了解大雨的降雨形态之过程并探讨其成因，将有助于我们更有效地进行未来的水资源调配和防洪规划，而区域降雨形态包含了空间与时间上的分布及变化，不同的区域降雨形态源自地形效应、综观尺度天气系统等不同空间尺度之机制的联合影响。本研究使用台湾宜兰县境内的24个降雨测站于1996～2008年间的日降雨数据，并透过阶层式聚类法(hierarchical clustering method)分类7～8月与9～11月的区域时空降雨形态，最后得到7～8月与9～11月的豪雨事件皆可分为3类，而7～8月的大雨事件可分为2类，然9～11月的大雨事件则可分为4类。时空头变异结构(spatiotemporal covariance structures)被用于表示大雨的空间和时间的相关性递减的变化情形。经归纳后的降雨形态，能让我们更准确地模拟在不同的未来大气情境下各种雨形所造成的集水区尺度的径流。