交通部運輸研究所

為提升運輸部門溫室氣體減量工作效益，配合溫室氣體減量及管理法規範之法定工作研究，確保運輸部門減量目標之達成，亦因應國際淨零排碳趨勢，評估我國運輸部門達成深度減碳之可行路徑，透過蒐集國際運輸部門溫室氣體減量策略、節能趨勢及淨零排放路徑之相關文獻，以提出第二期運輸部門行動方案之精進可行策略及「2050運輸部門溫室氣體淨零排放評估報告」初稿，推動方向與聯合國環境署發布的永續運輸策略三大主軸-需求減量、運具轉移與技術改善一致。另建議未來可朝向強化運輸需求管理並增進交通管理執行力道，以及擴大推廣遠距生活，以減少運輸需求；或可參照國際上已提出或立法促進燃油車退場之作法，並完備電動車使用環境，以加速運具電動化。同時，檢討109年及第一期全期運輸部門溫室氣體減量執行成果，以完成執行排放管制成果報告編寫，前4年(105-108年)在各機關積極作為下，減量表現多符合預期目標；若以全期(105-109年)排放量加總，預估運輸部門已達成第一期溫室氣體管制目標；然而， 109年受嚴重特殊傳染性肺炎(COVID-19)疫情之不可抗力因素影響，運輸部門溫室氣體排放未能達到年度管制目標。本計畫並掌握環保署溫管法修法進度，研析修法內容對交通部可能造成的影響並提供建議。本計畫亦延續歷年計畫所建置之運輸部門各運具溫室氣體排放量相關參數資料之基礎，進行溫室氣體排放量相關數據之更新與推估。

因應5G資通訊技術全球發展趨勢，並基於數位轉型及數位雙生等數位治理觀念，本所於民國110年提出「5G智慧交通數位神經中樞」之研究計畫構想，並完成「構建5G智慧交通數位神經中樞(1/2)－功能架構探討與系統規劃」(以下簡稱前期計畫)，並依前期計畫研究成果為基礎，辦理本(111)年度「構建5G智慧交通數位神經中樞(2/2)–系統雛型開發與驗證實作」(以下本計畫)，初步完成5G智慧交通數位神經中樞雛型系統開發，納入交通預測模式庫及公共運輸管理相關知識庫等概念性驗證實作，並結合實作場域之交通即時資訊蒐集，以數位雙生技術提供3D視覺化呈現，進而發展城市智慧移動核心技術與創新應用服務。本計畫亦就原通訊協定中之現場設備共用訊息、號誌控制器訊息、車輛偵測器訊息、資訊可變標誌訊息、自動車輛辨識訊息等，廣泛蒐集各方意見，進行通訊協定3.0 版修改與新增；同時納入都會區輕軌與緊急車輛運行、車聯網環境下之交通管理中心管理與控制、現場設備間之設備對設備(D2D)、資訊安全等新增需求，以期都市交通控制通訊協定能與時俱進。此外面臨5G通訊環境與多元智慧運輸應用需求挑戰時，亦針對緊急救援車輛智慧號控系統進行驗證實作，在前期計畫完成之緊急救援車輛智慧號控系統規劃與概念性驗測成果基礎下，於本計畫實作示範場域進行包含車輛定位精度、通訊技術與協定、緊急救援車輛即時位置發布等課題之技術驗證實作，並歸納實作經驗提出緊急救援車輛智慧號控系統建置參考手冊。

本計畫透過大數據分析技術之應用，進行鐵路供需診斷與策略分析，成功建立多項抽象數學模式並據以開發鐵路系統供需診斷核心技術，接續整合搭載各演算模組以及多種數據，建置完整且具實用能力之「智慧鐵路平臺」。本計畫之目的在維護鐵路系統供需診斷模式軟體、擴充列車資料與分析功能，並進行策略分析，以期協助交通部及相關單位進行政策研擬與方案分析。

過去由於鮮少蒐集駕駛過程的資料，在肇因判斷上多以事故發生當下的近因為主，然近因並不一定為肇事主因，僅預防近因也未必能有效預防肇事。本計畫之目標在將目前以事故資料為基礎的道路交通安全管理程序，提升為以事故資料、異常事件及駕駛行為等為基礎的道路交通安全管理程序。本計畫為4年期計畫之第2年計畫，以第1期計畫為基礎，加入車內影像辨識技術，討論現有車載設備與數位行車記錄器限制時，同時考量車內外異常事件分析之需求，建立異常事件影像辨識技術訓練，整合資料集合找出車內外異常事件型態與空間特性等關聯，最後提供業者駕駛人管理及主管機關易肇事地點管理。本期計畫訪談五家國道客運業者，以車內設備裝設現況、常見車內異常行為、駕駛安全管理、從駕駛安全管理角度對ADAS警示系統之期望之四個面向探討，觀察出業者皆將使用手機視為分心事件，而業界尚無統一界定疲勞標準，透過文獻回顧將分心行為分為三類：認知分心、眼部分心、手部分心，而車內異常行為定義為在分析手部分心行為與事件異常程度之關聯後，判定與事件異常程度相關之行為，並將車內駕駛行為綜整成三大項：頭部方向、偏離程度；手是否在方向盤上、手部位置；動作項目。本期計畫接著發展車內影像辨識分析架構，透過OpenPose辨識駕駛18 個關節點資料集，以進行深度學習影像辨識，推論駕駛手和方向盤、頭部動作、手部動作，及其身體動作，結果受環境光影變化與成像效果影響，因此在光影辨化大的傍晚和夜間時段，以及在成像不佳的鏡頭畫面在辨識率上表現較差。透過人工真值與影像辨識比較結果，顯示雖各項手部分心動作在人工辨識及影像辨識兩種模式的顯著性不盡相同，但參數的符號大多一致，影像辨識技術確能有效辨識駕駛車內行為，並協助偵測異常事件，建議業者在考量技術、規格、功能與成本等四層面下，能進行車內駕駛行為影像辨識之技術開發與建置，以達到車隊管理與交通安全之成效。本期計畫沿用前期計畫之2,558事件，分別進行車內行為與行車動態、車內行為與異常事件之分析，再接續分析車內行為、車行動態及異常事件的整體關聯性。研究發現駕駛員於開車中所有行為除操作車內設備外，皆與駕駛員分心有顯著正相關。在事件動作序列分析中，不同行車動態的條件下，駕駛若出現特定動作或是動作組合，則容易發生異常事件。在前車變換車道的情境下，駕駛只要高速接近前車(FCWH)，就容易發生異常事件；在本車變換車道的情境下，本車離前車太近(S

第40期臺灣地區易肇事路段改善計畫，係依據行政院107年核頒之第13期「道路交通秩序與交通安全改進方案」工作項目辦理(計畫編號：交運23601)。本計畫係利用110年臺灣地區之道路交通事故資料（A1類與A2類），透過道安資訊平台進行統計分析，篩選出易肇事地點，函送各縣市道安聯席（督導）會報，並於彙整各縣市道安聯席（督導）會報所提報之易肇事地點，依各地點特性進行書面審查及會同相關單位前往現場勘查，研提改善方案。第40期易肇事路段改善計畫之改善地點計64處，改善總經費預估約新臺幣26,688,057元，平均每處改善約新臺幣417,000元。

本所依交通部指示研擬公路公共運輸計畫向行政院申請專案經費，以擴增交通部及縣市政府推動公路公共運輸發展之財源，三期計畫執行下來，曾成功扭轉先前公路公共運輸載客量持續下跌之趨勢，自98年至107年成長了20.3%，達到近年來的運量新高，使客運市場重返85年榮景。惟108年公路公共運輸載客量出現小幅衰退，減少0.22%，爰本研究藉由相關分析釐清造成運量衰退之可能原因。109年公路公共運輸載客量出現更大幅度衰退，較108年減少13.49%，原因很明確地係來自Covid-19疫情之影響，本研究則進一步分析瞭解不同公共運具別、不同時間點、不同地區、不同國家所受衝擊是否有明顯差異，以瞭解疫情期間公共運輸載客量變化幅度大小係受哪些因素影響，以及這些影響因素有哪些是運輸部門可控制或著力的。此外，本研究亦探討國外公共運輸部門(業者與主管機關)於疫情期間為減緩客源流失或增進載客量之因應措施，並提出我國公共運輸部門面對疫情衝擊可採行之減災及興利作為。

我國已針對交通安全教育之推動，發展各學習階段基本能力架構及課程模組，並規劃校訂與融入課程使用。為進一步提升我國師生交通安全教育的教學與學習動機，本計畫參考國外新興科技導入教育之經驗與作法，整理當前數位學習的最新發展趨勢，並透過實地參訪及焦點座談方式，整理各階段科技教育現況及挑戰，找尋對應不同學習階段與交通基本能力的合適教學主題。本計畫經德懷術(Delphi Method)調查，篩選出包含「危險感知」、「運具使用」及「交通知能與科技運用」等三大能力主題在內的22項內容重點，可做為導入應用時的優先發展項目。本計畫提出未來研發科技教學輔助工具之規劃建議，並考量實務應用之可行性，建議短期鼓勵教學創新與跨域合作，開發可供教學端直接應用之教案內容，中長期應以專業師資的培育及跨領域團隊的經營做為推動目標，以便協助學校交通安全教育的普及與落實。

鐵路行車規則已於2022年修正並要求營運機構建立安全管理系統（SMS）。為協助營運機構評估所建立之SMS的符合性及有效性，並讓鐵道監理機關－鐵道局能夠查核SMS運作狀況，本研究發展一套適用於我國的機制、準則與工具。本研究回顧國外鐵道、民航等業別之SMS評估機制、準則與工具，並考量我國鐵道安全監理現況（含國家鐵路安全計畫），彙整出可供營運機構、監理機關施行之自主評估及監理查核機制。除此之外更參考回顧結果以及過去數年研究成果，發展出36項評估準則，以及更細部的初步查核工具、自主評估與有效性查核工具。營運機構可使用本研究所發展的準則與工具評估自身SMS符合性及有效性，並精進本身SMS；鐵道局則可透過同樣的準則與工具來查核營運機構SMS是否符合法規、自主評估結果是否屬實，做為營運監理輔助事宜。為確保SMS以及相應的評估機制能夠有效運作，本研究建議後續權責單位應執行必要行動。首先須滾動檢討評估工具；而後透過訓練課程、法制要求、建立指引等方式提升機制有效性；最後藉由管理成熟度模型、安全文化模型之導入，精進與整合各項安全相關機制，俾更全面提升鐵道安全。

近年來人工智慧在軟硬體技術的突飛猛進與各領域應用的迅速發展，可預期未來運用人工智慧、影像辨識、資通訊(ICT)、車聯網(V2X)與5G等技術，特別有助於紓緩因交通號誌控制不夠智慧，導致民眾行的痛點。本計畫除回顧彙整國內外應用車聯網與人工智慧強化學習在號誌控制之應用與演算法，並發展車聯網與人工智慧強化學習之號誌控制模擬環境，藉由車聯網緊急車輛優先號誌、單一路口多時相號誌控制與幹道連鎖號誌控制模擬之人工智慧號誌控制模式構建、學習與訓練、模擬與績效評估，來為後續人工智慧號誌控制奠下研發基礎。計畫分別以臺北市「中山北路-德行東路」3個路口幹道、臺南市「台86-19甲線」路口、高雄市台88線鳳山出口(過埤路-鳳頂路)路口)等3個縣市政府合作所發展交通模擬環境與人工智慧強化學習號誌控制模型及其訓練。根據不同場域特色，以及強化學習探討的議題項目，總計提出13 種不同的強化學習應用方案，訓練結果顯示13 種強化學習方案皆能不同程度的改善現況交通績效，顯示DDPG強化學習號誌控制的潛力與可行性。計畫同時研提以PPO 為核心演算法的做法，並於臺南市實驗場域進行模擬測試，結果顯示不同的強化學習演算法也同樣可以取得績效改善。車聯網資料應用上，研提採用卷積層網路(CNN)結構萃取資料特徵，進而做為強化學習的資料輸入，實驗結果顯示，以車聯網資料做為強化學習號誌控制資料來源的潛力。

道路交通安全不僅關係到民眾的生命財產、以及行的基本權利，倘若發生交通事故，也將衍生出龐大的社會成本。因此，道路交通安全問題是國內刻不容緩的交通改善重點。其中，路口事故更是道路交通安全問題的重中之重，我國交通部每年辦理各期「臺灣地區易肇事路段改善計畫」，針對車禍事故集中發生的地點，對於事故特性進行分析，俾對道路交通工程缺失進行檢討改善，屬於事故發生後的改善措施，尚缺乏基礎設施安全管理各階段(規劃設計、定期檢查、易肇事檢查…等)的安全檢查程序。本計畫透過回顧國內外文獻，了解安全檢查制度可能涉及的相關議題與因子，並利用過去易肇事路段改善計畫之計畫成果經驗，彙整不同碰撞型態(包含:右轉側撞、左轉側撞、左轉穿越側撞、交叉撞、追撞、擦撞等)對應的改善設計方法，再由相關改善設計方法歸納為號誌設計、轉向設計、幾何設計、周邊環境狀況等主要檢查方向，研擬出「易肇事路口安全改善檢查表」，期望將其做為路口改善流程中完整檢查路口各項設施的檢查工具，或於事故資料少、或是事故無重現性的地點使用，找出路口可能的肇事因子，並做為改善方案研擬的參考依據。本計畫也彙整交通從業人員的實際操作回饋、與產學界專家會議的討論意見，修改調整使檢查表的操作能兼顧未來使用者的認知操作與便利性，相關意見也能做為未來進一步推廣道路安全檢查、查核架構的基礎。

本計畫為3年期(110-112年)計畫之第2年期，目的為延續前期研究發展交通衝突分析工具之成果，除辦理分年先導測試計畫，驗證相關技術成熟度與限制外，並透過易肇事地點分析，與地方政府合作進行推廣應用。本年度與公路總局、新北市交通局、臺中市交通局合作，辦理右轉衝突、非號誌化路口停讓衝突兩項先導測試計畫共13處路口，並與基隆市、新竹縣、苗栗縣、彰化縣合作辦理4處易肇事路口分析。右轉衝突空拍路口上游60公尺內的路段，以判斷是否有右轉車輛未靠右、外側車道之直行車輛未遠離右側之風險駕駛行為；非號誌化路口停讓衝突則判斷車輛未慢速通過路口、支線道未禮讓、支線道未停車再開、少線道車未禮讓多線道車先行、轉彎車未禮讓直行車先行、左方車未禮讓右方車先行等項目。易肇事路口分析則優化交通衝突分析項目及程序，以提供後續應用分析工具之參考。本計畫亦持續優化相關分析技術，包含採用GUP加速與參數設定調整，將空拍影片穩定化處理時間縮短至1/2至1/4，並針對提升行人查全率、修正自行車分類情況、車輛偵測框偏斜問題進行研究與探討；交通衝突分析軟體除針對先導測試計畫開發相關分析功能外，並優化軌跡/車速繪製功能升級、衝突熱區影像疊合、衝突影片回放功能升級、兩段式左轉判斷機制，以進一步分析發生交通衝突之可能原因，協助道路管理機關提早進行路口交通安全分析及改善。

本計畫研究對象為梁式橋、板橋、箱型橋等三種類型的混凝土橋梁，研究目標為利用無人機拍攝橋梁之主梁、橫隔梁、橋墩/帽梁、橋面板、橋台、翼牆/擋土牆等構件影像，再透過AI深度學習語意分割技術，偵測影像上橋梁表面各種劣化類型，包括混凝土裂縫、混凝土剝落、鋼筋銹蝕、滲水、白華損傷等。本計畫之研究主題與重點可歸納為四大項，分別為文獻分析、深度學習技術開發、無人機技術開發、橋梁3D建模與技術推廣。在深度學習技術開發部分，首先為針對資料庫資料進行清洗，最後本計畫共選取4,262張照片，進行各式劣化類型之人工標註，再依據規範與專家學者座談會建議，採DRU連動性原則，進行DRU值的人工編輯與確認，其中3,304張的DRU值有編輯過，變更比例達77.48%。另外在精度驗證部分，使用資料庫資料14座橋梁共4,805筆，本計畫透過相同資料清洗程序最後剩下833筆資料。本計畫開發了兩種語意分割深度學習模型，包括DeepLab v3++與Lawin，以及開發一個DRU推估模型。經過精度驗證與測試，證明深度學習語意分割方法進行橋梁影像自動偵測劣化區具有可行性；但DRU推估模型部分雖然具有應用潛力，但精度驗證部分，因DERU評等標準不一致問題、訓練資料數量與多樣性不足，仍有改進空間。在無人機技術開發部分，本計畫結合VIO、IMU、RTK與UWB，開發一融合定位演算法，可以在有無GNSS訊號的環境中進行自主飛行與拍照，提供無人機全局一致性的絕對定位結果，初步驗證絕對定位誤差小於30公分。此外本計畫設計開發一款Y6型橋梁檢測專用無人機，搭載上下旋轉180度之雲台，包括專門設計之LED補光設備，同時利用橋梁3D模型協助航線規劃。

本計畫為2年期「先進公車智慧化營運管理先導運行計畫」之第1年期計畫，第1年期為初步構想驗證階段，計畫主軸為研發整合車載設備之駕駛工時管理系統；第2年期為擴大概念驗證階段，以整合區塊鏈車載網路與先進駕駛輔助系統(ADAS)之駕駛數位履歷管理系統研發為計畫執行主軸。本計畫開發一套整合區塊鏈技術與OBD車載設備的「駕駛工時管理系統（以下簡稱本系統）」，期望改善公路客運駕駛超時或過勞現象，有效提升公路客運行車安全，並協助國內客運業者運用先進資通訊技術，強化數據治理及數位轉型，打造SMART（Safety、Mobility、Accessibility、Responsiveness、Trustiness）的公共運輸發展環境。「駕駛工時管理系統」包括「車載機硬體」與「行車資料區塊鏈暨管理軟體」兩大系統。「車載機硬體」包含OBD、GPS、4G無線網路傳輸模組等周邊裝置，可執行駕駛工時紀錄及OBD車輛行駛資訊與故障碼儲存，並可將前述資料即時透過4G無線網路傳輸到行車資料區塊鏈，透過區塊鏈的不可篡改特性，忠實記錄公路客運之駕駛每趟次的行車資訊。「行車資料區塊鏈暨管理軟體」則可讓管理者查詢受監控車輛之駕駛工時與車輛狀態，並具備車輛故障預警功能，針對可能發生超時工作，或是可能發生故障的車輛駕駛提出警示。為驗證本系統技術之可行性，本計畫並進行實車測試，派遣4輛公車、16位駕駛，行駛4條路線，共計行駛397趟次，累計行駛時數達615.11小時，各項測試結果顯示，本系統可達到預期目標。本計畫之研究成果，除可協助業者進行自主管理，有效掌握駕駛工時狀態外，並可協助公路主管機關提升公路監理效能。

近年來空污問題受到國人重視，交通單位運用交通管理策略導引私人運具使用者轉移至公共運輸或低污染運具，為解決交通空污問題之關鍵。本計畫彙析國內外減少都會區交通空氣污染之交通管理策略，探討各項策略對於用路人行為影響之因素及效益，以回饋至後續問卷規劃與策略建議。並延續第1年研究成果，更新我國都會區之社會經濟條件、交通運輸發展、交通空污排放等各項指標，篩選臺中市、高雄市轄內總計6個行政區進行調查，以面訪方式完成2,615份有效問卷。結果顯示不同都會區民眾的交通空污認知與管理策略意向具有明顯差異，在交通空污對健康影響認知較高者，越容易支持管理策略並有運具轉移意願。而針對公共運輸面向之改善策略，各都會區受訪者皆以減少時間相關策略為主要關鍵。本計畫召開4場次座談會，邀請專家學者、政府單位及民眾，討論交通管理策略建議方向。整體而言，在市中心與公共運輸較為密集區域推動較嚴格的私人運具管理策略（包含停車差別費率、全面收費），為受到多方認同的主要策略。本計畫亦提出空污減量成效評估方法，並以增加公車班次及空氣品質維護區為兩大措施情境，試算相關策略推動後之減污成效。為推廣研究成果，本年度辦理2場次推廣工作坊，邀請相關應用單位參加，促使地方交通及環保單位將本研究成果做為後續政策推動時參採應用。

有鑑於數位及資訊科技之進步，加速了海上運輸領域的自動化船舶及自主化船舶的發展，儘管聯合國已定義了海上自主水面船舶(Maritime Autonomous Surface Ships, MASS)的名稱、發展方向及監管範圍界定等，但有關於涉及船舶事故之人為因素及海事安全之潛在威脅及風險影響，相關文獻的討論仍非常有限。本計畫利用文獻回顧、錯誤樹分析及專家座談會模式，探討海上自主水面船舶(以下簡稱自主船)之安全管理，以及可能涉及的潛在風險。經由本計畫可知，國際海事組織(IMO)進行了自主船「定義」、「等級」及「監管範圍(RSE)」項目等重要工作，並視自主船新風險為實現的主要挑戰。爰此，為了克服這些挑戰，本計畫提出「發展自主船航政監管準則或規範」、「研擬自主船安全管理之因應策略」、「提升發展自主船工作之安全管理規模」及「研擬自主船安全管理行動方案」等四點建議，俾供我國發展自主船安全管理之參考及應用。

本所108～109年已辦理南臺區域整體運輸規劃(旅次特性調查、需求模式構建) ，並進行未來年供需預測分析，本計畫(110年)則檢視南部區域運輸發展趨勢與課題，並就未來年供需預測結果進行整體運輸功能定位與檢討，研提南部區域整體運輸發展策略，相關結論如下︰1.南部區域主要發展課題可歸納為六大面向：(1)國際海空港聯外運輸課題；(2)城際運輸系統課題；(3)都市運輸課題；(4)偏鄉及弱勢族群運輸課題；(5)重要工業區或科學園區聯外運輸課題；(6)重要觀光景點聯外運輸課題。 2.南部區域陸路運輸系統應朝向「建構兼具效率、競爭力、公平以及永續之運輸服務環境」的願景發展；並依循六大面向提出對應之發展策略，各面向之政策目標項目如下：(1)國際海空港聯外運輸發展目標：強化海空港客貨運之聯外運能，提升海空產業競爭力。(2)城際運輸系統發展目標：強化城際運輸路網架構，提升各系統之分工定位與轉乘接駁。(3)都市運輸發展目標：強化都市公路與公車系統層級，提升幹線路廊服務品質與效率。(4)偏鄉及弱勢族群運輸發展目標：建立彈性且永續之服務模式，滿足偏鄉及弱勢基本民行。(5)重要工業區或科學園區聯外運輸發展目標：優化產業園區聯外路網之效率，提升產業廊帶群聚效益。(6)重要觀光景點聯外運輸發展目標：串聯觀光景點與推動時空分流策略，提升觀光廊帶發展效益。3.通盤考量南部區域之發展重要課題及政策方向，針對南部區域陸路運輸系統發展之建議歸納如下：(1)凝聚基本共識與政策方向，建立區域策略研擬之架構。(2)南部區域產業空間發展已由群聚化到廊帶化，區域運輸治理功能應再強化。(3)因應南部縣市運輸系統發展特性，推動相關交通管理與建設方案。(4)思考新科技、非典型運輸服務對長期運輸需求特性之影響，逐步改變運具使用習慣。

隨著資通訊技術快速發展、智慧型行動裝置的普及、雲端技術的發展，民眾對於即時交通資訊、網路化與行動化應用服務及整合性交通資訊需求日益殷切，唯有讓大眾「行」得方便，才能提高幸福感，甚至提升國家與城市競爭力。本計畫之目的在於協助小客車租賃業進行數位轉型，藉由新科技與智慧化服務的導入，期能提升整體產業的競爭力與民眾更好的運輸服務體驗，以提供機制具透明性、價格具競爭性、資訊具即時性、服務具整合性之小客車租賃服務。本計畫之執行內容針對整體市場進行現況盤點、問題痛點及服務需求，協助建立產業創新服務推動機制與輔導策略，並幫助建構創新產業生態體系；透過系統導入與服務推廣、場域驗證與系統優化，建構可行之商業模式與發展策略；規劃中長期的發展策略，建立可永續經營之服務機制；輔導衍生營運團隊提供營運服務，來加速小客車租賃產業數位轉型之目標。本計畫預計可擴大交通資料之應用性，強化智慧交通發展、提升共享運輸使用率以及健全小客車租賃業之營運環境。

交通部為推動無人機在交通領域之創新應用與產業發展，成立無人機科技產業小組，由交通部運輸研究所擔任幕僚，並於「2021交通科技產業政策白皮書」中提出我國無人機科技產業發展策略及路徑圖2.0版。本計畫銜接民國109年7月至民國110年6月「推動我國無人機科技產業發展先期研究規劃」之成果，工作重點包括：（一）籌組並協助臺灣無人機大聯盟(UAS-Taiwan)運作、（二）研析我國無人機科技產業發展重點、（三）促進無人機科技產業之國際合作交流，以及（四）擬定交通部無人機科技產業小組後續發展規劃。本期計畫成果包括：（一）推動臺灣無人機大聯盟於111年3月正式成立、(二)研析我國無人機在橋梁檢測、物流運送等應用項目之發展重點與推動策略、(三)辦理國際論壇並協助臺灣無人機大聯盟與日本無人機產業交流、(四)檢討修訂我國無人機在交通領域發展之路徑圖2.0版，並就產業面、技術面、市場面及法規面研提後續推動策略。本計畫成果可提供交通部無人機科技產業小組、交通部部屬機關（構）辦理無人機管理及無人機於交通領域應用，以及相關部會推動無人機科技產業研發之評估參考。

中臺區域包含苗栗縣、臺中市、彰化縣、南投縣、雲林縣等5 縣市，本研究以中臺區域為範圍，透過旅次特性調查及屏柵線交通量調查，掌握區域內旅次行為之變化，並完成目標年社經預測及現況運輸系統供需分析，以及大數據資料與信令資料於模式應用與驗證構想研析等，構建中臺區域運輸需求模式等，以利後續年度研擬中臺區域整體運輸發展策略。相關研究成果如下：1.未來年中臺區域社經發展趨勢(1)預測中臺區域各縣市人口為下降趨勢，未來年人口占臺灣本島之比例將微幅下降。(2)受民眾不婚、晚婚及少子化影響，未來年戶量、及業與及學人口均呈下降趨勢。(3)中臺區域所得及汽機車數持有預期維持緩慢成長。2.中臺旅次特性分析(1)運具使用仍以機車、汽車等私人運具為主，其中非機動運具僅占15%～23%。(2)各旅次目的家-工作(HBW)、家-其他(HBO) 、家-學校(HBE)及非家(NHB)旅次均以 私人運具為主；家-學校(HBE)大眾運輸使用占比相對其他旅次目的高。(3)平均旅次長度以南投最高約為6.11 公里/旅次，最低為雲林約3.88 公里/旅次。(4)65 歲以上主要以家-其他(HBO)旅次為主，高齡者(65 歲以上)汽機車使用占比較低。3.中臺區域旅次需求分析(1)中臺區域各生活圈中，每人平均旅次率介於1.44～1.86 次/日，整體旅次率以臺中市 1.86次/日為最高，苗栗縣1.44 次/日為最低。(2)跨生活圈旅次以臺中生活圈往來彰化較密切，其次為臺中市往來南投縣與苗栗縣，生活圈內旅次受都市化程度影響，主要人口與產業仍集中在各生活圈核心發展地區。(3)跨生活圈旅次以使用私人運具為主，汽車使用比例75.4%最高，其次為公車9.8% 生活圈內旅次以使用私人運具為主，機車使用比例62.0%，其次為汽車的31.4%。

行政院於109年7月21日頒布「橋梁維護管理作業要點」，其中第9點規定：「全國橋梁統計系統，屬車行橋梁及鐵道橋梁者，由交通部建置；人行天橋由內政部建置，並介接至交通部所建系統，由交通部彙整全國橋梁統計資訊」。交通部續以109年11月10日交路(一)字第1098300073號函指示「建置全國車行橋梁統計系統」及「彙整全國橋梁統計資訊」由本所辦理。本計畫主要工作為開發「全國車行橋梁統計系統(含全國橋梁統計資訊模組)」，執行過程先進行專家訪談並舉辦專家座談會以了解系統使用單位需求，再據以規劃系統架構及各項功能。本系統有五大模組，分別為「車行橋梁統計資訊」、「全國橋梁統計資訊」、「帳號密碼管理」、「系統公告」及「資料介接」5個模組。其中，「全國橋梁統計資訊」提供車行橋梁、鐵道橋梁及人行天橋之「使用狀態統計表」、「檢測及維修狀態統計表」以及「橋齡統計表」。車行橋梁資料係介接自「車行橋梁管理資訊系統」、「國道橋梁管理系統」及「公路總局省道橋梁管理系統」；鐵道橋梁資料係介接自「鐵道橋梁智慧監管統計系統」；人行天橋資料係介接自「全國人行橋梁管理資訊及統計系統」。「全國車行橋梁統計系統(含全國橋梁統計資訊模組)」設有政府機關入口及一般民眾入口。政府機關入口之使用者須具適當權限方可使用系統中所有模組則之功能。民眾入口則不須輸入任何帳密即可進入，可檢視「全國橋梁統計資訊」模組中之「使用狀態統計表」及「橋齡統計表」之橋梁資訊。

我國65歲以上人口占比將於2025年達到20%以上，邁入國際定義之超高齡社會。高齡者旅運行為特性與其他年齡族群有一定差異，傳統運輸規劃擘劃之運輸需求模式未必能有效反應高齡社會移動需求。本計畫目的為分析全國高齡者旅運行為特性，以納入運輸需求模式反映未來高齡社會運輸需求變化。工作項目包括分析我國各縣市人口成長趨勢、回顧國內外相關文獻、分析我國高齡人口旅運特性、探討應用大數據分析高齡者旅運行為之可行性及方法、研擬高齡者旅運行為納入運輸需求模式反映之作法，以及研議高齡者運輸服務之策略方向。研究結果顯示，少子高齡之趨勢下，總人口數與總旅次數都呈現下降趨勢，然而高齡者的旅次產生數量則為持續上升趨勢，需重視高齡者的旅運需求。高齡者旅次特性與非高齡族群不同，現有針對一般民眾調查之統計與大數據資料，難以用於建立高齡者運輸需求模式；而區域整體運輸規劃囿於計畫目的，現有運輸需求模式及蒐集資料較難反映高齡者旅運特性。據此，本計畫提出高齡者旅運需求之調查項目、抽樣及分析方法，並初擬問卷調查內容。本計畫亦檢視國內外高齡運輸政策，盤點偏鄉交通運輸服務、運輸資訊媒介等問題，提出我國高齡者運輸服務之策略方向建議。

有鑑於MaaS服務日益受到各國重視與推動，交通部2020年版運輸政策白皮書亦宣示MaaS為重要發展策略之一。為能循序擴展國內MaaS服務，使國內各地區民眾均能享受MaaS服務的便捷與永續，交通部智慧運輸系統發展建設計畫(110至113年)接受地方政府針對交通行動服務建設計畫進行補助計畫之申請；為協助地方政府MaaS服務之推動，並傳承過去推動MaaS服務之相關經驗，本計畫協助交通部督導通過前述111年度補助計畫之地方政府(臺中市、高雄市、花蓮縣、臺東縣及澎湖縣)進行MaaS服務之推動與導入，並針對其規劃之MaaS服務推動策略、服務對象/目標族群、運具整合策略、服務方案、票證載具、定價策略、行銷策略等，提供相關建議及諮詢。另為擴展MaaS服務範疇，本計畫以MaaS異業合作概念出發，探討MaaS服務與食、宿、遊、購相關產業合作的可行模式，分析各類應用下可能的利害關係並提出相關對策。此外，為有效估計MaaS服務推動對社會產生之影響，本計畫分別從效率面、安全面、公平面、環境面等面向，研提效益評估原則與對應之指標；另亦探討MaaS平台移轉相關議題，從法規面、管理面兩大面向，研提適當之評估指標，進而建構MaaS移轉模式的檢核流程，做為未來MaaS服務營運模式選擇之參考應用。

本計畫透過深入研析目前臺鐵局路線巡查作業現況，探討本所軌道構件缺失辨識系統的後續擴大應用方向。首先，進行軌道巡查執行現況探討，綜整實務執行巡查作業的巡查人員、巡查頻率、各項問題檢查方法、維修處理方法；其次，分析各巡查項目的發生頻率、潛在危安態樣，以風險矩陣法評估各巡查項目的危安風險高低；而後就各巡查項目進行評估，探討以人工智慧影像辨識技術，替代人工目視巡查，輔助執行巡查作業的可能性；最後，研提擴大應用人工智慧辨識技術輔助巡查之方向。研究結果建議：後續可深化既有辨識項目，在螺栓鬆脫檢查上擴增辨識內容；在軌枕、道床、淨空、軌道上異物等檢查上，再深入評估有無大量、可辨識影像，以供建立高精度辨識模型；可研發人工智慧辨識技術結合振動檢查設備，以辨識軌道不整與接頭沈落問題；研發人工智慧辨識技術結合雷射或光達技術，以精進鋼軌損傷、斷裂之辨識精確度。研究成果效益：完成各類巡查項目採人工智慧辨識技術執行巡查作業之評估，研提後續人工智慧辨識技術在軌道巡查上擴大應用之方向。提供臺鐵局未來運用人工智慧辨識技術協助執行軌道巡查作業決策之應用，並做為本所後續辦理人工智慧辨識相關研究之先期計畫。提供應用情形：可提供臺鐵局工務處及各地區工務段、分駐所等軌道巡查管理單位實務應用，並可供本所後續辦理人工智慧辨識在軌道巡查研究之應用。

隨科技進步，各式的觀測儀器被開發出來觀測波浪及海流，如浮標、高頻雷達及潮波流儀等，各種儀器皆有其優劣，其量測之觀測數據，根據儀器特性皆有所不同，需視其環境特性及使用需求進行評估。微波雷達為遙測技術之應用，不同於底碇式波流儀、浮標等觀測方式僅蒐集定點觀測資料，微波雷達可獲取平面波流場之觀測資料，維護上也較為容易，無須至海上佈放觀測儀器，可於岸基上進行維護工作，降低作業人員之職安風險，其應用層面也較為廣泛。為輔助並精進臺北港域的海氣象觀測作業，本計畫將應用已建置於臺北港港區的微波雷達測站，進行微波雷達之觀測資料蒐集，並與鄰近臺北港測站比較進行相關性分析、季節特性分析，了解微波雷達在臺北港域觀測之特性。本計畫完成之工作成果可提供政府機關、顧問公司及學術單位等產官學研界做為規劃與研究參考。

考量災害防救法第2條明定土壤液化屬天然災害範圍，本計畫延續本所港研中心前期「港灣地區地工資料建檔及液化自動分析模組之建立」及「港灣地區地震監測與土壤液化潛能評估之研究」成果，針對臺灣港務股份有限公司管轄之商港，就現行耐震設計規範建議之評估方式，進行全面性液化潛勢評估，更新地工資料庫。111年度主要針對臺中港進行評估，以更新之311孔鑽探資料精進液化分析，於原有液化評估法中，加入國內建築技術規則所列液化評估法及國際間採用之液化潛勢評估法，包括以SPT-N 為指標之NCEER法及國震中心HBF法，並以Macedo and Bray (2018)所建議之程序，推估液化後沉陷量。所得成果為臺中港腹地於以不同分析加速度之液化危害度，包含液化潛能指數PL與震陷量S，結合現地地震監測站，可提供顯著地震後快速液化災損評估、液化範圍與推估沉陷量，即時通知相關管理人員，進行相關巡查與檢視。研究成果效益與應用：1.完成增加地工資料庫於臺中港之可用鑽探資料至311孔。2.完成符合國內耐震設計規範之液化評估法，進行臺中港港區全面性液化潛勢評估。3.完成推估臺中港港區針對不同等級地震發生之液化風險。提供政府單位應用情形：1. 提供臺中港港區地震安全評估相關資訊，可做為臺灣港務公司及臺中港務分公司工程維管人員，震後相關巡查、檢測及防救災決策之應用。2. 提供本所後續相關研究及臺灣港務公司及各分公司在港灣工程規劃、設計及施工之應用。3. 出版研究報告將相關研究成果供產官學界參考應用。

交通部111年度施政計畫重點項目之一為「強化智慧應用，提升運輸效率」，提出應加強結合5G、AI等新興科技應用，實現智慧交通數位轉型；2020年版運輸政策白皮書提出「應用AI、UAV及遙測技術於鐵公路巡檢或監測」為重點之行動方案。本研究為2年期計畫之第1年期，完成的主要研究成果，計有：(1)蒐集相關深度學習應用影像辨識技術之文獻，並探討影像辨識應用於邊坡地貌變異判識之方法與可行性；(2)蒐集欲探討之邊坡場址衛星、航測、UAV…等影像，以為後續深度學習之訓練及驗證資料庫使用；(3)比較各深度學習框架及神經網路模式對於邊坡地貌判識之適用性，藉以找出合適之演算法。成果效益：本研究探討應用AI技術結合多時期、多尺度(衛星、航測、UAV…等)之邊坡監測影像進行邊坡地貌變異判識之可行性，並希冀藉由新興科技及技術之探討，於未來能達成地貌判識、裸露塌地範圍自動圈選及土方量體判定等效用，以利公路邊坡管理單位之日常巡查作業及災後復原工作更加便捷快速。提供政府單位應用情形：可提供公路總局、高速公路局於公路邊坡管理及災防之應用，以及本所人工智慧技術研發相關研究後續探討與應用。

本研究主要目的為精進「海氣象及應變即時系統」之風力示警功能，提出各港告警燈號門檻值之建議。因此，本研究首先綜整港區目前相關實務管理要點及文獻，並調查瞭解各商港對風力示警燈號設定門檻值之需求與建議，據以建提出商港海氣象風力預警機制之建議。本研究蒐集國內預警燈號訂定原則、商港進出港管制標準、港區風力管制相關實務作業管理要點等文獻，進行回顧與研析。接著再以專家問卷調查，蒐集熟稔或實際負責港區海氣象條件管制之最終使用者(end user)對商港風力示警燈號條件之意見。本研究紅色燈號門檻值(行動值)之依據建議應為相關實務管理作業要點規定進行強制或封閉管制之基準，並考量各港風力歷史統計數據，及各港之差異(問卷調查結果)，進而因地制宜。成果效益及應用情形：1. 商港海氣象風力資料預警機制可提供港務公司、海事人員等各界應用，讓相關人員能夠迅速掌握商港風力監測資訊之變化與告警，以做為決策支援，提升港埠營運效率與船舶航行安全。2. 後續可做為精進港灣環境資訊網、海氣象及應變即時系統於設定風力預警燈號之應用參據，強化港務管理及災防應變效率。

根據世界經濟合作暨發展組織(Organization for Economic Co-operation and Development, OECD)統計報告顯示，目前全球貿易量85%的貨物仍是採用海上運輸，全球海運貿易價值約佔貿易總價值的50%，可見全球貿易物流的主要方式仍以海洋運輸為大宗。伴隨船舶海上交通量增加，衍生海事事件。依據交通部第二期「智慧運輸系統發展建設計畫（110-113年）」，交通部將持續透過政策創新引導產業發展，由產業發展改善生活環境，透過智慧運輸科技打造智慧移動生態系，使交通連結你我的美好生活。為有效提升船舶於海上航行的安全，本計畫利用航港局船舶自動識別系統之船舶航行資料進行加值應用分析，以強化我國港口服務及船舶監控預警之技術發展，期能達成運輸科技深入智慧化航運的目標。因應未來離岸風電場域劃設及審查需要，進行資料分析及探討海域船舶交通量，並利用航港局海事資料庫或新聞報導資料，針對海事事故，於海氣象資料庫自動匯出事故發生時，最近港口之海氣象觀測值，並將相關成果提供航港局、港務公司做為海上交通管理及港區營運管理應用之參據。本計畫成果效益及後續應用如下：1. 蒐集國內外船舶航行安全通訊技術之相關研究與技術文件，研析評估對於國內船舶安全與管理上之助益，提供後續港灣規劃與航行管理做為參考。2. 開發臺灣周圍海域及主要商港之進出港船舶種類統計應用模組，及同時針對臺灣東西側主要航運通道（含離岸風電區）的交通流統計量與航跡密度分佈，藉以提供管理單位分散航線的評估，減少海上航行碰撞事故發生可能的機率。3. 完成海氣象特性與海事事故關係探討及整合船舶動態與海氣象資訊即時模組，提供航港局做為海上交通管理之應用。

本計畫屬於港研中心111年科技綱要計畫「陸運及港灣設施防災技術研究(1/4)」之分項計畫「港灣環境災防創新應用研究」下執行之子計畫。計畫除了持續維運海象模擬作業化系統正常運作外，今年度研究主要課題包括基隆海域小尺度風浪模組及小尺度水動力模組納入海象模擬作業化系統、新建基隆港區靜穩模擬模組、發展花蓮港外廓防波堤越波模組及其他相關海象模擬之改善等。研究成果包括作業模擬環境優化及完成臺海水動力模擬作業系統每日4報升級；利用港研中心波浪、潮位及海流觀測資料，校驗臺灣周圍海域風浪、水動力模擬成果，成果將作為風浪、水動力等海象模擬改善之依據；完成111 年度9 海域主要港口模擬與觀測成果評估，並以颱風期間為評估重點；完成基隆港區靜穩模擬模組建置及港區靜穩模擬作業系統並進行測試；初步建構花蓮港外廓防波堤越波分析模組及相關作業化流程，有助於提升海象模擬資訊應用性。本計畫相關研究成果及數值模擬經驗將能夠應用至其他離島海域，達到完善臺灣周圍海域「海氣象模擬預報系統」之目標。於平時提供港區、海岸公路等相關海象模擬資訊，另於颱風侵襲期間，相關結果可作為防災預警之評估依據，以輔助船舶進出及海岸公路行車安全等重要資訊。

目前市面可看到許多可應用於橋梁檢測之設備，如長桿、橋梁檢測車、橋梁檢測船、無人飛行載具、遙控船艇……，但不同的檢測設備都有其適用範圍，目前唯獨沒有合適的檢測工具可應用於感潮河段的橋梁檢測工作。因為感潮河段橋梁具有梁底淨高不足之問題，現有的檢測設備均難以深入其中拍攝梁底影像。為滿足此一需求，以協助橋梁檢測人員，可以更快速、更安全、更正確的完成橋梁檢測工作。

Eleven types of armors were laboratory tested and their performances concerning the random placements of armors for two different surface slopes of rubble mound breakwater were compared. The three major categories of performance comparison are wave reflection, wave run-up and run-down, and armor stability. Due to the vast differences both in the setups of experiments and in the methodologies of data acquisition and analyses, the multitude of existing literatures yielded extremely scattering results, which are generally quite inconclusive and inconsistent, as well as incomparable. To cope with these problems the present research carries out the following: (1) Factors that affect armor behaviors are detailed and those that are modeled or not are indicated; (2) A real time laboratory system for data acquisition, monitoring, calibration, and analyses is developed, and the integrated program aims to provide accurate, convenient, and automated on-site processes; (3) Based upon the intrinsic

軌道運輸為臺灣地區最重要的大眾運輸工具之一，包含臺鐵、高鐵、各縣市捷運及輕軌建設，已遍布全臺；至2020年底為止，臺鐵局的營運總距離超過一千公里，總軌道長度更是超過兩千公里(交通部臺灣鐵路管理局，2020)，軌道安全已成為現今交通運輸最重要的議題之一。影響軌道安全的因素眾多，軌道巡查作業擔負了維持軌道運輸安全的重要任務，傳統上多採用人工目視方式進行巡檢，因此受限於車速、目視角度及人眼辨識能力等諸多挑戰，因此自動化安全防護系統已成為發展主流趨勢。本計畫旨在協助交通部臺灣鐵路管理局鐵道巡查工作自動化之需求，規劃利用影像採集設備，搭配人工智慧深度學習演算法，做為軌道鐵路構件自動判別分析，用來輔助目前人工巡查工作，達到自動化軌道巡查之目的。

港區幅員廣大，碼頭與防波堤又長年處在惡劣的海洋及水下未知的環境，在執行港灣構造物之日常巡查與檢測時，常需投入大量的人力及時間來進行巡查與檢測工作。目前港區巡檢多以人工為主，透過巡檢人員進行日常巡查作業與配合儀器進行詳細水下的定期檢測，在有限的人力及預算下，許多設施發生問題無法及時處理。本研究主要為探討新興科技應用於港灣構造物之巡查檢測工作，與研析目前的維護管理制度與巡查檢測項目與劣化判定標準，精進港灣構造物之巡查與檢測作業，以更有效率且資訊化方式，協助維護管理人員落實維護管理制度與提升維護管理效率。研究成果效益：1.探討維護管理的制度與巡查檢測項目劣化判定標準，滾動調整或修訂維護管理手冊，協助維護管理人員落實維護管理制度與提升維護管理效率。2.新興科技的運用，精進巡查檢測作業，提升港灣構造物維護管理成效。3.協助臺中港務分公司執行防波堤之定期檢測所遇問題之釐清與巡檢方式之改進與精進。提供應用情形：本研究成果可提供港務管理單位辦理碼頭與防波堤等港灣設施維護管理參考應用外，研究過程採用或建議相關檢測方法與成果，亦可提供國內港務單位、工程顧問公司等參用，另可做為本所後續相關研究之重要參據。

本計畫延續「110年港灣環境資訊系統維護與功能提升」計畫之研究成果，以「港灣環境資訊網」為基礎，進行港灣環境資訊網站系統維護及海氣象資料加值與系統功能擴充。111年度主要工作成效具體說明如下：(1)持續維護六大子系統功能，包含港區海象(海象觀測及海象模擬)、全國海象、港區海嘯、港灣環境資訊平臺、港區地震及港區腐蝕。(2)持續更新維護海氣象觀測子系統之海情資料庫及資料品管作業功能提升。(3)持續更新維護模擬數值預報子系統資料庫。(4)持續維護各主要國際港及國內商港港區即時影像監視及傳輸通訊系統。(5)持續維護海氣象、海嘯、大氣腐蝕資訊，以及國內主要商港海氣象即時現場觀測資料之自動傳輸系統及各伺服器主機之正常運作。(6)持續更新及維護港灣環境資訊電腦版網頁。(7)持續維護全國海象資訊系統，整合其他單位的海象觀測資訊，提升加值應用之功能。(8)持續維護與精進港灣環境資訊網，結合LINE BOT API之加值應用，實現海氣象示警、海象模擬、海嘯或資料品管等即時資訊互動通知。(9)持續維護與精進港灣環境資訊圖臺，套疊海氣象觀測資訊、海氣象模擬資訊、颱風資訊、海象模擬分佈圖、大氣腐蝕資訊、介接中央氣象局衛星雲圖與雷達回波圖等，透過圖形化的呈現，以及粒子特效顯示風向、波向、流向的數值模擬預測結果。(10)海氣象資訊API介接服務設計開發。(11)整合臺灣腐蝕環境分類資訊至港灣環境資訊平臺。(12)開發後臺管理系統與海氣象資料分析工具。(13)配合本所港研中心機房虛擬化建置作業，進行港灣環境資訊系統程式修正與更新，以及協同系統維運工作。(14)辦理使用者說明會活動及滿意度調查。

報告內容重點摘要： 本研究所稱之「近岸港口」，係通指港口之外廓防波堤或航道出口，係座落於低潮期間之碎波帶內，或位於內灘者；而「岬灣海灘」，係指位在天然或人造岬頭後，因「岬頭效應」影響所形塑的灣月形海灘；至於「岬頭效應」，係針對自然或人造岬頭後，面對具時、空變動性之近岸波浪侵襲，以致在岬頭遮蔽下，會使岬頭後方海灘沖刷帶(swash zone)上的波高，自然產生高、低差異，並使通過岬頭之波浪，會因繞射效應而在岬頭後繞射區造成波高大小不均、波向變化、碎波位置不一、伴隨碎波所衍生上沖、下刷之沖刷流速(u≈√(gH_b ))強弱產生差異，進而在岬頭後形成迎向波浪之近岸沖刷環流，並促使漂沙由沖刷流速較強區輸運至較弱之岬頭後方，終致造成岬頭後輸沙特性改變，灘線發生沖淤變遷，並衍生沙舌(salient)或繫岸沙洲(tombolo)型態之灣月形海灘重塑(reshaping)。臺灣環島的近岸港口，大多為規模不大、航道水深較淺的漁港，為防制颱風與季風波浪之侵襲，保持港域之靜穩，經常會在平行及垂直海岸方向，構築防波堤之外廓防浪設施，但是在過於著重防浪功能、急切擴增港域面積及講究泊地靜穩度情況下，外廓防波堤之配置或擴建，因而普遍具有突堤或離岸堤之型式，更因離岸堤與突堤之堤頭，實際係為人造岬頭，以致外廓防波堤，除了防禦波浪侵襲外，尚會伴隨波浪之侵襲，衍生近岸灘區輸沙平衡之改變，最終，由於此些具有防護海灘侵蝕之防波堤設施，普遍座落在漂沙最活躍之碎波帶內，以致因近岸灘區不均勻的強烈波浪作用與輸沙沈積之嚴重失調，進而造成港口與航道之嚴重淤塞及毗鄰海灘的沖蝕。近岸港口淤塞與毗鄰海灘沖蝕，是潮汐、波浪、漂沙與港口外廓配置交互影響之因─果循環課題。本研究依據臺灣東、西部近岸港口航道淤塞與毗鄰海灘沖蝕特性，延續近年相關研究之經驗與成果(莊，2020、2021)，透過Google Earth歷史圖像之廣泛檢視，可綜合確認：臺灣東、西部近岸港口航道淤塞與毗鄰海灘的沖淤變遷，主要之影響因素，應含括(1)具時、空變動性暴潮巨浪(約大於1.5 m)在海灘沖刷帶上碎波之強勁衝擊作用；(2)具不定常且非均勻性海灘坡度與碎波型態之改變；以及(3)港口外廓配置型態與規模及相關海岸防護設施之持續整建與擴展等三項。其中，在高、低潮位間之近岸淺灘上，具較大波高之季風及颱風波浪碎波之直接衝擊，並於港口屏蔽區因「突堤效應」、「離岸堤效

無人飛行載具在近年來發展成熟，其可搭載高解析攝影機同時具高度的移動性以及遠距遙控功能，能夠取代人力快速且輕易地到達過去不容易接近的區域。再者目前無人飛行載具結合影像技術已經廣泛應用於大範圍或特殊環境條件下的資料收集任務中，為在有限人力之下要能持續監測港區設施安全穩定的理想選擇。 本研究透過無人飛行載具以及影像分析技術建立一個監測系統平台。計畫以兩年期執行，先以第一年先完成臺中港區4,700公頃之高精度三維及正射底圖，接著由整合載具控制與取像邏輯之分析，建構無人機飛航作業之軟體流程，並基於該流程取得穩健影像資訊來源進行特徵辨識，最後建置系統整合平台將相關功能納入；第二年則延續第一年成果，藉由三種改正方法的測試精進影像匹配方法，可轉至同視角與前期影像進行比較。此外，透過與其他無人機研發團隊所共同測試的跟隨技術、自動路徑規劃技術，無人機可成功沿著所規畫路徑飛行，同時可隨著車輛進行穩定飛行，定期收集的影像進行分析判識。在物件辨識方面，除原中突堤標的物缺漏視覺化呈現外，更提出PCI指標為北堤路路面進行評估，成果也獲得相關可行性之驗證。此整合方案可應用於港區的巡檢任務，追蹤港區土地使用狀況以及特定設施之安全穩定性。

為減少海岸公路及港區因越波(浪襲)所造成的災害，本研究透過網路攝影機監視影像資料，利用影像判釋方式發展溯升/越波觀測技術，分析易越波區域受波浪襲擊情況，以作為越波警示之依據。本研究共計4年期，本年度(民國111年)為第1年期，主要工作為發展「非學習型」影像判釋技術，以台11線人定勝天路段為計畫範圍，透過影像輸入、強化、區分與水線擷取等分析步驟，建立日間溯升/越波影像判釋技術，並建置水線判釋影像有效性分析功能，藉以提升未來自動化判釋時影像分析結果之可靠性，期透過本年度影像判釋系統建置之經驗，作為後續年度完成自動化影像判釋評估與規劃之依據。

馬祖地區於每年3至5月間，受到南風影響，暖濕空氣流經較冷的水面或地面而形成多雲霧的天氣。平流霧厚度可達7百公尺以上，天氣好時的日間太陽幅射最多只能消除雲層頂部一部分，因此，如果平流霧歷久不散，能見度驟降，即可能造成馬祖交通停航的情況產生，一但對外交通中斷，則會影響到居民的生活與經濟的發展。本計畫透過長期港區環境監測工作，包括風速風向、能見度、空氣溫度、相對溼度、大氣壓力、露點等環境因子，進行深入分析探討，藉由環境因子特性分析，瞭解馬祖港域濃霧形成之特性，以提供馬祖港務單位做為港區能見度預警應用之參據。本計畫蒐集世界氣象組織「氣象儀器與觀測方法指南」（WMO-No.8）及美國海洋綜合觀測系統計畫辦公室之海洋即時資料品保手冊（QARTOD Manual）等資料品管相關文獻，探討應用於能見度自動觀測資料品管機制之可行性，並提出9項品管程序，同時進行相關方法精進。此外，針對2021年下半年及2022上半年馬祖濃霧事件進行個案探討，進一步進行環境因子分析。本計畫完成馬祖福澳港區能見度觀測資料庫建置，以及資料品管分析及精進方法研擬，可提供連江縣政府港務處做為港區能見度監測系統開發之依據。同時完成馬祖福澳港能見度預測之長短期記憶模型之概念性驗證，可提供本所做為港區能見度預測模型進一步實用化之研究參考。

本港灣海氣象觀測風力資料統計年報，包括基隆、臺北、臺中、布袋、安平、高雄、花蓮、蘇澳等8個港域，2020年觀測風力資料觀測記錄表及相關資料統計圖表。

本港灣觀測海氣象資料統計年報，包括臺北、基隆、蘇澳、花蓮、高雄、安平、布袋及臺中等8個港域，2020年觀測海流資料之觀測記錄表及各項統計表及統計圖。