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• 近年來森林火災的消息頻仍，對環境潮濕的臺灣來說是極不尋常的事件。研究指出未來中南部地區的林火風險可能增加逾五成，尤其某些地區會受焚風與雨影效應影響。
• 臺灣目前已導入衛星遙測、地下水觀測、加拿大林火天氣指數等多元資料，建置每日更新的林火風險預測系統，實現高解析度、區域化的預警，有效提升防災精準度與時效性。
• 臺灣林火發生原因有97%為人為因素所致，當前藉由結合法規管理（例如《森林法》）、全民宣導（例如「四不二記得」）與社區防災教育，同時推動林保署與氣象、消防等機構合作，並借鏡國際經驗，共同打造具韌性的森林管理體系。

每當春季來臨，臺灣各地常傳出森林火災的消息。過去20 餘年以來，臺灣歷經了許多大規模的林火事件，像是2001 年2 月以及2002 年5 月期間，臺中梨山地區發生了延燒80 公頃以及185 公頃的林火事件；2021 年5 月玉山國家公園的林火事件；2023 年3 月苗栗觀霧地區發生79 公頃的林火延燒事件（圖一）；2023 年4 月高雄內門發生延燒284 公頃林火事件。像臺灣這樣潮濕的亞熱帶島嶼發生嚴重野火其實非常不尋常，發生野火通常需滿足幾項條件――充足的可燃物、高溫、乾燥和強風。然而，在氣候暖化加劇的情況下，這些「不尋常」的條件正變得愈來愈「尋常」，極端降雨、乾旱間交替的降雨型態漸漸變得更嚴重，乾旱期間延長，再加上高溫與強風條件，為林火創造了有利的延燒環境。研究顯示，臺灣在本世紀末發生森林火災的風險可能大幅提升，其中臺灣西南部地區更可能增加五成以上。

隨著技術的進展，透過當代衛星遙測科技的監測技術將有望進行監測與分析，深入了解臺灣林火與氣候環境的關聯性。本文會先分析臺灣森林火災管理現況，如何運用氣候模型來預測臺灣未來的林火風險，並以溫度、濕度、降雨和風速等關鍵氣候因子探討臺灣發生林火的關聯性。為了面對當前氣候變遷對於臺灣的森林火災威脅，文章最後將與讀者分享相關的調適策略。

從天氣預報到氣候預測的轉變

對於社會大眾而言，天氣預報提供我們明天是否會下雨等相關資訊；然而，氣候預測則是分析未來十年的降雨趨勢。這兩者乍看相似，實則截然不同。2021 年諾貝爾物理學獎得主德國海洋學家哈塞爾曼（Klaus Hasselmann）的研究顯示，雖然長期預測天氣不太可能，但我們卻能掌握氣候的變化趨勢。氣象學家羅倫茲（Edward Lorenz）在1960 年代的研究發現了天氣系統中微小的變化，可能導致截然不同的結果，就好像一隻蝴蝶在臺北扇動翅膀可能會影響臺東的天氣變化。這個現象說明了天氣預報的困難性：即使觀測資料只有極小的誤差， 長期預測結果也可能完全不同， 這個發現徹底改變了我們對天氣預測的認知。當今，科學家難以預測一片森林中的每片樹葉何時飄落，但可以透過數據收集與現象模擬，了解當秋天來臨時，整片樹林將進入落葉季節。同樣地，氣候預測與天氣預報不同，探討的是整體與長期的變化趨勢，進行模擬與預測。當代的氣候模型便是以這一概念，透過整合龐大的觀測數據，分析氣候如何演變。哈塞爾曼的突破在於發現，雖然單一天氣事件無法精確預測，但社會可透過了解氣候變化的規律，來利用物理、數學模型模擬預測未來氣候的整體趨勢。如同擲骰子，儘管無法判定每一次的點數結果，但當我們擲1000 次後，可以準確計算出各點數的出現機率。他提出的「隨機氣候模式」將快速變化的天氣視為隨機的「雜訊」，並同時將緩慢變化的氣候視為可預測的「訊號」，首次將天氣的混沌特性納入氣候預測，使我們能夠在看似混亂的氣象資料中，找出有意義的氣候變化趨勢，為當代氣候研究奠定理論基礎。

這項理論對於林火風險預測極具啟發性。雖然我們無法確定何時何地會發生火災，但可以藉由過去收集的氣候與林火資料的關係，了解當代與未來氣候環境變遷影響下，森林火災發生的趨勢，最終提供林火高風險時期與區域的判定基準。臺灣這樣的亞熱帶地區，氣候的季節性與區域特徵更加明顯，使得這類預測變得十分重要。氣候模型的運作可比擬為一個精密的數位實驗室，它同時分析多種關鍵因素，包括衛星觀測的大氣變化、地面測站記錄的溫濕度數據、海洋溫度波動，甚至人為排放的溫室氣體。透過精密運算，這些模型能夠提供未來氣候變化的趨勢預測。值得注意的是，在預測臺灣的氣候變遷方面，這些模型仍面臨獨特挑戰。由於臺灣地形複雜，且受海陸交互作用影響，局部氣候的變化更加難以掌握。然而，透過精進計算方法與強化觀測網絡，科學家正逐步提升預測的準確度，使我們能更有效地應對氣候變遷帶來的挑戰。

解密臺灣森林火災的關鍵因素

近期的研究帶來出乎意料的發現，影響臺灣森林火災最主要的因素並非高溫，而是降雨量和濕度的變化。這項發現顛覆了過去的認知，也為預防工作指出新的方向。研究顯示，長期的乾旱不僅會直接增加火災發生的機率， 更會影響地下水位，並因此在未來一年內持續地影響森林的易燃性。以2021 年玉山森林大火為例，這場延燒超過79 公頃的火災並非突發事件，而是由多重因素共同導致。……【更多內容請閱讀科學月刊第666期】