如何善用公開氣象資訊評估及因應戶外活動的風險：以圓規颱風及虎豹潭事件為例

這篇綜整目前可用的資料，以天氣分析與風險評估的角度為出發點，與大家分享我們可以如何善用網路可得的公開氣象資訊，增進對於戶外活動的安全性評估。

2021年10月份發生了蠻多令人遺憾的事情，包含了國慶連假前後，因氣候因素造成的幾起山難以及虎豹潭事件。天氣方面，先是圓規颱風在國慶連假最後一天靠近台灣，並帶來持續四天的迎風面大雨，圓規過後經過了兩天穩定炎熱的好天氣，緊接著入秋第一波東北季風在16日下半天南下，為東北部迎風面地區帶來大雨。

這段期間天候背景條件其實都有一個共通特性：
「極端好的天氣在極短時間內急速轉壞，且天氣惡劣的程度達到容易讓人在進行戶外活動時深陷危險」

不過仔細回頭檢視，這些事件真的很難掌握嗎?
又或者當我們事前在看預報的時候要從何判斷什麼樣的資訊才代表高風險?
我們到底要怎麼從可得的資訊在登山行程的取捨之中作衡量?
可以討論的東西真的很多，在此讓我們以天氣分析與登山行程規畫結合的角度來跟大家分享我的看法。

一、前言
二、對風雨數字的概念
三、國慶連假前後天氣分析
（一）首先是關於颱風的基本認知，我們需要知道的更多
（二）EC、GFS全球模式資料分析
（三）氣象局高解析區域模式分析
（四）觀測資料比對
（五）如何搭配天氣分析調整登山行程規畫舉例
（六）南湖溪營地洪峰流量估計
（七）小結
四、虎豹潭溪水暴漲事件
（一）對於「東北季風南下」或「冷鋒通過」型態降雨的基本認知
（二）EC全球模式資料事前判斷
（三）氣象局高解析模式WRF資料事前研判
（四）雷達及雨量資料即時監測
（五）「降雨雷達」與「雨量資料」即時監測結果
（六）簡單估算洪峰流量
五、討論與總結

一、前言

不知道大家上山時看到天氣，心裡第一個想法是什麼?
是「哇~萬里無雲耶! 運氣好好」、「好衰喔，昨天朋友來都還有日出，今天就大風大雨」
或是「喔~對啊，今天好天氣不意外，大環境非常乾燥穩定」、「因為今天南方有大低壓環流壓境呀，所以山上容易轉大風大雨」呢?

在前面兩句例子，將天氣的好壞視做運氣成分佔多數，無形中也讓自己暴露在潛在的天氣風險之中，而學會了解並掌握天氣變化狀況，絕對是從事戶外活動最重要的安全措施之一。

或許在穩定持續的好天氣形態下，並不會看到那麼多因天氣風險而產生的山難事件；但當回復正常的氣候型態時，許多大大小小的情況就開始發生了。

「台灣背景氣候條件相較於世界很多地方，多了很多可能造成劇變的因素存在。」

在傳統的登山教育中，若要降低天候風險，我們通常會把氣象造成的不確性因子考量在因應的能力範圍內，也就是說要評估最壞的打算以及面對危險的能力。（當然啦，事前該有的準備還是要有，尤其在過去資訊相當缺乏的年代，相較保險的作法還是最安全的），但近年來山難事件頻傳，部分事件與天候相關，多少也反映我們可能對天氣資訊不夠了解。我們都知道預報具有不準確性，但我們是否有給自己機會去更了解氣象資訊呢？ 比起日常生活，登山往往要提前決定行程。我們都希望行程不要有變動，但氣象預報總是在變動，讓人覺得「反正預報不管怎麼看都還會修正嘛，而且也常常好幾天前看也不準、不知道什麼時候才會準」。 「比起以往，2021年的現在已是open data時代，有很多唾手可得的氣象資訊，未來也只會越來越open，我們該改變既有的觀念、增進對氣象資訊的認知。」 倘若我們仍持續抱持「預報都常常不準啦」、「中央欺騙局啦」的想法，那這個社會就不會進步，一樣的問題還是持續會發生，除非大家都有辦法練就一副在山上遇到狂風暴雨、溪水暴漲的情況都能不浪費國家救難資源全然而退的能力。 可惜的是這部分在台灣的教育裡面一直被忽略，我們的對氣象的認知只停留在中學教育及一般新聞播報上。在登山上更不用說，因為所需判斷的工具與知識門檻更高，但這確實會影響到我們在山上的安危，照理來說跟平地生活比起來，在山上的氣象資訊應該要更受重視才對。

「我們需先拋開既有的想法，才能擁抱懶人包背後的廣大世界」

我們希望能讓大家了解到判斷天氣絕對不是只有看單一預報單的懶人包方法，唯有了解資料背後的意義，才能做更好的判斷，並且應用在登山安全評估上。

那為什麼非得額外去了解這些資料背後的意義呢?
直接依據預報單給的資訊去判斷不就好了嗎?

在前面有提到，行程前後都需要有氣象資訊的持續更新與滾動修正，雖然預報的確會修改沒錯，但預報結果到某個時間點後總會收斂，或者有一定的修正趨勢，而我們在行程上的研判都是要盡快，所以能否即時更新與作決定就變得很重要，如果能越早掌握到最新趨勢以及可信度較高的資訊，就能越快作出下一步的行程判斷。

更何況，如果已經在行程進行中了，山區往往很多地方沒訊號，怎麼在對的時間接收到對的資訊並作研判，都只能靠自己的能力；再者，現在大家在網路上能找到所有的預報單資料基本上都是從電腦數值模式運算出來的結果，再透過其他演算過程給定的，但既然我們現在已經可以透過一些網站或app看到原本電腦模式運算出來的原始資料，何必不自己多認識一番並直接運用在我們氣象判讀上呢?

「良好的氣象判讀能力必須與登山風險評估及行程規畫緊密結合」

在阿霞過去大約六十多座百岳的自組登山經驗中，從事前規畫到行程中，氣象資訊的即時更新與持續追蹤都是一直要反覆進行的，並依據最新的資訊作行程規畫的調整，縱然也有小部分情況比較難掌握，卻幾乎沒遇過因天氣不在預期之內，而被迫臨時修改或撤退的狀況。更精確地說，經過進一步分析後，天氣其實大部分都是在可預期的誤差範圍之內，並沒有偏離太多，所以即使稍有不同也無傷大雅、並早有因應之道。 即便已結束行程了，我們是否會回頭檢討這次的天氣研判與行程規劃是否恰當？這樣下一次才會更進步。
那我們到底要怎麼做才能有比較好的判斷、減少每次上山都覺得常被運氣左右的情況呢? 每當我被朋友問到：「到底網路上哪個預報資料誰比較準？」，大部分人的心中都只想要一個確切的答案，但很可惜的就是現實上依目前人類科學知識與科技實力無法做到這一步。

縱然氣象資訊有一定的不確定性，我們還是可以透過更進一步的認識與分析來研判現在手上的資料能告訴我們多少事情：

• 一、預報單上顯示晴天，背後的涵義有可能代表「極好」，或者「五五波好」而已；同樣顯示雨天，有可能代表「連續大雨」，或者「零星陣雨」，也就是同一件事情其實每次都有「顯著」與「不顯著」的特性。注意唷！我們這邊的顯著與否，與統計上的定義不太一樣，是指關於一件事高於或低於某判斷基準的程度多寡而已。判斷依據也很重要，通常就需要事後校驗以及統計做掛勾，不過我們在此先不討論。
• 二、同樣預報晴天，但有時候到了隔天預報風雲變色，有時候卻又可以順利地維持晴天到出發前，不同時間的預報總會有所更動。照理來說，隨著時間的逼近，預測值會越趨近或收斂於觀測值，因此在預測的時間還沒來臨時，預報結果的背後隱藏著「隨時間修正或收斂的趨勢」。在數天前的預報，往往結果隨時間變動很大、處於「尚未收斂」的狀態，代表很可能只是暫時的；如果「已逐漸收斂」，代表預報的可參考性越來越高，但仍需持續觀察其後續的「修正趨勢」。
• 三、某資料顯示預報晴天，換了一組資料卻不是晴天，代表預報也會隨著不一樣的資料來源而有所不同，比較不同的預報結果會發現資料有時較為「一致」，有時「不一致」。
• 四、即使預報夠顯著、夠收斂、夠一致了，還是有少部分可能出現掌握不到的情況，這也沒辦法，因為氣象模式就是有它的限制在，這就要另外去分析與討論的地方。

即便如此，如有充分了解了上述前三項資料特性，仍能大大幫助我們在從事戶外活動時的天氣判斷，讓我們了解目前資訊的可信度有多高。所以當別人問我認為什麼預報資料比較準或比較好判斷天氣，我總是回答：「要看情況！」

「我們能掌握且能協助判斷氣象資料可信度的三大特性：預報結果的顯著程度、隨時間調整的趨勢、不同資料間的一致程度」

我們舉個例子來比喻： 小花是一名程度不錯的大學生，可是平常上課都在跟同學講幹話。某次距離期末考只剩十天的課堂上，教授看不下去了，突然說：「這次考題會很難，總分為100，以往的統計數據大約全班平均30而已（通過分數為60分）。」小花雖然對自己很有信心，但心裡還是很不安。聽學長姐說教授都是考試當天一早才出題目，想到什麼出什麼，所以讀考古題也沒什麼用，但或許可以透過跟教授多聊天了解他最近的想法，看看能不能發現什麼最近教授在構思題目的蛛絲馬跡。小花想起來有一次上課教授提到他在課餘時間都待在研究室裏面跟電腦們聊天，而且電腦們甚至還可以預知老師的想法，就好像心有靈犀的家人一樣，每台電腦對教授都有一定程度的了解，只是每台電腦理解的程度或多或少有一些差異。小花靈機一動，隔天偷偷潛入該教授的研究室，並隨便選了台電腦A來幫他模擬教授的想法出一份試題給他，該電腦A評估他能取得85分，小花於是大喜：「果然有我在一切都穩了」，因為在以往的經驗中大於60分就能通過，更何況是85分，這個結果對小花評估自己是否能通過是「顯著」的。小花嘴上誇誇自己，但還是擔心有什麼萬一，於是過了一天，小花再度來找電腦A評估，因為他知道電腦有記憶功能，每天教授跟電腦聊完天以後，電腦就對教授有更進一步的認識。做完測驗，此次結果降為70。又過了一天再評估一次，已降為50，小花此時才意識到最一開始的評估結果根本不是一個可信的結果，於是再接下來的五天，小花又去檢測了5次，評估結果才逐漸向60分逼近，終於是一個「收斂」的結果，幸好是剛好及格! 不過也因為電腦A評估出來的分數只是勉強及格而已，小花按捺不住又用旁邊的電腦B、電腦C來評估，得出55、50分，隔天再檢測一次，ABC三者分別為62、51、53分，雖然跟前一天的結果比變動不大，但三者卻對評估是否能通過考試的標準有「不一致」的結果，且三者平均是不及格的分數。小花失望之餘只好趕緊坐下來用功準備考試，也做好被當的心理準備。
當然啦，前提是那些電腦出的模擬題是有一定的參考性的，不然也不會找它們幫忙評估未來的事情，只是因為教授頭腦不好預測，所以仍存在一些不確定性，但對小花來說仍是不錯的參考指標，如果評估出來的分數越高越顯著、不同時間評估的結果越收斂、不同電腦評估的結果越一致，那他能順利通過考試的把握就越高；如果評估出來的分數沒有顯著的好或壞，但結果很收斂且一致，那他就得趕緊準備一下；如果評估出來的結果隨時間尚未收斂，即使顯著且一致都還需要再觀察；如果評估出來的結果已收斂，但不一致，考量到所有電腦都有它的參考性，最好需將結果都納入考慮，也就是評估結果是一個可容忍的範圍，以上面的例子來說就是大約50-60分；如果評估出來的分數是很顯著的低（比方說10分），且結果已收斂、又一致，那小花大概可以早點斟酌放棄考試，去準備其他也有被當掉危機的科目。

在大部分情況下，氣象預報資料會隨時間越來越收斂或有一定的修正趨勢、不同模式間也會越來越一致，直到該預測的時間來臨，我們期望預測的值與當下觀測是一樣的，如果不一樣，還需事後校正，或是研究是否改變判斷依據或運算過程。就如同上述例子中提供模擬測驗的電腦，現在我們所見的電腦模式預報資料都有一定的參考性，只是每次什麼時候資料會收斂、不同資料間會變得一致都不太一樣，但倘若仔細觀察此三個特性，可以及早做出判斷，也能了解到結果的容忍範圍在哪裡，若出現稍微偏離預期的情況，只要還在範圍內都算合理，也有心理準備。

「判讀氣象預報資料時，合理不合理比準不準更重要」

我們當然都希望每次的判斷是既合理又準確，但如果是準確但不合理，其實代表有歪打正著的可能，是最危險的，因為可能造成我們不知道問題點在哪裡。所以每次事後我們都要思考判斷依據是否符合常理了、是否循序漸進了，如果合理但不準，問題點又在哪裡?
承上例，如果小花看到第一次檢測結果85分就放心不再追蹤後續的評估，或者只使用電腦A進行評估(到最後60分)，那他可能就繼續認為他能穩過而不特別準備考試，導致後來考了也在合理範圍內的55分而被當，再來後悔為什麼自己不多準備一些；又或者小花一開始在潛入教授實驗室時潛錯了，潛入的是隔壁班教授的研究室，畢竟小花平常上課都在講幹話，有可能連教授名字都記不得，那他所有用電腦評估的結果即使是100分也是不合理的。

長期下來，如果用不合理的方式做評估，早晚會出問題。

前一篇文是針對現在很多人在使用的windy打一篇專文介紹如何使用windy ，以及上面的資料介紹，如果還沒看過的歡迎先去看唷，裡面也有很多關於氣象資料的基本知識。要使用上面的資訊前，先認識一下自己看的資料，以及如何使用那個工具，大家對常用的資料跟工具有最初步的認識之後就能做許多延伸的討論。我們在文中也有強調，該文只是在介紹windy上面有什麼資訊，但不代表推薦用單點預報的方式來進行天氣判斷。 阿霞有很多東西想分享給大眾：如何在學理基礎的認識上，做更合理的天氣分析及判讀。規劃陸續推出一系列的文深入探討，windy為這一系列文的最一開始—工具介紹的部分，僅是其中一個可以看電腦模式資料的工具，內容佔比還不到2%，除此之外還有很多可以介紹。

回到我們上面在講的關於氣象資訊的基本認知，大家是否有想過預報單上的值是怎麼來的嗎? 陰雨晴天是用什麼參數得知的? 前面有提到，我們平常用的預報單，不管是氣象局的登山氣象，或是windy的單點預報，可以算是一個懶人包，背後有個黑盒子在演算，但實際上原始的電腦數值模式計算出的氣象資料是七維的資訊，包括：

• 第一、二維：即水平方向（經緯度分布），我們平常看到的地面天氣圖就是一種二維的資料，很多時候在看資料了解水平分布比只看某固定點的資料還重要，因為模式都有解析度的限制，加上模式對比較中小尺度的現象或實際地表掌握也有限（之後的文章再說明），鄰近地方的值可能會差很多，但都算在模式誤差範圍內。如果我們只看單點預報資料，而忽略水平二維方向的資料分布，會miss掉很多資料。
• 第三維：即垂直方向（海拔高度或等壓面），空間上大氣其實是個三維的分布，從地表算起十多公里是我們俗稱的對流層，大部分的天氣現象都在對流層裡面發生，且大氣在接近地表的低層、中層到接近對流層頂的高層都有不同的參數或系統分布。台灣的高山雖只有三公里高，但高度上已位於大氣的中層與低層之間，氣象參數的分布跟平地常常差很多，雖然現在模式大多使用追隨地勢座標（也就是地面層參數會隨著地形高低起伏而變），但在靠近地面的部分模式尚有很多無法解決的問題（之後會根據每個參數專文探討為什麼），如果僅用地面層的資訊去判斷高山的天氣時，常常會有資訊不match的情況發生，如果能了解到氣象參數也有垂直分布的差異，得以在判斷高山上的天氣時有更清楚的資訊。
• 第四維：即我們一般所謂的時間，或模式預報時間（針對未來），也就是我們每次看未來幾天天氣的變化，或者何時何日的預報資料就是在這個維度。與第一、二、三維一樣，屬於所謂「物理時空」其中的描述物理狀態的一個衡量量，電腦模式基於物理方程去推算未來某個時間點大氣的物理狀態，可以了解其前後因果關係。
• 第五維：即初始時間（或基準、參考時間），指的是電腦模式開始對未來做預測的時間，從該初始時間出發，依據當下最新的觀測資料及物理方程做未來的預測。由於目前還沒有能精確描述大氣物理狀態在物理時空中的方程，所以從不同的初始時間開始運算所得到未來大氣狀態的時空分布會不盡相同（詳細原因也是之後專文說明），且通常隨預報的時間拉長誤差會越來越大。而同一個初始時間得到的預報結果稱為「同一報」，通常說預報「前後幾報」有什麼修正就是在講不同初始時間所推估出來的結果是否有什麼改變與修正。使用資料時我們必須注意該資料是不是同一個初始時間跑出來的結果，比較針對同一個預報時間但不同初始時間的資料才有意義（可以看有沒有修正）。這是維度可以說是因為人類目前還沒辦法全然了解大氣中各種大中小尺度的物理過程，導致在不同初始時間根據所輸入的觀測資料及使用的物理方程得出的結果會有所不同而衍生出的維度。
• 第六維：系集成員，代表數個一樣的模式，但在初始條件或物理設定做了一些改變，也可能會得到非常不一樣的未來預測結果。在某些特定的氣象參數上，我們必須參考有一些不同的模式結果，對未來預判才更有參考性。在比較上，必須基於同一個初始時間所模擬出來的系集成員去做比較才有意義。這跟第五維有點類似，是因現在人類不夠了解大氣，所以我們需要不同的理論模型來對未來做預測，並得出一個整合過後的最佳解而衍生出的維度。
• 第七維：不同模式或資料來源。以模式來說，不同機構、單位所設定的模式會差很多，適用範圍也可能不同，比方說在windy上呈現的是歐洲ECMWF模式及美國NCEP-GFS全球模式，判斷未來中長天數的大環境時都要先從這兩個開始看，氣象局則有自己另外發展的高解析區域模式，在未來短天數比較能解析台灣複雜地形產生的一些局部效應。除了模式資料，描述大氣的觀測資料來源也可歸在這個維度，例如地面觀測資料、探空、衛星、雷達，但這些就沒有第五、六維了，且第四維時間也只有在已發生的時間之前才有（因為是觀測嘛~）。

寫完這段頭腦好脹，我們還是回到前面用小花跟教授的例子再比喻一次：
對小花跟班上同學來說，如何得知教授考試當天一早的想法（第一到第四維）是他們想知道的，因為會跟期末考有關。不同的物理時空中，教授的想法會有所不同。在未來十天老師的想法要怎麼預測? 有人說去跟老師聊天，了解他最近的想法，但小花想到可以去問教授研究室的電腦們，因為電腦們很了解教授，即使都不到100%，且每台電腦對教授了解的程度不一樣，應該多少還是有一定程度的參考性。當小花第一天去找電腦A評估時，電腦A必須依據當下他對教授的了解來預測九天後教授的想法，這想當然很困難，誰知道這幾天教授會遇到什麼事!? 但電腦有著過去跟教授朝夕相處的經驗，多少還是能猜測一下教授未來幾天想法會如何演進，所以電腦A還是給了小花一個參考數值。每當一天過去了，教授課後都會回研究室去跟電腦們聊天、跟他們update他今天的想法，所以每過一天電腦們都會更新教授的狀態，只要隨著時間越來越靠近，教授的想法就越趨近於期末考當天的想法，所以小花才會繼續在接下來的每一天找電腦A，因為他知道評估結果會越來越收斂且趨近於期末考當天的想法。小花第一次找電腦A評估的時候，電腦猜測考試當天教授心情應該不錯（因最近教授的paper將被知名期刊接受），故評估他可以考85分，但隔天開始，教授看到小花在課堂上講幹話的頻率又增加了、到處跟同學打包票說：「有我在一定沒問題」，氣焰逐漸高漲的教授去跟電腦告狀，電腦於是認為教授的心情會比原本評估的差，故在往後幾天逐漸調降小花在期末考中的分數。透過在每一天評估考試當天的數值變動，小花可以知道這個數值到底收斂沒，這個叫做比較前後幾個不同初始時間對未來同一時間評估的方式（第五維）。而最後兩天，小花又找了電腦B跟C幫他一起評估，為了就是考量到某些電腦A可能沒考量到的點，但電腦B跟C有可能考量到，就是參考多方看法的意思，也就是上文提到第六維的概念。為什麼每台電腦評估會不一樣呢? 說到底就是他們還是無法完全掌握教授的想法，所以依據以往經驗設定了很多模式去預測教授的想法，整體大方向不會差很多，但很多生活中的小細節彼此的看法就不一樣了，比方說電腦A、B、C分別預測美好一天的開始，教授有可能發現上個月被偷的腳踏車自己莫名其妙回來了、有可能出門後就被鳥屎淋到、有可能上個廁所玩個股票當沖就不小心賠了20萬，每一件小細節每台電腦都不可能在事件還沒發生前就完全掌握，但這些小細節卻會對未來教授的心情產生影響，導致不同的預測結果，而對小花來說，能參考越多有可靠度的資訊越好、越能涵蓋各種狀況。但前提是該電腦不能太浮誇，比方說有另一台電腦D之前被駭客植入病毒，每天都預測教授一出門就發生彗星撞地球，故預測小花的期末考為0分，這樣的評估就沒意義。最後，除了教授研究室的電腦外，班上其他同學可能有別的評估方法，比方說拿教授生辰八字找算命師評估，或者查詢最近教授的星座運勢，又或者單純是跟教授聊天（只能得知現在跟過去的想法，未來只能外延），不管什麼作法，都是想預測教授未來幾天的心情，只是評估的模式不一樣，只要是合理的都是可以拿來參考，這就是第七維的概念。

在上面的故事裡面，教授的心情代表老天爺，當天期末考一早的心情代表行程出發時的天氣，期末考代表在某時某地的天氣評估。隨著期末考的時間越接近，教授當天的心情照理就說跟期末考那天越接近，就像我們常說的「預報要到時間比較接近再看才比較準」。有人說預測老天爺心情跟人心差不多，就是因為我們對大氣中的一些物理過程還沒100%了解，但我們還是是著透過部分已知的物理方程去推算未來的情況，教授研究室的電腦們就是模擬未來大氣物理狀態的模式，而模式間可能在數值分析上或理論模型的設定上也有些小差異，雖不違背基本物理定律，但要估計比較久遠的狀態時可能就會彼此間累積較大差異，加上教授也不可能每天都鉅細靡遺的跟電腦們清楚描述自己的心情（心境這個東西本來很多時候就很難描述），就像目前人類的觀測技術還沒辦法涵蓋全部的大氣+其他可能影響的地球系統，如果連初始條件都對不上了，更何況是未來狀態，而這些基本上就是預測大氣的不確定性來源。實際可以討論的東西更多，但我們現在只能點到為止，應用方面，我們只要先了解資料的三個特性跟七個維度就好。透過氣象參數的時空分布（第一～第四維）、追蹤前後幾報（第五維）可以知道預報的修正程度、多方參考不同模式（第六、七維），能協助我們增進判斷預報資料的可信度。如果我們只參考單點或單區域的預報資訊，實際上是被簡化成只有一維的資料（一維時間序列），而錯失了其他六個維度的資訊。

接下來，我們就直接以近期的事件為例，說明如何把上述觀念簡單應用在登山行程評估上。

二、對風雨數字的概念

在進入事件天氣資料分析之前呢，我們也需要對模式裡面「風」跟「雨」的數字有初步的概念，這又是另一個重點，到底我們在判斷氣象參數時，多大的風較大，多大的雨較多呢?

（一）風力：

在介紹windy那篇文裡面我們有提到，一般預報或新聞上提及的會用「級」，但在模式資料裡面比較常用速度的數值，比方說公尺每秒(m/s)，指的就是氣流每秒走幾公尺，而「級」跟「m/s」有個換算對應的關係：https://www.cwb.gov.tw/V8/C/K/Encyclopedia/nous/overview_list.html#overview-09

實際上，每個人在山上對風的感受度也不太一樣，不過如果依照我(179cm、72kg)以往的登山經驗(60座)，行走在制高處或稜線上對風力的感受度為：

• 0-1級：無風到微風，拍照滑手機都沒問題
• 2級：不影響行走，但長時間吹拂已感到寒冷，需加防風外套
• 3級：行走時尚正常，但登山帽沒綁好會被吹走、幹話講太多口水會噴到後面
• 4級：行走時身體需額外使力維持平衡或需攙扶東西、沒大聲講話隊友會聽錯
• 5級：逆風行走時覺得風阻很大、重心不知不覺壓低、吹久了看起來面容憔悴歷經滄桑
• 6級以上：就連站著也感覺被好幾記空氣拳襲擊、幾乎無法好好站立、拍照只能齜牙裂嘴地笑
  （以上有些屬阿霞隊友行為，個人感受部分僅供參考）

另一方面，風力一般又分為平均風跟陣風，依氣象局目前的標準來說，平均風是十分鐘內的平均風速，陣風則大多是過去一小時的最大陣風，所以在使用風力資料時要注意有這兩個的區別。平均風就好比是長時間吹拂的風，陣風則是突然來幾陣比較大的。統計經驗上，陣風大約會比平均風大個兩級左右，但有時候在地形比較複雜的地方、近地表亂流比較複雜，可能差別更大。

（二）雨量：

又更為複雜啦，大部分的人對雨量的概念也是蠻陌生的，這邊先建議大家要熟悉「降雨強度」這個概念，比「降雨量」更重要，不管是看模式預報資料上、行政防災上、個人感受上，看降雨強度也比較有參考性。降雨強度代表某時段內的降雨量有多少，這樣在評估事情時大家比較公平，比方說，有兩場雨，總雨量都下了100毫米，但一場雨只下了一小時，另一場雨下了一整天，你覺得哪個雨比較大? 所以我們在用雨量資料時，要注意資料代表的是「花了多久的時間下了多少雨」。

再來就是，雨量的實際意義到底是什麼? 比方說今天合歡山下了300毫米的雨量代表什麼意思? 雨量的單位是長度，代表的是雨水的深度，因為雨滴在一定大小的區域內可視為是均勻地從天空上灑下來，如果雨水都沒有排掉，累積起來的雨水深度可以得到一個值，這就是我們衡量降水多寡的方式。如果家裡有一個平坦且四周沒有更高的建築物屏障，大家可以實驗看看，把所有排水孔堵住，一場大雨過後去量積水深度，所得的值應該會很接近鄰近雨量站測出的值（除非是很局部的雨）。例如：合歡山某天降了300毫米的雨，代表就是如果合歡山上的雨水沒有排掉，那每一個地方就會累積300毫米（等於30公分）深的水。在登山時，適用的降雨參考標準可能也不一樣，比方說同一場雨在林道間跟空曠的地方，淋到雨的程度也不一樣，所以有時候也要適時調整標準，只要先認識到降雨量代表「累積的雨水深度」還有「降雨強度」的概念就好。我們以「河川洪峰流量」、現行防災上對於「大雨及豪雨」的定義，以及人在登山行程中的「感受度」來說明：

1.河川洪峰流量
要評估某地的河川流量的暴漲程度，需考慮的點很多，包括上游集水區面積、地形、土壤地質、地貌、坡度、土壤飽和程度、開發程度等，這方面如果要深入探討需與水文地理等其他方面的知識結合，不是一件很簡單的事情。儘管如此，若要評估某場大雨對河川造成的洪峰流量，在一些基本假設下，得以透過某地點上游集水區的面積、平均降雨強度及降雨逕流比例（即逕流係數，代表有多少比例的雨量會成為地表逕流）評估一下該地點的洪峰流量，稱為合理化公式（Rational Formula）。根據我國【水土保持技術規範】第二章第一節第十七條：「洪峰流量之估計，集水區面積在一千公頃（一公頃等於一萬平方公尺）以下，無實測資料時，得採用合理化公式計算」，公式如下：

其中Qp為洪峰流量，一般使用單位為m^3/sec （＝cms），也就是每秒多少立方公尺或每秒多少噸（1立方公尺的水重量為1噸），講更接地氣一點，1立方公尺就是1度水，所以流量為1 m^3/sec 代表1秒鐘流掉1度的水；
Ａ為集水區面積，不論使用平方公里（km^2）或公頃（ha），建議都將單位換成平方公尺m^2 （1 km^2＝10^6 m^2；1 ha＝10^4 m^2）；
Ｉ為降雨強度，一般單位為mm/hr，也就是每小時幾毫米，在計算上同樣也是需將長度單位轉為公尺、時間單位轉為秒；
Ｃ為逕流係數，與地貌、土地利用、坡度、飽和度有關，在第【水土保持技術規範】十八條裡面也有給一個Ｃ值的參考表（如表一所示）。

這當然只是蠻簡易的估計，且其較適用在河川較上游處、集水區較小較單純的區域，基本假設是逕流係數C為一定值、降雨強度為Ｉ的暴雨持續”均勻”的灑在該地點集水區範圍內，且降雨延時足夠長，能讓雨水落至地表匯集至某地點。其概念很簡單，就是一區域內降下來的雨，會有一部分的水滲入地表，另一部分則成為地表逕流流進河川，並會匯集至河川下游某一點，故得以粗估這樣的降雨強度將使河川產生多少的洪峰流量。

舉例來說，若C值為0.7，代表該地平均而言會有70%的降雨最後成為地表逕流，並流入河川，因此水土保持越好的地方、地表岩石土壤滲透率較高、地形地勢越平坦坡度越小、越久沒降雨的區域，C值越低。但實際上影響C值的因素更多，在不同的降雨時序、降雨強度下更不一樣，不應是一個定值。比方說：雨剛開始下時，水被大地吸收的比例比較高，C值較小；越大越猛的暴雨C值應該要比越小越溫和的小雨大得多，因為大地還來不及吸收多餘的水就灌入河川，故需視情況調整C值的大小，最好還是都能考慮一個可能範圍。

使用合理化公式評估洪峰流量只是一個很古老、直白且簡化但直至今日仍被廣泛用於估計無流量記錄、小集水區的河川在某些降雨強度下的洪峰流量，詳細的河川流量估計是很複雜的，沒辦法在此說明，只是提供一個簡易方法供大家評估雨量（降雨強度）跟河川流量的關係，下面我們會在兩個例子中實際運算。

2.大雨、豪雨標準（防災方面）
即便不管河川流量估計，我們還是可以從一些常見的標準來找參考值，比方說現在每個人手機都會下載氣象局的生活氣象app，那大家是否有注意過氣象局有時候會發布「大雨特報」、「豪雨特報」，甚至「大豪雨」、「超大豪雨特報」呢？還是每次一看到app通知就馬上關掉？其實這些特報的發布都有一定的標準，且都是依據過往台灣的防汛防災經驗，以及近年來的降雨特性，對於不同程度的降雨強度給予不同的防災級別：https://www.cwb.gov.tw/V8/C/K/CommonFaq/rain_all.html

「大雨特報」：1小時雨量達40毫米或24小時雨量達80毫米以上
「豪雨特報」：3小時雨量達100毫米或24小時雨量達200毫米以上
「大豪雨特報」：3小時雨量達200毫米或24小時雨量達350毫米以上
「超大豪雨特報」：24小時雨量達500毫米以上

有注意到嗎? 上面所有的標準也都是降雨強度，只是包含不同時間長度的定義。對負責水情監控的水利單位來說，「大雨特報」發布時就要派駐人員監測水情變化，某些災害潛勢比較大的地方可能就需要注意，而這個標準一年之中大約平均有94.3天會達到這個標準，像是小型對流系統、比較穩定的夏日午後雷陣雨、冬季東北季風長時間降雨或大範圍華南雲雨帶、鋒面降雨也可能達到這個等級；「豪雨特報」每年平均則有28.2天，像是比較不穩定的夏日午後雷陣雨、較強的東北季風降雨、梅雨鋒面、颱風外圍環流等；「大豪雨」及「超大豪雨」每年平均只有幾天會出現，像是強梅雨鋒面、西南氣流、颱風或熱帶低壓直擊等。這邊也要稍微注意一下，一般來說通常使用較短時間長度（1小時、3小時）的累積雨量標準是針對比較瞬時但來得快去得也快（短延時強降雨）的那種降雨，如午後雷陣雨、中小尺度對流系統；較長時間長度（24小時）的累積雨量則是大範圍、持續性久或大規模型的降雨，如東北季風迎風面降雨、華南雲雨帶、梅雨鋒面、西南氣流、颱風，但兩者數字常不能直接類比，比方說我們不能說24小時350毫米西南氣流的雨量，平均而言1小時才約15毫米，比不上1小時100毫米的午後大暴雨，因為兩者造成的影響差很多，前者重點在長時間累積大雨量，後者在短時間內宣洩，所以我們在評估某個系統帶來的降雨強度大小，也要先了解對象為何。通常有達到豪雨特報等級以上的地區，出現山洪暴發、坍方土石流、低窪地區淹水等的風險都不小，更不用說是否適合登山。這是在台灣過往豐富的防災經驗中，經過統計與對台灣降雨特性的了解，這幾年來不斷討論修正，大家所得到的目前的防災標準，也是我們可以參考的一個標準。不過，除了少數一些顯著的強降雨事件，如果預報上夠顯著，氣象局會提前個幾天公布消息並發布「大規模降雨」訊息外，一般的「大雨特報」跟「豪雨特報」因發生的頻率較高，幾乎都是當有雨量站即將達標的時候才會發布，或者夏天很不穩定、預期午後雷陣雨規模很大的情況會提前幾個小時發布，所以我們還是得事前從預報資料上大概判斷一下降雨的情況。

3. 實際感受度
那如果我們在山上遇到下雨，到底多少的雨量或降雨強度會讓我們有感呢？ 氣象上有氣象上的定義，但如果說到人的感受度，其實數字遠比大家想的少，假設我們行走在空曠無遮蔽的地方：

• 「1小時雨量<0.5毫米」：大概是一般說的「霧雨、毛毛雨」、已可能可以稍微將衣服沾溼
• 「1小時雨量0.5~2毫米」：小雨，可以感覺到滴滴答答的聲音、需將雨衣或防水層穿上、地面微濕
• 「10分鐘雨量 0.5~1毫米或1小時雨量 3~10毫米」：感受上已經是蠻不小的雨了（姑且叫中雨），地面已經會出現泥濘與小積水，口渴可以直接張嘴接水
• 「10分鐘雨量1-3毫米或1小時雨量10~20毫米」：這樣的雨勢就感覺很大了，路上會出現涓涓細流，如果鞋子有破洞，走久了水可能還會滲進去鞋子把襪子弄濕，防水層沒穿好可能會濕到裡面
• 「10分鐘雨量>3毫米或1小時雨量>20毫米」：滂沱大雨，可能不只有小小的積水，說不定路上還有瀑布，大部分的人應該會受不了而就地找地方躲雨或下撤
  
  以上感受度僅供參考，通常我們在野外遇到覺得是「大雨」的情況，跟氣象上或防災上對於「大雨」的定義來說其實還差一大截，也就是若今天出現符合「大雨特報」等級以上的雨勢，早就已經算不適合人從事戶外活動了。當然啦！ 每個人在野外能應對雨的能力也不一樣，所以每個人感受度也會略為不同，只要自己心中有標準就好。

三、國慶連假前後天氣分析

今年國慶假期當中天氣變化迅速，10/10當天全台山區天氣大好，因為受圓規颱風外圍下沉運動影響，傍晚時氣象局發布圓規颱風海上颱風警報，10/11瞬間豬羊變色，從北到南都有傳出受困消息，事件後當然有很多檢討的聲浪，一般認為：「颱風來還上山，本身就是不太對」，但我們只看事情的結果，我們有沒有想過很多事情並非理所當然的：「颱風來，一定每個地方都糟糕到不能上山嗎？」，又或者「如果今天只是低壓而已，那就可以上山嗎？」颱風跟熱帶低壓的認定往往只在一線之隔。阿霞提出這樣的思維並不是要給大家挑戰「颱風天上山」這件事，而是當我們有更進一步的氣象判讀能力的時候，才能有更多的思考空間去做更適合自己的判斷。前者的思路會影響到我們對各地實際影響的判斷，「並不是只要颱風靠近就一定有影響喔！」，或者「颱風沒有很靠近，影響就不大喔！」，當然還有「現在天氣很好，不代表颱風轉向或天氣不會變了」。

（一）首先是關於颱風的基本認知，我們需要知道的更多

1. 颱風的結構很少是像我們在新聞上看到的正圓、離中心越近風雨越強，像圓規颱風就是個典型從大低壓帶形成的case，這種颱風通常一開始都外強內乾，離颱風系統中心比較遠的地方反而風速比較大，到後期中心才比較強，所以即便只有發布海警，還是有可能對陸地有很大影響。偏偏我們對颱風強度的認知都是以中心為主，沒仔細看他外圍的廣大風場，他的路線又比較偏南，會給人有種這個颱風「又小、又弱、又遠（離台灣陸地）的感覺」。至於關於這個颱風的結構與暴風圈到底要怎麼定義，屬於極度科學的議題，也牽涉到其他行政、防災部門，茲事體大，以目前氣象局的定義來說，不得不說有很多傳統的盲點，氣象界也討論多年，但一直無法改變，有很多困難需要解決，有興趣的朋友可以參考【台灣颱風論壇】粉專前陣子的文章。而作為一個需要上山自負氣象風險的登山人，與其完全遵照「有、無颱風警報」或「颱風強度、大小、遠近」來作為判斷自己是否該繼續行程的依據，不如自己從模式資料上判斷一下「颱風的實際風場有多大、雨帶會不會影響到」，否則很多情況下會沒辦法考慮周全，更不要陷入只有「有颱風警報就撤、沒颱風警報就照常」、「颱風蠻小、蠻弱、蠻遠的應該沒啥影響」等等的思維！
2. 台灣地形會使上述「風雨並非越靠近中心就越強的情形」更加明顯，所以當我們在考慮颱風的影響時，一定要把台灣地形的影響造成地域性的差別考慮進去。以圓規颱風來說，主要路徑從巴士海峽通過，對台灣整體來說大多都是偏東風的影響，所以有影響的區域大概就是迎風面的恆春半島、東半部、東北部，還加上海峽地區因渠道效應使風速加強的西北部沿海（南至中彰雲）一帶，中南部平地地區受到中央山脈的屏障反而就沒什麼影響。以山區來說，迎風面的中央山脈主稜線以東以及雪山尾稜的地方自然就是影響最大的地區，屬於高風險區域，中央山脈、雪山山脈以西的中低海拔的山相對影響就小很多，或者影響的時程比較晚，簡單來說就是要「認知到台灣地形產生的迎風面與背風面的差異」。這邊指的稜線以東以西的區域不是剛好就在稜線上區隔喔！因為颱風風雨影響很大，所以在稜線上往西一點點的區域影響還是不小，所以應該說是在迎風面靠近稜線的地方都要注意，離比較遠的才比較安全，比方說郡大西巒。另外，如果上游集水區也包含在主稜線上，即便溪谷比較沒什麼風雨，下游水量也會增加。
3. 颱風路徑到底會不會修正這是需要討論的，一般都要看各模式系集（第六維）、各家模式預報（第七維）有沒有差異很大，或是模式前後幾報（第五維）有沒有什麼修正，才能知道大概有侵襲機率的範圍，這部分又需要另外一篇專文討論，也需要看更多資料才有辦法說明的，如果沒充分看完所有資料最好不要輕易認為「颱風一定會轉向或一定不會轉向」。不過以這個颱風來說，模式大多都遇到颱風在台灣以南向西行，前幾天的預報就差不多是這樣，即便有一些稍微偏北偏南的誤差，因為北邊廣大的環流，對台灣山區的影響也差別不大。

（二）EC、GFS全球模式資料分析

那到底可以看什麼資料看得出來颱風什麼時候進來呢？ 還有預報是如何修正的呢？其實大家一進入windy首頁的時候，不要那麼快進入查詢單點預報資料，而是把畫面縮放，預設的背景資料就是EC模式的地面風場，可以看到颱風環流在台灣哪個方向、範圍有多大（第一、二維）、進來的時間點為何（第四維），我們可以從模式資料裡面自行評估風雨的情形。我們先來了解在第五維部分，模式預報資料是如何演進的，需要比較不同初始時間的預報資料。由於阿霞當時沒有存windy上面的EC資料，在此以另外一個美國網站weather.us(https://weather.us/)上的圖來說明，因為他們有保存比較久的歷史預報資料，但圖中單位為美國人習慣用的單位（風速用mph，即每小時英哩；雨量用in，即英吋），大家就自己換算，不過在此只要先看圖上的顏色判斷值的大小就好，在比較多天數的全球模式資料回顧，了解較大尺度的分布即可。

以EC資料來說（GFS也是），兩個模式其實甚早在10月初，也就是國慶連假前一週，大約10/1-3，已經開始有預報到台灣環境將有所轉變，從太平洋高壓掌握的穩定型態，漸漸變成容易受南方低壓帶的影響而有不穩定的天氣，只是變動仍大，因為低壓帶中的系統發展對模式來說不好掌握，且相較於平常的情況，預報到後期變動容易大，這個時候就要很小心，必須密集追蹤，一直到國慶連假前看有沒有比較收斂的結果。如圖一所示，分別是10/2、10/4、10/6、10/8 00Z （這是常用且國際通用的模式初始時間表示方法，如果還看不懂的記得先複習我們專門介紹windy的那篇文喔！本文會非常頻繁使用這些表示方式）四個不同的初始時間風力預報（各報約於台灣時間當天下午三四點產出）對未來同一個時間的預報（如大標題所示），大家可以看看在國慶連假前幾天的預報會差多少、預報的修正趨勢是如何、到什麼時候才比較有參考性較高的結果。

一開始10/2的預報顯示，南海先有個低壓形成（也就是後來的獅子山颱風），稍微北漂靠近台灣，隨後趨向海南、華南一帶，雖不直接影響台灣，但台灣周邊也是會稍微受其外圍環流影響，此時模式尚未預報在一開始10/8菲律賓東方有任何新低壓系統，一直到10/11尾端才有個低壓系統出現，但以這報結果來說，可以得知10/2時模式尚未掌握到圓規颱風的影響，僅南海低壓在國慶連假前可能會對台灣產生影響；後來在10/4 00z這報開始，模式將南海低壓的位置修正的較為偏西邊、或是較早進入海南島一帶、離台灣較遠，故對台灣影響降低，只是對東半部地區帶來一些水氣，但在菲律賓東方海面已開始有預報有大型低壓形成，雖然看起來要一直到國慶連假尾端（10/11晚間）才會靠近台灣，但這個訊號一出來就要有所警覺：必須關注未來幾天模式對該低壓的預報調整趨勢，儘管兩大模式（EC、GFS）尚未有一致的結果，但至少我們心中要有個認知：「在國慶連假前後有南方低壓侵擾的風險，在假期前期風險較低，因為時間較靠近，且模式往好的地方修正；在假期後期則要注意菲東低壓」。在後面幾天，一直到國慶前的10/9，中間共有五天的時間，預報都直指該低壓形成颱風後，趨向台灣南方、從巴士海峽西行穿過，只是時間點隨著時間靠近而有往前修正，且其強度越來越強、北側環流廣大，如果其靠近台灣，台灣會受其廣大的風場影響。圖一可見10/4、10/6、10/8這三報預報同一時間時，該低壓環流風速越來越大、趨向台灣的時間點越來越早，比方說低壓中心來到菲律賓東北方近海（台灣東南方近海）的時間三報分別大約為10/12 8:00、10/12 2:00、10/11 8:00，也就是說在這幾天，模式對於預報颱風進來的時間點持續往前修正，整整提早了一天，故以這幾天預報修正的趨勢來看，可以在10/7-8判斷出來：圓規颱風會在10/11以後靠近台灣，受其北側山上的天氣將被颱風大大影響，需要對行程有所調整。這次很多人可能沒接收到10/11凌晨颱風的影響就進來的，有可能就是只追蹤到10/6以前的預報，認為就算有颱風，影響也要到10/11晚間才會顯現。

10/4 00Z那報以後，模式對於颱風靠近台灣的趨勢逐漸明朗，在大尺度天氣系統有個了解，那我們就zoom in到台灣附近，看模式對較小尺度的台灣雨量預測結果為何。如圖二所示，分別顯示10/5、10/6、10/7、10/8 00Z四個初始時間的三小時雨量預報，很明顯可以看到，這四報當中，模式預期颱風環流掃進來的時間點越來越提前，分別預期大約在10/11晚間、10/11下午、10/11上午、10/11清晨就開始對台灣東半部產生影響（宜蘭、基隆北海岸迎風面水氣最先開始增加），隨後幾報其實也還有在稍微提前，後來是大概在10/11午夜前後掃進來，這部分跟圖一中顯示颱風對台灣的影響越來越大、越來越早吻合。

以過去經驗來說，模式對於圓規颱風的掌握有比較明顯趨勢的時間點其實並不算太晚（約在事件發生前3-4天），但對於要上山的人來說，數天前就要看天氣預報決定行程，更不用說對在連假期間安排長天數縱走的人來說，有可能早在10/5-6就已經出發上山了，那到底要怎麼辦？ 如果等氣象局發布警報再撤就又太晚了，因為現行海上警報的定義是根據颱風暴風圈在未來24小時將進入台灣100公里以內的海域時才會發布，這次氣象局是要到10/10 20:30才發布圓規颱風的海上警報。對登山的人來說，唯一最快最有效率的判斷方法，就是緊盯每報模式的結果，且要看模式的層場資料，這也是沒辦法的事情，因為預報就是會變動，這是基本特性，只是每次變動的程度以及收斂的時間都不一樣。以上的資訊從windy上都能看的到，只是windy上面無法顯示過去幾報的預報結果，只能夠將每報的結果都稍微截圖記錄一下，等到下一報更新時才比較好比對，至於預報的更新時間就請參閱上一篇介紹windy的文章囉！ 也要記得，EC一天有兩報可以看，包括00Z以及12Z的，換言之，以上面的例子來說，10/4-8看似只有五天，但一天兩報，總共就有十報可以看；NCEP一天則有四報，包括00Z、06Z、12Z、18Z，還有接下來要跟大家介紹的氣象局高解析模式，也是一天四報。在我過往的登山經驗中，除了上山前十天（甚至更久）就開始緊盯預報外，行程中也要規劃到某些地方收訊、接收最新預報資訊（所以也要熟知各資料的更新時間）。

若要針對高海拔山區來評估，再多操作一個步驟：把高度軸調整至700百帕（約三公里高空），在這個層的風速值會比較接近高海拔制高點、稜線上或迎風面的風速，如果是用地面層的資料來研判高山上的風速會嚴重低估，而偏偏現在所有單點預報對於風力的預測方面，又大多採取用地面層或近地面層的資訊來給予預報值，這個方法在判斷高海拔山區的大風時並！不！適！用！，特別是在制高點或稜線的地方，我們得自己另尋方法判斷。其實也不只風速需要參考700百帕的資訊，這就是前面我們強調的，在判斷高山上的氣象參數時，需考慮第三維在垂直方向上的分布。至於原因還有詳細怎麼看比較合理，我們之後也是會再深入介紹，太多複雜的過程了，不可能在這篇文章說清楚。

以EC 10/8 00Z 這報的為例，如圖三所示，回到我們熟知的windy介面，預報台灣時間10/10 早上8:00的風速的分布可以讓我們知道台灣東南方海面有個大範圍的低壓，中心附近風速較弱，這個就是剛形成的圓規颱風，但其北側風場廣大，700百帕的風速普遍有20-30m/s 以上，但這個時間點台灣還未受到影響（如果有看雲層及相對溼度的資料，可以知道這天幾乎無雲且乾燥，因受到颱風外圍下沉運動影響，天氣非常好）；到了10/11 8:00，可以很明顯看到風速大於15m/s （相當於7級風）的強風區（黃色區域）已經影響到台灣陸地，甚至到了10/12 8:00，風速普遍有15-30m/s （相當於7-11級風），同一時間的陣風資料*也顯示在中央山脈、雪山山脈東側最大達40m/s以上 （相當於14級風以上），這些風力都是非常大的值，一般我們如果行走在稜線上遇到5級風以上（約10m/s以上）就會覺得影響不小了，更何況是7級風以上。如果有比較GFS的資料，也會發現兩者相距不遠，但GFS資料弱比較多（第七維）。當然啦，風受地形的影響差異會很大，其實不只地形，在都市裏面就可以感受的到，比方說有時候走在大樓背風處很擋風，但有時候走在大樓間風突然又變超大（因為渠道效應），所以我們一般在登山時必須考慮自己行程是否有很大比例是在稜線上或大環境的迎風面上，或者會經過地形鞍部，缺口是朝著風向的，心中有個大概的數字可以了解自己在山上會遇到多大的風。而詳細關於風的討論…又是好幾篇大文章，在此先略。

*陣風的運算跟一般風速又不太一樣，在EC裡面是地表10米風，加上亂流與低層風切，所以大環境的風在地形迎風面會有很大的值，這個也是之後再討論。

雨量資料的部份，在模式中是單一圖層，代表所有高度落在地面層的總降水，在windy上的顯示也不例外，也無法改變高度，就記得把右邊的主選單改成「雲」或「降雨」的圖層就好。從圖二中的10/6、10/8 00Z兩報不難看得出來隨著模式逐漸把颱風外圍環流對東半部地區帶來的降雨越報越多、越早進來。以10/8 00Z為例，當時已經預報10/11上午以後，迎風面的3小時降雨達1~2英吋（約25-50毫米），甚至到10/11晚間起達2-3英吋（約50-75毫米），而後續幾報，如圖三中初始時間為兩天後的10/10 12Z，不論是EC或GFS，也都預期在10/11晚間東半部地區有3小時累積40-50毫米的降雨，重點是看前後幾個預報時間，降雨持續很久，若以平均3小時50毫米來算，相當於24小時400毫米，而且這可能還只是粗略估計。其實對於降雨的「定量預報」一直以來都是科學界很大的挑戰，其中有很多簡化物理過程的假設，描述的並不是很精確，人類目前也未完全了解其中的物理過程，很多時候得考慮「機率預報」才有比較好的參考標準，我們關於雨量後續的延伸討論會比風還更多更複雜。對於只能在windy上看單一的EC或GFS全球模式來說，很多時候要小心使用模式上面報的值，即便今天影響台灣的大環境天氣系統掌握得不錯，對於在討論有複雜地形、有各種中小尺度的天氣系統的台灣來說，很多時候模式的雨還是「定性」參考就好，也就是比較看看在地理分布上、時間分布上、前後幾報，雨量預報值是較多還較少。若真要「定量」討論，模式預期大尺度降雨（ex: 華南雲雨帶、鋒面）的值會比中小尺度（強對流降雨）參考性較高（至於為什麼…就是留待後續討論），所以對於像颱風這種大尺度系統驅使很強的迎風面降雨，多少還是可以讓我們掌握到一些訊息，那就是隨著圓規颱風趨近台灣，迎風面的東北部、東半部將陸續出現顯著且持久的降雨。

（三）氣象局高解析區域模式分析

當我們大致了解較大尺度全球模式的預報結果時，可以再去參考氣象局或國內防災或其他單位的高解析區域模式，通常對於這種顯著降雨事件，對台灣地形解析能力較高的高解析區域模式比較能掌握到更合乎對應到台灣地形產生的分布及極大值。例如現在很多人知道的、電視台播報也很常引用的「定量降水預報」，就是綜合EC、GFS這種大尺度的全球模式，以及氣象局自己開發的台灣地區高解析WRF區域模式及其系集模式預報作為參考依據，加上預報員們的專業判斷所得出來的結果，在氣象局的主網頁（https://www.cwb.gov.tw/V8/C/P/QPF.html?active=1）及其app都可以找到，這邊就不另外說明了，相信很多上山的朋友也都會看。不過「定量降水預報」可惜的就是目前只有公布未來24小時的預報，可能是考慮到未來預報的不確定性。不過近幾年隨著開放資料越來越多了以後，其實現在在氣象局網站早已可以找到比以往更多的高解析模式以及系集預報，對於數天前要決定是否上山的我們，可以參考「系集與加值產品」中的「系集機率擬合降水預報」，進入的方法如圖四所示，在主頁面的「氣象/海象預報模擬圖」→「系集與加值產品」，然後再依圖五的指示，選擇「區域系集模式」→「系集機率擬合降水預報」→選擇最新「模式初始時間」，其有公布系集模式最新初始時間之未來108小時（4.5天）的12小時「系集機率擬合」的累積降雨圖資（這邊就先不介紹何謂機率擬合了，以後再說）。這張階梯圖看起來很複雜，所以我也在上面特別做了一些標示，除了橫向由右到左呈現未來不同預報時間（第四維），以12小時為間隔向右增加，直到預報未來96小時至108小時的累積雨量（在每一張小圖上面也有標示有效時間valid time，也就是預報的某日期與時間），而其縱向由上到下呈現最新一報的以及前面三報的預報（第五維），上下一排各間隔12小時，也就是這張圖可以同時比對不同初始時間的預報對同一個預報時間的預報結果。

WRF是一套由美國NCAR設計的模式，免費提供給全世界機構單位進行氣象研究或預報系統的開發，這邊沒辦法詳細介紹，不然這篇文章沒有打完的一天。簡單來說，氣象局使用WRF發展一套更適用於台灣地區的模式，比起EC跟GFS更能對台灣複雜的地形效應作解析，也能透過不同初始化資料(輸入的全球模式資料以NCEP-GFS為主)的方法、不同物理過程設定來設計一套更適合預報台灣在地天氣的模式。而「系集」就是結合上面介紹關於第六維的概念，特別是在做雨量預報的時候，不同設定的模式成員對於時空分布隨機性較高的中小尺度降雨掌握程度都不一樣，所以將幾個有參考性的系集成員資料集結起來，使用機率擬合的方法得到比較好的參考結果。這邊當然也是不免俗的再跟大家提醒一下，目前有這些成果已經很不容易，是全台灣很多大氣科學相關的研究人員及預報員的心血，但其還是有限制，我們需了解在什麼情況下參考性比較高，就像在「定量降水預報」的網頁下方也有說明，基本上跟windy上的EC與GFS全球模式資料類似，就是中小尺度的降雨有其侷限，但對於像颱風這種大規模大範圍的降雨就可以參考一下，而比起全球模式，我們自己研發的區域模式對台灣地形細部有比較好的了解。如圖三中的第三排所示，在12小時累積雨量方面（注意喔! 這邊的圖資上面是顯示12小時的累積雨量跟windy上的3小時累積雨量不一樣），在10/8 00Z的預報可見在10/10 20:00，東北部的宜蘭中低海拔地區已經有一些外圍水氣影響的降雨了，到了10/10 20:00-10/11 8:00這段時間，整個東北部、東半部的降雨已明顯出現，模式此時預期大約最多出現在中央山脈北一段到太平山一帶的尾稜，12小時雨量大約100-150毫米，換算3小時平均是25-40毫米左右；到了10/11 8:00-10/11 20:00時，降雨明顯增加，分布情形差不多，極值在太平山山區附近，12小時雨量達300-400毫米，換算3小時平均是75-100毫米；而在往後的兩個時段，降雨持續，且雨區往南分布，極值又更大了，達到12小時雨量500毫米（3小時平均125毫米）上下的水準（上面有標示小數字）。阿霞要在此強調一次，即便用了比較高解析的模式、考量了許多系集成員的結果，對於這種極端降雨很多時候極值還是很難掌握，這不是我們可以掌控的，所以看到這樣子的數字，我們不要太專注於極大值報多少，或是哪些極大值會出現在哪裡，因為颱風雖然屬大環境的顯著強迫降雨機制，中間還是有很多中小尺度的系統無法掌握，但我們可以知道的是：

1. 一般來說，高解析區域模式相對於全球模式更能報出極大值，且後面的校驗來說大部分也是比較符合觀測（下面我們會在用觀測資料來比對），在這個case當中（10/11-12兩日），全球模式大約預期東部的降雨強度最大的區域平均來說大約是3小時50毫米（12小時200毫米），而在高解析區域模式當中差不多是3小時100毫米（12小時400毫米）甚至更多。
2. 就算不要太在意極大值，整個中央山脈雪山山脈以東的區域12小時幾乎都是紅色到紫色的，可以判斷在中央山脈稜線上以東的地區幾乎都有「大豪雨」或「超大豪雨」等級以上的降雨的可能。
3. 在高解析區域模式中，台灣山脈攔截雨水的效應明顯比全球模式還好，中央山脈儼然楚河漢界，在中央山脈以西的地方降雨少很多，大多是來自東邊強降雨殘留的比較緩和的降雨。而在中央山脈稜線附近的山區，應可感受到很明顯的雨量差異，也就是越往西部走，雨量越少，但再怎麼少，都還是不小的數字，至少是「豪雨」等級以上的降雨。

（四）觀測資料比對

那最後實際山上的風雨情況為何呢？我們搜集了10/11-14這段期間氣象局幾個主要的高山氣象測站的風雨資料，包括最大逐時平均風及陣風、4日累積雨量圖來比對一下，標示於圖六之中，除了玉山站為人工局屬站外，其餘皆為自動站。以高海拔山區來說，目前有設氣象站的地方就這幾站而已，中間有很多地方其實是沒資料的，大家可以試著從雨量圖中猜猜看哪些地方測站密度較高、哪些地方很大範圍沒測站喔！

1. 風力部分，若先不考慮資料本身的誤差，或者氣象站設站位置的地形與週邊環境限制，可以看到陣風普遍都在10級以上，除審馬陣較弱，可能是跟設站的位置有關，因為大多是偏東風，且其東方有高聳的南湖北山。而最大的風速出現在合歡主峰，平均風11級、陣風15級，再來是南湖圈谷的均風7級、陣風13級，以及奇萊稜線（儀器在奇萊山屋附近）的均風7級、陣風12級，玉山雖然風速顯著增強的時間點比較晚，但在風向從東北風轉為東風、東南風後，風力也達到均風9級、陣風12級，而中央山脈稜線上最南端的測站在大漢山，也是在接近山頂的地方，即便海拔只有百岳的一半，風速也有均風7級、陣風13級，顯示這次事件從北到南，在中央山脈主稜線的地方普遍都是狂風暴雨的情況，如果跟過去長期資料比較，會發現這麼強的風速近年來在山上也很少出現。雪山群風附近的桃山、雪山東峰、雪山圈谷（底部）的測站，雖然相較上述的山小，但也有均風5~6級、陣風10級，對於登山活動來說，都是已經是很大的風速了（如果雪山圈谷測站設在雪山主峰頂的話，說不定風速會更大）。對照我們在上一節提到的windy預報的700百帕風速以及地面陣風來說，這樣的結果其實是完全可以預期的，雖然我們可能還是無法掌握非常精確，但與只參考地面層資料的風速來說，在接近山稜上或山頂上，參考700百帕風速及地面陣風，可以知道在10/11-12兩天，山區普遍可能會有7-11級的均風、在中央山脈稜線或迎風坡陣風甚可達14級以上。當然啦，要詳細討論風是我們別篇文章的篇幅，阿霞只是想在此再提醒大家，現行所有網路資源的單點預報資料，風力部分是參考模式地面層的風速，但地面層的風速會嚴重低估高山上的風速，尤其在大風的情況，在這個case我們也可以看到參考700百帕的風速分布與時間變化，或是陣風，會比較符合在山上的風力情況（這邊就先不show當時模式的地面層風速資料了）。
2. 降雨方面，我們可以看到在10/11-14的總累積雨量，區域平均來說看起來在宜花東中低海拔的地區雨量比較高，比較多雨量站達600毫米以上，甚至1000毫米以上都大有人在，這方面與圖三中區域模式的結果類似，就是比較多的地方大部分在中央山脈稜線以東的中低海拔地區，包括北尾稜的太平山山區，不過實際觀測最大的極值是出現在西大武山，達1424.5毫米，顯示在數天前預報模式的確還是有可能極值不一定報在（事實上在10/11-12有幾報將極值報在北大武山那邊，但這邊就先不show了）十分正確的位置，所以承接上面所說的，我們還是不能要求模式能把雨報得完全正確、在完全正確的地方、完全正確的時間，正確解讀模式的資料，應該去了解群體上呈現出什麼結果，在別的地方出現的極值也稍微看一下，因為出現在高風險區域內其實都不會不合理。舉例來說，「南湖圈谷」測站在所有百岳的測站中居冠，4日總雨量達902毫米，在全台灣所有1000多個雨量站中，排行第27，這也是南湖圈谷2017測站設站以來的新紀錄，其中在10/11當日就下了590.5毫米，一舉超越玉山自1943年設站78年以來的單日降雨最高紀錄，就算跟其他高海拔山區比，例如合歡山、雪山，這樣的數字在近年來應該也是排行前幾名的。而其東北方的太平山、翠峰湖地區則都有1000多毫米的雨量，在這次事件中，都是屬於比較偏多的族群。在圖三中我們看到，模式系集機率擬合的結果在10/10 20:00到10/12 8:00確實在中央山脈北段尾稜有一塊極值，平均3小時雨量約75~100毫米，甚至更多，對照到圖七中南湖圈谷的降雨時序資料，在降雨最多的時間也差不多在這個時候，尤其在10/11 8:00到10/12 8:00之間，最高12小時雨量逼近400毫米，平均3小時雨量也在90-100毫米上下，若是太平山附近這個值更大，幾乎可以說蠻符合圖三中氣象局的高解析區域模式系集擬合降雨預報的結果；而在這次事件中雨勢最凶猛、排行第一的雨量極大值—「西大武山」，我們可以看到降雨時間明顯晚於南湖圈谷，較大雨勢出現在10/11 20:00至10/13 8:00，這段期間也是對應到原本模式預期最大雨區南移的時段，尤其在10/11 20:00到10/12 20:00，最大12小時雨量達600毫米，對應到平均3小時雨量大約在150毫米左右，也已經算相當接近模式本來預期的降雨極大值了，只是模式不一定在前幾天預報就能掌握到極值會出現在西(北)大武山；不過呢，當我們看其他也在中央山脈稜線上或以西的測站雨量，就明顯少得多，像是雪山東峰、雪山圈谷、合歡主峰、玉山北峰站，4日總雨量才100-200毫米之間，顯示大部分的雨的確是被中央山脈攔截在東半部，在中央山脈稜線上有一條累積雨量變化較大的地段（由東向西減少）。例如，奇萊稜線測站最大12小時雨量約為100多毫米、平均3小時為25毫米，向陽派出所最大12小時雨量為200多毫米、平均3小時為50毫米，對應到圖三中高解析模式系集預報，差不多也是在紅色（3小時100多）到深紫色（3小時200多）的地帶，也算是蠻符合模式預期的結果，不過我們要注意的就是在這種區域分佈的過度帶上，即便是氣象局的高解析模式還是有其可解析的極限，從鄰近地區的平均值到極大值都有可能，但在這個case裡面，不管是不是在極大值區域，在中央山脈主稜線以東的山區達到「豪雨」等級以上的雨風險都很高。

（五）如何搭配天氣分析調整登山行程規畫舉例

我們上面分析了很多可以在事前透過手邊資料得以判斷出來，在10/11以後許多山區會有狂風暴雨，且可能持續數天，那如果今天我們在國慶連假期間有安排行程，是否需全然取消呢? 如果要因應天氣而調整，又該怎麼修正會比較適合呢? 請記得，我們事後所看到的都只是結果而已，我們會知道說颱風警報有發布，而颱風也確實對東半部及高山造成巨大影響，但別忘了在事前，我們還沒接收到事件已經發生的消息，也難以想像本來在國慶日當天的大好天氣會真的一夕之間風雲變色，唯一的依據就是看氣象預報，所以對行程的判斷會隨著不同時間的預報內容而有所推進，也因此行程須以最新資訊來作調整，我們這邊搭配上述分析，假設行程為10/6-10/12的北一段傳統行程：

• 10/6思源/勝光登山口→雲稜
• 10/7雲稜→南湖山屋
• 10/8南湖山屋→南湖東南稜→南湖山屋
• 10/9南湖山屋→南湖南稜下中央尖溪→中央尖溪木屋
• 10/10中央尖溪木屋來回中央尖山
• 10/11中央尖溪→南湖溪→木桿鞍部→思源/勝光登山口

各日預報分析描述以及搭配的行程規劃考量：

1. 10/1-3上午間的預報，當時的資料研判為10/8起，隨著南海低壓北抬天氣將逐漸轉差，10/9-10/10有較大雨勢發生的機會，10/11以後緩和。EC與GFS報得類似，開始要有所警覺：國慶連假前後有低壓影響台灣的機會，雖然預報時間還長，需再觀察個幾天，但若後面幾天預報持續維持如此，則應考慮至少取消10/9以後的行程，因為會涉及到溪谷，若不介意下山時淋一些雨，也可考慮把10/8-9的行程改為走完圈谷周遭的山就先下撤，或者若很重視有沒有大景，則乾脆全部取消。
2. 10/3下午起到行程前一天10/5預報有所大轉變，將南海低壓的影響改為較小，菲東有另一低壓在國慶假期後段形成，變成在國慶連假前幾天只有短暫雨的形式，且越改越好，反而是菲東的低壓預計在10/11晚間開始影響台灣，故暫且將前面幾天行程維持原定，但10/11以後得持續關注預報的情形。
3. 10/6行程開始，在有收訊處記得看一下最新預報資料（也要記得每個模式最新一報得更新時間），一直到10/8走完馬比杉山回圈谷都還能收訊，至少在出發後還能接收到EC 10/6 00Z ~ 10/8 00Z的預報（當然還有GFS），新聞應也有消息圓規颱風在10/8下午成形，氣象局不排除發布警報（但此時還未發布），這時從windy上的雲雨層場圖應可獲得10/11開始中央山脈稜線以東迎風面的東半部將有持續2天以上的降雨，且颱風進來的時間點不斷提前，已可以判斷風雨10/11上午就會開始轉大，若時間夠甚至可看氣象局的高解析模式預報結果，在10/8 00Z那報（更新於10/8 18:00之後），此次10/11-12的降雨非同小可，溪水有高度暴漲的可能性，這時應全隊開會討論怎麼調整10/11的行程，由於隔天10/9預定將下中央尖溪溪谷，之後回木桿鞍部之前，只有在靠近中央尖山頂附近中央尖溪、南湖溪之2720越嶺點才會有收訊，故最晚須在隔天下中央尖溪溪谷前作決定。事件發展至此，有幾個可能的方案：
   
   a. 直接不考慮需過溪的行程，10/9輕裝往返南湖主峰、南峰及巴巴山後，返回圈谷或下撤至審馬陣山屋，10/10還可以享受一整天好天氣悠哉下山。
   
   b. 由於雨勢是在10/11的上午開始增加，故若團隊體力許可，還是可以維持原行程至10/10登頂中央尖山，但10/10要提早下山，並在當日撤回香菇寮營地，這樣才能在隔天10/11上午雨勢顯著增加前通過南湖溪、回木桿鞍部。
   
   從中央尖溪木屋出發，至少回香菇寮營地前溪水可能還不會很多，減少一些失溫或受大量溪水沖擊的風險，但回南湖溪可能就得遇到另一次溪水暴漲的問題，若無能力通過，則就原地待命。
   
4. 10/9當天行程開始，至少到了南湖主峰、巴巴山、南湖南峰都還有訊號可以最後更新預報，發現預報跟前一日類似，但颱風影響進來的時間點又提早了一些，顯示10/11的風險越來越大，此時更應考慮提前結束行程，故最好將上述b方案改為：
   
   c. 在10/10中央尖下撤時，當日撤回南湖溪營地，在10/11凌晨趕在溪水暴漲前回木桿鞍部，雖然會淋一些雨下山，但還是可以完成北一段行程。
   
   但在考量上述b, c方案時，前提是大家最好都有基本溯溪能力，也有帶夠裝備，若衡量團隊能力發現難度很高，應改為方案a直接隔天下山。
   
5. 10/10登頂中央尖山之際，再次check預報是不是仍預測颱風會在10/11影響，此時除非預報突然大改，不然只有提前撤回的份，或者至少有心理準備大雨中就是避免不了，團隊也得有臨時因應較大溪水流量時的準備。此時雖然氣象局還未針對圓規颱風發布海上警報，但還是能依據可能的資料研判需要提早下山的資訊。

以上當然也只是僅供參考，阿霞只是想搭配上面的天氣分析，設想自己今天規劃國慶連假的北一段行程，那該如何考量行程規劃安排，且會如何隨著預報而滾動式持續修正。每個人考量的點都不太一樣，有人覺得下一點小雨、白牆沒景就不想去了，有人卻有能力足夠因應大雨或溪水暴漲迫降的情形，無論如何，都需要做很通盤的考量，且最好每位隊員都清楚決策過程，如何在全然取消跟維持原行程中間取得折衷平衡，一直以來都是很難的課題，但能否充分獲得氣象資訊以作出更有效合理的判斷，是我們可以改進的。

另一方面，每個人也要有風險管理的觀念，對於這種長天數的行程，我們有可能需要在行程前3-4天就下決定，但如果在這個案例當中，等於需要在10/3前後就下決定，以當時的氣象資訊，雖然知道預報還有很多調整空間，一定要作決定的話，就只能給出取消行程的決定，而後來預報又改為前面的時間還OK，只要調整最後一兩天的行程就好，也不要覺得很可惜，因為以當時的資訊只能作出這樣的決定，或者，若能了解到預報還在調整中、尚未收斂，則可再推延個一兩天決定，就能看到10/4以後預報有所調整，且後面持續需滾動追蹤修正，得到最終的折衷辦法。

（六）南湖溪營地洪峰流量估計

以這次下了很多雨的南湖溪上游為例，首先先計算集水區面積：以南湖溪木屋過溪處為欲評估的集流點，以google map上的「測量距離」功能（在地圖上某地點按右鍵出來的最後一個選項）估計上游集水區面積，如圖八所示，沿著山稜線的方向框起來，在此區域內的水都會流往南湖溪（關於集水區的概念也可參考【雪羊視界】針對虎豹潭事件的文章），此區域面積大約為15平方公里。降雨方面，根據圖七中的雨量資料，南湖圈谷最高12小時雨量大約出現在10/11 20:00~10/12 8:00之間，接近400毫米，不過在審馬陣測站、多加屯測站則沒有那麼多。由於合理化公式中的降雨強度須以該集水區平均降雨強度來算，加上本來預報這邊也是在12小時300毫米的過度帶，故降雨強度就先用12小時平均300毫米來算。注意喔，由於此公式沒有考慮到集流時間，故原始假設也包括某個降雨強度的雨不能下太短，降雨時間必須至少等於集流時間，在這個case當中雨一直下，所以應該也沒什麼大問題，但可以的話就用代表長時間平均狀態的12小時雨量來估計。另一方面，根據逕流係數的參考數值表，此區應屬於尚未開發且陡峻的山地，故逕流係數C選用0.75~0.9。在合理化公式中（注意單位需要轉換喔!建議都把長度的單位轉為公尺、時間的單位轉為秒）：

以上只是簡單估計，當雨量達到最大時的洪峰流量可能來到大約78~94每秒立方公尺（每秒噸或度），換句話說若我們從該點河川斷面觀測，每秒鐘有將近100噸（度）的水量通過，以我個人每個月平均使用約3度水來算，相當於3~4年的總用水量在1秒鐘內付諸流水。當然啦，前面也說這只是經驗上一個很古老簡便的估算方式，中間有太多簡單的假設無法考量到全局，只是給我們一個概念說當雨量真如預報所預期達到12小時300~400毫米這樣的等級，並假設此集水區約莫有75%~90%的雨水會轉成地表逕流並匯入河川，那河川流量會增加到多少。

那我們要怎麼知道這樣的數字多可怕? 如果能有下雨前河川的流量資料當然最好，但問題就是很多深山地區並沒有流量資料，我們只能透過對河川的觀察來大概估計一下當時的流量為多少，稍微估計一下河川斷面面積及其流速，就能知道流量，但要盡量找溪底地形分布比較平均的地方，如果遇到地形比較複雜的就比較難估計。圖九為2020年三月所拍攝的枯水期低水位的南湖溪水位，今年十月初雖還不算是枯水期，但也有一段時間沒有顯著降雨了，故估計南湖溪水位也不會太高，比此圖片中的再多一些。假設南湖溪在一般狀態，溪寬為10公尺，平均深度20公分，河川斷面接近矩形，平均流速（一般來說靠近溪底、溪邊流速較慢，越靠近溪中央、表面流速較快）約20公分，則流量為：

粗估得到流量為每秒0.21立方公尺，就數量級而言其實也相去不遠，這還不考慮水流在往下游流的路上的損失，顯示在一般狀態下，類似像南湖溪這種大小的高山河川，平常無顯著降雨時的流量約莫在每秒1立方公尺以下是蠻合理的。

另一方面，洪峰流量Qp=80 m^3/sec 上下，這個數字到底合理不合理呢? 南湖圈谷測站顯示雨勢最大的時間是在10/11 8:00至10/12 8:00，由於上游的水流進水庫也需要一些時間，故若以德基水庫在10/12 7:00的進流量資料300 cms＝300 m^3/sec來看（因為水利署網站上也只公布德基水庫單日上午7時的入流量，只能照此數字評估），上述方法估算出來的Qp＝80 m^3/sec若為真，相當於該日德基水庫的入水量有80/300=26.7%來自南湖溪上游集水區，由於10/11-12最大降雨是出現在南湖圈谷，其次是桃山(七家灣溪、有勝溪流域)，約為南湖圈谷測站的1/2，再來是大禹嶺(合歡溪、畢祿溪流域)，約為南湖圈谷1/3，此三者流域面積比例上來說不會差太多，且別忘了大部分的降雨是在中央山脈主稜線或雪山東北稜以東的山區，越往德基水庫集水區走降雨少更多，若以這樣的比例來看，Qp=80 m^3/sec 上下應該算是合理。當然啦，如果時間夠，應該將德基水庫集水區內的所有雨量資料抓出來分析、計算每個支流的集水區面積及平均雨量，再去估算流量比例會更精準。

如果用上述的洪峰流量 Qp=80 m^3/sec 以及暴雨前的流量Q=0.4 m^3/sec來算，就相當於是這場雨所造成的洪峰流量將是原本流量的200倍，或者我們把Qp的範圍估大一點，例如40~100 m^3/sec，洪峰流量也是將暴增為100~250倍，不論如何都是對我們要過溪的條件來說都蠻危險的。

（七）小結

此次國慶假期前後算是一次蠻顯著的轉變，同時也是一次近年來山上強風豪雨的事件，不過若我們能夠在事前多對氣象資訊、水文資訊多一點研判，應是可以避免讓自己身處在高風險的環境，或者能在行程中因應最新的氣象資訊而有所調整規劃。

1. 從事前幾天預報的修正趨勢中，我們可以知道菲東低壓（圓規颱風）對台灣的威脅越來越大、越來越早靠近台灣。
2. 儘管圓規離陸地不近、（氣象局給的）暴風圈小、僅發海上警報，但從模式的風速、雨量層場圖中，我們可以知道10/11山上將轉為大風大雨的天氣，尤其是中央山脈主稜線及雪山東北稜以東的區域，中央山脈以西的地區則影響時間較晚、程度較小。
3. 透過對風雨程度及水文地理的認知，我們可以知道模式中報的那些數字非同小可，不但不適合戶外活動，甚至會讓自己面臨到高風險。
4. 掌握詳細的風雨時程變化以及地域性差別，有助於我們在維持行程與風險管理間的權衡取捨。

四、虎豹潭溪水暴漲事件

在國慶假期結束、圓規颱風通過巴士海峽後，殘餘的水氣持續影響東半部到10/14，而後在10/15-10/16天氣終於轉晴，大部分高山甚至是相當穩定、連午後熱力作用都不顯著，但隨後而來的是在10/16下午，今年第一波東北季風南下，造成了東北部出現強降雨事件，甚至導致翡翠水庫上游北勢溪虎豹潭的人員傷亡事件。不過，在10/16午前，大多地區還是風和日麗的天氣，認識有炎熱，跟10/10至10/11的狀況有點類似，就是天氣一下子從大好轉為大壞。相較於圓規颱風，東北季風南下增強的現象就相對不是那種顯著大風大雨的事件，如果從天氣分析的角度來看，要如何從資料上準確判斷出這次事件的風險呢？ 延續上面我們所介紹的觀念及可用的資訊，首先也是從windy上的大尺度全球模式開始，再進入比較局部地區的高解析模式分析，最後是觀測、即時監測的部分。以10/16白天出發的行程而言，最晚在出發前可以看到10/15 12Z的預報，大部分模式10/15 12Z的預報會在10/16前更新完畢，故下面所舉例的模式資料也呈現到10/15 12Z的部分，這是我們在出發前可以做最後一次判斷的參考基準。

（一）對於「東北季風南下」或「冷鋒通過」型態降雨的基本認知

跟圓規颱風相比，此次事件不算是很顯著重大的降雨事件，畢竟相比颱風，全年期間還是比較多鋒面或東北季風增強的事件，會造成類似的降雨現象。一般來說，「東北季風」或「冷鋒」雖對台灣的影響不若颱風、西南氣流那麼誇張，但對東北部及北花蓮的中低海拔地區來說，東北季風的降雨達到「大雨」的等級是家常便飯的事情，在某些極端條件下甚至有達到「大豪雨」、「超大豪雨」等級的條件，因此一到了冷暖季轉換階段，前往這些地方（尤其是基隆北海岸、宜蘭），就要特別注意「東北季風增強」及「鋒面通過」風險的發生。如果是結構很紮實的鋒面，影響區域甚至還包括整個台灣，不過以這次的case來說，沒有所謂的冷鋒通過（關於鋒面的定義我們之後再討論），就是東北季風增強的初期在迎風面地區產生豪大雨事件，在涼冷空氣抵達台灣前，台灣仍位於熱情如火的南方勢力範圍中，大家如果有印象的話，10/16午前是個很炎熱又晴朗的好天氣，但也是因為這樣的條件，在冷空氣抵達台灣時，前緣的地方容易有強對流系統被激發出來，再加上在迎風面地區遇到台灣山脈而產生地形雨。不管是「東北季風增強」或「冷鋒通過」，我們要了解到：

1. 在事件發生的前後，會經歷一段天氣遽變的過渡期，最常見就是從暖到冷、從天氣好到天氣壞、風向大轉變且風速增強。
2. 事件有可能發生進程要能判斷事件發生的前後時間點大概在哪裡、規模有多少、影響程度有多大，很重要。
3. 「東北季風」或「冷鋒」前緣抵達時，因為處在冷暖對峙的地方，需要注意局部地區可能會有較劇烈天氣發生的可能（例如短延時強降雨）；在「東北季風」或「冷鋒」前緣通過後，迎風面地區轉為降雨較緩和但持續性久的型態，長時間累積下來雨量也可能很可觀，除非後面有乾冷空氣下來，水氣才會減少。
4. 模式對要掌握到非常精確的時間點跟地點，在很多情況下仍有難度，經驗上冷空氣南下的時間點常常比模式預期來得早一點，空間上也有可能會有位移，偏差個幾個鄉鎮區都在合理範圍內，所以除了事前需先判斷事件可能發生的時間點以及規模外，當天的即時監測也很重要。
5. 在事件發生前，有可能就因大氣不穩定度增加而提前天氣轉壞，這也是需要從資料上去判斷的，所以應該也要將其考慮進去。

下面我們就以10/16這個事件為例，說明在類似這種case中，上述天氣分析的重點。

（二）EC全球模式資料事前判斷

首先，我們大概也是在9-10天左右，也就是10/6-7前後，就可以開始看windy上面EC跟GFS的預報了。由於這邊沒有留存當時windy的EC圖資，所以在此還是先以weather.us網站上的圖資來說明，如圖十所示，雖然沒有顯示風怎麼吹的，但我們還是可以看一下圖中雨量隨時間增加的趨勢還有空間分布上的改變，基本上還是看得出來雨量是由北往南增加的，代表跟東北季風有關係（實際上風也的確是東北風）。10/11 00Z的預報顯示，在10/17凌晨起東北部地區的雨勢有增加的趨勢，不過量方面還沒有很多（只有藍色）；到了隔天10/12 00Z的預報，東北部地區的雨勢修正得更多了，開始出現綠色、黃色區域（代表3小時雨量約1英吋、25毫米），且雨量增加的時間點提早了，預計在10/16 上半夜北部的雨就會首先開始增加；接下來10/13 00Z、10/14 00Z又繼續把降雨增加的時間點提前了，分別到了10/16傍晚前後、10/16下午，且雨量越報越多（出現紅色，代表3小時雨量約2英吋、50毫米）；10/15 00Z與12Z這兩報也是預報差不多在10/16 14:00-17:00間北部的雨就會開始增加，且在10/16 17:00-23:00的雨量修正得更多，代表模式認為東北季風一下來，雨量增加的速度更快。

同樣的，以上這些資訊windy上也看的到，只是如果不當下把預報的圖資存起來，新的一報資料更新上去以後舊的資料就沒了，因此阿霞還是要提醒大家，要觀察windy上面EC或GFS預報前後幾報的變化，目前只能靠截圖或是內建的錄影畫面功能，不然就是到weather.us的網站看歷史資料（但能看的參數沒有windy上面豐富）。這邊也只有留存10/15 00Z的資料，如圖十一、圖十二所示（圖十二只是把其中三個時間點的圖定格截圖下來而已），注意右上方的時間標示為預報的世界標準時。在圖十一的動圖中就可以明顯看到，10/16上午全台灣大部分都還沒什麼雲雨，下半天以後降雨由北往南增加，且台灣原本大環境吹偏東風，改為東北風，代表天氣的轉變是隨著東北季風的南下而發生的，發生在東北季風南下的前緣、與南方暖空氣接壤的地方。而我們針對10/16下午的14:00、17:00、20:00這三個時間點來看（圖十二），可以看到此報模式預期北部天氣變化的時間點在14:00-17:00之間，且幾乎整個北部、東北部都會陸續有雨量出現，這段期間雨量最大在17:00-20:00之間，位在雪山山脈西北麓，數值約是3小時15毫米（黃色），而後面的時間點雨區會南移到宜蘭中央山脈北段尾稜一帶，達3小時30毫米（紫色）。

從以上觀察可知，隨著預報時間的接近，模式預期東北季風南下的時間點一直提前，大約到了10/14-15可以獲得一個比較收斂、變化不大的結果，且預報的雨量也逐漸往上修正，代表模式預期東北季風南下得越來越早、帶來的雨勢越來越多、越來越快。由以上資訊我們也可以再次看到追蹤預報的重要性，倘若我們只接收到10/13或更早以前的資訊，那可能還不知道10/16下午開始天氣就會有所轉變，且也不知道模式後來預報的雨量越來越多，特別是對於東北季風南下或鋒面通過的事件，發生的前後變化很大，時間點的掌握很重要，預報經驗上我們還得把模式最終無法掌握到的時間提前給考慮進去，有時候最終的結果還比最新的預報還早個幾小時，比方說在此事件中，如果最後東北季風南下的時間提早到10/16中午前後，其實也是可以接受的。另一方面，我們要記得上述都是全球模式EC的結果，能獲得的資訊就只有：「在10/16下午起東北部地區會轉壞」這樣的資訊，但若要獲得更細部的降雨分布或者可能的極大值，需要參考高解析模式的預報結果，尤其與國慶連假期間的圓規颱風豪大雨事件相比，這次模式預期的降雨明顯少得多、系統尺度小得多、影響的區域也比較小，所以即使在10/16 20:00前只有預報3小時25毫米的降雨，這個值也只能參考用。在圓規颱風的例子中，我們看EC或GFS就能知道雨勢會大到完全不適合在迎風面附近的山上活動，但在這個case中，天氣也是爛，但爛的程度沒有像圓規颱風事件那麼顯著。而經驗上來說，對於「東北季風南下」的事件來說，在全球模式中預報這樣的降雨強度已經算是不小了，不過這也得靠長期統計或經驗的累積才能知道，撇開經驗談，對於我們來說，還是要了解到什麼模式能傳達什麼訊息，以及其限制在哪裡。

（三）氣象局高解析模式WRF資料事前研判

當我們了解了EC或GFS全球模式預報所傳達的訊息之後，再來看氣象局高解析區域模式的預報。這邊要跟大家再介紹另一個氣象局的網路公開資源，先回到圖四中的說明，在圓規颱風事件中，我們看了「區域系集模式」的「擬合降雨預報」，不過其只有間隔為12小時的預報資料，在10/16的東北季風事件中，我們需要更細的時間尺度，來掌握事件發生的時間點，故我們在進入氣象局的「數值天氣預報」頁面後，選擇「區域數值預報」，可以看到氣象局的高解析決定性(*註)區域模式預報資料，有不同範圍大小、不同高度（氣壓面）、不同參數（例如雨量、溫度、濕度、風速風向等）可以看，同樣也是一天有4個初始時間，預報時間解析度為3小時，長度為120小時，也就是可以看到未來5天的預報資料。由於氣象局的高解析區域模式WRF是使用美國的GFS作為出發，故預報上呈現出來的結果相對於EC來說會比較類似GFS，如果EC跟GFS差別過大時，就去看區域模式的結果，也不一定有很高的參考性，建議是當大尺度的EC與GFS預報結果比較收斂且一致了以後，再去看更細部的區域模式結果，不然如果連大環境模式都沒掌握到了，即便細部結果是對的也會被認為只是歪打正著。

*註：「決定性預報」可以理解為各預報機構認為平均表現較佳的模式，就像我們在windy上面看的EC與GFS的預報資料，屬於單一預報，但我們上面也提到系集的概念，也就是在很多情況下，只考量單一預報可能有很多現象會掌握不到不確定性，因此以決定性預報為出發點，對模式的初始化方式加了一些變化，讓模式產出各種不同的結果，稱為「系集」。目前在氣象局網站上僅有公布較完整的決定性（單一）模式資料，系集資料目前暫只針對雨量或其他較少應用的參數公開於網路上。

進入「區域數值模式」之後，可以選擇不同區域的圖，在此我們選擇「台灣」，並在模式變數列表中選擇「3小時累積降水+海平面氣壓+地面風場」。我們也是可以看到在這幾報中，模式對於東北季風南下增強的時間點有越報越早的趨勢，比方說同樣預報14:00、17:00的情況，隨著預報持續更新，北部雨量越修越多，尤其在預報14:00-17:00這段期間的降雨，在東北部一帶的降雨極值從10/13 00Z的約3小時15-20毫米（深綠色），修正到10/15 12Z的3小時70-90毫米（紅色）；也可看風速的部分，對於10/13 00Z模式預報東北風風速差異比較大的地帶（東北季風前緣）離北海岸還有約100公里的海面上，後面幾報則持續往南修正，一直到10/15 12Z，該時間東北季風前緣已貼近北海岸，顯示在區域模式裡面也是逐報把北方冷空氣南下的時間點往前修正，天氣轉壞的時間點最有可能落在14:00前後，且在下午至傍晚的時段對迎風面地區的降雨影響越修越大。地域性分布差異來說，先不管當時中南部的午後雷陣雨訊號，可以看到降雨比較多的地方在北北桃淡水河流域的部分（最大值在汐止到新店一帶），以及蘭陽平原南側中央山脈迎風坡上，這些都算是可能發生較大雨勢的地方。

相較於EC全球模式的預報結果，同樣的部分在於模式均將東北季風南下的時間點修正提前，大概會在10/16下午以後，而區域模式裡面有預報出更高的降雨極值（EC：約3小時15毫米 VS WRF：約3小時70-90毫米），當然還有更細緻的地域分布（EC：影響整個北台灣 VS WRF：以北北桃南側+蘭陽平原南側）。這邊也提醒一下，因為網站上我們仍只能看見模式預報3小時的累積雨量，實際上在這3小時裡面雨是怎麼下的呢? 我們不得而知，有可能是平均分配在3小時裡面，也有可能是集中在1小時裡面，這就屬於可能連高解析區域模式都難以掌握的部分：較劇烈的對流性降雨。經驗來說，這次的東北季風降雨模式的反應已經算是劇烈的了，一般狀況不會抱到這麼大的值，顯示相較於以往，這次的事件有更高劇烈的短延時強降雨發生的可能，一旦發生了，出現達「大雨」標準的1小時50-70毫米甚至「豪雨」都有可能，超過1小時100毫米算是非常少見，大部分是發生在規模很大的午後雷陣雨或強烈梅雨鋒面、颱風、西南氣流等致災性事件中，連圓規颱風中總雨量最大的西大武山，最高1小時降雨都只有67毫米。故在這裡，我們不能把模式預期3小時90毫米的雨量詮釋為「1小時30毫米」，這樣會使我們忽略有「1小時90毫米」的情況發生的可能。那為什麼氣象局不要呈現1小時雨量資料就好了? 不是因為模式裡面沒有這個參數，而是因為我們目前對這種極端對流暴雨的了解還有限，即便有這個資料，由於其隨機性太高，常常很難使用。同理，在EC跟GFS裡面也有1小時雨量資料，但在這種極端降雨上根本派不上用場，對於對流隨機性比較低的系統或許還有一些參考性（如大範圍層狀降水）。

功課還沒做完，我們上面提到，若要評估降雨分布，最好還是要參考不同系集模式整合的結果，只是因為目前網站上只有決定性預報有較高時間解析度以及較多參數，所以上面先分析決定性預報。如圖十四所示，若在10/16上午看該網站，最新資料即為10/15 12Z 系集機率擬合預報（發布時間為10/16清晨6-7點），同時也可以跟前幾報的預報比較。在這組階梯圖中，我們特別把預報東北季風南下的預報時間（10/16 08:00至10/17 08:00）用紫色框框標示起來，可以看到在10/14 00Z、12Z、10/15 00Z、12Z這四報中，明顯將10/16 8:00-20:00這段期間東北部的雨量越修越多，極大值出現在雪山山脈最東北尾稜的地方，達12小時140毫米上下，而由上面的分析我們知，大部分模式應預期雨勢出現在14:00以後，換言之這邊的雨量可以代表在14:00-20:00這段期間，系集模式預報「6小時140毫米」的雨量，不過同樣的，我們無法得知模式認為的這140毫米是平均分布在這6小時當中，還是集中在某幾個小時，比方說14:00-17:00下了100毫米、17:00-20:00下了40毫米，這樣加起來一樣是140毫米。不過在決定性預報裡面，在14:00-17:00報出了3小時70-90毫米，雖然位置不太一樣，但系集機率擬合的結果告訴我們這樣的值可能不是少數成員這樣報，且到了17:00-20:00這個時間區間，降雨分布會移到比較南側的地方，所以對於東北季風首當其衝的區域來說，有可能降雨最大會發生在東北季風剛下來的時段，也就是17:00-20:00。這也呼應我們在上面介紹的，在「東北季風」或「冷鋒」剛南下的時刻，往往容易有劇烈對流發生、易出現短時強降雨，但當東北季風下來一陣子以後，雨勢會轉為比較和緩但持續更久的形式，故對於雨量的詮釋，在此次事件中，很難準確評估某局部地區實際的降雨強度，但還是可以掌握可能發生的降雨強度範圍：

1. 若考慮可能發生的短延時強降雨型態，3小時70-90毫米的降雨實際有可能是集中在1-2小時內發生，最強的1小時降雨有可能是40-100毫米（出現時雨量破百的機會經驗統計上來說不高）。
2. 若考慮到東北季風剛南下的前段時間強降雨比較容易發生，6小時140毫米的降雨有可能大部分是出現在前3小時，也就是前3小時的雨量有可能會大於70毫米。
3. 回顧一下大雨及豪雨的定義：即便以6小時140毫米或3小時70毫米平均來算，出現「1小時20-30毫米」以及「3小時70毫米」降雨強度也將近是「大雨」及「豪雨」等級的雨勢了，雨勢只要再大一些些就達標了。

地域分布方面，相較於決定性（單一）預報，系集成員顯示最大的雨量出現在「基隆河」及「北勢溪」上游以及蘭陽平原南側的中央山脈北尾稜（太平山附近的山區），其次是「南勢溪」、「大漢溪」等淡水河上游流域，相較決定性（單一）預報，系集模式對於空間相對分布上有較合理的結果，故如果有看到這個結果，我們可以瞭解到「東北角的基隆河、北勢溪流域是此波東北季風南下前幾個小時風險最大的地方，有大雨甚至豪雨出現的可能，其餘淡水河上游流域、蘭陽平原南側山區亦也有不小風險」。

（四）雷達及雨量資料即時監測

從上面的大尺度全球模式預報追蹤分析上，我們可以知道：10/16下午至晚間將有一道東北季風南下，過去幾天模式不斷把東北季風南下的時間點往前修正，且不同模式間時間點大同小異，對於雨量的估計也一直往上修正，顯示在10/16下午以後，東北部地區的天氣受到東北季風南下的影響，將明顯轉壞，需要注意。而在高解析區域模式方面，我們可以更進一步知道：在10/16 20:00前，區域模式預期雨量極值出現在新北雪山尾稜西北側至基隆北海岸一帶，在淡水河上游流域普遍6小時累積雨量達30毫米以上，最大值可能有140-150毫米，位在最靠近東北角的北勢溪流域，另一個區域極值是在蘭陽平原南側。到了10/16 20:00至10/17 0:00，隨著東北季風繼續南下，主要雨區也往南擴及到整個北部及宜蘭地區。所以我們必須認識到，如果10/16當天仍須從事溯溪相關活動，午後整個淡水河流域都會陸續變成高風險地區，尤其在比較靠近東北角的地方，局部地區甚至有出現「大雨」或「豪雨」等級的雨勢的可能，這些都是依據10/16上午以前的預報資料所能判斷出來的事情。

目前為止，我們的分析都是針對「預報」進行的，所謂當我們還沒看到事情發生的徵兆前，讓自己心裡有個底。若想避開下午危險的時刻，或者單純不想在野外淋濕麻煩，而採取相對保險的方法直接取消，是一種選擇。不過對於10/16一整天的行程來說，其實上半天大部分地區還是不錯的，也可以把行程提前就好，或者下午視情況而撤退，前提是自己要先做好上述的「事前預判」了解可能的風險在哪裡、什麼時候，且要擁有「即時監測」天氣變化的能力，並在自己能力所及範圍內安全撤離。例如：我們常說，從事溪邊活動時，「要注意遠處同一集水區的山頭是否烏雲密布甚至下起大雨」，就是一種即時監測的例子，只不過觀測的工具是眼睛。在氣象上我們稱為「即時預報」，nowcasting，是透過「觀測」的方式對即將前來的天氣系統做預警，所以嚴格來說這不叫作預報，而是叫觀測或監測，因為一般的「預報」是要在敵軍還沒出現前就有所預期，而「即時預報」則是看到敵軍已經出現且正在接近中，才發出警訊。「即時預報」在氣象預報中也是很重要的一部分，最大原因就在於模式預報仍沒辦法掌握全然的狀況，尤其在台灣這種熱帶/亞熱帶的季風氣候區，很多變化非常劇烈的強對流系統，除了事前預報外，就是要靠「即時預報」來補足。以10/16這個case來說也是，模式再怎麼厲害，還是很難掌握到很精確「雨到底會下多大」、「從幾點開始下到幾點」、「會下在哪個鄉鎮區，甚至哪個山頭、哪個河川集水區」。那以下就來說明，倘若10/16當天還是維持行程到下午，在天氣變化之際，到底有什麼工具跟資料是我們可以在野外用手機看的，至少有個提前預警讓我們知道即將下大雨了。

「即時預報」主要常用的觀測資料來源分為：

1. 地面氣象測站：即在氣象局官網上或app中可見某地區的溫度、風、濕度、雨量等資料，包括全台灣大大小小的人工氣象站、自動氣象站、自動雨量站，這三者其實簡單來說就是等級跟資料完備性的差別。「人工氣象站」顧名思義有人員駐守，儘管現在氣象局已推行全自動化觀測，儀器仍有人定時維護、資料問題比較少，且歷史比較悠久，若要比對長期氣候數據資料比較足夠；「自動氣象站」與「自動雨量站」則都是平時較無人管理，可能隔一段時間才有人維護，如果出問題不容易立即修正，且資料時間長度也比較短，很多自動站是近20年內才廣設的，大部分高山測站即屬自動站。而「氣象站」跟「雨量站」的差別就是在於資料的完整性，「氣象站」通常包含溫度、風、濕度、雨量等資料，而「雨量站」只有觀測雨量。其實除了氣象局自己本身的，也有來自其他單位的，比方說水利署、公路局，由於台灣一直很重視豪大雨防災，因此近年來氣象局也都將不同單位的雨量站整合在一起，可以一起看以增加資料密度。
2. 衛星雲圖：這邊先不多介紹了，分析此次事件上暫時不會用到，可以先參考氣象局網站說明就好，或是介紹windy的那篇文。
3. 雷達回波：對於「降雨」的觀測來說，「雷達回波」非常重要，想必也很多朋友平常就在用了! 基本的介紹也是可以先去看介紹windy的那篇文，簡單來說雷達就是可以看大氣中的「雲滴」或「水滴」分布，回波值如果越大，代表那個地方可能就在下大雨。這邊要再更進階的跟大家介紹去年才正式上線的【降雨雷達】（包括樹林、南屯、林園）。「降雨雷達」跟「一般雷達」(七股、五分山、墾丁、花蓮)最大差異就在資料的時空解析度跟適用範圍，因使用的波長差異，「降雨雷達」有比較高的時空解析度：「降雨雷達」大約每2-3分鐘就會更新一次，「一般雷達」則為每10分鐘更新一次；「降雨雷達」空間解析度達250公尺，「一般雷達」則為1公里。且「一般雷達」因為需整合不同雷達站資料的關係，在局網或app上更新時會delay比較久，常常資料出來的時候雲雨區早就跑掉了，而降雨雷達幾乎沒什麼delay的問題。不過，降雨雷達適用範圍也比較小，氣象局網站有說明：以該雷達為中心方圓75公里以內效果較佳，此距離以上需考慮訊號衰減，而一般的雷達回波大概適用範圍到100-200公里沒什麼問題。另外，「降雨雷達」也比較容易受到地形阻擋看不到地形後面的東西（在圖中氣象局有把阻擋的區域用灰色表示），且因適用範圍較小、觀測時掃描的仰角沒有像「一般雷達」那麼高，距離比較近的地方訊號來源是仰角比較低的水滴，如果降水來源是較高的雲雨系統則比較不容易掃到。故就雷達資料的「完整性」而言，建議兩者都要看，就「即時性」而言，很推薦要多看「降雨雷達」，尤其是在這個case當中有局部對流性強降雨系統。

能使用的工具：
由於在這次事件中，我們主要針對強降雨系統的即時監測說明，因此先以雨量資料及雷達資料的工具來介紹。

1. 氣象局網頁版「10分鐘資料」(https://www.cwb.gov.tw/V8/C/P/Rainfall/Rainfall_10Min_County.html)：日雨量圖大家很常看，但其半小時才更新一張，且也沒辦法看到很細部的地區，如果我們要做強降雨的即時監測，需要去看更即時的各測站雨量資料。如圖十五所示，進入中央氣象局首頁後，找到「天氣」→「雨量觀測」→「日雨量圖」，在左欄下方有「區域圖」及「10分鐘資料」。

a.「區域圖」(https://www.cwb.gov.tw/V8/C/P/Rainfall/Rainfall_Area.html)：可以選擇各區域的雨量圖，有不同累積時間的資料，選擇「過去1,3,6小時累積雨量」，可以看各區域各測站的單點雨量資料，雨量圖就是由各點雨量資料進行空間內插得來的，但不是每個地方測站密度都很高，從事深山活動時我們必須知道自己附近有哪些測站資料可以看，否則看雨量圖也只能知道空間內插出來的值，並不是實際觀測值，如果山區出現集中在某個地方的大雨，有可能會差很多，故可以從此圖中看一下自己的所在地點附近有什麼測站。

b.「10分鐘資料」：進入後可看到全台灣所有雨量站、包括氣象局與其他單位的即時數據，有10分鐘、1小時、3小時、6小時、12小時、24小時累積雨量等，可以得到不同時間長度的降雨強度資料，並可依不同時間長度的累積雨量排序，比方說我們想知道目前全台灣(或可先在最上方欄位指定縣市)近1小時內哪裡有下大雨，就點選「1小時」。顏色說明在該網頁最下方，不同數字顏色代表雨量達特定數值，可知道某測站是否有達「大雨」、「豪雨」的標準，例如當1小時雨量為黃色（>=40mm）或24小時雨量為紅色（>=80mm）代表達「大雨」標準，當24小時雨量為紫色（>=200mm）代表達「豪雨」標準。在此頁面中數據每10分鐘更新一次，右上方顯示最新更新時間，目前看到的資料大約是10~20分鐘前的資料，例如10:20的資料大概在10:35前後才會更新上去。在進行強降雨監測的時候，通常一看到鄰近測站出現10分鐘累積5-10毫米，甚至更高的，就要有所警覺，可能所在地再過不久也將下大雨。

2.「中央氣象局W」app：若要觀看「雷達回波圖」，尤其是「降雨雷達」，除了在氣象局網頁，亦可從氣象局app進入。如圖十六所示，進入app後，在上方選單選擇「觀測」，畫面就會出現「雷達回波」，點擊一下後可見一般全台灣的整合「雷達回波」，上方選單再選擇「降雨雷達」，即可見樹林、南屯、林園三座降雨雷達圖資。

3.「劇烈天氣監測系統」(https://qpeplus.cwb.gov.tw/)：氣象局建置的專門監測劇烈天氣的系統，在全台防災單位已經用了10~20年了，簡單來說結合雷達、雨量、地理資訊為一體，以及其他各種雷達產品，其資料更新速度也比局網中的「雷達回波」及「雨量資料」還快。進入方式是「氣象局主頁面」→「警特報」→「劇烈天氣監測系統」，如圖十七所示，即為該系統主畫面，預設底圖為台灣各縣市與鄉鎮區黑色地圖+雷達回波圖。我們可以在左方主選單中選擇「預報與觀測」→勾選「地面觀測」中的「自動雨量站」，然後在上方欄選擇「底圖」→勾選「水文資訊」中的「主要河川」與「流域分區」，最後按「顯示圖資」。例如，若我們要關注北勢溪虎豹潭上游附近有什麼雨量站，就把範圍移到台灣東北角，然後按滑鼠左鍵即可放大。疊加「自動雨量站」資料後，可見圖上出現一堆藍色點點，那些就是各測站的分布位置，只要點選該點，就可以取得「測站站名」及過去累積不同時間長度的雨量資料。

4.「中央氣象局Q」app：氣象局另一款app，是將上述「劇烈天氣監測系統」的部分簡化功能移駕到手機app上使用，讓我們就算人在外也可以用手機就輕鬆使用「劇烈天氣監測系統」的資訊。如圖十八所示，進入app後預設畫面即是雷達回波，底圖是google map，按右下角選單，會跑出一些選項，可先選擇「底圖」，將底圖改為google地形圖或河川流域圖；在「產品」清單中，可以選擇雨量觀測列表，其更新頻率跟劇烈天氣系統上面的差不多、比氣象局網站上的「10分鐘雨量資料」還快；再來是在「警示」設定中，可以設定app發送通知的門檻值，比方說附近「警戒半徑」若有出現「回波值」大於50的系統，或者在該警戒範圍內有雨量站「1小時雨量」達30毫米，讓app告訴你有強降雨系統即將靠近。比較可惜的是，目前這個app還沒辦法看到「降雨雷達」的資訊，如果我們要看即時性較好的「降雨雷達」，還是得用「中央氣象局W」app。

5.「windy」：就不多介紹了，windy上面也有雷達圖層可以看，且資料是來自於中央氣象局的一般整合雷達回波圖，不過可以直接看氣象局的app就好。

在此要補充一下：我們的目的是希望在野外也能透過上述工具提供的資訊來「即時監測」是否有強降雨即將威脅到我們，雖然「中央氣象局Q」app有警訊通知功能，但自己最好也要對所在地的地理位置有所了解，特別是從事溪邊活動，甚至要了解該地點以上的集水區到底有多大多廣，因為我們常常會忽略所在地上游有廣大的集水區，如果連地理位置都沒搞清楚，更不用說會知道「警戒半徑」要設多大才有警示作用，或者設太大會產生很多「狼來了」的訊號。經驗裡，還是得自己先作功課，清楚認識所在地的地理資訊，才能從雷達資訊及鄰近雨量站資料中獲得「有沒有降雨系統即將靠近所在地或集水區」的訊息。在「中央氣象局Q」中可以開啟定位功能，將底圖換成google map中的地形圖或流域圖，找到我們要去的地點及其上游集水區。要找尋鄰近雨量站，需使用局網上的「區域雨量圖」或「劇烈天氣系統」中疊加雨量站位置的功能來找。其實也可以到這個網站找到所有氣象局測站的地址：https://e-service.cwb.gov.tw/wdps/obs/state.htm，但這邊並不包括其他單位的雨量站，所以乾脆還是從「劇烈天氣監測系統」中找就好。離虎豹潭古道最近的測站為「泰平」跟「太平」，找到以後也把虎豹潭集水區的位置標上去，然後看在上游附近有沒有其他雨量站。如圖十七所示，在「劇烈天氣系統」中疊加「河川及流域」的圖資以後，可以找到淡水河上游北勢溪流域、雙溪流域及宜蘭頭城其他小溪流域的分界，故自泰平站往上游的分界找，即將靠近分界進入淡水河流域的回波就是可能要下在該集水區內的雨水了。不過這邊的流域資料都是以大河川為主的，像是淡水河有很多支流，會全部被畫在一起，無法特定顯示「北勢溪」、「南勢溪」、「大漢溪」，更不用說更小的支流，虎豹潭上游的邊界還算好認，因為幾乎已經是北勢溪最上游的地方，倘若今天是在河川中游的流域，要花一些時間把所有集水區的輪廓跟位置都勾勒出來。台灣很多縣市邊界跟鄉鎮市區分界是照著稜線在走的，故很多行政區的邊界剛好會跟分水嶺重合，如果剛好又是所處的河流集水區邊界，那也可以直接看行政區的邊界在哪裡就好，比方說虎豹潭上游集水區有一部份就位在新北雙溪、貢寮與宜蘭頭城的邊界。如果還是不確定集水區在哪裡，更直接的方法就是在google map地形上先畫好集水區範圍，如圖二十，再對照過來雷達、雨量站的相對位置就好。

其實上述工具都還有很多其他功能還沒介紹，只能之後再詳細介紹。上述工具中，只有網站版的「劇烈天氣系統」只能在電腦上用，適合事前做功課用，得以找到所在地及上游集水區鄰近測站；其餘皆可在手機上看，後三者都有app。建議在事前先使用「劇烈天氣監測系統」蒐集附近到底有什麼鄰近的雨量站，特別是上風處或容易突然下雨的上游集水區，以虎豹潭事件來說，如圖十七上標示的，除了最近的「泰平」站外，東北方的「吉林國小」、「桃源谷」、「福隆」、「雙溪」等雨量站，都是到時候「即時監測」首先需要參考的，因為大雨很可能就是從那些地方來的，如果挑選錯誤的參考雨量站，例如下風處的「翡翠水庫」，那也沒有警示作用，因為大雨會先經過「泰平」才會下到「翡翠水庫」。如果是針對夏日午後熱對流暴雨，就算是離很遠的上游，只要是在集水區內或附近的雨量站，都應該要列入「即時監測」的雨量站參考清單。在雷達監測方面，當時間接近本來預報所認為大雨即將發生的時刻，就要注意「中央氣象局Q」有沒有發出警訊通知，或是自己每幾分鐘就去看「中央氣象局W」的「降雨雷達圖」，看到底有沒有什麼強降雨系統即將移入，會更有即時性，原因前面也說了，「降雨雷達」相較於「一般雷達」更新頻率高很多。如果看到鄰近地區有回波出現在附近了，開啟動畫功能看一下那些降水系統是怎麼移動的，大部分移動明顯的降水系統從雷達上都很容易看得出來接下來他們會移往什麼區域（外延的概念），比較難防的是那種突然在你上空形成的，夏日的午後雷陣雨常屬此類型。如果附近有降水系統出現，且逐漸向自己所在地靠近，使用「中央氣象局Q」或局網上的「10分鐘雨量資料」網頁看一下最新的10分鐘雨量資料，尤其是「10分鐘」與「1小時累積」，這代表現在在雷達上看到的回波，待會移到你的所在地的時候，大概會出現多大的雨勢。倘若能掌握這些天氣資訊，不用等到看到「天邊有烏雲壓境」，或甚至「大雨開始下了」才撤退，從根本層面去解決問題、避開風險，下面一節我們就拿這個事件當時的實測資料來看所謂「即時監測」會是怎樣的運作狀況。

最後幫這一節做個總整理：

• 模式預報讓我們有事前對天氣變化的基本了解，「即時監測」則可以彌補預報上解析不足的部分並有助我們因應瞬時的天氣變化。
• 「雷達回波」與10分鐘即時更新的「雨量資料」為「即時監測」強降雨系統的重要工具。其中，「降雨雷達」相較「一般雷達」更具即時性。
• 事前功課使用「劇烈天氣監測系統」或「區域雨量圖」，了解目的地及其上游集水區有什麼鄰近的雨量站，特別是雲雨系統率先移入或生成的區域。
• 行程間當靠近事前預報的高風險時段，打開「中央氣象局W-降雨雷達」、「中央氣象局Q」進行雷達與雨量資料的即時監測。

*註：「降雨雷達」也不一定適用於每個情況，前面有提到降雨雷達合理偵測範圍較小、易受地形阻擋，在高山地區有可能很多時候訊號會掃不到，這時就只能看「一般雷達」，這個就以後再談了。

（五）「降雨雷達」與「雨量資料」即時監測結果

以下動圖就是阿霞特別將「降雨雷達」與「雨量資料」結合，放在同一張圖上，同時也在圖上標註在此次事件關鍵的鄰近雨量站，讓我們來看這個事件發生前後，從雷達上及雨量資料中，我們可以獲得什麼資訊。實際上在看資料的時候，雷達圖跟雨量資訊還是分開的喔! 在網頁版的「劇烈天氣系統上」是可以同時看到圖上標的雨量站及其雨量資料，但「中央氣象局Q」卻沒有這個功能，目前還是沒有一個app整合所有的「即時監測」資訊於一體，所以我們在野外時還是要從不同網站或app上獲取資訊。

從圖十九中我們可見，14:00開始時，在東北角外海陸陸續續就有一些小的強降雨系統出現、變強，移進雙溪、貢寮、瑞芳、基隆的沿海地帶，此時在北勢溪上游還尚未出現降雨，但北海岸局部地區已經出現陣雨了，這也跟本來模式預期東北部降雨開始要增加的時間點相當吻合。到了14:40前後，已經有回波從福隆一帶往桃源谷、吉林國小以及虎豹潭泰平溪上游集水區移入，不過回波值只有20~30（綠色到黃色），雨勢不大且局部。在14:00-15:00這段期間，我們所選取的9個雨量站還尚未有雨量資料傳進來，即便有局部地方已經下雨，如果並未剛好下在雨量站，或者雨量站雨太小（少於0.5毫米），也測不到雨量。此時若要知道外海有降雨系統即將移進陸地，只能靠雷達回波上的資訊來有所警示。到了15:00前後，上述從福隆飄過來的降水系統移到了「泰平站」上，這邊也差不多是虎豹古道入口附近，據當天現場人員的描述：「下午三點左右出發，當時已開始下小雨」就是這片雲雨飄過來造成的，而15:00-15:10「泰平站」也顯示當時有10分鐘0.5毫米的降雨，就只有0.5! 而且接下來一直到15:40以前，都只有綠黃色經過這個地方，在現場的感受大概就只是一陣陣中小雨這樣。不過，我們看一下非常鄰近泰平溪上游集水區，但是在分水嶺隔壁的「吉林國小」與「桃源谷」測站資料（參考圖二十中標註的位置），在15:00-15:10時，「吉林國小」出現了10分鐘8毫米的降雨，在15:10-15:20也有7毫米，而「桃源谷」則是在15:30-15:40累積6毫米，這個降雨強度就是大家常說的「雨勢是用倒的」等級、站在戶外會馬上全身溼透的那種!關於這些數字及人實際在戶外的感受度描述，請再參考前文，如果還是沒概念的話，可以姑且把數字乘以6，代表類似這樣的雨勢要是維持了1小時以後，將變成8*6=48毫米，超過「大雨」的標準，如果再持續12小時，會變成576毫米，致災「超大豪雨」等級的! 另外，從「降雨雷達」圖上可以看到在15:00-16:00之間，陸陸續續有越來越紅、越來越多的回波移進貢寮、雙溪，越往內陸越增強，不過一直到15:30開始，真正強的大雨（橘紅色回波）才開始移進泰平溪與後寮溪集水區，隨後在15:50-16:00整個紅色回波籠罩後寮溪+泰平溪集水區，同時在「泰平站」附近的虎豹潭也才真正開始滂沱大雨，這點也與當時現場人員的描述一致：「接近下午4點時，突然天空一黑下起大雨，就像用倒的」。到了16:00，「吉林國小」成為本日在此區地一個達到「大雨」標準的測站，同時我們也注意到了另一波強回波，從「雙溪」、「上林國小」一帶殺進來，很快地接續了上一波大雨的小空檔，在16:10之後為虎豹潭上游集水區帶來暴雨，不過在短短半小時多以前下在更上游的暴雨，早就已經超過了集流時間，下午4點多就全部集流流經虎豹潭一帶，造成當時正在通過梳子壩的人員不幸被沖走。隨後大雨還是持續籠罩這個區域，一直到17:20時，雲雨區持續往西南方移動，才進入一段小空檔期，此時我們也可以看到「吉林國小」、「泰平」均已達到「豪雨標準」（泰平站待討論），也就是3小時內下了超過100毫米，代表短短在3小時以內，在虎豹潭上游集水區每個地方平均都下了10公分高的水量，如果看1小時雨量，則兩者都有達到70毫米以上，是相當恐怖的數字，這種大小的雨就算只下在平地，都可能造成很多地區積淹水了（參考標準：全台灣最好的台北市都市防洪標準為1小時78毫米）。鄰近的「桃源谷」、「大溪國小」也達到「大雨」標準，「雙溪」、「上林國小」也有接近「大雨」的水準，代表在這段時間內，對貢寮、雙溪、頭城來說，比較靠內陸的地方出現「大雨」標準的雨勢是普遍的現象，只是相較起來剛好最大的雨勢是集中在虎豹潭上游集水區，達「豪雨」標準。

我們整理一下時間軸：

• 14:00-15:00：尚未有雨量站顯示下雨，但「降雨雷達」圖上已可看到瑞芳、雙溪、貢寮外海已經有數個降水系統移進陸地，雖然還蠻零散的，但有些局部地區還出現紅色。
• 14:50-15:00：北海岸的回波越來越多、越來越大、越來越強，已有很小塊的橘紅色雲雨區進入虎豹潭集水區，但範圍很小，且強度維持不久，當移近泰平時只剩短暫陣雨，而東北方隔壁集水區的「吉林國小」、「桃源谷」附近已有較強雨區出現，並持續往泰平溪上游流域靠近。
• 15:10：虎豹潭附近的「泰平」出現了短暫的10分鐘0.5毫米雨量，微不足道，但隔壁的「吉林國小」再過去10分鐘內出現了8毫米的暴雨，且雷達上呈現該雨區持續往西移動，即將進入泰平溪上游流域。
• 15:15-15:20：開始有中等強度的雨勢(回波為黃色)移進泰平溪流域，「吉林國小」10分鐘雨量為7毫米，代表隔壁棚暴雨持續。
• 15:35前後：橘紅色雨區開始入侵泰平溪+後寮溪(整個虎豹潭上游)流域，此時在「泰平」附近雨勢還沒那麼顯著，而隔壁棚的「吉林國小」10分鐘雨量11毫米，比剛剛更大了! 且雷達上可見紅色雨區越來越大、持續往虎豹潭上游移動
• 15:50：紅色雨區擴及整個虎豹潭上游流域，連虎豹潭古道附近的「泰平」都開始下暴雨了! 從雷達上看起來就是剛剛位於「吉林國小」的紅色雨區移過來導致的。
• 16:00：吉林國小達「大雨」標準，此時在「雙溪」、「上林國小」一帶，有另外一大塊紅色雨區從東北方殺下來。
• 16:10之後：前面半小時在集水區內下的暴雨已全部宣洩至虎豹潭，而後面此區域內大雨持續，一直到17:20。後來「吉林國小」在16:50達「豪雨」標準；「泰平」在17:20達「豪雨」標準(待以下討論)；「桃源谷」在17:00達「大雨」標準；「大溪國小」在17:20達「大雨」標準。

假定以16:10為虎豹潭溪水暴漲的時間，20分鐘前的15:50當地才開始下大雨，然後隊伍開始原路折返，但其實集水區的雨在半個多小時前的15:35以後已轉大且持續，一個小時前的15:15已陸續開始有中等雨勢出現，然而最早是14:50前後，已經有小塊零星陣雨進入集水區，只是一飄到虎豹潭一帶變比較弱，但隔壁棚的「吉林國小」在15:00以後的第一筆雨量資料就是10分鐘8毫米。上面提到，這次降雨會從東北角開始，陸續往西南方內陸移動，故「吉林國小」是一個很重要的指標測站，在此下的雨最後都會飄到虎豹潭上游集水區。倘若一直到「該地開始下大雨」才是撤退指標，那只有20分鐘可以撤；如果是「雷達上看到上游集水區已開始下大雨」，那有半小時多可以撤離；如果是「看到上風處的隔壁棚測站雨量資料已經開始暴增了」，且「雷達上雲雨區持續增長廣大、往所在地上游集水區靠近」，雖然當時所在地只出現小陣雨，但有整整超過一小時的時間可以撤離。隊伍在三點多出發的時候，如果有人有看雷達及雨量資料，知道隔壁棚已經開始下大雨了，且雨區移動的方向是「隔壁棚集水區上游」→「泰平溪與後寮溪上游」→「虎豹潭會流點」，就應該能做出取消溪邊活動的決定了！

就算沒有當下看雷達或雨量資料，使用上面介紹的「中央氣象局Q」app，如果收訊正常，應也可以回報即時狀況。在這個case裡面，我們可以看到大部分的降雨系統是由東北角外海往內陸移動，進入陸地後才又再加強，這也算是蠻典型的當東北季風南下時候的情況（不過這當中也不排除有一些陸地上的熱力作用加持，因為原本當天午後也蠻炎熱的）。對於這種有明顯移動方向的，我們可以把警戒範圍設大一點，至少要涵蓋到上風處的測站，在此事件中一開始降水系統都是從貢寮、雙溪一帶移入的，至少要有「吉林國小」、「桃源谷」、「貢寮」、「雙溪」等，回波門檻值可設為40，不過這邊的雷達資料還是來自一般的雷達整合回波，每10分鐘才更新一次，即時性跟解析度還是沒有「降雨雷達」好。雨量門檻方面，對於這種有強對流降雨不能設太高，雨量累積可以很快速，如果設接近「大雨」的標準，比方說1小時20-30毫米，可能接下來馬上就衝上去了，加上某些很局部的大雨也不一定會剛好下在雨量站，沒測到的地方搞不好早就超過了，因此最好在1小時10-15毫米就有所警覺，因為這10-15毫米有可能是集中在一開始的10-20分鐘內，只要再一個10-20鐘，可能一不小心就爆了。如果有設定app在雨量達1小時15毫米時給警訊通知，就能在15:20-15:25收到上游附近的「吉林國小」雨量已經連炸20分鐘的訊息，就算不馬上有動作，還是能提醒自己在鄰近集水區的地方已經下了一陣子的大雨了。至於像是平常夏日對溪邊活動威脅也不小的午後雷陣雨型態，由於對流剛長出來的時候常常都是侷限在某地區、移動性不高，判斷上又不太一樣，之後再延伸討論。

這邊要順帶討論一件事：可能會有讀者覺得奇怪，怎麼「泰平」雨量站在15:10-16:10累積雨量顯示為0毫米，到了16:10-16:20這段期間突然出現了一筆10分鐘33毫米的雨量資料，然後馬上又沒了，一直到17:10-17:20又突然出現10分鐘74毫米的驚人降雨，這應該是儀器方面出了什麼差錯，導致資料延誤上傳，因為從雷達上就可以看得出來，前後幾個時段該地方都一直在下大雨，且經驗上10分鐘雨量40毫米以上可謂極罕見，10分鐘70毫米的雨在我經驗裡也還沒看過。不過「泰平」這33毫米還是可以代表15:20-16:20所下的雨、72毫米代表16:20-17:20所下的雨，還是一個很大的數字，只是我們沒辦法確切知道他是哪幾個時段達到「大雨」或「豪雨」的標準。這對我們在做即時研判的時候確實會造成一些困擾，今天假設是「吉林國小」出了這個問題，那我們如果只看該站雨量資料來判斷就會很危險，因為我們會誤判「已經下大雨」的情況成「沒下雨」。有時候這種自動站即時傳輸的雨量資料的確會出現這種錯誤，且因無人能及時維護，短時間內問題不會排除，可以說是防不慎防。就算是有人管理的氣象站還是有可能出問題喔！例如2021/6/4台北的午後大暴雨，當時「臺灣大學」氣象站（由臺大大氣系管理）測得「最高時雨量達209毫米」，這是台北最高時雨量紀錄，也是台灣氣象紀錄中第二高的數字，登上許多媒體版面，甚至連北市府或其他水利專家都在討論要不要提高台北市的防洪標準。不過，其實平常有在關心氣象的朋友早就注意到這個氣象站的數字已經好一段時間怪怪的了，甚至當時就有ptt鄉民在大氣版發文分析：「在今年4月起該站雨量數據就常常比周邊測站高一倍」，不過此分析文有沒有被專業人員看到且認真思考就不得而知了。在209事件過後，氣象局管理儀器的人員也偕同臺大大氣系的管理人員去檢測儀器，得到的結論是「沒問題!」，大家就以為純粹是大暴雨剛好下在那邊所致，然後氣象局也繼續把該站數據放在網站上。結果就是在接下來六月中下旬的梅雨，該氣象站還是持續維持「雨量比周邊測站高一倍」的偏差現象，只是因為台北日雨量一直沒很多(都沒超過100毫米)，沒有極端值的狀況下自然更少人發現此誤差還是持續存在。梅雨結束後，天氣穩定了一陣子都沒下什麼雨，一直到2021/7/24清晨六時許，北台灣受到了烟花颱風外圍環流的影響，台北市區出現較大雨勢，「臺灣大學」再度爆炸、時雨量破百，且偏差情況同樣是「比周邊測站高一倍」，氣象局預報中心的人此時才又察覺情況不對，趕緊把雨量資料下架。經過烟花颱風後，該站的管理人員才又仔細去檢查，發現是自己在2021年3月去維護儀器時，搞錯雨量筒口徑，導致所有數據都多乘了一個接近2的倍數，換句話說，2021年4月以後「台灣大學」雨量站常常比周邊測站高一倍，是因為數據被乘以2所致，2021/6/4當天的最高時雨量也不應該是209毫米。這件故事告訴我們：氣象資料有時候本身會出錯，即使誤差已經大到高於母群體平均一個倍數了，可能連專業人員都不一定會發現，更何況是其他下游使用者。如果連有人管理的氣象站都會出此錯誤且要好幾個月才發現，更遑論平常是設在荒郊野外的自動站。所以阿霞才建議我們最好還是要有自己去看原始資料的能力，不能只單靠app給的通知，多方參考不同面向的資料，才能了解比較準確的短時間與小區域的降雨分布，即便數據有問題，也能靠自己的判斷能力發現、篩選掉不合理的數值。

（六）簡單估算洪峰流量

最後，我們用當時集水區的降雨強度及合理化公式估算一下這樣的情況河川暴漲的量。首先一樣用google map估計一下虎豹潭上游集水區的面積，如圖二十所示，如果只focus在出事的梳子壩的泰平溪流域，則約為9.5平方公里。當天最大的降雨強度，選擇1小時70毫米，這個數字在「吉林國小」跟「泰平」站的雨量資料中都有出現，且根據「吉林國小」的數據可以知道，這個區域內平均1小時70毫米的降雨強度持續了約40分鐘（大約在16:40-17:20之間），根據上述雷達回波分析以及現場描述河水暴漲的時間點，這個時間應該是足以讓水從集水區最高處匯集至虎豹潭了，實際山嶺上會不會更大呢? 有可能，不過我們姑且就先用70 mm/hr 來算。逕流係數的部分，參考表一，相較於南湖圈谷到南湖溪谷那種海拔落差超過1000公尺的陡峻山地，這個地方要被定義成哪種地形狀態，老實說不知道標準在哪裡，不過如果考量這邊海拔僅500~600公尺、上下落差不到200公尺，且上游開發程度不大，應屬於無開發「丘陵地或森林地」類型。而由於這邊也才因圓規颱風的關係下了好幾天的雨，土壤飽和程度應仍維持在高檔，加上1小時70毫米屬於強度很大的暴雨，大部分的水落到地面以後很可能來不及被大地吸收就湧入河川，故逕流係數也不能選擇太低（如果雨越暴力，直接成為逕流的比例越高），姑且選擇「丘陵地或森林地」類別中最高的0.75，也就是假定有75%的雨水被老天爺倒下來以後會成為地表逕流，如此一來估算洪峰流量為：

數字好像有點大，那我們改用C=0.5去算：

回顧一下我們剛剛在試算南湖溪的部分，假定C=0.9，也只有93.8 m^3/sec，而且泰平溪集水區面積還比較小，顯然這次虎豹潭事件的暴雨產生的河川洪峰流量，還比圓規颱風在南湖圈谷一天下了近600毫米更恐怖，這就是這種小區域強對流降雨的可怕之處，夏天的午後雷陣雨很多也是這樣的類型的，雖然雨只下1~2小時，最大流量也只維持幾個小時，等雨減弱以後水位很快就會下降，不像颱風那種長時間影響的水位會維持在高檔近一天甚至更久，但只要在溪水中的人們忽略了上游集水區的暴雨，突如其來、比颱風還大的洪峰流量很容易就會釀成悲劇。

那實際上有沒有可能真的有那麼大的流量呢？ 根據網路上新聞公布的，事發當天傍晚虎豹潭古道的影片，整個溪水都暴漲淹沒溪旁步道了，且溪流非常湍急，估計流速可達每秒2-3公尺，平常河道寬大約30公尺，溪床距步道約2-3公尺，取個平均值就好：

參考畫面：https://www.youtube.com/watch?v=iCgyTuL60pc
看了好幾次還是覺得…150可能還是低估的，那假定我們用C=0.9去算呢?

通常很少將逕流係數C取那麼高，到0.9以上一般是過度開發或水土保持很差的地方的參考值，或者是雨真的是大到無處宣洩，才會有將近100%的水通通匯入河川，或者也有可能更上游的地方降雨強度還大於1小時70毫米，只是沒測站所以永遠不得而知。不過不論如何，從影片上看起來暴漲的泰平溪流量很可能超過100 m^3/sec，對很多人常常去戲水的山區小型河川來說，流量大於100 m3/sec都是很恐怖的數字，我們看一下當天暴雨前翡翠水庫的平均入流量就可以知道（跟德基水庫一樣可以在水利署網站上查詢：https://fhy.wra.gov.tw/fhyv2/monitor/reservoir），即便前面幾天因圓規颱風的關係入流量已經不少，在10/15-10/16上半天沒下什麼雨以後，流量降至正常水準，在當天水位暴漲前，入流量大概維持在30-50 m^3/sec，連下游翡翠水庫的水，在平常狀態都只有50 m^3/sec左右的入流量了，更何況是在虎豹潭那麼靠北勢溪上游的小支流地方，流量超過100 m^3/sec你覺得會變成什麼樣子? 更進一步思考，如果夏天的午後雷陣雨也常常為其他高山溪流帶來這麼大的流量，在進行溪水活動時怎麼又能輕易忽略呢?

如果我們也是一樣假定10/16 14:00以前，所有的入流量都是均勻來自翡翠水庫集水區，那麼同樣也是用面積平均估算一下虎豹潭泰平溪的流量：

如果以梳子壩河寬30米、平均深度10公分、平均流速每秒50公分來算，其實也差不多，對照網路上的照片，看起來的確也與這個數字相距不遠，不過這個當然也只是粗估而已，這也是沒資料可參考的情形下的評估方法之一，實際上最好還是以現場觀察為準。如果在下雨前的流量是差不多這個數字，那暴漲後就相當於是100多倍了！

(七)小結

跟國慶連假類似的是，在暴雨來臨前，天氣是風和日麗、適合出遊的，但透過各種氣象資料分析，我們還是可以在事前得知10/16下午以後，東北角為天變高風險區，可信度也不低，如果本來有安排至10/16下午的行程，應有所調整，或者即使已經出發了，透過即時監測，也能提早撤離。

1. 大尺度模式顯示，大約在4-5天前開始，模式預報就陸續將10/16-10/17影響北台灣的「東北季風南下」事件越修越早、雨量越報越強，顯示在10/16下午東北部地區的天氣威脅越來越大。
2. 高解析模式指出，降雨極值將出現在基隆河、北勢溪流域，其他淡水河上游流域及蘭陽平原南側也是需要注意的地方，定量分析上顯示有出現「大雨」甚至「豪雨」的可能。
3. 預報給我們大方向，即時監測作為補足預報不足的地方，對於小尺度且瞬時的對流性統監測至關重要，透過雷達回波及地面雨量站的資料及早預警。

五、討論與總結

總算來到了此篇文收尾的部分，阿霞表示痛哭流涕，好像寫了一本小說一樣。

回歸本篇文章一開始提的，我們上山前真的做好所有的天氣評估了嗎？ 或者該怎麼做比較好呢？ 在「國慶連假」跟「虎豹潭事件」中我們可以看到，事前的預報資料研判出來，對於那些出了事情的地區來說，都是很明顯的高風險區域，但為什麼我們還是會沒意識到呢？ 或許大部分我們上山的時候，都沒有遇到這麼極端的狀況，但這能代表自己已經掌握了大部分的情況嗎？ 抑或是純粹只是剛好沒有極端事件發生？ 很多情況，我們以為的沒問題，不代表我們真的懂，只是我們暫且還沒發現問題罷了。一直讓自己處於不懂的狀態，就像每一次都在矇眼與老天爺對打，什麼時候被擊落都渾然不知。

最根本且最主要的問題還是出在：「我們對氣象資訊的認知實在太少了」，一直以來我們都希望氣象局能提供某個點某個時刻的實際狀況，身為預報人員，大家也都拼命朝著這個目標前進。人類的科學演變至今，我們可以估計天上日月星空的軌跡，準確到「台灣下一次日全食在2070年4月11日蘭嶼綠島恆春半島」、準確到「2478年8月30日將發生火星凌木星」都知道，卻無法確切知道「5天後的下午4點台北會不會下雨」，這是現階段全人類都還無法解決的困境。台灣在過去長期裡，政府行政上也習慣把氣象科學跟行政部門掛勾，教育上也從來沒有著重在氣象乃至於其他地球科學方面，導致從政府到民間，大家觀念上常常對氣象資訊不諒解：「認為氣象預報報對了本來就是應該的」，卻沒有人願意去理解：「每個氣象數據背後，實際上是代表一個範圍，只是這個範圍視情況或大或小」。這樣子的社會氛圍也延續至今，隨著網路資訊越來越發達，公開資料越來越多，越來越多人可以接受「氣象須進行科學分析及討論」的部分，但長期以來教育觀念的不足，人們能從氣象資訊中獲取的量與氣樣資訊實際能呈現的量落差過大，過高門檻的知識水準，拒一般人於門外，更不要說擁有基本的氣象判讀能力。對大部分的人來說，會使用的資源就是氣象局提供的登山氣象預報、google氣象、windy以及網路上其他大大小小的氣象網站，這些單點的氣象預報。但我們前面也介紹了，氣象資訊實際上是有7個維度的，有非常大的資訊量，很多狀況是「只看單點的一維時間序列預報」無法解讀出來的事情。如果是日常生活中，天氣對我們影響沒那麼大就算了，一旦進入山林了，要與天與地為伍，甚至有可能攸關生命安全，既然我們都知道要「向山學習」，為何也不「向天學習」呢？ 況且天氣分析是所有戶外活動風險評估的根源，我們又如何能不重視天氣判讀這一塊呢？ 氣象預報永遠不可能做到100%精細精準，也沒有人有空一天到晚幫一個在可能走路要好幾天的深山的登山客做每日判斷，或者明確告知某地方下午4點以後溪水一定會暴漲。唯有自己去認真解讀分析資料，從裡到外應用到自己的行程上，才能從根本層面大大降低在戶外遇到天候類型天然災害的風險。

從「國慶連假」及「虎豹潭事件」中的分析我們可以看到，不管從氣象資料個哪個維度來說，在事前的預報判斷裡，所謂出事的高風險區都是在事前預報上就可以判斷的出來的，或是在行程中可依預報最新情形適時調整，只是我們要知道資料要怎麼使用才行：

1. 「物理時空分布」：了解到資料有其物理時空分布，且不同資料解析能力、不同時空尺度的天氣系統都有不同的適用性與資料可信程度。先分析資料的時空大範圍分布，再逐步縮小至區域。
2. 「前後修正趨勢」：了解到資料有隨時間調整的特性，並觀察其修正趨勢，部分情況甚至需要有依當下狀況即時因應的準備（即時監測的能力）。
3. 「多種模式結果」：了解到不同資料都有其適用性，並考慮多方說法。

這三者是我們可以從自己本身去學習精進的、能盡量掌握的，雖然還是有少部份情況可能沒掌握到，但如果能了解以上觀念，就對我們在判斷上很有幫助了！ 一般氣象預報只有在「降雨機率」這個項目跟我們說出現降雨的把握程度高低，但沒告訴我們其實「降雨機率」考量的因素包含模式預報中「降雨的規模（量值）、類型、範圍大小、持續時間」、「前後幾報的變動程度」、「不同模式間的差異程度」。不僅如此，其他像是「天氣現象」、「溫度」、「濕度」、「風速」在預報單一時刻的預報單上呈現的單一數值，背後可能也代表的某個範圍。若無認知到這些，就會造成我們每次看氣象預報時，都不知道這次到底要不要相信的困擾，因為我們「找不到心中衡量這件事情可信度高低的尺」，所以變成某種程度上交由運氣決定。

老實說，「2021國慶假期」及「2021/10/16-10/17」的天氣轉變還算是好判斷的案例，如果有充分接收到資訊，所有的山難事件應該都是可以避免的。請大家回顧一下我們上面的分析，在描述雨量的部分，兩大事件都是用「防災標準」的數字在描述，就是因為這些數字已經遠遠超過以「人的感受度」或「適合從事戶外活動」作為標準的了。但平常大部分時候，我們面對的可能是沒那麼好判斷的狀況，很多時候不上不下，沒辦法有很好的把握，這時就要有「風險評估」的概念，要有最壞打算的準備，但如果最壞的情況沒發生，也不要覺得怎麼樣。例如，10/16當天區域系集模式預報雨量最大值在基隆河流域，次多的才是北勢溪流域，儘管我們看來地理位置差了幾個鄉鎮，從瑞芳跑到雙溪，但模式能掌握到這種地步，已經算是報得非常優秀了，而且連降雨量都報得差不多，對於兩個地區來說，降雨極值出現的風險都不低，但如果沒出現，也不能因此有僥倖心態，應該要有個心態說：「暴雨有出現不意外，沒下太大也還在合理範圍內」；同樣的，在國慶連假當中，儘管模式對颱風或大範圍降雨掌握度較小區域暴雨高，但圓規颱風的水氣被中央山脈攔截，從中央山脈稜線上由東部到西部，雨量會遞減得很快，那同樣在稜線附近的測站，最終雨量為極大值（南湖圈谷），或者為接近平均值（奇萊稜線），都應該可以接受。那之所以說「國慶連假」及「虎豹潭事件」不難判斷是壞天氣的原因，就是因為即使考慮了比較樂觀的結果，都還是屬於不適合從事戶外活動的情況，講白一點就是這兩次預報結果是屬於很顯著的壞天氣。因此，如何在每次登山行程中，「有效且合理判讀氣象資訊的可信度高低及可能的誤差範圍」，可以說是最後能否在「行程規劃」與「風險評估」之間取得最佳平衡的關鍵。

儘管如此，即便能掌握資料的可信度及誤差範圍已經能涵蓋大部分的情況了，少數還是有可能遇到不在預期範圍之內的情況，這時就要更進一步的討論與分析，有可能是判斷的依據需要調整，也有可能真的就是模式的科學極限。其實，在大氣裡面往往很難有一套完整說法或判斷準則能完整涵蓋所有的情況，在本篇文章中我們用來分析事件的資料與方法，也不一定適用在其他情況，每一次都可能要依不同的天氣系統、大氣環境條件做探討。因此，在每一次事件過後，我們還是要回頭檢視一下自己的判斷是否正確合理，即便最後結果是好的，也可能只是歪打正著的結果，所以還是要記得「合理不合理比準不準確更重要」，這樣才能在每一次經驗中越來越進步。

感謝每個把這篇文章讀到最後的朋友，中間有很多內容其實都值得延伸探討下去，我也是花了很多時間整理資料並消化成文，所以如果有很多地方還不甚瞭解的話真的沒關係，主要目的是希望能傳達重要觀念，然後以這兩個case作為範例，讓大家知道「原來氣象資料還有這麼多元的面向」、「原來現在網路上已有這麼多豐富的資料可以取得」、「原來氣象資訊的判讀可以跟登山規劃結合得如此緊密、環環相扣」。至於知識的部分，還有很多當然就是留待後續討論。對阿霞來說，能夠提供特定的登山天氣分析、預報資料與行程建議是我的長期目標，但我更傾向先致力於「推廣氣象判讀知識與登山教育結合」，畢竟這對於每個身在野外的人來說一直都是求生技能之一。阿霞也一直有規劃分享更多的知識內容給大家，只是先以這兩個事件為例，跟大家分享我從最根源天氣判讀的角度來分析的看法，希望對很多對於如何使用氣象資訊無所適從的朋友會有幫助。在山林開放之際，就讓我們一起攜手「向山致敬、向天學習」，大家一起努力，共同提升台灣登山及野外活動的安全環境。