颱風常帶來驚人雨量,尤其臺灣地形陡峭與河流短促,每當颱風來臨時,短短數小時就因暴雨產生巨大洪流,使得水庫迅速注滿水,洩洪與否承擔著重大壓力與風險。由臺灣大學生物環境系統工程學系與他校組成的跨國研究團隊,成功利用AI(人工智慧)技術依颱風預報路徑提前二天預測全洪水歷程,未雨綢繆。不僅大幅改善洪水預警的時間與準確度,也提升水庫防洪和水資源綜合管理效益。此篇研究論文也獲刊於國際知名學術期刊《自然通訊》(Nature Communications)上。

研究團隊成員包括臺灣大學生物環境系統工程學系特聘教授張斐章、淡江大學水資源及環境工程學系教授張麗秋、學生楊舜年與蔡豐合、水利署局長張庭華、以及美國伊利諾大學香檳分校教授Edwin E.Herricks。

本項研究以石門水庫為重點,其提供防洪及每年超過8億立方米的供水量,滿足北部家庭、農業和工業的用水需求。然而,水庫操作需同時兼顧暴雨防洪與維持高水位來滿足供水需求的兩難局面。研究團隊收集過去50年間97場颱風的水文氣象資料,同時使用AI技術擷取複雜的高維度資料結構,進行分類與預測。

本研究在利用AI技術擷取颱風路徑、洪水歷程等水文資訊和地理特徵間的複雜關聯性後,發展出可依據中央氣象局預報的颱風路徑與總降雨量,提前二天預測水庫因颱風暴雨帶來的洪水歷程,且能在颱風暴雨期間逐時依據氣象發展同步更新洪水歷程的最新預測,更具時效與精確性。這項研究成果可做為水文氣象的智慧型診斷工具,為水庫操作提供完整可靠的資訊,有利於建構防禦洪水時的自我調整機制,讓民眾生命財產安全更有保障。

Published At: 2020/08/12

執行單位

生物資源暨農學院 | 生物環境系統工程學系 | 張斐章