AI應用技術
機器學習　　

技術應用領域
智慧城市、智慧防災　　

應用名稱
旨在優化「智慧坡地預警決策支援系統」，應用短延時強降雨預測模組，建構高時空解析坡地崩塌預測模型。提升預報效率，由過去的「坡地災情預測」模型每三小時預測出未來六小時的崩塌機率，優化為每小時可預測未來六小時的崩塌機率，大幅提升即時性與防災決策支援能力，並稱其為「坡地災情預測2.0」。　　

應用描述
以人工智慧技術建立「坡地災情預測2.0」模式，透過優化演算法及動態降雨資料介接，提升預測頻率與準確度。與過去版本相比，改良後模型可由原本颱風期間、三小時一次的預測，提升至全年全天候、每小時預測一次，並可針對多種降雨型態進行即時崩塌災害風險評估。　　

運用技術
採用分類模型演算法進行建模，透過靜態（地形、地質、坡度等14項因子）與動態（降雨預報）因子的整合，完成訓練、驗證與實際運行之崩塌災害預測模型。　　

效益
(1)預測精度提升：整合地形因子與NCDR降雨預報，能針對不同降雨型態進行高準確度崩塌風險預測，降低誤報與漏報。 (2)預測頻率強化：由颱風期間每3小時一次，提升至全年全天候、每小時更新一次，並可預測未來6小時。 (3)管理成本降低：自動化API介接降雨資料並輸出網格化成果，減少人工蒐集與分析，降低人力維護成本。 (4)防災韌性提升：邊坡崩塌機率網格支援政府即時決策與資源調度，民眾可提前獲取警示，降低生命財產損失。　　

應用/研究單位
新北市政府消防局　　

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