也包括了河川生態與水庫的效益等等。
 
運用極端理論的優點是對於風險的評估更加符合需求,因為傳統的常態分部的鐘型曲線常常會低估了潛在的風險,而廣義極端值正好可以解決這個問題。在民國100年的氣象局的建國百年研討會中,國家災害科技防救中心助理研究員朱蘭芬等人,根據近百年台灣極端降雨量的變化,而台灣6個氣象站(台北、台中、台南、恆春、花蓮、台東)中,預估雨量最極端的地區為恆春,其次是花蓮,光是50年再現周期的降雨,皆超過了400mm的門檻。隨著計算方式的演進,這樣的估算結果亦可以做為災害評估與治水方針的參考。(本文由國科會補助「新媒體科普傳播實作計畫─重大天然災害之防救災科普知識教育推廣」執行團隊撰稿)

責任編輯:鄭國威|元智大學資訊社會研究所


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