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防洪措施對社會生活與漁業損失影響之探討 -以嘉義沿海地區為例

為了解決天然災害現金救助系統的問題，作者陳映彤 這樣論述：

近年全球氣候異象，短延時強降雨事件大量發生，各地極端淹水事件頻傳。在全球暖化與海水水位上升的推波助瀾下，世界人口密集的沿海地區災損更是嚴重。以台灣西南沿海為例，極端天氣、海水上升，再加上地勢低窪的複合影響，洪水對以農漁業為主要經濟來源的鄉鎮市造成嚴重的經濟損失，嚴重影響國家生產力與競爭力。本研究以嘉義縣東石鄉為例，利用TUFLOW一二維耦合淹水模式，配合GPU高速運算，先以2018年08月23日之淹水事件進行模式之檢定，再以不同重現期之降雨情境，以淹水面積與淹水深度等量化指標。針對都市與交通範圍分析包括增加抽水站、在地滯洪等防洪措施之具體效益。另外，本研究也透過現地調查與專家訪談，並參考生物

特性後提出以淹水深度對應魚塭損失之災損分析曲線，能更快速與有效的將淹水面積轉化成為經濟損失評估效果。除了作為災前預警應變措施之參考，期許未來也可做為沿海低地水患防治工作時之工程設計依據，減緩水患對人民之衝擊。

以機器學習理論建置氣候因子和天氣災害因子與潛在水稻損失預測模型

為了解決天然災害現金救助系統的問題，作者徐韻如 這樣論述：

聯合國指出21世紀極端的氣候將會更頻繁與廣泛，氣候變遷所造成的災害已成為全人類的安全問題。近年人工智慧(AI)的興起及機器學習(ML)應用，在環境應用方面的影響也不遑多讓。在農產業水稻方面，雖有天氣預測支援農民進行相關防護措施，但突如其來的天災降臨時，造成的水稻損失是逐年增加。若能提早得知天災造成的水稻潛在損失，即能提早做好災前的應變，減少人民財產損失。本研究旨在導入ML之概念，利用ML軟體，如：SPSS，做環境衝擊因數對水稻造成的災害預測及氣候模擬分析。將氣象因子及天然災害因子列為變數，再藉由獨立樣本T檢定及類神經網路進行變數篩選。利用機器學習理論基礎之決策樹進行模型訓練，並使用特徵曲線(

ROC)圖及曲線下面積(AUC)衡量模型的準確度及預測價值，再利用IPCC RCP 4.5預測值進行長短期預測。本研究所得決策樹結果共有四種模式，做為水稻潛在損失之長短期預測使用。在短期預測之結果方面單一月份預測成果和實際值差異過大，但單一事件的預測結果卻很精準，水害可使用模式一；寒害可使用模式三；病蟲害可使用模式二。而在長期預測分析結果共有兩部分：第一部分(2020)結果得知，預測值與實際值差異率為83%。相較於以觀測值進行水稻潛在損失金額的預測結果優，表示此模式適合以未來氣象預測值進行水稻潛在損失的預測。第二部份(2017-2019)結果得知，預測值與實際值差異率為68%。兩部分之結果相差

15%，代表以一個時間區段進行水稻潛在損失的預測結果較佳。農委會或農糧署等相關單位應可根據不同目的（短期、長期預測）進行本論文模式一至四之選擇。短期（月預測）可依災害類別如：水害使用模式一、寒害使用模式三、病蟲害使用模式二；而長期（年預測）預測亦可使用模式一。