https://ir.lib.ncu.edu.tw/handle/987654321/24977 Search the Channel s https://ir.lib.ncu.edu.tw/simple-search https://ir.lib.ncu.edu.tw/handle/987654321/98896 title: 預算限制下鋪面維修效益最大化之決策支援模型建構與應用;Development and Application of a Decision Support Model for Maximizing Pavement Maintenance Effectiveness under Budget Constraints abstract: 本計畫旨在因應台灣高密度道路使用頻繁，導致鋪面劣化日益嚴重且維護資源有限之問題，透過產學合作，開發一套以人工智慧（AI）為核心之道路維修決策支援系統。研究目的為提升道路養護預算分配之科學性、巡檢效率與決策準確性，並結合碳足跡評估以支援政府永續發展政策。 本研究首先將建立完整的鋪面資料庫，包含過去工程案例、施工成本及實際效果，並導入GIS平台進行空間資料整合。隨後透過模糊邏輯與非支配排序遺傳演算法（NSGA-III）建構多目標優化模型，考量預算限制、維修效益、交通影響及碳排量等因素，尋求最佳維修方案與資源配置策略。此外，研究將引進AI影像辨識技術（如YOLO與CNN模型），實現自動化巡檢，提升設施異常辨識之效率與準確度。 本計畫由中央大學土木工程學系何旻哲博士主持，合作企業恆陽營造有限公司具備豐富道路養護實務經驗，提供實際數據及驗證場域，協助模型開發與驗證。雙方透過PDCA循環與KPI成效評估，確保成果貼合工程現場需求並具備高應用潛力。 預期成果包括：(1) 建立鋪面決策支援系統原型平台；(2) 提供模組化系統與可視化介面，支持政府及業界導入使用；(3) 發展巡檢自動化與碳排估算模組，支援政府ESG政策落實；(4) 培育具跨領域技能之人才，推動產業智慧化。 本研究將為道路維修管理提供創新解決方案，強化資源分配效率，降低維護成本，並提升道路設施管理之永續性與韌性，具有高度的技術創新性及實務應用價值，並具備市場推廣與商業化潛力，能有效支援國家數位治理與永續交通政策發展。 <br> Fri, 23 Jan 2026 08:04:45 GMT https://ir.lib.ncu.edu.tw/handle/987654321/98894 title: 發展易淹水地區水位影像辨識技術與結合民間社區防汛智慧化水門啟閉操作機制( I );Development of Water Level Image Recognition Technology in Flood-Prone Areas and Integration with Community-Based Smart Floodgate Operation Mechanisms( I ) abstract: 隨著全球氣候變遷持續加劇，極端氣候事件的頻率與強度皆明顯提升，特別是極端降雨事件更在近年有增加的趨勢。都市地區因高密度開發與大量不透水鋪面，對於排水與防洪的需求大幅提升，傳統的排水系統已難以完全應對瞬間大量雨水的衝擊，因此亟需透過創新技術來提升整體都市防災韌性。其中，灌溉排水系統不僅為農業灌溉的重要基礎設施，亦在都市區域中扮演調節水流、防範積淹水災害的關鍵角色；而水門則是控制該系統水流量的核心裝置，其啟閉時機與幅度的即時性與準確性，將直接影響整體排水效能與防災表現。 本計畫聚焦於桃園市蘆竹區長興里，該地區地勢低窪，歷經多次因短時強降雨所造成之淹水事件，區域居民長期面臨水災風險威脅。近年在水務局的輔導與農田水利處的協助下，長興里已建構初步的社區型水門管理體系，提升部分防汛作業效率。然而，現有的水門操作仍以人工為主，欠缺科學化、智慧化的決策依據，且缺乏整合性預警系統作為防災依據。若能進一步導入學術研究機構與民間社區協作機制，結合人工智慧與影像辨識等新興科技，發展智慧型防汛管理模式，將有助於強化在地社區自主防災能力與應變效率，進而降低整體災害風險。 隨著人工智慧（AI）、機器學習（ML）與深度學習（DL）等技術蓬勃發展，影像辨識技術在各類監控與監測應用中日益成熟，應用於環境與水利領域更具高度潛力。本計畫即擬透過上述技術，發展一套以「影像辨識水位監測技術」為核心，並整合「區域性灌溉排水系統操作資訊」與「氣象雷達即時降雨觀測資料」的智慧化防汛預警系統。具體而言，系統將透過架設影像監控設備，針對渠道與河川設置影像辨識點，進行連續影像擷取並透過深度學習模型進行水位判釋。另一方面，結合交通部中央氣象署所提供之劇烈天氣監測系統（QPESUMS）雷達回波資料，進行即時降雨與累積降雨趨勢分析，進一步探討其與水位變化的關聯性，建立預測模型。 此外，系統將整合水門開度計之歷史紀錄與即時操作狀態，並納入社區日常操作與災時應變之行動模式，透過資料融合與學習分析，建立一套「以水位為依據之智慧型水門啟閉建議機制」，使水門操作從原本依賴人為經驗的模式，轉化為基於資料與演算法的智能決策，並提供水門開度建議值，作為防汛決策之依據。此舉不僅能提升防汛反應速度與正確性，也可減輕第一線人員操作壓力，並降低災時操作風險。 本計畫之創新性在於以下幾點： 水位影像辨識技術應用於低地淹水熱區之實證研究：針對長興里此類常淹水地區，進行實地布設並測試影像辨識水位技術，有助於提升淹水風險監測之精確度與效率。 結合多源資料建構預測模型：結合即時影像、水位計數據、雷達降雨回波及社區水門紀錄等多元資料源，透過深度學習演算法建構降雨與水位之關聯模型，提高預警系統判斷準確度。 智慧水門啟閉建議機制：首創將影像水位辨識與水門開度操作直接連動，提供具體開度建議，打造可擴充之智慧水門管理模組。 社區參與式智慧防災機制：透過研究機構與民間社區合作，導入地方知識與操作經驗，打造貼近實務且可持續運作之智慧化防災系統。 本計畫預期成果包括：(1) 建立可即時辨識水位之影像監測模組；(2) 建構以深度學習分析降雨與水位變化關聯性之模型；(3) 完成一套以水位為依據之水門開闔建議系統；(4) 發展一套整合性智慧化灌溉排水防汛預警系統雛型；(5) 推動社區參與機制，提升民眾防災意識與應變能力。 本計畫藉由先進科技與地方參與之融合，打造一套具實務應用價值的智慧防災方案。未來可望擴展至其他類似地形與高風險地區，作為防災韌性建設之典範，並作為政策推動智慧水利管理與氣候調適之重要參考。 <br> Fri, 23 Jan 2026 08:04:41 GMT https://ir.lib.ncu.edu.tw/handle/987654321/98890 title: 淨零排放鋪面精進技術之產業移轉-降溫聯盟( III );Industrial Transfer of Advanced Pavement Technology to Net-Zero Emission-Reduction Temperature Alliance( III ) abstract: 道路工程瀝青混凝土產製的「製程改善」，運用冷拌工法與溫拌工法產製，結合產業聯盟成員推動瀝青產業轉型，透用實驗室與現地成效驗證成果，提升公共工程主辦機關採用於道路工程，藉以降低產製及施工過程中的能源消耗、溫室氣體與空氣污染排放減量，改善鋪設工作環境，刨除料之循環再利用，符合國家節能減碳政策的發展。 <br> Fri, 23 Jan 2026 08:04:35 GMT https://ir.lib.ncu.edu.tw/handle/987654321/98887 title: 氣候變遷下乾旱對濁水溪流域之產業、環境與社會風險評估-乾旱時期農業灌溉抽用地下水之水位預測模型(子計畫四)( II );Prediction Model of Groundwater Level for Irrigational Pumping in Drought Period( II ) abstract: 本計畫突破以往農業水井缺少抽水資料而造成地下水水位預測之瓶頸，採用水井之用電量取代抽水量，採用機器學習方法以降低資料轉換或推估造成的誤差，並以統計方法與數值模型與之比對，以確保機器學習模型之可解釋性，延續前期計畫將以二階段方式建立地下水位預測模型，並以水井數量與用電量分析群聚現象，最後依據不同乾旱條件與用電量減少程度，進行水位預測情境假設，再以SWAT模式結合MODFLOW模式與機器學習模型進行比較，以建立不同情境產出的安全水位條件下可持續供灌與可能辦理休耕的分布結果，本子計畫研究與其他子計畫成果進行整合，以建立乾旱時期水資源與產業面臨災害風險之調適方案。 <br> Fri, 23 Jan 2026 08:04:31 GMT