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Data analysis for reducing the risks in urban flooding
abstract
臺灣隨著都市化開發愈甚，政府透過河川截彎取直、興建堤防，以堤內新生地作為住宅與工商業用地，人口密集地帶的不透水面積逐年增加，水要排出的難度自然提升，導致因氣候變遷而來的短期暴雨事件造成的瞬間排水系統過載越來越常發生，而水災不僅癱瘓經濟活動，也威脅生命財產安全。
傳統治水上常採行的防洪疏濬工程成本高昂，設施用地也須徵收，都需花費大筆稅金；另傳統水文模擬使用物理模型計算，雖精度不錯，但需花費較長時間運算，且建置 3D模型經費不斐，不是所有縣市都能負擔；但透過2018年g0v summit的機緣，媒合了臺北市政府工務局與D4SG資料英雄一同進行公私協力合作，於2019年進行一系列資料模型發想，獲得了可運用的專案成果。
本Panel希望藉由分享專案現階段成果，以及執行公私協力案件的過程、方法與痛點，並希望與現場參與者交流，讓專案繼續延伸。
土木工程、法律、程式設計，什麼東西都好像會一點的工具人，夢想是政府投注預算開發的公共行政用應用系統或服務可以全面開源。
Sheng-Mao Chang is an associate professor of the Institute of Data Science, NCKU. His expertise spans Statistics, data visualization, variable selections, and data driven decision making. He also loves to communicate with data when no one can talk to him.
R-Ladies Taipei 現任負責人，喜歡學任何新鮮有趣的東西，期望能貢獻自己的能力運用資料解決問題。
DSP智庫驅動知識長，清華大學統計所博士，對於統計方法與工具的推廣具有極大的熱忱，期望利用統計思維及分析工具幫助各個領域解決問題。致力於資料科學顧問服務，輔導超過300位政府、企業、非營利組織人士成為資料分析人才。 Data for Social Good (D4SG) 計畫共同發起人，打造一個「資料力，做公益」的交流與媒合平台。
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