學者提整合模式 提高大規模崩塌預警力

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小林村慘遭風災土石淹沒，喚起國人防災意識，但台灣至今並無實際運作的崩塌預警模式。前台大地理系教授張康聰今天發表納入降雨強度及降雨延時因子的模式，盼提高預警力。


目前任教於開南大學觀光與餐飲旅館學系的張康聰，帶領研究團隊，長年與歐洲數個重要研究單位合作研究，今天在國科會發表最新研究成果。


他表示，國際學者也認為台灣有世界數一數二高的地殼抬升速率，很多地形都不穩定，易發生崩塌；台灣有較高的降雨強度及較大的總雨量，西方傳統的崩塌模式參考因子採用臨前降雨（累積降雨量）及一周前的降雨量，並不適合於土壤含水量可迅速達到飽和的台灣。


其次，他指出，傳統崩塌數值模式分為統計模式與物理模式，農委會水保局的土石流潛勢溪流預警就是使用與降雨有關的因子預警；西方的崩塌模式又多是傳統模式，不適用於台灣。張康聰的研究團隊開發出納入地型與土壤因子，也包含降雨強度及降雨延時（降雨時數）因子的整合型模式。


張康聰舉例，這模式對2005年海棠颱風崩塌地的預測正確率可達87%，高於傳統降雨閥值模式的66%。


他另舉例，台大全球變遷研究中心就使用ICPP-AR4全球變遷資料庫中的大尺度海氣藕合環流模式，再用統計降尺度模擬台灣區域的月降雨量，接著從中選出3 種模式，使用統計降尺度模擬石門水庫白石溪集水區的最大日降雨量，再整合至崩塌模式進行集水區的邊坡穩定評估。


他說，結果平均最大日降雨量從1964到2007年的285毫米，增至2010到2099年的310毫米；白石溪集水區內120平方公里的不穩定邊坡也從1161公頃增至1290公頃。


他補充，對比秀巒觀測站實際觀測的最大日降雨量（1958到2006年），颱風所產生的平均最大日降雨量為340毫米；高於前述預測310毫米，顯示此模型雖提高預測正確性，但是在氣候變遷下，對颱風進行的預測值仍有低估情形。


不過，張康聰表示，前述預測案例資料並非台灣本地資料，若有台灣本地各種因子資料，預測會更精準。他希望有機會整合水利署資料，實際運用整合型模式，補足台灣現行預警系統缺口，提高台灣因應氣候變遷下天災預防力。


一同出席記者會的台大地理環境資源系副教授蔡博文補充，水保局的預警系統是針對土石流（山區），水利署是針對河川（平地），「崩塌目前沒有人在做」。記者另採訪水保局也證實，台灣確實無實際運作模式可預警瞬間掩埋全村的大規模崩塌。

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