水利規劃試驗所應用產製第三代淹水潛勢圖成果之模式成果。進行即時二維淹水預報與模擬的工作。應用水利署FEWS_Taiwan平台，已銜接臺中市、臺南市、高雄市、屏東縣等四個縣市二維淹水模式。整合水利署與氣象局雨量站搭配QPESUMS雷達降雨與氣象局數值天氣預報成果。進行模式集水區平均降雨量的推估，與降雨逕流模式逕流量的計算並且接續進行一、二維水理模式的計算以提供完整的淹水風險資訊。最後透過網頁、自動化簡報、Web API方式提供該四個縣市即時淹水模擬預報成果給相關單位進行，災中防汛應變的參考資訊，如圖1所示。

圖1 整體即時二維資料處理與供應流程概念圖

有限時間內提供完整淹水預報資訊

在作業過程中則需有效考量資料來源與成果供應的相關時間點，才能即時產出完整的淹水預報模擬資訊。因此在每小時整點20分取得最新觀測與預報資料，接著開始進行模式運算。而模式運算配合後續資料供應需求，需要在整點40分完成(因此觀測資料與降雨資料處理、降雨逕流演算、一、二維水理演算、淹水網格資料組合之流程，總計20分鐘)。接著搭配預報資料供應與WEB API發佈的服務在需整點50分完成。因此不考量資料匯入的等待時間，每次預報模擬計算與成果供應之作業過程約需30分鐘。如圖2所示為四縣市二維淹水模式使用的集水區範圍。

圖2 臺中市、臺南市、高雄市、屏東縣二維模式集水區範圍

針對不同需求提供所需服務

計算完成的成果透自動化統計流程與排程作業，輸出對應時序列與圖表內容。在網頁成果中提供四縣市鄉鎮淹水統計、鄉鎮降雨量統計、最大淹水網格、淹水感測器、防汛熱點等資訊內容，如圖3所示。在簡報資料內容上則提供四縣市鄉鎮淹水統計彙整表格與淹水高風險區域圖面標註，如圖4所示。在Web_API 則提供鄉鎮區及村里層級的編號、名稱、風險等級、平均淹水深度、淹水面積、淹水面積比例等資訊，如圖5所示。

圖3 網頁成果供應範例
圖4 自動化簡報成果輸出範例以臺南、高雄為例

結合IoT新技術與眾人力量提高預報準確度

在預報過程中使用的觀測與預報資料均有一定程度的不確定性，而每一次颱風豪雨事件則是模式的成果驗證的最佳時機，目前在防汛應變過程中可以有效提供淹水風險的區域，進行提早預警與應變的成效。但仍有些區域因基礎資料完整性不足導致預報較不理想之情況。因此需要持續透過各單位現場淹調查成果與EMIC回報、IoT即時路面淹水水位計資料，搭配基礎資料的更新，持續滾動式改善模式成果以提高預報準確度。如圖6為IoT路面淹水水位計與EMIC回報點位資訊。