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電子報

前瞻策略與管理
農村發展及水土保持署
從0403花蓮地震探討氣候變遷對地震帶國家的衝擊
期數 / 第112期
發布日期 / 2024.06.27
主筆 / 李易諭
責任編輯 / 陳國威、林駿恩
前言

根據農村水保署在0403花蓮地震後的新生崩塌地判釋成果,0403的主震與其餘震誘發了近2,000處的新生崩塌地,其面積達1,500多公頃(見BigGIS的相關圖資)。進一步統計這些地震誘發山崩所在位置的坡度,可以發現這些崩塌地主要分布在坡度40-50度的區域(圖1),其發生位置比一般降雨誘發的山崩更陡(通常是20-30度的坡地),和前人的研究成果一致(Lin et al., 2003;陳毅青與莊昀叡,2021)。此外,在103期電子報也提到了坡度和坡地災害的正相關性,坡度越高的區域,發生災害的潛勢也較高。在0403地震後,花蓮在4月底6月初時經歷較大的降雨,也造成了山崩與土石流災害,可見經歷大規模地震後的地區,確實容易發生坡地災害。

圖1、1946處崩塌地與其所在位置的坡度統計圖(根據0531更新至BigGIS的0403花蓮地震新生崩塌地圖資進行繪製)
圖1、1946處崩塌地與其所在位置的坡度統計圖(根據0531更新至BigGIS的0403花蓮地震新生崩塌地圖資進行繪製)

若進一步考量氣候變遷的影響,未來極瑞降雨強度增加(Huang et al., 2016,見圖2),部分地區坡地災害風險提高,致災的可能性將大幅增加(許晃雄等,2024)。剛經歷規模7.2地震的臺灣,有許多位於陡坡的新生崩塌地,以及崩塌後進入河道的土砂,極可能在汛期的雨季中受到極端降雨的衝擊,產生山崩及土石流的災害。本篇電子報將回顧在氣候變遷的情境下,地震帶國家可能受到的衝擊,並從各國的經驗中理解未來須面對的防災挑戰。

圖2、夏季降雨強度變化圖,在四種不同的夏季降雨類型下,未來的降雨均有強度增加的現象。DC為對流雨;TC為颱風;FC為鋒面雨;SC為西南氣流。圖片改自Huang et al., 2016
圖2、夏季降雨強度變化圖,在四種不同的夏季降雨類型下,未來的降雨均有強度增加的現象。DC為對流雨;TC為颱風;FC為鋒面雨;SC為西南氣流。圖片改自Huang et al., 2016
山崩災害與板塊邊界的關聯

美國太空總署(NASA)在2018年公開了全球的山崩預測模型,透過分析山崩潛感(Landslide susceptibility)與全球的降水資料,能即時預測山崩發生的可能性(圖3)。山崩潛感係指一個地區發生山崩的潛勢,而在NASA的模型中,山崩潛感考量了坡度、地質條件、植生、路網等因素,可以觀察到鄰近板塊邊界的地區,山崩潛感普遍較高(圖4)。換句話說,在其他環境條件相同下,地震多的國家應更容易發生山崩,所以在氣候變遷與極端降雨情境下,地震帶上的國家是受到山崩威脅首當其衝的區域。

圖3、NASA的全球山崩預測模型,此預測結果為2018年7月,暖色系代表山崩發生可能性高;圓圈為2007至2017年各年7月份發生山崩的位置,白色為無死亡案例,紫色則代表有死亡案例,且圓圈越大代表死亡的人數越多
圖3、NASA的全球山崩預測模型,此預測結果為2018年7月,暖色系代表山崩發生可能性高;圓圈為2007至2017年各年7月份發生山崩的位置,白色為無死亡案例,紫色則代表有死亡案例,且圓圈越大代表死亡的人數越多
圖4、美國太空總署(NASA)的全球山崩潛感圖,顏色越深者代表發生山崩的潛勢越高;板塊邊界則套疊美國地質調查局(USGS)的圖層,藍色為聚合型、紅色為走滑型、綠色為張裂型,白色則代表其他類別
圖4、美國太空總署(NASA)的全球山崩潛感圖,顏色越深者代表發生山崩的潛勢越高;板塊邊界則套疊美國地質調查局(USGS)的圖層,藍色為聚合型、紅色為走滑型、綠色為張裂型,白色則代表其他類別
地震帶國家的受災案例:日本、紐西蘭與尼泊爾

和臺灣一樣,位於太平洋火環帶(The Ring of Fire )的日本與紐西蘭也時常受到地震與山崩的威脅,嚴重損害了當地的生命財產。紐西蘭的科學家表示,近年來的氣候變遷改變颱風(原文為storm)發生的頻率、強度與持續時間,此現象將與地震疊加導致嚴重的危害。以2018年9月的北海道地震為例,在地震發生前1至3日,日本正遭受燕子颱風的侵襲,其豐沛的雨量提高坡地的含水量,使邊坡更容易處於破壞發生前的臨界狀態。所以在颱風遠離日本的隔天,規模6.7的北海道地震就造成相當嚴重的山崩(圖5)。因此紐西蘭的團隊正著手進行氣候變遷與地震誘發災害的研究,希望找出兩者之間的關聯,以面對未來多變的災害威脅。

圖5、2018北海道地震引發的山崩,取自轉角國際新聞(圖片源自歐新社)
圖5、2018北海道地震引發的山崩,取自轉角國際新聞(圖片源自歐新社)

另外一個例子是尼泊爾,其位於喜馬拉雅山上,地處印度板塊與歐亞板塊的交界上,跟臺灣一樣同屬地形陡峭與地震頻繁的國家。在2015年的4月底,尼泊爾發生了規模7.8的地震,而該年5月中的山崩判釋資料顯示,在震後近一個月內有超過3,000處的崩塌。許多研究團隊指出,尼泊爾確實受到地震影響,山崩數量在2015年後有顯著的上升(Rosser et al., 2021;KC et al., 2024)。然而,在震後的5年間,山崩數量不但沒有遞減,反而呈現了增加的趨勢(圖6)。此現象和以往的認知不同,一般而言地震後的山崩數量在震後數年會有逐漸下降的現象,並在數十年後恢復成地震前的狀態(圖7)

圖6、尼泊爾在2011至2020年間的山崩數量變化趨勢,可以發現在2015年後,山崩數量明顯增加,且由於尼泊爾的雨季是夏季(右上圖),導致發生山崩的數量較其他季節多。圖片取自KC et al., 2024
圖6、尼泊爾在2011至2020年間的山崩數量變化趨勢,可以發現在2015年後,山崩數量明顯增加,且由於尼泊爾的雨季是夏季(右上圖),導致發生山崩的數量較其他季節多。圖片取自KC et al., 2024
圖7、地震後山崩數量的變化趨勢,取自Chen et al., 2021
圖7、地震後山崩數量的變化趨勢,取自Chen et al., 2021

Rosser等人(2021)認為,尼泊爾的狀況可能和人文因素有關,由於2017年是該國首次的地方選舉年,有許多的農路開發,可能就導致邊坡的不穩定,因此在2017年後,山崩數量仍維持高檔(圖8)。此外,尼泊爾官方發布的年降雨資料顯示,2015至2020的年降雨量有顯著的差異,2015至2019年間普遍乾旱,但2020年卻有異常多的降雨量(圖9)。上述降雨量的分配差異,極可能是讓山崩數量在震後5年仍居高不下的原因之一(Tanyas et al., 2021),從尼泊爾的例子中,可以窺見地震帶國家的邊坡穩定機制相當複雜,而氣候變遷將嚴重影響坡地的安全性。

圖8、尼泊爾在2014至2019年間的山崩數量變化,在2017年前後有趨勢上的改變,取自Rosser et al., 2021
圖8、尼泊爾在2014至2019年間的山崩數量變化,在2017年前後有趨勢上的改變,取自Rosser et al., 2021
圖9、尼泊爾的年雨量變化,在2020年時為近40年來的高峰,取自DHM(Department of Hydrology and Meteorology),2023
圖9、尼泊爾的年雨量變化,在2020年時為近40年來的高峰,取自DHM(Department of Hydrology and Meteorology),2023
結語

回歸到環境本身,在天災發生後,環境本身會有修復機制,理論上在過了一定的時間後會恢復至災前的狀態。但在氣候變遷的衝擊下,極端事件發生的頻率上升,在環境尚未完全恢復時又發生另一起事件,就會導致更災害的嚴重發生(圖10)。不論是鄰近的日本,或是距離臺灣較遠的紐西蘭及尼泊爾,地震帶國家近年來均受到氣候變遷的強烈衝擊,嚴重威脅當地的居民。在面對未來更多不安定的因素下,我們需要思考如何減緩震後降雨導致的二次災害,並靈活地調整地震後的警戒機制、掌握與地震相關的土砂災害潛勢區,以面對震後恢復期的潛在災害。

圖10、事件發生頻率上升導致環境呈現不穩定的狀態,圖片取自Dijkstra and Dixon, 2010
圖10、事件發生頻率上升導致環境呈現不穩定的狀態,圖片取自Dijkstra and Dixon, 2010
參考資料

網站資料:
1. 中央社(2024/04/22報導)
2. 公視新聞(2024/06/02報導)
3. 美國太空總署(NASA)的全球的山崩預測模型
4. 山崩潛感
5. 紐西蘭團隊的研究計畫
6. 轉角國際:北海道6.7強震報導
7. NCDR全球災害事件簿-2018燕子颱風
8. NCDR全球災害事件簿-2015尼泊爾規模7.8地震

文獻資料:
1. Chen, M., Tang, C., Wang, X., Xiong, J., Shi, Q., Zhang, X., Li, M., Luo, Y., Tie, Y., and Feng, Q. (2021). Temporal and spatial differentiation in the surface recovery of post-seismic landslides in Wenchuan earthquake-affected areas. Ecological Informatics, 64, 101356.

2. Department of Hydrology and Meteorology (2023). Nepal Climate Summary 2023.

3. Dijkstra, T. A., Dixon, N. (2010). Climate change and slope stability: Challenges and approaches. Quarterly Journal of Engineering Geology and Hydrogeology, 43(4), 371-385.

4. Huang, W.-R., Y.-H. Chang, H.-H. Hsu, C.-T. Cheng, and C.-Y. Tu. (2016). Dynamical Downscaling Simulation and Future Projection of Summer Rainfall in Taiwan: Contributions from Different Types of Rain Events. Journal of geophysical research. Atmospheres, 121, 13973-13988.

5. KC, R., Sharma, K., Dahal, B. K., Aryal, M., and Subedi, M. (2024). Study of the spatial distribution and the temporal trend of landslide disasters that occurred in the Nepal Himalayas from 2011 to 2020. Environmental Earth Sciences, 83(1), 42.

6. Lin, C. W., Shieh, C. L., Yuan, B. D., Shieh, Y. C., Liu, S. H., and Lee, S. Y. (2003). Impact of Chi-Chi earthquake on the occurrence of landslides and debris flows: example from the Chenyulan River watershed, Nantou, Taiwan. Engineering Geology, 71, 49-61.

7. Rosser, N., Kincey, M., Oven, K., Densmore, A., Robinson, T., Pujara, D., Shrestha, R., Smutny, J., Gurung, K., Lama, S., and Dhital, M. (2021). Changing significance of landslide Hazard and risk after the 2015 Mw 7.8 Gorkha, Nepal Earthquake. Progress in Disaster Science, 10, 100159.

8. Tanyaş, H., Kirschbaum, D., Görüm, T., van Westen, C. J., Tang, C., and Lombardo, L. (2021). A closer look at factors governing landslide recovery time in post-seismic periods. Geomorphology, 391, 107912.

9. 許晃雄、王嘉琪、陳正達、李明旭、詹士樑(2024)。國家氣候變遷科學報告2024:現象、衝擊與調適 [許晃雄、李明旭 主編]。國家科學及技術委員會與環境部聯合出版。

10. 陳毅青、莊昀叡(2021)。地震誘發山崩的分布特徵與其用於辨識震源斷層。科技部補助專題研究計畫報告,共43頁。

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