摘要 一、前言 隨著全球化的發展，社會、經濟與自然環境間具有交互影響的關係，而全球暖化下的氣候變遷情勢，使跨域水資源管理、環境污染等議題也從而顯現。臺灣經濟型態亦深受全球化效應影響，民眾更易聚集於經濟活動較頻繁的區域，使得都市化的情況加劇；極端氣候條件下的降雨事件，其強度與頻率均較以往劇烈，進而衍生更為嚴峻的區域淹水問題，107年0823熱帶低壓暴雨引致的南部地區淹水災情即是明證。此外，由於氣候變遷不確定性因素較多，評估降低氣候變遷所造成的影響時，應以風險管控為出發點，並採取分散式的調適策略為宜。 本計畫主要目的為結合遙連結與氣候模式及全球經濟模式，結合土地利用變遷模式，模擬不同情境下之土地利用空間分布，再利用結合遙連結與氣候模式探討區域遙連結對未來氣候型態及降雨強度之分析結果，藉由淹水模式模擬可能之淹水情形，本計畫建構分散式治水雛形架構，將不同之土地利用策略、國土規劃情境與治水策略帶入所建構之模式，以示範區域為例測試所建立之雛型架構。此外，本計畫亦將評析目前國土規劃與依據結合遙連結與全球經濟模式所分析之未來土地利用之差異，本計畫之概念圖如摘圖1所示。 本計畫以桃園地區為主，討論區域的發展對於不同地形區之水文循環影響程度，分析在未來氣候變遷情境與不同土地利用情境下，研究區之對流降雨空間與時間分布的特徵以及其變化，並利用氣候模式（Weather Research Forecast， WRF）透過一系列的數值實驗探討地表變遷如何改變當地的降水型態，解釋其中改變的物理機制，進而討論未來氣候改變情況下，土地變遷如何影響降水過程。此外，亦透過全球經濟模式，推估不同情境下土地需求改變，並擬將結合國土規劃結果，分析未來土地利用空間配置情形，以及當上游及下游都考量分擔部分洪水時，對都會區淹水的影響為何(詳摘圖2)。 二、結合遙連結與氣候模式探討區域遙連結對未來氣候型態及降雨強度之關係與影響 (一) 利用大氣數值模式探討土地利用變遷與對流降雨強度關係 本計畫中使用Noah地表模式，結合美國國家大氣研究中心（NCAR）所發展的天氣研究預測模式（WRF，(Skamarock et al.， 2008)），並挑選1999年至2011間8月弱綜觀條件(臺灣鄰近區域無颱風或鋒面影響)下，18個晴朗個案(無午後陣雨)及及10個有雨個案(有午後陣雨)。在晴朗條件個案下，2015年及2007年相對1995年，桃園地區都市增加的比例較多，水田的比例則有所減少，都市化的結果改變這些區域的能量收支比例，白天潛熱釋放減少，夜晚增溫更為明顯；有雨條件個案下，能量收支及溫度場以及水氣場的改變與晴朗個案分布相似，惟受到平均雲量較多之影響，變化幅度較晴朗個案來的略小一些。成果說明地表的變遷對於大氣降水是有潛在影響的，然而由於大氣的不確定性相當大，影響多寡是需要夠多的資料與模式結果來驗證的。 (二) 區域土地利用變遷與對流降雨強度關係之時間空間分析 本計畫主要針對台北市、新北市、基隆市及桃園市等幾個行政區進行探討，也特別針對桃園都會區進行長時間的空間統計分析。此外，會先以夏季對流降雨事件作為分析的對象。相關篩選方式主要會以挑選夏季月份弱綜觀事件的案例作為探討。 本計畫選用1995年至2017年之氣象及土地利用資料，結合歷史土地利用資料進行分析。而在未來情境的部分，將依據未來土地利用分類情境進行分析。另外，將依據示範區域內氣象局局屬測站以及自動測站的資料進行後續時間空間分析以及對流降雨強度之空間統計並進行地溫反演。 為了瞭解桃園地區在長期趨勢下，夏季對流強降雨雨量變化特徵，本計畫針對桃園地區三個測站的資料進行長期趨勢分析。其結果顯示桃園地區長期土地利用的變化，使得整體地區的強降雨事件無論是在單次降雨強度或是總降雨量的貢獻上，都呈現重心移轉的特徵。 (三)小結 模式的結果得知，休耕所造成的效應要比單純只有土地使用的改變（從1995年到2015年）對於降水以及當地水文氣候所造成的影響要大。預計於下一階段針對實際土地利用變化與對流雨強度間之關係，亦將納入本計畫所推估之來未土地利用空間配置結果做為WRF模式之邊界條件。而在桃園地區衛星資料的土地利用判識方面，結果顯示都市建成環境面積在1991年至2006年成長30%，因而使得植被及水體面積減少，而在2006年至2016年之間，三種土地利用的變化幅度相對而言以趨於穩定，顯示2006年之前的土地利用變化將對研究區域內之熱力性質改變。因此後續計畫中，將針對該地區降雨特性進行分析討論。 三、結合遙連結與全球經濟模式探討區域遙連結對未來都會區土地利用之影響 (一) 全球經濟模式 本計畫根據政府間氣候變遷專門委員會(IPCC)氣候變遷第五次評估報告(AR5)所描繪的未來全球社會經濟發展路徑(Shared Socio-economic Pathway， SSP) 作為全球氣候變遷整合評估模型中之全球經濟模式的基準情境。此外，亦納入氣候變遷衝擊，以模擬2030年時全球與台灣經濟體各生產與消費部門在IPCC AR5所選薦之全球各國社會經濟發展路徑情境下的經濟成長展望以及國際貿易型態，作為CLUE-s土地利用空間模型在經濟外生環境的設定參數。 摘圖3與摘圖4分別為OECD Env-Growth模式與IIASA模式所預測2030年10國/區域經濟體在5個SSP情境下的GDP前景 (以2005年購買力平價(PPP)係數計價)。OECD Env-Growth模式與IIASA模式對於全球經濟體整體成長預測一致，但其對個別國家/區域成長預測，則因其所假設各國未來發展前景不同而有所差異。在OECD Env-Growth模式與IIASA 模式之SSP預測情境下，於開發中國家的人口(與勞動力)大幅成長，對比台灣的人口(及勞動力)僅小幅成長，勞動密集型產業難與勞動力廉價的開發中國家競爭，因而減產，其他產業之產出則多有成長。 另後續桃園市之產業成長與用地需求推估中，我們選擇以較為保守的IIASA模式預測值來進行區域降解(downscaling)。在SSP3情境下，桃園市2030年農業利用(包括農、漁、畜牧業)土地面積需求將較2011年減少714.47公頃，森林利用土地面積需求減少224.86公頃，建築利用土地面積需求增加399.88公頃；在SSP5情境下，桃園市2030年農業利用(包括農、漁、畜牧業)土地面積需求將較2011年增加739.25公頃，森林利用土地面積需求增加167.62公頃，建築利用土地面積需求增加1663.80公頃，如摘表1所示。 (二) 土地利用變遷模式 本計畫擬利用經驗式土地利用變遷模式(Conversion of Land Use and its Effect at Small regional extent，CLUE-s)納入利用全球經濟模式所分析之未來各類型土地利用需求改變情形，以及各項可能限制土地利用開發政策，以模擬未來土地利用空間分布情形。將利用桃園地區2007年及2014年之土地利用分布輸入CLUEs模式，選用5個驅動土地利用改變的環境變數，並將目前桃園機場範圍設定為限制土地利用改變區域，分析在SSP3及SSP5兩種情境下之桃園地區土地利用改變情境。 SSP3情境中農業、森林及草地面積減少，而建地及荒地面積增加，但在SSP5情境中，農業、森林、荒地及建地是增加的，尤其是建地的面積大幅增加，而據此各類型土地利用面積及土地利用適宜性推估結果，所模擬之2030年各類型土地利用空間配置結果如摘圖5所示。 (三) 小結 結果顯示，分析所得之各類型土地利用之AUC值均大於0.6，由於RF模式所模擬之各類型土地利用之AUC值均大於0.8，且RF模式搭配CLUE-s所模擬土地利用空間分布結果之kappa值為0.86，顯示RF-CLUE-s模式所推估之模擬結果具有可信度，因此，在後續工作中，以RF-CLUE-s模式所推估之結果與國土功能分區進行套疊，討論模擬之結果各類土地利用是否符合預定或是已設定之功能，以適切評估未來可能的土地利用空間配置情形。 四、評析目前國土規劃與依據結合遙連結與全球經濟模式所分析之未來土地利用之差異 (一) 目前國土規劃之發展 根據公告施行之國土計畫法及全國國土計畫之土地使用指導原則，在進行未來土地利用空間配置時，落於國土保育地區第一類及農業發展地區地第一類之土地利用應與前期土地利用相同，或是與規劃之土地利用相符合。因此，在進行未來土地利用空間配置模擬時，可將國土功能分區之國土保育地區第一類及農業發展地區第一類設定為限制開發區域，限制該區域之土地利用轉換之可能性。 (二) 國土規劃與未來土地利用模擬比較分析之操作步驟 本計畫使用桃園市陸地區域之國土功能分區圖，並依據全球經濟模式所推估之未來各類型土地利用之需求改變情形，以土地利用變遷模式所推估之各類型土地利用空間配置，詳細流程如摘圖6所示。本計畫設定三種限制發展情境進行討論：(1).限制情境一（原始狀態）；(2).限制情境二（輕度管制）；(3).限制情境三（嚴格管制）。 (三) 國土規劃與未來土地利用模擬之差異分析結果 限制情境一下，自2007年至2030年SSP3情境之模擬結果，建地不論是那個國土功能分區，都有明顯增加之情形；就SSP5情境模擬結果而言，各功能分區之草地與埤塘變化則有明顯減少現象，而建地則有明顯增加。 限制情境二下，SSP3情境之模擬結果，城鄉發展地區之建地增加量大於限制情境一，國土保育地區及農業發展地區的農地與林地減少量小於限制情境一，而城鄉發展地區的農地與林地面積減少量也明顯大於限制情境一；SSP5國土功能分區各土地利用面積變化差異與SSP3情境結果相似，城鄉發展地區的土地變遷變化情形明顯增加。 限制情境三下，SSP3情境之模擬結果，位於農業發展地區的林地減少量大於其他兩個情境，而位於城鄉發展地區的農地減少量亦明顯大於其他兩個情境，且建地增增加量都明顯大於另外兩個情境；SSP5則因為國保地區及農發一的各種土地使用類型無法變動，所以導致城鄉發展地區的土地變遷變化情形明顯增加。 (四) 小結 三種情境之結果如摘表2所示。整體來說，比較三種限制情境造成的土地變化差異後，發現限制情境一因未加以限制，使得位於國土保育地區及重要農業發展地區之土地使用仍有變遷之可能。但限制情境三的嚴格管制（全部國土保育地區及農業發展地區第一類劃設為限制發展地區）亦因為缺乏彈性，使得其他土地變遷壓力都轉移到其餘的農業發展地區及城鄉發展地區。相較之下，限制情境二的輕度管制（僅國保一及農發一劃設限制發展區）使得國土保育地區及農業發展地區之建地不至於增加太多，且讓農業發展地區農地變化幅度減少，亦能讓國土保育地區之林地有面積增加的空間。 五、分散式治水雛形架構方法建立及測試 (一) 山區逕流模式 本計畫針對桃園淹水模擬所設定之山區進行模擬，模擬事件選定近年對桃園市造成重大淹水之豪雨及颱風事件(包含2012年0611豪雨及蘇拉颱風(摘圖7)、2016年0516豪雨及0602豪雨)，並同時以50年重現期雨量之三種土地利用限制情境進行模擬(摘圖8顯示限制情境一之結果)。以DHSVM模式模擬出各事件山區集水區出流量歷線做為淹水模式模擬時之上游山區流邊界條件。 (二) 淹水模式 摘圖9及摘圖10為20120611豪雨事件及50年重現期降雨條件限制情境一模擬最大淹水深度圖，由於桃園市多為丘陵台地，因此主要的淹水集中區域有四：(1)大園區、蘆竹區及桃園區之南崁溪沿岸；(2)大園區及中壢區之埔心溪、新街溪及老街溪沿岸；(3)新屋區之社子溪沿岸及(4)大園區、觀音區與新屋區之沿海低窪地區。 (三) 熱點分析 計算熱點時需考慮鄰近區域之淹水情形，當鄰近區域為200公尺時，所得到之熱點分析結果較能反應局部區域的淹水情形，後續將以此進行分析。此外，各時間點之淹水熱點也有所區別，在降雨前期以及降雨後期之淹水熱點則較以最大淹水深所選取之熱點為少，故將以不同降雨事件所導致淹水之最大淹水深進行分析。 (四) 管制區域劃定 管制區劃設上，以上游山區地表水深及下游水最大深水所求得之熱點，進行管制區劃設，並分別以7場降雨事件之熱點進行分析。由於不同降雨情境所畫設之熱點範圍接近，因此上游山區及下游地區所畫設之管制區域大致上與熱點區域相同(摘圖11、摘圖12及圖13)。 (五)小結 考慮4場歷史降雨事件及三種土地利用限制情境搭配50年重現期降雨之管制區分析結果顯示，在上游山區第一區管制區主要集中在中間三個小集水區，而在第二區在上游山區第二區的部分與第一區有相似的情形，降雨導致的地表水深所計算出的熱點集中在其中三個小集水區，在下游地區淹水熱點分析結果主要集中於蘆竹區及大園區的南崁溪沿岸及沿海低窪地區。 六、結論與建議 (一) 結論 1.、本計畫利用大氣數值模式（WRF）模式的結果得知，休耕所造成的效應要比單純只有土地使用的改變對於降水以及當地水文氣候所造成的影響要大。 2、結果顯示桃園地區都市建成環境面積在1991年至2006年成長30%，因而使得植被及水體面積減少，而在2006年至2016年之間，三種土地利用的變化幅度相對而言以趨於穩定。而在弱綜觀事件的情況下，桃園地區長期土地利用的變化，使得整體地區的強降雨事件無論是在單次降雨強度或是總降雨量的貢獻上，都呈現重心移轉的特徵。 3、計畫中以較為保守的IIASA模式SSP情境下的全國產值預測值來進行區域降解，進行桃園市之產業成長與用地需求推估。 4、在所有情境中RF模式搭配CLUE-s所模擬土地利用空間分布結果之kappa值最佳，因此分析時採用此模式所推估之結果與國土功能分區進行評估。 5、相較之下，限制情境二使得國土保育地區及農業發展地區之建地不至於增加太多，且讓農業發展地區農地變化幅度減少，亦能讓國土保育地區之林地有面積增加的空間。 6、先分析淹水熱點而劃設之管制區較為集中，而直接以逐時淹水劃設管制區不但範圍較大也較零散，顯示劃設管制區之先進行熱點分析的重要性。 (二) 建議 本計畫討論土地利用改變對於降雨特性間之關係，分析結果亦顯示土地利用改變的確會對於降雨特性產生影響，後續須蒐集桃園地區過去土地每年之土地利用資料，結合降雨觀測資料與大氣模式，分析歷史土地利用改變對於降雨特性所造成之影響及改變。

目錄 摘要 摘-1 Abstract A-1 目錄 目-1 表目錄 表-1 圖目錄 圖-1 第一章　前言 1-1 一、 計畫緣起 1-1 二、 工作項目及內容 1-4 三、 預期成果 1-6 四、 計畫工作內容及流程 1-7 五、 示範區域挑選 1-9 六、 預定工作進度 1-17 第二章　結合遙連結與氣候模式探討區域遙連結對未來氣候型態及降雨強度之關係與影響 2-1 一、 利用大氣數值模式探討土地利用變遷與對流降雨強度關係 2-1 二、 區域土地利用變遷與對流降雨強度關係之時間空間分析 2-18 三、 小結 2-47 第四章　結合遙連結與全球經濟模式探討區域遙連結對未來都會區土地利用之影響 3-1 一、 全球經濟模式 3-1 二、 土地利用變遷模式 3-37 三、 小結 3-52 第五章　評析目前國土規劃與依據結合遙連結與全球經濟模式所分析之未來土地利用之差異 4-1 一、 目前國土規劃之發展 4-1 二、 國土規劃與未來土地利用模擬比較分析之操作步驟 4-13 三、 國土規劃與未來土地利用模擬之差異分析結果 4-16 四、 小結 4-29 第六章　分散式治水雛形架構方法建立及測試 5-1 一、 山區逕流模式 5-2 二、 淹水模式 5-17 三、 熱點分析 5-26 四、 管制區域劃定 5-34 五、 小結 5-40 第七章　結論與建議 6-1 一、 結論 6-1 二、 建議 6-3 參考文獻 參-1 附錄一 期中簡報暨期中報告書審查意見及處理情形 附1-1 表目錄 表1-1 桃園市2006年及2015年土地利用分類面積 1-12 表1-2 工作進度表 1-17 表2-1 土地利用改變(灌溉、都市化、去森林化)、降雨(強降雨)、極端氣候間關聯之文獻 2-2 表2-2 晴朗條件個案列表 2-6 表2-3 有雨條件個案列表 2-6 表2-4 1991年、2006年及2016年，桃園地區建成環境(built-up)，植披(vegetation)以及水體(water body)三種土地利用面積及面積百分比 2-27 表2-5 桃園市氣象測站基本資料測站位置 2-30 表2-6 桃園市氣象測站之土地利用分類 2-31 表2-7 桃園市氣象測站雨量資料概況 2-33 表3-1 全台農地資源盤查 3-2 表3-2 全球經濟模式校準資料庫：11個加總區域經濟體組成國家 3-16 表3-3 全球經濟模式之校準資料庫：26個加總生產部門之組成產業 3-16 表3-4 台灣2030年的農業部門用地需求 3-28 表3-5 IIASA全球SSP3及SSP5情境桃園市2030年各類土地利用需求量預測 3-36 表3-6 土地利用轉移矩陣 3-42 表4-1 全國國土計畫各國土功能分區之劃設條件 4-2 表4-2 全國國土計畫各國土功能分區之土地使用指導原則 4-6 表4-3 全國國土功能分區模擬面積統計 4-14 表4-4 桃園市2007年與模擬限制情境一之2030年土地利用面積比較 4-16 表4-5 2007年與限制情境一之2030年土地利用面積差異 4-17 表4-6 2007年與限制情境一之2030年SSP3情境土地利用轉移矩陣 4-18 表4-7 2007年與限制情境一之2030年SSP5情境土地利用轉移矩陣 4-18 表4-8 2007年與限制情境一各類土地利用落於國土功能分區面積統計 4-22 表4-9 各類土地利用自2007年轉變至限制情境一2030年SSP3情境於國土功能分各區面積變化 4-23 表4-10 各類土地利用自2007年轉變至限制情境一2030年SSP5情境於國土功能分各區面積變化 4-24 表4-11 各類土地利用自2007年轉變至限制情境二2030年SSP3情境於國土功能分各區面積變化 4-25 表4-12 各類土地利用自2007年轉變至限制情境二2030年SSP5情境於國土功能分各區面積變化 4-26 表4-13 各類土地利用自2007年轉變至限制情境三2030年SSP3情境於國土功能分各區面積變化 4-27 表4-14 各類土地利用自2007年轉變至限制情境三2030年SSP5情境於國土功能分各區面積變化 4-29 表4-15 不同限制情境之各類土地利用面積差異 4-31 表5-1 桃園市土地利用及曼寧糙度值 5-21 圖目錄 圖1-1 大氣-土地利用遙耦合概念圖 1-2 圖1-2 經濟-土地利用遙耦合概念圖 1-3 圖1-3 各工作項目概念圖 1-7 圖1-4 各工作項目之關聯性 1-8 圖1-5 桃園市24小時累積雨量350mm(上)及650mm(下)天然災害潛勢地圖 1-12 圖1-6 北台都會區交通與產業分布 1-13 圖1-7 農林漁牧業(左)及工業(右)產值之地理區位分布 1-13 圖1-8 桃園市區域發展架構 1-14 圖1-9 2008年起全台及六都每年人口增加百分比 1-14 圖1-10 桃園地區土地利用圖 1-15 圖1-11 計畫流程圖 1-16 圖2-1 WRF模式模擬的空間範圍與巢狀網格設計 2-3 圖2-2 天氣研究與預報模式WRF作業流程圖 2-4 圖2-3 1995年(左上)、2007年(右上)、2015年(左下)桃園地區土地利用狀況、2015年與1995年土地利用差別(右下)) 2-7 圖2-4 累積(12:00-18:00)降水的差異性(休耕組減去水田組) 2-9 圖2-5 降雨強度在桃園休耕時的變化 2-10 圖2-6 晴朗個案下潛熱通量變化：1995年(左)、2007年-1995年(中)、2015年-1995年(右)，上排為日間變化，下排為夜間變化. 2-11 圖2-7 晴朗個案下可感熱通量變化：1995年(左)、2007年-1995年(中)、2015年-1995年(右)，上排為日間變化，下排為夜間變化 2-11 圖2-8 晴朗個案下兩米高溫度場變化：1995年(左)、2007年-1995年(中)、2015年-1995年(右)，上排為日間變化，下排為夜間變化 2-12 圖2-9 晴朗個案下邊界層厚度變化：1995年(左)、2007年-1995年(中)、2015年-1995年(右)，上排為日間，下排為夜間變化 2-12 圖2-10 晴朗個案下近地表混合比變化：1995年(左)、2007年-1995年(中)、2015年-1995年(右)，上排為日間，下排為夜間變化 2-13 圖2-11 晴朗個案下白天10米高風場及氣壓場變化：1995年(左)、2007年-1995年(中)、2015年-1995年(右) 2-13 圖2-12 有雨個案下，使用1995年桃園區土地利用資料進行模擬，下午12L-18L的逐時雨量空間分佈 2-15 圖2-13 有雨個案下，使用2007年桃園區土地利用資料進行模擬，下午12L-18L的逐時雨量空間分佈 2-15 圖2-14 有雨個案下，使用2015年桃園區土地利用資料進行模擬，下午12L-18L的逐時雨量空間分佈 2-16 圖2-15 有雨個案下，分別利用1995年(實心)及2007年(斜線)桃園區土地利用資料進行模擬，下午12L-18L的逐時雨量強度分佈 2-16 圖2-16 有雨個案下，分別利用1995年(實心)及2015年(斜線)桃園區土地利用資料進行模擬，下午12L-18L的逐時雨量強度分佈 2-17 圖2-17 2003 年的休耕情形 2-18 圖2-18 針對氣象測站量測資料估算混合層高度以及舉升凝結高度，並做為篩選強降雨事件的條件。 2-22 圖2-19 桃園地區研究樣區範圍，包括蘆竹，桃園，八德，大園，中壢，平鎮，觀音，新屋以及楊梅區域 2-26 圖2-20 研究區範圍內，1991年(上)、2006年(中)及2016年(下)桃園地區建成環境(built-up)、植披(vegetation)及水體(water body)三種土地利用空間分布 2-28 圖2-21 桃園行政區氣象局局屬測站與自動測站空間分布圖 2-29 圖2-22 桃園行政區土地利用分布圖 2-32 圖2-24 桃園市氣象測站年雨量變化圖 2-34 圖2-25 桃園市各氣象測站年雨量變化圖 2-35 圖2-26 桃園市氣象測站夏季月份雨量變化圖 2-36 圖2-27 桃園市各氣象測站夏季月份雨量變化圖 2-37 圖2-28 2007至2012桃園年雨量內插分析圖 2-39 圖2-29 2013至2018桃園年雨量內插分析圖 2-40 圖2-30 2007至2012桃園夏季月份雨量內插分析圖 2-41 圖2-31 2013至2018桃園夏季月份雨量內插分析圖 2-42 圖2-32 氣象局八德，大園，楊梅測站1998至2017年夏季月份弱綜觀條件下對流降雨事件單次降雨強度長期變化趨勢圖。其中藍色圓圈符號為該年分平均事件降雨強度，紅色直線為趨勢線 2-45 圖2-33 氣象局八德，大園，楊梅測站1998至2017年夏季月份弱綜觀條件下對流降雨事件總雨量與年雨量比例長期變化趨勢圖。其中藍色圓圈符號為該年分對流降雨事件總雨量與年雨量比例，紅色直線為趨勢線 2-46 圖3-1 全球經濟模式與CLUE-s模型的連結 3-5 圖3-2 全球經濟模式中個別國家產業部門之生產函數結構 3-7 圖3-3 全球經濟模式中個別國家之最終需求函數結構 3-8 圖3-4 全球經濟模式中各國生產與消費部門間及國家間的相互連結 3-10 圖3-5 GTAP全球貿易可計算一般均衡模型中商品/服務的跨國貿易連結 3-11 圖3-6 全球經濟模式之校準資料庫：以開發中國家之產業關聯帳表為例 3-12 圖3-7 全球經濟模式之校準資料庫：以2011年雙邊貿易(產品別)為例 3-12 圖3-8 全球經濟模式之校準資料庫：以2011年雙邊貿易(產品別)為例 3-13 圖3-9 全球社會經濟發展路徑下的碳排放量及世紀末暖化程度 3-14 圖3-10 全球社會經濟發展路徑之主要模型情境假設 3-15 圖3-11 OECD Env-Growth模式所預測2030年各國/區域經濟體在5個SSP情境下的GDP前景 3-17 圖3-12 IIASA模式所預測2030年各國/區域經濟體在5個SSP情境下的GDP前景 3-18 圖3-13 台灣2030年各SSP情境之人口成長預測與經濟成長前景 3-19 圖3-14 OECD Env-Growth模式之SSP預測情境下台灣2030年的各產業部門實質產出水準 3-21 圖3-15 IIASA模式之SSP預測情境下台灣2030年的各產業部門實質產出水準 3-22 圖3-16 IIASA模式之SSP預測情境下台灣2030年的各產業部門產值結構：相較於2011年 3-23 圖3-17 2030年各國/區域經濟體在5個SSP情境下的出口前景：根據IIASA模式之成長預測情境 3-24 圖3-18 2030年各國/區域經濟體在5個SSP情境下的進口前景：根據IIASA模式之成長預測情境 3-25 圖3-19 2030年各國/區域經濟體在5個SSP情境下的出口值變動：根據IIASA模式之成長預測情境 3-26 圖3-20 2030年各國/區域經濟體在5個SSP情境下的出口值變動：根據IIASA模式之成長預測情境 3-27 圖3-21 OECD-EnvGrowth模式之SSP預測情境下台灣2030年的農業部門用地需求 3-29 圖3-22 IIASA 模式之SSP預測情境下台灣2030年的農業部門用地需求 3-29 圖3-23 OECD-EnvGrowth模式之SSP預測情境下台灣2030年的製造業部門用地需求 3-31 圖3-24 IIASA 模式之SSP預測情境下台灣2030年的製造業部門用地需求 3-32 圖3-25 全國產業產出之區域配置: 不完全替代 3-34 圖3-26 民國95年及100年全國各縣市工商服務業產業產出之成長情形 3-34 圖3-27 桃園市耕地面積變遷趨勢 3-35 圖3-28 桃園市工業用地面積變遷趨勢：105年與100年 3-36 圖3-29 CLUE-s模式架構圖 3-40 圖3-30 CLUE-s模式結構組成 3-42 圖3-31 土地利用轉移順序 3-43 圖3-32 選用之環境變數 3-44 圖3-33 不同模式所模擬之各類別土地利用AUC值 3-47 圖3-34 以CLUE-s模式模擬之桃園市2014年土地利用 3-49 圖3-35 土地利用模擬驗證結果 3-50 圖3-36 SSP3 及SSP5情境下推估之未來土地利用空間分布 3-52 圖4-1 國土功能分區示意圖 4-1 圖4-2 結合國土規劃與全球經濟模式分析未來土地利用空間分布流程圖 4-15 圖4-3 桃園市國土功能分析模擬結果 4-15 圖4-4 限制情境一下桃園市之林地變遷分布圖 4-20 圖4-5 限制情境一下桃園市之農地變遷分布圖 4-20 圖4-6 限制情境一下桃園市之建地變遷分布圖 4-21 圖5-1 分散式治水評估方式雛形架構初步規劃 5-2 圖5-2 DHSVM 模式架構流程圖 5-4 圖5-3 模擬植生與根層之水平衡關係 5-5 圖5-4 飽和的次表面流格網運算示意圖 5-9 圖5-5 桃園淹水模擬山區邊界 5-10 圖5-6 第一區(山區編號1-5)各網格地表最大水深(20120611豪雨) 5-10 圖5-7 第一區(山區編號1-5)各網格地表最大水深(2012蘇拉颱風) 5-11 圖5-8 第一區(山區編號1-5)各網格地表最大水深(20160516豪雨) 5-11 圖5-9 第一區(山區編號1-5)各網格地表最大水深(20160602豪雨) 5-12 圖5-10 第一區(山區編號1-5)各網格地表最大水深(50年重現期限制情境一) 5-12 圖5-11 第一區(山區編號1-5)各網格地表最大水深(50年重現期限制情境二) 5-13 圖5-12 第一區(山區編號1-5)各網格地表最大水深(50年重現期限制情境三) 5-13 圖5-13 第二區(山區編號6-11)各網格地表最大水深(20120611豪雨) 5-14 圖5-14 第二區(山區編號6-11)各網格地表最大水深(2012蘇拉颱風) 5-14 圖5-15 第二區(山區編號6-11)各網格地表最大水深(20160516豪雨) 5-15 圖5-16 第二區(山區編號6-11)各網格地表最大水深(20160602豪雨) 5-15 圖5-17 第二區(山區編號6-11)各網格地表最大水深(50年重現期限制情境一) 5-16 圖5-18 第二區(山區編號6-11)各網格地表最大水深(50年重現期限制情境二) 5-16 圖5-19 第二區(山區編號6-11)各網格地表最大水深(50年重現期限制情境三) 5-17 圖5-20 建物網格示意圖 5-19 圖5-21 建物進水體積之相對面積比 示意圖 5-20 圖5-22 桃園市20120611豪雨模擬最大淹水深圖 5-22 圖5-23 桃園市2012蘇拉颱風模擬最大淹水深圖 5-23 圖5-24 桃園市20160516豪雨模擬最大淹水深圖 5-24 圖5-25 桃園市20160602豪雨模擬最大淹水深圖 5-24 圖5-26 桃園市50年重現期模擬最大淹水深圖(限制情境一) 5-25 圖5-27 桃園市50年重現期模擬最大淹水深圖(限制情境二) 5-25 圖5-28 桃園市50年重現期模擬最大淹水深圖(限制情境三) 5-26 圖5-29 下游地區淹水熱點分析結果 5-29 圖5-30 下游地區逐時淹水熱點分析結果 5-30 圖5-31 上游山區第一區熱點分析結果 5-31 圖5-32 上游山區第二區熱點分析結果 5-32 圖5-33 下游地區淹水熱點分析結果 5-33 圖5-34 Zonation模式演算流程圖 5-36 圖5-35 以最大淹水深之熱點進行管制區範圍劃設 5-38 圖5-36 以逐時淹水深熱點進行管制區範圍劃設 5-38 圖5-37 以逐時淹水深直接進行管制區範圍劃設 5-39 圖5-38 上游山區第一區之管制區劃設結果 5-39 圖5-39 上游山區第一區之管制區劃設結果 5-40 圖5-40 下游地區管制區劃設結果 5-40