陳佳正 盧孟明

中央氣象局氣象科技中心

(中華民國九十五年六月六日收稿;中華民國九十六年四月十九日定稿)

摘要

本文提出了一個以時雨量資料機率分佈為基礎的氣候極端降雨事件判別方法。根據台北、台中、 台南、台東、花蓮五個測站 1951-2005 年的時雨量資料，先把原始資料以箱型計數(box-counting)方式組合為 1hr、3hr、6hr、12hr、24hr、48hr 及 72hr 七種延時的降雨事件，然後根據線性動差方法(L-Moments) 的推估結果採用皮爾森第三類(Pearson type III)模擬降雨事件雨量的母體機率分佈，並據此計算超越機率為1%、5%、10%的雨量閾值，作為判斷氣候極端降雨事件的標準。

本研究的結果可用在建立氣候極端事件監測系統以分析每一個颱風帶來的豪大雨的氣候極端程 度;不同延時事件的分析結果可以透露颱風雨受到大尺度環境背景場的影響程度。另外，本文提出的 分析方法也可用於製作即時氣候監測作業的年度分析報告。以 2005 年為例，西部的三個測站的極端降 雨事件發生頻率明顯高於氣候平均值;而東部的兩站並沒有頻率偏多現象，台東的事件甚至偏少。這 些氣候現象的特徵值得即時記錄。

本文提出的機率法可克服百分位判定法必須每年更新閾值並且對資料長度相當敏感的缺點。在即 時氣候監測分析方面，未來只需要每五年更新一次各測站極端降雨事件閾值標準即可。

關鍵詞: 極端降雨、水文氣候、氣候統計分析