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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。
6月初發生在歐洲的大水，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。照片攝於德國的帕紹(Passau)。（圖片來源：Wikicommons）
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靨。
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，只的是它的頻率較低，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年再現週期的降雨，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。
（本文原發表於行政院國家科學委員會-科技大觀園「科技新知」。歡迎大家到科技大觀園的網站看更多精彩又紮實的科學資訊，也有臉書喔！）
