Page 9 - 臺灣極端降雨事件彙整1992-2024

前言 資料處理與分類

資料與分析方法

自 2012 年起，國家災害防救科技中 然而，隨著全球氣候變遷影響日益加 本書使用中央氣象署署屬氣象站、自 理意義與統計代表性的門檻值，可廣泛應
心 ( 簡稱災防科技中心 ) 積極投入臺灣地 劇，極端天氣事件的發生頻率與強度皆呈 動氣象站、自動雨量站及農業氣象站的整 用於全臺或特定區域之極端降雨鑑別。以
區的極端降雨事件分析，建置不同延時的 現顯著上升趨勢，導致強降雨災害風險大 點小時雨量資料，進行降雨事件篩選。近 1 小時延時為例，先彙整 1993 年至 2015
「極端降雨事件簿」。此事件簿收集短延 幅增加。2014 年至 2024 年這十年間，臺 年，氣象測站數量逐年增加，氣象署也檢 年間共 8,109 個有效雨日資料，並針對全
時 ( 如午後對流造成的 1 至 6 小時強降雨 ) 灣經歷數起具代表性且影響深遠的極端降 討測站的效能進行遷站或撤站，不同年份 臺各測站每日最大 1 小時降雨量進行統計

與長延時 ( 如颱風或梅雨鋒面造成的 12 雨事件，如：2015 年蘇迪勒颱風、2018 的測站總數不盡相同，本書僅呈現極端降 機率分布分析。最終以「平均值加兩倍標
至 24 小時降雨 ) 等多樣化事件。藉著系 年 0823 豪雨及 2024 年凱米颱風等。它 雨日數的年變化情形，不建議作為分析極 準差」作為極端降雨門檻值，所得結果為
統性的資料整理與分析，累積臺灣地區極 的區域性短延時強降雨、連日豪雨與破紀 端降雨氣候變異的依據。 84 毫米，約對應全臺降雨量排名前 3.9%

端降雨的知識基礎，期望能擴大支援防災 錄颱風雨量等，都對臺灣的防救災體系有 在2015年出版的《台灣極端降雨事件： 的極端個案。依據上述方法再計算出 2、
與減災的工作。 巨大的影響。 1992-2013 年重要事件彙整》中，為了探 3、6、12 及 24 小時延時極端降雨門檻值，
2015 年，災防科技中心根據「極端 為回應防災實務與學術研究對最新資 討極端降雨與相關災害間的關聯性，參考 分別為 118、140、187、260 及 356 毫米。
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降雨事件簿」的標準，彙整 1992 年至 料的需求，災防科技中心特此更新事件彙 中央氣象署訂定之豪雨與大雨標準，並整 本書針對全臺各縣市 的極端降雨事
2013 年期間全臺極端降雨事件，出版《台 整至 2024 年，出版新版《臺灣極端降雨： 合經濟部水利署、內政部國土管理署、農 件進行系統性整理。考量 2 小時與 1 小時

灣極端降雨事件：1992-2013 年重要事件 1992-2024 年事件彙整》。本書除延續前 業部農村發展與水土保持署及災防科技中 延時的極端降雨事件重複性高，故本書僅
彙整》一書，廣受防救災單位與學研界的 版架構外，亦收集近年極端事件的氣象因 心所提供之各地區淹水與坡地災害警戒雨 選取 1、3、6、12 及 24 小時延時累積雨
肯定。該書除了呈現各縣市在不同延時雨 素與統計特性分析，並以近十年的觀測資 量資料，以不同延時條件，設定全臺一致 量排名前 15 名的事件進行統計。若同一

量的前 15 名事件外，亦搭配雷達回波、 料探討氣候變遷下降雨極端化的趨勢，期 的極端降雨門檻。然而，該方法僅為彙整 縣市在相同延時的前 15 名事件中，因相
衛星雲圖及當日天氣概況等資訊，有效促 望能為防災的基礎教育、政策規劃與潛勢 各單位警戒值後所訂之參考基準，缺乏統 同天氣系統 ( 例如颱風、梅雨鋒面或西南
進極端降雨的理解與風險認知。 分析提供最新實證資料。 一性與嚴謹科學依據，難以有效支援極端 氣流 ) 影響而出現多筆資料，則僅保留該
事件的量化識別。 天氣系統影響下的最大延時雨量發生日，
因此，在 2025 年的修訂版本中，改採 並遞補其他未重複事件。最終，本書收錄
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災防科技中心於 2016 年 提出之極端降雨 1,249 筆極端降雨事件，共涵蓋 304 個日
事件定義。該定義基於累積降雨量的機率 期。
臺臺 統計方法，透過系統化資料分析建立具物 臺
灣極端降雨事件灣極端降雨事件 灣極端降雨事件

1 吳等，2016；吳等，2017；Wu et al., 2019
2 新竹市和嘉義市的面積相對較小，故分別併入新竹縣和嘉義縣一併統計。
連江縣因各延時皆無事件入選，本書未列出相關表格。
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