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1 of 141
總計畫 評估組
環境組 治理組
TaiCCAT
主持人:劉振榮 副校長
總計畫 評估組
環境組 治理組
氣候變遷調適科
技整合研究計畫
Taiwan integrated research program on
Climate Change Adaptation Technology
簡報內容
 計畫背景
 總體目標
 研究挑戰
 推動架構
 推動歷程
 理論基礎
 跨組連結
(總計畫與三組報告)
 主要工作
 預期成果
計畫背景
 由於氣候變遷衝擊顯著,但卻具有高度的不確定性,
臺灣社會應儘早建立全面的調適作為予以因應,以維
護人民生命財產、環境生態與國家永續發展,且需考
量高不確定性以避免做出錯誤決策。
 承續「永續台灣的遠景與策略」及「氣候變遷衝擊調
適及因應策略」計畫成果,並考慮國內學界與施政單
位有關氣候變遷相關研究之整合必要,推動「氣候變
遷調適科技整合研究計畫」。
 本計畫為行政院國家永續發展委員會「科技與評估組」
(國科會) 之重要計畫,藉由調適科技之推動,支援政
府決策,並促進國際合作,以減少生態環境與經濟社
會系統脆弱度並提升回復能力。
總體目標
 支援各部會落實科學研究
 氣候變遷調適科技學術缺口鑑別與研究發展
 民眾認知與合作機制之重要性
 氣候變遷資訊高不確定性與知識不完整性,需要系統
整合,並強化環境監測與評估能力,已發展具有強健
與富有彈性之調適能力
 風險評估、風險分攤、風險治理
- 現況與未來風險之掌握
- 產官學民、跨部會風險共同承擔
- 財務、土地規劃、科技、產業推動
 掌握風險資訊(監測、評估)、合理措施(調適措
施)、智慧決策(風險治理、土地規劃)、尋找機會
(科學與產業發展)
 建構各部會因應氣候變遷衝擊所需科技與現有科學知
識之橋梁
- 科學知識於科技發展應用之可行性分析
- 科技發展所需前瞻科學研究規劃
 建構整合研究架構
- 鑑別跨部會氣候變遷關鍵議題與技術需求
- 發展不同空間尺度跨領域議題之研究架構
- 資訊需求與規格
研究挑戰
 跨領域性:氣候事件是個綜合環境、文化與政策的複
雜現象
 不確定性:氣候變遷仍具高度科學不確定性,並須設
法喚醒民眾因應意識
 高急迫性:氣候事件已在台灣發生,必須盡快檢視並
改善我們的環境
 因地制宜:氣候調適沒有標準規範,因人與所處環境
而異,必須因地制宜
 風險分散:由於上述特性,氣候變遷會顯著衝擊,但
又具高不確定性,必須將風險分散,並因地制宜,且
能彈性調配與系統整合。
農業生產及生物多樣性
能源供給及產業
維生基礎建設
土地使用
水資源
健康
海岸
災害
計畫定位
行政院永續發展委員會
科技與評估組 (國科會)
氣候變遷研究聯盟
(CCliCS)
台灣氣候變遷推估與資訊平台
(TCCIP)
氣候變遷調適科技整合研
究計畫 (TaiCCAT)
環境監測分析 (環境組)
脆弱度評估 (評估組)
調適治理 (治理組)
整合推動 (總計畫)
經建會 (2012.6)
國家氣候變遷調適政策綱領
農業生產及生物多樣性
能源供給及產業
維生基礎建設
土地使用
水資源
健康
海岸
災害
計畫定位
行政院永續發展委員會
經建會
國家氣候變遷調適政策綱領 (2012.6)
科技與評估
(下游)
氣候變遷調適科技整合研究計畫
(TaiCCAT)
(Patt, 2012)
推動架構
國科會
環境組 評估組
總計畫
臺灣大學童慶斌教授
海洋大學李光敦教授
成功大學蘇慧貞教授
臺灣大學盧虎生教授
中興大學林幸助教授
中央大學李明旭教授
海洋大學李明安院長
中央大學李錫堤教授
中央大學陳良健教授
中央大學林唐煌教授
臺灣大學李培芬教授
成功大學許泰文教授
中研院 張靜貞教授
台北大學詹士樑教授
清華大學范建得教授
主持人:中央大學劉振榮副校長
執行秘書:中央大學李河清教授
治理組
Climate
減災措施 減災能力建構
過去 未來
脆弱度評估
調適
治理
先期調適
(過去經驗)
計劃調適
(未來規劃)
自發調適
(近程調適)
現在
環境系統分析
氣候調適能力建構
Weather
脆弱度評估
推動歷程
整合運作
社會
大眾
政府學術
環境系統分析
調適治理
第一階段
研究架構
第二階段
研究發展
第三階段
整體推動
核心分組 第一階段:規劃 第二階段:先期計畫
總計畫
1. 完成國內外氣候變遷調適科技研究
現況與研究缺口分析
2. 研究架構規劃,確立總計畫辦公室
與三個核心分組。
3. 形成研究團隊與階段推動策略
1. 研究規劃與整合之強化
2. 調適科技國際交流與合作管道建立
3. 風險治理與空間規劃分析
4. 知識平台規劃
5. 科學報告規劃
環境監測組
1. 熱島效應
2. 崩坍預測模式 (Shihmen Reservoir)
3. 臺灣海峽海溫上升分析
4. mullet fishery糧食安全分析
5. 海空交互作用-澎湖冷水入侵災害
6. Land-sea interaction for sand reduce
脆弱度評估
1. 跨領域研究問題分析
2. 各領域標準評估流程
3. 資訊流分析與問題釐清
4. 跨領域脆弱度評估系統動力模式
5. 脆弱度與回復力指標系統
調適治理
議題矩陣五:調適治理觀點下的跨組連結
Climate
減災措施 減災能力建構
過去 未來
脆弱度評估
調適治
理
先期調適
(過去經驗)
計劃調適
(未來規劃)
自發調適
(近程調適)
現在
環境系統分析
氣候調適能力建構
Weather
議題矩陣三:脆弱度評估觀點下的跨組連結
Climate
減災措施 減災能力建構
過去 未來
脆弱度評估
調適治
理
先期調適
(過去經驗)
計劃調適
(未來規劃)
自發調適
(近程調適)
現在
環境系統分析
氣候調適能力建構
Weather
議題矩陣四:環境系統分析觀點下的跨組連結
Climate
減災措施 減災能力建構
過去 未來
脆弱度評估
調適治
理
先期調適
(過去經驗)
計劃調適
(未來規劃)
自發調適
(近程調適)
現在
環境系統分析
氣候調適能力建構
Weather
議題矩陣一:部會觀點下的跨組連結
議題矩陣二: IPCC AR5 觀點下的跨組連結
1818
計畫網絡分析
主要工作
 總計畫
 環境組
 評估組
 治理組
核心分組 各分組主要目標
總計畫
1.提高民眾氣候變遷脆弱度調適科技認知
2.建構產、官、學界溝通知識平台
3.促進氣候變遷調適科技國際合作
環境組
1.提供監測資料加值分析之資訊以掌握生態環境狀態與變化趨勢
2.發展以長期監測資料為依據之應變性調適科技
3.提出強化監測系統之監測能力建構
評估組
1.發展跨領域脆弱度評估之方法與工具以瞭解未來之挑戰
2.發展以中長期評估為依據之規劃性調適科技
3.提供脆弱度與回復力指標系統與評量工具
治理組
1.發展風險治理工具
2.發展土地規劃方法
3.科學技術輸出與合作架構與流程
核心分組 各分組主要工作項目
總計畫
1.撰寫科學報告
2.建構產、官、學界知識平台與發展風險溝通方法與機制
3.推動氣候變遷調適科技國際合作
環境監測組
1.提供監測資料加值分析之資訊以掌握生態環境狀態與變化趨勢
2.發展以長期監測資料為依據之應變性調適科技
3.提出強化監測系統之監測能力建構
4.示範計劃推動
脆弱度評估
1.發展跨領域脆弱度評估之方法與工具以瞭解未來之挑戰
2.發展以中長期評估為依據之規劃性調適科技
3.提供脆弱度與回復力指標系統與評量工具
4.示範計劃推動
調適治理
1.發展風險治理工具
2.發展土地規劃方法
3.科學技術輸出與合作架構與流程
4.社會、人文、與法制議題規劃
環境監測組 脆弱度評估組 調適治理
鑑別問題 跨領域問題
DIKW IKW
工具發展
1. 跨領域評估工具
2. 各領域評估工具指
標與評量系統
3. 資訊規格與轉換
調適科技
知識平臺
科學報告
總計畫
簡報:劉振榮 副校長
總計畫 環境組 評估組 治理組
屬性 D1 D2 D3 D4 D5 D6 S1 S2 S3 S4 S5 S6 R1 R2 R3
跨
組
性
網
絡
性
整
合
性
創
新
性
海
洋
監
測
資
料
加
值
大
氣
監
測
陸
地
監
測
地
質
監
測
海
岸
監
測
生
態
監
測
脆
弱
評
估
能
力
建
構
環
境
災
害
公
共
衛
生
糧
食
安
全
生
態
系
統
水
資
系
統
風
險
管
理
科
技
規
劃
國
土
規
劃
調適科技推動
跨組運作
統籌規劃
示範計畫
國際網絡
整合產出
科學報告
知識平台
評量系統
社會
大眾
政府學術
規劃
執行
修正
「台灣氣候變遷推估與資訊平台建置計畫」
(TCCIP)
「氣候變遷研究聯盟」
(CCliCS)
子項工作
總計畫
相互
支援
相互
支援
彙編氣候變遷衝擊與
調適科學報告
發展土地利用規劃之氣候調適措施
氣候衝擊與永續環境科技規劃報告
(總體研究統籌與規劃)
IPCC AR5 WGII
相關章節
國家氣候變遷調適
政策綱領(草案)與
部會行動計畫
對應支援
建構氣候變遷衝擊與
調適知識平台
建立氣候調適研
究國際網絡
TaiCCAT 執秘
子計畫D1 (召集),
D2, D3, D4, D5, D6
環境組
子計畫S1 (召集),
S2, S3, S4, S5, S6
評估組
子計畫R1 (召集),
R2, R3
治理組
建立氣候變遷衝擊與調適評量系統
TaiCCAT 副執秘
類 別 姓名 服務機構/系所 職稱
在本研究計畫內擔任之
具體工作性質、項目及範圍
*每週平均投入
工作時數比率(%)
總計畫
主持人
劉振榮
國立中央大學
太空及遙測研究
中心
教授
副校長
氣候衝擊與永續環境科技規劃報告
(總體研究統籌規劃)
(子項工作1)
20%
共同
主持人
童慶斌
(評估組召集)
國立台灣大學
生物環境系統工
程學系
教授
主任
氣候變遷衝擊與調適科學報告彙編
(子項工作2)
氣候變遷衝擊與調適知識平台建構
(子項工作3)
20%
共同
主持人
李明安
(環境組召集)
國立海洋大學
海洋科學與資源
學院
教授
院長
20%
共同
主持人
張靜貞
(治理組召集)
國立台灣大學
中央研究院
教授
研究員
20%
共同
主持人
王國英
國立中央大學
環境研究中心
教授
主任
20%
共同
主持人
詹士樑
國立台北大學
不動產與城鄉環
境學系
教授
主任
示範計畫
土地使用規劃之氣候調適措施發展
(子項工作4)
20%
共同
主持人
李河清
國立中央大學
通識教育中心
教授
氣候調適研究國際網絡建立
(子項工作5)
20%
博士後
研究
江益璋
國立中央大學
環境研究中心
博士後研
究員
支援子項工作1, 4, 5;
支援治理組協同評估組建立
氣候變遷衝擊與調適評量系統
100%
博士後
研究
李家齊
國立中央大學
環境研究中心
博士後研
究員
支援子項工作1, 2, 3;
支援評估組協同治理組建立
氣候變遷衝擊與調適評量系統
100%
運作機制
 宗旨:跨組協調、進度掌握、成果發表、相關部會與研究單位
協調與聯繫、整合工具與資訊平台建立
 辦公室 (推動小組)
- 主持人:劉振榮副校長
- 執行秘書:李和清教授
- 副執行秘書:童慶斌教授
- 環境組代表:李明安院長、林唐煌教授
- 評估組代表:盧虎生教授、蘇慧貞教授
- 調適組代表:張靜貞教授、詹士樑教授
- 博士後研究人員、研究助理、行政助理
 會議
- 參與各組會議與進度訪視:每月
- 推動小組會議:每季召開
- 諮詢委員會:半年召開
研究產出
說明
鑑別問題
現況災害問題、跨領域問題、空間分散風險問題、民眾與
政府共同承擔風險問題、產業與科技發展機會
資料分析 監測資料、評估模式所需資料、氣候推估資料
工具發展 資料資訊轉換工具、評估工具、溝通工具、決策工具
調適科技 軟性科技與硬性科技
知識平台
問題說明、DIKW、標準流程、評估工具、調適知識與科
技
科學報告 現況分析、未來挑戰評估、調適措施研擬、未來機會探討
國際網絡 方法文件標準化、尋求合作夥伴、發展推廣策略
總計畫 環境組 評估組 治理組
D1 D2 D3 D4 D5 D6 S1 S2 S3 S4 S5 S6 R1 R2 R3
示
範
計
畫
國
際
網
絡
統
籌
規
劃
科
學
報
告
評
量
系
統
知
識
平
台
海
洋
監
測
資
料
加
值
大
氣
監
測
陸
地
監
測
地
質
監
測
海
岸
監
測
生
態
監
測
脆
弱
評
估
能
力
建
構
環
境
災
害
公
共
衛
生
糧
食
安
全
生
態
系
統
水
資
系
統
風
險
管
理
科
技
規
劃
國
土
規
劃
S
D
R
ik
資訊詮釋
知識發展
di
資料加值
資訊提供
kw
知識應用
智慧發展
[脆弱度][暴露度] [調適力]
提出
需求
提出
需求
統籌規劃
Ddi-Sik-Rkw
都會 鄉村 山地 海岸 流域 離島
總計畫 環境組 評估組 治理組
D1 D2 D3 D4 D5 D6 S1 S2 S3 S4 S5 S6 R1 R2 R3
示
範
計
畫
國
際
網
絡
統
籌
規
劃
科
學
報
告
評
量
系
統
知
識
平
台
海
洋
監
測
資
料
加
值
大
氣
監
測
陸
地
監
測
地
質
監
測
海
岸
監
測
生
態
監
測
脆
弱
評
估
能
力
建
構
環
境
災
害
公
共
衛
生
糧
食
安
全
生
態
系
統
水
資
系
統
風
險
管
理
科
技
規
劃
國
土
規
劃
示範計畫
Ddi-Sik-Rkw
ik
資訊詮釋
知識發展
kw
知識應用
智慧發展
S R
[脆弱度] [調適力]
di
資料加值
資訊提供
D
[暴露度]
不要堤防的居民?
 訪談:總計畫+評估組+水規所 (2011.10.28)
 聚落:東石鄉網寮漁村 (海岸地區);
 環境:地層下陷區、外水(海水)高於內水;
1986(淹30天)、1990(淹39天)、1992(淹13天)
 情境:不常淹水、堤防「圍村」且不便漁業
 調適:傢俱墊高  鹽田滯洪  跳上漁筏
 觀點:當科學知識遇到地方知識
海岸
都會
鄉(漁)村
都會 鄉村 山地 海岸 流域 離島
國際網絡
資料加值 監測科技 資訊解讀 評估科技 知識應用 調適科技
氣 候 變 遷 調 適 科 技 推 動
3636
 2011
2012 
3737
芬蘭:論文發表
the Second Nordic International Conference on Climate Change Adaptation,
Helsinki, Finland, 29-31; http://www.nordicadaptation2012.net/
德國:知識平台
Climate Service Center, Hamburg; http://www.climate-service-center.de/
德國:科技法律
Center for Environmental Research - UFZ;
http://www.ufz.de/index.php?en=11382
荷蘭:示範計畫
Delft University of Technology, Department of Urbanism;
http://www.bk.tudelft.nl/en/about-faculty/departments/urbanism/
日本:論文發表
International Conference on Science and Technology for Sustainability;
http://www.scj.go.jp/ja/int/kaisai/jizoku2011/program.html
英國:論文發表
Planet Under Pressure 2012; http://www.planetunderpressure2012.net/
美國:論文發表
ISA ANNUAL CONVENTION 2012; http://www.isanet.org/blog/2011/04/cfp-
isa-annual-convention-2012.html
荷蘭:洪水治理
UNESCO-IHE Institute for Water Education; http://www.unesco-ihe.org/
台灣:國際會議
International Symposium on Climate Change Adaptation Technology, 15
September 2012, Taiwan; http://taiccat2012.blogspot.tw/
菲律賓:糧食安全
International Rice Research; http://www.irri.org/
歐盟:評量系統
CLIMSAVE - climate change integrated assessment methodology for cross-
sectoral adaptation and vulnerability in Europe; http://www.climsave.eu
美國:論文發表
24th Annual Conference International Society for Environmental Epidemiology;
http://saeu.sc.edu/reg/isee2012/
 Regional climate
models
 Agriculture and
forestry
 Energy economics
 Water
management
 Coastal protection
 Urban planning
and building
 Education and
communication
 Tourism
 Traffic
3
9
 2008 to 2014
 7 joint regional projects
 about 80 million €
4141
德國 UFZ:調適法規 荷蘭 Delft:空間規劃德國 CSC:氣候資訊
芬蘭 會議:成果發表荷蘭 Delft:研究交流德國 KomPass:知識平台
芬蘭 會議:IPCC-TaiCCAT交流德國 CSC:研究交流荷蘭 Delft:低地考察
IPCC
Richard Klein
TaiCCAT
江益璋
IPCC SREX Lead Author
Prof. Richard Klein 意見 (2012.9.28):
 Judging from the information
provided (TaiCCAT poster), this is
a large and ambitious
programme.
 It's good to see the emphasis on
governance, and the integration
with disaster risk reduction.
 I would be interested in reading
more about the programme.
芬蘭 會議:成果發表
芬蘭 會議:IPCC-TaiCCAT交流
IPCC
Richard Klein
TaiCCAT
Yi-Chang Chiang
評估組發表 環境組發表芬蘭專題
治理組發表 大會貴賓 德國專題
綜合討論總計畫發表荷蘭專題
氣象局程主任意見 (2012.9.16) (張靜貞老師提供):
 CWB is trying to find partners in various
application areas to promote end-to-end
services. I believe TaiCCAT project would be a
very good partner that CWB could work with.
綜合討論
 I do hope that TaiCCAT would so
like to cooperate with government
agencies and/or act as a bridge to
link government agencies
(supplier and consumer) together
for better decision making.
總計畫 環境組 評估組 治理組
D1 D2 D3 D4 D5 D6 S1 S2 S3 S4 S5 S6 R1 R2 R3
海
洋
監
測
資
料
加
值
大
氣
監
測
陸
地
監
測
地
質
監
測
海
岸
監
測
生
態
監
測
脆
弱
評
估
能
力
建
構
環
境
災
害
公
共
衛
生
糧
食
安
全
生
態
系
統
水
資
系
統
風
險
管
理
科
技
規
劃
國
土
規
劃
CASE TAIWAN
Technical report
科學
報告
知識平台
人類環境氣候
暴露度 脆弱度 調適力
Data
information
knowledge
wisdom
脆弱度評估環境系統分析 調適治理
Driver ResponseState
D di S ik R kw
資料加值 監測科技 資訊解讀 評估科技 知識應用 調適發展
氣 候 變 遷 調 適 科 技 推 動
評量系統
學術 大眾 政府
鑑別問題 v v v
DIKW DIKW IK KW
工具發展 v v
調適科技 v v v
知識平臺 v v v
科學報告 v v v
核心分組 各分組主要工作項目 第一年 第二年 第三年
總計畫
1.撰寫科學報告
2.建構產、官、學界知識平台與發展風險溝通方法與機制
3.推動氣候變遷調適科技國際合作
環境組
1.提供監測資料加值分析之資訊以掌握生態環境狀態與變化趨
勢
2.發展以長期監測資料為依據之應變性調適科技
3.提出強化監測系統之監測能力建構
4.示範計劃推動
評估組
1.發展跨領域脆弱度評估之方法與工具以瞭解未來之挑戰
2.發展以中長期評估為依據之規劃性調適科技
3.提供脆弱度與回復力指標系統與評量工具
4.示範計劃推動
治理組
1.發展風險治理工具
2.發展土地規劃方法
3.科學技術輸出與合作架構與流程
4.社會、人文、與法制議題規劃
核心分組 各分組預期成果
總計畫
1.完成科學報告
2.完成產、官、學界知識平台
3.提出風險溝通方法與機制
4.建立實質氣候變遷調適科技國際合作計畫
環境組
1.提供監測資料加值分析之資訊以掌握生態環境狀態與變化趨勢
2.發展以長期監測資料為依據之應變性調適科技
3.提出強化監測系統之監測能力建構
4.示範計劃推動
評估組
1.發展跨領域脆弱度評估之方法與工具以瞭解未來之挑戰
2.發展以中長期評估為依據之規劃性調適科技
3.提供脆弱度與回復力指標系統與評量工具
4.示範計劃推動
治理組
1.發展氣候變遷風險治理工具
2.發展氣候變遷土地規劃方法
3.科學技術輸出與合作架構與流程
4.社會、人文、與法制議題規劃
環境組
簡報:李明安 教授
環境組
 目標:掌握氣候與生態環境現況變化趨勢與研究發展
以監測為依據之近程因應措施,強化監測系統
 組成:
- D1:
- D2:
- D3:
- D4:
- D5:
- D6:
這一年來的重要成果:
 Urban heat Island
 Landslide prediction model (Shihmen
Reservoir)
 SST rise in Taiwan Strait
 Environment & food security for mullet
fishery
 Air-sea interaction for peng-hu cold
water intrusion
 Land-sea interaction for sand reduce
 Urban Heat Island over Greater Taipei Region (GTR)
ISA
1990
Tb
1990
UHI
1990
ISA
1996
ISA
2005
Tb
1996
Tb
2005
UHI
1996
UHI
2005
(Landsat data used from 1990 to 2009)
+
 Brightness temperature of test areas in different season(1999-2003)
U2
U1
U3
R1
R2
S3
R3
S1
S2
area1
area2
area3
•U1: Urban1
•U2: Urban2
•U3: Urban3
•S1: Suburban1
•S2: Suburban2
•S3: Suburban3
•R1: Rural1
•R2: Rural2
•R3: Rural3
(Size: 50x50 pixels)
•Forest
•Taipei metropolitan
spring summer winter
Taiwan 20.09 25.06 18.95
Urban 25.12 29.82 22.76
Plain 24.87 26.87 21.13
Tableland 22.4 23.87 20.71
Mountain 14.52 15.99 11.31
10
14
18
22
26
30
BrightnessTemperature(C)
Brightness temperature (Tb) in different season
58
2012/2/23
 Investigation of UHI and regional precipitation
2000
2100
2200
2300
2400
2500
2600
1987~19061907~19161917~19261927~19361937~19461947~19561957~19661967~19761977~19861987~19961997~20062007~2010
Year
precipitation(mm)
Urban Precipitation (1987~2010)
3
4
5
1961 1969 1977 1985 1993 2001 2009
Year
UHII(℃)
Taipei Heat Island (1972~2009)
1000
1500
2000
2500
3000
1940~1950 1950~1960 1960~1970 1970~1980 1980~1990 1990~2000 2000~2010
Precipition(mm)
4000
4500
5000
5500
Precipition(mm)
台北站 竹子湖站
Urban and Rural Precipitation
50 10 15 20 25 30 35 40 45 5050 10 15 20 25 30 35 40 45 50
120 E 122 E
MODIS/Terra
2000/07/14 03:10 UTC
25 N
23 N
℃ 50 10 15 20 25 30 35 40 45 5050 10 15 20 25 30 35 40 45 50
120 E
25 N
122 E
23 N
℃
MODIS/Terra
2008/07/24 0230 UTC
2000
38.7
36.3
31.1
36.1
36.9
28
30
32
34
36
38
40
LST(℃)
33.3
35.5
31.2
32.6
35.4
28
30
32
34
36
38
40
2000 2002 2004 2006 2008
Year
LST(℃)
Taipei City
Kaohsiung City
2008
~1990
訓練樣區NDVI時序資料
 Urban development and heat island over Greater Taipei Region (1990-2009)
60
 Land Surface Monitoring
 Work Scopes
1. Statistical models for landslide and debris flow prediction: Following Lee et al.
(2008),we develop new models for landslide and debris flow prediction, and apply to
drainage basin of the Shihmen Reservoir and the Tsengwen River basin. Prediction
under extreme rainfall condition will be discussed also.
2. Soil depth estimation: We develop empirical formula for estimation of soil depth at
hill slopes by using local data. This formula will be used in estimation of sediment
budget and calculation of sediment transport.
3. Simplified method for estimation of sediment budget: Using results from
landslide prediction and soil depth estimation, we calculate sediment budget in each
drainage basin. This result can be used to compare with the result from our drainage
basin sediment transport system.
4. Geostatistical interpolation of rainfall parameters: Topographic data are joined
with rainfall data and a regression Kriging method is used to perform interpolation for
different rainfall parameters. These will be used in landslide and debris flow
prediction models and in the drainage basin sediment transport system.
5. Developing a drainage basin sediment transport system: Surface erosion and
channel transport mechanisms will be added in to a drainage basin hydrological
model to develop a sediment trasport system.
61
Topographic data, hydrological data, geological data, landslide
and debris flow data, and landuse data
DEM
Geologic Map Active Faults
Landslides
Debris Flows
 Land Surface Monitoring
 Data Collections
62
Topographic data, hydrological data, geological data, and landuse data, etc.
are processed and further used in establishing a statistical prediction model.
Rainfall Intensity
Slope Slope Roughness Profile Curvature NDVI Lithology
Relative Height TotalSlope Height Wetness Index DistancetoFault
 Land Surface Monitoring
 Data Analysis for landslide prediction model
63
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1
0.6403
0.007587( )
1
slP




AUC=0.856
LS sus.index,λ
LSprob.,Psl
Landslide probability curve
for Typhoon Aere
Success rate for model Aere
Landslide probability map under
Aere rainfall
Portion of area
Succes
srate
Landslide probability map for Typhoon Aeret and for 100-year return
period rainfall at drainage basin of the Shihmen Reservoir (石門水庫).
Landslide probability map under
100-year return period rainfall
 Land Surface Monitoring
 Landslide Prediction model
Figure Distribution of oceanographic station data around Taiwan (>150,000 sts).
Mapped are all available data from the World Ocean Database‐2009, updated 2011‐04‐21. Shown are
only those stations that have both temperature (T) and salinity (S). Created by Daphne Johnson,
National Oceanographic Data Center, NOAA.
-1
-0.5
0
0.5
1
1.5
1981 1984 1987 1990 1993 1996 1999 2002 2005 2008
年別
SSTA(℃)
SST
A
-1.5
-1
-0.5
0
0.5
1
1.5
2
1957
1960
1963
1966
1969
1972
1975
1978
1981
1984
1987
1990
1993
1996
1999
2002
2005
2008
年別
SSTA(℃)
SST
A
-0.8
-0.6
-0.4
-0.2
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
1981 1984 1987 1990 1993 1996 1999 2002 2005 2008
年別
SSTA(℃)
SST
A
SST increase 1℃
SST increase1.2℃
SST increase 1.1℃
SST increase +1.15±0.19℃/100 yr
(Source:本研究團隊)
(Source: nagasaki uni.)
Multi-decadal variability of oceanic climate in the Taiwan Strait was studied using sea surface temperature
(SST), which is the most conveniently measured and frequently observed variable related to maritime
climate. We used the 1 degree x 1 degree monthly climatology of SST available from the U.K. Met Office
Hadley Centre. Between 1957 and 2011, three distinct regimes were identified. The first regime of fairly
stable or slightly cooling SST lasted through 1976. The regime shift of 1976-1977 led to a super-fast warming
of 2.1°C in 22 years, from 23.2°C in 1976 up to 25.3°C in 1998. Another regime shift occurred in 1998-1999,
leading to a 1.0°C cooling from 1998 to 2011. The spatial distribution of climate trends across the Taiwan
Strait was studied for the first time, revealing a strong spatial gradient along the Strait. In the north
(southern East China Sea), the magnitude and rate of the overall SST warming between 1957 and 2011 was
about three times those in the south (northern South China Sea).
Feeding
ground
Spawning
ground
Grey mullet
Caught around
Taiwan has
spawning and
nursery grounds in
the coastal waters
of southwestern
Taiwan, and
feeding grounds of
juveniles and
adults are located
in the coastal
waters of mainland
China about
between latitude
25 and 30 N
Grey mullet
It migrates into the
coastal waters of
west Taiwan
during the winter
solstice.
Question: The cause of the fluctuation and decline in
catch? Overfishing or Climate change ?
Year
Catch(103number)
0
500
1000
1500
2000
2500
3000
1968 1973 1978 1983 1988 1993 1998 2003 2008
Catch Mean
Since 1958 the annual catch of grey mullet has fluctuated greatly with a peak
of 2.54 million fish in 1980 and a minimum of 0.4 million fish in 1990 and 0.2
million in 2000 to 2004. In recent years, it has rapidly declined to about 45
thousands/year in 2007~2009, causing a concern to its management agency.
2.54 million
Overfishing (Huang et al., 2005)×
Cross-wavelet coherence between climatic index (a) annual PDO (b)
winter WPO (c) autumn ONI and (d) sea surface temperature with
log10 (grey mullet catches).
1958-1978 6–8 yr
8 yr
1–2 yr
2–3 yr
Annual trends of (a) grey mullet catches (black line) and PDO (grey
line) and (b) winter SST (black dotted line) from 1958 to 2009.
The annual PDO, the time
series trends of annual catches
and PDO showed a fairly good
correspondence
A declining trend of the
fluctuation in catches and
raised trend in winter SST after
1980s
The PDO might play a role in affecting the grey mullet migrated but the increased
of SST would also an important reason caused the decreased and low catches of
grey mullet after 1980.
The catch percentage of grey mullet caught
by the Taiwanese fishing boats and collected
from the local fisherman associations in the
west coast of Taiwan (a) 1978–1987 (b)
1988–1997 and (c) 1998–2009.
More than 85%
of grey mullet
was caught in
the south of
23.5°N in 1978–
1987 in the
eastern Taiwan
Strait.
In 1988-1997, the fishing
grounds moved to north
and more than 30% grey
mullet was caught in the
latitude of 24.5°N where
was the low catch fishing
ground in 1978–1987,
while the parts of fishing
grounds moved to north
of 25°N after 1998–2008
The latitudinal variation of the 20 °C isotherm of 1958–
1967 (purple line), 1968–1977 (brown line), 1978–1987
(green line), 1988–1997 (blue line), 1998–2009 (Red
line), and the IPCC A2 scenario in SSTs of 2050 and
2075 (grey lines) in the western Taiwan in winter.
There is a consistency of
north shifted between
the grey mullet fishing
grounds and the
latitudinal variation of the
20 °C isotherm of
western Taiwan in winter,
while the 20 °C isotherm
moved to north of 25°N
of the western Taiwan
after 1998.
The scenario results shows the 20
°C isotherm of wintertime in the
west Taiwan will move to 25.5°N in
2050 and cross the 26°N in 2075.
The results suggested the climate
change caused the increased of
SST and weaken the intrusion of
the Coastal Current into the Taiwan
Strait. Moreover, the phenomena
might decreased the abundance of
mullet migrated into western Taiwan
and shifted the fishing grounds to
north part.
Environment- Food security
Air-Sea interaction for observation on Fisheries and Mariculture impact
by Extreme Oceanic Environmental Changes in Taiwan
The fishery resource (included cobia and grouper )
disaster with the economic fishery losses about NT$350
million (US$ 11 million) in February 2008.
It suggested that the continuous strong wind might have driven
the cold current more southeasterly to the southern TS and
resulted in the great drop in SST.
Sand area in 2009 is smaller
40 % than that in 2012.
FS2 Image (2m)
2009/09/01
2010/09/26
2011/09/30 2012/06/28
Year 2009 2010 2011 2012
Area
(Ha) 5.59 5.15 3.43 3.40
THE TAICCAT CONFERENCE 09/15 2012
未來工作之預期產品:
 Urban heat island (UHI) and land use index
 Landslide prediction model in Zengwun
Reservoir
 Ocean warming variability and micro-climate
SST index
 Dry/flooding, Coast erosion and inundation
index in Chianan Plain.
 Ci-Gu wetland/Lagoon habitat biodiversity
環境組整合運作方式:
 就不同空間類型進行組內資料整合與變遷指標分析;例如:
- 五都之UHI and land use (大氣與陸地資料整合)
- 曾文水庫邊坡崩蹋預測模式(地質與脆弱度-河川水文資料與模
式整合)
- 澎湖離島之大氣海洋交互預警模式與漁業糧食安全及調適策
略分析
- 嘉南平原旱澇指標(大氣與海洋及TCCIP資料整合分析)
 極端環境或微氣候變遷的加值資料分析;例如:
- 提供在極端氣候-颱風之影響下的流域(含水庫) 崩蹋預測模式
- 提供嘉南平原旱澇指標的週期變動加值分析
Environmental system analysis on micro-climate and value-added
indicator surrounding Taiwan in next 3-year study
Coast
Ecology
City
development
UHI
climate
plant
geology
Inundation
erosion
landslide
coast
pollutio
n
Dry/flood
warm
Food
fishery
disaster
Water
resource
Bio-
diversity
Environmental
system monitor
and data bank
(monitor and
analysis)
simulate
Regional climate
(Air-tem、Precip、
Key factor)
&
Auxiliary data(GIS)
Public
health
Eco-
system
Food
Security
Disaster
Vulnerability
Assessment
Water
res
our
ce
Interaction of TaiCCAT environment Group and TCCIP
Adaptation
Governance
TCCIP-
regional
climate
model
(NCDR)
Micro-
Climate
Key
Factor
Value-
added
analysis
Atmosphere
Land
Geology
Ocean
Datasets now available
TCCIP_precip_1km.monthly.nc
TCCIP_precip_5km.monthly.nc
TCCIP_tavg_1km.monthly.nc
TCCIP_tavg_5km.monthly.nc
TCCIP_tmax_1km.monthly.nc
TCCIP_tmax_5km.monthly.nc
TCCIP_tmin_1km.monthly.nc
TCCIP_tmin_5km.monthly.nc
TCCIP_SPEI_1km.xxm.nc* (xx=01, 02,…
48)
Datasets now available
(1 Jan 1960 – 31 Dec 2009)
TCCIP_precip_1km.daily.nc
TCCIP_precip_5km.daily.nc
(November 2011)
SPEI: Standardized precipitation – evapotranspiration index
Grid-data from TCCIP
Time period: 1960 –2009
Month: 1km/5km tem、precip
Day : 1km/5km precip
與過去研究或現在其他單位計畫之差異:
 CCliCS for model development & Scenario and TCCIP for
down-scaling and historical data bank. EA: Focus on Micro-
climate change and value-added data analysis.
 回應部會不同面向(如多樣性與海岸帶管理)所需指標之分析
 透過TCCIP, 總計畫,環境組,脆弱度及調適治理之整合,可針對極端
環境或微氣候變遷所帶來的衝擊,提出適切回應;例如:
- 颱風過後(環境面向-大氣,陸地,海洋與海岸),對養殖漁業(糧食與
衛生安全)造成衝擊,而後續的補償措施(調適治理)
- 澎湖冷水入侵(環境面向-大氣海洋)之微氣候變遷造成沿岸漁業
及養殖漁業(糧食與衛生安全)造成衝擊, ,而後續亦可有適當的
調適措施(調適治理)
After typhoon, the oyster
aquaculture raft was
damaged by heavy flooding.
FS2 Image (2m) of 2012/06/08
2012/06/28
Before typhoon, the oyster
aquaculture raft was
easily identified by
Formosa image.
FS2 Image (2m) of 2012/06/08
-40
-20
0
20
40
60
80
100
120
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
Day of wind speed > 6 m/s
Distanceof20ºCisobath
referringtoPHI(km)
0
2
4
6
8
10
12
14
16
18
20
22
24
26
28
30
32
Dayofwindspeed>6m/s
Micro-climate case: Warning system of Fisheries and Mariculture
to Extreme Oceanic Environmental Changes in Taiwan
-60
-40
-20
0
20
40
60
80
100
<6 7~12 13~18 >19
Period (day)
Distanceof20isobath
referringtoPHI(km)
The fishery resource
(included cobia and
grouper ) disaster with
the economic fishery losses
about NT$350 million
(US$ 11 million) in
February 2008.
In 2008 In 2011
More than 1600 and 1000 tons of cage aquaculture fish
perished in 2008 and 2011.
http://blog.roodo.com/upupph/archives/15140175.html
Data Source: Central Weather Burial, Taiwan
Cobia, Black king fish
(Rachycentron canadum)
Sea Surface Temperature in PHI,
2011.
Flowchart of the decision-making process
for cage aquaculture adaptation.
(Marine policy, accepted in 2012)
評估組
簡報:童慶斌 教授
評估組
 目標:評估未來氣候變遷風險,界定不同領域議題間問
題,發展跨領域脆弱度評估標準分析流程、評估模式與
量化指標系統(永續發展、脆弱度與回復力),並訂定
資訊規格與研究發展以評估為依據之中長程調適科技。
 組成:
- S1:
- S2:
- S3:
- S4:
- S5:
- S6:
治理組
簡報:張靜貞 教授
治理組
 目標:檢討政策並提出修正建議,並提出政策預警與
結合風險管理之決策機制,包括土地利用規劃與科學
發展與推廣策略。
 組成:
- R1:
- R2:
- R3:
這一年來的重要成果:
 Integrated Risk Assessment
- Literature Review
- Profile of Taiwan
- Capacity Building
 Design Analytical Framework to
- Enhance economic efficiency of resource allocation
decisions
- Promote transparent and accountable choices
between multiple options
- Facilitate inclusive decision-making processes
involving diverse stakeholders
 Conduct Case Studies
122
Source: Swiss Re Economic
Research & Consulting, 2011
1. 天災之經濟損失與保險理賠之差距逐年擴大中
2. 這些經濟損失可以透過各式天災
財務工具來管理
Integrated Risk Assessment: Literature Review
圖 1 2010 年前八大巨災經濟損失
22,000
7,800
400 700 550
3,000
9,475
6,100
8,000
200
3,300 2,000 1,450
3,100
25
0
0
5,000
10,000
15,000
20,000
25,000
30,000
35,000
智利 海地 紐西蘭 美國Hail 美國 Tornadoes 歐洲Xynthia 巴基斯坦 中國
地震 颶風 水災
未保險之損失 保險損失
單位:百萬美元
Source:Munich Re (2011), Overall
picture of natural catastrophes in 2010,
Newsletter
123
1. 各國開發程度與投保天災險之差異影響到獲得理賠之比例
2. 天災保險與風險分散機制對民間
與政府之好處
Source: Swiss Re
Economic Research &
Consulting, 2011
資料來源:Jones and Preston (2010)。
 Methodology
- Based on UN Definitions:
Risk = Element at Risk* Natural Hazard* Vulnerability
 Element at Risk: Whether staple production meets demand
 Vulnerability: Number of events, Econ loss, Population affected
 Resilience: Per capita income per year
- Ranking Criteria :
(1) number of disaster per year;
(2) percentage of population affected per year;
(3) percentage of economic losses in GDP per year;
(4) per capita income per year.
 Three rankings from different
summations, i.e.,
 (1)+(2)+(4), (1)+(3)+(4), (1)+(2)+(3)+(4)
Integrated Risk Assessment: Risk Profile of Taiwan
Country
Number of
Disaster
per year (1)
% of
Population
Affected (2)
% of Econ
Losses in GDP
(3)
Per Capita
Income (4)
(no.) score (%) score (%) score (US$) score
Australia 4.6 1.95 0.28 1.13 0.25 1.37 52,273 1.00
Brunei 0 1.00 0.00 1.00 0.00 1.00 32,049 2.30
Canada 2 1.41 0.00 1.00 0.01 1.01 45,132 1.14
Chile 2.2 1.45 3.54 2.61 3.34 5.00 11,074 4.14
China 23 5.00 8.76 5.00 0.60 1.88 3,871 4.78
Hong Kong 1 1.21 0.04 1.02 0.00 1.00 31,208 2.37
Indonesia 13.2 3.72 0.41 1.19 0.14 1.20 2,585 4.89
Japan 4.4 1.91 0.10 1.04 0.88 2.29 40,100 1.59
Rep of Korea 1.2 1.25 0.02 1.01 0.00 1.00 20,486 3.31
Malaysia 1.6 1.33 0.15 1.07 0.10 1.15 7,785 4.43
Mexico 6.4 2.32 0.91 1.41 0.20 1.30 9,708 4.26
New Zealand 0.8 1.16 2.93 2.34 2.51 4.67 31,904 2.31
P N Guinea 3.2 1.66 0.84 1.39 0.00 1.00 1,357 5.00
Peru 3.2 1.66 1.74 1.80 0.09 1.13 4,681 4.71
The Philippines 19.4 5.00 8.00 4.65 0.25 1.37 1,962 4.95
Russia 2.6 1.54 0.01 1.01 0.05 1.08 10,599 4.19
Singapore 0 1.00 0.00 1.00 0.00 1.00 40,911 1.51
Taiwan 2.2 1.45 2.02 1.92 0.07 1.11 18,194 3.52
Thailand 4 1.82 11.71 5.00 2.74 5.00 4,529 4.72
USA 16.4 4.38 0.94 1.43 0.16 1.23 46,745 1.00
Viet Nam 6.8 2.40 2.05 1.94 0.74 2.08 1,097 5.00
Natural Disaster Risk in APEC, 2007-2011
Data Sources: EM-DAT DB, FAOSTAT, IMF (World Economic Outlook Database, September 2011)
Country Average score
of (1)+(2)+(4)
Ranking LEVEL
Average score of
(1)+(3)+(4)
Ranking LEVEL
Average score of
(1)+(2)+(3)+(4)
Ranking LEVEL
(1) (1) (1) (2) (2) (2) (3) (3) (3)
Australia 1.36 19 L 4.31 18 L 5.44 18 L
Brunei 1.43 18 L 4.30 19 L 5.30 19 L
Canada 1.19 20 L 3.56 20 L 4.57 20 L
Chile 2.74 6 H 10.60 4 H 13.21 4 H
China 4.93 1 H 11.66 1 H 16.66 1 H
Hong Kong 1.53 16 L 4.58 17 L 5.60 17 L
Indonesia 3.27 4 H 9.81 5 H 11.00 6 H
Japan 1.51 17 L 5.78 15 L 6.83 15 L
Rep of
Korea
1.86 15 L 5.56 16 L 6.57 16 L
Malaysia 2.28 11 L 6.91 11 M 7.98 13 M
Mexico 2.67 9 M 7.88 8 M 9.30 8 M
New
Zealand
1.94 14 M 8.14 7 H 10.48 7 H
P N Guinea 2.68 8 M 7.66 9 M 9.05 10 M
Peru 2.72 7 H 7.50 10 M 9.29 9 M
Philippines 4.87 2 H 11.32 3 H 15.97 3 H
Russia 2.24 13 M 6.80 12 M 7.81 14 M
Singapore 1.17 21 L 3.51 21 L 4.51 21 L
Taiwan 2.30 10 M 6.08 14 M 8.00 12 M
Thailand 3.85 3 H 11.55 2 H 16.55 2 H
USA 2.27 12 M 6.61 13 M 8.04 11 M
Viet Nam 3.11 5 H 9.48 6 H 11.42 5 H
Natural Disaster Ranking in APEC, 2007-2011
Governance and Institutional Framework
Information and Knowledge Platform
Education and Training
Integrated Risk Assessment: Capacity Building
 Successful Adaptation requires
- Scientific knowledge of climate change
and vulnerability
- Systematic monitoring of climate,
ecosystem, and social-economic impacts
- Long-term planning for infrastructure
- Public education to encourage collective
actions
- Enforcement on proper societal
adjustment and practices
Design Analytical Framework: Key Elements
Design Analytical Tools
132
1. Stochastic
Event Module
3. Vulnerability
Module
2. Hazard
Module
4. Financial Loss
Module
Overall Framework of
Flood Risk Engineering
Model
Case Study: Flood Risk
- Policy Options
 Land Use Planning
 Building Code
 Disaster Relief
 Insurance Program
- Financing
 Calculate premiums under different
assumptions on take-up rate.
 Government’s bottom-layer coverage are
assumed as premium subsidy.
133
Premiums under 4 scenarios with alternative take-up rates
Scenario
Take-Up Rate 25% 50% 100% 25% 50% 100% 25% 50% 100% 10% 50% 100%
Estimated Policy# 825,000 1,650,000 3,300,000 825,000 1,650,000 3,300,000 825,000 1,650,000 3,300,000 37,000 185,000 370,000
AAL (NT$ Mill.) 2,738 5,475 10,950 1,575 3,150 6,300 1,163 2,325 4,650 2,160 4,320 4,320
Pure Premium w/o bottom GOV Cover $3,318 $3,318 $3,318 $1,909 $1,909 $1,909 $1,409 $1,409 $1,409 $58,378 $23,351 $11,676
Estimated Policy# 1,075,000 2,150,000 4,300,000 1,075,000 2,150,000 4,300,000 1,075,000 2,150,000 4,300,000 75,000 375,000 750,000
AAL (NT$ Mill.) 324 648 1,296 324 648 1,296 324 648 1,296 605 1,210 1,210
Additional Premium to Include Living
expense & Electrical & Mechanical
Equipment Loss Cover w/ Limit of
NT$20,000
$301 $301 $301 $301 $301 $301 $301 $301 $301 $8,067 $3,227 $1,613
Estimated Policy# 1,900,000 3,800,000 7,600,000 1,900,000 3,800,000 7,600,000 1,900,000 3,800,000 7,600,000 112,000 560,000 1,120,000
AAL (NT$ Mill.) 59 117 234 59 117 234 59 117 234 12 59 117
Additional Premium to Include Constructed
Total Loss Cover of NT$120 Mill.
$31 $31 $31 $31 $31 $31 $31 $31 $31 $104 $104 $104
Pure Premium w/o bottom GOV Cover -
First-Floor Household
$3,349 $3,349 $3,349 $1,940 $1,940 $1,940 $1,440 $1,440 $1,440 $58,483 $23,456 $11,780
Premium w/ additional cost (15%) $3,940 $3,940 $3,940 $2,282 $2,282 $2,282 $1,694 $1,694 $1,694 $68,803 $27,595 $13,859
Pure Premium w/o bottom GOV Cover -
Other Household
$332 $332 $332 $332 $332 $332 $332 $332 $332 $8,171 $3,331 $1,718
Premium w/ additional cost (15%) $391 $391 $391 $391 $391 $391 $391 $391 $391 $9,613 $3,919 $2,021
AAL ratio of Bottom 1 bn Layer 30.26% 16.25% 8.49% 44.31% 25.33% 13.35% 48.84% 29.94% 16.65% 40.01% 22.27% 22.27%
Pure Premium w/ bottom GOV Cover of 1
billion - First-Floor Household
$2,336 $2,805 $3,065 $1,080 $1,449 $1,681 $737 $1,009 $1,200 $35,084 $18,232 $9,157
Premium w/ additional cost (15%) $2,748 $3,300 $3,606 $1,271 $1,704 $1,978 $867 $1,187 $1,412 $41,275 $21,450 $10,773
Pure Premium w/ bottom GOV Cover of
NT$1 billion - Other Household
$232 $278 $304 $185 $248 $288 $170 $233 $277 $4,902 $2,589 $1,335
Premium w/ additional cost (15%) $273 $327 $358 $218 $292 $339 $200 $274 $326 $5,767 $3,046 $1,571
AAL ratio of Bottom 1.5 bn Layer 41.85% 23.70% 12.65% 58.19% 35.84% 19.68% 62.04% 40.91% 23.97% 53.08% 31.79% 31.79%
Pure Premium w/ bottom GOV Cover of
1.5 billion of First-Floor Household
$1,947 $2,555 $2,925 $811 $1,245 $1,558 $547 $851 $1,095 $27,440 $15,999 $8,035
Premium w/ additional cost (15%) $2,291 $3,006 $3,442 $954 $1,464 $1,833 $643 $1,001 $1,288 $32,283 $18,823 $9,453
Pure Premium w/ bottom GOV Cover of
NT$1.5 billion - Other Household
$193 $253 $290 $139 $213 $267 $126 $196 $253 $3,834 $2,272 $1,172
Premium w/ additional cost (15%) $227 $298 $341 $163 $251 $314 $148 $231 $297 $4,510 $2,673 $1,378
AAL ratio of Bottom 2 bn Layer 50.87% 30.41% 16.69% 67.07% 44.36% 25.53% 69.51% 48.94% 30.28% 62.70% 40.01% 40.01%
Pure Premium w/ bottom GOV Cover of 2
billion of First-Floor Household
$1,645 $2,331 $2,790 $639 $1,079 $1,445 $439 $735 $1,004 $21,814 $14,071 $7,067
Premium w/ additional cost (15%) $1,936 $2,742 $3,282 $751 $1,270 $1,699 $516 $865 $1,181 $25,664 $16,554 $8,314
Pure Premium w/ bottom GOV Cover of
NT$2 billion - Other Household
$163 $231 $277 $109 $185 $247 $101 $170 $232 $3,048 $1,998 $1,031
Premium w/ additional cost (15%) $192 $272 $326 $129 $217 $291 $119 $200 $272 $3,586 $2,351 $1,212
AAL ratio of Bottom 3 bn Layer 64.23% 41.91% 24.31% 79.02% 57.69% 35.97% 79.97% 61.24% 40.99% 75.40% 53.08% 53.08%
Pure Premium w/ bottom GOV Cover of 3
billion of First-Floor Household
$1,198 $1,945 $2,535 $407 $821 $1,242 $288 $558 $850 $14,387 $11,005 $5,527
Premium w/ additional cost (15%) $1,409 $2,289 $2,982 $479 $966 $1,461 $339 $657 $1,000 $16,926 $12,948 $6,503
Pure Premium w/ bottom GOV Cover of
NT$3 billion - Other Household
$119 $193 $251 $70 $141 $213 $67 $129 $196 $2,010 $1,563 $806
Premium w/ additional cost (15%) $140 $227 $296 $82 $165 $250 $78 $151 $231 $2,365 $1,839 $948
S3 S7 S9 S11
Content Cover (3.3 Mill. First Floor Households) (0.37 Mill. First Floor Households)
Living Expense & Electrical & Mechanical Equipment Loss Cover-Limit of NT$ 20,000 (4.3 Mill. 2nd Floor above Households ) (0.75 Mill. Households)
Constructed Total Loss Cover-NT$120 Mill. (7.6 Mill. Households) (1.12 Mill. Households)
Premium w/o Bottom GOV Cover
Premium w/ Bottom 1 Billion GOV Cover
Premium w/ Bottom 1.5 Billion GOV Cover
Premium w/ Bottom 2 Billion GOV Cover
Premium w/ Bottom 3 Billion GOV Cover
 Major Findings
- Government involvement is needed to increase
the amount of flood insurance in force
- Future Work Needed on Modeling
 Predictions and detection of large-scale natural disasters
 Integrate climate/hydrology/socio-econ database
 Improve flood hazard maps
 Collect risk mitigation/ flood exposure data
 Upgrade/calibrate risk assessment model
 Design of multi-peril assessment model
Policy Options –A Tool Box
- Farm Level:
 Diversification, insurance
 Add value to move away from raw product
 Adopt agricultural research
- Supply Chain level:
 Add value by moving up value chain
 Improve food research
 Invest in better infrastructure
 New distribution methods (network v.s. hub and spoke)
- Policy/Market level:
 Hedging options, price pooling,
 Food reserves
 Insurance tools
 Information (monitoring, early warning)
136
Case Study: Food Security Risk
• APEC Food Emergency
Response Mechanism
• Purpose
• As an Insurance
Pool for large risk
• Reduces public
expenditures on
expanding food
reserves for natural
disasters.
• Risk Assessment
CBA for Rice under Different Options
Data Source and Per Capita Consumption Target
Calculation 3-Month 2-Month 1-Month
1. Rice
TOTAL BENEFIT (ANNUAL)
(1) Food Aid Needs in MT Table 4-6 2,662,873 1,775,098 887,624
(2) Marginal Value per MT in GDP Appendicx C-1 544.52 544.52 544.52
(3) Marginal Value per MT in Welfare Appendicx C-1 535.86 535.86 535.86
(4) Total Benefit in GDP (Mil US$) (4)= (1)*(2) 1,449.99 966.58 483.33
(5) Total Benefit in Welfare (Mil US$) (4)= (1)*(3) 1,426.94 951.21 475.65
TOTAL COST (ANNUAL)
(6) Market Price per MT Appendix C-1 333.56 333.56 333.56
(7) Total Procurement Cost in Mil US$ (7)=(1)*(6) 888.22 592.09 296.07
(8) Total Adminstration Cost in Mil US$ Table 2-1 0.18 0.18 0.18
(9) Total Logistic Cost in Mil US$ (9)=(7)*0.27 239.82 159.87 79.94
(10) Total Cost (Mil US$) (10)= (6)+(7)+(8)+(9) 1,128.22 752.14 376.19
Benefit-Cost Ratio
(11) in GDP (11)= (4)/(10) 1.285 1.285 1.285
(12) in Welfare (12)=(5)/(10) 1.265 1.265 1.264
• Great variety of options available to make society more
resilient to climate risks
• Many components should included
- Private actors as well as Public policy
- National effort or with International cooperation and
coordination
- Risk reducing/sharing as well as income/efficiency
enhancing measures
• Most policies require careful, critical appraisal before
being accepted
• Need analytical tools
• Need to collect information
 How to deploy and use them adequately and
effectively?
Conclusions
總計畫 評估組
環境組 治理組
謝謝聆聽
總計畫 評估組
環境組 治理組
氣候變遷調適科
技整合研究計畫
Taiwan integrated research program on
Climate Change Adaptation Technology
Tai ccat複審 總計畫3

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