101年度研究年報-all(中文版)

.275.

本研究以 1975 年至 2009 年之水稻田面積歷年資料，利用統計方法計算各年度資料間
之離散程度，求得水田面積變化之趨勢線（圖 5）。水田面積之趨勢預測經由迴歸分析之
線性模式、對數模式、多項式、指數模式、移動平均等方法推估，結果以「多項式」方法
解釋度（R-square）最高，R2 高達 99.4％，其多項式方程式如下式：

y = -0.0014074703 x2 + 2.3442659282 x + 1384.7687008449
yi 為水稻田面積；Xi 為年度。
R2=99.4％
圖 5 中紅色曲線是 1975 年至 2009 年水稻田面積推估之趨勢線，粉紅色折線為利用水稻
田面積之趨勢線所推估出之 2010 年至 2030 年之水稻田面積分佈情形。由於水稻田面積受
到社經因素的影響，並不會無限制的隨著時間不斷減少，因此依據「非都市土地使用管制
規則」第二條之規定所劃設之「特定農業區」為水田面積減少之限制式（如圖 5 之黑色曲
線與藍色點）所示。由於特定農業區面積近幾年有增加之趨勢，顯示政府相關單位對於優
良之農業用地保留與重視的趨向，因此本研究假設特定農業區面積之最小值為 330.287 千
公頃（1991 年至 2010 年期間發生之最低面積）。
本研究將利用所求得 1975 年至 2030 年之水稻田面積（表 1），透過水田三生機能之
評估公式，量化水田功能。

圖 5 水稻田面積歷年趨勢及其推估結果

.276.
表 1 1975 年至 2030 年之水稻田面積

(2).IPCC 情境下水稻田面積推估（2000 年至 2030 年）
本研究乃設定在氣候變遷下，考慮影響台灣水田三生功能因子之過去趨勢及 IPCC

SRES 情境，而產生台灣本土情境，較為符合台灣的社會經濟發展。方法上則是透過收集
整理台灣本土資料，就過去的發展情況找出歷史規律後，以數量方法就 IPCC SRES 情境
下的各個情節模擬推估水田功能的衝擊。

研究推估基期為 2000 年與 IPCC 的資料時間一致，並依據 IPCC 的全球預測值之十
年間隔時間作為時間間距，依比例推估 IPCC SRES-台灣情境。

本研究以考量氣候變遷下將以台灣較可能發展方向之 A1B 情境與 B2 情境推估在氣

.277.

候變遷下，台灣所處之社經環經條件，水稻田面積之變化，據此進一步評估氣候變遷對水
田功能之衝擊。研究以統計方法推估並計算 1975 年至 2030 年水田面積資料，以該資料求
取 2000 年至 2030 年度之 95％信賴區間的水田面績之上下限，以此做為 A1B 情境與 B2
情境，例如，以某年度之水田面積可能之最小值做為 A1B 情境之水田可能面積，即全球
化、地域互動強，收入集中情況，使用非化石能源以及各種能源使用均衡的狀態，經濟與
全球化發展非常快速的世界，但也重視環境永續，新技術的發展與化石燃料混合使用；以
某年度之水田面積可能之最大值做為 B2 情境之水田可能面積，即強調地區化的社會經濟
發展，環境永續，經濟發展程度中等。

2000 年至 2030 年度之 A1B 情境與 B2 情境水田面積推估結果如下圖 6 與表 2。由
於水稻田面積受到社經因素的影響，並不會無限制的隨著時間不斷減少，因此依據「非都
市土地使用管制規則」第二條之規定所劃設之「特定農業區」為水田面積減少之限制式（如
圖 6 之綠色曲線）所示，因此在 A1B 情境下，水田面積並不會依據 95％之信賴區間推估
值降低至 2030 年 329.508 千公頃，而會以特定農業區之最低面積 330.287 千公頃為底限
（表 2 之黃色區塊）。

圖 6 A1B 情境與 B2 情境水田面積
表 2 A1B 情與 B2 情境水田面積

.278.

2.防洪機能之計量
水田田間坵塊，係四週築埂以儲存天然雨水或人工灌溉水，供埂內田區水稻栽培成長

所需，圍埂成田蓄存大量的水，寬廣平坦活似小型水庫般，因而具調蓄洪水、減輕洪水災
害之防洪機能。依據研究結果顯示，水稻田田區對豪雨尖峰流量之洪水防止效果，是旱田
田區的 4 倍，更是都市區域的 15 倍(Nishimura，1991)。

依據水稻田坵塊圍埂結構，調蓄洪水水量 Qf 之估算，即物理量化數據，可以下式推
估：

.279.

.......................................................................................... (1)
式中， Qf 調蓄洪水水量，單位 m；

Hr 田埂高度，單位 cm；
Dw ：浸水深，單位 cm；
Ap ：水稻田種植面積，單位 ha。
由上述公式計算可知，1975 年之台灣水稻田可提供 96,980 萬 m3 之防洪蓄水量，降
低澇災所帶來之衝擊。若將各年度之防洪蓄水量計算出，便可得知歷年來水稻田所帶來之
防洪效益。而套用 IPCC 提出之 A1 與 B2 情境，則可求得未來台灣水稻田區可能帶來之
防洪效益，檢視氣候變遷下對水田「防洪」功能的衝擊影響。
3.地下水涵養補注機能之計量
水稻栽培用水管理的一大特色，係須經常保持田面某種程度之湛水深，以為水稻成長
所需，也因此在必須不斷引灌大量用水之際，部份的水會經由排水路流回河川，部份的水
會藉由土壤入滲至土層或成地下水，或伏流或迴歸或湧泉，為下游各標的用水引取利用，
無形中即具伏流水、迴歸水等下游河川水流流況安定，以及地下水補注兩項水資源涵養機
能。爰此，依水收支原理，水稻田之水資源涵養機能物理量化估算，可以下式表示，

............................................................................................ (2)

式中 Qfwr ：水資源涵養物理量，單位為 m3；
Qsrf ：河川流況安定水量，單位為 m3；
Qgr ：地下水補注量，單位為 m。

(2)式中，河川水流流況安定水量 Qsrf ，考量因子有湛水深、作物蒸發散量、灌溉日
數、水稻種植面積及水流返回河川比率。計算式如下，

....................................................................... (2-1)
其中 E：水稻蒸發散量，單位 mm/day；

Di ：灌溉日數，單位 day；
AP：水稻種植面積，單位 ha；
R：水還原於河川之比率，單位%。
(2)式中，地下水補注量 Q，考慮土壤入滲率、灌溉日數及水稻種植面積 ,計算式如下：

.......................................................................................... (2-2)

.280.

(2-2)式中，Ir：土壤入滲率，單位 mm/day。

Di：灌溉日數，單位 day；

AP：水稻種植面積，單位 ha；

由上述公式計算可得 1975 年之台灣水稻田可提供 47,548 萬 m 3 之地下水涵養補注
量，若將各年度之地下水涵養補注量計算出，便可得知歷年來水稻田所帶來之地下水涵養
補注量效益；而套用 IPCC 提出之 A1 與 B2 情境，則可求得未來台灣水稻田區可能帶來
之地下水涵養補注效益，檢視氣候變遷下對水田「地下水涵養補注」功能的衝擊影響。

4.氣溫調節功能之推估

水田因長期處於湛水或濕潤的生長環境，其蒸發散作用的過程中能吸收大量周遭環境
的熱量，形成熱匯(heat sink)效應或稱為涼化效應。衛星遙測具有大範圍取得面狀資料以及
資料同步性的優點，以衛星遙測等方法作大面積觀測，能得到整體水田溫度變化的效果。
本研究將藉由熱遙感探測理論，利用氣象衛星影像資料，模擬分析區域水稻田面積改變下
對氣溫調節機能之衝擊，茲將分析方法說明如下。

由於衛星觀測尺度不同，衛星影像每一像元(pixel)所記錄的輻射溫度實際為數種土地
利用下之溫度組成，每一像元中各項土地利用於相同太陽輻射下有不同之地面溫度，而於
感應器中所記錄之輻射溫度實為各土地利用下溫度之組合。本研究假設「區域溫度與各土
地利用類別之溫度呈線性關係」與「各土地利用間之溫度互相獨立」，以此建構不同土地
利用與地表溫度之關係模式，進而推演水田休耕、蓄水及轉為其他土地利用時，對環境溫
度所造成之影響與衝擊。

計算區域內平均溫度所做基本假設如下：

(A)區域溫度與各土地利用類別之溫度呈線性關係，即區域平均溫度可表示為土地利用
類別面積之溫度的線性組合。此關係可表示如下：

 .................................................................................................. (3)

 區域面積百分率； Ti 為 i 區域面積之溫度； Ta 全區域面積平均溫度。

(B)各土地利用間之溫度於觀測之瞬間互相獨立。 模擬土地利用改變後的可能溫度流程如
下圖 7

表 3 耕作水田轉為裸土狀態後區域溫度變化

.281.

圖 7 水稻田面積改變後氣溫調節機能衝擊評估流程圖
藉由此種線性組成關係，可推演出某一區土地利用類別改變時，該區之地表溫度的改
變，由此便可模擬可能情境，推估水田面積改變後之環境衝擊。
本研究利用衛星影像模擬原為耕作水田之土地利用變更使用後，對於區域環境溫度所
產生之改變。從較保守之角度評估，以水稻田轉為休耕時之土地覆蓋狀況，即以裸露地之
狀態評估水稻田面積改變時之溫度衝擊，水田區轉為裸土狀態時，區域溫度變化模擬之結
果如表 3 所示，水田轉為休耕時，每減少 5％的水田耕作面積，溫度上升約 0.75℃。
本研究後續將所推估之水田改變面積，套用 IPCC 提出之 A1B 與 B2 情境，用以評估
未來台灣區域溫度可能發展之方向，檢視氣候變遷下對水田「氣溫調節」功能的衝擊影響。

.282.

本研究考量氣候變遷下，台灣較可能發展方向之 A1B 情境與 B2 情境推估在氣候變遷
下，台灣所處之社經環經條件，水稻田面積之變化，據此進一步評估氣候變遷對水田三生
功能之衝擊。研究以統計方法推估並計算 1975 年至 2030 年水田面積資料，以該資料求取
2000 年至 2030 年度之 95％信賴區間的水田面積之上下限，以此做為 A1B 情境與 B2 情境。
一般氣候變遷狀態的定義是以 30 年的統計特徵為基準，因此，本研究模擬之期間為 2000
年至 2030 年。

（一）防洪功能衝擊評估結果

水田防洪功能衝擊的模擬依未考量氣候變遷之「目前情境」、氣候變遷下之 IPCC「B2
情境」及 IPCC「A1B 情境」等三種情境發展，推估水田防洪功能衝擊程度，推估結果整理
如表 4 所示。

在氣候變遷下，依據不同之情境發展，若將水田防洪功能分為六個等級（如表 4 之
顏色區塊所示）則發現，重視環境永續的 IPCC「B2 情境」對防洪功能衝擊最小，而較重
視經濟發展，全球競爭之 IPCC「A1B 情境」對防洪功能衝擊最大。在氣候變遷的衝擊下，
2000 年至 2030 水田防洪功能之總衝擊量，「B2 情境」為增加 82,035 萬 m3 之防洪量；「A1B
情境」則為減少 81,783 萬 m3 之防洪量。氣候變遷下，對於水田之保存及永續發展實為一
重要課題，由表 4 中可知，三種情境下水田的防洪功能主要為降低之趨勢，此與台灣水田
面積逐年減少有相當之關聯，但三種情境水田之防洪功能降低的時間與量不相同。

若依據目前台灣發展之情境，未考量氣候變遷，對於任何社經環境與條件不進行任
何改變，則至 2030 年防洪功能為 64,594 萬 m3；在強調地區化的社會經濟發展，且經濟發
展程度中，並重視環境永續的 IPCC「B2 情境」下發展，則至 2030 年防洪功能為 67,240
萬 m3，較「目前情境」多 2,646 萬 m3 之防洪量；在經濟與全球化發展非常快速，但也某
種程度重視環境永續，新技術的發展與化石燃料混合使用的「A1B 情境」下發展，至 2030
年防洪功能為 62,196 萬 m3，較「目前情境」少 2,398 萬 m3 之防洪量。

表 4 2000 年至 2030 年各種情境下防洪量一覽表

2000 年至 2030 年各種情境下防洪功能

未考量氣候變遷 氣候變遷下
依目前情境之防洪量
年份 B2 情境防洪量 A1B 情境防洪量
（萬 m3） （萬 m3） （萬 m3）
2000
2001 83,097 85,743 80,451
2002
2003 82,527 85,173 79,881

81,849 84,496 79,203

81,394 84,041 78,748

.283.

2004 80,387 83,034 77,741
82,672 77,379
2005 80,025 82,306 77,013
82,016 76,723
2006 79,660 81,715 76,423
80,812 75,520
2007 79,369 79,806 74,513
79,182 73,890
2008 79,069 78,559 73,266
77,934 72,642
2009 78,166 77,310 72,017
76,684 71,392
2010 77,159 76,058 70,766
75,432 70,139
2011 76,536 74,805 69,512
74,177 68,885
2012 75,912 73,549 68,257
72,921 67,628
2013 75,288 72,292 66,999
71,662 66,370
2014 74,663 71,032 65,739
70,401 65,109
2015 74,038 69,770 64,478
69,138 63,846
2016 73,412 68,506 63,214
67,873 62,581
2017 72,786 67,240 62,196
2,376,339 2,212,521
2018 72,159 82,035 -81,783

2019 71,531

2020 70,903

2021 70,275

2022 69,645

2023 69,016

2024 68,386

2025 67,755

2026 67,124

2027 66,492

2028 65,860

2029 65,227

2030 64,594

總計 2,294,304

2000 年~2030 年總衝擊量

降雨強度的改變加上人為與社會環境的變遷，對洪水災害的衝擊不可輕忽，對於水田
防洪功能應更加重視。圖 8 為 1971 年至 2006 年颱風期間最大總雨量，2000 年以後強降雨
之頻率增加許多，若以總前五大降雨量平均（95％）檢視，則可發現 2000 年至 2006 年七
年間颱風強降雨次有 5 次，其次數與 1970 年至 1999 年三十年間的次數相同。若以超越淹

.284.

水警戒值頻率計算（圖 9），則每年水田可提供之防洪效益大於前表所推估之防洪量（以每
年颱風強降雨之次數×每次水田可提供之防洪量之總和）。

圖 8 1971 年至 2006 年颱風期間最大總雨量（陳永明，2008）

圖 9 1989 年至 2009 年超越淹水警戒值頻率變化圖（國科會，2011）
（綠色柱狀體為當年發生平均機率變化，底灰色為前 10 年與後 10 年之平均值，紅色虛線為一次回歸趨勢線）

（二）地下水涵養補注功能衝擊評估
水田地下水涵養補注功能衝擊的模擬依未考量氣候變遷之「目前情境」、氣候變遷下之

IPCC「B2 情境」及 IPCC「A1B 情境」等三種情境發展，推估水田地下水涵養補注功能衝
擊程度，推估結果整理如表 5 所示。

在氣候變遷下，依據不同之情境發展，將水田地下水涵養補注功能分為三個等級（如
表 5 之顏色區塊所示）則發現，重視環境永續的 IPCC「B2 情境」對地下水涵養補注功能
衝擊最小，而較重視經濟發展，全球競爭之 IPCC「A1B 情境」對地下水涵養補注功能衝擊
最大。在氣候變遷的衝擊下，2000 年至 2030 水田地下水涵養補注功能之總衝擊量，在強

.285.

調地區化的社會經濟發展，且經濟發展程度中，並重視環境永續的 IPCC「B2 情境」下發
展，「B2 情境」為增加 40,221 萬 m3 之地下水涵養補注量；在經濟與全球化發展非常快速，
但也某種程度重視環境永續，新技術的發展與化石燃料混合使用的「A1B 情境」下發展，
「A1B 情境」則為減少 80,321 萬 m3 之地下水涵養補注量。

「B2 情境」所帶來的地下水補注效益為「A1B 情境」的三倍，足見在重視環境永續
發展下，水田面積被重視與保存的機率較高，在氣候變遷下對水田的地下水涵養補注功能
衝擊較小。

表 5 2000 年至 2030 年各種情境下地下水涵養補注量一覽表
2000 年至 2030 年各種情境下地下水涵養補注功能

未考量氣候變遷 氣候變遷下

年份 依目前情境之 B2 情境之 A1B 情境之
地下水涵養補注機量 地下水涵養補注量 地下水涵養補注量
2000
2001 （萬 m3） （萬 m3） （萬 m3）
2002
2003 40,742 42,040 39,445
2004
2005 40,463 41,760 39,165
2006
2007 40,130 41,428 38,833
2008
2009 39,907 41,205 38,610
2010
2011 39,414 40,711 38,116
2012
2013 39,236 40,534 37,939
2014
2015 39,057 40,354 37,759
2016
2017 38,914 40,212 37,617
2018
2019 38,767 40,065 37,470
2020
38,324 39,622 37,027

37,831 39,128 36,533

37,525 38,823 36,228

37,220 38,517 35,922

36,913 38,211 35,616

36,607 37,905 35,310

36,300 37,598 35,003

35,994 37,291 34,696

35,686 36,984 34,389

35,379 36,677 34,082

35,071 36,369 33,774

34,763 36,061 33,466

.286.

2021 34,455 35,753 33,158
35,444 32,849
2022 34,147 35,136 32,541
34,827 32,232
2023 33,838 34,517 31,923
34,208 31,613
2024 33,529 33,898 31,303
33,588 30,993
2025 33,220 33,278 30,683
32,968 30,494
2026 32,911 1,165,109 1,084,788
40,221 -80,321
2027 32,601

2028 32,291

2029 31,981

2030 31,670

總計 1,124,888

2000 年~2030 年總衝擊量

(三).氣溫調節功能衝擊評估

本研究以 2000 年為基期，依據 2000 年至 2030 年台灣水稻田面積改變之比例，模擬在
氣候變遷對水田氣溫調節功能所產生之衝擊，未考量氣候變遷下「目前情境」、考量氣候變
遷下 IPCC「B2 情境」及 IPCC「A1B 情境」發展之水田溫度調節衝擊程度，整理如表 6 所
示。由表中可知，在未考量氣候變遷，依據目前台灣發展之情境，對於任何社經環境與條
件不進行任何改變則至 2009 年開始台灣區域氣溫會升高 0.5℃~1.24℃，到 2028 年時氣溫
會升高 2.74℃~3.47℃；在強調地區化的社會經濟發展，且經濟發展程度中，並重視環境永
續的 IPCC「B2 情境」下發展，則氣溫升高到 0.5℃~1.24℃階段之時間會較「目前情境」
延後 3 年（2011 年），並且截至 2030 年止，氣溫升高僅達到 1.99℃~2.73℃階段，水田氣溫
調節功能所受衝擊較小；在經濟與全球化發展非常快速，但也某種程度重視環境永續，新
技術的發展與化石燃料混合使用的「A1B 情境」下發展，則氣溫升高到 0.5℃~1.24℃階段
之時間會較「目前情境」提前 6 年（2003 年），並且在 2023 年時氣溫的改變已達到 2.74℃
~3.47℃，較「目前情境」提前 5 年，水田氣溫調節功能所受衝擊較大。

本研究模擬在不同情境下歷年水稻田面積的改變量，以此做為推估水田氣溫調節功能
在氣候變遷下衝擊程度，結果顯示在較重視環境永續發展的 B2 情境下，水田氣溫調節功
能所受衝擊最小，台灣區域增溫的情形可延緩 3-5 年；而最重視經濟發展、全球化競爭的
A1B 情境則反之，台灣區域增溫的情形將加速 4-6 年。

IPCC（2007）氣候模式所估計全球氣溫變化的氣候平均值最佳估計為增暖 2.8℃，而
可能範圍是從增暖 1.8℃~4.0℃之間；國科會（2011）所發表之「台灣氣候變遷科學報告」
則指出台灣在 A1B 情境下，台灣地區平均氣溫約上升 2.3℃。本研究模擬近 30 年之台灣水
田面積改變，所減少之水田面積所產生的溫度調節功能衝擊約在 0.49℃~3.47℃，三者之結

.287.

果可相互對應，足見氣候變遷對水田氣溫調節功能之影響，然而氣候模式所推估之溫度變
化仍存在著不確定性。

表 6 2000 年至 2030 年水田面積降低之溫度衝擊量一覽表
2000 年至 2030 年水田面積降低之溫度衝擊量一覽表

未考量氣候變遷 氣候變遷下

年份 目前情境之 依目前情境 B2 情境之 B2 情境之 A1B 情境之水 A1B 情境之
水田面積改變 之溫度衝擊 水田面積改變 溫度衝擊量 田面積改變比 溫度衝擊量

比例（％） 量（ ） 比例（％） （） 例（％） （）

2000 -- -- 3.18% 0~0.49 3.18% 0~0.49

2001 0.69% 0~0.49 2.50% 0~0.49 3.87% 0~0.49

2002 1.50% 0~0.49 1.68% 0~0.49 4.69% 0~0.49

2003 2.05% 0~0.49 1.14% 0~0.49 5.23% 0.5~1.24

2004 3.26% 0~0.49 0.08% 0~0.49 6.45% 0.5~1.24

2005 3.70% 0~0.49 0.51% 0~0.49 6.88% 0.5~1.24

2006 4.14% 0~0.49 0.95% 0~0.49 7.32% 0.5~1.24

2007 4.49% 0~0.49 1.30% 0~0.49 7.67% 0.5~1.24

2008 4.85% 0~0.49 1.66% 0~0.49 8.03% 0.5~1.24

2009 5.93% 0.5~1.24 2.75% 0~0.49 9.12% 0.5~1.24

2010 7.15% 0.5~1.24 3.96% 0~0.49 10.33% 1.25~1.98

2011 7.90% 0.5~1.24 4.71% 0~0.49 11.08% 1.25~1.98

2012 8.65% 0.5~1.24 5.46% 0.5~1.24 11.83% 1.25~1.98

2013 9.40% 0.5~1.24 6.21% 0.5~1.24 12.58% 1.25~1.98

2014 10.15% 1.25~1.98 6.96% 0.5~1.24 13.33% 1.25~1.98

2015 10.90% 1.25~1.98 7.72% 0.5~1.24 14.09% 1.25~1.98

2016 11.66% 1.25~1.98 8.47% 0.5~1.24 14.84% 1.25~1.98

2017 12.41% 1.25~1.98 9.22% 0.5~1.24 15.59% 1.99~2.73

2018 13.16% 1.25~1.98 9.98% 0.5~1.24 16.35% 1.99~2.73

2019 13.92% 1.25~1.98 10.73% 1.25~1.98 17.10% 1.99~2.73

2020 14.67% 1.25~1.98 11.49% 1.25~1.98 17.86% 1.99~2.73

2021 15.43% 1.99~2.73 12.25% 1.25~1.98 18.62% 1.99~2.73

2022 16.19% 1.99~2.73 13.00% 1.25~1.98 19.37% 1.99~2.73

2023 16.95% 1.99~2.73 13.76% 1.25~1.98 20.13% 2.74~3.47

2024 17.70% 1.99~2.73 14.52% 1.25~1.98 20.89% 2.74~3.47

2025 18.46% 1.99~2.73 15.28% 1.99~2.73 21.65% 2.74~3.47

.288.

2026 19.22% 1.99~2.73 16.04% 1.99~2.73 22.41% 2.74~3.47
2027 19.98% 1.99~2.73 16.80% 1.99~2.73 23.17% 2.74~3.47
2028 20.74% 2.74~3.47 17.56% 1.99~2.73 23.93% 2.74~3.47
2029 21.50% 2.74~3.47 18.32% 1.99~2.73 24.69% 2.74~3.47
2030 22.27% 2.74~3.47 19.08% 1.99~2.73 25.28% 3.48~4.22
註：2000 年為基期

(一)結論

水田功能衝擊的模擬依未考量氣候變遷之「目前情境」、氣候變遷下之 IPCC「B2 情境」
及 IPCC「A1B 情境」等三種情境發展，推估水田之「防洪功能」、「地下水補注功能」、「氣
溫調節功能」衝擊程度。方法上是透過收集整理台灣本土資料，就過去的發展情況找出歷
史規律後，以水田三生功能物理量數量方法就 IPCC SRES 情境下的情節設定模擬推估水
田三生功能所受衝擊之可能性，以提供國內因應氣候變遷之調適與減量策略規劃參考。

1.防洪功能

在氣候變遷下，依據不同之情境發展，若將水田防洪功能分為六個等級則發現，重視
環境永續的 IPCC「B2 情境」對防洪功能衝擊最小，而較重視經濟發展，全球競爭之 IPCC
「A1B 情境」對防洪功能衝擊最大。在氣候變遷的衝擊下，2000 年至 2030 水田防洪功能
之總衝擊量，「B2 情境」為增加 82,035 萬 m3 之防洪量；「A1B 情境」則為減少 81,783 萬
m3 之防洪量。

氣候變遷下強降雨或極端天氣發生的頻率提高，水田的防洪功能單次蓄洪量雖然減
少，但是以每年發生的頻率計算，則總蓄洪量反而有提高之勢。

2.地下水涵養補注功能

氣候變遷的下，2000 年至 2030 水田地下水涵養補注功能之總衝擊量，在強調地區化
的社會經濟發展，且經濟發展程度中，並重視環境永續的 IPCC「B2 情境」下發展，「B2
情境」為增加 40,221 萬 m3 之地下水涵養補注量；在經濟與全球化發展非常快速，但也某
種程度重視環境永續，新技術的發展與化石燃料混合使用的「A1B 情境」下發展，「A1B
情境」則為減少 80,321 萬 m3 之地下水涵養補注量。

「B2 情境」所帶來的地下水補注效益為「A1B 情境」的三倍，足見在重視環境永續
發展下，水田面積被重視與保存的機率較高，在氣候變遷下對水田的地下水涵養補注功能

.289.

衝擊較小。
3.溫度調節功能

本研究模擬在不同情境下歷年水稻田面積的改變量，以此做為推估水田氣溫調節功能
在氣候變遷下衝擊程度，結果顯示在較重視環境永續發展的 B2 情境下，水田氣溫調節功
能所受衝擊最小，台灣區域增溫的情形可延緩 3-5 年；而最重視經濟發展、全球化競爭的
A1B 情境則反之，台灣區域增溫的情形將加速 4-6 年。
(二)建議

在「農業水資源合理化利用」議題規劃上，關於農地、農業用水、農產及糧食安全庫
存等主題，必須要有國家級的農田水利政策來整體考量，否則將難以真正落實相關之政策。

面對 21 世紀的氣候變遷及糧食危機，各國皆有類似的對應策略正在進行，如新加坡、
韓國、日本，甚至中國大陸，已開始向第三世界租地開墾造田，來對應危險。反觀政府為
節約水量之休耕政策，會導致糧食危機日益惡化與三生功能減少，是否應重行檢討現今休
耕政策是否適宜，另外尚可考慮擴大耕地規模，例如水利會灌溉區外有約 44 萬公頃宜農
地，如能廣設農塘蓄水與採行節水灌溉方式，將可強化水田功能來因應氣候變遷所造成之
衝擊。

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.292.

.293.

The Study of Farmland Water Interest automatic Forecasting Cloud System
Architecture Planning and Design

Y.K. Yu Y.L. Zhu J.S. Liu Y.C. Zheng

目前各農田水利會自動測報系統所面臨主要的問題，並非技術無法突破，而是行政管
理與採購法實施方式，造成前後期系統銜接、擴充困難，每年度各水利會必須重複投資系
統建置費用，且由於使用空間及經費的侷限，許多系統無法放置於具備空調以及電力系統
備援的標準機房中，造成伺服器的高折損率。且在通訊方面，苦無相當程度網路通訊知識
的人才，於網路通訊故障時，無法自行檢測並使通訊恢復正常。

以上種種相關的問題，將以本工作項目規劃設計一套雲端系統，把所有的水利會自動
測報中心系統加以整合，系統可視目前需求(如監測站數量、使用者網頁使用量)調整所需
的 CPU 效能，讓能源的消耗達到最低，解決伺服主機閒置的問題。另在通訊方面，雲端
系統提供標準 web service 介面提供資料記錄器將資料匯入雲端資料庫，排除過去需受限廠
商所提供的通訊協定，反之要求廠商在 web service 架構的保護下，將資料安全的匯入雲端，
不只解決前後期整合問題，許多舊系統既存資料都可一併整合至雲端系統，使用單一介面
就可查詢到數十年前所收集的資料。此外將以服務導向架構(SOA)方式規劃設計雲端系統
之建置，使雲端自動測報系統可以兼顧擴充彈性、相容性與穩定性。
關鍵字：農田水利自動測報、測報雲端系統、資料庫

Abstract

All farmland water interest will be automatic forecasting system surface Temporary mainly the
problem is not technology can not be a breakthrough, but the administrative management and
procurement law implementation way, resulting in the former post-system convergence, expansion
本篇論文原刊載於「農業工程研討會」，2012 10 月

.294.

difficult, each year level of the various water interest will have to repeat the investment system build
costsand due to the use of space and funding limitations, many systems can not be placed in a standard
room with air conditioning and power system redundancy, resulting in a high breakage rate of the
server. And in terms of communication, and having no significant degree of network communication
know identification of talent, network communication failure, unable to conduct detection and
communication is restored to normal. All these related issues, will be planning and design of a cloud
system, the integration of all the water to automatic forecasting center system, visual system, the
current needs (such as stations the number of user pages using the volume) to adjust the required CPU
performance and energy consumption to a minimum, to solve the problem of server, is idle. Another in
terms of communication systems in the cloud to provide a standard web-the service interface to
provide information in mind recording device will be owned data import cloud-owned data library, to
exclude the past need limited manufacturer-supplied protocol, contrary requirements of manufacturers
in the web-the service architecture of protection, will be owned data security import the clouds, not
only to solve the pre-and post-integration issues, many of the old system existing data can be
integrated into cloud systems, using a single interface can query the data collected in the number ten
years ago. In addition we will be service-oriented architecture (SOA) implementation, of the way
planning and design of the cloud system to cloud forecasting system can take into account the
expansion flexibility, compatibility and stability.

Keywords: Automatic Forecasting, Cloud System, Database

自民國 74 年開始便積極辦理農田水利自動測報系統建置及推廣，多年來各農田水利
會均各自成一套系統在運作，然因各會測報資料中心使用之伺服器經常位於無標準機房環
境之運作窘境，且其使用率經常只達 5%~10%，對於農委會或水利會本身每年需負.之維運
費用相較，其使用率有過低之現象，為避免資源的浪費及大幅減少各水利會伺服器與資料
中心軟體更新費用之支出，新竹水利會乃率先提出整合系統之構想，除解決前述問題外，
亦可達簡化有關通訊系統部份的複雜及紊亂情形，並藉由整合系統提出統一的通訊協定，
解決通訊協定之問題。

此外水文資訊與即時影像乃為防災相關單位之間經常會遇到的分享問題，需開發標準
web service 介面以於符合資安之條件下達成資料分享，經由與地理資訊系統(GIS)之整合應
用，可作為未來淹水預測機制的基礎，因此更需加以整合水文自動測報系統，以呈現全台
之即時水情，故以本計畫完成整合系統之建置及業務推動，做為未來農業用水在規劃管理
以及防災應變期間即時水情與影像之監控，以提供相關決策之參考依據。

.295.

(一).資料中心定義

在水文自動測報系統裡面的資料中心，指的是水文監測資料庫以及資料庫對內部子系
統及外部子系統間的溝通介面。其中的內部子系統通常指通訊子系統或現地子系統，因為
這兩套子系統本身，皆封裝在一個水文自動測報內部運作的黑箱作業流程裡面，並不對外
開放，所以稱為內部子系統；而外部系統一般來說為展示子系統本身，目前大部分以網頁
展示的內容為主，其對象大部分為使用者，因其對象在系統架構外層，所以稱為外部子系
統。資料中心的主要功能，在於儲存水文監測資料及操作記錄並提供原始資料給外部系統
展示、分析或做進一步的加值應用。其資料應鉅細靡遺的逐筆保存，不得因為資料異常等
理由而排除該筆資料，這是操作水文資料庫常出現之缺失。目前用來保存水文資料的方法
都是用資料庫伺服器軟體，現行常見的資料庫伺服器軟體有 Oracle ,MS SQL Server 及 My
SQL 資料庫等數種，各種軟體皆有其優缺點，以下大略比較上述資料庫的特性，供操作水
文資料庫時比較的重點：

資料庫軟體 各項比較
Oracle
容量：大
MicroSoft 效能：高
SQL Server 價格：貴
管理介面：不十分友善，需要比較專業的人員操作，或是
My SQL 用指
令下 DDL 語法
操作時所需專業程度：較專業
資料庫管理人員普及度：低(Oracle 資料庫軟體有相關的
認證) MicroSoft SQL Server
容量：大
效能：普通
價格：普通
管理介面：相當友善，Microsoft 設計的程式一般來說都有方
便操作的特性，上手相當容易。
操作時所需專業程度：低
資料庫管理人員普及度：高(為目前大部分資料庫系統採用的
軟體)
容量：大
效能：普通
價格：便宜
管理介面：不十分友善，需要比較專業的人員操作
操作時所需專業程度：高
資料庫管理人員普及度：中等

.296.

由此看來，Oracle 有效能最佳的特性，但是價格比較高，操作上比較專業，不容易找
到資料庫管理人才。而 Microsoft SQL Server 則是效能平均，價錢普通，但是因為操作便
利，容易找到資料庫管理的人才。My SQL 則是價錢最便宜的，一般中小企業首選為 My SQL
Server，即是因為軟體比較便宜的原因，其管理人才受市場普及度的影響，還算普遍。目
前水利會採用的資料庫軟體還是以 Microsoft SQL Server 為最大宗，原因為其市場普及度
高，上手容易等特性。

資料中心的核心為資料庫，如果資料庫出現問題，整套系統便會癱瘓，輕微者只要重
啟資料庫即可確保系統正確運行，嚴重者將會失去整套系統數年甚至數十年的累計成果，
因此在資料庫維護的策略上不得馬虎，要具備風險管理的概念，除了資料庫定時備份外，
如能加上資料庫備援的機制更能確保系統因不可抗拒之原因而導致損毀時，能有一套救援
的措施使數年期或數十年的成果不致毀於一旦。

因此，在管理上應首重資料庫的重要性，在資安策略上要以資料庫為重心，如果承辦
人或主辦該業務的長官無法重視此一點，而不重視相關的配套措施，那不論系統設計的多
完美，等到資料毀損的那一天，以前所做過的成果都將被歸零。

現地系統的一套儀器設備損毀，損失的是數萬至數十萬的設備費用，資料庫主機的當
機，損失的是一台伺服器主機及上面的軟體花費，而資料的毀壞，損失的是從系統建立之
初到現在為止所有人努力的心血。

一套良好的水文自動測報系統，除了各子系統間資料的傳輸通暢，水文資料正確性高之
外，系統設計上盡量採用不互相依賴的架構越好，因為各子系統如果互相依賴，譬如說通
訊子系統直接存取資料庫，那如果資料庫格式或欄位有所修正，會相對應的影響到通訊系
統也要變更設計，如果通訊系統有兩套以上，那修正的幅度也會以倍數成長，最後會導致
因為問題過於巨大而打消了格式修正的念頭。所以這樣的老舊系統，修起來的維護費用是
很嚇人的，最終結果都是乾脆重做一套比較直接。

農田水利會自動測報系統的發展自民國 94 年開始為以單一水位、雨量現地監測站為
主之發展型式，至民國 98 年則陸續有開始建置閘門遙控及影像監視系統，於去(100)年雲
端技術開始萌芽，以其整合之系統遂成為發展主流，整個發展可以如下圖所示，於本(101)
年度則可藉此雲端技術將過去所辦理建置之自動測報系統、地理資訊系統、災情通報系統、
水閘門管理系統與農田排水管理系統進行整合，以作為展現農田水利管理系統之重要開始
里程。

.297.

圖 1 自動測報系統發展歷程圖
1.解決伺服器無標準機房環境可運作之窘境

自動測報整合系統的伺服主機，建置於具備溫濕度控制與穩定電源的電信業者或是主
管機關的資訊機房，由專業人員負責全天候維護，使主機使用年限達到最長，且主機發生
任何異狀能夠在第一時間發現並且解決，減少設備汰換頻率。

2.避免伺服器使用率低落及資源的浪費
所有的水利會自動測報中心系統整合在同一自動測報整合系統中，系統可視目前需求

(如監測站數量、使用者網頁使用量)調整所需的 CPU 效能，讓能源的消耗達到最低，消除
系統閒置，解決伺服主機閒置的問題。

3.簡化通訊系統
自動測報整合系統直接連接至電信機房主幹網路，透過專屬 VPN 連接所有監測站，

不但可以保障資訊傳輸安全性，且所有網路變動都在掌握中，不會有外部網路拓撲變動因
素導致資料接收意外斷線的狀況發生，透過整合所有水利會之資料接收 VPN 網路，各水
利會也不需額外付出因自行申請 VPN 所需固定線路以及相關設定費用。

4.可確保電力不中斷
自動測報整合系統建置於專業資訊機房，具備長時間不斷電系統與緊急發電設備，可

確保資料傳輸不中斷。在惡劣天候仍可正常接收監測資料。
5.主辦人員工作單純化

.298.

自動測報整合系統建置完畢之後，各水利會承辦人員僅需專心規劃現場測量方式，以
及相關器材的選購，後端資料的運算、倉儲與呈現都由自動測報整合系統處理，也不需煩
惱前後期資料銜接與整合問題。

6.監測站與資料中心通訊協定單一化
自動測報整合系統提供標準 web service 介面提供資料記錄器將資料匯入整合資料

庫，推翻過去需受限廠商所提供的通訊協定，反之要求廠商在 web service 架構的保護下，
將資料安全的匯入整合系統，不只解決前後期整合問題，許多舊系統既存資料都可一併整
合至自動測報整合系統，使用單一介面就可查詢到數十年前所收集的資料。

7.資料中心資料庫兼顧擴充彈性、相容性與穩定性
工作團隊將以服務導向架構(SOA)方式建立自動測報整合系統，使自動測報整合系統

可以兼顧擴充彈性、相容性與穩定性。
8.輕鬆達成跨資料庫資料分享、強化 GIS 應用即時水文資料之便利性
自動測報整合系統由於資料整合在同一個虛擬環境中，因此使用者可藉由系統設定進

行資料分享，僅需在系統上進行設定，農工中心和農委會即可在網頁上讀取資料，同時也
會獲得使用 web service 讀取資料的權力，使資料分享快速安全。

圖 2 農田水利會既有且各別獨立之水文自動測報系統

.299.

圖 3 自動測報整合系統可跨資料庫達成資料分享示意圖

(一).自動測報整合系統功能需求分析
系統分析模型有許多種，本計畫使用目前常用之(統一塑模語言模型)UMLModel 進行

分析，較完整的基本分析至少包含使用案例(use case)、順序圖(Sequential)、物件圖(Class)
以及資料庫基本結構，根據目前水利會一般自動測報需求，進行系統功能規劃，相關功能
初步說明如下：

1.即時資料展示：
即時資料顯示目前所有監測點的即時狀況，作為管理人為即時決策使用。資料展示方

式主要分為兩種，第一種為地圖展示，結合 GIS 系統，提供可以縮放，移動，自訂監測地
標，資料顯示等線上功能，第二種為表格展示方式，管理人員可以自訂顯示項目，並可以
儲存，支援顯示項目順序表格排列方式，以獲得較清晰、明確，且更新速度較快的監測方
式。(參考水利會:桃園、花蓮、新竹、台中、南投、石門、瑠公)

2.歷史資料查詢：
所有監測站水文資料傳送到資料庫系統後，可以設定特殊條件查詢某一時期的資料，

提供表格顯示和繪製趨勢折線圖兩種方式，歷史資料查詢的條件可分為以下三點：(參考水
利會:所有水利會)

.300.

(1).查詢區間： 設定查詢資料查詢區間，例如 2008/10/1~2009/1/1。
(2).統計週期： 無論資料庫內所儲存的水文資料記錄週期為何，查詢時將所有資料列

出並不妥當，原始資料必須經過簡單的計算後才顯示出來，因此系統必須可以選擇
統計周期，例如，統計周期為時，表示所查詢的資料是以每小時一筆的方式展示，
而這一筆資料為這個小時內所有原始資料的平均值或累計值，例如，若為累積資料
(如雨量)，則為小時累計值，若為瞬時資料(如水位)，則為小時平均值。
(3).監測項目交叉選擇：系統可以選擇數個監測站進行同類型監測項目進行比較，系統
會動態調整可選擇的監測項目，例如：若 A 監測站之監測項目為雨量、水位，B 監
測項目為水位、流量，則同時選擇 A,B 監測站時系統需自動辨認僅有水位可供選擇。

3.報表製作：
自動測報整合系統取得水文監測的原始資料後，可進行各種不同的資料探勘、統計或

是管理報表製作，日報表、月報表等基本的資料查詢，都可以在歷史資料查詢頁面中完成。
本功能是利用 SOA 所提供之 Web service API 所開發之報表系統。(參考水利會：所有水
利會)

4.管理介面：
系統提供相關管理介面，使後續系統擴充不需修改任何程式碼，如下:(參考水利會：

桃園、花蓮、新竹、台中、南投、石門、瑠公)
(1).管理人員資料維護：新增、修改、刪除管理人員基本資料。此項目所填寫之行動電
話號碼、電子郵件等基本資料將作為各種即時警報發送依據。
(2).監測站維護：新增、修改、刪除監測站及監測項目，網頁修改此項目會自動更新資
料接收圖控之資料接收實體站目標。網頁監測站及監測項目修改後，遙測站資料接
收軟體之邏輯點、實體點對應會自動改變。
(3).監測站管理人員設定：設定管理人員所管理的監測站，當該監測站發佈警報時，會
以語音、簡訊、電子郵件等方式自動通知所設定的管理人員。警戒發佈週期可設定，
例如同一個警報，每隔 N 分鐘發佈一次，直到警報消失，或是簡訊、語音、電子
郵件回覆確認。
(4).警戒值設定： 設定所有監測項目的高、低警戒值和狀態警戒值，包括防盜、水位、
流量、雨量等。
(5).使用者群組維護：新增、修改、刪除管理人員群組，此群組為設定網頁權限的基礎，
可將上述管理人員加入特定群組，對應不同群組展示該群組的網站地圖。
(6).網頁權限管理：設定各群組管理人員網頁瀏覽權限。

.301.

(7).衍生欄位演算公式更新：可設定某個監測項目之監測值，是由其他監測項目所計算
衍生的，例如 A 監測站之流量值，為 A 監測站之水位值衍生，其計算公式為 流
量=2ln(水位)+3.3，使用者於網頁自行選擇公式和輸入參數，更新後，收到水位值
可立即運算出流量，並且填入資料系統中。

(8).資料修正：可針對原始資料進行資料排除，修正與註記。例如 2009/6/2 遭逢颱風，
於本功能註記後，在列印報表時，會自動帶入所註記之資訊。若某斷時間感測器故
障，可設定排除該監測站特定時間資料，不列入計算，或以人工修正、記錄方式調
整。

5.語音警報系統：(參考水利會:桃園、台中、彰化、新竹、石門)
(1).主動告警系統：建構語音警報系統讀取管理網頁上所設定高、低警戒值，當即時水
位超過該警戒值時，自動撥出電話給管理人員，管理人員收到語音警報後，以電話
按鍵確認，系統即停止播出。否則每 N 分鐘播出一次提醒管理人員，N 可於網頁
上設定。
(2).被動查詢系統：使用 SOA 核心 web service 開發語音查詢系統，管理人員可主動
撥入系統，按下所欲查詢之監測站代號，即可收聽該監測站即時資料，包括水位、
流量、機房狀態、電力等監測資訊。

6.人工智慧預警系統：
藉由使用 SOA web service 分析所收集到的即時資料，如使用上游雨量預測 10 分鐘後

下游水位上升的可能幅度。(參考水利會:桃園)

7.自動 GIS 圖台展示：

以 GIS 自動以跳圖或巡航方式顯示目前所有監測站的即時水文資料。(參考水利會:花
蓮、新竹、南投)

(二).SOA 軟體架構分析
本水文自動測報雲端系統將以服務導向架構(Service-Oriented Architecture，SOA)規

劃、建置農田水利自動測報整合系統，於 SOA 內每一個軟體模組(下圖中每一個方塊)都可
以於不同的電腦主機獨立運作，以網路交換資料進行分散式運算，達到提升運算速度之目
的。其各部份之功能說明如下：

.302.

圖 4 SOA 軟體架構圖
1.資料接收 Web service 介面：

除了接收水利會自建之監測站資料外，亦可接收來自氣象局 QPEUMS、水利署 W RISP
以及其他災害應變資訊。

2.資料查詢 Web service 介面：
此介面為自動測報整合系統 SOA 核心對外連接的重要項目，提供系統快速整合擴充

功能如語音、簡訊、電子郵件警報系統，人工智慧防災警報判斷，即時、歷史資料展示與 GIS
整合等外掛功能銜接介面。

3.核心參數修改 web service 介面：
提供監測站，使用者權限與資料，資料擷取週期等系統參數修改，使本系統在新增、

修改、刪除監測站時不需更改任何程式，就可以完成所有設定。
4.資料分類與儲存、資料探勘與核心參數：
上述三大模組為本系統的核心，其演算法關係到整體自動測報整合系統的運作效率與

核心功能的提供，為設計自動測報整合系統時最重要的部份。
5.其他模組：
SOA 系統圖中的其他模組，都是由核心系統取得資料，進行近一步的演算並提供特殊

服務的模組，此部份可由各水利會自行開發所需的介面與元件，滿足不同水利會之管理需
求，而不影響整體系統的穩定與相容性。且由於資料運算最複雜的部份已經由自動測報整

.303.

合系統處理完畢，因此這些額外提供的服務，絕大部分的狀況僅需個人電腦就可以處理。
(三).SOA Web service

根據系統分析以及 SOA 架構的設計，本工作團隊所提出之 web servcie 需至少提供以
下功能才能達到系統分析所述的功能，當然系統提供的 web service 越多，對於後端應用
系統開發與整合就越便利，因此 web service 的設計，必須從使用者端思考，進行詳細之系
統分析，規劃提供之 web service 如下：

1.取得監測站物件：
取得特定監測站種類下所有監測站，取得雨量站即回傳所有雨量監測站物件，此物件

詳細描述該監測站名稱、識別碼、經緯度、傳輸方式…等數十種描述該監測站的參數。
2.取得監測站之所有監測項目物件：
取得特定監測站下所有監測項目物件，例如電壓、水位、流量、防盜、連線狀態等監

測項目物件，每個物件都包含監測項目的描述、名稱與識別碼。
3.取得即時資料：
取得某個監測站之監測項目即時資料。
4.用名稱取得監測站物件：
使用已知的監測站名稱，取得實體監測站物件。
5.取得所有監測站物件：
取得本會目前所有時監測站物件。
6.取得特定分類的監測站：
照特定監測站型態，如雨量站，取得所有該型態的監測站物件。

本系統為長期執行推廣水文自動測報之相關系統，為解決各水利會資訊中心長期存在
之問題，特將 17 個水利會的水文資料做整合至雲端系統，未來可以以此為基礎資訊，將
資料做加值再配合 GIS 做展示，在面對風災及水災的情況下，此資訊系統將會有很高的資
訊價值，無論是在防救災或是做為水資源調配調動都是很好的資訊基礎，除系統可以將防
災之傷害能減至最低，以利國民生命財產之安全外，未來對於農田之水資源有效管理及調
度，皆有高度之應用空間，可以提升整理農田防災及水資源調配之效益。

.304.

1.農業工程研究中心，1985，桃園農田水利會灌溉管理現代化之研究(桃園大圳灌溉系統遙
測遙控工程規劃)，編號 AERC-85-RR-03。

2. 農 業 工 程 研 究 中 心 ， 1989 ， 桃 園 大 圳 灌 溉 系 統 管 理 自 動 化 規 劃 設 計 報 告 ， 編 號
AERC-89-RR-13。

3.農業工程研究中心，1996，桃園大圳灌溉灌理自動化設施之研發-模擬系統與控制軟體之
研發，編號 AERC-97-RR-22。

4.農業工程研究中心，1996,水文、灌溉監測系統自動化推廣方法之研究，農業工程研究中
心研究報告，編號 AERC─96-RR-24。

5.農業工程研究中心，2007，『推廣旱作灌溉及現代化管理設施技術服務─加強灌溉管理
營運設施-建置自動測報系統』，行政院農業委員會農田水利處。

6.農業工程研究中心，2007，『推廣旱作灌溉及現代化管理設施技術服務』，農業工程中
心研究報告。

7.農業工程研究中心，2007，『田間伺服器及自動監控於農塘灌溉之電子化應用』，農業
工程中心研究報告。

8.農業工程研究中心，2007，『農田水利灌溉管理之電子化應用』，農業工程中心研究報
告。

9.農業工程研究中心，2009，98 年度水文自動測報技術於灌溉管理應用之研究，行政院農
業委員會，計畫編號 98 農科-6.1.1-利-b2。

10.農業工程研究中心，2009，98 年度灌排設施維護管理經費評估及水閘門資料庫建置計
畫，行政院農業委員會，計畫編號 98 農科-6.1.1-利-b2。

法財人團農業工程研究中心研究年報出版委員會

一 ○一年 度

財團法人農業工程研究中心

研究年報

196-1
03 452-1314
03 452-6583
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ISBN-0255-6081; AERC-13-RR-02