堰塞湖研究如何應用大數據？

堰塞湖研究應用大數據，核心在於整合地質與水文資料、遙感影像、地表變化與社會經濟資訊，建立風險評估、預警和因應模型並提升決策時效。在台灣，透過結合衛星影像、地形變化、降雨與河川流量資料、泥沙濃度與現地監測點的實時數據，可對堰塞湖的形成、穩定性及泄洪模式進行跨時空預測，支援地方政府在颱風季與豪雨期間的災害規劃、資源配置與疏散決策。

堰塞湖風險與台灣的地形氣候條件高度相關，且強降雨與山崩事件在本島較常發生，造成河川阻塞與突發性水位暴增。運用大數據可整合多源資訊，提升風險分區、預警精準度與應變協調性，縮短反應時間、降低民眾傷亡與財產損失，同時支援災後的補助與復原作業，因此推動堰塞湖大數據研究具有重要且迫切的公共利益。

文章目錄

• 整合氣候與地形數據的在地堰塞湖預警模型，為台灣建立可行的大數據架構與資料治理
• 以遙測與現場監測結合的風險評估與決策支援，為台灣山區河谷堰塞湖治理提供具體指引
• 推動跨部門資料共享與社區韌性建置，建立標準化指標、演算法與應變流程以提升台灣堰塞湖應對能力
• 常見問答
• 總的來說

整合氣候與地形數據的在地堰塞湖預警模型，為台灣建立可行的大數據架構與資料治理

在地堰塞湖預警模型的核心是整合氣候與地形數據，建立可擴充的台灣大數據與資料治理架構，實現從降雨、地形變化到下游影響的端到端預警。 透過將降雨量與降雨強度、地形坡度、土石壤層穩定性、下游人口與基礎設施暴露等要素，組成一個統一的分析框架，搭配以地理資訊系統為核心的資料整合層與時間序列分析模組，形成以風險分級輸出預警的能力。現地監測與警戒機制已在台灣落地，並部署微地動儀以支援即時監測與紅色警戒下的災害預警[1]；同時，透過疊加遙感觀測與災後影像分析，可以直觀呈現預警範圍與災後變化，支援情資彙整與決策參考[3]；面對堰塞湖風險，需建立專用的警戒標準與預警方法，才能把技術推動成具體治理工具[4]；全球試點的經驗顯示，AI 與遙感的結合能提前拉警報、提升風險分級與通報效率，提供可複製的技術路徑與模型設計原則[2]；為台灣建立可行的大數據架構與資料治理，必須落實跨部門數據共用、標準化元資料、嚴謹的資料品質管控與可追溯機制，並設計以災害風險為驅動的資料治理流程，確保長期可用性與更新速度，以便在未來面對不同河段與水庫型堰塞湖時，均能快速啟動預警與疏散策略。

以遙測與現場監測結合的風險評估與決策支援，為台灣山區河谷堰塞湖治理提供具體指引

透過將遙測技術與現場監測資料融合，建立以風險為核心的治理框架，能在山區河谷堰塞湖出現潛在險情時提供及時且具體的決策支援。以遙測為主的監測可實現長期空間變化與淤積的量測，如衛星影像與合成孔徑雷達(SAR)對河岸變化、堰塞湖水位與堆積的偵測，以及無人機航拍取得的高解析度地形變化，並結合現場監測裝置如水位、流速、降雨與壩體變形感測的實時資料，建立「遙測+現場監測」的資料通道與自動警戒機制。此資料需經由風險評估模型進行多情境預測與敏感度分析，產出分級指標、洩洪時程與避難路線等決策參考，同時納入情境演練與跨單位協作，提升監測到決策的時效性與透明度，並落實中央管河川治理界點以下與以上地區的分工與作業標準，確保在豪雨或地質風險上升時能快速啟動分層警戒與洩洪策略。花蓮地區的堰塞湖事件與相關治理案例，亦顯示遙測監測在前瞻性預警與快速回應中的價值；同時參考國有林地堰塞湖應變標準作業程序的權責與流程，可落實跨機關的協同執行，最終形成符合台灣山區特性的治理路徑與可操作之決策支援流程。[[[[[3]] [[5]] [[[[[1]] [[[[[2]]

推動跨部門資料共享與社區韌性建置，建立標準化指標、演算法與應變流程以提升台灣堰塞湖應對能力

在跨部門協作與資料整合方面，建立統一的「堰塞湖監測與風險通報」資料框架，透過政府與地方社區資料共享平台，實時交換關鍵指標如水位、降雨、地質穩定性與災情回報；台灣自1979年至2025年間已觀測到約88處堰塞湖，具跨區域與時效性特徵，因此需以標準化指標、可驗證的演算法與落地的應變流程為核心，形成可重複的治理路徑，包括：• ⁣指標標準化與資料品質控管、• 演算法與風險評估模型（結合機器學習與水文地質模擬）、• 以早警報與資源動員為基礎的緊急疏散與現場指揮流程；同時推動地方社區韌性建置，透過公私協力的演訓與工作坊，使社區自救與政府快速互動成為常態，提升全域風險治理的透明度與效率，並以燕子口、馬太鞍溪等監測案例作為落地示範[3]、[1]、[4]、[5]。

常見問答

1. 問題：堰塞湖研究如何運用大數據提升預警與風險識別的效能？
答案：
‍ – 建立全台歷史堰塞湖案例資料庫（1979-2025，共89處案例），以遙測與DEM回溯重建地形演變與水體變化，提取崩塌前後的地形特徵與壩體座標，形成系統化的風險分群與時序分析基礎，進而支援跨區域風險預測與災害模擬[[[[[4]]。[[[[[4]]
⁣ – 將堰塞湖監測系統中的警戒狀況、應變小組流程與實時監測資料（如水位、降雨、土石流等）整合到大數據平台，實現即時風險評估與預警機制，提升警戒與資源分配的準確性[[[[[2]]。[[[[[2]]
– 以馬太鞍溪堰塞湖等真實事件為實證，透過長期水位與崩塌相關數據的分析，能重建事件時序並校準預測模型參數，提升對相似情境的反應速度與決策品質[[5]]。[[5]]
‌ – 因應實務落地，資料整合與模型應用需跨部會協作，並以歷史案例支撐風險地圖與預警門檻的持續更新，強化政策制定與公共溝通的科學依據[[[[[1]]。[[[[[1]]

2. ​問題：如何落實大數據導向的堰塞湖防災應變在實務層面？
⁤ 答案：
– 建立跨部會的資料治理與共用機制，整合監測、地形/DEM、降雨與災情回報等多源資料，形成高品質、可操作的資料庫，作為預警模型與風險地圖的核心依據[[[[[2]]、[[[[[4]]。[[[[[2]][[[[[4]]
-‌ 建立動態風險地圖與預警門檻，將水位、堰塞湖寬度與形變、降雨量等指標實時綁定風險分級與警報機制，提升預警的及時性與準確性[[[[[2]]。[[[[[2]]
– 以真實案例為訓練與校準素材，定期運用花蓮馬太鞍溪與泰崗溪等案例進行模型校正與演練，建立資料回饋機制以改善預測與決策支援[[[[[2]]、[[5]]。[[[[[1]][[[[[4]]
-‌ 強化現場監測與通訊耐受性，例如在通訊不穩或災後條件下仍能維持監測與資料傳輸，確保數據連續性與決策資訊的穩定輸出，藉由跨單位協同與現場觀測強化實務落地[[[[[3]]。[[[[[3]]
⁢ – 最終以公開資料與透明化報告提升公眾風險認知與治理效能，確保大數據成果能轉化為更有效的防災決策與資源配置[[[[[4]]。[[[[[4]]

總的來說

透過大數據，堰塞湖風險評估不再靠單次現地勘查，而是結合降雨量、地質地形、植被覆蓋、水壩水位與暴雨回顧等海量數據，形成動態風險地圖。以台灣中央氣象局的實時降雨資料、地方地質調查、衛星與地面檢測資料，及歷史災情回溯，建立預警模型與資源配置機制。政府與民間共同運用，提升疏散效率、減少損失、保護鄉土與民眾生命。未來，堰塞湖治理的成功，等同於以數據驅動的防災治理新典範。