一個橫跨20年的夢想
試想，在傾盆大雨的上班途中，車上導航系統自動引導駕駛迴避淹水路段。智慧防災系統自動建議移動式抽水機部署地點、數量，以及預告解除淹水的時間。購屋看房，快速查詢歷年淹水次數與詳盡記載。店家購買淹水保險，於遭受洪災損失時獲得補償。水利工程師，透過詳盡的淹水歷史紀錄，進行更精準的防洪規劃。黑客松參賽者，使用二維淹水開放資料，完成行動淹水警報小幫手。
實現以上的情境，需整合前端即時淹水觀測，穩定物聯網通訊，高速雲端資料處理及淹水模式運算，進而精準、快速即時產製二維淹水範圍圖資，這一步，走了20年。
難以跨越的難題
水利署過去20幾年來，持續嘗試使用新模型，新演算法，期以建立更快速、更精準的淹水預報，從早期的機率模型，物理模型，至近期的物理模式配合人工智慧演算，持續提升預報準確度與空間解析度，並縮短預警產出的時間，但仍缺乏連續性實際淹水觀測資料以詳盡驗證各模式的良窳，僅能透過災中人工回報、災後訪談、洪痕尺等間接資料，進行粗略驗證。然而，有效驗證模式仍是一道難以跨越的難題。
契機 - 物聯網、雲端運算時代來臨
104年竹科MG+4C垂直整合研發計畫中，整合微型感測、物聯網通訊、邊緣運算以及雲端運算等技術，研發出臺灣第一支都市淹水感知器，並於105年臺南市安南區進行無償實驗性佈建，成功捕捉0611豪雨事件，完整呈現淹水歷線，成功開啟都市淹水感知器回饋校正淹水模式的契機。
此研發計畫的成功，吸引日本、泰國等學研、防災單位相繼參訪，並成功擴散到亞洲各國。而部署都市淹水感知器的概念，亦納入水利署前瞻計畫，達成驗證模式的第一塊拼圖。
巨量資料，何去何從?
沒有妥善整理的資料，是無法使用的，在建立都市淹水感知器的同時，需同步建立一個開放、高速、動態與垂直強化功能的雲端作業系統。
前瞻數位建設計畫於納入民生公共物聯網，收集並開放水資源、空氣、地震、防救災四大主題資料，其中水資源資料是最具挑戰的。水資源機關包括水利署行政體系內的河川局、水資源局，體系外的縣市政府、農田水利署、氣象局、營建署、自來水公司等，水資源物理量種類高達幾百種，所需介接的資料庫與通訊協定種類數量更是難以計算。對於規劃此雲端作業系統的水利署來說，幾乎是完成不可能的任務。
水資源物聯網平台(簡稱IoW)-因應而生。
萬丈高樓平地起，勿在浮沙築高台
水資源物聯網，屬於超大型資訊系統開發，需要建置堅實的基礎工程，才能持續開發各種應用，且不需大幅修改底層結構，歷經開發團隊逐年縝密的規劃與實作，雲端資訊技術已臻於成熟，包括分散式運算、MQTTs，LoRaWAN、NB-IoT、CAT-M1、Web API、Sensorthings、Docker、Tensorflow、Reverse Proxy、Micro service、時間序列資料庫、OData、NetCDF、Time Series Analysis，AI 演算法、DDD…等。系統運作至今，可即時處理近5萬筆感測資料讀寫，每日接收近千萬次來自外部各系統與感測器的存取，仍然游刃有餘，面對各單位持續的需求變動，也都能夠即時進行調整並進行功能擴充。
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圖 1-1水資源物聯網平台(IoW)每日存取量統計情形
淹水模式整合
過往各縣市政府、水利署防災中心、河川局，水利規劃試驗所、各大學以及NCDR都曾開發符合自己需求的淹水預報模式，但缺乏可供大眾或其他單位讀取與應用的開放資料介接標準及介面。
水利規劃試驗所，至今已經完成臺北、新北、基隆、宜蘭、桃園、新竹、苗栗、臺中、彰化、雲林、嘉義、臺南、高雄、屏東等行政區域的即時二維淹水模式演算，透過分散式處理，並整合QPESUMS及全臺灣1400餘組即時淹水感知器資料，全天候每小時產出當下及未來6小時的預報結果，為目前臺灣二維淹水模擬涵蓋面積最大，使用物理模式產出最快速的系統。但此系統要轉型為可以接收大量使用者存取的穩定系統，需要全面重新設計，曠日廢時且所費不貲。
因此，透過水資源物聯網所打下的基礎，110年首度將水利規劃試驗所的淹水模擬系統，整合至水資源物聯網平台，將即時淹水感測資料與淹水預報成果，透過水資源物聯網，以開放資料圖層方式，分享給其他水利單位。
水資源物聯網平台全時同步介接氣象局即時與預報網格資料，供淹水模擬系統使用。除此之外，透過平台預先建置的大型資料倉儲系統(S3)，將前述每小時淹水模擬成果以及雨量網格資料，完整且永久保存，並提供事件調閱及打包功能，未來可於水資源物聯網平台，快速取得任一颱洪事件之二維淹水歷程、二維降雨歷程，以及全臺灣所有都市淹水感知器淹水事件歷程。
最後一哩–應用、應用、應用
淹水模擬圖層與淹水感知器即時資料的產製與開放，是實現這個20年夢想的起點而不是終點，最後一哩的應用系統，也許會是某個新創團隊的創意，也許是導航公司的產品，或是產險公司的保單，但成就這一切的關鍵基礎，卻是在背後默默運行的水資源物聯網，未來此系統將成為民生公共物聯網不可或缺的一環，水利署IoW團隊亦將隨應用端的需求，持續調整並精進IoW的能力。